一、引　言

劳动供给行为特别是过度劳动现象一直为社会所关注，根据图1所示，在2005—2019年期间，中国城镇职工每周平均工作时间总体超过45小时，远高于我国《劳动合同法》规定的每周40小时正常标准。在劳动者群体中，农民工的过度劳动现象尤为严重，在工作时间超过40小时和超过48小时的就业人员中，农民工的占比均高于城镇户口职工。

目前，学术界对于农民工劳动供给行为的研究已经十分丰富，从工资角度，常进雄和赵海涛（2014）认为，如果农村户籍劳动力的工资能够增加到无歧视程度，农村户籍劳动力的非农劳动供给将增加31.11%。从健康角度，秦立建等（2012）认为，当外出务工农民工遭受健康冲击时，由于身体健康水平下降，其外出务工劳动时间也会随之下降。从劳动保护角度，杜鹏程等（2018）评估了我国新《劳动合同法》实施对农民工福利水平的影响，发现该法案实施可以使农民工的工作时间减少23%。此外，还有一些研究从工作转换（明娟和曾湘泉，2015）以及子女随迁（喻开志等，2022）等角度讨论了农民工劳动供给行为。

针对农民工过度劳动现象的研究则在近几年开始受到学者们的关注，已有文献主要从以下几个角度进行了讨论：第一是从劳动权益保障角度。根据历年《农民工监测调查报告》，农民工大多集中分布于低端服务业、制造业以及建筑业等行业，这些行业的用工规范性较差，劳动合同签订率普遍较低，导致农民工的各项劳动权益难以获得有效保障（朱明宝和杨云彦，2017），从而引发农民工工作时间长、劳动强度大等问题（刘璐宁和孟续铎，2018）。然而，在2008年《劳动合同法》正式施行以来，我国各项劳动保障制度已经明显改善（杜鹏程等，2018），但是根据图1所示，在2008年之后，中国农民工周工作时间仍普遍高于45小时，超过国家规定的每周最多工作44小时的标准。因此，仅从劳动权益保障角度无法有效解释中国农民工过度劳动现象。第二是从最低工资角度。有研究认为，最低工资上升增加了企业用工成本，但由于中国最低工资制度采用月最低工资而不是小时最低工资标准，这会促使企业增加用工时长而非增加劳动力雇佣以降低用工成本（杨娟和李实，2016），进而导致农民工过度劳动。上述解释也存在缺陷，根据中国各省区社保局数据，在2005—2007年间，中国各省区最低工资标准已有了明显提高，如果最低工资提升能够解释农民工过度劳动现象，那么图1中2005—2007年农民工工作时间出现明显下降就难以解释，因此从最低工资视角只能解释2008年之后的过度劳动现象，却无法对2008年之前的现象提供合理的解释。第三是从农民工居住方式角度。魏万青（2011）、吴炜和朱力（2011）等认为农民工过度劳动是由其居住方式所导致，雇主或单位提供宿舍的居住方式，实质是将宿舍作为生产空间的延伸，但这些研究大多缺少理论分析或者使用不具有普遍性的局部区域数据论证，其解释力不足。第四则是从农民工个体特征角度。已有研究认为，家庭压力、就业稳定性、收入水平以及健康状况等因素也对农民工过度劳动现象具有一定的解释力（秦立建等，2012）。从农民工个体特征解释农民工过度劳动现象的研究，也为本文提供了思路。

现有文献虽然对农民工劳动供给行为以及过度劳动现象给出了不同解释，然而这些研究均忽略了流动性约束的影响。本文认为，流动性约束可能是促使中国农民工增加劳动供给，从而产生过度劳动的重要原因之一。流动性约束是指人们无法通过借贷提前使用未来的收入和财富来维持正常消费水平的一种状态（Zeldes，1989）。根据生命周期理论（Modigliani和Brumberg，1954），在完全资本市场上，个体可以根据其一生收入，以效用最大化为目标来平滑消费。在个体当期收入无法满足当期消费时，个体只需向资本市场借贷提前预支未来收入，就可以平滑消费。而当资本市场不完全时，个体无法通过借贷提前预支未来收入，便产生了流动性约束问题。已有研究认为，相较于高收入群体，低收入群体更容易受到流动性约束（Deidda，2014；甘犁等，2018）。与城镇职工相比，农民工在劳动力市场普遍处于劣势（张世伟和武娜，2015），再加上较弱的议价能力（卢海阳和郑旭媛，2019），劳动权益难以得到有效保障，故而农民工只能获得较低的工资收入（李培林和李炜，2010）。由于工资收入水平普遍较低，所以在信息不对称的借贷市场中，农民工无法为借款者提供良好的偿付能力预期，从而难以获得贷款（杨汝岱等，2011）。故而与城镇职工相比，农民工更容易面临流动性约束问题。此外，利用2017年中国家庭金融调查数据和2018年中国家庭追踪调查数据，本文从农民工的工资收入、家庭资产以及借贷难度等方面与城镇职工进行了对比，发现农民工的工资收入和家庭资产均占到城镇职工的一半左右，并且农民工借贷行为被拒绝的比例是城镇职工的1至2倍。因此，与城镇职工相比，农民工面临着更为严重的流动性约束问题。

对于收入水平较低的农民工来说，在面临流动性约束时，其储蓄通常是不足的，这就需要增加劳动供给以提高收入水平来应对。一些研究发现，农民工工资结构呈现出基本工资占比下降、加班工资占比上升的趋势（蔡禾和李超海；2015），这说明农民工倾向于通过延长工作时间来获取收入。当面临流动性约束时，除了选择加班，农民工还可能兼职多份工作以增加工资收入。由于农民工从事的工作本身劳动强度普遍较大（张世伟和杨正雄，2016；朱明宝和杨云彦，2017），从事多份工作无疑会增加农民工的劳动强度，这就极易产生过度劳动现象。

目前，较少有文献考察流动性约束对劳动者劳动供给的影响，在仅有的几篇国外研究中，则更多聚焦于就业效应和工作时间效应，却较少关注劳动强度效应。如Rossi和Trucchi（2016）使用意大利数据，发现受到流动性约束的工人会增加劳动参与，特别是对于男性工人。Kumar和Liang（2018）使用美国CPS数据，发现放松流动性约束后，居民劳动参与率显著降低。Yue等（2021）认为当家庭户主受到流动性约束时，将会促使其他家庭成员加入劳动力市场，特别是对于配偶和子女。此外，也有研究发现，从整个生命周期来看，当受到流动性约束时，劳动者退休前的消费要小于退休后的消费，这会使得劳动者提前退休，减少劳动供给（Crawford和Lilien，1981）。

鉴于以往研究的不足，本文通过构建理论模型并运用2017年中国家庭金融调查数据（CHFS），从理论和实证两个方面考察了流动性约束对农民工劳动供给的影响，并进一步分析了农民工过度劳动现象。研究结果表明，受到流动性约束的农民工将会增加劳动供给，更容易出现过度劳动。而流动性约束导致农民工的消费水平和家庭资产出现下降，为了降低流动性约束对消费和家庭资产的负面影响，农民工会倾向于增加劳动时间和提高劳动强度来应对，进而诱发过度劳动。异质性分析表明，当受到流动性约束时，所处金融信贷环境较差、劳动权益难以得到保障、收入较低、家庭赡养压力较大、社保缴费负担较重以及生活成本较高地区的农民工群体更可能增加劳动供给，从而出现过度劳动。本文可能存在的边际贡献主要有两点：其一，丰富了连接金融市场与劳动力市场的理论研究；其二，为考察中国农民工劳动供给行为提供了新视角，同时也为缓解农民工过度劳动现象提供了新思路。

二、流动性约束对农民工劳动供给影响的理论分析

本文主要借鉴艾春荣和汪伟（2010）以及Rossi和Trucchi（2016）的研究，构建一个两期世代交叠模型分析流动性约束对农民工劳动供给的影响。假设有代表性的农民工一生中经历成年期和老年期两期。农民工在成年期拥有一单位时间禀赋，一部分时间用于闲暇，另一部分时间提供到劳动力市场并获得工资收入，由于农民工工资收入普遍较低，因此本文假定农民工有较大概率从事低工资工作，还有一定概率从事高工资工作。农民工的工资收入一部分用于满足当期消费，一部分赡养父母，其余部分为养老而储蓄。农民工在老年期也会从子女手中获取赡养费，在生命终止时消费掉所有的养老资源。农民工生命周期的预算约束为：

$ {c}_{1t}+{s}_{t}+{g}_{t}=(1-{l}_{1t})\left[p\underline{w}+\left(1-p\right)\bar{w}\right] $

(1)

$ {c}_{2t+1}=R{s}_{t}+n{g}_{t+1} $

(2)

其中， $ {c}_{1t} $ 为农民工在成年期（工作期）的消费， $ {c}_{2t+1} $ 为老年期（退休期）的消费。 $ {l}_{1t} $ 为农民工在成年期（工作期）的闲暇时间， $1-{l}_{1t}$ 为劳动时间，由于农民工必须劳动才能获得工资收入，所以假设 $ 1-{l}_{1t} >0 $ 。p为农民工从事低工资工作的概率， $ {1-p} $ 为从事高工资工作的概率，农民工工资由劳动力市场决定，低工资率为 $\underline{w}$ ，高工资率为 $\bar{w}$ ，所以农民工在劳动力市场获得的期望工资率为 $p\underline{w}+（1-p）\bar{w}$ ，期望工资为 $(1-{l}_{1t})[p\underline{w}+(1-p)\bar{w}]$ 。 $ n $ 为农民工生育子女的数量， $ {g}_{t} $ 是每个子女赡养父母的费用， $ {s}_{t} $ 为农民工在工作期的储蓄，假设储蓄的收益率R为外生给定。

在面临流动性约束的情况下，农民工的储蓄需要满足 ${s}_{t}\geqslant \bar{s}$ ， $\bar{s}$ 为流动性约束门槛，是农民工在工作期储蓄的最低水平。农民工的效用取决于其一生中的消费和闲暇以及父母的效用 $ {V}_{t-1} $ ，假设农民工老年期消费效用以及父母效用的主观贴现率均为 $ \delta $ ，由于农民工在退休期并不工作，所有的时间均用于闲暇，为简化分析，在效用函数中，本文仅考虑农民工在工作期闲暇所带来的效用。农民工的效用函数为：

$ {V}_{t}=U({c}_{1t})+U({l}_{1t})+\delta U({c}_{2t+1})+\delta {V}_{t-1} $

(3)

在给定预算约束条件下，通过构造拉格朗日函数，求解农民工效用最大化问题，可以得到：

即：

根据库恩—塔克条件，可以得到：

$ \frac{\partial L}{\partial {g}_{t}}=-{U({c}_{1t})}{'}+{\delta }^{2}n{U({c}_{2t})}{'}+\theta =0 $

(8)

$ \lambda ({1-l}_{1t})=0 $

(9)

$ \gamma({s}_{t}-\bar{s})=0 $

(10)

$ \theta {g}_{t}=0 $

(11)

由于农民工必须工作才能获得工资收入，即 ${(1-l}_{1t}) > 0$ ，所以 $ \lambda =0 $ ，赡养父母费用支出为正，所以 $ \theta =0 $ 。在完全资本市场中，农民工可以进行借贷，不存在流动性约束问题，故而 $ \gamma =0 $ ，根据（6）式—（11）式可以得到：

$ {U({c}_{1t})}{'}=\frac{{U({l}_{1t})}{'}}{p{\underline w}+(1-p)\bar{w}}={\delta RU({c}_{2t+1})}{'} $

(12)

（12）式表明，在完全资本市场中，由于不存在流动性约束，无论从事低工资的工作还是高工资工作，农民工完全可以在保持闲暇时间不变的条件下，通过借贷来改变当期储蓄，平滑工作期和退休期的消费，从而使（12）式成立。

当资本市场不完全时，此时由于存在借贷门槛约束，农民工可能面临流动性约束，这要求 ${s}_{t}=\bar{s}$ ， $ \gamma >0 $ 。那么在面临流动性约束情况下，根据（6）—（11）式可以得到（13）式：^①

$ {U({c}_{1t}^{c})}{'} >{\delta RU({c}_{2t+1}^{c})}{'} $

(13)

在流动性约束条件下，农民工效用最大值不会高于不存在流动性约束条件下对应的效用最大值，即：

同时，由于农民工在退休期的收入无法提前预支，工作期的消费受到限制，所以存在流动性约束的工作期的消费小于等于没有流动性约束时的工作期的消费，即 ${{c}_{1t}^{c}}\leqslant {c}_{1t}$ ，所以得到下式：

$ {c}_{1t}\geqslant (1-{l}_{1t}^{c})[p\underline{w}+(1-p)\bar{w}]-\bar{s}-{g}_{t}^{c} $

(15)

在其他变量不变的条件下，农民工工资从事低工资工作的概率 $ p $ 越高，（15）式右边会变得更小，这种约束关系将会进一步增强。为了缓解或摆脱流动性约束的限制，将工作期消费水平维持在不存在流动性约束条件下的水平，农民工需要减少闲暇，增加劳动时间来提高收入水平，使（15）式右边变大，进而使（15）式相等。

当工作期的消费维持不变时，（14）式将变为：

$ U({l}_{1t}^{c})+\delta U({c}_{2t+1}^{c})+\delta {V}_{t-1}^{c}\leqslant U({l}_{1t})+\delta U({c}_{2t+1})+\delta {V}_{t-1} $

(16)

在（16）式中，由于闲暇减少，即 $ {l}_{1t} $ 减少为 $ {l}_{1t}^{c} $ ，所以 $ U({l}_{1t}^{c})<U({l}_{1t})$ 。受流动性约束影响，农民工退休期的消费不低于不存在流动性约束时的状况， ${c}_{2t+1}^{c}{\geqslant c}_{2t+1}$ ，从而有 $U({c}_{2t+1}^{c})\geqslant U({c}_{2t+1})$ 。综合来看，通过减少闲暇，增加劳动时间，可以使（16）式以等号成立。

以上理论分析表明，当农民工受到流动性约束时，需要通过增加劳动供给来应对，从而容易引发过度劳动。接下来，本文进一步对理论模型的结论进行实证检验。

三、实证设计

（一）数据来源

本文的数据来自2017年中国家庭金融调查（CHFS）。该数据具有分层抽样、大样本等优良性质，可以有效降低样本选择的系统性偏差。按照国家统计局定义标准，本文将农民工样本界定为年龄在16—65岁之间，具有农村户籍且从事非农工作的劳动群体。

（二）变量设定

1. 被解释变量

关于农民工劳动供给的度量，本文使用农民工每周的工作时间表示（张川川等，2014）。关于过度劳动的界定，参照现有研究方法（祝仲坤，2020；张熠等，2021），如果农民工每周工作时间超过50小时，则定义为存在过度劳动，赋值为1，如果农民工每周工作时间小于等于50小时，则定义为不存在过度劳动，赋值为0。

2. 核心解释变量

核心解释变量指标是农民工是否受到流动性约束。由于流动性约束的定义是由于代表性行为人无法通过借贷来实现跨期替代而出现的一种状态，根据Zeldes（1989）的定义方式，本文使用农民工家庭金融资产总价值是否小于两个月家庭永久收入表示，若农民工家庭金融资产总价值低于两个月家庭永久收入，则表明农民工存在流动性约束，赋值为1，否则赋值为0。家庭永久收入指标测算采用Rossi和Trucchi（2016）的计算方式：

$ {y}^{p}=\frac{r}{1+r}{\left[1-\frac{1}{{(1+r)}^{(T-t+1)}}\right]}^{-1}({H}_{t}+{A}_{t})$

(17)

在（17）式中， $ {y}^{p} $ 表示永久收入，r表示利率，T表示预期寿命，t表示农民工年龄， $ {H}_{t} $ 表示未来预期收入的现值， $ {A}_{t} $ 表示家庭净财富，即家庭总资产减去家庭总负债。关于利率r，本文根据1980—2017年世界银行统计的中国贷款利率，取其平均值为7.056%。在2017年，我国预期寿命约为76岁，因此T取值为76。关于未来预期收入，本文根据农民工在2011年、2013年、2015年以及2017年的收入，并结合农民工的个体、家庭、行业以及地区特征进行回归估计得到。

3. 控制变量

控制变量包括农民工个体、家庭、行业以及地区特征。关于农民工个体特征，本文选取了农民工的年龄、性别、政治面貌、婚姻状况、受教育水平、健康状况、收入、社会保险参保情况等变量（Rossi和Trucchi，2016；Yue等，2021）。一般认为，男性、非党员、低学历、低收入农民工群体的劳动时间可能更长（秦立建等，2012；孙文凯和王格非，2020）。此外，已有研究表明，个体年龄可能与劳动供给存在非线性关系（Yue等，2021），因此本文也在估计方程中控制年龄的二次项。还有研究认为，劳动保障在不同部门存在差别，体制外单位可能对农民工劳动权益保障相对较差（吴炜和陈丽，2014），强制加班现象可能更为普遍（罗连化和周先波，2019）。因此，本文将农民工就业单位性质也考虑在内，分为体制内单位（机关团体或事业单位、国有及国有控股企业、集体企业）和体制外单位（私营企业、外资企业以及个体工商户等）。

家庭特征变量主要包括家庭老年抚养比和少儿抚养比，以此反映家庭养老与抚幼负担。通常，家庭养老与抚幼负担压力增大会促使农民工为获取更多收入而增加劳动时间（常进雄和赵海涛，2014；孙文凯和王格非，2020）。行业特征则根据农民工所属工作的行业类别，定义行业虚拟变量。历年《农民工监测调查报告》显示，农民工的择业范围主要集中分布在建筑业、制造业以及服务业等行业，而这些行业往往工作时间较长、劳动强度较大（朱明宝和杨云彦，2017）。关于农民工的地区特征，本文根据农民工所处的地区归属，将地区划分为东部、中部以及西部地区，定义相应的虚拟变量。相较于西部地区，在经济发达的中东部地区，竞争压力更大，农民工的劳动时间可能更长（郭凤鸣，2020）。

（三）计量模型

为考察流动性约束对农民工劳动供给和过度劳动的影响，本文设定如下多元回归及Probit模型：

$ {laborsupply}_{i}=\alpha +{\beta }_{1}{liquidity}_{i}+\gamma {X}_{i}+{\varepsilon }_{i} $

(18)

其中，被解释变量中的 $ {laborsupply}_{i} $ 表示农民工的劳动时间， $ {overwork}_{i} $ 表示农民工是否存在过度劳动，核心解释变量为 $ {liquidity}_{i} $ ，表示农民工是否面临流动性约束，本文重点关注其系数 $ {\beta }_{1} $ 和 $ {\beta }_{2} $ ， $ {\beta }_{1} $ 反映了流动性约束对农民工劳动时间的影响， $ {\beta }_{2} $ 则表示受到流动性约束的农民工出现过度劳动的概率变化，根据理论模型的结论，预期 $ {\beta }_{1} $ 和 $ {\beta }_{2} $ 的符号为正。 $ {X}_{i} $ 表示一组反映农民工的个体、家庭、行业和地区特征的变量， $ \gamma $ 表示其影响系数， $ \alpha $ 为截距项， ${\varepsilon }_{i}$ 为随机误差项。

（四）统计描述

按照前文变量设定，经过数据整理，本文共筛选出20589个农民工样本。其中，没有流动性约束的农民工样本数为10541个，存在流动性约束的农民工样本数为10048个。存在流动性约束的农民工占比达到48.8%，表明有接近一半的农民工受到流动性约束。

农民工劳动供给和过度劳动描述性统计如表1所示，总体上，农民工每周工作时间为44.879小时，超过《劳动合同法》规定的44小时，这一现象不仅体现在受到流动性约束的农民工群体中，而且没有受到流动性约束的农民工群体每周工作时间也接近45小时。按照前文的定义，以农民工每周工作时间是否超过50小时作为过度劳动的标准，结果显示，每周工作时间超过50小时的农民工占比达到18.5%。此外，按照《劳动合同法》规定，劳动者每周工作时间最长不超过44小时，因此本文也将农民工每周工作时间是否超过44小时作为过度劳动的标准。结果显示，每周工作时间超过44小时的农民工占比达到43.5%，说明如果按照《劳动合同法》的规定，样本中有接近一半的农民工存在过度劳动。以农民工是否受到流动性约束进行分组，结果表明与未受到流动性约束的农民工相比，受到流动性约束的农民工群体出现过度劳动的比例更高。

农民工劳动供给状况也可能体现在工作数量以及劳动强度等方面（Jirjahn，2008），表1也描述了农民工是否有兼职工作以及劳动强度状况等数据特征。统计数据显示，有10.1%的农民工除有主要工作外，还会从事其他兼职工作，而这一现象在受到流动性约束的农民工群体中比例更高。关于农民工的劳动强度，本文使用工作岗位等级与每周工作时间的乘积表示。有研究认为，劳动者从事的工作越低端，需要投入的工作量越大（王欢等，2016）。借鉴上述文献，本文使用农民工的工作岗位等级表示其需要投入的工作量。具体来说，将工作岗位等级分成5个层级，即单位负责人=1、专业技术人员=2、办事人员=3、生活服务人员=4和生产人员=5，数值越大，表示需要投入的工作量越大。农民工的工作岗位等级越低，工作时间越长，二者的乘积越大，则其劳动强度越大。表1的描述统计显示，与未受到流动性约束的农民工群体相比，受到流动性约束的农民工群体具有更高的劳动强度。

其他变量描述性统计如表2所示。以周平均工作时间50小时作为过度劳动的标准，过度劳动的农民工群体与没有过度劳动农民工群体的其余各项特征也存在较大差异，比如年龄偏大、男性、已婚、非党员、低学历、低收入并受雇于体制外单位农民工群体的过度劳动可能性更大。本文将农民工个体、家庭、行业以及地区特征作为控制变量引入估计方程中，这样可以获得更为精确的估计。

四、实证分析

（一）基准估计结果

表3呈现了流动性约束对农民工劳动供给和过度劳动影响的基准估计结果。第（1）和第（4）列是分别利用OLS和Probit方法估计得到的结果，我们发现在受到流动性约束时，农民工每周工作时间将会增加0.630个小时，出现过度劳动的概率将会上升2.6%，并且这两项估计结果均在1%的显著性水平下显著。在控制了农民工的个体、家庭、行业以及地区特征后，第（2）和第（5）列的估计结果显示，流动性约束变量的估计系数下降到0.335和0.013，但仍然非常显著。

仅基于OLS和Probit估计并不能准确识别流动性约束与农民工劳动供给行为的因果关系，流动性约束与农民工劳动供给行为之间可能存在内生性问题。原因主要有以下几点：其一，前文的理论分析表明，为了应对流动性约束，农民工需要增加劳动供给，反过来，农民工通过增加劳动供给可以获取更多的收入从而有助于缓解流动性约束，这就产生了双向因果内生性问题。其二，当农民工面临流动性约束时，数据中只能观测到农民工面临流动性约束时的特征，却无法观测到农民工没有面临流动性约束情况时的特征，这就会产生样本选择偏差问题。其三，农民工劳动供给行为受到很多因素影响，而这些因素可能与农民工受到的流动性约束相关，因此可能存在遗漏变量带来的内生性问题。本文使用DWH统计量进行了内生性检验，发现其均在5%的显著性水平下显著，这表明流动性约束与农民工劳动供给行为之间的确存在内生性问题，OLS和Probit估计得到的结果并不准确。

借鉴Yue等（2021）的研究，本文使用农民工所在地县级平均流动性约束水平作为工具变量。在相关性方面，县级平均流动性约束水平反映了一个地区的金融环境和金融发展状况，金融借贷环境越完善，金融发展状况越好，农民工受到的借贷歧视越少，农民工面临的流动性约束越小（Campbell和Mankiw，1991；吴雨等，2020）。在排他性方面，县级平均流动性约束水平反映了地区金融发展环境，其直接影响更多地表现为影响农民工家庭金融资产配置，而并不直接影响农民工的劳动供给行为。在外生性方面，县级平均流动性约束水平属于地区层面宏观数据，在很大程度上独立于农民工个体行为，这符合工具变量的外生性要求。此外，本文进行了一系列工具变量有效性检验，包括弱工具变量检验（Cragg-Donald Wald F statistic）和不可识别检验（Kleibergen-Paap rk LM statistic），县级平均流动性约束水平通过了各项检验，这也保证了其作为工具变量的合理性和可靠性。考虑到过度劳动和流动性约束均为0—1虚拟变量，本文使用Eprobit估计进行工具变量法检验（张卫东等，2021）。表3第（3）和第（6）列的估计结果表明，当受到流动性约束时，农民工仍然会增加工作时间，出现过度劳动。

（二）稳健性检验

为保证估计结果的稳健性，本文通过更换变量的测度指标，替换估计方法以及改变研究样本等方式，进一步检验基准估计结果所得结论。^②

1. 替换指标

（1）被解释变量。前文的实证分析表明，受到流动性约束的农民工将会增加劳动供给，更可能出现过度劳动。为了应对流动性约束，本文认为农民工除了延长劳动时间，还可能从事多份工作或者增加劳动强度。同时，我国《劳动合同法》规定，劳动者每周工作时间最多不超过44小时，所以本文以农民工每周工作时间是否超过44小时作为过度劳动新的衡量标准。接下来，本文以农民工是否有兼职工作、劳动强度以及新的过度劳动指标作为被解释变量，进一步检验流动性约束对农民工劳动供给和过度劳动的影响。根据估计结果，在受到流动性约束时，农民工不仅可能会从事多份工作，同时也会显著提高劳动强度，并且出现过度劳动的可能性依然显著上升，这再次验证了前文的观点。

（2）解释变量。参照现有研究，本文考虑其他两种流动性约束的定义。第一种是借鉴Hayashi（1985）做法，本文使用农民工家庭财富是否低于两个月家庭收入表示。当农民工家庭财富低于两个月家庭收入时，表明农民工存在流动性约束问题，取值为1。若农民工家庭财富大于等于两个月家庭收入时，即农民工不存在流动性约束，则取值为0。其中，农民工家庭财富用家庭总资产减去家庭总负债表示。第二种定义是借鉴Guiso等（1996）的研究，根据CHFS问卷问题“您家是否曾向银行或信用社申请贷款，但是被拒绝？”如果贷款申请被拒绝则表明农民工受到流动性约束，赋值为1，否则赋值为0。估计结果显示，无论是使用第一种还是第二种方法定义流动性约束指标，当受到流动性约束时，农民工依然会增加工作时间，更可能出现过度劳动。

2. 替换估计方法

前文描述性统计表明，受到流动性约束的农民工与没有受到流动性约束的农民工相比，各项特征普遍存在明显差异。同时在流动性约束与农民工劳动供给行为分析中，我们只能看到农民工受到流动性约束时的情况，并不能同时观察到其没有受到流动性约束时的情况，由此就产生了样本选择偏差问题。在现有研究中，处理效应模型是解决样本选择偏差问题的有效方法（Maddala，1983）。因此，本文使用处理效应模型再次检验流动性约束对农民工劳动供给和过度劳动的影响。估计结果显示，使用处理效应模型得到的核心解释变量流动性约束的估计系数在1%的显著性水平下显著为正，因此本文的估计结果在考虑了可能存在的样本选择偏差后仍然是稳健的。

3. 改变研究样本

在现有研究中，学者们主要从居住地、户籍以及工作类型三个方面定义农民工（蒋南平和郑万军，2017；张车伟等，2022），而本文对于农民工的定义并没有考虑居住地因素。本文在原有样本的基础上，将农民工样本限定为在城市居住、从事非农工作的农村户籍劳动者，最终共获得19024个样本。此外，如果按照户籍类型划分，一些具有高学历、在城市居住并从事非农工作的农村户籍劳动者也会被包含在内，然而这类劳动者群体与传统意义上的农民工并不相符。为此，在考虑居住地等因素的基础上，本文进一步剔除了原有样本中教育程度为大学及以上学历的样本，仅保留高中及以下学历的样本，最终共获得15009个样本。利用重新获得的研究样本，本文再次检验了流动性约束对农民工劳动供给行为的影响。估计结果表明，在受到流动性约束时，农民工仍然会增加工作时间，从而出现过度劳动，因此本文的研究结论具有稳健性。

（三）影响机制分析

通常，人们在受到流动性约束时的应对方式是增加收入。为实现这一目的，人们可以采取两种方式应对：第一种方式是“节流”，通过减少消费支出，从而缓解流动性约束。但是，杜森贝利的棘轮效应理论认为，人们的消费习惯形成之后具有不可逆性，所以人们可能更倾向于增加劳动供给而不是减少消费来应对流动性约束。那么，当流动性约束导致农民工的消费水平下降时，为了降低流动性约束对消费的负面影响，农民工可能会更倾向于通过增加劳动供给和提高劳动强度来应对流动性约束。同时，对农民工群体而言，农民工在城市的生活消费非常节俭（王湘红和陈坚，2016），特别是对存在过度劳动的农民工而言，他们的消费支出比不存在过度劳动的农民工会更少。^③因此，农民工通过减少消费支出应对流动性约束的效果可能较差，这就会促使他们通过增加劳动时间和提高劳动强度来应对流动性约束，此时农民工过度劳动的可能性也会上升。第二种方式是“开源”，农民工不仅可以通过增加劳动供给以获取更多工资收入来应对流动性约束，同时还可以通过变现家庭资产来应对。但是，相较于没有过度劳动的农民工，存在过度劳动的农民工的家庭资产相对更少，^④那么该类群体通过变现家庭资产的方式可能很难起到缓解流动性约束的作用。所以，存在过度劳动的农民工可能更倾向于通过增加劳动时间和提高劳动强度来应对流动性约束，此时农民工过度劳动的概率也会上升。

为此，本文分别使用农民工月人均消费支出和家庭人均净资产的自然对数作为被解释变量，进一步检验流动性约束对农民工的消费支出和家庭资产的影响。表4第（1）、（2）、（7）、（8）列显示，流动性约束对农民工消费支出和家庭资产的影响显著为负，说明在受到流动性约束时，除了选择增加劳动供给，农民工也可以选择减少消费支出和变现家庭资产来应对。

根据劳动时间长短，本文将农民工划分为过度劳动和非过度劳动两组样本，检验流动性约束对不同类型农民工群体的消费支出和家庭资产的影响。表4第（3）—（6）列的结果显示，无论农民工是否存在过度劳动，受到流动性约束的农民工会减少消费支出，而组间差异估计表明，^⑤与没有过度劳动的农民工群体相比，流动性约束对存在过度劳动的农民工的消费支出的负面影响更小。在家庭资产方面，表4第（9）—（12）列的结果显示，流动性约束仅会促使没有过度劳动的农民工变现家庭资产，却不会改变存在过度劳动农民工的家庭资产。以上结果说明，在受到流动性约束时，农民工通过增加劳动供给可以降低流动性约束对自身消费和家庭资产的负面影响。因此，相较于其他方式，农民工更可能选择增加劳动供给，从而增加其过度劳动的可能性。

五、异质性分析^⑥

（一）金融信贷环境

1. 金融信贷可及性

本文使用数字普惠金融信贷指数表示金融信贷环境和发展程度。本文以各省区数字普惠金融信贷指数的平均值为标准，将高于该平均值地区定义为金融信贷可及性较强地区，否则为金融信贷可及性较弱地区。估计结果显示，与金融信贷可及性较强地区的农民工群体相比，在受到流动性约束时，金融信贷可及性较弱地区的农民工更可能增加工作时间，从而出现过度劳动。

2. 民间借贷和非正规金融借贷

本文借鉴樊颖和杨赞（2018）的研究，使用家庭“红白喜事”收支总和代表农民工的社会资本。通过将高于“红白喜事”收支总和中位数的群体定义为社会资本较强群体，低于等于中位数的群体则定义为社会资本较弱群体，以此进一步考察在不同社会资本状况下，流动性约束对农民工劳动供给行为的影响。估计结果显示，流动性约束更可能促使社会资本较弱的农民工增加工作时间，并且更容易出现过度劳动。

（二）劳动权益

1. 劳动保护

本文根据农民工就业单位性质来区分其劳动权益保护状况。将体制内单位定义为劳动权益保护较好的部门，将体制外单位定义为劳动权益保护较差的部门。原因可能是与体制外单位相比，体制内单位普遍实行“朝九晚五”工作制度，并且《劳动合同法》执行更为严格，农民工劳动权益能够得到更好地保障。另外，工会具有维护劳动者权益的作用，中国工会更多建立在体制内单位，所以体制内单位的劳动者权益能够受到更好地保护（李明和徐建炜，2014）。为此，本文将样本划分为体制内单位和体制外单位两种群体，检验在不同劳动权益保护环境下，流动性约束对农民工劳动供给行为的影响。估计结果显示，当受到流动性约束时，体制外单位的农民工会增加工作时间，从而出现过度劳动，而体制内单位农民工却不会。

2. 收入

本文根据农民工月收入的中位数，将样本群体划分为低收入和高收入群体，以此检验流动性约束对不同收入水平农民工群体的劳动供给行为的影响。估计结果表明，在受到流动性约束时，与高收入农民工群体相比，低收入农民工群体更可能增加工作时间，从而出现过度劳动。

（三）家庭赡养负担

本文根据农民工与父母之间的家庭经济往来讨论家庭赡养负担异质性。我们对农民工的赡养负担给出如下定义，如果农民工给父母的金钱超过父母给他们的金钱，则将样本设定为家庭赡养负担较重群体，反之则设定为家庭赡养负担较轻群体，以此考察流动性约束对家庭赡养负担不同的农民工劳动供给行为的影响。估计结果表明，流动性约束将会促使家庭赡养负担较重的农民工增加工作时间，从而出现过度劳动，但不会对家庭赡养负担较轻的农民工产生影响。

（四）社保缴费负担

本文根据农民工社会保险的缴纳额与家庭总收入比值的中位数将样本划分为缴费负担较重和缴费负担较轻两类农民工群体，以此考察流动性约束对社会保险缴费负担不同的农民工劳动供给行为的影响。估计结果表明，在受到流动性约束时，与社会保险缴费负担较轻的农民工相比，社会保险缴费负担较重的农民工更可能增加工作时间，从而出现过度劳动。

（五）地区生活成本异质性

本文选择家庭每月人均用于衣食住行等基本生活需要的消费开支作为农民工生活成本的指标，数值越大，则说明农民工的生活成本越高。然后，本文利用此消费支出计算农民工所在城市的平均生活成本，并将平均生活成本中位数以上的城市定义为高生活成本地区，中位数及以下的城市定义为低生活成本地区。利用上述划分标准进行检验。结果表明在受到流动性约束时，生活成本较高地区的农民工更可能增加工作时间，从而出现过度劳动。这表明地区生活成本过高会挤占农民工过多的收入，加剧农民工流动性约束问题，从而促使农民工增加劳动供给，进而出现过度劳动。

六、结论与启示

劳动供给行为特别是过度劳动现象一直为社会所关注，而农民工又是过度劳动的主要群体，同时收入水平普遍不高的农民工群体也更容易面临流动性约束问题。为此，本文通过构建理论模型并运用2017年中国家庭金融调查数据（CHFS），从理论和实证两个方面考察了流动性约束对农民工劳动供给的影响，并进一步分析了农民工过度劳动现象。研究结果表明，受到流动性约束的农民工将会增加劳动供给，更容易出现过度劳动。而流动性约束导致农民工的消费水平和家庭资产出现下降，为了降低流动性约束对消费和家庭资产的负面影响，农民工会倾向于增加劳动时间和提高劳动强度，进而出现过度劳动。异质性分析表明，当受到流动性约束时，所处金融信贷环境较差、劳动权益难以得到保障、收入较低、家庭赡养压力较大、社保缴费负担较重以及生活成本较高地区的农民工群体更可能增加劳动供给，从而出现过度劳动。本文从流动性约束视角研究农民工劳动供给行为，一方面丰富了金融市场与劳动力市场的理论研究，另一方面为考察农民工劳动供给行为提供了新视角，同时也为缓解农民工过度劳动现象提供了以下的政策启示：

第一，劳动权益得不到保障、劳动待遇差是农民工受到流动性约束，增加劳动供给，从而产生过度劳动现象的重要原因。政府在加快劳动保护立法的同时应更加重视劳动保护执法，通过规范企业加班工资制度和欠薪保障制度，切实保障农民工的劳动权益。另外，政府可以开展多种形式的职业培训提高农民工的职业技能，这样有利于农民工积累人力资本和提高收入，有效缓解农民工的流动性约束，从而减少农民工过度劳动。

第二，缓解农民工过度劳动现象不仅可以从劳动力市场的劳动保护机制入手，同时也可以从金融市场中寻找解决思路。借贷歧视、借贷门槛较高以及借贷渠道狭窄是农民工更容易受到流动性约束，从而产生过度劳动现象的重要原因。因此，在金融信贷方面，政府可以制定更为适合农民工的信贷帮扶政策，鼓励各类正规金融机构适当放宽对农民工的信贷额度，同时规范和引导民间金融特别是普惠金融的发展，从而拓宽农民工的借贷渠道，这样可以缓解农民工的流动性约束，减少农民工过度劳动。

第三，过高的城市生活成本，再加上较重的家庭赡养压力和社保缴费负担，会进一步加剧农民工的流动性约束，从而导致他们过度劳动。因此，针对农民工的民生政策设计尤为重要。一方面，政府可以动态监测农民工的城市生活成本，加大财政对经济困难农民工的转移支付力度。另一方面，政府可以通过精确评估农民工的社保缴费承受能力和家庭赡养压力，制定更为符合农民工实际的社保缴费率和养老金待遇水平，并同时加快农村社会养老服务体系建设，上述举措有助于减轻农民工的生活负担，缓解农民工的流动性约束，进而减少农民工过度劳动。

① 本文设定右上角标注c的表达式为存在流动性约束的情况，没有标注c的为不存在流动性约束的情况。

② 限于篇幅，分析表格省略，读者若有兴趣可向作者索取。

③ 本文利用2017年CHFS数据测算发现，不存在过度劳动的农民工群体的消费支出是存在过度劳动的农民工群体的1.163倍。

④ 本文利用2017年CHFS数据测算发现，不存在过度劳动的农民工群体的家庭人均净资产是存在过度劳动的农民工群体的1.834倍。

⑤ 本文使用流动性约束与过度劳动的交乘项进行组间差异检验。在最小二乘估计结果中，交乘项估计系数为0.034，在1%的水平上显著。在工具变量法估计结果中，交乘项估计系数为0.048，同样也在1%的水平上显著，说明相较于无过度劳动农民工，过度劳动农民工在受到流动性约束时，消费的减少程度更小。

⑥ 限于篇幅，分析表格省略，读者若有兴趣可向作者索取。