图片来源：Gemini AI生成

文献来源：

Arindrajit, Dube, T,et al. Minimum Wage Effects Across State Borders: Estimates Using Contiguous Counties. Review of Economics and Statistics, 2010.

Jha, Priyaranjan, David Neumark, and Antonio Rodriguez-Lopez. What’s across the border? Re-evaluating the cross-border evidence on minimum wage effects. IZA-Institute of Labor Economics, 2022.

Dube, Arindrajit, et al. Restaurant employment, minimum wages, and border discontinuities. No. w32902. National Bureau of Economic Research, 2024.(Revised 2026)

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提高最低工资会降低就业吗？这是劳动经济学界最持久、最激烈的争议之一。2010年，Dube, Lester, and Reich（下称DLR）利用“跨州相邻县对”作为控制组，宣称消除地方经济冲击后，最低工资对餐饮业就业无负面影响，这重塑了政策共识。然而，2024年Jha, Neumark, and Rodriguez-Lopez（下称JNR）对其发起了猛烈反攻：他们认为地理相邻并不等于“经济同频”，改用能够代表真实劳动力市场分布的“多州通勤区”（MSCZ）后，最低工资的负面就业效应显著浮现（弹性约为-0.242）。就在JNR试图“翻案”之际，Dube团队在2026年携NBER最新工作论文强势回归，对JNR进行了反杀。他们指出：JNR发现的负效应是一种“统计伪影”，它源于1990年代数据中的平行趋势违背，并被传统双向固定效应（TWFE）模型放大，一旦剔除90年代数据或采用现代DID事件研究法（LP-DID），JNR的负效应便烟消云散。

这场有关最低工资的争辩，本质上是一场关于真实经济边界与历史结构变迁的深层反思。它表明，因果推断的稳健性不仅取决于计量模型的更新换代，更取决于研究者对空间地理（行政边界与通勤区）和历史时间（1990年代的产业转型冲击）微观异质性的洞察。这场论战跨越了单纯的技术对决，提醒我们：经济研究只有将精细的空间定义与干净的现代因果推断方法相结合，才能拂去现实噪声，还原真实政策效应。

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传统实证研究通常认为，提高最低工资会降低低技能群体的就业。从Stigler（1946） 基于传统竞争性模型对失业的担忧，到Card, Krueger（1994）利用天然实验开启的“无害论”先河，这一方面的讨论从未中断。然而DLR（2010）打破了这一成见。其核心逻辑是：如果仅仅比较不同州，可能忽略了未观测到的地方经济性冲击（比如某州经济本身正处在衰退阶段）。DLR巧妙利用“跨州相邻县对”（BCP）进行识别，比如新泽西和宾夕法尼亚交界的两个地理相近、经济联系紧密的县，它们唯一的区别是受到不同州最低工资法的管辖。通过加入“县对-时间”固定效应（Pair-period FE），DLR发现原本显著的负弹性消失了，变为接近0且不显著。

这一结论成为“最低工资无害论”的基石。然而，DLR的设计隐含了一个强假设，即地理相邻 = 属于同一个劳动力市场，这也就给后面JNR的研究可乘之机。

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图1：CBP-MCZP 样本中的137个跨州通勤区域

他们的研究逻辑如下：

1. 复现与证伪：他们使用DLR原版1990-2006的QCEW（Quarterly Census of Employment and Wages）数据，仅将匹配单位从“相邻县对”改为“通勤区内跨州部分”，就业弹性骤变为 -0.141（显著为负）；

2. 进一步扩展样本：他们进一步使用地理覆盖更广的1990-2016年CBP （County Business Patterns）数据，传统相邻县对的弹性为-0.081（不显著），而通勤区对MSCZ的估计弹性高达-0.242（显著为正）。

表1：利用1990-2016年CBP数据对最低工资变动的估计

JNR的核心论点是：DLR“相邻县对”包含了大量不属于同一通勤区的样本，它们无法控制共同经济冲击，产生了向上的偏误，掩盖了最低工资的真实破坏力。JNR实际上是在指责DLR的空间断点不够纯粹：地理上的接壤如果缺乏经济实质的通勤流，“自然实验”就变成了“自然错觉”。

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面对JNR的挑战，Dube团队并未坐视不管。他们在2026年修订的NBER论文中反击：JNR发现的负效应并非源于最低工资的杀伤力，而是1990年代数据中的“平行趋势违背”与传统双向固定效应（TWFE）模型共同制造的“统计伪影”。

DLR发现，JNR的负效应极度依赖于1990年代的数据。如果将样本起点从1990年移至2000年，JNR的TWFE估计值从显著的-0.242骤降至不显著的-0.114。为什么？因为在1990年代，那些未来会提高最低工资的州（Ever-treated），其餐饮业就业本身就相对于对照组呈下降趋势，这违背了平行趋势假设，而TWFE模型无法有效剔除这种跨期冲击，反而将其归咎于最低工资。

图2：处理组与对照组在这两个州在最低工资标准和餐饮业就业情况方面的差异

JNR使用传统的分布滞后TWFE模型，在错期采纳下会产生负权重问题，无法可靠检测预趋势。DLR引入了基于局部投影的现代DID事件研究法（LP-DID），设定了明确的事件窗口和干净的控制组。结果显示：无论使用MSCZ还是BCP，现代DID均显示最低工资对餐饮就业无显著负面影响，弹性估计在-0.001至-0.028之间，远小于JNR的-0.242。

图3：事件研究的估算数据以及2000年之后事件的1990年代前期趋势分析

为了彻底坐实这一偏误，DLR进行了模拟：设定真实的最低工资效应为0，并注入1990年代的负向趋势冲击。结果发现，MSCZ的TWFE模型产生了约-0.13的虚假负弹性，而BCP的TWFE模型和所有现代DID模型均准确估计出0效应。这就解释了为什么JNR用通勤区会得到负结果：通勤区太大，更容易捕获州级的宏观冲击（90年代的衰退），而相邻县更微观，反而隔绝了这种宏观污染。

图4：使用实际最低工资水平、安慰剂结果以及1990年代的前期趋势进行的蒙特卡罗模拟结果

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从经济含义来看，这场论战本质上是在厘清价格管制（最低工资）对地方劳动力市场要素的重新配置效应。DLR（2010）的发现表明，低技能劳动力市场会具有更强的抗冲击韧性或买方垄断特征，提高最低工资不会引发显著的失业，而是可能通过提高劳动生产率、减少员工流失率或调整企业利润来被市场吸收。JNR（2024）的挑战则揭示了劳动力流动的空间异质性：当政策冲击在真实的经济通勤区内部发生时，跨边界的劳动力通勤、重组与市场一体化效应会更加剧烈。DLR（2026）对1990年代计量偏误的捕捉，则进一步阐明了政策采纳的内生性特征，即那些未来倾向于提高最低工资的区域，往往正是面临宏观结构转型、去工业化冲击，餐饮业就业本身就处于相对下滑通道的区域。因此，评估一项公共政策的福利效应，应将其置于真实的要素流动半径（空间）以及长期的产业转型趋势（时间）之中，避免将历史结构变迁误读为政策的边际效应。

同时，本研究揭示了两个深层的方法论问题：

第一，地图不是中立的。使用行政边界可能割裂真实市场，使用经济边界（这里指通勤区）页可能由于范围过大引入宏观冲击污染。未来的空间计量研究不能仅仅停留在选哪个数据库的层面，而应在经济学直觉与防范空间聚合偏误之间寻找平衡；

第二，警惕TWFE的计量偏误。DLR对JNR的反驳，本质上是新一代因果推断方法对传统TWFE的冲击。在错期采纳和异质性处理效应下，传统的TWFE及其衍生的事件研究法已不必然可靠。研究者应结合现代DID框架进行检验，避免将历史趋势误认为政策效应。

从DLR到JNR，再到DLR的自我修正，这场辩论似乎画上了一个句号：无论是用更精细的地图，还是更先进的方法，结果都指向“最低工资对餐饮业就业的短期负面影响极小”。但这并不意味着辩论的终结，而是把争论点从“有没有影响”转向“长期动态效应”与“分配效应”，经济学正是通过这样极致的“相互挑刺”，将实证方法的边界不断推进。

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推文作者：

李金泽，南京大学经济学拔尖计划本科在读，欢迎学术交流。电子邮箱：。推文内容若有错漏，敬请批评指正。