工人搜尋范圍的異質性及搜尋培訓效果研究
——基于主體的勞動力市場模型

陳奕庭 董志強，2

（1.華南師范大學經濟與管理學院 廣東廣州 510006）

（2.澳門城市大學商學院 澳門 999078）

一、引言與文獻綜述

在互聯網等信息技術和新式交通工具尚未興起的時期，工人搜尋工作的范圍非常狹小。但現代科技的進步使得工人搜尋工作的范圍不斷擴大，互聯網、交通等新興技術的出現，極大地方便了工人獲取大量周邊和跨地區的就業信息，這擴大了他們的求職范圍。然而在現實的經濟生活中，并不是每個工人都能夠同等地、無差別地享受科技帶來的便利和福利。因此，工人的工作搜尋范圍存在異質性。

當工人的搜尋范圍存在異質性時，是否會造成工人之間就業機會和收入的不平等？搜尋范圍的大小將有可能影響工人對工作崗位的搜尋能力，同時也影響到工人對高收入崗位的搜尋能力。本文將借鑒Fagiolo等（2004）的建模思路，建立一個基于主體的勞動力市場模型，并通過仿真實驗來研究異質性搜尋范圍所造成的工人就業和收入的不平等問題。

如果搜尋范圍將影響工人的就業機會和收入水平，我們是否可以通過擴大工人的搜尋范圍來改善他們的就業和收入狀況呢？本文還將在模型中引入搜尋培訓，旨在擴大就業困難工人的搜尋范圍，再通過仿真實驗研究該培訓是否能夠改善他們的就業，并提升他們的收入。

現有關于勞動力市場不平等的研究，大多數關注性別、種族、教育和家庭背景等社會文化因素的差異，很少關注搜尋范圍差異所帶來的不平等。比如，王肖婧（2018）關注的是性別差異導致的收入不平等，及其所帶來的女性長期相對貧困等問題。柳建坤（2017）則關注了戶籍制度所導致的教育不平等，及其帶來的城鄉勞動力收入差異。Attewell等（2010）關注了美國和加拿大兩國的種族差異所導致的收入不平等。本文將采用基于主體建模方法，建立勞動力市場模型，并且考慮工人搜尋范圍的異質性，研究其帶來的工人就業和收入的不平等。

另一方面，本文關注那些旨在擴大就業困難工人搜尋范圍的搜尋培訓。現有的失業政策相關研究大多關注失業保險、技能培訓等，很少有學者從工人搜尋范圍的角度研究搜尋技能培訓的效果。喬雪（2011）通過建立包含隱性失業的搜尋努力模型，分析失業保險的政策效果，如對失業工人的搜尋努力、就業分布和社會產出的影響。王海港等（2009）和李曉楠等（2016）研究了針對農民的技能培訓，分析了培訓對農民收入帶來的效果，并給出了一系列的政策建議。Cheung和Ngai（2010）則利用天津失業青年的數據，研究了針對年輕人的失業培訓效果。本文在搜尋范圍異質性研究基礎上，引入關于搜尋培訓的模擬實驗，研究旨在擴大失業人員搜尋工作范圍的培訓是否能夠產生改善就業、提升收入的效果。

本文中的模型采用的是基于主體建模方法（Agent-based Model，ABM）。ABM方法是一種新型的研究方法，通過建立模擬智能微觀主體之間的行為和互動的計算機模型，并在模型的基礎上進行仿真實驗，對實驗結果進行分析、對比后給出結論。ABM方法已經被廣泛地運用于自然科學和社會科學等領域的研究。在經濟學領域中，也有不少學者正在介紹和推廣該研究方法，如國外的桑塔費學派和國內的董志強（2011）、董志強等（2015）、董志強和李偉成（2019）、葉航（2012）等。本文嘗試采用ABM方法來研究異質性的工作搜尋范圍給工人帶來的不平等問題以及針對就業困難工人的搜尋培訓的效果。

二、基于主體的勞動力市場模型

本小節采用ABM方法建立一個勞動力市場模型，為后續的異質性仿真實驗提供一個基本框架。模型包含以下基本假設：

（1）勞動力市場包含兩類主體：一類是數量為I的企業，另一類是數量為J的工人，兩者均隨機地分布在一個二維界面中；

（2）市場上只存在唯一一種商品，且企業必須與工人進行匹配，才能生產商品；

（3）不考慮不同企業和工人之間的生產效率差別；

（4）模型中的時間是離散的（t=0,1,2,…）。

（一）企業

企業通過雇用工人來進行商品生產，生產只考慮勞動力的投入，不考慮資本投入。模型中，每一個雇傭工人每期生產一個單位的商品。企業i在t時期的生產函數為

其中，yit是企業i在t期時的產量，nit是企業i在t期所雇用的勞動力數量。由于一個雇傭工人生產一單位商品，所以企業i的產量與雇傭工人數量在數值上相等。企業通過銷售商品獲得收入，其成本構成只包含雇用勞動力的成本，兩者之差為企業的利潤。企業i的利潤具體可表達為

其中，商品在t時期的價格為pt，企業i在t時期支付每一個雇傭工人的工資為wit。不同企業之間的工資水平可能是異質的，但同一時期、同一企業中所有工人的工資水平是相同的。

企業i在t時期都擁有一定數量的資本Cit，企業在本期的盈利狀況πit將影響下一期的資本數量Ci,t+1，具體可表達為

當企業i在本期盈利時（即πit＞0），將實現資本增長；反之，企業i本期出現虧損（即πit＜0），將出現資本萎縮。如果企業i出現連續虧損直至Cit＜0，它將被市場淘汰出局并由一個新的企業替代。為了保證新企業的進入不會對市場造成沖擊，新企業的特征變量（如工資水平、崗位數量等）的初始值均采用市場存活企業的相應變量的平均值。

（二）工人的搜尋規則

假設工人的每次就業只保持一期，每期都必須重新尋求新的工作崗位。模型中所有工人都采用一套共同的工作搜尋規則：給定工人j一個固定不變的搜尋范圍rj，將有若干企業處于工人j的搜尋范圍之內。工人j將按照這些企業最近三期所給出的平均工資水平由高到低對它們進行排序，并且挑選工資水平最高的企業前去應聘。但如果該企業已經沒有空缺的崗位，則工人j應聘失敗，并將按照排序前往下一家企業應聘，直至找到有空缺崗位的企業為止。如果工人j能夠在搜尋范圍內搜尋到有空缺崗位的企業，則該工人應聘成功。

（三）工資制定

各企業將和前來應聘的工人進行談判，以制定該企業的工資水平。模型假設，每個企業和工人都具有一個心理期望工資水平，分別為。企業和工人的期望工資水平對工資的制定非常重要，其制定過程具體表達為

式（4）和式（5）中的σit為企業i在t期時工資制定中的談判力。在式（4）中，該企業在t期的工資水平，是該企業的期望工資水平和前來應聘的工人的平均期望工資水平的加權平均，兩者各自的權重分別為企業的工資談判力σit和工人們的談判力1-σit。

式（5）是企業i的工資談判力決定式。企業i的談判力σit是由應聘工人數量nit占崗位數量Nit的比例決定的。考慮到現實經濟中，工人在工資方面有相關的勞工政策保護（如最低工資政策等），模型設置了一個共同的企業談判力上限μ（0≤μ＜1）：前來應聘的工人數量相對于崗位數量可能會很多，但企業的工資談判力的值仍然為其上限μ。

在企業與工人進行談判制定工資之后，此時工人有可能出現失業的第三種情況：即該企業最終制定的工資水平wit低于某工人j的預期工資θ倍時，工人j將主動選擇失業。

（四）市場

模型不考慮工人的儲蓄，他們在獲得工資之后將全部收入用于商品消費。社會總產量和商品價格的決定式可表達為

式（6）中，Yt是社會的商品總產量，是市場上所有單個企業產量之和。所有工人的工資全部用于消費商品，此時商品的價格Pt等于所有工人的工資之和除以社會商品總產量。模型又假設，每一個就業工人生產一個單位的商品，將式（1）代入式（6）和式（7）可以得到以下式子：

式（8）的左邊是商品在t期的價格，右邊是所有工人的平均工資水平，式（8）意味著這兩者在數值上是相等的。也就是說，Pt既可以是商品在t期的價格，也可以表達為t期社會的人均工資水平。

（五）動態調整

在完成t期的生產和消費之后，企業和工人都將根據近期各自的盈利和就業情況，調整他們在t+1期的崗位數量和期望工資。該調整過程可表達為

企業：

工人：

式（9）和式（10）表達的是企業i對下一期的期望工資和崗位數量的調整。企業期望工資調整的規則是，如果企業i近三期雇傭工人數量占崗位數量的平均比例低于η，為了吸引工人前來就業，它將隨機調高其期望工資ξ1的比例（不超過3%）；如果該平均比例高于η，企業為了縮減勞動力成本，其期望工資則隨機調低ξ1的比例（不超過3%）。

另一方面，企業還會對下一期崗位數量進行調整。其規則是，如果企業i本期的利潤高于上一期的利潤，出于對未來盈利情況的樂觀并為了擴大生產，企業將增加一個單位的工作崗位；反之，則通過減少一個單位的工作崗位實現縮小生產。

式（11）表達的是工人對其期望工資水平的調整，其中sjt是關于工人j在t期的就業狀況的虛擬變量，該變量為1時表示就業，為0則表示失業。如果工人j在本期處于就業狀態，則將其期望工資隨機調高ξ2的比例（不超過3%）；反之，則將期望工資調低ξ2的比例（不超過3%）。

（六）總結

上述五個方面是整個勞動力市場ABM模型的基本設定。該模型將在計算機仿真平臺Netlogo以五個子程序的形式實現。該ABM仿真計算機模型的運行就是不斷按照順序運行該五個子程序，這五個子程序構成一個循環。①因篇幅所限，本文省略了五個子程序循環的流程圖，感興趣的讀者可在《經濟科學》官網論文頁面“附錄與擴展”欄目下載。該模型由眾多的微觀主體及其主體間互動所構成，模型的運行將生成一些關于勞動力市場的宏觀數據，如社會總產量、工人失業率和工資增速等。

在完成模型的基本設置之后，需要對模型進行校準和擬合②因篇幅所限，模型擬合和校準的具體內容請見“附錄與擴展”。，才能保證模型具有一定的現實性。本文采用擬合典型化事實的方法來校準該模型。校準的結果是，在給定的參數設置狀態下運行該模型100期，記錄下期間產生的宏觀數據作為樣本，擬合出勞動力市場的三個典型化事實，即負斜率的菲利普斯曲線、貝弗里奇曲線和奧肯曲線。

三、異質性搜尋范圍的引入與實驗結果

（一）引入異質性搜尋范圍

在本文模型的基本設定中，初始時期每個工人會獲得一個外生給定的搜尋范圍。Pj,r為工人j獲得一個值為r的搜尋范圍的概率。如式（12）所示，對于工人j，其搜尋范圍為7、8、9的概率均為1/3。并且工人j所獲得的搜尋范圍是固定的，工人的搜尋范圍一經確定，從模型的第一期到最后一期都不再改變。

引入異質性的搜尋范圍之后，我們將對上述的模型進行5輪實驗，每輪實驗都運行500期。在這500期當中，前200期模型運行波動較大，后300期模型運行較為平穩。因此我們將選擇后300期作為實驗結果，報告這期間不同工人的就業和收入狀況。以下報告結果均為5輪實驗的平均結果。

（二）失業分析

如圖1所示，每個搜尋范圍最小的工人在后300期中，平均大約有17期是處于失業狀態的；而每個搜尋范圍中等的工人大約只有13期是失業的。但是對于搜尋范圍最大的工人來說，他們的失業情況與搜尋范圍中等的工人并無明顯的差別[單因素方差分析：F=0.238,P=0.639]。因此我們可以得出兩方面的結論：一方面，在同一個勞動力市場當中，搜尋范圍較大的工人可以擁有更多的就業機會，減少失業次數；但是另一方面，對于搜尋范圍過大的工人，搜尋范圍的優勢對其減少失業并無太大幫助。

我們還分析不同類型的工人失業的原因有何不同，可以使我們對異質性搜尋范圍所造成的就業機會不平等有一個更為微觀的認識。分析過程參見本篇論文的“附錄與擴展”。具體的結論為，搜尋范圍較小的工人更易出現結構性失業，而搜尋范圍較大的工人則更容易出現工資性失業。

圖1 異質工人后300期的失業次數以及平均每期工資超過市場平均水平的比例

（三）收入分析

我們通過考察實驗里不同類型的工人中，工資處于整個市場平均收入水平以上的人口比例，來研究異質性搜尋范圍對工人收入不平等所帶來的影響。在后300期中，平均每期收入超過平均水平的人口比例情況如圖2所示。在搜尋范圍最小的工人中，平均每期只有不到40%的人其工資可以超過市場平均水平，但在搜尋范圍最大的工人中，這個比例卻超過了50%。因此我們可以看到，搜尋范圍的不同確實帶來了收入的不平等。而且與就業情況不同的是，我們并沒有發現搜尋范圍過大會造成收入優勢消失的情況。①另外，我們還可以從企業的角度，來觀察不同搜尋范圍的工人收入差異，《經濟科學》官網論文頁面“附錄與擴展”欄目有該部分詳細的分析，感興趣的讀者可自行下載。

為什么較大的搜尋范圍可以給工人帶來收入上的優勢呢？首先是搜尋范圍較大的工人在尋找工資較高的企業上面具有較大的優勢，即使高工資企業距離較遠也能被他們搜尋到，這為這類工人帶來了收入上的優勢。其次是搜尋范圍較大的工人失業次數較少，這將提高這類工人的期望工資水平。當數量眾多的搜尋范圍較大的工人與企業進行工資談判時，更容易形成工資談判的優勢，最終實現較高的工資收入。

（四）穩健性分析

我們還考察了在不同的市場松緊程度下上述結論的穩健性。在基準模型之外，我們設置了另外兩個不同的市場，其中一個的企業數量相對于基準模型有所減少（企業數量I=40），稱為緊缺市場；另一個則有所增加（企業數量I=60），稱為寬松市場。圖2顯示了兩種市場的工人失業次數以及收入情況。

圖2 兩種市場工人后300期的失業次數以及收入超過平均水平的比例

我們可以看出，不管市場的寬松程度如何，異質性工人之間失業次數差異都與基準模型相同，搜尋范圍越大的工人，失業次數越少，但范圍過大并不能對就業有改善的作用。緊缺市場中，各類工人收入差異與基準模型相同，搜尋范圍越大的工人，其收入超過平均水平的比例越大。但在寬松市場略有不同，即搜尋范圍過大并不會增加工人收入超過平均水平的比例。因此，我們得到的關于搜尋范圍異質性的就業和收入不平等的結論，在市場不同的松緊程度下仍然是穩健的。

四、搜尋培訓的引入與實驗結果

異質性研究告訴我們，搜尋范圍的差異將給工人帶來就業機會和收入的差異。在進一步的研究中，我們考慮了政府失業培訓政策的作用。我們在模型當中引入了一個關于搜尋培訓的模擬實驗，分析如果通過搜尋培訓擴大失業工人的搜尋范圍，是否能夠對那些在就業和收入上處于劣勢的失業工人有所幫助。

（一）實驗設置

搜尋培訓實驗是在異質性研究模型的基礎上進行的。模型每一輪運行都共有500期，前200期為波動期，后300期為穩定期。我們在穩定期的中間時點，即第350期時，引入一個關于搜尋范圍的培訓實驗。

在每一輪實驗的第350期，我們從中挑選出一些工人作為我們的實驗對象。挑選實驗對象的標準是：在穩定期的前期中（即從第201期到第350期），失業次數最多的50個工人。我們將這些工人稱為“就業困難”的工人，并將實驗對象分成兩組，一組為實驗組，另一組為對照組。每個實驗對象被分到實驗組或者對照組的概率均為50%，也就是說分組是隨機的。

對于實驗組的工人，我們假設已經對其進行了搜尋培訓，使其搜尋范圍擴大了1個單位；但我們對對照組中的工人不進行任何干預，僅僅用于與實驗組進行對照比較。

關于實驗對象的選取，這里需要進行一個說明：為什么不選取搜尋范圍較小的工人進行實驗，而是針對失業次數較多的工人呢？原因在于，我們的培訓實驗模擬的是現實經濟社會中政府所實施的失業培訓政策。而在現實當中，政府去識別一個工人的搜尋范圍并不容易，但是識別一個工人的就業狀況是相對容易的。因此，為了使得實驗具有現實的政策意義，我們在實驗對象的選取上，采用的是關于工人就業情況的標準，而非關于工人搜尋范圍的標準。

（二）失業分析

如圖3所示，對于那些搜尋范圍最小的工人，不管是被分在實驗組還是對照組，實驗后的失業次數相對于實驗前都有所改善。這是因為實驗對象都是屬于“就業困難”的個體，他們的就業問題有一部分是由于偶然因素造成的，當這些偶然因素在模型的運行過程中消失后，不管哪一組實驗對象，工人的就業情況都會得到改善。但我們需要注意的是，在實驗之前，實驗組和對照組的個體在失業次數上并沒有顯著的差別[單因素方差分析：F=0.029,P=0.868]。但在實驗之后，兩者具有了顯著的差別[單因素方差分析：F=7.797,P=0.023]。這意味著實驗組的工人就業改善的程度顯著地大于對照組的工人。因此，擴大搜尋范圍的搜尋培訓對于促進“就業困難”的工人就業有正面的作用。我們可以通過針對搜尋范圍較小的工人進行搜尋培訓，使得他們的搜尋范圍得以擴大，改善他們的就業狀況，減少他們的失業問題。

從圖3中我們還可以看到，兩組實驗組中搜尋范圍中等的工人同樣在失業次數上均有所改善。然而，在實驗之前，兩個實驗組的工人在失業次數上并沒有顯著的差異[單因素方差分析：F=0.076,P=0.790]；在實驗之后，兩個實驗組的工人在失業次數上也并沒有顯著的差異[單因素方差分析：F=0.259,P=0.625]。這意味著兩組實驗對象在就業狀況的改善都是由其他偶然因素的消失所帶來的，因此兩組實驗對象在就業狀況的改善方面并沒有顯著的差別。搜尋范圍最大的工人情況也是相同的。可見，對于搜尋范圍較大的工人來說，通過搜尋培訓增加了他們的搜尋范圍，但這并不能顯著地改善他們的就業狀況，減少他們的失業次數。換句話說，增加搜尋范圍的培訓政策對于他們就業的改善是無效的。

圖3 兩組實驗對象實驗前后的失業次數

（三）收入分析

我們繼續研究這種失業培訓對于提高失業工人的收入是否有幫助。這里需要強調的是，為了說明我們的實驗對象（即存在“就業困難”的工人）不僅存在失業問題，也同時也存在收入問題，我們對實驗對象在實驗前的收入情況進行了考察。圖4顯示，我們所挑選的實驗對象中，不論是屬于處理組還是實驗組，大部分工人的收入都屬于倒數50名以下（即收入低下）。因此，我們研究搜尋培訓對就業困難工人的收入提升作用是有意義的。

圖4 “收入低下”個體在實驗對象中的占比

我們將收入超過最低50名工人的情況定義為“脫貧”。圖5展示了不同搜尋范圍的低收入實驗對象實現“脫貧”的比例。對于搜尋范圍最小的工人來說，對照組中有大約60%的低收入工人可以實現“脫貧”，但實驗組中的工人脫貧比例卻達到了 90%，且這個比例在兩個實驗組中有顯著差別[單因素方差分析：F=9.058,P=0.017]。因此我們可以得出結論，旨在擴大搜尋范圍的失業培訓，對于搜尋范圍較小的工人來說，有助于提高他們的收入水平，使他們有能力獲得更高的收入，擺脫收入低下的狀況。

但圖5也告訴我們，對于搜尋范圍中等和最大的實驗對象來說，處理組中的工人“脫貧”比例已經高達90%，實驗組中的比例并沒有顯著高于處理組[單因素方差分析：F=0.649,P=0.444(r=8)；F=0.027,P=0.873(r=9)]。這說明了不管是搜尋范圍中等還是最大的工人，搜尋培訓并沒有有效地改善他們的收入狀況。原因就在于，搜尋范圍的限制并不構成這兩類工人獲得較高收入的主要障礙。他們出現收入低下的情況，主要是由于其他隨機偶然的因素所導致的。在模型的運行過程中，這些偶然因素很容易就消失，或者轉移到市場上其他工人身上，最終導致這些工人的“脫貧”。因此，對于這兩類工人，雖然搜尋培訓可以增加他們的搜尋范圍，但對于改善他們的收入狀況并沒有顯著的效果。

圖5 低收入實驗對象脫貧比例

（四）溢出效應分析

在研究搜尋培訓對于失業人員的影響之后，我們將關注培訓對于沒有參與培訓的工人是否也會產生影響。圖6展示了所有未參與搜尋培訓的工人在實驗前后的失業次數。可以看出，不管搜尋范圍大還是小，所有類型的未培訓工人在實驗后的失業次數都大于實驗前的失業次數。但對于搜尋范圍較小的工人，培訓前后的失業次數差別并不太顯著，而搜尋范圍較大的工人，其差別比較顯著[單因素方差分析：F=2.575,P=0.147（r=7）；F=7.631,P=0.025(r=8)；F=4.181,P=0.075(r=9)]。其原因在于，勞動力市場所提供的就業崗位數量相對固定，短期內不會有太大的變化。當搜尋培訓促進失業人員的就業時，其溢出效應將對其他工人造成就業上的負面影響。另外，受培訓工人搜尋范圍擴大后，直接與搜尋范圍較大但未參與培訓的工人形成競爭。

根據上述實驗結果，我們可以認為，針對就業困難個體的搜尋培訓存在負面的溢出效應，即擠占了未參與培訓個體的就業機會。更細致地看，對于搜尋范圍較大的未培訓工人，其負面影響體現得更為明顯。

圖6 未參與搜尋培訓工人的失業次數變化

五、搜尋范圍異質性和搜尋培訓的宏觀影響

為了對搜尋范圍的異質性以及搜尋培訓的影響有更清晰全面的認識，我們在本節中進行了跨市場對比研究。我們設立了三種不同的勞動力市場模型，分別是同質性搜尋范圍市場、異質性搜尋范圍市場和引入搜尋培訓后的市場。①關于三種市場設置的描述詳見“附錄與擴展”中的表A2。我們通過實驗對比各市場的宏觀指標，如失業率、空缺率、崗位數量等，從而了解搜尋范圍異質性和搜尋培訓對勞動力市場的匹配效率、勞動力需求和企業盈利等方面的影響。

（一）失業率和工資增速分析

從圖7和圖8我們可以看出，在三種不同的市場中，異質性搜尋范圍市場的失業率低于同質性市場，而引入培訓的市場失業率最低。在工資增速方面，同質性市場工資增速最低，其他兩個市場增速較高且無明顯差別。原因在于異質性市場存在搜尋范圍較大的工人，這些工人的存在促進了企業的盈利，從而增加了對勞動力的需求，促進了整體的就業，并提升了工人工資水平。對于在異質性基礎上引入培訓的市場，搜尋培訓增加了一部分工人的搜尋范圍，也會增加勞動力需求從而促進就業。但由于搜尋培訓對于未參加培訓的工人存在負面的溢出效應，將擠占這部分工人的就業機會，因此引入培訓的市場在失業率上有所改善，但幅度并不大，而對于工資增速則無明顯改善。

圖7 三種市場的失業率對比

圖8 三種市場的工資增速對比

（二）空缺率和企業盈利分析

圖9和圖10分別是三種不同市場的崗位空缺率和崗位數量的對比情況。

圖9 三種市場的崗位空缺率對比

圖10 三種市場的崗位數量對比

在工人搜尋范圍存在異質性的市場中，其崗位的空缺率高于同質性市場。原因在于，異質性市場的崗位數量明顯超過了同質性市場。雖然異質性市場相比于同質性市場失業人數更少，但由于存在搜尋范圍較大的工人，增加了勞動力需求，所以也提升了市場整體的崗位空缺率。但由于引入搜尋培訓的市場存在溢出效應，并不能有效地刺激企業的勞動力需求，因此在崗位數量和空缺率上不會帶來較為明顯的影響。

六、主要結論和未來研究

本文建立了一個基于主體的勞動力市場模型，引入了工人搜尋范圍的異質性，研究了搜尋范圍的異質性給工人的就業和收入帶來的后果。研究發現，異質性的搜尋范圍將給工人帶來就業機會和收入的不平等，該結論在不同松緊程度的市場中都是穩健的。實驗還發現，致力于擴大搜尋范圍的搜尋培訓只對搜尋范圍較小的工人有效果，對于搜尋范圍中等和較大的工人，培訓效果并不明顯，培訓存在負面的溢出效用。

我們還分析了搜尋范圍異質性和搜尋培訓對勞動力市場的宏觀影響。勞動力市場中工人搜尋范圍的異質性可以改善企業盈利、增加勞動力需求，從而降低市場的失業率，并提升工人的工資增速。然而，由于搜尋培訓會擠占未參與培訓人員的就業機會，其對于勞動力市場的正面效應較小或并不明顯。

對于就業不平等和失業培訓政策，本文結論能夠從以下三個方面給予啟發：首先，學界和政策制定者在考慮就業不平等時，關注更多的是求職者間勞動技能的差異。但本文的模擬實驗證明了搜尋技能和范圍的差異也會帶來就業和收入的不平等。重要的是，此類不平等不會隨著市場的松緊程度而有所改變，因此無法通過經濟自身的周期改善來化解，相應的培訓干預就顯得尤為重要。

其次，搜尋技能的培訓是一種促進就業的措施，本文的實驗已經證明其對改善就業困難人員的就業和收入狀況有顯著效果，但對于搜尋范圍較大的工人效果不明顯。如果能夠事先識別求職者的搜尋范圍和能力，針對那些搜尋能力較弱、范圍較小的求職者進行培訓，培訓的效果將更加明顯。

最后，搜尋范圍的異質性和搜尋培訓都各有其優缺點。搜尋范圍異質性相對于同質性市場，能夠提升勞動力市場的整體表現，但卻帶來收入和就業的不平等；而搜尋培訓雖然能夠減少工人之間的不平等，但卻對提升市場整體表現并沒有太明顯的幫助。因此，促進搜尋范圍異質性和搜尋培訓可作為調節勞動力市場效率和公平的不同手段，使勞動力市場的運行和發展更為健康和可持續。

本文的研究對未來相關研究有兩個方面的啟發：第一，傳統數理模型中的主體主要是代表性主體，因此很難進行主體異質性研究。但本文利用了ABM模型的優勢，進行了工人搜尋范圍的異質性研究，這為ABM異質性研究提供了一次嘗試，供未來的相關研究借鑒。第二，本文考慮了工人搜尋范圍的異質性。除此之外，該基礎模型還可以進行更多的異質性研究，如考慮工人的效率異質性，甚至可以將工人的受教育異質性考慮進來，建立一個連接教育市場和勞動力市場的綜合ABM模型。