城市規模與遷移勞動力工作貧困

陳 飛 ，任清志，蘇章杰

(1.東北財經大學 經濟學院，遼寧 大連 116025;2.東北財經大學 青島金融研究院 山東 青島 266105)

一、問題的提出

為積極應對“十四五”時期我國嚴峻的就業形勢，黨的二十大報告明確提出，實施就業優先戰略、強化就業優先政策、健全就業公共服務體系、加強困難群體就業兜底幫扶，消除影響平等就業的不合理限制和就業歧視，使人人都有通過勤奮勞動實現自身發展的機會。而遷移勞動力作為穩定就業的關鍵目標群體，在城市就業中往往處于弱勢地位，因而改善其就業狀況是實現上述戰略目標的關鍵一環。第七次全國人口普查數據顯示，當前我國遷移勞動力已達到3.76億人。大規模人口遷移優化了勞動要素在空間上的配置，是我國四十多年來經濟高速發展的重要推動力。但人口的過快增長超過了城市基礎設施和服務的承載力，導致我國城鎮勞動力市場存在工資水平低、勞動時間長、安全條件差、社會保障與職業發展空間不足等工作貧困問題[1]。工作貧困問題不但對我國“十四五”時期就業目標的實現構成了嚴重的現實挑戰，同時還損害了遷移勞動力的生活質量和工作積極性，降低了遷移勞動力的留城意愿和落戶意愿[2]，對我國新型城鎮化發展產生了嚴重的負面影響。在外來遷移勞動力日益成為城市新增人口主力軍的現實背景下，探究遷移勞動力工作貧困的內在原因，統籌安排好遷移勞動力這一重點群體的就業，對于增進民生福祉至關重要。

人口和經濟活動的空間分布向大城市集中是我國城鎮化進程的典型特征[3]。生產要素的空間集中所帶來的集聚經濟效應能夠促進經濟效率的提升，但大城市存在的過度集聚現象也會導致負的外部性，如勞動力市場競爭加劇、交通擁堵、環境污染等[4]。那么，遷移勞動力進入大城市工作是正確的選擇嗎？更具體地，在大城市工作的遷移勞動力是否更易于避免工作貧困問題？上述問題的答案對于改善遷移勞動力的就業質量、引導更多的農村剩余勞動力進入城市就業、提高資源配置效率具有重要的現實意義。為此，本文旨在從遷移勞動力微觀視角出發，實證分析城市規模與工作貧困的關系，并對潛在的作用機制進行實證檢驗。

本文的邊際學術貢獻體現在：在研究內容方面，不同于現有文獻較多關注城市規模的工資溢價，本文在充分考慮生活成本與選擇效應的前提下，從收入貧困、權益貧困、工作勞累度、保障貧困四個維度構建多維工作貧困指標，探討城市規模影響遷移勞動力工作貧困的理論邏輯，拓展了城市集聚經濟的研究內容。在識別策略方面，立足于因果效應推斷研究城市規模與遷移勞動力工作貧困的因果關系，采用1995年市轄區人口和清代城市面積作為工具變量，克服模型中存在的內生性問題，并對工具變量的外生性進行了較為詳細的討論。在機制分析方面，對城市規模影響遷移勞動力工作貧困的內在機制進行系統的理論分析與實證檢驗，從理論層面為本文的研究工作提供了較為堅實的支撐，同時為更好地發揮城市集聚效應提供了政策啟示。

二、文獻綜述及研究假設

與本文研究內容較為相關的文獻主要有兩支：第一支文獻聚焦于工作貧困測度與影響因素的研究。在工作貧困測度方面，最直觀的方法是收入測度法，如美國勞工統計局將工作貧困者定義為每年至少工作27周，但收入卻低于官方貧困線的成年群體。歐盟統計局則將工作貧困者定義為在統計當年處于受雇狀態至少7個月，家庭收入低于社會收入中位數60%的群體。但是，僅從收入維度測度工作貧困并不能完整地刻畫出勞動者在其他維度面臨不同程度困境的事實。為彌補收入測度法的單一性，在其基礎上衍生出了另一種工作貧困界定方法——多維工作貧困測度法。張抗私和冀洋[5]基于多維貧困，利用AF雙界限法構建健康貧困、就業貧困和生活水平貧困三個維度的工作貧困指標體系。在勞動者工作貧困影響因素的研究方面，大量學者從個體特征出發分析勞動者工作貧困的成因，如左文琦[6]遵循國際貧困線標準(1)經濟合作與發展組織于1976年將貧困標準定為一個國家或地區社會中位收入或平均收入的50%, 即國際貧困線標準。界定工作貧困，研究發現，城鎮勞動者的人力資本水平與其陷入工作貧困的可能性負相關。祁靜和蘆恒[7]的研究表明，受教育程度低、非名校的大學畢業生陷入工作貧困的風險較高。這種現象的存在加劇了勞動力市場對于名校和學歷的追求，使青年人的工作貧困問題愈加嚴重。第二支文獻聚焦于宏觀層面的城市特征如何影響微觀層面的勞動者就業。在當前人口和經濟活動的空間分布向大城市集中的現實背景下，勞動者是否能從城市規模擴張中受益逐漸成為學界關注的重點。多數研究發現，城市規模擴大帶來的集聚經濟效應能夠提高勞動者的工資收入，這種現象被稱為“城市規模的工資溢價”[8-10]。從上述文獻可以推斷，城市規模擴大能夠緩解收入維度的工作貧困。除工資收入外，多維工作貧困還涉及勞動者的工作時間、社會保障、工作權益等不同維度的指標，故城市規模對上述不同維度指標的影響也與本文的研究密切相關。第一，工作時間方面，朱志勝[11]的研究表明，大城市勞動者每周的帶薪工作天數更接近法定工時制度的規定。胡斌紅和楊俊青[12]研究發現，城市規模擴大能夠提高勞動者的工作穩定性和工作福利。第二，社會保障方面，現有文獻普遍認為，勞動者社會保障的完善同樣受益于城市規模擴大帶來的集聚效應。范兆媛[13]研究發現，城市規模越大，遷移勞動力越容易獲得城鎮職工保險，越有機會享受更好的社會保障。類似地，王春凱和石智雷[14]的研究也發現，由于勞動者在大城市面臨的成本更高，風險更大，大城市的社會保障作用也更強。第三，工作權益方面，城市規模擴大的正向效應還體現在勞動者的權益保護上。黃夢琪和金鐘范[15]研究發現，城市規模的擴大有助于勞動力市場正規化程度的提升，使遷移勞動力有更高的概率在當前城市獲得穩定的、有正規合同的工作。對我國而言，大城市的勞動力市場更為完善，勞動者的權益保護也更為健全[16]。綜上所述，大城市不僅會從工資溢價方面，還會從工作時間、社會保障和權益保護三個方面減緩遷移勞動力工作貧困問題。基于此，筆者提出如下研究假設：

假設1：城市規模越大，遷移勞動力陷入工作貧困的可能性越低。

由于城市中的資源和要素可以自由流動，因而知識溢出更為活躍。而作為知識溢出重要表現形式的學習效應，在大城市中發揮的作用也更大。大城市的學習效應在充分發揮勞動者固有能力的同時，還使勞動者可以獲得超過固有能力的回報。Roca和Puga[17]研究指出，大城市的學習效應更強，這是大城市勞動者工資收入高于中小城市的重要原因。由于城市并非孤立存在，因而有學者立足于城市群視角對勞動者工資溢價進行解釋。李培鑫和張學良[18]研究認為，城市群可以實現更低的交易成本和更高的知識溢出，形成城市間的網絡外部性，進而表現為生產率的提升和勞動者工資溢價。同時，學習效應在提高勞動者個人能力的同時，也會提高其權益保護意識。身處大城市的勞動者由于擁有更強的學習能力，其就業保護意識更強，抵御風險的能力亦會隨之提高，從而使勞動者生活預期更加穩定[14]，陷入工作貧困的概率更小。此外，通過學習效應，勞動者可以獲得人力資本提升，進而可以通過更換工作的方式尋求勞動時間更少、工作保障更為完善的工作。綜上，大城市為遷移勞動力提供了更多的學習機會，促進了人力資本的增長，提高了遷移勞動力的競爭優勢和權益保護意識。基于此，筆者提出如下研究假設：

假設2：城市規模擴大通過發揮學習效應降低遷移勞動力陷入工作貧困的概率。

城市規模擴大形成了產業集聚、企業集聚以及人口集聚，增加了人與人之間、人與企業之間的接觸和交流機會，可見，大城市為遷移勞動力提供了更為廣闊的發展空間和更高效的工作匹配機制。依靠這種機制，勞動者與企業之間的協調性增加，搜尋時間和搜尋成本降低，這被稱為“厚勞動力市場效應”。Moretti[19]研究認為，如果一個大城市的企業數量和勞動者數量是小城市的兩倍，則大城市的企業和勞動者可能形成的匹配數量會遠遠超過小城市的兩倍。人口和企業集聚帶來了更高的規模效應，提高了勞動者與崗位的匹配數量和質量。劉超等[20]的研究也表明，遷移勞動力在大城市的就業匹配效率有所提高，這在一定程度上證實了大城市厚勞動力市場的有效性。Bleakey和Lin[21]研究認為，大城市豐富的勞動供給和勞動需求，使得身處勞動力市場的雙方都有了更多的選擇，提高了工作匹配的概率。王俊[22]研究發現，增強經濟集聚程度將會降低技能誤配程度，從而提高匹配質量。依據厚勞動力市場理論，城市規模越大，勞動力市場厚度越大，工作搜尋時間越短，求職者與崗位的匹配度越高。厚勞動力市場的存在對于減少城市失業、提高就業質量發揮著重要作用。因此，可以預期，城市規模會通過厚勞動力市場效應來降低遷移勞動力工作貧困。基于此，筆者提出如下研究假設：

假設3：城市規模擴大通過厚勞動力市場效應降低遷移勞動力陷入工作貧困的概率。

三、研究設計

(一)變量定義

1．被解釋變量：工作貧困(WP)

本文借鑒Alkire和Foster[23]提出的AF雙界限法構建工作貧困指標，包括收入貧困、權益貧困、工作勞累度、保障貧困四個維度。具體構建過程如下：第一，構建個體的數據矩陣Mn×d，n表示個體，d表示指標。第二，設定一級指標的剝奪臨界值，并構造剝奪臨界值向量Zd，若個體的指標值符合臨界值條件則定義一級指標取值為1，否則為0。第三，計算四個一級指標之和并設置綜合指標的臨界值K，比較兩者的大小，若四個一級指標之和超過K則定義工作貧困等于1，否則等于0。本文參考冀洋[24]的研究以及以往多維貧困的構建經驗，設定K=2。工作貧困的指標構建及描述性統計結果如表1所示。

表1 工作貧困的指標構建及描述性統計結果(N=67 472)

2.解釋變量：城市規模(citysize)

借鑒陳飛和蘇章杰[8]的研究，本文使用2017年常住人口的自然對數作為城市規模的代理變量。

3.控制變量

本文控制的個體特征變量包括遷移勞動力的性別、年齡及其平方項、教育水平、健康狀況、婚姻狀況、工作經驗及其平方項、戶口；單位特征變量包括職業類型、單位性質；在城市層面，本文用人均 GDP測度地區經濟發展水平。考慮到大城市為補償高生活成本而支付更高的工資或提供更好的社會保障，本文借鑒寧光杰[25]的研究設計，在模型中引入城市最低工資測度地區生活成本。此外，本文借鑒張軍濤等[26]使用教育水平與城市規模的交互項作為選擇效應的代理變量，以控制可能存在的選擇效應。本文還在模型中引入行業和省份虛擬變量，以控制不同行業和省份在制度和文化上的差異對于工作貧困的影響。

4.工具變量

除了受到城市規模以及可觀測變量的影響外，工作貧困還可能受到遷移勞動力的不可觀測因素影響，如能力等。此外，如果遷移勞動力的城市選擇是由空間工資差異等因素驅動的[27]，那么工作貧困與城市規模還會存在反向因果關系。因此，本文進一步使用1995年市轄區人口作為城市規模的工具變量來緩解可能存在的內生性問題。在穩健性檢驗部分，本文使用清代城市面積替換1995年市轄區人口作為城市規模的工具變量進行補充回歸。

(二)模型設定

由于工作貧困為二值虛擬變量，為對假設1進行檢驗，本文構建如下形式的Probit模型：

P(WPic=1)=Φ(β0+β1lncitysizeic+β2Xic+ρh+δP)

(1)

其中，WPic表示城市c中遷移勞動力i是否存在工作貧困；lncitysizeic表示遷移勞動力i所在城市c的城市規模。Xic為個體、單位以及城市層面的特征向量。ρh和δP為行業和地區固定效應。β1衡量了城市規模影響遷移勞動力工作貧困的回歸系數，其統計顯著性和符號是本文關注的重點。Φ(·)為標準正態分布的累積分布函數。

(三)數據來源與描述性統計

本文所使用的微觀數據來自2017年流動人口動態監測調查(China Migrants Dynamic Survey，CMDS)數據庫，該數據庫包含較全面的個體、單位和城市方面的信息，覆蓋了我國31個省份，具有較強的代表性。城市常住人口數據來源于相應省份的統計年鑒和統計公報，城市層面數據來源于2017年《中國城市統計年鑒》，城市最低工資數據來源于各省份政府工作文件。另外，為緩解模型中存在的內生性問題，本文使用1995年市轄區人口作為工具變量，數據來源于1995年《中國城市統計年鑒》。在穩健性檢驗中，本文使用清代城市面積替換1995年市轄區人口作為城市規模的工具變量進行補充回歸，清代城市面積數據由王嶠等[28]根據Skinner[29]手動收集的清代城墻長度測算而來。

鑒于所研究的問題以及數據可得性，本文剔除沒有勞動關系、年齡小于18周歲和大于65周歲以及缺失個體特征和工作特征的樣本。在此基礎上，刪除就業身份為雇主、自營的個體樣本，只保留就業身份為雇員的樣本。最終用于實證研究的數據集為涵蓋29個省份、266個城市的67 427個樣本。

主要變量定義及描述性統計結果如表2所示。

表2 主要變量定義與描述性統計結果

四、實證分析

(一)基準模型結果

表3列(1)—列(3)報告了城市規模影響遷移勞動力工作貧困的基準回歸結果。其中，列(1)為未控制生活成本和選擇效應的回歸結果；列(2)在列(1)基礎上加入了生活成本，其內在原因是遷移勞動力進入大城市后通常會刻意減少消費，且不會購買住房，因而采用部分調整法將生活成本納入回歸更符合實際情況[10]；列(3)在列(2)基礎上進一步加入了選擇效應。從表3的回歸結果可以看出，在1%的顯著性水平下，城市規模對遷移勞動力工作貧困均具有顯著的負向影響，假設1初步得以驗證。

控制變量的參數估計結果與現有文獻的結論基本一致。從個體層面來看，男性遷移勞動力發生工作貧困的概率明顯小于女性，這與男性本身的工作能力以及勞動力市場可能存在性別歧視有關[30]。大專及大專以上個體相比于其他個體發生工作貧困的概率更小，這與現有文獻對人力資本價值的肯定相呼應[3,9]。個體健康狀況較好會顯著負向影響工作貧困，說明擁有強健的體魄會更易受到企業的青睞，也會減少陷入工作貧困危機的可能性。而擁有城市戶口的遷移勞動力由于擁有更為廣泛的社會資本和更豐富的社會關系網，因而陷入工作貧困的概率更小[31]。年齡和工作經驗對工作貧困均呈現先下降后上升的U型影響，這在已有的文獻中已經得到證明，如胡斌紅和楊俊青[12]的研究表明，由于企業更偏好雇傭年輕群體，因而人力資本的積累會促進職業生涯初期的發展，此時發生工作貧困概率減少，隨著年齡的增大，工作經驗的正向作用逐漸減弱。對于不同職業類型的遷移勞動力來說，國家機關工作人員、專業技術人員、公務員及有關人員陷入工作貧困的概率最小，其次是生產、運輸設備操作人員及有關人員，最后是服務業和商業及有關人員。從單位性質來看，身處事業單位和機關部門的遷移勞動力發生工作貧困的概率更小，這與其擁有較強的工作穩定性有關。此外，由于高經濟發展水平的城市普遍會給予勞動者更高的工資，因而城市人均GDP越高，遷移勞動力發生工作貧困的概率越小。此外，本文的基準回歸結果還證實了補償效應和選擇效應的存在：第一，大城市較高的生活成本往往以較高的工資形式進行補償，即補償效應，因而生活成本顯著負向影響遷移勞動力工作貧困。第二，高技能勞動力更加傾向于進入大城市工作，這也可能導致大城市遷移勞動力工作貧困問題更小，即選擇效應，實證結果也表明選擇效應存在且對工作貧困產生負向影響。

理論上，基準模型設定可能存在以下兩種內生性問題，即城市規模和工作貧困之間可能存在反向因果關系，即工作貧困較少的城市可能會吸引外來人口流入，擴大城市規模。此外，還可能存在遺漏變量問題，如地方政策、個人能力等不可觀測變量。本文采用工具變量兩階段估計處理潛在的內生性問題，借鑒孫三百等[32]使用歷史市轄區人口作為城市規模的工具變量的方法，采用1995年市轄區人口作為2017年城市規模的工具變量。其內在原因在于，我國國內的城市移民直到20世紀90年代中期才實現了顯著的快速增長，故可以把1995年視為移民大量涌入的開始年份，相當于城市規模顯著擴大的起始年份。表3列(4)的結果顯示，工具變量通過了識別不足檢驗和弱工具變量檢驗，城市規模對遷移勞動力工作貧困仍然具有顯著負向影響。對比工具變量和OLS估計結果，系數估計值的變化不大，說明城市規模的內生性問題并不嚴重[33]。

表3 基準模型的回歸結果

(二)一級指標回歸結果

本文進一步從工作貧困的4個一級指標出發，深入分析城市規模影響遷移勞動力工作貧困的理論邏輯，估計結果如表4所示。整體來看，即使考慮生活成本和選擇效應的影響，集聚效應依然存在且均負向影響所有一級指標。具體來看，第一，城市規模越大，則發生收入貧困的概率越小，這與現有文獻關于大城市工資溢價的觀點相一致。第二，城市規模顯著負向影響權益貧困，這與大城市擁有更完備的勞動力保障體系有關，即企業和勞動者更注重正規勞動合同的簽訂，這有利于提高勞動者工資水平、工資保障以及工作福利。第三，城市規模擴大有利于遷移勞動力的工作時間趨于正規化(即每周44小時以下)，降低其工作勞累度，(2)由于公職人員的工作時間相對固定，且在不同城市差別不大，本文進一步剔除公職群體(國家機關、黨群組織、企事業單位的負責人，專業技術人員，公務員，辦事人員和有關人員)進行補充回歸，回歸系數為-0.073且顯著。這與現有研究結論一致，如張波等[34]研究發現，人口規模越大的城市越可能實行九·五工作時制，其勞累度更低，機動性更強。大城市勞動者每周的有酬工作天數更接近法定工時制度的規定[11]，工作時間更為合理化。第四，對于保障貧困來說，城市規模對其具有負向影響但并不顯著，可能的原因在于遷移勞動力參保困難或對保險的不信任[35]。

表4 一級指標回歸結果

(三)穩健性檢驗

1. 工具變量有效性檢驗

本文參考Acemoglu等[36]的研究，使用半簡化式回歸對工具變量外生性進行檢驗，即將工具變量也作為解釋變量加入基準回歸模型。其內在邏輯為：如果工具變量是外生的，則回歸中工具變量的系數應該不顯著，即其與原方程的擾動項不相關。表5列(1)結果顯示，工具變量通過了半簡化式檢驗，其回歸系數不顯著，工具變量有效性得到了驗證。此外，本文還使用清代城市面積替換現有工具變量進行補充回歸。清代城市面積越大，意味著其容納人口越多，地方政府的稅收也就越多，更有利于形成如今的大城市。而且清代城市面積與當前遷移勞動力工作貧困相關性相對較小，因而使用清代城市面積作為工具變量具有較強的合理性和外生性。表5列(2)結果顯示，城市規模仍然負向影響遷移勞動力工作貧困，(3)清代城市面積的一階段回歸結果為0.234，在1%水平顯著為正。Kleibergen-Paap rk LM=7 161.070 ，Kleibergen-Paap rk F= 19 980.750，該工具變量通過了識別不足檢驗和弱工具變量檢驗。這表明本文的基礎回歸結果具有較強的穩健性。

2.核心指標替換

為保證結論的穩健性，本文進一步使用完全調整法對工作貧困指標進行修正，即使用生活成本對名義工資進行平減，進而得到不受城市生活成本影響的工作貧困指標。表5列(3)結果顯示，在完全調整法下城市規模仍然顯著負向影響遷移勞動力工作貧困，這與本文的基準回歸結論一致。

考慮到人口流動存在向城市集中的特點，因而為保證微觀樣本和城市樣本口徑一致，本文將常住人口替換為2017年市轄區人口和市轄區行政區劃面積進行穩健性檢驗。表5列(4)結果顯示，將核心解釋變量替換為2017年市轄區人口，城市規模仍然顯著負向影響遷移勞動力陷入工作貧困。另外，本文還借鑒黃新飛等[37]，將核心解釋變量替換為2017年市轄區行政區劃面積，表5列(5)結果顯示，估計系數仍然顯著為負，即改變城市規模度量方式并未影響本文的基本結論。

3. 受限樣本回歸

理論上，超大城市吸引大量人口進入，尤其深受高素質人才的青睞，這可能導致大城市中的工作貧困更少。因此，為了削弱這種選擇行為帶來的內生性問題，本文剔除4個超大城市樣本，包括北京、上海、廣州、深圳，回歸結果如表5列(6)所示。實證結果表明，城市規模的系數未發生明顯變化。此外，鑒于遷移時間的長短可能會影響遷移勞動力的社會資本以及工作穩定，本文剔除樣本中的短期遷移勞動力以考察模型的穩健性。借鑒Combes等[33]的研究方法，本文將短期遷移勞動力樣本定義為在本地居住6個月以下的個體。表5列(7)結果顯示，回歸結果仍然顯著為負，說明本文結論具有穩健性。

4. 基于中國家庭收入調查項目數據的穩健性檢驗

為防止不同數據抽樣方法和抽樣時間對于本文結果的影響，在不改變基準模型設定條件下，本文使用2013年中國家庭收入調查(CHIP)項目數據進行參數估計，同時盡量保證控制變量與基準模型一致，(4)由于在CHIP數據庫中沒有遷移年份數據，本文借鑒高虹[9]的研究，使用“年齡-6-教育年限”作為工作經驗的代理變量。估計結果如表5列(8)所示。實證結果表明，在控制了生活成本、選擇效應以及其他特征變量的情況下，盡管核心解釋變量系數估計值的大小與基準回歸有所差異，但影響方向和統計顯著性是一致的，進一步驗證了本文主要結論的穩健性。

表5 穩健性檢驗結果

(四)異質性分析

1. 基于勞動力性別分類

張芬和何偉[30]通過OB分解方法研究發現，勞動力市場確實存在性別歧視，家務勞動時間和母親身份對女性工資率具有顯著的懲罰效應。鑒于男女勞動力的生產率存在差異，以及勞動力市場存在的性別歧視現象，本文基于勞動力的性別分類，分析城市規模對遷移勞動力工作貧困的異質性影響。如表6列(1)所示，城市規模與男性的交互項系數顯著為正，說明相對于男性個體而言，城市規模擴大對降低女性工作貧困概率的作用更為明顯。這可能與大城市高度發達的第三產業提高了女性就業率[38]和工作公平性有關。

2. 基于勞動力技能水平分類

本文進一步將遷移勞動力從事的職業按是否在事業單位工作或者是否為專業技術人員進行劃分，若是則定義為高技能遷移勞動力并賦值為1，否則為0。如表6列(2)所示，城市規模與高技能勞動力的交互項系數顯著為負，說明隨著城市規模擴大，高技能遷移勞動力工作貧困的概率更低。由于不同職業對學習和知識創新的依賴程度不同，因而從城市規模擴張中的受益程度存在差異性[39]。對于按技能區分的兩類遷移勞動力而言，高技能遷移勞動力不僅具有較高的人力資本水平，而且學習能力和創新能力也相對更強，能夠從城市規模擴張帶來的知識溢出效應中積累更多的工作經驗。相反，由于低技能遷移勞動力所處行業知識密集度較低，工作替代性較強，因而知識溢出效應對其經驗積累的正向作用也較弱[8]。

3. 基于勞動力遷移時間分類

遷移時間長短對于個體工作穩定性和社會資本的積累都具有重要影響，因而城市規模對遷移時間不同的勞動力所產生的影響效應大小也存在差異。國外學者通常將人口遷移分為暫時性遷移、永久性遷移和循環遷移，而我國人口流動特點表現為短期性和長期性并存的鐘擺式循環流動[40]。為檢驗短期性流動和長期性流動的遷移勞動力發生工作貧困的概率是否隨城市規模不同而存在差異，本文將遷移勞動力按流入目的地時間分為“半年以下”和“半年以上”的短期移民和常住移民。若流入目的地時間超過半年，則該變量賦值為1；否則為0。如表6列(3)所示，更長的遷移時間有助于增強城市規模對遷移勞動力工作貧困的作用效果，這可能與常住移民的工作穩定性更強，擁有的社會資本更多等因素有關。

表6 異質性分析結果

五、機制分析

(一)學習效應

大城市擁有更多的高技能人才，存在知識外溢效應。在大城市中的勞動者可以基于更多的正式或非正式渠道進行學習，促進其自身人力資本的積累，進而提高其工作收入和就業概率[9,16]，這為學習效應的存在性提供了證據。為考察學習效應在提高工作收入和就業概率兩方面所發揮的作用，在考慮數據可得性的情況下，本文使用CMDS數據庫問卷中“目前在本地，您有難以找到穩定工作的困難嗎？” “與去年同期相比，您的月收入變化情況？”兩個指標的交互項識別學習效應。估計結果如表7列(1)和列(2)所示。實證結果表明，學習效應通過中介效應檢驗，假設2得以驗證。

(二)厚勞動力市場效應

根據Lee[41]提出的勞動力遷移推拉理論，遷移勞動力的遷移決策是由遷出地的推力和遷入地的拉力共同影響的。之所以有大量人口涌入大城市，是因為大城市拉力相較于小城市更大，具有更強的“厚勞動力市場效應”。大城市因其具有完善的勞動力市場，企業與勞動力之間的協調互動使得勞動力尋找工作更容易，兩者能更快地形成匹配，降低了勞動力尋找工作的時間和成本。如寧光杰[25]研究發現，城市人口規模每擴大1%，勞動力找工作花費的時間會減少0.124%，這證實了厚勞動力市場的存在性和有效性。厚勞動力市場效應除提高工作匹配速度與效率外，還能夠有效提高勞動者與企業之間的匹配度，這使得勞動力的工作更加穩定，工作貧困發生的概率減小。為識別厚勞動力市場效應，本文借鑒胡斌紅和楊俊青[12]的研究思路，使用城市市轄區單位平方千米的從業人數作為厚勞動力市場效應的代理變量。如表7列(3)和列(4)所示，厚勞動力市場效應通過了中介效應檢驗，假設3得以驗證。

為保證機制分析的穩健性，本文進一步在結構方程模型(SEM)下進行中介效應檢驗，檢驗結果如表7的下半部分所示。回歸結果表明，學習效應和厚勞動力市場效應的Sobel間接效應全部顯著，表明中介效應存在。通過比較學習效應和厚勞動力市場效應的RIT和RID的數值大小，筆者發現，學習效應在城市規模影響遷移勞動力工作貧困的過程中發揮的中介作用更加關鍵。

表7 影響機制分析結果

六、結論和政策建議

就業是最大的民生，也是發展的保障。繼《“十四五”就業促進規劃》提出關于高質量就業的論述之后，黨的二十大再一次著重強調，要強化就業優先，健全就業促進機制，促進高質量充分就業。此外，針對勞動力市場中的困難群體，黨的二十大也明確提出，要加強困難群體就業兜底幫扶，消除影響平等就業的不合理限制和就業歧視。然而，城市勞動力市場中存在的工作貧困問題，對于我國推進高質量就業和充分就業構成了嚴重的現實挑戰，其中，遷移勞動力的工作貧困問題尤為嚴重也尤為重要。因此，本文研究發現，在控制個體、單位和城市特征、生活成本和選擇效應后，城市規模越大，遷移勞動力陷入工作貧困狀態的可能性越低。為緩解可能存在的遺漏變量和反向因果等內生性問題，本文進一步采用1995年市轄區人口和清代城市面積作為工具變量進行兩階段估計，回歸結果與基礎回歸保持一致。在穩健性檢驗部分，本文通過核心指標替換、受限樣本回歸以及替換數據庫等方法進行識別驗證，再一次證明本文的研究結論穩健可靠。異質性分析表明，城市規模對不同類型遷移勞動力工作貧困的影響存在差異，城市規模擴大對于女性遷移勞動力、高技能遷移勞動力以及遷移時間更長的勞動力工作貧困問題的緩解作用更加明顯。為探求城市規模影響遷移勞動力工作貧困的內在傳導機制，本文基于中介效應分析和逐步回歸法的實證研究發現，城市規模主要通過學習效應和厚勞動力市場效應兩條途徑來減緩遷移勞動力的工作貧困。經過中介效應檢驗后，證實本文的中介效應確實存在，且學習效應發揮的作用更加關鍵。

基于上述研究結論，本文提出如下政策建議：

首先，政府應加快戶籍制度改革，全面放寬城市落戶條件，盡快破除城鄉人口流動壁壘，吸引勞動力進城就業和定居。對于已經流入城市的遷移勞動力，政府要給予政策扶持，如辦理居住證、進行社區健康教育等，促使遷移勞動力盡快融入當地生活，并通過在戶籍、就業、城市包容性等方面進行全面改革，以期進一步擴大城市規模，充分發揮城市集聚經濟效應。同時，也要從工資溢價、權益保護、工作時間、社會保障等方面入手，減少城市勞動力市場對遷移勞動力的歧視，促進勞動力就業公平和就業質量的提升，減緩遷移勞動力的工作貧困問題，吸引更多潛在的遷移群體轉移就業。

其次，完善就業支持體系、加強勞動力市場監管和勞動者維權教育。通過建立專項基金、教育扶貧基金等方式，加強對女性遷移勞動力、低技能遷移勞動力以及新遷勞動力等重點群體的對口扶持，增強其社會適應性。勞動監察部門要加強對用人單位的監管，嚴厲懲處各種形式的惡意欠薪，倡導企業建立遷移勞動力工資增長機制，消除勞動力市場對遷移勞動力群體的顯性和隱性歧視，營造公平的就業市場環境。此外，采取社區宣傳教育等方式對遷移勞動力進行就業選擇、權益維護、社會保障等方面相關知識的普及，增強其權益保護意識，最終達到改善工作貧困狀態、提高工作質量的效果。

最后，企業要加強對勞動者的素質培養，定期進行培訓學習，保障培訓質量，提高遷移勞動力的工作能力，通過城市學習效應的發揮，從根本上解決勞動者的工作貧困問題。此外，政府要積極推進城市基礎交通設施建設，健全綜合交通體系，增強城市的人口容納能力，為發揮城市厚勞動力市場效應建立堅實的基礎。同時，要進一步提高城市公共服務質量，健全城市基本公共服務體系，增強公共服務的均衡性和可及性，以構建更加宜居宜業的生存環境，吸引更多遷移勞動力向本地轉移就業，進而提高勞動力市場厚度，更好地發揮城市的集聚經濟效應。