零工經濟對城鄉居民收入差距的影響

摘 要：新就業形態下零工經濟的發展吸納了大量城鄉勞動力，其中零工經濟下城鄉居民收入差距值得關注。因此，通過使用2018年中國勞動力動態調查數據（CLDS），OLS估計、分城鄉樣本回歸、Oaxaca-Blinder分解等方法，研究零工經濟如何影響城鄉居民收入差距。研究結果表明，雖然零工經濟下居民收入均低于其他行業，但零工經濟對農村居民帶來的收入下降效應要低于城市居民。零工就業下城鄉勞動者工資收入差距較其他行業就業顯著縮小的原因是受教育程度在零工就業工資差距中的影響降低了。因此，為了促進零工經濟健康發展，有關部門應建立健全零工經濟勞動力市場保障機制，促進就業者職業能力提升，并保障其與傳統行業同等的合法權益。

關鍵詞：零工經濟；城鄉居民收入差距；工資收入中圖分類號：F124 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2025）09-0128-04

中國共產黨十八屆五中全會提到了“加強對靈活就業、新就業形態的支持”，提出了“新就業形態”的概念[1]。零工經濟在吸納了大量就業的同時，其對城鄉勞動者工資收入差距的影響以及成因仍需進一步深入探討。因此，研究零工經濟下城鄉勞動者收入差距，能補充城鄉居民收入差距的研究內容，為新就業形態的規范發展提供理論支持。

城鄉居民收入差距的研究受到國內外學者的持續關注。李實[2]認為，勞動力配置差異、農村財產分配、地區收入差異等宏觀因素影響農村居民收入；王弟海認為[3]，對農民收入水平有著顯著提高作用有政治身份等社會資本、職業培訓等人力資本；Mulcahy[4]認為，互聯網和新興科技的應用是新“零工經濟”發展起來的重要原因，更靈活的工作種類、時間與形式逐漸取代了傳統的全職用工模式。在零工經濟中不同群體收入差距的研究中，董志強等通過團隊獨特調查數據研究發現，零工經濟中不同性別的收入差距相比傳統就業有一定改善[5]。謝富勝等從雇傭非正式化和收入不穩定化兩個角度分析得出在零工就業中，性別工資差距反而擴大的結論[6]。

通過梳理以上文獻，筆者發現零工經濟研究較多集中于性別收入不平等方面的研究，城鄉居民收入差距研究較少。本文使用 CLDS2018 數據，分析零工經濟對城鄉居民收入差距的影響，通過比較零工經濟與其他行業就業下城鄉勞動者的工資收入差距的不同進行機制分析，得出導致這種變化的因素，補充該領域的實證研究。

一、理論分析

在數字經濟與互聯網的快速發展下，相較于傳統行業，零工經濟在時間與空間上較為靈活，勞動者可以通過各種方式匹配工作任務，對工作時間、地點與對象有一定自主選擇權，其能夠一定程度上擺脫固定工作的狀態而充分發揮個人能力，失業或缺乏勞動技能的勞動者以及因健康受限或教育程度不高而導致競爭力較低的勞動者也能夠獲得零工經濟從業機會。

基于以上分析，本文提出假設 1：零工經濟弱化了受教育程度對居民收入的影響。

根據勞動力市場分割理論，戶口可能導致城鄉之間的勞動市場分割，由于城鄉居民之間本身存在差異，因此，農村勞動者就業機會較少且工資水平較低。近些年來，我國經歷了城市化快速發展階段，交通網絡的擴展和改善，使人口流動成本降低，人口流動性的增加與各行各業的工作需求使農村勞動者相較于以前有了更多的工作機會。Mincer[7]認為，由于城鎮與農村存在基礎設施差異，導致農村居民在自身人力資本積累方面落后于城市居民，而這些因素會顯著影響勞動者的工資收入水平。雖然農村居民由于社會資本以及人力資本的缺乏而在行業中面臨較低的工資水平，但零工經濟下這些因素的影響在一定程度上被削弱了，農村居民的收入下降程度可能會低于城市居民。

基于以上分析，本文提出假設 2：零工經濟對農村居民收入下降效應低于城市居民，降低了城鄉居民收入差距。

二、實證分析

本文為研究零工經濟對城鄉居民收入差距的影響，以及對不同群體收入變化的具體作用，基于CLDS2018 數據，以是否為農村戶口與是否打零工作為解釋變量，居民工資作為被解釋變量，采用 OLS估計、分樣本回歸與 Oaxaca-Blinder 分解方法進行研究。

（一）模型建立

本文建立的模型如下：

其中，lnwage 為年工資對數，hukou 為是否為農村戶口，gig 表示是否打零工，" 為控制變量，" 為誤差項。 為常數項，" 為是否為農村戶口變量的系數， ${ ＼bf ＼nabla } ＼mathcal { B } _ { 2 }$ 為是否打零工變量的系數， ${ ＼bf ＼nabla } ＼beta _ { 3 }$ 為控制變量的系數。

另外，在模型（1）的基礎上，本文加入了戶口與零工經濟的交乘項，為了確認零工就業是否改變了城鄉居民收入差距，得到如下公式：

本文采用了 OLS 估計方法，對式（1）模型與式（2）模型逐步加入" 變量以及hukou與 gig交乘項進行了估計，" 為交乘項的系數。在城鄉勞動者兩個群體中分別運用式（1）模型，考查零工經濟中不同群體收入的變化。為了解決選擇偏誤引起的內生性問題，本文采用Heckman 兩步法，對是否進入零工經濟作為第一階段選擇方程進行 probit 估計，計算逆米爾斯比率（imr），代入回歸方程，根據戶口分別進行估計。

為了進行機制分析，本文采用 Oaxaca-Blinder 分解法，該方法能夠有效識別解釋變量在工資差距中的影響程度，它將不同群體之間的工資差距分解成由個體特征差異導致的“可解釋部分”以及由特征回報差異造成的“不可解釋部分”，即構成效應與結構效應。本文使用該方法分析了受教育程度在不同就業群體中對工資收入的影響程度。

（二）數據與變量

本文所選取的個體數據均來自中山大學社會科學調查中心發布的最新一期中國勞動力動態調查數據（China Labor-force Dynamic Survey，簡稱 CLDS）。CLDS數據來自我國各區域共 29 個省份、直轄市、自治區的勞動力抽樣調查結果，包含了勞動力個體的戶口、性別、年齡、職業、教育經歷等信息，本文所需要用到的核心變量個人工資收入也在其中，方便進行實證分析。

本文主要研究參與零工經濟對城鄉居民收入差距的影響，因此選用年工資收入表示居民收入，作為被解釋變量，并取對數值，用 lnwage 表示。

核心解釋變量為是否參與零工經濟（gig），若為零工經濟從業者，該變量取值為 1，其他從業人員取值為0。本文根據CLDS問卷的分類方法，將職業類型劃分為無固定工作者（包括零散工、攤販、無派遣單位的保姆、自營運司機、手工工匠等職業類型）的勞動者定義為零工經濟從業者，該定義來自清華大學等機構（2020）發布的《互聯網時代零工經濟的發展現狀、社會影響及其政策建議》[9]。解釋變量戶口（hukou），農村勞動者取值為1，城鎮勞動者取值為0。

其他控制變量包括：性別、未成年子女數量、年齡、年齡平方、政治面、受教育年限、周工作小時數、自評健康度、是否流動人口、工作滿意度、所在行業與婚姻狀況。

為排除異常值影響，本文對數據進行了清洗，對問卷中的因“未回答”“不知道”等原因產生的異常值進行了刪除。部分變量的描述性統計如表 1 所示。

三、實證結果

本文采用了 OLS 估計并分城鄉樣本進行回歸，得出基準回歸結果。改變了解釋變量界定條件進行穩健

性檢驗，并使用 Oaxaca-Blinder 方法進行機制檢驗，得到以下實證結果。

（一）回歸結果

模型 1 回歸結果如表 2 所示，表 2 列（1）在不加入零工經濟變量gig 情況下，農村戶口勞動者工資低于城市居民。表 2 列（2）加入了零工經濟變量后，農村戶口勞動者工資仍低于城市居民，且零工經濟從業者收入顯著低于其他從業者收入，且無論是否參與零工經濟，農村居民收入仍然低于城市居民。表 2列（3）加入了戶口變量與零工經濟變量的交乘項的模型 2，得出交乘項系數顯著為正，說明參與零工經濟對農村勞動者的工資有正向調節效應。

本文分別使用了 OLS 方法與 Heckman 兩步法，計算逆米爾斯比率加入基準回歸方程并分城鄉群體進行估計，結果見表3列（1）、（2）與列（3）、（4）。是否參與零工經濟變量系數顯著為負，零工經濟從業者工資收入低于其他行業，而農村勞動者對應系數絕對值低于城市勞動者，結合表 2 列（3），說明零工就業對農村勞動者工資收入下降效應更低，驗證了假設 2。

（二）穩健性檢驗

對于核心變量 gig 和零工就業的界定方式說法不一，本文擴充原有界定條件，加入了其他界定條件，工作報酬計量方式為“計時計件”以及無固定合同或簽訂勞務派遣的勞動者也作為零工就業勞動者，再次進行回歸，結果如下頁表 4 所示。零工變量 gig 系數仍顯著為負，且農村居民對應系數絕對值低于城市居民。說明零工經濟從業者收入仍然低于其他從業者工資收入，但零工就業對農村勞動者工資收入下降效應相較于城市勞動者更低，再次驗證了假設 2，證明了基準回歸結果的穩健性。

（三）機制檢驗

理論分析提出零工經濟下城鄉居民收入差距縮小是由于受教育程度在零工就業與其他就業中對城鄉工資收入差異影響弱化的假設，本文采用了Oaxaca-Blinder 方法分解城鄉戶口工資差距，分不同就業群體進行比較，結果見表下頁 5 所示。受教育水平（edu）的構成效應系數在所有就業形態下均顯著為正，零工就業構成效應系數小于其他就業的系數，說明零工就業中城鄉居民收入差距降低，原因是受教育水平影響弱化了，驗證了本文理論部分的假設 1。

本文再次對擴充核心解釋變量 gig 界定后的數據進行了機制檢驗，擴充 gig 界定條件后，變量 edu（擴充gig界定）的構成效應系數在所有就業形態下仍然顯著為正，零工就業構成效應系數明顯小于其他就業的系數，由此可知，受教育程度不同影響了就業中的城鄉勞動者工資差距，但是其在零工就業中的影響變弱了，說明了機制檢驗結果的穩健性。

四、結論與建議

本文基于實證研究結果，得出如下結論。

第一，根據數據基準回歸結果，城鄉勞動者零工就業工資收入低于其他行業就業，但是零工就業中農村勞動者工資收入下降效應要比城市勞動者更低。第二，進行機制檢驗發現，無論是零工就業還是傳統就業，受教育程度顯著影響城鄉工資收入差異，而在零工就業中，其對工資收入差異影響相對縮小了。

面對我國目前的就業形勢，越來越多的勞動者就業擇業觀念，開始選擇進入零工經濟實現就業，發展零工經濟可以解決部分勞動者的工作和收入問題。根據研究結論，本文提出一些建議來促進零工經濟發展與勞動者能力提升和權益保護。

第一，相關部門要與時俱進，根據就業市場需求，開展對失業以及未充分就業人員的技能培訓，提高勞動者人力資本積累水平，適應平臺經濟、共享經濟的迅速發展。第二，制定保障政策以加強零工就業勞動者的工資安全以及工作權益保障，使得零工就業勞動者能夠與其他行業勞動者享有平等的社會保障等社會福利，確保不同群體的就業機會公平。第三，相關部門要關注零工就業勞動者的合法權益，出臺相關法律政策，填補新就業領域的政策空白，提高勞動者就業質量，促進零工經濟的健康發展。

參考文獻：

[1] 中共十八屆五中全會在京舉行[N].人民日報，2015-10-30（01）.

[2] 李實.中國個人收入分配研究回顧與展望[C]//經濟學（季刊）第2卷第2期（總第6期）.中國社會科學院經濟研究所；日本一橋大學經濟學部，2003：106-134.

[3] 王弟海.健康人力資本、經濟增長和貧困陷阱[J].經濟研究，2012，47（6）：143-155.

[4] Mulcahy D.Will the Gig Economy Make the Office Obsolete？[J].Harvard Business Review，2017（3）：2-4.

[5] 董志強，彭娟，劉善仕.平臺靈工經濟中的性別收入差距研究[J].經濟研究，2023，58（10）：15-33.

[6] 謝富勝，江楠，匡曉璐.零工經濟如何改變性別工資差距：基于家庭與市場的雙重視角[J].經濟理論與經濟管理，2022，42（11）：10-25.

[7] Mincer Jacob.Schooling，Experience and Earnings[M].New York：National Bureau of Economic Research，1974.

[8] Jann，B. The Blinder-Oaxaca Decomposition for Linear Regression Models[J].The stata Journal，2008（4）：453-479.

[9] 清華大學社會科學學院經濟學研究所，北京字節跳動公共政策研究院.互聯網時代零工經濟的發展現狀、社會影響及其政策建議[EB/OL]（. 2020-11-12）[2025-04-05].http：//www.tioe.tsinghua.edu.cn/info/1109/1801.htm.