城市规模对非正规就业收入的影响研究

一、引 言

近年来，中国城市规模呈现不断扩大的趋势，对劳动力尤其是对第三产业劳动力需求与日俱增。有数据显示，中国第三产业就业人数占比从2000年的27.5%增长到2018年的46.3%，第三产业就业人员数量年均增长3.4%。第三产业催生了灵活就业的多种形态，其中，非正规就业

本文采用Chen的非正规就业界定方法，将非正规就业划分为非正规自雇和非正规受雇。非正规自雇包括雇主、自营劳动者、未付酬的家庭帮工和非正规生产者的合伙人；非正规受雇包括非正规雇员、临时工、日工和产业外包工。

异军突起。根据中国2000—2018年非正规就业人数测算数据显示

，2001年城市非正规就业比重已经突破50%，2018年非正规就业人数更是达到2.64亿人，占城市总就业人数的61%。

在规模城市出现的非正规就业高度集聚现象值得深入研究。规模城市拥有生产和交易活动活跃、信息网络发达和多样化的第三产业服务平台优势等，这些优势使非正规就业者更容易找到工作，从而大大降低了摩擦性失业成本和工作搜寻成本。随着城市居住时间延长，非正规就业者有机会接触到不同技能就业者，通过信息交流和技能沟通可以促进人力资本积累，为收入的提升提供渠道。在生活便利性方面，规模城市优质的公共服务、基础设施、医疗设施、教育资源、高效的购买服务和多样化的产品，能够最大限度地满足非正规就业者多样化的消费需求，成为非正规就业者流入城市的动力来源。与此同时，大量非正规就业者涌入也会带来城市的负便利性问题，造成高昂的租住成本、交通支出及人口密度过大等拥挤效应。对于在城市生活的非正规就业者，尤其是处于低收入水平的非正规就业者，城市规模越大则负担可能越重，从而抑制了非正规就业者流动，限制了城市的发展。

质量管理主要由质量管理部门及生产车间联合管理，质量管理部门侧重制丝、卷包质量的综合管理与控制，以抽检、理化检验及车间数采报告为主要检验方式；车间质量管理主要由工艺质量员进行，侧重本车间过程质量检验，同时配合质量管理部门完成计量仪器校准及质量采集数据上报等任务。

本算例按照除氧器有效容积分别为 3min、4min和5min的锅炉最大连续蒸发量时的给水消耗量进行分析。给水下降管管径暂按Φ610×15，管长 25m。计算结果如下：

本文使用2017年全国流动人口卫生计生动态监测调查数据，考察城市规模对非正规就业者实际收入的影响，并对城市规模扩大给非正规就业者个人及家庭带来的拥挤效应、知识溢出效应、厚劳动力市场效应以及减贫效应进行检验。为了减少内生性的干扰，在回归方程中分别采用1953年和1964年的城市人口规模作为当前城市规模的工具变量，在稳健性检验部分依次采用城市规模变量替换法、Conley等

放松工具变量外生性假设法、Chernozhukov和Hansen

工具变量分位回归法和Lewbel

异方差条件下构造工具变量法，从不同角度验证城市规模对非正规就业收入的稳健性影响，以期证明城市规模的厚劳动力市场效应对非正规就业者至关重要，城市规模可帮助非正规就业者提高收入并使其获得知识溢出效应、减贫效应等福利，非正规就业者来到规模城市就业利大于弊。

二、文献回顾

韦伯

最早在《工业区位论》中将集聚引入到经济学领域，将区位优势划分为区域因素和集聚因素。而集聚因素又划分为初级和高级两个阶段：初级阶段是仅依靠企业自身扩大所产生的集聚效应；高级阶段是企业间的相互合作所产生的地区工业化效应。而规模经济差异导致了集聚现象的发生。一般认为，集聚现象是由地理位置和历史因素所共同决定，城市的规模报酬递增和正反馈效应是地区保持持续性优势的原因

，这些效应的产生促使大量的周边资本和技术进入城市。同时，人口的集中和运输成本的变化所带来的经济活动的空间集聚，加剧了相关产业和人口的集中，推动了城市化的进程。大城市具有较高的资源配置效率和密集的劳动市场，促进了就业者与工作岗位的集聚，加速了工作信息传递，使得就业者更容易找到工作，获得更高水平的工资溢价，而溢价水平的不同就会产生收入不平等现象

。

对于微观就业群体而言，造成城市规模工资溢价产生差异的原因在于：一是个体和行业等的异质性特征。Combes等

在控制工人特征、行业特征和当地劳动力市场特征后发现，个人技能能够解释40%—50%的空间工资差异。二是地理位置优势。Combes和Démurger

研究发现，地理位置在很大程度上解释了名义工资差距。当企业靠近城市中心时，租金会呈现梯度下降的趋势，而工资梯度会相应补偿给劳动密集型行业的就业者

。Hansen和Winther

研究发现，就业增长主要集中在大城市，城市周边区域出现了去工业化和就业流失的现象，城市的区域位置和临近大城市对于就业增长非常重要。三是知识溢出效应。Roca和Puga

研究发现，拥有大城市工作和学习的经历是个人收入较高的原因之一，大城市的工人并不具有较高的初始不可观测能力，但他们能较为方便地获得静态知识溢价并积累更多有价值的经验。离开大城市后，其附加价值依然存在，对于那些初始能力较高的人来说，这种附加价值发挥的作用更大。因为近距离传播知识，会使工人获得技能的方式更为便捷，使得企业更有生产力，从而促使了熟练工人来到大城市就业，加快了城市人力资本的积累速度，同时大城市最高收入阶层的不均衡聚集也会加快收入增长

。但是城市达到一定规模时才会出现工资溢价效应，孟美侠等

研究发现，集聚经济效应主要存在于300万人口以上的I型大城市和超特大城市，在低规模等级的城市中，并没有发现明显的工资溢价现象。

受20世纪70年代二元经济论的启发，城市部门(传统城市和现代城市)的二分法研究逐渐兴起。国际劳工组织在1973年将传统的城市部门定义为“非正规”部门，并认为在欠发达国家，非正规部门就业是一种永久性而非临时性的就业来源，应与“正规”部门的就业分开审查。随后的学者对正规部门和非正规部门的二元论进行了广泛研究

。

在施工过程中，建设各方积极深入各个治理区域的治理方案和治理施工管理，各个治理区域施工完成之后进行分单元、分区域验收，在治理结束后，根据永久监测资料和试验检测资料所反馈的信息，对整个自然边坡的治理效果进行验收评价。

无论城市规模多大，非正规经济和非正规就业都会存在。Hassan和Friedrich

研究认为，非正规经济源于货币(避税/缴费)、监管(官僚/进入成本)和制度(政府的低质量管理加法律和权利)。就业者为了逃避税赋，躲避监管和低质量的制度限制，选择了非正规就业。政府监管和处罚也会降低非正规就业的发生，因为非正规就业会带来大量的税收损失，限制了实施有效税收政策以及管理社会保障立法的能力

。就业的相关法律也会对非正规就业产生一定的影响，如提高最低工资会使正规就业更具吸引力，Pelek

研究认为，最低工资水平与非正规就业率之间存在正相关，而Suryahadi等

研究发现，最低工资的提高对那些在正规部门失去工作、不得不在低工资下迁往非正规部门的弱势群体产生极大的负面影响。Zenou

对如何减少非正规就业的措施进行了相关研究，认为降低进入成本和失业救济金水平能够有效地减少非正规就业。Loayza和Rigolini

研究认为，从长期结果来看，人均GDP、监管弹性和政府质量与非正规性负相关。工人的议价能力越高，非正规性就越高，而匹配效率越高，正规性就越高

。

本文使用以下方法进行稳健性检验：一是采用城市规模变量替换法。本文采用曹子阳等

连续校正法对2013—2017年中国区域DMSP/OLS夜间灯光数据进行校正，并取其均值作为城市规模的代理变量。灯光数据反映了城市经济和人口的聚集性特征，被广泛用于人口密度估计、经济活动估计等问题。研究结果显示，城市规模每扩大1%，非正规就业者的实际月工资收入和实际小时工资收入分别上升0.069%和0.093%。二是采用工具变量分位回归法。研究结果显示，城市规模在20—60分位时，城市规模对实际月工资收入的影响为0.086—0.091。在80分位上，城市规模对实际月工资收入的影响为0.137，约是20—60分位城市规模的1.5倍；在实际小时工资收入的分位方程中，相邻分位点的城市规模收益差异性较大，各级分位点的城市规模对实际小时工资收入的影响均有0.020—0.045的差距。非正规就业低收入者获得的城市规模收益相对较小，这主要是由非正规就业低收入者集中于总体收入水平比较低的服务业导致，此结果与高虹

的研究结论基本一致。三是采用放松工具变量外生性假设法。研究结果显示，控制变量回归系数符号与预期一致，城市规模每扩大1%，非正规就业者的实际月工资收入和实际小时工资收入分别上升0.118%和0.150%。四是采用异方差条件下构造工具变量法。结果显示，城市规模每扩大1%，实际月工资收入和实际小时工资收入分别提高0.130%和0.142%。综上，四组检验均支持城市规模对非正规就业者收入存在正向影响这一结论，且影响程度基本一致，本文结论的稳健性得以验证。

其中，ln(W

)表示个体i在城市j的实际收入自然对数(包括实际工资收入和实际小时收入)；ln(Pop

)表示城市j的人口规模自然对数；Person

表示个体i的个人特征；City

表示城市j的城市特征；α

表示常数项，α

表示城市规模对工资水平的回归系数，α

表示个体特征对工资水平的回归系数，α

表示城市特征对工资水平的回归系数，ε

表示独立同分布的随机扰动项。

在测度城市规模对非正规就业者实际收入的影响时，考虑到可能存在内生性问题，主要的原因在于：一是城市规模和实际收入可能存在双向因果问题。由于劳动力和资本会向大城市集聚，而大城市又会提供更高的工资收入或更多的就业机会吸引劳动力和资本流入。二是遗漏变量问题。如果劳动者所具有的较高社会资本可以提高获得大城市就业和较高收入的机会，而在问卷调查中难以对劳动者的社会资本存量进行准确测算。除此之外还有个体能力、父母职业等因素都会影响个人的职业生涯的选择和发展。因此，本文采用工具变量法对上述问题进行修正，采用的工具变量为1953年人口规模和1964年人口规模，对2017年非正规就业者实际工资收入影响渠道是仅通过2017年人口规模，满足工具变量外生性的条件；同时中国城市人口规模变化具有累积性和持久性特征，近似遵循着平行增长的模式，满足与2017年人口规模相关性的条件。同时在模型中加入与个体特征、城市特征有关的控制变量来消除内生性。城市规模与实际收入的回归结果，如表2所示。

农民工是非正规就业的主要群体。宁光杰

研究了不同城市规模对农村外出劳动力收入的影响，发现控制劳动者可观测能力特征的城市规模工资收益并不大，进一步控制劳动者不可观测能力特征和选择偏差问题后，结果显示，大城市劳动者出现收入劣势。王建国和李实

研究发现，大城市农民工的工资水平比小城市高，城市规模扩张可以提高农民工工资水平，城市规模每扩大1%，农民工的实际工资收入上升4.0%—4.2%。在控制城市间工资、生活成本和便利性差异因素后，农民工的实际工资水平或效用水平更高。

在地下车库停几个小时的车才多少钱？还是过路费！待会儿你可能还要再收停车费呢！我思忖着、思忖着，一下子怒从心头起，恶向胆边生，拉开车门，走下车来。

纵观城市规模与非正规就业收入的现有研究，对非正规就业研究主要聚焦的群体为农民工，未能完整展现对除农民工以外的其他非正规就业群体的影响。基于此，本文可能的学术贡献在于：将包含农民工的非正规就业群体作为研究对象，针对现有文献中所缺乏的就业身份、行业以及出生队列异质性所造成的城市规模溢价差异进行详细对比分析，进一步探讨了城市规模的拥挤效应、厚劳动力市场效应、减贫效应以及知识溢出效应对从事非正规就业的个人和家庭的影响。

总之，标准化沟通是情景教学法的进一步深化，是针对中职护生特点设计的，能够有的放矢、循序渐进地培养护生沟通交流能力。同时，能够提高护生人文素质，培养团队合作精神。

三、模型构建和数据说明

(一)模型构建

为了考察城市规模与非正规就业者收入之间的关系，本文基于Mincer和Polachek

个体劳动工资收入方程，构建了考察城市规模对非正规就业者收入影响的模型，具体如下：

本文选择实际月工资收入和实际小时工资收入作为非正规就业工资水平的代理变量。城市规模采用高虹

的做法，将城市人口规模作为城市规模的代理变量。控制变量包括个体特征变量和城市特征变量：个体特征变量包括性别状况、婚姻状况、政治面貌、民族状况、教育程度、户口类型、工作经验、工作经验的平方和健康状况；城市特征变量包括外商投资、财政支出变动、城市交通、城市道路、城市医疗、城市绿化、产业结构、产业结构的平方和省会城市。主要变量的定义如表1所示。

ln(W

)=α

+α

ln(Pop

)+α

Person

+α

City

+ε

(1)

由于非正规工资的分布与正规就业的分布一样广泛，非正规就业就会存在自愿选择行为。Perry等

根据非正式性的驱动因素，将自愿性分为选择非正式性和排除非正式性。选择非正式性的原因在于，工人从事非正式工作可以逃避繁重的政府税收和正式工作所涉及的规章制度；而排除非正式性的原因在于，没有体面工作和失业保护的工人被迫在非正规部门工作。而Maloney

认为，两种非正式形式可能在不同程度上持续存在于经济中，尤其是女性就业群体中。

(二)数据说明

本文非正规就业者的数据来自《2017年全国流动人口卫生计生动态监测调查流动人口问卷(A)》，调查对象为全国在调查前一个月来本地居住、非本区(县、市)户口且在2017年5月前年龄在15周岁及以上的流动人口。各省相关指标相对误差控制在5%—15%。男性年龄限制在16—60岁，女性年龄限制在16—55岁，删除了工作经验小于0年和大于44年的异常样本，剔除城市信息不完整的样本，最终确定样本量为56 400个。城市特征数据来自《中国城市统计年鉴》。

其实不光是霸座，许多问题上，我们都可以看到类似现象。例如，9月20日，媒体报道了一男子在慕田峪长城景区，攀爬长城烽火台及垛口。在满是游客的长城上，该男子旁若无人般在垛口上“飞檐走壁”，引得游客惊呼。有游客对男子进行劝解，但男子丝毫不予理会。整个过程中，没有一个管理人员发现和制止。网友表示，希望对这种不文明旅游的人，应像高铁霸座的乘客一样，设立黑名单制度来惩治。

四、经验分析

现有相关文献多聚焦于正规就业和非正规就业的工资差异以及针对工资差异所产生的影响因素分解方面的研究。部分学者认为，就业群体中非正规就业比重上升是造成工资不平等的主要原因。魏下海和余玲铮

研究发现，非正规就业的经验—工资线呈现倒U型曲线关系，正规就业与非正规就业的工资差异主要体现在中低端就业市场。由于非正规劳动力市场存在高流动性，因而促使了中国乡村转移剩余劳动力、城镇下岗以及失业人员涌入非正规劳动力市场。

由表2可知，本文分别采用了最小二乘法回归和两阶段最小二乘法回归测度城市规模对实际收入的影响。最小二乘法结果显示，人口规模变动1%时，实际月工资收入变动0.081%，实际小时工资收入变动0.069%，而采用两阶段最小二乘法的回归结果为人口规模变动1%时，实际月工资收入变动0.103%—0.118%，实际小时工资收入变动0.106%—0.150%。同时，工具变量的Shea’s Partial R

检验和第一阶段的F检验结果均通过了显著性检验，不存在明显的弱工具变量问题，DWH

检验拒绝原假设，证实城市规模为内生性解释变量，说明了两阶段最小二乘估计结果的有效性。

考察城市特征对非正规就业者实际收入的影响，结果显示，外商投资对非正规就业者实际月工资收入影响不显著，对实际小时工资收入的影响显著且为负，其可能的原因在于，外商投资增加挤占了国内投资的份额，而非正规就业更多地依赖于国内投资所创造的就业岗位。城市道路和城市交通对实际月工资收入和实际小时工资收入的影响程度较小，但影响显著，说明城市道路和城市交通为非正规就业者的信息交换提供了便利性，从而提高劳动力市场的匹配效率，并增加劳动力需求。城市绿化对实际月工资收入的影响为0.189—0.195，可能的原因是城市绿化为非正规就业者提供了许多环境和健康收益。财政支出变动对实际月工资收入和实际小时工资收入有显著的负向影响，影响程度分别为0.115—0.116和0.143—0.144，可能的原因是财政支出的增加对私人投资产生了挤出效应，降低了劳动力市场化程度，不利于非正规就业者就业和创业。城市医疗对实际月工资收入和实际小时工资收入有显著的负向影响，城市医疗的提升导致城市就医成本增加，进而出现非正规就业者的实际月工资收入和实际小时工资收入降低的现象。产业结构对实际月工资收入和实际小时工资收入的影响呈倒U型，其产业结构对实际月工资收入和实际小时工资收入的影响拐点约在第三产业与第二产业比值为4时出现，第三产业比例越高，劳动力需求就会越大。相比于非省会城市，当非正规就业者在省会城市就业时，实际月工资收入和实际小时收入分别约有5.8%—7.0%和3.5%—6.1%的下降幅度，究其原因可能在于：一是省会城市的高工资有一部分是对大城市较高生活成本的补偿，从而造成省会城市的工资溢价减少。二是省会城市的集聚不经济所带来的生活成本和交通拥挤等负面影响会使省会成本的工资溢价进一步减少。综合特征变量对非正规就业者实际收入的影响结果不难发现，非正规就业者作为在城市生活的弱势群体，虽能享受城市规模带来的收入溢价和便利设施，但考虑到缺乏政府保护、较高生活成本和医疗成本等问题，可能降低非正规就业者在大城市生活和就业的信心，从而抑制了非正规就业者的流入，加剧了城市用工荒问题。

（3）加强空压站管理，根据油渣和积碳的情况制定出有关定期检查、清除油渣和积碳的制度；建议压缩机制造单位在使用说明上说明定期清除积碳[2]。

考察个体特征对非正规就业者实际收入的影响，结果显示，男性的平均实际月工资收入比女性高29.1%，男性的平均实际小时工资收入比女性高26.3%。已婚的实际月工资收入比未婚高15.1%，已婚的实际小时工资收入比未婚高约9.3%。党员身份对于非正规就业者的实际月工资收入和实际小时工资收入的影响不显著。身体健康相较于不健康状况的实际月工资收入和实际小时工资收入分别高出约为28.3%和26.3%。少数民族比汉族的实际月工资收入低约1.9%—2.5%，可能的原因是非正规就业者缺乏政府保护，加之少数民族就业者可能存在语言沟通不畅、生活习俗以及气候环境不适应等问题，造成获取就业的渠道相对狭窄，在就业中受歧视也就在所难免。教育程度每增加一年，实际月工资收入增加3.4%—3.5%，实际小时工资收入增加约5.1%，说明教育有助于非正规就业者实际工资收入的增加。工作经验对实际月工资收入和实际小时工资收入的影响呈倒U型，工作经验对实际月工资收入和实际小时工资收入的影响拐点约在工作11年后出现。随着非正规就业者工作经验的增加，就业概率和实际工资收入同向提高。

五、稳健性检验

本文依次采用城市规模变量替换法、工具变量分位回归法、放松工具变量外生性假设法和异方差条件下构造工具变量法，验证城市规模对非正规就业者实际收入是否存在稳定性影响。

在小尺度空间景观设计中借助应用水景来激发人们的审美情趣，提升小尺度空间景观的文化品位和内涵，是特色景观营造的一种新的尝试和探索，也是小尺度空间水景与当代社区文化和谐共生的一种体现.本文以临沂市海纳曦花园住宅小区某庭院为例，通过对小区庭院景观要素、空间的探究，在充分体现庭院设计理念和目标基础上进行水景设计，从而创造出亲切、舒适、安静的家居环境.

六、异质性研究

本文主要探讨城市规模对非正规就业者实际收入产生影响的两方面因素：一是体现非正规就业市场外部性的交易成本因素。二是体现非正规就业者内部差异的人力资本因素。其中，交易成本层面的具体影响因素包括户口类型、就业身份和行业类型；人力资本层面的具体影响因素包括非正规就业者的出生队列和技能水平。

(一)城市规模与交易成本

城市规模与交易成本的回归结果，如表3所示。

由表3可知，非农业户口非正规就业者的实际收入显著高于农业户口。原因在于，户籍制度分割了劳动力市场，使农业户口的劳动者进入市场时遭受歧视，从而对工资产生了影响。

由表3可知，在不同就业身份的实际收入影响中，城市规模每扩大1%，雇主的实际月工资收入上升0.277%—0.290%；在实际小时工资收入中，城市规模每扩大1%，无固定雇主的雇员(零工、散工等)、雇主和自营职业者的实际小时工资收入分别上升0.185%、0.395%和0.075%。由此可知，雇主的城市规模收益最大，自营职业者的收益最小；雇主城市规模的实际小时工资收入是自营职业者的5.267倍，是无固定雇主的雇员(零工、散工等)的2.135倍。可能的原因在于，雇主和雇员之间的工资差异来源于信息不对称，导致雇员的收入与其个人的真实生产率产生不同方向的偏离，引起二者之间的工资收入分布存在差异。而自营职业者的收入来源于向市场提供产品或服务，工资由自己支付，相较于雇员，不存在信息不对称的情况。但雇员受教育影响所产生的工资溢价大大高于自营职业者。

由表3可知，在行业异质性的研究中，本文对2017年全国流动人口卫生计生动态监测调查数据所记录的非正规就业者集中就业的4个行业进行分析，其中包含住宿餐饮业，居民服务、修理和其他服务业、

建筑业和批发零售业，样本分别占比16.2%、12.6%、7.7%和30.5%。结果显示，居民服务、修理和其他服务业的实际月工资收入约是住宿餐饮业的两倍。在实际小时工资收入中，城市规模每扩大1%，住宿餐饮业，居民服务、修理和其他服务业，建筑业的实际小时工资收入分别增加0.135%、0.199%和0.197%。在3个行业中，建筑业与居民服务、修理和其他服务业的城市规模实际小时工资收入已基本相同，均比住宿餐饮业的实际小时工资收入高出约48.1%—66.3%。可能的原因在于：一是居民服务、修理和其他服务业需要较高的技能水平，进入门槛较高，因而维持了较高的收入水平。二是基于效率工资理论，建筑业为了维持更高的生产率，因而愿意支付高于市场出清的工资水平。三是行业间可能存在垄断竞争，建筑业进入门槛相对较高，劳动力替换率低，与其他3个行业的实际工资收入的差值代表了建筑业所具有的非竞争性租金部分。四是由于劳动密集型行业普遍收入偏低的现象造成的，如住宿餐饮业等。

运输采用的是卸料运输搅拌车，运输时间要控制合理，不能过长，在运输中若发生混凝土离析，则需要进行二次搅拌。通常情况下，搅拌车运输时间要＜30min。

(二)城市规模与人力资本

城市规模与人力资本的回归结果，如表4所示。

由表4可知，城市规模每扩大1%，出生队列为1970—1979年和1980—1989年的实际月工资收入分别上升0.127%—0.130%。在实际小时工资收入方面，城市规模每扩大1%，出生队列为1960—1969年、1970—1979年、1980—1989年和1990—1999年的实际小时收入分别上升0.146%—0.162%。出生队列为1970—1979年的实际收入最高，其他队列的收入基本一致。可能的原因在于，出生队列为1970—1979年的非正规就业者，年龄和知识方面处于优势，工作经验丰富，与非正规就业市场劳动力需求标准更为切合，因而就业概率和工资水平高；而出生队列为1960—1969年的非正规就业者虽然经验丰富，但年龄相对较高，非正规劳动力市场工作强度要求大，对劳动力的健康和知识需求筛选标准相对严格，因而在非正规就业市场就业相对困难；出生队列为1980—1989年和1990—1999年的非正规就业者年龄偏小，工作经验少，因而实际收入相对较低。

实现中华民族伟大复兴是中华民族最伟大的梦想。实现中国梦必须弘扬中国精神，就是以爱国主义为核心的民族精神和以改革创新为核心的时代精神。爱国主义历来是我国各族人民团结奋进的强大精神支柱，在维护祖国统一和民族团结、抵御外来侵略和推动社会进步中，发挥了重大作用。红色文化可以概括为革命斗争中的“人、物、事、魂”，红色文化资源中每一处文物、每一堂传统课都折射着革命先辈崇高理想、坚定信念、爱国情操的光芒。用鲜活的历史告诉青年学子，老一辈革命家的丰功伟绩都建立在他们对祖国深厚的热爱之上。

由表4可知，依据技能水平的结果显示，城市规模每扩大1%，中等技能水平和高技能水平的非正规就业者的实际月工资分别上升0.120%—0.153%和0.292%—0.353%。城市规模每扩大1%，初级技能水平、中等技能水平和高技能水平的非正规就业者的实际小时工资收入分别上升0.065%—0.105%、0.110%—0.164%以及0.332%—0.431%。说明城市规模越大，非正规就业者的技能溢出效应越大，越容易获得规模经济好处，并且高技能水平的非正规就业者是城市规模最大的受益者。

七、城市规模的相关效应验证

(一)城市规模与拥挤效应

本文使用非正规就业者的月家庭实际支出

作为拥挤效应的代理变量，对城市规模的拥挤效应进行研究，同时对城市规模效应下的公共服务支出进行了研究，本文将其定义为便利性支出。由表5可知，城市规模每扩大1%，城市拥挤效应上升0.134%—0.146%，在控制城市特征后，家庭支出系数下降0.020—0.040。同时侧面说明了当城市规模扩大1%，约有17.0%—25.2%的家庭生活费用用于城市公共设施服务。

(二)城市规模与厚劳动力市场效应

城市规模扩大，相应的就业岗位需求就会增加，促进了劳动力的流动和集聚。Gan和Li

通过匹配模型研究了厚劳动力市场(Thick Market)和薄劳动力市场(Thin Market)的效率问题，结果发现，薄劳动力市场效率明显低于厚劳动力市场，并且在厚劳动力市场中找到工作的概率比在薄劳动力市场中要高。原因在于，厚劳动力市场的厂商彼此接近，潜在的贸易伙伴数量多，联系成本低。但是在非正规就业市场，是否存在城市规模的厚劳动市场效应，本文采取以下验证方法：一是城市规模扩大对非正规就业者的个人工作匹配程度影响，将问卷问题“近两年，您感觉找工作的难度有没有变化？”作为个人工作匹配程度的代理变量，将“难度增加”定义为1，“难度减少”和“基本不变”定义为0。二是城市规模对非正规就业家庭失业风险的影响，将问题“目前在本地，您家有难以找到稳定的工作困难吗？”作为衡量家庭失业风险的代理变量，将“有”定义为1，“没有”定义为0。考虑到配偶及其亲属的知识溢出效应，在处理家庭特征时，将家庭共同居住亲属中处于15周岁以上能够参与劳动的成员教育程度的均值添加到家庭特征中。表5的结果显示，当城市规模每扩大1%，非正规就业者的工作搜寻难度降低0.100%—0.155%，家庭失业风险降低0.227%—0.243%，说明城市规模扩大提高了人职匹配效率，同时降低了家庭的失业风险。

(三)城市规模与减贫效应

由于城市正规就业职位有限，非正规就业作为正规就业的补充会在一定程度上减少家庭贫困的发生率。本文通过城市规模对家庭实际月工资收入影响以及规模城市中家庭是否存在收入困难两个方面来验证城市规模的减贫效应是否存在。表5的结果表明，在控制城市特征和家庭特征后，城市规模每扩大1%，家庭收入增加0.142%—0.153%，同时家庭收入困难的发生率降低0.303%—0.338%。

(四)城市规模与知识溢出效应(7)知识溢出效应的相关回归结果未在正文中列出，留存备索。

本文选择非正规就业者的城市居住时间及其流动的城市数量来表示城市规模的知识溢出情况。在考察城市规模的知识溢出效应方程中，根据非正规就业者居住年限，选择了4个标准：居住年限在0—2年、2—5年、5—10年以及大于10年。城市规模每扩大1%，居住年限在0—2年、2—5年、5—10年以及大于10年的实际小时工资收入分别上升约为0.065%、0.092%、0.154%和0.245%，本文选择非正规就业者流动过的城市数量以及城市的居住时间作为代理变量。在控制非正规就业者流动过的城市数量方程中，选择了三个标准：分别是小于1个、1—3个以及大于3个。实证结果表明，城市规模每扩大1%，流动过1—3个和大于3个城市的非正规就业者的实际小时工资收入分别上升0.106%和0.185%。上述结果均证实城市规模知识溢出效应的存在，并且随着居住时间和流动过城市数量的增加，城市规模的知识溢出效应所产生的工资收入溢价就越大。

综上所述，非正规就业者来到大城市就业利大于弊。

八、结论和政策启示

本文利用2017年全国流动人口卫生计生动态监测调查数据，对中国城市规模和非正规就业收入影响关系进行了研究，并从交易成本和人力资本角度分析了城市规模对非正规就业者的实际收入的异质性影响，针对非正规就业者进入规模城市所需面对的四个效应进行了检验。结果表明：城市规模与非正规就业收入存在正相关关系。稳健性检验均验证了城市规模对非正规就业收入的稳定性影响。在交易成本方面，非农业户口的非正规就业者比农业户口的实际月工资收入和实际小时工资收入高出约9%。雇主的城市规模收益最大，自营职业者最小，雇主城市规模的实际小时工资收入是自营职业者的5.267倍，是无固定雇主的雇员(零工、散工等)的2.135倍。居民服务、修理和其他服务业的实际工资收入约是住宿餐饮业的两倍，建筑业与居民服务、修理和其他服务业的城市规模实际小时工资收入已基本相同。在人力资本方面，出生队列为1970—1979年的非正规就业者的城市规模收益最大，对其他三组出生队列实际工资收入的影响效应基本相同。拥有高技能水平的非正规就业者是城市规模最大的受益者。在城市规模的相关效应影响中，生活在较大规模城市的非正规就业家庭产生较高的成本支出，但相应的公共服务也给非正规就业者及家庭带来了效用的提升，城市规模的家庭减贫效用、知识溢出效用以及厚劳动力市场效应显著。总的来讲，非正规就业者来到大城市就业利大于弊。

通过上述分析，笔者得到如下政策启示：

第一，针对户籍属性和民族所带来的隐形身份歧视，建议建立相关法律法规，加大歧视成本，消除身份歧视与部门进入、岗位进入决定的联系，降低城市间的户口迁移限制，建立城市间的户籍身份认同制度试点，鼓励非正规就业者进入城市务工，同时落实相关配套性保障政策。第二，加大非正规就业者的技能培训，政府应组织面向社会的各种低收费或免费的培训，建立非正规就业的孵化机制，增加培训方面的政府财政性支出，扩大职业技能培训项目在非正规就业者中的覆盖率，促使更多的非正规就业者获得职业培训的机会。第三，建立针对非正规就业者的医疗、养老等保险制度。具体经验可借鉴肯尼亚的Mbao养老金计划，该计划省略了收入申报流程，缴费金额和缴费时间自主确定，手机缴费，无匹配缴费，且能以账户进行贷款抵押，或作为个人教育、医疗等急需资金提前支取。具体措施为搭建能够实现信息共享、全国统一的社保信息平台，建立可及时存取的个人积累资金账户，监测非正规就业者的工作和缴费情况，设置缴费免税额度，实行与缴费额度相匹配医疗、养老保障服务

。第四，自营劳动者的城市规模收益最小，意味着自营劳动者是受城市经济影响最脆弱的群体，因此，政府在城市发展过程中应兼顾这一群体的利益，并应在制定劳动力市场政策时对其有所倾斜。

[1] CHEN M.Informality and social protection: theories and realities[J].IDS Bulletin，2008,39(2)：18-27.

[2] 胡鞍钢,赵黎.我国转型期城镇非正规就业与非正规经济(1990—2004)[J].清华大学学报(哲学社会科学版),2006(3):111-119.

[3] CONLEY T G, HANSEN C B, ROSSI P E.Plausibly exogenous[J].Review of economics and statistics, 2012, 94(1): 260-272.

[4] CHERNOZHUKOV V, HANSEN C.Instrumental quantile regression inference for structural and treatment effect models[J].Journal of econometrics, 2006, 132(2): 491-525.

[5] LEWBEL A.Using heteroscedasticity to identify and estimate mismeasured and endogenous regressor models[J].Journal of business & economic statistics, 2012, 30(1): 67-80.

[6] 阿尔弗莱德·韦伯.工业区位论[M].李刚剑，陈志文，张英保，译.北京：商务印书馆，1997: 129-169.

[7] 金煜,陈钊,陆铭.中国的地区工业集聚:经济地理、新经济地理与经济政策[J].经济研究,2006(4):79-89.

[8] HIRSCH B T.Income distribution, city size and urban growth: a final re-examination[J].Urban studies, 1982, 19(1): 71-74.

[9] COMBES P P, DURANTON G, GOBILLON L.Spatial wage disparities: sorting matters![J].Journal of urban economics, 2008, 63(2): 723-742.

[10] COMBES P P ,DÉMURGER, L S.Urbanisation and migration externalities in China[R].CEPR discussion paper No.9352, 2013.

[11] STRASZHEIM M R.Urban agglomeration effects and employment and wage gradients[J].Journal of urban economics, 1984, 16(2): 187-207.

[12] HANSEN K E H, WINTHER L.Employment growth in Danish towns and regions since the crisis: industrial structure, city size and location, 2008-2013[J].Human geography, 2018, 100(3): 244-262.

[13] ROCA J D L, PUGA D.Learning by working in big cities[J].The review of economic studies, 2017, 84(1): 106-142.

[14] SARKAR S, PHIBBS P, SIMPSON R, et al.The scaling of income distribution in Australia: possible relationships between urban allometry, city size, and economic inequality[J].Urban analytics and city science, 2018, 45(4): 603-622.

[15] 孟美侠,李培鑫,艾春荣，等.城市工资溢价:群聚、禀赋和集聚经济效应——基于近邻匹配法的估计[J].经济学(季刊),2019,18(2):505-526.

[16] DANESH A H.The informal economy: underground economy, moonlighting, subcontracting, household economy, unorganized sector, barter, ghetto economy, second economy; a research guide[M].New york: Garland, 1991:30-56.

[17] HASSAN M , FRIEDRICH S.Size and development of the shadow economies of 157 worldwide countries: updated and new measures from 1999 to 2013[J].Journal of global economics, 2016, 4(3): 1-49.

[18] FORTIN B, MARCEAU N, SAVARD L.Taxation, wage controls and the informal sector[J].Journal of public economics, 1997, 66(2): 293-312.

[19] PELEK S.The employment effect of the minimum wage: an empirical snalysis from Turkey[J].Ekonomi-tek-international economics journal, 2015, 4(1): 49-68.

[20] SURYAHADI A, WIDYANDI W, PERWIRA D, et al.Minimum wage policy and its impact on employment in the urban formal sector[J].Bulletin of indonesian economic studies, 2003, 39(1): 29-50.

[21] ZENOU Y.Job search and mobility in developing countries: theory and policy implications[J].Journal of development economics, 2008, 86(2): 336-355.

[22] LOAYZA N V, RIGOLINI J.Informal employment: safety net or growth engine?[J].World development, 2011, 39(9): 1503-1515.

[23] SATCHI M, TEMPLE J.Labor markets and productivity in developing countries[J].Review of economic dynamics, 2009, 12(1): 183-204.

[24] PERRY G E, ARIAS O, FAJNZYLBER P, et al.Informality: exit and exclusion[M].Washington DC: The world bank, 2007: 1-19.

[25] MALONEY W F.Informality revisited[J].World development, 2004, 32(7): 1159-1178.

[26] 魏下海,余玲铮.我国城镇正规就业与非正规就业工资差异的实证研究——基于分位数回归与分解的发现[J].数量经济技术经济研究,2012,29(1):78-90.

[27] 宁光杰.中国大城市的工资高吗?[J].经济学(季刊), 2014, 13(3): 1021-1024.

[28] 王建国,李实.大城市的农民工工资水平高吗?[J].管理世界,2015(1):51-62.

[29] MINCER J, POLACHEK S.Family investments in human capital: earnings of women[J].Journal of political economy, 1974, 82(2): 76-108.

[30] 高虹.城市人口规模与劳动力收入[J].世界经济,2014,37(10):145-164.

[31] DUMOND J M, HIRSCH B T, MACPHERSON D A.Wage differentials across labor markets and workers: does cost of living matter?[J].Economic inquiry, 1999, 37(4): 577-598.

[32] 曹子阳,吴志峰,匡耀求,等.DMSP/OLS夜间灯光影像中国区域的校正及应用[J].地球信息科学学报,2015,17(9):1092-1102.

[33] GAN L, LI Q.Efficiency of thin and thick markets[J].Journal of econometrics, 2016, 192(1): 40-54.

[34] 肖金萍,胡培兆.以预付缴费计划扩大我国非正规就业者养老保险覆盖面[J].经济纵横,2018(3):100-107.