貿(mào)易自由化與非正規(guī)就業(yè)
——基于CHNS數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

胡 翠 紀(jì) 珽 陳勇兵

一、引 言

在中國，非正規(guī)就業(yè)已經(jīng)成為越來越重要的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。朱玲和姚宇(2006)利用國家統(tǒng)計(jì)局就業(yè)總?cè)丝跀?shù)推測，1997—2004年中國城鎮(zhèn)地區(qū)的非正規(guī)就業(yè)總量從 5392萬人上升到 13601萬人； 昉吳要武和蔡 (2006)的估計(jì)結(jié)果表明，中國非正規(guī)就業(yè)在城鎮(zhèn)總就業(yè)人口中所占比重從2001年的19%上升到了2005年的25%。Xue等(2014)的研究發(fā)現(xiàn)，該比重在 2010年進(jìn)一步提高到 40.32%。盡管關(guān)于中國非正規(guī)就業(yè)規(guī)模和比重變化的文獻(xiàn)非常豐富而其呈上升趨勢的特征也已是共識，但有關(guān)其變化原因的研究稍顯不足。本文試圖從貿(mào)易自由化的視角，為中國非正規(guī)就業(yè)比重的變化提供一定的解釋。

理論上，本文基于有效工資的思想，構(gòu)建了一個(gè)局部均衡模型來解釋貿(mào)易自由化對非正規(guī)就業(yè)比重的影響機(jī)制。在模型中，正規(guī)就業(yè)和非正規(guī)就業(yè)工人的重要區(qū)別在于，前者的工作努力程度不能完全被企業(yè)監(jiān)測，而后者則可以。這主要是因?yàn)?，正?guī)就業(yè)工人與企業(yè)之間簽訂了正式合同，企業(yè)需要搜集大量的證據(jù)證明其工作不努力才能將其解雇，因而監(jiān)督成本非常高。此外，正規(guī)就業(yè)工人的努力程度與其被解雇的風(fēng)險(xiǎn)呈反方向關(guān)系。當(dāng)被解雇風(fēng)險(xiǎn)增加時(shí)，正規(guī)就業(yè)工人將降低其努力水平。由于出口自由化使企業(yè)傾向于使用勞動(dòng)節(jié)約型的技術(shù)，進(jìn)口自由化讓企業(yè)面臨過剩危機(jī)，這些都會增加正規(guī)就業(yè)工人被解雇的風(fēng)險(xiǎn)，降低其努力的程度，使企業(yè)需要支付給每單位正規(guī)勞動(dòng)力的有效工資上升，因而在雇傭勞動(dòng)力上出現(xiàn)了非正規(guī)就業(yè)對正規(guī)就業(yè)的替代。

實(shí)證上，本文利用中國居民健康和營養(yǎng)調(diào)查(CHNS)的數(shù)據(jù)，從微觀個(gè)人和宏觀地區(qū)兩個(gè)層面，對理論模型的預(yù)測進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。在個(gè)人層面，本文根據(jù)職業(yè)登記表的信息，確定被調(diào)研者的就業(yè)狀態(tài)；且與 Paz(2014)一樣，以被調(diào)研者從事非正規(guī)就業(yè)的概率作為非正規(guī)就業(yè)比重的代理變量。在宏觀層面，借鑒Attanasio等(2004)以及Goldberg和 Pavcnik(2005)的做法，本文以被調(diào)研者的個(gè)體信息為基礎(chǔ)，估計(jì)了相應(yīng)地區(qū)非正規(guī)就業(yè)的比重。實(shí)證結(jié)果驗(yàn)證了理論模型的預(yù)測，即貿(mào)易自由化(不管是出口自由化還是進(jìn)口自由化)都提高了非正規(guī)就業(yè)的比重。

本文余下的結(jié)構(gòu)安排為：第二部分回顧了相關(guān)文獻(xiàn)并提煉出本研究的貢獻(xiàn)；第三部分從理論上探討了貿(mào)易自由化影響非正規(guī)就業(yè)的內(nèi)在機(jī)制，推導(dǎo)貿(mào)易自由化與非正規(guī)就業(yè)比重之間的關(guān)系；第四部分描述了模型設(shè)定、數(shù)據(jù)來源和關(guān)鍵變量的構(gòu)造；第五部分為估計(jì)結(jié)果；最后一部分是結(jié)論。

二、文獻(xiàn)綜述

貿(mào)易自由化對就業(yè)的影響是國際貿(mào)易的一個(gè)重要研究分支。這支文獻(xiàn)的研究問題大致可以分為兩類。

一類是通過考察貿(mào)易自由化與勞動(dòng)需求彈性之間的關(guān)系來探討其對就業(yè)總量的影響。很多研究表明貿(mào)易自由化提高了企業(yè)對工人的需求彈性(Jean，2000；Hasan等，2007；Mirza和Pisu，2009)，但也有研究發(fā)現(xiàn)貿(mào)易自由化對勞動(dòng)需求彈性的影響不確定甚至沒有影響(Mitra和 Shin，2012；Akhter和 Ali，2007；Mouelhia和 Ghazalib，2013)。在國內(nèi)，關(guān)于貿(mào)易自由化與就業(yè)總量關(guān)系的研究也大多是考察其對勞動(dòng)力需求彈性的影響(周申，2006；盛斌和馬濤，2008；盛斌和牛蕊，2009；肖德等，2013；梁中華和余淼杰，2014；毛其淋和許家云，2016)。

另一類則關(guān)注的是貿(mào)易自由化與就業(yè)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系。最初對該問題的研究大多集中于考察貿(mào)易自由化對技術(shù)工人與非技術(shù)工人就業(yè)和工資差距的影響(Berman等，1994；Head和 Ries，2000)。隨著結(jié)論越來越明晰，學(xué)者們開始擴(kuò)展就業(yè)結(jié)構(gòu)的定義，得到了很多其他有意思的發(fā)現(xiàn)。Edmonds和 Pavcnik(2006)探討了貿(mào)易自由化如何影響勞動(dòng)力在家庭和市場間的分配，結(jié)果表明貿(mào)易自由化的過程中勞動(dòng)力會越來越多地在市場上尋求工作，而投入家庭勞動(dòng)的時(shí)間則會下降。Davis和 Harrigan(2011)利用模擬的方法，研究了貿(mào)易自由化對“好工作”和“壞工作”的影響。Kis-Katos和Sparrow(2015)利用印度尼西亞的樣本考察了貿(mào)易自由化對低技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響，發(fā)現(xiàn)貿(mào)易自由化增強(qiáng)了低技能勞動(dòng)力的就業(yè)傾向，且中間品貿(mào)易自由化較最終品貿(mào)易自由化的影響大。Ahsan和Chatterjee(2017)則基于印度的數(shù)據(jù)探討了貿(mào)易自由化對代際之間職業(yè)流動(dòng)性的影響，其研究結(jié)果表明貿(mào)易開放提高了后代獲得更好職業(yè)的幾率。Chen等(2017)還基于中國數(shù)據(jù)，探討了出口對不同性別工人就業(yè)的影響。

近些年來，伴隨著經(jīng)濟(jì)全球化程度的不斷加深，非正規(guī)就業(yè)的規(guī)模越來越大，成為世界各國的普遍現(xiàn)象(Schneider和Enste，2000)，一些學(xué)者開始從正規(guī)和非正規(guī)的視角來研究貿(mào)易自由化對就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響，但并沒有得到一致的結(jié)論。Acosta和 Montes-Rojas(2014)發(fā)現(xiàn)，進(jìn)口關(guān)稅的下降將使阿根廷制造業(yè)行業(yè)層面的非正規(guī)就業(yè)比重上升。Alemán-Castilla(2006)的研究表明，墨西哥可貿(mào)易品部門非正規(guī)就業(yè)比重的上升與美國關(guān)稅的下降密切相關(guān)，但墨西哥本國進(jìn)口關(guān)稅的下降對非正規(guī)就業(yè)沒有任何影響。利用巴西和哥倫比亞的樣本，Goldberg和Pavcnik(2003)得到了進(jìn)口關(guān)稅下降使哥倫比亞非正規(guī)就業(yè)比重稍有上升以及對巴西非正規(guī)就業(yè)比重影響不顯著的結(jié)論。Menezes-Filho和Muendler(2011)也以巴西為樣本發(fā)現(xiàn)，進(jìn)口關(guān)稅下降對工人從正規(guī)部門轉(zhuǎn)向非正規(guī)部門就業(yè)的概率沒有顯著影響。然而，Paz(2014)同樣是用巴西的樣本，發(fā)現(xiàn)進(jìn)口關(guān)稅削減使非正規(guī)就業(yè)比重顯著下降。

在國內(nèi)，很多學(xué)者注意到非正規(guī)就業(yè)規(guī)模不斷上升這一現(xiàn)象，并進(jìn)行了一系列相關(guān)研究?？偟膩砜?，這些研究主要圍繞以下三個(gè)問題進(jìn)行展開：首先，非正規(guī)就業(yè)的規(guī)模及變化趨勢(朱玲和姚宇，2006； 昉吳要武和蔡 ，2006；Xue等，2014)；其次，非正規(guī)就業(yè)的影響，包括非正規(guī)就業(yè)對收入差距的影響(李雅楠等，2013)、非正規(guī)就業(yè)對主觀幸福感的影響(王海成和郭敏，2015；卿石松和鄭加梅，2016)、非正規(guī)就業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長的影響(張延吉等，2015)、非正規(guī)就業(yè)對居民社會融入的影響(張抗私等，2016)；最后，影響非正規(guī)就業(yè)的因素，相比于前兩個(gè)問題，現(xiàn)有文獻(xiàn)在最后一個(gè)問題上的研究則較少，僅有王海成等(2017)考察了就業(yè)保護(hù)制度的影響、劉波和徐藹婷(2014)探討了家庭收入的影響以及李金昌等(2014)利用省級層面的數(shù)據(jù)探討了貿(mào)易開放的影響。

與已有研究相比，本文的貢獻(xiàn)有：第一，基于有效工資的思想，在理論上為貿(mào)易自由化對非正規(guī)就業(yè)比重的影響機(jī)制提供了一個(gè)可能的解釋。第二，與已有關(guān)于貿(mào)易開放與中國非正規(guī)就業(yè)之間關(guān)系的研究相比，本文在微觀個(gè)體層面上，進(jìn)一步肯定了已有研究的結(jié)論。此外，本文主要關(guān)注非正規(guī)就業(yè)比重，而并非其絕對水平，因而研究結(jié)果變量不完全一樣。第三，為關(guān)于貿(mào)易自由化對非正規(guī)就業(yè)影響的文獻(xiàn)提供中國證據(jù)，并利用中國加入 WTO這一歷史事件，更好地處理了可能存在的內(nèi)生性問題，使研究結(jié)論更為可信。

三、理論模型

這部分將基于有效工資的思想，構(gòu)建一個(gè)簡單的局部均衡模型，為貿(mào)易自由化對非正規(guī)就業(yè)比重的影響提供可能的理論解釋。

（一）偏好

假設(shè)所有勞動(dòng)者都是風(fēng)險(xiǎn)中性的，且有著相同的 Dixit-Stiglitz形式常替代彈性偏好。勞動(dòng)者所有的收入來自其工作報(bào)酬，即工資。同Paz(2014)一樣，本文也假設(shè)，盡管工人提供的是同質(zhì)勞動(dòng)，但每位工人可以選擇其在工作中努力的水平(e)。對于每位工人，根據(jù)其是否與企業(yè)簽訂合同，被分為正規(guī)就業(yè)工人和非正規(guī)就業(yè)工人。借鑒Goldberg和 Pavcnik(2003)的假設(shè)，正規(guī)就業(yè)工人和非正規(guī)就業(yè)工人的一個(gè)重要區(qū)別在于，非正規(guī)就業(yè)工人的努力程度是可以被企業(yè)完全監(jiān)測的，但正規(guī)就業(yè)工人的努力程度則無法監(jiān)測。正規(guī)就業(yè)工人和非正規(guī)就業(yè)工人的這種差異主要來自于勞動(dòng)法的規(guī)定。由于正規(guī)就業(yè)工人與企業(yè)簽訂了勞工合同，僅僅以不努力工作為理由而將其解雇并非易事，所以與其對工人進(jìn)行監(jiān)督，企業(yè)更傾向于采用各種方式激勵(lì)正規(guī)就業(yè)工人努力工作。簡單起見，假設(shè)企業(yè)對非正規(guī)就業(yè)工人的監(jiān)督不需要成本，非正規(guī)就業(yè)工人選擇的努力程度對企業(yè)而言是確定的，且e=1；而正規(guī)就業(yè)工人付出的努力程度e≤1。因此，當(dāng)工人被支付的工資為w且面臨的商品價(jià)格指數(shù)為P時(shí)，其間接效用函數(shù)為：

其中，wfor、winf分別為正規(guī)就業(yè)工人和非正規(guī)就業(yè)工人所獲得的名義工資。正規(guī)就業(yè)工人付出的努力程度與其面臨的被解雇風(fēng)險(xiǎn)(δ)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，即 dedδ ＜0。這意味著，當(dāng)面臨較大的被解雇風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，工人會變得更加消極懈怠。其可能的原因是，當(dāng)失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)較高時(shí)，工人需要承受較大的心理壓力，無法全身心的投入工作；此外，為了防患未然，勞動(dòng)者也有可能將更多的精力用于尋找新工作。

貿(mào)易自由化會在一定程度上影響工人被解雇的風(fēng)險(xiǎn)。從出口自由化來看，當(dāng)出口關(guān)稅τ*下降時(shí)，企業(yè)傾向于采用新的、勞動(dòng)節(jié)約型的技術(shù)(Cimoli等，2005)，這使工人面臨的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)上升。從進(jìn)口自由化來看，若進(jìn)口關(guān)稅τ下降，原來由于高關(guān)稅無法進(jìn)入本國市場的商品，現(xiàn)在能與本國商品競爭，從而本國市場上該商品的供給增加。這相當(dāng)于企業(yè)受到了一個(gè)不利沖擊，市場對企業(yè)生產(chǎn)商品的需求降低，企業(yè)面臨著過剩危機(jī)，這也會導(dǎo)致工人被解雇的風(fēng)險(xiǎn)上升，故有：

（二）企業(yè)的行為

經(jīng)濟(jì)中一代表性廠商，在生產(chǎn)中需要同時(shí)使用正規(guī)就業(yè)工人(lfor)、非正規(guī)就業(yè)工人(linf)和資本(k)。假設(shè)該廠商的生產(chǎn)函數(shù)為柯布-道格拉斯形式，即：

其中A代表勞動(dòng)偏向的技術(shù)。在完全競爭市場中，該廠商生產(chǎn)商品的價(jià)格為p，其利潤函數(shù)為：

其中，r為單位資本的價(jià)格，we,for、we,inf分別是支付給單位正規(guī)就業(yè)工人和非正規(guī)就業(yè)工人的有效工資。若企業(yè)支付的名義工資為w，則we=we。結(jié)合前述關(guān)于偏好的假設(shè)有：

設(shè)企業(yè)的收入為R，則根據(jù)廠商利潤最大化和成本最小化的一階條件，企業(yè)支付的工資與雇傭的勞動(dòng)量分別為：

（三）貿(mào)易自由化的影響

定義非正規(guī)就業(yè)工人的比重 Share = linf(linf+lfor)，則根據(jù)式(4)～式(7)有：

式(8)意味著，非正規(guī)就業(yè)比重與正規(guī)就業(yè)工人努力程度密切相關(guān)，而與企業(yè)在貿(mào)易自由化前后收入的變化沒有任何關(guān)系。出口關(guān)稅和進(jìn)口關(guān)稅的變化對非正規(guī)就業(yè)工人比重的影響可以寫成：

根據(jù)式(8)可知，式(9)和式(10)等號右邊的第一項(xiàng)為負(fù)；而根據(jù)對正規(guī)工人工作中努力程度與其所面臨的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的假設(shè)以及前述進(jìn)出口關(guān)稅對工人面臨被解雇的影響可知，式(9)和式(10)等號右邊的第二、三項(xiàng)也都為負(fù)。因此，我們有如下定理。

定理：當(dāng)出口關(guān)稅或進(jìn)口關(guān)稅下降時(shí)，非正規(guī)就業(yè)工人在勞動(dòng)總?cè)丝谥兴急戎厣仙?/p>

四、模型設(shè)定、數(shù)據(jù)來源及變量描述

（一）模型設(shè)定

中國居民健康和營養(yǎng)調(diào)查(CHNS)問卷中涉及到被調(diào)研者的就業(yè)狀態(tài)以及所在單位的性質(zhì)和規(guī)模，根據(jù)非正規(guī)就業(yè)定義以及上述信息，我們可以確定被調(diào)研者從事的是正規(guī)就業(yè)還是非正規(guī)就業(yè)，這為本文建立計(jì)量模型提供了一定指導(dǎo)。

1.個(gè)人層面計(jì)量模型

根據(jù) Paz(2014)的研究，個(gè)人從事非正規(guī)就業(yè)概率的上升等價(jià)于非正規(guī)就業(yè)者的比重上升，因此本文首先基于被調(diào)研者的個(gè)人信息對貿(mào)易自由化的影響進(jìn)行考察，具體實(shí)證模型如下：

其中，i代表工人，j為地區(qū)，t是時(shí)間；informal為虛擬變量，當(dāng)工人就業(yè)形式為非正規(guī)時(shí)取值為 1，否則為 0；openness代表貿(mào)易自由化程度；X是與工人自身特征相關(guān)的且影響其選擇就業(yè)形式的可觀測變量，根據(jù) Bosch等(2012)的文獻(xiàn)，這些變量包括年齡、婚姻狀況、性別以及受教育水平。為控制如經(jīng)濟(jì)周期或匯率變動(dòng)等宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊的影響，模型中包含了年份的虛擬變量 year。district為地區(qū)的虛擬變量，以控制地區(qū)特定且不隨時(shí)間變化的因素對被解釋變量的影響。ε1ijt為誤差項(xiàng)。

2. 地區(qū)層面的計(jì)量模型

同Hasan等(2012)一樣，本文也從宏觀地區(qū)層面對貿(mào)易自由化與非正規(guī)就業(yè)比重的關(guān)系進(jìn)行考察，以進(jìn)一步驗(yàn)證個(gè)人微觀層面得到的結(jié)論。為保持樣本的一致性，這里將借鑒Attanasio等(2004)以及Goldberg和Pavcnik(2005)的兩步法，首先計(jì)算個(gè)人選擇非正規(guī)就業(yè)的概率被各地區(qū)解釋的部分，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得到地區(qū)層面的非正規(guī)就業(yè)比重；其次再用地區(qū)層面的非正規(guī)就業(yè)比重對貿(mào)易自由化變量進(jìn)行回歸。具體來說，在第一階段，分別用樣本中各年的個(gè)人層面數(shù)據(jù)估計(jì)如下方程：

其中，informal、X和district的含義同式(11)，ε2ij為獨(dú)立同方差的擾動(dòng)項(xiàng)。第二階段的估計(jì)方程為：

其中φ是第一階段估計(jì)得到的各地區(qū)非正規(guī)就業(yè)比重；ε3jt是滿足獨(dú)立同方差性質(zhì)的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。其他變量的含義與式(11)相同。

（二）數(shù)據(jù)來源與變量描述

實(shí)證研究中數(shù)據(jù)來自于美國北卡羅萊納大學(xué)和中國預(yù)防醫(yī)學(xué)科學(xué)院聯(lián)合執(zhí)行的中國居民健康和營養(yǎng)調(diào)查(CHNS)數(shù)據(jù)庫。該調(diào)查自 1989年開始，到目前為止，已經(jīng)有了10個(gè)年份的樣本①分別是1989年、1991年、1993年、1997年、2000年、2002年、2004年、2006年、2009年和2011年。。調(diào)查中采用多階段分層隨整群抽樣(multistage random cluster sampling)方法，依據(jù)地理位置、經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度、公共資源的豐裕程度和健康指數(shù)的特征覆蓋了中國東、中和西部的 8～12個(gè)省份②包括遼寧、江蘇、山東、河南、湖北、湖南、廣西、貴州、黑龍江。2011年還增加了北京、上海和重慶，但考慮到數(shù)據(jù)連續(xù)性問題，本文沒有使用最后被納入調(diào)研的這三個(gè)地方的樣本。。雖然調(diào)查的目的是為了了解中國居民的健康和營養(yǎng)狀況，但也包含了個(gè)人的教育水平、工作等信息，因而該數(shù)據(jù)庫對于分析就業(yè)狀況非常有用。此外，相對于公布的其他微觀數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)庫擁有調(diào)查年份較多、時(shí)間跨度較長等特點(diǎn)，能很好反映相關(guān)變量的變化趨勢。

本文根據(jù) ILO(1993)給出的關(guān)于非正規(guī)就業(yè)的內(nèi)涵，并結(jié)合已有研究，對于非正規(guī)就業(yè)者進(jìn)行界定。CHNS問卷中有一個(gè)問題是“你在目前工作中的職位是何種類型”，被調(diào)研者從所給出的選項(xiàng)中選擇即可。相應(yīng)的選項(xiàng)包括“有雇工的個(gè)體經(jīng)營者”“無雇工的個(gè)體經(jīng)營者”“為他人或單位工作的長期工(包括：各級企、事業(yè)，大、中、小集體企業(yè)，集體農(nóng)場，私人企業(yè))”“為他人或單位工作的合同工”“臨時(shí)工”“領(lǐng)取工資的家庭工人”“無報(bào)酬的家庭幫工”“其他”“不知道”。對于選擇“其他”和“不知道”的被調(diào)研者，由于無法進(jìn)行判斷，本文刪掉了這部分觀測值。研究中，個(gè)體經(jīng)濟(jì)和家庭經(jīng)濟(jì)屬于非正規(guī)經(jīng)濟(jì)是得到一致認(rèn)可的，從而“有雇工的個(gè)體經(jīng)營者”“無雇工的個(gè)體經(jīng)營者”“領(lǐng)取工資的家庭工人”和“無報(bào)酬的家庭幫工”都被歸為非正規(guī)就業(yè)工人?！芭R時(shí)工”由于不能享受社會保障，將其歸為非正規(guī)就業(yè)者也無可厚非。難以確定的是“為他人或單位工作的長期工”的被調(diào)研者?？紤]到 ILO(1993)指導(dǎo)框架指出“非正規(guī)部門包括雇員數(shù)量較少的小企業(yè)”，這里將結(jié)合問卷中的另一個(gè)問題“你所在單位有多少職工”進(jìn)行確定。1997年之前，后一問題要求被調(diào)研者給出具體的數(shù)字，但之后的問卷中給出了具體選項(xiàng)。為了保持前后一致，本文將選擇了“為他人或單位工作的長期工”且“所在單位職工低于20人”的被調(diào)研者也視為非正規(guī)就業(yè)者。

個(gè)人層面控制變量的定義如下：(1)性別(gender)。被調(diào)查者為男性時(shí)取值為0，被調(diào)查者為女性時(shí)取值為 1。(2)婚姻狀況(marital)。CHNS問卷中關(guān)于婚姻狀況的選項(xiàng)有 5個(gè)，本文將在婚狀態(tài)定義為 1，其他四種類型定義為 0。(3)年齡(age)。根據(jù)調(diào)研年份與被調(diào)研者出生年份進(jìn)行確定。由于本文考慮的是就業(yè)情況，因而僅保留工作年齡段，即 18～65歲人群的樣本。(4)受教育水平(edu)。CHNS將被訪問者的受教育程度分為：沒有受過教育；小學(xué)；初中；高中或職業(yè)學(xué)校；大專或大學(xué)；碩士及以上。本文以沒有受過教育為基礎(chǔ)組，定義 5個(gè)虛擬變量對受教育水平進(jìn)行控制。(5)工作經(jīng)驗(yàn)(exp)。調(diào)研中沒有涉及到工作經(jīng)驗(yàn)，這里根據(jù) Mincer(1974)的做法用潛在工作經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行替代，即用年齡減去受教育年限再減去入學(xué)年齡 6。對于受教育年限，借鑒李雅楠等(2013)的研究，將小學(xué)畢業(yè)、初中畢業(yè)分別設(shè)定為 6年和9年；高中畢業(yè)、中等技術(shù)學(xué)校或職業(yè)學(xué)校畢業(yè)設(shè)定為12年；大?；虼髮W(xué)畢業(yè)、碩士及以上所對應(yīng)的受教育年限分別為 16年和 19年?？紤]到農(nóng)村就業(yè)性質(zhì)的特殊性，分析中僅保留城鎮(zhèn)的樣本。處理后的樣本觀測值為16448。個(gè)體層面各變量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)如表1所示。

表1 個(gè)體層面控制變量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)

表2均值檢驗(yàn)的結(jié)果顯示，盡管正規(guī)就業(yè)和非正規(guī)就業(yè)群組在工作經(jīng)驗(yàn)上十分接近，但在其他方面存在著顯著的差異。正規(guī)就業(yè)群組中男女比例相差不大，但在非正規(guī)就業(yè)中，男性占比稍高。不管是正規(guī)就業(yè)還是非正規(guī)就業(yè)群組，已婚人員都超過了一半，但正規(guī)就業(yè)群組中的已婚人員占比則較非正規(guī)就業(yè)群組中的低。在年齡方面，正規(guī)就業(yè)群組的平均年齡約為39歲，比非正規(guī)就業(yè)群組的37歲略高。從受教育水平來看，正規(guī)就業(yè)群組中接受過高等教育的就業(yè)者所占比重較非正規(guī)就業(yè)群組中更大。

表2 正規(guī)就業(yè)和非正規(guī)就業(yè)組的均值檢驗(yàn)

關(guān)于貿(mào)易自由化，一些研究用關(guān)稅水平進(jìn)行度量。例如 Castilho等(2012)在研究貿(mào)易自由化與收入差距及貧困關(guān)系的實(shí)證中，構(gòu)建了行業(yè)水平的加權(quán)關(guān)稅稅率來衡量貿(mào)易自由化程度，采用類似做法的還有 Bosch等(2012)、Paz(2014)等。值得注意的是，貿(mào)易自由化不僅僅包括關(guān)稅水平下降，還包括大量的非關(guān)稅壁壘削減。尤其是近些年關(guān)稅水平已經(jīng)降到了很低，影響貿(mào)易很大程度上取決于非關(guān)稅壁壘，僅用關(guān)稅水平并不能很好地反映貿(mào)易自由化程度。因此，也有研究在衡量貿(mào)易自由化的同時(shí)用到了關(guān)稅和非關(guān)稅壁壘的信息，如Hasan等(2012)。但對于中國這樣的發(fā)展中國家而言，非關(guān)稅壁壘的數(shù)據(jù)難以獲得(余淼杰，2010)?？紤]到不管是關(guān)稅壁壘還是非關(guān)稅壁壘的變化，最終都會反映在貿(mào)易流量上，本文將據(jù)此來構(gòu)建貿(mào)易自由化的指標(biāo)。

具體來說，本文用進(jìn)出口總額與GDP之比作為貿(mào)易自由化程度的代理指標(biāo)。該比值越大意味著總體貿(mào)易自由化程度也越高。此外，我們也分別構(gòu)建了出口額與GDP之比以及進(jìn)口額與GDP之比的指標(biāo)，以進(jìn)一步考察出口自由化和進(jìn)口自由化的影響。事實(shí)上，已有很多研究采用過類似的做法。例如，余淼杰(2010)在考察貿(mào)易自由化對制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率的影響時(shí)，便是用進(jìn)口滲透率(進(jìn)口額與總產(chǎn)出之比)來衡量貿(mào)易自由化程度的。Castilho等(2012)除了用關(guān)稅水平對貿(mào)易自由化進(jìn)行度量外，還用到了進(jìn)口滲透率和出口密集度(出口額與總產(chǎn)出之比)。Dutt等(2009)也以貿(mào)易開放度(進(jìn)出口總額與總產(chǎn)出之比)作為貿(mào)易自由化的衡量指標(biāo)之一來考察其對失業(yè)的影響。由于本文使用的樣本中只能確定被調(diào)研者所在的省，因而貿(mào)易自由化指標(biāo)都是在省級層面上進(jìn)行構(gòu)建。各地區(qū)進(jìn)、出口額以及GDP數(shù)據(jù)均來自國家統(tǒng)計(jì)局。

五、估計(jì)結(jié)果

（一）微觀個(gè)人層面的估計(jì)結(jié)果

1. 基本估計(jì)結(jié)果

利用個(gè)人層面數(shù)據(jù)對式(11)估計(jì)的基本結(jié)果如表3所示。其中，貿(mào)易自由化指標(biāo)在Panel A中用進(jìn)出口總額與GDP之比來衡量，在Panel B中用出口額與GDP之比來衡量，在Panel C中則以進(jìn)口額與GDP之比作為代理變量。因此，相對應(yīng)的結(jié)果分別表示總體貿(mào)易自由化、出口自由化和進(jìn)口自由化的影響。同很多其他研究(如 Greenaway和Kneller，2008)一樣，在估計(jì)中，各貿(mào)易自由化變量均滯后一期。

表3的前3列是利用線性O(shè)LS估計(jì)方法得到的結(jié)果。第1列中僅控制了相應(yīng)自由化指標(biāo)以及年份和地區(qū)的固定效應(yīng)，第2列加入了年齡、工作經(jīng)驗(yàn)、性別和婚姻狀態(tài)等個(gè)體特征的變量，第 3列進(jìn)一步控制了 5個(gè)受教育水平的虛擬變量。從估計(jì)結(jié)果來看，不管是否控制個(gè)體特征變量，也不管控制了多少個(gè)體特征變量，各貿(mào)易自由化變量前面的估計(jì)系數(shù)都在1%的水平上顯著為正，即總體貿(mào)易自由化、出口自由化以及進(jìn)口自由化都與個(gè)人從事非正規(guī)就業(yè)的概率之間存在著顯著正相關(guān)關(guān)系，與理論模型的預(yù)測一致。從影響大小來看，Panel A的估計(jì)結(jié)果表明，進(jìn)出口總額與 GDP之比上升10%，個(gè)人從事非正規(guī)就業(yè)的概率將上升 2.33%～2.86%；Panel B中出口貿(mào)易自由化指標(biāo)前面的估計(jì)系數(shù)意味著，出口額與GDP之比上升10%，個(gè)人從事非正規(guī)就業(yè)的概率將提高1.86%～3.04%；根據(jù)Panel C的估計(jì)結(jié)果，進(jìn)口額與GDP之比上升10%，個(gè)人從事非正規(guī)就業(yè)的概率會增加8.40%～8.81%。因此，進(jìn)口自由化對非正規(guī)就業(yè)比重的影響較出口自由化大。

考慮到被解釋變量是0和 1的虛擬變量，OLS估計(jì)量將不具有一致性，本文利用probit方法對表3中(1)～(3)列的模型設(shè)定進(jìn)行重新估計(jì)，相應(yīng)的結(jié)果報(bào)告在表3的(4)～(6)列。同樣，在Probit 估計(jì)結(jié)果中，各貿(mào)易自由化指標(biāo)前面的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正。結(jié)合樣本中各貿(mào)易自由化指標(biāo)的均值，計(jì)算邊際影響效應(yīng)的結(jié)果為：進(jìn)出口總額與GDP之比上升10%，個(gè)人從事非正規(guī)就業(yè)的概率將上升2.21%～2.78%；出口額與 GDP之比上升 10%，個(gè)人從事非正規(guī)就業(yè)的概率將提高 1.55%～2.83%；進(jìn)口額與 GDP之比上升 10%，個(gè)人從事非正規(guī)就業(yè)的概率將提高 8.08%～8.59%①probit估計(jì)方法中，估計(jì)系數(shù)需要結(jié)合模型中各變量的取值進(jìn)行一定的變換才能解釋為邊際影響，所以這里的邊際影響效應(yīng)與表格中的估計(jì)系數(shù)有差異。。與OLS估計(jì)結(jié)果相比，各貿(mào)易自由化指標(biāo)的邊際影響稍有下降，但差異并不是很大。此外，probit估計(jì)結(jié)果依然表明，相較于出口自由化，進(jìn)口自由化對非正規(guī)就業(yè)比重的影響更大。

對于進(jìn)口自由化的影響大于出口自由化這一實(shí)證結(jié)論，可以結(jié)合第三部分理論模型闡述的機(jī)制進(jìn)行解釋。根據(jù)理論模型，出口自由化使企業(yè)傾向于采用勞動(dòng)節(jié)約的技術(shù)，增加了正規(guī)就業(yè)工人被解雇的風(fēng)險(xiǎn)，降低其工作努力程度，而進(jìn)口貿(mào)易自由化則是通過使國內(nèi)企業(yè)面臨產(chǎn)品過剩危機(jī)這一渠道影響正規(guī)就業(yè)工人的工作努力程度。從現(xiàn)有研究來看，出口確實(shí)提高了中國企業(yè)的生產(chǎn)率，但其影響幅度與中國工業(yè)生產(chǎn)率的平均增長速度相當(dāng)。如Hu和Tan(2016)的估計(jì)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，出口使企業(yè)的生產(chǎn)率提高了4%～8%，僅稍高于魯曉東和連玉君(2014)估計(jì)的中國所有企業(yè)生產(chǎn)率的平均增長率(3%)。對于進(jìn)口自由化的影響，雖然沒有直接證據(jù)表明其使企業(yè)面臨過剩危機(jī)，但毛其淋和盛斌(2013)發(fā)現(xiàn)，1998—2007年間中國制造業(yè)企業(yè)具有很高的退出率，這在一定程度上反映了國內(nèi)較多企業(yè)缺乏競爭力和遭遇過剩危機(jī)的現(xiàn)實(shí)。

對于其他各控制變量，相同模型設(shè)定下的估計(jì)系數(shù)符號相同，且都在1%的水平上顯著。當(dāng)控制了受教育水平后，年齡(age)和工作經(jīng)驗(yàn)(exp)兩個(gè)變量估計(jì)系數(shù)的符號發(fā)生了改變。這主要是因?yàn)槟挲g和工作經(jīng)驗(yàn)與受教育水平之間存在一定的相關(guān)性。沒有控制受教育水平時(shí)，在年齡和工作經(jīng)驗(yàn)的估計(jì)系數(shù)中，也包含了受教育水平的影響。性別及受教育水平的影響在不同模型設(shè)定下表現(xiàn)出較強(qiáng)的穩(wěn)健性。其中，相對于男性，女性勞動(dòng)力從事非正規(guī)就業(yè)的概率較低。可能的解釋是相對于男性，女性較為重視工作的穩(wěn)定性(薛進(jìn)軍和高文書，2012)。在受教育程度方面，由于本文的基準(zhǔn)組是沒受過教育的勞動(dòng)者，因而各教育虛擬變量顯著為負(fù)的估計(jì)系數(shù)可以解釋為，接受過教育的勞動(dòng)者從事非正規(guī)就業(yè)的概率較未接受過教育的勞動(dòng)者低。比較受教育水平各虛擬變量邊際效應(yīng)可以發(fā)現(xiàn)，個(gè)人從事非正規(guī)就業(yè)的概率會隨著接受教育水平的上升而下降，這與姚宇(2007)利用 2002年城市調(diào)查數(shù)據(jù)得到的結(jié)論一致，說明教育在尋找正規(guī)就業(yè)崗位中扮演著重要角色。

表3 個(gè)人層面估計(jì)的基本結(jié)果

續(xù)表3

2. 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

這部分對上述基本回歸結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，包括控制更多的變量，利用不同估計(jì)方法以及對不同子樣本進(jìn)行回歸。

表4報(bào)告了控制家庭收入變量和利用GMM估計(jì)方法進(jìn)行回歸的結(jié)果①各列回歸中都控制了與表3一樣的個(gè)人特征變量，這些變量估計(jì)系數(shù)的符號同表3最后一列相同，為節(jié)省空間，之后表格中都不報(bào)告。。一方面家庭收入會對家庭成員產(chǎn)生“收入效應(yīng)”，不僅影響其參與工作的可能性，而且或許還會決定其選擇何種形式的工作；另一方面，貿(mào)易自由化與收入之間存在著相關(guān)關(guān)系(李磊等，2011)。如果不控制家庭收入，基本回歸結(jié)果中各貿(mào)易自由化指標(biāo)的估計(jì)系數(shù)可能會被認(rèn)為包含了收入的影響?？紤]到收入的影響可能為非線性，收入的平方項(xiàng)也一并進(jìn)行了控制。估計(jì)結(jié)果如表4的第(1)～(3)列所示。估計(jì)系數(shù)表明，即使控制家庭收入這一變量，貿(mào)易自由化依然會提高個(gè)人從事非正規(guī)就業(yè)的概率。家庭收入一次項(xiàng)估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，但平方項(xiàng)顯著為正，說明收入較高或較低的家庭，其成員選擇從事非正規(guī)就業(yè)的概率也較大，這與劉波和徐藹婷(2014)的發(fā)現(xiàn)一致。

表4第(4)～(6)列是GMM方法估計(jì)的結(jié)果。前述估計(jì)中不可避免地存在內(nèi)生性問題，因?yàn)橐粋€(gè)地區(qū)的勞動(dòng)者從事非正規(guī)就業(yè)概率越高，該地區(qū)的企業(yè)越可能雇傭到廉價(jià)的非正規(guī)勞動(dòng)者，從而成本更低并更具競爭力，進(jìn)口或出口將更多。為此，這里用GMM 方法對基本模型設(shè)定進(jìn)行回歸。由于難以找到關(guān)于貿(mào)易自由化指標(biāo)的合理工具變量，在GMM回歸中，依然以各貿(mào)易自由化指標(biāo)的滯后項(xiàng)作為其自身的工具變量。估計(jì)結(jié)果表明，基本回歸中得到的結(jié)論依然成立。考慮到用滯后項(xiàng)作為工具變量，GMM估計(jì)結(jié)果或許依然無法令人完全信服，本文后面還將基于中國加入 WTO 的擬自然實(shí)驗(yàn)，利用DID的方法來解決可能存在的內(nèi)生性問題。

表4 控制更多變量和GMM的估計(jì)結(jié)果

對不同時(shí)間段和不同地區(qū)子樣本進(jìn)行 probit估計(jì)的結(jié)果如表5所示。Panel A 是以2002年為界，對2002年之前和之后的兩個(gè)子樣本進(jìn)行回歸的結(jié)果，Panel B是對中東部地區(qū)和西部地區(qū)樣本分別估計(jì)的結(jié)果。各子樣本的估計(jì)中均控制了個(gè)人特征、年份固定效應(yīng)和地區(qū)固定效應(yīng)。估計(jì)系數(shù)表明，只有在 2002年之后或中東部地區(qū)，貿(mào)易自由化才對個(gè)人從事非正規(guī)就業(yè)的概率有顯著為正的影響。在 2002年之前或西部地區(qū)，貿(mào)易自由化的影響并不顯著。這些估計(jì)結(jié)果恰好驗(yàn)證了理論模型所闡述的機(jī)制。2002年以前，大量工人在國企中工作，而當(dāng)時(shí)國企的工作有“鐵飯碗”之稱(Berkowitz等，2017)，不存在被解雇的風(fēng)險(xiǎn)，從而理論模型中描述的機(jī)制并不會發(fā)生作用。自 20世紀(jì)90年代末以來，中國開始進(jìn)行國企改革，尤其是2002年以后，按照加入WTO的承諾，很多國有企業(yè)變更了所有權(quán)性質(zhì)，并引入市場運(yùn)作機(jī)制(Li和 Xu，2015)。這意味著“優(yōu)勝劣汰”成為大多數(shù)企業(yè)雇傭員工的重要原則之一，正規(guī)就業(yè)的工人開始面臨著失業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)。貿(mào)易自由化正是通過正規(guī)就業(yè)工人面臨被解雇的風(fēng)險(xiǎn)影響其工作努力程度，最終影響經(jīng)濟(jì)中非正規(guī)就業(yè)的比重。同樣的邏輯也可以用來解釋貿(mào)易自由化對中東部地區(qū)和西部地區(qū)個(gè)人從事非正規(guī)就業(yè)概率影響的差異。

表5 不同子樣本的估計(jì)結(jié)果

（二）宏觀地區(qū)層面的估計(jì)結(jié)果

利用個(gè)人層面樣本進(jìn)行估計(jì)存在的問題是，衡量貿(mào)易自由化的變量是在地區(qū)層面進(jìn)行構(gòu)建的，無法完全反映每個(gè)勞動(dòng)者所受到貿(mào)易自由化沖擊的信息。解決這一問題有兩種方法，一是構(gòu)建個(gè)體層面的貿(mào)易自由化指標(biāo)，二是放棄個(gè)體的樣本，利用地區(qū)層面的非正規(guī)就業(yè)比重作為被解釋變量進(jìn)行估計(jì)。由于數(shù)據(jù)限制，無法為每個(gè)勞動(dòng)者構(gòu)建其受到貿(mào)易自由化沖擊的變量，因而本文主要采取第二種方法，利用兩步估計(jì)進(jìn)一步從宏觀地區(qū)層面上驗(yàn)證微觀個(gè)體層面得到的結(jié)論①兩步估計(jì)的具體步驟見模型設(shè)定部分。。對式(12)利用probit方法進(jìn)行逐年回歸，得到各地區(qū)非正規(guī)就業(yè)比重的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)如下。

表6 各地區(qū)非正規(guī)就業(yè)比重的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)

以估計(jì)的地區(qū)非正規(guī)就業(yè)比重為被解釋變量，第二階段的估計(jì)結(jié)果報(bào)告在表7中。其中，第(1)～(3)列是OLS估計(jì)結(jié)果，第(4)～(6)列是GMM估計(jì)結(jié)果。不管利用哪種估計(jì)方法，貿(mào)易自由化各指標(biāo)的估計(jì)系數(shù)都至少在 5%的水平上顯著為正。從影響大小來看，進(jìn)出口總額與GDP之比每上升10%，地區(qū)非正規(guī)就業(yè)比重會增加1.71%～2.07%；出口額與 GDP之比每增加 10%，地區(qū)非正規(guī)就業(yè)比重將上升 2.27%～2.75%；進(jìn)口與GDP之比每增加10%，地區(qū)非正規(guī)就業(yè)比重將提高5.16%～5.69%。這些結(jié)果與利用個(gè)人層面數(shù)據(jù)估計(jì)的結(jié)果相差不大。而且，根據(jù)地區(qū)層面的估計(jì)結(jié)果，同樣也能得到進(jìn)口自由化對非正規(guī)就業(yè)比重的影響較出口自由化更大這一結(jié)論。

表7 地區(qū)層面估計(jì)結(jié)果

（三）擬自然實(shí)驗(yàn)估計(jì)的結(jié)果

這部分以中國加入 WTO作為擬自然實(shí)驗(yàn)，利用雙重差分方法解決可能存在的內(nèi)生性問題，以進(jìn)一步驗(yàn)證上文得到的結(jié)論。

自1987年起，中國開始申請恢復(fù) GATT(后更名為 WTO)的締約國地位，并最終于 2001年年底成功成為 WTO成員國之一。此后，中國開始履行其關(guān)稅減讓的義務(wù)，且在 WTO非歧視性原則的約束下，出口商品能享受其他國家更為優(yōu)惠的關(guān)稅，使進(jìn)出口規(guī)模在GDP中的比重大幅提高。加入WTO之前的十年間，進(jìn)出口額與 GDP之比的平均值只有 35.07%，而加入后的十年，該比值的平均值上升到了 54.20%。WTO對各地區(qū)參與貿(mào)易的影響卻存在較大差異。例如，在本文使用的樣本中，江蘇的進(jìn)出口額與GDP之比在2002年及以后的平均值較2002年之前上升了60.15個(gè)百分點(diǎn)，但湖南的進(jìn)出口額與GDP之比在2001年前后僅變化了0.37個(gè)百分點(diǎn)。加入WTO對各地區(qū)參與貿(mào)易影響的不同使我們可以借鑒Guadalupe 和Wulf(2010)的處理，利用雙重差分的方法，即通過比較受中國加入 WTO影響較大地區(qū)(處理組)非正規(guī)就業(yè)比重的變化與受影響較小地區(qū)(對照組)非正規(guī)就業(yè)比重的變化，來確定貿(mào)易自由化對非正規(guī)就業(yè)的影響。對個(gè)體樣本進(jìn)行雙重差分的具體模型設(shè)定為：

式(14)中post02為虛擬變量，在2002年及之后的年份該變量取值為1，之前取值為0。Highexposure為處理組和對照組的虛擬變量。Han等(2012)發(fā)現(xiàn)，受影響較大地區(qū)的出口額與GDP之比或進(jìn)口額與GDP之比在中國加入WTO后變化更大?；谒麄兊难芯?，本文分別根據(jù)進(jìn)出口總額與 GDP之比、出口額與 GDP之比和進(jìn)口額與GDP之比的變化來定義處理組和對照組。若某地區(qū)進(jìn)出口總額與GDP之比在2001—2011年的變化與其在1989—2001年的變化之差大于樣本中所有地區(qū)這一差值的平均值，則認(rèn)為 WTO對該地區(qū)總貿(mào)易自由化程度影響較大。因此，該地區(qū)將歸為處理組，其對應(yīng)的Highexposure取值為1，否則為0。利用出口額與GDP之比和進(jìn)口額與GDP之比對地區(qū)的劃分依此類推。其他各變量的含義同式(11)。

對地區(qū)樣本進(jìn)行雙重差分的模型設(shè)定為：

式(15)中被解釋變量φ的含義同式(13)中一樣，為估計(jì)地區(qū)的非正規(guī)就業(yè)比重。其他各變量的含義與式(14)中相同。如果貿(mào)易自由化會對非正規(guī)就業(yè)產(chǎn)生影響，我們將觀察到落在處理組和對照組中的地區(qū)，個(gè)人從事非正規(guī)就業(yè)的概率或非正規(guī)就業(yè)比重在2002年前后的變化會有較為顯著的差異，即交互項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)3β和4β都應(yīng)該顯著異于零。

利用雙重差分方法對式(14)回歸的結(jié)果見表8的前三列。各列對應(yīng)的處理組和對照組地區(qū)分別根據(jù)進(jìn)出口額與GDP之比、出口額與 GDP之比以及進(jìn)口額與 GDP之比進(jìn)行確定，因而交互項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)分別衡量的是總體貿(mào)易自由化、出口貿(mào)易自由化和進(jìn)口貿(mào)易自由化的影響。各列的估計(jì)結(jié)果同樣表明貿(mào)易自由化顯著提高了個(gè)人從事非正規(guī)就業(yè)的概率。邊際效應(yīng)的結(jié)果也同樣顯示出，進(jìn)口自由化對非正規(guī)就業(yè)的影響大于出口自由化。這些都與之前的估計(jì)結(jié)果保持高度一致。利用地區(qū)層面樣本進(jìn)行雙重差分的估計(jì)結(jié)果報(bào)告在表8的后三列。同樣地，各交互項(xiàng)變量的估計(jì)系數(shù)顯著為正，且進(jìn)口自由化的影響依然較出口自由化的影響大。因此，本文的估計(jì)結(jié)果表現(xiàn)出較強(qiáng)的穩(wěn)健性。

表8 擬自然實(shí)驗(yàn)的估計(jì)結(jié)果

六、結(jié)論

就業(yè)是民生之本，是改善生活的基本前提和基本途徑，也是維持社會穩(wěn)定的重要保證，因而勞動(dòng)力市場狀況是社會各界所關(guān)心的問題。本文主要從貿(mào)易自由化的視角，解釋非正規(guī)就業(yè)所占比重變化的原因，為中國勞動(dòng)力市場上存在的較大規(guī)模非正規(guī)就業(yè)現(xiàn)象提供一定解釋。

理論上，本文根據(jù)有效工資的思想，構(gòu)建了一個(gè)簡單的模型，闡述貿(mào)易自由化對非正規(guī)就業(yè)比重的影響機(jī)制，并預(yù)測貿(mào)易自由化將提高非正規(guī)就業(yè)的比重。實(shí)證上，利用中國居民健康和營養(yǎng)調(diào)查(CHNS)的數(shù)據(jù)，本文從個(gè)人微觀和地區(qū)宏觀兩個(gè)層面對理論模型的預(yù)測進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)證分析的結(jié)果表明，貿(mào)易自由化確實(shí)提高了個(gè)人從事非正規(guī)就業(yè)的概率，也增加了地區(qū)非正規(guī)就業(yè)的比重。此外，與出口自由化相比，進(jìn)口自由化對非正規(guī)就業(yè)比重的影響更大。

很多研究表明，中國的非正規(guī)就業(yè)工人不僅在收入上遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于正規(guī)就業(yè)者(薛進(jìn)軍和高文書，2012)，而且在勞動(dòng)條件與所獲得的社會保障等方面也都較正規(guī)就業(yè)者低(吳要武和蔡昉 ，2006)。本研究引申的政策含義包括：第一，加大對從事國際貿(mào)易企業(yè)在落實(shí)勞動(dòng)法方面的監(jiān)督，以改善非正規(guī)就業(yè)工人的勞動(dòng)條件和福利水平。盡管由于數(shù)據(jù)限制，無法比較貿(mào)易和非貿(mào)易企業(yè)在雇傭非正規(guī)就業(yè)勞動(dòng)力方面的差異，但本文理論模型表明，對外貿(mào)易部門是中國非正規(guī)就業(yè)比重上升的重要原因之一。從對外貿(mào)易中頻頻遭受的綠色貿(mào)易壁壘等案例可以推測，中國從事對外貿(mào)易企業(yè)不嚴(yán)格執(zhí)行勞動(dòng)法的現(xiàn)象非常普遍。為此，需要采取相應(yīng)措施加大對從事國際貿(mào)易企業(yè)的監(jiān)督，保證其認(rèn)真貫徹執(zhí)行勞動(dòng)法，保障非正規(guī)就業(yè)工人的基本權(quán)益。第二，有效落實(shí)扶貧政策，提高貧困家庭的收入，實(shí)現(xiàn)社會階層流動(dòng)的良性循環(huán)。本文實(shí)證結(jié)果也發(fā)現(xiàn)，收入越低的家庭，其家庭成員從事非正規(guī)就業(yè)的概率越高，而非正規(guī)就業(yè)的工資又普遍較正規(guī)就業(yè)的低。如此惡性循環(huán)，使得低收入家庭難以擺脫貧困。若扶貧措施能有效落實(shí)，提高貧困家庭收入的同時(shí)，也有助于其家庭成員尋找正規(guī)就業(yè)崗位和提高收入，并依靠自身能力進(jìn)入中產(chǎn)階級。