外来劳动力挤占了本地居民的就业机会吗?

一、 引言与文献回顾 外来劳动力对城市本地居民就业会带来怎样的影响，由受教育水平、工作经历为主要构成的人力资本积累程度在劳动力个体职业机会获取和打破特定行业用人垄断中扮演什么样的角色，对于制定城市就业政策具有非常重要的现实意义。随着城镇化进程的加速，部分城市由于集聚了大量外来人口，就会出现本地居民就业机会减少和职业通道拥堵等问题，为缓解这些问题，部分城市如北京、上海、深圳纷纷出台限制“低端”劳动力进入政策，大量受教育程度较低的外来劳动力难以享受当地居民的工作权益和职业福利，最终选择退出城市劳动力市场；同时，为响应解除劳动力供给抑制以及提升经济运行效率的需要，上述城市花费巨额财政成本引入部分行业、领域的“高端”人才。那么，针对人力资本禀赋不同的异质劳动力，各城市出台的引入或限制政策是否有利于在整体层面提升城市的包容性和竞争力，已成为新形势下劳动力供给改革需要考虑的重要问题。 外来劳动力是否挤占了本地劳动力的就业机会，在实证经济学中有着广泛的讨论。从已有文献来看，城市劳动力市场对外来劳动者的包容性可以归纳为以下两个方面： 一种观点认为城市就业市场内部，外来劳动力将挤占本地劳动力就业机会，两者主要呈现出互为替代的关系。Borjas(2003)等学者认为外来劳动力的流入将会对本地劳动力就业产生挤出效应，其理由是技能水平和收入水平较低的本地居民在就业机会的竞争中并不占优。国内学者也得出类似结论(杨云彦，2001；何雄，2000)，他们对部分城市劳动力市场的调查研究发现，外来劳动力与城市本地劳动力主要呈现为竞争关系，这种竞争关系在低技能群体中尤为明显；本地劳动力与外来劳动力在不同时期逐步由互补阶段演化为不完全替代阶段，而随着外来劳动力整体技能水平的提高，本地劳动力将面临直接竞争。另一种观点认为外来劳动力的迁入对城市本地劳动力市场的影响是中性的，即外来劳动力对城市本地劳动力就业的替代效应并不显著(Card，2000；黄宁阳与汪晓银，2009；刘学军与赵耀辉，2009)。可见，前期的研究主要集中于外来劳动力与本地居民在就业市场中是否存在替代关系，缺乏基于受教育水平和所属行业等因素细分的组群分析。 进一步，部分学者在城市规模、区域隔离等宏观层面对外来劳动力对城市就业市场的影响作了更细致的论证(张兴华，2005；陆铭，2012)，也有学者从行业隔离和职位分布等角度研究了外来劳动力对城市本地劳动力的替代弹性，但并未得出一致的结论(黄瑞芹，2007；黄春燕，2011)。 可见，由于数据的可获得性和未对劳动力组群细分等原因，外来劳动力是否对城市本地劳动力形成替代影响并未有定论。此外，改革开放30多年，特别是部分城市居住证制度颁布实施以来，越来越多早期迁入城市的外来人口已经取得准市民身份，当期进入的外来劳动力对早期迁入的外来劳动力会不会产生更迭效应，鲜有文献涉及此类问题。基于此，本文将主要回答以下问题：(1)随着经济社会的发展，城市劳动力市场呈现出哪些特征？如外来劳动力与本地劳动力分行业的规模及构成如何？(2)不同受教育组中，外来劳动力是否挤占了本地劳动力的就业机会？(3)不同行业背景下，外来劳动力对本地劳动力的替代效应是否发生了变化？(4)不同时期进入城市的外来劳动力之间是否同样存在上述关系。 本文的实证结果表明：低学历组的外来劳动力几乎不会对本地劳动力的就业率产生挤出效应，外来劳动力所占比重每上升10%，仅降低本地劳动力就业率的0.04%，但在高学历组挤出效应明显，挤出效应约为1.99%。为验证这些结论，本文选取了四个进入门槛不一的行业，结果显示：低学历劳动力聚集的建筑业和生活服务业等低门槛行业，外来劳动力所占比例每上升10%，仅会引致本地劳动力的就业率降低0.16%和0.24%，就业竞争主要发生在高学历劳动力聚集的生产和市场服务业以及公共服务业。同样的实证结果发生在外来劳动力对取得“准市民”身份的先期外来劳动力的就业率上，即外来劳动力对本地劳动力产生的影响要在组群细分的基础上讨论才会有效。 本文的主要贡献在于：第一，用最新的微观调查数据讨论了人口迁移对城市本地劳动力市场的就业影响。现有文献大多从二元经济所带来的劳动力市场分割等宏观角度讨论城市就业市场对外来劳动力的包容度问题，很少有文献从劳动力组群的角度讨论外来劳动力与本地劳动力就业的替代关系问题。最新的微观调查数据允许我们将劳动力从城市、受教育水平、工作经历和所属行业等维度进行细分，为讨论不同组群外来劳动力对本地劳动力的就业影响提供了相应的微观基础。结果表明：外来劳动力占所在劳动组比例每上升10%，会降低本地劳动力就业率的0.56%，而仅降低低学历组本地劳动力就业率的0.15%。第二，我们引入外来人口的社会网络因素作为外来劳动力占本地劳动力比例的工具变量，以此来解决由遗漏变量及反向因果产生的内生性问题。通过估计结果的比较，我们发现变量的内生性问题会使外来劳动力对本地劳动力的就业率产生向上的偏误，引入工具变量后外来劳动力所占劳动组比例每上升10%，仅会降低本地劳动力就业率的0.07%，低学历本地劳动力的就业率几乎不受外来劳动力的影响。第三，本文首次分析了当期外来劳动力对获得“准市民”身份的先期外来劳动力就业的影响。我们发现，新进外来劳动力在对应组群中的比例每增加10%，先期外来劳动力的就业率就下降约0.16%，为本地劳动力对应值的2.35倍，外来劳动力之间的更迭现象更为明显。由于数据的不连续性和调查口径的非统一性，截至目前，国内尚缺乏成体系的面板数据，但也为进一步讨论外来人口对城市劳动力市场的影响留下了可持续研究的空间。 二、 理论分析框架及计量模型设定 虽然中国由于长期的二元经济结构和劳动力市场的城乡分割，劳动力的流动特征与转移规模明显不同于西方国家，但是Card与Borjas等人的理论模型与实证分析框架仍然可为本研究提供值得借鉴的方法。 (一) 理论分析框架 分析不同技能组的劳动力供给对城市劳动力市场的影响，Card(2001)假设每个城市c的产出Yc为： ${{Y}_{c}}=F\left( {{K}_{c}},{{L}_{c}} \right)$ (1) 其中：Kc为资本要素，Lc为CES生产函数中劳动力要素集，Lc由具有不同技能(教育)水平的劳动组Njc构成(j=1,2,…,J)。并定义Lc=$\left[ {{\sum\limits_{j}{\left( {{e}_{jc}}{{N}_{jc}} \right)}}^{\left( \sigma -1 \right)/\sigma }} \right]{{}^{^{\sigma /(\sigma -1)}}}$，Njc衡量的是城市c中技能组j所包含的劳动力数量。变量ejc代表了城市c中技能组j所带来的生产率冲击，参数σ则代表了不同技能组之间的替代弹性。wjc表示城市c中技能组j的工资率，qc为城市c的产出商品价格，从而由各技能组的边际产出等于其真实工资可以得出： $\ln {{N}_{jc}}={{\theta }_{c}}+\left( \sigma -1 \right)\ln {{e}_{jc}}-\sigma \ln {{w}_{jc}}$ (2) 其中：θc=σlog[qcFLKc,LcLc1/σ]为城市c中影响所有技能组劳动力的其他因素集合。 设Pjc为组群j中的个体数量，劳动供给函数为对数线性方程，则有：ln(Njc/Pjc)=εlnwjc，其中ε>0。由式(2)可得城市c中技能组j的就业率为： $\ln \left( {{N}_{jc}}/{{P}_{jc}} \right)=\left[ \varepsilon /\varepsilon +\sigma \right]\left\{ \left( {{\theta }_{c}}-\ln {{P}_{c}} \right)+\left( \sigma -1 \right)\ln {{e}_{jc}}-\ln \left( {{P}_{jc}}/{{P}_{c}} \right) \right\}$ (3) 其中：Pc为城市c的总就业人口。由式(3)可知城市的就业率主要取决于三方面的因素：劳动力结构因素θc、城市-技能生产率因素ejc和各技能组中相对人口因素Pjc/Pc。CES生产函数形式意味着每个技能组的相对工资仅取决于该组群所占人口比例及其生产率因素。 进一步假设生产率因素可以分解为：lnejc=ej+ec+e′jc，其中ej为技能组j的平均效率，ec为城市c的平均效率，e′jc代表了城市-技能组交叉效率。设fjc=Pjc/Pc，代表技能组j的劳动人口占城市c总人口的比重。则式(3)可以改写为： $\ln \left( {{N}_{jc}}/{{P}_{jc}} \right)={{v}_{j}}+{{v}_{c}}+{{d}_{1}}\ln {{f}_{jc}}+{{v}_{jc}}$ (4) 估计系数d1为替代弹性系数，d1=－ε/ε+σ。vj，vc为技能-城市固定效应，vjc为不可观测的误差项，通常与样本误差、模型设定等其他因素有关。 将城市劳动力进一步分解，具有技能j的劳动力由外来劳动力Mjc与本地劳动力Ljc组成，即Pjc=Mjc+Ljc。设城市c中技能水平为j的本地劳动力的就业率Ejc/Ljc与就业率Njc/Pjc呈正相关关系： $\ln \left( \frac{{{E}_{jc}}}{{{L}_{jc}}} \right)=a\ln \left( \frac{{{N}_{jc}}}{{{P}_{jc}}} \right)$ (5) 其中a>0。同时，将Pjc=Mjc+Ljc代入fjc=Pjc/Pc有： ${{f}_{jc}}=\frac{{{P}_{jc}}}{{{P}_{c}}}=\frac{{{M}_{jc}}+{{L}_{jc}}}{{{P}_{jc}}}=\left( 1+\frac{{{M}_{jc}}}{{{L}_{jc}}} \right)\frac{{{L}_{jc}}}{{{L}_{c}}}\frac{{{L}_{c}}}{{{P}_{c}}}$ (6) 于是，由式(5)与式(6)可得： $\ln \left( {{E}_{jc}}/{{L}_{jc}} \right)=a\left[ {{v}_{j}}+{{v}_{c}}+{{d}_{1}}\ln \left( 1+\frac{{{M}_{jc}}}{{{L}_{jc}}} \right)+{{d}_{1}}\ln \left( \frac{{{L}_{jc}}}{{{L}_{c}}} \right)+{{d}_{1}}\ln \left( \frac{{{L}_{c}}}{{{P}_{c}}} \right)+{{v}_{jc}} \right]$ (7) 式(7)为本文实证模型设定的依据。其中：Ejc为技能组j中本地劳动力的就业人数，Mjc/Ljc为城市c技能水平为j的外来劳动力Mjc与本地劳动力Ljc的比率，Ljc/Lc为技能水平为j的本地劳动力所占比重，Lc/Pc为本地就业劳动力占总就业人口比重，vj为技术因素，vc为城市因素，vjc为技术-城市以外的影响因素。可以看到，在技能组j中，本地劳动力所占比率Ljc/Lc与本地人口占总人口比重Lc/Pc呈正相关关系。因此，可以将式(7)中ln(Lc/Pc)项省略。 (二) 计量模型设定 基于以上理论分析，城市本地居民就业受所在城市劳动力整体特征、劳动生产率、本地(外来)劳动力技能水平和外来劳动力占当地总劳动力比例等因素的影响，本文在引入潜在工作经历变量基础上，将计量模型设定为： $\begin{align} & \ln \left( {{E}_{jec}}/{{L}_{jec}} \right)={{\theta }_{0}}+{{\theta }_{1}}Mal{{e}_{jec}}+{{\theta }_{2}}Ag{{e}_{jec}} \\ & +{{\theta }_{3}}\ln \left( {{M}_{jec}}/{{L}_{jec}} \right)+{{\theta }_{4}}\ln \left( {{L}_{jec}}/{{L}_{c}} \right)+\varepsilon \\ \end{align}$ (8) 其中：θ0为式(7)中vj+vc所代表的技能-城市固定效应，Malejec为城市c中受教育组j、工作经历组e的本地劳动力男性比例，Agejec为各技能-经历组本地劳动力平均年龄。Ejec/Ljec为本地劳动力就业率，Mjec/Ljec为外来劳动力与本地劳动力之比，Ljec/Lc为各劳动组本地劳动力占城市c总劳动力比重，ε为残差项，代表式(7)中的vjc。 此外，为考察不同时期流入的外来劳动力之间的就业挤占效应，在式(8)的基础上，将技能组j、工作经历组e的前期流入外来劳动力的就业率设为Ejecm/Ljecm，后期流入外来劳动力与前期外来劳动力之比为Mjecm/Ljecm，Ljecm/Lcm为各劳动组前期流入外来劳动力占城市c总外来劳动力比重，分别对应式(8)中的Ejec/Ljec、Mjec/Ljec和Ljec/Lc项。 三、 变量测算及数据说明 (一) 数据来源 数据来自2013年全国流动人口动态监测数据库中有关居民生活和社会融合的抽样调查数据。该数据库以31个省(自治区、直辖市)和新疆生产建设兵团2012年全员流动人口年报数据为基本抽样框，调查的总样本量约为19.6万个家庭，涉及流动人口约45万人。本文使用该数据库中关于社会融合的调查样本，调查城市为上海市松江区、江苏省苏州市和无锡市、湖北省武汉市、湖南省长沙市、福建省泉州市、陕西省西安市和咸阳市共8市69个区(县)，样本点分布在东、中、西部地区，具有比较好的覆盖性与代表性。每个市抽取2 000名流动人口，1 000名当地户籍人口，其中咸阳市抽取1 000名流动人口，600名当地户籍人口。调查的总样本中外来人口(流动人口)15 000人，本地人口(户籍人口)7 600人，删除无效样本后的外来人口样本量为14 714，本地人口样本量为5 744。 (二) 相关概念的界定及样本描述 1.城市外来劳动力规模及构成。按照监测数据的定义，城市外来劳动力是指在流入地居住1个月以上、非本区(县、市)户口的15-59周岁流动人口。本地劳动力指15-59周岁城市当地户籍人口。 调查数据显示(见表 1)：对于外来劳动力而言，第一，外出劳动力主要来自农村，全部外来劳动力中农业户口占88.39%，非农业户口占11.61%。分调查城市来看，农业户口的比例最高为泉州市，达到94.12%；最低的为上海市，为79.54%。第二，外来劳动力流动主要以省际流动和市际流动为主，全部样本中省际流动占比达53.1%，市际流动占比为35.58%，两者合计为88.68%，县(区)流动只占11.32%。分调查城市所处区域来看，东部外来劳动力以跨省流动为主，中、西部以省内流动为主。上海市的外来劳动力几乎都是省际流动，苏州市和无锡市的省际流动约占70%；中部地区(长沙市、武汉市)的外来劳动力主要来自省内流动，分别为92.67%和76.59%；西部地区城市(西安市、咸阳市)省内流动比例分别为59.49%与63.02%。 2.外来劳动力与本地劳动力特征。总体来看，外来劳动力与本地劳动力的差异主要有四个方面：第一，年龄上，外来劳动力平均年龄低于本地，且农业户口的外来劳动力平均年龄略低于非农业户口。本地劳动力为38岁，外来劳动力为33岁，农业户口的外来劳动力平均年龄为32.49，约低于非农业户口0.4岁。第二，性别上，外来劳动力和本地劳动力都以男性为主，约占劳动力总数的58%，但农业户口外来劳动力男性比例约低于非农户2%。第三，受教育程度上，农业户口外来劳动力的受教育构成最低，初中及以下学历的劳动力占68.81%，大学及以上学历仅为6.46%，平均受教育年限只有9.51年，处在初中阶段；非农业户口外来劳动力受教育构成最高，大学及以上学历占44.53%，初中及以下学历只占23.23%，平均受教育年限为12.85年，处在高中阶段；本地劳动力受教育构成介于二者之间，平均受教育年限为12.42年。第四，劳动力市场特征方面，外来劳动力的周平均工作时间长于本地劳动力的周平均工作时间，其中农业户口外来劳动力周工作时间近61小时，非农业外来劳动力约为53小时，城市本地劳动力为约48小时，农业户口外来劳动力每周工作时间比本地劳动力长27.17%。见表 2所示。 3.分行业外来劳动力与本地劳动力特征。第一，外来劳动力就业主要为体力型和低端服务型。农业外来劳动力、非农业外来劳动力和本地劳动力，在制造业的就业者比例分别为39.28%、32.9%和21.80%，在批发零售业、社会服务业和住宿餐饮业等的就业者比例分别为39.71%、36.40%和31.11%。几类行业合计，约8成的农业外来劳动力在制造业和低端服务行业就业，城市本地仅为5成略多。第二，本地劳动力在垄断性行业和管理部门具有显著优势。如电煤水生产供应业，农业外来劳动力、非农业外来劳动力和本地劳动力分别占各自就业总数的0.55%、0.88%和1.15%，党政机关和社会团体部门的各劳动占比分别为0.19%、0.41%和7.78%。第三，外来非农业劳动力在科技服务和高端服务行业占明显优势。如科学和技术服务业，农业外来劳动力、非农业外来劳动力和本地劳动力分别占各自就业总数的0.85%、4.43%和2.99%；金融、保险和房地产业的各劳动力占比分别为0.78%、3.16%和2.99%。见表 3所示。 从平均工作时间长度来看，非农业户口外来劳动力与城市本地劳动力已经非常接近。这种现象说明我国城市劳动力市场已经出现明显的分化，平均受教育程度较高的非农业户口外来劳动力较好地融入了城市劳动力市场，并获取与人力资本相对应的劳动报酬，而平均受教育程度较低的农业户口外来劳动力则并未享受到城市就业包容性改善带来的福利，持续承受着工作时间长和劳动报酬低的歧视性就业环境。 (三) 主要变量说明 根据模型设定和样本的特殊性，需要对变量进行说明： 相对就业率：用实际劳动时间占总劳动时间比例表示。 首先将外来劳动力与本地劳动力按所属区(县)、受教育水平和潜在工作经历分为不同劳动组，计算各劳动组中本地就业劳动力、本地劳动力和外来劳动力的周平均工作时间，得出各劳动组本地劳动力相对就业率、外来劳动力与本地劳动力的劳动时间之比(Ejec/Ljec和Mjec/Ljec)。总劳动时间Lc由各劳动组平均工作时间与所在区(县)本地和外来人口占总人口之比加权所得。① ①本地劳动力占总劳动力比重由2010年《全国人口普查分县资料》得出。 2.人口特征：劳动力市场有可能出现性别歧视和年龄歧视问题，将本地劳动力的性别比(男性为1，女性为0)、年龄作为解释变量加入模型。 3.工具变量：从式(7)可以看到，由于存在与Mjc相关的遗漏变量，OLS估计的结果存在内生性问题，为了消除内生性给模型带来的估计偏误，引入外来人口的社会网络因素作为Mjec/Ljec的工具变量，外来人口通常倾向于迁往与自身社会网络较密集的地区。社会网络变量由调查中通过熟人、亲戚和朋友找到工作的外来劳动力比例来衡量。 (四) 主要变量的描述性统计 外来劳动力与本地劳动力的平均年龄约为34岁，男性占总劳动力的57.4%，平均受教育年限约为10年，每周工作时间分布在35-84小时，潜在工作经历最小值为0，最大值为43。外来人口中，农业户口占88.4%，非农业户口占32%。外来劳动力流入时间平均为4.4年，最长时间为36年。见表 4所示。 四、 计量检验及分析结果 (一) 外来劳动力对城市本地劳动力的就业影响 按受教育程度将被调查劳动力分为三组：第一组为低技能组，包括受教育水平为初中及以下本地劳动力和外来劳动力；第二组为中技能组，劳动力的受教育水平为高中(含中专)；第三组为高技能组，劳动力的受教育水平为大学及以上学历。见表 5所示。 1.随着教育程度的上升，外来劳动力对本地劳动力就业率的影响加大。OLS估计结果表明，在不同教育组中外来劳动力所占比率对本地劳动力就业的影响均为负值，介于-0.551至-0.0 15之间。第一，从全部样本看，在同一劳动力组群中，外来劳动力所占比例每上升10%，本地劳动力的就业率就降低约0.56%。第二，从不同教育组看，外来劳动力每上升10%，会降低低学历组的本地劳动力就业率0.15%，降低中学历组的本地劳动力就业率1.13%，降低高学历组的本地劳动力就业率5.51%。由于内生性问题，在使用OLS估计的结果中，本地劳动力的教育结构变量多不显著，可能高估了外来劳动力在不同教育组中对本地劳动力就业的影响，因此使用2SLS估计方法。 2.由于存在遗漏变量及反向因果问题，OLS的回归结果可能带有内生性偏误，与OLS估计结果相比，2SLS方法估计得出的外来劳动力的迁入对本地劳动力就业率的影响均有不同程度的降低。第一，从总体来看，外来劳动力占所在劳动组比例每上升10%，就会降低本地劳动力的就业率0.068%。根据中国2010年人口普查分县资料，8个城市中外来人口比重最大的为苏州市，外来人口占总人口的比重为39%，由此可以得出，如果外来人口全部退出当地劳动力市场，苏州市当地劳动力的就业率也仅仅将上升0.26%。对外来劳动力较少的中西部地区的城市劳动力市场，影响会更小。2010年8个城市外来人口占本地人口的平均比重为15%，则外来劳动力对本地劳动力就业率的平均影响为0.1%。第二，对低学历组的劳动力而言，外来劳动力比例每增加10%，本地就业率下降比例仅为0.037%；对高学历组而言，外来劳动力所占比例每上升10%，本地劳动力的就业率将降低约1.99%。 外来劳动力的流入对受教育程度较低的城市本地劳动力就业几乎没有影响，而对受教育程度较高的本地劳动力就业则有较大冲击。本文认为主要原因如下：首先，即使在低学历组，由于地区经济社会发展程度不同，本地劳动力与外地劳动力在家庭资产和人力资本以外的社会资本方面仍存在较大的差异，而且这种差异性最终演化为行业隔离，本地劳动力主动放弃部分行业的就业机会，外来劳动力与本地劳动力在不同部门就业，最终表现为不完全替代关系。监测数据表明，低学历的本地劳动力在获取公职部门、家政保洁和商业服务等相对安全及稳定的职位具有明显优势，而外来劳动力则主要分布于个体经商、餐饮零售和工厂生产等市场化程度更高的行业，这一现象在高中及以下教育组更为明显。其次，由于经济结构的转型升级，市场对掌握高技能的劳动力的需求逐步增大，由家庭财富和社会资本所形成的就业壁垒在高学历组群中被弱化，外来劳动力与本地劳动力呈现出充分竞争关系，职业分布出现显著变化。从上文的行业分布可以看出，具有大学学历的外来劳动力在专业技术和高端服务业，如房地产、金融等行业所占比重上升。综上所述，低教育组之间的职业隔离现象未有缓解，而且还通过不同表现方式呈加剧态势，不利于经济效率和社会效益的提升；高教育组由于市场对人才需求的上升，外来劳动力能得到充分竞争的就业机会，有利于降低劳动力资源的供给成本，提升配置效率。 (张兴华，2005；陆铭，2012)尝试将工作经历作为劳动力组群的划分依据，并得出了与前期文献类似的结论，为进一步论证结论的稳定性，我们将依据劳动力所在具体行业继续展开讨论 (二) 分行业外来劳动力对城市本地劳动力就业的影响 参照国家统计局的行业划分标准，把总体样本分为四组：制造建筑业、生活服务业、生产和市场服务业以及公共服务业，①用以衡量外来劳动力对城市本地劳动力市场中不同行业的影响。 ①由于本文研究的是外来劳动力对城市劳动力市场的影响，故将调查数据中职业为“农林牧渔”的样本去掉，同时为了提高估计结果的精确性，舍弃职业为“其他”的样本。制造建筑业包括制造业、采掘业和建筑业；生活服务业包括住宿餐饮业、批发零售业和电煤水生产供应业；生产和市场服务业包括金融、保险、房地产业、交通运输仓储通信业、科研和技术服务业；公共服务业包括社会服务业、卫生体育和社会福利业、教育文化及广播电影电视业、党政机关和社会团体。 通过实证结果可以验证前述分析结论，即异质外来劳动力对本地劳动力在不同部门的就业机会产生差异化影响。第一，进入门槛较低的部门，外来劳动力所占比重每上升10%，仅会引致建筑业本地劳动力所占比例降低0.16%、生活服务业降低0.24%、生产和市场服务业降低0.91%、公共服务业降低0.79%。如上文所述，即使在低学历劳动力占主导的组群，行业隔离现象并未缓解，而是有固化趋势；外来劳动力在进入门槛低的行业对本地劳动力所造成的冲击减弱，并不能完全用城市规模效应所带动的就业岗位增加来解释，很大原因在于进入门槛低的行业对本地低学历劳动力的吸引力下降，外来劳动力以此获得就业空间。第二，结果表明外来劳动力在金融、科研和科教文卫等公共服务部门对本地劳动力的就业机会产生较大冲击。原因在于这些部门对高素质人力资本的需求不断增长，而本地劳动力则在家庭财富和社会资源等方面的优势弱化。总而言之，在技能要求较高的就业部门，掌握技能程度较高将为外来劳动力带来更多机会。见表 6所示。 (三) 后期进入外来劳动力对前期外来劳动力就业的影响 上文在行业维度验证了异质外来劳动力给城市本地劳动力的就业带来的冲击，那么伴随着城市化进程的发展，相当一部分早期进城务工人员最终选择在城市定居，成为“准市民”，后进入的外来劳动力对“准市民”的就业又会带来了怎样的影响呢？为此，我们将验证上文结论在时间维度上是否同样成立。 按进入城市时间将外来劳动力分为两组：一组为进入时间5年及以上，一组为进入时间不到5年。计量结果表明，与本地劳动力相比，新进入劳动力对前期进入的外来劳动力的就业影响显著增强。第一，总体来看，新进入外来劳动力在对应组群中的比例每增加10%，前期外来劳动力的就业率就下降约0.16%，为本地劳动力对应值的2.35倍；第二，低教育组中，新进入外来劳动力所占组群比例每上升10%，就降低前期外来劳动力就业率的0.21%，为本地劳动力对应值的5.6倍；第三，高教育组中，新进入外来劳动力对前期外来劳动力的就业产生较大冲击，可以看到新进入外来劳动力每增加10%，将引致前期高学历外来劳动力的就业率下降约2.7%，高于对应教育组本地劳动力就业率影响的2%。可见，即使在外来劳动力内部，依进入城市劳动力市场时间的不同，更迭现象也明显。见表 7所示。 基于以上分析，低教育组外来劳动力与本地劳动力之间已经形成了天然的职业屏障，高教育组中外来劳动力的就业环境得到较大改善，这种现象同样出现在不同时期进入城市劳动力市场中的外来劳动力中，究其原因，长期的城乡二元体制和城市极发展理念，造成城乡间和各区域间的发展差距不仅局限在经济增长方面，而且在教育基础设施和教育资源配置等方面的差距也持续拉大。其结果是城市本地劳动力在劳动技能培养和整体受教育程度两个方面提高较快，职业选择范围也更为广泛。表现为更多城市的本地劳动力聚集在政府公职部门或进入门槛比较高的行业；而外来劳动力特别是低教育外来劳动力，职业的可选性较少，多分布于低端服务业。本地劳动力在人力资本和社会资本方面的优势，筑成行业间的隔离带，因此低教育外来劳动力的大量进入并不会对本地劳动力的就业造成太大影响。然而，在部分需要高技能劳动力的行业，如金融保险业和科学技术业等劳动部门，高学历外来劳动力有效地解决了城市劳动力市场供给不足的问题，同时加大本地高学历劳动力工作的搜寻难度。此外，教育产业化在提升劳动力整体素质的同时，也提高了劳动力的专业同质化程度，部分行业和职位的竞争程度加剧，高学历组的就业替代弹性上升。 五、 结论及政策含义 本文利用流动人口动态监测调查数据，考察了异质外来劳动力对城市本地劳动力就业的影响，主要结论有：(1)外来劳动力的流入会对本地劳动力的就业率造成负向冲击，但影响十分有限。(2)高学历的本地劳动力更容易被具有同等学历的外来劳动力“挤占”就业机会。由此可见，高学历的外来劳动力与低学历的外来劳动力相比，由于掌握了更高的劳动技能，因此能更积极地参与当地就业市场的竞争，这与多数研究结果不同。(3)从劳动力所属行业来看，外来劳动力对人力资本和进入门槛较低的行业的本地劳动力就业几乎没有影响，而对人力资本和进入门槛都高的行业的本地劳动力就业的影响较大，受教育水平高低逐步成为搜寻工作的主要影响因素。(4)与本地劳动力的就业率相比，新进入的外来劳动力对前期进入的“准市民”就业率的影响会更大，这种影响同样会随着受教育程度的提高而递增。 上述结论具有明确的政策含义：(1)外来劳动力对本地劳动力就业的挤出效应不明显，“限外”没有任何理由。由于大量劳动密集型产业的存在和我国技术进步主要偏向非技能型的事实，低技能外来劳动力在城市劳动力市场同样有自身发展和提升的空间。(2)低技能外来劳动力的非替代性并非充分竞争的结果，而是其自身竞争能力不足所致，提高劳动力整体受教育水平需要引起足够重视。受教育年限不足，导致外来劳动力行业选择范围有限，职业上升空间不足。(3)高技能“准市民”的就业竞争压力更大，间接降低教育回报率的现实，需要从多方面着手予以特别重视。总之，要从教育环节和工作搜寻环节入手，加强劳动力供给侧改革，提供公开公平的就业竞争平台，提升城市整体效率。 具体来看，要增加城市就业市场的包容性，降低劳动力要素供给成本，提升经济运行效率，需要从以下几方面着手：一是建立健全统一的薪酬福利体系，消除劳动力的地域歧视。推动外来务工人员薪酬体系改革，完善外来劳动力社会保障体系，将外来务工人员纳入城镇住房和社会保障体系，同时进一步消除医疗保险、养老保险、住房公积金等保障与福利的异地使用障碍。二是建立公开公正的城市劳动就业平台，实现外来人员信息与就业市场的高度匹配。帮助外来务工人员及时获取岗位信息，保障就业竞争岗位公开公平的同时，构建就业信息发布和自动匹配平台，消除劳动力供给与需求之间的信息不对称现象，降低人为的就业隔离。三是提高劳动力教育投入，充分挖掘低技能劳动力的人力资本。充分利用互联网技术构建在线培训和再教育平台，帮助低技能外来劳动力通过主动学习和培训以适应劳动力市场的需要；增加务工人员子女接受教育的机会，解除户籍捆绑，避免低技能的隔代传递。