邱 峰，莊天慧*，陳光燕

（1.四川農(nóng)業(yè)大學西南減貧與發(fā)展研究中心，成都 611130；2.四川農(nóng)業(yè)大學四川省農(nóng)村發(fā)展研究中心，成都 611130）

城市規(guī)模擴張會產(chǎn)生“擁擠效應”，如環(huán)境污染、交通擁堵和高房價等。相比“擁擠效應”，城市規(guī)模擴張的規(guī)模經(jīng)濟效應不容忽視。規(guī)模經(jīng)濟主要體現(xiàn)為3大效應——分享效應、匹配效應以及學習效應[1]。從勞動人口角度上講，分享效應主要是指人口聚集后固定投入的基數(shù)增大，個體平均分攤成本降低；匹配效應來源于厚勞動力市場理論，主要是指大城市求職者容易找到與自身技能匹配的崗位；學習效應主要表現(xiàn)為“干中學”和同伴效應，勞動者生活在大城市里，能夠在人力資本自我積累與外部性的影響下實現(xiàn)自我提高。城市規(guī)模擴張的“擁擠效應”與規(guī)模經(jīng)濟效應，很大程度上決定著人們在城市中的生活狀況。與城市原住居民相比，城市人口中的特殊群體——流動人口往往在社會生活中處于劣勢地位，其生活狀況是否會受到城市規(guī)模的影響值得關(guān)注。

人口流動是勞動力在區(qū)域間實現(xiàn)優(yōu)化配置的過程。長期以來，由于受到特殊戶籍制度的影響，大規(guī)模流動人口在我國鄉(xiāng)城之間、城與城之間輾轉(zhuǎn)形成不同于城市、鄉(xiāng)村原住居民的第三類群體。國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，截至2019年我國流動人口規(guī)模達2.41億，也即是說全國每6個人中就有1人是流動人口。流動人口是城市人口的重要組成部分，流動人口的涌入是城市規(guī)模持續(xù)擴張的重要原因。不僅如此，城市制造業(yè)、服務業(yè)發(fā)展很大程度上依賴流動人口帶來的人口紅利。流動人口為城市經(jīng)濟社會發(fā)展做出了巨大貢獻，那么流動人口是否能夠平等享受社會經(jīng)濟發(fā)展的成果？

若流動人口不能夠平等享受社會經(jīng)濟發(fā)展成果，那么他們極有可能會陷入相對貧困之中。隨著2020年絕對貧困在全國范圍內(nèi)消除，我國扶貧工作將實現(xiàn)由解決絕對貧困向解決相對貧困轉(zhuǎn)變、由重點解決農(nóng)村貧困向城鄉(xiāng)減貧融合推進轉(zhuǎn)變[2]。在此背景下，以流動人口為主體的流動性貧困問題不容忽視：流動人口不斷提高勞動強度、頻度以換取較高收入，但相當部分鄉(xiāng)城流動人口由于在社會保障方面欠缺，極易暴露于社會風險中；即使是城城流動人口，也容易受到“外來人”標簽影響，生活質(zhì)量并不高于本地城市居民。某種程度而言，流動人口并非一定能平等享受社會經(jīng)濟發(fā)展的成果，他們極有可能在流動中陷入一種不確定性的尷尬境地，產(chǎn)生較為明顯的相對剝奪感。事實上，已經(jīng)有學者表達對流動人口相對貧困問題的擔憂。朱曉和秦敏[3]指出，從相對貧困角度出發(fā)，仍然存在相當大比例的流動人口面臨諸多困難，他們大多處于社會底層，難以融入城市生活。楊帆等[4]指出，將流動人口納入城鄉(xiāng)融合常規(guī)治理相對貧困體系之中，才能適應新形勢下減貧發(fā)展需要。

然而值得注意的是，統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，作為國內(nèi)頗具代表性的大城市，1978—2019年北京市常住外來人口從21萬增加到745.6萬，上海市常住外來人口從6萬增加到960.2萬。廣州市常住外來人口近十年增幅超過100萬人，深圳市更是常年匯聚全國各地流動人口，民間笑稱“來了就是深圳人”。對此，蹤家峰等[5]指出，奔向大城市已經(jīng)成為我國城市化的生動寫照。此種流向選擇也反映出流動人口在不同規(guī)模城市之間“用腳投票”的結(jié)果?？偠灾?，流動人口極有可能在流動中陷入相對貧困，生活狀況并不樂觀，在流動人口頗具傾向性的流向選擇背景下，城市規(guī)模會對流動人口相對貧困狀況產(chǎn)生何種影響？其中作用機制又是什么？本文將通過一系列實證研究嘗試對以上問題做出回答。

本文使用CLDS 2016數(shù)據(jù)，從主觀角度出發(fā)，研究城市規(guī)模對流動人口主觀相對貧困的影響。實證研究發(fā)現(xiàn)，城市規(guī)模越大，流動人口越不易陷入主觀相對貧困。上述結(jié)論的作用機制在于城市規(guī)模擴大能夠降低失業(yè)效應和提高收入效應，即在規(guī)模越大的城市中，流動人口的失業(yè)可能性越小，工作收入滿意度越高，一定程度上體現(xiàn)了城市規(guī)模經(jīng)濟的匹配效應。

1 文獻回顧與研究假說

已有研究認為，個體因素、家庭因素以及流入地區(qū)因素會對流動人口相對貧困狀況產(chǎn)生不同程度的影響[3]。盡管鮮有文獻直接分析城市規(guī)模與流動人口主觀相對貧困之間的關(guān)系，但已經(jīng)有許多文獻對二者的關(guān)系展開了間接性分析。通過對已有文獻的梳理，本文認為城市規(guī)模對流動人口主觀相對貧困的影響主要通過以下3種方式體現(xiàn)出來。

首先是工資溢價的非必然性。不少學者就城市規(guī)模與工資收入之間的關(guān)系展開研究。其中一些學者發(fā)現(xiàn)，城市規(guī)模擴大并非一定能夠提高流動人口的工資收入。寧光杰[6]研究發(fā)現(xiàn)，控制住勞動者學歷、培訓等可觀測的特征之后，流動人口在大城市獲得的工資薪水并不高。倘若進一步控制不可觀測特征，流動人口進入大城市工作反而會遭遇收入劣勢。因此，流動人口進入大城市卻并不一定能帶來收入的顯著提高，在大城市較高的生活成本壓力下，極有可能陷入主觀相對貧困。其次是工資溢價的“馬太效應”，即城市規(guī)模帶來的工資溢價可能更加偏愛高質(zhì)勞動者，加劇勞動力收入不平等程度。蹤家峰等[7]研究中國城市的工資溢價發(fā)現(xiàn)，大城市對低技能勞動力的偏好需要足夠的時間累計才能體現(xiàn)，短期內(nèi)，城市規(guī)模更能為高技能勞動者帶去工資溢價；彭俊超等[8]進一步研究發(fā)現(xiàn)，城市規(guī)模是技能勞動力與非技能勞動力之間工資差距擴大的重要因素。在“窮愈窮、富愈富”的馬太效應作用下，一部分在人力資本、社會網(wǎng)絡等方面處于劣勢地位的流動人口可能因此陷入主觀相對貧困。有鑒于此，本文提出如下假說：

假說1：城市規(guī)模越大，流動人口越容易陷入主觀相對貧困。

最后是城市規(guī)模的匹配效應。即大城市中求職者更容易找到與自身技能相匹配的崗位。比如，王小魯[9]對我國城市化與城市規(guī)模的研究表明，居民更能感受到城市規(guī)模擴大所帶來的正外部效應，如較容易找到工作、較高的投資回報等。朱志勝[10]研究指出，流動人口從城市規(guī)模效應中的獲益并非僅限于就業(yè)概率和真實工資水平的提高，在大城市就業(yè)的流動人口還更有可能獲得更加接近規(guī)范的有酬勞動時間。因此，流動人口憑借大城市相對穩(wěn)定的就業(yè)狀態(tài)、較為滿意的工資收入，可能更不易陷入主觀相對貧困。鑒于此，本文提出如下假說：

假說2：城市規(guī)模越大，流動人口越不容易陷入主觀相對貧困。

簡而言之，在“工資溢價的非必然性”“工資溢價的馬太效應”“匹配效應”作用下，城市規(guī)模極有可能影響流動人口主觀相對貧困。本文的研究深受前人研究啟發(fā)，聚焦于城市規(guī)模對流動人口主觀相對貧困的影響研究，以期為流動人口流向選擇、改善流動人口生活狀況以及城市發(fā)展提供更多經(jīng)驗證據(jù)。

2 研究設(shè)計

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文使用數(shù)據(jù)主要來自中山大學社會科學調(diào)查中心開展的“中國勞動力動態(tài)調(diào)查”（CLDS）。CLDS聚焦中國勞動力現(xiàn)狀與變遷方面的數(shù)據(jù)和資料，內(nèi)容主要涵蓋勞動力教育、工作、遷移、健康、社會參與、經(jīng)濟活動和基層組織等眾多研究議題，是一項跨學科的大型追蹤調(diào)查。CLDS樣本覆蓋中國34個省級行政單位的中的29個省、市、區(qū)（港、澳、臺、西藏、海南除外），調(diào)查對象為樣本家庭中的全部勞動力。CLDS采用多階段、多層次與勞動力規(guī)模成比例的概率抽樣方法（multistage cluster，stratified，PPS sampling）進行抽樣，能夠保障抽樣的科學性與合理性。

本文通過 CLDS 2016勞動力個體問卷中問題“您的戶口是在”來識別流動人口，將回答為“本縣區(qū)以外”的個體視為流動人口，并剔除年齡在16歲以下或者65歲以上的樣本以及關(guān)鍵數(shù)據(jù)缺失的樣本，最終保留有效樣本1 185個。核心變量“城市規(guī)?！奔捌渌嚓P(guān)數(shù)據(jù)來自各市（地級市及以上）統(tǒng)計年鑒和人口普查數(shù)據(jù)。

2.2 變量選取

2.2.1 被解釋變量

本文的被解釋變量是主觀相對貧困。首先，相對貧困是指與部分社會成員的生活水平相比，一部分人的生活水平低下[11-12]。其包含了較高層次的社會心理需求，強調(diào)社會層面的“相對剝奪感”[13-14]。由此可見，從主觀維度測度相對貧困應該從兩方面入手：第一，從“主觀”上講，是當事人的自我感知，是人們對生活狀況的自評而非他定[15]；第二，由“相對”來看，要將當事人的生活狀況與一定參照系做比較，社會平等程度在其中發(fā)揮重要作用。

事實上，已經(jīng)有學者從主觀維度測度相對貧困，周力[16]在研究主觀相對貧困時，將受訪者對個人收入地位的自評作為主觀相對貧困的代理變量。由前文分析可知，相對貧困不應局限于收入維度，主觀相對貧困應該包含多方面信息，能夠真實反映目標群體的生活狀態(tài)。因此，受訪者對其生活水平的自評是較為理想的主觀相對貧困代理變量。綜上所述，參考ROJAS M[17]、周力[16]的相關(guān)研究，本文采用CLDS 2016個體問卷中關(guān)于個人生活水平問題：“您認為自己當前的生活水平與所在市轄區(qū)（或縣）其他居民相比，是好些還是差些？”來衡量流動人口的相對貧困。問題選項為1-5，本文將選項為1（表示差很多）設(shè)置為主觀相對貧困，其他選項為非主觀相對貧困并且賦值為0。

2.2.2 解釋變量

本文的核心解釋變量是城市規(guī)模。參考梁婧等[18]的研究，本文以城市（包括地級市與直轄市）2015年全部常住人口代表城市規(guī)模，并在回歸方程中取自然對數(shù)值。除城市規(guī)模外，還有其他因素會影響流動人口主觀相對貧困。因此，參考劉波[19]、田雅娟等[20]的研究，本文在個體、家庭以及社會3個層面選取控制變量。在個體層面選取的控制變量有：年齡、年齡平方、性別、戶口、受教育年限和婚姻狀況；在家庭層面選取的控制變量有：家庭規(guī)模、家庭人均收入；社會層面選取的控制變量有：居住社區(qū)類型、省級GDP增長率，同時控制地區(qū)因素。

本文選取變量相關(guān)定義及描述性統(tǒng)計如表1所示。

表1 不變量定義與描述性統(tǒng)計Table 1 Descriptive statistics of the main variables

2.3 基準模型設(shè)定

本文所設(shè)定的基準回歸模型如下所示：

其中，SPi是第i個流動人口的相對貧困狀況，City_Scalei是第i個流動人口所在城市規(guī)模，Xi是一系列控制變量，控制了個體、家庭、社會方面的特征；α1為常數(shù)項，α2與α3是待估參數(shù)，其中α2為本文重點關(guān)注對象，若其顯著為正，則假說1得到證實（假說2相應證偽），若其顯著為負，則假說2得到證實（假說1相應）；ξi是誤差項。

3 實證分析

3.1 基準回歸分析

3.1.1 Probit模型和Logit模型數(shù)據(jù)分析

使用 STATA 16.0軟件，基于 Probit模型，本文對方程（1）進行回歸以分析城市規(guī)模對流動人口主觀相對貧困的影響。同時，為與 Probit模型相對照并驗證其結(jié)果的穩(wěn)健性，在基準回歸中本文還匯報了Logit模型回歸結(jié)果。其中，Probit模型回歸結(jié)果列于表2第（1）-（2）列，Logit回歸結(jié)果列于表2 第（3）-（4）列。

首先，由表2第（1）列與第（3）列的系數(shù)估計結(jié)果可知，城市規(guī)模在1%的顯著性水平上與流動人口主觀相對貧困呈負向關(guān)系。換言之，城市規(guī)模越大，流動人口越不易陷入主觀相對貧困，即本文的假說1得到證實，與此對應假說2被證偽。因此，結(jié)合前文分析來看，匹配效應極有可能在城市規(guī)模影響流動人口主觀相對貧困中占據(jù)主導地位。對此，我們將在后文做進一步檢驗。此外，該結(jié)果也能在一定程度上解釋前文中人口的流向選擇傾向：流動人口能夠從城市規(guī)模中獲益，此種獲益能夠使得流動人口切身感受到生活水平的提高，因此流動人口傾向于流向大城市而非小城市。從控制變量的回歸結(jié)果來看，性別、戶口類型與流動人口主觀相對貧困呈顯著正向關(guān)系。該結(jié)果表明男性、農(nóng)村戶口的流動人口更容易陷入主觀相對貧困，一方面反映出男性面臨更大的壓力，另一方面反映出社會對不同戶口類型流動人口的區(qū)別對待；此外，GDP增長率與主觀相對貧困呈顯著正向關(guān)系，并且與西部地區(qū)相比，流動人口身處東部地區(qū)時更容易陷入主觀相對貧困（中部地區(qū)不顯著），側(cè)面反映出我國經(jīng)濟發(fā)展的包容性有待提高。年齡和年齡平方對相對貧困分別產(chǎn)生正向和負向影響，表明年齡對流動人口相對貧困的影響呈現(xiàn)出U型特征，極小值點約為28歲；健康狀況、受教育年限和家庭人均年收入與流動人口主觀相對貧困呈顯著負向關(guān)系，該結(jié)論表明，人力資本積累和家庭財富增加有利于緩解相對貧困。居住社區(qū)類型與流動人口主觀相對貧困呈顯著負向關(guān)系，這可能是由于城市社區(qū)所面臨的物質(zhì)壓力和精神壓力都會顯著高于農(nóng)村社區(qū)，農(nóng)村社區(qū)居民反而更不容易陷入主觀相對貧困?；橐鰻顩r和家庭規(guī)模對流動人口主觀相對貧困不具有顯著影響。

表2 基準回歸及工具變量回歸結(jié)果Table 2 Baseline regression results and IV regression results

其次，由于Probit模型與Logit模型的系數(shù)含義不直觀，系數(shù)估計結(jié)果只能從顯著性和符號方面給出有限信息，因此本文進一步計算出所有解釋變量的平均邊際效應列于表2第（2）-（4）列。由表2第（2）列結(jié)果可知，城市規(guī)模對主觀相對貧困的邊際效應為-0.049，表明城市規(guī)模每擴大1%，將使流動人口陷入主觀相對貧困的可能性下降4.9%；因此，可以得出結(jié)論，城市規(guī)模越大，流動人口越不易陷入主觀相對貧困，因而也越有利于緩解相對貧困。

3.1.2 內(nèi)生性問題處理

在考察城市規(guī)模對流動人口主觀相對貧困影響的模型中，可能由于樣本自選擇偏誤以及遺漏變量而產(chǎn)生內(nèi)生性問題。為盡可能緩解模型存在的內(nèi)生性問題，減少估計偏誤以確保上述結(jié)論的穩(wěn)健性，本文進一步使用包含工具變量的IV Probit模型考察城市規(guī)模對流動人口主觀相對貧困的影響。參考陸銘等[21]、王建國等[22]的研究，本文選取兩個工具變量：第一個工具變量是1990年的城市人口規(guī)模。中國城市人口規(guī)模變化因累積性和持久性特征而近似遵循著平行增長的模式[21]，改革開放初期城市規(guī)模對2015年城市規(guī)模有較強解釋力；此外，1990—2015年有25年，彼時城市規(guī)模不會對此時流動人口主觀相對貧困狀況產(chǎn)生影響。第二個工具變量是1990—2002年城市人口增長率。2002年以前，政府一直堅持“控制大城市規(guī)模，合理發(fā)展中等城市，積極發(fā)展小城市”，但2002年以后主張推動“大中小城市和小城鎮(zhèn)的協(xié)調(diào)發(fā)展”[22]。一方面，這種政策導向下的1990—2002年城市人口增長趨勢會在一定程度上影響當前城市規(guī)模；另一方面，1990—2002年的城市人口增長趨勢更可能反映當時的城市規(guī)模政策導向，而這種政策導向與當前流動人口主觀相對貧困不存在明顯相關(guān)關(guān)系。工具變量回歸結(jié)果列于表2 第（5）-（6）列。

首先，本文對上述工具變量的有效性進行檢驗。DWH（Durbin-Wu-Hausman Test）檢驗結(jié)果顯示P=0.094，故可認為城市規(guī)模為內(nèi)生變量，有必要使用工具變量緩解模型內(nèi)生性問題。進一步檢驗工具變量與內(nèi)生變量之間的相關(guān)性，第一階段F值為1795.88，遠高于經(jīng)驗值水平10，工具變量的t值分別為54.3與9.2，證明本文使用的工具變量不存在弱工具變量問題。最后，過度識別檢驗結(jié)果顯示P=0.608，因此所有工具變量均滿足外生性要求。綜上而言，本文所使用的工具變量是有效的，能夠緩解模型存在的內(nèi)生性問題。

由表2第（5）-（6）列回歸結(jié)果可知，在加入工具變量之后，核心解釋變量城市規(guī)模對流動人口主觀相對貧困的負向影響及其顯著性水平均保持不變，證明前文回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。并且，由邊際效應可知，在緩解模型內(nèi)生性問題之后，城市規(guī)模對流動人口主觀相對貧困的負向影響更大了，此時城市規(guī)模每擴大1%，將使流動人口陷入主觀相對貧困的可能性下降5.9%。說明模型存在的內(nèi)生性問題使Probit回歸低估了城市規(guī)模對流動人口主觀相對貧困的影響。

3.2 穩(wěn)健性檢驗

前文的分析已經(jīng)證實城市規(guī)模顯著利于緩解流動人口主觀相對貧困，為保障結(jié)論的真實性和有效性，本文將采取兩種方式進行穩(wěn)健性檢驗：第一，按照城市規(guī)模對上下5%的樣本進行縮尾，減少樣本極端值對估計結(jié)果的影響；第二，使用變量替代法更換核心解釋變量的代理變量，以城市等級來代替城市規(guī)模。根據(jù)國務院印發(fā)《關(guān)于調(diào)整城市規(guī)模劃分標準的通知》，以2015年城市常住人口為基礎(chǔ)，本文將各城市劃分為小城市、中等城市、大城市、特大城市以及超大城市5個等級，并由小到大依次賦值1～5。具體劃分情況如表3所示。

表3 不城市等級劃分Table 3 City scale classification

表4匯報了穩(wěn)健性檢驗的結(jié)果，其中第（1）、（3）列為系數(shù)回歸結(jié)果，第（2）、（4）列為平均邊際效應。由表4結(jié)果可知，無論是對樣本進行縮尾還是更換相對貧困代理變量，城市規(guī)模（城市等級）對流動人口主觀相對貧困均具有顯著負向影響，即城市規(guī)模（城市等級）越大（越高）越有利于緩解流動人口主觀相對貧困，由此證明前文的研究結(jié)果是穩(wěn)健的。

表4 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果Table 4 Robustness test results

3.3 異質(zhì)性分析

前文的研究已經(jīng)證實，流動人口流入大城市更不易陷入主觀相對貧困之中，大城市對流動人口主觀相對貧困的影響是否會因群體不同而產(chǎn)生差異，本文將對此展開研究。

已有研究表明，新老兩代流動人口在職業(yè)地位[23]、身份認同[24]、社會融合[25]以及幸福感[26]等方面存在顯著差異。隨著年齡的增長，流動人口的社會生存能力會發(fā)生變化，一方面可以不斷積累經(jīng)驗和技能，另一方面是身體綜合素質(zhì)發(fā)生變化。因此，城市規(guī)?？赡軐π?、老兩代流動人口的相對貧困狀況具有異質(zhì)性影響。王春光[27]首次提出新生代流動人口的概念之后，“1980年出生”成為絕大多數(shù)實證研究中劃分新舊兩代流動人口的依據(jù)[25，28-29]。遵循慣例，本文以1980年出生（對應 CLDS 2016數(shù)據(jù)中為35歲）為分界，識別出新生代流動人口和老生代流動人口兩個樣本組，并展開分樣本異質(zhì)性研究。

人力資本理論認為，在經(jīng)濟增長中，教育投資是人力投資的主要部分[30]。受教育程度的差異導致人力資本積累的差異，教育的回報率存在“馬太效應”，即高收入者教育回報率越高，低收入者教育回報率越低[31]。因此，城市規(guī)?？赡軐Σ煌逃搅鲃尤丝诘闹饔^相對貧困產(chǎn)生異質(zhì)性影響。本文以是否完成高中教育為標志，將流動人口分為受教育水平較高的和受教育水平較低的兩個樣本組，并展開分樣本異質(zhì)性研究。

分樣本回歸結(jié)果如表5所示，其中奇數(shù)列為系數(shù)回歸結(jié)果，偶數(shù)列為平均邊際效應；第（1）-（2）列為老生代流動人口樣本組，第（3）-（4）列為新生代流動人口樣本組，第（5）-（6）列為受教育水平較高的流動人口樣本組，第（7）-（8）列為受教育水平較低的流動人口樣本組。

表5 分樣本回歸結(jié)果Table 5 Regression results of different sample

由表5 第（1）-（4）列回歸結(jié)果可知，在控制了個體因素、家庭因素和社會因素之后，城市規(guī)模在1%的顯著性水平上與老生代流動人口的主觀相對貧困呈負向關(guān)系。具體而言，城市規(guī)模每擴大1%，則老生代流動人口陷入主觀相對貧困的可能性下降6.5%。然而，盡管在新生代流動人口分組中城市規(guī)模的回歸系數(shù)為負，卻并不顯著。究其原因，可能是由于新生代流動人口大多處于奮斗和競爭時期，自身財富積累不足，在大城市的高壓環(huán)境下，新生代流動人口無法明顯感覺到生活改善。

由表5 第（5）-（8）列回歸結(jié)果可知，在控制了個體因素、家庭因素、社會因素之后，城市規(guī)模在5%的顯著性水平上與受教育水平較低的流動人口的主觀相對貧困呈負向關(guān)系。具體而言，城市規(guī)模每擴大1%，受教育水平較低的流動人口陷入主觀相對貧困的可能性會降低5.9%。然而，城市規(guī)模與受教育水平較高的流動人口的主觀相對貧困狀況之間不存在顯著關(guān)系。究其原因，可能在于城鎮(zhèn)勞動力市場中長期存在的“歧視”與“逆歧視”以及行業(yè)分割問題。具體而言，一部分受教育水平較低的流動人口，為適應市場需求和外部環(huán)境的現(xiàn)實，“主動”犧牲一部分眼前經(jīng)濟利益和社會權(quán)益，能夠在某些條件較差的行業(yè)實現(xiàn)對本地居民就業(yè)的替代和排擠[32]，也即“逆歧視”。而受教育水平較高的流動人口，本身希望向上游行業(yè)流動，但受戶籍影響，要么流動無法實現(xiàn)，要么在高端行業(yè)中成為“歧視”的對象。因此，受教育水平較高的流動人口反而未從城市規(guī)模經(jīng)濟中顯著受益。這也側(cè)面體現(xiàn)出消除我國勞動力市場中的就業(yè)歧視、破除行業(yè)分割的必要性。

3.4 機制分析

由前文分析與實證結(jié)果可知，匹配效應極有可能在城市規(guī)模影響流動人口主觀相對貧困中占據(jù)主導地位。即流動人口可能憑借大城市相對穩(wěn)定的就業(yè)狀態(tài)、較為滿意的工作收入，更不易陷入主觀相對貧困。因此，從匹配效應角度出發(fā)，本文選取“失業(yè)可能性”“工作收入滿意度”作為中介變量構(gòu)建中介效應模型進一步研究城市規(guī)模緩解流動人口主觀相對貧困的影響機制。根據(jù)溫忠麟等[33]建議的“新的中介效應檢驗流程”，本文構(gòu)建中介效應模型如下：

表6匯報了中介效應模型回歸結(jié)果。表6第（1）列為方程②估計結(jié)果，與前文保持一致，城市規(guī)模在1%的顯著性水平上降低流動人口陷入主觀相對貧困的可能性，系數(shù)為α=-0.201，可按中介效應立論。表6第（2）-（3）列為方程③估計結(jié)果，第（4）-（5）列為方程④估計結(jié)果。結(jié)果表明城市規(guī)模對兩個中介變量均有顯著影響，系數(shù)β1=-0.126，β2=0.086；并且，兩個中介變量對流動人口主觀相對貧困狀況也有顯著影響，系數(shù) η1=0.167，η2=-0.274，因此，間接效應顯著。由表3第（4）-（5）列結(jié)果可知，在加入中介變量后，城市規(guī)模依然會顯著降低流動人口陷入主觀相對貧困的可能性，系數(shù)α1'=-0.186，α2'=-0.198，因此，直接效應也顯著。由于β1*η1與α1'的符號同號，β2*η2與 α2'同號，因此，本文選擇的兩個中介變量均存在部分中介效應。最后，中介效應量大小可由 β*η/α計算得到，分別為 β1*η1/α=0.105 與 β2*η2/α=0.117。至此可以得出結(jié)論，城市規(guī)模緩解流動人口主觀相對貧困存在部分中介效應，其中，失業(yè)可能性降低占據(jù)10.5%的中介效果，工作收入滿意度提高占據(jù)11.7%的中介效果。簡言之，城市規(guī)模擴大，能夠顯著降低流動人口失業(yè)可能性、提高流動人口工作收入滿意度，進而降低流動人口陷入主觀相對貧困的可能性。

表6 中介效應檢驗結(jié)果Table 6 Results of mediating effect test

4 結(jié)論與政策建議

本文使用Probit模型、Logit模型和IV Probit模型檢驗了城市規(guī)模對流動人口主觀相對貧困的影響，并討論了其相關(guān)影響機制。研究發(fā)現(xiàn)：城市規(guī)模越大，流動人口更不易陷入主觀相對貧困。具體而言，城市規(guī)模每擴大1%，流動人口陷入主觀相對貧困的可能性會降低4.9%以上。該結(jié)論在對樣本進行縮尾以及更換核心解釋變量的代理變量之后依然穩(wěn)??；異質(zhì)性分析進一步發(fā)現(xiàn)，城市規(guī)模與老生代流動人口主觀相對貧困呈顯著負向關(guān)系，城市規(guī)模每擴大1%，老生代流動人口陷入主觀相對貧困的可能性會降低6.5%。但城市規(guī)模對新生代流動人口主觀相對貧困無顯著影響，這可能是因為新生代流動人口面臨更高的競爭壓力。城市規(guī)模與受教育水平較低的流動人口的主觀相對貧困呈顯著負向關(guān)系，城市規(guī)模每擴大1%，教育水平較低的流動人口陷入主觀相對貧困的可能性會降低5.9%。但城市規(guī)模與受教育水平較高的流動人口的主觀相對貧困狀況之間不存在顯著關(guān)系，這可能是由于勞動力市場上的就業(yè)歧視與行業(yè)分割問題。最后，本文對城市規(guī)模緩解流動人口主觀相對貧困問題的機制做出檢驗，結(jié)果表明城市規(guī)模越大，流動人口面臨失業(yè)的可能性就越低、工作收入滿意度越高，由此緩解流動人口主觀相對貧困。

基于上述結(jié)論，本文提出以下政策建議：

第一，大力建設(shè)中西部地區(qū)的中小城市，使更多流動人口能夠就近享受中小城市規(guī)模經(jīng)濟成果。中央政府應出臺更多土地、稅收優(yōu)惠政策，推動大批中西部中小城市進一步做大做強，讓更多流動人口就近享受到城市規(guī)模經(jīng)濟收益。第二，基礎(chǔ)教育與職業(yè)教育并重。一方面要謹防落后地區(qū)、農(nóng)村地區(qū)存在義務教育階段學生輟學問題，并在此基礎(chǔ)上提高高中教育入學率；另一方面要增強職業(yè)教育多渠道籌資能力、加大對職業(yè)教育的資源投入力度，并且推進職業(yè)教育入企、入廠、入社區(qū)，主動向流動人口等弱勢群體“靠攏”。第三，深入推進薪酬制度改革，以崗薪制（即以對不同崗位的勞動責任、勞動強度、勞動條件和勞動技能的綜合評價為基礎(chǔ)，確定崗位工資檔次和標準，重點體現(xiàn)出工資的保障、激勵和調(diào)節(jié)職能）等與現(xiàn)代企業(yè)制度相宜的工資收入分配制度來替代企業(yè)不合理的分配方式，減少“同工不同酬”等就業(yè)歧視問題。第四，在市場配置勞動要素的基礎(chǔ)上，合理發(fā)揮政府調(diào)控、監(jiān)管職能，破除勞動力市場行業(yè)分割局面，促進勞動力在行業(yè)間自由流動。