马国旺 杨洋|高水平对外开放对非正规就业影响的实证检验——基于上海自贸区设立的准自然实验

CSSCI来源期刊  中文核心期刊  中国人文社会科学核心期刊 

作者简介 

●马国旺，天津财经大学经济学院教授、博士研究生导师

●杨洋（通讯作者），天津财经大学经济学院博士研究生

原文刊登于《华中科技大学学报（社科版）》2023年第一期第128至第140页

高水平对外开放对非正规就业影响的实证检验

——基于上海自贸区设立的准自然实验

摘要

 Abstract

在国际竞争逐渐增强、就业矛盾不断突出的现实背景下，非正规就业作为一种有别于传统就业的新就业形式受到高水平对外开放的影响。本文基于上海自贸区建立的准自然实验，利用我国2005—2018年省际面板数据，运用合成控制法从宏观地区层面探究高水平对外开放与非正规就业之间的动态关系。研究结果显示，在控制其他变量不变的条件下，上海自贸区的设立使得上海非正规就业人数逐年增加。这表明上海自贸区的设立对上海市非正规就业规模具有显著的促进作用，高水平对外开放扩大了地区非正规就业规模。进一步的中介效应检验表明，高水平对外开放通过进口竞争效应和出口扩大效应带来非正规就业扩张的路径显著存在。

关键词

Key words

高水平对外开放；非正规就业；自贸区；合成控制法

一、引言

“十四五”时期，我国正面临日趋复杂的国际环境。为有效应对外部不确定性，提升经济发展质量，十九届五中全会对构建“双循环”新发展格局作出全面部署，以创新为驱动力，构筑起国际竞争新优势。在构建新发展格局的进程中，一方面，稳定和扩大就业仍然是当前经济工作中亟待解决的关键问题。近年来，随着平台经济、共享经济的发展，非正规就业与灵活就业作为吸纳就业的“蓄水池”发挥着重要的就业纾困作用。其中，依托互联网、大数据、云计算等信息技术诞生的灵活就业岗位主要集中于新兴产业，表现出巨大的发展潜力与韧性。与灵活就业不同，非正规就业渗透于各大产业和行业之中，就业主体更加多元化，并衍生出多种表现形式。国际劳工组织将非正规就业定义为在现有法律和制度框架下，所有未被认可的、管制的或保护的有报酬的工作。国内学者的研究基本沿用该定义，将中国城镇中的非正规就业界定为没有进行工商登记、不参加社会保险、劳动关系不规范的就业形式。也有学者在此基础上作出适当修正，将中国非正规就业者界定为非正规部门和家庭部门中的自营劳动者以及从事非正规工作的雇员。因此，本文在已有研究的基础上，将我国的非正规就业形式概括为两大部分，一部分指不具有正式雇佣关系、不受政府监管、就业状况处于低层次的就业，主要由进城的农民工和国有企业的下岗职工两大群体组成；另一部分指随数字经济的发展而衍生出的具有门槛低、工作方式灵活、就业弹性大等特点的新就业形态，诸如网络主播、自媒体等自由职业者。图1展示了我国历年就业结构的变迁情况，可以看出，改革开放以来我国非正规就业占总就业的比例稳步上升，非正规就业规模日益扩大。截至2020年，城镇就业人口中非正规就业比例仍超过50%。《中国灵活用工发展报告（2022）》进一步显示，2021年我国非正规就业涉及两亿多人，已经成为我国城镇就业的主要形式和新增就业岗位的主要来源。

另一方面，围绕高水平对外开放、打造新的国际市场竞争优势也是构建新发展格局的一项关键举措。自党的十八大召开以来，我国就以新一轮高水平开放为战略举措，进入了以“一带一路”倡议及高水平开放为特征的开放引领期。2020年10月，十九届五中全会提出：“坚持实施更大范围、更宽领域、更深层次对外开放，依托我国大市场优势，促进国际合作，实现互利共赢”，正式界定了高水平对外开放的具体内涵。新发展格局下的高水平对外开放，是加快吸引全球创新资源和高端要素的制度型开放，其核心在于摆脱路径依赖，不再以市场准入为门槛，而是以制度安排上的改革为中心，在制度和体制层面上通过改革来保证开放，促进建成更高水平对外开放的市场经济体制。在构筑高水平对外开放新高地中，自贸区将发挥先行先试的示范作用。2013年8月，国务院批准设立上海自贸区，同年9月，国务院发布《关于印发中国（上海）自由贸易试验区总体方案的通知》，上海自贸区挂牌成立。这是我国设立的第一个自贸区，也是我国扩大开放“试验田”、实行高水平开放战略的一项重大举措。以“规则和标准”为核心的制度型开放是新时代建设更高水平开放型经济新体制的内在要求，而自贸区正是我国主动适应国际经贸规则变迁、瞄准国内经济发展面临的深层次矛盾、以“制度创新”为核心来探索建立高水平开放型经济体制的重要试验场。自贸区在借鉴吸收国际先进规则和做法的基础上，充分发挥主观能动性和创造性，积极探索行之有效、可复制推广的对外开放规则，推动高水平对外开放。由此可见，办好自贸区是构建新发展格局、实行高水平对外开放的关键抓手。探究如何根据新的经济动向和市场规则的发展趋势来完善自贸区建设，对于我国实行高水平对外开放具有重要意义。

那么，非正规就业作为一种有别于传统就业的新就业形式是否受到高水平对外开放的影响？在国际竞争逐渐激烈、就业矛盾不断突出的现实背景下，探究高水平对外开放对非正规就业的影响显得尤为重要，这不仅对于如何构建新时代下更高水平开放格局具有重要的借鉴意义，也是做好“六保”工作、落实“六稳”任务、筑牢民生保障底线的关键举措之一。基于此，本文以自贸区的设立作为高水平对外开放的代理变量，借助统计数据和实证模型，从总量的角度对高水平对外开放对非正规就业的影响进行实证研究。

二、相关文献综述

目前，学界关于对外开放与非正规就业的关系仍存争议。国外学者大多认为对外开放扩大了非正规就业规模。Goldberg & Pavcnik（2003）、Marjit et al.（2007）和Ghosh & Paul（2008）从进口角度指出，对外开放将降低进口关税，由此带来的进口竞争一方面加剧了产品的需求波动，不确定的产品需求迫使企业维持双重的劳动力雇佣结构；另一方面，正规部门会通过解雇劳动力或降低工人工资等途径来应对进口竞争的压力，大量被解雇的劳动力转向非正规就业。因此，非正规就业规模得以扩张。也有学者基于出口企业的角度分析，得出了相同的结论。Cimoli et al.（2005）的研究表明，出口企业会率先通过技术进步提高自身的生产率，因此，劳动力结构将通过裁员或雇佣非正规员工进行调整，导致非正规就业的规模扩大。Maiti & Marjit（2008）认为，对外开放扩大了正规部门中的出口行业，一些出口企业将生产外包给非正规部门，以便更加专注于能够带来更多利润的产品营销等关键环节，非正规就业规模得以扩大。为佐证上述观点，Indrajit（2010）研究了1970—2005年印度的对外开放程度和非正规就业规模，发现它们之间存在稳定的正相关关系。Paz（2014）和Jabbar（2019）分别进行实证研究也发现，对外开放促进了巴西和巴基斯坦非正规部门就业的增长。有研究发现，对外开放对非正规就业的正向影响逐渐增强，但是二者之间并不是单一的正相关关系。事实上，对外开放通过两种竞争和对比机制对非正规就业产生相反的影响，但总体上边际效应驱动了整体效应。因此，对外开放扩大了非正规就业规模。

然而，随着研究的不断深入，部分学者提出了不同看法，认为对外开放缩减了非正规就业规模或对非正规就业规模的影响不明确。Ben et al.（2019）同样基于出口角度分析，其研究表明，关税会使生产率低的非正规部门被迫退出行业，而生产率高的正规部门将产品出口到国际市场，这将增加对熟练的正规工人的需求，进而导致非正规就业规模下降。Pinelopi et al.（2021）在上述研究的基础上进一步深化，通过构建小型开放经济体的均衡模型，并使用反事实模拟发现，对外开放明显降低了可贸易部门的非正规就业，但对总体非正规就业的影响不明确。正如Correa & Di Maio（2013）研究发现的，对外开放通过多重路径影响非正规就业规模，在多方面共同作用下，对外开放与非正规就业之间呈现倒“U”形关系。

国内学者的研究起步较晚，但也有学者注意到非正规就业规模不断扩大的这一现象，并进行一系列相关研究，大部分学者认为对外开放推动了非正规就业的发展。刘媛媛（2012）把对外开放对非正规就业的影响机制归纳为三个方面，即进口竞争效应、出口扩大效应和劳动力迁移效应。曾湘泉等（2018）进一步从进口竞争方面考虑，认为对外开放带来进口关税下降，关税下降使正规部门面临更加激烈的竞争压力，从而迫使正规部门工人转向非正规部门。胡翠等（2019）持有相同观点并补充提出，对外开放引致个人非正规就业的可能性上升，从而增加了地区非正规就业的比例。唐俊波（2014）、李金昌等（2014）和徐蔼婷等（2014）围绕对外开放对非正规就业规模的影响展开实证分析，结果表明中国对外开放显著扩大了非正规就业规模。但是，也有学者对此表达不同见解，周申和何冰（2017，2018）利用微观数据，研究发现关税削减使得个体非正规就业的概率有所提升，同时发现对外开放对非正规就业的影响具有显著的以最低工资为门槛的双门槛效应。

综上所述，尽管已有相关文献就对外开放与非正规就业之间的关系展开讨论，但尚存以下有待进一步拓展之处：第一，已有文献所得结论存在一定分歧，目前还没有形成确定性结论；第二，在新的时代背景下，发展目标由全方位对外开放向更高水平开放目标提升，但目前关于我国高水平对外开放与非正规就业关系的研究还相对较少；第三，实证研究采用的分析方法较为单一，评估政策效应时，以往研究通常采用基于自然实验思想的双重差分（DID）模型，但是该方法依赖于平行趋势假设，多数情况下政策干预在处理组和控制组之间的分配往往是非随机的，这一假设条件难以满足，单独使用DID模型并不适宜。

与已有研究相比，本文的贡献：一是在理论上尝试为高水平对外开放对非正规就业的影响机制提供可能的解释；二是研究样本为省级数据，与微观数据相比，省级数据能够更好地反映高水平对外开放对非正规就业的动态影响；三是在评价方法上，借鉴Abadie等（2003）提出的合成控制法（SCM），扩展了DID模型对于不可观测因素的同质性假设，消除了政策干预前平行趋势检验带来的主观偏差问题，有效地克服了传统政策评价方法中样本选择偏误和政策内生性问题，可以更客观地评估高水平对外开放对非正规就业的影响。

三、理论分析与研究假设

通过对已有文献的梳理，本文假设高水平对外开放与非正规就业正相关。借鉴Saint-Paul（1996）的动态效率工资模型，为高水平对外开放会导致非正规就业扩张这一假设提供一个可能的理论解释。

（一）假设条件

假定国内劳动力包括正规就业工人和非正规就业工人两部分；企业面临需求的不确定性，既可以雇用正规工人，也可以雇用非正规工人（包括受雇于企业的兼职或临时工，以及签订分包合同的单位或个人）。正规工人工作前将签署规范的劳动合同，受到相关法律保护；而非正规工人中一部分为自雇型劳动者，另一部分缺乏固定的就业单位，因此该群体往往没有签署正式的劳动合同，工作的流动性更强，这意味着雇佣非正规工人的管理成本更低。正规工人由于工作内容和工作环境较为复杂多样，其绩效考核的成本更高，而非正规工人的劳动报酬大多按计时或者计件计算，相对更容易进行考核。正是因为劳动力市场监管的存在，使得解雇正规工人需要付出的成本巨大，因此企业会转而对正规工人使用激励策略。

（二）最优化问题

考虑一个面临不确定需求的企业，在每个时期，企业的收入Ri为：

其中，Pt表示t时期的产品价格，是一个随机变量，其累积密度函数为G(P)，且G′=g；f表示递增的凹生产函数，lt表示t时期雇佣的劳动力。

由于非正规工人可以被很好地监控，用m表示监控非正规工人的单位成本，同时为简化模型，假定支付给非正规工人的工资W1=R，则在t时期雇佣l1t非正规工人的总成本是：

由于正规工人不能被很好地监控，存在不努力工作却推卸责任的动机，因此企业对正规工人支付效率工资，则在t时期雇佣l2t正规工人的总成本是：

在t时期结束时，企业要决定在t+1时期分别雇佣多少正规和非正规工人，因此，构造企业的利润函数为：

由式（5）、（6）可推出，企业雇佣正规工人的最佳数量l为：

（三）高水平对外开放的影响

将高水平对外开放作为一个负的价格冲击引入模型，对外开放会带来关税削减，使得人们预期国内价格变低，因此，可以认为对外开放会导致价格的累积分布函数G(P)增加。对公式（7）求微分，可得：

其中，b>0，f′(l)>0，f″(l)<0，因此可以证明dk(l)/dG(P)<0，即高水平对外开放导致最佳正规就业人数下降，带来非正规就业人数上升。基于以上分析，本文提出以下假设：

假设1  高水平对外开放会扩大非正规就业规模。

这一结论可以从进口竞争效应和出口扩大效应两方面作进一步阐释，影响机制如图2所示。就进口竞争效应来看，高水平对外开放带来行业关税削减，最终表现为国内产品价格水平下降，企业面临来自国外竞争的压力加大，导致利润下降、规模降低，为了节约成本，企业往往会削减正规劳动力的数量，因此，正规劳动力需求下降，劳动力从正规就业转向非正规就业。进口竞争也使得产品需求面临的不确定性上升，生产这些产品的企业更多雇佣非正规劳动力以增强生产的灵活性，从而挤出正规就业，表现为正规劳动力需求减少，非正规劳动力需求增加。受挤出影响的正规劳动力再次进入就业市场，其中一部分劳动者将转入非正规就业。价格水平下降也会带来实际工资水平上升，对闲置劳动力的再就业产生推动作用，由于非正规就业的准入门槛和技能要求通常低于正规就业，因此，其就业增速高于正规就业，非正规就业份额上升。综上所述，进口竞争会带来非正规就业的扩张。基于以上分析，本文提出以下假设：

假设2  高水平对外开放通过进口竞争效应扩大非正规就业规模。

就出口扩大效应来看，高水平对外开放也会带来出口关税削减，使得出口行业扩张。为了能够更加专注于产品营销以及研发等能够带来更多利润的关键环节，一些出口企业会倾向于选择以非正规形式雇佣劳动力，或将生产外包给非正规工人，在节约劳动力成本的同时，还可以依托非正规就业灵活化、多样化的特点降低外部环境不确定性带来的风险。这是因为对于企业而言，非正规就业相较于正规就业具有低劳务成本、高灵活性的特点，当外部环境发生变化时，非正规就业规模的调整可以起到一定的缓冲作用。对于劳动密集型的出口企业，为增强其比较优势，也会雇佣更多劳动力成本较低的非正规就业者。因此，出口扩大也会带来非正规就业的扩张。基于以上分析，本文提出以下假设：

假设3  高水平对外开放通过出口扩大效应扩大非正规就业规模。

四、研究设计

（一）研究方法

基于合成控制法（SCM）的研究思路，将全部样本分为两个部分，设立自贸区的省份作为处理组，未设立自贸区的省份作为控制组。给定J+1个省份在t∈［1，T］期内的非正规就业人数，用I表示设立自贸区，N表示未设立自贸区，yNit表示第i∈［1，J+1］个省份在时点t上没有设立自贸区的非正规就业人数；yIit表示第i个省份在时点t上设立自贸区后的非正规就业人数。假定第i个省份在时点t=t0设立自贸区，则［1，t0］期内的非正规就业人数不受自贸区政策的影响，即yIit=yNit；自贸区政策实施后，在［t0+1，T］期内，令αit=yIit-yNit表示第i个省份在时点t因设立自贸区带来的非正规就业人数变化。对于处理组省份，yIit是可以观测到的，但yNit是无法观测到的，本文采用Abadie等(2010)提出的因子模型来估计yNit。

其中，δt表示不可观测的时间固定效应；μi表示不可观测的省份固定效应；Zi表示不受自贸区影响的控制变量；εit表示不可观测的随机冲击；θi是一个(1×r)阶未知参数向量；λt是一个(1×F)阶未知的共同因子。

假设第一个省份(i=1)设立了自贸区，余下的J个省份均未设立自贸区。考虑一个向量权重W=(ω2,…,ωj+1)，使ωj≥0,j=2,…, J+1，且ω2+…+ωj+1=1。每一个向量W都表示合成控制组中各省份的一个特定权重，加权后得到：

则成立自贸区的政策效应为：

（二）样本选取及数据来源

自贸区作为高水平对外开放的关键门户，其建设质量的提升也是支撑和引领高水平对外开放的重要举措之一，因此，本文将自贸区的设立选作核心研究变量。囿于数据可获得性，本文认为自贸区的设立同样影响了区外的非正规就业规模。上海自贸区作为我国第一个自贸区，是各地自贸区先行先试的引领者，也是整个国家对外开放的先行者。多年来，上海自贸区保持了新一轮改革开放的先发优势，已建设成为国内发展速度最快、开放程度最高的自贸区。因此，本文以上海自贸区为代表进行分析。考虑数据的充分性、时效性及可得性，本文选取2005—2018年中国31个省份的面板数据作为初始样本，其中，将2013年设立自贸区的上海作为处理组，同时鉴于合成控制法（SCM）需要适量的政策干预前数据和政策干预后数据，且需要将后续也实行过该政策的省份删除，本文删除了2015、2017、2018年设立自贸区的广东、天津、福建、辽宁、浙江、河南、湖北、重庆、四川、陕西、海南11个省份。至此，样本中处理组省份1个为上海市，控制组省份有北京、河北、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、江苏、安徽、江西、山东、湖南、广西、贵州、云南、西藏、甘肃、青海、宁夏、新疆19个。

本文所涉及的数据来源分为三个部分。其中，各省份城镇就业人员和正规就业人员来源于对应年度的《中国统计年鉴》和《中国人口和就业统计年鉴》；各省份城镇登记失业率、城镇居民人均可支配收入、农村居民人均可支配收入、地区财政收入、地区国内生产总值、第二产业和第三产业增加值来源于对应年度的《中国统计年鉴》以及各省份统计年鉴；各省份劳动年龄人口数和非劳动年龄人口数来源于对应年度的《中国人口和就业统计年鉴》和《中国劳动统计年鉴》。部分缺失数据通过查找各省《国民经济与社会发展统计公报》进行补充，其中个别年份中未收录西藏自治区相关数据，故采取线性插补法进行推断补齐。

（三）变量选择

1.非正规就业（informal employment，IE）

参照周申等（2018）的研究，将在城镇地区的国有单位、集体单位、股份合作单位、联营单位、有限责任公司、股份有限公司、港澳台商和外商投资单位及其他私营企业中的部分从业人员纳入正规就业群体，同时认为一部分大中型私营企业中的正规就业人员与正规部门中的临时工可以相互抵消，根据现有的数据条件，运用城镇就业人数（EUE）和正规就业人数（EFE）之差来反映非正规就业规模，则非正规就业人数EIE=EUE-EFE。

2.控制变量选取

结合现有文献，同时考虑数据的可得性，本文选取的控制变量包括：（1）城镇失业率（urban unemployment rate，UUR）。失业率高的地区可能伴随着更大规模的非正规就业，以城镇登记失业率来衡量。（2）城乡收入差距（urban-rural income gap，UIG）。农民工占据城镇非正规就业群体的很大一部分，而农村劳动力转移的主要原因是城乡收入差距，以城镇居民与农村居民人均可支配收入之比来衡量。（3）税收负担（tax burden，TB）。纳税使得从事正规就业的成本上升，从而影响劳动者对于就业的选择，以地区财政收入与地区国内生产总值之比来衡量。（4）人口抚养比（population dependency ratio，PDR）。人口就业比随着人口抚养比的下降而上升，以总体人口中非劳动年龄人口数（14岁以下和65岁以上的人群）与劳动年龄人口数（15岁至64岁的人群）之比来衡量。（5）产业结构（industrial structure，IS）。产业结构的调整会引起潜在的就业转移，以第三产业增加值与第二产业增加值之比来衡量。主要变量的描述性统计如表1所示。

五、实证结果及分析

（一）反事实的构建及权重计算

本文将全部样本分为两部分，一部分为处理组即上海市；另一部分为控制组，包含除上海外的其他19个省份。为了评估高水平对外开放对上海非正规就业的影响，中心问题是假设在没有设立自贸区的情况下，2013年后上海的非正规就业会如何发展，并与2013年后上海非正规就业规模的实际数据进行对比，二者之差即为上海设立自贸区带来的政策效应。因此，关键问题在于如何构建上海未设立自贸区的反事实。基本思路是寻找合适的控制组，在各方面都与上海相似却未设立自贸区的其他地区，以模拟上海未设立自贸区的反事实。

在引入SCM方法前，首先以控制组平均值来模拟上海未设立自贸区的反事实，结果如图3所示。由图3可知，上海和其他省份的非正规就业规模呈持续上升态势，随着自贸区的设立，上海的非正规就业规模持续扩大。对比上海与其他省份的非正规就业规模发现，上海与控制组均值之间的差距逐渐扩大，甚至在自贸区设立之前，上海和其他省份的非正规就业规模就已经有了显著的不同，并且随着时间的推移，差距更为明显，上海的非正规就业规模明显高于控制组省份的平均水平，二者几乎不能互相拟合，说明控制组平均值不能很好地模拟上海未设立自贸区的反事实。

对比以上平均化的处理方法，SCM法可有效解决处理组与控制组的匹配问题，为估计这种反事实提供了一种系统的方法，即对控制组中若干省份进行适当的线性组合，以构造一个“合成上海”来模拟上海未设立自贸区的反事实，并将“真实上海”与“合成上海”进行比较。在合成控制中，权重的获得是关键，通过最小化2013年以前处理组与控制组的非正规就业人数的均方差，得到表2。由表2可知，“合成上海”由北京、山东和青海三个省份的线性组合构成,其中山东拥有较多沿海城市，港口众多，与上海较为相似，在“合成上海”中的贡献率约为41.4%，所占权重最大，其次为青海和北京，青海与上海在城镇失业率方面较为相似，对“合成上海”的贡献率为37%，北京与上海的经济发展状况相似，其贡献率为21.5%。

（二）效果及作用分析

图4描绘了2005—2018年“真实上海”与“合成上海”非正规就业人数的增长路径，其中实线表示“真实上海”的非正规就业人数变化，虚线表示“合成上海”的非正规就业人数变化，垂直虚线表示上海自贸区设立的年份(2013年)。从图中可以看出，在上海自贸区设立之前（2013年之前），上海市的真实值和合成值基本吻合，“合成上海”较好地复制了“真实上海”非正规就业人数的增长路径；在上海自贸区设立当年，“真实上海”与“合成上海”非正规就业人数增长路径未发生明显偏离；在2013年之后，“真实上海”的非正规就业人数逐年高于“合成上海”。到2014年，“真实上海”与“合成上海”非正规就业人数增长路径发生了一定的偏离，“真实上海”非正规就业人数增长速度明显高于“合成上海”。

上述结论表明上海自贸区的设立对上海市非正规就业规模具有显著的促进作用。以非正规就业人数计算，2014—2018年，上海市非正规就业人数的真实值分别比合成值高出4.69万人、52.49万人、89.89万人、130.11万人与174.10万人，年均增长90.26万人。若以增长率计算，2014 — 2018年“真实上海”非正规就业人数年均增长率约为11.54%，而“合成上海”年均增长率约为4.87%，前者比后者高出6.67%，进一步表明高水平对外开放扩大了地区非正规就业规模。

为更加直观地观察设立自贸区对上海市非正规就业规模的影响，本文计算了“真实上海”与“合成上海”非正规就业人数的差值（gap），如图5所示。图5描绘了“真实上海”与“合成上海”gap值随时间变化的路径，可以看出，在自贸区设立之前（2005 — 2012年），二者之间的gap值在0附近波动；在自贸区设立当年（2013年），二者之间的gap值基本为0；在自贸区设立之后（2014 — 2018年），二者之间的gap值均为正且逐年递增。这再次印证了上文的结论，上海自贸区设立对上海市非正规就业规模具有显著的促进作用，高水平对外开放扩大了地区非正规就业规模。

（三）安慰剂检验

虽然上述结果表明上海自贸区的设立对于上海市非正规就业规模具有显著的促进作用，但是这一结论的有效性及显著性如何仍然需要进一步验证。本文使用安慰剂检验法来进行分析，并且细分为地区安慰剂检验和时间安慰剂检验。

1.地区安慰剂检验

构造一个能够衡量上海与其合成控制对象之间拟合差异度的系数——均方预测误差（MSPE），MSPE值越大，表明实际值与合成值的差距越大。如果自贸区政策效果是显著的，则自贸区政策实施前的MSPE应尽可能小，该值越小，说明预测变量拟合得越好；而自贸区政策实施后的MSPE应尽可能大，该值越大，说明政策效果越显著。MSPE计算公式如下所示：

地区安慰剂检验的思想是假设设立自贸区政策是在控制组某个省份中实施的，并将其作为处理组，剩下的省份作为控制组，政策发生时间同样为2013年，然后重新使用SCM法，得到该省份与合成控制对象之间的差异，这种差异便是“安慰剂效应”。依照这种方法，依次计算所有控制组省份的“安慰剂效应”，比较上海市实际产生的政策效果和控制组省份假设情况下产生的政策效果，如果上海市实际产生的政策效果更明显，则可以认为上海市设立自贸区政策的评估效应在统计上具有很强的显著性，SCM法的估计结果较为稳健。但是，SCM法要求在政策实施前合成控制对象需要具有较好的拟合效果，如果一个合成省份在2013年之前的拟合效果不理想，即MSPE过大，则即使2013年之后的MSPE较大，也无法说明政策效应是显著的。所以，在安慰剂检验中需要对MSPE进行筛选。为保证安慰剂检验的准确性，须去掉MSPE远高于上海市的样本，本文剔除了MSPE高于上海4倍的控制组省份进行分析，具体检验结果如图6所示。

图6显示了上海市与其控制组的非正规就业人数的差值分布，虚线表示上海市，灰色线为安慰剂检验结果。其中，图6中（1）（2）（3）图表示剔除MSPE高于上海市4倍的控制组省市的过程，最后一幅图表示剔除后的最终结果。由图6中（4）图可知，2013年之前，上海与其他省份的非正规就业人数变动的差距并不大，但2013年自贸区设立后，上海市与其他省份的差距开始逐渐扩大，上海市的政策效果是最显著的，表现为图中虚线分布于大多数灰色线的外部。因此，可以认为前文的实证结果是稳健的，上海市自贸区效应评估结果是有效的，进一步证明了上海自贸区的设立对上海市非正规就业规模具有显著的促进作用，高水平对外开放扩大了地区非正规就业规模。

2.时间安慰剂检验

上述地区安慰剂检验证明了设立自贸区对上海市非正规就业规模具有一定的促进作用，但考虑在自贸区的政策制定过程中，主要依据各省份发展现状及特征，经过综合评估及衡量，从而确定了自贸区的设立时间，因而可能存在一定的主观性。为验证设立自贸区政策对非正规就业的影响与时间先后无关，本文运用时间安慰剂予以检验。该检验的思路是设定一个虚拟的政策发生时间代替真实的发生时间，验证政策效果是否依然显著。假设上海市设立自贸区政策的时间提前至2011年，重新使用SCM法进行分析，以检验能否产生政策效应。若2011—2013年政策效应显著，则表明前文的实证结果并不稳健，推测可能受政策以外其他不可观测因素的影响；若2011—2013年政策效应不显著，则表明前文的实证结果稳健。具体检验结果如图7所示。

由图7可知，将自贸区设立时间提前至2011年后，2011—2013年“真实上海”与“合成上海”的非正规就业人数变化趋势基本一致，直至2013年后二者的差距才逐步显现，这表明将2011年作为自贸区设立时间并不会导致政策效应提前显现，验证了前文的实证结果具有稳健性，上海自贸区的设立对上海市非正规就业规模具有显著的促进作用，并且该作用不受自贸区设立时间的影响，继而表明高水平对外开放扩大了地区非正规就业规模。

六、传导路径检验

在上文中，通过实证检验，我们得到了上海自贸区政策对上海市非正规就业规模具有显著的促进作用，进一步表明高水平对外开放扩大了地区非正规就业规模。那么高水平对外开放影响非正规就业的传导路径是什么呢？通过前面的理论分析，我们推测高水平对外开放可以通过进口竞争、出口扩大两条途径影响地区的非正规就业规模，继而本文将通过构建中介效应模型，对高水平对外开放影响非正规就业的传导路径进行验证。

（一）模型设定

本文主要以进口竞争（Import）、出口扩大（Export）作为中介变量加以讨论，并依据中介效应模型的原理构建出计量模型，分别如下所示：

进口竞争：

出口扩大：

其中，IE表示非正规就业规模，Openness表示高水平对外开放，α0、α1、β0、β1、γ0、γ1、γ2分别为对应参数，ε表示方程残差项。

（二）指标度量

1.被解释变量

非正规就业规模（IE）是本文关注的核心被解释变量，衡量方式与上文一致。

2.核心解释变量

高水平对外开放（Openness）是本文的核心解释变量，用是否成立自贸区设立虚拟变量，成立自贸区赋值为1，反之，赋值为0。

3.中介变量

本文参照李世刚等（2021）的做法，以进口额占GDP的比重衡量进口竞争（Import），以出口额占GDP的比重衡量出口扩大（Export）。该取值方式是研究进出口开放时常用的测度指标。

（三）检验结果分析

本文首先采用逐步检验回归系数法进行中介效应检验，结果如表4所示，模型（1）、模型（2）、模型（3）对应中介效应模型中的三步回归法。表4中模型（1）的结果显示，高水平对外开放对非正规就业的估计系数为0.121，在10%的水平上显著，表明高水平对外开放对非正规就业的扩张产生正向促进作用。加入进口竞争中介变量后，由模型（2）的结果可知，高水平对外开放对进口竞争产生了一定程度的正向影响；模型（3）的结果显示，高水平对外开放对非正规就业的估计系数为0.054，其系数值比模型（1）小但效应不显著，这可能是受到样本量的影响，样本量有限导致标准误偏大，进而对直接效应产生一定的抑制作用。参照Preacher & Hayes（2008）对于完全中介与部分中介的解释，可认为在非正规就业受到高水平对外开放积极影响的过程中，可能存在多个中介变量，其中进口竞争发挥了主要的中介作用，证实了假设2。加入出口扩大中介变量后，模型（2）的结果显示，高水平对外开放对出口扩大的估计系数为0.383，这表明高水平对外开放同样对出口扩大产生一定程度的正向影响；模型（3）的结果显示，出口扩大对非正规就业的估计系数为0.482，在1%的水平上显著，而高水平对外开放对非正规就业的估计系数同样不显著，参考上述分析，可认为高水平对外开放主要通过出口扩大影响非正规就业，存在“高水平对外开放 — 出口扩大 — 非正规就业扩张”这一路径，证实了假设3。

已有研究表明，逐步检验回归系数法存在一定的局限性。在实践中，若间接效应同直接效应出现异号或数值相近的情况时，逐步检验法可能影响模型中自变量与因变量间的整体关系，进而影响个别系数的显著性，导致模型对中介效应的估计结果出现偏误，其检验力低于系数乘积检验法。因此，笔者在此基础上采用Sobel法和Bootstrap法进一步验证中介效应，结果如表5所示。经过Sobel检验和Bootstrap检验后，两类中介变量的P值均小于0.05，通过显著性检验，同时也与置信区间不包含0的假设一致，说明在1%的显著性水平下进口竞争、出口扩大均符合高水平对外开放与非正规就业之间的中介变量假设，但表现出的中介效应存在一定的差异。其中，进口竞争中介效应为0.045，出口扩大中介效应为0.139，均在1%的水平上显著，表明进口竞争和出口扩大在高水平对外开放与非正规就业之间发挥显著的中介效应，假设2和假设3得到进一步验证。

七、结论与启示

本文基于上海自贸区设立的准自然实验，利用我国2005—2018年省际面板数据，尝试采用合成控制法研究高水平对外开放对非正规就业的影响。通过构造上海市的合成控制对象，模拟了假设上海市没有设立自贸区的非正规就业人数走势，构造上海市与其反事实合成控制组之间非正规就业人数之差，将“合成上海”与“真实上海”的非正规就业人数进行比较，以对比研究高水平对外开放对非正规就业的影响。研究结果表明，上海自贸区设立之前，合成控制组较好地拟合了上海市非正规就业人数的增长路径；在控制其他变量不变的条件下，上海自贸区的设立使得上海市非正规就业人数年均增长90.26万人，年均增长率提高约6.67%，说明上海自贸区政策对上海市非正规就业规模具有显著的促进作用，进一步表明高水平对外开放扩大了地区非正规就业规模，且存在以进口竞争和出口扩大为中介变量的显著中介效应。但对外开放对不同类型非正规就业的影响可能不同，然而，囿于数据的可得性，无法从宏观的角度区分不同类型的非正规就业，未来的研究将进一步细化非正规就业的分类，并对正规就业与非正规就业进行深入的比较探究。

以上研究结论对我国实行高水平对外开放、推动经济高质量发展具有一定政策启示，也对我国新发展理念下如何应对就业问题具有重要的指导意义。实施更大范围、更宽领域、更深层次的高水平对外开放是带动非正规就业发展、稳定和促进就业的有效路径。因此，本文引申的政策启示包括：（1）在我国全方位高水平的新一轮对外开放背景下，应持续推进自贸区建设，将自贸区建设形成可推广的体制机制，并开展若干新的试点，以点带面，逐步推动内陆沿边开放，提升全国对外开放的范围和质量；同时积极引导外资更多投向内陆地区，发展壮大外向型产业集群，带动非正规就业发展，优化整体就业结构。（2）进一步扩大制造业、服务业等领域对外开放力度，推动对外贸易创新发展，创造更多非正规就业岗位；同时优化进出口结构，鼓励进口，提升出口产品附加值，引导加工贸易转型升级，确保就业稳定。（3）积极推动规制、管理、标准等制度型开放，提升对外贸易自由化、便利化水平，持续优化市场化、国际化营商环境，为外资进驻提供政策支持，努力将我国打造成全球最具吸引力和竞争力的投资目的地，更好发挥外资企业拉动就业的积极作用。

华中大社科学报

欢迎您的关注

点“阅读原文”了解更多