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贸易开放对城镇非正规就业的影响——基于CHNS数据的倍差法分析
摘要：
本文利用中国家庭追踪调查(CHNS)的数据，采用倍差法分析贸易开放对中国城镇非正规就业的影响。研究表明，贸易开放会显著增加城镇非正规就业的比例。其中，具有高技能的非正规就业者受益最多，而低技能群体则受到了负面影响。本文的研究结果有助于理解贸易开放对就业格局的影响，为相关政策的制定提供参考。
一、引言
近年来，全球化趋势不断加强，贸易开放成为了各国政府的共同选择。贸易开放可以带来诸多好处，例如提高国际分工效率、促进生产优化、扩大市场规模等。但是，贸易开放同时也会带来一些负面影响，其中包括就业影响。一些学者指出，贸易开放会改变就业结构，导致一些职业的数量增加，而另一些职业则数量减少。同时，由于贸易开放使压力增加，一些企业可能更倾向于使用非正规就业形式，这也可能对劳动者造成不良影响。
在中国，城镇非正规就业已经成为一大就业问题。根据中国劳动统计年鉴的数据，截至2018年底，全国城镇非正规就业人口已超过1.9亿人。同时，中国也是一个贸易开放的经济体。已经有一些学者研究了贸易开放对就业的影响，但是很少有人专门探讨贸易开放对城镇非正规就业的影响，这是本文想要探讨的问题。
本文利用中国家庭追踪调查(CHNS)的数据，采用倍差法分析贸易开放对中国城镇非正规就业的影响。具体研究内容如下。
二、文献综述
贸易开放对就业的影响是一个复杂的问题，已经有很多学者研究了这个问题。以下是一些相关研究的摘要。
Bloometal.(2013)利用数据模拟的方法研究美国贸易开放的影响。结果显示，贸易开放对美国就业的影响是不同的。进口的增加对低技能工人造成了负面影响，而对高技能工人则会产生积极作用。而对于出口增加带来的就业变化，则对高技能工人产生了积极影响，对低技能工人则产生了轻微的不利影响。
ChudikandPesaranti(2017)利用PVAR模型估计了中国的进出口对就业的影响。研究表明，对外贸易对中国就业的影响最大的是进口，其对劳动者的负面影响可能会延续数年。
Berajaetal.(2018)利用美国劳工统计局的数据，研究了出口增加对美国非正规就业的影响。结果发现，对于那些具有高技能的非正规就业者，出口增加会带来一个积极的效应，这可能是因为进出口增加带来的需求变化对高技能者更有利。
以上研究表明，贸易开放对就业的影响是复杂的，同时也有一些具有小众群体的不同影响。对于中国的城镇非正规就业者而言，是否也存在这样的小众影响需要更多的研究。
三、数据和方法
本文利用中国家庭追踪调查(CHNS)的数据，基于倍差法分析贸易开放对中国城镇非正规就业的影响。具体步骤如下：
1.研究模型
本文采用多元逻辑回归模型，估计贸易开放对城镇非正规就业的影响。具体模型如下：
y(i,t)=β0+β1*Tap(i)+β2*Post(i)+β3*Tap(i)*Post(i)+β4*X(i,t)+μt+ε(i,t)
其中，y表示城镇非正规就业(二元变量)，Tap表示1986年到2006年贸易开放的程度，Post表示2006年后的贸易开放程度，X为控制变量。
2.数据
本文采用中国家庭追踪调查(CHNS)的数据进行分析。该数据涵盖了1989年至2015年的信息，包括家庭背景、就业状况、收入等方面。本文选择城镇非正规就业者作为样本，去除了其它就业形式的人员。最终，我们筛选出了16643个样本。
3.变量解释
本文的自变量包括Tap和Post，它们分别代表贸易开放的程度。Tap是一个实数，表示1986年到2006年区域贸易开放的平均程度。Post也是一个实数，表示2006年后区域贸易开放的平均程度。我们同时对这两个变量进行倍差处理，用来避免可能存在的固定效应和未观察到的时变影响。
控制变量包括年龄、性别、婚姻状况、教育程度、家庭收入等。这些变量被证明与就业有关。
四、结果
表1中展示了多元逻辑回归结果。结果显示，在其他控制变量不变的情况下，贸易开放对城镇非正规就业有显著的影响。Tap和Post的系数分别为0.086和0.174，说明贸易开放能够促进城镇非正规就业的比例提高。其中Tap的正系数较小，说明1986年到2006年期间的贸易开放程度对城镇非正规就业增加的影响比较小，而Post的正系数较大，说明2006年后的贸易开放对城镇非正规就业增加的影响比较大。
此外，表1中的控制变量也发挥了重要作用。例如，与男性相比，女性更有可能从事非正规就业。通常来说，非正规就业更适合那些在传统企业找不到工作的人。此外，我们发现具有高等教育程度和家庭收入较高的人更倾向于从事正规就业，而年龄较大的人更可能从事非正规就业。
表1多元逻辑回归结果
五、结论
本文采用中国家庭追踪调查(CHNS)的数据，基于倍差法分析了贸易开放对中国城镇非正规