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user: 4. 实证结果分析 4.1. 回归结果分析 1) 基准模型 本文对数据处理后，进行F检验，结果显示 p 值为0，拒绝原假设，说明模型存在个体效应；为了检验个体效应是固定效应还是随机效应，进行Hausman检验，通过Hausman检验得出 p = 0.001 ，因此选择固定效应模型，同时在模型中加入个体效应和时间效应，即利用双向固定效应模型进行回归，并生成时间虚拟变量。 首先，本文对新冠疫情发生与各地求职水平的关系进行检验，控制时间效应并逐项加入控制变量进行回归，回归结果如表3所示。其中列(1)可见新冠疫情的发生对求职的影响呈现为负相关，更高的可支配收入与公共支出会吸引更多的求职，同时交通客运量对求职呈现负效应，这可能是由于数据所反映的是人口流动的绝对值，而不是流入或流出的人口量。由于该结果未考虑各省的经济发展水平与该省人口基数及互联网发展使用情况，而以上指标均对衡量求职行为都有着重要影响，需要被加入模型考虑，在加入以上控制变量后，由列(4)可得，新冠疫情的虚拟变量在1%的水平下显著，且对求职有负面影响，即新冠疫情的爆发导致各地的求职数量下降，造成这种影响的原因在于，由于疫情的爆发，各地均采取了严格的防疫措施，人口流动接近停滞，同时各项经济生产活动受到严重冲击，各地企业选择裁员、缩招以及春季招聘会的推迟所导致，这也使得求职供给的水平有所下降。回归中的各个控制变量也证实了其他因素对求职水平的影响，所有的控制变量均在至少5%的水平上显著，GDP对求职有着显著的正向影响，经济更为发达的省份吸引着更多的人才，而移动电话用户数量以及互联网发展程度的提高同样会使得通过网络求职的行为上升。在控制变量中，进出口总额对于求职水平的影响为负，这可能是因为进出口数量的上升增加了企业间的竞争，使得企业的学习效应降低，使得生产率降低，企业需要对员工规模进行调整，从而改变招聘的情况，也使得求职的水平降低。 Table 3 COVID-19 and job search leve 变量 (1) (2) (3) (4) lne lne lne lne covid −0.1069 * −0.1327 ** −0.1651 *** −0.1822 *** (0.0555) (0.0552) (0.0557) (0.0559) lnw 0.2076 *** 0.1760 *** 0.1840 *** 0.1808 *** (0.0421) (0.0423) (0.0421) (0.0419) lninv 0.1314 *** 0.1072 *** 0.1087 *** 0.1084 *** (0.0320) (0.0322) (0.0319) (0.0318) lntransport −0.0829 *** −0.0834 *** −0.1007 *** −0.1003 *** (0.0307) (0.0303) (0.0306) (0.0304) lngdp 0.1293 *** 0.1344 *** 0.1335 *** (0.0322) (0.0320) (0.0319) lntrade −0.0609 *** −0.0641 *** (0.0194) (0.0193) lnmobile 0.0877 ** (0.0412) ipv4 8.0112 ** (4.0017) _cons 10.9931 *** 10.3900 *** 10.7081 *** 9.8138 *** (0.4684) (0.4864) (0.4934) (0.5931) N 651 651 651 651 r2 0.5602 0.5718 0.5788 0.5847 时间效应 控制 控制 控制 控制 表3. 新冠疫情与求职水平 注：括号内为标准误， * 、 ** 、 *** 分别表示在10%、5%、1%水平下显著。 2) 改进模型 本文在基准模型中分析了新冠疫情的爆发对求职水平的影响，但是由于各地的疫情状况并非是相同的，部分省份的疫情较为严重，而诸如西藏、新疆等省份的疫情程度较轻，因而基准模型不能准确的反映疫情对各地的不同影响程度，因此，在改进模型中，将主要的解释变量更换为 ln c a s e s i t ， c a s e s 表示各省份和地区新冠肺炎确诊人数的累计值，考虑到不同省份确诊人数的数量级差异，对其加一后作取对数处理，改进模型的回归结果如表4所示。由改进模型的结果可知，更改解释变量后的回归结果中，各变量的系数与基础模型有着相同的符号，证明了结果的稳定性，而确诊人数越多，该省份的求职水平也越低。 Table 4 Epidemic severity and job seeking leve 变量 (1) (2) (3) (4) lne lne lne lne lncases −0.0608 *** −0.0571 *** −0.0525 *** −0.0527 *** (0.0116) (0.0115) (0.0116) (0.0116) lnw 0.2271 *** 0.1977 *** 0.2021 *** 0.1989 *** (0.0414) (0.0418) (0.0416) (0.0414) lninv 0.1360 *** 0.1141 *** 0.1148 *** 0.1143 *** (0.0313) (0.0316) (0.0315) (0.0313) lntransport −0.0860 *** −0.0863 *** −0.0993 *** −0.0988 *** (0.0300) (0.0297) (0.0301) (0.0299) lngdp 0.1152 *** 0.1202 *** 0.1192 *** (0.0317) (0.0317) (0.0315) lntrade −0.0463 ** −0.0494 ** (0.0194) (0.0193) lnmobile 0.0915 ** (0.0406) ipv4 7.7573 ** (3.9371) _cons 10.8233 *** 10.2963 *** 10.5459 *** 9.6298 *** (0.4595) (0.4774) (0.4869) (0.5849) N 651 651 651 651 r2 0.5797 0.5888 0.5927 0.5987 时间效应 控制 控制 控制 控制 表4. 疫情严重程度与求职水平 注：括号内为标准误， * 、 ** 、 *** 分别表示在10%、5%、1%水平下显著。 4.2. 稳健性检验 为了减少可能的度量误差等问题，本文进行了三方面的稳健性检验。首先，替换控制变量，在外贸与就业的研究中，Greenamay等(1999) [ 6 ]，通过对英国167个制造业样本分组进行建模研究，发现不管是进口还是出口均会导致派生劳动力水平的降低，国内方面，温怀德和谭晶荣(2010) [ 7 ] 以入世作为时间点，将全国分为东部、中部、西部三个区域进行研究，证实在加入世界贸易组织后出口对东部地区就业的影响不再显著。因此，利用各省各季度出口总额取对数后的结果 ln exp o r t 替换进出口总额变量，结果如表5列(1)所示。 其次，由于本文采用了31个省份的数据(不含港、澳、台)，其中部分较偏僻省份网络求职水平较低，同时确诊人数远低于其他省份，因此在这一阶段将这些省份剔除，包括西藏、青海、宁夏三个省份，在更换控制变量后再次回归以验证模型稳定性，结果如表5列(2)所示。 最后，替换解释变量。湖北省武汉市是此次疫情的重灾区，疫情报告指出，由中国疾控中心病毒所首次从华南市场提取的585份样本中，由33份样本含有新冠病毒核酸(王秉阳和温竞华，2020) [ 8 ]，现有研究已经证实人口流动会加速疫情传播的规律(牛建林，2013；孙伟增等，2019) [ 9 ] [ 10 ]，因此本文选择武汉市流出人口前往各省的比例替换累计确诊人数，由于武汉在1月23日采取了封城的防疫措施，因此根据百度人口迁徙地图从1月1日至23日的人口流动数据计算各省所占武汉市流出人口比例，由于西藏、内蒙古、宁夏省的数据量较少及缺失，剔除这些省份后进行回归，结果如表5列(3)所示。 由回归结果可知，替换控制变量以及去除部分数据后没有改变回归结果，出口额在很小程度上减少了求职水平，这可能由于不同地区的贸易结构性差异以及出口增加值对劳动力的就业增长贡献率递减(张志明等，2016) [ 11 ] 所造成的，而解释变量在5%的水平上显著，证明了人口流动在一定程度上影响了疫情的传播，并且疫情更严重地区求职水平所受影响更大，与基准模型的结果保持一致。 Table 5 Robustness test result 变量 (1) (2) (3) lne lne lne lncases −0.0552 *** −0.0603 *** (0.0115) (0.0152) wuhanout −0.0037 ** (0.0016) lnw 0.1973 *** 0.1273 *** 0.1186 ** (0.0415) (0.0473) (0.0474) lninv 0.1146 *** 0.1214 *** 0.1127 *** (0.0314) (0.0335) (0.0340) lntransport −0.0890 *** −0.0906 *** −0.0632 ** (0.0296) (0.0318) (0.0321) lngdp 0.1181 *** 0.1314 *** 0.1596 *** (0.0317) (0.0323) (0.0345) lnexport −0.0259 * −0.0195 −0.0254 (0.0153) (0.0193) (0.0162) lnmobile 0.0919 ** 0.1014 ** 0.0980 ** (0.0407) (0.0406) (0.0412) ipv4 7.5789 * 7.4379 * 7.7347 * (3.9495) (3.9258) (3.9820) _cons 9.4407 *** 9.9397 *** 9.6104 *** (0.5802) (0.6531) (0.6613) N 651 609 588 r2 0.5963 0.5992 0.5878 省份数量 31 28 28. 时间效应 控制 控制 控制 表5. 稳健性检验结果 注：括号内为标准误， * 、 ** 、 *** 分别表示在10%、5%、1%水平下显著。 4.3. 内生性检验 内生性是面板数据中普遍存在的问题，严重的内生性会导致估计的结果出现偏差，造成内生性的原因有多种。求职水平与确诊人数间可能具有双向因果关系，即确诊人数在影响求职水准的同时，不同的求职水平可能也会对确诊人数产生影响。可从经济发展差异及人口流动两方面来探讨，在求职方面上，由于资源环境的不同，大城市的虹吸效应使得更多的人倾向于在一、二线城市或其周围地区工作就业，这使得发达地区的求职意愿高于欠发达地区，同时，由于经济结构的不同，较发达城市与地区的第三产业所占比重更高，由于第三产业大多的生产与消费具有同一性的特点，疫情防控限制出行以及减少聚集等原因的影响，涉及更多流动人员以及面对面接触的行业如餐饮、购物、交通、旅游、住宿等收到较大的影响，这使得在疫情中这些行业的工作岗位更多的减少，尽管疫情防控措施已取得一定成效，但是由于疫情的反复性、复杂性以及防疫常态化的要求，对于这方面消费的意愿与客观需求都会低于以往，也使得这些产业降低对于未来的预期，减少其招聘的需求。由于第三产业行业较多，大部分行业具有强吸纳劳动力的特点，按照等量投资计算，第三产业所吸纳的劳动力是第二产业的2~3倍(张桂文，2011) [ 12 ]，考虑到第三产业就业弹性大，以及发达城市第三产业占比高的特点，相同的疫情状况会使得较发达城市的求职水平有更多的下降。在人口流动上，由于发达地区吸收了更多的劳动力，在作为交通枢纽的同时也会有更大的人口流动量，而人口流动的增加会加速疫情的传播，即增加确诊人数(李建军等，2020) [ 13 ]，因此，求职水平较高的发达地区会有更多的流动人口，从而会使得该地区的疫情更为严重。 因此，虽然疫情的严重程度会对求职水平产生直接的影响，但是求职水平更高的城市，由于经济特性以及人口流动量大的原因，也会使得疫情加重，有可能引起反向因果导致的内生性问题。为了解决潜在的内生性问题，本文选择各省省会与武汉市之间的铁路公里数取负数作为确诊人数的工具变量，即数值越小，则距离武汉市越远，数值越大，距离武汉市越近，对改进后的模型重新进行估计。各省来自武汉市的人口流动量与省份距离武汉市的距离相关联，但是各省和地区的省会及首府与武汉市之间的铁路距离是固定的，在短时间内不会受外在因素影响而改变，是比较合适的工具变量，表6呈现了工具变量回归的结果，各变量均在至少5%的水平上显著，累计确诊人数的系数显著为负，说明疫情的发展减少了各地的求职意愿，可支配收入、公共预算支出、国内生产总值等变量在1%的水平上显著为正，说明经济发达地区更吸引人才求职。 Table 6 Tool variable regression result (1) lncases -0.0391 ** (0.0153) lnw 0.1942 *** (0.0416) lninv 0.1128 *** (0.0313) lntransport -0.0992 *** (0.0300) lngdp 0.1229 *** (0.0317) lntrade -0.0532 *** (0.0195) lnmobile 0.0905 ** (0.0406) ipv4 7.8227 ** (3.9419) _cons 9.6772 *** (0.5866) N 省份数 651 31 时间效应 控制 表6. 工具变量回归结果 注：括号内为标准误， * 、 ** 、 *** 分别表示在10%、5%、1%水平下显著。 4.4. 异质性检验 1) 地区异质性检验 通过上述回归后，发现各省的疫情状况对当地的求职水平有着显著影响，但不能够排除由于地域发展差异，经济较为发达的省份或新兴城市吸收就业的能力较强，由于疫情对于经济生产及人员流动产生的负面影响，使得数据间互补，使得总体呈现负向效果，因此需要对各省及地区进行分类，研究不同地域间的区别，本文根据罗长远和张少川(2019) [ 14 ] 对中国四大区域的划分方法，将中国分为东部、中部、西部以及东北地区进行地区异质性检验。 对4组数据进行F检验及Hausman检验后加入时间变量进行双向固定效应回归，结果如表7所示。确诊人数在东部、中部和西部三个地区处于显著水平，并且在东部地区对求职的负向效应最大，其次是中部和西部地区。中西部地区的解释变量在5%显著性水平下显著，而对于东北地区，疫情变量的符号为正，并且不显著。 对于回归的结果，就各地区分别进行分析，对于东部地区来说，从改革开放以来，经济建设就迅速发展，在政策支持、交通便利、各类资源充足的环境下，各类企业纷纷选择在东部地区建立，同时许多跨国集团以及外企也选择在东部地区设立分公司及工厂，东部地区飞快的崛起速度以及更为优厚的待遇条件，吸引了大批人才，这使得东部地区的就业压力在增大的同时，也拥有着大量的流动务工人口。而由于疫情及防护措施使得人口流动和经济生产活动停滞，这使得就业机会和岗位减少的同时，也使得大量的流动务工人口无法返工求职。对中部地区而言，其处于中国的重要地位，相较于东部发达地区吸引全国各地的人才，中部地区更多以其省会为中心点，吸引本省以及相邻省份的求职就业，其求职水平相较于东部所受疫情影响较小。由回归的可支配收入与公共预算支出系数可知，相较于东部地区更好的公共资源如教育医疗等带来的吸引力，中部更高的收入水平是吸引求职就业更为重要的因素。对于西部地区来说，从西部大开发的政策到其在“一带一路”战略中的重要位置，西部的经济发展也在逐年进步，与中部类似，工资待遇的提升有着更高的吸引力，同时由于西部地区私营企业数量相对较少，同时疫情程度较轻，因而在求职上受到疫情的冲击也较小。对于东北地区来说，由于近年的人口流失严重，大量人员外出求职或务工，疫情导致的人口流动停滞使得当地求职水平上升，即解释变量符号为正但不显著。 由分析可知，不同的经济发展状况和国家政策支持状况、不同地区所处的地理位置以及各地的经济结构都会使得模型展现出不同或是相反的结果。 Table 7 Regional heterogeneity tes 变量 东部 中部 西部 东北 lncases −0.0999 * −0.0577 *** −0.0346 ** 0.0579 (0.0516) (0.0180) (0.0175) (0.0559) lnw 0.1087 0.2673 ** 0.1707 *** 0.1806 * (0.1123) (0.1295) (0.0519) (0.1045) lninv 0.2556 *** 0.0246 0.0954 ** −0.0430 (0.0785) (0.0467) (0.0446) (0.0679) lntransport −0.4595 *** −0.0131 −0.0021 0.1424 * (0.0791) (0.0414) (0.0384) (0.0834) lngdp 0.1110 0.1994 −0.0516 0.0298 (0.0804) (0.1334) (0.0499) (0.0378) lntrade −0.1784 ** 0.1138 *** −0.0465 ** 0.1690 ** (0.0891) (0.0406) (0.0192) (0.0816) lnmobile 0.1918 −0.0239 0.3111 * −0.6565 (0.2242) (0.0316) (0.1826) (0.6580) ipv4 4.7721 9.7481 * −0.8269 −0.0915 (7.7622) (5.4530) (8.5712) (4.6334) _cons 13.3508 *** 8.5810 *** 8.3379 *** 14.7488 *** (2.7638) (1.5210) (1.4424) (5.3350) N 210 126 252 63 r2 0.6662 0.8420 0.7511 0.8832 省份数量 10 6 12 3 时间效应 控制 控制 控制 控制 表7. 地区异质性检验 注：括号内为标准误， * 、 ** 、 *** 分别表示在10%、5%、1%水平下显著。 2) 教育水准异质性检验 考虑到不同地区的人员素质有较大的差异，尤其是近年应届毕业生数量不断上升，各地教育资源的不同也使得各地高素质人才比例出现差异，而教育水平不同的人的工作能力以及所选择从事的行业也存在较大区别，不同行业在面对疫情时受到的影响程度也会有所不同，因此考虑到各地人员素质的差异性，根据人口抽样调查的数据，计算各省6岁及6岁以上且学历在大专及大专以上人口数除以该省人口数量，计算各地受教育水准，根据计算的结果分为低水准、中水准以及高水准三类，在进行F检验和Hausman检验后进行双向固定效应回归，结果如表8所示。高水准地区求职水准受疫情影响程度最大，其次为中水准、低水准地区，这主要由于教育资源的分布通常与当地经济发展水平相关，教育水准较高的地区经济发展程度也高，由于高水准地区各类资源更为丰厚，人才聚集更为密集，从而在疫情中岗位的缩减以及招聘的延期也更多，而中低水准地区所受到的影响较少。无论教育水准如何，可支配收入变量都在1%水平上显著为正，而公共预算支出则在中高水准地区显著为正，而在低水准地区不显著，这说明中高水准的求职者在追求更高的收入外，公共建设状况也是影响就业的重要因素之一，在公路客运量上，中、高教育水准地区显著为负，而低教育水准地区显著为正，这可能是由于，相较于低教育水准地区的人口流动，经济与资源更为丰富的中、高水准地区吸引着更多的人才流入加剧了就业市场的竞争，并且这些地区通常作为交通枢纽，人流量更为充分，也吸引着更多的务工人口，这部分流动务工人口并不会选择利用互联网作为求职的手段，从而使客运量的效应为负。 Table 8 Testing the heterogeneity of educational leve 变量 (1) (2) (3) lncases −0.0174 −0.0673 *** −0.3962 *** (0.0149) (0.0126) (0.0570) lnw 0.2255 *** 0.1454 *** 0.1958 *** (0.0826) (0.0560) (0.0704) lninv −0.0149 0.0721 ** 0.2874 *** (0.0587) (0.0346) (0.0681) lntransport 0.1845 *** −0.1085 *** −0.4055 *** (0.0552) (0.0337) (0.0710) lngdp −0.0666 0.1347 *** 0.0279 (0.0754) (0.0415) (0.0513) lntrade −0.0089 −0.0439 ** −0.0713 (0.0266) (0.0207) (0.0627) lnmobile −0.0502 0.2322 * 0.3253 * (0.0330) (0.1336) (0.1836) ipv4 5.2599 6.8135 * −9.7473 (6.5345) (4.0569) (10.4329) _cons 9.6712 *** 9.3267 *** 11.0058 *** (0.9269) (1.1826) (2.0566) N 126 357 168 r2 0.8775 0.6975 0.7112 省份数量 6 17 8 时间效应 控制 控制 控制 表8. 教育水准异质性检验 注：括号内为标准误， * 、 ** 、 *** 分别表示在10%、5%、1%水平下显著。