劳动力市场网络是否具有重要的空间维度？
摘要：论文检验了基于居住地的劳动力市场网络是否具有空间维度。总体而言，与邻居联系更紧密的工人，其离职率更低；若工人与同种族或族裔的邻居联系更紧密，离职率也更低。这两项结果均支持劳动力市场网络有助于实现更优的职位匹配，而后者还可能反映了工人偏好与同种族或族裔邻居共事的倾向。在收入方面，论文发现总体居住地网络测度指标对工资具有稳健的正向影响；而同族群网络测度指标通常呈现负向影响。这表明，总体网络测度指标反映的是提升生产率的正向网络效应，而同族群网络测度指标可能更多地捕捉到了一种非工资性质的就业福利。
引言
劳动经济学研究普遍发现，那些以某种可能导致劳动力市场信息共享的方式相互关联的工人，在劳动力市场上的结果也表现出一定的相似性，这一发现与劳动力市场网络发挥作用的假设相一致。进一步，已有研究表明邻里联系是劳动力市场网络联系的重要来源之一。为此，论文探讨基于居住地的劳动力市场网络在劳动力市场中的作用。具体而言，从员工流动性和薪资水平两个方面，考察基于居住地的劳动力市场网络的生产率效应。论文通过区分基于居住地形成的网络，与仅基于同种族或族裔背景而形成的网络，明确厘清劳动力市场网络的空间属性。
相关研究与研究方法
劳动力市场网络的存在性。已有证据表明，基于居住地的非正式劳动力市场网络在招聘过程中发挥重要作用，尤其对那些尚未充分融入劳动力市场、且雇主对其信息掌握有限的群体更为关键。然而，然而，关于网络作用的证据面临一个重要的替代理论：邻里与工作单位的重合可能源于就业影响居住选择，而非居住地影响就业。对此，Hellerstein 等人（2011）通过实证方法排除了该反向因果机制，验证了居住地对就业选择具有因果影响，从而支持了居住地网络在劳动力市场中的实际作用。
关于网络生产率的研究。一方面，网络的生产率体现在能实现更优的岗位匹配上，具体表现为更高的工资和更低的员工离职率，尤其是在员工任职时间较短的阶段表现得更为显著。另一方面，生产率溢出机制，即如果工人与同族群成员共同工作，可能会表现出更高的生产率，即更高的工资收入和更低的离职率。
论文研究方法。首先，采用Hellerstein 等（2011）提出的网络强度度量方法，聚焦在同一单位工作的邻居关系，通过新员工与其同事中来自同一居住社区的比例来衡量其网络联系的强度。第二，研究关注网络的种族分层问题，探究同种族或族裔的网络联系是否具有更强的效果。第三，通过检验网络联系对工资和员工流动的理论预测是否成立，测试基于居住地网络联系测度的有效性。
数据
论文采用雇主—雇员匹配数据构建网络联系的度量指标，并估计就业网络的影响。论文主要采用了两个数据集：一是美国人口普查局“地方就业动态（LEHD）”项目数据集，其覆盖企业内部全部雇员，具有纵向跟踪特征。二是基于将 2000 年人口普查“样本编辑明细文件（SEDF）”中的长表调查者匹配至其具体工作单位，建立了用于居住地就业网络研究的2000年DEED数据集，实现了雇员与工作单位层面的精确匹配。该数据集局限体现为：一是并未涵盖所有雇员和雇主，二是未提供关于雇员和雇主的纵向跟踪信息。
首先定义适用于计算网络测度的岗位框架。论文分析涵盖2004—2007年，该阶段位于 2000年代初期经济衰退与2007年12月（依据NBER日期）爆发的全球金融危机之间，整体就业状况相对稳定。论文也使用了最早可追溯至 2001 年的数据，早期年份的数据主要用于构建“入职时间”网络测度。分析样本包括每年第二季度初在私营部门雇主处持有的主要岗位，且雇主位于39个州之一，这些州在LEHD基础数据库中具有覆盖整个研究期的连续时间序列。样本限定为单一机构雇主的岗位，即能明确雇员具体工作地点的岗位。以2006年为代表年份，列出了在对样本施加多项限制条件下样本规模的变化情况，见表1。
LEHD数据集衡量劳动力市场网络的重要性
（一）方法
可观测网络隔离度
。计算每位工人在同一工作单位中，与其同一居住区的同事所占的比例。样本限制在至少有两名工人被观测到的工作单位。计算方式为：
表示工人i和j是否在同一居住区；
表示工人i和j是否在同一工作单位就业。通过计算每一位个体的可观测网络隔离度的平均值，汇总整个群体的网络隔离度:
该测量方法也可用于计算某个子群体的网络隔离度，例如同种族或族裔群体。此处居住区定义为普查区。
随机网络隔离度
。计算过程：在同一普查区内，将工人随机分配到各个工作单位，确保生成的工作单位大小分布与样本中的分布相同；对全样本或某子样本进行随机分配；进行10次模拟，并计算每次模拟中所有工作单位普查区的网络隔离度；这些模拟的平均值即为
。
网络隔离差定义为
。反映了某工人在自身工作单位中，与邻居同事联系的强度，相对于同一工作地小区其他单位中邻居联系强度的超额水平。如果网络隔离差为正，说明该工人在自己的单位中与邻居共事的情况多于周边其他单位的平均水平；反之，则较少。
最大网络隔离度（
）表示在每个普查区内，在最大程度地将居住在同一社区邻里的工人分配到同一工作单位的情况下，所能达到的最高网络隔离度。它反映了在数据结构约束下，工人与邻居共同工作的理论上限。
采用“贪婪算法”，而非严格求解的最优解，提供可观测网络隔离度相对于潜在最高隔离度的参考基准。
最大网络隔离差定义为
。理论上网络隔离可达到的最大程度减去随机值，表示网络排序可能达到的最大程度。
有效网络隔离度定义为
，表示实际网络隔离度在可实现范围内所占比例，用于跨样本之间比较网络重要性。
（二）结果
在2006年数据中，可观测网络隔离度平均为5.3%，表明工人中约有5.3%的同事居住在同一普查区。随机网络隔离度为2.8%，显示即使在随机分配下也存在一定邻里聚集。最大网络隔离度为32.2%，代表理论上在最大聚集下可达的隔离程度。有效网络隔离度为8.6%，即可观测网络隔离度约占最大可能隔离的8.6%。按族裔分组，白人有效网络隔离度为8.9%，略高于整体，但因其群体基数大，最大隔离值更高；黑人为23.3%，隔离度显著较高；西班牙裔为20.9%，具有较强的居住地邻里就业网络；亚裔高达44.4%，是各族裔中最高，表明最强的邻里就业网络依赖。按性别分组，男性有效网络隔离度为10.9%，女性为9.4%，高于总体平均，说明劳动力市场网络更倾向于在同性群体中形成。合并样本下的网络隔离度普遍更低，表明劳动力网络存在一定的群体内部分层。
网络对员工离职率与薪资水平的影响
（一）方法
核心变量：可观测网络隔离度
；引入控制变量通勤路径网络隔离度
，衡量员工工作地与居住地同属一个普查区的比例，用以控制交通便利带来的非社会性集聚；引入控制变量雇主平均网络隔离度
，反映一个单位整体员工的网络隔离水平，控制雇主层面的网络环境影响。
识别策略：首先估计居住地网络隔离对员工离职率和薪资水平的影响，控制
以确保识别的是个体层面网络效应。为识别族裔分层网络，进一步构造族裔划分的版本
、
。
模型扩展与比较：通过将族裔同族群体比例、整体网络隔离、分组网络隔离等变量共同纳入回归模型，实现不同网络维度比较，以识别哪类网络因素更具影响力。
稳健性检验：引入雇主固定效应、雇主—年份交互固定效应，以及员工固定效应，分别控制雇主政策差异、雇主年度冲击和员工自身稳定特征。同时，对不同族裔群体分别估计模型，考察网络效应在群体间的异质性。
（二）生产性网络还是岗位便利？
居住地网络对就业结果的影响机制。论文提出与邻居或同族裔共事可能不仅反映网络带来的工作匹配效应，也可能是一种岗位便利。两者在留任倾向上均表现为正向影响，但在薪资效应上方向相反：匹配效应提高工资，而便利性可能降低工资。为识别这两种机制，论文引入两类网络指标：总体居住地网络（不分族裔）和同族裔居住地网络。理论上，前者更可能捕捉到“弱关系”带来的生产性效应，后者则体现“强关系”所代表的岗位便利。
（三）描述性统计结果
表3和表4分别展示了主要变量在整体样本及不同族裔群体中的分布特征。结果显示，白人群体的网络隔离指标较高，反映出其较强的同群体就业聚集性；黑人群体的工作稳定性较差，留任率最低且年均换工作次数最多。亚裔群体则表现出最高的留任率。网络指标总体呈高度偏态分布，大量个体未与邻居共事，网络效应主要体现在分布上尾。此外，LEHD数据在产业与企业规模上更具代表性，服务业比重较高，制造业相对较少。
（四）回归结果
通过对员工留任率与工资水平的回归分析发现，基于居住地的网络联系，特别是整体网络联系
，对少数族裔具有稳健的积极影响，而同族群比例
和同族群网络联系
的效应表现出较大差异，更多体现为非工资性福利而非生产率提升。
表5为总体样本留任率回归。整体网络联系和同族群网络联系均显著正向，表明更强的居住地网络联系有助于减少员工离职。
表6为少数族裔子样本留任率回归。对黑人、西班牙裔、亚裔三组分别回归后发现：和系数大多为正，对留任具有积极作用，尤其是对黑人和西班牙裔尤为显著。为负值，表明单纯的同族群比例反而可能降低留任率，提示种族同质性并非稳定的留任机制。
表7为总体样本工资回归。和在不同时期控制变量下均表现出正向影响工资的证据，但当二者同时纳入模型时，的正向效应增强，反映其更可能代表生产率效应（如更佳的岗位匹配），为负向，暗示其更可能反映非工资性福利（如文化认同、归属感）而非提升生产率。
表8为少数族裔子样本工资回归。对三类少数族裔单独分析发现：系数始终为正，支持其作为网络带来的生产率效应的解释；系数为负或不显著，进一步佐证其反映的可能是非工资福利而非生产性网络效应。
稳健性分析：控制金融危机年份或使用同期网络指标后，核心结果保持稳健；入职时网络指标更好识别“推荐性”生产率效应，而同期指标更可能反映当前福利偏好；研究认为使用入职时网络指标更适合识别劳动力市场中的真实网络效应。
结论
论文基于雇主—雇员匹配数据，实证检验了基于居住地得到劳动力市场网络是否通过改善岗位匹配来提升劳动市场结果。结果显示，与邻居的网络联系越紧密的工人，其离职率越低，工资水平越高，表明此类网络具有生产性效应。此外，与以往研究相比，论文指出：仅与更多同族群共事并不能显著提升劳动市场结果，反而常常与较差的工资或留任表现相关。
论文研究揭示了劳动力市场网络的空间特征，强调居住地网络在信息传递和匹配效率中的关键作用。这不仅拓展了网络研究的理论边界，也提示：改善邻里之间的社会联系，有望成为提升劳动市场匹配效率与公平的政策路径。
转自微信公众号：南开城市与区域经济