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标题 劳动力迁移成本对劳动力市场的影响
范文 黄昱然+卢志强



摘要：本文通过Netlogo模拟实验，探究劳动力迁移成本对劳动力市场的影响。研究发现：劳动力迁移成本过高对劳动力市场产生影响，一是失业增加，二是劳动力整体劳动效率的降低；通过Eviews软件进行回归分析，佐证了劳动力迁移成本带来的失业效应及错配效应；实验结果良好，具有一定的理論与现实意义。当前中国经济的供给侧改革不断推进，着力降低劳动力的迁移成本，将对未来经济发展注入新的活力。
关键词： Netlogo实验 劳动力迁移成本 劳动力市场 影响
中图分类号：F061.5 文献标识码：A
1 引言
劳动力市场在经济领域作为一个热门的研究方向，当前以微观数据的计量分析为主要研究方法，本文利用Netlogo进行劳动力市场的一个模拟。通过对已有文献进行分析，使用Netlogo进行仿真的研究相对较少，在经济领域，其研究对象主要有：第一，交通问题，例如刘小鼎（2011）对公共汽电车中途站点的人流疏散与组织的设计与优化进行研究，余雷（2011）研究了交叉路口的交通仿真。第二，博弈论领域的合作问题，如耿柳娜（2011）拓展了Netlogo的羊吃草模型，研究团队内部合作与晋升的关系。陈劲（2014）利用Netlogo进行了产学研演化博弈的模拟。本文基于个体异质性的Netlogo实验，主要探讨就业与劳动力在不同企业之间迁移成本的关系。
对于劳动力迁移的成本与就业之间的关系，已有相关文献进行了研究。如柳清瑞（2005）建立了一个简单的新古典模型，说明农村劳动力迁移与城镇就业率呈现负相关关系，即农村的劳动力流入城镇，会对原有的城镇劳动力产生挤出。而在迁移成本方面，谌新民（1999）强调，劳动力迁移的概念应该界定为个人寻求利益最大化以及成本最小化的过程。劳动力迁移的成本主要包括：第一，就业成本，包括各类手续费用以及需要的时间。第二，生存成本，即与原地区相比，迁移到另一个地区为生存所需支出的如住宿等额外费用。此外，还有心理成本、交通成本等。钱雪飞（2006）则通过对农村劳动力的问卷调查得出结论，农村劳动力的迁移成本主要包括求职成本、证件成本、投资成本和培训成本。
劳动力迁移成本与就业之间的关系，其中的逻辑关系较为复杂，仍需进一步深化研究。一方面，若劳动力迁移成本高，则意味着劳动力的流动性差，而流动性差则必然导致劳动力供给需求之间的错配，即劳动力个体由于岗位以及职责的限制，不能很好地发挥自身的特点，导致整体劳动力的效率降低，可称之为错配效应。其次，劳动力迁移成本高，将导致失业的劳动力在短期内无法找到新的职位，导致失业率增加，可称之为失业效应。这两种效应是最直接的经济直觉，而本文的Netlogo模拟将这两种经济直觉转化为模拟的实验结果，以期为后续的相关研究提供理论或实践指导。
2 Netlogo模拟与Eviews回归
2.1 模型设定
首先，模型假设，劳动力内在的迁移动力是因为个体的异质性，即异质性个体之间是相互排斥的。假设有两类劳动者：个体主义行为者和团队行为者。假设两类人由于行为模式的差异，会造成彼此之间的摩擦，并带来巨大的心理成本。因此，为追求个人利益最大化，在其他条件不变的情况下，个体主义行为者倾向于向个体主义行为者较多的企业求职，团队行为者则刚好相反。其次，劳动力迁移具有成本，每次迁移就会有消耗一定的初始禀赋，而一旦初始禀赋消耗完毕则劳动者就将退出劳动力市场。因此，劳动力个体迁移的收益在于追求同类型的合作者并获得良好的工作氛围，而迁移的成本以消耗劳动者的初始禀赋作为代表，这种消耗代表了劳动力迁移的所有成本，包括上文所述的就业成本、生存成本、培训成本等。
具体到模型，假设有5个企业，50名工人。在Netlogo中用粉色和蓝色分别代表个体行为者和团队行为者。如之前所述，两类劳动者都希望能够到同类个体的企业中就业，但有一个容忍度，是异类劳动者在企业中所占比例，假设超过这一比例，则劳动者就会选择到其他企业进行工作。此外，假定劳动者初始禀赋为5，劳动者在每次变换企业时都将消耗一定单位的初始禀赋。这类初始禀赋不能再生，禀赋消耗完毕之前若还未找到合适的求职地，该劳动者将退出劳动力市场，即视为失业。此外，为了衡量社会总体的劳动效率，当劳动者所在企业的员工类型满足容忍度所要求的条件时，该劳动者的效率赋值为1，若企业内有不同类型的劳动者，则赋值为0。
在Netlogo模型中设定了三个图表，用来展示模拟结果。第一个是效率表，用来表示社会的总体效率（Effi ciency），即每个个体效率值的加总。可以认为，当加总的效率值越高，社会的生产效率越高。第二个图表示的是员工中只有一类劳动者的企业数量（Pure Groups），从这一表中可以反映出劳动力市场是否有效。若只有一类劳动者的企业数量低，则意味着劳动力市场配置劳动力资源的能力不足。第三个图是就业率（Employment），表示现有的劳动力数量与初始劳动力数量之比，比例越高，则意味着失业率越低。
2.2 模型模拟
模拟实验中，为了控制其他不相关变量，在模拟中假设只有五次计数（ticks），设定容忍度为30%，超过30%的异类比例劳动者就会迁移。模拟实验通过设定的五次计数，探究劳动者迁移的两个效应：错配效应与失业效应。
在第一个Netlogo模拟中，设定每次劳动者迁移消耗的禀赋为2，则模拟的结果展示如下：
模拟表明，该系统只用了4次就达到稳定状态，并且只有两个企业最终雇佣了员工，一个企业全部是个体行为者，另一个企业全部是团队行为者。图1则显示了Effi ciency、Employment以及Pure Groups三个表的数据，这些数据的具体数值则反映在表1中。
根据表1的数据可知，在开始阶段，模型50个劳动者分布在5个企业中，但是由于每个企业内的员工都既包含团队行为者，又包含个体行为者。因此，没有只包含一类员工的纯粹企业。此时，有企业内的员工类型构成满足容忍度，初始的社会生产效率值为14。经过5次互动和调整之后，由于每次迁移消耗的初始禀赋都为2，相对于初始禀赋存量而言，迁移成本相对较高，只有28名员工还停留在劳动力市场，就业率为56%。且28名员工全部集中于两个企业。最终，社会生产效率值为28，恰好为初始的两倍。
2.3 重复模拟实验
为了探讨本文一开始提出的问题，即劳动力迁移成本所带来的两个效应：失业效应与错配效应，需要进行多次重复Netlogo模拟实验。其原理与蒙特卡洛模拟实验类似，通过多次模拟实验，得到不同的数据，并进行进一步的相关分析。在实验中，确保已经控制足够多的变量。将依然采用第一个模拟实验的设定，同样是50名劳动者，初始分布在5个企业内部。并只进行5次计数，劳动力的初始禀赋都为5，设定容忍度为30%，每次实验的区别仅仅是迁移成本不同，将五次计数之后的结果展现出来，这一重复模拟的实验结果，见表2。
为获得最关键的信息，即迁移成本与就业率之间的关系，以0.05为迁移成本变动的基本单位，设劳动力的迁移成本为[1，2]的区间，并按照上述方法将其余无关的变量进行控制，进行重复实验，获得21组Netlogo实验数据。为更好地进行数据分析，需要将这21组数据进行回归分析。
2.4 重复模拟实验的回归分析
2.4.1 失业效应的回归分析
在回归分析之前，有必要先对数据进行分析。由于实验使用了Netlogo软件进行的随机试验，因此，回归样本的随机性可以互动而满足。回归的解释变量为迁移成本（Transfer Cost），被解释变量为就业率（Employment），但是，若做简单的二元回归并不能保证回归的残差项是白噪声。因为尽管解释变量是完全的随机试验，但是影响被解释变量的结果有很多，其中最重要的是两类劳动者的初始分布，劳动者的初始分布会对解释变量产生极大干扰。
具体说来，如果劳动者的初始分布就比较平均，那么意味着劳动者需要不断地迁移才能达到自身满意的状态，这就会增加劳动者的迁移次数，对就业率产生负面影响。而假若初始分布比较集中，不同类型的劳动者相对集中在一个企业内，则就不需要太多的迁移就能达到最终想要的结果。因此，就业率与初始分布有相当大的关系，并且根据逻辑判断，初始分布越平均，就业率越低。
在劳动者较多的情况下，初始分布是一个相对不可观测的变量，但是可以通过寻找代理变量来解决这一问题，而比较好的代理变量就是初始效率值（Initial Effi ciency）。假若初始的分布比较分散，则每个多数企业无法满足劳动者的容忍度，多数劳动者的效率值都是0，因此，社会总体效率值应该低。而初始分布比较集中时，则刚好相反，初始效率值应该高。于是，通过这一思路，构建一个简单的回归模型，模型的解释变量为迁移成本（Transfer Cost），控制变量为初始的效率值（Initial Effi ciency），而模型的被解释变量为就业率（Employment）。通过Eviews软件进行回归，结果见表3。
回归模型的拟合优度为0.46，模型整体F统计量为7.7，在0.01的显著性下显著。模型残差项的自相关与偏自相关图如图2所示，残差项满足白噪声要求，模型回归结果整体较好。并且满足先验的结果，即迁移成本与就业率成负相关，在初始的资源禀赋一定的条件下，劳动力的迁移成本越大，就业率越低。
2.4.2 错配效应的回归分析
劳动力迁移成本的错配效应，当劳动力的迁移成本越高，迁移的收益必然需要非常大，个体才有动机进行迁移，否则只能选择不迁移。但不迁移的结果是由于岗位与劳动者本身存在不匹配，导致劳动者效率降低，因此，这种微观上的错配会导致整体宏观劳动效率的降低，错配效应依然可以用回归分析进行检验。
首先，同上一节一致，Netlogo实验使得样本的随机性得到满足。而回归的解释变量为迁移成本（Transfer Cost），被解释变量为劳动力迁移与调整后最终的效率值（Eff iciency）。此外，由于劳动力不同类型的初始分布对最终效率值有很大影响，因此，将初始效率值（Initial Eff iciency）作为控制变量，继续进行回归分析，回归的结果展示见表4。
表4反映了最终的回归结果，回归模型的拟合优度为0.41，模型整体F统计量为7.7，在0.01的显著性下显著。模型结果较好，并且较好地验证了之前的经济逻辑，即劳动力的迁移成本越大，会使得很多劳动力与其相应的岗位之间产生错配，整个社会的劳动力效率就会降低。此外，模型的初始分布也在10%的显著性下显著，结果也是显而易见的，初始劳动力分布越有效，由于劳动力类型的差异导致的调整越少，则最终的社会总劳动力效率越高。模型残差项的自相关与偏自相关图由图3所示，残差项满足白噪声要求。
3 结论
本文通过Netlogo模拟实验，研究了劳动力迁移成本对劳动力市场的影响。Netlogo的模拟能够最大限度保证样本的随机性，保证了样本自身的质量，从而防止了人工样本调查所导致的一系列偏误。文章通过假设个体之间的异质性作为迁移的内在动力，并控制不相关的变量，通过Netlogo重复实验的数据，获得了相关样本，并对样本进行回归分析，得到最终结果。
通过Eviews软件进行回归分析，佐证了本文的两个经济学效应，即劳动力迁移成本的失业效应以及错配效应。回归分析的结果表明，在初始禀赋一定的条件下，控制最初的劳动力分布，劳动力迁移的成本越高，导致劳动力的就业率越低，即产生失业效应。此外，劳动力迁移成本增加，还会使得现有劳动力与自身岗位发生错配，降低整体劳动效率，即产生错配效应。
模型的回归结果具有一定现实意义，中国正面临经济增速下行的不利局面，而供给侧改革被视为缓解当下经济形势的重要举措。劳动力要素市场作为宏观经济总供给的主要市场之一，需要受到重视。模型的结论显示，劳动力市场改革重点应降低劳动力迁移的成本，原因在于劳动力迁移成本的降低具有减少失业，增加劳动力的整体劳动效率等优势。劳动力迁移成本的降低需要各地区劳动力市场之间信息的充分流通、减免相关手续，打破现有体制束缚，地区招商部门要为高素质劳动力提供相应的便利等。总之，通过改革使得劳动力迁移成本降低，将为中国经济的发展注入新的活力。
参考文献：
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更新时间：2025/3/24 7:47:27