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摘要：分析劳动力空间集聚对个体就业质量的影响，在构建理论分析框架的基础上，采用匹配了城市特征变量的2012年中国劳动力动态监测数据进行实证分析，研究表明劳动力空间集聚需要较好的城市经济环境与之匹配，如此才能发挥其积极的集聚效应和溢出效应，从而提高个体劳动者的就业质量，增加劳动者就业福利。由此得到的启示是，政府在城镇化过程中的“作为”应更多地体现在发展和改善当地的社会经济水平、创造更好的投资环境和更多的就业机会，从而使得该地区对劳动力更加具有“吸引力”，而非对劳动者进行直接干预。
关键词：劳动力空间集聚；个体就业质量；就业效应
中图分类号：F2414文献标识码：A文章编号：1000-4149（2018）04-0053-10
DOI：103969/jissn1000-4149201804006
收稿日期：2017-08-12；修订日期：2018-05-28
基金项目：国家社会科学基金重大项目“提高发展平衡性、包容性、可持續性的动力机制研究”（15ZDC012）。
作者简介：王莹莹，经济学博士，广东财经大学国民经济研究中心、经济学院讲师。
The Employment Effect on the Spatial Agglomeration in China：
Based on the Perspective of Individual Employment Quality
WANG Yingying
（National Economics Research Center， Guangdong University of Finance & Economics，
Guangzhou 510320， China）
Abstract：Based on the
dynamic data of the Chinese labor force in 2012， this paper carried out the empirical analysis. The study shows that the active agglomeration effect and spillover effect， such as the quality improvement of employment of individual workers and increase of the workers’
benefits， need better urban economic environment match with the labor spatial agglomeration.
The results implied that the government’s “acting” in the process of urbanization should be more reflected in the development and improvement of the local socioeconomic level， to create a better investment environment and more employment opportunities， so that the region is more “attractive” to the labor force， rather than make direct intervention in workers.
Keywords：spatial agglomeration of labor；individual employment quality；employment effect
一、引言
改革开放特别是20世纪90年代中后期以来，中国城镇化进入高速发展期，城镇化率从1978年的179%提升到2016年的5735%
数据来源：《中国统计年鉴2017》。
，城镇化的快速推进带动了中国经济的高速增长，也带动了人类历史上罕见的大规模人口向城市流动，然而，从当前中国经济发展与劳动力空间分布状况来看，中国区域经济与劳动力在空间上均存在着严重的不平衡。国家统计局数据资料显示，2014年底我国流动人口数量达到253亿，占全国人口总量的185%，如此庞大的流动人口群体，其总的流向是从中西部地区流入东部地区，主要集聚在长三角、珠三角、京津冀三大都市圈，尤其是其中的几个超大城市。1935年中国地理学家胡焕庸先生提出了中国人口密度划分线，即“瑷珲—腾冲线”或“胡焕庸线”，线东南方36%国土居住着96%人口，百年以后，中国这一人口格局基本没有改变，而且随着户籍制度的放松、城镇化的进一步推进，人口向东部地区集聚的态势还在加强。那么，中国当前的人口分布格局以及劳动力流动和集聚态势将会产生怎样的影响？特别是在当前中国经济进入“三期叠加”的新常态，经济增速放缓，就业创造能力下降的背景下，对劳动力市场是否会产生冲击？是否会加剧就业压力，提高失业风险？另外，人们也常常认为人口和劳动力集中所带来的激烈的劳动力市场竞争将对劳动力的工资水平可能产生向下的压力，同时，不可贸易品价格的上升会进一步压低大城市居民的实际工资，从而对劳动者福利水平产生不利影响，这在一定程度上将降低劳动者的工作满意度，进而降低就业质量。那么，事实是否如此？从以往国内外学者关于就业效应的研究来看，多数学者关注的是就业水平方面，而对就业另一重要方面——就业质量的关注却很少，关于劳动力流动以及空间集聚对就业质量的影响更少。然而，近年来随着经济的发展理念和方式的转型，就业质量问题逐渐引起政府、社会以及学界的重视，如党的十八大报告指出，今后一段时期我国就业工作的主要目标是要“推动实现更高质量的就业”，充分彰显研究该问题的重要性。基于此，本文将从个体就业质量的视角分析中国劳动力空间集聚所产生的就业效应。 二、文献综述
学界对于就业质量的研究主要集中在以下几个方面：第一，对就业质量概念的界定。学界普遍认为就业质量的概念最早源于国际劳工组织20世纪90年代提出的体面劳动，是指劳动者在自由、平等、保证安全和个人尊严的前提下，获得体面、高效的工作机会。在此基础上国际组织和国内外学者对就业质量的概念进行了界定，但不同学者的侧重点不同，如施罗德（Schroeder）认为就业质量涵盖劳动者的工作效率、职位匹配程度、薪酬水平等微观因素[1]；巴斯特拉尔（Bastelaer）认为就业质量是劳动力市场运行状况及资源配置效率的反映，包括劳动力供求状况、公共就业服务质量等，其主要从工作特征和劳动力市场两个视角进行界
定[2]。刘素华提出就业质量是反映整个就业过程中劳动者与生产资料结合并取得报酬或收入的具体状况之优劣程度的综合性范畴[3]；彭世武认为就业质量是一个衡量劳动者在整个就业过程中就业状况的综合性概念[4]；刘世峰认为就业质量就是劳动者在从事生产过程中取得一定收入的具体情况的好坏状况[5]。第二，关于就业质量的测量或评价。如国际劳工组织倡导使用“体面劳动”指标来衡量就业质量；欧盟委员会提出了“工作质量”指标；欧洲基金会则构建了“工作和就业质量”指标。考虑到中国具体国情，国内学者也在构建就业质量评价体系和测量方面做了一定的研究，其中比较有代表性的如赖德胜等构建了一个包括了6个维度指标、20个二级指标和50个三级指标的就业质量评价指标体系，使用主成分分析法对中国大陆30个省份（除西藏外）的就业质量状况进行了测算[6]；王阳将就业质量状况细分为劳动力市场、就业稳定性、工作安全性、就业保护、工资收入、社会保险和劳资关系等7个维度，并选取7个具体的经济指标构建评价体系[7]。第三，就业质量的影响因素或决定机制研究。有学者重点关注了个体工作特征如行政级别、政治面貌、工龄、就业期望以及自身能力禀赋等微观因素对就业质量的影响[8-13]；也有学者从宏观层面分析资本、经济发展水平、高等教育经费投入、经济结构、市场化程度等对就业质量的影响[14]。从以往研究来看，关于就业质量的研究仍然停留在概念的界定、测量与评价等方面，而且仍存在一定的争议，对于劳动力流动、空间集聚等对就业质量影响的研究鲜有涉及，然而在当前城镇化快速推进、人口和劳动力大规模迁移及空间集聚以及社会各界对就业质量愈发关注的现实背景下，研究劳动力空间集聚对个体就业质量的影响具有重要的意义。
三、理论分析框架的构建
1776年亚当·斯密在《国富论》中提出的劳动分工理论认为“劳动生产力上最大的增进，以及运用劳动时所表现的更大的熟练、技巧和判断力，似乎都是分工的结果”
[15]。分工可以推动就业质量提高的原因主要有以下几点：第一，劳动者的技巧因专业而日进，分工使得每个工人所承担的操作变得简化，分工越细密，工作越简单，劳动者从事一种单纯操作势必会大大增進劳动的熟练程度，从而增加劳动者的工作总量。第二，由一种工作转到另一种工作，通常需损失一些时间，有了分工可以使产品的各个生产阶段之间的空间范围缩小在一个手工场内，减少工作的转换从而避免这种损失。第三，由于操作越简单化，作业就越具有规则性和改良的余地，分工使得劳动者将注意力和聪明才智都集中在某一单纯的操作上，从而有利于引起简化劳动和缩减劳动的机器的发明。同时，亚当·斯密
指出分工受到市场范围的局限，认为“市场过小，难予人以终生专务一业的刺激。有许多业务，就连最下贱的业务，也只能插足在大都市上”[15]。劳动力空间集聚有利于更细致的分工，而分工会促进专业化，从而提高劳动效率。
规模经济理论主要从匹配和学习两个方面解释其对就业质量的积极作用。多数经济学家认为稠密的劳动力市场（thick labor market）可以提高劳动力和企业之间的匹配度，原因在于更加集聚的劳动力市场可以降低工作搜寻的成本和提供更多的工作机会，在大城市，劳动力更有可能找到使他们的人力资本得到最大限度发挥的工作[16-18]。这也就是将张伯伦的多样化的想法引入城市劳动力市场可以说明的，即在大城市，异质性劳动力和企业职位需求之间匹配的平均水平是更高的，当新的企业和劳动者进入劳动力市场时，集聚经济的作用就会显现，从而导致企业为劳动者支付更高的工资，有利于就业质量的提高[19]。
另外，“学习”机制提出，不同的经济主体掌握着不同的信息，因此他们的集聚会产生更高层面的知识，从而促进了劳动者生产力的发展，马歇尔（Marshall）认为当工人与企业集聚在信息容易传播的地区时，“产业的秘密就存在于空气中”[20]，这一结论的基本逻辑是异质性工人和企业通过面对面交流来分享彼此的知识，由此提高了生产力，同时还创造出更多新的知识，更多的经济主体分享了这些知识，使得他们能够创造和使用更为复杂和有效的技术，这样反过来又会提高工人的工作水平。在生产和消费活动中，存在着大量的显性及隐性知识，区位和地理上的接近对知识溢出的利用有显著的影响，因为隐性知识具有内在的非竞争性，而知识的发展在任何特定的应用中都可以很容易地溢出，并在完全不同的应用中存在经济价值[21]。克鲁格曼（Krugman）等学者认为，知识溢出主要发生在集群内部，随着地理距离的增加，知识溢出效应会有所衰减，主要是知识的隐性特征制约了溢出的空间距离[22]。可见，作为知识传播和知识溢出主要载体的劳动力，通过空间集聚可以加速知识的传播与共享，方便劳动力个体之间、企业（产业）间以及劳动力和企业间的知识溢出，因为当劳动力中个体相似性以及个体所从事活动的相似性达到一定程度之后，可降低通信和交易成本，而通信和交易成本的降低提高了知识在不同人群间溢出的可能性。
然而，劳动力空间集聚对就业质量产生积极促进作用的同时，也会由于劳动供给的提高产生拥挤效应，主要体现为劳动力之间竞争变得更为激烈，劳动者的工资溢价能力下降，一些劳动者为了提高竞争力或延迟面对这种竞争激烈的劳动力市场，往往选择继续深造等，然而，这样的做法常常会出现职位与学历不相匹配、“大材小用”或“过度教育”等现象。一方面这将导致人才资源的浪费，另一方面会导致劳动者工作满意度的下降，由此产生工作效率下降等，这都将不利于就业质量的提高。从上述理论分析来看，劳动力空间集聚对就业质量的最终影响具有不确定性，因此，本文接下来将在如图1所示的理论分析框架指导下建立计量模型进行实证分析，以期考察中国劳动力空间集聚对个体就业质量将产生怎样的影响。 四、劳动力空间集聚对个体就业质量的影响：实证检验
1数据来源
本文采用的微观个体数据来源于2012年中国劳动力动态调查，简称CLDS。该调查采用多阶段、多层次与劳动力规模成比例的抽样方式，调查的地区范围覆盖了中国29个省、自治区、直辖市（除了港澳台、西藏和海南）的121个城市，调查对象为15—64岁样本家庭户中的全部劳动力，调查内容涵盖了劳动力个体特征、就业、迁移、参与社会经济活动等多个方面，为本文研究提供了重要的数据支持。另外，为控制社会经济等宏观因素对劳动者个体就业质量的影响，笔者在该微观数据的基础上匹配了城市层面的经济社会特征变量，以上这些数据来源于2013年《中国区域统计年鉴》和《中国统计年鉴》。
2模型设定与变量测量
就业质量是一个多层次不断发展变化的概念，微观层面上是指就业者的主观感受和就业环境的客观表现，包括一切与劳动者个人工作状况相关的要素，如劳动者的工资报酬、工作时间、工作环境、社会保障等；宏观层面上是指一国或某一地区劳动力市场的运行情况和资源配置效率，包括劳动力供求状况、劳动生产率、公共就业服务质量等。
本文根据就业质量的定义以及以往学者的研究选择劳动者个体工作满意度作为个体劳动者就业质量的替代指标[13]，从调查问卷设计可知，该指标是个体劳动者对收入、工作安全性、工作环境、工作时间、晋升机会、工作是否有趣、工作合作者、能力和技能使用等多方面的一个综合评价，因此，在一定程度上可以比较全面地
反映个体劳动者的就业质量。
由于表征个体就业质量的劳动者工作满意度为定序变量，因此，本文采用Ordered logit模型进行估计
这里笔者需要说明的是城市特征变量和个体特征变量尽管是属于不同层次的变量，但是这不违背经典线性回归的基本假定，因此可以不进行分层回归。原因如下：经典的OLS假定中，有一个是假定个体之间是相互独立的，如果违背了这个假定，估计结果就存在偏误。在本文中，在同一个城市的各个个体之间尽管存在一定的同质性，但是我们认为，他们不存在个体之间的相关性，或者说很强的相关性。如果研究个体和学校对学生成绩的影响时，同一个学校内部的学生之间的存在高度的相关性，此时才应该使用分层模型。
因此，本文城市特征变量仅仅表明相同城市的个体具有某种同质性质，但是个体之间不存在相关性，因此就没有用分层或嵌套模型。
，根据理论分析本文假定个体劳动者的工作满意度由以下基本方程决定：
ologit（worksatisfij）=Φ（γ1laboraggj+β′Xij+α′cityj）（1）
其中，下标j和i表示城市j的个体i，j=1，2，…，121，被解释变量为城市j的个体i的工作满意度，为有序分类变量，若劳动者的工作满意度为非常不满意，则赋值为1，非常满意赋值为5，满意度越高，赋值越大，共五分类。该变量主要由调查问卷中的“被访者对目前工作的整体满意度”生成。在方程的右边，laboraggj表示城市j的劳动力集聚度，Xij表示可能影响劳动力个体就业状态的个体特征向量，包括性别、年龄及其平方项、受教育程度、身体健康状况、户口所在地、个人幸福感等，其中性别、年龄主要控制个体劳动者的人口学特征的影响；受教育程度和身体健康状况主要控制个体的人力资本禀赋差异所带来的影响；纳入户口所在地变量主要用于控制户籍制度对本地和外地劳动者的差别对待所带来的对劳动者就业满意度产生的影响；个人幸福感主要用于控制个体对生活的主观感受，通过纳入该变量可以排除主观因素的影响，即排除由于该个体劳动者本身具有积极的生活態度，幸福感较高所导致的对就业满意度也比较高的状况，反之亦然；cityj向量表示劳动者个体所在城市的社会经济特征，包括人均GDP、失业率、第三产业与第二产业产值比、交通通达度等。其中人均GDP反映了城市的经济发展水平，失业率反映了城市的整体就业状况，第三产业与第二产业的产值比度量了产业结构优化（或高度化）程度，交通通达度笔者采用客运总量来度量。上述变量的选择主要基于已有研究以及数据的可得性。具体的变量定义和变量分布如表1和表2所示。
3回归结果分析
表3报告的回归结果显示，基本模型中劳动力集聚度对个体劳动者就业质量的影响并不显著，而对个体劳动者就业质量具有比较显著影响的是个体劳动者的受教育程度、健康状况、自身的幸福感以及城市经济发展水平等。加入劳动力集聚度与人均GDP的交互项后结果显示，劳动力集聚度以及劳动力集聚度与人均GDP交互项对个体劳动者的就业质量也具有显著的影响，这说明劳动力集聚度对个体劳动就业质量的影响是随着经济发展水平的改变而改变的，具体来看：劳动力集聚度对个体劳动
者就业质量影响的发生比小于1，即劳动力集聚度提高1%，
个体劳动者就业质量提高一个等级发生的可能性将下降301%，然而随着城市经济水平的提高，劳动力集聚度对个体劳动者就业质量的负面影响将会不断减弱。
另外，加入交互项后基本模型中对个体劳动者就业质量具有显著影响的变量依然保持显著且影响的方向和大小基本一致，说明加入交互项后估计的结果具有较好的稳健性。其中随着劳动者受教育程度的提高，其个体劳动者就业质量提高一个等级发生的可能性越高；健康状况越好的劳动者，其就业质量越高，幸福感提升一个等级，劳动者就业质量提升一个等级的发生比将提高485%，可见身心健康对于劳动者就业质量的提高具有重要的作用；同样工资收入的提高也会显著提高劳动者个体的就业质量。然而，城市经济发展水平本身对个体劳动者就业质量的偏效应却为负，也就是经济发展水平的提高并不利于个体劳动者工作满意度的提高，可能的原因是随着经济发展水平的提高，劳动者的工作强度和压力会随着加大，从而一定程度上降低了其工作满意度，降低了就业质量。
4稳健性检验：是否因城市经济发展水平而异？ 上述回归结果显示劳动力集聚度对个体劳动者就业质量的影响受经济发展水平的作用，那么对于不同经济发展水平的城市，劳动力空间集聚对个体劳动者就业质量呈现怎样的影响？本文将通过分样本数据进行估计，从而进一步对这一估计和结论的稳健性进行检验。对于不同经济发展水平样本的划分， 笔者根据2012年人均GDP数据将121个城市划分成不同經济发展水平地区，即低经济发展水平城市（121个城市中人均GDP最低的25%）、中等经济发展水平城市（121个城市中人均GDP处于中等水平的50%）、高经济发展水平城市（121个城市中人均GDP最高的25%）。关于分样本数据的变量分布详见表4。
分样本的估计结果进一步验证了劳动力空间集聚对个体劳动者就业质量的影响受到城市经济发展水平的作用，也就是因城市发展水平不同而存在差异。具体来看，从表5可以较为清晰地看到，在经济发展水平低的城市中，劳动力空间集聚对个体劳动者就业质量的影响显著为负，即在保持其他因素不变的条件下，劳动力集聚度提高1%，个体劳动者就业质量提高一个等级发生的可能性将下降224%，在经济发展水平处于中等的城市，劳动力空间集聚对个体劳动者就业质量的影响同样显著为负，但是这种抑制作用有所减弱，即在保持其他因素不变的条件下，劳动力集聚度提高1%，个体工作满意度提高一个等级发生的可能性仅下降51%。而对于经济发展水平较高的城市，劳动力空间集聚对个体劳动者就业质量的影响已转负为正，尽管该影响并不显著，但也在一定程度上
说明随着经济发展水平的不断提高，劳动力空间集聚是有利于提高劳动者个体就业质量的。换言之，劳动力空间集聚需要较好的城市经济环境与之匹配，如此才能发挥其积极的集聚效应和溢出效应，从而提高个体劳动者的就业质量，增加就业福利，如果在城市经济发展水平较弱的情况下，通过行政等手段集聚大量的劳动力，那带来更多的将是拥挤效应，将不利于个体劳动者就业质量的提高。
其他变量对个体劳动者就业质量的影响与全样本模型基本保持一致，说明模型的估计结果具有较强的稳健性。
五、结论与讨论
本文分析劳动力空间集聚对个体就业质量的影响，在构建理论分析框架的基础上，采用匹配了城市特征变量的2012年中国劳动力动态监测数据进行实证分析，主要得到如下结论。
第一，劳动力空间集聚对个体劳动者就业质量的影响具有负向作用，但并不显著，说明就整体而言，劳动力空间集聚所产生的集聚效应和拥挤效应均没有表现出更突出的优势。
第二，劳动力空间集聚对个体劳动者就业质量的影响因城市经济发展水平不同而存在差异。如在中低经济发展水平的城市中，劳动力空间集聚对个体就业质量的影响显著为负，但与低经济发展水平城市相比，在经济发展水平处于中等的城市中，劳动力空间集聚对个体就业质量的抑制作用有所减弱，而对于经济发展水平较高的城市，劳动力空间集聚对个体劳动者就业质量的影响已转负为正，尽管该影响并不显著，但在一定程度上说明随着经济发展水平的不断提高，劳动力空间集聚是有利于提高劳动者个体就业质量的。
上述结论意味着劳动力空间集聚需要较好的城市经济环境与之匹配，如此才能发挥其积极的集聚效应和溢出效应，从而提高个体劳动者的就业质量，增加劳动者就业福利。如果在城市经济发展水平较弱的情况下，仅通过行政等手段集聚大量的劳动力，那么带来更多的将是拥挤效应，从而事与愿违，不利于个体劳动者就业质量的提高。由此得到的启示是在城市化过程中，引导劳动力的流动和集聚方向，需要因地制宜，只有当该地区的经济发展水平可以承受相应的劳动力时，才能使得劳动者受益。换言之，政府在城镇化过程中的“作为”应更多地体现在发展和改善当地的社会经济水平，创造更好的投资环境和就业机会，从而使得该地区对劳动力更具“吸引力”，而非对劳动者进行直接干预。
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[責任编辑刘爱华，方志]
关键词：劳动力空间集聚；个体就业质量；就业效应
中图分类号：F2414文献标识码：A文章编号：1000-4149（2018）04-0053-10
DOI：103969/jissn1000-4149201804006
收稿日期：2017-08-12；修订日期：2018-05-28
基金项目：国家社会科学基金重大项目“提高发展平衡性、包容性、可持續性的动力机制研究”（15ZDC012）。
作者简介：王莹莹，经济学博士，广东财经大学国民经济研究中心、经济学院讲师。
The Employment Effect on the Spatial Agglomeration in China：
Based on the Perspective of Individual Employment Quality
WANG Yingying
（National Economics Research Center， Guangdong University of Finance & Economics，
Guangzhou 510320， China）
Abstract：Based on the
dynamic data of the Chinese labor force in 2012， this paper carried out the empirical analysis. The study shows that the active agglomeration effect and spillover effect， such as the quality improvement of employment of individual workers and increase of the workers’
benefits， need better urban economic environment match with the labor spatial agglomeration.
The results implied that the government’s “acting” in the process of urbanization should be more reflected in the development and improvement of the local socioeconomic level， to create a better investment environment and more employment opportunities， so that the region is more “attractive” to the labor force， rather than make direct intervention in workers.
Keywords：spatial agglomeration of labor；individual employment quality；employment effect
一、引言
改革开放特别是20世纪90年代中后期以来，中国城镇化进入高速发展期，城镇化率从1978年的179%提升到2016年的5735%
数据来源：《中国统计年鉴2017》。
，城镇化的快速推进带动了中国经济的高速增长，也带动了人类历史上罕见的大规模人口向城市流动，然而，从当前中国经济发展与劳动力空间分布状况来看，中国区域经济与劳动力在空间上均存在着严重的不平衡。国家统计局数据资料显示，2014年底我国流动人口数量达到253亿，占全国人口总量的185%，如此庞大的流动人口群体，其总的流向是从中西部地区流入东部地区，主要集聚在长三角、珠三角、京津冀三大都市圈，尤其是其中的几个超大城市。1935年中国地理学家胡焕庸先生提出了中国人口密度划分线，即“瑷珲—腾冲线”或“胡焕庸线”，线东南方36%国土居住着96%人口，百年以后，中国这一人口格局基本没有改变，而且随着户籍制度的放松、城镇化的进一步推进，人口向东部地区集聚的态势还在加强。那么，中国当前的人口分布格局以及劳动力流动和集聚态势将会产生怎样的影响？特别是在当前中国经济进入“三期叠加”的新常态，经济增速放缓，就业创造能力下降的背景下，对劳动力市场是否会产生冲击？是否会加剧就业压力，提高失业风险？另外，人们也常常认为人口和劳动力集中所带来的激烈的劳动力市场竞争将对劳动力的工资水平可能产生向下的压力，同时，不可贸易品价格的上升会进一步压低大城市居民的实际工资，从而对劳动者福利水平产生不利影响，这在一定程度上将降低劳动者的工作满意度，进而降低就业质量。那么，事实是否如此？从以往国内外学者关于就业效应的研究来看，多数学者关注的是就业水平方面，而对就业另一重要方面——就业质量的关注却很少，关于劳动力流动以及空间集聚对就业质量的影响更少。然而，近年来随着经济的发展理念和方式的转型，就业质量问题逐渐引起政府、社会以及学界的重视，如党的十八大报告指出，今后一段时期我国就业工作的主要目标是要“推动实现更高质量的就业”，充分彰显研究该问题的重要性。基于此，本文将从个体就业质量的视角分析中国劳动力空间集聚所产生的就业效应。 二、文献综述
学界对于就业质量的研究主要集中在以下几个方面：第一，对就业质量概念的界定。学界普遍认为就业质量的概念最早源于国际劳工组织20世纪90年代提出的体面劳动，是指劳动者在自由、平等、保证安全和个人尊严的前提下，获得体面、高效的工作机会。在此基础上国际组织和国内外学者对就业质量的概念进行了界定，但不同学者的侧重点不同，如施罗德（Schroeder）认为就业质量涵盖劳动者的工作效率、职位匹配程度、薪酬水平等微观因素[1]；巴斯特拉尔（Bastelaer）认为就业质量是劳动力市场运行状况及资源配置效率的反映，包括劳动力供求状况、公共就业服务质量等，其主要从工作特征和劳动力市场两个视角进行界
定[2]。刘素华提出就业质量是反映整个就业过程中劳动者与生产资料结合并取得报酬或收入的具体状况之优劣程度的综合性范畴[3]；彭世武认为就业质量是一个衡量劳动者在整个就业过程中就业状况的综合性概念[4]；刘世峰认为就业质量就是劳动者在从事生产过程中取得一定收入的具体情况的好坏状况[5]。第二，关于就业质量的测量或评价。如国际劳工组织倡导使用“体面劳动”指标来衡量就业质量；欧盟委员会提出了“工作质量”指标；欧洲基金会则构建了“工作和就业质量”指标。考虑到中国具体国情，国内学者也在构建就业质量评价体系和测量方面做了一定的研究，其中比较有代表性的如赖德胜等构建了一个包括了6个维度指标、20个二级指标和50个三级指标的就业质量评价指标体系，使用主成分分析法对中国大陆30个省份（除西藏外）的就业质量状况进行了测算[6]；王阳将就业质量状况细分为劳动力市场、就业稳定性、工作安全性、就业保护、工资收入、社会保险和劳资关系等7个维度，并选取7个具体的经济指标构建评价体系[7]。第三，就业质量的影响因素或决定机制研究。有学者重点关注了个体工作特征如行政级别、政治面貌、工龄、就业期望以及自身能力禀赋等微观因素对就业质量的影响[8-13]；也有学者从宏观层面分析资本、经济发展水平、高等教育经费投入、经济结构、市场化程度等对就业质量的影响[14]。从以往研究来看，关于就业质量的研究仍然停留在概念的界定、测量与评价等方面，而且仍存在一定的争议，对于劳动力流动、空间集聚等对就业质量影响的研究鲜有涉及，然而在当前城镇化快速推进、人口和劳动力大规模迁移及空间集聚以及社会各界对就业质量愈发关注的现实背景下，研究劳动力空间集聚对个体就业质量的影响具有重要的意义。
三、理论分析框架的构建
1776年亚当·斯密在《国富论》中提出的劳动分工理论认为“劳动生产力上最大的增进，以及运用劳动时所表现的更大的熟练、技巧和判断力，似乎都是分工的结果”
[15]。分工可以推动就业质量提高的原因主要有以下几点：第一，劳动者的技巧因专业而日进，分工使得每个工人所承担的操作变得简化，分工越细密，工作越简单，劳动者从事一种单纯操作势必会大大增進劳动的熟练程度，从而增加劳动者的工作总量。第二，由一种工作转到另一种工作，通常需损失一些时间，有了分工可以使产品的各个生产阶段之间的空间范围缩小在一个手工场内，减少工作的转换从而避免这种损失。第三，由于操作越简单化，作业就越具有规则性和改良的余地，分工使得劳动者将注意力和聪明才智都集中在某一单纯的操作上，从而有利于引起简化劳动和缩减劳动的机器的发明。同时，亚当·斯密
指出分工受到市场范围的局限，认为“市场过小，难予人以终生专务一业的刺激。有许多业务，就连最下贱的业务，也只能插足在大都市上”[15]。劳动力空间集聚有利于更细致的分工，而分工会促进专业化，从而提高劳动效率。
规模经济理论主要从匹配和学习两个方面解释其对就业质量的积极作用。多数经济学家认为稠密的劳动力市场（thick labor market）可以提高劳动力和企业之间的匹配度，原因在于更加集聚的劳动力市场可以降低工作搜寻的成本和提供更多的工作机会，在大城市，劳动力更有可能找到使他们的人力资本得到最大限度发挥的工作[16-18]。这也就是将张伯伦的多样化的想法引入城市劳动力市场可以说明的，即在大城市，异质性劳动力和企业职位需求之间匹配的平均水平是更高的，当新的企业和劳动者进入劳动力市场时，集聚经济的作用就会显现，从而导致企业为劳动者支付更高的工资，有利于就业质量的提高[19]。
另外，“学习”机制提出，不同的经济主体掌握着不同的信息，因此他们的集聚会产生更高层面的知识，从而促进了劳动者生产力的发展，马歇尔（Marshall）认为当工人与企业集聚在信息容易传播的地区时，“产业的秘密就存在于空气中”[20]，这一结论的基本逻辑是异质性工人和企业通过面对面交流来分享彼此的知识，由此提高了生产力，同时还创造出更多新的知识，更多的经济主体分享了这些知识，使得他们能够创造和使用更为复杂和有效的技术，这样反过来又会提高工人的工作水平。在生产和消费活动中，存在着大量的显性及隐性知识，区位和地理上的接近对知识溢出的利用有显著的影响，因为隐性知识具有内在的非竞争性，而知识的发展在任何特定的应用中都可以很容易地溢出，并在完全不同的应用中存在经济价值[21]。克鲁格曼（Krugman）等学者认为，知识溢出主要发生在集群内部，随着地理距离的增加，知识溢出效应会有所衰减，主要是知识的隐性特征制约了溢出的空间距离[22]。可见，作为知识传播和知识溢出主要载体的劳动力，通过空间集聚可以加速知识的传播与共享，方便劳动力个体之间、企业（产业）间以及劳动力和企业间的知识溢出，因为当劳动力中个体相似性以及个体所从事活动的相似性达到一定程度之后，可降低通信和交易成本，而通信和交易成本的降低提高了知识在不同人群间溢出的可能性。
然而，劳动力空间集聚对就业质量产生积极促进作用的同时，也会由于劳动供给的提高产生拥挤效应，主要体现为劳动力之间竞争变得更为激烈，劳动者的工资溢价能力下降，一些劳动者为了提高竞争力或延迟面对这种竞争激烈的劳动力市场，往往选择继续深造等，然而，这样的做法常常会出现职位与学历不相匹配、“大材小用”或“过度教育”等现象。一方面这将导致人才资源的浪费，另一方面会导致劳动者工作满意度的下降，由此产生工作效率下降等，这都将不利于就业质量的提高。从上述理论分析来看，劳动力空间集聚对就业质量的最终影响具有不确定性，因此，本文接下来将在如图1所示的理论分析框架指导下建立计量模型进行实证分析，以期考察中国劳动力空间集聚对个体就业质量将产生怎样的影响。 四、劳动力空间集聚对个体就业质量的影响：实证检验
1数据来源
本文采用的微观个体数据来源于2012年中国劳动力动态调查，简称CLDS。该调查采用多阶段、多层次与劳动力规模成比例的抽样方式，调查的地区范围覆盖了中国29个省、自治区、直辖市（除了港澳台、西藏和海南）的121个城市，调查对象为15—64岁样本家庭户中的全部劳动力，调查内容涵盖了劳动力个体特征、就业、迁移、参与社会经济活动等多个方面，为本文研究提供了重要的数据支持。另外，为控制社会经济等宏观因素对劳动者个体就业质量的影响，笔者在该微观数据的基础上匹配了城市层面的经济社会特征变量，以上这些数据来源于2013年《中国区域统计年鉴》和《中国统计年鉴》。
2模型设定与变量测量
就业质量是一个多层次不断发展变化的概念，微观层面上是指就业者的主观感受和就业环境的客观表现，包括一切与劳动者个人工作状况相关的要素，如劳动者的工资报酬、工作时间、工作环境、社会保障等；宏观层面上是指一国或某一地区劳动力市场的运行情况和资源配置效率，包括劳动力供求状况、劳动生产率、公共就业服务质量等。
本文根据就业质量的定义以及以往学者的研究选择劳动者个体工作满意度作为个体劳动者就业质量的替代指标[13]，从调查问卷设计可知，该指标是个体劳动者对收入、工作安全性、工作环境、工作时间、晋升机会、工作是否有趣、工作合作者、能力和技能使用等多方面的一个综合评价，因此，在一定程度上可以比较全面地
反映个体劳动者的就业质量。
由于表征个体就业质量的劳动者工作满意度为定序变量，因此，本文采用Ordered logit模型进行估计
这里笔者需要说明的是城市特征变量和个体特征变量尽管是属于不同层次的变量，但是这不违背经典线性回归的基本假定，因此可以不进行分层回归。原因如下：经典的OLS假定中，有一个是假定个体之间是相互独立的，如果违背了这个假定，估计结果就存在偏误。在本文中，在同一个城市的各个个体之间尽管存在一定的同质性，但是我们认为，他们不存在个体之间的相关性，或者说很强的相关性。如果研究个体和学校对学生成绩的影响时，同一个学校内部的学生之间的存在高度的相关性，此时才应该使用分层模型。
因此，本文城市特征变量仅仅表明相同城市的个体具有某种同质性质，但是个体之间不存在相关性，因此就没有用分层或嵌套模型。
，根据理论分析本文假定个体劳动者的工作满意度由以下基本方程决定：
ologit（worksatisfij）=Φ（γ1laboraggj+β′Xij+α′cityj）（1）
其中，下标j和i表示城市j的个体i，j=1，2，…，121，被解释变量为城市j的个体i的工作满意度，为有序分类变量，若劳动者的工作满意度为非常不满意，则赋值为1，非常满意赋值为5，满意度越高，赋值越大，共五分类。该变量主要由调查问卷中的“被访者对目前工作的整体满意度”生成。在方程的右边，laboraggj表示城市j的劳动力集聚度，Xij表示可能影响劳动力个体就业状态的个体特征向量，包括性别、年龄及其平方项、受教育程度、身体健康状况、户口所在地、个人幸福感等，其中性别、年龄主要控制个体劳动者的人口学特征的影响；受教育程度和身体健康状况主要控制个体的人力资本禀赋差异所带来的影响；纳入户口所在地变量主要用于控制户籍制度对本地和外地劳动者的差别对待所带来的对劳动者就业满意度产生的影响；个人幸福感主要用于控制个体对生活的主观感受，通过纳入该变量可以排除主观因素的影响，即排除由于该个体劳动者本身具有积极的生活態度，幸福感较高所导致的对就业满意度也比较高的状况，反之亦然；cityj向量表示劳动者个体所在城市的社会经济特征，包括人均GDP、失业率、第三产业与第二产业产值比、交通通达度等。其中人均GDP反映了城市的经济发展水平，失业率反映了城市的整体就业状况，第三产业与第二产业的产值比度量了产业结构优化（或高度化）程度，交通通达度笔者采用客运总量来度量。上述变量的选择主要基于已有研究以及数据的可得性。具体的变量定义和变量分布如表1和表2所示。
3回归结果分析
表3报告的回归结果显示，基本模型中劳动力集聚度对个体劳动者就业质量的影响并不显著，而对个体劳动者就业质量具有比较显著影响的是个体劳动者的受教育程度、健康状况、自身的幸福感以及城市经济发展水平等。加入劳动力集聚度与人均GDP的交互项后结果显示，劳动力集聚度以及劳动力集聚度与人均GDP交互项对个体劳动者的就业质量也具有显著的影响，这说明劳动力集聚度对个体劳动就业质量的影响是随着经济发展水平的改变而改变的，具体来看：劳动力集聚度对个体劳动
者就业质量影响的发生比小于1，即劳动力集聚度提高1%，
个体劳动者就业质量提高一个等级发生的可能性将下降301%，然而随着城市经济水平的提高，劳动力集聚度对个体劳动者就业质量的负面影响将会不断减弱。
另外，加入交互项后基本模型中对个体劳动者就业质量具有显著影响的变量依然保持显著且影响的方向和大小基本一致，说明加入交互项后估计的结果具有较好的稳健性。其中随着劳动者受教育程度的提高，其个体劳动者就业质量提高一个等级发生的可能性越高；健康状况越好的劳动者，其就业质量越高，幸福感提升一个等级，劳动者就业质量提升一个等级的发生比将提高485%，可见身心健康对于劳动者就业质量的提高具有重要的作用；同样工资收入的提高也会显著提高劳动者个体的就业质量。然而，城市经济发展水平本身对个体劳动者就业质量的偏效应却为负，也就是经济发展水平的提高并不利于个体劳动者工作满意度的提高，可能的原因是随着经济发展水平的提高，劳动者的工作强度和压力会随着加大，从而一定程度上降低了其工作满意度，降低了就业质量。
4稳健性检验：是否因城市经济发展水平而异？ 上述回归结果显示劳动力集聚度对个体劳动者就业质量的影响受经济发展水平的作用，那么对于不同经济发展水平的城市，劳动力空间集聚对个体劳动者就业质量呈现怎样的影响？本文将通过分样本数据进行估计，从而进一步对这一估计和结论的稳健性进行检验。对于不同经济发展水平样本的划分， 笔者根据2012年人均GDP数据将121个城市划分成不同經济发展水平地区，即低经济发展水平城市（121个城市中人均GDP最低的25%）、中等经济发展水平城市（121个城市中人均GDP处于中等水平的50%）、高经济发展水平城市（121个城市中人均GDP最高的25%）。关于分样本数据的变量分布详见表4。
分样本的估计结果进一步验证了劳动力空间集聚对个体劳动者就业质量的影响受到城市经济发展水平的作用，也就是因城市发展水平不同而存在差异。具体来看，从表5可以较为清晰地看到，在经济发展水平低的城市中，劳动力空间集聚对个体劳动者就业质量的影响显著为负，即在保持其他因素不变的条件下，劳动力集聚度提高1%，个体劳动者就业质量提高一个等级发生的可能性将下降224%，在经济发展水平处于中等的城市，劳动力空间集聚对个体劳动者就业质量的影响同样显著为负，但是这种抑制作用有所减弱，即在保持其他因素不变的条件下，劳动力集聚度提高1%，个体工作满意度提高一个等级发生的可能性仅下降51%。而对于经济发展水平较高的城市，劳动力空间集聚对个体劳动者就业质量的影响已转负为正，尽管该影响并不显著，但也在一定程度上
说明随着经济发展水平的不断提高，劳动力空间集聚是有利于提高劳动者个体就业质量的。换言之，劳动力空间集聚需要较好的城市经济环境与之匹配，如此才能发挥其积极的集聚效应和溢出效应，从而提高个体劳动者的就业质量，增加就业福利，如果在城市经济发展水平较弱的情况下，通过行政等手段集聚大量的劳动力，那带来更多的将是拥挤效应，将不利于个体劳动者就业质量的提高。
其他变量对个体劳动者就业质量的影响与全样本模型基本保持一致，说明模型的估计结果具有较强的稳健性。
五、结论与讨论
本文分析劳动力空间集聚对个体就业质量的影响，在构建理论分析框架的基础上，采用匹配了城市特征变量的2012年中国劳动力动态监测数据进行实证分析，主要得到如下结论。
第一，劳动力空间集聚对个体劳动者就业质量的影响具有负向作用，但并不显著，说明就整体而言，劳动力空间集聚所产生的集聚效应和拥挤效应均没有表现出更突出的优势。
第二，劳动力空间集聚对个体劳动者就业质量的影响因城市经济发展水平不同而存在差异。如在中低经济发展水平的城市中，劳动力空间集聚对个体就业质量的影响显著为负，但与低经济发展水平城市相比，在经济发展水平处于中等的城市中，劳动力空间集聚对个体就业质量的抑制作用有所减弱，而对于经济发展水平较高的城市，劳动力空间集聚对个体劳动者就业质量的影响已转负为正，尽管该影响并不显著，但在一定程度上说明随着经济发展水平的不断提高，劳动力空间集聚是有利于提高劳动者个体就业质量的。
上述结论意味着劳动力空间集聚需要较好的城市经济环境与之匹配，如此才能发挥其积极的集聚效应和溢出效应，从而提高个体劳动者的就业质量，增加劳动者就业福利。如果在城市经济发展水平较弱的情况下，仅通过行政等手段集聚大量的劳动力，那么带来更多的将是拥挤效应，从而事与愿违，不利于个体劳动者就业质量的提高。由此得到的启示是在城市化过程中，引导劳动力的流动和集聚方向，需要因地制宜，只有当该地区的经济发展水平可以承受相应的劳动力时，才能使得劳动者受益。换言之，政府在城镇化过程中的“作为”应更多地体现在发展和改善当地的社会经济水平，创造更好的投资环境和就业机会，从而使得该地区对劳动力更具“吸引力”，而非对劳动者进行直接干预。
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[責任编辑刘爱华，方志]