Page 41 - 北京工商大学学报社会科学版2018年第6期
P. 41

北京工商大学学报(社会科学版)摇 摇 摇 摇 2018 年摇 第 6 期


   摇 摇                             表 2摇 2002 年不同群体的描述性统计
                             农民工                     城镇劳动者                     全部样本
         变量             自雇          受雇           自雇           受雇          自雇           受雇
                    均值    标准差    均值   标准差    均值    标准差    均值   标准差     均值   标准差    均值    标准差
     性别             0郾 55  0郾 50  0郾 59  0郾 49  0郾 55  0郾 50  0郾 56  0郾 50  0郾 55  0郾 50  0郾 56  0郾 50
     年龄             34郾 86  7郾 46  33郾 21  9郾 42  39郾 42  8郾 30  40郾 50  9郾 00  35郾 94  7郾 91  39郾 80  9郾 29
     婚姻情况           0郾 93  0郾 25  0郾 83  0郾 38  0郾 91  0郾 28  0郾 88  0郾 32  0郾 93  0郾 26  0郾 88  0郾 33
     受教育程度
     摇 小学及以下        0郾 27  0郾 45  0郾 20  0郾 40  0郾 08  0郾 27  0郾 02  0郾 15  0郾 23  0郾 42  0郾 04  0郾 20
     摇 初中           0郾 55  0郾 50  0郾 53  0郾 50  0郾 44  0郾 50  0郾 22  0郾 41  0郾 53  0郾 50  0郾 25  0郾 43
     摇 高中           0郾 16  0郾 36  0郾 23  0郾 42  0郾 38  0郾 49  0郾 41  0郾 49  0郾 21  0郾 41  0郾 39  0郾 49
     摇 大专及以上        0郾 02  0郾 12  0郾 04  0郾 19  0郾 09  0郾 29  0郾 35  0郾 48  0郾 03  0郾 18  0郾 32  0郾 47
     工作年限           21郾 15  8郾 38  18郾 63  10郾 80  23郾 93  9郾 39  22郾 93  10郾 09  21郾 80  8郾 71  22郾 51  10郾 24
     日工作时间          10郾 71  2郾 34  9郾 47  2郾 59  9郾 67  2郾 20  8郾 08  1郾 29  10郾 46  2郾 35  8郾 21  1郾 52
     行业
     摇 农业           0郾 01  0郾 08  0郾 01  0郾 07  0郾 01  0郾 08  0郾 01  0郾 11  0郾 01  0郾 08  0郾 01  0郾 11
     摇 制造业          0郾 11  0郾 31  0郾 28  0郾 45  0郾 08  0郾 27  0郾 36  0郾 48  0郾 10  0郾 30  0郾 36  0郾 48
     摇 低端服务业        0郾 85  0郾 36  0郾 53  0郾 50  0郾 79  0郾 41  0郾 18  0郾 39  0郾 83  0郾 37  0郾 22  0郾 41
     摇 高端服务业        0郾 04  0郾 19  0郾 18  0郾 38  0郾 13  0郾 33  0郾 44  0郾 50  0郾 06  0郾 24  0郾 41  0郾 49
     地区
     摇 东部           0郾 20  0郾 40  0郾 38  0郾 48  0郾 22  0郾 42  0郾 28  0郾 45  0郾 21  0郾 41  0郾 28  0郾 45
     摇 中部           0郾 50  0郾 50  0郾 35  0郾 48  0郾 50  0郾 50  0郾 45  0郾 50  0郾 50  0郾 50  0郾 44  0郾 50
     摇 西部           0郾 30  0郾 46  0郾 27  0郾 44  0郾 28  0郾 45  0郾 27  0郾 44  0郾 29  0郾 46  0郾 27  0郾 44
     月收入            819郾 95 1 028郾 74 603郾 64 393郾 65 834郾 93 953郾 58 994郾 32 662郾 56 823郾 50 1 011郾 30 956郾 98 651郾 93
        样本量             2 073        937         643         8 867        2 716        9 804

   再区分城乡群体差异。 除此之外,解释变量的选                          于非雇主。 如雇主与非雇主学历为大专及以上的
   取在表 1 的基础上增加了父辈的自我雇佣情况和                         占比分别为 23% 、9% ,前者比后者高 14 个百分
   创业的起始资金量:若样本或其配偶的父亲或母                           点。 除此之外,雇主中男性占比较高,分布在制造
   亲的就业身份为自我雇佣,则定义父辈自我雇佣                           业中的比例高。
   情况为 1,否则为 0;起始资金指自我雇佣者在正                            (二)研究方法说明
   式营业前的全部投资额。 2013 年雇主和非雇主                            本文考察自我雇佣和受雇就业的收入差别,

   的描述性统计见表 4。                                     而自我雇佣就业存在选择性偏差,即选择自我雇
       表 4 显示雇主与非雇主的多项特征存在显著                       佣的劳动者可能因为具备一些和受雇者不同的不
   差异。 首先,雇主的收入远高于非雇主。 2013 年                      可观测特征而影响了其自我雇佣决策,使得劳动

   雇主的平均月收入为 4 609 元,比非雇主高 2 163                   者自我雇佣或者受雇的概率不再是随机的。 为了
   元。 其次,雇主的起始资金数量远高于非雇主。                          解决这一问题,本文使用倾向得分匹配法控制劳
   2013 年雇主的平均起始资金为 148 318 元,而非                   动者自我雇佣选择的内生性,纠正劳动者的选择
   雇主为 34 974 元,前者是后者的 4郾 2 倍。 第三,                 性偏差。 倾向得分匹配法最早由 Rosenbaum &
   雇主父辈的自我雇佣占比低于非雇主。 58% 的雇                        Rubin [26] 提出,该方法通过构建反事实框架将非
   主的父辈为自我雇佣者,而非雇主父辈自我雇佣                           随机数据近似随机化,即我们实际上无法观测到
   的占比为 65% 。 第四,雇主的受教育程度普遍高                       自我雇佣劳动者如果不选择自雇而选择受雇所获

    · 3 6 ·
   36   37   38   39   40   41   42   43   44   45   46