发展中经济体的劳动力市场稀缺

11116 劳动力市场在发展中经济中的疤痕效应污名化与墨西哥工厂关闭导致的人才资本损失 Francisco J. AriasDaniel Lederman 政策研究工作论文11116 摘要 本文估算了发展中国家劳动力市场疤痕效应的规模，而劳动力疤痕文献主要集中于发达经济体，对这一环境的研究相对不足。本文评估了“污名效应”与“人力资本损失”对失业工人相对于未失业工人的收入损失的贡献。研究结果表明，工厂关闭导致的离职会造成显著且持久的收入减少，在九年的观察期内，小时工资平均下降7.5%。工厂关闭后第一年的估计值更高，为下降10.8%。在常见样本中，控制了相关因素后 未观察到的、随时间不变的个体特征影响，工厂关闭的影响从11.9%下降到8.2%。这些结果表明，由于对工人信息不完善（由未观察到的工人特征所体现）所造成的劳动力市场污名，占平均收入损失的30.8%，而丢失的雇主特定的人力资本解释了剩余的69.2%。本文探讨了工厂关闭导致的就业分离对其他劳动力市场结果的影响，包括工作小时数和非正规就业，并提供了按性别和教育水平的估计。 这份报告是繁荣垂直副总裁部门的产品。它是世界银行提供研究公开访问权、并为全球发展政策讨论做出贡献的更大努力的一部分。政策研究工作论文也发布在http://www.worldbank.org/prwp的网站上。作者可以通过fariasvazquez@worldbank.org和dlederman@worldbank.org进行联系。 污名化与墨西哥工厂关闭导致的人才资本损失劳动力市场疤痕在发展中经济体中 Francisco J. Arias and Daniel Lederman1 1. 引言 劳动力再配置以及被取代工人的重新进入劳动力市场的流动通常伴随着商业周期和其他经济冲击。然而，在劳动力市场存在市场扭曲（包括市场失灵）的情况下，一旦冲击消散，被取代的工人可能会经历工资和其他劳动力市场结果（如非正规化）的下降。 一旦曾经被替代的工人重新进入劳动力市场，工资和其他工作特征可能会相对于没有发生工作分离的情况而下降，这种现象通常被称为“劳动力市场疤痕”。尽管关于发达经济体中劳动力市场疤痕的文献相当丰富，但对于发展中国家这种现象的实证估计却很少。a priori劳动市场伤痕效应在发展中国家可能不发生的原因，其中大部分劳动力从事非正规就业。一个关键原因可能是伤痕效应的驱动因素——即失业工人的污名化以及丧失的雇主特定人力资本——在非正规就业普遍的环境中可能并不相关。然而，本文旨在填补该领域文献的空白。 尽管收益损失是文献中最常见的研究变量，但在不确定的环境中，工作形式概率和工作时长是值得关注的成果，特别是在发展中国家。本文研究墨西哥劳动力市场如何重新吸收不同类型的失业工人，并提供了工人损失幅度的实证证据。我们还探讨了性别和教育带来的异质性影响。由于污名与劳动力市场的信息不对称相关，本文所使用的墨西哥旋转面板数据能够评估污名和人力资本损失在发展中大国劳动力市场“疤痕效应”中的定量贡献。也就是说，通过比较带有和不带有工人固定效应的失业工人工资损失估计值。 effects，我们可以推断出因劳动力市场污名而导致的工资损失的比例。 其余部分的结构如下。第2节讨论现有文献，重点强调 缺乏来自发展中国家的证据。第3节呈现了ENOE调查的数据。 第4部分描述了计量经济学策略，随后在第5部分呈现了结果。 5. 第6节总结了主要发现并探讨了未来的潜在领域。 研究。 2. 相关文献 在近期关于失业疤痕效应的文献综述中，Filomena（2021）报告了63篇论文，其中仅有两篇涉及发展中国家。Cruces等人（2012）研究了阿根廷和巴西的青年失业和非正规就业对成人劳动力市场结果的影响，发现工资损失随时间逐渐消失。Petreski等人（2017）发现，马其顿的短期失业会降低28%的就业概率，而长期失业会降低50%的就业概率。此外，Eslava、Haltiwanger、Kugler和Kugler（2010）研究了哥伦比亚劳动力市场，考察了贸易自由化对因工厂关闭而失业的工人的影响。作者们记录了贸易自由化后的就业再分配情况，并分析了这些工人重返劳动力市场后的结果。他们发现，被解雇的工人在被解雇后的前两年内工资和任期（在岗时间）均有所下降，且从事正规部门的概率较低。然而，他们发现哥伦比亚工人的工资在工厂关闭三年后会完全恢复。 ：在墨西哥的案例中，Kaplan、Martínez和Robertson（2005）考察了就业流失后的正式工资变化。他们使用墨西哥社会保障 институт (IMSS) 的行政数据来研究在不同经济条件下就业流失对工资的影响。他们发现，在失业发生在经济高涨时期时，会出现大幅工资损失。 失业率在低经济活动区域。然而，他们的研究存在两项局限性。首先，社会保障记录仅收集正式就业信息，并未区分非正规就业、失业以及退出劳动力市场的人员。其次，社会保障记录不识别工作分离的类型，正如作者所承认的那样，“工作分离的原因很重要，因为自愿离职的工人更有可能在离开当前公司后拥有更积极的经济前景。因此，包含自愿分离会使被重新安置工人的估计效应向上偏差”（Kaplan等人，2005年，第210页）。 正如前文所述，关于工作职位流失对劳动者劳动成果影响的研究文献大多集中于美国和发展中国家。例如，在一项关于该主题的早期研究中，Ruhm（1991）发现美国被置换工人的工资长期减少约14%，与其未被置换的同类工人的工资相比。Stevens（1997）使用纵向数据集发现，在职位置换时工人收入下降了30%，六年后降至10%。在一篇开创性论文中，利用宾夕法尼亚州的行政数据，Jacobson、LaLonde和Sullivan（1993）研究了大规模裁员对工人的影响。他们报告在职位置换当年工人收入损失超过40%，六年后其收入仍比置换前低25%。在另一篇关于康涅狄格州的研究论文中，Couch和Placzek（2010）发现大规模裁员导致工人收入损失在失业时达32%，六年后减少至14%。Davis和von Watcher（2011）建立了一个求职和失业波动的模型，发现收入损失随着置换时失业率的上升而急剧增加，得出置换时劳动力市场紧俏状况有利于改善被置换工人的中长期未来收入轨迹的结论。在发达国家背景下，Bonikowska和Morissette（2012）研究了加拿大的劳动 通过市场调研发现，更好的劳动力市场状况缓解了失业工人的收入损失。在低失业率时期，收入损失率为10%，而在高失业率时期，该比例达到21%。对于瑞典，Eliason和Sotrrie（2006年）利用雇主-雇员关联数据，追踪了4年的失业前时期和11年的失业后时期。他们得出结论，失业工人不仅在经济调整的过渡期内，而且在长期内都经历了收入损失和劳动力市场地位的恶化。对于德国，Toulemon和Weber-Baghdiguian（2016年）发现收入损失率为10%，但这种影响在4年后消失。他们还发现其他工作质量指标也受到负面影响。对于英国，Hijzen、Upward和Wright（2010年）追踪了失业工人长达9年，并采用倾向得分匹配方法实施双重差分估计。他们报告称，在失业后的前5年内，公司关闭的工人的收入损失率在18%至35%之间，而遭受大规模裁员的公司离职工人的收入损失率在14%至25%之间。 3. 数据 在本研究中，我们考察了工作流失对墨西哥工人劳动力市场结果的影响，尤其关注了性别和教育群体之间的差异效应。ENOE（国家就业和失业调查这是一个针对劳动力状况、工资、就业和劳动力人口人口统计学特征的全面数据收集的家庭调查。自2005年起每季度进行一次，在全国和州层面都具有代表性，每季度涵盖约10万户家庭。该调查设计为轮换小组形式，每户家庭连续五个季度接受访谈，样本的五分之一每季度更新一次。就本次分析而言，我们关注15至65岁的个人，并使用从2005年至2019年涵盖扩展问卷的调查数据。 该调查采用扩展型问卷收集关于个人就业历史的详细信息，这使我们能够探讨因工作分离导致工人失业的持续时间。2受访者被询问他们是否曾经历过导致暂时失业的工作分离，并且必须说明其工作分离的原因。我们将工作分离分为五种互斥的类型：1）工厂关闭，2）辞职，3）裁员，4）关闭自己的企业，以及5）其他原因，包括退休。在我们的分析中，基准类别包括未经历任何工作分离的工人。这些信息表明工厂关闭的影响与其他工作分离不同，表明工厂关闭很可能与工人特征无关。 所选择的样本由1,673,293名在职工人组成。一些估计根据下面讨论的计量经济学模型的规格使用较小的样本——具体而言，最小的样本包含34,043名高学历工人。根据表1，53.3%的工人没有经历工作分离；8.4%的人报告经历过工厂关闭；5.5%的人被解雇；25.2%的人自愿辞职；2.7%的人关闭了自己的企业；2.6%的人引用了其他原因。 表2显示了经历工厂关闭和遭遇其他工作分离的个人在劳动力状态——就业、失业或退出劳动力市场——之间的差异。如果工厂关闭与工人特征无关，被裁撤的工人应该比因过失被解雇的工人表现更好。事实上，受工厂关闭影响的工人在调查时更有可能就业，其中72.0%的人处于就业状态，而因过失被解雇的个体比例为61.0%。此外，工厂关闭的工人中有9.6%的人失业，而这一比例在被裁撤工人中上升到14.6%。表2还显示，被裁撤的个体更有可能退出 劳动力市场，目前有24.5%的人处于失业状态，相比之下，受到工厂关闭影响的群体中只有18.5%的人失业。值得注意的是，主动辞职的个人——无论是辞职还是关闭企业——就业的可能性较低，其中51.6%的辞职者和49.8%的关闭企业者报告他们已退出劳动力市场。 表3展示了一个连接位移类型与职业类别的转换矩阵。它表明来自工厂关闭和裁员工人在重返薪酬工作的机会上相似，其中约80%获得了这类职位，15%转为自主创业。相比之下，在主动辞职的人群中，73.9%目前从事薪酬工作，18.3%已转型为自主创业。描述性证据表明，与解雇或主动离职的情况相比，工厂关闭与工人特征关联的可能性较低。 4. 计量经济学方法 该研究探讨失业后的工资、工作时长和正规性状态。在估计失业对这些劳动力结果的平均影响后，我们评估这些影响是暂时性的还是永久性的，并按教育群体和性别呈现结果。确实，如果污名化是劳动力市场伤痕形成的原因，人们会预期这些影响是暂时性的，因为新雇主会逐渐熟悉工人的不可观测特征。如果伤痕是由可以通过工作经验获得的特定雇主的人力资本损失造成的，那么这些影响很可能只是暂时的。因此，工厂关闭对劳动力市场结果的影响持续时间，并不能揭示是污名化还是失去的人力资本导致了损失。 本文中的分析聚焦于因工厂关闭而失业的工人。我们应保持谨慎，因为相关系数可能受到内生性或选择偏差的影响，程度取决于失业工人更可能具有不可观测的特征，这些特征使他们的... 比非取代型工人基准类别更具生产力。尽管如此，通过比较不考虑以及考虑个体工人未观测特征的估计值，使我们能够评估人力资本损失与污名对平均疤痕效应的贡献。我们在分析中包含了非正规工人，这是至关重要的，因为他们占我们数据中墨西哥总就业人数的一半以上。 为评估失业对当前劳动力市场结果的影响，我们对比分析了不同形式的失业与未失业工人的基准类别。首个模型设定捕捉了不同类型失业的平均效应。第二个设定考察了失业对当前劳动力市场结果的滞后效应，使我们能够区分暂时性与永久性效应。随着部分效应随时间减弱，工人的劳动力结果可能变得与非失业群体相似。最终设定利用了ENOE的旋转面板结构，该结构追踪个人为期一年的变动情况，以估计双重差分（DID）设定。这种方法控制了与污名化相关且在工人特征未被观测到时存在的时间不变个体异质性项。 更正式地，我们首先估计如下规范： where Y represents the labor market outcome (log of real wages,3工