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文章来源：Review of Economics and Statistics,Volume 100 , Issue 2 , May 2018 ,p.203-218，Job Displacement and the Duration of Joblessness: The Role of Spatial Mismatch

author:Fredrik Andersson, John C. Haltiwanger, Mark J. Kutzbach, Henry O. Pollakowski, and Daniel H. Weinberg

 

引言

 

空间错配假设（SMH）涵盖了一系列广泛的研究问题，所有这些问题都集中在当地就业机会较低的职工是否可能会导致劳动力市场恶化。这个假设起源于凯恩（Kain，1964,1968），他们认为中心城市黑人社区的持续失业可能是由于就业的郊区化以及这些居民住宅无法更近距离靠近岗位所在地（由于住房歧视等因素）。大量文献评估了就业机会方面的差距，并将对城市黑人的最初关注延伸到青年和低收入阶层，最重要的目标是解释当地就业岗位的稀缺，住宅流动的限制以及寻找工作或通勤上的困难可能如何影响就业和收入。尽管许多实证研究发现空间不匹配的证据，但由于方法和数据的局限性，对就业结果的因果效应仍然存在不确定性。特别是，Glaeser（1996）等人强调，旨在测试SMH的横断面经验指标忽略了与邻里地点以及就业结果相关的未观察到的个体特征。这种现象可能会对依赖于邻里特定效应（neighborhood-specific）的岗位可及性（job accessibility）效应的估计产生偏差。

 

数据和模型

 

本文使用匹配的雇主雇员数据克服了现有文献的局限性。基本假设是，如果存在空间不匹配，那么更大的岗位可及性将缩短失业时间。本文方法利用美国人口普查局的纵向雇主家庭动态（LEHD）计划，该计划可随时跟踪岗位和职工匹配的数据。唯一的标识符便于将岗位数据与人员和雇主的记录进行匹配，其中包括职工居住地点，企业地点以及他们的行业特征。这些数据使本文能够耿总大规模裁员下职工的失业状况以及寻找新的岗位。此外，LEHD数据使本文能够控制裁员前收入，行业，工作任期和通勤时间，以及人口和邻里特征。为了检验失业的求职者样本中是否存在空间不匹配效应，本文采用以下方法：

本文感兴趣的参数a衡量Aijt（岗位可及性）对人口普查跟踪j中的职工i的LnDijt（失业持续时间的自然对数）的影响，后者在t年被解雇。为了避免忽略变量偏差，识别条件包括一组职工的控制变量，以前的工作和向量xijt表示的邻近特性。例如，xijt包含了在裁员之前工作收入和任期的度量。附录E中提供了所有控制变量说明。岗位可及性度量Aijt被构造为“就业机会”和“竞争性搜索者”的对称差异度量。

 

JOijt在附近的工作场所（在通勤时间的60分钟内）对就业人员进行总计，并且CSijt将企业地点周围的职工总计到相同的目的地，然后再按照每个目的地对职工i的重要性进行贴现。岗位可及性度量范围在-2和2之间，并且对极端值不太敏感。这个度量方法的另一个优点是它是规模不变的；也就是说，劳动力市场紧张的差异可以用来衡量同样规模的大型和小型大都市地区。此外，本文从政府提供的工资记录汇总的每项工作都将职工和雇主的唯一标识符匹配起来，并列出该工作的季度收入。没有关于工作转型的原因的信息，但可以从收入历史的开始或结束时推断招聘和离职。政府提供的雇主档案列出了企业的地点，行业和规模。工作人员标识符可以从联邦管理数据以及调查回复（包括2000年人口普查中的数据）与居住地点相关联。最后，本文纳入了2000年人口普查中的表格数据中可用的几个邻域特征。

 

实证结果

 

表1提供了估算样本的多个求职结果的分布情况。在裁员职工中，32％的人在同一季度找到了新工作，在接下来的两年中几乎有80％的人找到了新工作。第2栏要求新的工作收入占裁员前收入的75％，而第3栏需要90％。接受这些收入较高的工作的频率较低，第一季度只有22％和19％的职工分别从事这类工作。有65％和60％在两年内获得此类工作。第二项和第三项措施的目的是争取加入一份长期可以接受的工作。本文选择75％的门槛大致与失业者的典型经验相符。本文选择90％的门槛来确定搜索者找到一份与他们的之前大致相当的新工作。

表2提供了有关样本组成和岗位可及性变量分布的信息。黑人职工的比例相对较大，反映了大湖地区大都市地区的黑人人数众多，收入较低的可能性较大。（a）每个大都市区的中心（主要）城市，（b）该县的其余部分，以及（c）周边县。黑人占中心城市人口的三分之一以上，但不到周边地区的6％。本文通过将雇主行业分为五大类将职工分组。将近40％的人口来自制造生产行业。

 

本文提供了中位数，第25位和第75位的百分比，居住在中心城市，中心县（但不是中心城市）和中心县外的职工的中位数分别为0.259,0.085和0.265。这种分布符合该地区的空间结构。在大多数情况下，即使存在大量郊区化就业，中央商务区和邻近地区的就业机会也很多。当然，本文岗位可及性措施也包括竞争性的搜索者。中心城市低收入职位的竞争搜索人数超过了郊区地区的可比人数。然而，正如本文工作可及性指数所反映的，与竞争对手相关的就业机会在中部地区较高，在郊区较低。考虑到岗位可及性的整体空间格局，本文可达性指数因不同的住宅位置而在不同种族人群中存在差异。虽然黑人的平均岗位可及性性高于非西班牙裔和西班牙裔白人，但这主要反映了他们在居民区集中居住的地区，这些居民区通常更接近高就业中心城市；本文样本中有71％的黑人居住在中心城市，相比之下是全部样本的36％。换句话说，虽然黑人占全部样本的19％，但他们占每个大都会区中心城市样本的37％。即便如此，中心城市白人实际上也有更高的比例（0.372）高于黑人（0.235），这部分反映了白人以汽车为工具上下班的可能性较高。

表3中列出的变量包括对以前工作和人口统计特征的控制，以前的雇主行业，每年每个城市地区和失业季度。原文附录E中提供了完整的参数估计，以及对控制变量影响的简要讨论。对于每个因变量，本文发现更大的岗位可及性减少了求职时间，对收入接近失业工作收入的工作产生更大的影响。岗位可及性增加一个单位，大致相当于岗位可及性分布从第20个百分点增加到第80个百分点，这与寻找任何工作的搜索持续时间减少5.7％和7.3％。

 

结论

 

本文的分析重点关注从大规模裁员中失业的职工，这是本文识别策略的一个关键方面。本文方法的基础是，如果存在空间不匹配的情况，那么在失业后寻找新工作的持续时间应该随着适当工作的可及性而下降。本文发现，更好的工作可及性显着降低了低收入失业者失业的时间。本文已经确定了空间不匹配对求职时间的影响，但本文忽略了其他关键因素来推断失业率，特别是空间不匹配对劳动力参与率和离职率的影响。后者的横截面和时间序列差异基于种族以及其他特征。例如，在2000年后期，黑人和受教育程度较低的职工的劳动力参与率总体下降尤其显着（参见Davis＆Haltiwanger，2014）。总之探索空间不匹配对其他劳动力市场的研究结果带来新的挑战。

 

Abstract

 

This paper presents a new approach to the measurement of the effects of spatial mismatch that takes advantage of matched employeremployee administrative data integrated with a person-specific job accessibility measure, as well as demographic and neighborhood characteristics. We focus on a group of job searchers for plausibly exogenous reasons: lower-income workers with strong labor force attachment separated during a mass layoff. Our results support the spatial mismatch hypothesis. We find that better job accessibility significantly decreases the duration of joblessness among lower-income displaced workers, especially for blacks, women, and older workers.