《表2 基准回归：微观视角下的产业升级与劳动力迁移——兼论转型期的劳动力迁移特征》

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《微观视角下的产业升级与劳动力迁移——兼论转型期的劳动力迁移特征》

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注:*、**和***分别代表在10%、5%和1%的水平上显著，括号内为聚类稳健标准误。下表同此。

由于被解释变量为二元虚拟变量，因此基准回归采用logit模型进行估计，回归结果见表2。在表2第（1）列中，仅放入产业升级指标和产业发展水平指标。第（2）列进一步加入个体控制变量CV1。第（3）列加入个体控制变量CV1以及城市控制变量CV2。由于关键解释变量的差异在城市层面，因此所有回归在计算标准差时都聚类到城市层面。表2第（4）列是根据第（3）列的结果计算的各解释变量的边际效应。从回归结果来看，产业升级的系数始终显著为正，而产业发展水平的系数则不显著。这表明产业升级会增加劳动力流出的概率，但产业当前的发展水平并不影响劳动力迁移。控制变量的系数还表明:随着年龄的增加，劳动力迁移的可能性会降低；教育水平越高、健康状况越好的个体越可能外出务工；相比于已婚者，未婚者外出就业的可能性更大；子女数量越多越可能降低外出就业的概率。城市层面的控制变量表明:人均GDP、工业产值占比越高的地区，劳动力外流的概率越低；户籍人口越多、失业率越高的地区，劳动力外出就业的概率越高。另外，回归结果也表明，诸如人口密度、二氧化硫排放（环境因素）、产业结构等因素对劳动力迁移决策的影响并不显著。需要补充的是，由于研究设计中仅考虑了离开户籍所在地半年至一年时间的外出就业者，而未考虑长时间在外就业的劳动力，而后者会更倾向于外地就业，也更易受到产业升级的影响。因此，基准回归中产业升级的系数将是低估的。这表明，产业升级实际上对劳动力迁移的影响将会更大。