城市規模、門檻效應與人力資本外部性

王珍珍 穆懷中

摘 要： 利用2000年262個地級市截面數據，通過柯布道格拉斯生產函數的估計來考察人力資本外部性大小，以及城市規模對人力資本外部性的作用機制。研究發現：城市層面的高技能勞動力比例對工資存在顯著正外部性，該比例每上升1個百分點，工資收入將提高1.84%；整體層面及服務業內的人力資本外部性會隨著城市規模增大而加強。進一步地，以2000-2014年30個省份的面板數據，以城市規模為門檻變量，采用面板門檻模型進行實證研究，發現城市規模對人力資本外部性的影響存在雙重門檻，城市規模較小或過大會造成“集聚效應”不足和“擁擠效應”過度，均不利于高等教育人力資本沉淀和外部效應凸顯。因此，應通過合理制定城市發展政策，科學引導人才流動，加大高等教育投資等舉措，充分發揮人力資本外部性對經濟發展的推動作用。

關鍵詞： 人力資本外部性；城市規模；高等教育；服務業

一、引言

發展經濟學和城市經濟學將人力資本外部性視為影響地區經濟增長、城市集聚和規模報酬遞增的重要因素[1-3]。Lucas在馬歇爾對城市工人社會互動和生產力關系研究基礎上，提出人力資本外部效應理論，認為社會平均水平的人力資本能夠提升全要素生產率[4]。人力資本外部性理論，為城市工資溢價、城市集聚和規模擴大等提供了新的解釋，也為各國政府進行人力資本投資決策、教育投資效率評價提供依據和有效工具[5-7]。當前，人才、創新等作為推動經濟增長的重要源泉，在各地區的分布并不均衡，且有逐漸向少數大城市集中的趨勢。原因在于無論是后工業化時代的城市，還是比重日益提升的服務業，都更加追求“密度經濟”和“規模經濟”，高素質、高技能人才集中于大城市時，能夠通過知識、技術、信息的交流和傳播產生的人力資本外部性提升自身乃至整個城市的生產效率[8]。隨著中國經濟“新常態”的到來，改變以往過度依賴投資和出口的發展路徑，調整產業結構，進一步提升服務業份額，是實現未來經濟轉型升級的必要步驟，而這將進一步推動城市化進程，特別是大城市發展。

當前，社會各界對城市規模與現代經濟發展關系的理解并不充分，相對于城市規模擴大帶來的人力資本外部性，其更忌憚于大城市中存在的擁擠、污染、犯罪等“城市病”，反映在城市發展政策上的結果就是嚴格限制大城市，尤其是特大城市的人口規模，一定程度上忽略了規模經濟對國家發展的客觀規律。那么，人力資本外部性是否存在？人力資本外部性是否與服務業有關？城市規模是否會影響人力資本外部性？以及是否存在門檻效應？對這些問題的研究有助于我們理解人力資本外部性的作用機制和城市發展的規律，從而為制定科學的人力資本投資和城市發展政策提供借鑒。本文利用2000年262個城市層面數據和2000-2014年30個省級行政單位的市轄區數據考察了城市規模對人力資本外部性的直接效應和門檻效應。研究表明，城市規模是影響人力資本外部性的重要因素，并存在門檻效應。城市具有大專及以上學歷人口（高技能勞動力）比例每上升1個百分點，工資收入將提高1.84%；高技能勞動力比例與城市市轄區人口對數交互項系數顯著為正（0.0173），說明城市層面的人力資本外部性會隨城市規模擴大而增強；高技能勞動力比例與三產比重交互項的系數在5%的顯著性水平下為負（-0.0005），但在加入市轄區人口對數后，三個變量交互項系數顯著為正（0.0002），說明存在于服務業中的人力資本外部性也會隨著城市規模增大而加強。進而，就城市規模對人力資本外部性門檻效應的重點考察和研究發現：城市規模對人力資本外部性的影響存在雙重門檻，在“集聚效應”和“擁擠效應”共存情況下，當城市規模由小變大時，“集聚效應”占據主導，此時人力資本外部性凸顯；而當城市規模繼續擴大并突破某一臨界值時，“擁擠效應”帶來的負面影響將抵消“集聚效應”的正面影響，導致高技能勞動力的擠出，從而影響人力資本外部性作用的發揮。本文的政策含義在于，隨著后工業化時代的到來，大城市對服務業發展的作用日益凸顯[9]，但城市規模并非越大越好，需因地制宜地制定城市發展政策，科學引導人才合理流動，并繼續實施高等教育投資增長戰略。

二、文獻回顧

人力資本外部性作為區域經濟增長、城市規模報酬遞增及生產力提升的重要微觀機制，最近幾十年一直是國內外學者關注的熱點。高人力資本在城市集聚形成更高的勞動生產率，并通過群體間知識和技術的交流共享，加速創新和技術采用而產生人力資本外部性，因此，在人力資本高的城市，從業人員的工資水平也較高。已有研究通過考察城市層面人力資本水平的整體變化，對不同群體工資、地租、經濟增長、全要素生產率、企業生產率等變量的影響來識別、測算人力資本外部性，但除了工資作為被解釋變量的研究外，其他成果均未得出人力資本外部性存在及大小的一致結論[10]。

工資作為被解釋變量對人力資本外部性考察的研究得出，高技能勞動力是人力資本外部性的主要載體，并通過提高低技能勞動力的人力資本水平，進而對整個城市的生產力水平產生影響，但這一外部效應遵循地理距離衰減規律[11-13]。具體來看，學者主要以明塞爾工資函數[14]為基礎，在控制個體受教育程度及其他變量后，通過工資與人力資本總體水平的回歸來估計人力資本外部性大小。Rauch運用美國1980年的人口普查數據驗證城市平均受教育水平與工人工資的結果表明，平均受教育程度每增加1年，工人工資將提升3.3%[15]。考慮到使用平均受教育程度這一指標可能帶來的內生性估計偏誤，Acemoglu&Angrist將平均受教育程度替換為美國各州童工法和義務教育法變量，研究結果顯示，以上法律變化將通過影響不同群體的教育狀況來改變高中和大學畢業生的工資水平，且對高中畢業生工資影響更大[16]。Moretti則以城市中具有大學學歷的人群作為受教育程度的代理變量，考察高等教育群體對不同教育程度人群工資的影響，結果表明，城市中具備大學學歷群體的占比每提升1%，將會使高中學歷以下、高中畢業生、大學畢業生的工資分別提升1.9%、1.6%和0.4%。Liu用中國義務教育法執行情況替代平均受教育程度，對城市教育回報的研究發現，地區人力資本外部效應估計值介于11-13%之間，且經濟改革增強了這一人力資本外部性[17]。另外，Moretti在測度產業間人力資本外部性時采用改進的科布—道格拉斯生產函數，利用制造業普查和人口普查匹配數據，估計1982-1992年非本產業就業人員中大學學歷人群占比變化如何影響本產業各企業員工工資，結果發現人力資本外部性的具體估值范圍在0.5-0.7%之間，且這一人力資本外部性隨經濟距離增加而減弱。

關于城市規模與人力資本外部性的關系，大多數學者從人力資本外部性經濟集聚的微觀機制出發，研究人力資本外部性對城市人口規模的影響。Lucas研究發現，人力資本外部性能夠推動城市中服務業的發展，隨著后工業化時代的到來，服務業比重將不斷提升，而這必然伴隨進一步的城市化，尤其是大城市發展。項本武等運用中國232個地級市面板數據，考察不同層次人力資本積累對城市規模擴張的影響，結果顯示，具有大專及以上學歷人口和高中及以上學歷人口的比重每提升1個百分點，城市人口規模將分別增加1.15%和0.17%[18]。在城市規模如何影響人力資本外部性方面，Glaeser的研究認為，知識積累和擴散的源泉是工人之間擁有更多直接交往的機會，而城市作為高技能勞動力聚集的場所，增強了工人間的直接交往機會，有助于知識積累和人力資本外部性作用發揮[19]。Black& Henderson認為人力資本外部性是人力資本積累的核心體現，更大的城市規模增加了人力資本儲備，從而促進人力資本外部性顯現[20]。梁文泉和陸銘利用2008年中國經濟普查中的服務業企業微觀數據，考察服務業中人力資本外部性、人力資本外部性的產業關聯和城市人口規模對人力資本外部性的深刻影響，結果表明，服務業行業間、行業內企業間的人力資本外部性會隨著城市規模擴大而增強；服務業行業間、行業內企業間高技能勞動力交流產生的人力資本外部性也會隨城市規模增大而增強。但Eeckhout的研究認為，城市規模擴大促進經濟集聚和人力資本積累的同時，也產生了高昂的擁堵成本，當城市規模增加到擁堵成本足以抵消集聚效應時，將不利于人力資本積累和外部效應凸顯[21]。從以上研究不難看出，人力資本外部性與城市規模存在密切的互動機制，更為重要的是，城市規模對人力資本外部性的干擾可能并非單一線性的，即城市規模對人力資本外部性的影響可能存在門檻效應。

總而言之，大多數研究成果均已證實了人力資本外部性是存在的，只是由于所選用數據、指標和估計方法的差異，導致人力資本外部性的大小有所不同。從研究方法來看，現有成果在分析城市規模與人力資本外部性的關系時，多從人力資本外部性的經濟集聚機制出發，得出人力資本外部性是促進城市規模擴張的重要因素。或將城市規模作為模型的解釋變量或者控制變量，研究城市規模如何影響人力資本外部性。或將樣本進行分段、分類回歸，以得到不同分組的實證結果。研究在一定程度上能夠反映城市規模如何干擾人力資本外部性作用的發揮，但主觀分組標準難以把握，無法準確估計出門檻值，對不同樣本回歸結果產生的差異性也很難進行顯著性檢驗。面板門檻模型可以通過樣本數據確定門檻個數及門檻值，并由Bootstrap方法檢驗門檻值的顯著性。因此，本文在以往學者研究基礎上，基于 2000-2014年省際面板數據，采用面板門檻模型分析了城市規模對人力資本外部性影響的門檻效應，試圖從人力資本與城市規模的互動機制視角，探尋地區城市發展和人力資本提升的具體策略。

三、模型設定與變量選擇

1.基本模型設定

檢驗人力資本外部性存在與否，關鍵在于驗證擁有更多高人力資本的地區或部門有更高的勞動生產率，或者在相同投入下，高人力資本部門的產量更高。因此，本文借鑒 Moretti、梁文泉和陸銘的研究，通過柯布道格拉斯生產函數的估計來考察人力資本外部性存在與大小情況，具體表達式如下：

其中，Yi是城市部門i的產量，Li是城市i的勞動力數量，Ki是城市i的資本投入量，Ai是技術水平。假設城市i的技術水平取決于所在地區城市部門的人力資本水平，本文用城市高技能勞動力比例來度量。具體表達如下：

其中，hli是城市i的高技能勞動力比例，λi是城市固定效應，Xi是表征城市特征的系列控制變量，？著i是影響城市i產量的隨機性因素。對（1）式進行對數變換，并將（2）式代入，可以得到：

模型1中，hli的系數βA是我們主要關注的，它衡量了城市部門人力資本外部性對城市部門產量的影響。已有文獻認為生產率較高部門對高技能勞動力需求較高，地區間氣候、文化等差異會對高技能勞動力產生吸引力的差異，以及高技能勞動力比例較高地區往往在基礎設施和社會制度方面更優越，因而可能引起對βA估計有偏。為此，我們在模型中控制地區固定效應，并引入系列表征城市特征的控制變量可部分緩解βA有偏估計的程度。另外，在建立模型前，應先保證所選自變量間的獨立性，經檢驗，膨脹因子（VIF）均小于10，且均值也小于10，說明各解釋變量間不存在多重共線性。具體的變量說明如下：

（1）城市部門的總產量（Yi），城市部門的產量反映了使用勞動、資本和技術等生產要素獲得的收入，故用城市部門從業人員的收入量來近似的表征；（2）城市部門高技能勞動力比例（hli），第五次人口普查數據中將個人所完成的學歷分為未上過學、小學、初中、高中、職高/技校、中專、大專、大學本科、研究生及以上九類，因此，本文借鑒Moretti、梁文泉和陸銘的做法，將具備大專及以上學歷的人口占總人口的比例來表征城市部門的技術水平，用于考察人力資本外部性的存在及大小情況；（3）城市部門勞動力數量（Li），用各地級市市區的從業人員來表征；（4）城市部門資本量（Ki），資本存量測算采用永續盤存法，具體測算公式為：Kt=It/（δ+g），Kt=It+（1-δ）Kt-1，其中，δ為折舊率，選9%，g為2000-2014年固定資產投資的幾何平均增長率，同時利用各地區固定資產投資價格指數轉換為2000年的基期價格；（5）控制變量方面，考慮到可能對城市居民收入產生干擾的城市特征，本文將市轄區人口、人均GDP、第三產業比重、每萬人擁有病床數、每萬人擁有公共汽車數和利用外資額納入模型。

2.面板門檻模型設定

門檻模型是用于考察自變量對因變量影響是否存在結構性突變的計量模型，也就是說，在選取的門檻變量臨界值的兩側，自變量對因變量的估計系數會發生顯著性的變化。起初，Hansen[22]研究的內生門檻回歸僅用于時間序列和截面數據，后來，其將數據的適用范圍擴展到面板數據，并將操作工具由matlab擴展到stata。城市人力資本水平變化對從業人員勞動報酬的影響會受到城市規模的干擾，即以城市高技能勞動力比例影響工人工資的人力資本外部性考察可能存在城市規模門檻效應。本文借鑒Hansen和連玉君[23]的靜態面板門檻回歸模型，選取城市規模作為門檻變量，檢驗高技能勞動力比例對從業人員勞動報酬是否存在顯著的門檻效應。以單一門檻為例，設定模型如下：

城市規模（up）。當前，學術界對城市規模如何影響人力資本外部性大致有兩種觀點。一方面，服務業占據產業主導地位是后工業化時代的典型特征，而服務業作為“密度經濟”，是人力資本外部性凸顯的主要土壤。大城市通過聚集高素質勞動力進一步促進服務業發展，而人力資本外部性也進一步得到增強。由此可見，城市規模擴大可能會干擾人力資本外部性作用的發揮。另一方面，城市規模，尤其是城市人口規模擴大，將帶來擁擠、污染、犯罪等“城市病”[24]，且人口過度集聚使得勞動力供給過剩，降低了高素質勞動力的工資收入，而對住房需求的增加進一步推高住房成本，不利于高素質勞動力的沉淀，從而影響當地人力資本外部性的發揮 [25-26]。城市規模影響人力資本外部性的兩方面考慮，說明檢驗人力資本外部性的理想場所在城市，且城市規模確實會對人力資本外部性產生干擾，也就是說，人力資本外部性可能存在城市規模門檻效應。在城市規模指標選取方面，本文借鑒梁文泉和陸銘的研究成果，考慮到控制變量中城市人均GDP、每萬人擁有的病床數和公共汽車數的計算均包含了城市人口規模，為緩解多重共線性帶來的估計偏誤，本文將城鎮常住人口作為城市規模的代理變量。

3.數據來源及說明

鑒于數據的可獲得性，具體到地級市的各學歷人口數據僅能從第五次人口普查數據中獲得，因此，本文在對人力資本外部性存在、城市規模是否會影響人力資本外部性的檢驗時，選取了2000年30個省份（不含西藏）262個地級市市區的截面數據作為研究樣本；在檢驗城市規模影響人力資本外部性的門檻效應時，選取2000-2014年中國30個省級行政單位的市轄區數據作為研究樣本。為保證數據的高質量，本文所用數據均來自國家統計局網站和《中國統計年鑒》《中國城市統計年鑒》《中國勞動統計年鑒》《中國人口與就業統計年鑒》《新中國六十年統計資料匯編》《第五次人口普查數據》，且勞動報酬、固定資產投資、人均GDP、利用外資額均為剔除價格膨脹影響的實際數據，個別省份和城市的缺失數據采用移動平均法進行補全。表1報告了主要變量樣本數據的統計性質。

四、城市規模影響人力資本外部性及門檻效應分析

1.人力資本外部性存在及作用機制

用2000年的城市截面數據來考察城市規模對人力資本外部性的直接影響，模型回歸結果見表2。表中第1列是將城市人口作為控制變量，對高技能勞動力比例與工資收入進行回歸，城市高技能勞動力比例的系數為0.0184，在1%的置信水平下顯著，城市具有大專及以上學歷人口比例每上升1個百分點，工資收入將提高1.84%，這一結果與Moretti的估計值（1.9%）十分接近。假設勞動力供給是不完全替代的，城市中高技能勞動力比例上升可通過新古典供給效應和人力資本外部性效應提升低技能勞動力的工資水平，但對高技能勞動力工資的影響取決于上述兩種效應相互競爭的合力[27-28]。第1列的估計結果顯示，高技能勞動力比例對城市平均工資收入具有正向作用，說明當前中國城市層面的人力資本外部性效應大于勞動力市場中的不完全替代效應，即人力資本外部性顯著存在。

表中第2列是將高技能勞動力比例與城市市轄區人口對數構建交互項的回歸結果。高技能勞動力比例的系數有所下降，但仍在1%的水平下顯著為正（0.0164），且與市轄區人口對數交互項系數為0.0173，在1%的水平下顯著，這一結果表明，城市層面的人力資本外部性會隨城市規模擴大而增強。一般認為，人口規模越大的城市，高技能勞動力數量越多，高人口密度滿足了后工業化時代對“密度經濟”的需求，有利于實現人與人之間的交流，學習、知識的生產和傳播，Lucas將城市視為檢驗人力資本外部性的理想場所，說明一定的城市規模是人力資本外部性發揮作用的必要條件。

相對于農業和工業，服務業更需要高密度的人口協作和交流，服務業的發展帶動知識傳播和“學習效應”擴散，從而有利于人力資本外部性作用的發揮。通過構建高技能勞動力比例與第三產業比重的交互項，考察服務業發展對人力資本外部性的影響。從表中第3列來看，高技能勞動力比例的系數有所增強（0.0275），且在1%的水平下顯著，但與第三產業比重交互項的系數為負（-0.0005），且在5%的水平下顯著。主要原因在于中國服務業在國民經濟中所占份額相對較低（44.39%），同期發達國家為65-80%，長期依賴投資和出口的經濟發展路徑抑制產業轉型升級，導致服務業發展緩慢，從而不利于人力資本外部性作用凸顯。

城市是高密度人群的聚集地，也是服務業發展的地理載體，那么，隨著城市規模擴大，服務業對人力資本外部性的影響能否有所轉變，為此，我們構建了高技能勞動力比例與第三產業比重和市轄區人口對數的交互項，表中第4列顯示了新的回歸結果。高技能勞動力比例的系數仍顯著為正（0.0238），在加入市轄區人口對數后，高技能勞動力比例與服務業交互項系數由負轉正（0.0002），且在1%的置信水平下顯著。由此可以看出，存在于服務業中的人力資本外部性會隨著城市規模增大而加強。值得指出的是，從表第2列和第4列的估計結果很容易得到城市規模擴大能夠增強人力資本外部性的簡要結論，但是否城市人口規模越大越好，即城市規模是否對人力資本外部性存在門檻效應，是本文下一步研究的重點。另外， OLS回歸結果雖然會造成人力資本外部性的估計偏誤，但從表2中4個方程的估計結果來看，高技能勞動力比例的系數基本穩健，可見控制了城市特征變量和固定效應后，有效緩解了內生性問題對估計結果的影響。

2.城市規模影響人力資本外部性的門檻效應分析

由表3的門檻檢驗結果可以看出，城市規模存在統計意義上的單一門檻和雙重門檻效應，三重門檻未通過顯著性檢驗。門檻值是否真實可以通過進一步的似然比檢驗來確定。表4給出了相應似然比檢驗結果和各門檻估計值，城市規模的第一個門檻值和第二個門檻值分別為7.277和8.182。下面，本文將基于城市規模影響人力資本外部性的雙重門檻進行分析。

根據城市規模的兩個門檻還原值，可以將地區城市人口規模分為up？燮1447、14473576三個區間，并對高技能勞動力比例與工資收入的關系進行估計，門檻模型估計結果見表5。我們所要研究的是，在不同的城市規模范圍內，人力資本外部性是否存在顯著差異。總體樣本參數估計結果顯示，當城市人口規模小于1447萬人時，高技能勞動力比例對工資收入具有負向影響，即人力資本外部性作用難以凸顯；當城市人口規模處于1447—3576萬人的區間范圍時，高技能勞動力比例對工資收入具有顯著的正向影響，集聚效應凸顯了人力資本外部性作用的發揮；而當城市人口規模超過3576萬人時，高技能勞動力比例對工資收入的影響由正轉負，但并不顯著，這與總體樣本的平均城市人口規模僅為2011.33萬人有較大關系。

具體來看，高技能勞動力比例等對工資收入的邊際影響，即人力資本外部性受到城市人口規模的干擾，當地區城市人口規模處于合理的區間范圍內時，有利于人力資本外部性的發揮，而城市人口規模較小或過大都不利于人力資本外部性作用凸顯。城市規模較小難以發揮人力資本外部性的原因在于，人力資本外部性的作用機制依賴于豐富的人力資本存量、行業內集聚經濟（馬歇爾外部性）、跨行業集聚經濟（雅各布斯外部性）和本地就業密度（勞動市場厚度），這是后工業化時代對“密度經濟”的必然要求，而一定的城市規模是滿足這一需求的必要條件。從統計數據來看，2014年，除直轄市外，省級行政單位的城市人口規模小于1447萬人僅有貴州（1404萬）、甘肅（1080萬）、新疆（1059萬）、寧夏（355萬）、青海（290萬），均為西部地區，而這些地區是經濟欠發達地區和主要的人口流出省份，人力資本原始存量單薄，對新進入人力資本的吸引力明顯不足，導致上述四種人力資本的傳導機制薄弱，從而難以發揮人力資本外部性對當地居民收入及經濟發展的促進作用。另外，人力資本外部性是“學習效應”與“競爭效應”合力產生的凈效應，在人口規模較小的城市，人與人之間的“學習效應”弱于“競爭效應”，因而導致人力資本外部性為負。

在一定的城市人口規模范圍內，人力資本外部性將隨著城市規模擴大而加強。首先，大城市部門聚集了更多高技能的勞動力，增強了知識積累和向低技能勞動力的傳授和擴散，“學習效應”和知識的“溢出效應”得以加強。由此可見，具備更高人力資本積累的區域形成更高潛質的“新手”吸引力，豐富了現有人力資本儲備，而城市規模越大，越有利于發揮這一人力資本外部性，提高從業人員的勞動生產率和收入水平。同時，更高的勞動生產率導致城市生產者提升整體生產能力的壓力增大，促使其花費更多的時間和金錢用于自身人力資本積累，而這種人力資本積累、勞動生產率和城市人口規模的螺旋上升效應在大城市中更為凸顯。

但城市規模并非越大越好，何況城市規模也并非無限擴張的。城市規模存在一種實現人力資本積累和擁堵成本平衡的動態調整機制，在均衡狀態下，城市規模擴大帶來經濟集聚，勞動生產力和收入水平提升，但更多的人口數量也伴隨著擁堵成本的增加，城市土地變得更為稀缺，交通、住房等消費支出將大大提升，不僅增加了現有人力資本的沉淀成本，也使后來進入者難以在獲得平均生產率水平前彌補應支付的人力資本積累成本，從而選擇主動退出甚至不進入該地區[29]。另外，城市規模擴張帶來的企業過度競爭，使得企業整體利潤下降甚至虧損倒閉，削弱了人力資本外部性的產業傳導機制，從而不利于人力資本外部性的發揮。由此可見，城市人口規模與人力資本外部性的關系呈現一種“鐘型”的曲線關系[30]，當城市規模較小時，城市集聚難以凸顯人力資本外部性。隨著城市規模繼續擴張，集聚效應和擁堵成本效應均處于增長狀態，但達到一定規模之前，集聚效應的主導地位將充分凸顯人力資本外部性，如果繼續擴張并超過這一規模，擁堵成本效應將逐漸抵消集聚效應，從而不利于人力資本外部性的發揮。

從分地區的回歸結果來看，人力資本外部性的城市規模門檻效應在東、中、西部地區間不具有絕對可比性，鑒于數據收集的限制，本文在作面板門檻模型時采用省級單位的數據，一定程度造成估計結果的地區差異難以直接比較，但從三個劃分區域的實證結果中我們仍可以獲得有益的啟示。東部地區的各省份具有良好的經濟社會發展根基，具備高技能人力資本積累的天然優勢，是長期人口凈流入地區，人口集聚帶來的規模效應能夠更好順應后工業化時代對“密度經濟”的需求，有利于發揮員工之間的“學習效應”和知識“溢出效應”，從而凸顯人力資本外部性對收入的促進作用。與此同時，東部的“北上廣深”也是擁堵成本高昂的“大城市病”高發地區，大城市的居住等生活成本大幅提高將迫使低技能勞動力向小城市、小城鎮回流，進而帶動資本、技術和高技能勞動力回流[31]，從而避免了人口向某一地區過度集中，也可以順勢扭轉人力資本外部性的負向影響。中部地區的回歸結果表明，在城市人口規模的第一、二區間內，人力資本外部性并不顯著，且城市人口規模大于3576萬人時，人力資本外部性仍顯著為正，這說明中部地區人口集聚蘊含著持續的外部效應潛力，在未來，可能是高等教育人力資本“第二人口紅利”發揮作用的主要地區。最后，在西部地區，人力資本外部性的門檻效應在各城市規模區間內均表現為弱顯著性，主要是因為該地區城市規模較小，高等教育人力資本存量薄弱，對外來人口缺乏吸引力，因而難以發揮人力資本外部性對當地居民收入和經濟發展的促進作用。

五、結論與政策建議

城市規模影響人力資本外部性，且存在門檻效應。文章利用2000年262個地級市截面數據，選取高等教育人力資本占比與工人工資作為模型核心解釋變量和被解釋變量，考察了城市層面人力資本外部性大小以及城市規模對人力資本外部性的直接影響。進而利用2000-2014年30個省份的面板數據，重點考察城市規模影響人力資本外部性的門檻效應。研究發現：第一，城市層面的高等教育人力資本對工人工資存在顯著正外部效應，城市中具有大專及以上學歷人口（高技能勞動力）比例每上升1個百分點，工資收入將提高1.84%；第二，城市層面全行業及服務業內的人力資本外部性會隨著城市規模增大而加強；第三，城市規模對人力資本外部性的影響存在雙重門檻，在“集聚效應”和“擁擠效應”共存情況下，當城市規模由小變大時，“集聚效應”占據主導，此時人力資本外部性凸顯；而當城市規模繼續擴大并突破某一臨界值時，“擁擠效應”帶來的負面影響將抵消“集聚效應”的正面影響，導致高技能勞動力的擠出，從而影響人力資本外部性作用的發揮。

城市作為“密度經濟”的載體，能夠通過高技能勞動力的頻繁交流擴大知識分享寬度和技術采用速度，從而提升整個城市的生產力，這就是高等教育人力資本的外部性。同時，高等教育人力資本具有明顯的空間集聚特征，高等教育人群向城市集聚產生更高的商品和服務需求，帶來城市生產和消費的繁榮，進而推動經濟增長和城市化進程，尤其是大城市發展[32]。后工業化時代的到來，將更加凸顯大城市對產業升級發展的作用，但城市規模對人力資本外部性的影響并非單一線性的，因此，城市發展政策對高等教育人力資本外部性作用的發揮就顯得尤為重要。基于以上研究結論，提出幾點對策建議：

（1）因地制宜地制定城市發展政策。從人力資本積累微觀視角考察城市規模，需要找到一個人力資本積累與城市擁擠成本的均衡點。因而，無論是倡導規模經濟效應的“大城市論”，還是強調擁擠、犯罪等“大城市病”，而建議嚴格限制大城市人口規模的“中小城鎮”發展主張，都應在遵循城市規模與現代經濟發展規律基礎上，以實現人力資本積累最大化和擁擠成本最小化為目標，制定適合的城市發展政策。

（2）科學引導人才合理流動。雖然人力資本的地區配置是市場選擇的內生結果，但科學引導人才合理流動才能助力城市發展政策的落實。問題解決的突破口在那些對高技能人才缺乏吸引力的地區，為變人才流失為人才流入，這些地區需進一步完善住房等保障服務，并借助于東部地區產業轉移機遇，豐富當地的產業類型，提升產業層次，為高技能人才提供充分的就業崗位和發展空間。而城市之間人口自由流動能夠均衡勞動力的產出水平，這樣也就避免了人口在某一城市的過度集中，從而解決了主要人口流入地的人口壓力。

（3）繼續實施高等教育投資增長戰略。高等教育人力資本在城市集聚，能夠通過知識、創新、思想“溢出”產生的外部性，提升城市整體生產力，進而推動經濟發展。從第六次全國人口普查數據來看，具有大專及以上學歷人口占比僅為8.73%，截止到2015年，中國平均受教育年限為13.5年，與德國（17.1）、美國（16.5年）、日本（15.3年）仍有差距[33]。因此，應繼續加大高等教育投資，促進高等教育人力資本規模擴大和質量提升，以發揮其“第二人口紅利”對經濟發展的優勢作用。

參考文獻：

[1] Duranton， G.， Puga， D. Diversity and Specialisation in Cities： Why， Where and When Does it Matter？ [J]. Urban Studies， 1999， 37（3）：533-555.

[2] Lucas Robert， E. Externalities and Cities [J]. Review of Economic Dynamics， 2001， 4（2）：245-274.

[3] Moretti， E. Workers' Education， Spillovers， and Productivity： Evidence from Plant-Level Production Functions [J]. American Economic Review， 2004a， 94（3）：656-690.

[4] Lucas Robert， E. On the Mechanics of Economic Development [J]. Journal of Monetary Economics， 1988， 22（1）：3-42.

[5] Azariadis， C.， Drazen， A. Thresholds in Economic Development [J]. Quarterly Journal of Economics， 1990， 105（2）：501-526.

[6] Black， D.， Henderson， V. A Theory of Urban Growth [J]. Journal of Political Economy， 1999， 107（2）：252-284.

[7] Iranzo， S.， Peri， G. Migration and Trade： Theory with an Application to the Eastern-Western European Integration [J]. Journal of International Economics， 2009， 79（1）：1-19.

[8] Rosenthal， S. S.， Strange， W. C. Chapter 49 Evidence on the Nature and Sources of Agglomeration Economies In. Handbook of Regional and Urban Economics[M]. Elsevier B.V. 2004：2119-2171.

[9] 梁文泉，陸銘.后工業化時代的城市： 城市規模影響服務業人力資本外部性的微觀證據[J].經濟研究， 2016（12）：90-103.

[10] 趙勇，魏后凱.城市人力資本外部性測度方法研究進展與展望[J].經濟學動態，2013（9）：60-69.

[11] Lange， F.， Topel， R. H. The Social Value of Education and Human Capital [J]. Handbook of the Economics of Education， 2006， 1（06）：459-509.

[12] Moretti， E. Estimating the Social Return to Higher Education： Evidence from Longitudinal and Repeated Cross-sectional Data [J]. Journal of Econometrics， 2004b， 121（1-2）：175-212.

[13] Fu， S. Smart Café Cities： Testing Human Capital Externalities in the Boston Metropolitan Area [J]. Journal of Urban Economics， 2007， 61（1）：86-111.

[14] Mincer， J. A. Schooling， Experience， and Earnings [M]. New York： NBER， 1974.

[15] Rauch， J. E. Productivity Gains from Geographic Concentration of Human Capital： Evidence from the Cities [J]. Journal of Urban Economics， 1991， 34（3）：380-400.

[16] Acemoglu， D.， Angrist， J. How Large Are Human-Capital Externalities？ Evidence from Compulsory Schooling Laws [J]. NBER Macroeconomics Annual， 2000， 15（15）：9-59.

[17] Liu， Z. The External Returns to Education： Evidence from Chinese Cities In. Investing in Human Capital for Economic Development in China[M]. 2007：349-375.

[18] 項本武，張鴻武，王珅.人力資本積累對城市規模擴張的影響——基于中國地級及以上城市面板數據的實證檢驗[J].中南財經政法大學學報，2012（6）：15-20.

[19] Glaeser， E. L. Learning in cities [J]. Journal of urban Economics， 1999（2）： 254-277.

[20] Black， D.， Henderson， V. Urban Evolution in the USA [J]. Journal of Economic Geography， 2003（4）： 343-372.

[21] Eeckhout， J. Gibrat's Law for （all） Cities [J]. American Economic Review， 2004（5）：1429-1451.

[22] Hansen， B.E. Threshold Effects in Non-dynamic Panels： Estimation， Testing， and Inference [J]. Journal of Econometrics， 1999， 93（2）：345-368.

[23] 連玉君，程建.不同成長機會下資本結構與經營績效之關系研究[J].當代經濟科學，2006，28（2）：97-103.

[24] 趙弘.北京大城市病治理與京津冀協同發展[J].經濟與管理，2014（3）：5-9.

[25] 陸銘.大國大城：當代中國的統一、發展與平衡[M].上海人民出版社，2016.

[26] Choy， L.H.T.， Li， V.J. The Role of Higher Education in China's Inclusive Urbanization [J]. Cities， 2017， 60（1）：504-510.

[27] Moretti， E. Human Capital Externalities in Cities [J]. Handbook of Regional & Urban Economics， 2004c， 4（04）：2243-2291.

[28] Ciccone， A.， Peri， G. Identifying Human-Capital Externalities： Theory with Applications [J]. Review of Economic Studies， 2003， 73（2）：381-412.

[29] Liu， X.， Derudder， B.， Taylor， P. Mapping the Evolution of Hierarchical and Regional Tendencies in the World City Network， 2000-2010[J]. Computers， Environment and Urban Systems， 2014（1）： 51-66.

[30] Eaton， J.， Eckstein， Z. Cities and Growth： Theory and Evidence from France and Japan[J]. Regional Science and Urban Economics， 1997（4）： 443-474.

[31] 滕泰.民富論—新供給主義百年強國路[M].東方出版社，2013.

[32] Glaeser， B.E.L.， Scheinkman， J.A.， Shleifer， A. On the Mechanics of Economic Development[J]. Journal of Monetary Economics， 2010， 22（1）：3-42.

[33] United Nations Development Programme. Human Development Report 2016： Human Development for Everyone[R]. New York： United Nations Development Programme， 2016： 198-199.