技學能習異交質流性效勞應動與力地選區擇生性產集效聚率的*
——來自制造業微觀企業的證據

王 蓉 夏曉華 黃桂田

（1.北京大學經濟學院 北京 100871）

（2.中國人民大學應用經濟學院 北京 100872）

一、引 言

伴隨著經濟的高速增長，中國經濟結構中存在的問題逐步凸顯，地區間不平衡不充分的發展成為中國發展面臨的突出問題。一些學者發現，自20世紀90年代以來，中國地區間生產率差距呈現擴大的趨勢（顧乃華和朱衛平，2011；呂大國等，2019）。目前，已有研究大都立足于企業的角度，從產業在地區內集聚形成的集聚效應（范劍勇，2006；Combes等，2012）、生產率異質性企業定位選擇造成的選擇效應（梁琦等，2013；呂大國等，2019）等對地區間生產率差距進行解釋，對在企業中實際進行生產的勞動力因素影響的關注不多。企業的生產歸根結底是勞動力的生產，中國地區經濟發展與勞動力流動聯系緊密，有必要將其放在同一框架下進行分析（彭國華，2015）。

改革開放以來，隨著經濟社會的發展與勞動力素質的提升，勞動力流動的特點發生了較大變化，勞動力流動從早期同質化下的自發流動逐漸轉變為異質性下的自主流動（焦斌龍和孫曉芳，2013），選擇性流動傾向漸強（呼倩和黃桂田，2019）。本文利用2000年與2005年人口普查微觀數據進行分析發現，中國的勞動力技能結構分布在地區間存在明顯的分化現象，高技能勞動力更多地集聚在東部地區以及規模較大、較為發達的城市。這種勞動力技能結構分布在區域間的分化意味著高技能人才將更加集中于一些特定的區域，這樣的變化對區域生產效率將產生怎樣的影響以及其影響機制、區域間移民勞動力的流動選擇在其中起到怎樣的作用等是本文想要探討的關鍵問題。

目前，已有許多研究從經驗上發現了人力資本的空間分布對地區人均收入、福利水平等具有顯著影響，平均人力資本水平越高的地方，勞動力工資及福利水平一般也越高。學者們將這種難以用傳統新古典經濟理論解釋的效應稱作“人力資本外部性”。然而，一方面這類經驗研究通常將地區人力資本水平看作是靜態給定的，忽略了技能異質性勞動力的自主流動行為可能對人力資本空間分布產生的影響，另一方面微觀理論基礎的缺失使得人力資本外部性的本質——知識的交流與傳播很難在相關研究中體現出來。近年來，新經濟地理學關于技能異質性勞動力自主流動選擇的討論為理解當下中國勞動力流動新特征的區域影響提供了理論思路。這一理論將技能異質性勞動力的流動選擇內生化，提出技能異質性勞動力根據其技能水平在空間內的排序可能通過分工與協作生產與高技能勞動力更有效地匹配（Venables，2011）、不同技能勞動力之間的技能互補性（Eeckhout等，2014）以及增加地區學習交流機會（Davis和Dingel，2019）等機制帶來人力資本外部性，提升自身及企業的生產效率。中國勞動力技能結構在規模較大、較發達城市與東部地區呈現出右偏分布，而非Eeckhout等（2014）利用美國數據發現的“厚尾”分布，這意味著勞動力技能在這些地區的主旋律不是技能互補，而是“強強聯手”。因此本文借鑒Davis和Dingel（2019）的理論思想與框架，從“強強聯手”增加地區學習交流機會的角度，從理論和實證兩方面探討技能異質性勞動力的選擇性集聚對地區經濟生產效率的影響。

與現有研究相比，本文的創新性主要體現在以下幾點:第一，本文依據勞動力技能結構分布在地區間分化這一現象，在理論上從技能異質性勞動力的內生流動選擇可能通過影響當地學習交流機會進而影響地區生產率這一角度，探索了人力資本空間分布影響地區經濟發展的微觀理論機制，對現有文獻進行了補充。第二，本文通過對多個數據庫進行匹配，創造性地構建了地區—行業層面的關聯高技能勞動力集聚勢能（agglomeration potential energy of related skilled workers，APE）指標，用以刻畫由高技能勞動力集聚帶來的潛在學習交流機會，并進一步區分了移民高技能勞動力與本地高技能勞動力的貢獻，在微觀層面豐富了關于人力資本外部性的實證研究。第三，本文利用區域間投入產出表，討論了不同區域范圍內關聯高技能勞動力集聚勢能對企業生產率的影響。

本文余下部分的內容安排為:第二部分為中國勞動力技能結構分布變化的特征性事實與理論模型構建；第三部分為本文關鍵指標構建的說明與數據和變量的描述；第四部分為主要回歸結果展示，以及一系列檢驗與分析；第五部分為拓寬地區范圍后的進一步討論；最后一部分總結全文。

二、特征性事實與理論模型構建

（一）特征性事實

Eeckhout等（2014）在研究美國不同規模城市的勞動力技能結構分布時發現，相比于中小城市，美國的大城市呈現出勞動力技能的“厚尾”分布。也就是說，盡管大城市的高技能勞動力比重更高，其低技能勞動力比重亦更高，最終使得不同規模城市的平均技能水平沒有系統性差別，而大城市高低技能勞動力之間的技能互補促進了彼此生產率的提高。那么，這一現象在中國是否成立呢？

為了回答這一問題，本文基于2000年與2005年的人口普查微觀數據，對中國地區間勞動力技能結構分布的特征性事實進行描述。本文發現:第一，不同于美國，中國勞動力技能結構在大城市、發達城市以及東部城市呈現出明顯的右偏分布，且右偏性具有增強的趨勢，中國的勞動力技能結構分布在地區間存在不斷分化的現象。第二，相對于本地勞動力，高技能移民勞動力在東部地區發達中小城市以及中西部地區大城市技能結構右偏性顯著增強，意味著更多的高技能移民勞動力選擇性地集聚在這些地區，對于優化這些地區勞動力技能結構分布起到了重要的積極作用。勞動力技能結構分布在區域間的分化意味著高技能人才將更加集中于一些特定的區域，這樣的變化對區域生產效率將產生怎樣的影響以及其影響機制是本文研究的重點。

（二）理論模型構建

Davis和Dingel（2019）引入技能異質性勞動力的學習交流選擇與地區學習交流機會的互動機制，首次在微觀上對人力資本外部性的“黑匣子”進行了探索。本文基于中國地區間勞動力技能結構分布的特征性事實，借鑒Davis和Dingel（2019）的理論思想與框架，在此基礎上引入外生落戶成本的影響，來構建一個包含兩種技能勞動力的兩地區一般均衡模型，并對此進行均衡分析。

1.基本假設

假設經濟體分為兩個地區，東部地區與西部地區，且存在兩種技能的勞動力，高技能勞動力與低技能勞動力，分別對應兩種能力z和z，z＞z，每個勞動力擁有一單位勞動。經濟體中存在三個部門:制造業部門（）、服務業部門（）以及住房部門（）。經濟體中的全部人口既是生產者又是消費者，消費三種產品或服務:制造業產品、本地服務和住房產品。其中，低技能勞動力僅能進入服務業部門，提供不可貿易的本地基礎服務，高技能勞動力則進入制造業部門，生產可自由貿易的制造業產品，市場是完全競爭的。高技能勞動力除日常生產之外，擁有通過與他人交流學習提升自身能力與效率的動機，他們將自己的一部分時間用于與他人交流學習，這種交流行為促進了當地整體學習交流機會的增加，并使得每個參與交流學習的人從中受益。假設住房供給為外生給定，且住房產品完全同質。在初始狀態下，兩地區生產技術和初始稟賦等均相同，勞動力可以自由選擇在一個地區生活與工作，但由于政策的限制，選擇東部地區的勞動力需要額外支付一個外生的落戶成本。假設整個經濟體中的總人口數為，高技能勞動力占總人數比重為λ，東部地區與西部地區中高技能勞動力占總人數比重分別為λ和λ。

2.消費者行為

其中，=、，代表勞動力的種類；=、，代表不同地區；y代表每個消費者通過勞動生產獲得的收入；p和p分別表示不同地區的農產品價格和住房價格。在均衡狀態下，消費者將選擇在自身直接效用函數可以最大化的地區生活與工作。

3.生產者行為

由于市場完全競爭，因此各部門勞動力的收入等于其產出。低技能勞動力以相同的生產率提供本地服務，因而不失一般性地，假設單個低技能勞動力能夠提供一單位本地服務，則低技能勞動力的收入等于當地本地服務的價格，即:

高技能勞動力的產出取決于其自身能力與參與交流學習受益的程度。每個高技能勞動力擁有一單位時間，并選擇將部分用于生產，1-的部分用于交流學習，0≤≤1，因而生產與學習間存在權衡關系。假設高技能勞動力具有相同的交流學習偏好，高技能勞動力對地區的選擇將決定整個地區學習交流機會Z的大小，從而決定其通過知識的外溢效應使自身受益的程度。參考Davis和Dingel（2019），生產函數設為以下形式:

地區的學習交流機會Z取決于居住在此地區所有勞動力投入交流學習的總時間T=（1-）Lλ，設其函數形式為:

由式（5）可以看到，若1-=0即高技能勞動力不投入任何時間到交流學習中時，Z=0，意味著此時城市交流學習的機會為0。容易發現，當一個地區高技能勞動力越多，其學習交流機會越大，該地區高技能勞動力的生產效率越高，這一機制構成了勞動力在地區選擇上的“集聚力”。

4.住房部門

住房供給是外生給定且同質的，人口密度的增加會帶來對資源的競爭，因此參照Behrens等（2014）以及Davis和Dingel（2019）的設定，住在地區的每一個勞動力需要支付一個與地區人口規模L相關的擁堵成本:

其中，、＞0，擁堵成本隨著地區人口規模L的增大而增加，擁堵成本的引入構成了勞動力在地區選擇上的“分散力”。

5.均衡分析

在均衡狀態下，不同技能的勞動力最大化自身效用，勞動力在技能分布與地區分布上滿足加總條件，制造業部門在整個經濟體范圍內出清，本地服務業部門及住房部門在地區范圍出清。勞動力跨區流動決策取決于其在兩地區間直接效用的差異，當且僅當效用無差異時，各技能勞動力不再在地區間流動，達到均衡。將式（3）—（6）分別代入式（1）和式（2）并進行整理可以得到均衡狀態下不同技能勞動力在地區間的效用之差:

對式（8）進行變形并結合式（7）容易得到均衡時高、低技能勞動力在地區間的收入差距為:

式（9）意味著不同技能勞動力在東部地區與西部地區之間的收入差距取決于兩地住房價格的差距與落戶成本的大小。當東部地區勞動力更多時，東部地區的勞動力需要支付更高的住房價格來彌補擁堵帶來的成本，而更高的住房價格要求東部地區的勞動力獲得更高的收入來負擔。當落戶成本上升時，東部地區的勞動力將要求更高的收入以覆蓋落戶成本上升帶來的福利損失，從而拉大地區收入差距。

將式（8）、式（9）代入式（7）并根據式（5）整理可以得到高技能勞動力在地區間不再流動的均衡條件方程:

首先考察不存在落戶成本，即=0的情況。新經濟地理學涉及地理位置選擇的一般均衡模型通常都存在兩種類型的均衡，對稱均衡與異質性均衡。在對稱均衡下，所有地區人口規模相等，L=L，此時易推出y-y=y-y=0，λ=λ，即地區間相同技能勞動力間不存在收入差距，不同技能勞動力在地區間均等分布。在異質性均衡下，地區人口規模不相等，不妨設L＞L，則由式（9） 可知y-y=y-y＞0，進一步地由式（10）可知Z＞Z，λ＞λ，即人口規模更大的地區將擁有更高的住房價格、更多的高技能勞動力和學習交流機會，且居住在此的勞動力將擁有更高的收入。基于此，本文在理論框架下提出命題1:

命題1 人口規模更大的地區會擁有更高的住房價格和更多的高技能勞動力，高技能勞動力對地區學習交流機會的貢獻為帶來更高的制造業產出效率，住房價格與產出效率的差距帶來了地區間不同技能勞動力之間的收入差距。

接下來考慮存在落戶成本的情形。當L=L時，由式（10）可以發現y-y=y-y＞0，λ＞λ，即在人口均等分布的情況下，東部地區會擁有更多的高技能勞動力，高技能勞動力通過集聚獲得更大的學習交流機會與產出，以彌補落戶成本帶來的福利損失。在異質性人口規模情形下，落戶成本充當了一個楔子的作用，推高了東部地區在均衡下需要的高技能勞動力數量，促進了高技能勞動力在地區間的不平衡分布，也加大了地區間學習交流機會與收入的差距。基于此，本文提出命題2:

命題2 落戶成本的存在推高了東部地區在均衡下需要的高技能勞動力數量，促進了高技能勞動力在地區間的不平衡分布，也加大了地區間學習交流機會與收入的差距。

三、實證研究設計

（一）基準計量模型設定

為驗證理論模型中高技能勞動力集聚增加地區學習交流機會進而提升地區生產率這一假說，本文構建了地區—行業層面的APE指標，用以側面衡量由各地區不同行業技能異質性勞動力分布所決定的行業學習交流機會，并在此基礎上識別其對地區企業生產率的影響，構建計量模型如下:

其中，TFP為以OP方法測算的年城市中行業的企業的全要素生產率，APE為計算得到的年城市中行業的以行業衡量的學習交流機會，為本文的核心解釋變量。X為城市層面控制變量，Z為企業層面的控制變量，γ與λ分別為行業和城市虛擬變量，ε為隨機誤差項。

（二）主要變量構建

1.核心解釋變量

現實中幾乎難以找到能夠直觀刻畫學習交流機會的代理變量。Atkin等（2019）對此做出了嘗試，他們利用現代手機的用戶位置信息追蹤硅谷科技公司中不同用戶同一時間出現在同一地點的情況，并以此來考察偶遇這種非正式學習交流行為對企業創新的影響，然而這類數據獲取難度極高，幾乎不具有可復制性。

參考理論部分的設定，本文構造學習交流機會代理變量的主要思路為，一個勞動力在其工作環境內能夠接觸到高技能勞動力的概率越大，其從學習交流活動中受益的概率越大，即此勞動力所在行業的學習交流機會越大。在實際構建指標時，考慮到地區內部生產性質的交流活動主要發生在行業內或行業間，本文利用各地區行業間的投入產出關系來刻畫行業間交流的緊密程度，并利用人口普查微觀數據與工業企業微觀數據估算了各地區—行業層面高技能勞動力的比重，來刻畫各地區—行業能接觸到高技能勞動力的概率，并將二者相乘，得到本文的核心解釋變量APE。其本質可以看作各地區—行業的員工在當地生產環境下能接觸到高技能勞動力的概率，這個概率越大，該地區—行業整體從學習交流活動中受益的概率越大。

本文借鑒張萃（2018）對行業上下游關聯指標的構建方法，采用了人口普查微觀數據測算的各地區各行業高技能勞動力人數占比這一指標。考慮到單純使用受教育程度來刻畫勞動力技能水平具有一定的局限性，本文結合受教育程度與職業分類，將受教育程度為大專及以上或者職業屬于國家機關、黨群組織、企業、事業單位負責人及專業技術人員（職業代碼大類為0、1、2）的勞動力定義為高技能勞動力。指標的具體構造方法如下:

最終，本文取上游行業指標和下游行業指標中較大的一項作為該城市—行業的度量:

為了進一步區分移民高技能勞動力與本地高技能勞動力的貢獻度，本文在式（12）的基礎上將高技能勞動力比重進一步區分為移民高技能勞動力比重與本地高技能勞動力比重，最終得到關聯移民高技能勞動力集聚勢能_Migrant與關聯本地高技能勞動力集聚勢能_Local。

圖1展示了根據以上算法得到的2002年與2007年制造業各行業的平均APE情況，按照平均APE的大小由低到高排列，條形的深色部分代表由移民高技能勞動力集聚帶來的貢獻，淺色部分代表由本地高技能勞動力集聚帶來的貢獻。可以看到，整體來看工藝相對簡單的、勞動密集型產業的APE較低，而工藝相對復雜的、資本或技術密集型產業的APE則較高，在21世紀快速推進信息化的背景下通信設備、計算機及電子設備制造業APE更是迅速提升。這是因為，一方面，工藝相對復雜的、資本尤其是技術密集型產業本身需要更多的高技能勞動力，另一方面，其發展更加依賴于好的交流創新環境。此外，在整體上，2002年移民高技能勞動力對APE的貢獻度不高，而在2007年呈現上升趨勢。特別地，儀器儀表及文化辦公用機械制造業，電氣、機械及器材制造業等技術含量相對較高的產業中移民高技能勞動力貢獻度提升較快，通信設備、計算機及電子設備制造業更是占到總體的1/2左右，這意味著移民高技能勞動力在行業交流環境中的影響力不斷增大，且對技術含量較高的行業影響更大。

圖1 制造業各行業APE計算值

2.被解釋變量及控制變量

本文的核心被解釋變量為企業的全要素生產率（），參考楊汝岱（2015）等，采用Olley和Pakes（1996）的方法（OP）進行測算；在穩健性檢驗中，亦采用Levinshohn和Petrin（2003）方法（LP）進行了測算。除了核心解釋變量，本文亦引入豐富的企業層面與城市層面變量作為控制變量。具體的變量定義如表1所示。

表1 變量類別、符號及說明

3.數據來源與處理

本文使用的數據主要包含四個來源:第一，2002年及2007年的各省份及區域間投入產出表流量表，用于計算2002年及2007年各省各行業間的投入產出關聯度。第二，2002年與2007年中國工業企業數據庫，用于估算制造業各行業從業人數占比與企業生產率。第三，2000年全國人口普查微觀數據與2005年全國1%人口抽樣調查微觀數據。由于無法獲知2002年與2007年各城市各行業勞動力技能結構分布情況，本文分別使用相隔最近的2000年與2005年人口普查數據來描述各地市勞動力技能結構分布情況及計算行業高技能勞動力比率。第四，《中國城市統計年鑒》 （2003、2008），用于獲取有關經濟、人口、城市建設等多層次的城市特征變量。

本文對工業企業數據做了以下處理:第一，僅保留制造業企業數據。第二，對于異常值參考聶輝華等（2012）進行了剔除:剔除總產出、增加值、中間投入、固定資產原值和凈值等計算企業TFP所需指標缺失或為負的樣本；剔除從業人數小于8人或主營業務收入小于500萬元的樣本；剔除工業增加值大于總產出、固定資產原值大于資產總額等不符合會計邏輯的樣本；考慮到西藏自治區樣本變量缺失值較多，且缺少西藏自治區的投入產出表，因此剔除西藏自治區的企業樣本；為防止異常值對結果帶來的影響，對企業生產率、企業年齡等在1%、99%分位進行截斷縮尾（winsor）處理。

在匹配使用四套數據時，為了保持行業的一致性，本文將工業企業的2位行業代碼、投入產出表中的42部門與人口普查數據中的99個行業進行一一匹配，最終歸并為投入產出表中歸屬制造業的17個行業部門（代碼06-22）。在將工業企業數據庫與城市統計年鑒中城市層面數據進行匹配時，由于城市統計年鑒僅統計了地級市層面的城市數據，本文僅保留工業企業數據庫中歸屬于地級市的企業樣本數據。

四、實證結果與分析

（一）基準回歸結果

表2報告了計量方程式（11）下基準回歸的主要結果。其中，第（1）、（4）列僅控制了行業與城市虛擬變量，第（2）、（5）列在第（1）、（4）列的基礎上進一步控制了企業和城市層面控制變量，第（3）、（6）列則分別考察了移民與本地高技能勞動力集聚對企業生產率的貢獻。由回歸結果可看出，在逐步納入控制變量的過程中，核心解釋變量的系數基本保持穩定，且始終在1%的水平上正向顯著，即地區內的APE的增大對企業生產率有顯著的提升作用。這意味著當一個城市內某行業或與該行業生產關系密切的其他行業的勞動力技能水平較高時，該行業內的企業將受益于由高技能勞動力集聚帶來的行業內或行業間較好的學習交流機會，知識與思想的傳遞效率得以提升，最終自身生產效率得到提高。比較2002年與2007年的回歸系數可以發現，2002年的回歸系數較2007年更大，可能是因為2002年時擁有高學歷或技術職稱的高技能勞動力較為稀缺且技能水平普遍較高，而2007年時受到高校擴招政策的影響，取得高等教育學歷并開始社會工作的人數較2002年有大幅增加但技能水平參差不齊，稀缺高技能水平人才的集聚會對行業交流與生產率提升產生更大的作用。

表2 基準回歸結果

當關注移民與本地高技能勞動力在集聚中的貢獻時，可以發現2002年_回歸系數不顯著，_的系數高度顯著，而2007年這兩個變量系數均高度顯著，說明2002年高技能勞動力集聚對企業生產率的提升作用主要來源于本地高技能勞動力集聚帶來的學習交流機會上的優勢，而2007年移民高技能勞動力的集聚與本地高技能勞動力的集聚均對本地企業生產率的提升產生了促進作用，這也說明隨著時間的推移，移民高技能勞動力的自主流動與集聚對本地學習交流機會與企業生產率的提升逐漸產生了顯著的積極影響。

（二）穩健性檢驗① 穩健性檢驗的回歸結果請見《經濟科學》官網“附錄與擴展”。

第一，改變被解釋變量的測算方法。本文使用LP方法重新測算企業生產率，結果顯示，整體上各核心解釋變量系數的符號和顯著性與基準回歸保持一致，且系數的大小與基準回歸相近，使用LP方法測算企業生產率得到的結果與基準回歸結果相一致。

第二，剔除直轄市的樣本。中國的直轄市具有較為特殊的行政地位，享受著優先扶持與優惠的政策，聚集了大量企業與人才，與其他城市可能存在系統性的區別。為了排除直轄市城市的影響，本文將四個直轄市從樣本中剔除，并重新進行了檢驗。剔除直轄市樣本后，與基準回歸相比系數的大小有一定下降，但仍在1%的水平上顯著，說明APE對于企業生產率提升的促進作用在非直轄市城市也顯著存在。此外，相對于基準回歸，_的系數在2007年有較大下降，說明相對于直轄市城市，非直轄市城市中本地高技能勞動力集聚的作用相對較小。

第三，改變高技能勞動力的定義門檻。前文中對高技能勞動力認定時使用的是高學歷或者職業上為負責人或專業技術人員這一較低門檻，而此處將此門檻提高為同時擁有高學歷和技術職稱，觀察結果是否發生改變。使用較高門檻計算的行業APE進行回歸的結果顯示，整體上改變高技能勞動力的定義門檻得到的結論與基準回歸中完全一致，但APE的系數相對較低門檻有大幅提升。這意味著“高精尖”人才相對普通人才的集聚對企業生產率提升的作用更大。

第四，僅保留具有生產代表性的城市樣本。在進行關鍵指標構建時，本文的一個重要假設是同一省份內各城市的投入產出關系是相似的，然而現實中同一省份內可能出現與本省經濟發展模式和投入產出結構存在較大差異的城市。為了剔除這部分樣本的影響，本文首先計算了城市與其所在省份產業結構的相似度，以城市制造業各行業加總到行業層面的工業生產總值與該城市所在省份制造業各行業中間品總產出的相關系數衡量，并保留了相關系數大于0.5的城市樣本，最終分別保留了2002年和2007年156個和176個代表性城市。可以看到，整體結論與基準回歸仍然保持一致。

（三）內生性處理

考慮到一方面人口的流動會受到城市經濟沖擊的影響，另一方面在中國特殊的戶籍制度下，高、低技能勞動力通常面對不同的流動壁壘，在應對沖擊時的靈活性與自主性有所差別，本文采用工具變量法對可能存在的內生性問題進行處理。對于工具變量的構建，一種常見的做法是利用份額轉移法，Altonji和Card（1991）最早將該方法應用在研究移民的經濟效應問題上，目前已經成為移民問題相關研究中構建工具變量的主流方法（Bosetti等，2015；張萃，2019）。其主要思路是利用初始的移民份額與歷年移民總數的變化來模擬歷年移民份額的估計值，由于移民會通過同鄉關系網更多地吸引來自自己家鄉的人，即社會學中的“種族飛地” （ethnic enclaves）現象，該估計值與移民份額的實際值高度相關，但與其他殘差項不相關，由此便剔除了經濟沖擊對移民流動選擇的影響。具體地，參考張萃（2019），本文首先以2000年為基期，對每個城市來自其他省份的移民高技能勞動力人數進行統計，然后將2000—2005年間其他省份的人口增長率作為該城市來自這些省份移民高技能勞動力的人口增長率，并在此基礎上預測該城市2005年高技能移民勞動力人數。最后，本文假設這部分理論上的移民與2005年該城市實際移民做出相似的行業選擇，并在此基礎上計算得到預測的APE。

利用工具變量法處理內生性的回歸結果如表3所示。可以看到，在第一階段回歸中，各工具變量系數在1%的水平下顯著為正，相關性檢驗Kleibergen-Paap Wald rk統計值均大于臨界值，表明工具變量與內生性變量間有較強的相關性，不存在弱工具變量問題。由第二階段的回歸結果可以看到，各核心解釋變量的系數至少在10%的水平下顯著為正，說明2007年高技能勞動力集聚對企業生產率提升具有顯著的促進作用，且移民高技能勞動力與本地高技能勞動力均發揮了正向積極作用。該回歸結果與基準回歸的結果保持一致，再次說明本文的結論具有較強的穩健性。

表3 工具變量回歸結果

（續表）

（四）異質性分析① 異質性檢驗的回歸結果請見《經濟科學》官網“附錄與擴展”。

為了進一步探究移民與本地APE對不同地區、城市類型及產業企業的生產率是否具有異質性影響，本文將樣本分地區、城市類型與技術產業進行了異質性檢驗。參考傅元海等（2014）對制造業產業技術水平的分類方式，本文將通用、專用設備制造業，交通運輸設備制造業，電氣、機械及器材制造業，通信設備、計算機及其他電子設備制造業，以及儀器儀表及文化辦公用機械制造業設定為高技術產業。

從區分地區與城市類型的異質性檢驗結果可以看出，2002年在不同地區與城市類型下移民高技能勞動力帶來的影響均不顯著，而2007年東北地區大城市及西部地區大城市_的系數負向顯著。這可能是由于21世紀以來這些地區面臨著嚴峻的人口（特別是高學歷高技能的年輕勞動力）外流危機，高技能勞動力的流失對當地行業交流與發展帶來了負面影響，進而阻礙了當地企業生產率的提升。與此相反，中部地區的大城市、東部地區的中小城市及西部地區的中小城市從移民高技能勞動力的集聚中受益。整體上看，從移民高技能勞動力的集聚中受益的地區與特征性事實中移民高技能勞動力選擇性集聚的地區具有較大的重合，間接地說明了移民高技能勞動力在地區的選擇性集聚對地區經濟發展起到了重要作用。

從區分產業技術水平的異質性檢驗結果可以看出，2002年本地與移民高技能勞動力的集聚都僅對非高技術產業的企業生產率的提升產生顯著正向影響，這可能是因為彼時中國的生產技術與人才培養體系較為落后，無法適應高技術產業的發展需求。隨著中國逐步融入全球化生產并大力培養技術人才，2007年OLS回歸結果顯示移民與本地高技能勞動力的集聚對不同技術產業產生了異質性影響:移民高技能勞動力集聚顯著促進了高技術產業企業生產率的提高，而本地高技能勞動力集聚顯著促進了非高技術產業企業生產率的提高。2SLS回歸下本地高技能勞動力的作用不再顯著，而移民高技能勞動力集聚的作用進一步凸顯。這說明，移民高技能勞動力主動在高技術產業發展優勢地區內的集聚顯著地促進了高技術產業勞動力之間的學習交流機會的增加，對當地高技術產業企業改進生產工藝、創新生產方式等有較為積極的作用。

（五）作用機制分析

關于知識溢出與交流的研究總是離不開對創新的討論，因為知識作為決定人力資本水平的重要媒介，需要在生產過程中得以運用才能真正地創造產出。因而，本文試圖從更多的學習交流機會能夠提升勞動力的交流效率進而促進創新行為的產生這一角度，對APE促進企業生產率提升的機制進行討論。

本文使用中介效應檢驗來檢驗創新行為產生的中介效應。本文使用專利申請數來衡量創新行為的產生，利用He等（2018）提供的工業企業專利數據與工業企業數據庫進行匹配得到2002年與2007年每家企業的專利申請記錄。考慮到雖然專利的申請是在企業個體層面進行的，但企業積極的創新行為無疑會對整個行業的技術進步具有推動作用，因此本文在城市—行業層面進行對創新機制的檢驗。具體地，本文將企業專利數在城市—行業層面上進行算數加總并取對數，得到城市—行業的加總對數專利數（ln），作為機制檢驗的中介變量。此外，本文將企業生產率以從業人數為權重加總到行業層面，得到城市—行業層面的企業平均生產率（_2），作為機制檢驗的被解釋變量。

中介效應檢驗的結果顯示，所有回歸系數均至少在5%的水平上顯著，說明創新對APE影響企業生產率存在部分中介作用。進一步地，本文利用估計系數對中介效應量進行計算發現，2002年與2007年APE通過增加專利申請數進而提高生產率的中介效應占總效應的比重分別至30.05%和49.66%，創新中介效應呈現增強趨勢。總體來看，創新中介效應的存在與增強說明關聯高技能勞動力集聚帶來的潛在學習交流機會的增加確實促進了該行業企業創新行為的發生，進而帶來了地區行業生產率的提高。

五、進一步討論:拓寬地區的范圍

現實生活中，知識通過生產關系在行業之間的交流遠不局限在某個特定地區或某個城市以內。因此，在前文的基礎上，為了更好地理解APE在不同區域范圍內的作用，本文在指標構建的基礎上，利用區域間投入產出表重新測算行業APE，得到包含區域間影響在內的APE。由于區域間投入產出表只能得到省份層面的投入產出關系，因而本部分在對APE的測算中使用省級層面該行業高技能勞動力占比進行計算。具體地，本文采用中國科學院虛擬經濟與數據科學研究中心編制的2002年與2007年區域間投入產出表（China-IRIO 2002、China-IRIO 2007），測算指標如下:

表4中各列代表不同區域范圍內APE對企業生產率影響的回歸結果，可以看到不同區域內部APE的系數在2002年與2007年均正向顯著，但隨著區域范圍的擴大而逐漸減小，說明APE的增加在不同經濟區域范圍內均對企業生產率的提高具有促進作用，但這種促進作用隨著經濟區域的擴大而逐漸減小。當我們關注區域外APE的上升對本地企業生產率的影響時，可以發現系數全部為負向顯著。事實上，在直觀上這一結果很容易理解，高技能人才作為一種稀缺要素，在配置過程中天然地會在地區間形成競爭，高技能勞動力在其他地區的集聚必然意味著本地高技能人才的流失。然而另一方面，高技能勞動力在某一地區的集聚亦可以通過知識的交流和傳播增加與之緊密聯系的地區的學習交流機會，提升生產效率。因此，區域外APE對本地企業生產率的影響最終取決于區域間高技能人才的負向競爭效應與區域間學習交流獲取的正向人力資本外部性之間的大小關系。

從表4的第（1）—（3）列可以看到，2002年八大經濟區域與四大經濟區域范圍外APE的上升對本地企業生產率的提高具有明顯的阻礙作用，且_8和_4系數的絕對值都遠大于，說明區域間高技能人才的競爭效應大大超過了由區域間高技能人才交流帶來的人力資本外部性，區域間存在著較強的人才交流壁壘。然而從第（4）—（6）列可以看出，2007年這種交流壁壘大大減弱了，_8和_4系數的絕對值都小于，說明區域間學習交流的正向人力資本外部性抵消了部分區域間人才競爭效應帶來的負面影響，移民高技能勞動力的流動與集聚削弱了區域間人才交流的壁壘，促進了區域間交流合作與融合。

表4 不同區域范圍下關聯高技能勞動力集聚勢能的回歸結果

六、結 論

本文從理論上探討了技能異質性勞動力分布對地區企業生產率的影響機制，并通過構建APE指標從經驗上進行了驗證。實證結果發現，各地區高技能勞動力集聚帶來的學習交流機會的增加能夠通過促進企業的創新行為顯著提升地區內企業生產率，且其中移民高技能勞動力發揮的作用越來越重要。我們通過多種檢驗表明了該估計結果的穩健性。通過拓寬地區范圍進行的進一步研究表明，APE對企業生產率的促進作用在省內、八大綜合經濟區內部以及四大經濟區域內部均顯著存在，但隨著經濟范圍的擴大而逐漸減小，區域間對高技能人才的負向競爭效應與交流壁壘被區域間增強的由學習交流產生的正向人力資本外部性所削弱。

較為遺憾的是，受到現有數據的限制，本文無法對已有結論在時間上進行更進一步的驗證，但主要結論仍為理解人力資本的空間分布對區域經濟發展的影響提供了一定的理論與經驗依據。本文的主要結論表明，移民高技能勞動力群體的流動與集聚選擇對區域內企業生產率的提升與區域間人才交流壁壘的削弱均產生了重要影響。未來，為了進一步提高人力資本在區域間的配置效率，促進區域合作與融合以提升生產率，首先，應在繼續大力發展高等教育的同時著力提升勞動力質量，加強專業技能型人才的培育與供給，為國家的發展與進步不斷輸送高素質人才；其次，應加速破除勞動力流動的各種障礙，降低人才流動的制度門檻，鼓勵落后地區合理利用政策引導人才流入；最后，應鼓勵與加強人才在地區內與地區間的交流合作，充分利用現代化先進通信技術打破知識流動的地域界限，提高知識流通的效率。