異質性勞動力集聚對區域碳排放的影響研究

赫永達，林伯強

（1.山西財經大學 統計學院，山西 太原 030006；2.廈門大學 中國能源政策研究院，福建 廈門 361005）

一、引言

在全球氣候變暖趨勢加劇和節能減排政策的驅動下，我國正積極履行碳減排承諾，力爭在2030年前實現碳達峰，2060年爭取實現碳中和。然而，我國的能源要素投入總體上仍表現為高碳化特征，并且這種以煤炭和石油等化石能源消耗為主的能源使用結構在相當長時期內并不會發生根本性的改變。［1］尤其是伴隨著中國經濟由高速發展向高質量發展的轉型，勞動力大規模跨區域流動，在加速了地區城鎮化和工業化的同時也誘發了地區資源短缺、環境惡化、碳減排政策失效等問題。如何改善勞動力、能源等生產要素的市場配置效率已成為中國經濟實現綠色低碳化發展所亟須解決的問題。因此，研究異質性勞動力跨區域流動與地區碳排放之間的影響機制及其時空演化態勢對我國產業結構升級與低碳減排協調發展具有重要意義。

目前學術界對勞動人口和碳排放之間關系進行研究主要從兩個角度切入。第一種研究思路以STIRPAT模型為理論基礎分析人口結構對碳排放的影響。在早期研究人口結構和碳排放的研究中，學者主要集中討論人口密度和規模對人口結構的影響，［2-4］并進一步延伸至人口結構與碳排放之間的關系。該種思路需要先驗設定人口規模對碳排放是單位彈性的。如果人口規模對碳排放的彈性不滿足單位彈性假設，則以此為基礎的環境庫茲涅茲曲線不再成立。遺憾的是這樣的先驗設定并沒有獲得任何實證檢驗，尤其在人力資本積累達到一定程度時，不同技能結構的勞動力集聚及其引致的地區資本深化程度是不同的。［5-6］換言之，“人口規模對碳排放的單位彈性假設”會隨著技能型勞動力規模效應的體現而不再成立。由此，Richard York 等為克服該局限提出了STIRPAT 模型，認為人口、技術和財富對碳排放是非固定比例的隨機影響。［7］然而，基于STIRPAT 模型框架的研究，對單純的時間序列、不同國家的面板樣本、中國不同地區的省級面板樣本進行實證檢驗時，目前并沒有就勞動力規模、勞動力結構等人口因素對碳排放的影響形成一致的結論。［8-11］

第二種研究思路則是從產業結構角度出發。由于地區產業結構差異決定了地區勞動力雇傭結構的不同，整體而言工業勞動碳排放水平必然高于農業和服務業碳排放水平。因此，這類文獻的聚焦點在于揭示異質性勞動力集聚對地區產業結構變遷產生的影響，認為碳排放變化表面上來看是產業結構變遷造成，實際上則由勞動力結構決定。［12-13］該種研究思想得到了眾多實證研究者的驗證。如孫振清等測算了不同產業結構背景下，創新勞動力和技術創新水平對碳排放效率的影響；［14］王勇等、張同斌等、朱佩譽和凌文基于投入產出模型，模擬了不同產業結構下中國碳排放水平和碳達峰路徑；［15-17］周亞軍和吉萍利用空間計量模型驗證了產業升級過程中地區間要素配置及其空間溢出效應對碳排放影響。［18］

通過對上述文獻的梳理，發現關于勞動人口和碳排放之間關系的研究存在以下兩點仍值得進一步探討。首先，現有文獻往往忽視了勞動力流動這一典型特征事實。中國改革開放和加入WTO 以來，地區間經濟差距逐漸顯現，其中一個明顯的特征是東部沿海地區依靠先發優勢，率先完成了經濟增長由傳統的“要素驅動”到“技術模仿驅動”再到“創新驅動”的逐步過渡。其造成的直接后果就是勞動力從農村向城市、從內陸地區向沿海地區大規模轉移，且人口紅利逐漸由豐富轉向匱乏再到消失（見圖1 和圖2）。按照現有關于勞動力規模和碳排放水平之間關系研究的結論推斷，地區碳排放水平的提高理應隨著人口紅利的消失而停止。然而上述預期在實際生產過程中并沒有發生，勞動力流動規模與地區碳排放之間究竟是單調的線性關系還是復雜的非線性關系，現有文獻尚未對此給出確切的答案，尤其是結合現有關于產業結構和碳排放之間關系的研究成果來看，勞動力流動常常對應著產業結構的變遷。由此，揭示異質性勞動力集聚及其造成的地區產業結構調整是指明地區人口結構和碳排放關系的關鍵因素之一。

圖1 地區城鎮勞動數量（萬人）

圖2 地區就業水平（萬人）

其二，對于地區勞動力結構和碳排放之間關系的研究，目前鮮有文獻關注異質性勞動力流動這一關鍵事實。從異質性勞動力流動與地區產業結構和碳排放水平之間關系來看，異質性勞動力集聚對地區產業結構調整的影響不同，技能型勞動力集聚必然促進產業結構高級化，無論是能源利用率還是能源使用水平均有助于碳減排；從異質性勞動力流動與地區技術水平和碳排放水平關系來看，技能型勞動一方面能夠在較大程度上促進技術進步，進而反向推動能源利用效率的提高，另一方面能夠誘發技術性要素對能源、非技術性生產要素之間的替代，進而減少能源的使用，控制碳排放水平；從異質性勞動力流動與勞動力結構和碳排放水平之間關系來看，技能型勞動力與技術進步、要素替代、碳減排之間的內生反饋機制并不是無限循環的。一方面技能型勞動力集聚會提高地區生活成本，廠商必然會擴大資本和能源的使用，平衡由技能型勞動力集聚造成的簡單生產要素（低成本勞動力）的擠出，另一方面，產業相依性決定了技能型勞動力和高技術產業并不能夠脫離低端產業而集聚。［5］［19］最終，異質性要素集聚和碳排放之間的關系應是上述幾種作用力的相對均衡。

鑒于上述分析，本文擬構造兩地區、三部門的一般均衡模型，從理論上揭示異質性勞動力集聚對碳排放的作用機制。本文可能實現的創新之處在于：首先，通過區分高碳排產業和傳統服務業，將異質性勞動力流動和資本流動方程納入一般均衡框架，構建能夠描述異質性勞動力集聚特征的一般均衡模型；其次，本文對理論模型的關鍵結論進行參數校準和數值模擬，結合理論框架和數值模擬結果，從理論上闡明異質性勞動力流動和地區碳排放之間的作用機制和演化特征；第三，本文采用兩區制空間杜賓模型，結合中國省級宏觀數據，對異質性勞動力流動過程中可能存在的異質性空間溢出效應及其對地區碳排放的影響進行量化檢驗。通過上述工作，力圖對異質性勞動力集聚和地區碳排放之間的內在機制和實際運行規律做出關鍵性闡述。

二、碳排放理論模型設定

如前文所述，解釋異質性勞動力流動與地區碳排放之間內生機制的關鍵在于厘清異質性勞動力流動及其引致的資本流動速度之間的相互關系，由此判斷地區資本深化演化趨勢，最終傳導到要素配置決定的要素密集型產業結構調整規律。由此，本文在Dissou和Horvath等學者模型基礎上構建了包含代表性家庭、低排放行業（傳統服務業）、高排放行業（現代工業）的三部門一般均衡模型。［20-21］具體而言，將勞動力劃分為技能型勞動力、非技能型勞動力，其中非技能型勞動力從事普通生產和服務業生產，技能型勞動力更多地作為技術載體。這樣做的目的在于，不同勞動力對應著不同的資本——勞動力替代規則，而地區資本深化則是決定碳排放的關鍵因素。由此，通過對異質性勞動力和資本流動的刻畫，映射到地區產業結構調整和地區碳排放結構動態變遷，以此揭示地區間異質性勞動力流動和碳排放之間的內生傳導機理。

考慮一個包含兩地區（地區s和n），且工業品（CMt）和服務產品（CBt）共存的經濟體。工業品廠商雇傭技能型勞動力（Ht）、非技能型勞動力（Lt）、使用可變資本（Kt）和能源（Et）進行生產，服務產品廠商雇傭簡單勞動力（Jt）、使用固定資本（F）進行生產。勞動力市場的價格信號（工資差距）決定了異質性勞動力的跨區域流動，資本市場的價格信號（利率差距）決定了資本的跨區域流動。

1.碳排放

石油、煤炭、天然氣等能源在生產消耗過程中會排放CO2。考慮不同種類的能源在消耗過程中排放的CO2數量不同，因此參照張同斌等的做法，［17］設定煤炭在生產過程中的排放系數為θcoal，石油和天然氣在生產過程中的排放系數為θoil，則工業碳排放emt方程可表示為：

emt表示t期工業碳排放總量表示工業使用煤炭等能源總量表示工業使用原油、天然氣等能源總量；θcoal和θoil則表示相應能源在生產過程中的碳排放轉換系數。

2.高碳排行業生產行為

設定每個地區只存在一個典型加總的工業廠商。本文設定工業生產技術滿足C-D 生產函數形式，并以資本和勞動份額參數之間的差別描述地區間不同要素密集程度的差異：

為s（s∈A,B）地區工業廠商在t期的總產出，Kst、Hst、Lst和Est分別表示該地區工業廠商使用的總資本，雇傭的可流動技能型勞動力和可流動非技能型勞動力總量以及使用的能源總量；At表示地區的技術水平；as、bs、cs和（1-as-bs-cs）分別表示資本、技能型勞動、能源和非技能型勞動對工業產出的貢獻份額。

3.低碳排放廠商生產行為

根據傳統D-S框架，假設服務產品生產表現出顯著的規模報酬遞增特點，且滿足壟斷競爭條件。服務產品廠商雇傭可流動勞動力Jit以及使用相應的固定投資Fi提供不同種類的服務產品。除此之外，設定每個地區的市場存在qt個服務產品廠商，每個廠商生產存在一定差異的服務產品。假設每個服務產品廠商采用線性生產技術進行生產，每個廠商的產出xit與使用的固定資本Fi和可變勞動力Jit滿足線性生產技術：

Jit為廠商i雇傭的普通勞動力數量；Fi為單個廠商所使用的固定資本投入（假設不存在資本折舊）；aT為產品轉化效率。

設定地區存在qt個差異性服務產品廠商。根據D-S條件，每個服務產品廠商生產的服務產品數量cit以及居民消費的“打包”服務產品數量CBt之間關系滿足：

ρ為每種服務產品之間的替代彈性。根據居民支出的約束條件，得到居民購買“打包”服務產品和每個服務產品廠商制定的出廠價格之間關系為：

假設服務產品廠商i提供xit單位的服務產品，均衡條件下地區居民對服務產品總量的需求等于地區服務產品總供給，即：

σ＞0 為相對風險規避系數①關于σ數更加詳細的說明見后文居民偏好部分。數理模型推導可向作者索要。；Ot為地區總人口Ot=Ht+Lt+Jt。將公式（5）關于服務產品價格的關系式代入公式（6），求得服務產品廠商i供給xi,t為：

當商品完全同質不存在差別情況下，pi=p，xi=x。同時，由于M商品可自由貿易，則M商品價格滿足一價定律。出于計算簡便考慮，假設同一市場內部不存在商品運輸成本，則PM價格可作為價格基準，即PM=1。那么地區單個服務產品廠商的產出可進一步化簡為：

關于服務產品廠商制定的出廠價格和支付勞動工資的求解，根據廠商0 利潤條件，廠商的全部利潤用于支付普通勞動工人的工資，即Rt=ptxt=ptct=·Jt。將廠商產出方程（8）代入0 利潤條件，可得廠商支付的工資水平為：

4.異質性勞動力流動與碳排放

在實際要素流動過程中，要素的流動規模取決于地區間相應要素收入差距以及地區間生活成本差距。假設地區間生活成本以地區間不可貿易的服務產品價格、可貿易的工業品價格和不可貿易的住房價格表示。定義異質性勞動力的實際工資差異形式為：

表示s地區技能型勞動力的實際工資水平表示s地區非技能型勞動力的實際工資水平；

表示s地區普通勞動力的實際工資水平。而表示s地區技能型勞動力的名義工資水平；表示s地區非技能型勞動力的名義工資水平；表示s地區普通勞動力的名義工資水平。技能型勞動力和非技能型勞動力的名義工資水平分別為其對產出的邊際貢獻，普通勞動力的名義工資水平由（9）式決定。由此，異質性勞動力跨地區流動的決策決定于地區間實際工資差異，［22］那么流入地區（不妨標記s地區為流入地區）異質性勞動力的動態積累方程分別為：

h為技能型勞動力的自然增長率，n為非技能勞動力和簡單勞動力的自然增長率；ψh、ψl、ψj分別為技能型勞動力、非技能型勞動力和普通勞動力對地區間相應勞動報酬率缺口的反應敏感系數；為流出地區在t時期技能型勞動力數量，為流出地區在t時期非技能型勞動力數量為流出地區在t時期普通勞動力數量。上述三個勞動轉移方程表明：地區間勞動的實際工資差距（名義工資和價格水平）是決定相應勞動力流動的根本因素。

與勞動力流動方程類似，資本的轉移同樣受到兩地區間利率差異的影響。與勞動力流動所不同的是，由于利率本身代表貨幣的價格，因此資本是否轉移取決于地區間名義利率。則資本動態方程的化簡形式為：

gk為資本積累速度；ψk為資本對地區名義利率缺口的反應敏感系數為流入地市場利率，為流出地市場利率水平；為流出地資本數量。

流出地要素積累方程與流入地要素積累方程對應，只需要將自然增長率后面的轉移部分改為負號即可。［5］

結合碳排放方程（1）以及要素流動方程（13）、（14）、（15），能夠得到地區碳排放總量和異質性勞動力流動之間的關系為：

式（17）、式（18）即為以技能型勞動力和非技能型勞動力數量表示的流入地區碳排放水平的函數①流出地區只需將分子第二項加號改為減號即可。。從上述方程來看，發現技能型勞動力和非技能型勞動力對地區碳排放影響機制存在差異：技能型勞動力更多通過單位勞動力碳排放的垂直效應來影響地區碳排放水平（技能型勞動力工資水平和地區間工資差異較大），而非技能型勞動力則主要通過碳排放的規模效應影響地區（非技能型勞動力工資水平較低但規模較大）。通過對比地區碳排放和異質性勞動力之間關系，進一步能夠發現：有效采用技能型勞動力和資本對非技能型勞動力進行替代，能夠極大地降低碳排放的規模效應。

5.居民偏好

出于簡單且不失一般性的考慮，本文假設不同群體的居民均具有不變跨期替代彈性的消費偏好，其根據市場利率和工資水平提供相應的資本和勞動力。每類代表性家庭均追求終生效用最大化。為了便于分析，設定每個代表家庭均供給一單位相應勞動力獲得工資收入，并根據市場價格在儲蓄和消費之間權衡。因此，不同群體在相應收支約束條件下的效用函數①除了要素流動方程外，流入地和流出地的其他所有方程形式完全一致。因此為了寫作的便利和模型形式的簡潔，本文所建立的模型，除需特殊備注說明，所有方程只寫出流入地相應方程的表達形式，并略去各變量表示地區的下標。可表示為：

和分別為d居民群體在t期對不可貿易的服務產品、可貿易的工業品和住房的消費數量；為d居民投資水平為相應的資本存量；為d居民群體獲得的名義勞動收入。由于假定每個居民固定供給1單位勞動，因此每個居民的勞動收入等于市場工資率；rt為市場利率；β為主觀貼現因子；σ＞0為相對風險規避系數；γ為實物資產的效用偏好彈性。在收支約束下最大化居民終身效用，可求得居民d對相應商品的需求為：

三、參數校準與數值模擬

為揭示異質性勞動力流動與地區碳排放之間的關系，針對第二部分的理論模型，根據求解出的均衡條件進行數值模擬。揭示異質性勞動力和地區碳排放之間的關鍵機制在于厘清因異質性勞動力流動造成的要素配置變化（資本深化）以及產業結構變化（高碳排放產業結構變化）。對此本節對異質性勞動力流動特征、異質性勞動力流動造成的產業結構變遷和資本配置分別進行數值模擬，并對異質性勞動力流動造成的地區間碳排放規模演變特征進行數值計算。數值模擬的主要目的在于揭示異質性勞動力流動這一典型的內生經濟現象與產業結構調整、碳排放結構變遷之間存在的必然聯系，對定量分析并不作過分苛刻的要求。

1.參數校準

為了在極大程度上使本文設定的理論模型模擬結果與中國經濟發展現實相契合，本文對理論模型中的參數和狀態變量的初始賦值按照以下規則校準。

關于工業生產函數的參數校準，要素產出彈性可以根據要素收入份額占總產出比率近似求得。本文細分了異質性勞動力，將本科及以上學歷作為技能型勞動、其他學歷水平的勞動作為非技能型勞動力和普通勞動力（技能型勞動力和普通勞動力假設為同質，只不過雇傭對象不同）。參照傅曉霞和吳利學的研究成果，［23-24］以此校準的流入地資本產出彈性as=0.43，流出地資本產出彈性an=0.41；流入地技能型勞動力產出彈性bs=0.24，流出地技能型勞動力產出彈性bn=0.21；對于能源對工業產出份額參數的校準，通過投入產出表中第一象限基本流量表的原始數據，計算能源對工業的中間投入系數c=0.17；流入地非技能型勞動力產出彈性（1-as-bs-c）=0.18，流出地非技能型勞動力產出彈性（1-an-bn-c）=0.15。

關于CO2排放系數，借鑒聯合國政府間氣候變化委員會（IPCC）公布的測算方法、陳詩一和張同斌等的測算方法，［17］［25］對不同能源燃燒利用率和排放系數進行加權處理計算，校準得到煤炭行業的碳排放系數θcoal為2.8①1公斤煤炭燃燒后排放2.8公斤CO2，石油、天然氣的排放系數意義同此。，石油和天然氣行業的綜合碳排放系數θoil為2.1。

關于服務業②具體參數校準過程中，校準的“服務業”具體包括運輸和郵電、住宿和餐飲業、旅游業、教育、衛生、社會服務、公共管理社會保障及其他服務業。需要指明的是，本文所指的服務業旨在表明該行業提供的服務不可跨地區貿易。因此，諸如運輸和郵電業，盡管該行業存在跨地區業務往來，但其提供的物流服務本質上也是本地服務的一種。生產函數的參數校準，根據相應行業產出、勞動力數量以及固定資本形成總額，設定地區服務業固定資產使用總額Fs=Fn=300，產品轉化效率aTs=aTn=0.3。兩地區之間各個服務產品廠商生產技術和生產規模并不存在差異，影響服務產品出廠價格的主要因素源自地區對不可貿易的服務產品的需求。［26-27］此外，根據目前研究的一致取值方式，設定異質性消費品之間的替代參數ρ=4。

對于本文居民偏好等參數校準，首先設定主觀貼現因子β=0.99；根據相關研究以及經濟事實經驗，設定資本的穩態增長率按照固定資產投資增長率的平均數取值為0.15；［28］由于居民的消費偏好參數難以直接獲取或校準，絕大多數關于發達國家的宏觀研究中風險規避系數設定為0.5，由此求得居民個體的主觀貼現率取值在2%～4%之間。考慮中國居民儲蓄傾向較高，因此本文設定中國家庭的風險規避系數為σ=0.55。

本文要素流動方程的參數校準可分為兩部分。對于異質性勞動力的自然增長率的校準，由于本文設定的模型區分了勞動力技能水平存在異質性，近似地認為普通勞動力的自然增長率約等于地區戶籍人口的自然增長率，因此對于非技能型勞動力和技能型勞動力，近似地認為其平均增長率n=0.01；針對技能型勞動力的測算③在針對技能型勞動自然增長率測算過程中發現平均數較高主要源于2009-2013 年高校擴招所致。技能型勞動近些年的增長率趨于穩定，流入地區的增長率穩定在2%左右，而流出地的增長率則不足1%。由于本模型的目的并不在于做精確的數值模擬，而是通過構建合理的模型，對地區間勞動流動所展現出的規律做理論上的分析，因此本文在數值模擬過程中，取2003-2018 年間技能型勞動的平均數作為技能型勞動的增長率。，將本科及以上學歷水平的勞動力作為技能型勞動力，通過對地區高校招生人數的近似估算，技能型勞動力的平均增長率h=0.02。而對于異質性勞動力跨區域流動系數的校準，本文按照最小偏誤的原則，設定技能型勞動力對相應工資差距的流動敏感系數為ψh=0.05、非技能型勞動力對相應工資差距的流動敏感系數為ψl=0.03、普通勞動力對相應工資差距的流動敏感系數為ψj=0.03、資本對利率差距的流動敏感系數為ψk=0.05。

關于生產要素的初始值，按照各地區統計局發布的統計年鑒以及《勞動與就業統計年鑒》公布的數據，取流入地區技能型勞動力初始值=140、流出地區技能型勞動力初始值=150；流入地區非技能型勞動力初始值=1 400、流出地區非技能型勞動力初始值=2 000；流入地區普通勞動力初始值=1 400、流出地區普通勞動力初始值=6 000（單位均為萬人）；關于資本存量的初始值，參照張軍利用永續盤存法，［29］計算出2004 年流入地工業資本存量=48 000、流出地工業資本存量=73 000（單位均為億元）。

上述參數的校準以及相應變量初始值取值，所涉及的基礎數據源于中國統計局發布的《中國投入產出表-2018》《中國統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國人口和就業統計年鑒》以及《中經網統計數據庫》。

2.數值模擬

本文通過模擬地區產業結構（地區工業產出占總產出的比重）、地區工業產出比（流入地和流出地工業產出比）、地區要素流動規模（技能型勞動力、非技能型勞動力和資本流動規模）、地區勞動技能結構（各地區技能型勞動力和非技能型勞動力比值）和地區人均資本深化程度（各地區勞均資本存量）等指標，對地區間異質性勞動力流動和產業結構調整之間規律進行刻畫。

本文首先模擬了地區間要素流動特征（見圖3）。從技能型勞動力流動特征來看，技能型勞動力從技術劣勢地區向技術優勢地區的流動規模會逐漸減少，在可以預見的未來（40 期模擬期后），地區間技能型勞動力甚至可能出現回流的趨勢。造成這樣的原因在于：首先，技術優勢地區的資本回報率更高，因此在規模報酬不變的前提下，工業勞動對產出的貢獻更小。這也就造成了逐利行為會使得資本大規模從技術劣勢地區向技術優勢地區流動，資本流動一方面造成了地區工業進程加快，在產業相依性的約束下，若流入地區服務業無法同規模擴張，則工業擴張的一個必然結果是地區服務業價格上升、生活成本提高，從而對地區工業勞動力和服務業勞動力產生擠出效應；另一方面，資本規模擴張以及生活成本的提高會促使資本對工業勞動和能源使用的替代。在擠出效應和要素的替代效應共同作用下，最終會促使資本流向技術先進地區，且對勞動力和能源產生一定程度的擠出效應。

圖3 地區要素流動特征

其次，在對地區產業結構的模擬中發現地區間工業會向技術要素集聚的地區遷移。具體來看，對于資本和技能型勞動力集聚的地區而言，資本的集聚會導致地區產業結構向資本密集型調整，這種特征直觀地反映在流入地的工業結構上，技能型勞動力集聚和資本密集地區工業占比逐漸提高，而資本和技能型勞動力流失的地區工業占比則會因工業要素流失的雙重疊加而產生萎縮。要素流失地區只能通過簡單擴大生產規模來阻滯實體經濟的萎縮，并不能夠通過技術進步和效率提升來實現產業升級，從要素投入視角上來看，技能型勞動力流失的地區只能通過提高能源使用和簡單要素投入來維持工業份額，此舉不僅不利于工業升級，同時也會造成碳排放水平提高。

圖4 地區產業結構

圖5 地區勞動技能結構

圖6 地區勞均資本存量（萬元/人）

圖7 地區碳排放總量（億噸）

第三，本文模擬了地區間勞動力技能結構和地區間勞動力資本配置結構。模擬結果表明：對于流入地而言，在工業勞動力集聚的早期，因地區間產業相依性引致的服務業勞動力流動規模會快于工業勞動力的流動規模，并在一定程度上降低地區勞動力平均技能水平。因此在模擬初期發現流入地區勞動力技能結構存在微弱的下降趨勢。而伴隨著簡單勞動力逐漸集聚并形成規模，則會導致技術集聚地區的勞動力技能結構持續提高。與之對應的是地區間勞動力的資本配置狀況。由于資本對地區間利率差異的敏感性要顯著高于勞動力對地區間工資差異的敏感性，因此資本流動規模的變動速度會顯著快于勞動力流動規模的變動速度，這就導致了地區間勞均資本存量顯著提高，資本深化促使了地區間工業集聚。

最后，本文模擬了地區碳排放總量和地區勞均碳排放量的演化路徑。從碳排放總量上來看，由于流入地在經濟體量上和流出地存在一定差距，因此流入地碳排放總量較流出地而言存在一定差距。但從相對變化來看，伴隨著流入地技能型勞動力集聚和技術進步，流入地區的碳排放總量增長趨勢較流出地而言更加緩慢，地區碳排放比呈現出下降的趨勢。這表明要素集聚，尤其是技能型勞動力的集聚會對地區化石能源使用存在一定程度的替代，技術進步會提高化石能源的利用效率，進而促進技術進步和碳減排同時發生。

上述結論在勞均碳排放這一指標的演化趨勢上更加顯著。從圖8看出，無論是對于勞動力流入地，還是對于勞動力流出地而言，地區勞均碳排放量均呈現下降的趨勢。對要素流出地而言，要素流失造成地區行業規模收縮，不僅減少了能源的使用，同時在碳減排政策的影響下，廠商和行業出于成本最小化原則，會利用其他要素對能源進行替代，進而導致能源使用量降低的程度要大于勞動力流失的程度，造成流出地勞均碳排放下降。對于流入地而言，一方面勞動力集聚會促使能源利用效率的提高，另一方面技能型勞動力及其引致的資本會對能源產生更大程度的替代，綜合表現為流入地勞均碳排放呈現下降的趨勢，且較流出地而言，碳減排程度和效果更好。

圖8 地區勞均碳排放量（千噸/萬人）

四、異質性勞動力流動與地區碳排放的實證檢驗

1.變量構造及數據選取

上文理論方程的建立以及數值模擬的結果顯示：地區間異質性勞動力流動（尤其是技能型勞動力的流動）對地區間要素相對配置和產業結構調整存在顯著影響。由此，揭示異質性勞動力流動對地區碳排放之間的關系，本質上在于檢驗技能型勞動力流動是否能夠促進地區間技術進步和能源利用效率的提高以及人力資本和物質資本對能源的替代。因此，本文利用空間計量的方法對理論模型揭示的異質性要素配置的內生機制以及數值模擬推演的關鍵結論進行實證檢驗。

本文核心被解釋變量為碳排放，選取地區CO2排放總量（千噸）作為相應的度量指標。關于核心解釋變量的選取，針對理論模型的關鍵結論，以“地區年末常住人口”與“地區年末戶籍人口”之間的差，比上“地區年末戶籍人口”，作為勞動力凈遷入比率（migit）；［5］［30］選取地區本科及以上學歷勞動力數量作為衡量技能型勞動力的指標（skillit）；選取城鎮單位就業人員總量、私營企業就業人員和個體就業人員總量（萬人），并扣除技能型勞動力作為衡量地區勞動力數量的指標（labit）；選取工業增加值占GDP份額作為產業結構（struit）的代理指標；選取化石能源使用量占能源總使用量的份額作為能源結構（feit）的代理指標。

考慮數據完整性，本文所采用的指標橫跨的時間序列為2004-2019 年。其中，碳排放數據源于Wind數據庫；化石能源使用量相應數據源于《中國能源統計年鑒》；工業增加值和GDP數據在具體實證過程中均經過價格平減，相應數據源于《中經網統計數據庫》；技能型勞動力數據源于《中國人口和就業統計年鑒》。詳細的指標含義、處理過程見表1。

表1 主要變量定義及測量方式

2.空間相關性檢驗

盡管前文理論模型從機制上識別出了技能型勞動力流動導致的能源利用效率提高以及要素配置狀態的改變。但在異質性勞動力流動過程中技術是否存在溢出效應以及不同地區技能型勞動力技術溢出效應是否相同是決定各地區碳排放向特定水平收斂的關鍵。因此，在以空間計量手段檢驗異質性勞動力跨區域流動與地區碳排放之間關系的過程中，首先要解決的問題是檢驗各個地區是否存在空間性。對此，采用經典的空間相關莫蘭指數對地區間可能存在的空間相關性進行驗證：

其中，S2=，xi為第i個地區的觀測值，在本文中xi具體代表該地區的人均CO2排放水平，n為地區總數；wij為空間矩陣W中的元素。莫蘭指數的取值范圍為［-1，1］，數值越大表示地區間的空間正相關性越強；數值越小則表示地區間負相關性越強；當莫蘭指數接近0值時，表明地區間不存在顯著的空間相關性。本文選用經濟距離矩陣計算莫蘭指數，在后續的實證檢驗過程中也將經濟距離矩陣作為主要的空間權重矩陣緊縮實證檢驗，并通過替換不同的空間權重矩陣作為穩健性檢驗的方式。全局自相關莫蘭指數的具體計算結果見表2。

表2 莫蘭指數時間變化趨勢

根據計算的全局莫蘭指數結果，從時間趨勢來看，全國范圍內的空間相關性逐漸減弱，顯著性也逐漸減弱。同時一個有趣的現象是計算所得的莫蘭指數均為正值，表明相鄰地區之間表現出較為一致的碳排放特征，空間鄰近的省份或地區的碳排放結構類似。為進一步揭示不同地區的碳排放結構和勞動力流動特征，本文采取LISA分析的方式來描述不同地區勞動力和碳排放的集聚特征①具體的結果染色圖可向作者索要。。

從各省勞動力的地理分布來看，表現出顯著的High-High 集聚特征的俱樂部仍然為位于東南沿海地區的江蘇，位于珠三角地區的廣東，以及西部的中心地區四川、重慶；而表現出明顯虹吸效應的High-Low 集聚特征的地區主要為北京、上海和西安，這三個地區勞動力數量的增加并未對周圍地區形成有明顯的技術溢出，也未與周圍地區形成積極的知識交流；此外，大部分中部地區與東部地區之間存在顯著的負向空間自相關，表現出顯著的Low-High 集聚特征；最后，大部分西部地區仍然表現出勞動力數量低水平的Low-Low集聚特征。而從時間變動趨勢來看，勞動力的流動逐漸向發達地區集中，即勞動力逐漸向東南沿海地區、北京地區和川渝地區集中，而中部地區并未與東部地區形成較好的知識交流，表現出顯著的負向空間自相關，此外西部地區的勞動力密度則更加稀疏。這些時間特征均表明勞動力，尤其是技能型勞動力，逐漸在技術優勢地區形成了集聚效應。

從各省碳排放的地理分布來看，各省的碳排放水平仍然在珠三角、長三角地區形成了較強的空間關聯，表現出明顯的High-High 集聚特征；北京地區的高技能勞動力對周邊地區存在顯著的虹吸效應，表現為顯著的High-Low 集聚特征；中部地區的碳排放水平仍然表現出本地水平較低、周邊水平較高的Low-High 的空間負相關集聚特征；絕大部分西部地區表現出顯著的低水平的俱樂部集聚現象。從時間趨勢上來看，全國范圍內碳排放水平逐漸集聚于東南沿海地區和北京地區，中、西部地區的碳排放水平逐漸減少且未與周邊地區形成較強的空間聯動。

將上述結果與圖1 和圖2 所顯示的規律對比，發現目前勞動力和碳排放的空間集聚特征極為相似。勞動力集聚和城市碳排放集聚之間存在較強的耦合關系。這初步表明地區產業結構（高碳排放的工業）會隨著勞動力的集聚而集聚。在地區工業擴大生產規模過程中，勞動力流動和勞動力集聚對地區能源集聚存在顯著的引致效應。而技能型勞動力集聚是否會反向推動能源利用技術升級，本文進一步采取空間計量的手段對此進行驗證。

3.碳排放與勞動力流動的實證檢驗

結合上文的理論模型可以看出，一方面，技能型勞動力的集聚程度會促使地區資本深化，并促進地區產業結構向資本密集型產業調整，推動地區現代產業（工業）集聚的發生，而地區工業集聚是造成地區碳排放水平提高的決定因素。另一方面，技能型勞動力集聚對技術進步的主要驅動因素，不僅能夠替代資本和簡單勞動力，同時能夠反向推動能源利用技術升級，提高能源利用效率的同時降低能源消耗總量。另外，前文理論模型發現產業相依性決定了高碳排行業的發展不能脫離低碳排行業的支持，技能型勞動力集聚不僅對能源和簡單勞動力存在擠出效應，同時產業相依性決定了技能型勞動力集聚對能源之間存在引致效用。最終異質性勞動力流動和碳排放之間關系取決于上述三種作用力的相對均衡。為驗證理論模型的結論，本文構建如下空間杜賓面板模型（SDM）①本文首先采用LM 檢驗，結果表明SEM 模型、SAR 模型均適用（LM-lag 檢驗、R-LM-lag 檢驗、LM-err 檢驗、R-LM-err 檢驗均通過1%的顯著性水平檢驗）；其次，LR 檢驗顯著地拒絕了原假設，說明SDM 模型不會簡化為SEM 模型或SEM 模型；再次，Hausman檢驗結果支持固定效應；最后，聯合顯著性檢驗拒絕了原假設，說明選用時間和個體雙重固定的SDM模型較為合適。對此進行檢驗。

表3 地區碳排放與異質性勞動力流動的單區制空間計量檢驗

從上述實證結果可以看出，無論采用何種空間權重矩陣，各變量的符號均未發生系統性變化，表明本文采用空間杜賓模型所得到的回歸結果是穩健可信的。就各個變量估計值所傳遞的具體含義來看，首先，簡單勞動力總量的集聚、勞動力流動比率與地區碳排放之間存在一定的正向關系，表明地區勞動力總量增加會引致工業規模擴大，從而提高碳排放水平。類似的經濟傳導機制在地區產業結構（stru）、化石類能源使用比率（fe）的系數上也有體現：當地區工業規模擴張、使用化石能源比率上升，則必然增加地區碳排放水平。

地區勞動力流動比率和技能型勞動力對地區碳排放存在一定程度的負向影響，這是實證結果的一個重要發現。從前文理論機制可以判斷出技能型勞動力的集聚在生產過程中不僅存在著對其他生產要素的替代，同時會反向推動能源利用技術升級，二者作用下造成技能型勞動力集聚對碳排放產生負向影響。

前文理論模型一個重要的引申結論是：生產技術水平是決定地區間產業結構、能源利用的關鍵，進而對碳排放存在直接影響。因此，本文采用空間計量來檢驗勞動力流動過程中可能存在的技術溢出效應。然而一個尚未突破的問題在于從不同地區流出的勞動力其空間溢出效應可能存在異質性，由此造成地區異質性勞動力集聚和碳排放特征也會存在差異。因此，本文采用兩區制空間杜賓模型，對不同地區勞動力流動可能造成的異質性空間溢出效應進行細致區分和討論。具體的兩區制空間杜賓模型構造如下：

其中，d為虛擬變量。結合不同地區產業結構、技術水平和勞動力流動特征，本文設定北京、天津、上海、江蘇、浙江、福建和廣東作為區制1，其余地區作為區制2，以此揭示不同地區勞動力流動過程中可能存在的異質性空間溢出效應。具體計算結果見表4，同時表5 匯報了各變量的空間溢出效應。

表4 地區碳排放與異質性勞動力流動的雙區制空間計量檢驗

表5 地區碳排放與異質性勞動力流動的空間溢出效應

分析兩區制空間杜賓模型的結果發現，整體上，兩區制空間杜賓模型和單區制空間杜賓模型所表現出的經濟規律是類似的：無論是表示工業生產規模的勞動力總量（lab）、勞動力流動比率（mig），抑或是代表地區工業化程度的產業結構（stru），或者是地區化石能源消耗（fe），整體而言均會對地區碳排放水平產生顯著的正向影響；而技能型勞動力集聚，整體而言則會對地區碳排放產生不同顯著程度的負向影響。

進一步對比不同區制所反映出的規律，發現對于技術水平較為先進、技能型勞動力集聚程度較高的地區（d=1），上述變量的影響系數要顯著大于技術水平較為落后、技能型勞動力集聚程度較低的地區（d=0），尤其是對于技能型勞動力集聚程度而言。由于ρd=1·d＞ρd=0·(1-d)，當技能型勞動力向技術優勢、產業結構高端的地區集聚時，較高的技術水平存量更能發揮技能型勞動力的研發效應和替代效應，因此對能源和其他要素的替代作用更強。

五、結論

本文通過構建兩地區三部門的一般均衡模型，并對理論模型的關鍵結論進行數值模擬，從理論層面揭示了異質性勞動力流動和地區碳排放之間的內在機制。隨后，本文利用我國省際宏觀數據對理論模型所闡釋的理論機制進行實證檢驗，得到如下結論：

首先，本文從理論上揭示了技能型勞動力集聚會通過提高能源利用水平，以及對能源和其他生產要素的替代，從而實現二氧化碳排放的減少。具體而言，在理論模型建立過程中，通過識別不同勞動力的異質性碳排放特征，刻畫了工業勞動力與傳統服務業勞動力流動過程中存在的聯動機制。這種聯動機制從總量上決定了地區碳排放的整體水平，從結構上決定了技能型勞動力對能源的替代程度，從而實現技術進步和碳減排。最終二者之間的均衡共同決定了地區碳排放總量。

其次，本文采用數值模擬的方式，針對理論模型揭示的異質性勞動力流動和碳排放之間的內在機制進行演化分析。從地區產業結構演變這一視角來看，技能型勞動力的集聚會帶來地區產業結構高級化；從要素的配置角度來看，技能型勞動力的集聚一方面對非技能型勞動力產生了替代，另一方面對資本流動存在引致作用，二者共同作用造成了地區資本深化，進一步促使產業結構向資本密集型和技能密集型演化；由于資本密集型產業結構和技能密集型產業結構對地區碳排放的作用機制相反，從現階段中國地區經濟發展模型和碳減排的結果來看，由技能集聚反向推動能源技術進步，進而促使碳減排的效應要強于資本深化和規模擴張帶來的高碳排效應，最終促使地區平均碳排放水平降低。

最后，本文對理論模型的關鍵結論以及數值模擬對經濟演化的基本判斷進行實證檢驗。本文分別采用單區制空間杜賓模型和雙區制空間杜賓模型，對異質性勞動力流動過程中可能存在的異質性溢出效應進行甄別和檢驗。結果表明工業規模擴張、生產要素投入以及化石能源的使用對地區碳排放水平存在不同顯著水平的正向影響，而技能型勞動力集聚則對地區碳減排存在顯著影響。同時，在技能型勞動力集聚和技術水平更高的地區更容易發揮技能型勞動力對能源利用技術進步的反向推動作用，技能型勞動力的碳減排效應更強。

就本文的研究而言，有效疏導異質性勞動力的流動，在吸引技能型勞動力集聚、促進產業升級的同時，加快實現地區經濟增長由傳統的“要素驅動”向“研發驅動”轉變，是保證經濟高質量發展同時實現碳減排的有效途徑；此外，能源使用結構的改變和升級是一個較長期的過程，在大力發展清潔能源的同時，應強調優化能源消費結構、促使能源利用技術創新、提高能源使用效率。最后，應充分考慮經濟環境和企業生存環境，針對行業特征實施和制定異質性碳減排、碳達峰目標，并給予相應的經濟補償，確保發揮企業對經濟運行的創新活力。