高鐵網絡對勞動力空間錯配的影響研究

邱 語,張 衛 國,2

(西南大學 1.經濟管理學院;2.中國西部非公經濟發展與扶貧反哺協同創新中心,重慶 400715)

一、引言與文獻綜述

近年來,深化要素市場化改革、促進資源合理配置已經上升至國家戰略高度。2020年4月,國務院印發了《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》,強調要“促進要素自主有序流動,提高要素配置效率”。“十四五”規劃明確了“要素市場化配置改革取得重大進展”是“十四五”時期經濟社會發展主要目標之一。黨的二十大報告指出“高質量發展是全面建設社會主義現代化國家的首要任務”,而深化要素市場化改革,建設高標準市場體系是推動高質量發展的重要舉措之一。

與其他要素市場相比,中國勞動力市場的結構性矛盾尤為突出,一方面,隨著“劉易斯轉折點”到來、“人口紅利”消失,依靠勞動力大規模從農業向非農產業轉移,帶來資源重新配置的作用下降[1]。另一方面,地方保護、房價限制、戶籍管制等因素限制了勞動力自由流動,勞動力無法通過價格機制和市場機制實現空間自由配置,造成了勞動力市場嚴重扭曲[2]。此外,地形地貌造成的地理距離以及地方政府的行政壁壘造成的地理分割,使勞動力流動頻率和時空范圍在很大程度上受到了阻礙,勞動力要素難以得到有效的配置。勞動力資源在空間層面的低效配置不僅降低了經濟增長速度和經濟增長質量[3],還加劇了區域經濟不平衡發展,阻礙著區域協調發展的進程,成為經濟與社會發展亟待解決的重大問題[4]。在此背景下,如何改善勞動力空間錯配,引導勞動力要素在地區間合理配置,是促進區域協調發展、推動高質量發展的必然要求。

目前,大部分關于勞動力空間錯配的研究視角是從戶籍管制[5]、最低工資制度[6]、勞動力保護[7]、一體化政策[8]等“有形之手”切入;或是從市場分割[9]、產業集聚[10]、對外投資[11]、住房約束[12]等“無形之手”切入。少有研究從交通基礎設施視角去分析資源再配置,而已有研究表明,良好的交通基礎設施有助于生產要素在地區間自由流動,影響市場機制下資源配置的空間范圍與時效[13],但主要集中于高速公路這種交通基礎設施[14],對于高速鐵路(以下簡稱“高鐵”)的關注較少,高鐵作為一種新興的交通運輸方式,是交通基礎設施改善的重要標志。

關于高鐵與勞動力空間錯配的相關研究主要有以下兩個方面:一方面是關于高鐵與區域就業的關系。一部分研究認為開通高鐵會擴大沿線地區的市場規模,創造更多就業機會。基于日本高鐵經驗數據,Li等發現高鐵使距離東京約150公里內的大都市圈聚集,同時使距離東京較遠的城市收縮,即非核心地區人口減少,服務業就業下降,制造業就業大幅增長[15]。基于中國城市層面數據,Lin等發現,高鐵開通使城市客流量增加10%,就業人數增加7%[16],尤其是對第三產業中的批發零售、住宿餐飲業等消費性服務業及信息、軟件等生產性服務業[17];進一步地,高鐵沿線城市通過吸引相鄰城市勞動力來促進其增長,且通過高鐵網絡在1～4個小時通勤圈內連接到的勞動力越多,就業增長就越高[18]。另一部分研究關注了高鐵對空間就業效應的影響,學者們指出高鐵的就業增長效應僅在部分地區顯著,比如:中國東部地區[19]、東部和東北地區[20]或是南方城市[21],尤其是華南地區[22]。

另一方面是關于高鐵與地區人力資本配置的關系。一部分研究從整體視角做了探討,基于中國城市面板數據,秦放鳴等發現,高鐵開通顯著地促進了地區人力資本的提升[23],能引發高鐵城市之間、高鐵城市與非高鐵城市之間的人力資本遷移,顯著提高了沿線城市的創新水平[24]。從微觀個體的角度出發,高鐵開通促進了專利發明人等生產要素流動,降低了生產要素在企業間的錯配程度,提高了企業生產率[25]。另一部分研究從異質性勞動力視角出發,指出高鐵減少了跨城通勤時間,減少了在不同城市工作的工人面對面交流的成本,使技術人員以更快的速度、達到更遠的距離[26],能夠滿足對時間較為敏感的高素質人才需要,開通高鐵的沿線城市提升了本科及以上學歷員工、技術員工占比,促進了企業創新產出,從而提升地區人力資本水平[27],且高鐵開通對高技能勞動力流動的促進作用要強于低技能勞動力[28],高技能勞動力跨區流動主要由區域間收入差異驅動,而低技能勞動力主要由區域間工作機會差異決定[29]。

綜上,現有研究從側面探討了高鐵網絡與勞動力空間配置的關系,為本研究提供了有益參考。但直接從理論和實證層面討論高鐵網絡影響勞動力空間錯配的研究較少,目前,與本文直接相關的文獻僅有兩篇:Yan等使用2004—2016年中國280個地級市數據研究發現,高鐵開通不僅緩解了本地勞動力錯配,也緩解了周邊地區勞動力錯配問題[30],但該研究并未探討高鐵對勞動力空間錯配的作用機制。牛子恒和崔寶玉基于2003—2018年中國271個地級市數據實證發現,高鐵開通能通過促進勞動力流動、產業集聚來改善勞動力錯配[31],但該研究對高鐵的勞動力錯配的空間溢出效應和異質性影響討論不完善。目前,高鐵對勞動力配置效應的差異性不僅體現在城市規模、東中西部地區,隨著南北差距擴大,區域一體化戰略實施,高鐵對勞動力空間錯配的影響在這些方面的異質性和作用機制討論還比較缺乏,且現有研究多是基于高鐵開通數據來衡量高鐵發展水平,忽視了高鐵運營服務強度的影響。

因此,本文基于2005—2019年中國284個地級及以上城市面板數據,構建多時點DID模型、空間DID模型和中介效應模型,實證檢驗了高鐵網絡(高鐵開通、高鐵經停頻次)對勞動力空間錯配的影響,并從勞動力跨區流動、產業集聚的視角,對高鐵網絡的勞動力空間配置效應在中心外圍地區、不同規模城市、南北地區、東中西部地區以及不同城市群中的差異性影響及作用機制進行了探討。本研究拓展了勞動力空間錯配的研究視角、豐富了高鐵網絡對勞動力空間錯配的研究內容,對優化高鐵網絡布局、釋放勞動力配置效率潛能具有重要的理論和現實意義。

二、研究假說

(一) 直接效應

福利經濟學第一定理指出,在完全競爭市場中,根據收益最大化原則,生產要素在地區間自由流動,地區間要素邊際替代率相同,達到競爭均衡即為帕累托有效率配置[32]。區域勞動力市場是指,在大多數地區的居民習慣于就地尋找工作,各地雇主所需要大部分勞動力也就地招募,工人可以變換工作而不必變遷住址[33]。通常,在競爭性產品市場,勞動力的邊際價值產品將等于勞動力的邊際收入產品,區域勞動力市場實現均衡。然而,由于勞動力的不完全流動性、區域勞動力的異質性以及勞動力市場分割等原因,區域勞動力市場表現出非競爭性市場的特征,勞動力配置偏離帕累托有效率配置,即為勞動力空間錯配。

完善的交通基礎設施可以減輕市場摩擦,促進經濟要素趨近最優配置狀態。高鐵作為一種典型的交通基礎設施,可以降低投入品的成本,提供高品質的貨物和服務,由此,降低生產和交易成本,增加區域產出的需求,增加對勞動力需求;良好的基礎設施也有助于提高生產率,進而提高工資水平,吸引勞動力進入。高鐵網絡化發展能夠削弱生產要素流動的空間壁壘,空間范圍內鄰接的城市通過高鐵形成了空間關聯,弱化了區域行政界限,實現“以點帶面”的要素配置模式。高鐵網絡提升了區域可達性,加速城市間人流、物流、資金流、信息流、技術流等資源流動,成為重塑經濟空間布局的重要影響因素[21]。基于此,提出如下假說:

假說1:高鐵網絡可以改善勞動力空間錯配。

(二)間接效應

傳統經濟增長理論認為,提升資源配置效率的關鍵在于要素自由流動,使得資源得以充分利用,生產要素跨區域自由流動有利于要素在空間上的優化配置。隨著勞動力流動的時空距離不斷增加,影響勞動力流動的時間和空間阻力以及勞動者為此所付出的時間和貨幣成本也會越大,從而會對勞動力的就業行為構成約束,即流動成本的存在會降低勞動力空間配置效率。新古典主義遷移理論認為,勞動力從勞動回報率低的地區向勞動回報率高的地區流動,使兩地的勞動力回報率回到均衡的狀態[29]。勞動力跨區流動具有明顯的“趨優性”特征,勞動力對于就業的選擇往往會依據自身情況與相對應的價格、供求、競爭等市場信息相匹配,進而向優勢區域流動,這種“趨優性”特征的本質是勞動力配置的帕累托改進過程。

高鐵網絡拓寬了勞動力空間可達范圍、降低了勞動力流動時間成本,促進勞動力在區域間流動。具體而言,一方面,高鐵網絡提升了區域可達性,有助于擴大勞動力的就業信息搜尋范圍,降低信息不對稱,使勞動力獲取更多的就業信息,也能夠通過增加通勤方式獲得更多的就業選擇,產生勞動力空間再配置效應[17]。另一方面,隨著高鐵技術的改進、高鐵網絡化建設的完善,交通運輸效率不斷提高,縮短了勞動力在城市間的通勤時間,降低了單位距離的時間成本,高鐵的通勤便利性創造了職住分離的條件,克服住房限制造成的勞動力錯配,降低了勞動力隱性失業中的摩擦性和結構性因素,優化了城市間生產要素的配置。基于此,提出如下假說:

假說2:高鐵網絡可以通過促進勞動力跨區流動來改善勞動力空間錯配。

工業區位理論認為交通運輸成本、貿易成本是工業區位選擇的重要影響因素[34],克魯格曼提出的中心—外圍模型[35]認為產業集聚的根本原因是規模經濟、運輸成本,規模經濟使利潤最大化的企業只在一個區域選擇廠址。在一些假定下,前后關聯加強了產業集聚的強制過程,背后的驅動力是工人和企業遷移。“后向聯系”影響企業選址的需求外部性,“前向聯系”影響勞動力位置的成本外部性。在運輸成本適中的情況下,規模經濟使得工人和企業集中,使其享受到市場接近和中間投入品或消費品多樣化帶來的好處;運輸成本的下降會推動規模報酬遞增,擴大中心區與外圍區的發展差距,進一步促進了經濟活動和勞動力集聚。

高鐵網絡提升了城市間可達性,可以減少對原材料的搜索成本以及交易費用,降低貿易成本,縮小地區間價格差距。高鐵網絡可以使企業更快速、更便捷地與其他高鐵節點城市的企業進行交流合作,通過降低勞動力流動時空成本來降低人工成本,同時由于貨運分離,交通運輸效率提高,可以減少商品、設備等在運輸過程中產生的成本,增強了城市的吸引力和競爭力,使得一部分產業向節點城市轉移并集聚。城市周邊地區的勞動力、資金、技術等要素會向其轉移,產業集聚區域周邊剩余勞動力得以充分利用,隨著集聚程度的進一步加深,產業集聚區域通過中間產品、流動資金、剩余勞動力、專業技術等生產要素的流動,對周圍區域產生擴散效應[10]。本地勞動力之間的交流和學習,增強了知識的溢出效應,并促使知識向周邊城市擴散,進而提高周邊城市勞動力的技能以及工資水平,進一步優化勞動力市場結構,緩解勞動力空間錯配問題。基于此,提出如下假說:

假說3:高鐵網絡可以通過促進產業集聚來改善勞動力空間錯配。

“中心—外圍”理論指出,區域發展是向心力和離心力共同作用的結果。一方面,勞動力和企業可能向基礎設施更加完善、城市功能更加齊全、就業機會更多、產業鏈條更完整的中心地區轉移,往往這些地區高鐵建設及周邊配套設施更完善,城市間連通性好、可達性更高,有利于勞動力跨區流動、產業集聚。另一方面,當大量生產要素過度聚集于某地區時,會產生集聚不經濟,居住、交通、生產成本和管理成本會增加,生存環境惡化等外部成本上升,勞動力或企業可能會向外圍地區擴散。通常情況下,不同地區的生產技術、人力資本稟賦、基礎設施、產業和職業結構、生活成本等初始要素稟賦存在區際差異,高鐵網絡對不同地區勞動力市場產生的影響程度也有所不同。基于此,提出如下假說:

假說4:高鐵網絡對勞動力空間錯配的改善效應因城市屬性、地理區位、城市群發展的不同而存在顯著差異。

三、研究設計

(一)模型設定

1.多時點DID模型

雙重差分法(DID)是評價政策效應的基本工具,被廣泛應用于政策影響的研究,基于準自然實驗的雙重差分法可以在很大程度上避免內生性問題的困擾。傳統DID模型一般針對政策實施時點為同一個時期,但現實中城市開通高鐵的年份各不相同,因此本文以中國城市高鐵開通作為準自然實驗,構建多時點DID模型:

LSMit=α0+α1HSRit+α2Xit+ηt+μi+εit

(1)

式中,LSMit表示i城市t年的勞動力錯配程度,HSRit是i城市t年的高鐵發展水平,Xit是一組控制變量,εit是一個獨立同方差的誤差項。同時,分別用ηt和μi來控制年份和城市固定效應。

2.空間DID模型

通常DID模型必須遵循個體處理效應穩定性假設(SUTVA),即政策干預只影響處理組,不會對控制組產生交互影響,或者說政策干預不會產生外溢效應。然而,政策外溢不存在明顯的物理障礙,一個地區的政策實施可能會影響其周邊地區。因此,本文在式(1)的基礎上,引入了空間雙重差分法(SDID)來解決這個問題,在多時點DID模型的基礎上,構建空間杜賓雙重差分模型:

LSM=ρWLSM+βHSR+θWHSR+σX+δWX+η+μ+ε

(2)

式中,ρ為被解釋變量的空間自相關系數,θ為高鐵網絡的溢出效應,δ為控制變量的溢出效應,η和μ分別表示空間固定效應和時間固定效應。W是空間權重矩陣,表示城市間的空間聯系,由于空間計量模型結果對空間權重矩陣敏感,本文選用兩種空間權重矩陣,一是地理距離矩陣,當城市i≠j時,矩陣W的元素Wij=1/dij,當城市i=j時,Wij=0,dij是使用經緯度計算的城市間地理距離;二是地理鄰接矩陣,當兩個城市相鄰,Wij=1,否則Wij=0。其余參數含義同式(1)。

3.中介效應模型

理論分析表明高鐵網絡可能會通過勞動力跨區流動和產業集聚的路徑改善勞動力空間錯配,為此,本文借助中介效應逐步回歸模型對這兩條路徑進行經驗識別,模型設定如下:

Mit=β0+β1HSRit+β2Xit+ηt+μi+εit

(3)

LSMit=γ0+γ1Mit+γ2HSRit+γ3Xit+ηt+μi+εit

(4)

式中,Mit為中介變量,表示勞動力跨區流動(Flowit)、產業集聚(HHIit),中介效應占比為β1×γ1/α1,其余參數含義同式(1)。

(二)變量選擇與說明

1.被解釋變量

勞動力空間錯配是指相對于帕累托最優狀態的偏離程度,本文借鑒Restuccia和Rogerson的研究構建一般均衡分析框架,將扭曲以稅收楔子的形式加到價格上[36],從而對資源配置扭曲指數進行測度。假設經濟體由n個城市組成,整個經濟體的總產出Y是各城市產出Yi(i= 1,…,n)的CES函數,城市i(i= 1,…,n)生產函數Yi滿足柯布-道格拉斯形式,分別表示為:

(5)

(6)

根據利潤最大化,既要實現總產出最大化,也要實現城市i產出最大化,即利潤函數為:

Π1=maxYi[PY-piYi]

(7)

Π2=maxKi,Li[piYi-riKi-wiτiLi]

(8)

式中,P為最終產品價格,pi為i城市的產出價格;wi和ri分別是無市場摩擦的理想狀態下的勞動力價格和資本價格。但勞動力市場并不是完全自由流動的,城市i勞動力價格可能被扭曲,τi是以“扭曲稅”形式表示i城市勞動力價格的扭曲程度。

根據利潤最大化條件,可得總產出利潤最大化、各城市產出利潤最大化的一階條件為:

(9)

(10)

(11)

令ki=Ki/K,li=Li/L表示資本和勞動投入,由此可得資源空間配置扭曲(實際狀態)時i城市勞動投入li為:

(12)

(13)

(14)

為得到i城市t年相對勞動力錯配程度LSMit,需要計算i城市勞動力產出彈性βi=1-αi。為此,借鑒白俊紅和劉宇英的做法,將生產函數對數線性化,加入時間和個體雙固定效應,構建變斜率、變截距的變系數面板模型,采用最小二乘虛擬變量法(LSDV)[11]可估算出αi。變系數面板模型為ln(Yit∕Lit)=lnAit+αiln(Kit∕Lit)+ui+λt+εit,其中,Yit、Lit、Kit分別表示i城市t年的實際產出、城鎮單位從業人員人數、固定資產存量。固定資產存量使用永續盤存法來估算:Kit=Iit/Pit+(1-δt)Ki,t-1,其中,Kit為當期固定資本存量,Iit為當期名義固定資產形成總額,Pit為固定資產投資價格指數,δt為折舊率,取9.6%[37],Ki,t-1為上一期固定資本存量。

2.解釋變量

高鐵發展水平(HSRit)采用兩個指標來衡量。第一個指標為高鐵開通(HSR1it),i城市t年1—6月開通高鐵,HSR1i,t=1,i城市t年7—12月開通高鐵,HSR1i,t+1=1,i城市t年未開通高鐵,HSR1i,t=0。第二個指標為高鐵經停頻次(HSR2it),以i城市t年經停高鐵列車數加1取對數表示。現有研究常用高鐵開通的虛擬變量衡量高鐵建設水平,更多地關注高鐵開通前后的效應,本文還使用高鐵經停頻次的連續性變量作為高鐵發展水平的衡量指標,能夠較為準確地度量高鐵發展的邊際影響,同時也可彌補以往研究中采用虛擬變量無法刻畫高鐵運營服務強度差異的問題。

3.中介變量

采用引力模型測量勞動力跨區流動(Flowit),如果城市j比城市i具有較高的工資水平或者較低的房價水平,那么城市i的勞動力就會在“效用最大化”的驅使下,流向城市j。基于此,勞動力跨區流動(Flowit)可表示為:

(15)

式中,laborit為i城市t年的城鎮單位從業人員數量,wagejt、wageit分別t年城市j、i就業人員平均工資,housejt、houseit分別為t年城市j、i商品房銷售價格,dij是根據城市經緯度測算的j、i城市間地理距離。

加強對現有耕地保護，提升生態服務價值。從研究結果看，耕地面積的減少是造成蘇州市整個生態服務價值大幅下降的最主要原因。1996-2016年耕地減少導致生態服務價值減少值占整個生態服務價值減少值的75%以上，所以，耕地保護對于生態服務價值提升有重要意義。耕地的大量減少主要是因為建設用地占用，要提高建設用地利用效率，一般建設項目應不占耕地或少占耕地。

采用赫芬達爾指數-赫希曼指數來衡量城市產業集聚程度(HHIit),可表示為:

HHIit=∑k(Eikt/Eit)2

(16)

式中,Eikt表示t年i城市的k行業的就業人數,Eit表示t年i城市的所有行業總就業人數,HHI指數的取值范圍在0～1之間,值越大說明產業多樣化的外部性越大。

4.控制變量

為減少其他因素的影響,本文設置以下控制變量:①市場分割(Rev)。在現行的財政體制下,分稅制和轉移支付制度的不盡完善使地方政府為了保護稅基和增加本地財政收入,傾向于采取措施保護當地稅源,導致資源在地區間的錯配,政府的財政收入比重越大,地方政策越是可能通過分割市場來對本地稅源進行支持和保護,以各地區財政收入占地區GDP的比重來衡量市場分割。②金融發展(Fin)。金融發展水平提升可能促進資源要素充分流動,提高要素在各地區間配置效率,也有可能使配置低效地區獲得更多的資金支撐,加劇資源錯配程度,以地區金融機構貸款余額占地區GDP的比重表示金融發展水平。③高等教育(Edu)。高等教育不僅能反映教育資源的豐裕程度,也是勞動力流動門檻的重要因素,直接影響勞動力跨區域配置,選用每萬人在校大學生數量取對數來衡量高等教育水平。④醫療資源(Med)。醫療資源作為地區公共服務水平的一個重要方面,對勞動力在地區間配置起著至關重要的作用,每萬人擁有執業醫師人數的對數衡量醫療資源水平。⑤公路客運量(Road)。高鐵并不是唯一影響勞動力配置的交通工具,為消除傳統交通基礎設施對勞動力配置的影響,控制了各個城市公路客運量,以萬人次公路客運量取對數衡量傳統交通基礎設施水平。⑥城市化水平(UR)。中國的快速城鎮化使得中國城市間勞動力空間分布不均勻,使用常住人口中城鎮人口的比重測度城市化水平。⑦戶籍管制(HR)。中國的勞動力流動始終伴隨著戶籍管制的發展與變遷,戶籍制度放松能夠加速中國勞動力的空間流轉,有助于改善勞動力錯配,激發剩余勞動力的流動行為,使用常住人口與戶籍人口的比值衡量城市戶籍管制。

(三)數據來源與處理

本文選取2005-2019年284個地級及以上城市的面板數據進行實證研究。自2020年起,統計年鑒取消了固定資產投資價格指數統計,因此勞動力錯配的數據截止到2019年,2008年中國開通第一條高鐵,為對比高鐵開通前后的政策效應,將基期設置為2005年。高鐵開通數據主要來自國家鐵路局、中國鐵路12306、各地新聞網站,根據高鐵站名稱利用高德API爬取經緯度,再獲取得經緯度所在的省份與城市,進而可以獲得各城市開通高鐵的時間。高鐵經停頻次的數據來自《全國鐵路旅客列車時刻表》,由于時刻表提供的是車次車站的開行信息(如車站的到達時間、發車時間、停留時間),而本文的研究對象是城市,需進行如下處理:首先,依據車站站點的經緯度將其匹配到所屬行政區劃,其中,將車站所在的省轄縣級市統計為其代管的地級市;其次,統計城市的經停列車數,對一個城市所轄區域的所有車站始發和途經的車次進行去重加總,車次包括G字頭高速動車組列車、D字頭普通動車組列車、C字頭城際動車組列車。 商品房銷售價格取自CIEC數據庫,以及中國區域經濟統計年鑒,少數缺失數據通過查詢安居客平臺補充,其他城市層面數據來自《中國城市統計年鑒》、各省市統計年鑒、各地級及以上城市統計年鑒,部分缺失數據使用插值法補充,各變量的描述性統計見表1。

表1 描述性統計表

四、實證結果與分析

(一)多時點DID模型回歸結果

利用多時點DID方法估計了高鐵網絡對勞動力錯配的基準影響。其中,表2中列(1)～(3)展示了高鐵開通對勞動力錯配的基準影響,列(1)是在控制年份和城市固定效應的基礎上,高鐵開通對勞動力錯配的基準回歸,結果發現兩者顯著負相關,列(2)(3)進一步逐步控制市場分割、金融發展、高等教育、醫療資源、公路客運量、城市化水平、戶籍管制后,高鐵開通與勞動力空間錯配的負向關系依舊在1%顯著性水平下成立。從列(3)可以得出,控制其他因素不變,高鐵開通使勞動力錯配程度平均減少8.2%。與此同時,表2中列(4)～(6)匯報了高鐵經停頻次對勞動力錯配的基準影響,列(4)是在控制年份和城市固定效應的基礎上,高鐵經停頻次對勞動力錯配的基準回歸,結果發現兩者顯著負相關,列(5)(6)進一步控制相關變量后,高鐵經停頻次與勞動力空間錯配的負向關系依舊在5%顯著性水平下成立,從列(6)可以得出,控制其他因素不變,城市高鐵經停頻次每增加一個車次,勞動力錯配程度平均減少0.4%。

表2 多時點DID模型的回歸結果

(二)空間DID模型回歸結果

基于式(2),利用空間DID模型進行估計,考察高鐵開通對勞動力錯配的空間溢出效應。在進行空間DID模型估計前,需要進行空間相關性檢驗,結果顯示,中國2005-2019年284個城市勞動力錯配指數的Moran’s I值始終在0.05左右波動,顯著為正,反映出地區間勞動力錯配存在明顯的空間相關性。表3匯報了基于地理距離矩陣、地理鄰接矩陣的空間DID回歸結果及效應分解,空間滯后項系數ρ顯著為正,初步表明高鐵網絡對城市勞動力錯配改善效應存在溢出效應。值得注意的是,空間DID模型包含空間滯后項,但是否存在空間溢出效應不應簡單通過其系數來判斷,空間計量模型中解釋變量對被解釋變量的影響包括直接效應、間接效應和總效應。由表3列(1)～(4)的效應分解可知,基于不同空間權重矩陣,高鐵開通與高鐵經停頻次對勞動力錯配指數的直接效應、間接效應和總效應均在5%水平下顯著為負,表明高鐵網絡打破了區域間的空間壁壘,不僅改善了本地區勞動力錯配,對鄰近地區勞動力錯配也存在明顯改善效應,驗證了假說1。

表3 空間DID模型的回歸結果

(三)穩健性檢驗

1.平行趨勢檢驗

雙重差分方法有效性的前提是滿足共同趨勢假設,即處理組和控制組在未接受處理前滿足平行趨勢假設,本文采用事件研究法對平行趨勢假設進行檢驗[18],并構建如下回歸模型:

(17)

其中,β-m為高鐵開通前第m年產生的影響,β+m表示高鐵開通后第m年產生的影響,β表示高鐵開通當年產生的影響,當年份為高鐵開通當期時,HSRi,t取值為1,否則取值為0,其他參數含義同式(1)。檢驗結果如圖1所示,控制了個體效應和時間效應,選擇高鐵開通前第5年為基準期,高鐵開通前5年的系數在95%置信水平上均不顯著,表明高鐵開通前,處理組和控制組的勞動力錯配程度不存在顯著差異,滿足平行趨勢假設的要求。高鐵開通當年的系數不顯著,而高鐵開通后第1～5年系數均顯著為負,說明高鐵開通后,兩組城市的勞動力錯配程度差異十分明顯,且存在滯后效應,因而滿足共同趨勢假設。此外,由于高鐵經停頻次不滿足伯努利分布,因為未對此變量展開共同趨勢檢驗。

2.安慰劑檢驗

為排除勞動力空間錯配程度改善是受到其他政策或隨機因素的影響,本文隨機模擬500次實施安慰劑檢驗。在傳統DID模型中,所有個體的政策時間一致,安慰劑檢驗只需在所有個體中隨機抽取固定數量的若干個體作為實驗組便可。但是,每個城市開通高鐵的時間不同,這種方法便不再適用。因此,本文需要為每個城市隨機抽取一個年份作為其開通高鐵的時間,并重復500次。檢驗結果如圖2所示,圖中展示了500個“偽政策虛擬變量”估計系數的分布及相應的p值,其中X軸表示“偽政策虛擬變量”估計系數的大小,Y軸表示密度值和p值大小,藍色實線是估計系數的核密度分布,藍色圓圈是估計系數對應的p值,垂直虛線是多時點DID模型真實估計值-0.082,水平虛線是顯著性水平0.1。從圖2中可以看出,估計系數大都集中在零點附近,大多數估計值的p值都大于0.1(在10%的水平上不顯著),且真值位置在模擬參數分布的左尾末端,這表明本文的估計結果不太可能是偶然得到的,因而受到了其他政策或者隨機性因素的影響可能性較小,即前文估計結果是穩健的。

3.工具變量法

既有研究表明,高鐵建設對城市資源配置的影響可能因遺漏變量和內生性問題出現偏差,鑒于此,本文使用工具變量法處理內生性問題。選取各地級市的地形起伏度作為高鐵建設的工具變量。地形起伏度是地區客觀存在的外生地理條件,且高鐵的規劃和建設明顯受到地形起伏度的影響。由于地形起伏度不可變,因此,將各城市地形起伏度與時間項進行交乘作為工具變量(IV),采用二階段最小二乘法(2SLS)進行估計。表4列(1)(2)為工具變量第二階段回歸結果,高鐵開通和高鐵經停頻次的估計系數與基準回歸結果基本一致,且Anderson LM 統計量在1%水平下顯著,CD Wald F 統計量大于10%水平臨界值,顯著拒絕“工具變量識別不足” “弱工具變量”的原假設,說明工具變量選取有效,在緩解了內生性問題后,高鐵網絡仍可以改善勞動力空間錯配,增強了基準結論的穩健性。

表4 內生性與穩健性檢驗結果

4.變換研究樣本

為避免樣本選擇偏誤的影響,進行兩方面的樣本變換檢驗:第一,縮小樣本區間。在2016年發改委印發《中長期鐵路網規劃》后高鐵線路大范圍鋪開,逐步形成“八縱八橫”主通道高速鐵路網。因此,擬剔除2016年以后的年度數據,考察在高鐵普及相對較弱時期,高鐵網絡對勞動力空間錯配的改善作用是否顯著,回歸結果見表4列(3)(4)。第二,調整樣本政策干預時間。將城市高鐵的開通年份向后遞延一年,即高鐵開通和高鐵經停次滯后一期重新回歸,回歸結果見表4列(5)(6)。結果顯示,高鐵開通和高鐵經停頻次依舊能夠顯著改善勞動力空間錯配,因此,本文結論未受樣本選擇偏誤的影響。

5.改變模型設定

為排除模型設定對基準結果的干擾,從兩個方面改變模型設定作穩健性檢驗。第一,改變固定效應維度。在固定相關控制變量、城市固定和年份固定效應的基礎上,增加省份固定效應,回歸結果見表4列(7)(8)。第二,改變異方差聚類方式。對年份和城市進行交叉聚類以控制組間異方差偏誤,回歸結果見表4列(9)(10)。結果發現,高鐵開通和高鐵經停頻次的回歸系數依舊負向顯著,改變模型設定后基準結論依舊成立,這說明高鐵網絡改善勞動力空間錯配的結論是穩健的。

五、進一步討論

(一)異質性檢驗

1.不同城市屬性

高鐵網絡對勞動力空間錯配的影響可能由于城市不同屬性而存在差異,本文從兩個方面進行檢驗。第一,基于行政級別分組。將副省級市、省會城市和直轄市分為中心城市,其余為外圍城市,回歸結果見表5列(1)～(4)。列(1)(2)顯示,高鐵開通和高鐵經停頻次的回歸系數不顯著,列(3)(4)顯示,高鐵開通和高鐵經停頻次的回歸系數至少在10%水平下顯著為負。說明相比中心城市,高鐵網絡顯著改善了外圍城市的勞動力空間錯配。通常,中心城市經濟發展水平較高,本身已擁有發達和便捷的交通網絡,受高鐵開通這一外生沖擊的影響不大,同時,中心城市還可能存在要素過度集中等負外部性,導致勞動力生活成本上升,使高鐵網絡的邊際效應相對較小。而高鐵開通、高鐵經停頻次的增加,為中心城市與外圍城市的密切聯系提供了便利的渠道和途徑,促進中心城市要素迅速向外圍城市擴散,產生溢出效應,提高外圍地區的勞動力配置效率。

第二,基于城市規模分組。根據《國務院關于調整城市規模劃分標準的通知》(國發〔2014〕51號),將常住城鎮人口少于50萬人的城市分為小規模城市,超過50萬人少于100萬人的城市分為中等規模城市,將超過100萬人的城市分為大規模城市。回歸結果見表5列(5)～(10),只有第(7)～(10)列高鐵開通和高鐵經停頻次的回歸系數在1%水平下顯著為負,說明高鐵網絡對勞動力空間錯配的改善效應主要集中在中等規模和大規模城市,其中,對中等規模城市的改善效應更大。可能是小城市的高鐵經停頻次和布局密度遠不及大規模城市,以至于高鐵開通和高鐵經停頻次增加對出行便利的改善有限,實證結果的統計意義上不顯著。而城市規模越大,市場潛力越大,高鐵開通和經停頻次增加帶來的規模效應越大,有利于提高勞動力空間配置效率,但這種改善作用存在規模效應遞減的趨勢,相對大規模城市,對中等規模城市的受益更大。

2.不同地理區位

不同地理區位在經濟、自然、氣候、文化、地理等方面存在的較大差異,從而,高鐵網絡對勞動力空間錯配的影響可能在不同地理區位存在差異,本文從兩個方面進行檢驗。第一,基于南北地區分組。以秦嶺—淮河線為界劃分南北地區,表5列(11)～(14)回歸結果顯示,相比北方地區,高鐵網絡對南方地區的勞動力錯配存在顯著改善作用。一方面,南方地區初始自然稟賦更強,高鐵網絡發展更完善,不管是開通高鐵城市的規模還是城市間高鐵聯系強度都更為緊密,另一方面,南方地區的平均勞動力錯配程度要比北方地區更嚴重。

表5 異質性檢驗結果

第二,基于東中西部地區分組,表5列(15)～(20)匯報了高鐵網絡對東中西部地區勞動力空間錯配實證結果。結果顯示,高鐵開通、高鐵經停頻次能顯著改善東部地區勞動力錯配,對中部、西部地區城市的勞動力錯配改善不顯著。出現這一特征的原因可能在于:中西部地區受制于經濟發展水平、要素流動障礙及公共服務等因素的影響產業發展較為落后,就業機會較少、市場發育水平較低。而東部地區地理區位優勢明顯、經濟發展情況較好,要素市場體制機制更完善,高鐵開通時間較早,城市間高鐵聯系強度較大,交通基礎設施更完善,東部地區主要以二三產業為主,經濟活動密度高,勞動力的吸納和承接能力要高于西部地區。

3.不同城市群

隨著中國區域協調發展戰略和城市群的建設,城市間的相互聯系、分工與合作進一步加強,城市群作為要素資源跨區互動的新模式,已經逐步成為區域經濟一體化、新型城鎮化深入推進的核心區域,高鐵憑借其技術經濟特性,對城市群與非城市群內部勞動要素的跨區流動及配置可能產生差異性影響。《中共中央、國務院關于建立更加有效的區域協調發展新機制的意見》提出“以京津翼協同發展、長江經濟帶發展、粵港澳大灣區建設等重大戰略為引領,帶動成渝、長江中游、中原、關中平原等城市群發展,推動國家重大區域戰略融合發展”。本文將以上提及的七個城市群歸為重點城市群,按城市是否屬于重點城市群進行分組檢驗,回歸結果見表5列(21)～(24)。結果顯示,列(21)(22)的高鐵開通、高鐵經停頻次的回歸系數在5%水平上負向顯著,說明相比于非重點城市群城市,高鐵網絡顯著改善了重點城市群城市的勞動力錯配。造成這一現象的原因可能在于城市群以其獨特的優勢迅速發展,帶動了更大范圍的區域空間聯動發展,逐漸成為取代單個城市的新區域經濟增長極。高鐵作為一種快速交通基礎設施,能夠削弱城市群城市間生產要素流動的空間壁壘,使得生產要素的流動受到行政邊界的限制越來越少,促進生產要素的集聚或擴散,提高生產要素的配置效率。高鐵網絡的擴大降低了市場分割、住房限制、戶籍制度等對勞動力自由流動的阻礙作用,加快了區域一體化進程,加強了城市群的優勢互補和資源重組。總體來看,高鐵網絡對勞動力空間錯配的改善效應存在城市異質性、區域異質性和城市群異質性,主要對中等規模以上的外圍地區、東南部地區以及重點城市群中的城市勞動力錯配有顯著改善作用,由此驗證了假說4。

(二)影響機制檢驗

1.全樣本機制分析

本文將從勞動力跨區流動和產業集聚視角,借鑒中介效應模型式(3)、(4),考察高鐵網絡影響勞動力空間錯配的傳導渠道。

表6 全樣本機制檢驗回歸結果

由表6匯報了中介效應模型的檢驗結果。列(1)為基準模型回歸結果,列(2)估計系數在10%顯著性水平上為0.028,說明高鐵開通顯著促進勞動力跨區流動;列(3)勞動力跨區流動的估計系數在1%顯著性水平上為負,表明高鐵開通可以通過促進勞動力跨區流動來改善了勞動力錯配,加入勞動力跨區流動變量后,高鐵開通系數相較基準回歸出現明顯下降。Sobel檢驗Z統計量顯著拒絕不存在中介效應的原假設,中介效應占比為0.023,表明勞動力跨區流動是高鐵網絡改善勞動力錯配的傳導渠道之一,由此驗證了假說2。

列(4)檢驗高鐵開通對產業集聚的影響,估計系數在1%顯著性水平上為0.011,說明高鐵開通顯著促進產業集聚;同時,結合列(5)的回歸結果,HSR1、HHI的回歸系數在1%水平顯著為負,此外,高鐵開通系數相較基準回歸出現明顯下降。Sobel 檢驗Z統計量均顯著為負,拒絕不存在中介效應的原假設,中介效應占比0.389,表明產業集聚是高鐵網絡改善勞動力錯配的傳導渠道之一,由此驗證了假說3。

2.分樣本機制分析

由于高鐵網絡對勞動力空間錯配的影響存在顯著異質性,因此,表7匯報了高鐵網絡對不同分組樣本勞動力空間錯配的影響機制檢驗結果。

表7列(1)～(12)匯報了高鐵網絡對不同城市屬性勞動力錯配機制檢驗的實證結果。由高鐵網絡對不同城市屬性勞動力空間錯配影響的異質性結果可知,高鐵網絡顯著改善了外圍地區、中等規模和大規模城市的勞動力錯配,對中心城市、小規模城市卻無顯著影響。因此,從勞動力跨區流動、產業集聚的視角出發,考察高鐵網絡影響勞動力錯配的作用機制在外圍城市、中等規模和大規模城市之間的差異。由列(1)(3)可知,高鐵網絡顯著促進了外圍地區城市勞動力跨區流動、產業集聚,結合列(2)(4)結果,Flow、HHI的回歸系數系數在1%的顯著性水平上為負。這意味著對于外圍地區城市而言,高鐵網絡改善城市勞動力錯配的渠道是通過促進勞動力跨區流動、產業集聚。由列(5)～(8)可知,在中等規模城市中,高鐵網絡改善勞動力錯配影響的產業集聚作用渠道發揮了顯著作用、而勞動力跨區流動作用渠道未發揮顯著作用。由列(9)～(12)可知,高鐵網絡顯著促進了大規模城市的勞動力跨區流動、產業集聚,從而改善了勞動力錯配。所以,高鐵網絡可以通過促進產業集聚而改善外圍地區中等規模城市的勞動力錯配,可以通過勞動力跨區流動、產業集聚而改善外圍地區大規模城市的勞動力錯配。

表7 分樣本機制檢驗回歸結果

表7列(13)～(20)匯報了高鐵網絡對不同地理區位城市勞動力錯配機制檢驗的實證結果。由高鐵網絡對不同地理區位勞動力空間錯配影響的異質性結果可知,高鐵網絡顯著改善了南方地區、東部地區城市的勞動力錯配,對北方地區、中西部地區沒有顯著影響。進一步,從列(13)(17)可知,高鐵網絡顯著促進了南方地區的勞動力跨區流動,而對東部地區的勞動力跨區流動影響不顯著,列(14)顯示,HHI的回歸系數系數在1%的顯著性水平上為負,這意味著對于南方地區城市而言,高鐵網絡可以通過促進勞動力跨區流動來改善勞動力錯配。由(15)(16)(19)(20)的結果均表明,高鐵網絡均能通過促進產業集聚來改善南方地區和東部地區的勞動力錯配,對于南方地區而言,高鐵網絡通過促進產業集聚改善勞動力錯配的效應在解釋高鐵網絡改善勞動力錯配的作用中所占比重約為32.25%,而東部地區而言,這個比重更大,達到40.45%左右。說明高鐵網絡通過促進產業集聚改善勞動力空間錯配的效應在東部地區更大。

表7列(21)～(24)匯報了高鐵網絡對不同城市群勞動力錯配機制檢驗的實證結果。由高鐵網絡對城市群分樣本勞動力空間錯配影響的實證結果可知,高鐵網絡顯著改善了重點城市群城市間的勞動力錯配,對非重點城市群沒有顯著影響。進一步由列(21)(23)可知,高鐵網絡顯著促進了重點城市群的產業集聚,而對勞動力跨區流動影響不顯著;列(24)顯示,HSR1、HHI的回歸系數系數均在5%的顯著性水平上為負,此外,HSR1系數相較異質性檢驗的回歸結果出現明顯下降,說明產業集聚渠道顯著,中介效應占比45.65%。這意味著對于京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝、長江中游、中原、關中平原城市群中的城市而言,高鐵網絡可以通過促進產業集聚來改善勞動力錯配。

六、結論及啟示

本文基于2005—2019年284個地級及以上城市的面板數據,利用多時點DID模型、空間DID模型、中介效應模型,從高鐵開通、高鐵經停頻次的角度,考察了高鐵網絡對勞動力空間錯配的影響;并從勞動力跨區流動、產業集聚的視角,探究其在不同城市屬性、不同城市群、不同地理區位城市間的異質性影響及作用機制。研究發現:第一,高鐵網絡顯著改善了勞動力空間錯配,經過平行趨勢檢驗、安慰劑檢驗、工具變量法、變換研究樣本、改變模型設定等方法進行穩健性檢驗后,研究結論依然成立。第二,高鐵網絡對中心城市、小規模城市的勞動力錯配改善作用不顯著,但能通過加速勞動力跨區流動、產業集聚顯著改善外圍地區大規模城市的勞動力錯配。第三,高鐵網絡對北方地區、中西部地區的勞動力錯配并無顯著影響,但能通過促進產業集聚顯著改善南方地區、東部地區城市間勞動力錯配,且該效應在東部地區作用更大。第四,高鐵網絡對非重點城市群的勞動力錯配改善作用不顯著,但能通過促進產業集聚顯著改善重點城市群的勞動力錯配。

本文的研究結論有如下政策啟示:首先,現階段應完善高鐵網絡空間布局,未開通高鐵城市或高鐵經停頻次較低的城市應聚焦“十四五”規劃和交通強國戰略,加快融入加快“6條主軸、7條走廊、8條通道”鐵路網絡建設中,已開通高鐵城市應根據自身優勢和區位條件,加強與外圍地區、大規模城市的高鐵聯系,充分發揮高鐵網絡對勞動力空間再配置紅利。其次,應加快打破勞動力轉移壁壘,暢通要素流動渠道,使勞動者能夠依據就業機會和相對收入的市場信號在地區間流動,進入生產率更高的就業領域。同時,各地區充分發揮自身比較優勢,營造良好的營商環境,吸引企業進入,推動產業集群發展,從而促進勞動力在地區間合理配置。最后,加強城市群交通網絡化發展,構建大規模城市引領城市群發展、中心城市輻射外圍城市、城市群帶動區域發展的新模式,強化南北協調與東西互動,利用地區間的結構性差異和比較優勢,優化地區間勞動力資源的合理配置,釋放區域勞動力配置效率潛能。