共同富裕視域下勞動力流動對地區收入差距的影響研究

［摘 要］黨的二十屆三中全會指出，推動人的全面發展、全體人民共同富裕取得更為明顯的實質性進展。科學認識勞動力流動的共同富裕效應，對推進中國式現代化具有重大意義。以人口集中流入的長三角地區為樣本，利用中國流動人口動態監測調查數據（CMDS）推算獲取特定省份組之間的勞動力流動規模、異質性等信息，匹配各年省域宏觀經濟數據進行實證檢驗，發現人口流動縮小了各流入地與流出地之間的人均可支配收入差距，并證實了受教育程度、家庭收入和住房成本的調節作用。異質性分析發現，江浙滬三地流動勞動力結構存在顯著差異。基于實證結果，提出加快推進公共服務均等化、加大教育投資、降低落戶門檻和促進勞動力回流等政策建議，以對扎實推進共同富裕形成有益支撐。

［關鍵詞］勞動力流動;地區收入差距;勞動力異質性;CMDS

［中圖分類號］F49［文獻標識碼］A［文章編號］1672-1071（2024）06-0077-11

一、 問題的提出

黨的二十大報告深刻闡述了中國式現代化五個方面的特征，提出“中國式現代化是人口規模巨大的現代化，是全體人民共同富裕的現代化”。黨的二十屆三中全會進一步強調，“推動人的全面發展、全體人民共同富裕取得更為明顯的實質性進展”，“健全推進新型城鎮化體制機制，加快農業轉移人口市民化”。在我國巨大的人口規模中，流動人口是不可忽視的群體：根據第七次人口普查數據，我國流動人口規模已經達到3.76億，占全國總人口的四分之一，常態化的人口遷徙和勞動力流動已經成為我國的重要國情。為推動高質量發展，黨的二十大報告強調，要實施就業優先戰略，破除妨礙勞動力、人才流動的體制和政策弊端。

實現全體人民共同富裕是中國式現代化的本質要求。長期以來，我國地區間發展不平衡現象突出，縮小地區收入差距、促進區域協調發展，是實現共同富裕的重要內容。習近平總書記多次強調，“要以解決地區差距、城鄉差距、收入差距問題為主攻方向”，其中地區差距位列三大差距之首。勞動力作為重要的生產要素，同時也是資金等多種生產要素的載體，其跨區域流動可通過收入轉移等多種途徑引致其他生產要素的重新配置，進而會對流入地、流出地的經濟發展產生重要影響。那么，規模龐大的勞動力地區間流動，實質上對地區收入差距產生了怎樣的效應？促進勞動力自由流動是否有利于縮小地區差距？這都是新時代扎實推動共同富裕所面臨的重大理論和實踐問題。

長期以來，國內外學術界不乏對于上述問題的關注。在國外發展經濟學和人口經濟學的相關研究中，更多討論的是城鄉間人口流動的影響效應，但其基本思路對于本文的議題同樣具有積極的借鑒意義。劉易斯模型、拉尼斯-費景漢模型、托達羅模型都認為人口流動帶來城鄉間邊際勞動生產率的變化，導致城鄉收入差距不斷收斂，最終農業工業兩部門工資相等時，達到均衡狀態，勞動力轉移停止。以傳統新古典經濟學的范式分析，要素的地區間流動會推動要素價格均等化，那么勞動力要素的地區間流動，也將導致其要素價格即工資收入趨同。

借鑒這些經典理論，推廣到欠發達與發達地區之間，人口流動應該有減少地區收入差距的作用。但數十年來，各國學術界開展了大量實證研究，結論卻與這些理論假設大相徑庭。國內的相關研究主要集中在2000—2010年，不少學者認為改革開放以來，我國地區間的人口流動實際上擴大了地區差距，并提出了制度障礙等可能性的解釋^［1］。然而，在戶籍制度改革不斷推進，勞動力流動體制障礙不斷破除的今天，人口流動對地區收入差距又有著怎樣的影響？本文認為，這一問題值得重新審視，尤其應當對新時代人口流動與地區差距之間的關系進行更為客觀而審慎的實證分析。

鑒于此，本文使用國家衛健委每年度進行的中國流動人口動態監測調查數據（China Migrants Dynamic Survey，以下簡稱CMDS），對這一問題進行檢驗。已有的實證研究大多使用各地區戶籍人口、常住人口數據或者人口普查數據，前者不能準確全面地描繪特定兩地之間的流動人口規模和結構，后者則在數據的時間連續性上有所欠缺。CMDS數據包含流入流出地、受教育程度等關鍵信息，且時間連續性強、數據量大，可以為本文的研究設計提供更加合理和有力的支撐。

長三角作為我國人口流入最為集中的地區之一，長期以來承接了大量欠發達地區的勞動力轉移，而且人均可支配收入水平高，具有發達地區的典型意義。其中，浙江省作為全國唯一的共同富裕示范區，民營經濟和勞動密集型產業發達，勞動力流動更是在經濟社會發展和共同富裕建設中發揮不可或缺的作用。本文使用2011—2017年的CMDS數據，從中篩選出流入地為浙江、江蘇、上海三地的跨省流動人口數據，以此推斷流動勞動力的相關情況，匹配各年度三地與各流出地的宏觀經濟數據，建立面板數據集，希望以此探究特定兩地之間人口流動對兩地收入差距的影響效應，對相關研究起到有益的探索和補充作用。

二、 文獻回顧

勞動力作為重要的生產要素，其流動無疑會對流出地和流入地的經濟發展產生重要影響，進而影響地區收入差距。根據發展經濟學、人口經濟學和新古典經濟學的理論范式，勞動力流動對地區收入差距應當有著收斂作用；但從很多國家的實際經驗來看，似乎并非如此。Barro和SalaiMartin采用美國、德國、意大利、西班牙、法國、英國等多個國家的數據進行研究，發現在一些國家，人口遷移和流動使得地區差距收斂，而在另一些國家，勞動力流動卻擴大了地區差距。即從總體上看，勞動力流動并不一定能夠減小地區差距。Shioji（2001）將這個理論與實際的矛盾稱為“遷移謎題”（Migration Puzzle）。

針對這一“遷移謎題”，國外學者運用內生增長理論和新經濟地理學的分析框架，指出考慮到勞動力異質性和人力資本，勞動力流動對地區差距的影響具有復雜機制；也有學者認為，由于資本也會隨之流動，抵消了勞動力流動導致的差距縮小作用（Taylor and Wiliamson，1997）。這些結論對一些西方國家和發展中國家的國情具有一定的解釋力。而我國具有特殊的國情和制度因素，在我國人口流動是否減小了地區收入差距，其中有哪些影響路徑和機制？國外的理論具有多少解釋力？這些問題也受到國內學者的廣泛關注。1978年之后，我國地區收入差距一定程度上呈現擴大趨勢，但人口流動在其中究竟起到了怎樣的作用，該問題在21世紀初成為學界關注的熱點，也產生了相當豐碩的學術成果。

國內現有研究主要分為“縮小論”和“擴大論”兩條脈絡。前者吸收了傳統經濟學思想，認為勞動力從農村向城市、從中西部向東部地區的流動，有利于縮小地區間人均收入差距，有利于提高經濟效率^［2］；人口與經濟向優勢地區的同步集聚，有利于實現人均意義上的地區平衡（陸銘，2022；李蘭冰，2020；王小魯、樊綱，2004）。在具體機制上，段平忠（2008）認為勞動力的流動可以通過兩種作用機制減小地區差距^［3］：其一，緩解流出地的就業壓力、土地壓力，使得流出地邊際生產率提高；其二，在中國國情下，勞動力技能和收入的回流也能提高流出地的經濟發展水平。后一種作用機制得到了許多實證研究的支撐，如鄒薇（2020）認為勞動力外流和資金匯回對農村具有顯著的增收減貧效應，樊士德（2014）使用CFPS數據驗證了勞動力外流對流出地的減貧效應^［4］。

而持“擴大論”的學者則認為，新古典經濟學框架下的勞動力流動縮小地區收入差距的作用機制雖然存在，但是人力資本、產業集聚等其他因素對地區差距的擴大作用可能更為明顯。例如，房逸靖（2021）利用2003—2018年地級市層面數據，發現資本流動和技術擴散有利于地區差距縮小，但勞動力流動擴大了地區經濟差距^［5］。對于類似的實證結果，很多文獻遵循新經濟地理學范式提出了可能的解釋，認為我國勞動力流動帶來了流入地的人力資本集聚效應和外溢效應，或者通過產業集聚等中介機制擴大了地區差距^［6］。例如張文武（2011）認為，普通勞動力與“人力資本”（即高素質勞動力）的流動效應是相互矛盾的，前者帶來的是地區差距縮小，而后者會拉大地區差距；劉晨暉（2022）的理論研究表明，是否考慮高技能勞動者，會導致勞動力流動對地區經濟差距的不同影響。此外，流動勞動力的規模也受到了部分學者的關注。如喬榛（2022）認為，勞動力流動和區域收入差距之間存在非線性關系，當勞動力流動規模較小時，會擴大收入差距；達到一定規模之后，則會轉向縮小作用。對于勞動力流動規模的限制因素，有相當數量的學者指向我國的戶籍制度，認為制度障礙增加了流動成本，工資增量被流動成本抵消，對此需要加快破除制度障礙，降低勞動力的遷移成本（皮亞彬，2023）。

綜觀國內現有研究，在相關實證分析的具體方法和設計上，缺乏真實適用的勞動力統計數據是長期以來的難點之一（薛占棟，2014；王秀芝，2007）。相關研究的流動勞動力數據普遍來源于人口普查、統計年鑒等，多用常住人口、戶籍人口等數據推算某地的流動人口數量，以流動人口數量表征該地的人口流動情況。還有部分研究以地區就業人數占地區總人口的比重（房逸靖，2021）、各省農民工總量占該省農業人口的比重（李蘭冰，2020）衡量勞動力流動強度。總體而言，這些指標都沒有體現流動勞動力的來源和流向，更多表示的是一地的勞動力流入或流出活躍與否。一些研究雖然在理論分析或模型推導中建立的是兩地之間的勞動力流動模型，卻因為缺少特定兩地之間的勞動力流動數據，從而只能采用上述指標近似替代^［7］。這一原因使大部分研究使用泰爾指數作為區域差距的度量方式，衡量多地區之間的群體經濟差異（喬榛，2022；楊萍，2021）。

本文認為，這些處理方法雖然具有一定的借鑒意義，但仍存在改進空間。早期研究所使用的人口普查等數據并非針對流動人口這一特定群體，從而流動人口規模、比例等核心解釋變量指標只能通過推算等手段獲得，其準確性值得商榷；流動人口的素質結構等信息也不便統計，數據的全面性有待提高。此外，除十年一度的人口普查外，其他數據中并不包含流動人口的流入和流出地，無法獲取特定地區組之間的流動人口比例、規模等信息。CMDS數據是針對流動人口群體開展的抽樣調查，其數據量大、針對性強、全面準確，目前已經廣泛應用于流動人口相關研究。并且基于其流入地、流出地相關信息，可以將特定的地區組作為研究對象，將兩地之間的流動人口規模作為解釋變量，數據直接準確；將兩地之間的收入差距作為被解釋變量，能夠避免對象較為寬泛導致的收入差距量化準確性的問題。使用CMDS數據并在此基礎上進行一定研究設計的創新，也是本文的主要邊際貢獻所在。

三、 理論分析

考慮資本K和勞動L兩種生產要素，Y代表總產出，n代表勞動力數量的增長率，S和s分別代表儲蓄和儲蓄率，δ代表資本折舊率，I為投資。根據經典的索羅模型，經濟系統達到穩態時，有：

ΔK=I－δK

S=I=sY

用k、y表示人均資本存量和人均總產出，則有：

ΔKL=sy－δk

又由于ΔK=ΔKk×K+nK，綜合上式，得到：

Δk=sy－（δ+n）k。

在索羅模型的基礎上，我們進一步考慮勞動力流動以及隨之流動的資本，同時考察勞動力異質性。假設勞動力要素的產出不僅與勞動力的數量有關，還受到θ的影響，θ用于刻畫受教育程度、人力資本水平等一切可能影響勞動力單位產出的異質性因素，設定一單位勞動為θL。由于異質性勞動力流動也會帶來經濟系統中θ的變化，為描述這一動態變化，設定θ以g的速度外生增長。則基于柯布-道格拉斯函數的生產函數可以重新設定為：

Y=Kα（θL）1－α

其中α為資本的產出彈性。則有人均產出y=θKθLα。KθL的經濟學意義是單位勞動的資本量，記為Z。事實上，在規模報酬不變的柯布-道格拉斯函數中，單位勞動資本量Z是決定人均產出的關鍵因素。設遷入經濟系統的勞動力數量為m，勞動力數量的增長率由n變為n+m。Q為隨之流入的人均資本數額，M與Q的數值可正可負，總資本流入量為QM。則單位勞動資本量的增長率為：

gz=sZα－1－（n+δ+g）－m1－QθZ

與不含勞動力流動的索羅模型相比，差別在于m1－QθZ一項。對于流入地來說，如果流入勞動力攜帶的資本量低于流入地勞均資本量（這也是現實中的一般情況），甚至Q為負值，即勞動力流入導致了資本凈流出時，1－QθZgt;0，gz相較于沒有勞動力流動時減小；同理，對流出地來說，一般而言gz增大。故流出地與流入地的單位勞動資本量增長率將會趨同，也即兩地的勞動生產率、勞動收入差距會趨于收斂。

基于上述簡化的理論模型，可以發現，一般情況下勞動力由欠發達地區遷入發達地區，會導致兩地勞動收入差距縮小，并且縮小的程度與流動勞動力的規模、異質性、資本流動情況有關。與其他國家相比，我國由于特殊的國情和制度因素，勞動力流動有兩大特點：一是“農民工匯款”現象。轉移勞動力在流入地獲取勞動收入，將務工收入的一部分寄回流出地，這是國際的普遍現象，但我國的農民工匯款比例遠高于其他國家^［8］。再考慮到農民工群體的巨大規模，這也許會導致相當一部分資本由發達地區向欠發達地區轉移，增加欠發達地區資本存量，進而促進共同富裕。二是制度壁壘。我國勞動力的轉移長期受到戶籍制度的限制，近年來雖然不斷深化戶籍制度改革，但一些公共服務上的制度障礙并未完全消除。如外來勞動力和本地勞動力由于戶籍差異，在住房、醫療等方面享受的待遇仍有不同^［9］。制度可能也是影響勞動力流動對于地區差距收斂作用的因素之一。據此，結合CMDS數據中關鍵變量的可得性，本文在實證部分之前提出如下假設：

H1：欠發達地區勞動力向發達地區流動，會導致地區收入差距收斂。

H2：流動勞動力受教育程度對上述收斂作用存在調節效應。

H3：流動勞動力在流入地的家庭收入、住房成本對上述收斂作用存在調節效應。

四、 實證模型與數據說明

1 基礎模型設定

為了檢驗假設H1，本文構建的基礎計量模型如下：

gapit=β0+β1Movit+∑Nn=1βn2xnit+μi+ti+εit

其中，gapit為被解釋變量，代表t時期省份i與流入地之間的地區收入差距；β0為常數項；Movit為核心解釋變量，代表t時期省份i與流入地之間的人口流動強度；xnit代表可能影響地區收入的一系列控制變量，控制變量共有N個，n代表第n個；μi為流入地與省份i之間的地區組固定效應，ti為時間固定效應；εit為誤差項。

2 變量定義與測度方法

（1） 被解釋變量gapit。本文的被解釋變量是各省與流入地之間的地區收入差距，相較于人均GDP，筆者認為人均可支配收入在推進全體人民共同富裕的時代背景下更具現實意義，故本文選取人均可支配收入作為地區差距的衡量指標。在具體處理上，借鑒相關研究的常用處理方法，采用各地區與流入地的比值形式，數值越大，表示該地區與流入地之間的差距越小。該數據來源于歷年中國統計年鑒。

（2） 核心解釋變量Movit。本文的核心解釋變量是各地區與流入地之間的人口流動強度。需要指出的是，本文中的“人口流動”僅代表欠發達地區對發達地區的單向流動，理由是江浙滬地區主要為人口流入地，對欠發達地區的人口流出規模遠遠小于人口流入規模，在探究兩地之間人口流動與收入差距之間關系時，我們認為該部分人口流出的影響效應可以忽略不計。

出于穩健性考慮，本文從流量和存量兩個維度出發，用兩個不同的變量來表征人口流動強度。首先，基于CMDS數據中的流入地和流出地信息，獲得發達地區A地流入人口中欠發達地區B地戶籍人口所占比例（Mov1）。這是本文研究設計所需的關鍵數據。如某年數據中，跨省遷入A地的記錄條數共有a條，其中來自B地的有b條，則記當年地區組AB的該項數據為ba。

將Mov1乘以當期A地人口凈流入規模，可以得到A地當期流入人口中B地戶籍人口規模（Mov2）。A地當期的人口凈流入規模由當期常住人口-上期常住人口-人口自然增長計算而得。該變量側重刻畫流動人口當年流量。

將Mov1乘以流動人口總量，可以得到A地當期所有流動人口中B地戶籍人口規模（Mov3）。該變量側重刻畫流動人口當年存量。

由于CMDS調查的流動人口并不全部為當年流入，故Mov2的估算存在一定的偏差，并不能完全準確地反映當年流量。而Mov3的數值較為準確，故本文主要使用Mov3作為核心解釋變量。在穩健性檢驗部分，將使用Mov2進行檢驗。

（3） 控制變量。本文選取4個控制變量：

①產業結構指數（ind）。一般認為，一地的產業結構大致能夠反映該地的發展階段和經濟發達程度，產業結構也會影響居民收入水平和分配情況。該指標以各省各年度第三產業增加值占GDP的比重衡量。

②財政自給率（fin）。政府的財政能力是發展經濟、投資建設的支撐，也是影響一地收入水平的重要因素。通過計算各省一般公共預算收入與一般公共預算支出的比值得到該指標，該指標數值越大，代表當地政府財政能力越強。

③城鎮化率（urb）。城鎮化率也是經濟發展程度的重要反映。由于常住人口更能真實反映在一地參與經濟活動的人口規模，更具經濟學意義，本文選擇常住人口城鎮化率而非戶籍人口城鎮化率。

④交通基礎設施（tra）。交通基礎設施建設影響一地的經濟活躍程度和地區內外人口流動，本文以每平方公里公路里程數反映當地交通基建情況。以上控制變量均用各省與流入地之間的相對值表示。數據來源于歷年中國統計年鑒以及各省市統計年鑒。

另外，在下文的機制分析中，將引入勞動力異質性變量與核心解釋變量的交互項。本文納入了三個刻畫勞動力異質性的變量：①受教育程度（edu）。根據不同學歷層次的受教育年限加以賦值；②家庭月收入（inc）；③住房成本（hou）。

由于CMDS調查以家庭為單位，故受教育程度和年齡為戶主數據。3個變量數據取平均值后取對數處理，一定程度上能夠反映各來源地流動人口不同的人力資本狀況。

變量名稱、含義及測度見表1。

3 數據說明及描述性統計

從CMDS數據中處理得到的流動人口來源地比例（即Mov1）數據是本文研究設計的關鍵支撐，在進行實證分析之前，需要對其準確性加以檢驗。而公開數據中，只有全國人口普查數據中含有相關比例數據，可供對照參考。

以浙江省為例，在CMDS數據處理中我們發現，來自安徽、江西、貴州、河南、四川、湖北、湖南、江蘇、山東、福建、云南、重慶12個省市的流動人口占據了浙江省流入人口的絕大多數，部分年份占比高達95%左右，其中前五個省份占比之和超過60%。查閱浙江省統計局公開發布的“五普”“六普”和“七普”數據，發現無論是各省份占比的具體數值、相對大小還是變化趨勢，都與我們處理后得到的數據吻合度較高（見圖1、表2），有力地證明了數據的可靠性和處理方法的合理性。

根據2011—2017年CDMS數據，安徽省的遷入比例最高，在0.2左右；河南、江西和貴州的數據大體相當，處于0.1～0.15的區間；四川的人口流入比例持續走低，直到略低于0.1的水平，這些信息與人口普查數據較為符合。江蘇、上海兩地的人口普查數據也與我們的數據吻合，篇幅所限，不在文中展示。

三地分別選取人口來源較為集中的12省，與三地構成地區組36組，時間跨度為2011—2017年，共計36×7=252個觀測值。各變量的描述性統計見表3：

其中，四個控制變量均采用流入地與流出地的比值形式，故絕大部分數值處在0到1的區間，代表流出地的該項指標低于流入地水平。部分變量最大值大于1的主要原因是地區組中含有浙江-江蘇，兩省發達程度相近，各項指標互有高低，故產生了少數高于1的值。

安徽是江浙滬三地流動人口的最大來源地，三地歷年均有20%以上的流動人口來自安徽。2014年江蘇省的流入人口數據中有40.8%來自安徽，也即Mov1的最大值。經過推算，2011年江蘇流動人口流量和2013年上海的流動人口存量中，分別有49.022萬和315.21萬來自安徽，即Mov2、Mov3的最大值。2017年，上海的浙江籍流動人口擁有最高的受教育程度，平均受教育年限為12.31年；這部分流動人口同時獲得了最高的家庭月收入16619.82元。

同時還發現，按照不同來源劃分，流入勞動力的個體特征具有顯著的地區異質性。從年齡來看，流動人口家庭戶主的年齡基本在30周歲以上且有緩慢增長趨勢，其中來自云南的流動人口相對年輕，每年均為30歲左右，而川渝地區達35歲以上。受教育程度方面，各省數據隨時間變化程度不大，來自江蘇、山東、湖北的流入勞動力家庭戶主受教育年限為10～12年，而貴州、云南兩省在9年以下。家庭月收入方面，浙江、福建、山東、江蘇、安徽籍的流動人口在江浙滬地區獲得較高的家庭月收入，而貴州、云南兩省在這一指標上顯著落后。

需要特別指出的是，“人口”與“勞動力”有著定義上的區分，相較于人口的流動，本文認為討論勞動力流動更具經濟學意義。在本文的研究設計中，借用流動人口數據對勞動力流動數據做合理推斷和近似替代。在規模問題上，假定江浙滬三地流入人口中勞動力的占比大致相等，從而各地區組流動勞動力的規模可以認為是流動人口規模的等比例縮小。由于這樣的處理方法存在一定的模糊性，故核心解釋變量和回歸系數的絕對數值也許不具有較強的實際意義，但我們關注的是各地區組流動勞動力規模的相對數值、回歸系數數值的正負性以及模型間橫向比較時系數的相對大小，各地區組采用同樣的數據處理方法，這些信息仍然具有較強的經濟學意義。在勞動力異質性問題上，CMDS數據以家庭為單位，一個家庭的所有成員情況合并為一條數據，而由于絕大部分戶主都可以認為是“勞動力”，故本文截取戶主的受教育程度數據。近年來，也有部分學者運用類似的處理方法，將CMDS數據用于異質性勞動力研究（顧蕓、董亞寧，2021）。CMDS的調查樣本地區覆蓋江浙滬三地的所有地級市，使用分層、多階段、與規模成比例的PPS抽樣方法，可以有效避免自選擇問題，使得該抽樣調查數據具有極強的代表性。另外，雖然CMDS并非跟蹤調查，即歷年數據中的調查對象并不一致，但由于本文注重的是省際流動勞動力群體的總體規模和普遍特征，故可以認為將2011—2017年的截面數據處理后合并作為面板數據是大致合理的。

4 實證分析

（1） 基準模型回歸結果

本文使用STATA17.0軟件進行實證分析。

首先，根據上文提出的模型進行回歸。除控制變量外，其他所有變量取對數處理：

gapit=β0+β1Movit+∑Nn=1βn2xnit+μi+ti+εit

為捕捉難以觀測到的不隨時間或地區組變化的影響效應，本文設定年份和地區組的雙向固定效應模型。為增強結果的穩健性，使用穩健標準誤。我們關注的核心系數是β1，如果假設H1成立，即人口流動確實縮小了地區收入差距，則該系數的符號應當為正。

回歸結果見表4。

逐步引入控制變量，Mov的系數始終為正，通過1%的顯著性檢驗，模型穩健性較好，且擬合度高。實證結果表明，人口流動確實縮小了地區收入差距，假設H1得到驗證。從控制變量來看，各個控制變量均采取了各省該項指標與流入地該項指標的比值形式，即該值越大，與流入地的差距越小，或者相較流入地的優勢越大。回歸結果中，城鎮化率和交通基建的影響效應均顯著，且系數都為正，傳達的含義是如果一省在城鎮化率、交通基建等方面越接近于流入地的相應水平，則該省在收入上也越接近流入地水平，即與流入地之間的收入差距越小。這符合我們的認知，也符合經濟學原理，再次證明了我們數據和模型的合理性。

（2） 引入交互項的模型回歸結果

為了驗證前文的理論分析和假設H2，探究勞動力異質性在其中起到了何種作用，在前文控制變量的基礎上納入受教育程度、住房成本和家庭月收入三個刻畫勞動力特征的變量，為緩解異方差，均取對數處理。將被解釋變量與三個勞動力特征變量中心化以緩解多重共線性，然后構建交互項。我們關注交互項系數的正負號和顯著性，據此可以判斷出該變量是否在人口流動與地區差距的影響機制中起到調節作用。回歸結果如表5。

在模型（1）中，核心解釋變量系數為正，而交互項系數為負且顯著，說明受教育程度削弱了人口流動對地區收入差距的縮小效應，即受教育程度越高，縮小效應越不明顯。這一結果證明了受教育程度的調節作用，呼應了假設H2：總的來看，人口流動可以縮小地區收入差距，但如果流動的是較高素質的勞動力，則可能會減緩這一趨勢。模型（2）表明，收入對于勞動力流動的收斂作用起著正向調節作用，即流動勞動力在流入地獲取的收入越高，越會強化收斂作用。這也許印證了前文的勞動力匯款假設：一般而言，務工收入越高，寄回流出地的收入也會相應越高，從而提高流出地的人均資本存量，有利于兩地差距的縮小。而模型（3）則證明了住房成本的負向調節作用，流動勞動力在流入地的住房支出一定程度上可以代表其生活成本，也反映了其在流入地獲取基本公共服務的便利性。不推進公共服務均等化，保障流動勞動力基本公共服務需求，可能不利于流動勞動力縮小地區差距的作用。

（3） 地區異質性分析

江浙滬地區雖然同為經濟發達地區，但在戶籍準入、區位特征、資源稟賦、營商環境等各個方面，仍然存在較大差異，從而流動人口的規模與結構也存在顯著不同。據此，要對地區異質性做進一步的分析。

表6、表7的相關數據來自三地統計年鑒。

上海作為超大城市，人口規模已經趨于穩定，流量相對不大且有逐漸縮小的趨勢；但從存量來看，其流動人口總量仍有千萬左右的規模。浙江的流動人口多于江蘇，且總量規模差距持續擴大，2017年已接近江蘇的兩倍。

三地流動人口的受教育程度也存在顯著差異。以2017年為例，上海流動人口的平均受教育年限達11.17年，而江蘇為9.71年，浙江最低，僅為8.91年。既然流動人口素質有所不同，那么勞動力流動導致的三地與其他地區收入差距縮小程度是否也存在差異？為回答這一問題，我們以流入地劃分，將數據分為三組進行實證分析，結果如表8。

從核心解釋變量的系數數值來看，模型（1）（2）的數值最小，說明縮小效應最弱。這一結果與上文證明的調節效應一致，可能是由于上海的流動人口素質最高，較大削弱了人口流動對地區差距的收斂作用。在模型（3）（4）（5）（6）中，核心解釋變量的系數都較大，說明在江蘇和浙江，由于勞動力素質相對不高，收斂作用相比上海較為明顯。但受教育程度與人口流動規模的交互項并不顯著，可能是分組之后樣本量不足所致。

（4） 穩健性檢驗

為保證本文結論的可靠性，進行一系列穩健性檢驗。

首先，數據再處理。為剔除數據中的異常值，運用winsor2命令進行1%的縮尾處理。由于浙江-江蘇地區組與其他地區組相比，不夠符合欠發達地區與發達地區的理論假定，故在數據集中去除相關數據。

其次，人口流動的不同表現維度和度量方式。將核心解釋變量Mov3替換為Mov2，從流量的維度來表征人口流動情況。

最后，內生性問題。地區收入差距也是導致人口流動的重要原因，所以上文的模型可能存在反向因果導致的內生性問題。另外，人口流動與地區差距之間的影響效應也并非一蹴而就，而是存在一定的時間延續性。為緩解以上兩個問題，先采用滯后一期的Mov3作為工具變量，運用廣義矩估計法（GMM）進行動態面板回歸分析；而后使用工具變量法。借鑒相關研究中選擇歷史數據作為工具變量的研究思路，本文選取2000年A地流動人口中B地戶籍人口規模（A地代表各流入地，B地代表各流出地。數據來源于2000年第五次人口普查資料）作為外生工具變量。另外，考慮到這一歷史數據為截面數據，不能直接用于面板數據的估計，進一步將這一數據與2011—2017年江浙滬三地人口流入總量進行交互，將該交乘項作為工具變量（IV），以體現工具變量的時變性。這一工具變量的合理性在于：一方面，2000年與本文的研究時間區間相距較遠，2000年兩地的人口流動情況與十余年后的兩地收入差距關系不大，滿足外生性要求；另一方面，一些研究表明，人口流動受到歷史傳統、同鄉網絡等因素的影響，具有一定的時間延續性，故該變量滿足相關性要求。

穩健性檢驗結果如表9。

模型（3）F統計量為64.423，模型（4）的CraggDonald Wald F統計量為99.242，在10%的水平上拒絕了弱工具變量的原假設。

在3個模型中，核心解釋變量的系數符號始終為正且顯著，交互項的符號為負，同樣通過顯著性檢驗，說明本文的主要結論穩健性較好，人口流動對地區收入差距的縮小效應存在，且受教育程度在其中起到顯著調節作用。

五、 結論

本文利用2011—2017年CMDS數據進行分析，實證結果表明，人口流動縮小了各省與流入地（江蘇、浙江、上海）的地區收入差距，勞動力素質在其中起到了一定調節作用。同時，勞動力匯款回流是促進資本轉移、推動區域差距縮小的重要機制；住房成本等一系列制度成本會阻礙勞動力流動的地區差距收斂作用。黨的二十大報告指出，要破除妨礙勞動力、人才流動的體制和政策弊端。為促進勞動力要素進一步自由流動，發揮勞動力流動對地區差距的收斂作用，需要通過有條件放松落戶政策、推進基本公共服務均等化等措施，繼續鼓勵省際人口的自發有序流動。

流動人口異質性在地區差距中發揮重要作用。在本文的研究中，通過對數據的描述性統計分析，發現大部分流動人口的戶籍類型為農業戶，并且這些流動人口的平均受教育程度一般高于流出地農村的平均水平，說明流出地流失的往往是相對高素質的勞動力，這樣的趨勢也許弱化了收斂作用。對江浙滬三地進行異質性分析，發現含有上海的地區組收斂作用最弱，也證實了這一影響機制。另外，從縱向來看，2011—2017年各省流動人口的受教育程度并沒有明顯提升；從橫向來看，貴州、云南等地區顯著落后。應進一步加強教育基礎設施等方面的投資，特別是關注教育資源的地區平衡，促進欠發達地區人力資本存量增加，以縮小地區收入差距，促進區域協調發展。

本文的統計分析表明，隨著農村勞動力轉移加速和經濟發展，截至2017年，長三角地區承接的流入人口規模已經接近3000萬。做好這一群體的權益保障，是一個重大的理論和現實問題。長三角內部特別是安徽與江浙滬三地的省際人口流動非常頻繁，長三角一體化趨勢明顯。但上海、浙江、江蘇三地的流動人口結構存在顯著差異。

其中，上海的流動人口存量較大，且平均受教育年限最高，與此相應的是，人口流動帶來的地區收斂作用也最小。也就是說，各欠發達地區向上海的人口流動，并未明顯減小兩地的地區收入差距。其中隱含的是人力資本選擇性集聚可能帶來的地區差距擴大效應。我國的人口遷移大多遵循從居留到落戶的兩階段決策，如果完全沒有落戶希望，部分流動人口也不會做出居留的決策。而上海、北京等超大城市設立較高的落戶門檻，對流入人口的學歷等指標做出硬性限制，可能導致低端勞動力被淘汰，而高素質人才從欠發達地區流出，向發達地區集聚，這樣的趨勢不利于地區差距的縮小，值得審慎注意。

浙江省對于省外流動人口吸引力巨大，可能與戶籍制度較為友好、民營經濟較為活躍等因素有關。但浙江省的流入人口受教育程度偏低，這也許反映了浙江省的產業結構仍然有待于進一步優化。浙江省民營經濟發達，就業崗位多，且第二產業中勞動密集型仍然占有較大比例，對勞動力素質要求較低，可能是造成流入人口總量大而素質低的重要原因。但浙江省流入人口年齡相對較低，一定程度上可以緩解老齡化問題。為進一步增強浙江的省域競爭力和人口活力，應完善人才引進政策，同時加強流動人口的基礎教育和技能培訓，提高人力資本存量和人口素質，更充分發揮人口紅利在共同富裕中的作用。

江蘇的人口流動也有其獨特特征：作為輸出地，其向上海輸出了遠高于浙江的人口規模；作為輸入地，其承接的安徽籍流動人口數量也遠大于浙江和上海兩地。不同于浙江流動人口來源的全國性，江蘇更多地扮演了長三角人口流動樞紐的角色，尤其是與安徽、上海兩地的聯系較浙江更為緊密。對此，為進一步增強勞動力流動的正向效應，應當在保障人口自由流動的基礎上，鼓勵勞動力的適當回流，促進信息、技能和資金的交流，充分發揮外出勞動力對流出地的反哺作用，促進區域協調發展。

注釋：

①因2018年之后的數據暫未公開，本文使用的是2011—2017年數據。

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（責任編輯：輝 龍）

（校" 對：江 南）

［作者簡介］許光，中共浙江省委黨校經濟學教研部教授、碩士生導師，浙江省“八八戰略”創新發展研究院，311121。