程開(kāi)明，姜 山

(浙江工商大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院,浙江 杭州 310018)

一、 引 言

改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)保持四十年的快速增長(zhǎng)，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值年均增長(zhǎng)9.4%。究竟是什么因素支撐了中國(guó)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)快速增長(zhǎng)？盧卡斯(1988)認(rèn)為人力資本是經(jīng)濟(jì)內(nèi)生增長(zhǎng)之源泉[1]，實(shí)證分析也表明一個(gè)國(guó)家的人力資本水平在相當(dāng)程度上可對(duì)增長(zhǎng)率做出解釋[2]。人力資本不僅是技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的源泉，是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的重要因素，同時(shí)也是縮小貧富差距和不平等的重要保證[3]。人力資本如此重要，如何才能有效提升人力資本水平呢？城市為勞動(dòng)者就業(yè)、教育及醫(yī)療衛(wèi)生條件改善提供了平臺(tái)，無(wú)論在發(fā)達(dá)國(guó)家還是發(fā)展中國(guó)家，城市的眾多特性使其成為人們獲取信息與知識(shí)、進(jìn)行人力資本積累的理想之地[1]。

在現(xiàn)代城市發(fā)展過(guò)程中，起到火車頭作用的是優(yōu)秀人才，其成為各種創(chuàng)新和新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源[4]。Simon(1998)通過(guò)對(duì)1940—1986年美國(guó)都市區(qū)(MSAs)的數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，人力資本與都市區(qū)增長(zhǎng)之間存在著積極、顯明的持久關(guān)系，不同城市的就業(yè)增長(zhǎng)差異可由人力資本差異來(lái)解釋[5]。城鄉(xiāng)間發(fā)展差異也在一定程度上由人力資本積累的差異來(lái)解釋，Glaeser和Mare(2001)的實(shí)證顯示，城市勞動(dòng)者收入比鄉(xiāng)村勞動(dòng)者收入高出33%，不僅是能力較強(qiáng)者傾向居住于城市的結(jié)果，也意味著城市使其具有更高的生產(chǎn)率[6]。事實(shí)上，城市化過(guò)程伴隨著勞動(dòng)力、資本、土地等要素從傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)部門流轉(zhuǎn)至城市現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)部門，為要素的進(jìn)一步優(yōu)化配置提供了更廣闊空間，相當(dāng)程度上提高社會(huì)勞動(dòng)生產(chǎn)率。

目前有關(guān)城市化與人力資本積累關(guān)系的研究，主要集中在城市化通過(guò)人力資本積累促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的機(jī)理方面。供給方面，高人力資本勞動(dòng)者傾向聚集于城市源自對(duì)高收入和更高生活質(zhì)量的追求；需求方面，城市化通過(guò)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整而提升對(duì)勞動(dòng)者人力資本水平的需求[7]。城市化水平越高越能使更多的人從土地中解放出來(lái)，找到更好發(fā)揮其稟賦優(yōu)勢(shì)的工作機(jī)會(huì)[8-9]，對(duì)于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的發(fā)展中國(guó)家，城市化對(duì)人力資本積累的促進(jìn)作用更為明顯[10]。Bertinelli和Zou(2008)建立一個(gè)城市經(jīng)濟(jì)模型，利用國(guó)別數(shù)據(jù)對(duì)城市化與人力資本積累的關(guān)聯(lián)效應(yīng)進(jìn)行估計(jì)，發(fā)現(xiàn)城市化水平較高的國(guó)家具有更高的人力資本積累速度[11]。人力資本具有較強(qiáng)的外部性，城市化通過(guò)人力資本的外部性進(jìn)而對(duì)農(nóng)村遷移者造成影響，在提高農(nóng)村移民者人力資本的同時(shí)，減輕農(nóng)村家庭對(duì)人力資本積累投入的壓力[12]。

城市化的一個(gè)重要表征是城市規(guī)模不斷擴(kuò)大，而城市規(guī)模與人力資本之間存在顯著的正相關(guān)性[13]，較大規(guī)模的城市往往擁有更高的人力資本水平[14]。當(dāng)然，也有學(xué)者認(rèn)為大城市使擁有高端認(rèn)知能力和交流能力的人能夠獲得高額回報(bào)，但對(duì)勞動(dòng)者的操作能力可能產(chǎn)生抑制作用，因?yàn)椴僮鞴と撕椭圃旃と藷o(wú)法在大城市獲得更高的工資，小城市才是其發(fā)揮才能的天地[15]。區(qū)域內(nèi)不同規(guī)模的城市形成城市規(guī)模分布特征，一些區(qū)域的城市規(guī)模呈均衡發(fā)展態(tài)勢(shì)，有些區(qū)域的首位城市或少數(shù)大城市則較為突出，導(dǎo)致區(qū)域的城市集中度出現(xiàn)明顯差異。由于不同規(guī)模的城市所產(chǎn)生的人才聚集效應(yīng)和溢出效應(yīng)存在差異，所以城市集中度也會(huì)顯著影響人力資本積累。

已有研究主要集中于城市化與人力資本水平、城市規(guī)模與人力資本積累方面的探討，較少涉及城市集中度對(duì)人力資本積累的影響。那么，城市集中度對(duì)人力資本積累存在什么樣的影響機(jī)制？實(shí)際影響效應(yīng)如何？為回答這些問(wèn)題，本文從三個(gè)層面開(kāi)展分析。首先，解析城市化、城市集中度影響人力資本積累的內(nèi)在機(jī)制，提出待檢驗(yàn)的假設(shè)命題；其次，依據(jù)2000—2015年中國(guó)省級(jí)行政區(qū)面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建面板計(jì)量模型探析城市化水平、城市集中度對(duì)人力資本積累的影響效應(yīng)；最后，考慮到省份之間的空間自相關(guān)性，利用空間杜賓模型進(jìn)一步分析城市化水平、城市集中度影響人力資本積累的空間效應(yīng)及地區(qū)差異。考慮到城市集中度影響人力資本積累的非線性特征和變量的空間依賴性，分別引入城市集中度的二次項(xiàng)和空間杜賓模型來(lái)開(kāi)展分析，具有一定的創(chuàng)新性。

二、 城市化、城市集中度對(duì)人力資本積累的影響機(jī)制

城市化、城市集中度均以人口轉(zhuǎn)移和集聚為主要表現(xiàn)，其中城市化著重考察一國(guó)或地區(qū)人口鄉(xiāng)城轉(zhuǎn)換及分布狀況，而城市集中度則主要反映人口在不同規(guī)模城市之間的分布特征。伴隨著城市化、城市集中度的動(dòng)態(tài)演變，人口空間上的轉(zhuǎn)移和集聚引發(fā)相應(yīng)的教育、培訓(xùn)和交流合作等機(jī)會(huì)的變化，進(jìn)一步影響到個(gè)人知識(shí)、技能和素質(zhì)的提升，因此，城市化及城市集中度影響人力資本積累。

(一) 城市化對(duì)人力資本積累的影響機(jī)制

農(nóng)村人口轉(zhuǎn)換為城市人口后具有加大自身人力資本投資的要求，城市的廣闊市場(chǎng)使具有各種技能和天賦的人都有用武之地，降低了人力資本的投資風(fēng)險(xiǎn)，強(qiáng)化人們進(jìn)行學(xué)習(xí)、創(chuàng)新和人力資本積累的積極性[16]。

從需求角度看，城市刺激著人們加大人力資本投資。城市人口為何需要更多的人力資本投資呢？城市新興產(chǎn)業(yè)特別是高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)等對(duì)知識(shí)、技能的要求更高，需要?jiǎng)趧?dòng)者不斷更新自身的知識(shí)和技能，提高人力資本水平。城市更為嚴(yán)峻的就業(yè)壓力及更高的就業(yè)門檻，也要求城市居民具備較高的知識(shí)文化水平或從業(yè)技能，農(nóng)村遷移人口為了找到工作、適應(yīng)城市生活方式，必須通過(guò)增加人力資本投資的方式以獲得更高的勞動(dòng)技能，找到較理想的工作，間接促進(jìn)了人力資本積累。

從供給角度看，城市的眾多特性為人力資本積累創(chuàng)造了良好環(huán)境。(1)專業(yè)化與多樣性。城市分工更為細(xì)化，各種高度專業(yè)化的企業(yè)和人才專注于各自所從事的領(lǐng)域，更有利于人力資本積累。城市里聚集著不同的人、企業(yè)、產(chǎn)業(yè)等形成多樣性環(huán)境，為不同行業(yè)與領(lǐng)域從業(yè)人員之間的交流創(chuàng)造了機(jī)會(huì)，促進(jìn)人力資本積累。(2)信息交流與知識(shí)外溢。城市里企業(yè)或個(gè)人空間上相互鄰近，不僅縮短了彼此之間的硬距離，降低了運(yùn)輸成本，而且有助于縮小文化和價(jià)值觀念的差距，增強(qiáng)彼此信任度，為非正式交流提供持久、同步的交流環(huán)境。知識(shí)具有明顯的外溢效應(yīng)，城市勞動(dòng)者的高教育水平有助于提高城市中每個(gè)人的工資，而不僅僅局限于受過(guò)良好教育的那部分人群。在城市中阻礙知識(shí)流動(dòng)的障礙變得微不足道，人們加強(qiáng)彼此間的交往，激發(fā)人力資本外溢，反過(guò)來(lái)刺激人力資本投資[11]。(3)完善的文化、教育、衛(wèi)生、科研等設(shè)施。人力資本形成主要依靠科學(xué)研究投入、個(gè)人醫(yī)療保健和文教衛(wèi)支出等途徑來(lái)實(shí)現(xiàn)，我國(guó)城鄉(xiāng)二元體制下城市的受教育機(jī)會(huì)、文化教育衛(wèi)生設(shè)施明顯好于農(nóng)村，城鎮(zhèn)居民的個(gè)人醫(yī)療保健和文教衛(wèi)支出高于農(nóng)村居民，實(shí)驗(yàn)室、圖書(shū)館、大學(xué)、科研機(jī)構(gòu)等大都設(shè)在城市，無(wú)論是國(guó)家的財(cái)政投資，還是全社會(huì)的科研投入也主要集中于城市。所以，城市更有利于人力資本積累。

據(jù)以上分析，提出以下命題：

命題一：城市化水平與人力資本水平密切正相關(guān)，城市化水平的提升通過(guò)刺激人力資本供給、需求而促進(jìn)人力資本積累。

(二) 城市集中度對(duì)人力資本積累的影響機(jī)制

城市集中度衡量了城市人口在一國(guó)或地區(qū)不同規(guī)模城市的分布狀態(tài)，較高的城市集中度意味著人口主要集中于少數(shù)規(guī)模較大的城市，較低的城市集中度代表人口在不同規(guī)模城市間的分布相對(duì)均衡。同樣的城市化水平下，地區(qū)城市規(guī)模分布可能存在較大差異，一些國(guó)家或地區(qū)的城市分布集中即城市集中度較高，有些國(guó)家或地區(qū)的城市分布可能比較分散即城市集中度較低。不同的城市集中程度對(duì)區(qū)域人力資本的影響機(jī)制存在差異，具體表現(xiàn)在以下兩個(gè)方面。

一方面，城市集中度處于較低水平時(shí)其提高意味著大城市的規(guī)模快速擴(kuò)張，將通過(guò)集聚經(jīng)濟(jì)促進(jìn)人力資本積累[17]。如果城市集中度過(guò)低，生產(chǎn)要素和資源在各城市中的分布較為分散，難以充分利用中心城市的集聚和規(guī)模效應(yīng)，影響人力資本積累[18]。在人口向大城市或首位城市集中的初始階段，大城市相對(duì)規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)大帶來(lái)的集聚和規(guī)模效應(yīng)更為顯著，而通過(guò)集聚經(jīng)濟(jì)形成的“勞動(dòng)力池”不僅有利于技術(shù)和知識(shí)的溢出，還能降低企業(yè)產(chǎn)品市場(chǎng)由需求沖擊帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，并提高企業(yè)及工人的收益。因此，隨著城市集中度的不斷提高，人力資本呈上升趨勢(shì)。

另一方面，當(dāng)城市集中度處于較高水平時(shí)，大城市的集聚不經(jīng)濟(jì)日趨突出，適當(dāng)控制大城市規(guī)模有利于抑制大城市的集聚不經(jīng)濟(jì)，推動(dòng)整個(gè)城市規(guī)模體系的均衡發(fā)展，進(jìn)而促進(jìn)地區(qū)人力資本積累。城市集中度過(guò)高意味著人口主要集中于大城市，往往造成生產(chǎn)要素和資源過(guò)度集中，使城市變得擁擠不堪，人均基礎(chǔ)設(shè)施投入成本過(guò)高[19]；過(guò)大的城市規(guī)模還容易導(dǎo)致資源偏離生產(chǎn)活動(dòng)中的投資和創(chuàng)新，而用于維持一個(gè)擁擠環(huán)境下的生活質(zhì)量[14]，由此造成的集聚不經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象構(gòu)成了大城市人力資本積累的不穩(wěn)定因素。從區(qū)域整體來(lái)看，過(guò)高的城市集中度也會(huì)限制中小城市的成長(zhǎng)，隨著人口進(jìn)一步向大城市轉(zhuǎn)移，中小城市對(duì)高素質(zhì)人才的吸引力不足，無(wú)法通過(guò)集聚經(jīng)濟(jì)有效促進(jìn)人力資本積累。因此，當(dāng)城市集中度已處較高水平時(shí)，城市集中度的適當(dāng)下降可能有利于緩解城市集聚不經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，從而促進(jìn)人力資本積累。

綜合城市集中度對(duì)人力資本積累的兩方面作用，得到以下命題：

命題二：城市集中度對(duì)人力資本積累的影響具有兩面性，較低水平的城市集中度提高有利于促進(jìn)人力資本積累，高水平的城市集中度進(jìn)一步提升不利于人力資本積累。

三、 城市化、城市集中度影響人力資本積累的實(shí)證分析

基于城市化、城市集中度對(duì)人力資本積累的影響機(jī)制，分別得到命題一和命題二，現(xiàn)實(shí)中我國(guó)城市化、城市集中度對(duì)人力資本積累的影響是否存在類似效應(yīng)還需通過(guò)實(shí)證分析加以檢驗(yàn)。

(一) 計(jì)量模型設(shè)置

面板數(shù)據(jù)與截面數(shù)據(jù)相比，不僅可獲得更多的個(gè)體動(dòng)態(tài)信息，更容易避免多重共線性，且一定程度上能夠解決不隨時(shí)間變化、體現(xiàn)個(gè)體異質(zhì)性的遺漏變量問(wèn)題，故在此采用面板計(jì)量模型分析城市化、城市集中度對(duì)人力資本積累的影響效應(yīng)?？紤]到城市集中度對(duì)人力資本積累影響的雙重性，即不同水平的城市集中度對(duì)人力資本積累的影響和作用可能呈現(xiàn)出非線性特征，由此引入城市集中度的二次項(xiàng)，以檢驗(yàn)城市集中程度與人力資本積累間的非線性特征。除受城市化水平、城市集中度的影響外，人力資本積累還受到城市規(guī)模、健康狀況、教育培訓(xùn)等因素的共同作用，通過(guò)計(jì)量模型檢驗(yàn)城市化、城市集中度對(duì)人力資本積累的影響效應(yīng)時(shí)，需將這些因素作為控制變量引入模型加以控制。在假定觀測(cè)個(gè)體相互獨(dú)立的前提下，設(shè)定面板計(jì)量模型為：

(1)

為考察城市化、城市集中度等解釋變量對(duì)人力資本積累的影響，在此以人均人力資本存量的對(duì)數(shù)值作為被解釋變量。式(1)中下標(biāo)i和t分別表示個(gè)體和年份；LnHumani,t表示人均人力資本存量的對(duì)數(shù)，Urbani,t代表城市化水平，Conceni,t為城市集中度。Dj表示模型的控制變量，借鑒時(shí)慧娜(2012)和梁文泉和陸銘(2016)的做法選取5個(gè)控制變量[7,20]：城市規(guī)模(Size)、醫(yī)療衛(wèi)生水平(Medi)、人均教育投資額(Pedu)、高技能勞動(dòng)力占比(Htec)和貿(mào)易開(kāi)放度(Open)；μi為所有其他未被納入模型但對(duì)被解釋變量產(chǎn)生影響的固定效應(yīng)，αt表示時(shí)間效應(yīng)，εi,t為白噪聲誤差項(xiàng)。

針對(duì)式(1)的面板計(jì)量模型，分別采用組內(nèi)離差估計(jì)法和可行的廣義最小二乘估計(jì)(Feasible Generalized Least Squares，F(xiàn)GLS)估計(jì)其固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)。其中，組內(nèi)離差估計(jì)法可有效消除固定效應(yīng)模型中同一橫截面的組內(nèi)相關(guān)性，而可行的廣義最小二乘估計(jì)則主要解決隨機(jī)效應(yīng)模型中不同組間的異方差問(wèn)題。

(二) 指標(biāo)說(shuō)明及數(shù)據(jù)來(lái)源

1.人力資本存量。人力資本積累源于個(gè)人所接受的教育、培訓(xùn)、健康保健等方面，常見(jiàn)的人力資本測(cè)算方法主要有收入法[21]、成本法[22]和特征法[23-24]。成本法與物質(zhì)資本的估算在思路、假設(shè)和計(jì)算依據(jù)等方面不同，有效解決了人力資本估算中資本耐久性所產(chǎn)生的加總問(wèn)題，但測(cè)算基期的確定及大量前提假設(shè)的合理性有待進(jìn)一步探討。特征法以受教育年限或與人力資本相關(guān)的其他特征作為人力資本的替代指標(biāo)，測(cè)算方法簡(jiǎn)便易行，但忽略了人力資本所包含的健康因素。終生收入法(J-F收入法)通過(guò)預(yù)期終生收入的現(xiàn)值以測(cè)算人力資本水平，與成本法和特征法相比考慮了受教育年限、健康等長(zhǎng)期投資對(duì)人力資本的重要作用。因此，本文借鑒“中國(guó)人力資本的測(cè)量及人力資本指標(biāo)體系的構(gòu)建”課題組所采用的修正J-F收入法來(lái)測(cè)算得到各省份的人力資本存量數(shù)據(jù)[25]。

2.城市化水平。城市化一般指農(nóng)村人口、農(nóng)村地域及農(nóng)業(yè)活動(dòng)分別轉(zhuǎn)化為城市人口、城市地域及非農(nóng)業(yè)活動(dòng)的過(guò)程，城市化率即“城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎亍笔呛饬砍鞘谢降某Ｓ弥笜?biāo)，此處采用歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》及《新中國(guó)六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》中各地區(qū)“城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎亍眮?lái)代表。

3.城市集中度。常用的城市集中度測(cè)度方法主要有三種：帕累托系數(shù)、赫芬達(dá)爾指數(shù)(Herfindahl-Hirschman Index，HHI)及城市首位度[26]。城市首位度因其計(jì)算簡(jiǎn)便且數(shù)據(jù)易得而應(yīng)用最為普遍，用首位城市規(guī)模與第二位城市規(guī)模的比值表示，或以首位城市規(guī)模與區(qū)域總體城市規(guī)模比值表示。考慮到我國(guó)省級(jí)地區(qū)包含四個(gè)直轄市，本文采用后者作為城市集中度(Concen)的測(cè)度指標(biāo)，以首位城市市轄區(qū)人口作為首位城市規(guī)模的反映，而區(qū)域總體城市規(guī)模用省域市轄區(qū)人口總量來(lái)表示。考慮到北京、上海、天津和重慶四個(gè)直轄市依此方式計(jì)算的城市集中度數(shù)值均為1，不能體現(xiàn)城市集中度的時(shí)間變動(dòng)特征，無(wú)法真實(shí)反映城市集中度對(duì)人力資本積累的影響效應(yīng)。不失本意兼顧統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的可比與可得性，對(duì)四個(gè)直轄市的首位度采用市轄區(qū)人口數(shù)與年末常住總?cè)丝跀?shù)之比作為替代指標(biāo)。

4.控制變量。雖然城市化、城市集中度對(duì)人力資本積累的影響為重點(diǎn)考察內(nèi)容，但是需將其他可能影響人力資本積累的主要因素加以控制?？刂谱兞恐饕ǎ?1)城市規(guī)模(Size)，采用省域范圍內(nèi)所有城市市轄區(qū)人口的平均值來(lái)代表，區(qū)別于城市集中度著重強(qiáng)調(diào)首位城市的集聚作用，城市規(guī)模反映城市總體規(guī)模對(duì)人力資本積累的影響；(2)醫(yī)療衛(wèi)生水平(Medi)，良好的醫(yī)療衛(wèi)生設(shè)施能顯著改善個(gè)人健康水平，而健康水平則直接影響個(gè)人工作狀態(tài)或間接作用于教育回報(bào)率進(jìn)而影響到人力資本積累，以“每百萬(wàn)人口擁有病床數(shù)”來(lái)代表；(3)人均教育投資額(Pedu)，與人力資本的原始積累及質(zhì)量存在密切聯(lián)系，以“人均教育經(jīng)費(fèi)”作為教育投資水平的反映；(4)高技能勞動(dòng)力占比(Htec)，反映了因人力資本外部性對(duì)人力資本存量的影響；(5)貿(mào)易開(kāi)放度(Open)，反映一國(guó)或地區(qū)對(duì)外開(kāi)放的程度，選用貿(mào)易依存度衡量各省份的對(duì)外開(kāi)放程度，以 “進(jìn)出口總值占GDP比重”來(lái)衡量。

本文的樣本數(shù)據(jù)由2000—2015年中國(guó)大陸地區(qū)30個(gè)省、直轄市、自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)組成，(1)由于西藏的相關(guān)數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，港澳臺(tái)地區(qū)與大陸省份數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑差異較大，為保證數(shù)據(jù)的完整性、一致性，樣本中不包含西藏、香港、澳門特別行政區(qū)和臺(tái)灣。指標(biāo)數(shù)據(jù)主要來(lái)自《中國(guó)人力資本報(bào)告2017》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2001—2017)《中國(guó)人口統(tǒng)計(jì)年鑒》(2001—2016)《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》(2001—2016)《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2001—2016)《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2001—2016)及《新中國(guó)六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》等。為消除價(jià)格因素的影響，以各省份居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)將人均人力資本存量及人均教育投資額轉(zhuǎn)換為以2000年為基期可比價(jià)指標(biāo)值。主要年份各指標(biāo)的均值統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

表1 主要年份各指標(biāo)的均值統(tǒng)計(jì)

從表1可知，隨著受教育年限、健康投資等增加，各省人力資本存量不斷上升；大規(guī)模的人口鄉(xiāng)城轉(zhuǎn)移使城市化水平均值從2000年的38.8%提高到2015年的57.6%。城市集中度呈現(xiàn)出先升后降再升的變動(dòng)趨勢(shì)，2009年明顯下降原因在于黨的十七大報(bào)告明確提出“促進(jìn)大中小城市和小城鎮(zhèn)協(xié)調(diào)發(fā)展”城市發(fā)展方針，同時(shí)受2008年世界金融危機(jī)的影響，2009年左右很多省份首位城市的市轄區(qū)人口增長(zhǎng)趨勢(shì)減緩，北京、天津、上海及重慶四個(gè)直轄市尤為明顯?？刂谱兞恐谐鞘幸?guī)模、醫(yī)療衛(wèi)生水平、人均教育投資都呈現(xiàn)不斷上升態(tài)勢(shì)，高技能勞動(dòng)力占比先升后降，貿(mào)易開(kāi)放度在波動(dòng)中有所下降。

為避免數(shù)據(jù)中含有非平穩(wěn)性變量可能帶來(lái)的偽回歸問(wèn)題，采用LLC檢驗(yàn)方法對(duì)人均人力資本、城市化率、城市集中度等指標(biāo)的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)。由于省級(jí)截面?zhèn)€體間存在差異，為保證檢驗(yàn)的可靠性并緩解因截面?zhèn)€體相關(guān)而帶來(lái)的LLC檢驗(yàn)水平扭曲，將面板數(shù)據(jù)減去各截面單位均值并加入個(gè)體固定效應(yīng)、線性時(shí)間趨勢(shì)后分別進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，各指標(biāo)變量含時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)的LLC檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量在5%的水平下均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，意味著各指標(biāo)為平穩(wěn)性變量。另外，多重共線性檢驗(yàn)及修正可提高模型估計(jì)的有效性，在此計(jì)算了混合OLS模型的方差膨脹因子(VIF)，平均VIF值為3.56且各解釋變量的VIF值均小于10，認(rèn)為變量之間不存在多重共線性。

(三) 實(shí)證結(jié)果分析

以普通線性回歸模型作為實(shí)證分析的起點(diǎn)，采用混合OLS估計(jì)得到模型(1)，為消除省份個(gè)體異質(zhì)性，采用組內(nèi)離差估計(jì)得到固定效應(yīng)面板模型(2)，在此基礎(chǔ)上引入城市集中度的二次項(xiàng)以考察城市集中度對(duì)人力資本積累的非線性影響得到模型(3)，并分東部、中部、西部及東北四大地區(qū)分別估計(jì)得到模型(4)～模型(7)，(2)地區(qū)劃分以2011年國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的區(qū)域劃分標(biāo)準(zhǔn)為依據(jù)，東部地區(qū)包括：北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南；中部地區(qū)包括：山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部地區(qū)包括：內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆；東北地區(qū)包括：遼寧、吉林和黑龍江。參見(jiàn)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局：http://www.stats.gov.cn/ztjc/zthd/sjtjr/dejtjkfr/tjkp/201106/t20110613_71947.htm.具體結(jié)果如表2所示。因Hausman檢驗(yàn)拒絕隨機(jī)效應(yīng)模型，故表2中沒(méi)有報(bào)告隨機(jī)效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果。在5%的顯著性水平下，模型(3)中的城市化水平和城市集中度一次項(xiàng)及二次項(xiàng)的回歸系數(shù)均通過(guò)檢驗(yàn)，表明城市化水平提高有利于人力資本積累，城市集中度與人力資本積累之間的非線性關(guān)系存在。

表2 面板模型的估計(jì)結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤，***、**、*分別表示在1%、5%和10%水平下顯著

模型(3)的估計(jì)結(jié)果表明，城市集中度對(duì)人力資本積累的影響存在倒U型非線性特征，這從全國(guó)城市集中度與人力資本積累的散點(diǎn)圖(見(jiàn)圖1)也得到驗(yàn)證，城市集中度對(duì)人力資本積累的總效應(yīng)為負(fù)。(3)當(dāng)城市集中度提高1個(gè)百分點(diǎn)時(shí)，城市集中度一、二次項(xiàng)對(duì)人力資本積累的作用分別為1×0.689和100×|(1+0.01)2-1|×(-0.964)，取兩者之和-1.249為城市集中度對(duì)人力資本積累的總影響。在聚集經(jīng)濟(jì)的作用下，大城市有利于提高勞動(dòng)者工資水平及個(gè)人人力資本積累[27]。當(dāng)然，城市集中度提高對(duì)人力資本積累也可能存在相反的作用效應(yīng)：一方面，大城市的自我強(qiáng)化效應(yīng)有助于加強(qiáng)經(jīng)濟(jì)互補(bǔ)性并提高工資水平及人力資本存量，但也可能形成過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)而壓低工資水平與人力資本存量；另一方面，大城市更可能造成收入差距、環(huán)境污染及道路擁堵等城市負(fù)外部性而“侵蝕”人力資本[28]。對(duì)于省份而言，城市集中度不高的條件下，人口從農(nóng)村或小城市向大城市遷移帶來(lái)城市集中度不斷提升，通過(guò)集聚經(jīng)濟(jì)的作用有利于促進(jìn)人力資本積累；當(dāng)城市集中度已達(dá)到較高水平時(shí)，人口進(jìn)一步向大城市集中往往導(dǎo)致大城市的負(fù)外部性日益突出，同時(shí)壓縮了小城市的發(fā)展空間，小城市的集聚效應(yīng)不斷減弱，加劇了省域城市規(guī)模的兩極分化[29]，不利于區(qū)域的人力資本積累，此時(shí)城市集中度與人力資本可能表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)。結(jié)合城市集中度變化對(duì)人力資本積累的作用效應(yīng)及各省份城市集中度的變動(dòng)趨勢(shì)來(lái)看，研究期內(nèi)我國(guó)省級(jí)城市集中度總體有所下降，減緩了省域城市規(guī)模的兩極分化，有利于促進(jìn)人力資本積累。

模型(4)～模型(7)的估計(jì)結(jié)果表明不同地區(qū)城市集中度對(duì)人力資本積累的影響效應(yīng)存在差異，結(jié)合分地區(qū)城市集中度與人力資本積累的散點(diǎn)圖(見(jiàn)圖2)可知，東部、中部地區(qū)的估計(jì)結(jié)果與全國(guó)結(jié)果一致，其中東部城市集中度對(duì)人力資本積累的影響也呈顯著的倒U型特征，過(guò)高城市集聚帶來(lái)的負(fù)外部性在東部地區(qū)的一些特大城市已開(kāi)始顯現(xiàn)；西部地區(qū)城市集中度對(duì)人力資本積累之間表現(xiàn)為顯著的正U型特征，表明通過(guò)提升城市集中度、發(fā)展集聚經(jīng)濟(jì)是西部地區(qū)人力資本積累的有效途徑；東北地區(qū)因樣本數(shù)量較少，城市集中度的一、二次項(xiàng)均不顯著。

圖1 全國(guó)城市集中度與人力資本積累散點(diǎn)圖

圖2 四大地區(qū)城市集中度與人力資本積累散點(diǎn)圖

控制變量的估計(jì)系數(shù)在四大地區(qū)之間也表現(xiàn)出一定的差異。全國(guó)城市規(guī)模系數(shù)為正，但5%的顯著性水平下不顯著，東部、東北地區(qū)的系數(shù)顯著為正，中部、西部系數(shù)不顯著；醫(yī)療衛(wèi)生水平對(duì)人力資本積累的提升效應(yīng)不顯著。教育投資是人力資本形成的重要途徑，全國(guó)、東部、中部及東北地區(qū)的系數(shù)都顯著為正，西部地區(qū)不顯著；除中部地區(qū)外，高技能勞動(dòng)力的系數(shù)不顯著；貿(mào)易開(kāi)放度對(duì)人力資本積累產(chǎn)生一定的促進(jìn)效應(yīng)，東部、中部地區(qū)較明顯，西部和東北地區(qū)不明顯。

四、 進(jìn)一步討論：人力資本積累的空間效應(yīng)

面板模型估計(jì)結(jié)果驗(yàn)證了城市化、城市集中度對(duì)人力資本積累的作用機(jī)制與效應(yīng)，但結(jié)論成立的前提是省份個(gè)體是彼此獨(dú)立的，并未考慮到地區(qū)之間的空間相關(guān)性。從現(xiàn)實(shí)來(lái)看，一方面省份之間交流、合作與競(jìng)爭(zhēng)引致的物質(zhì)流、資金流、信息流等使得各個(gè)省份在空間上不完全獨(dú)立，存在空間相互作用；另一方面人力資源屬于稀缺性資源，受自身及外界環(huán)境的影響經(jīng)常呈現(xiàn)出跨區(qū)域流動(dòng)的特征，這種流動(dòng)必然產(chǎn)生一定的溢出效應(yīng)并對(duì)省域人力資本積累造成影響。故而，若仍假定省份個(gè)體獨(dú)立而忽視彼此之間的空間相關(guān)性，可能導(dǎo)致模型估計(jì)出現(xiàn)偏誤，有必要納入空間效應(yīng)來(lái)進(jìn)一步分析城市化、城市集中度對(duì)人力資本積累的影響機(jī)制及效應(yīng)。

(一) 空間自相關(guān)檢驗(yàn)

空間建模之前首先要考察變量的空間依賴性，而構(gòu)造空間權(quán)重矩陣是考察空間依賴性和空間計(jì)量分析的前提，在此采用二值鄰接空間權(quán)重矩陣，利用全局Moran’s I指數(shù)，來(lái)開(kāi)展被解釋變量、解釋變量及控制變量的空間自相關(guān)檢驗(yàn)，具體檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3。(4)本文基于二值鄰接空間權(quán)重矩陣分別計(jì)算了Moran’s I、Geary’s C和Getis-Ord’s指數(shù)，由于三種指數(shù)的檢驗(yàn)結(jié)果差異不大，在此只報(bào)告Moran’s I檢驗(yàn)結(jié)果。

表3 空間自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為顯著性檢驗(yàn)的p值，***、**、*分別表示在1%、5%和10%水平下顯著

從檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，在5%的顯著性水平下，人力資本存量的Moran’s I指數(shù)通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，城市化水平、醫(yī)療衛(wèi)生水平、人均教育投資等解釋變量也存在著顯著的空間自相關(guān)性；城市集中度的空間自相關(guān)性由較顯著減弱為不顯著，原因主要是近幾年不同省份首位城市對(duì)外來(lái)人口的吸引力及落戶政策的差異、部分首位城市行政區(qū)劃的調(diào)整，使得省份之間首位城市市轄區(qū)人口規(guī)模、城市集中度的差異擴(kuò)大。總體來(lái)看，通過(guò)建立空間計(jì)量模型進(jìn)一步探討城市化、城市集中度對(duì)人力資本積累的空間效應(yīng)是必要的，故在式(1)的基礎(chǔ)上引入空間效應(yīng)，進(jìn)而考察城市化、城市集中度對(duì)人力資本存量的影響效應(yīng)。

(二) 全國(guó)層面的空間面板計(jì)量分析

考慮到變量的空間自相關(guān)性，基于全樣本數(shù)據(jù)建立廣義嵌套空間模型(General Nesting Spatial Model，GNS)進(jìn)行分析。

LnHumani,t=ρWnLnHumani,t+Xtβ+WnXtθ+μi+αt+vi
ui=λWnui+εi

(2)

其中，Xt為城市化率、城市集中度等解釋變量及控制變量，μi表示其他未被納入模型但會(huì)對(duì)被解釋變量人力資本積累造成影響的固定效應(yīng)，αt表示時(shí)間效應(yīng)，εi～N(0,σ2)。

在式(2)中，空間結(jié)構(gòu)參數(shù)ρ、θ和λ滿足不同條件時(shí)，GNS模型可簡(jiǎn)化為不同的空間計(jì)量模型。若λ=0，即為空間杜賓模型(SDM)；若θ=λ=0，為空間自回歸模型(SAR)；若ρ=θ=0，為空間誤差模型(SEM)；若ρ=0，為廣義空間自回歸(SAC)模型；若ρ=θ=λ=0，為普通面板數(shù)據(jù)模型。LeSage和Pace(2009)提出以SDM模型為出發(fā)點(diǎn)，若真實(shí)數(shù)據(jù)生成過(guò)程是SAR、SEM及SAC時(shí)，SDM模型均能得到無(wú)偏估計(jì)，且SDM模型中包含的WnXt變量不會(huì)導(dǎo)致解釋變量參數(shù)估計(jì)出現(xiàn)偏誤，由此依據(jù)LeSage和Pace(2009)的判別方法對(duì)不同空間計(jì)量模型形式進(jìn)行判別[30]。另外，為消除最大似然估計(jì)(MLE)對(duì)隨機(jī)干擾項(xiàng)、外生變量以及空間權(quán)重矩陣的嚴(yán)苛約束，采用擬極大似然估計(jì)(QMLE)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)[31]。

表4 全樣本數(shù)據(jù)空間計(jì)量模型估計(jì)結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤，***、**、*分別表示在1%、5%和10%水平下顯著

表4為采用二值鄰接空間權(quán)重矩陣得到的空間計(jì)量模型估計(jì)結(jié)果，其中模型(8)和模型(9)分別為SAR和SEM模型，模型(10)為SDM模型。通過(guò)對(duì)自變量空間自回歸系數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)，分別拒絕了H0：β1=β2=…=βp及H0：θ=-β·ρ，即SDM模型不宜簡(jiǎn)化為SAR模型和SEM模型，因此將模型設(shè)定為SDM形式是合理的。從模型(10)自變量回歸系數(shù)(β)來(lái)看，與表2中的模型(3)相比，控制變量醫(yī)療衛(wèi)生水平、高技能勞動(dòng)力占比系數(shù)的顯著性有所提高，其余變量系數(shù)與普通面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型的結(jié)果基本一致?？臻g自相關(guān)系數(shù)(ρ)的估計(jì)值為0.524，在5%的水平下通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明鄰近省份的人力資本存量對(duì)該省份的人力資本積累有明顯的促進(jìn)作用。從自變量空間自回歸系數(shù)(θ)來(lái)看，城市化水平和城市規(guī)模的空間溢出效應(yīng)顯著為正，而城市集中度、醫(yī)療衛(wèi)生水平、人均教育經(jīng)費(fèi)和對(duì)外開(kāi)放程度的空間溢出作用顯著為負(fù)，高技能勞動(dòng)力占比的空間溢出效應(yīng)不顯著。

空間計(jì)量模型的回歸系數(shù)不僅可度量解釋變量對(duì)被解釋變量的影響程度，而且可以描述變量之間的復(fù)雜相互作用[32]。這種復(fù)雜的相互作用常以直接效應(yīng)、間接效應(yīng)加以表征，其中直接效應(yīng)反映一個(gè)地區(qū)解釋變量對(duì)該地區(qū)被解釋變量的影響，間接效應(yīng)反映了鄰近地區(qū)解釋變量對(duì)該地區(qū)被解釋變量的影響，直接效應(yīng)與間接效應(yīng)的加總為總效應(yīng)?；谀Ｐ?10)空間回歸系數(shù)的估計(jì)值，以偏微分技術(shù)對(duì)各變量的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)進(jìn)行測(cè)算，具體結(jié)果見(jiàn)表5。

表5 各自變量的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)

注：括號(hào)內(nèi)為顯著性檢驗(yàn)的p值，***、**、*分別表示在1%、5%和10%水平下顯著

表6 分地區(qū)空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤，***、**、*分別表示在1%、5%和10%水平下顯著

從表5知，城市化對(duì)人力資本的直接效應(yīng)與間接效應(yīng)都很顯著，但因省份之間城市化水平的顯著空間自相關(guān)性，使得間接效應(yīng)(1.439)要高于直接效應(yīng)(0.745)。城市集中度的一次項(xiàng)對(duì)人力資本積累的直接效應(yīng)顯著為正，間接效應(yīng)不顯著，但其二次項(xiàng)對(duì)人力資本積累的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)均顯著為負(fù)，表明城市集中度影響人力資本積累的倒U型特征在考慮空間相關(guān)性后仍然成立。經(jīng)計(jì)算，城市集中度的一、二次項(xiàng)對(duì)人力資本積累的總效應(yīng)約為-2.236，表明在目前各個(gè)省份的城市集中度水平上，城市集中度的進(jìn)一步上升并不利于人力資本積累。(5)當(dāng)城市集中度提高1個(gè)百分點(diǎn)時(shí)，城市集中度一、二次項(xiàng)對(duì)人力資本積累的總效應(yīng)分別為1×0.656和100×|(1+0.01)2-1|×(-1.439)，取兩者之和-2.236為“綜合總效應(yīng)”；當(dāng)城市集中度下降1個(gè)百分點(diǎn)時(shí)，城市集中度一、二次項(xiàng)對(duì)人力資本積累的總效應(yīng)分別為1×0.656和100×|(1-0.01)2-1|×(-1.439)，“綜合總效應(yīng)”為-2.208。另外，與表2中模型(3)的估計(jì)系數(shù)相比較，城市集中度一、二次項(xiàng)對(duì)人力資本積累的“綜合直接效應(yīng)”(-0.682)，(6)當(dāng)城市集中度提高1個(gè)百分點(diǎn)時(shí)，城市集中度一、二次項(xiàng)對(duì)人力資本積累的直接效應(yīng)分別為1×0.456和100×|(1+0.01)2-1|×(-0.566)，取兩者之和-0.682為“綜合直接效應(yīng)”。低于未考慮空間相依性時(shí)的總作用(-1.249)，因此忽略省份之間的空間相關(guān)性會(huì)低估城市集中度對(duì)人力資本積累的影響。高技能勞動(dòng)力占比對(duì)人力資本積累的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)均不顯著，醫(yī)療衛(wèi)生水平顯著的負(fù)向間接效應(yīng)抵消了顯著的正向直接效應(yīng)，導(dǎo)致其總效應(yīng)不顯著，其余變量影響人力資本的總效應(yīng)均顯著為正。

(三) 分地區(qū)的空間面板計(jì)量分析

由于我國(guó)不同地區(qū)的城市化水平、城市集中度存在明顯差異，接下來(lái)分四大地區(qū)進(jìn)一步考察城市化、城市集中度對(duì)人力資本積累的影響效應(yīng)。從各地區(qū)指標(biāo)描述性統(tǒng)計(jì)量可知，東部地區(qū)的變量值均高于全國(guó)平均水平，特別是城市規(guī)模、高技能勞動(dòng)力占比及貿(mào)易開(kāi)放度均明顯高于全國(guó)平均水平，而西部地區(qū)城市集中度和東北地區(qū)每百萬(wàn)人擁有病床數(shù)明顯高于其余三大區(qū)域。接下來(lái)，分四大地區(qū)采用空間杜賓模型開(kāi)展比較分析，結(jié)果見(jiàn)表6。

表6結(jié)果顯示：第一，在5%的水平下，四大地區(qū)的空間自相關(guān)系數(shù)都通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明省份之間的人力資本存在明顯的正向空間溢出效應(yīng)。與表4中的模型(10)相比，四個(gè)地區(qū)的ρ系數(shù)均明顯小于全樣本估計(jì)結(jié)果，表明人力資本積累在四大地區(qū)之間也存在著一定的空間溢出效應(yīng)。第二，自變量回歸系數(shù)方面，四大地區(qū)的城市化水平對(duì)人力資本積累的影響效應(yīng)基本與全樣本結(jié)果一致，其中東部、中部和西部地區(qū)的城市化水平系數(shù)顯著為正，中部地區(qū)明顯高于其他地區(qū)，而東北地區(qū)不顯著；城市集中度的一、二次項(xiàng)系數(shù)在四大地區(qū)差異較大，其中中部地區(qū)的二次項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)且與模型(10)、模型(3)的估計(jì)結(jié)果一致，西部地區(qū)的二次項(xiàng)系數(shù)顯著為正與模型(10)、模型(3)的估計(jì)結(jié)果相反，東部和東北地區(qū)的一、二次項(xiàng)系數(shù)均不顯著。其余控制變量在不同地區(qū)對(duì)人力資本的影響有較大差異，城市規(guī)模對(duì)人力資本積累僅在西部地區(qū)有顯著的正向影響而其他地區(qū)不顯著，醫(yī)療衛(wèi)生水平的系數(shù)按“東→中→西→東北”方向逐步減小，人均教育投資額對(duì)人力資本積累的影響按“東→中→西→東北”方向由顯著的正向作用逐漸減弱至無(wú)顯著影響，高技能勞動(dòng)力占比的系數(shù)在中部地區(qū)顯著為負(fù)而在東部、西部和東北地區(qū)不顯著，貿(mào)易開(kāi)放度對(duì)人力資本積累的影響在東部、中部地區(qū)顯著而在西部和東北地區(qū)不顯著。

第三，各地區(qū)自變量的空間自回歸系數(shù)與全樣本估計(jì)結(jié)果有較大差異，其中城市化水平在西部地區(qū)有顯著的正向空間溢出作用，而東部、中部和東北地區(qū)不顯著；城市集中度的一次項(xiàng)在西部地區(qū)有顯著的負(fù)向空間溢出，其余地區(qū)并不顯著。城市集中度的空間溢出效應(yīng)在中部、東北地區(qū)不顯著，而在東部和西部地區(qū)呈現(xiàn)出截然相反的空間外部效應(yīng)，原因在于東部地區(qū)京津冀一體化、長(zhǎng)三角一體化等政策的實(shí)施使得城市集中度總體上產(chǎn)生正向空間溢出效應(yīng)，而西部地區(qū)的少數(shù)中心城市譬如重慶、西安、烏魯木齊等對(duì)區(qū)域內(nèi)人口形成較強(qiáng)的虹吸效應(yīng)，導(dǎo)致省份之間的城市集中度差異較大，總體呈負(fù)向空間溢出效應(yīng)。其余控制變量的空間溢出作用也存在較大差異，限于篇幅不再詳細(xì)討論。

(四) 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

從計(jì)量模型角度看，前文分別采用普通面板模型和空間杜賓模型(SDM)檢驗(yàn)了城市化水平、城市集中度對(duì)人力資本積累的影響效應(yīng)，兩類模型得出的研究結(jié)論基本一致。與此同時(shí)，相較于普通面板模型，空間杜賓模型不僅考慮了樣本的個(gè)體與時(shí)間異質(zhì)性，還強(qiáng)調(diào)了被解釋變量和解釋變量的空間相依性，所以兩類模型的部分變量估計(jì)系數(shù)的顯著性不完全一致也在情理之中。為進(jìn)一步考察模型估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，接下來(lái)從變換城市集中度測(cè)度指標(biāo)、剔除直轄市樣本數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)換空間權(quán)重矩陣三方面開(kāi)展穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

首先，考慮到城市首位度只強(qiáng)調(diào)首位城市在省域內(nèi)的地位及作用，而赫芬達(dá)爾指數(shù)反映了省域內(nèi)所有城市間的差距，故再以赫芬達(dá)爾指數(shù)作為城市首位度的測(cè)度指標(biāo)，分別運(yùn)用普通面板模型和空間杜賓模型對(duì)城市化、城市集中度對(duì)人力資本積累的影響效應(yīng)進(jìn)行分析，結(jié)果見(jiàn)表7的模型(15)和模型(16)。模型(16)中城市化水平和城市集中度的一、二次項(xiàng)系數(shù)顯著，與表4的模型(10)結(jié)果基本一致。與表2中的模型(3)相比，模型(15)的城市化水平系數(shù)顯著且未發(fā)生明顯變化；模型(15)的城市集中度一、二次項(xiàng)系數(shù)不再顯著，但與模型(3)的系數(shù)符號(hào)一致。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

續(xù)表7

注：括號(hào)內(nèi)為估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤，***、**、*分別表示在1%、5%和10%水平下顯著

其次，考慮到采用市轄區(qū)人口與年末總?cè)丝诒戎底鳛橹陛犑谐鞘屑卸戎笜?biāo)可能存在一定的測(cè)量誤差而影響估計(jì)結(jié)果，故剔除四個(gè)直轄市數(shù)據(jù)后再開(kāi)展普通面板模型及空間杜賓模型的系數(shù)估計(jì)，具體結(jié)果見(jiàn)表7的模型(17)和模型(18)。模型(18)中城市化水平和城市集中度的一、二次項(xiàng)系數(shù)估計(jì)結(jié)果與表4的模型(10)基本一致；模型(17)中城市化水平系數(shù)與表2中的模型(3)相比未發(fā)生明顯變化，城市集中度的二次項(xiàng)在10%的水平下通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，系數(shù)的顯著性有所下降。將直轄市剔除后空間杜賓模型的城市集中度二次項(xiàng)的系數(shù)更為顯著，表明直轄市較高的城市集中度對(duì)人力資本積累造成的負(fù)外部性比其余省份更高。

另外，為了檢驗(yàn)空間自相關(guān)及空間溢出效應(yīng)的穩(wěn)健性，在構(gòu)造空間權(quán)重矩陣時(shí)再分別以逆距離和逆平方距離的空間權(quán)重矩陣替代二值鄰接空間權(quán)重矩陣進(jìn)行實(shí)證分析，(7)本文還嘗試以各省份人均GDP等變量分別構(gòu)建經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣并進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果顯示模型關(guān)鍵變量的估計(jì)系數(shù)與模型(10)(19)和(20)基本一致，但模型的對(duì)數(shù)似然值及信息準(zhǔn)則均劣于上述模型，在此未報(bào)告相關(guān)結(jié)果。結(jié)果見(jiàn)表9的模型(19)和模型(20)。從模型效果的信息準(zhǔn)則來(lái)看，模型(19)和模型(20)的估計(jì)結(jié)果相較于模型(8)的估計(jì)結(jié)果更加可信，但變量的系數(shù)值相差不大，且模型(19)和模型(20)中城市化水平和城市集中度一、二次項(xiàng)系數(shù)均顯著，與表4中模型(10)的各解釋變量系數(shù)估計(jì)基本一致，體現(xiàn)出較強(qiáng)的穩(wěn)健性。

五、 結(jié)論與啟示

快速城市化過(guò)程中受人口流動(dòng)因素的影響城市集中度也不斷發(fā)生變動(dòng)，形成不同的城市規(guī)模分布特征，并從供給側(cè)和需求側(cè)兩個(gè)方面影響到區(qū)域的人力資本水平。在解析城市化、城市集中度對(duì)人力資本積累影響機(jī)制的基礎(chǔ)上，本文以省級(jí)面板數(shù)據(jù)的普通面板模型和空間計(jì)量模型對(duì)我國(guó)城市化、城市集中度對(duì)人力資本積累的影響效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。面板計(jì)量分析顯示，省級(jí)區(qū)域的城市化水平對(duì)人力資本積累產(chǎn)生正向促進(jìn)作用，城市集中度與人力資本之間存在著倒U型關(guān)系，即當(dāng)城市集中度處于較低水平時(shí)，城市集中度提升有利于人力資本積累，而當(dāng)城市集中度處于較高水平時(shí)，城市集中度進(jìn)一步提升造成的聚集不經(jīng)濟(jì)等負(fù)外部性不利于人力資本積累?？紤]到省份之間存在的空間自相關(guān)性，引入空間杜賓模型的實(shí)證結(jié)果支持了普通面板模型的分析結(jié)論，且證實(shí)人力資本存在較強(qiáng)的空間溢出效應(yīng)。分地區(qū)的實(shí)證分析顯示，四大地區(qū)的城市化水平和城市集中度對(duì)人力資本積累的影響效應(yīng)不同于全樣本的實(shí)證結(jié)果，地區(qū)之間存在較大差異。從變換城市集中度測(cè)度指標(biāo)、剔除直轄市樣本數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)換空間權(quán)重矩陣三個(gè)方面對(duì)實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性檢驗(yàn)顯示，城市化、城市集中度對(duì)人力資本的影響效應(yīng)具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性。

上述結(jié)論對(duì)于提高我國(guó)城市化質(zhì)量，提升人力資本水平，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)和高質(zhì)量發(fā)展具有以下啟示意義：(1)走可持續(xù)城市化之路，不斷提升人力資本水平，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)換。城市化有利于人力資本積累，而人力資本對(duì)經(jīng)濟(jì)內(nèi)生增長(zhǎng)的作用日益突出，在當(dāng)前我國(guó)城市化仍快速推進(jìn)、城市化的諸多效應(yīng)還未充分顯現(xiàn)的情況下，積極推進(jìn)城市化進(jìn)程不失為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)換的一個(gè)有效途徑。當(dāng)然，城市粗放型增長(zhǎng)也會(huì)帶來(lái)嚴(yán)重的負(fù)面效應(yīng)，故不能一味追求城市化速度，而應(yīng)堅(jiān)持集約利用土地和其他資源，加強(qiáng)城市生態(tài)建設(shè)和環(huán)境綜合治理，走生態(tài)文明型的可持續(xù)城市化道路。(2)結(jié)合區(qū)域特征實(shí)施差異化城市化戰(zhàn)略及城市外來(lái)人口落戶政策，進(jìn)一步優(yōu)化區(qū)域城市規(guī)模體系，推動(dòng)人力資本積累。城市集中度對(duì)人力資本積累的影響效應(yīng)呈倒U型特征，而我國(guó)四大地區(qū)的城市化水平及城市集中度存在明顯差異，城市化推進(jìn)過(guò)程中各地區(qū)應(yīng)采取差異化策略，結(jié)合自身實(shí)際制定大城市外來(lái)人口落戶政策。城市化水平和城市集中度較高的東部地區(qū)可適度縮緊特大城市特別是首位城市的外來(lái)人口落戶政策，適當(dāng)控制城市集中度，促進(jìn)城市體系的大中小城市均衡發(fā)展，避免集聚不經(jīng)濟(jì)；中部和東北地區(qū)應(yīng)充分發(fā)揮其資源優(yōu)勢(shì)，積極承接融合東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，構(gòu)造多中心、多增長(zhǎng)級(jí)的城市群；西部地區(qū)可適當(dāng)放松城市外來(lái)人口落戶政策以吸引人口流入，進(jìn)一步擴(kuò)大首位城市規(guī)模，通過(guò)集聚經(jīng)濟(jì)帶動(dòng)人力資本積累。