勞動力流動、人口集聚與區(qū)域收入差距

喬榛 桂琳

內容提要：本文利用2005-2019年間我國八大經濟區(qū)域數據，測算區(qū)域勞動力流動規(guī)模，利用泰爾指數測度區(qū)域收入差距，并構建指標體系測算八大區(qū)域的人口集聚效應水平。以人口集聚效應作為門檻變量，通過構建非線性的門檻面板模型研究勞動力流動、人口集聚與區(qū)域收入差距之間的關系。研究結果表明：勞動力流動會擴大區(qū)域收入差距，但由于存在人口集聚效應，勞動力流動和區(qū)域收入差距之間呈現出非線性關系；在勞動力流動初期會擴大區(qū)域收入差距，勞動力流動到一定規(guī)模后，對區(qū)域收入差距的作用會轉為縮小。各區(qū)域內部地區(qū)間勞動力流動和收入差距的關系與區(qū)域間的情況有所不同，僅北部沿海、黃河中游和大西北地區(qū)存在人口集聚效應的門檻效應，其余區(qū)域內勞動力流動和地區(qū)間收入差距呈線性關系。

關鍵詞：勞動力流動；人口集聚效應；區(qū)域收入差距；門檻效應

中圖分類號：F241.2? 文獻標識碼：A? 文章編號：1001-148X（2022）05-0141-12

一、引言

“十三五”期間，我國總體收入水平穩(wěn)步提升，2019年我國GDP達到98.7萬億元，比2016年實際增長了近20.91%，占世界GDP總量達到16.34%，人均GDP首次突破一萬美元大關，人均可支配收入達到30733元，與2016年相比實際增長幅度達到25.38%。我國的總體收入不斷上升的同時，居民收入依然存在收入分配不平等和城鄉(xiāng)區(qū)域收入差距大等問題。2019年中國東部地區(qū)的人均可支配收入高達39438.9元，而人均可支配收入最低的西部地區(qū)只有23986.1元，東部地區(qū)的人均可支配收入是西部的接近兩倍，東部地區(qū)和其他地區(qū)的收入水平相差較大。根據筆者計算，1978年我國八大區(qū)域間的泰爾指數為0.02538，而2019年八大區(qū)域間的泰爾指數為0.03091，雖然中間出現過波動，尤其是近幾年呈現出下降趨勢，但總體上是在波動中上升的。在此背景下，十九屆五中全會對制定“十四五”規(guī)劃和二O三五遠景目標提出了一系列的建議，其中就包括要增強城鄉(xiāng)區(qū)域的協(xié)調發(fā)展，要同步居民的收入增長和經濟增長。

社會的經濟發(fā)展離不開各種要素的投入，勞動力作為社會生產中的一種重要的投入要素，對生產活動有著重要影響，因此勞動力的流動對于一個地區(qū)的經濟活動會產生重要影響。與此同時，勞動力的流動有著區(qū)域聚集的特點，大量中西部勞動力向著東部沿海地區(qū)流動，形成一定的集聚規(guī)模，對各個區(qū)域的經濟發(fā)展產生重要影響。中國現階段社會主要矛盾是人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾，區(qū)域之間的差距是不平衡發(fā)展中的一種。因此深入研究區(qū)域收入差距的影響因素對于現階段中國的經濟高質量發(fā)展有著十分重要的現實意義。

勞動力流動在理論上有著縮小地區(qū)差距的作用［1］。一方面，對于遷出地來說，過剩的勞動力遷出會提高遷徙者的收入和生產效率，從而加快人均收入提高進程；另一方面，對遷入地來說，大量的勞動力涌入，形成規(guī)模效應，提升勞動生產率，促進經濟增長的同時也提高了人均收入，因此勞動力的流動縮小了區(qū)域之間的收入差距。然而現實情況是，區(qū)域收入差距一直存在而且并沒有縮小的趨勢，因此猜測勞動力流動和區(qū)域收入差距之間并非線性影響關系。

人口集聚不僅是結果也是過程，我國人口呈現出東部密度大西部密度小的特點［2］。就全國范圍而言，人口向東南沿海地區(qū)聚集，例如，2020年東南沿海六省常住總人口已達3.5億人，占全國人口的1/4左右，顯著高于其他區(qū)域。人口的集聚對于一個地區(qū)或者區(qū)域來說，有正反兩面的影響。一方面，人口集聚會給一個地區(qū)帶來大量的勞動力，尤其在東部發(fā)達省份生育率低迷的情況下，大量的勞動力流入會提供充足的勞動力［3］，此外高技能勞動力的集聚遠大于低技能的勞動力［4］，人才的集聚會產生人力資本的集聚效應，從而提高資源的匹配效率帶來知識的溢出，最終會對經濟發(fā)展產生促進作用［5］。另一方面，人口的過度集聚會給城市帶來擁擠效應，若一個地區(qū)的人口數超過一定數量，這個地區(qū)的人均所得到的資源將會變少，不利于地區(qū)的經濟發(fā)展。

本文通過研究人口集聚背景下勞動力流動和區(qū)域收入差距之間的關系，將人口集聚效應作為門檻變量，試圖解決為什么理論上勞動力的流動會縮小區(qū)域間的差距但現實卻沒有如此的問題，對勞動力流動沒有縮小區(qū)域差距問題做出解答，解決這些問題對于未來中國的區(qū)域協(xié)調發(fā)展，緩解區(qū)域收入差距具有一定的理論和現實意義。

二、文獻綜述

本文梳理了勞動力流動和區(qū)域收入差距之間關系與人口集聚和區(qū)域經濟之間關系的文獻，分類進行闡述。

（一）勞動力流動和區(qū)域收入差距

對勞動力流動與區(qū)域收入差距之間關系的研究，由于視角的不同，就勞動力流動縮小還是擴大區(qū)域收入差距尚未達成一致，大致可以分為縮小論和擴大論。一部分學者認為勞動力流動可以縮小地區(qū)間差距。王小魯和樊綱（2004）發(fā)現不同區(qū)域內部差距正在縮小，而區(qū)域間的差距卻在擴大，同時勞動力的流動會縮小地區(qū)間的差距［6］。王小魯（2004）的研究發(fā)現勞動力的跨區(qū)域流動會緩解輸出地相對過剩的勞動力的就業(yè)壓力，對于輸入地來說，降低勞動力成本，促進經濟增長［7］。陳恩和于緋（2012）研究發(fā)現輸出地、輸入地的收入水平、生產要素的流動方向和邊際生產力被勞動力流動所影響，進而緩解區(qū)域收入不平等［8］。王珺（2017）研究發(fā)現勞動力流動會縮小兩地之間實際收入差距，拉大平均收入差距［9］。也有部分學者認為勞動力流動會擴大地區(qū)間收入差距。孫自鐸（2004）利用實證分析發(fā)現跨省勞動力流動擴大了地區(qū)間的差距［10］。李晶和湯瓊峰（2006）利用巴羅的收斂性分析框架，發(fā)現在加入勞動力跨區(qū)流動因素后，地區(qū)間的差距更為明顯，人力資本從不發(fā)達地區(qū)流入發(fā)達地區(qū)，會加速發(fā)達地區(qū)的經濟增長，提高發(fā)達地區(qū)的人均收入，從而繼續(xù)吸引更多的勞動力流入，形成循環(huán)現象［11］。肖六億（2007）認為地區(qū)之間的差距引發(fā)了勞動力的跨區(qū)域流動，而勞動力的跨區(qū)域流動使得中西部地區(qū)人才和消費品工業(yè)出現空洞化，東部地區(qū)形成人才集聚效應且工業(yè)集聚也日益增強，在這種情況下地區(qū)間的差距將會擴大［12］。嚴浩坤（2008）的研究發(fā)現轉型期的中國，不論是高技能勞動力的遷移模式還是低技能勞動力的游走模式對地區(qū)差距還是城鄉(xiāng)差距都是擴大作用而非縮?。?3］。江濤和何煉成（2010）從地區(qū)成本與收益不對稱角度出發(fā)，分析出勞動力流動會造成地區(qū)差距擴大［14］。陳恩和于緋（2012）基于新經濟地理學證明勞動力流動會產生產業(yè)集聚的“中心-外圍”均衡格局，從而擴大了中心與外圍的收入差距［15］。也有部分學者認為勞動力流動和區(qū)域收入差距之間的關系尚不明確。于艷萍等（2008）研究發(fā)現勞動力流動對地區(qū)差距是勞動力流入和流出的綜合影響，并且在中國的不同地區(qū)，勞動力流動對經濟發(fā)展的作用方向不同［16］。趙偉和李芬（2007）的研究發(fā)現不同技能的勞動力集聚力量不盡相同，且對區(qū)域收入差距的影響也有所不同［17］。

（二）人口集聚與區(qū)域經濟

對于人口集聚和地區(qū)經濟之間的關系研究，大部分人認為人口集聚有利于地區(qū)經濟增長。宋寶琳等人（2020）利用2005-2016年京津冀地區(qū)的數據建立了面板誤差修正模型，研究了財政收入、人口集聚與區(qū)域經濟增長之間的關系，結果表明，無論長短期，人口集聚對區(qū)域經濟增長是正向的促進作用［18］。楊東亮和李朋驁（2019）利用省級面板數據研究了中國人口集聚的經濟增長效應，并引入工具變量以解決內生性問題，引入交叉項研究人口集聚引發(fā)的人口結構效應對經濟增長的影響，結果顯示，人口集聚顯著影響經濟增長，改善人口結構將有利于經濟增長［19］。王智勇（2018）利用1989-2015年地級市面板數據，采用GMM方法對人口集聚與區(qū)域經濟增長進行了研究，研究發(fā)現人口集聚和區(qū)域經濟增長呈倒U型關系［20］。楊東亮和任浩鋒（2018）利用2000-2015年省級樣本數據，測量了人口集聚水平，研究了人口集聚對區(qū)域經濟發(fā)展的影響，結果表明，人口集聚對區(qū)域經濟發(fā)展有顯著的正向影響［21］。陳樂等（2018）以2005-2013年間中國35個大城市的數據，構建人口密度影響地區(qū)人均收入水平的理論模型，結果發(fā)現，人口集聚通過知識和人力資本顯著促進城市經濟增長［22］。也有一部份學者認為人口的過度集聚會不利于經濟增長。Carlino（1979）認為人口的增長是一種不經濟的行為，會一定程度的抵消商業(yè)集聚經濟帶來的經濟增長［23］。William-son（1965）認為經濟發(fā)展的初期，集聚帶來的正的外部性大于負外部性，生產效率將會提高，促進經濟增長，發(fā)展到一定階段后，負的外部性大于正外部性，則會不利于經濟的增長［24］。Brülhart和Sbergami（2009）的研究支持了“威廉姆森假說”，在一定的經濟發(fā)展水平下，集聚可以促進經濟增長［25］。Henderson（2003）研究發(fā)現集聚的不足和過度都會對生產率增長產生不利影響［26］。

綜上，大部分學者認為勞動力流動和人口集聚是地區(qū)間差距的重要因素，但由于研究視角的不同，所得出的結論也不盡一致，且較少有學者將勞動力流動、人口集聚和區(qū)域收入差距結合起來進行深入研究。本文的邊際貢獻如下：第一，在研究勞動力流動對區(qū)域收入差距的影響時，考慮了人口集聚效應。勞動力的跨區(qū)流動會帶來人口集聚效應，而人口的集聚效應又會對城市經濟產生正反兩方面的影響，一方面會促進經濟增長，另一方面又會產生擁擠效應，降低人均所得資源，不利于經濟發(fā)展，因此將人口集聚納入研究范圍，有助于分析勞動力流動、人口集聚和區(qū)域收入差距之間的影響。第二，使用面板門檻模型，有助于分析在不同人口集聚效應影響下勞動力流動規(guī)模是怎樣影響區(qū)域收入差距的，與以往研究的線性模型不同，考察了三者之間的非線性關系。

三、理論分析與研究假說

人口集聚可以帶來正反兩方面影響，一方面，人口朝著一個區(qū)域集中，會發(fā)揮人力資本的外部性效應，亦可以產生規(guī)模經濟，從而提高勞動生產效率，促進經濟增長，提高人均收入水平，這是人口集聚的正面效應；另一方面，人口的過度集聚會產生擁擠效應，過多的人口會造成生活成本的上升，進而對交通等公共服務造成壓力，從而抑制了人均收入提升，此為人口集聚的負面效應。

Marshall在1890年左右提出了外部性規(guī)模經濟理論，該理論認為在其他條件相同的情況下，有著較大規(guī)模行業(yè)的地區(qū)往往比規(guī)模較小行業(yè)地區(qū)有更高的生產效率，進而地區(qū)經濟呈現出規(guī)模效益遞增，從而吸引更多的相關行業(yè)在此地區(qū)集聚，形成外部規(guī)模經濟。人口的集聚也同樣會帶來人力資本的外部性效應，在一定的社會群體中勞動力通過合作、競爭或者學習等手段所積累的人力資本不僅會提高自身的生產效率，也會提升群體內及群體外其他人的生產效率，帶來本行業(yè)甚至是所有行業(yè)的生產效率的提升。人口的集聚促進了人力資本的外溢，人力資本的外部性也帶來了知識溢出效應，人口集聚度越高城市，人力資本的溢出效應越強。勞動力流動初期，發(fā)達地區(qū)作為勞動流入地，人口迅速集聚，人口集聚的正向效應發(fā)揮作用，勞動生產率迅速提升，經濟大幅增長的同時，人均收入也穩(wěn)步上升。而欠發(fā)達地區(qū)在勞動力流動初期，由于勞動力的不斷流出，人口集聚效應下降，規(guī)模經濟效應也不斷下滑，進而導致經濟停滯不前甚至有所衰退，從而人均收入沒有得到提高。在這種情況下，區(qū)域之間的收入差距慢慢擴大，直到兩地的人口集聚效應重新達到某個水平，這種現象才有可能消失。當勞動力流動達到一定規(guī)模后，人口集聚效應又會產生不一樣的效果。對于勞動力流入地來說，此時的人口過度集中，人口集聚的負面效應作用漸漸增強，在這種情況下，流入地的人均收入上漲將會變緩。而對于勞動力流出地來說，此時當地相對過剩的勞動力已基本轉移到發(fā)達地區(qū)，流出地的勞動力工資將會有明顯的上漲趨勢，而人口的減少也降低了流出地勞動者的生活成本，在這種情況下，流出地勞動者人均收入將會呈上升趨勢。進而區(qū)域間的收入差距將會轉為縮小，以下為數理模型分析。

存在A、B兩個地區(qū)，A地為勞動力流出地，B地為勞動力流入地，且A地流出La2勞動力至B地。假設A地的人口集聚效應為Da，B地的人口集聚效應為Db，為簡化研究，假設Da和Db之間呈線性關系，設Db=λDa，當A地的人口集聚效應和B地的人口集聚效應反向變化時，λ<0，當兩地間的人口集聚效應同向變化時，λ>0。

借用柯布道格拉斯生產函數，加入人口集聚效應因素，可得A、B兩地的生產函數：

Ya=AaKaαLa11－αDa（1）

Yb=AbKbβ（Lb+La2）1－βDb=AbKbβ（Lb+La2）1－βλDa（2）

其中，Ya和Yb分別為A、B兩地的總產出，Aa和Ab分別為A、B兩地的技術水平，Ka和Kb分別為A、B兩地的資本的投入，La1為A地留在本地勞動力，Lb為B地本地勞動力。

根據上述描述，有以下恒等式：

La+Lb=L（3）

La1+La2=La（4）

假設A、B兩地皆為完全競爭市場，則有勞動的邊際收益等于勞動者的工資w，由（1）、（2）式可得：

YaLa1=（1－α）AaKαaL－αa1Da=wa（5）

Yb（La2+Lb）=（1－β）AbKβb（La2+Lb）－βλDa=wb（6）

不考慮居民的其他收入，只考慮工資收入，則A、B兩地的居民人均收入為：

Ia=wa（7）

Ib=wb（8）

借鑒王少平（2007）的泰爾指數計算公式TL=∑2i=1IiIln（IiI/LiL），A地的總收入為I1=IaLa，B地的總收入為I2=IbLb，則泰爾指數為：

TL=IaLaIaLa+IbIbln（IaLaIaLa+IbIb·LLa）+IbLbIaLa+IbIbln（IbLbIaLa+IbIb·LLb）=waLawaLa+wbIbln（waLawaLa+wbIb·LLa）+wbLbwaLa+wbIbln（wbLbwaLa+wbIb·LLb）（9）

由（5）、（6）式可得，wa為La1的函數，wb為La2的函數，而La1+La2=La，且La、Lb和L固定不變，則wa也為La2的函數，為簡便起見，設h=h（La2）=wbLbwaLa+wbLb，則（9）式可以變?yōu)椋?/p>

TL=h（La2）·ln［h（La2）·LLb］+［1－h(huán)（La2）］·ln{［1－h(huán)（La2）］·LLa}（10）

對（10）式中的泰爾指數對La2求偏導可得：

TLLa2=h′（La2）ln［h（La2）·LLb］－h(huán)′（La2）ln{［1－h(huán)（La2）］·LLa}=h′（La2）ln{h（La2）·La［1－h(huán)（La2）］·Lb}（11）

將h=h（La2）=wbLbwaLa+wbLb代入（11）式中可得：

TLLa2=h′（La2）ln（wbwa）（12）

托達羅（1969）認為預期的收入差距會影響勞動力流動，因此認為A、B兩地之間存在收入差距，且B地為較為發(fā)達的勞動力流入地，B地的居民人均收入wb應大于A地的居民人均收入，由此可以得到ln（wbwa）>0。因此，

h′（La2）=λ（1－β）（－β）AbKβb（La2+Lb）－β－1Lb·（1－α）AaKαaL－αa1La［（1－β）AbKβb（La2+Lb）－βλLb+（1－α）AaKαaL－αa1La］2（13）

當A、B兩地的人口集聚效應反向變動，即λ<0時，h′（La2）>0，當A、B兩地的人口集聚效應正向變動，即λ>0時，h′（La2）<0，因此可得：

TLLa2>0，λ<0

TLLa2<0，λ>0（14）

由此假設得證，在人口集聚效應背景下，勞動力流動對區(qū)域收入差距呈“倒U”型非線性影響。

基于上述分析，發(fā)現不同的人口集聚效應下，勞動力流動對區(qū)域收入差距存在不同的影響，即勞動力流動和區(qū)域收入差距之間呈現出非線性關系。而在勞動力流動初期，區(qū)域之間人口集聚效應存在差異且反向變動，流動規(guī)模到達一定程度后，人口集聚效應同向變動，根據此特點，本文提出以下假說。

假說：在人口集聚效應背景下，勞動力流動對區(qū)域收入差距呈“倒U”型非線性影響，即人口集聚效應存在門檻效應。

四、變量選取、數據來源與模型設定

（一）變量選取

1.被解釋變量。本文將區(qū)域收入總差距作為被解釋變量。目前學術界有多種指標可以用來測度收入差距，主要有廣義熵指數、變異系數、收入之比、基尼系數和泰爾系數等。地區(qū)之間的人均可支配收入之比較為簡單直觀地反映了地區(qū)間的收入差距，但忽略了兩地之間的人口結構差異［27］；基尼系數需要考察所用兩套數據的相關性和顯著性來間接判斷基尼系數的可靠性［28］；而泰爾指數既可以測量總的差距，又可以分解為組內差距和組間差距，并可以衡量組內差距和組間差距對總差距的貢獻大小，因此，本文選用泰爾指數衡量區(qū)域收入差距。泰爾指數公式如下：

Theil=∑ni=2YiYlog（YiY/PiP）

上式為總差距公式，其中Yi為省份i的實際GDP，Y為全國實際GDP，Pi為省份i的總人口數，P為全國總人口數。泰爾指數是大于等于零的，且數值越大說明差距越大。將泰爾指數進行分解，得到區(qū)域間差距Theilb和區(qū)域內差距Theilw，如下所示：

Theilb=∑8i=1XiXlog（XiX/PiP）

上式為區(qū)域間差距，其中Xi和X分別為區(qū)域i和全國實際GDP，Pi和P分別為區(qū)域i和全國的總人口。則區(qū)域內差距為：

Theilw=Theil－Theilb

根據上述公式，計算得到1978-2019年間區(qū)域收入總差距泰爾指數、八大區(qū)域間泰爾指數和八大區(qū)域內泰爾指數，表1僅展示2005-2019年結果。

2.核心解釋變量。本文選取勞動力流動率（m）作為核心解釋變量。關于勞動力流動規(guī)模的測度尚未形成統(tǒng)一測算方法，不同學者基于不同統(tǒng)計年鑒使用不同方法測算勞動力的流動規(guī)模。部分學者使用暫住證數據獲取勞動力流動規(guī)模，如巫強、朱姝和安修伯（2016）利用《全國暫住人口統(tǒng)計資料匯編》中的暫住證數據得到流入勞動力規(guī)模［29］。肖智等（2012）利用《中國統(tǒng)計年鑒》《全國分縣市人口統(tǒng)計資料》和《全國暫住人口統(tǒng)計資料匯編》，基于勞動力轉移但戶籍并未發(fā)生改變的流動，利用年鑒中的人口流入數據和遷入遷出比（遷入遷出比和流入流出比大致相同）計算得出人口流出數據，再得出勞動力凈流入份額［30］。也有學者基于人口普查數據計算勞動力流動規(guī)模，如臧新和趙炯（2016）利用第五、六次人口抽樣普查數據和2005年1%人口抽樣調查數據中地區(qū)s流入地區(qū)r的勞動力數量計算了勞動力流入份額［31］。余吉祥和周光霞（2013）基于六普數據中的城市人口規(guī)模（常住人口口徑統(tǒng)計）和戶籍人口數，利用兩者之差得到城市凈流動人口數［32］，但基于人口普查缺乏連貫性。本文借鑒林理升和王曄倩（2006）的方法，將第t年的人口數與前一年的人口數和自然增長率的乘積相減，得到的差額乘上各地區(qū)勞動年齡人口占總人口的比率，由此得到勞動力流動規(guī)模［33］。具體公式見下式：

Mit=［Pit－Pit－1∏Tt（1+nit－1）］·LitPit

其中Pit為第t年的人口數，Pit-1為第t年之前一年的人口數，nit-1為第t-1年的人口自然增長率，Lit為第t年的15-64歲勞動年齡人口，Mit為勞動力流動規(guī)模。測算結果見表2。

3.門檻變量。本文選取人口集聚效應指標（Den）作為門檻變量。關于人口集聚效應的測度，不同的學者使用不同的方法得出不同的結論。楊東亮等（2020）對省會城市（包括直轄市）人才集聚程度進行了測算，用全省的大專及以上學歷人口數乘省會城市GDP占全省GDP比重算出人才總量，再除以城市面積，算出人才密度作為人才集聚程度指標［34］；楊東亮和李朋驁（2019）用城鎮(zhèn)人口和建成區(qū)的面積比值得到的城市人口密度衡量地區(qū)人口集聚程度［35］。王勝今和王智初（2017）利用莫蘭指數發(fā)現人口密度在空間分布上顯著正相關［36］。劉睿文等（2010）采用人口密度的區(qū)域倍數指標衡量人口集聚程度［37］。本文利用熵值法構建人口集聚效應綜合指標測評，借鑒曹琳劍等人［38］的指標選取，最終選取常住人口數、人口密度、城鎮(zhèn)人口數、城鎮(zhèn)企業(yè)就業(yè)人口數、個體及私營企業(yè)就業(yè)數、普通高等學校在校學生數和人均GDP作為指標，衡量人口集聚效應，如表3所示。

本文選取2005-2019年作為研究區(qū)間，其中常住人口數、城鎮(zhèn)人口數、城鎮(zhèn)企業(yè)就業(yè)人口數、個體及私營企業(yè)就業(yè)人口數、普通高等學校在校生數皆經過加權平均處理，人口密度采取區(qū)域常住人口和區(qū)域建成區(qū)面積之比衡量，其中上海市2008年和2009年建成區(qū)面積數據缺失，采用插值法進行補充，數據皆來自于《中國統(tǒng)計年鑒》。人口集聚效應綜合測評指數如表4所示。

4.控制變量。為了避免遺漏變量對模型造成影響，本文參考前人研究，加入下列控制變量。（1）對外開放程度。由于區(qū)位的差異，沿海發(fā)達地區(qū)的開放程度大于內陸地區(qū)，由此獲得資本和技術的引進更多，造成產品競爭力差異，進而形成經濟發(fā)展的差異。張懿（2017）認為對外開放程度有著擴大收入差距的作用，且對不同區(qū)域的影響機制不同，而就全國而言，外資依存度的影響程度最大［39］。因此本文選取外資依存度作為衡量對外開放程度的指標。（2）第三產業(yè)就業(yè)情況。楊竹莘（2014）研究發(fā)現第三產業(yè)就業(yè)對擴大區(qū)域間差距的影響顯著，對引起區(qū)域總差距貢獻最高?？紤]到數據的可得性，本文選取第三產業(yè)產值占GDP比重來衡量第三產業(yè)就業(yè)情況［40］。（3）教育情況。根據新古典理論，通過教育可以促進人力資本的積累，從而提高勞動生產率，進而縮小區(qū)域收入差距。關會娟等（2019）在研究中將交易成本內生，發(fā)現教育的投入會使區(qū)域收入差距縮小，且不存在空間異質性，只是不同地區(qū)縮小程度不同。本文選取各區(qū)域地方財政教育支出水平為教育投入情況的衡量［41］。（4）人力資本水平。人力資本的積累，可以促進勞動生產率的提高，從而促進經濟增長。落后地區(qū)的人力資本的積累，可以促進當地的經濟增長，從而縮小區(qū)域收入差距。本文以各區(qū)域就業(yè)人員平均受教育年限作為人力資本水平的衡量。（5）物質資本投入情況。經典經濟增長理論認為，人均資本水平會影響人均收入水平，因此資本的投入情況對于區(qū)域收入水平有著至關重要的作用。本文選取各區(qū)域人均固定資產投資作為物質資本投入情況的衡量。

（二）數據來源及描述性統(tǒng)計

本文所有數據皆來自于《中國統(tǒng)計年鑒》，其中國內生產總值采取GDP指數進行平減以得到實際GDP，部分缺失數據均采用插值法進行填補，部分數據進行加權平均處理以消除不同區(qū)域規(guī)模不同造成的影響，具體變量說明見表5，描述性統(tǒng)計見表6。

（三）模型設定

綜上所述，本文考慮到不同程度的人口集聚效應下，勞動力流動對區(qū)域收入差距的影響是不同的，因此本文將人口聚集效應作為門檻變量，將勞動力流動作為核心解釋變量，區(qū)域收入差距為被解釋變量，使用Hansen（1999）的非線性面板門檻模型［42］，構建如下模型：

Theilt=α1mit·I（Denitγ1）+…+αnmit·I（γn－1γn）+δXit+ηi+σit

其中Theilt是區(qū)域間收入差距泰爾指數，mit為t時刻i省份的勞動力流動率，Denit為人口集聚效應指數，γ1…γn為n個門檻值，α1…αn+1為不同門檻區(qū)間的回歸系數，Xit為控制變量，δ為控制變量的回歸系數，σit為隨機誤差項。

五、實證結果分析

（一）門檻效應檢驗

首先進行門檻效應存在性檢驗，檢驗結果見表7。根據表7中所示P值大小，可以得出以人口集聚效應為門檻變量通過了單門檻檢驗。因此本文中以人口集聚效應為門檻變量的門檻模型選用單門檻模型，如下所示：

Theilt=α1mit·I（Denitγ1）+α2mit·I（Denit>γ1）+δXit+ηi+σit

本文根據門檻效應存在性檢驗結果給出了似然比（LR）函數圖，對門檻估計值和實際值的一致性進行了檢驗，結果如圖1所示。圖1為以人口集聚效應為門檻變量的似然比函數圖。根據圖像，可以得出當θ=5%時，模型的門檻值所對應的LR估計值小于臨界值7.35，因此可以確定以人口集聚效應為門檻變量的模型存在單個門檻變量。

（二）門檻模型回歸結果

表8給出了門檻回歸模型的門檻值估計結果，以人口集聚效應為門檻變量的模型存在單一門檻值為0.4035，將勞動力流動率劃為兩個區(qū)間。對模型的不同區(qū)間進行回歸，結果如表9所示。

當人口集聚效應作為門檻變量時，勞動力流動率和區(qū)域收入差距之間呈現出非線性關系。當人口集聚效應水平處于較低水平時，勞動力流動率對區(qū)域收入差距的影響在1%顯著性下顯著為正，說明當人口集聚效應水平較低時，勞動力流動會擴大區(qū)域之間的收入差距。當人口集聚效應水平處于較高水平時，勞動力流動率對區(qū)域收入差距的影響在5%顯著性下顯著為負，說明當人口集聚效應達到一定水平后，勞動力的流動會縮小區(qū)域收入差距。起初，勞動力從欠發(fā)達地區(qū)流動至發(fā)達地區(qū)，在發(fā)達地區(qū)形成一定的人口集聚效應，相較于其他生產要素，勞動力所承載的人力資本具有外部性效應，對于流入地來說，人力資本的這種外部性不僅提高了勞動者自生的勞動生產率，而且提高了所有生產要素的生產效率，促進了勞動力流入地的經濟增長，進而提高了流入地的人均收入；對于流出地而言，此時流出的勞動力會降低人口集聚效應，造成人均收入停滯甚至下降，因此區(qū)域收入差距逐漸擴大。隨著勞動力的不斷流入，流入地人口集聚度不斷加重，城市的擁擠程度會加劇，人均所獲得的資源將會不斷減少，也對流入地的基礎設施建設和公共服務提出了更高要求，擁擠效應的不斷加重，降低了勞動力流動對經濟增長的促進作用，人均收入上漲幅度減??；對于流出地而言，過剩的勞動力造成的就業(yè)壓力得到緩解，人口集聚效應得到提升，勞動生產率不斷提高，人均收入也呈上升趨勢，進而不同區(qū)域之間的收入差距得以縮小。

（三）穩(wěn)健性檢驗

為了保證實證結果的可靠性，本文選取以下三種方法進行穩(wěn)健性檢驗。首先，對被解釋變量指標進行替換，根據張利軍（2013）的居民收入地區(qū)差異衡量方法平均對數離差法［43］，將被解釋變量區(qū)域間收入差距泰爾指數更換成離差法所得的區(qū)域人均收入差異，然后重新進行門檻回歸，得到穩(wěn)健性檢驗（Ⅰ）。其次，對控制變量進行減少，將控制變量第三產業(yè)占比刪去，然后再重新建模回歸，得到穩(wěn)健性檢驗（Ⅱ）。最后縮小樣本時間，將時間改為2005-2014，所跨時間長度改為10年，進行建模回歸，得到穩(wěn)健性檢驗（Ⅲ）。穩(wěn)健性檢驗結果如表10所示。從表10的結果可以看出，穩(wěn)健性檢驗結果中的核心解釋變量在各門檻區(qū)間內的回歸系數符號以及顯著性和基準模型相比基本一致，因此基于八大區(qū)域的面板數據所構建的勞動力流動對區(qū)域收入差距影響的門檻回歸模型是穩(wěn)健的。

（四）區(qū)域異質性分析

上文的分析基于區(qū)域之間人口集聚效應下勞動力流動對區(qū)域收入差距的影響，尚未考慮區(qū)域異質性，因此，接下來對八大區(qū)域內的人口集聚效應對勞動力流動與區(qū)域收入差距的調節(jié)作用進行實證，檢驗是否存在門檻效應，以及勞動力流動和區(qū)域收入差距之間的關系。從門檻檢驗結果表11可以看出，只有北部沿海、黃河中游和大西北地區(qū)存在門檻效應，且北部沿海存在雙門檻效應。其中北部沿海的人口集聚效應第一個門檻值為0.3216，第二個門檻值為0.3564，黃河中游的人口集聚效應門檻值為0.3950，大西北地區(qū)的人口集聚效應的門檻值為0.1518。

根據表12中分區(qū)域的人口集聚效應下勞動力流動對區(qū)域收入差距影響的回歸結果可以發(fā)現區(qū)域內的結果和區(qū)域間的回歸結果并不相同。

東北地區(qū)不存在門檻效應，勞動力流動率的系數為0.0154，在1%的水平下顯著，說明東北地區(qū)勞動力流動會顯著擴大地區(qū)收入差距。這可能是因為，近年來東三省出現了較為嚴重的勞動力外流現象，除了遼寧省，吉林省和黑龍江省皆為勞動力外流省，遼寧省的人口集聚效應有所波動，而吉林省和黑龍江省的人口集聚效應不斷下降，且存在一定差距，因此人口集聚效應存在的差距導致了勞動力流動會使得區(qū)域收入差距擴大。

北部沿海存在雙重門檻值分別為0.3216和0.3564，人口集聚效應小于第一個門檻值時，勞動力流動率的增加會在1%的水平下顯著擴大地區(qū)收入差距，在第一個門檻和第二個門檻之間時，勞動力流動會在10%的水平下顯著拉大地區(qū)間的收入差距，而當人口集聚效應跨過第二個門檻值后，勞動力流動率的提升會在1%水平下顯著縮小地區(qū)收入差距。北部沿海的四個地區(qū)中北京和天津勞動力凈流入率大，而河北和山東一些年份出現了人口凈流出，人口凈流入年份人口凈流入率遠不及北京和天津，因此北部沿海的這種門檻效應可能和地區(qū)間的勞動力流動率差距有關。

東部沿海不存在門檻效應，勞動力流動會在1%的水平下顯著縮小地區(qū)間的收入差距。東部沿海的三個地區(qū)上海、江蘇和浙江皆為勞動力凈流入地區(qū)，且凈流入率大致相仿，因此對于東部沿海地區(qū)來說，勞動力的這種凈流入會帶來地區(qū)間的收入差距的縮小。

南部沿海類似于東部沿海地區(qū)，也不存在門檻效應，且在10%的水平下，勞動力流動會顯著縮小地區(qū)間的收入差距。和東部沿海地區(qū)類似，南部沿海三個省份福建、廣東和海南皆為勞動力凈流入地，因此地區(qū)間的人口集聚效應同向變動，導致地區(qū)間的區(qū)域收入差距不斷縮小。

黃河中游存在門檻效應，但是兩階段的勞動力流動皆會導致區(qū)域收入差距的縮小，且第一階段的勞動力流動率系數并不顯著?？傮w來看，黃河中游地區(qū)的勞動力流動會使地區(qū)間收入差距縮小，從勞動力流動率來看，黃河中游皆為勞動力凈流出地，但不同時間勞動力凈流出率在數量上有所差別，因此黃河中游地區(qū)省份之間的人口集聚效應同向變動，勞動力流動會使地區(qū)間的收入差距縮小。

長江中游也不存在門檻效應，勞動力流動會會在1%的水平下顯著縮小地區(qū)間的收入差距。長江中游地區(qū)的四個省份安徽、江西、湖北和湖南都為勞動力凈流出地，且勞動力凈流出率在數量上相差不多，因此這種人口集聚效應的同向變動帶來了長江中游的地區(qū)間收入差距的縮小。

西南地區(qū)的勞動力流動會縮小地區(qū)間收入差距，但并不顯著?？赡芤驗槲髂系貐^(qū)的五個省份或直轄市之間的人口集聚效應雖正向變動，但相差較小，因此變動帶來的地區(qū)間收入差距的變化并不明顯。

西北地區(qū)不同于其他區(qū)域，存在單一門檻值，但勞動力流動率在第一個門檻值之前會縮小地區(qū)收入差距，但在統(tǒng)計上并不顯著，跨過第一個門檻值后，會在10%的水平下顯著擴大地區(qū)收入差距，顯著性有所提升。這可能是因為早期西北地區(qū)五省中存在勞動力凈流入和凈流出地區(qū)之間的凈流動率的絕對值差距不大，且人口集聚效應雖同向變動，但變化并不明顯，由此導致勞動力流動對地區(qū)收入差距的縮小影響并不明顯。而到了后期，各省份之間的勞動力流動率變化拉大，且人口集聚效應反向變動較為明顯，因此勞動力流動對地區(qū)收入差距的擴大作用較為明顯，顯著性增強。

六、結論及建議

本文使用泰爾指數測度了我國區(qū)域收入總差距、區(qū)域之間收入差距以及區(qū)域內收入差距，發(fā)現目前我國區(qū)域間收入差距是影響區(qū)域收入總差距的主要部分，并測度了勞動力流動規(guī)模以及各區(qū)域的人口集聚效應，利用2005-2019年間我國區(qū)域面板數據，以人口集聚效應為門檻變量，以勞動力流動率為核心解釋變量，構建了非線性的門檻面板模型，實證分析了勞動力流動和區(qū)域收入差距之間的非線性關系，得到如下結論：第一，我國的人口集聚效應綜合測評指數呈現出區(qū)域差異，沿海地區(qū)的指數顯著高于其他地區(qū)，并且2005-2019年間我國各區(qū)域人口集聚效應指數排序較為穩(wěn)定，其中東北地區(qū)人口集聚效應指數下降較快，這也反應出近年來東北地區(qū)人口和經濟出現的一些問題。第二，本文利用泰爾指數測度了1978-2019年間我國區(qū)域收入總差距、區(qū)域間收入差距和區(qū)域內收入差距，造成區(qū)域收入總差距的主要因素為區(qū)域間收入差距。其中，區(qū)域收入總差距呈現出先增大后縮小的趨勢，區(qū)域間收入差距也呈現出相同趨勢，而區(qū)域內收入差距呈現出縮小趨勢。第三，由于存在人口集聚效應，勞動力流動和區(qū)域收入差距之間呈現出“倒U”型關系。在人口集聚效應跨入門檻值之前，勞動力從欠發(fā)達地區(qū)流入發(fā)達地區(qū)，擴大了區(qū)域之間的收入差距；當人口集聚效應水平跨過門檻值之后，勞動力持續(xù)向發(fā)達地區(qū)的流入會導致區(qū)域間的收入差距縮小。因此，勞動力的流動達到一定規(guī)模后會縮小區(qū)域之間的收入差距。目前，我國僅有沿海地區(qū)人口集聚效應跨過了門檻值，而其他地區(qū)尚未跨過，說明在現階段人口集聚效應的影響下，使得沿海地區(qū)勞動力流動縮小區(qū)域收入差距，而其他地區(qū)處于區(qū)域收入差距擴大階段。第四，通過更換被解釋變量指標、刪除部分控制變量和縮小樣本時間，重新進行門檻模型回歸，發(fā)現上述結論依然成立，因此本文的模型是穩(wěn)健的。第五，通過異質性檢驗，發(fā)現各區(qū)域內部地區(qū)之間的勞動力流動對收入差距影響情況有所不同。只有北部沿海、黃河中游和大西北地區(qū)存在門檻效應，其余區(qū)域的勞動力流動和地區(qū)收入差距呈現線性關系。

根據以上結論，本文提出以下政策建議：第一，進一步促進勞動力的跨區(qū)域流動，通過勞動力進一步流動縮小區(qū)域收入差距。（1）各地區(qū)應根據自身實際需求，制定相應的人才政策，吸引不同類型人才落戶，形成對經濟增長的促進作用。（2）增加就業(yè)機會，鼓勵大家根據自己的特長、興趣和技能去匹配合適的工作崗位，穩(wěn)就業(yè)的同時促進經濟增長。（3）進一步消除限制勞動力流動的條條框框，改革戶籍制度，加快勞動力流動［44］。第二，要促進人口進一步的集聚，發(fā)揮出人口集聚對收入差距的調節(jié)作用。不同的城市或地區(qū)對勞動力的需求是不同的，通過制定不同的人才政策，吸引所需勞動力向當地集聚，可以促進當地的經濟增長，同時也緩解了流出地較為緊張的人均資源狀況，在促進流入地經濟高速發(fā)展的同時，也提高了流出地的人均收入，進而縮小區(qū)域之間的收入差距。第三，發(fā)揮人口集聚帶來的正外部性作用，進一步提升規(guī)模效益，提升經濟運行效率，充分利用人口紅利。（1）流動人口不僅提供了充足的勞動力，還拉動了城市消費，促進經濟增長，應鼓勵流動人口拉動城市消費。（2）加大對人力資本的投資，不論是勞動力流入地還是流出地，都應加強對勞動力專業(yè)技能培養(yǎng)，提升勞動力的生產效率，加快經濟增長。第四，在發(fā)揮人口集聚的正外部性同時，也應治理負外部性帶來的擁擠效應。人口集聚地應完善基礎設施，提供更為優(yōu)質的公共服務，以此來緩解人口集聚帶來的擁擠效應，吸引更多勞動力流入，形成更大規(guī)模的人口集聚效應，從而縮小區(qū)域間的收入差距。

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Labor mobility， Population Agglomeration and Regional Income Gap

QIAO Zhen，GUI Lin

（School of Economics and Business Administration，Heilongjiang University，

Harbin 150080，China）

Abstract：Based on the data of China′s eight economic regions from 2005 to 2019， this paper calculates the scale of regional labor mobility， uses Theil index to measure the regional income gap， and constructs an indicator system to measure the level of population agglomeration effect of the eight regions， taking population agglomeration effect as the threshold variable. A non-linear threshold panel model is constructed to study the relationship between labor mobility， population agglomeration and regional income gap. The results show that labor mobility will widen the regional income gap， but there is a non-linear relationship between labor mobility and regional income gap due to the population agglomeration effect. At the initial stage of labor mobility， it will widen the regional income gap; When labor mobility reaches a certain scale， the effect of labor mobility on regional income gap will be reduced. The relationship between labor mobility and income gap within each region is different from that between regions. The threshold effect of population agglomeration effect exists only in the northern coastal region， the middle reaches of the Yellow River and the great northwest region， and the relationship between labor mobility and income gap between regions is linear.

Key words：labor mobility; population agglomeration effect; regional income gap; threshold effect

（責任編輯：李江）