人口迁移能提高城市企业出口水平吗？

一 引 言

改革开放40多年来，中国对外贸易总出口额占国内生产总值 (GDP)的比重长期超过60%，出口贸易是推动我国经济增长的三驾马车之一。但是中国东部地区的出口贸易和出口产业相对更为发达，全国80%以上的出口企业集中在东部地区，出口比重达90%以上。在发达的贸易和产业之下，存在东部地区劳动力资源相对稀缺及中西部地区劳动力资源相对过剩的事实，导致了劳动力资源在地区间的错配，形成人口由中西部地区向东部地区迁移或者流动的内在动因。中西部地区相对充裕的劳动力资源弥补了东部地区相对紧缺的劳动力供给，人口迁移促进了劳动力资源在区域间的优化配置，因此可能是影响中国经济增长及出口贸易的重要因素之一。

史桂芬和黎涵(2018)[1]认为人口的跨区域流动不但可以为出口产业提供低端劳动力，还可以提供其他高端技术人才支持，从而实现劳动力资源与其他经济要素之间的优化配置，最终促进地区经济增长。程名望等(2018)[2]使用1978-2015年中国省级层面数据测算出劳动力迁移对经济增长的贡献率为7.9%，并且劳动力生产率在迁移过程中也提高了4.5倍，更有利于经济发展。程鹏(2014)[3]认为通过转移农村剩余劳动力，合理调整三次产业中农村就业人员的比例，将有利于产业结构转型升级和实现经济的可持续增长。2008年国际金融危机以来，中国面临出口贸易增速放缓的挑战，分析人口迁移或者人口流动对出口贸易的作用机制具有重要的现实意义。

劳动力资源是经济增长的基本要素投入，随着人口迁移或者劳动力资源向劳动需求更大和产业发展水平更高的地区集中，调整了劳动供给(包括普通劳动力、知识性及技术性人才)数量和结构，最终将有利于实现劳动力资源优化配置和促进经济增长的双重目标(程名望等，2018)[2]。例如中西部地区劳动力资源向出口贸易和产业相对集中的东部地区流动，从理论上可以实现劳动力资源在区域间的优化配置。参照劳昕和沈体雁(2015)[4]的研究，本文主要使用中国2000年、2010年的人口普查和海关数据进行实证分析(1)现有的调查数据较少涉及人口流动，中国人口普查数据是目前相对准确的城市层面人口调查数据之一。其他关于人口流动的数据可以从各地区公安局部门查询，也有一些研究机构自行抽样调查的数据，但是可获得性不高。。我国人口主要由中西部地区向东部地区流动，区分区域有助于理清人口迁移在地区层面的影响差异。同时，一些研究认为2008年国际金融危机爆发后中国的出口增速开始放缓，造成了东部地区农民工大量失业和回流(Chan，2010)[5]。因此，本文在异质性检验部分分析了地区层面和时间层面人口迁移对企业出口影响的差异。此外，随着中国的人口老龄化问题越来越突出，可能会降低人口迁移率和减弱劳动力资源优化配置(Zuo和Yang，2009)[6]，最终不利于经济增长和出口贸易(陆旸和蔡昉，2014)[7]。并且，中国的经济成就离不开设立开发区、FDI、自由贸易等产业政策(Lall，2000[8]；李力行和申广军，2015[9])，产业政策既可能直接影响企业出口，也可能通过影响地区间人口迁移进而间接影响企业出口。因此，本文着重分析了人口老龄化和产业政策在人口迁移对企业出口影响中的作用机制。

已有研究较少分析人口迁移对地区企业出口水平的作用，本文的边际贡献在于：(1)论证了人口迁移或者劳动力资源跨区域流动对我国出口贸易的重要贡献，进而为劳动力资源跨区域优化配置能推动中国经济增长提供了证据。在人口老龄化越趋严重的情况下，中国应当转变依赖人口规模或者低廉劳动力的粗放型发展模式，通过提升人口质量来促进出口发展。(2)随着人口红利的逐渐消失，人口迁移频率降低，但依然是影响我国经济发展的重要因素，合适的产业政策可以引导人口流动，在劳动力资源优化配置中的作用不容轻视。

下文结构安排：第二部分是文献综述；第三部分是相关事实描述；第四部分是研究设计和指标构建；第五部分是实证检验；最后是结论和政策建议。

二 文献综述

目前关于人口迁移的文献多涉及人口迁移现状的描述、造成人口迁移的原因以及人口迁移对经济增长的影响三方面。中国的人口迁移主要为中西部向东部地区的跨区域流动，同时包括省内流动。刘涛等(2015)[10]认为中国流动人口的空间格局具有较强的稳定性，长三角、珠三角、京津冀等沿海地区是主要的集中地。同时，劳昕和沈体雁(2015)[4]基于2000年和2010年人口普查数据研究发现中国人口流动的主要方向是从中西部地区向东部沿海地区，长三角、珠三角、京津冀地区城市是跨省人口流动的主要吸引中心，但是吸引核心区逐渐由珠三角向北方地区移动。马红旗和陈仲常(2012)[11]根据2010年中国人口普查数据发现，省际流动人口规模低于省内流动人口规模，并且扩张速度更大。

影响人口迁移的因素具体有哪些？中国的流动人口主要来源于农村地区，高更和等(2015)[12]认为农村人口的有效流动实质是应对人口压力的现实反应。一些研究认为东部地区较高的收入水平是中国人口跨区域流动的影响因素(张耀军和岑俏，2014)[13]，同时城市公共服务能力是吸引外来人口的首要因素(李拓和李斌，2015)[14]。李祥妹等(2014)[15]认为高速铁路可以提高沿线居民的出行频次，尤其是20岁-44岁之间青壮年劳动力的流动频次。抛开经济因素，有研究甚至认为天气是影响人口分布的因素之一(Black和Henderson，1999)[16]。已有研究表明，影响人口迁移的因素包括了经济因素(收入、交通)和非经济因素(天气)，因此下文从相对外生的天气因素角度构造工具变量来进行内生性检验。

人口迁移将带来什么影响？非经济层面，有研究发现人口流动显著提高了离婚率(莫玮俏和史晋川，2015)[17]，加快了农村老龄化程度(邹湘江和吴丹，2013)[18]，但是缓解了东部地区人口老龄化程度(张航空，2015)[19]，降低了生育水平(周皓，2015)[20]，甚至城乡之间的人口流动不可避免地将健康风险和疾病负担转移给了农村地区(牛建林，2013)[21]。那么，人口迁移如何影响到经济层面？Lewis(1954)[22]从经典二元经济模型中指出劳动力从农业部门流向资本部门可以提高劳动生产率进而促进经济增长，中国的经验证据也有类似结论(谭海鸣等，2016[23]；段平忠和刘传江；2012[24]；于潇等，2012[25]；逯进和郭志仪，2014[26])，并且影响地区间的经济发展水平差距(孙峰华等，2006)[27]。人口迁移在出口贸易中起到何种作用？姚洋和余淼杰(2009)[28]研究发现大量的农村劳动力、较低城镇化水平和较低的人口抚养比使得中国出口导向型工业成为一种自然选择。中国出口贸易扩张和出口导向型发展模式根源于人口红利，人口红利带来了充足的劳动力，促进了经济增长(陈松和刘海云，2013)[29]。同时，人口数量多是促进一国出口劳动密集型商品的关键因素之一(Tian et al.，2011)[30]。

除此之外，人口老龄化深刻影响着一国的经济增长和产业转型(楚永生等，2017)[31]，随着人口老龄化程度的加剧，将使一国的有效劳动人口减少，抵消人口红利，降低出口的比较优势(Zuo和Yang，2009)[6]，对出口贸易产生不利的影响(Chinn和Prasad，2003[32]; Kim和Lee，2007[33])。

综合而言，多数文献重在分析影响人口迁移的因素，而较少讨论人口迁移到底能带来什么，特别是对经济层面的影响。中国的经验证据表明，人口迁移有利于提高生产率、促进经济增长、促进区域经济的协调发展。然而具体到出口贸易，已有研究并没有给出直接的证据，但是劳动力资源是支撑中国出口贸易的重要因素，人口迁移是调节区域间劳动力资源配置的重要途径，对这一问题进行分析，可以补充现有理论和实证研究框架的内容。

三 相关事实描述

(一)人口迁移情况

各地区人口迁移存在差异，东部地区是人口净流入主要地区，中西部人口大省是人口净流出地区(刘涛等，2015)[10]。从时间层面看，随着老龄化问题加剧，中国人口红利逐渐消失(Zuo和Yang，2009)[6]，以及近年来出口贸易增速放缓，人口迁移率可能降低。本文分地区和时间的人口迁移情况如表1所示，可以看出不管是本市、本省还是外省层面，东部地区的人口迁移率都大于中西部地区，但是东部地区2010年相比2000年人口迁移率呈下降趋势，中西部地区反而呈上升趋势，人口迁移率指标的测算方法见下文。

表1 2000年和2010年人口迁移情况统计表 单位：%

东部地区具有市场化程度高、行业发展水平高以及邻近海洋、海港等区位优势；并且集中了全国80%以上的出口企业和90%以上的出口份额，在出口贸易中占据绝对优势。此外，东部地区产业起步早、工资水平更高等优势也在潜移默化地吸引人口流入。本文对比分析东部、中西部、外地和本地的劳动力优劣势。如表2所示，地区差异导致了各地区劳动力资源配置状况的不同。

表2 地区间劳动力的优势与劣势对比

(二)人口老龄化和政策因素

关于人口老龄化和宏观出口的统计，如图1所示。可以看出，中国的人口老龄化程度逐年增大，按照国际标准65岁以上人口占总人口比重超过7%将被定义为老龄化国家，2000年以后中国已经进入老龄化社会。同时从斜率来看，2010年出口增速明显低于2000年水平。进入老龄化社会后，中国年轻劳动力比例下降可能降低人口的流动性，对劳动力资源配置造成负向影响，最终将不利于出口贸易。

图1 宏观出口和人口老龄化变化趋势图

中国经济快速发展得益于不断实施合适的产业政策，其中开发区政策对于推动中国出口贸易的蓬勃发展起到了重要作用(李力行和申广军，2015)[9](2)开发区中实施对进出口贸易的税收优惠政策，特别是出口加工区和保税区对于加工贸易具有较大的税收扶持力度，因此开发区政策可以看作是一种针对出口贸易的产业政策。。本文以开发区政策作为一种具体的产业政策，检验其在人口迁移对出口贸易中的作用。产业政策和人口迁移对出口影响的分析逻辑如图2所示，主要分为促进作用和抑制作用两个方面。

图2 政策-人口迁移对出口贸易影响的分析逻辑

四 研究设计和指标构建

(一)研究方法

本文主要使用控制企业和年份层面的固定效应模型，计量模型如式(1)所示。

(1)

其中，j、c、t分别表示企业、地级市和年份，X表示企业层面的控制变量，n为企业层面控制变量的个数，Z表示城市层面的控制变量，m为城市层面控制变量的个数，ε表示残差项，β0为常数项，λ1和λ2分别表示企业层面和城市层面控制变量的回归系数。pl表示人口迁移，export表示企业出口额，αj和αt分别代表企业和年份层面的固定效应，本文在地级市层面对标准误进行了聚类调整。β1表示pl的回归系数，是本文主要关注对象，如果β1>0，并且通过了10%的显著性检验，则说明人口迁移可以提高城市中企业出口水平。

(二)核心指标

核心解释变量：人口迁移指标(pl)来源于中国人口普查数据，在“迁入人口”栏下有本县市人口流入、本省其他县市人口流入和外省人口流入，其中本县市人口流入是指人口变更居住街道，或者农村、城市之间的迁移，属于本县市的人口自流动，其他为本省和外省人口的迁入。人口迁入反映了劳动力资源的优化配置过程，将各地级市本市、本省和外省迁入总人口除以常住人口来反映人口迁移情况(pl)(3)由于数据的限制，在本文中人口迁移指标具体反映了各地级市的人口迁入情况。。并且将人口迁移指标在本市、本省和外省层面进行分解，分别使用本市、本省和外省层面的迁入人口除以地区地级市常住人口总数表示。人口流动包括了人口迁入和迁出两个维度，由于数据的限制本文仅可以获得人口迁入数据，假设各地人口迁入可以反映人口在地区间的流动情况，例如仅只有A和B两个地区，则A地区的人口迁入就是B地区的人口迁出。

被解释变量：企业出口额(export)来源于中国海关数据，因为海关统计的金额单位为美元计价，按照中美实际汇率换算为人民币计价，同时为了剔除价格因素影响，本文将其除以2000年为基期的消费者价格指数(CPI)，同时取对数进行折算。

海关数据是海关总署产品层面的进出口月度数据，本文将月度数据加总成年度数据，内容包括了企业代码、电话号码、邮编、金额、HS产品编码等信息。人口普查数据在各县级市层面统计了关于年龄、各行业人口比例、教育、工作情况和人口迁入等详细信息。但从海关企业代码的前四位仅可以识别到地级市层面，为了将两套数据匹配，本文将统计口径定位在地级市层面，并且统一了2000年和2010年的地区代码。

(三)控制变量

为了排除其他潜在因素的干扰，引入企业层面和城市层面的控制变量。企业层面的控制变量：借鉴Lall et al.(2006)[34]的分类方法，可以得出海关数据库中每种产品的技术等级，并根据企业产品的出口比重作为权重加权进而定义企业的技术层次，设置高技术密集度虚拟变量(htech)，将具有高技术密集度技术层次的企业设置为1，其他企业设置为0，采用类似的方法来定义中技术密集度虚拟变量(mhech)和低技术密集度虚拟变量(lhech)。同时控制企业层面的固定效应，例如将企业所有制等基本不随企业特征变化的因素包含在企业层面的固定效应中(4)如果加入企业所有制的虚拟变量，将被回归方程吸收而没有回归结果，这说明企业所有制等特征因素随时间变化不大，因而包含在企业固定效应中。。

城市层面的控制变量：产业结构指标(fgdp)用地级市第一产业GDP占地区总产值的比重衡量。资本密集度(pcap)用地级市人均固定资产衡量，并使用固定资产投资价格指数折算取对数。城市交通便利情况(pky)用地级市客运人数与地区常住人口的比重衡量。城市人口比重(nagp)用地级市户籍为城市的人口比例衡量。新户籍人口比重(gren)用地级市中一代户人口在总人口中的比例来衡量。城市人口自然增长率(nrate)用地级市的出生率减去死亡率来衡量。城市受教育水平(edu)用地级市中非文盲人口占总人口的比例来衡量。城市层面控制变量的数据来源于《中国城市统计年鉴》和国研网。

五 实证检验

(一)基准回归

首先进行Hausman检验，结果显示拒绝适合使用随机效应模型的原假设，因此本文主要使用固定效应回归模型进行实证检验，结果如表3所示。其中，模型(1)为随机效应模型，模型(2)-模型(3)为固定效应模型，模型(3)为本文基准模型，模型(4)-模型(6)为将人口迁移指标进行分解，分别对应本市人口迁移、本省人口迁移和外省人口迁移。从模型(1)-模型(6)可以看出，人口迁移(pl)系数在1%水平显著为正，说明人口迁移可以提高企业的出口水平。一方面中国的出口贸易集中于东部沿海地区，本地劳动力相对稀缺等因素成为人口迁移的内在动力。劳动力资源作为经济增长中的重要投入要素，人口从劳动力资源相对密集的地区流向劳动力资源相对稀缺的地区，可以实现劳动力资源在地区间的优化配置(杨刚强等，2017)[35]，从而有利于促进经济增长。另一方面中国出口企业集中在以劳动密集型产业为主的加工贸易领域(Hanson，2016)[36]，并且高度依赖于发展初期的人口红利。

表3 基本回归结果

注：括号内为协方差调整后标准误；***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1；控制了城市固定效应、行业固定效应和年份固定效应，下文同。其中，“人口迁移”为本文核心人口迁移指标，“本市”、“本省”和“外省”为“人口迁移”指标在地区层面的分解指标，分别为本市、本省和外省的人口迁移人口占常住人口的比重，下文含义相同。注释在下表不再单独列出。

本文进一步使用连续在位企业(5)此处分别从2000年和2010年开始计算连续3年存在于海关数据库中的企业。三年间的平均出口增长率(exrate)作为企业出口(export)的替代指标进行稳健性检验。因为2000年之前没有企业层面海关数据，分别使用2000-2003年、2010-2012年的平均出口增长率(exrate)来衡量，具体如式(2)所示，其中j表示企业，t表示年份。表4被解释变量为替代指标(exrate)，可以看出pl的系数除了本市人口迁移的回归结果以外基本上显著为正数，与前文结论基本一致。

(2)

表4 稳健性检验：企业出口平均增长率(exrate)

企业出口水平实际上反映了企业在出口层面的经营绩效(蒋为和孙浦阳，2016)[37]，属于企业出口行为的集约边际范畴，此外，企业出口行为还包括拓展边际，即企业决定是否出口(盛丹等，2011)[38]。企业出口的拓展边际与本文研究方向不尽相同，尽管如此本文依然将其作为一种稳健性检验。与前文使用海关数据库不同，本部分使用工业企业数据库，参照Brandt et al.(2012)[39]对工业企业数据库进行了处理，并且按照年份-地级市维度将人口迁移指标和城市层面的控制变量匹配到工业企业数据中，城市层面控制变量与前文相同(6)由于工业企业数据库中缺少企业层面的出口特征，本文设置为外资背景企业虚拟变量(foe)和国有企业虚拟变量(soe)，设置方法与前文相同，除此之外，本文设置企业其他层面的特征变量。企业年龄(age)用企业实际存在年数的对数衡量。企业规模(scale)用企业职工人数的对数值衡量。要素密集度(lnkl)用企业人均固定资产的对数衡量，固定资产使用不变基期的固定资产指数进行折算。企业利润率(profit)用企业利润总额除以销售产值衡量。。本文设置企业是否出口(export_dum)变量，将具有出口交货值的企业设置为1，其他非出口企业设置为0。由于企业是否出口服从(0，1)分布，实际上反映了企业的出口概率，本文使用Probit模型进行检验。具体如式(3)所示，其他变量和字母含义与式(1)相同，并且控制了城市、行业和年份层面的固定效应(7)控制企业层面固定效应将无法使用Stata软件迭代出结果，因此使用控制地级市和二位数行业层面的固定效应进行替代。，c、i分别代表地级市和二位数行业，αc、αi分别代表城市和行业层面的固定效应。回归结果如表5模型(1)-模型(4)所示，可以看出pl的回归系数显著为正，这说明从拓展边际角度看，人口迁移有利于企业做出进行出口的决策，这与前文提高企业出口水平的结论一致。

(3)

表5 稳健性检验：企业出口行为的拓展边际

(续上表)

变量(1)(2)(3)(4)(5)(6)人口迁移本市本省外省中位数温度Hansen-Sargan J检验接受接受弱工具变量检验:F值7172.315413.16样本量383498383498383498383498209806209806

注：模型(1)-模型(4)中被解释变量为企业是否出口变量(export_dum)，模型(5)-模型(6)被解释变量为企业出口水平(export)。模型(5)-模型(6)第一阶段的检验结果都是显著为正，表中不再列出。

表5模型(5)-模型(6)为使用两阶段最小二乘法(2SLS)的内生性检验，模型(5)借鉴Cai et al.(2014)[40]的方法，使用城市所在省份人口迁移指标的中位数作为工具变量(IV)，可以看到回归结果显著为正，与基本结论一致，并且F值为7172.31，大于临界值10，说明不存在弱工具变量问题。抛开经济等其他因素，有研究认为天气是影响人口分布的重要因素(Black和Henderson，1999)[16]，温度较高和水资源相对更丰富的地区对人口迁入更有吸引力。借鉴李嘉楠等(2017)[41]的方法，本文使用1997年城市年平均温度作为工具变量，从模型(6)可以看出，pl的系数显著为正且通过了弱工具变量检验，与本文基本结论一致。

(二)异质性检验

1.考虑时间因素

改革开放以来中国出口贸易快速增长，但是在2008年国际金融危机后增长趋势发生变化，2009年宏观出口首次出现负增长，并且在2010年以后出口贸易增速明显放缓。此外，伴随着中国人口红利逐渐消失和人口老龄化程度提高，前文表1中数据显示东部地区人口迁移率在2010年出现明显下降。因此，本文分别考察2000年和2010年的人口迁移对企业出口的影响是否存在差异(8)由于是截面数据，因此不能控制年份固定效应和企业固定效应，本文使用Stata软件中regress命令，控制了城市固定效应和行业固定效应，并且在城市层面对标准误进行聚类调整。，回归结果如表6所示。

从表6可以看出，2000年和2010年的回归结果基本一致。除了2010年本省人口迁移的回归系数不显著外，其他模型中pl的回归系数显著为正，说明分别从2000年和2010年来看，不管是从整体上还是本市、本省和外省层面的人口迁移都提高了企业的出口水平。但是，2010年整体上或者本市、本省和外省层面的pl回归系数绝对值明显小于2000年，这说明人口迁移对企业出口水平的提升作用在逐步减弱。

表6 2000年和2010年的回归结果

为了对比2000年和2010年人口迁移对企业出口影响效力的时间趋势，本文引入年份虚拟变量(year_dum)，例如2000年的虚拟变量，则2000年的企业设置为1，2010年设置为0，反之类似。人口迁移的时间趋势变量(pl_year)，用人口迁移指标(pl)乘以年份虚拟变量(year_dum)，例如在2000年，设置为pl_2000，然后将pl_2000和pl_2010替代pl变量放入到回归方程中重新检验。如前文所述，企业出口行为包括了企业出口水平(集约边际)和企业是否出口(拓展边际)两方面，同时对上述企业出口行为的两方面进行时间趋势检验，回归结果如表7所示。

从表7模型(1)-模型(4)可以看出，除了pl_2010在本省层面的回归系数不显著外，其他均通过了显著性检验并且为正，回归结果与本文基本结论一致。但是对比pl_2010与pl_2000的系数值大小可以看出，pl_2010的系数值小于pl_2000，说明人口迁移对企业出口水平的提升作用在减弱，这与表6的回归结果一致。从模型(5)-模型(6)可以看出，pl_2000和pl_2010的回归系数显著为正，这与表5的回归结果一致，但是pl_2010的系数值小于pl_2000，说明企业出口的决策概率在逐步减小。因此，从企业出口的集约边际和拓展边际来看，随着人口迁移率的下降，企业出口水平和进行出口的决策概率都有所下降。

从人口增量角度看，随着我国人口老龄化程度加剧，人口红利逐渐消失，出口行业依赖人口红利的比较优势逐步降低(Zuo和Yang，2009)[6]，进而对出口贸易产生不利影响。从人口存量结构转变角度看，出口贸易增速放缓带动了就业结构的转变，大量农民工失业返乡，原有劳动力资源更可能转行投入到新兴行业中。同时，随着国家鼓励出口行业向中西部转移，中西部地区的劳动力可以留在本地就业，减弱了向外迁移的动力。

表7 考虑企业出口的时间趋势

2.考虑地区因素

如前文表1所示，2010年东部地区的人口迁移率出现下降，中西部地区反而有所上升，因此本文有必要从地区层面进行异质性检验。

从表8模型(1)-模型(4)可以看出，pl的回归系数显著为正，说明在东部地区，从整体上或者本市、本省和外省层面，人口迁移均可以提高企业出口水平。人口向东部迁移符合经济发展和劳动力资源优化配置的规律，东部地区具有靠近港口的区位优势和出口行业更为发达、市场更为成熟的比较优势，但是劳动力资源相对稀缺，外省人口流入可以有效弥补本地区劳动力缺口。

从表8模型(5)-模型(8)可以看出，pl的回归系数在整体上、本省和外省层面没有通过显著性检验，在本市层面显著为正，并未证明向中西部地区的人口迁移整体上可以有效地提高企业出口水平。中西部地区相比东部地区缺乏临近港口等区位优势，出口行业相对不发达，并不能有效地吸纳外地劳动力。从模型(6)可以看出，中西部地区出口贸易的发展依赖于吸收本地就业人口，外地人口迁入对出口的影响有限，因此应当注重吸引本市以及临近地区的劳动力资源。除此之外，尽管国家鼓励东部地区出口企业向中西部转移，但是转移并不是一步完成，中西部地区出口加工行业的发展需要更多时间来积淀。例如富士康向郑州、成都等地区转移，直到2012年左右才正常运转，同时回流人口不一定重新流入出口行业，更可能被房地产、互联网等新兴行业替代。

表8 分地区的回归结果

(三)考虑人口老龄化和产业政策的影响

1.人口老龄化的影响

数据显示，2000年以来中国65岁以上人口的比重逐年增大，从2000年的6.96%，增长到2010年的8.87%，按照世界人口老龄化标准7%的红线，中国已经进入老龄化社会，并且老龄化程度逐步加深。本文考虑到人口老龄化因素(oldrate)的潜在影响，具体使用当地65岁以上老年人口占总人口比重衡量。并且将oldrate乘以pl，从而衡量人口老龄化与人口迁移的交互作用(td)，其中pl包括在本市、本省和外省层面对应的分解指标。为了进一步观察时间趋势的差异，本文设置td的时间趋势项(td_year)，用td乘以时间虚拟变量(year_dum)表示，例如2000年设置为td_2000。

表9 考虑人口老龄化影响的检验结果

从表9模型(1)-模型(4)可以看出，除模型(2)以外交叉项td的系数基本显著为负，说明人口老龄化会减弱人口迁移进而降低地区企业出口水平。模型(2)中td的系数并不显著，不能证明人口老龄化可以显著地影响本地人口迁移，原因可能在于在本地老龄化因素的影响相对较小。从时间趋势角度来看，模型(5)、(6)和(8)中td_2010的系数相对td_2000更小，说明随着人口老龄化程度加深，td的负向影响增大。模型(7)中td_2010的系数相对td_2000更大，可能与人口老龄化程度加深后，外省人口流入降低以及本市人口进入出口行业积极性不高，出口行业的就业缺口由本省流入人口替代有关。整体来看，人口老龄化可以通过减弱人口迁移进而降低企业的出口水平。

中国出口企业中外资背景企业数量占53.9%，出口额占45%，其中加工贸易中具有外资背景企业的出口额比重达80%以上(Lu et al.，2010)[42]，但是外资企业追求低成本和高利润，同时具有更高的转移灵活性，更可能转移到东南亚等人口红利更高的国家和地区。虽然中西部地区在区位、交通等方面处于相对劣势，出口行业并非当地重点行业且发展水平较低，但是劳动力相对丰富，因此可以通过调整产业结构和促进出口产业向中西部转移，吸纳本地就业人口进而提高地区出口水平。

2.产业政策的影响

有研究认为开发区政策可以降低企业的交易成本，进而提高企业的生产率(向宽虎和陆铭，2015)[43]和出口水平(Warr，1987[44]；Schminke和Van Biesebroeck，2013[45])。本文具体以城市中设立开发区的数量(treat)来衡量产业政策的力度。为了衡量产业政策在人口迁移对企业出口影响的作用，本文设置treat与pl的交叉项(tr)以衡量产业政策与人口迁移的交互作用，其中pl包括在本市、本省和外省层面对应的分解指标。为了进一步衡量时间因素的影响，本文设置交叉项tr的时间趋势项(tr_year)，具体将tr乘以时间虚拟变量(year_dum)，比如在2000年则设置为tr_2000，回归结果如表10所示。本文主要依据《中国开发区审核公告目录(2006)》及后续材料识别开发区，并且与海关企业代码第五位和企业所在地标注中文名称一一对应(9)海关企业代码第五位数字可以判断企业是否在开发区，其中，“2”表示经济技术开发区，“3”表示高新技术开发区，“4”表示保税区，“5”表示出口加工区，然后根据企业所在地与开发区数据中开发区名称一一匹配。。

从表10模型(1)-模型(4)可以看出，除模型(2)以外交叉项tr的系数显著为正，这说明产业政策可以通过吸引人口迁入进而促进企业出口。模型(2)中tr并不显著，其原因可能是开发区本来设置在本市中，尽管可以吸收本地就业人口，但是地理距离较近因而并不会显著影响人口迁移。从tr的时间趋势来看，产业政策对人口迁移的作用逐年增强，但是主要表现在对外省人口的吸引作用，这说明尽管2008年国际金融危机后中国的出口贸易出现了下滑以及劳动力从东部向中西部回流，但是积极的开发区政策依然可以促进人口迁移进而提高企业出口水平。因此，合适的产业政策可以促进出口贸易和扩大就业需求，从而吸纳更多的外地就业人口和促进本地经济增长。

表10 考虑产业政策因素影响的检验结果

六 结论与政策建议

劳动力资源作为经济增长的基本要素投入，其以人口迁移为载体，对企业出口水平产生重要影响。本文研究结论主要为：(1)人口迁移可以提高地区企业的出口水平，并且在本市、本省和外省层面的人口迁移都能起到相同的促进作用。(2)稳健性检验发现，人口迁移可以提高企业出口的增长率和是否出口的决策概率。(3)人口迁移的促进作用主要发生在2000年和东部地区。(4)人口老龄化减弱了人口迁移程度，进而降低了地区企业的出口水平，但是以开发区政策衡量的产业政策可以通过促进人口迁移进而提高地区企业出口水平。

合适的产业政策可以实现劳动力资源优化进而提高地区企业出口水平。劳动力充裕的省份，如河南省、四川省，激励富余劳动力流动到东部地区可以实现劳动力资源的优化配置。国家政策是调配劳动力资源优化的重要利器，不管是以发展经济为目的的产业政策，还是各地的人口政策。本文认为应当制定适合人才就业和落户的产业政策，除了吸引大学生等高学历人才落户外，对创业者、普通外来务工者也应给予落户机会，对有积极贡献的外来劳动者给予社会保障、医疗保险、住房补贴等优惠。同时，中国人口老龄化程度越来越突出，放开生育政策可以提高劳动供给，给经济建设提供更多的劳动力资源，促进出口和经济增长。目前国家已经全面放开二孩政策，但人口增长并不特别显著，因此继续鼓励生育和培养高素质人才具有现实意义。

经济发展有其自然规律，人口红利可以促进经济增长及出口贸易。本文认为，面对出口贸易增速的放缓和人口老龄化，国家可以通过产业结构转型升级来降低经济下行压力。促进出口产业逐步向劳动力充足的中西部转移。中西部地区的区位处于相对劣势，但具有丰富的劳动力资源。随着交通条件的改善可以逐步弥补区位劣势带来的负向影响。同时，中西部人口大省应当积极承接东部地区的产业转移，为本地区创造充足的就业岗位，充分利用自身的劳动力资源禀赋，进而促进当地经济增长。此外，东部地区应当率先创新经济发展模式，摆脱过度依赖低端劳动力的窘境，通过技术革新和引进新的生产工艺实现产业升级。就国家层面而言，高端人才建设更为重要，未来发展路径更多应该通过人口质量提升而非数量增加来实现经济的可持续发展。