移民汇款对人力资本的影响研究——基于制度环境调节效应的实证考察

张 洁 林 勇

一、引言

过去几十年来，国际移民汇款迅速增长，已成为发展中国家最重要的外部融资来源之一，也成为世界银行、国际货币基金组织（IMF）、国际移民组织（IOM）以及学界关注的话题（Ratha，2005）。根据世界银行数据，1970年全球国际移民汇款仅为19.29亿美元，2019年已达到了7194.10亿美元，增长了约370倍。2019年，向本国汇款的国际移民已超过了7亿多，全球国际移民汇款收入首次超过外国直接投资总额，是官方发展援助（ODA）规模的三倍以上①。其中，大部分国际移民汇款都流入了中低收入国家，使其接收的国际移民汇款大幅增加，成为其最大外部资金来源。2019年流入中低收入国家的国际移民汇款达到约5490亿美元，比2018年增加了4.0%②。

人力资本在促进经济长期持续增长中发挥了重要作用（Romer，1990）。在全球化时期，人力资本已成为世界范围内的重要议题。受过教育的人被认为是信息经济中最关键的资产，最有才华和信息丰富的人才能拥有更多助推经济发展的机会（Becker，1993）。从这个角度来看，人的专有技术或能力、经验、技能成为推动经济更具竞争力的强大动力。但发展中国家没有足够的能力投资于人力资本积累，而向流向发展中国家的国际移民汇款则可以通过增加对教育的投资而提供帮助（Yang，2006）。国内有关人力资本的研究非常丰富（逯进和周惠民，2013；项松林，2020），关于国际移民汇款的研究成果也偶有呈现（林勇，2017），但国际移民汇款对人力资本的影响尚未引起足够的关注。

国际移民及其汇款和人力资本之间并非彼此独立，而是在具有反馈的复杂系统中相互关联。没有国际移民就不会有国际移民汇款，但移民的决定也可能受到汇款动机的强烈影响，即汇款动机导致移民活动的发生。同样，虽然家庭成员的受教育程度可以影响有关移民的决定，即人力资本导致移民活动的发生，但移民机会也可以影响个人有关人力资本投资的决定，这些复杂的相互关系使我们难以将国际移民汇款与人力资本割裂开来。国际移民汇款主要通过两种渠道影响人力资本：一是直接渠道，即一部分国际移民汇款直接转化为对人力资本的投资；二是间接渠道，即国际移民汇款通过诸多间接渠道促使移民家庭积累更多的人力资本。但是在现实世界中，很难确定国际移民汇款和人力资本二者间的因果关系的性质和方向。在不同制度环境下，移民汇款或者受到各种约束和限制，或者获得了鼓励和支持，其影响人力资本的方向和程度随之呈现出不同的结果。在没有一定的制度环境支撑的背景下，移民汇款对人力资本的促进效应不仅不能充分发挥，而且还可能对人力资本产生负面影响（Woodruff等，2004）。因此，制度环境在国际移民汇款对人力资本影响中的调节效应需要进一步的实证探究。有鉴于此，本文利用114个发展中国家（其中包括48个中高收入国家和66个中低收入国家）的非平衡面板数据，就制度环境是否对国际移民汇款对人力资本的影响产生重要的调节效应展开实证研究。

本文对现有文献的边际贡献在于：第一，在前人研究的基础上，实证探讨了国际移民汇款的人力资本积累效应；第二，在分析框架中纳入制度环境以研究其对国际移民汇款与人力资本关系的调节效应；第三，采用工具变量两阶段最小二乘法（IV-2SLS）和广义矩估计法（GMM）处理了前人研究中存在的由反向因果关系、遗漏变量等导致的内生性问题。本文的研究旨在为中国进一步加强人才培育，推进制度环境改革，加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局提供新的见解和经验证据。

二、文献回顾与研究假设

移民汇款影响收款国人力资本的途径有许多种，不同的途径可能会因不同的制度背景和经济环境产生不同的激励效果。当移民汇款能够补偿移民带来的收入损失的时候，移民汇款的增加提高了家庭成员对教育的投资。如在巴基斯坦农村，移民汇款与总的入学率，尤其是女性入学率的提升积极相关。Mckenzie等（2006）的调查结果显示，移民汇款对教育的影响是显著积极的。由于入学成本和接受教育的机会成本相对较高，移民汇款减缓了母国留守子女接受教育时面临的预算约束。Stark等（1997）认为收款人对教育的投资决定同样取决于移民的预期。如果教育水平越高，移民成功的概率越大，这时移民汇款区域增加，从而解决“流动性约束”问题，对人力资本的形成产生积极的影响。对墨西哥的个案研究表明，移民汇款用于支付学生的学费，促进了家乡儿童入学率的提高。吸收移民汇款的家庭比例每增加5个百分点，儿童入学率就会增加3%以上，文盲就会减少34%。Ratha（2005）发现萨尔瓦多和斯里兰卡家庭有移民汇款的学生辍学率很低，聘请家庭教师的也更多。在遭受经济衰退或其他灾难后，发展中国家的非移民汇款接收家庭往往收入减少，其子女无法继续读书，而接收移民汇款家庭的子女则能继续学业（Ratha，2003）。Yang（2008）对亚洲金融危机前后菲律宾家庭开支情况进行了分析，结果发现移民汇款对于提高菲律宾儿童入学率起到了积极作用。随着有移民汇款家庭比例的增加，菲律宾6～14岁子女的入学率明显增加。而且移民汇款流入贫困家庭比例越高，当地女孩接受教育的比例增加就越快。部分发展中国家政府长期缺乏对人力资本投资和中小企业投资的支持，移民汇款适时部分弥补了这方面的不足（Ratha，2011）。

基于上述分析，本文提出假设1：移民汇款显著促进了发展中国家人力资本的发展。

如上所述，移民汇款对人力资本投资具有一定促进作用，但是这种作用要结合一定的制度环境来综合考察才能得出更清晰的认识。制度质量是基于制度的基础上，为规范社会行为主体而产生具有约束力的规则以及对人的约束力的程度。一套行之有效的制度，一方面可以激励海外移民不断增加向国内的汇款，同时保护移民汇款的安全，保障其投资人力资本或其他领域的安全，保护移民及其家属投资企业的合法性收入，进而保障移民子女在国内获得教育的权利和机会。因此，具有完备的公信力和执行力、清廉的制度环境对人力资本积累具有积极推动作用。已有研究表明，良好的制度环境有利于移民汇款的增长并发挥其对收款国、投资、移民企业以及教育水平的影响。Yang（2004）、Woodruff等（2004）的研究发现，由于金融制度和治理环境落后，许多发展中国家的移民汇款都缺乏进入信贷市场的机会和渠道，直接或间接地影响了收款国的人力资本投资，影响的程度取决于政府政策和制度环境的支持力度（Buch等，2002）。

菲律宾、印度等国家较为重视国际移民及其汇款的重要地位和积极作用，政府将移民汇款作为国家发展战略的重要内容，在保护移民、吸引移民汇款并鼓励其回国投资等方面制定了很多保障性制度规定，实施了一系列优惠的政策措施，其正规移民汇款比例相对较高，汇款成本相对较低，进入教育、企业投资领域的移民汇款比例也较高，因此在促进人力资本和经济增长方面也比较显著（Yang，2006）。与此相反，撒哈拉以南非洲国家、南太平洋国家移民汇款对其人力资本、GDP增长产生影响不显著或产生负面影响，一定程度上就在于这些国家缺乏相应的制度保障和政策环境，非正规移民汇款比例较高，移民汇款成本较高，用于消费的比例也较高。因此制度环境和政策环境对移民汇款的使用效率产生关键影响（Yang，2006）。在不同制度环境下，移民汇款对人力资本的影响程度具异质性。因此，建立和完善相关法规制度和制度环境，移民汇款就可能是发展中国家人力资本发展的“福音”，反之则就可能成为“诅咒”。

综上可见，良好的制度环境会促进移民汇款的流入，同时为移民汇款促进人力资本积累创造良好环境。基于上述分析，提出假设2：制度环境对移民汇款与人力资本之间的关系具有显著的正向调节效应。

三、模型和变量

基于Hines（2014）的研究，我们就国际移民汇款、制度环境与人力资本的关系设立以下模型：

在上述模型中，i代表面板中的国家数量，t代表时间。因变量HUM代表人力资本，我们用受教育程度代表人力资本。无疑，教育是人力资本发展的最重要机制，决定人力资本的结构，也是人力资本构成的核心（Becker，1993）。人力资本质量是决定国家经济增长的重要因素，而教育是提升人力资本质量的重要手段（舒尔茨，1990）。人力资本有不同的测度办法，本文以受教育程度代表不同的人力资本。初等教育在许多国家都是义务教育，在这个阶段，人们接受一般的基础教育。而在中学和大学阶段，人们接受中等和高等教育，培养高科技人才，从而促进一个国家的科技和生产力进步（纪雯雯和赖德胜，2016）。中学和大学教育对国家经济增长具有显著影响，能够影响国家的劳动者技能水平、专利产出、管理创新、产业升级等，因此本文在基准分析中以中等学校代表人力资本变量，在稳健性检验中则替换为高等学校入学率。REM代表国际移民汇款占国内生产总值的百分比，PGDP代表经济增长，由人均国内生产总值表示，OPN代表进出口占GDP的百分比，FDI代表外国直接投资占GDP的百分比，上述变量的数据来源于世界银行统计数据库（World Development Indicators，WDI）。INS代表制度环境变量，数据来源于世界银行“全球治理指标”（World Governance Indicators，WGI），该指标来自Daniel等（2005）构建的制度质量指标体系，该体系包括六个分指标，分别衡量制度的不同方面：话语权和问责制、政治稳定和没有暴力/恐怖主义、政府效力、治理质量、法制建设、腐败控制。指标取值范围从-2.5至+2.5，数值越大表示制度质量越高。我们根据数据可得性采用其中5个指标来分析制度环境对人力资本积累的影响，其中COR代表对经济体系的腐败控制，GOV代表政府效力，POL代表政治稳定和没有暴力/恐怖主义，LAW代表法制建设，VOI代表话语权和问责制。为表示制度环境在国际移民汇款对人力资本积累影响中的调节作用，本文以上述各项制度环境变量与国际移民汇款的交互项表示，分别为REM×COR、REM×GOV、REM×POL、REM×LAW、REM×VOI。我们预期国际移民汇款、制度环境变量及相关交互项的系数都为正值，即国际移民汇款对人力资本积累具有正向影响，制度环境在其中产生正向的调节效应。本文基于1981—2018年114个发展中国家的年度面板数据进行实证分析。

四、实证结果分析

由于本文使用的是非平衡面板数据，考虑到国家与国家之间存在异质性，可能会影响估计结果，为保障回归结果稳健，通过Hausman检验对面板数据的固定效应模型和随机效应模型进行筛选后，发现面板数据更适合进行固定效应模型（FE）分析。表1是基于固定效应模型FE回归的基准回归结果，表2是以纳入国际移民汇款与各个制度环境变量的交互项的固定效应回归结果。为了单独观测国际移民汇款对人力资本的影响，表1的第（1）列只纳入核心解释变量，即国际移民汇款和PGDP在固定效应模型（FE）下的估计结果。可以明显看到REM以及REM与各个制度环境指标交互项的估计参数均在1%的统计水平下显著为正，这说明，在样本期内，国际移民汇款对提高人力资本的积累起着重要作用，对人力资本表现出显著的提升效应，其中制度环境产生了重要的强化效应。表1第（2）列在继续加入贸易开放和外国直接投资变量的情况下，国际移民汇款的回归结果依然没有改变。除FDI以外，各变量的系数均在1%的统计水平下显著为正。在FE估计下，REM与各个制度环境变量的回归系数均在1%的统计水平下显著为正。表1给出的实证结果都充分说明，国际移民汇款有助于促进人力资本积累，随着国际移民汇款的增加，人力资本积累程度不断提高。原因在于，国际移民汇款为移民的原籍国家庭提供了收入来源，与原籍国相比，移民在东道国获得更高的工资收入，从而也提高了原籍国移民家庭的生活水平，为其子女提供了更好的健康和教育条件（De和Ratha，2012），国际移民汇款对于改善移民原籍国的人力资本积累发挥了重要作用。

表1 发展中国家国际移民汇款对人力资本的影响（无交互项）

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国际移民汇款主要通过两种渠道对人力资本产生显著影响。首先，国际移民汇款具有减贫作用。这意味着国际移民汇款对收款国的福利具有显著的正向效应。其次，国际移民汇款有助于提升人力资本。与此同时，国际移民汇款可能会通过提高资本形成率来增加该国的长期增长潜力。如用于消费、购置房屋或者其他投资，通过刺激其他商品和服务的需求对整个经济产生正向效应（Azam，2015）。

表1第（3）、（4）、（5）、（6）、（7）列依次加入制度环境变量，包括腐败控制（COR）、政府效力（GOV）、政治稳定（POL）、法制建设（LAW）以及话语权和问责制（VOI）的估计结果。结果显示：国际移民汇款对人力资本具有显著的正向效应，国际移民汇款的估计系数在1%的统计水平下显著为正。结果还表明制度环境的所有变量（即控制腐败、政府效率、政治稳定和没有暴力/恐怖主义、法制建设以及话语权和问责制）对人力资本积累产生显著的正向效应。良好的制度环境对提升人力资本发挥着重要作用，对腐败的控制提升公民之间的平等感，缩小精英与公众之间的差距。政府效率、公共服务的质量、公务员的素质以及独立于政治压力的程度、政策制定和实施的质量以及政府对政策承诺的可信度，对于人力资本积累产生重要作用。社会中没有暴力/恐怖主义分子，有助于为人们提供无压力、无障碍和放松的环境。政府制定和实施健全的政策法规以及促进私营部门发展，创造了新的就业机会（Chami，2003）。工资水平的提高改善了人们的生活水平。这些都证实国际移民汇款和良好的制度环境促进了发展中国家人力资本的发展。

为了考察制度环境对国际移民汇款的人力资本积累调节效应，使用国际移民汇款与制度环境不同指标的多个交互项，再以固定效应模型（FE）进行回归，结果见表2。如果制度环境变量系数都显著为正，则说明制度环境的调节作用确实存在。这些交互项是指用制度环境指标（包括控制腐败、政府效能、政治稳定性、缺乏暴力/恐怖主义、法制建设和话语权和问责制）分别与国际移民汇款相乘来表示。基于FE的交互项估计结果如表2所示。腐败控制（COR）、政府效率（GOV）、政治稳定（POL）、法制建设（LAW）以及话语权和问责制（VOI）与国际移民汇款的互动项的回归系数依次为0.2647、0.7072、0.1655、0.1001和0.4051，且均通过5%显著水平检验。表明制度环境变量对国际移民汇款的人力资本积累效应发挥了正向的促进作用，其中政府效率和法制建设的调节作用最为突出，政治稳定、民主制度和腐败控制的调节作用也显著为正，与前面的估计结果一致。

表2 发展中国家国际移民汇款对人力资本的影响（含交互项）

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五、稳健性检验和异质性分析

（一）解决内生性问题

稳健性检验首先考虑要避免同期反向因果和遗漏变量造成的模型内生性问题，我们使用工具变量两阶段最小二乘法（IV-2SLS）对方程（1）进行估计。结果显示IV-2SLS的估计结果与FE估计得到的结论相同。基于IV-2SLS的交互项估计结果在表3和表4中给出。表3、表4依次加入制度环境变量及其交互项的估计结果：国际移民汇款对人力资本积累具有显著的正向效应，国际移民汇款系数在1%的统计水平下显著为正。结制度环境的所有变量（即控制腐败、政府效力、政治稳定和没有暴力/恐怖主义、法制建设以及话语权和问责制）对人力资本积累产生显著的正向效应，表明制度环境的改善有助于国际移民汇款对人力资本积累的促进效应，结果证实前文研究结果是稳健有效的。

表3 发展中国家国际移民汇款对人力资本的影响（无交互项）

（二）变换因变量及异质性效应分析

目前人力资本水平最普遍的划分标准是按照受教育程度的差异分为初级、中级和高级人力资本，教育的发展程度决定着人力资本发展水平，继而决定着科技创新水平，同时也决定着国外先进技术的吸收速度（彭国华，2007）。受过高等教育的人比受过普通教育的人倾向于更早地实施和适应创新。一方面，高等教育机构不仅承担着科技人员和科技创新人才培训及科研任务，是科技创新人才的重要来源，另一方面还是科技创新信息和创新产品的重要来源（纪雯雯和赖德胜，2016）。培养高素质人才是提升科技创新能力的重要手段。此外，高等教育在创新生态系统协同作用方面发挥了巨大的作用，从而促进了社会和经济增长（Urbano，2014）。基于此，我们以高等学校入学率替换因变量，运用广义矩估计法（GMM）对中低收入国家和中高收入国家进行回归分析，进一步检验上述分析结果的异质性。2016年世界银行按人均国民收入水平将世界各国分为：中低收入国家，包括低收入和中等偏下收入国家（人均GNI为3955美元及以下）；中高收入国家，包括高收入和中等偏上收入国家（人均GNI为3956美元及以上）。据此标准，本文114个发展中国家包括了66个中低收入国家和48个中高收入国家。分组回归可以进一步考察国际移民汇款对不同收入水平国家人力资本影响的异质性。

表5、表6、表7、表8的回归结果显示，国际移民汇款对不同收入水平国家的人力资本都产生了显著的正向效应，但是也存在差异性，其中国际移民汇款对中低收入国家人力资本贡献更显著。毕竟相对于中高收入国家，中低收入国家更多地依靠国际移民汇款来积累人力资本。结果还显示所有制度环境变量（即控制腐败、政府效率、政治稳定和没有暴力/恐怖主义、法制建设以及话语权和问责制）对两类收入水平国家的人力资本积累具有显著正向效应。整体而言，制度环境变量对中高收入国家人力资本影响更为显著，其中腐败控制、法制建设以及话语权和问责制对中低收入国家人力资本积累的影响更显著，而政府效率和政治稳定对中高收入国家人力资本的影响更显著。同时，制度环境与国际移民汇款的交互项对两类不同收入水平国家的人力资本积累存在差异，其中对中低收入国家人力资本积累的贡献更显著。通过变换因变量及异质性分析，再次证实了实证结果的可靠性。

表5 中低收入国家国际移民汇款对人力资本的影响（无交互项）

表6 中低收入国家国际移民汇款对人力资本的影响（含交互项）

表7 中高收入国家国际移民汇款对人力资本的影响（无交互项）

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表8 中高收入国家国际移民汇款对人力资本的影响（含交互项）

六、结论及启示

本文利用1981—2018年度面板数据，基于固定效应模型、工具变量两阶段最小二乘法（IV-2SLS）和广义矩估计法（GMM），考察了114个发展中国家制度环境对国际移民汇款与人力资本关系的调节效应。结果表明，无论是以中等教育入学率还是以高等教育入学率为因变量，国际移民汇款对人力资本均具有显著的正向效应，制度环境的改善对国际移民汇款的人力资本积累效应产生正向的调节效应。运用广义矩估计法（GMM）对中低收入、中高收入子样本进一步的异质性分析结果表明，国际移民汇款对中低收入国家人力资本积累的贡献更大；但是就制度环境在国际移民汇款对人力资本影响的调节效应而言，中高收入国家更显著。

中国是全球国际移民汇款收入大国之一，2019年国际移民汇款就已超过了670亿美元③。作为我国重要的外汇来源，国际移民汇款对中国经济社会发展产生了重要影响，也显著地促进了我国的人力资本发展（林勇，2017）。本文的重要启示在于：首先，提高国际移民汇款对人力资本积累重要性的认识，在立法和政策方面注重引导和保护移民汇款在教育领域的投资和捐赠；其次，鉴于国际移民汇款大量用于即时私人消费而不是投资，政府应该通过提高存款利率或生产性投资补贴，将更多国际移民汇款从消费领域转向教育等投资领域。再次，通过改善国内金融制度以确保国际移民汇款的生产性用途，进一步实施金融制度改革，通过降低国际移民汇款成本以增加国际移民汇款流入。

注释：

①②③World Development Indicators,World Bankhttps://data.worldbank.org/indicator/BX.TRF.PWKR.CD.DT,2021/03/16。