人力资本流动、空间溢出与经济增长：新经济地理学的视角

郭丽燕 庄惠明

一、引 言

创新驱动是新时期我国经济发展的战略引擎，而人力资本是创新的基础，是激发创新潜能、促进经济增长的关键因素。作为重要的生产要素，人力资本在不同地理空间自由、高效、充分地流动，会促进要素重新配置，推动经济增长。近年来，西安、杭州、宁波、广州等市相继出台各类优厚的人才引进政策，吹响了城市跨省“抢人”的号角；2020年政府工作报告明确提出要“促进人才流动，培育技术和数据市场，激活各类要素潜能”；高铁等基础设施的不断完善、户籍制度的深化改革，也为人力资本流动提供了便捷的条件。作为政策驱动等多方面作用的结果，我国人力资本正在发生大规模的跨区域空间流动。在这一背景下，人力资本流动是否促进了知识和技术的空间扩散，进而促进我国区域经济增长？能否通过创新政策制定发挥其对经济增长的积极作用？厘清这些问题，有助于政府优化要素资源及经济增长等相关政策的制定。

关于人力资本对创新和增长的作用，在内生增长理论中已得到阐释和证实。对于人力资本流动，现有研究主要探讨了三个方面的问题：一是关于人力资本流动空间分布的研究。周吉节分析了我国省际人力资本流动的空间分布与经济动因；(1)周吉节：《2000—2005年我国省际人口迁移的分布状况和经济动因研究》，复旦大学博士学位论文，2009年。李薇分析了我国省际人力资本流动的空间模式；(2)李薇：《我国人口省际迁移空间模式分析》，《人口研究》2008年第4期。于潇和陈世坤从异质性角度分析了我国人口流动与人力资本流动的空间差异。(3)于潇、陈世坤：《中国省际人口流动与人力资本流动差异性分析》，《人口学刊》2020年第1期。二是关于人力资本流动影响因素的研究。人力资本流动决策受个体成本和预期收益的影响，具体包括个体特征、企业特征及区域因素。个体特征包括受教育程度、年龄等，企业特征包括工作满意度、工作匹配感知、公司业绩等。(4)Zhao, C., Jiang, S., Ming, L., Sato, H.“How Do Heterogeneous Social Interactions Affect the Peer Effect in Rural-Urban Migration? Empirical Evidence from China”, SSRN Working Paper, 2010.区域因素主要包括区域第三产业发展状况、城市化水平、基础设施建设、对外开放程度、房价等。(5)张耀军、岑俏：《中国人口空间流动格局与省际流动影响因素研究》，《人口研究》2014年第5期；杨金玉、罗勇根：《高铁开通的人力资本配置效应——基于专利发明人流动的视角》，《经济科学》2019年第6期；陈立中、胡奇、洪建国：《高房价对城市人才流失和高质量发展的影响》，《城市发展研究》2020年第12期。三是关于人力资本流动对区域差距影响的研究。卞元超等分析了高铁开通对促进人力资本快速流动，进而影响区域差距的内在机制。(6)卞元超、吴利华、白俊红：《高铁开通、要素流动与区域经济差距》，《财贸经济》2018年第6期。近年来，有学者开始关注人力资本流动对创新和经济增长的影响。顾婷婷分析了人力资本迁移流动对产业集群创新系统内企业技术创新的作用机制。(7)顾婷婷：《人力资本流动、知识外溢与技术创新研究——基于产业集群创新系统的视角》，《技术经济与管理研究》2016年第10期。陈俊杰和钟昌标从要素空间配置视角切入，实证考察了2000—2015年间我国高级人力资本跨省流动对城市技术创新的基准影响。(8)陈俊杰、钟昌标：《高级人力资本跨省流动、要素多样化集聚与城市技术创新》，《江西社会科学》2020年第11期。

综上，已有研究虽已具备了一定基础，但关于人力资本流动的研究较少涉及人力资本流动及其空间溢出效应对经济增长影响的探讨，并且多基于静态视角。而实际中，人力资本是知识和技术的载体，其空间流动必然会影响知识和技术的空间扩散或空间溢出，进而对经济增长产生影响。本文将从新经济地理学视角构建人力资本流动、空间溢出和经济增长的理论模型，揭示人力资本流动通过知识和技术的空间溢出影响经济增长的内在机制；利用CMDS微观调查数据，以地级市单位为研究单元，运用面板空间计量模型对人力资本流动对经济增长的影响进行实证检验。

二、理论机制

本文在新经济地理学视角下，以Fujita 和 Thisse的知识创新和扩散模型为基础拓展构建人力资本流动、空间溢出与经济增长的理论模型。(9)Fujita , Thisse.“Does Geographical Agglomeration Foster Economic Growth? And Who Gains and Loses from It?”, The Japanese Economic Review，2003(56),pp.121-145.

(一)基本模型

假设一国经济由N、F两个地区，三个部门即传统部门(A)、高新技术产业部门(M)和知识创新部门(I)，两种要素即普通劳动要素(L)和人力资本(H)组成，其中L为不变常数，且不可跨区域流动，H可有成本跨区域流动。传统部门遵循瓦尔拉斯分析框架，使用单位劳动要素生产同质产品；高新技术产业部门遵循Dixit-Stiglitz分析框架，生产差异化产品，每个高新技术企业生产一种产品，且生产成本为Πi+ωac，Πi是新知识(技术)的单价，ac为所需的工人数量。新知识是人力资本劳动的产品，需要从知识创新部门购买，消费者不可直接购买。区域间的高新技术产品贸易存在“冰山”运输成本。知识创造部门面对的是完全竞争市场，产品价格都相同，并被高新技术产业部门作为固定投入全部购买。两地区人力资本总量保持不变，N地区的人力资本份额为sh，F地区的人力资本份额为1-sh，现存知识总数等于高新技术业企业数，两地区人力资本创造的新知识为：

(1)

式(1)中，β是人力资本创新的互补参数，反映了人力资本的异质性，0<β<1；η为两地知识溢出强度，0≤η≤1。进一步得到企业短期均衡条件和长期均衡条件。(10)具体推导细节及设定见安虎森:《新经济地理学》，经济科学出版社2009年版，第358-374页。短期均衡条件为：

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

EN、EF及EW分别为N地区、F地区及所有地区的总支出，μ为消费者总支出中对高新技术产品的支出份额。

(二)人力资本流动的空间溢出效应与经济增长

不妨设人力资本向N地区集聚，即sh>1。由于区域内知识存量与高技术业企业数成正比，且知识由人力资本生产得到，人力资本流动伴随着知识的空间流动，因人力资本流动引发的知识空间流动为：

(7)

由式(7)不难得出:

(8)

又由式(6)可得，

(9)

依据上述推导过程及结果，可得出的研究命题是：人力资本空间流动伴随着知识的空间流动，推动了知识或技术的空间溢出，进一步促进了经济增长。

进一步分析上述理论推演过程及研究命题包含的内在机制：一方面，人力资本是知识的载体，其在区际空间的流动必然伴随着知识和技术在不同区域间的交流、碰撞和共享，引发创新知识和技术的空间溢出。并且，与其他创新要素不同，人力资本区际空间流动往往可最大化实现知识在跨区域传播过程中的交流互动，实现隐性知识的溢出扩散。如此，其他区域人力资本所创造的知识或技术通过溢出和扩散为本区域创新和生产所利用，推动区域经济增长。另一方面，知识和技术的区际空间溢出是一种无意识、无法抑制的空间行为，并且拥有较高的回报率，人力资本的区际流动所产生的知识或技术的空间溢出，可使各区域较容易地共享来自外部区域创新系统的知识、技术福利，在大大节约本地创新成本的同时，提高区域生产效率，推动本地经济增长。

三、实证模型设定、变量与数据

(一)实证模型设定

1.模型设定

各区域单元的经济增长并不是独立运行的，某区域的经济增长往往会受到邻近地区影响，存在一定的空间相关性，忽略这种空间相关性会造成模型设定偏误；另外，本文所探讨的人力资本流动及其所带来的知识空间溢出本身包含空间互动关系。因此，本文选择能够将经济活动空间相关性囊括在内的空间计量模型来分析考察人力资本流动对经济增长的影响，并对其空间溢出效应进行测度。

通过分析式(6)和式(1)发现，区域经济增长受人力资本份额(sh)、知识溢出强度η的影响，故而为验证式(8)和式(9)所包含人力资本空间流动推动知识空间溢出，进一步促进经济增长的内在机制，并且考虑到某区域经济增长不仅会受到来自本地区自变量的影响，还会受到其他地区经济增长及自变量的影响，本文建立如下包含人力资本流动量、可测度其空间溢出效应的面板空间杜宾模型(SDM模型)：

(10)

其中，lnPGDPit为i地区t年的人均GDP对数，为被解释变量。Kaldor N.将经济增长归纳为人均产出长期内平稳增长、资本回报率稳定、具有较高的投入产出比率等方面，(11)Kaldor N.“Essays on economic stability and growth”,economic review, 1960,12(3),pp.283-284.但张幼文和薛安伟将其简单概括为人均产出的长期稳定增长，(12)张幼文、薛安伟：《要素流动对世界经济增长的影响机理》，《世界经济研究》2013年第2期。因此，以lnPGDPit为被解释变量，可研究人力资本流动及空间溢出效应对经济增长的影响。Hflit为i地区t年的人力资本流动量，xit为一系列控制变量，W为空间权重矩阵，uit为随机误差项。

2.变量说明

核心解释变量[人力资本流动量(Hfl)]。本文选取大专及以上学历人口流动数量来替代人力资本流动指标。文中所使用的数据主要是通过采用与城市人口规模成比例的PPS抽样方法，根据国家卫健委CMDS数据库中的动态数据匹配得出。

控制变量。文章从投资、对外开放程度、基础设施建设水平等方面出发，选取了政府财政支出占比(Gov)、实际固定资本投入(lnCapital)、实际利用外资占比(FDI)、人均道路面积(Proad)为控制变量。其中，财政支出占比以政府财政支出占GDP比重衡量；实际固定资产投资利用固定资产价格指数以2000年为基期计算得到，并进行取对数处理；实际利用外资占比以实际利用外商直接投资额占GDP比重为具体指标。

空间权重(W)。通常依据研究单元间的空间邻近性确定，包括0～1权重、距离权重、经济权重和综合权重(距离权重和经济权重的综合)等。本文研究的被解释变量为人均 GDP 的对数，本身也反映地区经济发展水平，因而不宜在权重中考虑经济距离，为全面客观地反映人力资本流动的空间知识溢出效应对经济增长的影响，文章选择0～1权重(queen邻接权重)和倒数地理距离权重(主对角线元素为0，非对角线元素为1/d2，d为两区域间空间欧式距离，也即空间直线距离)分别进行分析测度。

(二)数据说明

考虑数据的可得性和连续性，文章实证研究的时间跨度为2011—2018年，(13)2019年后卫健委 CMDS 数据库流动人口数据未更新，因此本文所用数据截至2018年。涵盖286个地级市(4 个直辖市、15 个副省级城市以及 267 个地级市)，其中三沙市、日喀则、昌都市、海东市、毕节和铜仁市由于数据缺失，未包括其中。相关数据根据卫健委 CMDS 数据库、《中国城市统计年鉴》及各省统计年鉴整理所得。被解释变量、核心解释变量及控制变量的描述性统计如表1所示。

表1 各变量描述性统计

(三)空间溢出效应的测度

对于模型(10)，其一般形式为：

(11)

其中ρ为空间自相关系数，β和θ为回归系数，α为常数项，ln为n×1阶的单位矩阵；W为空间权重，WY和WX分别为被解释变量和解释变量的空间滞后项。参照Lesage等的方法，可对上述模型的总效应分解为反映对本地平均影响的直接效应和反映对其他地区平均影响的间接效应(空间溢出效应)，(14)Lesage J , Pace R K.Introduction to spatial econometric,Boca Raton: CRC Press,2009.具体为：

(12)

(13)

(14)

总效应(ATI)、直接效应(ADI)和间接效应(空间溢出效应)(AII)分别为：

(15)

四、实证结果分析

(一)空间相关性检验

文章设定的是面板空间计量模型，在进行模型估计前需要对变量的空间相关性进行检验，以确定选择空间模型的合理性。空间相关性的测度方法较多，但被广泛使用的是Moran指数，Moran'sI一般在-1到1之间，大于0表示高值与高值相邻和低值与低值相邻的正相关，小于0则是高值与低值相邻的负相关，等于0即不存在空间相关性。利用Moran'sI对被解释变量(lnPGDP)和核心解释变量(HFl)的空间相关性进行检验，结果如表2所示。

表2 空间相关性检验结果

从Moran检验结果看，经济增长率的所有Moran'sI均通过了显著性检验，邻接权重下的Moran'sI在0.099～0.121之间，距离权重下的Moran'sI在0.480～0.512之间，这说明我国地级市区域经济增长在空间分布上呈现出显著的正相关关系。同样，人力资本流动量的所有Moran'sI亦通过了显著性检验，邻接权重下的Moran'sI在0.001～0.009之间，距离权重下的Moran'sI在0.024～0.082之间，表明我国地级市人力资本流动的空间分布呈现为显著的空间正相关。因此，本文所建立的面板空间杜宾模型具有一定的合理性。

(二)回归结果分析

在两种权重下分别对模型(10)进行估计，Hausman检验结果P值均为0.000(见表3)，认为固定效应模型估计结果更优，因此将以固定效应模型估计结果为基础作进一步分析。

表3 模型估计结果

从表3估计结果可以看出，两种权重固定效应下模型估计结果中，空间自回归系数均大于0且在1%水平上通过检验，表明我国经济增长在地理邻近区域间的空间溢出效应显著。核心解释变量人力资本流动量及其空间滞后项分别通过了1%和10%的显著性检验，表明人力资本流动显著推动了我国经济增长，并且，邻近地区人力资本的流动对本地区经济增长也具有显著影响，存在人力资本流动的空间溢出效应。为分析其具体情况，对模型(10)依(12)～(15)式进一步分解，结果如表4所示。(15)包含对控制变量直接效应和间接效应的分解，但考虑核心解释变量及篇幅，表4未报告这部分内容。

表4 直接效应、间接效应(空间溢出效应)和总效应

从表4估计结果可看出，人力资本流动的直接效应和间接效应均为正，且通过了一定的显著性检验。该结果表明，人力资本流动不仅有明显的直接效应，其所引发的空间溢出对经济增长亦具有显著的推动作用。此外我们还发现，两种权重下，人力资本流动的空间溢出效应对经济增长的贡献均在70%以上，进一步说明了人力资本流动的空间溢出效应对我国经济增长的重要贡献。前文理论模型推导所得出的研究命题“人力资本空间流动伴随着知识的空间流动，推动了知识或技术的空间溢出，进一步促进了经济增长”得到验证。

(三)稳健性检验

1.考虑不同空间权重矩阵的稳健性检验

通过更换空间权重对模型重新估计是空间计量模型稳健性检验的常用方法之一。前文研究在空间邻接权重和空间地理权重下对研究模型进行了估计，估计结果的显著性和方向并未发生明显变化，说明从更换权重角度来看，文章研究结果稳健可靠。

2.考虑样本奇异值影响的稳健性检验

文章研究的286个地级市单元中，有北京、天津、上海和重庆4个直辖市。与其他地级市相比，直辖市行政地位往往与省、自治区和特别行政区相同，具有较大的建成区、较多的居住人口，且在全国政治、经济、科学、交通等方面具有重要地位。从人力资本流动量来看，4个直辖市远远高于其他地级市，属于样本“奇异值”，据此，为检验文章研究结果的稳健性，我们在研究样本中剔除四个直辖市，进一步对模型(10)进行估计，结果如表5所示。从表5估计结果不难发现，与前文估计结果相比，剔除“奇异值”的模型估计结果未发生显著变化，该结果进一步说明人力资本流动及其空间溢出效应是推动我国经济增长的重要因素，文章估计结果稳健可靠。

表5 剔除“奇异值”的稳健性检验结果

3.考虑样本容量变化的稳健性检验

从样本角度来看，如果模型估计结果稳健，那么少量样本点的变动并不会对模型产生致命影响。基于此考虑，文章借鉴刘明和王思文等的研究，(16)刘明、王思文：《β收敛、空间依赖与中国制造业发展》，《数量经济技术经济研究》2018年第2期。通过缩短研究段改变样本容量进行稳健性检验，结果如表6所示。其中模型(1)和模型(2)为剔除2011年样本后，距离权重下和邻接权重下固定效应模型估计结果；模型(3)和模型(4)为剔除2018年样本后，距离权重下和邻接权重下固定效应模型估计结果。不难发现，核心解释变量作用方向和显著性并未发生显著性变化，表明在考虑样本容量变化影响后文章模型估计结果依然稳健。

表6 考虑样本容量变化的稳健性检验结果

4.考虑区域异质性的稳健性检验

人力资本流动过程中知识或技术的空间溢出也可能受区域经济发展、自身知识或技术水平情况等因素的影响，我国区域辽阔，经济发展的区域差异明显，因此区域异质性对模型估计结果稳健性的影响不可忽略。在空间上遵循一般的划分标准，将全国空间划分为东部、中部和西部三个区域，在距离权重下对模型(10)进行估计，结果如表7所示。

表7 考虑区域异质性的稳健性检验结果

从表7可看出，人力资本流动对东中西部经济增长的直接作用和空间溢出作用均为正，且显著性也未发生明显变动，该结果说明在考虑区域异质性后文章模型估计结果依然稳健可靠。但该结果显示，西部地区人力资本流动空间项对经济增长的影响显著大于东中部地区，这表明西部地区经济基础薄弱、技术缺口较大，相较于东中部，西部人力资本流动的知识溢出效应对推动其技术进步和经济增长意义更大。

五、研究结论及政策启示

当前，我国经济跨入了从高速增长向中高速增长转变的新常态阶段，经济高质量发展成为新的时代主题。人力资本作为经济发展的重要生产要素，是创新的基础，是激发创新潜能、促进经济高质量增长的关键。伴随着国家创新驱动战略的逐步推进，各地在响应国家战略、加大创新投入的同时，也在创造更好的条件吸引人力资本向本地流动；高铁等基础设施的建设完善以及户籍制度的深化改革等更是加快了我国人力资本流动的步伐，当前人力资本空间流动成为了我国区域要素流动的新特征。在有限人力资本要素开发利用的同时，如何抓住人力资本流动的特征和机遇，进一步挖掘人力资本红利，对推动经济增长意义重大。因此，本文基于新经济地理学视角，着重考察了人力资本流动及其所带来的空间溢出效应，梳理了其影响经济增长的内在理论机制，并利用2011—2018年我国286个地级市单元数据，设计面板空间杜宾模型，对上述理论机制进行实证检验。研究发现：我国地级市单元区域经济增长及人力资本流动间存在显著的空间相关性；人力资本的空间流动不仅能够推动经济增长，其所伴随的知识或技术的空间溢出亦对经济增长具有显著的促进作用。并且，从作用贡献来看，人力资本流动的空间溢出效应对经济增长的贡献超过了70%，显著大于直接作用的影响；考虑异质性，人力资本流动的空间溢出效应对经济增长的促进作用在西部地区明显强于东中部地区，这与西部地区经济基础相对薄弱、技术水平较为落后紧密相关。基于以上结论，提出以下几方面的对策建议。

第一，畅通渠道，扩大人力资本流动溢出半径。一方面，要不断完善人力资本流动的硬件条件。如加快布局城际轨道交通和城际高速铁路等基础设施，不断提升城市间基础设施互联互通水平，为人力资本跨区域流动提供便利；加快以5G、互联网、人工智能等信息技术为基础的新型基础设施的建设，为人力资本在区域间的共享、交流等知识溢出提供硬件基础。另一方面，要不断完善人力资本流动的软件保障。如深化户籍制度改革，简化人力资本流动落户流程，打破地区归属、部门界限、身份限制，促进人力资本自由流动。此外，还可借助互联网技术打造“互联网+人才流动”服务平台等，为推行便民化人力资本流动服务。

第二，统筹规划，促进人力资本流动合理均衡。一方面，中央政府统筹规划，适度对资源配置进行宏观调控，做到有效监管和适度放松，积极鼓励各地实施差异化的人才政策。特别对于经济基础薄弱、知识存量较小、技术缺口较大的中西部地区，要从国家层面出台人力资本流动优惠政策，促进人力资本适度回流。另一方面，地方政府要做好地区经济规划以及定位，针对人力资本流动的区域经济和社会因素，改善基础环境，提升公共服务水平，发挥城市特有人文、经济优势，以此吸引更多人力资本流入。

第三，以市场为导向，促进人力资本要素优化配置。地区要结合自身实际情况和区域行业发展需要，优化布局人力资本市场，从产业层面引导人力资本供需平衡。围绕区域支柱产业和国家战略性新兴产业需求，不断优化区域人力资本市场布局，不断完善人力资本市场竞争机制，充分发挥市场在人力资本配置中的调节作用。