中部地区城市对劳动力的吸引力影响因素实证研究

□ 韩东林，康铜杰

（安徽大学，安徽 合肥 230601）

一、问题的提出

改革开放40多年来，中国城市规模持续扩大，中国城市化进程不断加快，但中国的城市化发展呈现出不平衡状态，东部及沿海地区城市化进程速度快于中部和西部地区。伴随着这种不平衡的城市化进程，东部地区出现了如上海、广州、深圳等人口过度聚集的巨型城市。人口的集聚虽然会推动科技的创新、管理方式的改进，但过度聚集会产生虹吸效应，不利于周边城市和地区发展，同时也给城市造成巨大负担、引发一系列如交通拥挤、环境污染、看病贵看病难等问题。所以，自党的十八大以来，在城市体系安排上，政府主张推动中小型城市发展，对大城市的人口规模进行严格限制，这项政策既有现实意义，也有理论依据。首先，人口过度聚集城市的出现并不能说明我国城市化率高，相反，我国城市化率水平和城市规模依旧不足，限制大城市的过度扩张，推动中小型城市化进程，有利于减少地区与地区之间、城市与城市之间的差异。其次，据钱纳里、罗斯托的“多国动态模型”理论，中国整体已经进入工业化后期①，但是，中国东部和中西部地区有一定的差异，中国东部沿海地区城市已经进入工业化后期的后半段，部分发达地区城市已经进入后工业化阶段向居民高额消费阶段的过渡阶段，而中国中西部地区城市尚处于工业化中期向工业化后期过渡阶段。发展经济学理论提出，工业化不同阶段对应的主要发展驱动力不同。工业化中期向工业化后期转变及工业化后期的主要发展动力是资本和劳动要素投入，而后工业化发展阶段的主要发展动力是全要素生产力［1］。我国东部地区已经进入后工业化时期，而中部地区处于工业化中期向工业化后期过渡阶段，中部、东部地区发展所处阶段的差异决定了发展动力的不同，认清这种发展动力的不同，是施行有效政策，促进地区发展的前提条件，所以，研究中国城市的吸引力需考虑东部、中部和西部地区城市的地区异质性。

本文旨在研究中部地区城市对劳动力的吸引力影响因素。分析中国中部地区城市对劳动力的吸引力影响因素，应充分考虑以下几个方面的问题：一是政策方面。国家大力推动中部地区发展，中部地区的发展崛起，有利于缓解我国经济下行压力，对促进我国经济增长、综合国力增强、国际竞争力提升有着积极作用。二是发展程度方面。中国中部地区依然处于工业化中期向工业化后期过渡时期，资本和劳动力的拉动依然为现阶段中部地区经济发展的主要动力，特别是我国目前已经进入人口红利的拐点，如何吸引劳动力进入中国中部地区，是中部地区发展的关键。三是数据获得方面。中国东部地区已经进入工业化后期的后半阶段，主要发展动力从资本和劳动力投入拉动转向全要素生产力牵引，在这种发展动力的条件下，中国东部地区主要是对高端人才和高技术人才具有较强的吸引力，如何定义高技术人才和高端人才值得商榷，而中部地区城市对劳动力吸引不用考虑此因素影响。

二、文献综述

城市对劳动力的吸引力归根结底是劳动力个人比较成本收益并追求更高效用的结果，发展经济学理论认为现代经济部门的工资高于传统的农业部门，劳动力将进行流转，Todaro（1969），Harris and Todaro（1970）研究发现从农业部门转入到工业部门，即使面临失业风险，只要预期收益高于农村的收入和迁徙成本，农村的劳动力还是会选择向城市流动［2］［3］。基于中国劳动力流向的实证研究也发现了与上述结果较为一致的结果，蔡昉（2007）研究发现改革开放后，农村劳动力向农村农业外其他部门、企业流动［4］。王桂新等（2012）发现我国劳动力更易流入与流出地距离较近的省份［5］。刘毓云（2015）等研究发现语言也会影响劳动力流动，劳动力会向语言相近的地区流动，即方言距离较小会促进劳动力流动［6］。劳动力选择结果受到各种因素影响，城市的平均工资水平是吸引劳动力进行迁徙的重要因素。Fair等（1972）认为城市的工资水平越高，对劳动力的吸引能力越大［7］，劳动力特别是低技能劳动力选择城市进行就业工作，在获得较高工资的同时，也提高自己技能。王建国、李实（2015）认为人口聚集会促使人与人的交流接触，使知识和思想进行交换，劳动力容易获得更多的知识提高自己的技能水平，同时，劳动力的聚集会促使城市规模的扩大，城市规模的扩大会进一步产生聚集效应，有可能对城市工资有着进一步促进作用［8］。但是，不同地区研究所得到的结果差异很大。总体而言，国外很多文献均发现城市人口对工资水平产生正向影响。譬如，Combers an Duranton（2010）利用法国劳动工人数据估计出法国的工资弹性为1.5%到3%之间，Glaser an Resseger（2010） 发现美国的工资弹性为 4.1%［9］Combers et al（2013）利用2007年国家统计局城镇住户调查数据发现城市工资对城市规模弹性系数为 12%［10］。而 Glaser and Mare （2001），Davi Albouy（2008）研究发现城市规模对实际工资没有影响［11］［12］。现代经济学理论指出，城市劳动实际工资水平的增加和劳动生产率的增加相一致，城市人口聚集会导致劳动生产率的提高进而使得劳动力工资水平上升，但在短期内，劳动生产率很难有明显提高，所以，认为短期内城市工资不受城市规模水平影响。

劳动力选择迁徙至城市进行工作和生活，不仅仅为了获得更高的工资水平或者期望更高的预期收入，增加个人与群体之间互动机会，促进思想进步和技能水平提高，也会考虑其他因素。刘建波等（2004）研究发现劳动力会考虑潜在的目的地区域环境因素［13］，Bayoh and Irwin（2010）研究发现劳动力会选择进入学校教学质量较高的城市［14］。公共服务和设施对劳动力的迁徙流动产生影响，这种公共服务对劳动力流动决策的影响作用已经在很多国家地区证实。Nechyba and Strauss（1998）Dahlberg et al（2012）研究发现公共服务对劳动力流动决策有正向影响［15］［16］。我国学者也验证了公共设施和服务对劳动力流动有影响，陆铭、夏怡然（2015）利用2005年1%人口抽样调查中劳动力流动的微观数据，采用Logit模型进行研究发现城市的基础教育、医疗服务和公共设施等对劳动力选择流入城市工作生活有正向影响［17］。

住房价格对劳动力选择城市工作生活也有很大影响，但是，住房价格对劳动力影响尚未形成共识。在新地理经济学模型引入住房价格因素之后Rabe and Taylor（2012）认为住房价格对劳动力流入产生抑制作用［18］。高波等（2014）研究发现城市住房价格的快速上涨会对农村劳动力流入城市产生阻碍［19］。范剑勇等（2015）却认为城市住房价格高对劳动力流入没有抑制作用［20］。张莉、何晶（2017）利用2012—2014年中国劳动力动态调查数据（CLDS）发现住房价格对劳动力流动进入城市影响为先吸引后抑制呈现倒U型［21］。

学者们研究劳动力迁徙影响因素，大部分从劳动力微观角度进行研究，从宏观经济层面角度研究的文献较少，也没有考虑具有同质的地区性因素，主要原因有：首先，在数据获得方面，个体微观数据容易获得，并且能够体现出个体劳动力的异质性。其次，不同城市的地理位置、风土人情、城市面貌和城市历史等各不相同，利用宏观层面数据需谨慎处理这些无法观测但会对劳动力迁徙有影响的因素。并且，对加总的数据进行研究分析会出现双向因果关系并导致非一致性产生，需进一步对宏观加总数据再处理。相对于微观数据，宏观层面数据能体现出一定的优势，宏观层面数据可以反映出具有同质性的地区因不同的政策和其他因素对劳动力吸引力的影响的不同，能够从宏观层面对人口流动研究提供参考。

综上所述，本文旨在利用宏观层面数据，在中部城市地区同质性的条件下，分析中部城市对劳动力的吸引力影响因素。

三、数据来源、模型和变量

（一）数据来源

本文数据来自2013—2017年《中国城市统计年鉴》，选择中国中部地区80个城市为研究样本，采用面板数据分析方法，由于部分城市相关数据缺失，对数据缺失的城市进行删除，最终有效城市样本数为70个，获取有效指标样本350个，对模型中部分变量数据，以省统计年鉴数据进行补充。

（二）模型构建和变量说明

从宏观角度研究城市对劳动力的吸引力影响因素，假设城市平均工资水平受劳动生产率影响，在排除城市规模和平均工资水平的双向关系前提下，利用宏观层面数据依然会面临不同城市的地理位置、风土人情、城市面貌和城市历史等这些无法观测因素对劳动力的吸引。本文使用二阶段最小二乘法，在第一阶段控制影响劳动力迁徙因素及城市固定效应，并作差分将城市固定效应引起的选择偏差消除。第二阶段以工具变量法将仍然具有相关性变量进行替代，消除相关性后进行回归分析得到结论。由于城市工资水平、城市公共设施和政府财政支出、城市地理特征和环境以及城市工资水平和城市住房价格会影响劳动力选择城市意愿，我们将上述变量作为自变量，选择弹性模型进行回归分析。

第一阶段回归模型为：

其中，lnYij为城市中第二、三产业就业人数对数，城市对劳动力吸引，劳动力选择意向城市，最终会在所选城市选择除第一产业外进行就业，如果劳动力进入城市之后长时间未能就业，理性劳动力会选择离开，城市对劳动力的吸引力转换为劳动力是否能够在城市就业。α0为常数项，X201i为2012—2016年的五个年度虚拟变量。lnWij为城市平均工资的对数值，此处的城市平均工资为城市中第二、三产业的年名义平均工资，未选取实际工资，因为对工资进行了对数化处理后实际工资和名义工资系数相同，仅仅不同的为常数项，而常数项的数值和显著性并非我们关注研究的关键变量，所以，本文选取名义工资的对数值为自变量。lnHij为城市当期住房价格的平均价格对数，城市住房价格对劳动力的城市选择也有一定的影响，由于住房价格作为自变量可能与误差项相关，此时估计是存在偏误且不一致。Cij为城市的个体特征变量，这里我们选取二氧化硫排放量、人均道路拥有量、医院人均床位数、人均中小学教师数、政府财政支出作为城市公共设施和服务变量，劳动力选择城市进行工作生活，不仅仅考虑所选择城市的平均工资、住房价格，也会考虑城市的空气质量、交通状况、相关的公共设施和福利。陆铭、夏怡然（2015）利用个体样本验证了公共设施跟福利会影响劳动力流动决策。δc为城市的固定效应，是城市的地理位置、风土人情、城市面貌和城市历史等无法观测因素，劳动力选择意向也会受到城市的固定效应的影响，但δc无法进行准确估计，并可能与误差项相关，即cov（δc，μij）≠0，此时，最小二乘OLS回归估计是有偏误且不一致，αi（i≠1）和βi为相关变量的系数，具体变量说明如表1所示。

（三）模型处理

可知δc无法测量，与模型中误差项存在相关关系的城市固定效应参数，为正确估计模型，需对模型进行处理，利用现期与上一期差分除去城市固定效应影响，经过差分处理之后的第一阶段回归模型为：

其中△lnYij为第二、三产业就业人口的对数值的现期与前一期之差，反映城市中从事第二、三产业劳动力总人数一年的变化。Xi-2为年度虚拟变量，由于进行了一次差分，年度虚拟变量数量从5个减少为4个，△lnWij为第二、三产业工资的对数值的现期与前一期差，是一年中工资的对数值的实际变化，前文提到工资选取的是名义工资而非实际工资，对模型进行差分处理，去除常数项后，无论名义工资还是实际工资对结果均无任何影响。△lnHij为现期住房价格与前一期住房价格的对数值之差，是中部地区城市住房价格在5年内的波动净值。△Cji为城市中二氧化硫的排放量（吨）、人均小学教师数（位/万人）、人均床位数（张/万人）、人均医生数（位/万人）、人均道路面积（平方米/万人）和政府财政支出（万元）对数的变动值。εij是进行差分处理后模型中的误差项。城市对劳动力的吸引力反映了城市中第二、三产业的平均工资，城市的平均住房价格、城市公共设施和服务的便利性等方面对劳动力选择迁徙流动的影响。

表1 变量设置与说明

模型进行差分处理后，除去了无法观测的城市固定效应δc，但是△lnHij仍然可能与误差项εij存在相关性，此时OLS法所估计的城市吸引力影响因素将会是有偏误且不一致，鉴于此，首先排除住房价格因素影响，将住房价格因素放入误差项中，对模型进行回归分析，结果为不经过住房成本调整的城市吸引力影响因素。随后，使用工具变量法对住房价格进行处理。房地产行业依赖金融部门银行贷款，城市平均住房价格受到金融部门银行贷款的影响，我们根据第二阶段模型式（2）构造特定年份住房价格受金融贷款影响，用金融部门银行业的年底贷款净余额作为住房价格变动的工具变量，货币政策对住房价格影响可能具有时滞性，我们选取滞后一期数据表示货币政策的时滞性。

其中，ζ1是公式（2）中除住房价格之外的自变量，Zij为银行年末净贷款余额，Zi-1，j为前一年末贷款净余额，μij为误差项，能够成为好的工具变量必须具备以下要求：一是与被解释变量相关，即η和η2不能同时为0；二是工具变量与误差项不相关

城市的住房价格受到银行贷款的影响，金融机构银行放松贷款限制，房地产投资商从银行获得贷款进行房屋建设，劳动力能够比较容易从银行获得贷款进行房屋购买，房屋购买需求增加，住房价格上升。相反，如果金融机构银行紧缩贷款限制，房地产商减少房屋建设的投资，劳动力难以获得银行贷款，房屋购买需求下降，住房价格降低，我们认为银行年末存贷款余额变化能够影响城市房屋的平均价格，金融机构银行的货币政策属于外生变量受到国家和当地政府政策影响，与模型（2）的误差项不相关，满足工具变量要求，选取银行存贷款变动值作为城市平均住房价格的工具变量。

四、实证分析

（一）回归结果

表2中我们分别分析了不使用工具变量和使用工具变量的回归结果，第一列为模型中的解释变量。第二、三列分别表示仅使用OLS法进行估计回归的结果。第四、五列显示为经过工具变量法处理后的最小二乘结果，具体结果如表2所示。

（二）结果分析

OLS（1）的结果告诉我们，在仅仅控制时间虚拟变量时，城市的平均工资对劳动力有着显著的吸引力，城市平均工资每增长1%，选择进入中部城市工作生活的人口增加0.1932%，在5%的水平上显著。为了减少偏误和估计的不一致性，将反映城市公共设施、服务的城市的个体特征变量引入方程，OLS（2）的结果显示，在控制时间虚拟变量的条件下，人均道路面积和财政支出在5%水平上统计显著，此时城市平均工资在10%水平上统计显著。城市中平均工资水平能够对劳动力是否愿意迁徙到城市有着积极的影响，系数值为0.1842，说明在相同水平的条件下，城市中第二、三产业的平均工资的变化每增加1%，劳动力愿意进入城市工作的人数将增加0.1842%，在10%水平上统计显著，这与学者们研究工资对劳动力的吸引力效应一致。人均道路面积对劳动力选择迁徙系数为0.0113，系数符号为负号，人均道路面积每增加1%，城市对劳动力人口吸引力减少0.0113%（本文研究的中部地区城市中，规模较大的城市，市辖区人数较多，城市相对拥挤，人均道路面积较小；而规模较小的城市，市辖区人数较少，城市相对宽松，人均道路面积较大）。这说明城市规模越大，城市对劳动力的吸引力也就越大。政府财政支出的系数为0.045，说明政府财政支出每增加1%，城市对劳动者吸引力增加0.045%，政府的财政支出对城市公共设施的建设和改善有着重要的作用。

表2 回归结果

对模型进行生活成本调整，将城市住房价格因素纳入模型，由于城市住房价格可能跟模型中的误差项相关，这时候估计是不一致的，我们需对城市住房价格进行处理，使用模型（3）对住房价格进行工具变量法处理，发现工具变量统计显著，符合工具变量要求（见表2）。

IV（1）和IV（2）是对城市平均住房价格进行工具变量法之后得到的回归结果，使用工具变量法后，我们发现城市平均工资统计系数不显著，经过住房价格调整后，城市平均工资对劳动力不再有明显吸引，IV（1）回归结果说明，在控制时间变量的条件下，城市工资水平对劳动力的吸引力由0.1932下降到0.1464，统计不显著。但是城市住房价格对劳动力的吸引力有显著正向影响，城市住房价格每增加1%，城市对劳动力的吸引力增加0.8266%。在控制时间虚拟变量条件下，模型中进一步控制城市公共设施和服务的个体特征变量，IV（2）回归结果显示，城市平均工资对劳动力的吸引力依旧不显著，财政支出系数从0.045下降到0.036，财政支出每增加1%，城市对劳动力的吸引力增加0.036%，在10%统计水平上显著。人均道路面积系数较OLS（2）中回归没有较大变化，进一步验证城市规模越大，城市对劳动力的吸引力也就越大。城市的住房价格对劳动力的吸引力系数下降为0.7344，城市住房价格每增加1%，城市对劳动力的吸引力增加0.7344%。在OLS回归和IV回归中我们均没有发现人均教师人数体现的城市教育水平、人均医生人数和人均病床体现的城市医疗水平对劳动者有显著吸引力。这个结果与部分学者从个体劳动者角度进行研究发现劳动者选择进入城市工作和生活，会考虑到城市教育和城市医疗因素的情况不同，这可能与我们为了避免解释变量和误差项相关性造成估计偏误而在模型中引入的政府财政支出这个解释变量，而政府财政支出与医疗、教育存在一定共线性导致医疗教育估计系数不显著。

将工具变量法得到的误差项带入IV（2）中，工具变量的估计误差项系数的P值为0.788，不拒绝误差项系数为0的假设，模型经过工具变量处理后，模型中的变量与误差项不存在相关性。

五、结论和建议

（一）主要结论

本文使用2013—2017年《中国城市统计年鉴》数据，研究中国中部地区城市对劳动力的吸引力的影响因素。以中部城市的市辖区第二、三产业劳动力人数为因变量，选取城市平均工资、二氧化硫排放量、人均道路面积、人均教师人数、人均医生人数、医院人均床位数、政府财政支出和城市平均住房价格因素为自变量，构建城市固定效应弹性模型，在控制时间因素条件下，进行研究分析，得出以下结论②：

第一，城市平均工资水平对城市中第二、三产业劳动力人数有显著的正向影响。在未引入城市平均商品房屋价格因素条件下，城市平均工资水平对城市中第二、三产业劳动力人数有显著的正向影响，此时，在其他条件不变时，城市中平均工资水平越高，第二、三产业劳动力人数越多，这与学者们研究结果一致。劳动力在进行转移迁徙时会考虑城市中平均工资水平，此时，城市平均工资水平越高，城市对劳动力的吸引力越大，转移进入城市的劳动力越多；引入城市平均商品房屋价格因素后发现，经过住房价格因素进行生活成本调整后，城市平均工资水平因素对城市中第二、三产业劳动力人数影响不再显著。劳动力转移进入城市不再主要考虑城市中平均工资水平高低。

第二，城市人均道路面积与城市中第二、三产业劳动力人数呈现显著的负向相关关系。在其它影响因素不变条件下，城市人均道路面积越大，城市中第二、三产业劳动力人数越少，城市对劳动力的吸引力越弱，由于统计数据限制，本文使用城市人均道路面积表示城市规模特征，城市市辖区中，人均道路面积越小，城市规模越大，劳动力人数相对越多；城市人均道路面积越大，城市相对“空旷”，城市规模越小，劳动力人数相对越少。结果显示，劳动力更加愿意转移进入城市规模相对较大的中部城市工作和生活。

第三，城市中政府财政支出与城市中第二、三产业劳动力人数呈现显著的正向相关，影响系数相对较大，这表明，在其他因素不变条件下，随着政府财政支出的增加，城市中基础设施的数量和质量将会增加和提升。选择进入城市工作生活的劳动力人数增加，城市对劳动力的吸引力也会越大，但是我们也发现，城市中的教育和医疗因素对劳动力影响并不显著，由于政府财政支出中包括科研、教育和医疗卫生方面的支出，这些支出与上述影响因素间存在较强的共线性问题，导致统计结果不显著。

第四，城市商品房屋平均价格对城市中第二、三产业劳动力产生显著的正向影响。在其他影响因素不变的条件下，随着中部城市中商品房屋平均价格上升，城市中第二、三产业劳动力人数增加，城市对劳动力的吸引力越大。需要说明的是，本文研究结论中，城市商品房屋价格上升导致城市对劳动力的吸引力增加，与部分学者的研究结论不同，具体原因为，本文选择研究的样本为中国中部城市，样本时间跨度为2012—2016年，在此时间，中部地区城市商品房屋平均价格低，城市政府也未实施各种限购政策，劳动力选择进入城市工作和生活，可以快速和较容易在城市中购买住房安居乐业。城市中商品房平均价格相对较高的城市，经济相对发达，工作机会多，城市发展潜力大，此时，城市对劳动力的吸引力也就越大。

（二）对策建议

基于上述研究结果，就如何提升中部地区城市对劳动力的吸引力方面给出以下几点建议：

1.提高劳动生产率，促进城市工资水平上升

城市平均工资水平越高，对劳动力的吸引力越大。城市平均工资水平高低的根本原因是城市劳动生产率的高低，促进城市平均工资水平上升，加大城市对劳动力的吸引力，全面提高城市劳动生产率是关键。所以，中部地区城市应该积极发挥自身优势，利用和依托长江黄金水道优势，努力发展水运运输业，提升水运运输效率和质量，加快相关产业布局和发展。合理布局各城市产业结构，对具有相近产业布局的城市地区，进行产业结构整合优化，紧密联系长江上下游地区，做好与长江下游发达地区的产业对接，最终形成依托长江黄金水道，发展承上接下一整套合理的产业布局。同时，向长江下游发达城市学习，努力吸收它们在改革开放后快速发展和产业结构转型升级的经验。积极利用中部地区高校众多，人力资源丰富特点，努力发展和应用各种新技术，最终提升中部城市的劳动生产效率，加大城市对劳动力的吸引力。

2.扩大城市规模，增强企业投资吸引力

城市建设方面，地方政府在进行城市规划、建设和城市扩张时，应以优化城市空间布局为核心，努力建设适应新发展、新阶段的宜居型城市。发展产业方面，中部地区城市应优化产业布局，对外来投资企业给予更多的政策支持和优惠，减少审批步骤。城市政府应加大对现有优秀企业的支持力度，树立起尊重企业、依靠企业、发展企业的城市形象，进而吸引更多优秀企业进入中部城市开设公司，投资办厂。另一方面，努力建设和发展城市的硬件配套设施，使企业消除发展顾虑，加大在中部地区城市投资办厂力度，帮助发展城市产业，扩大城市规模，提升外来劳动者对城市未来发展的信心，增强城市对劳动力的吸引力。

3.加大财政支出，提升财政资金使用效率

中部地区城市政府需要加大财政资金支出力度，建设更多公共设施，提供更多公共服务，方便居民出行、生活，服务城市企业，增强他们对城市的认同感、责任感；设立专用资金帮扶和吸引外来劳动力，建立就业培训中心，对外来劳动力进行相应技能培训，解决他们在城市中寻找工作的困难。定期组织企业进行人员招聘，对解决城市就业有重大贡献企业施行一定的财政补助或税收减免等优惠政策；城市政府还应建立财政资金使用效率评价机制，对财政资金分配和使用进行效率评价，确保财政资金合理分配，有效使用。

4.稳定城市住房价格，确保居民安居乐业

中国人的安居乐业思想观念浓厚，劳动力选择进入城市生活会考虑能否快速的在城市购买住房定居，所以，中部城市政府可以对“刚需型”消费者购买住房给予鼓励，减少外来劳动力的“刚需型”住房购买阻碍。限制非“刚需型”消费者的投机行为，施行限购、禁购政策。同时，对于拥有特殊技能和高学历的外来劳动力，政府更应发挥能动性，给予财政补贴，降低他们住房购买总价，方便他们进入城市定居生活。城市政府需要密切注意住房价格波动状况，使城市商品房屋价格水平处于合理区间。

注释：

①钱纳里、罗斯托的“多国动态模型”用不同指标衡量国家工业化发展的不同时期，例如，人均GDP，第一、二、第三产业从业人口比例以及城市化率等，本文以人均GDP为衡量指标。

②由于本文数据仅为2012—2016年的数据，此时，中部地区的合肥、郑州等中心城市房价已经大涨，但三、四线中小城市房价还未大涨，因此，本文得出的结论与目前现实存在一定的差距。