地方政府干预、交通基础设施与农村剩余劳动力转移——基于中介效应与溢出效应的实证分析

王 政

（上海大学，上海200444）

一、文献回顾

“三农”问题一直以来都是中央工作的重点。2019年中央一号文件继续聚焦“三农”问题，提出要坚持农业农村优先发展，这也是自2004年以来中央连续第16次聚焦“三农”问题。在当前经济下行压力加大、外部环境发生深刻变化的复杂形势下，做好“三农”工作具有特殊重要性①2019年2月19日《中共中央国务院关于坚持农业农村优先发展做好“三农”工作的若干意见》中再次强调了“三农”工作的重要性。。作为“三农”问题的重要组成部分，农村剩余劳动力的安置问题已是政府工作的重点。我国具有典型的二元人口结构特征，由于城乡发展不均衡以及各种制度性因素的存在，造成在城市存在“民工荒”问题的同时农村还积压着相当数量的剩余劳动力。有学者根据我国历年统计年鉴中显示的耕地面积和第一产业就业人数，对2016年—2030年第一产业就业人数进行了初步估算，结果显示这期间我国第一产业就业人数将由21496万降至5667万，这意味着在未来的十几年中，近1.6亿农村剩余劳动力将会进行非农转移［1］。改革开放以来，我国交通基础设施建设实现了巨大飞跃，其中受益最大的就是农民工，也正是伴随着交通基础设施的不断完善，农村剩余劳动力要素在区域间的流动性开始不断得到释放。同时，财税体制改革使GDP成为地方政府的主要激励，地方政府纷纷选择以基础设施投资为主开展经济建设。那么，“民工荒”问题为什么依旧存在呢？地方政府没能促进农村剩余劳动力的非农转移吗？对这些问题的研究有利于地方政府厘清自身在“稳就业”和“稳经济”两者中的位置，从而更好地促进农村剩余劳动力的非农转移。这既符合中央对“三农”工作的总体要求，又有助于找到符合地方政府激励机制的政策参考。因此，本文将地方政府干预、交通基础设施与农村剩余劳动力转移纳入分析框架进行探讨，这对科学规划交通基础设施建设、合理干预劳动力市场从而促进劳动力资源的合理配置具有重要的现实意义。

改革开放以来，劳动力要素在全国范围内的流动逐渐增多。劳动力流动对我国经济增长的贡献是巨大的，流动过程中产生的集聚效应和干中学效应不仅带来了劳动效率的提高，也促进了产业效率的提高［2］，但却没有带来城乡收入差距的明显缩小［3］。这也引发了学者们对于劳动力流动特别是农村劳动力流动的驱动因素的关注。具体来讲，农村劳动力流动的驱动因素可以分为经济因素和社会因素［4］。经济因素包括资本流动、土地流转、产业结构等。其中，张永丽和梁顺强［5］通过VAR和OLS模型发现土地流转推动了农村劳动力的流动，具体表现为土地每流转100亩，农村劳动力的流动人数就会增加11人。程名望和史清华［6］从产业结构的视角出发，通过实证分析发现由于我国服务业生产率提高缓慢，因而能够吸纳大量农村剩余劳动力。社会因素包括流动成本、居住条件以及其他政策因素，其中影响流动成本的因素主要是交通基础设施，国内学者对此进行了大量研究。李楠［7］以我国东北地区为样本，以移民重力模型为理论框架对19世纪末期到20世纪中期的东北地区移民数据进行实证分析，发现铁路的发展显著增加了东北地区的移民数量。马伟等［8］基于引力模型的研究同样也支持了这一观点，认为交通基础设施的改善不仅降低了人口迁移的空间成本，还降低了人口迁移的心理成本。汪三贵和王彩玲［9］发现公路可获得性的高低影响了农村劳动力的流动。政策因素方面，研究发现地方政府的干预也发挥了一定的作用。赵德昭［10］认为，地方政府财政支出结构扭曲与财政支出目标偏离使地方政府在提供公共品上缺乏积极性，抑制了农村剩余劳动力的转移。

既有文献从不同角度对农村剩余劳动力转移进行了多方面的研究，特别是李斌等［11］将FDI、交通基础设施与农村剩余劳动力转移纳入分析框架对这一问题进行了研究，但同时将地方政府干预、交通基础设施与农村剩余劳动力转移纳入分析框架进行综合研究的却很少。因此，本文可能的创新点在于：重点探讨了地方政府干预影响农村剩余劳动力转移的路径，即地方政府干预对农村剩余劳动力转移不仅有直接效应还可能存在间接效应（中介效应）；同时，基于中介效应模型，本文尝试分析了这种相似的传导路径在我国不同区域所产生的不同效果，并使用较新的计量工具对中介效应进行了稳健性检验；此外，对比不同的空间计量模型，通过分析2005年—2017年我国31个省（自治区、直辖市）的面板数据，发现交通基础设施的完善对农村剩余劳动力转移存在溢出效应。综上，本文在选题切入点、计量工具使用以及政策的解释上有一定的创新性。

二、理论假设

（一）地方政府干预与农村剩余劳动力转移

改革开放以来，在我国经济飞速增长的几十年里，GDP逐渐成为官员晋升的主要绩效考核指标，在经济发展初期这对地方政府产生了较好的激励［12］，但随着我国社会主要矛盾的变化，这一激励机制已不能适应经济发展需要，在经济目标和民生目标面前，地方政府会更注重经济发展，而对公共品的提供缺乏激励。公共服务和农民工社会保障作为影响农村剩余劳动力转移的重要社会因素，政府对其投资的减少将大大降低农村剩余劳动力转移的积极性。

在我国当前的政治体制框架下，农村剩余劳动力转移到城市需要大量财政投入，其事权主体是地方政府，而劳动力大规模的流动会引发地方政府间的恶性竞争。这是由于在财政分权体制下，地方政府在以GDP为核心的激励机制下，为提高辖区范围内的社会福利水平，会倾向于采用以税收优惠和财政补贴为主的方式来进行政府间的竞争以争夺资源。过去，由于地方政府的治理能力有限，限制农村劳动力进城的政策曾带来了“返乡潮”“民工荒”。近年来，这种情况仍没有得到根本改善，各地政府为了争夺人力资源，竞相调整人口落户政策，其中学历成了最关键的一项条件，这无疑将低学历的农村剩余劳动力排除在外，打击了农村剩余劳动力进行非农转移的积极性。

据此本文提出假设1，即地方政府的直接干预会抑制农村剩余劳动力的非农转移，地方政府干预与农村剩余劳动力转移之间存在负相关关系。

（二）交通基础设施与农村剩余劳动力转移

考虑到农村剩余劳动力对交通基础设施的获得能力较低，故本文考察的交通基础设施主要为公路，包括普通公路和高速公路。交通基础设施对农村剩余劳动力转移的作用机制可以从“推”和“拉”两个方面来阐述。一方面，交通基础设施投资的增加会促进资本流入从而带动产业发展，有助于将农业部门接入现代产业体系当中，而农业部门生产率的提高会逐渐对从农业部门“游离”出来的剩余劳动力形成“推力”，促进农村剩余劳动力向城市工业和服务业部门转移。另一方面，长期以来我国城乡收入差距的鸿沟使得农村劳动力对城市充满向往，随着交通基础设施的不断完善，劳动力流动成本的降低激发了农村剩余劳动力进行非农转移的积极性。同时，完善的交通基础设施能够促进产业集聚，扩大产业规模，提供更多的就业机会，这对农村剩余劳动力来说也是一种“拉力”。除此之外，交通基础设施的完善能够大大降低流动成本，促进农村剩余劳动力跨区域转移。

据此本文提出以下假设：假设2即交通基础设施的完善可促进农村剩余劳动力转移，交通基础设施与农村剩余劳动力转移之间存在正相关关系；假设3即在空间上交通基础设施的完善对农村剩余劳动力转移存在“溢出效应”①“溢出效应”即交通基础设施作为公共品存在正的外部性，这种正外部性会对周边地区产生“溢出效应”，大大降低农村剩余劳动力转移的流动成本。［13］。同时，为验证地方政府干预与农村剩余劳动力转移之间是否存在中介效应，本文提出假设4，即地方政府可通过交通基础设施的完善对农村剩余劳动力转移产生促进作用。

三、基于中介效应的实证分析

（一）数据说明

本文选取2005年—2017年我国31个省（自治区、直辖市）作为研究对象。如无特别说明，所用数据全部来源于历年《中国统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》以及国家统计局网站。需要指出的是，个别变量如农业比重2017年数据缺失，本文采用插值法进行了替代处理。

（二）数据预处理与变量构造

1.被解释变量。本文借鉴赵德昭［14］对农村剩余劳动力转移（ncsy）的定义②赵德昭基于我国大多数农村剩余劳动力都集中于劳动密集型行业的现实情况，通过计算采掘业、制造业和建筑业的职工总数，再减去国营企业中相应行业的职工数量，得到农村剩余劳动力转移数量。，同时针对近年来我国经济发生的一些新变化（如交通运输业的迅速发展吸纳了大量的农村剩余劳动力等）进行相应调整，最终通过计算采掘业、制造业、建筑业和交通运输业的职工总数，减去国营企业中相应行业的职工数量，得到农村剩余劳动力转移数量。

2.核心解释变量。本文借鉴张建武等［15］对地方政府干预（dfcz）的定义，采用地方财政一般公共预算支出占国内生产总值的比重来衡量地方政府干预程度。交通基础设施（Infrastructure）选取人均道路面积作为衡量指标。

3.控制变量。本文采用第三产业增加值占国内生产总值的比重来测度第三产业比重（gdp3gdp）。我国服务业在过去的几十年里发展迅速且主要为劳动密集型服务业，能够吸纳大量劳动力。农业比重（nlmy）选取农林牧渔业增加值占国内生产总值的比重来衡量。社会消费比重（shxf）采用社会零售消费总额占国内生产总值的比重来衡量。技能型教育水平（zdzyrs）选取中等职业学校在校生人数占当地常住人口的比重来衡量。城镇化程度（czh）选取地区城镇常住人口数与总人口数的比值作为代理变量。各变量的描述性统计结果如表1所示。

表1 各变量描述性统计结果

由表1可以看出，农村剩余劳动力转移、交通基础设施和地方政府干预这3个变量的地区间差异较大。就交通基础设施来看，其最大值为25.82000，最小值仅为4.04000，反映出当前我国交通基础设施存在较大的地区间分布不平衡的问题。农村剩余劳动力转移和地方政府干预存在的较大的地区间差异，同样反映出我国地区间发展不平衡的事实。

（三）模型构建

根据上文分析，可以得到如图1所示的中介效应模型以及方程式。

图1 中介效应模型

其中,c表示自变量dfcz对因变量ncsy的总影响，a×b表示自变量dfcz经由中介变量Infrastructure产生的中介效应，c`表示自变量dfcz的直接效应，且上述系数满足c=c`+ab，即地方政府干预对农村剩余劳动力转移的总效应等于中介效应与直接效应之和。同时，c`的显著性是判断中介效应是否存在的重要依据［16］。当c`显著时，为部分中介效应，即自变量通过这一中介变量只产生了部分影响；当c`不显著时，为完全中介效应，即自变量对于因变量的影响全部是通过这一中介变量传导的。

通过对农村剩余劳动力转移、交通基础设施和地方政府干预三者之间的传导机制以及中介效应传递路径的分析，可以构建以下计量模型。

地方政府干预与交通基础设施模型为：

交通基础设施与农村剩余劳动力转移模型为：

中介效应模型为：

以上模型中，εit为随机扰动项，α、β、γ分别为解释变量对被解释变量的影响程度系数，Xit为一系列控制变量。

（四）实证结果

1.平稳性检验。为防止出现伪回归，本文对选取的变量进行了Levin-Lin-Chu单位根检验，结果见表2。由表2可以看出，所有变量均表现出较好的平稳性。

表2 Levin-Lin-Chu单位根检验结果

2.回归结果分析。本文利用Stata15软件，对上文构建的中介效应模型进行分析，结果如表3所示。从回归结果可以看到，a=1.05，b=0.316，c=-0.483，c`=-0.815，路径系数多在1%水平下表现显著，且大致满足中介效应模型中各路径系数c=c`+ab的条件。其中，a的系数大于0，地方政府干预促进了交通基础设施建设，同时b的系数也大于0，验证了前文中的假设2，即交通基础设施的完善促进了农村剩余劳动力转移。值得注意的是，c`的系数与a、b相反，且从模型（2）和模型（3）的对比来看，在加入交通基础设施变量后，地方政府干预影响系数的绝对值从0.483提高到0.815，说明其负面效应被强化，这恰好验证了前文中的假设1和假设4，即一直以来地方政府对劳动力市场以及其他领域的过多干预会抑制农村剩余劳动力转移，然而由于政治锦标赛的激励，地方政府对交通基础设施投资更具热情，正是对交通基础设施的投资抵消了部分地方政府对劳动力市场干预的负面影响，促进了农村剩余劳动力的转移，这一点值得引起关注。

技能型教育水平对于农村剩余劳动力转移的影响在1%水平下显著为正。教育水平的提升促进了人口素质的提高，也提高了劳动力获取信息的能力。同时教育作为公共品具有正的外部性，在一个家庭中，受教育的成员越多，其他成员从农村向城市进行非农转移的机会也就越大。这种促进作用在引入交通基础设施变量后得到了加强，说明交通基础设施完善的地区，其技能教育带来的促进作用也会得到提高。而第三产业比重和农业比重对农村剩余劳动力转移的影响不显著，可能的原因是我国大部分农村剩余劳动力都来自落后地区，当这些地区的交通基础设施不断完善时，该地区的农村剩余劳动力会更倾向于向发达地区流动，而当地的第三产业发展没能吸纳太多农村剩余劳动力，即存在所谓的“溢出效应”。城镇化程度的影响系数为2.606，且在1%水平下显著，说明城镇化程度的提高能够显著促进农村剩余劳动力转移，城镇化程度每提高1%，能转移2.606单位的农村剩余劳动力。

表3 全国整体回归结果

3.Sobel-Goodman中介效应检验。类似于Baron和Kenny［17］依次检验回归系数的方法，除了对中介效应进行检验以外，Sobel-Goodman还对间接效应（中介效应）和直接效应进行了计算，本文的相关结果见表4。其中，a路径系数表示自变量对中介变量的影响，b路径系数表示中介变量对因变量的影响。

表4 中介效应检验结果

由检验结果可以看出，地方政府干预与农村剩余劳动力转移之间的确存在中介效应，且在1%水平下显著。

根据表4中直接效应与间接效应的系数，通过计算可以得出交通基础设施的中介效应为12.23%，因而本文选取交通基础设施作为中介变量是具有考察意义的。但同时也要看到，地方政府干预带来的负面影响依旧较大，这说明地方政府对于劳动力市场的过多干预并不能有效引导农村剩余劳动力转移，反而起到了一定的抑制作用。另外，从地方政府自身的激励机制来看，在我国财政分权体制和过多注重经济增长的考核机制下，地方政府官员有时更倾向于追求经济增长这类能使自己晋升的“短期目标”，而不是农村剩余劳动力转移这类民生范畴的“长期目标”。为实现“短期目标”，地方政府有时会热衷于基础设施投资，恰恰由于这一中介途径，促进了农村剩余劳动力转移。

我国幅员辽阔且区域间发展不均衡，为探讨不同区域间的差异，本文将我国划分为东部地区、中部地区、西部地区①东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、广东、山东、海南；中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、河南、江西、湖北、湖南；西部地区包括内蒙古、重庆、四川、贵州、云南、广西、西藏、新疆、陕西、青海、宁夏、甘肃。三大区域，分别进行中介效应检验，结果如表5所示。

表5 分区域的中介效应检验结果

通过对东、中、西部地区分别进行中介效应检验可以发现：东部地区地方政府通过投资交通基础设施促进农村剩余劳动力转移的效果并不显著，可能的原因是东部地区的城镇化程度普遍较高，农村剩余劳动力较少；另外，东部地区由于较好的区位优势，经济发展较快，基础设施特别是交通基础设施比较完善，因而交通基础设施投资带来的边际效用不明显。中部地区地方政府对于农村剩余劳动力转移的中介效应在1%水平下显著，且通过了Sobel检验。值得注意的是，中部地区地方政府对农村剩余劳动力转移的抑制作用变得不再显著，可能的原因是中部地区位于东、西部地区之间，由于农村剩余劳动力转移距离有限，中部地区同时吸纳了东部地区部分由产业转移带来的农村剩余劳动力和西部地区部分向省外流动的农村剩余劳动力。西部地区的中介效应未能通过检验，可能的原因在于：一是西部地区地方政府干预有限，尽管中央实施西部大开发战略在一定程度上加快了西部地区的交通基础设施建设，但其发展依旧相对滞后；二是西部地区省份大多经济发展相对落后，对于农村剩余劳动力的吸引力不够。

4.中介效应模型的稳健性检验。根据Imai等［18］学者的研究，进行中介效应的因果推断时，需要检验中介变量是否满足随机性，即是否满足序列可忽视性假定。

图2 敏感性检验

图2是因果中介效应与违反序列可忽视性假设的关系图，从中可以看到ρ的置信区间只在0.10～0.31这个区间包含了0这个值，因此，本文所探讨的中介效应模型比较稳健。

四、基于空间溢出效应的实证分析

（一）空间自相关性检验

Moran's Index（莫兰指数）是被广泛应用的一种空间自相关性判定指标，其计算公式为：

其中，Wij表示区位相邻矩阵，Cij表示属性相似矩阵，Xi和Xj分别为i和j的空间单元属性数值，Wij=1代表空间单元相邻，Wij=0代表空间单元不相邻，即i≠j时Wij=0。

I值结果位于（-1，1），I＞0表示正相关，数值越大表示空间分布的相关性越大；I＜0表示负相关，数值越小表示空间分布的相关性越小；当I趋于0时，代表空间分布为随机分布。

通过Stata软件进行莫兰指数检验，可以发现2005年—2017年间我国农村剩余劳动力转移均存在正的空间自相关性且在1%水平下显著，因此满足建立空间计量模型的前提条件。

（二）空间计量模型的构建

1.空间滞后模型（SLM）。因本地区被解释变量也决定于其邻近区域观察值及观察到的一组局域特征，为验证被解释变量对邻近区域是否有扩散作用（溢出效应），构建如下所示的SLM模型表达式：

其中，参数β反映了解释变量对被解释变量的影响，空间滞后被解释变量WY反映了空间距离对于区域行为的影响，Xit表示一系列解释变量，εit为随机误差项。

2.空间误差模型（SEM）。模型表达式为：

其中，εit、μit表示随机误差项，Witujt表示邻近空间区域未观察到的扰动项，λ为其影响程度，Xit为一系列解释变量，β为解释变量的影响程度。

3.空间杜宾模型（SDM）。除了邻近区域的空间溢出效应外，在空间上邻近区域的解释变量对区域行为也有影响，模型表达式为：

其中,W·Infrastructureit表示邻近空间区域核心解释变量，β为邻近空间区域核心解释变量的影响，εit为随机误差项，Xit为一系列其他解释变量，θ为其他解释变量的影响。

4.广义空间模型（SAC）。广义空间模型同时考虑了核心解释变量和邻近区域的其他解释变量的影响，模型表达式为：

其中，W·Infrastructureit表示邻近空间区域核心解释变量，β表示邻近空间区域核心解释变量的影响，εit、μit为随机误差项，Witujt表示邻近空间区域未观察到的扰动项，λ为其影响程度，Xit为一系列其他解释变量，θ为其他解释变量的影响程度。

（三）实证结果

本文利用Stata15软件对以上4组模型分别进行了回归，结果如表6所示。

表6 空间回归模型结果

续表6

五、结论与建议

（一）结论

作为“三农”问题的重要组成部分，农村剩余劳动力的非农转移具有重要的研究价值。在当前复杂的经济形势下，“稳经济”这一经济目标和“稳就业”这一民生目标再次让地方政府面临选择，因而政治锦标赛下的地方政府选择以何种路径来实现这一双重目标成了本文的研究主题。本文选用2005年—2017年我国省级面板数据，选取交通基础设施作为中介变量，通过构建中介效应模型和空间计量模型进行实证研究发现：第一，交通基础设施投资对于政治锦标赛下的地方政府具有更大的激励，交通基础设施的完善产生的中介效应可促进农村剩余劳动力转移，随着交通基础设施的不断完善，这种推动作用将继续加大；第二，交通基础设施作为公共品具有正的外部性，能够对邻近区域产生溢出效应，促进农村剩余劳动力跨区域流动。

（二）建议

1.加大地方政府对交通基础设施的投资，尤其是贫困地区的交通基础设施。加强交通基础设施建设能够带来沿线地区经济增长是显而易见的，这种能够刺激经济增长并给地方官员心理上增加晋升可能性的路径也符合政治锦标赛下地方政府的激励机制。尽管当前我国经济发展已进入“新常态”，经济发展逐渐从高速增长转向高质量发展，但我国幅员辽阔，区域间交通基础设施分布不均衡，继续加大对交通基础设施的投资不仅是为我国经济增长转向内需作准备，同时也有利于将经济波动稳定在合理区间。另外，在当前“打赢脱贫攻坚战”的号召之下，增加贫困地区的交通基础设施投资有利于提高贫困地区农村劳动力的流动强度，有利于降低农户的贫困发生率［19］，也符合地方政府的激励机制。

2.加强省际之间交通基础设施投资的跨区域合作。交通基础设施作为公共品，其正外部性所带来的溢出效应意味着邻近区域的地方政府可能存在“搭便车”行为［20］。但Chen Zeng等［21］认为，通过对路网空间的合理布局，能够引导人口流动，从而实现地区经济可持续发展。实现这一目标，需省际之间的地方政府进行充分协调与合作，这对改善当前我国区域间发展不平衡、不充分的现状来说很有必要。

3.地方政府应减少对劳动力市场的干预，实现更高层次的“放管服”。地方政府干预会在一定程度上影响一个地区的工业化程度并加剧资本深化的程度，从而可能带来劳动收入份额的下降［15］，这不可避免地会加剧城乡收入差距，降低农村剩余劳动力转移的积极性。特别是要看到近年来各地方政府为了推动产业升级，纷纷出台各种吸引人才的政策，譬如在落户政策以及医疗教育政策上的倾斜，但这对于受教育程度普遍较低的农村剩余劳动力而言无疑形成了一种“隐形门槛”。然而，产业升级是一个循序渐进的过程，个别落后产业在退出过程中依旧可以承担安置农村剩余劳动力的功能。为此，地方政府应降低户籍制度给农村剩余劳动力转移带来的制度性交易成本，同时在财政上增加对农村剩余劳动力的培训等转移支付，保证农村剩余劳动力在城市实现产业升级的过程中不会被二次“游离”出来。