农村劳动力跨部门流动能否缩小 中国地区收入差距？

李兰冰 姚彦青 张志强

一、引 言

我国在创造世界瞩目的经济增长奇迹的同时，地区差距、城乡差距与收入差距三大差距问题日益凸显，已成为不平衡不充分的发展的重要表现，这一问题若不能有效解决，将激化深层次经济社会矛盾，影响“两个一百年”奋斗目标和中华民族伟大复兴的顺利实现。十九大报告提出，既要全面建成小康社会、实现第一个百年奋斗目标，又要乘势而上开启全面建设社会主义现代化国家新征程，向第二个百年奋斗目标进军。中央经济工作会议又提出了区域协调发展的三大目标:“要实现基本公共服务均等化，基础设施通达程度比较均衡，人民生活水平大体相当。”其中，人民生活水平大体相当的重要衡量指标是收入水平相当。鉴于此，地区收入差距问题不容忽视，它是融“地区差距、城乡差距、收入差距”三大差距于一体的复杂体系，也是我国推进区域协调发展战略的关键要点。与地区收入差距紧密相关的一个重要现象就是大规模农村劳动力跨部门流动。在不平衡不充分的发展特征下，我国出现了世界罕见的大规模劳动力迁徙现象，大量农村劳动力为获取更高的要素回报率选择从农业流向工业、从农村涌向城市、从欠发达地区涌向发达地区。与此相关，至少有三个问题亟待回答:(1)这种为追求更高收入而产生的农村劳动力跨部门流动是否对地区间收入差距产生影响？(2)不同类型的农村劳动力跨部门流动对地区间收入差距是否具有异质性影响效应？(3)农村劳动力流动与地区间收入差距的影响关系有什么政策内涵？这些问题的回答不仅有利于更好地探究劳动力视角下的地区间收入差距成因，而且对于有效推进区域协调发展具有重要启示。

改革开放以来，城乡收入差异始终是收入不均衡的重要成因，一方面源于农业与非农业之间的劳动生产率差异，另一方面源于新中国成立以来重工业优先的发展战略及农产品的收入弹性和价格弹性都较低(林毅夫，2012)。事实上，城乡收入差距从根本上反映了“农业部门”和“非农业部门”的收入差异。因此，人口就业结构成为地区收入差距的重要影响因素。2014 年，我国非农化率已达到70.5%，但受限于户籍制度等因素，常住人口和户籍人口城镇化率分别只有54.8%和36.6%①数据由作者根据中国统计局网站和2015 年《中国人口和就业统计年鉴》相关数据计算得到。，这表明农村人口在城镇化过程中实现身份转换仍有一定难度。在这种情况下，农村劳动力跨部门流动就业成为农民增收和优化就业结构的主要途径。鉴于此，本文选择以农村劳动力跨部门流动为切入点，考察其对地区收入差距的影响效应。

现有的研究劳动力流动与收入差距的文献主要沿四条主线展开。一是城乡劳动力流动对城乡收入的分配效应；二是地区间劳动力流动对地区差距的影响；三是农村劳动力外流对农村收入差距的影响；四是城市外来劳动力对城市内部工资差距的影响。关于劳动力流动与地区差距之间关系主要存在三种观点:扩大论(肖六亿，2007；樊士德和姜德波，2011；彭国华，2015)、缩小论(刘强，2001；姚枝仲和周素芳，2003；林毅夫，2012)和折中论(许召元和李善同，2008)。现有文献仍主要聚焦地区间劳动力流动的作用，亟待从劳动力流动的综合维度向基于农村劳动力流动与城镇劳动力流动不同视角的细化维度进行拓展。事实上，农村劳动力流动与城镇劳动力流动存在本质差异，忽略两者对地区收入差距影响效应的差异性，很可能影响结论的启示性。

对于农村劳动力流动的相关研究而言，它们主要聚焦以下方面:一是劳动力的配置效应及对经济增长的贡献(贾伟和辛贤，2010； 昉蔡 ，2013；都阳等，2014；徐宏伟，2015；郝大明，2015；伍山林，2016；程名望等，2018)；二是城乡劳动力转移对城乡收入差距的影响( 昉蔡 和王美艳，2009；陈斌开和林毅夫，2013；刘晓光等，2015)；三是农村劳动力外流对农业生产和农村内部收入分配的作用(王跃梅等，2013；盖庆恩等，2014；甄小鹏和凌晨，2017)；四是农村流动劳动力对城市内部工资差距的影响(沈坤荣和余吉祥，2011)。从总体上看，其既缺乏对农村劳动力跨部门流动与地区收入差距之间关系的理论机制探究，又缺乏对农村劳动力跨部门流动与地区收入差距之间影响效应的系统性实证考察。

鉴于此，本文从理论层面探究了农村劳动力跨部门流动与地区间收入差距之间的作用机制。在此基础上，利用空间杜宾模型测度了2001—2015 年期间我国农村劳动力跨部门流动对地区收入差距的影响，并进一步识别离土不离乡式“本地流动”、离乡不离省式的“外出-省内流动”以及离乡又离省式的“跨省流动”等不同流动方式对地区收入差距的异质性影响。总体上，沿着“理论机制-实证检验”的逻辑脉络，对农村劳动力跨部门流动与地区收入差距的关系进行系统性探究。

与已有研究相比，本文的主要贡献可归纳为如下三个方面:一是以劳动力流动方式为切入点进行系统的理论机制分析，为解释农村劳动力跨部门流动如何影响地区收入差距提供了理论支撑；二是与以往研究侧重单一的城乡流动或地区间流动的范式不同，本文将城乡间与地区间的两个维度融于一体，以农村劳动力跨部门流动规模与流动方式为切入点，深入揭示了农村劳动力的产业间配置对地区收入差距的影响；三是以“总-分”两层次贯穿理论机制与实证分析，将总体视角下的农村劳动力跨部门流动总规模进一步分解为“本地流动”“外出-省内流动”“跨省流动”三种不同方式纳入考察范畴，并充分考虑空间溢出效应，拓展了农村劳动力跨部门流动对地区收入差距的研究视角。

二、理论机制分析：农村劳动力跨部门流动与地区收入差距

劳动力由低生产率的部门流向高生产率的部门是在技术水平不变的条件下增加收入的重要渠道。从理论层面看，当农村劳动力留在本地农业部门和进入本地或外地非农业部门就业所能达到的效用水平相等时，劳动力流动将达到均衡。劳动力迁移获取收益以迁移成本为代价:一是地理距离，户籍制度限制下农民工难以实现城市身份转换以及享有城市公共服务，远距离迁移将影响既定工资水平下的效用水平；二是机会距离，主要是指工业部门就业机会的有限性对农村劳动力跨部门流动的限制，这对于不同地区以及不同发展阶段的表现形式可能有所不同。

工资收入差异与就业机会差异是农村劳动力迁移的主要驱动力，欠发达地区因此成为劳动力的主要流出地。基于地理距离的空间尺度，欠发达地区农村劳动力跨部门流动可划分为三种类型:一是离土不离乡式“本地流动”，主要是指进入当地的乡镇企业或在本地以私营及个体形式就业；二是“外出-省内流动”，是指在本乡镇外本省内其他地区的非农业部门就业；三是“跨省流动”，即进入外省的非农业部门就业。三种流动方式同是农民增收的重要来源，也是劳动力要素跨产业配置的现实渠道，但“本地流动”“外出-省内流动”“跨省流动”的地理距离依次增加，机会距离则很可能呈现缩小态势，这主要是因为在更大空间范畴内进行劳动力配置会使获取非农部门就业机会的概率显著提升。劳动力流动类型异质性也直接影响着其对地区间收入差距的作用机制。

首先，欠发达地区的离土不离乡式“本地流动”主要依赖四个渠道促进地区间收入差距缩小。一是生产率效应。根据Lewis(1954、1979)二元经济发展模型，现代产业部门要素边际效率-工资水平高于农业部门吸引农村劳动力不断转移，随着农业劳动力的减少，农业部门的边际劳动生产率提高、农民收入上升(刘晓光等，2015)，这一效应与空间距离无关，对于“外出-省内流动”以及“跨省流动”具有普遍适用性。二是资源配置效应。从直接效应看，农业剩余劳动力从低生产率和低收入回报率的农业部门流向具有高生产率和高收入回报率的非农业部门，有利于提高地区平均收入水平。现有文献针对中国的研究表明，这种劳动再配置效应对经济增长的贡献平均来看是比较大的(伍山林，2016)，地区内部生产要素的优化配置是地区经济增长和提高收入水平的重要渠道。从间接效应看，农业剩余劳动力流入工业部门，促进了工业部门资本积累、规模扩张与产业集聚，创造更多吸纳转移劳动力的就业机会，跨部门流动比例上升有利于欠发达地区农民增收。三是知识溢出效应。知识溢出具有距离衰减特征(Fischer和Varga，2003；Bronzini 和Piselli，2009)，得益于农业劳动力本地流动的区位临近性，现代部门就业与传统部门就业之间的交流有利于增强农业知识和技能提升，有利于促进农业生产方式和经营方式创新，实现农业产出与农民收入的双赢格局。四是消费引致效应。离土不离乡的跨部门流动特点，使这部分流动人口的消费留在本地，以更大消费需求促进非农部门扩张，从而进一步打破本地工业部门就业机会有限性的限制，为农业劳动力实现“本地流动”提供更多就业机会，本地非农部门就业比例提升将驱动欠发达地区平均收入水平提高，缩小与发达地区之间的收入差距。

其次，欠发达地区“外出-省内流动”与离土不离乡的“本地流动”相比，空间距离有所增长，但机会距离约束显著弱化，对地区间收入差距的影响机制表现出如下特点。一是与空间距离无关的生产率效应依然显著存在；二是资源配置效应和消费引致效应从本地扩展为省内范畴，有利于降低更大空间尺度下的资源错配程度进而改善要素配置效率，实现就业结构与产业结构的双优化；与此同时，省内流动人口的省内消费需求也成为地区经济增长与现代部门规模扩张的有效拉动力，能够有效促进形成本省份经济发展与人均收入水平的共赢格局；三是受空间距离影响，现代部门与传统部门之间的互动强度降低，知识溢出效应相对弱化。

最后，农村劳动力跨省跨部门流动对于地区间收入差距具有双重影响。生产要素在区域间的自由流动是空间溢出效应发生的根本原因(Almeida 和Kogut，1999；Los 和Verspagen，2000)。欠发达地区农村劳动力“跨省流动”至少通过两种渠道缩小地区间收入差距:一是收入分享机制，农民工流动到具有较高生产率和较高工资水平的发达地区就业，可获得发达地区的相对高水平收入并将获取的大部分收益汇回户籍地，从而使欠发达地区分享发达地区的发展成果；二是发达地区与欠发达地区之间具有显著的技术水平落差，流入发达地区的农民工通过“干中学”积累生产经验并学习先进制度，当选择回乡就业和回乡创业时，将成为先进技术与理念的传递载体，有利于促进提高欠发达地区生产效率。但是，劳动力“跨省流动”对于本地区资源要素配置优化的作用有限，欠发达地区难以享有人口红利，在一定程度上阻碍了当地产业规模扩张与产业结构升级，容易导致“人口流出——非农产业发展受限——工资下降”的累积循环效应，成为欠发达地区追赶发达地区收入水平的不利因素。因此，劳动力“跨省流动”对于地区间收入差距兼具扩张与收缩力，在不同阶段的综合效应可能有所不同。

综上所述，本部分以劳动力流动方式为切入点，探究了欠发达地区农村劳动力跨部门流动有利于缩小地区间收入差距的机制机理，为进一步从实证层面检验奠定了必要的理论基础。

三、实证模型与数据来源

（一）模型设定

1. 基础模型

鉴于上海市在整个研究区间的人均收入始终高居首位，本文借鉴Griffith 等(2004)提出的以非前沿地区与前沿地区之间比例衡量地区技术差距的方法以及Bourlès 等(2013)提出的以最优行业与其他行业之比测度行业间全要素生产率差距的方法，选择以上海作为标杆发达地区，以各地区人均可支配收入与上海市人均可支配收入之间的比值作为地区收入差距的衡量指标。基于此，本文将基础模型设定如下:

其中，a 代表发达地区即上海，i 代表第i 个地区；yait为被解释变量，代表t 时期地区i 与发达地区a 之间的相对收入水平，yait越小表示地区间收入差距越大；Mait为解释变量，即t 时期地区i 与发达地区a 的农村劳动力跨部门流动相对规模；x 为影响地区收入水平的控制变量，依次包括交通基础设施、城镇化水平、产业结构高级化水平、人力资本水平、地方财政支出情况、国有企业比重、人口抚养比及经济开放水平，均采用地区间相对水平值表示，即各地区与上海之间的比值；n 表示第n 个控制变量，N 为控制变量个数，β0为常数项，β1和 β2n分别为不同变量的系数，εait为误差项；μai表示地区i 与发达地区a 的地区组固定效应①此处并未显示时间固定效应，主要是由于时间固定效应在同一时期内对不同地区收入水平产生相同的影响，地区i 与发达地区a 之间的影响效应很可能相互抵消。。

2. 基于空间效应的模型设定

根据人口推拉理论(Lee，1966)，劳动力流动不仅取决于收入预期和迁移成本，还取决于具有空间临近性的语言文化等因素，从而使劳动力流动具有空间溢出效应。本文试图通过空间计量模型捕捉劳动力流动的这些特征，从而使劳动力流动对地区收入差距的影响效应识别更加准确。与此同时，被解释变量——地区收入差距也很可能具有空间相关性。若忽视对空间效应的考察，会造成估计系数有偏、不一致或非有效。鉴于此，有必要对其进行空间相关性检验。

首先，采用探索性空间数据分析(ESDA)技术观察被解释变量空间分布特征，并进行局部Moran I 指数的可视化分析(LISA)，以检验其是否存在空间相关性。结果显示，我国相对收入较高和较低的省份均呈现出集聚态势①相关地图留存备索。，收入较高的省份主要集中在东部尤其是沿海区域，而较低收入省份广泛分布于中西部地区；LISA 分析表明我国的因变量分布出现明显的极化特征，东部沿海的五个收入较高的省份被高收入省份包围，西部六个低收入省份被低收入省份包围。因此，可初步判断被解释变量存在正的空间相关性。其次，对被解释变量和解释变量进行全局Moran I 及显著性检验，以测度其整体的空间相关水平。被解释变量的全局Moran I 指数全部位于0.5～0.6 之间，均在1%的水平上显著②地区收入差距的全局Moran I 指数留存备索。。此外，各类劳动力流动变量的全局Moran I 指数处于0.1～0.6 之间，基本在5%的水平上显著。以上结果说明模型具有显著的空间效应，应采用空间面板模型进行实证研究。

由于被解释变量和解释变量均具有显著的空间效应，空间杜宾模型(Spatial Durbin Model，SDM)具有更强的适用性。基于此，本文选择SDM 模型进行实证分析，并利用LM检验和LR检验验证SDM模型是否是最优的模型。具体来看，本文将SDM模型设定如下:

其中，W 为空间距离权重矩阵，对角线元素为0，非对交线元素为21/d ，其中d 为两个省份省会城市之间的地理距离，根据矩阵的最大特征根对其进行标准化处理③为尽可能保留空间权重矩阵的主要特征及避免空间权重矩阵由于距离衰减而失去经济学解释，本文根据矩阵的最大特征根对其进行标准化处理。；ρ为空间自回归系数；θ 为相应变量的空间滞后项系数；其他变量含义与公式(1)相同。

当SDM 模型中的空间相关系数 0θ = 且 0ρ ≠ 时，即为空间自回归模型(Spatial Autoregressive Model，SAR)；当满足θ βρ=- 时，即为空间误差模型(Spatial Error Model，SEM)，本文将在实证部分对这一条件是否成立进行检验。

（二）指标选择与数据来源

1. 被解释变量

如前所述，选择以上海作为标杆发达地区，以各地区人均可支配收入与上海市人均可支配收入之间的比值作为地区收入差距的衡量指标，即相对收入水平(aity )。具体来看，2012 年以前的人均可支配收入以各省份城镇居民人均可支配收入和农村居民人均纯收入加权计算①以非农业人口和农业人口比重作为权重。，换算为2000 年价格；由于统计口径发生变化，2013—2015 年人均可支配收入依据年增长率进行数据补齐②2013 年起实施城乡一体化住户收支与生活状况调查制度，新口径的城镇和农村居民人均可支配收入等数据的覆盖人群主要变化之一就是计算城镇居民人均可支配收入时分母包括了在城镇地区常住的农民工，计算农村居民人均可支配收入时分母不包括在城镇地区常住的农民工。鉴于此，假设2013—2015 年新口径人均可支配收入与原口径指标增长率相同，据此可推算2013—2015 年以原口径统计的指标数值。。相对收入水平越低，表示该地区与发达地区的收入差距越大。

2. 解释变量

解释变量主要包括农村劳动力跨部门流动总规模以及本地流动规模、外出-省内流动规模、跨省流动规模四个指标。为简化说明，此处只针对这些指标在地区层面的绝对值含义进行说明，进入回归方程时均采用各地区与上海的比值形式。

(1) 农村劳动力跨部门流动总规模，是指本省户籍的农村劳动力进入本省或外省非农业部门的就业规模。从理论上讲，以各省农民工总量占“农村劳动力”的比重测度更为合理。但是，由于2012 年以后各省农村劳动力数量缺失，本文选择了以各省农民工总量占“农业人口”的比重来衡量。借鉴程名望等(2018)的方法，各省农民工数量的测度，根据2009—2015 年各年《农民工监测调查报告》中全国农民工总数及各省所占比例并结合2001—2009 年各省乡村非农业从业人员数各年的增长率进行推算。

(2) 农村劳动力跨部门本地流动规模是指农村劳动力在本乡镇非农业部门就业的规模，以各省“本地农民工”③根据《2012 年全国农民工监测调查报告》，“本地农民工”是指调查年度内在本乡镇从事非农活动6 个月及以上的农村劳动力。数量占该省农业人口的比重衡量。本地农民工数量根据各省农民工总量及本地农民工所占比例推算。

(3) 农村劳动力跨部门“外出-省内”流动规模是指在本乡镇以外且在本省以内非农业部门就业的农村劳动力规模，用各省“外出-省内农民工”④外出农民工是指调查年度内在本乡镇地域以外从事非农业6 个月及以上的农村劳动力；“外出-省内农民工”是指外出农民工中在省内流动就业部分。数量占该省农业人口的比重衡量。“外出-省内农民工”数量根据各省农民工总数、外出农民工比例及外出农民工中省内比例推算。

(4) 农村劳动力跨省流动规模是指进入外省非农业部门就业的农村劳动力规模，用各省“省外农民工”⑤“省外农民工”是指外出农民工中省外流动就业的部分。数量占农业人口的比重衡量。省外农民工数量根据各省农民工总数、外出农民工比例及外出农民工中省外比例推算。

各省本地、外出农民工比例及外出农民工中省内和省外比例主要来源于2009—2015 年⑥2009 年的报告包含2008 年和2009 年两年的数据。《农民工监测调查报告》中的东、中、西部各类农民工占比。其中，2001—2007 年数据借鉴程名望等(2018)方法，结合全国第五次及第六次人口普查资料中人口省内、省外迁移比例变化进行推算补齐。

3. 控制变量

控制变量主要包括:(1)交通基础设施，以每平方公里的铁路里程数表示；(2)户籍城镇化率，由于常住人口城镇化率包含了农业户籍劳动力在城镇部门流动就业的人口，这与本文构建的各类劳动力流动指标重叠，故采用户籍口径的城镇化率，以各省非农业人口占总人口的比重衡量；(3)产业结构高级化水平，以第三产业增加值占地区生产总值的比重进行表征；(4)人力资本水平，以各省级区域6 岁以上人口平均受教育年限来衡量；(5)财政支出情况，以财政支出占地区生产总值的比重来衡量；(6)国有企业比重，以国有及国有控股工业企业销售产值占规模以上工业企业销售产值的比重来衡量；(7)人口抚养比，即总人口中非劳动年龄人口数与劳动年龄人口数之比；(8)经济开放水平，以各省份人均实际利用外资金额来衡量。以上控制变量均以各地区与上海的比值表示的相对水平进入回归方程。

4. 数据来源

本文研究区间为2001—2015 年，相关数据主要来自《农民工监测调查报告》《中国区域经济统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国人口与就业统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国统计摘要》以及国家统计局网站、交通运输部网站和各省份统计资料，西藏数据由于严重缺失而未予纳入样本①主要变量的描述性统计留存备索。。

四、实证结果分析

（一）农村劳动力跨部门流动总规模与地区收入差距

从表1 中可知，SDM 模型的空间相关系数ρ 十分显著。稳健的LM 检验在1%的显著性水平上拒绝了没有空间自相关和空间误差项的原假设；LR 检验在1%的显著性水平上拒绝了H0: 0θ = 和H0:θ βρ=- 的原假设，说明选择SDM 模型能更好地拟合数据。表1 汇报了解释变量、控制变量及其空间滞后项的回归系数，并进一步计算了直接效应、间接效应和总效应。

农村劳动力跨部门流动总规模的系数和直接效应均显著为正。具体来看，农村劳动力流动总规模的直接效应为0.117，当劳动力流动相对规模提高1 个百分点时，地区收入差距将缩小0.117 个百分点，这表明一个地区农村劳动力跨部门流动规模扩大将有利于提高其相对于发达地区的收入水平，缩小地区间收入差距，这与理论机制分析的结论相呼应。究其原因，主要与农业劳动力跨部门就业引致的生产率提升效应、行业间资源配置优化以及收入回流效应等因素相关。

劳动力流动总规模的间接效应为-0.019，表明一个地区劳动力流动规模扩大具有降低其他地区相对收入水平的倾向，这可能与地区间劳动力市场竞争等因素相关，但这并不具备统计显著性。与此同时，劳动力流动规模的总效应为正，且在1%的显著性水平上显著。这表明劳动力流动规模扩大对本地区以及其他地区的平均影响呈现积极态势，总体上有利于促进地区收入差距收敛。

表1 农村劳动力跨部门流动总规模与地区收入差距的检验结果

解释变量的直接效应和回归系数不同，这是由于解释变量影响了其他地区并通过地区间的相互作用返回本地区，从而产生了反馈效应。具体来看，劳动力流动总规模的系数和直接效应分别为0.119 和0.117，反馈效应只有-0.002，约占直接效应的1.7%；相比之下，劳动力流动规模的间接效应与直接效应之间的比例关系约为1∶6.2。这说明劳动力流动规模对其他地区的影响远高于地区间相互作用对本地区产生的反馈效应。 从控制变量的直接效应来看，交通基础设施、户籍城镇化率、产业结构高级化水平、人力资本水平和经济开放度五个变量可以显著提高本地区的相对收入水平；相反，国有企业比重上升会降低本地区的相对收入水平。人口抚养比对本地区的收入效应为正，但在统计上不显著。财政支出的直接效应显著为负，这可能与地方政府财政支出竞争、财政支出结构偏向等因素叠加影响相关。此外，交通基础设施、人力资本水平和人口抚养比变量均有显著的间接效应，说明这些变量不仅直接影响本地相对收入水平，对其他地区也具有空间溢出效应。

从总体上看，2001—2015 年期间农村劳动力跨部门流动有利于缩小地区间的收入差距。

（二）农村劳动力跨部门流动异质性与地区收入差距

本文将农业劳动力跨部门流动划分为三种方式——本地流动、外出-省内流动和跨省流动，本部分将重点考察不同劳动力流动方式作用于地区收入差距的异质性表现。表2 汇报了相关SDM 模型的估计结果及相应的直接效应、间接效应和总效应。其中，模型(1)～模型(3)分别为将本地流动规模、外出-省内流动规模和跨省流动规模纳入模型进行回归的结果。上述SDM 模型的空间相关系数均在1%的水平上显著，说明选择空间计量模型是合理的。

表2 农村劳动力跨部门流动方式对地区收入差距的异质性影响

如表2 所示，农村劳动力跨部门本地流动、外出-省内流动、跨省流动对地区收入差距的直接效应显著为正，依次分别为0.156、0.120 和0.009。通过比较三类劳动力流动变量的直接效应可知，农村劳动力在本乡镇范围内跨部门就业的效应要大于外出-省内就业的效应，而跨省流动的影响最小。这说明劳动力在本地及省内跨部门流动是提升劳动力资源配置效率的重要方式，可有效提高该地区的收入水平，并缩小与发达地区的收入差距。这可能与以下因素相关:一是本地及本省内跨部门流动成本相对较低，资源配置效率提升更加显著；二是劳动力留在本省内为本省非农业部门提供充足的劳动力供给，有利于提升非农业部门比较优势与生产率，形成促进收入提升的内生机制；三是劳动力在本省就业可将消费留在省内，增强需求拉动力，有利于形成提升收入的经济增长环境。

农村劳动力跨部门本地流动和外出-省内流动的间接效应为负，但在统计上均不显著；跨省流动的间接效应显著为正。农村劳动力本地流动和外出-省内流动规模扩大可能对其他地区相对收入产生消极的空间溢出效应，可能与户籍制度限制、地区间劳动力市场竞争等因素相关；反之，劳动力跨省流动规模越大，越会产生促进其他地区相对收入水平提升的倾向，这可能与跨省流动有利于消除地区分割而促进资源配置效率提高相关。

与劳动力总流动的总效应类似，农村劳动力本地流动、外出-省内流动以及跨省流动的总效应均为正，且在1%的水平上显著。具体来看，三类劳动力流动的总效应依次为0.149、0.113 和0.031。这表明任意一种劳动力流动规模扩大，对本地区以及其他地区的平均影响均表现为正值，总体上都有利于促进地区收入差距缩小。

表3 补充报告了农村劳动力“省内流动”(本地流动与外出-省内流动之和)和“外地流动”(外出-省内流动与跨省流动之和)的估计结果和相应的直接效应、间接效应和总效应。由直接效应可知，这两类劳动力流动的相对收入效应均显著为正，但省内流动的效应明显大于外地流动效应。将省内流动和外地流动的直接效应分别与表2 中的跨省流动和本地流动的直接效应进行对标，发现劳动力本地流动对相对收入的影响大于外地流动的影响，而省内流动的影响大于跨省流动的影响。省内流动和外地流动的间接效应均为负，且均不显著，这一结果进一步印证了前文关于本地流动、外出-省内流动、跨省流动的研究结论。

表3 省内流动、外地流动与地区收入差距的SDM模型检验结果

（三）稳健性检验

本文进行如下稳健性检验①稳定性检验的各模型详细结果留存备索。。一是从样本中剔除直辖市的稳健性检验:农村劳动力流动有助于缩小地区收入差距的结论可能受直辖市及所选标杆地区经济特征影响。本部分剔除4 个直辖市，基于收入水平选择新样本中的广东作为标杆地区，重新进行估计检验。二是基于不同空间权重矩阵的稳健性检验:利用铁路(含高铁)最短交通时间、铁路普通车最短交通时间、最短公路交通时间②铁路交通时间来自12306 网站和去哪儿网；公路驾车时间通过百度地图查询。分别代替地理距离构造空间权重矩阵，重新进行估计检验。三是基于不同基础设施测度方法的稳健性检验:人均城市道路面积和公路密度③人均城市道路面积数据来源于《中国城市统计年鉴》；公路密度用公路里程除以省级区域面积计算。由于2006 年以后公路里程统计了村道数据，导致与以前年度统计口径不统一，本文将其从2006—2015 年公路里程总数中扣除。具体来看，2010—2015 年村道数据来自交通运输部网站；2006—2009 年部分村道里程数据来自各年《中国区域经济统计年鉴》《中国农村统计年鉴》和各省交通运输局网站及各省级区域统计年鉴，缺失数据根据2005 年公路里程和2010 年剔除村道后的公路里程采用线性推算法补齐。。如表4 所示，本文主要研究结论并未发生显著变化，说明研究结论比较稳健。

表4 稳健性检验

续表4

此外，为考虑动态空间滞后效应对模型估计的影响，本文还利用动态空间杜宾模型针对农村劳动力跨部门流动对地区收入差距的影响进行重新估计。其模型设定为:

其中，τ 反映因变量和其时间滞后项的内生交互作用，ρ 和η 分别反映因变量和其当期空间滞后项和动态空间滞后项的内生交互作用。由于N 和T 分别等于30 和15，满足N＞T 和T＞N1/3，可使用误差修正的QML 方法进行估计(Elhorst 等，2013)。由于Yu 等(2008)的误差校正QML 方法没有指定初始条件，对其应用造成一定的限制，Elhorst(2010)发现，考虑初始条件的ML 估计在T 等于或大于15 时具有类似的性能，因此，使用ML 方法对动态模型进行估计。

其结果显示①受篇幅限制，结果留存备索。:被解释变量的滞后一期 1ty-的系数显著为正，但其空间滞后项 1tWy-的系数显著为负。在地区收入差距与劳动力总流动规模的回归结果中，1ty-的直接效应为0.710，表明一个地区前期的收入水平越高，则该地区的收入水平越高，即地区收入差距具有路径依赖的特征；1ty-的总效应显著为正，表明一个地区前期的收入水平越高，本期所有地区的平均相对收入水平也越高。tWy 的系数(ρ )显著为正，表明同一时期某一地区和其他地区的收入水平存在正向的空间依赖关系。与静态模型的回归结果相比，农村劳动力跨部门流动总规模以及“本地流动”“外出-省内流动”和“跨省流动”三种不同流动方式的主要研究结论呈现出较好的稳健性。

五、研究结论与政策启示

本文聚焦中国特有的大规模农村劳动力迁徙现象，将城乡间与地区间的两维度融于一体，基于流动地域范畴的视角将农村劳动力跨部门流动解构为本地流动、外出-省内流动和跨省流动的细密层面，沿着“理论机制-实证研究”的逻辑主线，回答了“农村劳动力跨部门流动能否缩小我国地区收入差距”这一焦点问题。

在理论层面上，与以往研究侧重单一的城乡流动或地区间流动的范式不同，以农村劳动力跨部门流动规模和流动方式为切入点进行了理论机制分析，认为劳动力跨部门流动至少通过生产率效应、资源配置效应、知识溢出效应和消费引致效应四个渠道对缩小地区收入差距产生影响，但“本地流动”“外出-省内流动”“跨省流动”的不同流动方式对地区间收入差距的影响机制及影响效应存在差异性。在实证层面上，以空间杜宾模型为工具方法，定量化测度了2001—2015 年期间我国农村劳动力跨部门流动总规模对地区收入差距的影响效应，并从流动结构视角进一步探究了“本地流动”“外出-省内流动”“跨省流动”的异质性表现，为中国地区间收入差距提供了农村劳动力跨部门流动视角下的系统化解释。

本文主要结论如下。(1)基于流动规模视角，农村劳动力跨部门流动规模扩大有利于缩小地区收入差距:农村劳动力跨部门流动总规模的直接效应与总效应均呈现正向显著，可能出现的消极空间溢出效应在统计上并不显著，这表明流动规模扩大不仅有利于促进本地区相对收入水平的提升，对所有地区的平均影响也呈现积极态势，总体有利于促进地区收入差距收敛。(2)基于流动方式视角，农村劳动力跨部门的 “本地流动”“外出-省内流动”以及 “跨省流动”的直接效应和总效应均显著为正，这表明上述三种类型的劳动力流动对于本地以及其他地区带来的综合影响均是积极的，有利于改善地区间收入差距问题。(3)不同方式的农村劳动力跨部门流动对地区收入差距的影响效应呈现显著异质性:“本地流动”对本地区相对收入水平的提升作用高于“外出-省内流动”，“跨省流动”的影响效应最小；“本地流动”对本地相对收入水平的影响大于“外地流动”的这一影响，而“省内流动”的影响大于“跨省流动”的影响。这说明劳动力在本地以及省内跨部门流动是提升劳动力资源配置效率的重要方式，可有效缩小与发达地区的收入差距。

当前，我国积极推进区域协调发展、乡村振兴以及城乡融合等重大战略，探究农村劳动力跨部门流动与地区间收入差距这一问题具有重要现实意义与政策内涵。首先，本文证实了农业劳动力跨部门流动可以有效缩小地区间收入差距，这表明农村劳动力跨部门流动是实现区域协调发展的重要途径。政府部门应着力消除劳动力要素自由流动的体制机制障碍，进一步释放劳动力流动促进地区收入差距收敛的作用。其次，“本地流动”的相对收入增长效应显著，这表明通过大力发展乡村工业为农村劳动力就地转移提供充足就业机会以及促进产业培育和就业结构的转变，是农村地区实现农民增收、乡村振兴与城乡融合以及缩小地区收入差距的有效途径。最后，“本地流动”的收入增长效应大于“外地流动”的收入增长效应，“省内流动”的收入增长效应大于“省外流动”的收入增长效应，这在一定程度上表明就地就近城镇化与异地城镇化相比更加高效，为合理开展就地城镇化与就近城镇化、以城市群为主体构建大中小城市和小城镇协调发展的城镇格局的政策实施提供了依据与支撑。