如何促进人力资本的空间再平衡：基于中国275个地级市研究

邓仲良

(中国社会科学院 人口与劳动经济研究所， 北京 100006)

一、引言

经济高质量发展需要形成优势互补的经济空间格局，对如何有效实现更加平衡和充分的区域发展的政策探索一直以来是政策制定者和学者关注的焦点问题。人力资本作为经济增长核心驱动要素，其空间分布基本决定了经济空间格局，更加均衡的高质量区域协调发展格局必然也要求人力资本的合理空间分布。当前都市圈及大城市日益成为承载人口流入的主要空间载体，尤其是区域性中心城市。从政策目标来看，大城市在吸纳大量流动人口的同时需要进一步实现人口结构优化，降低集聚成本，避免规模不经济。另一方面，部分人口外流区域则需要解决好可能因人口过度外流导致的功能性衰退，因此，在“十四五”时期更好地促进城市人力资本有效累积对降低区域发展分化尤为重要。

已有研究都表明，人力资本存量和增量都对经济增长和劳动者自身福利水平有显著影响[注]P.Aghion,P.Howitt,“Endogenous Growth Theory”,Cambridge,Massachusetts: The MIT Press,1998，pp.173-193.，首先人力资本高低影响经济体的创新能力[注]P.Romer,“Endogenous Technological Change”,Journal of Political Economy,Vol.98,No.5,1990.，新古典经济学进一步表明教育和干中学是促进人力资本形成的两种方式[注]R.E.Jr.Lucas,“On the Mechanics of Economic Development”,Journal of Monetary Economics,Vol.22,No.1,1988.。一般地，从人力资本增量来看，不同人力资本累积速度决定了经济增长速度，因而人力资本是影响增长的要素投入之一，而从人力资本存量来看，人力资本可以进一步影响创新能力和技术水平，进而提高全要素生产率。从微观个体进一步来看，人力资本是一个衡量劳动者质量的综合指标，具体由劳动者身上具有经济价值的知识储备、技能水平及身体健康素质构成[注]杨建芳、龚六堂等：《人力资本形成及其对经济增长的影响——一个包含教育和健康投入的内生增长模型及其检验》，《管理世界》2006年第5期。。在现实世界中，人力资本的空间分布具有显著的空间非均衡性[注]朱承亮、师萍等：《人力资本、人力资本结构与区域经济增长效率》，《中国软科学》2011年第2期；李海峥、贾娜等： 《中国人力资本的区域分布及发展动态》，《经济研究》2013年第7期。，经济密度较高的地区通常其人力资本存量也较高，从更加微观的空间尺度来看，人力资本也同样影响城市层面的经济增长效率[注]J.E.Rauch，“Productivity Gains from Geographic Concentration of Human Capital: Evidence from the Cities”,Journal of Urban Economics,Vol.34,No.3,1993；D.Black,V.Henderson,“A Theory of Urban Growth”,Journal of Political Economy,Vol.107,No.2,1999.和企业发展能力[注]E.L. Glaeser,S.S. Rosenthal,et al.,“Urban Economics and Entrepreneurship”,Journal of Urban Economics,Vol.67,No.1,2010.。人力资本的空间再平衡就是促进人力资本在空间上的再配置，其目的在于提升经济增长的空间均衡性。如何通过提高人力资本的空间均衡性来降低区域发展差距？已有研究表明推进高等教育均衡发展有助于缩小区域间收入差距[注]陈钊、陆铭等：《中国人力资本和教育发展的区域差异：对于面板数据的估算》，《世界经济》2004年第12期。，教育水平增加1%，个人收入将增加4.34%，教育回报率也随收入水平增加而累加。从个体微观层面来看，推进受教育总量扩大的政策也有利于提高个人收入水平，高校扩招政策具有显著的工资溢价效应，但其也与家庭收入水平紧密相关，这种溢价效应对高收入家庭更加明显[注]方超、黄斌：《高校扩招、教育回报率与城镇劳动力的工资差异——兼论高校扩招政策对大学教育质量的影响》，《宏观质量研究》2020年第4期。。因此进一步地向低收入人群加大人力资本投入和提高教育水平可以促进人力资本累积和缩小收入差距[注]张车伟：《人力资本回报率变化与收入差距：“马太效应”及其政策含义》，《经济研究》2006年第12期。，同时也能提高经济增长效率。

高质量的经济发展格局需要更加均衡的人力资本空间配置，作为初步探索，基于已有研究，本文从空间视角来进一步研究人力资本对本地经济增长拉动效果，重点关注不同产业结构、流动人口和本地劳动力市场下人力资本累积情况。

二、中国人力资本空间不平衡的几个典型问题

人力资本较高的地区通常也为经济高密度地区，在当前经济发展空间格局均衡程度日益提升的同时仍存在着制约人力资本空间再平衡的一些关键问题。

(一)人口流动的空间失衡造成人力资本累积速度滞后于城镇化进程

本文采用空间基尼系数(Spatial Gini)[注]各变量的空间基尼系数(Spatial Gini)计算的空间单位为省级。数据来源为《中国统计年鉴2019》。来测度区域经济差距(总量和人均)。如图1所示，尽管地区生产总值的空间均衡性提升缓慢，但人均意义上的经济空间均衡性增加幅度明显。1978—2018年地区生产总值(Gross Regional Product，简称GRP)的空间基尼系数总体呈现降低趋势，但降低幅度不大。从人均意义来看，1978年人均地区生产总值(p_GRP)的空间基尼系数为0.343，2000年为0.245，2005年为0.244，2018年为0.132。上述数据分析表明，人均地区生产总值的空间均衡性明显高于地区生产总值，这意味着促进人口自由流动有助于改善经济空间格局均衡性。人口空间流动势必也会影响人力资本的空间格局，若以本科和专科学生比重作为人力资本的度量指标，1978年以来人力资本增速远低于城镇化率。如图1所示，2018年城镇化率为59.58%，但城镇人口增速远高于本科和专科学生比重增速，这表明人力资本累积速度滞后于引起劳动力集聚的城镇化进程。

(图1) 1978年以来中国城镇化水平和人力资本变化 数据来源：作者根据历年《中国统计年鉴》计算，空间基尼系数为作者依据省级层面数据计算，产值和价格均为当年价。由于数据缺失，未包括香港和澳门特别行政区、台湾地区，未注明者同此说明，不再赘述。

伴随我国城镇化水平持续提高，人口向经济密度较高城市聚集的趋势并未改变，但“人户分离”导致较大规模的流动人口始终存在。2017年中国流动人口数量为2.44亿人，尽管较上年减少82万人，但其仍占全国总人口17.55%，其中外出农民工仍为流动人口的主体人群，2017年外出农民工总量近1.72亿，占全国人口比重12.36%，较上年增加251万人(2015年和2016年外出农民工较上年分别增加63万人和50万人)，2019年外出农民工增幅仍有近159万人。这表明流动人口中农业转移人口并未实现稳定落户，人口集聚或外流直接改变了本地劳动力结构和消费规模，不利于促进人力资本有效形成。从城市层面来看，部分城市的人口外流趋势始终没有改变，“空间锁定”效应明显，例如周口、商丘、信阳、毕节、驻马店、阜阳、南阳等城市多年均为人口净流出城市。部分大城市与中小城市也属于多年的人口净外流地(如洛阳、开封、盐城、芜湖、济宁等II型大城市，也含南宁等I型大城市)。

相关研究也表明，人口跨区域流动受到人力资本引起工资溢价效应的显著影响[注]高虹：《城市人口规模与劳动力收入》，《世界经济》2014年第10期。，尤其是对具有较高人力资本的高技能劳动者[注]E.L Glaeser,M.Lu,“Human-Capital Externalities in China”,NBER Working Paper,No.24925,2018.。从更长的历史维度来看，劳动力更倾向于流入人力资本水平较高的城市，即便政策干预能够短期影响人口的空间分布，但市场化条件下劳动力流动仍向历史上人力资本空间分布收敛[注]夏怡然、陆铭：《跨越世纪的城市人力资本足迹——历史遗产、政策冲击和劳动力流动》，《经济研究》2019年第1期。。

(二)产业结构差异造成人力资本对经济增长贡献率不一致

人力资本的空间异质性也会影响产业集聚，人力资本集中程度上升可以显著提高区域收入水平，但人力资本不均衡分布可能引起区域收入差距增大[注]张文武、梁琦：《劳动地理集中、产业空间与地区收入差距》，《经济学(季刊)》2011年第2期。。不同产业间人力资本配置效率也是不同的，当前仅资本密集型产业产出受劳动力教育水平影响较小[注]曲玥：《考虑教育异质性的人力资本配置效率测算——基于“企业-员工”匹配调查数据》，《中国工业经济》2020年第8期。。当前中国经济已进入后工业化和服务业发展并存的时期，产业结构升级需要与之技能水平相适应的劳动力供给结构，不断优化劳动力供给结构有利于促进人力资本累积。2012年服务业增速首次超过工业，到2018年为59.09%，远大于工业对GDP增速(31.81%)的贡献率。从经济格局来看，愈来愈多城市的经济结构也呈现“服务业化”。经笔者估算，2012年中国地级市地区生产总值中服务业与工业比值大于1的城市占16.11%，到2017年已上升为42.65%，其中，生产性服务业与制造业的就业比重大于1的城市从2012年21.45%上升至2017年29.89%。除北京等大城市外，该类产业结构高端化的城市占全国经济比重并不高，也就是说生产性服务业集聚尚未直接带动本地区经济增长，如乌兰察布、商洛、酒泉、固原等城市。

从省级经济数据进一步看出，2010年除北京、上海、海南、贵州等省市外，其余省市的经济增长基本都是工业主导(以工业增加值与服务业增加值比值确定)，而到2018年除安徽、福建、江西、河南和陕西外，其余省市服务业占地区生产总值比重均超过工业，服务业化趋势日益明显，原有工业占地区生产总值比重较高的一些省市到2018年时服务业已成为主导产业，如山西、内蒙古和天津等，过度地“去工业化”造成经济增长动能转换较慢。发展服务业需要具有较高的市场潜能优势和历史人力资本累积，当前这些省市的原有产业结构及区位优势还无法适应现代服务业的发展要求，尤其生产性服务业对本地高技能劳动力、创新投入等要求都较高，从工业向服务业的产业结构转换失灵造成这些省市经济增长失速。

正是由于产业结构的空间差异，人力资本对地区经济增长的贡献率也不同，人力资本较为欠缺的地区其经济比重也较低。本文进一步以各省市的专利授权数比重作为区域人力资本的衡量指标，如图2所示，专利比重越高(即创新产出水平越高)，则经济比重也相对较高，创新产出与经济产出的相关程度较高。2018年北京、天津、上海、广东、浙江等省市的专利授权数比重高于其经济比重，而辽宁、四川、河南等省份专利授权数全国相对比重都低于其经济比重，表明这些省市创新投入对本地经济增长贡献率还不高。

(图2) 人力资本水平和经济比重的关系 数据来源：作者根据《中国统计年鉴2019》计算。

(三)将人力资本存量转变为创新投入存在明显空间分化

人力资本对于缩小地区差距、促进经济均衡发展具有显著的重要性[注]D.Acemoglu,D.Autor,“What Does Human Capital Do? A Review of Goldin and Katz’s The Race between Education and Technology”,Journal of Economic Literature,Vol.50,No.2,2012.。相关研究表明，目前人力资本转化为创新要素对经济增长的贡献率还不高，可能制约高质量经济发展的连续性[注]张勇：《人力资本贡献与中国经济增长的可持续性》，《世界经济》2020年第4期。。其次，人力资本的空间关联性也影响了区域创新能力[注]宋旭光、赵雨涵：《中国区域创新空间关联及其影响因素研究》，《数量经济技术经济研究》2018年第7期。，人力资本空间的异质性问题将进一步影响劳动力配置效率，造成经济增长动力呈现空间差异[注]蔡昉、王德文等：《劳动力市场扭曲对区域差距的影响》，《中国社会科学》2001年第2期。，因此促进这种经济增长的空间关联和增强空间溢出效应有利于实现区域发展趋同[注]潘文卿：《中国的区域关联与经济增长的空间溢出效应》，《经济研究》2012年第1期。，但在制定旨在促进区域发展平衡的相关政策时应该重点考虑人力资本非均衡的现实条件，当人力资本较低时，一些技术或产业转移政策可能面临低效[注]蔡昉、都阳：《中国地区经济增长的趋同与差异——对西部开发战略的启示》，《经济研究》2000年第10期。。同时技术引进受到技术吸收能力的“门槛效应”影响[注]马永军、张志武等：《技术引进、吸收能力与创新质量——来自中国高技术产业的经验证据》，《宏观质量研究》2021年第2期。，因此需要促进地区人力资本与技术吸收能力相适应。

(图3) 人力资本存量与创新投入的关系数据来源：作者根据《中国统计年鉴2019》计算。

当前中国城镇化已经进入到中心城市带动城市群，进而带动区域协调发展的阶段，超大和特大城市是承载中国经济增长的主要空间。人口聚集为人力资本累积提供了基础条件，即人口规模越大的区域或城市具有提升人力资本的初始条件。从现实情况来看，初始人力资本较高的地区具有较高的技术创新吸收能力，但最终转化为经济产出所需的创新投入还存在较大的空间分化[注]邹薇、代谦：《技术模仿、人力资本积累与经济赶超》，《中国社会科学》2003年第5期。。本文以规模以上工业研究与试验发展(R&D)投入作为创新变量，并以高等学校的在校生学生比重来衡量人力资本存量，利用2018年省级层面数据进一步分析，结果表明，人力资本的存量与创新投入呈现正相关关系，即在校生比重较高的地区，其研究与试验发展(R&D)投入也较高，如广东、江苏、浙江等，2018年广东省在校学生数占全国6.93%，R&D人员当年超过20人年，远高于其他地区，北京由于服务业占比较高，其规模以上工业企业R&D投入比重低于江苏等省市；而另外一些省市，如河北、四川、山东、河南、湖南、新疆等，这些省市的在校生比例较高，但其规模以上工业企业R&D投入远低于东部地区。2018年河北省的在校学生比重占全国的4.74%，R&D投入占全国比重仅为2.31%，远低于广东的20.86%，如图3所示。

三、从空间视角来理解人力资本对经济增长贡献

伴随中国劳动力供给下降和老龄化引起的人口转型问题日益突出，人力资本及其配置效率越来越成为影响经济增长的关键因素。由于经济增长具有显著空间异质性，有必要从空间视角来判断人力资本对经济增长贡献率。

(一)模型设定

具有知识储备和有效创新的劳动力供给是人力资本的最基本特征。从供给端的经济增长要素分解来看，人力资本即可看作一种要素投入，即人力资本和物质资本、技术、劳动力是等同的生产要素，同时人力资本也可看作是一种外部性影响，人力资本通过全要素生产效率而间接影响经济产出。劳动力健康水平可以影响高技能劳动者的技能输出效率，进而影响有效劳动投入[注]P.Aghion,P.Howitt,“Endogenous Growth Theory”.。

作为一种初步尝试，在参考杨建芳等对人力资本变量选取的研究[注]杨建芳、龚六堂等：《人力资本形成及其对经济增长的影响——一个包含教育和健康投入的内生增长模型及其检验》。基础上，利用经典的Solow模型，本文将人力资本作为一种要素投入来初步测算人力资本对经济增长的影响效果。劳动力就业规模较大的城市，我们初步认为其人力资本存量也较大，因此为避免多重共线性引发的估计偏误，本文将劳动力L和人力资本H分别作为一种劳动力要素分别输入，如下式(1)：

lnyct=β0+β1lnKct-1+β2lnLct或lnHct-1+Ωct

(1)

Ωct=uc+εt+ect

(2)

式中，β0～β2分别为变量系数，yc为城市c的人均GRP，Kc为城市c的固定资本存量，Hc为城市c的人力资本变量，考虑固定资产投资对经济增长和人力资本累积具有滞后性，故采用滞后1期的城市层面固定资本存量估计值和人力资本滞后1期值。Lc为城市c的劳动力就业规模，仍采用当期值；Ωc为城市c的Solow余值，分别为城市固定、时间固定效应及误差项eit，当仅使用截面数据时，Ωc=ect。

(二)数据选取

城市c的人均地区生产总值p_GRP、城市劳动力就业规模Lc的数据来自《中国城市统计年鉴2019》。对城市固定资本存量而言，由于初始资本存量、价格指数、折旧率等差异，城市层面固定资本存量尚未有明确的研究数据，在截面模型中采用相同估计方法的横向比较也能反映不同城市固定资本的相对差异，本文采用邓仲良[注]邓仲良、张可云：《中国经济增长的空间分异为何存在？——一个空间经济学的解释》，《经济研究》2020年第4期。方法估计，其基本原理仍是永续存盘法，并假定城市固定投资价格指数与省级相同，选2000年为基期，资本价格依据省级层面价格来折算，省级价格指数来自《中国统计年鉴2019》，初始固定资本存量估计为下式(3)，I′0为初始基期的固定资产不变价投资额，δ为资本折旧率，参考张军等研究方法[注]张军、吴桂英等：《中国省际物质资本存量估算：1952—2000》，《经济研究》2004年第10期。取9.6%，g为不变价投资额It的平均增长率。

(3)

由于统计口径变化，自2018年开始城市层面并未公布固定资产投资，仅有房地产投资。2017年城市统计年鉴中的部分城市固定资本投资增速缺失，通过查阅各城市的国民经济公报补齐。例如：较之2016年，2017年松原增加0.1%，白城增加8.6%，南平市增加17.5%，梧州市增加13.8%，防城港市增加12.1%，贵港市增加16.9%，六盘水市增加21.7%，遵义市增加22%，安顺市增加21.7%，铜仁市增加22.8%，曲靖市增加25.1%，玉溪市增加20.9%，保山市增加32.1%，丽江市增加16.4%，海东市增加12.4%等。图4列出了2000年、2007年和2017年的城市固定资本存量对数值的核密度分布，可见从2000年到2017年中国城市固定资本存量增加明显，同时分布范围逐步增大，核密度曲线逐步右移，波峰有所增加。

(图4) 中国城市固定资本存量估算值的核密度分布数据来源：作者自行计算。

在人力资本测度的指标选取上，已有研究表明有识字率[注]蔡昉、都阳：《中国地区经济增长的趋同与差异——对西部开发战略的启示》。、Jorgenson-Fraumeni收入法[注]李海峥、贾娜等：《中国人力资本的区域分布及发展动态》。、大学生受教育比例和历史上明清时期的进士数量[注]夏怡然、陆铭：《跨越世纪的城市人力资本足迹——历史遗产、政策冲击和劳动力流动》。、平均受教育年限[注]J.E.Rauch，“Productivity Gains from Geographic Concentration of Human Capital:Evidence from the Cities”；曲玥：《考虑教育异质性的人力资本配置效率测算——基于“企业-员工”匹配调查数据》。、人力资本流量序列的支出法[注]张勇：《人力资本贡献与中国经济增长的可持续性》。等。考虑城市层面数据获取性和已有研究成果，本文选取两个指标来同时测度城市人力资本：其一，选取高等教育大学本科和专科学生数H1，本文认为大学本科学生和职业教育学生具有相对较高的劳动技能、认知以及健康等人力资本的核心特征，可作为衡量人力资本的变量之一；其二，考虑人力资本水平影响创新能力[注]P.Romer,“Endogenous Technological Change”.，较高人力资本水平的劳动力具有较高创新产出，本文也选取专利实际授权数H2作为衡量人力资本的变量。本文对比了这两个指标的相关性，如图5所示，可见二者正相关性较高，这表明本文采用H1和H2来度量城市人力资本是合理的。从城市人力资本计算来看，鞍山市、晋中市、临汾市和吕梁市等城市相关数据在《中国城市统计年鉴2019》中缺失，也通过查阅当年国民统计公报补齐。

(图5) 人力资本指标对比数据来源：作者根据《中国城市统计年鉴2019》计算。

本文进一步对不同年份的城市人力资本进行了整理计算，以本科和职业教育学生数H1为例，中国城市人力资本核密度曲线明显右移，同时分布范围和核密度曲线峰值都变大，这表明尽管人力资本存量增加，城市人力资本的空间集聚趋势仍然较为明显，如图6所示。

注：本文以本科和职业教育学生数H1作为人力资本测度指标之一。(图6) 中国人力资本的核密度分布 数据来源：作者根据历年《中国城市统计年鉴》计算。

为进一步研究产业结构和流动人口对人力资本的影响，本文还使用了城市产业结构数据、各细分产业部门的就业数据以及流动人口调查数据，流动人口微观数据来自国家卫生健康委提供的中国流动人口动态监测调查数据(China Migrants Dynamic Survey，简称CMDS)，其余未注明数据都来自《中国统计年鉴2019》和《中国城市统计年鉴2019》。为统一数据口径和获得性，本文对部分数据缺失的城市予以剔除，排除的城市有：崇左、三沙、毕节、铜仁、丽江、普洱、临沧、拉萨、定西、陇南、海东、固原、中卫、宝鸡和遵义等城市，剩余275个地级市及以上城市。相关变量的描述性统计特征详见表1。

表1) 部分指标的描述性统计

(三)基本分析

考虑人力资本的空间异质性，本文对中国275个地级市及以上城市的人力资本与人均国内生产总值(人均GDP)进行研究，由于在城市层面的人口规模、劳动力就业人数和本文选取的本科与职业教育学生数和专利授权数的相关性较高，如图7。为避免多重共线性影响，本文通过分别引入劳动力就业人数和人力资本变量进行研究，以探求人力资本对本地经济增长的贡献率到底是多少。

注：本文以本科和职业教育学生数作为人力资本测度指标之一。(图7) 中国劳动力供给和人力资本关系：地级市层面数据来源：作者根据《中国城市统计年鉴2019》计算。

本文首先引入固定资本K和劳动力就业L，如表2回归1所示，二者与人口GDP显著正相关，当将L替换为H1时，固定资本存量和人力资本也与人口GDP在1%置信水平下正相关，如表2回归2，调整R2为0.2632，其小于回归1，同时ln(H12017)系数也小于ln(L2018)，这表明人力资本对城市经济增长贡献率小于劳动力投入。这意味着要素投入在以往经济增长中贡献率大于人力资本，这与张勇研究结论[注]张勇：《人力资本贡献与中国经济增长的可持续性》。一致。其次，为进一步研究固定资本和人力资本对本地经济增长的贡献份额，本文进一步引入滞后5期的固定资本存量K2012和人力资本H2012，当仅考虑2012年K2012和H2012时，K2012对本地人均GDP贡献显著为正，而H2012系数为负，即便再引入滞后1期的K2017和当期人力资本H2017，lnH12012系数仍然为负，而仅考虑人力资本L2017或L2012，人力资本系数为正，且滞后1期系数大于滞后5期，这表明滞后期数较早的人力资本对本地当期的经济增长贡献较小，且并不稳健。基本回归分析提供了劳动力、人力资本和固定资本对人均经济产出影响效果，这些经验研究表明，固定资本对以往城市经济增长影响大于城市人力资本的贡献率。另外，由于城市层面人力资本直接度量较为困难，这可能也是影响因素之一。

表2) 城市层面经济增长的要素贡献OLS

四、进一步分析

当前经济结构服务业化趋势较为明显，流动人口规模仍较大，产业结构调整和城市流动人口是否稳定就业成为影响人力资本累积的关键因素。

(一)产业结构升级与人力资本空间再平衡

1.产业结构升级与人力资本。本文考察城市层面的人力资本累积与产业结构的关系，初步分析服务业的经济与就业比重和城市人力资本的相关关系。当以经济比重来衡量服务业化Y3/Y2时，城市人力资本(H1和H2)与采用产值水平衡量的产业结构服务业呈正相关关系，但城市专利授权数H2与Y3/Y2的正相关关系不显著。当以就业人数来度量服务业化时em3/em2，无论是采用城市学生数H1，还是采用专利授权数H2，城市人力资本(H1和H2)与服务业工业就业比值呈负相关关系，这表明推进就业结构服务业化并未有效促进人力资本累积，如表3所示。伴随产业结构升级，很多城市产业结构服务业化趋势明显，其中生产性服务业所体现的产业间关联作用愈加显著，本文进一步采用生产性服务业与制造业的就业比重作为衡量城市产业高端化的指标，如图8所示。总体而言，从城市层面来看，产业结构高端化尚未对人力资本累积形成明显的促进作用，对城市人力资本衡量也分别采取了高校在校学生数和专利授权数，二者都呈现负相关关系。

表3) 城市人力资本与产业结构的关系OLS

(图8) 2018年产业结构高端化与人力资本累积关系数据来源：作者根据《中国城市统计年鉴2019》计算。

2.产业部门就业结构与人力资本。如上一小节所述，不同产业部门的就业规模对人力资本累积的促进效应存在差异，尤其是服务业内部不同部门，本文将服务业划分为生产性服务业、消费性服务业和基础性服务业，关于细分类别服务业的划分规则详见笔者前期成果[注]邓仲良：《中国服务业发展及其集聚效应：基于空间异质性的视角》，《改革》2020年第7期。。2018年制造业、服务业以及生产性服务业、消费性服务业、基础性服务业在城市间的核密度分布如图9所示，可见制造业分布范围最广，其核密度曲线波峰最低，这表明制造业在城市间就业人数比重较为均衡；服务业核密度曲线分布范围较窄，且其波峰较高，服务业在空间上呈现集聚趋势，生产性服务业和消费性服务业的核密度曲线波峰依次低于基础性服务业，其中消费性服务业和基础性服务业核密度曲线分布范围大于生产性服务业。

(图9) 不同产业在城市间核密度分布(2018年)数据来源：作者根据《中国城市统计年鉴2019》计算。

以本科及职业教育学生来衡量城市人力资本为例，本文分别检验制造业及细分服务业就业与城市人力资本的关系，如表4所示，制造业、生产性服务业、消费性服务业和基础性服务业的就业人数都与人力资本显著正相关，其中基础性服务业R2为0.693，其大于生产性服务业和消费性服务业，这表明发展基础性服务业与人力资本的相关程度更高。进一步地，将每个城市的医疗卫生和教育就业人数取对数，回归15表明医疗和教育就业人数对人力资本正向贡献也更加显著，其变量系数为1.29，均大于生产性服务业和消费性服务业。

(表4) 人力资本积累与劳动力就业结构

(二)城市劳动力就业、流动人口与人力资本水平

劳动力稳定就业能够有效降低城市失业率，对城市劳动力市场而言，较大规模流动人口是否稳定落户与其享受城市教育、医疗等基本公共服务质量紧密相关，而这些因素都显著影响了城市人力资本累积。

1.人力资本水平与城市失业率。城市层面数据分析表明劳动力就业规模与人力资本呈显著正相关关系，我们将城市层面失业数据除以城市总劳动力人数得到城市估算失业率，这些数据来自《中国城市统计年鉴2019》，如图10所示，城市人力资本与失业率呈现显著负相关关系，这种相关性表明降低失业率有助于提高城市人力资本存量，这与一般经济学直觉是一致的。进一步地，本文变换了城市人力资本度量指标。无论是采用城市学生数，还是采用城市专利授权数，其与城市失业率的负相关关系都是成立的。考虑劳动力就业规模、人均GRP等指标都与失业率存在相关关系，本文采用城市产业结构Y3/Y2来控制城市特征，城市产业结构服务业与城市人力资本的相关性前文已经验证，OLS回归表明，城市人力资本与失业率负相关仍然成立，而无论是经济结构服务业化，亦或就业结构服务业化，相关指标符号与前述分析都保持一致，如表5所示。

(图10) 城市人力资本和失业率关系数据来源：作者根据《中国城市统计年鉴2019》计算。

(表5) 人力资本与城市失业率

2.流动人口特征与城市人力资本。从大城市集聚较大规模流动人口的客观现实来看，流动人口是否稳定留居成为提升城市人力资本增量的重要组成部分。本文利用国家卫健委流动人口动态监测数据(CMDS)，将各城市流动人口样本个体的受教育年限按样本总体平均，并匹配至城市层面，进而可获得城市层面流动人口的平均受教育年限(migrat_sch)，如表6所示，可见2011—2017年流动人口平均受教育年限呈现逐步提高的变化趋势，从2011年9.52年上升至2017年的10.11年。其次，流动人口的教育结构也发生积极变化。流动人口总体受教育水平逐步提高，但低技能劳动力仍是流动人口的主要组成部分，2017年初中及以下教育水平流动人口比重仍占调查抽样数近61%，相比2011年下降10.82%。拥有高中或中专、大学本科和专科学历的流动人口比重则逐年上升，后者上升速度最快，已从2011年7.66%上升至2017年16.88%，高中及中专学历流动人口仅上升1.25%。此外，尽管研究生以上学历流动人口的比重较低，但自2011年起也呈逐年上升趋势，2017年拥有研究生及以上学历流动人口比重已为0.52%，相较2011年上升0.34%[注]邓仲良、张可云等：《当前中国人口流动特征下区域协调发展面临问题及对策》，《长沙大学学报》2020年第1期。。

(表6) 中国流动人口家庭基本信息(2011—2017)

为进一步对比城市人力资本与流动人口特征之间的关系，考虑高校中教师与学生比重对应教育资源的相对投入水平，教育资源相对集中的城市，其人力资本水平也相对较高，因此作为变量替换的稳健性检验，本文将城市教育水平替换为高等教育师生比(H_edu)，作为衡量城市人力资本的替代变量，同时以城市劳动力规模(L)和产业结构(indus_cy)作为控制变量进一步研究流动人口流动时间(duration)和城市人力资本的相关性。回归结果如表7所示，可见除经济结构服务业化、城市劳动力规模与H_edu显著正相关之外，流动人口平均受教育年限也与H_edu显著正相关。在此基础上，我们进一步加入流动人口平均流动时间，如表7回归18和回归19，流动时间与H_edu显著为负，即便我们引入城市产业结构作为城市特征的控制变量，核心解释变量migrat_sch及持续流动时间duration的显著性和符号均未改变，这表明流动人口持续流动时间增加不利于城市人力资本累积，即流动人口是否稳定落户影响了城市人力资本存量。

(表7) 城市人力资本与流动人口的教育年限、持续流动时间OLS

五、主要研究结论及启示

人力资本对提高经济增长质量的重要性不言而喻，降低人力资本的空间差异能够有效提高经济空间均衡性。当前人力资本积累速度滞后于城镇化进程，人力资本转化为创新投入以及对经济增长贡献率还不高，因而“十四五”时期如何更好地促进人力资本空间再平衡对可持续的高质量发展意义重大。本文从空间视角初步测算了人力资本对城市经济增长的贡献率，探讨了促进人力资本的空间再平衡的几种政策思路，研究表明提高当期或近期人力资本对本地经济增长影响较大，但以往人力资本对城市经济增长贡献率小于劳动力要素投入。对促进经济转型和城镇化等相关政策而言，从影响因素相关性来看，通过增加生产性服务业与制造业的产业间关联来促进产业结构高端化并未直接带来人力资本累积，各城市的制造业及各细分服务业就业人数增加则对人力资本累积有显著的正向作用，尤其是教育、卫生等公共基础性服务业。从促进农业转移人口市民化相关政策的实施效果来看，当前中国流动人口规模仍然较大，本文研究进一步证实提高流动人口平均受教育年限、稳定和保障充分就业、降低外出流动人口的持续流动时间都有利于增加流入地城市的人力资本。

本文属于探索性的较为初步的研究工作，主要从统计意义上对比城市人力资本存量影响因素的相关性，未来将运用微观数据进一步深入研究。促进人力资本积累有利于经济长期稳定增长，从目前影响人力资本空间再平衡的几种政策思路来看，需要进一步顺应城市和人口发展规律，优化区域发展政策。

第一，本文研究表明就业结构服务业化并非能显著促进人力资本提升，对工业主导地区，要素配置在制造业部门具有明显经济优势，应推进东部地区制造业产业链向中西部和东北地区延伸，形成“有效供给”。在中西部地区重点规划好以区域中心城市为重点的都市圈建设。对服务业主导的区域中心城市，经济结构服务业化与人力资本存量是显著正相关的，对这类城市，则应注重提高科学研究等基础产业比重，畅通要素从制造业向生产性服务业转移渠道。在城市群层面，通过中心城市制造业疏解等方式带动周边地区发展，提高人口外流地的产业发展水平。

第二，流动人口是否稳定落户与收入水平、城市教育、医疗等基本公共服务质量紧密相关，应加快统筹跨省人口流入地、流出地配套政策，探索教育和医疗等基本公共服务一体化，将都市圈内居住年限与中心城市基本公共服务提供挂钩。由于产业基础薄弱导致就业机会少和就业质量不高的客观现实，目前我国II型大城市、中小城市和县城的劳动力外流趋势明显，但目前城镇化政策思路仍是围绕以推进县城为主要载体的城镇化建设，因而需要统筹协调人口流动趋势和城镇化相关政策，在推动基本公共服务均等化基础上进一步实现重点公共服务资源的空间均衡化，推进省内重点高校在中小城市设立分校，引导省三甲医院等优质医疗资源向本省内II型大城市和区位条件较好的县城布局。此外，还应将创新人才政策支持计划与城市产业发展有机结合，增强新城和周边卫星城就业和居住集聚力，加大次中心城市对高技能劳动力的吸引力。

第三，对农村地区而言，应立足城乡融合发展趋势来促进农业转移人口稳定落户。在坚持基本农田和生态功能前提下，加快推进城乡要素双向、对等互融互通，改变农村对城市的单向要素流入，统筹乡村振兴和城镇化战略，探索农业转移人口“人-地”匹配的城市户籍改革路径，建立农村非农用地使用权有偿转让和城市落户的挂钩机制，将流动人口作为城乡要素双向流动的载体来推进户籍制度改革，进一步明确在城镇落户预期收益和成本。