高铁开通对劳动力错配的改善效应研究

牛子恒，崔宝玉

一、引言

长期以来，由于户籍制、所有制结构等制度因素的存在，我国劳动力就业隔离、同工不同酬等非竞争性歧视问题凸显，并限制了外来劳动力在流入地享有教育、医疗和保障性住房等福利待遇的权利[1]，这加剧了中国地域之间劳动力市场的分割程度并进一步导致中国劳动力错配问题突出，严重阻碍了中国经济的高质量发展。如何改善劳动力错配问题，依然是中国经济转入高质量发展阶段亟须解决的关键问题。

进入21世纪以来，中国高铁建设取得了举世瞩目的成就，截至2020年末，中国高铁通车里程已接近4万公里，稳居世界第一。中国高铁建设的快速发展使得地域之间的时空距离被进一步压缩，原有的资源空间配置格局被逐渐打破，新的资源空间配置格局逐渐形成[2]。从理论上讲，以客运为主要功能的高铁，能够通过促进劳动力流动以及推动产业集聚的形成，进而改善劳动力错配[3][4]。但从实证层面来看，研究高铁开通的资源配置效应的还较少，更没有对高铁开通是否会改善劳动力错配以及对如何改善劳动力错配进行检验的直接经验证据，这意味着当前关于高铁经济的研究还存在补充空间。同时，为全面考察高铁开通的劳动力错配改善效应，本文还试图解答以下问题：城市异质性会对高铁开通的劳动力错配改善效应产生怎样的差异性影响？高铁开通的劳动力错配改善效应是否存在明显的地理圈层特征和空间溢出特征？

因此，本文采用中国271个地级及以上城市2003—2018年的面板数据，将高铁开通视为一项准自然实验，采用双重差分模型，探究高铁开通对劳动力错配的影响，并进一步采用中介效应模型，探究高铁开通改善劳动错配的作用机制。此外，本文还采用分组回归和空间计量模型，探究城市的异质性影响以及高铁开通改善劳动力错配的地理圈层特征和空间溢出特征。研究发现，高铁开通在改善劳动力错配方面的作用明显，且促进劳动力流动和推动产业集聚形成是其主要作用机制；同时，高铁开通能够改善大规模以及位于中东部地区城市的劳动力错配，但对小规模和位于西部地区城市劳动力错配却无影响。此外，高铁开通对劳动力错配的改善效应还具有明显的地理圈层特征和空间溢出特征：一方面，高铁开通加剧了距中心城市小于100公里圈层内城市的劳动力错配，但改善了距中心城市大于100公里圈层内城市的劳动力错配；另一方面，邻近城市开通高铁改善了本地城市的劳动力错配。本文的研究结论不仅能够为如何改善中国劳动力错配问题、促进经济高质量发展提供政策参考，还能够加深对高铁资源配置效应的再认识，丰富和发展高铁经济研究。

二、文献综述及研究假设

(一)文献综述

资源错配会造成严重的全要素生产率损失，特别是对于劳动力错配而言，依据袁志刚和解栋栋[5]的测算结果，在改革开放的近30年里，中国劳动力错配大约造成了约2%～18%的全要素生产率损失；从长期来看，无法有效解决劳动力错配势必放缓中国经济的高质量发展进程。从劳动力错配产生的原因来看，部分学者将地区的交通基础设施建设落后视为重要原因，并进一步指出提高交通基础设施建设水平能够改善劳动力错配[6][7][8][9]。但上述文献并未将研究对象聚焦于高铁，而实际上随着中国高铁建设的飞速发展，高铁已日益成为劳动力跨地域流动的主要渠道，因而在高铁建设蓬勃发展的时代背景下，有必要回答高铁开通是否会改善劳动力错配，以填补高铁资源配置效应的研究空白。

当前，虽然没有探究高铁开通对劳动力错配影响效应的直接经验证据，但高铁开通改善劳动力错配却与劳动力流动以及产业集聚的形成密切相关。就业作为吸引劳动力流动的主要驱动力，一类研究重点探究了高铁开通的就业效应，且多数学者认为高铁开通能够降低劳动力出行成本，增加劳动力的就业信息搜寻半径，进而促进劳动力流动并增加劳动力的就业可能性[10][11] [12]。然而，也有少数学者关注高铁开通对劳动力就业可能造成的不利影响，例如，施震凯等[13]研究认为，高铁开通加速了沿线城市的企业衰老，使得一些制造业就业岗位消亡，进而导致劳动力就业率下降。同时，也有部分学者从劳动力流动视角，考察高铁开通对城乡收入差距[14]、经济增长质量[15]的影响，从而间接验证了高铁开通对劳动力流动的促进作用。另一类研究则重点探究了高铁开通对产业集聚的影响，且多数学者在新经济地理学研究框架下，认为高铁开通有助于降低沿线城市运输成本，并加快沿线城市知识溢出扩散，这有助于沿线城市区位竞争优势的形成，进而吸引产业向沿线城市集聚[16][17] [18] [19] [20]。上述文献为本文研究提供了大量的可借鉴依据，然而无论是以就业为目的的劳动力流动，还是产业集聚的形成，均是高铁开通改善劳动力错配的重要内在机制，但尚未有研究从实证层面进行检验，因而有必要进一步回答高铁开通如何改善劳动力错配，以深化高铁开通对劳动力错配改善效应的再认识。

综上所述，在现有文献的基础上，本文从以下几个方面进行拓展：第一，在研究视角上，本文探究了高铁开通对劳动力错配的影响，回答高铁开通是否会改善劳动力错配，填补了相关研究空白；第二，在识别策略上，本文将高铁开通视为准自然实验，采用双重差分模型，评估高铁开通对劳动力错配的影响，能够有效缓解潜在内生性问题干扰，得到更为可靠的研究结论；第三，在理论贡献上，本文从劳动力流动与产业集聚两个方面，解释并验证高铁开通改善劳动力错配的理论机制，回答高铁开通如何改善劳动力错配，打开了高铁开通改善劳动力错配的理论“黑箱”；第四，在研究内容上，本文关注了城市异质性对高铁开通改善劳动力错配的差异影响，并进一步探讨了高铁开通改善劳动力错配的地理圈层特征和空间溢出特征，全面考察了高铁开通的劳动力错配改善效应。

(二)研究假设

资源错配是相对于资源有效配置而言的，资源有效配置是指在社会总产出达到最大化时的资源配置方式。如果资源可以自由流动，实现帕累托最优，就是资源有效配置，偏离帕累托最优状态下的资源配置方式就是资源错配[21]。因此，如果劳动力无法自由流动，偏离了帕累托最优状态下的劳动力配置方式，就是劳动力错配。本文将高铁开通影响劳动力错配的作用机制归纳为劳动力流动和产业集聚两个方面。

第一，高铁开通能够通过促进劳动力流动进而改善劳动力错配。改革开放以后，中国劳动力市场分割主要表现为户籍制度、所有制结构等因素互相交织所形成的复杂市场分割，地域间劳动力市场分割的存在限制了劳动力的自由流动，使得劳动力要素无法通过价格机制和市场机制实现地域间的自由配置，帕累托最优状态很难达到，进而直接造成了严重的劳动力错配[22]。然而，高铁开通却能够通过以增加劳动力就业机会的方式促进劳动力的自由流动，进而削弱劳动力市场的分割程度，改善劳动力错配。换言之，劳动力就业选择的改变往往伴随着劳动力的流动，高铁开通增加了劳动力就业机会，也就提高了劳动力的流动性[10]。具体而言，高铁开通打破了地域间的市场保护壁垒，降低了劳动力的流动成本，并提高了城市的可达性，这有助于扩大劳动力的就业信息搜寻范围，劳动力能够通过增加通勤距离的方式获得更多的就业机会[10]。卞元超等[23]研究指出，劳动力的流动具有明显的“趋优性”特征，劳动力对于就业的选择往往会依据自身情况与相对应的价格、供求、竞争等市场信息相匹配，进而向优势区域流动，这种“趋优性”特征的本质实际是劳动力配置的帕累托改进过程。因而，随着高铁开通，劳动力的就业机会不断增加，劳动力由边际产出低的区域向边际产出高的区域流动，劳动力配置趋向合理化，劳动力的配置效率提高，进而弱化地域间的劳动力市场分割程度，改善劳动力错配。

第二，高铁开通能够通过促进产业集聚的形成进而改善劳动力错配。经济地理学中的区位理论奠定了高铁开通促进产业集聚形成的理论基础。Ohlin[24]所提出的一般区位理论认为，交通运输便捷的区域在吸引资本和劳动力进入方面具有较大优势，容易形成重要的交易市场。Krugman和Venables[25]进一步强调了交通运输成本在影响企业区位选址中的决定性作用，并认为交通运输成本较低的区域更具区域竞争优势，这会对企业区位选址产生较大的吸引力，进而更容易形成产业集聚。与此类似，高铁开通势必也会给沿线城市带来较为明显的区位竞争优势，进而促进产业集聚的形成[20][26]。一方面，高铁开通降低了劳动力在不同城市之间的流动成本，这使得高铁沿线城市相较于非沿线城市，其劳动力市场价格相对较低，劳动力价格优势会吸引更多的企业向高铁沿线城市集中，进而促进产业集聚的形成[27]；另一方面，高铁开通也加快了技术创新在沿线城市的扩散，创新扩散优势也会吸引周边企业向沿线城市集聚，进而促进产业集聚的形成[28]。同时，沿线城市产业集聚的形成又会改善劳动力错配。随着沿线城市产业集聚水平的提高：一方面，产业集聚能够吸引周边城市劳动力向本地集中并扩大本地的劳动力市场规模，这有助于提高劳动力与本地企业的匹配程度，进而实现劳动力的专业化分工，改善劳动力错配[29]；另一方面，产业集聚加强了本地劳动力之间的交流和学习，增强了知识的溢出效应，并促使知识溢出向周边城市扩散，进而提高周边城市劳动力的技能以及工资水平，进一步优化劳动力市场结构，改善劳动力错配[30]。

基于上述分析，本文从劳动力流动以及产业集聚两个方面回答高铁开通如何改善劳动力错配，并提出如下3个假设：

假设1 高铁开通能够改善劳动力错配；

假设2 高铁开通能够通过促进劳动力流动进而改善劳动力错配；

假设3 高铁开通能够通过推动产业集聚的形成进而改善劳动力错配。

三、研究设计

(一)模型构建

为识别高铁开通对于劳动力错配的影响，本文将高铁开通视为一项准自然实验，构建城市和年份双向固定的双重差分模型：

mislaborit=α+βhsrit+γcontrolit+μi+φt+εit

(1)

上式中，mislabor表示城市劳动力错配程度；hsr是核心解释变量，表示高铁是否开通，若城市i在t年份开通高铁，则取值为1，否则取值为0；β为其估计系数；control表示一系列影响城市劳动力错配的控制变量；γ为其估计系数。此外，α表示常数项，ε为随机误差项，μi和φt分别表示城市固定效应和年份固定效应；i和t分别表示城市和年份。

(二)变量选取

1.被解释变量。本文的被解释变量为城市劳动力错配程度。本文依据白俊红和刘宇英[21]的研究，测度城市的劳动力错配程度，并构建如下计算公式：

(2)

图1 劳动力错配的区域分布差异

从图1中可知，对东部地区的城市而言，其劳动力配置扭曲系数均大于0，意味着东部地区城市的劳动力配置相对不足；对中西部地区的城市而言，其劳动力配置扭曲系数均小于0，意味着中西部地区城市的劳动力配置相对过度。以上结果表明，中国劳动力的区域分布存在东部不足且中西部过剩的现象，因此，应该逐步放松户籍制度中限制性政策的管制，积极引导劳动力从中西部向东部进行转移，进而从全国层面上改善劳动力的区域错配。同时，由于劳动力配置扭曲系数存在正负差异，为了保证下文中估计结果方向的一致性，本文借鉴季书涵等[31]的研究，采用劳动力配置扭曲系数的绝对值表示劳动力错配程度，其绝对值越大，说明劳动力错配程度越高。

2.核心解释变量。本文的核心解释变量为高铁开通。本文以虚拟变量的形式对高铁开通进行赋值，依据每个城市开通高铁的年份，将城市开通高铁当年及之后的年份赋值为1，其余年份赋值为0。值得说明的是，依据2013年通过的《铁路安全管理条例》，中国高速铁路是指设计时速在250公里以上且初期运营速度不低于200公里/小时的铁路客运专线。由于中国2003年开通运营的秦沈客运专线(南起秦皇岛站，北至沈阳北站)运营时速仅为160公里，不足200公里，直到2007年中国铁路第六次大提速之后，其运营时速才超过200公里，因此，在数据处理过程中，本文将秦沈客运专线沿经站点的地级市剔除。

3.中介变量。本文的中介变量为劳动力流动以及产业集聚。在劳动力流动方面，本文借鉴白俊红等[32]的研究，采用引力模型测算城市劳动力流动规模。依据白俊红等[32]的研究，当前吸引劳动力流动最主要的两个因素分别是工资和房价，在“效用最大化”效应下，劳动力会从高房价且低工资区域向低房价且高工资区域流动，因而可构建以工资和房价作为吸引力变量的双对数引力模型：

(3)

式(3)中，flowijt表示在t年从城市i流动到城市j的劳动力规模；wageit和wagejt分别表示在t年城市i和城市j的工资水平，采用城市平均工资进行取值；priceit和pricejt分别表示在t年城市i和城市j的房价水平，采用城市住宅平均售价进行取值；dij表示城市i和城市j之间的地理距离。

因此，在t年城市i的劳动力流动总规模为：

(4)

在产业集聚方面，本文采用区位熵测度产业集聚水平：

(5)

式(5)中，gatijt表示t年城市i的j产业集聚水平；lijt表示t年城市i的j产业就业人数；Ljt表示t年所有城市的j产业总就业人数；qit表示t年城市i的总就业人数；Qt表示t年所有城市的总就业人数。此外，为了较为全面地反映城市的产业集聚情况，本文分别采用上述方法测度了城市的制造业集聚水平以及生产性服务业集聚水平。

4.控制变量。本文借鉴白俊红和刘宇英[21]以及田杰等[33]的研究，选取城市金融发展水平、人口规模、教育发展水平、经济发展水平、产业结构以及财政干预程度作为控制变量。其中，金融发展水平采用城市年末金融机构贷款余额总额进行取值，人口规模采用城市年末人口总量进行取值，教育发展水平采用高等学校在校学生总量进行取值，经济发展水平采用城市人均国内生产总值进行取值，产业结构采用第三产业与第二产业产值之比进行取值，财政干预程度采用城市政府财政支出占城市国内生产总值的比重进行取值。此外，本文对所有控制变量进行了取对数处理。

(三)数据来源与描述性统计

本文在剔除了直辖市、自治州以及存在较多缺失值的城市样本后，最终选取中国2003—2018年271个地级及以上城市的面板数据进行实证分析。各变量数据来源于《中国区域经济统计年鉴》《中国城市统计年鉴》以及各省份、地市统计年鉴等。各主要变量的描述性统计如表1所示。

表1 主要变量的描述性统计

四、实证结果与分析

(一)基准回归结果

基准回归结果如表2所示，(1)列中未添加控制变量，(2)列中添加所有控制变量。由估计结果可知，高铁开通对劳动力错配的影响显著为负且通过了1%的显著性水平检验，这说明高铁开通能够改善劳动力错配，即假设1得证。从估计系数大小来看，高铁开通的估计系数为-0.1045，这意味着相较于未开通高铁的城市，城市开通高铁平均降低了约10%的劳动力错配程度，这说明高铁在改善劳动力错配方面发挥了巨大作用。

表2 基准回归

(二)平行趋势检验及其动态效果分析

采用双重差分模型的前提是满足平行趋势假定，即在控制一系列可观测因素的基础上，要求在高铁开通之前处理组和对照组城市之间的劳动力错配程度具有平行变化趋势。与现有研究的一般做法相一致，本文采用事件研究法对平行趋势进行检验，并构建如下回归模型：

(6)

式(6)中，hsrid表示不同事件点上高铁开通的虚拟变量，选取d的取值范围为[-5,10]，表示高铁开通事件发生的相对时间，若d取值为1，则表示高铁开通事件发生后的第一年；若估计系数βd在高铁开通之前均不能通过显著性检验，则说明满足平行趋势，平行趋势检验结果如图2所示。

图2 平行趋势检验

图2中，纵轴表示不同事件点上高铁开通虚拟变量的估计系数大小，横轴表示高铁开通事件发生的相对时间，current表示高铁开通事件发生的当期，即当d=0时。空心圆圈的上下实线表示90%的置信区间。由图2可知，在高铁开通事件发生当期之前，高铁开通虚拟变量的估计系数均没有通过显著性检验，这说明满足平行趋势假定。同时，在高铁开通事件发生后的第5年，高铁开通虚拟变量的估计系数才显著为负，这说明高铁开通对劳动力错配的改善效应存在时滞性。

(三)稳健性检验

为验证前文估计结果的可靠性，本文主要从以下三个方面开展稳健性检验。

1.替换被解释变量。本文借鉴白俊红和刘宇英[21]的研究，将实证过程中使用的劳动力配置扭曲系数替换为采用间接法测算的劳动力扭曲系数，重新对双重差分模型进行估计，其估计结果如表3所示。由估计结果可知，将被解释变量替换为采用间接法测算的劳动力扭曲系数后，高铁开通的估计系数依然显著为负，这说明高铁开通可以改善劳动力错配，即证实前文估计结果是稳健的。

表3 替换被解释变量的估计结果

2.倾向得分匹配-双重差分模型。鉴于倾向得分匹配-双重差分模型能够在一定程度上克服城市“选择偏差”问题，因而本文采用倾向得分匹配-双重差分模型重新评估高铁开通对劳动力错配的影响。为了尽可能减少匹配后的样本量损失，本文采用一对一匹配方式对样本进行匹配，其估计结果如表4的(1)至(2)列所示。同时，使用倾向得分匹配-双重差分模型进行估计之前，需要满足平衡性检验，即匹配后的控制变量在处理组和对照组之间应该没有显著差异。本文的平衡性检验结果(1)限于篇幅限制，本文并未将平衡性检验结果列出，如有需要可向作者索取。表明，匹配后样本的控制变量在处理组和对照组之间并没有显著差异，这说明满足平衡性检验。进一步，由估计结果可知，高铁开通对劳动力错配影响的估计系数依然显著为负，这说明在考虑选择偏差问题的基础上，高铁开通改善劳动力错配的研究结论依然成立，这可证实前文估计结果是稳健的。此外，在满足平衡性检验的基础上，本文还进一步添加了半径匹配(r=0.5)与核匹配(二次核)的模型估计结果，以进一步增强估计结果的稳健性，其估计结果如表4的(3)列至(6)列所示。由估计结果可知，更换匹配方法后，高铁开通改善劳动力错配的研究结论依然成立，这进一步说明前文估计结果是稳健的。

表4 倾向得分匹配-双重差分模型估计结果

3.安慰剂检验。为了排除与高铁开通城市选择相关的随机因素对估计结果可能造成的干扰，本文借鉴Lu等[34]的研究，采用随机改变1000次政策处理组的置换检验进行稳健性检验，检验结果如图3所示。图中虚线表示真实的高铁开通对劳动力错配影响的估计系数，黑色实点所围成的曲线表示随机抽取的政策处理组的高铁开通对劳动力错配影响的估计系数所围成的核密度曲线。由图3可知，随机抽取的政策处理组的高铁开通对劳动力错配影响的估计系数所围成的核密度曲线在0处呈对称分布，满足正态分布特征，且真实的政策处理组的高铁开通对劳动力错配影响的估计系数明显偏离随机抽取的政策处理组的高铁开通对劳动力错配影响的估计系数，这说明高铁开通对劳动力错配的影响并没有受到与高铁开通城市选择相关的随机因素干扰，即前文估计结果是稳健的。

图3 置换检验

同时，为了排除与高铁开通时间相关的随机因素对估计结果可能造成的干扰，本文采用改变高铁开通时间的方式对估计结果进行稳健性检验。若改变高铁开通时间后，高铁开通不再对劳动力错配产生显著影响，则可说明前文估计结果的稳健性。具体而言，本文将高铁开通的真实时间分别提前1年、2年以及3年，进而得到改变高铁开通时间的稳健性检验结果，如表5所示。估计结果表明，改变高铁开通时间后，高铁开通不再对劳动力错配产生显著影响，这说明前文估计结果是稳健的。

表5 改变高铁开通时间的估计结果

(四)内生性处理

不可否认，政府对于高铁开通城市的选择存在一定非随机性，这意味着高铁开通对劳动力错配的影响可能会受到由高铁开通城市选择非随机性所导致的内生性问题的干扰，因此，本文进一步采用工具变量法对模型进行估计，以缓解内生性问题的干扰。在工具变量的选取上，本文借鉴卞元超等[35]的研究，将城市坡度视为高铁开通的工具变量。其选取原因主要考虑以下两个方面：第一，山地丘陵地区的地形坡度较高，抬高了高铁修建的成本，因而城市坡度越高，其开通高铁的可能性越低，这意味着城市坡度满足与高铁开通具有很强相关性的条件；第二，城市坡度是在长期的自然条件下形成的，与劳动力错配之间的相关性较低，具有很强的外生性。同时，由于城市坡度不随时间改变，因而属于截面数据，这对面板数据估计造成了一定困难，因而本文与孙传旺等[36]的做法一致，引入年份虚拟变量与城市坡度的交互项作为工具变量，以体现城市坡度在时间维度上的变化。工具变量法的估计结果(2)限于篇幅，工具变量法的第一阶段结果未列出，如有需要可向作者索取。同时，由第一阶段估计结果可知，年份虚拟变量与城市坡度的交互项对高铁开通的影响均显著为负，这说明城市坡度越高，开通高铁的可能性越低，这与本文的预期相一致。如表6所示。

表6 工具变量法的估计结果

由工具变量法的第二阶段估计结果可知，Kleibergen-Paap rk LM 统计量通过了1%的显著性水平检验，拒绝了“工具变量识别不足”的原假设，即表明工具变量不存在识别不足问题；Kleibergen-Paap rk Wald F统计量大于Stock-Yogo弱识别检验 10%水平下的临界值，这说明工具变量与高铁开通之间具有很强的相关性，不存在弱识别问题；HansenJ统计量未能通过显著性检验，接受了“工具变量不存在过度识别”的原假设，即可认为工具变量不存在过度识别问题。以上检验结果均表明，本文选取的工具变量较为有效。从估计结果来看，在考虑内生性问题的基础上，高铁开通对劳动力错配影响的估计系数依然显著为负，这说明前文估计结果较为稳健。从估计系数大小来看，相较于基准回归结果，工具变量法得到的估计系数相对较大，这意味着若不考虑内生性问题，可能会低估高铁开通对劳动力错配的改善效应。

(五)作用机制验证

依据前文所述，本文将高铁开通对劳动力错配影响的作用机制归纳为劳动力流动以及产业集聚两个方面，并借鉴温忠麟等[37]的中介效应模型检验作用机制是否存在，其估计结果如表7所示。由(1)列估计结果可知，高铁开通对劳动力流动影响的估计系数为0.0569，且通过了1%的显著性水平检验，这说明高铁开通可以促进劳动力流动；由(2)列估计结果可知，将高铁开通和劳动力流动同时纳入回归模型后，高铁开通和劳动力流动对劳动力错配影响的估计系数均显著为负，且(2)列估计结果中高铁开通的估计系数相较于基准回归变小，这意味着高铁开通促进劳动力流动，进而改善劳动力错配的作用机制存在，即假设2得证。同理，可验证高铁开通推动制造业和生产性服务业集聚的形成，进而改善劳动力错配的作用机制存在，即假设3得证。

表7 中介效应模型的估计结果

(六)异质性分析

由于不同城市的规模和地理区位之间存在明显差异，这可能导致高铁开通对劳动力错配的影响存在异质性，因此，本文采取分样本回归的方式，从城市规模和地理区位两个方面探究高铁开通对劳动力错配的异质性影响。在城市规模方面，本文依据国务院印发的《关于调整城市规模划分标准的通知》，将市区常住人口大于100万的城市视为大规模城市，将市区常住人口小于100万的城市视为小规模城市；在地理区位方面，本文按照城市所属省份的地理区位，将其分为东部、中部以及西部三个部分，异质性估计结果如表8所示。同时，为检验异质性分组估计系数差异性的存在，本文借鉴连玉君等[38]的做法，采用费舍尔组合检验法对其进行验证，若组间估计系数差值的经验概率小于0.1，则说明组间差异性存在。

表8 异质性分析的估计结果

由估计结果可知，高铁开通仅能够改善中东部地区城市的劳动力错配，且地理区位分组的组间差异性检验的经验概率均小于0.1，这说明地理区位异质性存在。其原因可能在于，相较于中东部地区，西部地区的交通基础设施较为薄弱，高铁的可达性不高，因而对劳动力错配的改善效果仅在中东部地区较为明显。同时，高铁开通仅能够改善大规模城市的劳动力错配，且城市规模分组的组间差异性检验的经验概率小于0.1，这说明城市规模异质性存在。其原因可能在于，相较于小规模城市，大规模城市的经济实力以及科技实力相对强，能够承担高铁建设成本并突破高铁建设的技术难题，进而发挥高铁开通的劳动力错配改善效应。

五、拓展性分析：地理圈层特征与空间溢出特征

(一)地理圈层特征

高铁的开通拉近了城市与城市之间的距离，特别是中心城市与普通城市之间的距离。中心城市不仅是地区的经济、行政以及文化中心，也往往是重要的交通铁路枢纽。高铁的开通对于中心城市而言，一方面，会加快中心城市与普通城市之间的要素流动，产生“扩散效应”；另一方面，也会导致普通城市的资源被中心城市大量吸入，产生“虹吸效应”。因此，与中心城市距离的远近必然会影响高铁开通的劳动力错配效应。本文根据国家发展和改革委员会以及住房和城乡建设部《全国城镇体系规划》中关于城市定位的设定，将北京、重庆、天津、上海、广州、成都、武汉、郑州以及西安设定为中心城市，以距离中心城市100公里和300公里为半径，划分了三个圈层，即小于100公里、100公里至300公里、大于300公里，进一步探究高铁开通对劳动力错配影响的地理圈层特征，其估计结果如表9所示。

表9 地理圈层特征的估计结果

从组间差异性的检验结果来看，按照距中心城市半径进行分组的组间差异性检验的经验概率均小于0.1，这说明存在地理圈层特征的异质性。进一步，由估计结果可知，在小于100公里的圈层内，高铁开通对劳动力错配影响的估计系数显著为正，这说明高铁开通加剧了劳动力错配。其原因可能在于，在小于100公里的圈层内，普通城市与中心城市的地理距离较近，因而高铁开通后，中心城市的“虹吸效应”占据优势地位，导致普通城市的劳动力被大量吸入中心城市，使得普通城市面临巨大的就业下降压力，加剧了劳动力错配。同时，在100公里至300公里之间的圈层以及大于300公里的圈层内，高铁开通能够改善劳动力错配且对100公里至300公里之间的圈层内的劳动力错配的改善效应更强。其原因在于，随着地理圈层的向外扩张，普通城市与中心城市的距离被拉大，高铁开通后，中心城市的“虹吸效应”减弱而“扩散效应”增强，因而高铁开通的作用表现为改善劳动力错配。由于在大于300公里的圈层内，普通城市与中心城市之间的距离过远，高铁开通之后，中心城市的“虹吸效应”进一步减弱，但中心城市所产生的“扩散效应”也相应有所下降，最终表现为在大于300公里圈层内高铁开通对改善劳动力错配的影响较小。

(二)空间溢出特征

高铁开通使得城市与城市之间的交流越来越紧密且逐渐形成以高铁为主要架构的城市网络，因而有必要对高铁开通的空间溢出特征进行分析。在研究方法上，本文借鉴汪克亮等[39]的研究，采用逆地理距离的空间权重矩阵下的城市与年份双向固定的空间杜宾模型进行分析。需要说明的是，对空间杜宾模型进行估计需要使用平衡面板数据，但本文所使用数据为非平衡面板数据，因而本文剔除了23个数据年份不全的城市，形成248个地级及以上城市的平衡面板数据。在进行空间计量模型分析之前，本文测算了劳动力错配在逆地理距离的空间权重矩阵下的莫兰指数，进而对劳动力错配的空间相关性进行检验。检验结果表明(3)限于篇幅，空间相关性的检验结果未列出，如有需要可向本文作者索取。，2003—2018年，劳动力错配的莫兰指数均大于0且均通过了显著性检验，这意味着劳动力错配呈现明显的空间正相关性。空间杜宾模型的估计结果如表10所示。由估计结果可知，劳动力错配的空间自回归估计系数均显著为正且通过了1%的显著性水平检验，这说明邻近城市的劳动力错配与本地城市劳动力错配呈现正相关关系，表现出“一荣俱荣，一损俱损”的特征。高铁开通的空间交互项对劳动力错配的影响均显著为负且通过了1%的显著性水平检验，这说明邻近城市开通高铁改善了本地城市的劳动力错配，即高铁开通表现出较强的空间溢出特征。这也意味着，整体而言，高铁开通的“虹吸效应”并没有对高铁开通的劳动力错配改善效应产生较大的负面影响。

表10 空间溢出特征的估计结果

六、结论与启示

(一)研究结论

随着中国高铁建设的不断发展，高铁对中国经济产生的影响愈发明显，尤其是高铁开通的资源配置效应。本文基于271个地级及以上城市2003—2018年的面板数据，采用双重差分模型，评估了高铁开通对劳动力错配的影响。研究发现：第一，高铁开通能够改善劳动力错配且这一研究结论在经过一系列稳健性检验以及内生性处理后依然成立。第二，作用机制验证的结果表明，促进劳动力流动以及推动产业集聚形成是高铁开通改善劳动力错配的主要作用渠道。第三，异质性分析结果表明，高铁开通能够改善大规模以及位于中东部地区城市的劳动力错配，但对小规模和位于西部地区城市劳动力错配的改善效应不明显。第四，拓展性分析结果表明，高铁开通对劳动力错配的改善效应具有明显的地理圈层特征和空间溢出特征，一方面，高铁开通加剧了距中心城市小于100公里圈层内城市的劳动力错配，但改善了距中心城市大于100公里圈层内城市的劳动力错配；另一方面，邻近城市开通高铁改善了本地城市的劳动力错配。

(二)政策启示

依据主要研究结论，本文的政策启示如下：第一，鉴于高铁开通能够改善劳动力错配。一方面，国家应该继续加大对高铁技术研发的扶持力度，进一步缩短城市之间的时空距离；另一方面，国家也应该拓展高铁线路的建设范围，尽早实现中国高铁网络格局从“四横四纵”向“八横八纵”的过渡，进一步提高城市的可达性，进而强化高铁开通对劳动力错配的改善效应。第二，高铁开通能够通过促进劳动力流动并推动产业集聚的形成，进而改善劳动力错配。因而，一方面，政府应该逐步放松人口管制政策，尤其是人口落户政策，取缔不公平的“霸王”条款，提高劳动力流动的积极性；另一方面，国家应该加大对城市产业园区建设的支持力度，依托产业园区形成一批具有较强竞争力的产业集群，推动产业集聚的形成，进而为高铁开通发挥劳动力错配改善效应创造有利环境。第三，高铁开通仅能够改善大规模以及位于中东部地区城市的劳动力错配，对小规模以及位于西部地区城市的劳动力错配改善效应不明显。这要求国家应该分规模、分地区的推进高铁建设，将高铁建设的侧重点向小规模以及西部地区城市倾斜，克服由城市规模以及地理区位差异给高铁建设带来的资金或技术难题，激发后进优势。第四，高铁开通对劳动力错配的影响具有明显的地理圈层特征和空间溢出特征。一方面，与中心城市距离的远近将影响高铁开通的劳动力错配改善效应，这要求政府应该警惕高铁沿线上中心城市的“虹吸效应”，并加强对中心城市“虹吸效应”的干预，积极推进区域经济协调发展，形成地区优势互补的经济格局；另一方面，高铁开通对劳动力错配的改善效应存在明显的空间溢出特征，这要求国家应该充分考虑高铁网络的建设布局，依据高铁网络的主线路架构，积极拓展高铁网络的支线架构，进一步提升高铁网络密度，进而充分释放高铁的劳动力配置红利。