出生地规模、个体收入差距和城市规模分化

杨 扬 余壮雄 冯柏睿

一、引言

经济增长中伴随出现的居民收入不平等问题几乎是所有国家在经济发展过程中无法避免的问题。建国七十年，中国的经济发展取得了伟大成就；2020年，中国已全面建成小康社会，提前完成大规模减贫目标，实现了全社会的“帕累托改进”；但是，社会收入不平等的问题却日益严峻，社会群体中相对贫困扩大(穆怀中，2020)，成为困扰当局政府的重大难题。近年来中国居民按收入五等份分组的变异系数呈现快速扩大的趋势，收入差距的鸿沟不断扩大。中央十八大报告和十九大报告都强调了收入分配的效率和公平问题，要攻克收入差距的问题还长路漫漫、任重而道远。本文从出生地这一体现个体初始禀赋的角度剖析收入差距长期存在的成因、根源和机制,为更深层了解收入差距和相关政策制定具有重要意义。

除了收入差距，中国城市规模的两级分化——大城市规模越来越大，小城市规模越来越小——也是中国经济高速增长过程中伴随出现的典型事实。城市统计数据显示，随着时间的推移，中国城市规模的差距在逐渐增大；中国城市常驻人口的变异系数在1995—2015年间呈现不断扩大的趋势，小城市的规模越来越小，而大城市的规模则越来越大；说明人口不断由中小城市往大城市迁移，城市的规模呈现两极化(1)2004—2019年间，中国的一线城市年平均新增人数均在36万人以上，其中北京和上海近年因严控人口规模，由人口净流入转变为净流出；相比之下，2010—2019年间三线城市年平均新增人数为负1.14万人。。相关文献也证实了中国城市规模的分化现象，戚伟、刘盛和(2015)基于中国1990年、2000年和2010年的三轮人口普查数据发现，特大和大城市的流动人口位序规模超前，其流动人口集聚能力持续提升，而中小城市的位序规模普遍滞后，且极化特征不断增强；杨孟禹等(2018)采用1995—2013年城市夜间卫星灯光的数据，同样证实了中国城市规模两级分化的现象。

表面看来，收入差距和城市规模分化是两个看似关联不大的问题，现有研究也主要从不同角度对它们进行独立的分析。在对收入差距持续性的议题中，学者大多从个体家庭特征以及父母特征的代际传递的视角进行考察；而在城市规模分化的议题中，学者主要从位序-规模分布的视角以及城市空间竞争和政府城市战略的宏观角度探究。在城市规模与收入差距的相关研究中，现有文献考察的重点为个体的现居城市规模与其收入之间的关系及其作用机制，鲜有考虑出生城市规模对个体收入的影响。需要强调的是，个体的现居城市规模与出生地城市规模对个体收入的影响看似相近，但经济学含义相去甚远。现居城市规模体现的是现居地的集聚效应、竞争效应和分类效应对个体收入的影响；而出生地城市规模主要体现了代际传递和初始禀赋对个人未来收入及迁移选择的影响，这将直接作用于个人收入差距和城市规模分化。本文正是以出生地规模作为桥梁，从初始个人禀赋的角度对收入差距和城市规模分化进行解释；具体而言，本文首先基于个体选择的微观机制，从出生地规模这一独特的视角，综合出生地规模对个体收入的时间效应、空间异化效应、代际传递效应和迁移效应，结合家庭特征和个体出生地特征，深究这一问题的“前因”和“后果”，解释收入差距长期性和持久性的成因；然后，基于“家庭效用最大化选择”的父辈对子女出生地的选择，以及个体成年后根据出生地规模进行的迁移选择，对城市规模分化的原因展开解释。

本文采用中国劳动力动态调查数据(CLDS)考察出生地规模对收入差距和城市规模分布的影响，本文的实证结果表明，出生地作为个体的初始禀赋对个体未来收入存在显著影响，出生地规模越大，个体的未来收入越高；这一效应伴随个体在出生地的成长时长增强，并依据不同城市的特征产生空间异化效应。追溯出生地规模对个体收入的影响根源，出生地首先体现的是个体父辈的选择，出生地对个体收入的影响结果部分体现了家庭的代际传递效应。实证结果表明父辈特征差异显著影响出生地规模代际传递效应的强弱；另外，在改革开放之后接受高中教育的样本，出生地规模效应明显高于高中教育在改革开放前的样本。讨论出生地规模对个体收入的后续影响，实证结果表明，出生地会直接影响个体未来的迁移概率和迁移目标城市，进而通过个体的现居城市对个体收入产生间接影响；具体而言，出生地城市规模越大的个体迁移概率越大，且出生地城市规模越大的个体越趋向迁移到比出生地规模更大的城市。与此同时，本文发现迁移个体的迁移次数越多，出生地规模收入效应越高；这体现了给定的现居地下，迁移次数作为个体打破现状的“努力”对其带来的额外收入效应。基于出生地规模对个体未来收入的正向促进效应和迁移努力所带来的额外收入效应，以家庭效用最大化为目标的个体(无论个体是处于父母的角色还是对自身的担当)总是趋于迁往规模更大的城市，这直接引起了城市规模分化的加剧。本文研究为收入差距持久存在的成因和城市规模分布提供了新的现实依据，并为相关政策制定提供启示。

同时，本文还具有一定的理论价值。目前已有大量文献(Rosenthal and Strange，2004； Eeckhout et al.，2014)考察了个体收入与其现居城市规模的因果关系，与上述文献不同，本文考察的并非个体现居城市规模对个体收入的影响，而是体现了出生地规模对个体收入影响的长期性和持续性，为城市规模和个体收入的相关研究提供了新的视角。另外，在对城市规模-位序的研究中，理论模型对地区收入依赖的设定是缺失的，但本文证实了这一机制的存在性，这也为城市规模-位序的规律形成提供了新的现实依据。

文章后续的安排如下，第二部分为文献综述与假说提出，第三部分为模型设定和数据来源，第四、第五、第六和第七部分为具体的实证分析，第八部分为本文的结论和相关政策建议。具体而言，本文的实证分析主要包括四大主体，主体一为出生地规模对个体收入水平影响的基准回归与稳健性检验，主体二探究出生地规模对个体收入的时间效应和地区异化效应，主体三为代际传递效应的相关分析；主体一到主体三揭示了城市规模与收入差距的关系，分别对应本文第四、第五和第六部分内容。主体四为个体迁移选择与城市规模的相关分析，对应第七部分内容。

二、文献综述与假说提出

目前已有大量文献(Rosenthal and Strange，2004；Mion and Naticchioni，2006；Combes et al.，2008；Melo and Graham，2009；Addario and Vuri，2010； Behrens et al.，2014a；Eeckhout et al.，2014;Davis and Dingel，2020)考察了个体收入与其现居城市规模的因果关系，研究发现，现居城市规模的扩大通过共享、匹配和学习的集聚效应(2)集聚效应通过共享、匹配和学习三大路径对集聚区内的企业和劳动力产生正的外部性，进而提高个体的收入水平。(Rosenthal and Strange，2004)，选择效应(3)大城市激烈的竞争和更高的生活成本对低技能劳动力的被动淘汰(Addario and Vuri，2010(4)选择效应的研究发现大城市虽然提高了城市人口的创业意愿，但激烈的竞争却减少了企业家的实际人口比例。)和分类效应(5)高低技能劳动力根据自身能力对居住城市的主动选择。(Combes et al.，2008(6)Combes et al.(2008)使用城市内高技能劳动力的比例作为“分类效应”的代理变量，发现若控制劳动力主动选择的分类效应，劳动力工资水平对城市规模的弹性由0.081下降到0.049，即“分类效应”可以解释大城市工资优势的40%左右。； Behrens et al.，2014；Eeckhout et al.，2014；Davis and Dingel，2020)的三个渠道，显著增加了个体的收入水平；基于中国经验的研究也得到了类似的结论(高虹，2014；彭树宏，2016;李静、李逸飞，2020)(7)高虹(2014)发现城市规模每上升1%，劳动力名义年收入和名义小时收入将分别上升约0.190%和0.189%；排除价格因素后，城市规模对实际收入的影响仍显著为正。彭树宏(2016)从大城市的工资溢价角度出发，发现中国100万～500万人口的大城市和500 万以上人口的特大城市存在显著的城市规模工资溢价，高低技能劳动力都会从城市规模的扩张中获益；其中，生活成本差异和集聚效应是中国特大城市工资溢价的主要成因。。鉴于研究样本和估计方法的差异，与小城市相比，大城市的工资溢价在1%到12%之间。与此同时，学者们也发现幼年的成长环境以及成长经历对个体发展存在长期影响。具体而言，Banzhaf and Wals(2008)、 Chay and Greenstone(2003a，2003b)以及Currie et al.(2009)发现，除了个体特征，其胎儿期和幼年的成长环境，如出生地点的污染程度等以及幼年的成长经历，如幼年期是否感染过重大疾病以及是否存在生理和心理健康问题(Currie and Stabile, 2006；Smith，2009；Smith and Smith，2010；Currie and Widom，2010;Webbink et al.，2012)对个体会产生长期的重要影响。Currie and Widom(2010)以及Currie and Stabile(2006)证实了个人的幼年成长经历和该经历对个体的冲击强度对个体会产生长期的重要影响；同时，烙印理论(王永强、罗守贵，2020)表明幼年至青少年时期是一个人重要的敏感时期，在此期间身处的环境会对个人产生持续而深远的影响，而影响的强度也会随烙印深度的增加而增大。广义而言，出生地也属于个体的幼年特征之一；然而，考察出生地对个体影响的研究还较为少见。据笔者所知，目前国内学者针对这一问题的实证研究还是空白，国外关于出生地对个体收入影响的规范实证研究仅有Bosquet and Overman(2019)一篇文献。文章基于英国家庭追踪调查(BHPS)数据，以城市劳动力市场规模作为出生地规模的代理变量，发现出生城市规模显著提高了个体的未来收入(8)但这一研究并未探讨出生地规模对收入水平的影响机制，同时由于国情差异，基于英国数据的出生地规模研究对国内现实的指导意义也非常有限，故而基于国内劳动力调查数据展开相关的研究是非常必要的。。根据上述城市规模对个体收入水平和成长环境对个人未来收入影响的文献，我们猜测出生地作为影响个体发展的重要环境变量，会显著影响个体的收入水平，并且个人自出生起在出生地居住的时间越长就越容易受到出生地各方面环境的影响。本文提出假说1：

假说1：出生地规模与个体收入正相关，且在出生地居住的时间越长出生地规模对个体收入的影响越大。

以下笔者将从城市特征、家庭特征和个体选择三个层面，阐述出生地规模对个体可能产生的异质性影响，并提出相应假说。

1.城市特征：城市基础设施建设水平

大量研究表明人力资本的提高显著促进了经济增长和居民收入水平(Barro，1991；Mankiw et al.，1992)。与此同时，学者们也发现基础设施对个体人力资本的形成具有显著影响。部分研究基于发展中国家的样本考察了诸如道路、港口和通水、通电等传统“硬”基础设施对人力资本的作用(Saghir，2005；Pal，2010；张勋、万广华，2016；Aggarwal，2018；Francisco and Tanaka，2019)，这些研究均表明传统基础设施的完备性、便利性、可达性和可获得性都将显著提高个体人力资本；而另一部分研究发现教育和医疗等“柔性”基础设施的改善直接促进了个体人力资本的提升(Lorenzoni et al.，2018；Égert et al.，2020；Zeng and Zhang，2022)。基于上述基础设施、人力资本和个体收入之间的影响关系，笔者猜测城市出生地的传统“硬”基础设施和教育、医疗等“柔性”基础设施将会对出生地规模的收入效应产生异质性的影响，且出生地的基础设施越完善，出生地规模对个体收入的正向推动作用越强。据此，本文提出假说2：

假说2：个体出生地的基础设施越完善，出生地规模对个体收入的正向影响越大。

2.城市特征：文化传承

中国作为拥有五千多年历史的文明古国，在历史上出现过多次的文化交流和文化冲突，且我国疆域辽阔，拥有多种多样的地形和气候类型，各城市各地区自然有不一样的文化传承，例如“南北甜咸豆腐脑之争”等热门话题，就是由于不同地方不同的文化传承所导致的。文化传承会对个体产生“文化烙印”，而“文化烙印”会影响个体的思考和认知方式；与此同时，受相同或相似“文化烙印”影响的个体在社会交往中往往更加和谐，并由此促进个体间的信息传递并消除社会交往中的信息不对称，进而推进个体的社会资本网络的扩大和质量提升；最终，个体社会资本网络的规模和质量的提升又促进了个体收入的提高(刘淑红，2014；何舒，2019)。本文猜测，在文化氛围更浓烈和“文化烙印”更强的城市中，城市居民的价值理念和认知方式将更加相似，也更有利于个体搭建高质量的社会资本网络；因此，“文化烙印”将强化出生地规模对个体收入的影响，本文据此提出假说3：

假说3：个体出生地的“文化烙印”越强，出生地规模对个体收入的影响越大。

3.家庭特征：代际传递

在家庭特征和代际传递对个体收入差距影响的研究中，现有文献表明长辈的职业类型、教育水平、工作经验、社会关系网络、户籍、个体所在的行业差异和企业所有制类型都是解释居民收入差距的重要因素(陈钊等，2009；Baum-Snow and Pavan，2012；陈东、黄旭锋，2015；Carlsen at al.，2016；吴彬彬等，2020)。除了上述影响因素，还有研究表明长辈还可以选择在更好的城市或社区生育并养育后代来进一步强化代际传递的作用(Chetty， 2016；Charlotta et al.，2017)。结合上述分析，本文认为，父辈的“代际传递”效应将进一步放大出生地规模对个体收入的影响。据此，提出假说4：

假说4：“代际传递”效应强化了出生地规模对个体收入的影响。

4.个体选择：迁移选择

迁移选择包含以下两个层面，即迁移成功的概率和迁移目的地的选择。考虑一个简单的模型，假设原本生活在城市i的个体的效用为Vi，若选择迁移到新城市带来的效用为Vj，考虑到迁移时遇到的迁移摩擦，并假设迁移摩擦带来的负效用为-f；若个体选择迁移，必定会有Vj-f≥Vi，即除非个体克服迁移摩擦后带来的效用至少不比迁移前差，否则个体将不会选择迁移(韩其恒，2018；刘修岩、李松林，2017)。笔者猜测个体出生地城市规模越大越有可能克服较大的迁移成本，并成功进行迁移。此外，鉴于大城市的工资溢价效应(Rosenthal and Strange，2004；Melo and Graham，2009)，以及大城市中更优越的教育和医疗等社会基础设施；本文认为，个体在选择迁移目的地时，会以出生地规模为参考，并随着出生地规模更大，选择迁往规模更大的城市。综上，出生地规模会通过影响个体迁移的成功概率和迁移目的地的选择来影响个体将来的收入水平。

基于以上分析，本文提出假说5：

假说5：出生地规模越大，个体迁移成功的概率越高；个体在选择迁移目的地时，会以出生地规模为参考，出生城市规模越大，迁移目的地城市的规模也越大。

三、模型设定与数据来源

(一)模型设定

为解决可能存在的内生性问题(Combes and Gobillon，2015)，参考Combes et al. (2008) 以及Bosquet and Overman(2019)，本文使用如下的两步法展开实证分析。第一步先基于面板数据估计个体的特征，模型设定如下

Wit=θi+β2Rit+β3Xit+δt+εit

(1)

其中，Wit为个体i在t年的年收入，Rit为个体i现居地t年的城市规模，Xit为一系列控制变量，θi表示个体固定效应，δt表示时间固定效应，εit为误差项。在第一步中，我们将随时间变化，可观察到的变量放入回归，用以估计现居城市规模对个体年收入的影响。然后根据第一步估计得到的个体效应，再对个体不变的特征进行回归，第二步如下

(2)

(3)

综上，在两步法的第一步回归中，将由个体效应影响的部分分离出来，而在第二步回归中则将以上个体效应作为被解释变量，考察关注变量(出生地)对这一变量的影响。(内生性来源于遗漏了某些内生变量，因此在第一步回归中通过添加个体固定效应和时间固定效应对这部分被遗漏的内生变量进行控制。)在解决了这个可能的内生性问题后，我们就能得到β1的一致估计。实际上，在第一步估计出个体固定效应的大小时，就已经确定了“个体不变的特征”对个体的收入水平的影响。在第二步中，利用第一步估计的固定效应进行回归，测度的是“个体不变的特征”对个体收入水平的影响中出生城市规模大小在其中的影响。

综上，本文的基准回归模型为(9)回归模型中变量对应的含义见表1。：

第一步(1st step)：

(4)

第二步(2nd step)：

+α6bmregisi+ui

(5)

(二)数据来源

关于个体特征和收入的数据主要来源于中国劳动力动态调查(CLDS2012、CLDS2014、CLDS2016)，城市层面的变量则来自于《中国城市统计年鉴》，样本区间为1994年至2017年，共包含来自31个省(直辖市)共292个城市的数据。由于不同城市在不同年份统计包含的指标也不一样，因此以城市统计年鉴构造的城市面板数据也是一个非平衡面板。需要特别说明的是，本文所研究的出生城市大小，并非指的是“出生时所在城市的大小”，而是“出生的城市1994年的大小”。

表1 主要变量定义及来源

之所以选择1994年这个时间点，有三方面的因素。首先，1994年以前的城市特征数据大多不可得。事实上，在整理城市数据库时，我们发现许多城市特征变量在1994年也存在缺失。但相对而言，1994年的数据已经较为齐全。其次，选取1994年这个时点有一定的历史因素。1993年4月1日起，按照国务院《关于加快粮食流通体制改革的通知》精神，取消了粮票和油票，实行粮油商品敞开供应。从此，伴随城镇居民38年历程的粮票、油票等各种票证完成了谢幕演出，票证时代彻底终结，捆绑在商品身上的枷锁终于打开。油粮票的取消，进一步促进了劳动力的区域流动。也就是说，在1994年以前劳动力在城市之间的流动相对闭塞，因此1994年城镇单位就业人员数量能比较好地反映城市以前的特征。Bosquet and Overman(2019)在衡量个体出生城市规模时，也有采用以该城市的历史数据作为工具变量的做法。最后，本文研究的并非出生时所在城市在出生的那一时点对个体产生的影响，而是探究出生城市这一属于个体的初始禀赋的特征，对个体今后产生的影响，从而进一步影响个体今后的年收入。重要的是个体出生城市的历史特征，而不是城市在个体出生时点的特征，因此也没有必要必须以个体出生的年份作为基准选取城市的数据。

本文的主要变量定义和变量的描述性统计见表1和表2，在下文的具体分析中，连续变量均使用其对数值进行回归。

表2 变量描述性统计

四、出生地规模对个体收入影响的基准回归分析

本节为通篇实证分析的基石，主要揭示出生地规模对个体未来收入的显著影响。正是基于出生地规模对未来收入显著的正向影响，才会引申出后续的出生地规模的时间效应和地区异化效应，揭示个体收入差距的根源。本部分的分析包括基准回归结果和稳健性检验。

(一)基准回归结果

表3给出了基于式(4)和式(5)的基准回归结果，其中列(1)为基于(4)式的第一步回归，列(2)和(3)为基于(5)式的第二步回归。根据本文第三部分的模型设定，两步法回归的第一步回归主要为了分离个体效应，本文关注的解释变量“出生地城市规模”在第二步回归出现，因此主要关注第二阶段的回归结果。列(2)和列(3)分别为第二步回归中未加入和加入控制变量的回归结果，回归结果显示，关注变量lnbemp1994的系数在未加入和加入控制变量时都在1%的显著性水平下显著为正；加入控制变量之后，回归结果更加准确，关注变量lnbemp1994的系数也显著增大。以列(3)作为基准回归结果发现，与Bosquet and Overman(2019)的研究结论一致，个体出生地规模的估计系数显著为正，且出生地规模每上升1个百分点将引致个体年收入水平提高0.34个百分点，以上实证结果支持了本文的假说1，也从出生地的角度证实了幼年的成长环境以及成长经历对个体发展的长期影响(Currie and Stabile，2006;Currie and Widom，2010)和烙印理论。此外，本文的后续研究还发现，由个体出生地将会通过“迁移效应”间接地提高个体的未来收入，即个体的出生城市规模越大，迁移目的地城市(现居)的规模也会越大，鉴于个体现居地城市规模对个体收入的正向推动作用(Rosenthal and Strange，2004；Melo and Graham，2009)，现居城市规模又会显著地推动个体收入的提高。

表3 基准回归结果

以列(3)作为基准回归结果探讨控制变量对个体收入的影响，发现性别、父母教育水平和父母的户口性质也与个体收入的固定效应显著相关，研究结果与收入研究的相关文献一致(陈钊等，2010；Baum-Snow and Pavan，2012；陈东、黄旭锋，2015;Carlsen et al.，2016)。具体而言，首先，个体性别的回归系数(gender)显著为正，说明男性劳动力比女性劳动力的平均收入更高，也证实了中国劳动力市场仍存在“性别歧视”现象，与现有文献的研究结论一致(李实、马欣欣，2006；李春玲、李实，2008；李实等，2014)。其次，父母教育程度(fedumedu)的一次项和二次型系数表明，父母教育对子女收入的影响是非线性的强化关系，这已在现有研究中得到证实(张苏、曾庆宝，2011)。最后，与现有文献(吴晓刚、张卓妮，2014)的研究结果一致，父母的户口性质(bfregismregis)的系数表明，父母为非农户籍的个体收入水平更高，这也进一步证实了户籍制度对收入不平等的消极影响。

(二)稳健性检验

本文的稳健性检验通过出生地规模的指标替换、年份滞后回归、初始年份回归、工具变量回归以及安慰剂检验实现。稳健性检验的回归结果与基准回归一致，都支持了出生地规模显著增加了个体的未来收入，具体各个回归的结果如表4和图1所示。其中，表4仅展示了稳健性检验中的第二阶段的回归结果，其第一阶段的回归中均加入了控制变量并控制个体固定效应和时间固定效应。

表4 稳健性检验

1.指标替换——城市市辖区总人口(pop)

参照Bosquet and Overman(2019)的研究，基准回归采用出生城市的城镇单位就业人员数作为个体出生地城市规模的代理变量；而城市市辖区总人口衡量了城市的总体规模，城市经济的相关研究(Combes et al.，2012；Yang et al.，2020)中也常用这一指标作为城市规模的代理变量。因此，本文将个体出生地城市1994年的市辖区总人口替换基准回归中的出生城市1994年城镇单位就业人员数进行第二阶段回归。表4的列(1)显示，采用市辖区总人口进行出生地规模的代理变量，其回归结果与基准回归结果基本一致，系数都在1%显著度水平下正显著，且指标替换后的回归系数仅比基准回归略有上升。

2.年份滞后

由于本文研究的主旨是个体初始禀赋的出生地规模对个体未来的持续影响，因此，笔者猜测不仅1994年的出生地城市规模会影响个体的未来收入，相近后续年份的出生地城市规模同样也会对个体收入产生显著的正向影响。不妨将1995年的出生地城镇单位就业人员作为出生地规模的代理变量进行回归，结果如列(2)所示；回归结果表明，使用1995年的出生地城市规模，回归系数与基准回归的显著度和大小变化不大，也都支持了出生地规模显著影响了个体的未来收入。

3.城市数据库的初始数据

在基准回归的数据处理中，笔者删除了缺失1994年“城镇单位就业人员”这一指标的城市样本；此处为了对照检验，笔者将以上样本保留，并采用“城镇单位就业人员”这一指标出现的初始年份作为出生地城市的代理变量。回归结果如列(3)所示，与基准回归结果保持高度一致，支持了基准回归结论的稳健性。

4.工具变量——城市地理平均坡度

虽然对于个体当前的收入而言，出生地具有不随个体当前意志改变的特性，因此也就基本不会受个体当前的收入的影响。但是，在代际传递中，难免也会存在一些祖辈的长期选择对个体当期的收入及其出生地存在共同的影响，从而带来变量的内生性问题。为了消除可能存在的内生性问题，参考相关文献(鲁元平等，2018；卞元超等，2020)的处理，本文使用城市的地理平均坡度(10)基于中国地理 90 米分辨率数字高程数据， 采用 ArcGIS 软件计算获得各地区的地理坡度数据。作为城市规模的工具变量进行回归，回归结果如列(4)所示；系数基本保持不变且呈现5%显著度水平下的正显著，实证结果同样支持了基准回归结果的稳健性。

5. 反事实检验

最后，本文采用构造反事实样本的做法，将样本内个体的出生地进行随机化匹配(个体代码与城市随机匹配500次)，进行反事实分析。若样本内个体的出生地随机化后得到的出生地城市规模的系数不显著，则证明出生地规模的收入效应不是随机结果而是真实效应。反事实检验的结果如图1所示，横坐标为系数T值大小，纵坐标为T值的概率密度。实证结果表明，在随机打乱了个体的出生地，即赋予每个个体一个“假出生地”后，出生地规模的系数不再显著，说明上文得到的出生地规模对个体收入的正向作用是真实效应。

图1 出生地规模系数的T值及概率密度

综合稳健性检验的回归结果，可以证明基准回归的实证结果是稳健的；出生地规模显著影响了个体未来的收入水平，个体的出生城市规模越大，其将来的收入水平就越高。

五、出生地的时间效应与空间异化效应

基准回归证实了出生地规模的收入效应，即个体的出生城市规模越大，其未来收入水平越高；那么，出生地规模的收入效应也应随个体在出生地的成长期限和出生地的其他特征的不同产生变化，本文称之为出生地规模对个体收入影响的“时间效应”和“空间异化效应”。

(一)出生地规模的时间效应

根据假说1，个人自出生起在出生地居住的时间越长就越容易受到出生地各方面环境的影响。为了对以上猜测进行检验，本文构建了个体出生城市规模(lnbemp1994)与其在出生城市的成长年限(lngrew)的交互项(lnbemp1994×lngrew)，结果如表5列(1)所示。值得说明的是，由于样本中存在两种类别的个体，即发生过迁移的个体和未发生过迁移的个体。对于未发生过迁移的个体，其在出生城市的成长年限即为自身的年龄，会随时间变化；而对发生过迁移的个体，在不考虑回迁的情况下，其在出生城市的成长年限随着个体的迁移不再发生变化。表5列(1)的回归结果表明，出生城市规模与出生城市成长年限的交互项系数显著为正，说明出生城市规模越大，且在出生城市成长的年限越长，越能提高个体收入水平，笔者称之为出生地规模对个体收入影响的“时间效应”，这一实证结果进一步证实了假说1。

(二)出生地的空间异化效应

城市特征的差异会通过出生地规模对个体未来收入产生差异化影响，本文称之为出生地规模对个体收入影响的“空间异化效应”。笔者将城市特征的差异分为基础设施差异和历史文化差异，基础设施差异又分为传统“硬”基础设施差异和“柔性”基础设施差异。

1.基础设施

出生地规模可通过个体出生地城市的“硬”基础设施和“柔性”基础设施(教育和医疗)对个体幼年和成长期产生差异化影响。本文通过个体1994年的出生地就业规模与出生地城市1994年的基础设施的交互项来捕捉这一出生地规模的基础设施空间异化效应。表5列(2)和列(3)分别对应出生地规模与公共汽电车运营数的交乘(lnbemp1994×lnbus)、出生地规模与城市供水量的交乘(lnbemp1994×lnwater)对个体收入的回归结果，这体现了传统“硬”基础设施通过出生地规模对个体未来收入的差异化影响；回归结果表明，出生城市的传统“硬”基础设施建设水平越高，个体未来的收入水平也相应越高。表5的列(4)和列(5)分别为出生地规模与普通中小学校数的交乘(lnbemp1994×lnedu)、出生地规模与医疗卫生机构数的交乘(lnbemp1994×lnhealth)对个人收入的回归结果，这体现了以教育和医疗为代表的柔性基础设施通过出生地规模对个体未来收入的差异化影响；回归结果表明，出生城市的柔性基础设施建设水平越高，个体未来的收入水平也相应越高。表5列(2)至列(5)的回归结果意味着出生城市通过软硬基础设施水平的不同对个体的成长和素质产生了差异化影响，进而体现在收入水平上；这也从侧面反映了地区特征对个体初始禀赋影响的重要性和长期性。以上实证结果证实了假说2。

2.文化传承

除了基础设施，笔者认为城市历史文化传统也是体现城市差异的重要特征。城市的历史文化传承是形成个体文化烙印的重要因素；城市的文化传承效应越强，对个体产生的文化烙印也会越深。本文使用中国政府对中国历史文化名城名单的公布时间刻画不同城市的文化传承强度。国务院曾在1982年、1986年和1994年先后分别公布了三批历史文化名城，并在接下来的时间里又增补了一些城市。本文认为，越早被公布为历史文化名城的城市，代表该城市更符合“历史文化名城”的评选条件，因此其文化传承的强度也越大。为量化城市的文化传承强度，本文构建文化传承强度变量(culture)，根据城市被公布为历史文化名城的年份变量(time)，将文化传承强度定义为：

culturei=2017-timei

需要指出的是，该指标不随时间变化，culture体现的是城市的固有属性，展现了城市间文化传承的相对强弱。该指标所衡量的并非城市文化传承强度的具体大小，而是文化传承强度的排名。机制检验的回归结果如表5列(6)所示。回归结果表明，出生城市规模与城市文化传承强度的交互项(lnbemp1994×lnculture)系数均在1%水平下显著为正。这说明个体出生城市的文化传承会对个体产生“文化烙印”；相同的城市规模，文化传承强度更大的城市对个体未来收入水平的正向推动也越大。上述结果证实了假说3。

表5 出生地城市规模对个体收入的“时间效应”与“空间异化效应”

综上，城市特征通过基础设施以及城市文化差异对个体成长产生异质性影响，进而影响个体的未来收入，本文称之为出生地城市规模对个体收入的“空间异化效应”。根据表5中所证实的出生地规模的“时间效应”和“空间异化效应”，出生地城市特征会与出生地城市规模共同作用，为个体打上出生地城市的“烙印”，并通过影响个体的初始禀赋对个体的未来收入产生深远的影响；而这一烙印会伴随个体在出生地城市所居住的时长被强化。由于迁移成本的存在，大部分的个体祖祖辈辈生活在相同的城市，出生地规模对个体收入的影响进而演变为收入差距。在本部分的分析中，收入差距主要来源于地区特征差异；但若个体能够克服迁移成本，基于自身效用最大化以及(对后代)利他主义的个体会通过迁移改变自身的居住城市(也可理解为子女的出生城市)，提高自身和后代的收入水平。本文的第六和七部分将分别从出生地收入效应的“来源”和“去向”出发，对出生地规模的收入效应展开进一步分析。

六、出生地收入效应的“来源”——出生地的代际传递效应

承接前文分析，本部分主要探究出生地收入效应的“来源”；由于个体无法选择自身的出生地，个体出生地实质体现的是个体父母的选择，因此出生地规模对个体收入的影响本身就可视为代际传递的表现，而家庭特征的差异同样会通过出生地规模对个体的未来收入产生差异化的影响。基于中国男主外女主内的社会习俗，本文通过引入个体父母特征与出生地规模的交互项捕捉这一差异化效应。具体选择父亲学历(根据调查数据，学历由低到高分为5档，学历越高取值越高)和父亲的户口性质是否为城市户口的虚拟变量作为家庭特征的代理变量；其中，将城市户口设定为1，农村户口设定为0。家庭特征与城市规模的交互项的回归结果如表6(11)第一阶段回归中均控制了个体固定效应和时间效应，并加入控制变量。所示。回归结果表明，父亲学历与出生地规模的交互项以及父亲户口与出生地规模的交互项系数均显著为正；表明出生地规模对个体收入的影响存在显著的家庭代际传递效应。因此，以上结果证实了假说4。

表6 出生地的代际传递效应

除了基准回归中所证实的出生地规模的增大显著提高了个体的未来收入外，本文试图进一步探究，伴随经济发展这种代际传递的效应是否会发生变化。改革开放极大地推动了中国的经济发展，而随之而来的是区域发展不平衡的加剧；因此，笔者猜测，出生地所体现的代际传递效应在改革开放之后会更加明显。本文将改革开放之后成年的个体样本在变量Open中设为1(即在改革开放之后接受高中教育的样本)，其他样本设为0，考察这一虚拟变量与出生地规模的交互项。表6的实证结果表明，交互项的系数显著为正；这说明，成长期在改革开放之后的那些样本的出生地规模对其未来收入的影响更大，代际传递的效应越明显。

七、出生地收入效应的“去处”——出生地的迁移效应

本文从第四部分到第六部分分别证实了出生地规模的“收入效应”、“时间效应”和“空间异化效应”，并从代际传递的角度探究了出生地收入效应的“来源”，从出生地这一个体初始禀赋的角度揭示了收入差距长期存在的重要根源之一。而本部分则着重考察出生地收入效应的后续影响，即出生地收入效应的“去处”；其中，着重考察出生地收入效应对个体迁移概率和城市规模分化的影响。基于本文的实证研究，出生地规模对个体的未来收入会产生长期影响；因此，自身效用最大化和利他(后代)主义的个体在选择迁移时，会以自己目前所在城市进行参考，对迁移城市进行选择。根据前文的描述性统计，城市规模出现巨大的两极分化现象——大城市规模越来越大，小城市规模越来越小，即人口从小城市往大城市迁移的现象。根据人口迁移的这一现象，本文猜测，出生城市规模大小对样本是否能够迁移以及迁移的目标城市规模存在异质性。

(一)出生地规模与个体是否迁移

表7列(1)使用个体是否发生过迁移(migra)的虚拟变量作为被解释变量，采用本文两步法进行回归；表7列(1)展示了第二步的回归结果。结果显示，出生地规模对个体迁移概率的影响显著为正，即出生地规模越大，个体的迁移概率越高。这一实证结果说明，出生在城市规模较大城市的个体更有可能克服较大的迁移成本，并成功进行迁移；而这一结果也意味着，个体的出生地规模也将通过影响个体的迁移结果进而对个体后代的收入产生长期影响。另外，这一结果也证实了出生地规模会通过个体的迁移结果影响城市总体规模分布。

(二)出生地规模与迁移目标城市规模

由于现居城市规模可提高居住者的收入水平，同时，根据本文的研究结果，出生地的城市规模越大，个体未来的收入水平也越高。因此，无论是出于个体自身效用最大化的选择，还是出于对后代的利他主义关爱，个体都会以出生城市规模为参考对迁移目标城市的规模进行选择；因此，笔者猜测，个体的出生城市规模越大，迁移目的地城市的规模也会越大。表7列(2)以个体现居城市规模(lnemp)为被解释变量，采用两步法针对存在迁移的个体样本考察出生地规模对目标迁移城市规模的选择。实证结果表明，个体的出生地规模对现居城市规模的影响显著为正；即迁移个体会以出生地规模作为参考，选择前往规模更大的城市；以上结果证实了假说5。结合出生地规模对是否迁移的影响，这一结果进一步证实了出生地规模会通过影响个体的迁移概率和迁移目的地进而影响城市的总体规模分布，即拉大了大小城市规模的差距。同时，大小城市的规模差距的拉大，又将通过代际传递效应、空间异化效应和时间效应对个体的后代收入产生影响，进一步扩大收入差距。

(三)出生地规模与个体迁移次数

表7列(2)验证了出生城市规模会影响个体对迁移目的城市的选择，而这一影响是基于个体的自身效用最大化及其对后代的利他主义的选择，也可以理解为个体对收入固化和打破自身桎梏的“抗争”和“努力”。本文采用个体的迁移次数作为个人打破收入固化的努力程度变量，以个体收入作为被解释变量，采用两步法考察出生地规模与迁移次数的交互项对个体收入的影响；若该交互项的系数为正，则说明给定相同的出生地规模，迁移次数越多的个体收入水平相对更高。基于存在迁移的个体样本，表7列(3)的实证结果表明，出生地规模和迁移次数的交互项系数显著为正；这说明迁移次数提高了出生地规模的收入效应，迁移次数越多的个体其未来的收入水平相对更高。这也意味着，迁移是个体提高自己的收入水平或者打破收入固化的重要可行途径。结合列(2)的回归结果，迁移在提高个体收入水平的同时也会加剧城市规模的差距；从这一角度而言，针对流动人口的相关政策制定是一个鱼和熊掌不可兼顾的两难问题。

表7 出生城市规模、现居城市规模与个体迁移结果

八、结论与政策建议

收入差距与城市分化是经济增长过程中伴随出现并且必须克服的两个重要问题。本文从出生地规模这一独特的视角，基于个体选择的微观机制，综合出生地规模对个体收入的时间效应、空间异化效应、代际传递效应和迁移效应，结合家庭特征和个体出生地特征，解释了收入差距持久性的成因。出于家庭效用最大化的父辈对子女出生地的选择，以及个体成年后根据出生地规模进行的迁移选择则影响了城市的规模分化。本文的实证结果表明，出生地作为个体的初始禀赋对个体特质(性格、品格和能力)存在长期的持续性影响，并由此作用于个体收入。这一影响依据不同的城市特征产生“空间异化效应”；同时，伴随个体在出生地的成长时长增强，即存在“时间效应”。上述实证结果支持了出生地规模对个体收入的正向显著影响，也为收入差距持久性的成因提供了现实论据。

追溯出生地规模对个体收入的影响根源，实证结果表明父辈特征差异显著影响出生地规模代际传递效应的强弱；另外，在改革开放之后接受高中教育的样本，其出生地规模的收入效应明显高于高中教育在改革开放前的样本。讨论出生地规模对个体收入的后续影响，实证结果表明，出生地规模与个体迁移概率和迁移目标城市规模都存在显著的正相关关系；即出生地城市规模越大的个体迁移概率越大，并趋向迁移到比出生地规模更大的城市。与此同时，迁移个体的迁移次数越多，出生地规模收入效应越高；这体现了在相同的现居地下，迁移次数作为个体打破现状的“努力”对其带来的额外收入效应。因此，若个体均以家庭效用最大化为目标，基于出生地规模对个体未来收入的正向促进效应(12)即出生地规模越大，个体未来收入越高；个体在出生地的生活时间越长，出生地规模对个体收入的影响越强烈。，以及出生地的“代际传递效应”和迁移努力所带来的额外收入效应，则无论个体是处于父母的角色还是对自身的担当，总是趋于迁往规模更大的城市，这直接引起了城市规模分化的加剧。本文研究为收入差距持久存在的成因和城市规模分布提供了新的现实依据，并为相关政策制定提供启示。

本文对人口政策具有特别启示。根据本文研究，出生地规模对个体收入的影响会作用于收入差距和城市规模分化；一个更宽松的流动人口政策将有利于个体打破收入差距，但却会加剧城市规模的分化，可能引致城市总体效率的降低(余壮雄、张明慧，2015)，此时的人口政策似乎面临鱼和熊掌不可兼得的困境。笔者认为，平衡城市规模和协调区域发展的过程中，不可违背市场规则，强行设置落户门槛阻碍要素的流动必将损失经济效率。在运行良好的市场机制下，大城市激烈的竞争带来的“选择效应”和经济行为主体效用最大化下的成本收益分析将共同决定异质性劳动力的均衡城市分布。能力更强的劳动力可以在大城市获得更多的溢出，创造更多的财富(梁文泉、陆铭，2016)，若通过行政指令强行阻断了劳动在城市间的自由流动，必将引起效率损失。那么，如何解决由此带来的城市规模分化问题呢？本文研究表明出生地规模的“空间异化效应”显著，这意味着可通过中央财政的区域转移和优惠政策指引，通过基础设施和人才政策的配套提高地区对人口的吸引力。由于出生地对个体的影响是长期且持续的，因此，看似一次性投入的基础设施支出会对城市规模以及人口流动产生持久的影响。