叶金珍 黄宏伟
摘 要:
中国实行以秦岭—淮河为地理界线的南北差异化供暖政策,但随着南方冬季低温频发,南方供暖的呼声愈发高涨。那么,供暖城市是否更具有人才吸引力?围绕集中供暖与劳动力流动的关系,遵循理论-实证的技术路线对这一问题展开研究。理论上,将供暖作为一种产品,加入新经济地理学的自由企业家模型,并借助Matlab软件进行数值模拟。实证上,运用宏观数据,以秦岭—淮河一线作为空间断点,依次建立空间断点模型、面板固定效应模型和空间面板模型,结果表明:相较于不供暖的城市,冬季供暖的城市对劳动力的吸引力相对更大;然而,若供暖城市在冬季的最低气温过低,则该城市通过供暖吸引劳动力的优势会被抵消;即便一个城市的集中供暖污染了空气,但冬季供暖总体上仍然能正向提升该城市的人才吸引力;供暖与冬季最低气温的交互影响主要对本区域具有显著的正向作用,对相邻区域无空间溢出效应。进一步地,运用CLDS的个人微观数据,建立Logistic方法进行回归,结果发现,北方的集中供暖间接地促进了劳动力流入,尤其是对家乡原本就供暖的流动劳动力更具有吸引力。
关键词:
集中供暖;劳动力流动;新经济地理学;空间断点回归
中图分类号:F249-2
文献标识码:A 文章编号:1007-2101(2023)04-0085-14
一、問题的提出
自2010年以来,中国流动人口一直维持在2亿以上,根据国家统计局2022年10月的最新数据显示,目前中国流动人口高达3.8亿人。大规模的人口流动是中国目前及未来较长时间内一个重要的人口特征。劳动力跨区域流动对经济增长的贡献已被国内外研究证实[1-3]。劳动力流动被视作个体为了寻求更高水平人力资本积累和劳动回报而在有限决策空间内作出的理性选择[4]。哪些因素影响劳动力的流动决策?该问题受到学术界的广泛关注。梳理现有文献可知,户籍政策[5-6]、社会保障[7]、住房价格[8]和城市公共服务[9]是影响劳动力流动的重要因素。其中,公共服务对劳动力流动影响的研究主题主要集中在养老、幼儿抚养、健康、教育等方面,大量研究通过不同国家或地区的数据验证了公共服务在劳动力流动决策中的重要作用。
遗憾的是,很少有研究探讨以地理界线划分的区域间差异化供暖服务对经济活动的影响。根据作者掌握的经济学领域的文献资料,目前关于集中供暖的文献较少,而且基本上多是围绕集中供暖和雾霾的关系展开分析的。毫无疑问,南北差异化供暖政策是城市公共服务相关研究中被长期忽略的一个领域。
以秦岭—淮河为界的集中供暖制度始于20世纪50年代,由于当时正值新中国成立初期,能源紧缺,为节省预算,仅对日平均气温不超过
5℃的日数在90天以上的地区实施集中供暖,因此,秦淮线以南的地区无集中供暖。根据气象学知识,冬季湿度每增加10%,体感温度下降1℃①,而南方与北方在冬季的平均湿度差异在40%左右,这意味着即使南方比北方的气温高4℃,但体感温度是一样的。因此,每年到了冬天,呼吁南方供暖的新闻就会出现。
近年来,讨论城市公共服务与劳动力流动关系的文献层出不穷,但几乎没有文献探讨集中供暖对劳动力流动的影响。其可能的原因是,南北方差异化供暖政策早在新中国成立初期就确定下来了,人们已经习以为常,从而忽略了这种差异化供暖服务对城市人才吸引力的影响。有鉴于此,集中供暖是否影响劳动力流动?对该问题的研究具有重要的现实意义,本文试图挖掘这种差异化供暖服务和劳动力流动之间的内在关联,运用新经济地理学模型展开相关的理论研究,并利用劳动力流动的宏观数据和微观数据进行实证验证。
二、 理论模型
本模型基于差异化供暖政策视角,将集中供暖作为一种产品,引入新经济地理学模型,考察集中供暖对区域间劳动力流动的影响。
(一)基本假设
在新经济地理学中,自由企业家模型(以下简称FE模型)假设人力资本可以在区域间自由流动[10],该假设强调了人力资本对区域经济的重要影响。本文在FE模型的基础上,建立一个2×3×2结构的新经济地理学模型,即2个区域(北部和南部),3个部门(农业部门、工业部门和政府部门),2种要素(人力资本和普通劳动力②)。基本假设和FE模型相同:(1)农业部门以规模收益不变和完全竞争为特征,工业部门以规模收益递增和垄断竞争为特征。(2)工业品的区际贸易存在冰山成本,农业品交易无冰山成本③。(3)人力资本在区际间自由流动,普通劳动力不能跨区域流动。需要注意的是,基于集中供暖的现实情况,模型设定供暖区为北部,非供暖区为南部。北部记作区域1,南部记作区域2,北部和南部的变量分别用下标1、下标2表示。
(二)企业行为分析
和诸多新经济地理学模型的标准化处理方式相同,农产品设为计价物,价格设为1,每生产单位农产品需要一单位的普通劳动力。根据完全竞争市场的特征,求得普通劳动力的工资wL=1。设PA1、PA2是两区域的农产品价格指数,由于农产品同质,价格均为1,则PA1=PA2=1。工业企业的固定投入是1单位的人力资本,可变投入是普通劳动力,每家企业只生产1种类型的工业品,则北部和南部的代表性企业成本函数分别为:
其中,w1、w2是两区域的人力资本工资,am表示每生产1单位工业品需要投入的普通劳动力数量,x1、x2表示两区域的单个企业产量。垄断竞争企业按照成本加成的方式进行定价,则工业品价格为:
为了简化模型,am赋值为(1-1/σ),则北部和南部的任意企业在当地的售价均为1,即p1=p2=1。设n1、n2分别是北部和南部的工业品种类,区际贸易的冰山成本为τ,对外开放度φ=τ1-σ,则工业品价格指数PM1、PM2分别为(n1p1-σ1+φn2
(三)消费者行为分析
在传统的新经济地理学模型中,私人物品由差异化工业品和同质的农产品组成,消费者对私人物品的效用一般用差异化的工业品和同质的农产品组成的柯布—道格拉斯函数表示,其中,差异化工业品的效用一般用CES函数表示。本文在保持私人物品效用函数性质的基础上,参考Andersson和Forslid[11]的思路,设定消费者效用函数为:
其中,j表示區域,j=1,2;0<γ<1,0<μ<1<σ。私人物品的相关设定和FE模型相同,CμMjC1-μAj表示消费者对私人物品的偏好,CMj、CAj分别是消费者对工业品和农产品的消费,cji是第i种工业品的消费量。和传统FE模型不同的是,本文将供暖Gj引入传统的消费函数,用参数γ表示消费者对供暖的偏好程度,用参数(1-γ)表示消费者对私人物品的偏好程度,进而构造出一个包含供暖和私人物品的柯布—道格拉斯效用函数。
需要注意的是,在北部,供暖以集中供暖形式实施,则G1是一种公共物品,但在南部,供暖以私人自主供暖为主,则G2是一种私人物品。北部政府以统一税率t对所有要素征税,并将税收收入用于集中供暖。而南部无集中供暖,居民需要将收入的γ部分用于自主供暖。参照Andersson和Forslid[11]的做法,两区域的供暖单价分别用相应区域的消费者价格指数P1、P2衡量。流动要素是本文的重点研究对象,根据效用最大化条件,求得单位流动要素(人力资本)的需求函数为:
(四)政府行为分析
设北部和南部的普通劳动力数量分别是L1、L2,北部和南部的总收入分别为:
南部政府不提供集中供暖,其税率标准化为0。北部政府以福利最大化为目标,选择最优税率。根据式(4)—(6)求得北部的社会福利函数为:
在式(7)中,当所有要素均不流动时,Y1/P1是常数,对税率t求导,令一阶条件为0,得到t=γ。据此认为,政府的最优税率为γ时,北部的福利达到最大值。
(五)均衡分析
1.短期均衡
结合式(6)和企业利润最大化条件,求得北部和南部的人力资本名义工资显性解为:
2.长期均衡
模型假设初始的人力资本和普通劳动力在区域间对称分布,长期均衡时,两区域的效用相等。将式(5)代入式(4)得到间接效用函数V1、V2,则人力资本流动的区位均衡条件可以记为:
由于政府最优税率t=γ,则式(9)可化简为V1/V2=Yγ1w1-γ1P2/w2P1。结合式(6)可知,北部所有要素的总收入Y1显然大于北部单个企业的人力资本工资w1,则V1/V2>wγ1w1-γ1P2/w2P1=w1P2/w2P1。由于初始状态时,所有要素对称分布,则w1P2/w2P1的初始值等于1,进而可推出V1/V2的初始值大于1。因此,北部的初始效用大于南部,南部的人力资本将流向北部,直到V1=V2时,人力资本停止流动,达到均衡。
(六)数值模拟
北部的人力资本份额sn1=n1/(n1+n2),南部的人力资本份额sn2=n2/(n1+n2)=1-sn1。均衡时,V1/V2=1,此时,式(9)可记作:
参考安虎森[12]的研究,参数μ、σ的校准值分别取0.4、5,人力资本的总禀赋为1,则n2=1-n1。式(11)给出了V1/V2的对数与人力资本的区位分布n1的关系,本文基于式(11)借助matlab软件进行数值模拟,模拟结果如图1所示。图1(a)反映了不同值下两区域效用比值的对数ln(V1/V2)与北部人力资本份额n1的关系。由图1(a)可知:(1)无论对外开放度φ如何变化,当经济位于初始点时(n1=n2),V1>V2,说明北部的效用大于南部,北部将吸引南部的人力资本流入;(2)随着南部的人力资本不断流向北部,北部的工业企业竞争加剧,北部与南部的效用差距逐渐缩小,而提高对外开放度将强化北部对人力资本的吸引力,当人力资本流动达到均衡时,人力资本在北部的聚集强度更大。图1(b)表示不同γ值下的相应关系。由图1(b)可知:经济位于初始对称点时,北部的效用大于南部,这在不同γ值下均成立,说明南部的人力资本将流向北部。当人力资本大量聚集在北部时,北部与南部的效用差距减少,直到ln(V1/V2)=0时,人力资本停止流动,达到均衡。
综上提出假说1:其他条件相同时,相对于非供暖区(南部),供暖区(北部)将吸引更多的人才(劳动力)流入。
三、基于宏观数据的实证研究
(一)实证模型设定与数据来源
1.空间断点回归
根据Lee 和Lemieux[13]的观点,以年龄、时间或地理区域作为分组变量的断点回归并不符合通常意义上局部随机分组的要求,因此,应当采用“非随机断点设计”。参考Black[14],本文以秦淮线为界的供暖线作为空间断点,设计模型为:
其中,i表示城市,t表示年份,flowit表示城市i第t年的人才净流入,heati表示城市i是否集中供暖,若是,则赋值为1,否则赋值为0。参考Almond等[15]、Dell[16]、Ebenstein等[17]的做法,经纬度可以较好地捕捉一个城市的地理信息,因此,本文选取经纬度作为驱动变量,用f(lon,lat)i表示城市i的经纬度多项式。通过加入f(lon,lat)i,模型较好地控制了地形、日照、湿度等方面的影响。Dt是年份虚拟变量,ε1it是误差项。
2.面板固定效应模型
一般而言,冬季最低气温持续走低将提高人们的供暖需求,本文用冬季最低气温来衡量供暖偏好强度。同时,考虑到空气污染对劳动力流动的影响,我们设定面板双向固定效应模型为:
其中,tempit表示城市i在第t年的冬季平均最低气温,pmit表示空气污染,Xit是一组气候特征变量,包括降雨量和最低气温低于0度的天数。由于城市中一些不可观测的因素可能影响劳动力的区位选择,这里加入城市固定效应λi进行控制,以尽可能减少模型的内生性。其他变量的设定和式(12)相同。
3.空间面板模型
考虑到城市之间的相互影响,本文还使用空间计量方法分析供暖、最低气温与劳动力净流入的关系。常见的4种空间计量模型是空间自回归模型(SAR)、空间误差模型(SEM)、空间自相关模型(SAC)和空间杜宾模型(SDM)。SDM模型同时包含因变量的空间滞后项和自变量的空间滞后项,与其他3种模型相比,能更全面地估计空间相关性對因变量的影响。并且,根据LeSage和Pace[18]对这4种模型的研究,发现只有SDM模型可以获得无偏估计结果。综上,基准空间面板模型采用SDM模型,表示为:
其中,W表示空间权重矩阵。大量研究表明,城市之间的空间污染,尤其是扩散性污染物(例如空气污染)具有空间溢出效应[19],因此,这里加入了空气污染、空气污染交互项的空间滞后项,以避免遗漏变量偏差,但本文重点关注的是c1、c2、c3、c4的估计结果。Zit是一组城市层面的宏观经济变量,其他变量的设定和式(13)相同。
4.数据来源和变量说明
(1)因变量。劳动力净流入用年末常住人口与年末户籍人口的差值比户籍人口来衡量。本文采用的是2000年、2005年、2010年的数据,2000年和2010年数据来自中国人口普查分县资料,2005年数据基于2005年1%人口抽样调查微观数据计算得出。
(2)自变量。冬季平均最低气温等气候特征的原始数据来自美国国家海洋和大气治理局(National Oceanic and Atmospheric Administration,简称NOAA)
④。本文基于这些原始数据,借助Arcgis软件进行IDW插值处理,获得各城市的气候数据。
空气污染用PM2.5浓度表示,PM2.5比PM10的直径更小,能够深入人体下呼吸道器官,引发疾病的可能性更大。PM2.5的原始数据源自哥伦比亚大学社会经济数据和应用中心公布的地表PM2.5浓度(连续3个年度的均值),基于中国地级市shp点文件,笔者运用Arcgis软件提取各大城市的PM2.5浓度数据⑤。考虑到人口流动对空气污染的反应具有滞后性,本文将尽可能使用滞后期的空气污染数据。目前,可获得的最早PM2.5数据是1998—2000年的浓度均值,由于无法获得1997—1999年的数据,本文将1998—2000年的PM2.5浓度均值与2000年的劳动力净流入数据相匹配。另外,将2002—2004年、2007—2009年的PM2.5浓度均值分别与2005年、2010年的劳动力净流入数据相匹配。
城市宏观经济变量包括人均GDP的对数、政府支出占GDP的比重、外商直接投资占GDP的比重、固定资产投资占GDP的比重、第二产业占GDP比重(产业结构),其中,外商直接投资按照当年年均汇率换算成人民币价值。数据来自EPS数据平台的中国区域经济数据库和中国城市数据库。
(二)实证结果分析
1.空间断点回归
断点回归的估计结果对模型设定条件较为敏感[20],本文通过设定不同阶的多项式和调整带宽(纬度范围)来检验结果的稳健性。表1报告了式(12)基于全样本的估计结果。列(1)—(3)依次控制了经纬度的一阶、二阶、三阶多项式,列(5)—(6)依次控制了纬度的一阶、二阶、三阶多项式。由表1可知,列(1)—(6)中,供暖的系数均在1%水平上显著为正,说明一个城市提供集中供暖有利于吸引劳动力流入。
2.面板固定效应:考虑空气污染
为了弥补式(12)的缺陷,式(13)加入了城市固定效应,以控制不随时间改变的城市特征对结果的干扰。表3报告了式(13)的回归结果。由表3可知,无论是否加入空气污染、空气污染与供暖的交互项⑥,是否控制气候特征变量,最低气温和供暖的交互项系数都显著为正,说明当各城市的最低气温相同时,相对于非供暖城市,供暖城市更能吸引劳动力流入,这再次证实了假说1。表3中,各列最低气温的估计系数均显著为负,且交互项的系数绝对值均大于最低气温的系数绝对值。以列(6)为例,对于北部供暖城市,最低气温对劳动力净流入的影响系数是0-021 5(计算方法为:-0-061 0+0-082 5×1),而对于南部无供暖城市,最低气温对劳动力净流入的影响系数是-0-061 0。由此可见,冬季最低气温每提高1度,供暖城市对劳动力的吸引力提高0-021 5,非供暖城市对劳动力的吸引力下降0-061 0;反之,随着冬季最低气温下降,供暖城市对劳动力的吸引力随之下降,而非供暖城市对劳动力的吸引力增加。可以认为,随着冬季最低气温的下降,人们的供暖需求随之提高,但供暖城市并未吸引更多的劳动力。其可能的原因是,随着气温变化,供暖城市可以通过调整室温标准、提前供暖等方式影响供暖能源市场,甚至改变供暖费用,然而,非供暖城市不能进行这些调整。限于缺少数据,这种市场反应还不能纳入实证模型中。
表3的研究结果表明,空气污染的估计系数显著为正,这和预期相符。空气污染与供暖的交互项系数不显著,说明供暖与空气污染之间不存在交互影响,因此城市供暖并不能减缓空气污染对劳动力流动的影响。
需要注意的是,本文采用的数据年份(2000年、2005年、2010年)均在北方“煤改电”“煤改气”之前,当时的集中供暖燃料仍然以煤炭等化石燃料为主。既有研究证实,过去以燃煤为主的取暖方式造成了冬季供暖时间段严重的空气污染[15,21]。结合表3的估计结果可知,即便一个城市的集中供暖污染了空气,但冬季供暖总体上仍然能正向提升该城市的人才吸引力,而冬季的最低气温过低则降低了该城市的人才吸引力。
为减少遗漏变量带来的估计偏差,在表3的基础上加入一组宏观经济变量,回归结果见表4。由表4可知,最低气温的估计系数仍然为负,但不再显著。最低气温与供暖的交互项、空气污染、空气污染与供暖交互项的系数符号、显著性与表3基本一致,说明回归结果稳健。最低气温与供暖的交互项显著为正,这再次表明,当其他条件相同时,劳动力倾向于流向供暖城市,且随着最低气温的提高,劳动力越有可能流向供暖城市。
3.拓展性分析:空间计量模型
(1)空间权重矩阵的构建与莫兰检验。考虑到城市之间的相互影响,本文还运用空间计量方法分析供暖、最低气温与劳动力净流入的关系。在进行空间面板回归之前,首先,需要设定合理的空间权重矩阵。本文共构建5种权重矩阵。第1种是常见的空间邻接矩阵(W1),若城市i和城市j有共同的边界,元素设为1,否则设为0。第2种是地理距离空间权重矩阵(W2),其元素用城市之间地理距离的倒数表示。第3种是地理距离平方空间权重矩阵(W3),其元素用城市之间地理距离平方的倒数表示。第4种是经济距离空间权重矩阵(W4),其主对角线元素wii为0,非主对角线元素wij是样本期间任意2个城市的人均GDP的绝对差值的倒数。第5种是经济地理空间权重矩阵(W5),其主对角线元素wii设为0,非主对角线元素wij基于引力模型得出,例如,设yi、yj分别是城市i和城市j的人均GDP,dij是城市i和城市j的地理距离,则wij=(yi×yj)/dij。其次,运用上述空间权重矩阵,对各年份的劳动力净流入指标进行全局自相关检验,全局莫兰指数的P值均小于0-05,说明劳动力净流入存在显著的空间相关性。
(2)空间杜宾模型:考虑空气污染。表5报告了式(14)基于272个城市面板数据的空间杜宾模型固定效应的估计结果。列(1)和列(2)使用空间邻接权重矩阵,列(3)和列(4)使用地理距离空间权重矩阵,列(5)和列(6)使用地理距离平方空间权重矩阵。列(1)、列(3)、列(5)中,解释变量的空间滞后项包括最低气温、最低气温与供暖的交互项、空气污染、空气污染与供暖的交互项;列(2)、列(4)、列(6)中,解释变量的空间滞后项只有空气污染、空气污染与供暖的交互项。各列都控制了时间固定效应和城市固定效应。由表5可知,最低气温的估计系数为负,最低气温与供暖的交互项估计系数均显著为正,空气污染的估计系数显著为正,空气污染与供暖交互项的估计系数为负,但不显著,这和表3、表4的结果一致,说明回归结果稳健。然而,空间滞后项的估计系数并没有表现出较为一致的显著性。
(3)空间杜宾模型的估计效应分解。根据LeSage 和Pace[18]的观点,当模型包含空间自相关项后,解释变量的估计系数不能视作解释变量对被解释变量的边际效应。本文参考LeSage 和Pace[18]以及Elhorst[22]的做法,对估计结果进行分解,得到各个解释变量对劳动力净流入的直接效应、间接效应和总效应,结果见表6。由表6可知,无论采用空间邻接权重矩阵、空间地理距离权重矩阵,还是空间地理距离平方权重矩阵,最低气温的直接效应都顯著为负,最低气温与供暖交互项的直接效应显著为正,但两者的间接效应均不显著。这说明一个城市是否供暖、最低气温的变化只会对该城市产生影响,而不会对其他城市产生影响。
表6中,以空间邻接权重矩阵的回归结果效应分解为例,最低气温与供暖的交互项直接效应显著为正,这再次证明了供暖可以提高一个城市对劳动力的吸引力。进一步地,供暖城市的最低气温对劳动力净流入影响的直接效应是0.009 1(计算方法为:-0.068 1+0.077 2×1),非供暖城市的最低气温对劳动力净流入影响的直接效应是-0.068 1,说明考虑空间相关性后,供暖对劳动力的吸引力随着最低气温的下降而减弱。此外,最低气温、最低气温与供暖交互项的总效应和其直接效应的估计值、显著性均一致,从而再次证实了上述结论。将表6中的直接效应和表5的系数估计值进行对比可知,两者的估计值出现一定程度的差异,其原因是,直接效应还包含着从本区域作用于相邻区域再返回到本区域的反馈效应。
从空气污染的效应分解来看,直接效应都显著为正,说明一个城市的空气污染与该城市的人口净流入正相关,换言之,一个城市的经济越发达,人口流入的倾向越大,同时空气污染也较为严重。间接效应只有在地理距离空间权重矩阵下显著为正,说明两个城市距离越近,空气污染的空间溢出效应越大。
表7报告了空间自回归模型的效应分解结果。从直接效应来看,最低气温、最低气温与供暖的交互项、空气污染、空气污染与供暖的交互项无论是在显著性上还是在正负符号上,均和表6一致,说明表6的回归结果较为稳健。
(4)进一步检验:加入宏观经济变量。考虑到宏观经济因素对回归结果的影响,在式(14)中加入城市宏观经济变量。由于部分城市的变量缺失,为获得平衡面板数据,删除数据缺失的样本城市,最终获得205个城市的面板数据。
表9报告了空间自回归模型的效应分解结果。由表9可知,无论采用经济距离空间权重矩阵,还是经济地理空间权重矩阵,最低气温的直接效应、间接效应、总效应均不显著,最低气温与供暖交互项的直接效应和总效应显著为正,这和表8的结果一致,说明回归结果较为稳健。
综上所述,其他条件相同时,供暖城市比非供暖城市更容易吸引劳动力流入,假说1得到证实,但这种吸引力会随着最低气温的持续走高而逐渐增强,随着最低气温的持续走低而逐渐减弱。
四、基于微观数据的实证分析
基于地区加总数据的研究更容易面临地区层面的核心变量和劳动力迁移率互为因果关系而导致的内生性问题。为了弥补宏观数据的不足,本文从微观角度进行佐证。
(一)实证模型设定与数据来源
1.模型设定
通常而言,一旦适应了暖气环境,人们更难离开有暖气的城市。基于此,这里仍然采用空间断点回归的设计思路,设定如下模型:
其中,lvheati是流入地是否供暖的二元变量,若供暖,则赋值为1,否则赋值为0。btheati表示流出地是否供暖,若供暖,则赋值为1,否则赋值为0。f(lon,lat)i是流出地的经纬度多项式,〖AKX-〗是一组控制变量,控制变量分为个人特征变量、社会资本变量和地理因素变量。个人特征变量包括性别、年龄、受教育程度、户籍类型(农村=1)、普通话熟练程度、是否懂外语。社会资本变量包括父亲受教育程度、母亲受教育程度、14岁时家庭社会地位等级。地理因素变量包括流出地到区域中心城市的最短距离、流出地到全国中心城市的最短距离。ε4i是误差项。
2.数据来源
初始数据来自中国劳动力动态调查(以下简称CLDS)2012年和2014年的个人问卷数据。CLDS是中国第一个全国范围内以劳动力为主题的跟踪调查,调查目的是通过每2年一次的追踪调查,系统地监测社会结构、家庭和劳动力的变化以及相互影响。本文对个人问卷进行筛选处理,删除无流动经历的样本,并比较14岁时的居住城市和目前的居住城市,进一步删除两者相同的样本,最后得到1 638个流动个体样本。此外,流出地到区域中心城市的最短距离、流出地到全国中心城市的最短距离是基于国家地理信息系统提供的1∶400万比例尺地图,借助Arcgis软件计算得出。
(二)实证结果分析
传统断点回归方法仅适用于连续型因变量模型,而本文的因变量为二元变量,因此笔者参照Berk和Rauma[23]的方法,采用Logistic方法估计式(15)。由于识别断点回归的一个重要条件是控制变量在断点附近是平滑的,为此,本文以秦淮线为基准,选取纬度上下浮动8°的样本,以父亲受教育年限、母亲受教育年限、是否懂外语、普通话熟练程度、流出地到区域中心城市的最短距离、流出地到全国中心城市的最短距离作为因变量,分别进行断点回归,结果如表10所示。由表10可知,流出地供暖的估计系数都不显著,说明控制变量在断点附近不存在跳跃,样本通过平衡性检验。
表11报告了不同多项式下流出地是否供暖对劳动力区位选择的影响。列(1)—(5)采用经纬度多项式,列(6)—(10)采用纬度多项式。由表11可知,流出地是否供暖的估计系数在各列都显著为正,说明流出地供暖的个体倾向于流向供暖的城市。以列(5)为例,在流动人口中,流出地供暖的个体选择供暖城市的概率是流出地无供暖的个体选择供暖城市的4.19倍。
删除省内流动的样本,基于跨省流动样本进行回归分析,结果如表12所示。表12中,列(1)—(3)分别是经纬度的一阶、二阶、三阶多项式,列(4)—(6)分别是纬度的一阶、二阶、三阶多项式。由表12可知,流出地供暖的估计系数在1%水平上显著为正,说明对于跨省流动的个体而言,流出地供暖的个体选择流向供暖城市的概率更大。
进一步地,我们以秦淮线的纬度为基准,依次选择纬度上下浮动5°、6°、7°、8°的子样本进行回归分析,结果见表13。由表13可知, 无论纬度浮动幅度如何变化,流出地供暖在不同的经纬度多项式、不同的纬度多项式下都显著为正,说明流出地供暖的确促使个体倾向于选择供暖城市,上述回歸结果是稳健的。
综上认为,习惯了冬季供暖的流动个体,在进行区位选择时,更倾向于流向供暖城市,这从微观个体角度为供暖城市吸引劳动力流入提供了一种解释。
五、结论
在2021年全国两会上,全国人大代表周洪宇教授曾提出改变过去以秦岭—淮河一线为冬季供暖分界线的传统做法,并提议 “尽快启动南方供暖问题研究”“沿长江重新划定供暖分界线”等。每到寒冬,南方供暖就成为社会关注的热点,南方供暖的呼声愈发高涨,这引发了一个重要的问题:城市的集中供暖是否有利于吸引劳动力流入?无论在劳动经济学领域还是在城市经济学的相关研究中,该问题都尚未被探讨。
围绕集中供暖与劳动力流动的关系,本文遵循理论—实证的研究路线展开研究。理论方面,将供暖作为一种产品,加入新经济地理学的自由企业家模型,并借助数值模拟的方法,分析南部和北部的供暖差异对人力资本流动的影响,结果表明,其他条件相同时,人力资本倾向于流向供暖区(北部)。实证方面,根据所采用的数据,分为宏观研究和微观研究两个部分。基于宏观数据的研究结果表明:(1)供暖对劳动力净流入的影响显著为正,这在不同带宽(纬度范围)、不同多项式下都成立,理论假说得到证实。(2)供暖有利于吸引劳动力流入,但这种吸引力随着最低气温的下降而下降。这意味着,其他条件相同时,相较于不供暖的城市,冬季供暖的城市对劳动力的吸引力更大;然而,若供暖城市在冬季的最低气温过低,则该城市通过供暖吸引劳动力的优势会被抵消。因此,冬季的最低气温过低是降低城市人才吸引力的一个显著因素。(3)在“煤改电”“煤改气”工程实施之前,即便一个城市的集中供暖污染了空气,但冬季供暖总体上仍然能正向提升该城市的人才吸引力,空气污染和供暖政策之间不存在显著的正向交互效应或负向交互效应。(4)当考虑空间相关性时,供暖与冬季最低气温的交互影响主要对本区域具有显著的正向作用,对相邻区域无空间溢出效应。基于微观数据的研究结果显示,流出地供暖的估计系数都显著为正,说明和流出地不供暖的个体相比,流出地供暖的个体流向供暖城市的概率较大,换言之,家乡供暖的个体选择流向供暖城市的概率更大。该结论在不同纬度范围的样本中、不同阶数的经纬度多项式中、以及劳动力跨省流动的子样本中均成立。这从侧面表明了北方吸引劳动力的一种内在机制,北方的集中供暖间接地促进了劳动力流入,尤其对家乡原本就供暖的劳动力更具吸引力。
本文的研究结果证实了一个城市的集中供暖增强了该城市对人才的吸引力,这一结论具有重要的政策启示。新型城镇化建设仅仅关注“人往哪里去、地从何处来、钱从哪里出”显然是不够的,还要关注更为广泛的公共服务问题,比如“公共服务设施往哪里建”。通过研究差异化供暖这一长期被忽视的领域对劳动力流动的影响,至少具有两个方面的研究价值。其一,在新经济地理学模型的范式下探讨集中供暖政策,一定程度上丰富了集中供暖政策的理论研究,不仅拓宽了城市公共服务的研究视野,也为区域差异化政策、劳动经济学、新经济地理学在交叉领域的融合研究开辟了一个新的方向,进一步扩充了新经济地理学的应用范围。其二,对中国长期以来的集中供暖政策提供了新的解读和认识,进而有利于我们更为全面地评估集中供暖对经济生活的影响。从城市人才引进的角度来看,如果南方逐步实现集中供暖,那么这将不仅仅是一项公共服务设施,也将在一定程度上影响中国的劳动力流动。
注释:
①来源于中国气象局网站,网址:https://www.cma.gov-cn/2011xzt/2016zt/20160120/2014072105/202111/t20211104_4175317.html。
②根据FE模型的设定,人力资本表示企业家,普通劳动力表示工人。
③冰山成本由美国经济学家萨缪尔森在1954年提出,指产品在区域间运输采用“冰山”形式的运输成本,即产品有一部分“融化”在途中,“融化”部分就是运输成本。
④网址:http://www.noaa.gov/web.html。
⑤PM2.5数据下载地址:http://sedac.ciesin.columbia.edu/。地级市shp点文件来自国家地理信息系统提供的1∶400万比例尺地图。
⑥文中空气污染和供暖的交互项、最低气温和供暖的交互项分别用空气污染×供暖、最低气温×供暖表示。
参考文献:
[1]ZHU X, TOMBE T. Trade Liberalization, Internal Migration and Regional Income Differences: Evidence from China[C]//2014 Meeting Papers. Society for Economic Dynamics, 2014.
[2]蔡昉.中国经济改革效应分析——劳动力重新配置的视角[J].经济研究,2017(7):4-17.
[3]伍山林.农业劳动力流动对中国经济增长的贡献[J].经济研究,2016(2):97-110.
[4]杨振宇,张程.东迁、自选择与劳动力溢价:“孔雀东南飞”背后的故事[J].经济学(季刊),2017(4):1311-1340.
[5]都阳,蔡昉,屈小博,等.延续中国奇迹:从户籍制度改革中收获红利[J].经济研究,2014(8):4-13+78.
[6]梁琦,陈强远,王如玉.户籍改革、劳动力流动与城市层级体系优化[J].中国社会科学,2013(12):36-59+205.
[7]夏怡然,陆铭.城市间的“孟母三迁”——公共服务影响劳动力流向的经验研究[J].管理世界,2015(10):78-90.
[8]张莉,何晶,马润泓.房价如何影响劳动力流动?[J].经济研究,2017(8):155-170.
[9]杨晓军.城市公共服务质量对人口流动的影响[J].中国人口科学,2017(2):104-114+128.
[10]FORSLID R, OTTAVIANO G I P. An analytically solvable core‐periphery model[J]. Journal of Economic Geography, 2003, 3(3): 229-240.
[11]ANDERSSON F, FORSLID R. Tax Competition and Economic Geography[J]. Journal of Public Economic Theory, 2003, 5(2):279-303.
[12]安虎森.新经济地理学原理[M].北京:经济科学出版社, 2009.
[13]LEE D S, LEMIEUX T. Regression discontinuity designs in economics[J]. Journal of economic literature, 2010, 48(2): 281-355.
[14]BLACK S E. Do Better Schools Matter? Parental Valuation of Elementary Education[J]. Quarterly Journal of Economics, 1999, 114(2):577-599.
[15]ALMOND D, CHEN Y, GREENSTONE M, et al. Winter Heating or Clean Air? Unintended Impacts of China's Huai River Policy[J]. American Economic Review, 2009, 99(2):184-190.
[16]DELL M. The Persistent Effects of Peru's Mining Mita[J]. Econometrica, 2010, 78(6):1863-1903.
[17]EBENSTEIN A, FAN M, GREENSTONE M, et al. New evidence on the impact of sustained exposure to air pollution on life expectancy from Chinas Huai River Policy[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2017, 114(39): 10384-10389.
[18]LESAGE J P, PACE R K. Introduction to spatial econometrics[M]. Boca Roton:CRC Press, 2009.
[19]黃寿峰.财政分权对中国雾霾影响的研究[J].世界经济, 2017(2):127-152.
[20]王丽艳,马光荣.帆随风动、人随财走?——财政转移支付对人口流动的影响[J].金融研究,2017(10):18-34.
[21]陳强, 孙丰凯, 徐艳娴.冬季供暖导致雾霾?来自华北城市面板的证据[J].南开经济研究, 2017(4):25-40.
[22]ELHORST J P, HALLECK VEGA S. The SLX model: extensions and the sensitivity of spatial spillovers to W[J]. Papeles de Economía Espaola, 2017, 152: 34-50.
[23]BERK R A, RAUMA D. Capitalizing on nonrandom assignment to treatments: A regression-discontinuity evaluation of a crime-control program[J]. Journal of the American Statistical Association, 1983, 78(381): 21-27.
责任编辑:艾 岚
Research on the Influence of Central Heating on Labor Flow
——Taking the "Second
Ye Jinzhen,Huang Hongwei
(School of Business Administration,Zhongnan University of Economics and Law,Wuhan Hubei 430073,China)
Abstract:
China implements the north-south differentiated heating policy with Qinling-Huaihe River as the geographical boundary. With the frequent occurrence of low temperatures in winter in the south, the call for central heating in the south is increasingly high. So, is the heating city more attractive for talented people? This paper focuses on the relationship between central heating and labor mobility, and follows the theoretical-empirical technical route to carry out research. Theoretically, heating as a product is added to the free entrepreneur model of new economic geography, and numerical simulation is carried out with the help of Matlab software. In empirical study, on the basis of macro data, the regression discontinuity, the panel fixed effect model and the spatial panel model are established in turn, taking the Qinling-Huaihe line as the spatial breakpoint. Using the macro data ,the empirical results show that the cities with heating in winter are more attractive to the labor force than the cities without heating; however, if the minimum temperature of a heating city in winter is too low, the advantage of the city in attracting labor through heating will be offset; even if a city's central heating pollutes the air, heating can still positively improve the city's talent attraction; the interaction between heating and winter minimum temperature has a significant positive effect on the region, and no spatial spillover effect on adjacent regions. Further, using the personal micro-data of CLDS, the empirical result shows that the central heating in the north indirectly promotes the inflow of labor force, especially for the migrant whose hometown provides central heating.
Key words:
central heating; labor flow; new economic geography; spatial regression discontinuity