城际移民以技术为主的贡献方式与迁入地经济发展

城际移民以技术为主的贡献方式与迁入地经济发展_移民异质性与经济发展

3.2.2　城际移民以技术为主的贡献方式与迁入地经济发展

既然城际移民对经济发展的贡献方式是劳务和技术兼有且以技术为主，在考察他们对经济发展的影响时，本章将更多采用“人力资本”的说法，以描述他们所携带要素的这种结构特征。除此以外，出于简化分析的考虑，本书仅在边际报酬递减的框架下研究人力资本问题。⁽¹⁾此处将人力资本视为劳动力数量和质量的结合，质量可用产出弹性衡量。由于在现实生活中劳动力的数量和质量通常呈现一种反向关系，这意味着在数量上较少的人力资本载体可能有着更高的人力资本质量，反之亦然，而用产出弹性衡量的质量又在某种程度上决定着人力资本的边际报酬，故可以有这样的假设，即越是稀缺的人力资本其质量越高，进而边际报酬越高。在这种假设下，如果按照稀缺程度、质量高低、边际报酬大小对人力资本进行分类，那么人力资本便大可分为若干等级，简单起见，本书将其仅分为两类：第一类不稀缺，但质量和边际报酬低，第二类稀缺，但质量和边际报酬高。

城际移民的异质性Ⅰ，即他们对经济发展贡献方式的与众不同，会使迁入地的经济发展受到极大影响，这种影响是通过三个层面的作用逐步施加的：

(1)以技术型贡献为主的城际移民迁入会直接增加迁入地的人力资本数量，同时，由于城际移民的人力资本质量构成一般高于迁入地的人力资本质量构成，故此移民流会引起迁入地人力资本质量的提高，而如果参与经济发展的人力资本数量增加且质量提高，则经济发展就会加快。

(2)以技术型贡献为主的城际移民迁入还会通过影响其他要素的边际报酬从而对迁入地的经济发展发挥间接促进作用。由于在技术条件一定的情况下，各要素之间必定存在某种程度的互补，当迁入地的人力资本质量由于以技术型为主的城际移民迁入而不断提高时，与之结合的其他要素，如物质资本的边际报酬递减趋势就会因此减缓，这有利于要素的集约使用，对该地的经济发展大有裨益。

(3)伴随以技术型贡献为主的城际移民迁入，迁入地各种要素的边际报酬递减趋势一致减缓，而迁出地的大部分要素其边际报酬原本是要上升，现在却因以技术型贡献为主的城际移民迁出而抵消了一部分。由于要素在不同区域之间的流动正是基于它们在不同区域间不同的边际报酬，一旦迁入地边际报酬递减受阻，同时迁出地边际报酬提高也减缓，各要素的流向就会长期不变，这会增强极化效应，进一步影响迁入地的经济发展(迁出地的经济发展也会受到极大影响)。

为验证上述理论的正确性，后文首先将此问题模型化，并根据模型分析的结果把这些影响规范表述为四个命题，其后采用实证方法逐一对这些命题进行检验，在验证的基础上，一些有益的现实拓展将围绕模型展开。

3.2.2.1　模型分析

(一)模型构建

为完成上述任务，首先要对柯布—道格拉斯生产函数进行适当修改以适合本书的研究。此处将第一类人力资本的数量设为L₁，第二类人力资本的数量设为L₂，则生产函数可写为：

上述生产函数的特点为：第一，增加的人力资本应根据其质量分别加到不同种类的人力资本中去；第二，质量越高，即产出弹性越大的人力资本，其数量越少；第三，所有要素都存在边际报酬递减。这些假设和本书之前对人力资本的界定完全一致。

此时，借助索罗—斯旺模型并进行简单处理，即可求得A地k的增长率公式。

A地资本存量的增量为：δK

上式两边同除以L得：

将两边对t求导，得：

对A地而言，，于是上式变为：

将代入上式，得：

于是，k的增长率为：

进一步可表示为：

在此基础上便可得到A地的经济模型动态图，如图3-1所示。

图3-1　A地的经济模型动态图

(二)命题提出

下面讨论θ的变动对A地的影响。

由于β₂＞β₁＞0，1－θ＞θ＞0，(因为L₁＞L₂)，故g'(θ)＞0，此函数为θ的增函数，所以，当拥有第二类人力资本的劳动者不断流向A地时，该地以及整个区域的经济发展会受到下列影响：

Ⅰ.θ增加引起g线上升，即当人力资本的质量由于以技术贡献为主的移民迁入而趋于改善时，物质资本的边际报酬递减会延缓；

Ⅱ.g线上升引起k^*增加，即此物质资本的边际报酬递减延缓会引起更多的物质资本流向该地；

Ⅲ.由于m和k正相关，故当k^*增加时，m^*也增加，即该经济对移民更具吸引力，将有更多的移民流向该地；

Ⅳ.既然流向该地的物质资本和人力资本都有所增加，该区域内的极化效应就增强了。

这四个命题与之前给出的三大影响完全一致，其中命题Ⅰ对应影响Ⅱ，命题Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ对应影响Ⅲ，至于影响Ⅰ，之前的模型假设中就已暗含了这一点。

3.2.2.2　实证研究

以下采用实证方法对这四个命题逐一检验。

对命题Ⅰ的检验最为复杂，因为计算物质资本的边际报酬以分析人力资本流动对其产生的影响需要大量数据，然而在数据有限的情况下，合适的方法设计变得非常重要，此外，数据处理的规范性也是个问题；在命题Ⅰ检验通过的基础上，对命题Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ的检验则简单一些，通过展示某些时间序列数据便可实现。

(一)对命题Ⅰ的检验

1.方法

要考察城际移民对迁入城市经济发展产生的间接影响，由于相关时间序列数据的缺乏，一个简单的替代方法是直接考察某城市人力资本在质量上的变动给该地造成的影响，即可以假设该地人力资本质量的变动完全是由城际移民迁入导致的，而与该地自身的变动无关。

为使这个假设更贴近现实，后文将采用上海市1996—2005年间的数据。这样做的原因有三：第一，上海作为我国经济发展的最前沿之一，其对周边乃至全国的潜在迁移者都具有巨大吸引力，其移民的迁入远大于迁出，这种较为单一的迁移模式能简化本文的分析；第二，上海近年来一直采取非常严格的入籍审批制度，导致其户籍迁入的移民在人力资本上通常拥有较高的质量，这种移民质量结构与城际移民的质量结构更加接近；第三，由于诸多原因，近年来上海人口的自然增长率一直低迷，尤其在本书考察的1996—2005年的十年间，其自然增长率长期为负，这和该地动辄7％左右的机械增长率形成鲜明对比。结合这三个原因，尤其是第三项，便可发现该地比较符合本书之前的假设，借助它对此问题进行分析是可行的。

除此以外，在考察人力资本质量的变动给迁入地经济发展造成的影响过程中，可将“其他要素”简化为该地的固定资本，这一方面是因为相关数据的获得及处理较为容易，另一方面也是因为其余情况完全可类推，不需要赘述。

最后，此处完整的思路是：首先用1996—2005年的实际数据估计出上海市近年来的生产函数，然后根据此生产函数、历年的固定资本存量、历年的人力资本质量等数据计算出每一年的固定资本边际报酬，再将其结果与剔除了人力资本质量变动条件下模拟出来的固定资本边际报酬进行比较，如果在人力资本质量提高的年份前一个结果比较大，那么就验证了命题Ⅰ。

2.数据

上海市1996—2005年的相关数据⁽³⁾如表3-6所示。

表3-6　上海市1996—2005年的相关数据

资料来源：相关年份《中国统计年鉴》和《上海统计年鉴》。

表3-6中各数据的含义及处理方法如下：

(1)Y代表地区生产总值，其值是按1996年的不变价计算得来的，详见表3-7。

表3-7　上海市1996—2005年的地区生产总值

资料来源：相关年份《上海统计年鉴》。

(2)K代表固定资本存量，其值是按永续盘存法计算得来，计算过程中借鉴了经验做法将综合折旧率设为5.5％，并且，鉴于数据的可获得性，此处直接将固定资本存量净值设为1996年的固定资本形成总额，这样的处理虽然和实际情况有出入，但对后文的分析没有太大影响，详见表3-8。

表3-8　上海市1996—2005年的固定资本存量

续表

资料来源：相关年份《上海统计年鉴》。

(3)L₁和L₂分别代表第一类人力资本的数量和第二类人力资本的数量。基于数据可获得性的考虑，此处将受教育程度高低作为划分人力资本质量的唯一标准，⁽⁴⁾前者为高中及以下文化程度，后者为大专及以上文化程度，但由于该市按受教育程度分组的劳动力人数数据无法获得，此处采用人口数代替劳动力人数。

(4)L₂的数据由国家统计局提供的历年抽样结果除以相应年度的抽样比得到，但由于2000年的数据采集方法和其他年份有差别，为减小误差，该年的数据用SPSS10.0软件进行线性插值替换，详见表3-6和表3-9。

(5)L₁的值为历年该市的年末总人口减去相应年份的L₂，年末总人口的数据由国家统计局提供，但2000年的年末总人口是用SPSS10.0软件的线性插值法得到，原因同(4)，详见表3-6和表3-9。

(6)θ为L₂在历年的年末总人口中所占的比重。

3.生产函数估计

表3-9　上海市1996—2005年的人力资本质量

资料来源：相关年份《中国统计年鉴》。

将前述生产函数化为对数形式并利用上述数据进行线性回归，结果如表3-10所示：

表3-10　生产函数估计

由表3-10可以看到，L₁的系数和常数项不太显著，原因可能有多种。对于前者，极有可能是因为本书用人口数对劳动力人数做了替换，虽然这样能解决数据来源问题，但考虑到高中及以下文化程度中包含了大量的非劳动力人口，故回归的结果不理想也在情理之中。对于后者，原因复杂，生产函数形式的选择和数据处理等都会导致这种问题。

但总体来说，回归的结果大致使人满意。其中，K的系数在5％的水平上显著，L₂的系数在1％的水平上显著，方程整体的拟合程度也较好。

4.模拟分析

若设为一常数A'，则上式可以写为：

如果不考虑θ的变动，即设θ为一定值，可令常数A″=，上式可进一步写为：

在此基础上，利用上海市1996年的数据和历年的K及θ值，就可以计算剔除了L变动后Y的变动情况，进而得到K的边际报酬MP_K的变动情况，以考察θ的变动对MP_K的影响。

表3-11中各数据的含义及处理方法如下：

(1)表中第一行和第一列以及第二列都是实际值，其余皆为剔除了L即劳动力总人数变动后的估计值；

(2)θ不变时Y的估计方法为：首先利用式(3-2)和1996年的K和Y计算出A″(388.843692)，然后利用式(3-2)和求出来的A″以及历年的K计算相应年份的Y；

(3)θ改变时Y的估计方法为：首先利用式(3-1)和1996年的K、θ和Y计算出A'(1402.738167)，然后利用式(3-1)和求出来A'以及历年的K、θ值计算相应年份的Y；

(4)MP_K的计算公式为

表3-11　θ的变动对MP_K的影响

从表3-11可以看出，θ的变动，即人力资本质量的变动，会极大地影响MP_K，尤其值得注意的是，在θ增加的年份(1998—2004年)，MP_K均比θ不变的情况下大很多，这就验证了命题Ⅰ，即当人力资本的质量由于以技术贡献为主的城际移民迁入而趋于改善时，物质资本的边际报酬递减会延缓。

(二)对命题Ⅱ的检验

为检验命题Ⅱ，此处仍采用上海市从1996—2005年的数据，但由于地区间的资本流动数据缺乏，此处采用物化商品的流动进行替代，其思想为“物随钱走”(郭金龙和王宏伟，2003)，具体做法是将支出法生产总值统计中的净出口减去对外经济贸易统计中的净出口(须经汇率换算)，得到区域内地区间的商品流出额(此时，区域特指国内，地区则指上海和其他省市)，此值便能大致反映该地历年的物质资本流入。按照这种方法，便可得到如图3-2所示的结果：

图3-2　上海市1996—2005年的物质资本流入

资料来源：根据《上海统计年鉴2005》、《上海统计年鉴2006》、《中国统计年鉴2006》、《新中国55年统计汇编1949—2004》以及相关年份《中国金融年鉴》的相关数据计算并绘制。

从上图可以清晰看到，近年来，流向上海市的国内物质资本从总体上看是不断增加的，且自1998年开始就是净流入，并于此后五年中一直保持上升趋势，在2003年达到顶峰。⁽⁵⁾此上升阶段和前文中物质资本边际报酬递减被延缓的时间是相符的，这就证实了命题Ⅱ，即由于人力资本质量改善导致的物质资本边际报酬递减延缓会引起更多的物质资本流向该地。

(三)对命题Ⅲ的检验

在更多物质资本流向该地的同时，人力资本也在不断涌入。由于数据缺乏，此处仅用上海市1996—2005年的户籍人口机械增长数来反映该地的人力资本流入情况，⁽⁶⁾如图3-3所示。从该图可清晰看到，在1998—2004年，当物质资本的边际报酬递减因人力资本质量改善而减缓时，不但物质资本本身不断流向该地，人力资本的流入也在持续增加，⁽⁷⁾从而验证了命题Ⅲ。⁽⁸⁾

图3-3　上海市1996—2005年的人力资本流入

资料来源：《上海统计年鉴2006》。

(四)对命题Ⅳ的检验

极化效应的大小难以精确衡量，但可通过计算中心和外围地区人均生产总值差异的变化使这个问题简单化。按照这种思路，图3-4展示了1996—2005年上海市与全国的人均生产总值差异。⁽⁹⁾如果将上海视为中国经济的增长极，那么该图反映出它距离发挥正向溢出效应的时间也许还需很久，此区域内的极化效应仍处于不断增强中。至此，模型分析的四个命题已逐一验证完毕。

图3-4　1996—2005年上海和全国的人均生产总值差异

资料来源：根据《中国统计年鉴2006》与《上海统计年鉴2006》的相关数据计算并绘制。

3.2.2.3　现实拓展

在前述分析中，一个重要假定是人力资本迁移量M=ΔL₂，即向增长极迁移的人力资本皆为第二类。这个假定至关重要，通过下述分析便可清楚看到这一点。

若M≠ΔL₂，则可能出现下列情况：(1)M=ΔL₁；(2)M=ΔL₁+ΔL₂。

情况(1)意味着向增长极迁移的人力资本皆为第一类。在这种情况下，物质资本的边际报酬递减趋势不仅不会减缓，而且还会有所加强。一方面，随着第一类人力资本的不断迁入，θ的值越来越小，引起g线向下移动，这会加剧资本的边际报酬递减趋势；与此同时，现在k的不断增加引起的是第一类人力资本的进一步流入，而这会使得经济中的θ值变得更小，从而引起g线的斜率变陡，故物质资本的边际报酬递减趋势进一步加强。以上两方面因素的共同作用削弱了该区域的极化效应。

情况(2)较为复杂。由于M=ΔL₁+ΔL₂，故在分析M对该地θ值的影响时，必须区别M中L₁和L₂的不同比例，若比例不同，A地的人力资本质量会发生不同变化。如果M中L₁和L₂的比例低于A地原本L₁和L₂的比例，那么移民迁入会导致A地θ值的增加；如果M中L₁和L₂的比例高于A地原本L₁和L₂的比例，那么移民迁入会导致A地θ值的减少；而如果M中L₁和L₂的比例与A地原本L₁和L₂的比例相同，那么移民迁入对A地的θ值没有影响。θ值不同的变化会导致g线位置和斜率的不同变化，进而产生对物质资本边际报酬下降趋势的不同影响，于是该区域极化效应的大小就会有所不同。

在现实生活中，以上各种情况都有可能出现。

首先，与前文第2章联系，考虑人口的乡城迁移。虽然迁入城市的乡村人口大多为当地具有一技之长且敢闯敢拼的草根精英，但所谓“精英”只是相对于典型的乡村人口而言的，如果将他们和城市人口比较，其质量即产出弹性尚有一定差距。于是，人口的乡城迁移便意味着迁入城市的人口是拥有第一类人力资本的人口或以其为主，它们分别对应着情况1和情况2中的第二种，而且以前者为主，城市的θ值会因此而下降，引起g线的位置下移和斜率变陡，这加剧了物质资本边际报酬下降的趋势，使乡城之间的极化效应削弱。从区域经济可持续发展的角度而言，这一结论无疑是令人鼓舞的，因为它意味着城市作为增长极，将在不长时间内就发挥对乡村正的溢出效应，从而促进乡村建设以及乡城社会的和谐发展。

其次，与后文第4章联系，考虑人口的国际迁移。多拉多(Dolado，1993)等考察了1960—1987年间九个发达国家的数据，发现移民的入学率平均为本国居民的80％左右。⁽¹⁰⁾虽然目前国际迁移人口的质量不断提高，但就现有的情况看，其至多达到和迁入国相同，所以人口的国际迁移属于情况1和情况2中的第二、三种，而且以情况2中的第二种为主。因此，国际移民的增加一般会引起迁入国θ值的下降，导致g线的位置下移和斜率变陡，这加剧了物质资本边际报酬下降的趋势，使发达国家和落后国家之间的极化效应得到缓和。值得注意的是，虽然国际移民与乡城迁移的人口都倾向于降低迁入地的θ值，但它们对θ值影响的程度不同，由于国际移民的人力资本质量更接近于迁入地结构，故其对θ值的影响较小，这意味着国际上的极化效应需要相对更长的时间才能得到缓和。但无论如何，这个结论依然令人鼓舞，因为它有别于左派经济学家的悲观论点，认为国际上的两极分化最终还是会消除的。关于这一部分的内容本文将在第4章详细探讨。