《劳动力流动与中国城市居民的工资变动》-经济学论文，经济论文-论文范文参考-科学狗论文网

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劳动力流动与中国城市居民的工资变动

范文

许岩尹晓尹希果

摘要：改革开放以来，规模日益扩大的劳动力流动是一个具有典型政治经济学特征的利益再分配的过程，那么城市居民的福利在这一过程中究竟是受益还是受损了呢？通过使用2013年中国家庭收入调查（CHIP）的城市居民数据和手工收集的城市特征数据，本文从工资的角度考察了劳动力流動（包括净流入与净流出）对城市居民福利所产生的影响。研究发现：从工资的角度来看，中国的劳动力流动是一个具有经济效率的“帕累托改进”的过程，不管是劳动力净流入还是劳动力净流出，均对城市居民工资有促进作用。此外，劳动力净流入所诱发的流入地城市居民与流动人口间的劳动再分工，以及劳动力净流出对流出地劳动力市场有效供给的冲击，可能是造成劳动力流动提高当地城市居民工资的主要机制。

关键词：劳动力流动;城市居民;工资

中图分类号：F014.2

文献标识码：A 文章编号：1000-4149（2019）04-0047-18

DOI：10.3969/j.issn.1000-4149.2019.04.004

一、引言

一般认为，从计划经济到市场经济的变革过程中，劳动力自由流动所激发出的经济活力是推动改革开放以来中国经济奇迹的一项重要经验[1]。需要强调的是，劳动力流动绝不仅仅是一种简单的生产要素再配置过程，在中国经济转轨这一特定的历史背景下，它更是一个具有典型政治经济学特征的利益再分配的过程，并不可避免地会影响到不同微观主体的现实利益[2]。那么，在劳动力的流动过程中，是谁受益？谁受损呢？劳动力流动对居民福利的影响究竟是一个蛋糕重新分配的“零和博弈”过程，还是一个具有经济效率的“帕累托改进”过程？而想回答这些问题，一个重要的前提就是必须对劳动力流动对不同地区、不同利益集团的福利影响有一个客观和清晰的认知。

显而易见，流动人口本身是劳动力流动过程中最直接的受益者，因为按照托达罗（Todaro）对流动人口迁徙动机的解释，迁徙行为本质上是一个“用脚投票”的主动决策过程，即潜在的迁徙者只有观察到迁徙后预期收益的提高才会进行流动[3]。这是一个比较直观且容易验证的逻辑，即使在中国劳动力市场存在针对流动人口歧视行为的情况下[4-7]，仍然可以清晰地观察到这一福利改进的过程。但是对于劳动力流入地或流出地的城市居民来说，劳动力流动所带来的影响就变得比较复杂和具有不确定性。这首先表现在劳动力流入对城市居民工资所带来的冲击始终是一个充满争议的话题。一种观点认为，劳动力流入在城市劳动力市场形成了竞争和挤出效应，继而拉低了本地城市居民的工资和就业水平，即“流动人口抢走了当地人的饭碗”[8-10]。而另外一种观点则认为，当劳动力市场中的本地城镇居民与流动人口存在不完全替代效应的情况下，劳动再分工所诱导出的生产效率改进会提高劳动力流入地城镇居民的工资水平[11-13]。正是这些在证据上势均力敌，但在逻辑上又相互竞争的观点，导致大多数劳动力净流入的城市政府对流动人口都采取一种非常“暧昧”的态度，并形成了一些不明朗，甚至是自相矛盾的政策倾向劳动力流入地的城市政府部门，一方面对外来人口在城市劳动分工体系中的重要地位有非常理性的认识，他们非常清楚外来人口大规模回流对于城市居民来讲无异于一场灾难（每年春节前后城市劳动力市场的表现可以非常生动地说明这一点）。但另一方面，他们又担心过量的劳动力涌入会对城市居民的工资与就业形成天然的竞争和排斥，并以实施“再就业工程”或“行业监管”的名义出台诸多排斥外地劳动力、保护本地居民的歧视性就业政策，阻碍劳动力的自由流入。

同样，对于劳动力净流出的地区来说，劳动力的外流也对劳动力流出地城市居民的工资收入形成了两种截然不同的作用力量。第一种力量，劳动力的净流出意味着流出地劳动力市场供给量的减小，那么在劳动力市场需求不变的情况下，劳动的市场出清价格将提高，这一力量将推动劳动力流出地居民工资水平的上扬。第二种力量，劳动力外迁所造成的“智力外流”（Brain Drain）有可能会对劳动力流出地经济发展产生负面影响，并最终会抑制当地居民工资水平的提高。那么，在多种作用力相互叠加的复杂情况下，劳动力流动究竟对城市居民工资产生了什么样的真实影响呢？对于这一问题的探索，将关乎中国现阶段经济改革中一系列重大问题的政策取向。

因此，本文使用2013年中国家庭收入调查（CHIP）的城市居民数据和手工收集的城市特征数据，分别以一月份平均气温和1959—1961年大饥荒中人口的非正常死亡率作为劳动力净流入与劳动力净流出的工具变量，通过运用两阶段最小二乘回归（2SLS）与工具变量分位数回归（IVQR），综合考察了劳动力流动（包括净流入与净流出）对城市居民工资收入所产生的影响。相对于历史文献，本文的边际贡献主要集中在以下三个方面：①在研究框架上，过往文献主要集中在劳动力流入对流入地城市居民工资所产生的影响上，而忽视了劳动力流出会对流出地城市居民工资产生潜在的冲击。而本文在国内首次尝试同时对劳动力流入与流出的工资影响进行考察，构建了一个更为完整的经验分析框架。②在实证数据上，历史文献使用的基础数据绝大多数都是基于城市层面的中观数据（甚至是省级层面的宏观数据），而缺少高质量微观数据的有利支撑这可能是导致在劳动力流入对当地城市居民工资的影响上，已有实证研究没有取得一致结论的一个重要原因。而本文通过使用CHIP 2013的城市居民微观数据弥补了已有文献的数据短板，这使得经验考察的结论具有更强的可靠性。③在研究内容上，本文不仅考察了劳动力流动对城市居民工资的总体影响，而且通过工具变量Probit回归等方法检验了劳动力流动影响中国城市居民工资的作用机制，这使得本文可以更加细致地勾勒出劳动力流动对城市居民工资所造成系统性冲击的全貌。

二、劳动力流动如何影响当地居民工资：基于文献的考察

1.劳动力流入对本地居民工资的影响

在劳动力流入对流入地劳动力市场的影响上，国外的主流经济学界存在着两种针锋相对的观点。一种观点认为，外来劳动力对流入地居民工资有负面影响。另一种观点则认为，外来劳动力的进入提高了流入地居民的工资水平（或者至少没有拉低流入地居民的工资）;争论双方在20世纪末和21世纪初发生了一次激烈的论战，本文从这次论战中梳理出双方的主要理论线索。首先来看第一种观点，外来劳动力不利于流入地居民工资收入提高的逻辑来源于一条朴素的、教科书式的经济学原理：在外来人口与本地劳动力是完全替代性（perfect substitution）的假设下，移民的进入会导致流入地劳动力供给的增加，保持其他条件（包括向右下方倾斜的本地劳动力需求曲线）不变，劳动力市场达到新的均衡时工资必然下降[14]。这一观点的代表性人物博尔哈斯（Borjas）利用1980—1988年的美国人口普查数据发现外来移民的增加降低了流入地居民的工资水平[15]。博尔哈斯进一步在给定一定技能水平的条件下，考察了移民流入对本地劳动力市场的冲击，其结果发现移民比重每增加10%，劳动力流入地工人的工资将下降3%—4%[16]。杜斯特曼（Dustmann）等通过研究捷克移民对德国劳动市场的外生性冲击，也得到了相似的研究结论[17]。

第二种观点的代表人物卡特（Card）则以1980年古巴的马列尔偷渡事件（Mariel Boatlif）1980年古巴政府为了报复美国政府对其进行的制裁和封锁，开放了对马列尔港的移民管制，据美国官方统计约有12.6万人的难民偷渡进入美国的佛罗里达州，而迈阿密主城区成了最主要的古巴难民接受地，而根据卡特的统计数据，约有4.5万人进入了迈阿密的劳动力市场，约占迈阿密劳动人口的7%。这一事件在历史上被称为“马列尔偷渡事件”。作为一个外生性冲击，研究了移民进入对美国迈阿密劳动力市场所产生的影响，并发现移民短时间内的剧增并没有导致本地工人工资水平的下降，也没有导致失业水平的提高[18]。考虑到大量低素质移民的涌入可能对低端劳动力市场的冲击更强，卡特更详细地考察了移民进入对低教育水平黑人的影响，并得到了一致的研究结论。而佩里（Peri）和施帕贝尔（Sparber）通过1960—2000年的美国州际数据发现，移民的进入不仅没有拉低本地居民的工资，反而促进了本地工人工资水平的提高[19]。阿穆里（DAmuri）和佩里通过对1996—2014年西欧国家数据的分析也得到了相同的研究结论[20]。

一般认为，外来劳动力进入对本地居民工资的正面影响是通过两种机制得以实现，第一种机制：在流入劳动力的技能水平与本地劳动力存在明显差异的情况下，移民并不是本地居民的完全替代者除了外来人口与本地人口在劳动技能上的差异外，文化上的差异以及就业职位的历史惯性都有可能造成移民与本地劳动者之间是不完全替代的。

，两者之间具有互补性[21-23]。而随着移民的不断涌入，他们与本地劳动者间的职业再分配与专业化分工有利于流入地居民工资水平的提高。佩里和施帕貝尔发现外来移民的进入促使美国本地的体力密集型（Manualintensive）产业劳动者专门化地从事协调密集型（Communicationintensive）工作。罗米蒂（Romiti）通过对意大利的数据分析后发现，在移民与本地居民替代性很小的情况下，移民的进入提高了本地居民的工资收入[24]。第二种机制：外来劳动力的进入可能会推动劳动力需求曲线的上移。劳动力流入不仅意味着劳动力市场供给曲线的改变，移民对商品和服务的需求同样可能导致劳动力市场需求的扩大[25]。同时，由于劳动与资本之间的互补性，外来劳动力的进入也是一个有利于资本扩张的积极信号，这可能会刺激外来资本的流入或本地企业固定投资的增加[26-27]，进而派生出更多的工作岗位而使劳动力需求曲线上移。虽然早期卡特曾认为，移民进入所诱发的竞争威胁也可能会把部分本地工人“挤出”本地劳动力市场。但是不久之后卡特通过使用美国1970年、1980年与1990年三次人口普查数据分析发现，移民不但没有挤出本地劳动力，反而增加了对流入地劳动力的需求[28]。这一结论为外来劳动力可以使劳动力需求曲线上移的观点提供了最为直接的证据。

在国内，随着以农业转移人口为主的流动人口持续不断地向东部大城市涌入，中国版本的博尔哈斯与卡特之辩也在持续升温。一部分国内学者倾向于认同博尔哈斯的观点，认为外来劳动力的净流入有抑制本地城市居民工资的风险。例如，刘学军和赵耀辉通过使用2005年1%中国人口抽样调查的城市层面数据，实证考察了劳动力流入对城市居民工资的影响，其结果发现外来劳动力对本地城市居民工资有显著的负向作用，外来劳动力每增加10%，本地工人的工资将下降0.65%。魏下海等在采用城市—职业分组的情况下，通过使用相同的数据对这一问题重新进行了考察，其结果显示外来劳动力每增加10%，本地工人的工资将下降2.8%[10]。另一部分国内学者则认为，在中国城市流动人口以农业转移为主且存在劳动力市场分割的情况下，流动人口对本地城市居民在劳动力市场上的替代性比较有限[29-32]。而这种不完全替代性所诱发的劳动再分工提高了流入地居民的工资[11]。沈坤荣和余吉祥也通过省际宏观数据探讨了农村移民对城市居民收入的影响，结果显示，农村移民可以对城镇居民的收入产生正向影响，但这种正向影响严重依赖于市场化的进程[12]。

2.劳动力流出对本地居民工资的影响

与劳动力流入对流入地居民工资影响的丰富文献相比，由于研究数据上的诸多限制，劳动力流出对流出地工资影响的研究才刚刚引起国外理论界的关注，国内的相关研究甚至还处于空白的阶段。但即使在这为数不多的历史文献中，研究结论上的分歧依然是显著的。大部分文献认为在资本不完全流动的条件下，人口外流在劳动力供给侧所形成的冲击，至少在短期内可以提高流出地居民的工资水平[33-37]。例如，米斯拉（Mishra）首次通过1970—2000年美国与墨西哥的人口普查数据这篇文献之所以采用包括美国人口普查的数据来进行研究，是因为发展中国家对输出移民的信息往往缺乏系统的记录，而在95%以上的墨西哥移民都是前往美国的情况下，用美国记录的移民数据来研究移民输出对墨西哥本地居民工资的影响就成了一个可供选择的策略。，利用数值模拟的方法检验了移民对劳动力输出国工资的影响。其结果显示，在给定教育背景以及工作经验的条件下，墨西哥的劳动力流出对本地居民工资产生了显著的正向影响。具体来说，本地特定技能群体的劳动力每流出10%，那么这一技能群体的工资将提高4%。同时，这种影响在流出地不同收入劳动力间存在着明显的异质性，高工资劳动者的工资增幅较大，而低工资劳动者的工资增幅较小[33]。杜斯特曼则采用冷战结束后波兰的家庭微观调查数据，通过两阶段最小二乘回归（2SLS）在解决了内生性问题的条件下，实证考察了劳动力流出对波兰本地居民工资收入的影响，得到的结论同样显示：从整体上来看，劳动力的外流显著提高了流出地居民的平均工资水平，但这种正向效应仅限于中等及高等受教育群体，对低等教育群体的工资收入反而有负向作用[37]。

但另一部分文献认为，劳动力外流同样存在着拉低流出地居民工资的风险。劳动力外流不仅意味着劳动力供给的相对稀缺，同时也意味着劳动力市场需求的相对萎缩[38]。特别是在发达国家外迁移民以高技能劳动力为主的情况下，对市场有效需求产生的冲击可能尤为剧烈。莫雷蒂（Moretti）和图林（Thulin）发现，美国制造业高技能岗位每增加一个就业，将会为不可贸易部门带来2.52个就业机会，而制造业非技术岗位每增加一个工作机会，只能为不可贸易部门带来1.04个就业机会，即高技能劳动力具有更强的“就业乘数效应”[39]。因此，考虑到“就业乘数效应”逆向作用的潜在影响，当外迁移民以高技能劳动力为主要群体时，劳动力需求端的加速萎缩很可能导致劳动力外流对流出地居民工资产生负面的净效应（如图1右图所示）。与此同时，高技能劳动力外流所造成的人力资本外部性的减弱以及对劳动再分工的抑制也会在一定程度上阻碍本地劳动力工资水平的提高[40]。因此，考虑到上述原因，多基耶（Docquier）等沿用阿西莫格鲁（Acemoglu）的分析框架，通过1990年与2000年经合组织（OECD）国家的移民数据，在发达国家的经济背景下考察了劳动力流出对本地劳动力市场工资水平的影响，并得到了与上述逻辑相一致的研究结论：劳动力输出所造成的人才外流（Brain Drain）显著降低了本地劳动力市场的工资水平，而低教育群体工资所受到的冲击更为严重[41-42]。

综合上述分析可以发现，在多种作用力相互叠加的复杂情况下，无论是对劳动力的流入地还是流出地来说，劳动力流动对当地城市居民工资的影响都是一个需要谨慎识别的经验性问题。因此，本文将利用中国城市居民的微观数据和城市特征数据来综合考察劳动力净流入与净流出对城市居民工资收入产生的冲击，以厘清改革开放以来大规模人口流动对城市居民福利产生的真实影响。

三、模型构建与数据来源

1.模型构建

参考杜斯特曼所采用的方法[37]，本文将在明瑟工资方程的基础上，通过加入城市特征变量来分别考察劳动力净流入与净流出对城市居民工资的影响。具体的计量模型设定形式如下：

其中，以上模型中的 lnwij均代表j城市第i个劳动者的对数工资。模型（1）中的核心解释变量migration用来衡量劳动力净流入城市中流入劳动力在城市人口中所占的比重。模型（2）中的核心解释变量emigration用来衡量劳动力净流出城市中流出劳动力在城市人口中所占的比重。而以上计量方程中的X与City分别表示可能影响劳动者工资的个人特征向量和城市特征向量。根据文献，个人特征向量X包括：性别、婚姻状况、健康状况、个人受教育年限、工作经验及工作经验的平方项、工作岗位、劳动合同性质。城市特征向量City包括：城市人均GDP、城市规模、城市物质资本水平、外商直接投资、城市交通条件、城市环境条件、城市地理位置。

2.数据来源与变量计算

本文所使用的数据主要包括两个部分：第一部分是反映城市勞动者特质的个人微观数据，第二部分是反映城市特征的数据。其中，反映劳动者特质的微观数据来自于2013年中国家庭收入调查（CHIP）的城镇人口数据库。为了使本文的分析结果更为准确，在最终回归分析时，本文对劳动者个人数据进行了适当的裁剪，用于经验性研究的数据只包括当年在职的工资性劳动者，即剔除了在校学生、退休、下岗、失业、丧失劳动能力、家务劳动者、待分配等人员，最后共得到有效个人样本9611个。反映2013年城市特征的数据主要来自《中国城市统计年鉴2014》、各省级地区的统计年鉴以及Google地图。各变量的详细计算过程如下。

被解释变量与核心解释变量：当地城市居民工资，以劳动者的月工资（包括从该工作中得到的奖金、补贴及实物折现）来表示由于CHIP 2013中并没有直接采集劳动者的月工资数据，因此，劳动者的月工资根据“月工资=年工资收入/每年工作月数”的公式计算所得。净流入劳动力在城市人口中所占的比重，以全市常住人口高于全市户籍人口的部分与户籍人口的比值来表示。净流出劳动力在城市人口中所占的比重，以全市常住户籍人口低于全市户籍人口的部分与户籍人口的比值来表示。各城市的常住人口与户籍人口数据均来自2014年各省级地区的统计年鉴。

个人特质控制变量：性别，男性取值为0，女性取值为1。婚姻状况，未婚、离异、丧偶等其他情况取值为0，已婚取值为1。健康状况，根据受访者自评的健康状况，赋值为0—4的整数，分别对应“非常不健康”、“不健康”、“一般”、“健康”、“非常健康”。个人受教育程度，以受访者接受的正规教育年限来表示。工作经验，以劳动者从事目前职业的工作年限来表示。工作岗位，专业技术人员、干部或企事业单位负责人取值为1，否则为0。劳动合同性质，固定职业与长期合同取值为1;短期劳动合同、无劳动合同、其他取值为0。以上数据均来自CHIP的城市人口调查。

城市特征控制变量：城市人均GDP，以城市地区生产总值除以城市总人口来表示。城市规模，以城市市辖区人口的自然对数来表示。城市物质资本存量，以该城市人均物质资本存量来表示城市人均物质资本存量的计算公式为：人均物质资本存量=城市物质资本总量（万元）/城市人口（万人）。柯善咨、向娟2012年运用永续盘存法估算了1996—2009年中国 286个地级及以上城市的固定资本存量。本文在其基础上进一步核算了样本城市2013年的人均物质资本存量。外商直接投资，以五年内外商直接投资占地区GDP的均值（按同期汇率折算成人民币）来表示。城市交通，以人均道路铺装面积（平方米）来表示。城市环境，以年均空气质量指数来表示，该取值越大说明城市环境越差。城市地理位置，分别采用城市的经度与纬度来表示。各城市经、纬度数据均来自Google地图。

四、基准模型的实证结果

1.OLS的估计结果

表2报告了劳动力净流入与净流出对城市居民工资影响的OLS估计结果

由于本文计量模型采用的是微观数据嵌套宏观数据的数据结构，核心解释变量“劳动力净流出”与“劳动力净流入”都位于城市层面，因此数据结构具有“簇”的特征。在这种情况下，如果简单地接受OLS与2SLS的回归结果而不加任何处理就有可能导致估计偏误的产生。因此，本文借鉴梁文泉与陆铭（2016）、张川川与陈斌开（2016）的做法，将OLS与2SLS估计得到的标准误都聚类到城市层面，以期得到更加稳健的估计结果。在具体的回归分析过程中，首先只在计量方程中纳入劳动力净流入（出）变量与相应的个人特质，然后再依次引入城市特征变量。表2的（1）—（3）列报告了劳动力净流入对工资的影响。结果显示，在不同的回归模型中劳动力净流入的回归系数均显著为正，这意味着劳动力流入提高了流入地城市居民的工资水平。这一实证结果与钟笑寒[11]、沈坤荣和余吉祥[12]以及陈刚[13]的研究结论相一致。而（4）—（6）列则报告了劳动力净流出对流出地城市居民工资的影响，从结果中可以看到，虽然在各模型中劳动力净流出的回归系数均为负值，但是在统计上却并不显著，这并不能支持劳动力净流出对流出地城市居民工资产生了显著的影响。

2.2SLS估计结果

虽然OLS估计得到了一个初步的分析结果，但是考虑到劳动力流动与城市居民工资水平之间仍然有可能存在的双向因果关系，还不能武断地过早接受这一结论。具体来看，不管是劳动力流入地的市场条件，还是流出地的市场条件都是影响劳动力迁徙决策的重要因素。工资水平较高的城市往往对流动人口更有吸引力，这可能会导致更多的流动人口进入初始工资水平较高的城市。同样，工资水平较低的城市往往会促使更多的本地劳动者做出迁徙的决策。而变量间的这种潜在双向因果关系则很有可能导致内生性的估计偏误。为了进一步克服内生性问题可能造成的影响，本文采取的策略是分别寻找劳动力净流入与劳动力净流出的工具变量，并通过两阶段最小二乘回归（2SLS）来对计量模型重新进行估计。

（1）工具变量的选择。首先，借鉴陆铭等的做法[43]，将各城市一月份的历史平均气温作为劳动力净流入的工具变量。因为，气候条件是流动人口进行迁徙选择时的一个重要影响因素，在其他条件不变的情况下，人们通常更愿意居住在温暖宜人的城市。例如，布莱克（Black）和汉德森（Henderson）在对美国城市体系进行研究时就发现，在气候条件更加温暖的城市，其人口增长也更快[43]。本文的第一阶段回归结果也表明一月份的平均气温对城市劳动力净流入的回归系数显著为正[44]。同时，在加入了城市经纬度变量后，一月份的平均气温对城市居民工资并没有显著影响，这意味着工具变量的选择是比较合理的。需要说明的是，各城市一月份历史平均气温的数据主要通过中国天气网（http：//www.weather.com.cn/）手工搜集中国天气网中报告的各城市气象信息均根据1971—2000年的气象资料统计所得。由于中国天气网报告的各城市一月份历史平均气温由两个值组成（一个白天平均最高气温，一个夜间平均最低气温），本文取其平均值作为整个一月份的平均气温。而对于少数数据缺失的城市，本文进一步通过查询其地方志，对相关数据进行了补充。

而在劳动力净流出工具变量的选择上，目前并没有相关的历史文献可以遵循和借鉴。本文采用的是各省级地区1959—1961年“三年饥荒”中人口的非正常死亡率由于中国政府至今没有公布有关“三年饥荒”中非正常死亡的官方统计数字。目前，关于这一数据的计算均来自不同学者的推测与估计。其中，理论界认为较为可信的几项研究分别来自Coale（1984）、金辉（1993）和曹树基（2005）。本文采用的数据是曹树基（2005）计算的非正常死亡率。之所以采用这一数据主要是因为：①在全国非正常死亡人口的总量上，曹树基的数据与之前几项较为权威的历史文献是比较一致的;②曹树基的研究提供了各个省级地区非正常死亡率的估算结果，因而为不同城市提供对应的工具变量（虽然这种对应并不是“一对一”的）成为可能。作为劳动力净流出的工具变量。采用这一工具变量的原因主要在于以下两点：①一个地区的人口迁徙规模受到它历史上人口迁徙规模的影响[45]，而在过去以农业为主体的社会形态中，当地的粮食压力则直接影响着该地区的人口迁徙规模。往往是粮食压力越大的地区历史上的人口外迁规模越大[46]。但是，由于粮食压力受到当地气候、地形、资源禀赋与社会制度等多种因素的影响，因此，必须寻找到一个能够综合反映各地区粮食压力大小的指标。而“三年饥荒”这一历史上的巨大悲剧恰恰为我们提供了一个可行的途径。近年来，越来越多的研究证据表明，“大跃进”、人民公社等政策性失误是造成“三年饥荒”的主要原因[47-50]，而这一来自外部的制度性冲击事实上形成了一种考察各地区粮食压力的“准自然實验”。在相同的制度冲击下，人口的非正常死亡率越高表明当地的粮食压力越大。因此，各地区的人口净流出规模应该与“三年饥荒”的非正常死亡率正相关。②由于“三年饥荒”的非正常死亡人口绝大部分发生在农村地区[51-52]。因此，在理论上它并不能影响到2013年当地城市居民的工资收入。

为了检验这一工具变量的有效性，将城市劳动力净流出变量对工具变量以及其他控制变量进行了OLS回归。回归结果显示，“三年饥荒”的人口非正常死亡率与劳动力净流出显著正相关。同时，本文又以2013年当地城市居民工资对“三年饥荒”的人口非正常死亡率以及其他控制变量进行了OLS回归，结果显示，“三年饥荒”非正常死亡率的回归系数是不显著的。这意味着工具变量并不直接影响2013年城市居民的工资。以上结果均表明这一工具变量的选择是合理的。

（2）估计结果的分析与讨论。

表3报告了2SLS的估计结果，其结果显示，劳动力净流入对流入地城市居民工资的影响依然显著为正。并且与OLS的估计结果相比，2SLS所得到的回归系数出现了明显的提高，这意味着内生性问题可能低估了劳动力净流入对城市居民工资的促进作用。而与OLS估计结果显著不同的是，在纳入个人特质与城市特征的2SLS模型中，劳动力净流出的回归系数均为正，并且都通过了1%的显著性检验。这表明在克服了内生性估计偏误的情况下，获得了劳动力净流出也可以提高流出地城市居民工资的证据。而这一结果与国外米斯拉、杜斯特曼等学者的发现[33，37]是一致的。同时，在2SLS估计中各模型的工具变量弱识别检验均在10%的水平上拒绝了原假设，这也进一步表明本文两个工具变量的选择是可靠的。此外，由于控制变量的估计结果与OLS估计基本相同这里不再一一赘述。

3.稳健性检验

为了进一步验证实证结果的可靠性，本文又从以下几个方面对上述结论进行了稳健性检验：①剔除体制内（党政机关以及事业单位）劳动者的个人样本，并以剩下的样本框重新进行2SLS估计。因为，不管是劳动力净流入还是劳动力净流出对当地城市居民工资的影响，都必须在市场机制的条件下通过价格信号来进行传递。但是，在中国社会的现实背景下，体制内劳动者的工资在很大程度上并不是由劳动力市场上的价格信号所决定的，而更多反映的是劳动者的职位与工作年限上的差异。所以，对体制内样本进行剔除在理论上可以排除粘性工资等非市场化因素对工资产生的影响，进而得到更加稳健的估计结果。②为了进一步验证本文的实证结果并不随被解释变量的改变而发生变化，将被解释变量从劳动者的月工资替换为小时工资并重新进行2SLS回归分析。③考虑到劳动者工资较大的变异性，不排除一些特殊情况下可能出现异常值的风险，为了克服样本极端值对回归结果的影响，本文进一步通过使用工具变量中位数回归对基准模型重新进行了验证。④根据2010年第六次全国人口普查数据，中国流动人口的性别比为109.54[53]，即男性比例要显著高于女性，而这一特征很可能对不同性别的城市居民工资产生影响。因此本文最后又分别利用城市男性劳动者的月工资与城市女性劳动者的月工资作为被解释变量对计量模型进行了估计。表4报告了关于上述稳健性检验的实证结果。从结果中可以看出，除了以女性劳动者工资为被解释变量的情况下劳动力净流出的回归系数不显著之外在流出人口中男性劳动者比例显著高于女性劳动者的条件下，劳动力净流出对流出地城市女性工资回归系数的降低和显著性水平的减弱都是与理论预期相一致的。，其余模型的分析结果均与基准模型的2SLS估计结果相一致。这也进一步表明本文基准模型的研究结论是比较稳健的。

五、进一步的讨论：劳动力流动影响中国城市居民工资的作用机制

虽然本文已经得到了劳动力净流入与净流出对城市居民工资影响的整体特征。但是作为一个“孤证”它还不能有力地支撑起理论分析的整个逻辑链条。因此，本文将通过进一步考察劳动力净流入（出）影响城市居民工资的作用机制来更加完整地架构起本文经验观察结果的“证据链”。

1.劳动力净流入提高当地城市居民工资的作用机制

在理论分析部分已经提到，中国城市劳动力市场中流动人口与本地居民间的不完全替代性可能是造成劳动力净流入提高流入地城市居民工资的主要机制。而目前关于中国城市劳动力的调查数据也确实为本文提供了这种不完全替代性存在的证据。例如，孟昕[32]通过分析2009年中国城市住户调查（UHS）数据发现，中国城市89%的流动人口从事的是产品生产和销售服务等非技能型工作，而在城市户籍人口中这一比例仅不到40%。此外通过对2013年CHIP数据的分析也发现，城市户籍人口中从事“白领”工作的比例达到24%，而在城市流动人口中“白领”工作者的比例仅为9%根据CHIP的职业分类代码，这里的“白领”工作包括：中共中央和地方各级组织负责人、国家机关及其工作机构负责人;民主党派和社会团体及其工作机构负责人;事业单位负责人;企业负责人;科学研究人员;工程技术人员;农业技术人员;飞机和船舶技术人员;卫生专业技术人员;经济、金融业务人员;法律专业人员;教学人员;文学艺术工作人员;体育工作人员;新闻出版、文化工作人员;宗教职业人员;其他专业技术人员。但是这种不完全替代效应是否促进了城市居民工资水平的提高则需要经过更为细致的考察。事实上，劳动力间的不完全替代性发挥作用需要通过劳动再分工来实现。即在流动人口劳动力素质普遍低于城市居民的情况下，随着流动人口不断涌入城市，城市居民将按照比较优势更多地从事组织、管理等技能型工作。为了检验劳动力净流入对城市劳动市场再分工的影响，本文将劳动者按职业类型划分为技能型劳动者与非技能型劳动者

本文技能型劳动者指的是专业技术人员、干部及企事业单位负责人，其余的则被作为非技能型劳动者。根据受访者对CHIP 2013城市人口调查问卷C06_1题项的回答，本文将技能型劳动者的职业类型赋值为“1”，非技能劳动者的职业类型则赋值为“0”。控制变量的选择与工资方程相同，这里不再赘述。，并利用工具变量Probit回归考察了劳动力净流入对本地城市居民职业选择的影响（见表5）。

从表5可以看到，Probit回归的估计结果显示，劳动力的净流入确实显著提高了城市居民从事技能型工作的概率。但考虑到劳动力净流入与流入地劳动力市场中职业类型同样存在着潜在的因果关系，本文又进一步将一月份的平均气温作为劳动力流入的工具变量重新对上述计量模型进行了检验。而与Probit估计结果相比，劳动力净流入的回归系数在工具变量Probit估计结果中不但没有减弱反而有明显的增强。这也进一步验证了本文关于劳动力净流入能够使城市居民更多从事技能型工作的理论判断。

同时，本文还报告了劳动力净流入对不同类型（技能型劳动力与非技能型劳动力）劳动力工资的影响。如果劳动力间不完全替代性所导致的再分工确实是提高城市居民工资的主要机制的话，那么理论上劳动力净流入对城市技能型劳动者工资的促进效应要更强。表6则报告了关于上述分析的实证结果。可以看到，无论是在OLS还是2SLS的估计结果，劳动力净流入对城市技能型劳动者工资的促进效应均显著高于非技能型劳动者。这一经验性的观测结果，与劳动力间不完全替代性诱发劳动再分工的理论预期在逻辑上是一致的。

此外，有学者和政策的制定者认为劳动力流入会对流入地城市劳动力市场形成竞争和挤出效应，即“流动人口抢走了当地人的饭碗”。那么劳动力流入对流入地城市居民工资的影响作用，究竟是不是建立在流入地城市就业情况恶化的基础之上呢？为了回答这一问题，本文通过工具变量Probit回归的方法考察了劳动力净流入对流入地居民失业情况的影响这里感谢匿名审稿人的建设性意见。这里工具变量Probit回归的被解释变量为反映2013年底当地城市居民就业状态的哑变量，若被访者的状态为“就业（包括离退休后再就业）”则赋值为0，若受访者的状态为“失业/待业”、“家务劳动者”以及“其他不工作、不上学人员”则赋值为1。控制变量则包括：劳动者个人的性别、婚姻状态、健康状况、受教育年限、年龄、年龄的平方由于在CHIP 2013调查中，劳动者的工作经验是由劳动者“从事目前这份工作的时间”来计算的，而对于失业者来说，这一指标是缺失的。但是，不能就此认为失业劳动者的工作经验为0。因此，这里本文采用年龄以及年龄的平方作为劳动者工作经验及工作经验平方的替代变量。政治面貌共产党员赋值为“1”，否則赋值为“0”。，城市特质的控制变量方面与工资方程相同。从表7的实证结果中可以看到，无论是在全样本还是分技能类型劳动者的条件下，劳动力净流入的回归系数均没有通过显著性检验，这表明在流动人口与城市劳动力存在不完全替代效应的条件下，劳动力的净流入并没有显著恶化城市居民的就业情况。

2.劳动力流出提高流出地城市居民工资的作用机制

根据历史文献所提供的经验，劳动力流出提高流出地居民工资至少需要满足以下两个条件：①流出劳动力理论上应该以流出地低素质劳动力为主，否则劳动力流失所造成的“智力外流”会对工资产生负面影响[28]。

②劳动力外流能够在供给端对流出地劳动力市场产生冲击，即劳动力净流出降低了流出地劳动市场的有效供给。为了对上述条件进行验证，本文首先利用CHIP 2013的调查数据计算了劳动力净流出地城市劳动力的平均受教育年限与城市流动人口的平均受教育年限，结果显示：城市流动人口的平均受教育年限仅为8.4年，大大低于净流出地城市劳动力11.2年的平均受教育年限。这也就意味着，与流出地城市居民相比，流出人口中主要以低素质劳动力为主，人口外流并不会对流出地城市劳动力的整体素质产生太大影响。

同时，为了检验劳动力净流出对城市劳动力供给产生的影响，本文通过工具变量Probit回归的方法考察了劳动力净流出对流出地居民失业情况的影响。实证模型的设定与前面考察劳动力净流入对流入地居民失业概率影响的计量方程相同，这里不再赘述。如果人口净流出降低了城市劳动力有效供给的话，那么流出地城市居民的失业情况应该会有所改善。在表8报告的估计结果中可以看到，在全样本回归的情况下，劳动力净流出并没有对流出地城市居民的就业情况产生显著的影响。但考虑到流出劳动力以非技能型劳动力为主体，人口流出如果确实对劳动力供给产生了冲击，那么这种冲击应该更容易在非技能劳动力群体中观察到。因此，本文进一步将劳动者样本分为技能型劳动者与非技能型劳动者，并分别考察了劳动力净流出对他们就业情况的影响。估计结果显示：劳动力净流出显著降低了流出地非技能型城市劳动者的失业概率;而对技能型劳動者来说，劳动力外流则没有对他们的就业状态产生显著的影响。

此外，本文也报告了劳动力净流出对不同技能劳动者工资的影响。如果劳动力流出确实是通过降低劳动力供给而影响城市居民工资的话，那么工资水平的提高将在非技能劳动者群体中表现得更为明显。结果显示：在利用工具变量克服了内生性估计偏误的条件下（见表9第（2）列），劳动力净流出显著提高了流出地非技能劳动者的工资收入，而技能型劳动者的工资并没有受到劳动力流出的显著影响。上述实证结论进一步提供了劳动力流出通过减少劳动力市场有效供给而提高城市居民工资的经验性证据。同时，上述结果也表明，在流出人口以农业剩余劳动力为主的情况下马晓红根据第六次人口普查1‰原始数据的计算结果表明，中国流动人口中农业转移人口所占的比重为75.42%。，大规模的人口外流在整体上不仅没有导致劳动力供求关系的失衡，反而在一定程度上缓解了城市劳动力的失业问题，这进一步验证了中国劳动力流动的“帕累托改进”的性质。

六、结论与政策启示

在多种作用力相互叠加的情况下，劳动力流动对城市居民工资的影响是一个需要谨慎识别的经验性问题。本文在系统回顾和总结国内外有关历史文献的基础上，使用2013年中国家庭收入调查（CHIP）的城市居民微观数据和手工收集的城市特征数据，通过最小二乘回归（OLS）、两阶段最小二乘回归（2SLS）和工具变量Probit估计，综合考察了劳动力流动（包括净流入与净流出）对当地城市居民工资收入所产生的影响及其作用机制。研究发现：①从工资的角度来看，中国改革开放以来的劳动力流动是一个具有经济效率的“帕累托改进”过程。不管是劳动力净流入还是劳动力净流出，均对流入（出）地城市居民工资有促进作用，并且这一结果在考虑到粘性工资、劳动时间、工资极端值等因素的影响后依然是稳健的。②中国劳动力市场中流动人口与流入地居民间不完全替代性所诱发的劳动再分工是造成劳动力净流入提高城市居民工资的主要机制。因此，劳动力净流入对城市居民中技能型劳动者的工资促进效应更强。③劳动力净流出对流出地劳动力市场有效供给的冲击，是造成劳动力净流出可以提高流出地城市居民工资的主要机制。在流出劳动力以农业转移人口等低素质劳动力为主体的情况下，劳动力外流有效降低了流出地城市非技能劳动者的失业水平，并且劳动力净流出对非技能型劳动者工资的促进效应明显较强。

以上结果从工资的角度说明，无论是劳动力净流入地区还是净流出地区，对人口自由流动的制度性抑制，在经济学意义上都是不理性的。人为设置的人口流动门槛不仅会损害流动人口的现实利益，同时也会造成当地城市居民工资福利的较大损失。而建设一个开放、统一的劳动力市场是包括城市居民在内的社会各阶层劳动者的共同利益诉求。因此，在政策设计上破除“零和博弈”思维，进一步确认和保障劳动力对原有经济配置格局的退出权以及对新配置格局的进入权将是更为明智的制度选择。

参考文献：

[1]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（5）： 4-17.

[2]蔡昉，都阳，王美艳. 劳动力流动的政治经济学[M]. 上海：上海三联书店， 2003：79-86.

[3]TODARO M P. A model of labor migration and urban unemployment in less developed countries[J]. The American Economic Review， 1969， 59（1）： 138-148.

[4]王美艳. 转轨时期的工资差异：歧视的计量分析[J]. 数量经济技术经济研究， 2003 （5）： 94-98.

[5]王美艳. 城市劳动力市场上的就业机会与工资差异——外来劳动力就业与报酬研究[J]. 中国社会科学， 2005 （5）： 36-46.

[6]万海远，李实. 户籍歧视对城乡收入差距的影响[J]. 经济研究， 2013 （9）： 43-55.

[7]吴贾，姚先国，张俊森. 城乡户籍歧视是否趋于止步——来自改革进程中的经验证据： 1989—2011[J]. 经济研究， 2015（11）： 148-160.

[8]刘学军，赵耀辉. 劳动力流动对城市劳动力市场的影响[J]. 经济学（季刊）， 2009（2）： 693-710.

[9]刘昌平，花亚州. “乡—城” 人口迁移对城镇劳动工资的影响研究[J]. 中国人口科学， 2016 （2）： 35-46.

[10]魏下海，董志强，林文炼. 外来移民是否真的损害本地人工资报酬？——移民及其异质性影响的理论与实证研究[J]. 劳动经济研究， 2016 （1）： 3-32.

[11]钟笑寒. 劳动力流动与工资差异[J]. 中国社会科学， 2006（1）： 34-46.

[12]沈坤荣，余吉祥. 农村劳动力流动对中国城镇居民收入的影响——基于市场化进程中城乡劳动力分工视角的研究[J]. 管理世界， 2011 （3）： 58-65.

[13]陈刚. 流动人口进入对本地劳动力市场的影响[J]. 经济学动态， 2016 （12）： 50-60.

[14]BORJAS G R. The economics of immigration[J]. Journal of Economic Literature， 1994， 32（9）： 1667-1717.

[15]BORJAS G R， FREEMAN R， KATZ L. Searching for the effect of immigration on the labor market[J]. American Economic Review， 1996， 86（2）：246-251.

[16]BORJAS G R. The labor demand curve is downward sloping： reexamining the impact of immigration on the labor market[J]. The Quarterly Journal of Economics， 2003， 118（4）： 1335-1374.

[17]DUSTMANN C， SCHNBERG U， STUHLER J. Labor supply shocks， native wages， and the adjustment of local employment[J]. The Quarterly Journal of Economics， 2017， 132（1）： 435-483.

[18]CARD D. The impact of the Mariel boatlift on the Miami labor market[J]. ILR Review， 1990， 43（2）： 245-257.

[19]PERI G， SPARBER C. Task specialization， immigration， and wages[J]. American Economic Journal： Applied Economics， 2009， 1（3）： 135-169.

[20]DAMURI F， PERI G. Immigration， jobs， and employment protection： evidence from Europe before and during the great recession[J]. Journal of the European Economic Association， 2014， 12（2）： 432-464.

[21]CARD D. Immigration and inequality[J]. American Economic Review， 2009， 99（2）： 1-21.

[22]PERI G. Immigrants complementarities and native wages： evidence from California[R]. National Bureau of Economic Research， 2007.

[23]DAMURI F， OTTAVIANO G I P， PERI G. The labor market impact of immigration in Western Germany in the 1990s[J]. European Economic Review， 2010， 54（4）： 550-570.

[24]ROMITI A. Immigrantsnatives complementarities in production： evidence from Italy[R]. CEPR Working Paper， No.105/11Rev.1，2011.

[25]ORRENIUS P M， ZAVODNY M. Does immigration affect wages？ a look at occupationlevel evidence[J]. Labour Economics， 2007， 14（5）： 757-773.

[26]HAMMERMESH D. Labor demand[M]. Princeton： Princeton University Press， 1993：205.

[27]LEAMER E， JAMES L. International trade theory： the evidence[M]//GROSSMAN G， ROGOFF ?K. Handbook of International Economics[M]. Amsterdam： Elsevier Science （NorthHolland）， 1995：1339-1394.

[28]DINARDO J， CARD D. Do immigrant inflows lead to native outflows？[J]. American Economic Review， 2000， 90（2）： 360-367.

[29]楊云彦，陈金永. 转型劳动力市场的分层与竞争——结合武汉的实证分析[J]. 中国社会科学， 2000 （5）： 28-38.

[30]杨云彦，陈金永，刘塔. 外来劳动力对城市本地劳动力市场的影响——“武汉调查” 的基本框架与主要发现[J]. 中国人口科学， 2001 （2）： 52-58.

[31]王德文，吴要武，蔡昉. 迁移，失业与城市劳动力市场分割[J]. 世界经济文汇， 2004（1）： 71-79.

[32]MENG X. Labor market outcomes and reforms in China[J]. The Journal of Economic Perspectives， 2012， 26（4）： 75-101.

[33]MISHRA P. Emigration and wages in source countries： evidence from Mexico[J]. Journal of Development Economics， 2007， 82（1）： 180-199.

[34]AYDEMIR A， BORJAS G J. Crosscountry variation in the impact of international migration： Canada， Mexico， and the United States[J]. Journal of the European Economic Association， 2007， 5（4）： 663-708.

[35]ELSNER B. Does emigration benefit the stayers？ evidence from EU enlargement[J]. Journal of Population Economics， 2013， 26（2）： 531-553.

[36]ELSNER B. Emigration and wages： the EU enlargement experiment[J]. Journal of International Economics， 2013， 91（1）： 154-163.

[37]DUSTMANN C， FRATTINI T， ROSSO A. The effect of emigration from Poland on Polish wages[J]. The Scandinavian Journal of Economics， 2015， 117（2）： 522-564.

[38]BOUTON L， PAUL S， TIONGSON E R. The impact of emigration on source country wages： evidence from the Republic of Moldova[R]. The World Bank， 2011.

[39]MORETTI E， THULIN P. Local multipliers and human capital in the United States and Sweden[J]. Industrial and Corporate Change， 2013， 22（1）： 339-362.

[40]DOCQUIER F， ZDEN ， PERI G. The wage effects of immigration and emigration[R]. National Bureau of Economic Research， 2010.

[41]DOCQUIER F， OZDEN ， PERI G. The labour market effects of immigration and emigration in OECD countries[J]. The Economic Journal， 2014， 124（579）： 1106-1145.

[42]ACEMOGLU D， ZILIBOTTI F. Productivity differences[J]. The Quarterly Journal of Economics， 2001， 116（2）： 563-606.

[43]陆铭，欧海军，陈斌开. 理性还是泡沫：对城市化、移民和房价的经验研究[J]. 世界经济， 2014（1）： 30-54.

[44]BLACK D， HENDERSON V. Spatial evolution of population and industry in the United States[J]. The American Economic Review， 1999， 89（2）： 321-327.

[45]CARD D. Immigrant inflows， native outflows， and the local labor market impacts of higher immigration[J]. Journal of Labor Economics， 2001， 19（1）： 22-64.

[46]葛剑雄，曹树基，吴松弟. 中国移民史[M]. 福州：福建人民出版社， 1997：26.

[47]范子英. 关于大饥荒研究中的几个问题[J]. 经济学（季刊）， 2010（3）： 1151-1162.

[48]范子英，孟令杰，石慧. 为何 1959—1961 年大饥荒终结于 1962 年[J]. 经济学（季刊）， 2008（1）： 287-306.

[49]KUNG J K， LIN J Y. The causes of Chinas great leap famine， 1959—1961[J]. Economic Development and Cultural Change， 2003， 52（1）： 51-73.

[50]LIN J Y. Collectivization and Chinas agricultural crisis in 1959—1961[J]. Journal of Political Economy， 1990， 98（6）： 1228-1252.

[51]范子英，孟令杰. 有关中国 1959—1961 年饥荒的研究综述[J]. 中国农村观察， 2005（1）： 66-80.

[52]LIN J Y， YANG D T. Food availability， entitlements and the Chinese famine of 1959—1961[J]. The Economic Journal， 2000， 110（460）： 136-158.

[53]马小红，段成荣，郭静. 四类流动人口的比较研究[J]. 中国人口科学， 2014 （5）： 36-46.

[責任编辑刘爱华，方志]

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