王丽莉

• 1:南开大学经济学院

摘要(Abstract)：

本文将中国人口抽样调查数据与工业企业数据相结合,利用早期移民网络构建工具变量,考察城市高技能移民对企业生产率的影响,并对中间机制、异质性效应与加总效应进行实证分析。研究发现,人才流入会显著提升企业效率,城市高技能移民份额每增加1个百分点,制造业企业生产率平均将提升0.8%～0.9%。高技能移民主要通过提升企业的技能密集度和创新水平促进生产率增长,但对企业的固定资产投资没有显著影响。人才流入在企业所有制、规模、技能密集度维度上具有异质性效应,表现为国有或外资企业、大型企业以及技能密集型企业获益更大。加总而言,高技能人口流入将促进城市生产效率提升与产业结构升级。因此,本文为城市实施人才引进政策提供了支持性经验证据。

关键词(KeyWords)： 高技能移民;企业生产率;创新

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家社会科学基金“新型城镇化背景下户籍制度改革与劳动力空间配置效率研究”(20CJL033)的资助

作者(Author): 王丽莉

DOI: 10.16513/j.cnki.cje.20211122.001

参考文献(References)：

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• (1)数据来源于《中国流动人口发展报告2018》。 (2)按照受教育程度定义高技能人才是现有文献中的常见做法(Hunt and Gauthier-Loiselle,2010;申广军,2016)。2003年中国综合社会调查CGSS和城镇住户调查UHS微观个体数据显示,在具有大专及以上学历的人口中,约59%具有初级及以上专业技术职称,约86%从事国家机关党群组织和企事业单位负责人、专业技术人员以及办事人员三类高技能职业。 (3)回迁调整方法参见Imbert et al.(2019)的附录部分。移民的回迁率因迁入地和迁移时长而异。假设每个移民在迁入地的“生存”由恒定的泊松率f描述,并服从一个恒定的移民分布函数H(f),其密度函数为指数型,即■,其中,1/λp表示迁入地p省的年均移民回迁率。令MT,k表示在T-k期迁入、在T期仍能观测到(即留在迁入地)的移民数,在T-k期实际迁入的移民数是■。Imbert et al.(2019)指出该方法通过了过度识别检验,并能够很好地刻画如下现象:在迁移期短的移民中,选择返乡的比率更高;在迁移期长的移民中,返乡率更低。 (4)工具变量与城市基期制造业人口数具有弱负相关性。如果城市基期制造业人口数与后期创新程度及生产率存在正相关关系,该工具构建方法可能会对核心解释变量的系数产生向下作用。在面板数据固定效应模型下,本文控制了城市固定效应以及城市人口规模等时变特征,系数被低估的可能性较小。 (5)现有研究指出,对于本文所采用的这种shift-share IV,当shift部分满足外生性条件时(Borusyak et al.,2018)或者当share部分满足外生性条件时(Goldsmith-Pinkham et al.,2020),能够得到一致性的估计结果。Shift部分对应本文中的流出地高技能移民输出流量,share部分对应本文中的早期移民网络。 (6)具体而言,令o表示流入地,c表示流出地,参照前文式(3)计算出城市c人才流出率的工具变量。 (7)与本文类似,Howard(2020)发现城市经济演变主要由人口流入引致,考虑人口流出不改变文章基本结论。 (8)企业退出数据库有两种可能:一是企业退出市场;二是企业没有退出市场,但因生产规模没有达到要求而没有进入数据库。在规模以上工业企业数据库中,仅能识别企业是否退出数据库,无法准确识别企业是否退出市场。受篇幅所限,正文没有展示该实证结果。 (9)技能密集度排名前1～12位的行业依次为医药制造业,仪器仪表及文化、办公用机械制造业,通信设备、计算机及其他电子设备制造业,烟草制品业,专用设备制造业,饮料制造业,石油加工、炼焦及核燃料加工业,化学原料及化学制品制造业,食品制造业和电气机械及器材制造业,印刷业和记录媒介的复制,交通运输设备制造业。 (10)如果利用2001—2006年城市面板数据识别高技能移民份额的短期影响,回归方程为Yct=α+?Mshct-1+δ′Xct+εc。实证分析显示,城市高技能移民份额的短期影响显著为正,同时短期效应略大于中长期效应。受篇幅所限,正文未展示该结果。