牛子恒，崔寶玉

一、引言

長期以來，由于戶籍制、所有制結構等制度因素的存在，我國勞動力就業(yè)隔離、同工不同酬等非競爭性歧視問題凸顯，并限制了外來勞動力在流入地享有教育、醫(yī)療和保障性住房等福利待遇的權利[1]，這加劇了中國地域之間勞動力市場的分割程度并進一步導致中國勞動力錯配問題突出，嚴重阻礙了中國經濟的高質量發(fā)展。如何改善勞動力錯配問題，依然是中國經濟轉入高質量發(fā)展階段亟須解決的關鍵問題。

進入21世紀以來，中國高鐵建設取得了舉世矚目的成就，截至2020年末，中國高鐵通車里程已接近4萬公里，穩(wěn)居世界第一。中國高鐵建設的快速發(fā)展使得地域之間的時空距離被進一步壓縮，原有的資源空間配置格局被逐漸打破，新的資源空間配置格局逐漸形成[2]。從理論上講，以客運為主要功能的高鐵，能夠通過促進勞動力流動以及推動產業(yè)集聚的形成，進而改善勞動力錯配[3][4]。但從實證層面來看，研究高鐵開通的資源配置效應的還較少，更沒有對高鐵開通是否會改善勞動力錯配以及對如何改善勞動力錯配進行檢驗的直接經驗證據，這意味著當前關于高鐵經濟的研究還存在補充空間。同時，為全面考察高鐵開通的勞動力錯配改善效應，本文還試圖解答以下問題：城市異質性會對高鐵開通的勞動力錯配改善效應產生怎樣的差異性影響？高鐵開通的勞動力錯配改善效應是否存在明顯的地理圈層特征和空間溢出特征？

因此，本文采用中國271個地級及以上城市2003—2018年的面板數據，將高鐵開通視為一項準自然實驗，采用雙重差分模型，探究高鐵開通對勞動力錯配的影響，并進一步采用中介效應模型，探究高鐵開通改善勞動錯配的作用機制。此外，本文還采用分組回歸和空間計量模型，探究城市的異質性影響以及高鐵開通改善勞動力錯配的地理圈層特征和空間溢出特征。研究發(fā)現(xiàn)，高鐵開通在改善勞動力錯配方面的作用明顯，且促進勞動力流動和推動產業(yè)集聚形成是其主要作用機制；同時，高鐵開通能夠改善大規(guī)模以及位于中東部地區(qū)城市的勞動力錯配，但對小規(guī)模和位于西部地區(qū)城市勞動力錯配卻無影響。此外，高鐵開通對勞動力錯配的改善效應還具有明顯的地理圈層特征和空間溢出特征：一方面，高鐵開通加劇了距中心城市小于100公里圈層內城市的勞動力錯配，但改善了距中心城市大于100公里圈層內城市的勞動力錯配；另一方面，鄰近城市開通高鐵改善了本地城市的勞動力錯配。本文的研究結論不僅能夠為如何改善中國勞動力錯配問題、促進經濟高質量發(fā)展提供政策參考，還能夠加深對高鐵資源配置效應的再認識，豐富和發(fā)展高鐵經濟研究。

二、文獻綜述及研究假設

(一)文獻綜述

資源錯配會造成嚴重的全要素生產率損失，特別是對于勞動力錯配而言，依據袁志剛和解棟棟[5]的測算結果，在改革開放的近30年里，中國勞動力錯配大約造成了約2%～18%的全要素生產率損失；從長期來看，無法有效解決勞動力錯配勢必放緩中國經濟的高質量發(fā)展進程。從勞動力錯配產生的原因來看，部分學者將地區(qū)的交通基礎設施建設落后視為重要原因，并進一步指出提高交通基礎設施建設水平能夠改善勞動力錯配[6][7][8][9]。但上述文獻并未將研究對象聚焦于高鐵，而實際上隨著中國高鐵建設的飛速發(fā)展，高鐵已日益成為勞動力跨地域流動的主要渠道，因而在高鐵建設蓬勃發(fā)展的時代背景下，有必要回答高鐵開通是否會改善勞動力錯配，以填補高鐵資源配置效應的研究空白。

當前，雖然沒有探究高鐵開通對勞動力錯配影響效應的直接經驗證據，但高鐵開通改善勞動力錯配卻與勞動力流動以及產業(yè)集聚的形成密切相關。就業(yè)作為吸引勞動力流動的主要驅動力，一類研究重點探究了高鐵開通的就業(yè)效應，且多數學者認為高鐵開通能夠降低勞動力出行成本，增加勞動力的就業(yè)信息搜尋半徑，進而促進勞動力流動并增加勞動力的就業(yè)可能性[10][11] [12]。然而，也有少數學者關注高鐵開通對勞動力就業(yè)可能造成的不利影響，例如，施震凱等[13]研究認為，高鐵開通加速了沿線城市的企業(yè)衰老，使得一些制造業(yè)就業(yè)崗位消亡，進而導致勞動力就業(yè)率下降。同時，也有部分學者從勞動力流動視角，考察高鐵開通對城鄉(xiāng)收入差距[14]、經濟增長質量[15]的影響，從而間接驗證了高鐵開通對勞動力流動的促進作用。另一類研究則重點探究了高鐵開通對產業(yè)集聚的影響，且多數學者在新經濟地理學研究框架下，認為高鐵開通有助于降低沿線城市運輸成本，并加快沿線城市知識溢出擴散，這有助于沿線城市區(qū)位競爭優(yōu)勢的形成，進而吸引產業(yè)向沿線城市集聚[16][17] [18] [19] [20]。上述文獻為本文研究提供了大量的可借鑒依據，然而無論是以就業(yè)為目的的勞動力流動，還是產業(yè)集聚的形成，均是高鐵開通改善勞動力錯配的重要內在機制，但尚未有研究從實證層面進行檢驗，因而有必要進一步回答高鐵開通如何改善勞動力錯配，以深化高鐵開通對勞動力錯配改善效應的再認識。

綜上所述，在現(xiàn)有文獻的基礎上，本文從以下幾個方面進行拓展：第一，在研究視角上，本文探究了高鐵開通對勞動力錯配的影響，回答高鐵開通是否會改善勞動力錯配，填補了相關研究空白；第二，在識別策略上，本文將高鐵開通視為準自然實驗，采用雙重差分模型，評估高鐵開通對勞動力錯配的影響，能夠有效緩解潛在內生性問題干擾，得到更為可靠的研究結論；第三，在理論貢獻上，本文從勞動力流動與產業(yè)集聚兩個方面，解釋并驗證高鐵開通改善勞動力錯配的理論機制，回答高鐵開通如何改善勞動力錯配，打開了高鐵開通改善勞動力錯配的理論“黑箱”；第四，在研究內容上，本文關注了城市異質性對高鐵開通改善勞動力錯配的差異影響，并進一步探討了高鐵開通改善勞動力錯配的地理圈層特征和空間溢出特征，全面考察了高鐵開通的勞動力錯配改善效應。

(二)研究假設

資源錯配是相對于資源有效配置而言的，資源有效配置是指在社會總產出達到最大化時的資源配置方式。如果資源可以自由流動，實現(xiàn)帕累托最優(yōu)，就是資源有效配置，偏離帕累托最優(yōu)狀態(tài)下的資源配置方式就是資源錯配[21]。因此，如果勞動力無法自由流動，偏離了帕累托最優(yōu)狀態(tài)下的勞動力配置方式，就是勞動力錯配。本文將高鐵開通影響勞動力錯配的作用機制歸納為勞動力流動和產業(yè)集聚兩個方面。

第一，高鐵開通能夠通過促進勞動力流動進而改善勞動力錯配。改革開放以后，中國勞動力市場分割主要表現(xiàn)為戶籍制度、所有制結構等因素互相交織所形成的復雜市場分割，地域間勞動力市場分割的存在限制了勞動力的自由流動，使得勞動力要素無法通過價格機制和市場機制實現(xiàn)地域間的自由配置，帕累托最優(yōu)狀態(tài)很難達到，進而直接造成了嚴重的勞動力錯配[22]。然而，高鐵開通卻能夠通過以增加勞動力就業(yè)機會的方式促進勞動力的自由流動，進而削弱勞動力市場的分割程度，改善勞動力錯配。換言之，勞動力就業(yè)選擇的改變往往伴隨著勞動力的流動，高鐵開通增加了勞動力就業(yè)機會，也就提高了勞動力的流動性[10]。具體而言，高鐵開通打破了地域間的市場保護壁壘，降低了勞動力的流動成本，并提高了城市的可達性，這有助于擴大勞動力的就業(yè)信息搜尋范圍，勞動力能夠通過增加通勤距離的方式獲得更多的就業(yè)機會[10]。卞元超等[23]研究指出，勞動力的流動具有明顯的“趨優(yōu)性”特征，勞動力對于就業(yè)的選擇往往會依據自身情況與相對應的價格、供求、競爭等市場信息相匹配，進而向優(yōu)勢區(qū)域流動，這種“趨優(yōu)性”特征的本質實際是勞動力配置的帕累托改進過程。因而，隨著高鐵開通，勞動力的就業(yè)機會不斷增加，勞動力由邊際產出低的區(qū)域向邊際產出高的區(qū)域流動，勞動力配置趨向合理化，勞動力的配置效率提高，進而弱化地域間的勞動力市場分割程度，改善勞動力錯配。

第二，高鐵開通能夠通過促進產業(yè)集聚的形成進而改善勞動力錯配。經濟地理學中的區(qū)位理論奠定了高鐵開通促進產業(yè)集聚形成的理論基礎。Ohlin[24]所提出的一般區(qū)位理論認為，交通運輸便捷的區(qū)域在吸引資本和勞動力進入方面具有較大優(yōu)勢，容易形成重要的交易市場。Krugman和Venables[25]進一步強調了交通運輸成本在影響企業(yè)區(qū)位選址中的決定性作用，并認為交通運輸成本較低的區(qū)域更具區(qū)域競爭優(yōu)勢，這會對企業(yè)區(qū)位選址產生較大的吸引力，進而更容易形成產業(yè)集聚。與此類似，高鐵開通勢必也會給沿線城市帶來較為明顯的區(qū)位競爭優(yōu)勢，進而促進產業(yè)集聚的形成[20][26]。一方面，高鐵開通降低了勞動力在不同城市之間的流動成本，這使得高鐵沿線城市相較于非沿線城市，其勞動力市場價格相對較低，勞動力價格優(yōu)勢會吸引更多的企業(yè)向高鐵沿線城市集中，進而促進產業(yè)集聚的形成[27]；另一方面，高鐵開通也加快了技術創(chuàng)新在沿線城市的擴散，創(chuàng)新擴散優(yōu)勢也會吸引周邊企業(yè)向沿線城市集聚，進而促進產業(yè)集聚的形成[28]。同時，沿線城市產業(yè)集聚的形成又會改善勞動力錯配。隨著沿線城市產業(yè)集聚水平的提高：一方面，產業(yè)集聚能夠吸引周邊城市勞動力向本地集中并擴大本地的勞動力市場規(guī)模，這有助于提高勞動力與本地企業(yè)的匹配程度，進而實現(xiàn)勞動力的專業(yè)化分工，改善勞動力錯配[29]；另一方面，產業(yè)集聚加強了本地勞動力之間的交流和學習，增強了知識的溢出效應，并促使知識溢出向周邊城市擴散，進而提高周邊城市勞動力的技能以及工資水平，進一步優(yōu)化勞動力市場結構，改善勞動力錯配[30]。

基于上述分析，本文從勞動力流動以及產業(yè)集聚兩個方面回答高鐵開通如何改善勞動力錯配，并提出如下3個假設：

假設1 高鐵開通能夠改善勞動力錯配；

假設2 高鐵開通能夠通過促進勞動力流動進而改善勞動力錯配；

假設3 高鐵開通能夠通過推動產業(yè)集聚的形成進而改善勞動力錯配。

三、研究設計

(一)模型構建

為識別高鐵開通對于勞動力錯配的影響，本文將高鐵開通視為一項準自然實驗，構建城市和年份雙向固定的雙重差分模型：

mislaborit=α+βhsrit+γcontrolit+μi+φt+εit

(1)

上式中，mislabor表示城市勞動力錯配程度；hsr是核心解釋變量，表示高鐵是否開通，若城市i在t年份開通高鐵，則取值為1，否則取值為0；β為其估計系數；control表示一系列影響城市勞動力錯配的控制變量；γ為其估計系數。此外，α表示常數項，ε為隨機誤差項，μi和φt分別表示城市固定效應和年份固定效應；i和t分別表示城市和年份。

(二)變量選取

1.被解釋變量。本文的被解釋變量為城市勞動力錯配程度。本文依據白俊紅和劉宇英[21]的研究，測度城市的勞動力錯配程度，并構建如下計算公式：

(2)

圖1 勞動力錯配的區(qū)域分布差異

從圖1中可知，對東部地區(qū)的城市而言，其勞動力配置扭曲系數均大于0，意味著東部地區(qū)城市的勞動力配置相對不足；對中西部地區(qū)的城市而言，其勞動力配置扭曲系數均小于0，意味著中西部地區(qū)城市的勞動力配置相對過度。以上結果表明，中國勞動力的區(qū)域分布存在東部不足且中西部過剩的現(xiàn)象，因此，應該逐步放松戶籍制度中限制性政策的管制，積極引導勞動力從中西部向東部進行轉移，進而從全國層面上改善勞動力的區(qū)域錯配。同時，由于勞動力配置扭曲系數存在正負差異，為了保證下文中估計結果方向的一致性，本文借鑒季書涵等[31]的研究，采用勞動力配置扭曲系數的絕對值表示勞動力錯配程度，其絕對值越大，說明勞動力錯配程度越高。

2.核心解釋變量。本文的核心解釋變量為高鐵開通。本文以虛擬變量的形式對高鐵開通進行賦值，依據每個城市開通高鐵的年份，將城市開通高鐵當年及之后的年份賦值為1，其余年份賦值為0。值得說明的是，依據2013年通過的《鐵路安全管理條例》，中國高速鐵路是指設計時速在250公里以上且初期運營速度不低于200公里/小時的鐵路客運專線。由于中國2003年開通運營的秦沈客運專線(南起秦皇島站，北至沈陽北站)運營時速僅為160公里，不足200公里，直到2007年中國鐵路第六次大提速之后，其運營時速才超過200公里，因此，在數據處理過程中，本文將秦沈客運專線沿經站點的地級市剔除。

3.中介變量。本文的中介變量為勞動力流動以及產業(yè)集聚。在勞動力流動方面，本文借鑒白俊紅等[32]的研究，采用引力模型測算城市勞動力流動規(guī)模。依據白俊紅等[32]的研究，當前吸引勞動力流動最主要的兩個因素分別是工資和房價，在“效用最大化”效應下，勞動力會從高房價且低工資區(qū)域向低房價且高工資區(qū)域流動，因而可構建以工資和房價作為吸引力變量的雙對數引力模型：

(3)

式(3)中，flowijt表示在t年從城市i流動到城市j的勞動力規(guī)模；wageit和wagejt分別表示在t年城市i和城市j的工資水平，采用城市平均工資進行取值；priceit和pricejt分別表示在t年城市i和城市j的房價水平，采用城市住宅平均售價進行取值；dij表示城市i和城市j之間的地理距離。

因此，在t年城市i的勞動力流動總規(guī)模為：

(4)

在產業(yè)集聚方面，本文采用區(qū)位熵測度產業(yè)集聚水平：

(5)

式(5)中，gatijt表示t年城市i的j產業(yè)集聚水平；lijt表示t年城市i的j產業(yè)就業(yè)人數；Ljt表示t年所有城市的j產業(yè)總就業(yè)人數；qit表示t年城市i的總就業(yè)人數；Qt表示t年所有城市的總就業(yè)人數。此外，為了較為全面地反映城市的產業(yè)集聚情況，本文分別采用上述方法測度了城市的制造業(yè)集聚水平以及生產性服務業(yè)集聚水平。

4.控制變量。本文借鑒白俊紅和劉宇英[21]以及田杰等[33]的研究，選取城市金融發(fā)展水平、人口規(guī)模、教育發(fā)展水平、經濟發(fā)展水平、產業(yè)結構以及財政干預程度作為控制變量。其中，金融發(fā)展水平采用城市年末金融機構貸款余額總額進行取值，人口規(guī)模采用城市年末人口總量進行取值，教育發(fā)展水平采用高等學校在校學生總量進行取值，經濟發(fā)展水平采用城市人均國內生產總值進行取值，產業(yè)結構采用第三產業(yè)與第二產業(yè)產值之比進行取值，財政干預程度采用城市政府財政支出占城市國內生產總值的比重進行取值。此外，本文對所有控制變量進行了取對數處理。

(三)數據來源與描述性統(tǒng)計

本文在剔除了直轄市、自治州以及存在較多缺失值的城市樣本后，最終選取中國2003—2018年271個地級及以上城市的面板數據進行實證分析。各變量數據來源于《中國區(qū)域經濟統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》以及各省份、地市統(tǒng)計年鑒等。各主要變量的描述性統(tǒng)計如表1所示。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計

四、實證結果與分析

(一)基準回歸結果

基準回歸結果如表2所示，(1)列中未添加控制變量，(2)列中添加所有控制變量。由估計結果可知，高鐵開通對勞動力錯配的影響顯著為負且通過了1%的顯著性水平檢驗，這說明高鐵開通能夠改善勞動力錯配，即假設1得證。從估計系數大小來看，高鐵開通的估計系數為-0.1045，這意味著相較于未開通高鐵的城市，城市開通高鐵平均降低了約10%的勞動力錯配程度，這說明高鐵在改善勞動力錯配方面發(fā)揮了巨大作用。

表2 基準回歸

(二)平行趨勢檢驗及其動態(tài)效果分析

采用雙重差分模型的前提是滿足平行趨勢假定，即在控制一系列可觀測因素的基礎上，要求在高鐵開通之前處理組和對照組城市之間的勞動力錯配程度具有平行變化趨勢。與現(xiàn)有研究的一般做法相一致，本文采用事件研究法對平行趨勢進行檢驗，并構建如下回歸模型：

(6)

式(6)中，hsrid表示不同事件點上高鐵開通的虛擬變量，選取d的取值范圍為[-5,10]，表示高鐵開通事件發(fā)生的相對時間，若d取值為1，則表示高鐵開通事件發(fā)生后的第一年；若估計系數βd在高鐵開通之前均不能通過顯著性檢驗，則說明滿足平行趨勢，平行趨勢檢驗結果如圖2所示。

圖2 平行趨勢檢驗

圖2中，縱軸表示不同事件點上高鐵開通虛擬變量的估計系數大小，橫軸表示高鐵開通事件發(fā)生的相對時間，current表示高鐵開通事件發(fā)生的當期，即當d=0時。空心圓圈的上下實線表示90%的置信區(qū)間。由圖2可知，在高鐵開通事件發(fā)生當期之前，高鐵開通虛擬變量的估計系數均沒有通過顯著性檢驗，這說明滿足平行趨勢假定。同時，在高鐵開通事件發(fā)生后的第5年，高鐵開通虛擬變量的估計系數才顯著為負，這說明高鐵開通對勞動力錯配的改善效應存在時滯性。

(三)穩(wěn)健性檢驗

為驗證前文估計結果的可靠性，本文主要從以下三個方面開展穩(wěn)健性檢驗。

1.替換被解釋變量。本文借鑒白俊紅和劉宇英[21]的研究，將實證過程中使用的勞動力配置扭曲系數替換為采用間接法測算的勞動力扭曲系數，重新對雙重差分模型進行估計，其估計結果如表3所示。由估計結果可知，將被解釋變量替換為采用間接法測算的勞動力扭曲系數后，高鐵開通的估計系數依然顯著為負，這說明高鐵開通可以改善勞動力錯配，即證實前文估計結果是穩(wěn)健的。

表3 替換被解釋變量的估計結果

2.傾向得分匹配-雙重差分模型。鑒于傾向得分匹配-雙重差分模型能夠在一定程度上克服城市“選擇偏差”問題，因而本文采用傾向得分匹配-雙重差分模型重新評估高鐵開通對勞動力錯配的影響。為了盡可能減少匹配后的樣本量損失，本文采用一對一匹配方式對樣本進行匹配，其估計結果如表4的(1)至(2)列所示。同時，使用傾向得分匹配-雙重差分模型進行估計之前，需要滿足平衡性檢驗，即匹配后的控制變量在處理組和對照組之間應該沒有顯著差異。本文的平衡性檢驗結果(1)限于篇幅限制，本文并未將平衡性檢驗結果列出，如有需要可向作者索取。表明，匹配后樣本的控制變量在處理組和對照組之間并沒有顯著差異，這說明滿足平衡性檢驗。進一步，由估計結果可知，高鐵開通對勞動力錯配影響的估計系數依然顯著為負，這說明在考慮選擇偏差問題的基礎上，高鐵開通改善勞動力錯配的研究結論依然成立，這可證實前文估計結果是穩(wěn)健的。此外，在滿足平衡性檢驗的基礎上，本文還進一步添加了半徑匹配(r=0.5)與核匹配(二次核)的模型估計結果，以進一步增強估計結果的穩(wěn)健性，其估計結果如表4的(3)列至(6)列所示。由估計結果可知，更換匹配方法后，高鐵開通改善勞動力錯配的研究結論依然成立，這進一步說明前文估計結果是穩(wěn)健的。

表4 傾向得分匹配-雙重差分模型估計結果

3.安慰劑檢驗。為了排除與高鐵開通城市選擇相關的隨機因素對估計結果可能造成的干擾，本文借鑒Lu等[34]的研究，采用隨機改變1000次政策處理組的置換檢驗進行穩(wěn)健性檢驗，檢驗結果如圖3所示。圖中虛線表示真實的高鐵開通對勞動力錯配影響的估計系數，黑色實點所圍成的曲線表示隨機抽取的政策處理組的高鐵開通對勞動力錯配影響的估計系數所圍成的核密度曲線。由圖3可知，隨機抽取的政策處理組的高鐵開通對勞動力錯配影響的估計系數所圍成的核密度曲線在0處呈對稱分布，滿足正態(tài)分布特征，且真實的政策處理組的高鐵開通對勞動力錯配影響的估計系數明顯偏離隨機抽取的政策處理組的高鐵開通對勞動力錯配影響的估計系數，這說明高鐵開通對勞動力錯配的影響并沒有受到與高鐵開通城市選擇相關的隨機因素干擾，即前文估計結果是穩(wěn)健的。

圖3 置換檢驗

同時，為了排除與高鐵開通時間相關的隨機因素對估計結果可能造成的干擾，本文采用改變高鐵開通時間的方式對估計結果進行穩(wěn)健性檢驗。若改變高鐵開通時間后，高鐵開通不再對勞動力錯配產生顯著影響，則可說明前文估計結果的穩(wěn)健性。具體而言，本文將高鐵開通的真實時間分別提前1年、2年以及3年，進而得到改變高鐵開通時間的穩(wěn)健性檢驗結果，如表5所示。估計結果表明，改變高鐵開通時間后，高鐵開通不再對勞動力錯配產生顯著影響，這說明前文估計結果是穩(wěn)健的。

表5 改變高鐵開通時間的估計結果

(四)內生性處理

不可否認，政府對于高鐵開通城市的選擇存在一定非隨機性，這意味著高鐵開通對勞動力錯配的影響可能會受到由高鐵開通城市選擇非隨機性所導致的內生性問題的干擾，因此，本文進一步采用工具變量法對模型進行估計，以緩解內生性問題的干擾。在工具變量的選取上，本文借鑒卞元超等[35]的研究，將城市坡度視為高鐵開通的工具變量。其選取原因主要考慮以下兩個方面：第一，山地丘陵地區(qū)的地形坡度較高，抬高了高鐵修建的成本，因而城市坡度越高，其開通高鐵的可能性越低，這意味著城市坡度滿足與高鐵開通具有很強相關性的條件；第二，城市坡度是在長期的自然條件下形成的，與勞動力錯配之間的相關性較低，具有很強的外生性。同時，由于城市坡度不隨時間改變，因而屬于截面數據，這對面板數據估計造成了一定困難，因而本文與孫傳旺等[36]的做法一致，引入年份虛擬變量與城市坡度的交互項作為工具變量，以體現(xiàn)城市坡度在時間維度上的變化。工具變量法的估計結果(2)限于篇幅，工具變量法的第一階段結果未列出，如有需要可向作者索取。同時，由第一階段估計結果可知，年份虛擬變量與城市坡度的交互項對高鐵開通的影響均顯著為負，這說明城市坡度越高，開通高鐵的可能性越低，這與本文的預期相一致。如表6所示。

表6 工具變量法的估計結果

由工具變量法的第二階段估計結果可知，Kleibergen-Paap rk LM 統(tǒng)計量通過了1%的顯著性水平檢驗，拒絕了“工具變量識別不足”的原假設，即表明工具變量不存在識別不足問題；Kleibergen-Paap rk Wald F統(tǒng)計量大于Stock-Yogo弱識別檢驗 10%水平下的臨界值，這說明工具變量與高鐵開通之間具有很強的相關性，不存在弱識別問題；HansenJ統(tǒng)計量未能通過顯著性檢驗，接受了“工具變量不存在過度識別”的原假設，即可認為工具變量不存在過度識別問題。以上檢驗結果均表明，本文選取的工具變量較為有效。從估計結果來看，在考慮內生性問題的基礎上，高鐵開通對勞動力錯配影響的估計系數依然顯著為負，這說明前文估計結果較為穩(wěn)健。從估計系數大小來看，相較于基準回歸結果，工具變量法得到的估計系數相對較大，這意味著若不考慮內生性問題，可能會低估高鐵開通對勞動力錯配的改善效應。

(五)作用機制驗證

依據前文所述，本文將高鐵開通對勞動力錯配影響的作用機制歸納為勞動力流動以及產業(yè)集聚兩個方面，并借鑒溫忠麟等[37]的中介效應模型檢驗作用機制是否存在，其估計結果如表7所示。由(1)列估計結果可知，高鐵開通對勞動力流動影響的估計系數為0.0569，且通過了1%的顯著性水平檢驗，這說明高鐵開通可以促進勞動力流動；由(2)列估計結果可知，將高鐵開通和勞動力流動同時納入回歸模型后，高鐵開通和勞動力流動對勞動力錯配影響的估計系數均顯著為負，且(2)列估計結果中高鐵開通的估計系數相較于基準回歸變小，這意味著高鐵開通促進勞動力流動，進而改善勞動力錯配的作用機制存在，即假設2得證。同理，可驗證高鐵開通推動制造業(yè)和生產性服務業(yè)集聚的形成，進而改善勞動力錯配的作用機制存在，即假設3得證。

表7 中介效應模型的估計結果

(六)異質性分析

由于不同城市的規(guī)模和地理區(qū)位之間存在明顯差異，這可能導致高鐵開通對勞動力錯配的影響存在異質性，因此，本文采取分樣本回歸的方式，從城市規(guī)模和地理區(qū)位兩個方面探究高鐵開通對勞動力錯配的異質性影響。在城市規(guī)模方面，本文依據國務院印發(fā)的《關于調整城市規(guī)模劃分標準的通知》，將市區(qū)常住人口大于100萬的城市視為大規(guī)模城市，將市區(qū)常住人口小于100萬的城市視為小規(guī)模城市；在地理區(qū)位方面，本文按照城市所屬省份的地理區(qū)位，將其分為東部、中部以及西部三個部分，異質性估計結果如表8所示。同時，為檢驗異質性分組估計系數差異性的存在，本文借鑒連玉君等[38]的做法，采用費舍爾組合檢驗法對其進行驗證，若組間估計系數差值的經驗概率小于0.1，則說明組間差異性存在。

表8 異質性分析的估計結果

由估計結果可知，高鐵開通僅能夠改善中東部地區(qū)城市的勞動力錯配，且地理區(qū)位分組的組間差異性檢驗的經驗概率均小于0.1，這說明地理區(qū)位異質性存在。其原因可能在于，相較于中東部地區(qū)，西部地區(qū)的交通基礎設施較為薄弱，高鐵的可達性不高，因而對勞動力錯配的改善效果僅在中東部地區(qū)較為明顯。同時，高鐵開通僅能夠改善大規(guī)模城市的勞動力錯配，且城市規(guī)模分組的組間差異性檢驗的經驗概率小于0.1，這說明城市規(guī)模異質性存在。其原因可能在于，相較于小規(guī)模城市，大規(guī)模城市的經濟實力以及科技實力相對強，能夠承擔高鐵建設成本并突破高鐵建設的技術難題，進而發(fā)揮高鐵開通的勞動力錯配改善效應。

五、拓展性分析：地理圈層特征與空間溢出特征

(一)地理圈層特征

高鐵的開通拉近了城市與城市之間的距離，特別是中心城市與普通城市之間的距離。中心城市不僅是地區(qū)的經濟、行政以及文化中心，也往往是重要的交通鐵路樞紐。高鐵的開通對于中心城市而言，一方面，會加快中心城市與普通城市之間的要素流動，產生“擴散效應”；另一方面，也會導致普通城市的資源被中心城市大量吸入，產生“虹吸效應”。因此，與中心城市距離的遠近必然會影響高鐵開通的勞動力錯配效應。本文根據國家發(fā)展和改革委員會以及住房和城鄉(xiāng)建設部《全國城鎮(zhèn)體系規(guī)劃》中關于城市定位的設定，將北京、重慶、天津、上海、廣州、成都、武漢、鄭州以及西安設定為中心城市，以距離中心城市100公里和300公里為半徑，劃分了三個圈層，即小于100公里、100公里至300公里、大于300公里，進一步探究高鐵開通對勞動力錯配影響的地理圈層特征，其估計結果如表9所示。

表9 地理圈層特征的估計結果

從組間差異性的檢驗結果來看，按照距中心城市半徑進行分組的組間差異性檢驗的經驗概率均小于0.1，這說明存在地理圈層特征的異質性。進一步，由估計結果可知，在小于100公里的圈層內，高鐵開通對勞動力錯配影響的估計系數顯著為正，這說明高鐵開通加劇了勞動力錯配。其原因可能在于，在小于100公里的圈層內，普通城市與中心城市的地理距離較近，因而高鐵開通后，中心城市的“虹吸效應”占據優(yōu)勢地位，導致普通城市的勞動力被大量吸入中心城市，使得普通城市面臨巨大的就業(yè)下降壓力，加劇了勞動力錯配。同時，在100公里至300公里之間的圈層以及大于300公里的圈層內，高鐵開通能夠改善勞動力錯配且對100公里至300公里之間的圈層內的勞動力錯配的改善效應更強。其原因在于，隨著地理圈層的向外擴張，普通城市與中心城市的距離被拉大，高鐵開通后，中心城市的“虹吸效應”減弱而“擴散效應”增強，因而高鐵開通的作用表現(xiàn)為改善勞動力錯配。由于在大于300公里的圈層內，普通城市與中心城市之間的距離過遠，高鐵開通之后，中心城市的“虹吸效應”進一步減弱，但中心城市所產生的“擴散效應”也相應有所下降，最終表現(xiàn)為在大于300公里圈層內高鐵開通對改善勞動力錯配的影響較小。

(二)空間溢出特征

高鐵開通使得城市與城市之間的交流越來越緊密且逐漸形成以高鐵為主要架構的城市網絡，因而有必要對高鐵開通的空間溢出特征進行分析。在研究方法上，本文借鑒汪克亮等[39]的研究，采用逆地理距離的空間權重矩陣下的城市與年份雙向固定的空間杜賓模型進行分析。需要說明的是，對空間杜賓模型進行估計需要使用平衡面板數據，但本文所使用數據為非平衡面板數據，因而本文剔除了23個數據年份不全的城市，形成248個地級及以上城市的平衡面板數據。在進行空間計量模型分析之前，本文測算了勞動力錯配在逆地理距離的空間權重矩陣下的莫蘭指數，進而對勞動力錯配的空間相關性進行檢驗。檢驗結果表明(3)限于篇幅，空間相關性的檢驗結果未列出，如有需要可向本文作者索取。，2003—2018年，勞動力錯配的莫蘭指數均大于0且均通過了顯著性檢驗，這意味著勞動力錯配呈現(xiàn)明顯的空間正相關性?？臻g杜賓模型的估計結果如表10所示。由估計結果可知，勞動力錯配的空間自回歸估計系數均顯著為正且通過了1%的顯著性水平檢驗，這說明鄰近城市的勞動力錯配與本地城市勞動力錯配呈現(xiàn)正相關關系，表現(xiàn)出“一榮俱榮，一損俱損”的特征。高鐵開通的空間交互項對勞動力錯配的影響均顯著為負且通過了1%的顯著性水平檢驗，這說明鄰近城市開通高鐵改善了本地城市的勞動力錯配，即高鐵開通表現(xiàn)出較強的空間溢出特征。這也意味著，整體而言，高鐵開通的“虹吸效應”并沒有對高鐵開通的勞動力錯配改善效應產生較大的負面影響。

表10 空間溢出特征的估計結果

六、結論與啟示

(一)研究結論

隨著中國高鐵建設的不斷發(fā)展，高鐵對中國經濟產生的影響愈發(fā)明顯，尤其是高鐵開通的資源配置效應。本文基于271個地級及以上城市2003—2018年的面板數據，采用雙重差分模型，評估了高鐵開通對勞動力錯配的影響。研究發(fā)現(xiàn)：第一，高鐵開通能夠改善勞動力錯配且這一研究結論在經過一系列穩(wěn)健性檢驗以及內生性處理后依然成立。第二，作用機制驗證的結果表明，促進勞動力流動以及推動產業(yè)集聚形成是高鐵開通改善勞動力錯配的主要作用渠道。第三，異質性分析結果表明，高鐵開通能夠改善大規(guī)模以及位于中東部地區(qū)城市的勞動力錯配，但對小規(guī)模和位于西部地區(qū)城市勞動力錯配的改善效應不明顯。第四，拓展性分析結果表明，高鐵開通對勞動力錯配的改善效應具有明顯的地理圈層特征和空間溢出特征，一方面，高鐵開通加劇了距中心城市小于100公里圈層內城市的勞動力錯配，但改善了距中心城市大于100公里圈層內城市的勞動力錯配；另一方面，鄰近城市開通高鐵改善了本地城市的勞動力錯配。

(二)政策啟示

依據主要研究結論，本文的政策啟示如下：第一，鑒于高鐵開通能夠改善勞動力錯配。一方面，國家應該繼續(xù)加大對高鐵技術研發(fā)的扶持力度，進一步縮短城市之間的時空距離；另一方面，國家也應該拓展高鐵線路的建設范圍，盡早實現(xiàn)中國高鐵網絡格局從“四橫四縱”向“八橫八縱”的過渡，進一步提高城市的可達性，進而強化高鐵開通對勞動力錯配的改善效應。第二，高鐵開通能夠通過促進勞動力流動并推動產業(yè)集聚的形成，進而改善勞動力錯配。因而，一方面，政府應該逐步放松人口管制政策，尤其是人口落戶政策，取締不公平的“霸王”條款，提高勞動力流動的積極性；另一方面，國家應該加大對城市產業(yè)園區(qū)建設的支持力度，依托產業(yè)園區(qū)形成一批具有較強競爭力的產業(yè)集群，推動產業(yè)集聚的形成，進而為高鐵開通發(fā)揮勞動力錯配改善效應創(chuàng)造有利環(huán)境。第三，高鐵開通僅能夠改善大規(guī)模以及位于中東部地區(qū)城市的勞動力錯配，對小規(guī)模以及位于西部地區(qū)城市的勞動力錯配改善效應不明顯。這要求國家應該分規(guī)模、分地區(qū)的推進高鐵建設，將高鐵建設的側重點向小規(guī)模以及西部地區(qū)城市傾斜，克服由城市規(guī)模以及地理區(qū)位差異給高鐵建設帶來的資金或技術難題，激發(fā)后進優(yōu)勢。第四，高鐵開通對勞動力錯配的影響具有明顯的地理圈層特征和空間溢出特征。一方面，與中心城市距離的遠近將影響高鐵開通的勞動力錯配改善效應，這要求政府應該警惕高鐵沿線上中心城市的“虹吸效應”，并加強對中心城市“虹吸效應”的干預，積極推進區(qū)域經濟協(xié)調發(fā)展，形成地區(qū)優(yōu)勢互補的經濟格局；另一方面，高鐵開通對勞動力錯配的改善效應存在明顯的空間溢出特征，這要求國家應該充分考慮高鐵網絡的建設布局，依據高鐵網絡的主線路架構，積極拓展高鐵網絡的支線架構，進一步提升高鐵網絡密度，進而充分釋放高鐵的勞動力配置紅利。