地方品質與經(jīng)濟機會對勞動力流動的影響
——基于CLDS 2016的實證分析①

張超 陳思

（1.河北工業(yè)大學經(jīng)濟管理學院，天津 300401；2.喬治·華盛頓大學哥倫比亞文理學院，華盛頓D.C 20052）

1 引言

人口遷移是中國改革開放以來規(guī)模最大、意義最為深遠的地理過程之一，并一直是經(jīng)濟學、人口學、地理學等相關學科研究的重要內容。改革開放以來，伴隨我國區(qū)域一體化的加速推進，地區(qū)間人口遷移總體呈現(xiàn)出“迸發(fā)式”的增長態(tài)勢。我國流動人口規(guī)模從1982年的657萬人增加到2017年的2.44億人，相當于每六個人中就有一個流動人口[1]。長期以來我國的移民遷徙主要呈現(xiàn)“離鄉(xiāng)進城”、“從西部地區(qū)到東部地區(qū)流動”兩大趨勢[2]，在這一階段中國人口遷移總體是“經(jīng)濟機會主導”的，地區(qū)收入、工資差距和就業(yè)機會是影響遷移的最核心的要素[3-5]。然而隨著收入水平的普遍提高，其對勞動力遷移的影響程度逐漸下降，而非經(jīng)濟要素的作用愈發(fā)凸顯[6]，特別是當前創(chuàng)新驅動經(jīng)濟增長時代到來及人們對健康生活的日益關注，中國人口遷移驅動機制正發(fā)生深刻變化，人居環(huán)境、公共服務等“地方品質”因素在驅動人口遷移過程中扮演著越來越重要的角色。

據(jù)國家衛(wèi)計委《中國流動人口發(fā)展報告2017》數(shù)據(jù)顯示，16-59歲的勞動年齡流動人口中，“80后”流動人口比重由2011年的不足50%升至2016年的56.5%；“90后”流動人口的比重由2013年的14.5%升至2016年的18.7%，新生代流動人口成為“主力軍”。當前各地“人才爭奪戰(zhàn)”愈演愈烈，為吸引人才并獲取戰(zhàn)略優(yōu)勢。未來人才爭奪戰(zhàn)中地方政府是否能夠另辟蹊徑，提升城市競爭力，吸引更多優(yōu)質勞動力，加快經(jīng)濟轉型升級，實現(xiàn)高質量發(fā)展是非常值得研究的話題。

本文內容通過構建模型實證分析地方品質建設與就業(yè)機會對勞動力人口流動的作用，將2016CLDS個體數(shù)據(jù)與91個城市地方品質與就業(yè)機會數(shù)據(jù)相匹配，實證檢驗地方品質和經(jīng)濟就業(yè)對勞動力流動的關系，厘清現(xiàn)階段吸引勞動力人口的主導因素，并進一步明晰地方政策的制定方向。

2 文獻綜述

早在十九世紀，地理學者Ravenstein[7]（1885）就已經(jīng)針對跨地區(qū)人口遷移問題開展系統(tǒng)性研究。而有關人口遷移問題的經(jīng)濟學研究最早可追溯至?？怂沟摹豆べY理論》[8]，該理論提出經(jīng)濟機會是移民的主要決定因素。目前關于人口遷移內在驅動機制的研究大致經(jīng)歷了三個階段，分別是強調經(jīng)濟機會驅動人口遷移的研究階段、強調地區(qū)舒適度影響人口遷移的研究階段和地方品質影響創(chuàng)意階層遷移的研究階段。首先，相關研究的焦點在于探討區(qū)域間經(jīng)濟機會的差異在人口遷移中的決定性作用[9-10]。在地區(qū)經(jīng)濟機會差異的驅動下，人口往往由工資較低和失業(yè)率較高的地區(qū)，遷移到工資較高和失業(yè)率較低的地區(qū)[8][11]。由于失業(yè)率可以看作是勞動力市場“縮緊”的指標，這意味著較高的失業(yè)率可能會鼓勵或阻止人口遷移。在美國，較高的失業(yè)率會增加外遷人口，而在荷蘭則觀察到相反的效果[12]，另外對于意大利而言，只有長距離移民才會應對區(qū)域失業(yè)率做出反應[13]。這種現(xiàn)象的差異可歸結于不同國家勞動力市場制度的不同。

上述傳統(tǒng)觀點是將經(jīng)濟機會視為區(qū)域間移民的唯一驅動力，而后，學者在跨地區(qū)移民的應用研究和理論研究方面均取得了重大進展。其中，人口遷移的均衡模型[14-17]將地方“舒適度”水平視為是遷移人群在收入和就業(yè)機會上的補償，更是現(xiàn)代城市的關鍵組成部分[18]?；诖?，移民現(xiàn)象是對特定地點便利實施條件需求變化的結果，而非工資差異[17][19]。因此某一地區(qū)的“舒適物”可以被資本化為當?shù)氐姆績r和租金[20][21]，從而給出了遷移機制的另一種觀點。亦即，伴隨著民眾對生活質量要求的提升，城市“舒適度”在現(xiàn)代社會中對人口的吸引力作用開始凸現(xiàn)出來。研究證據(jù)表明，自然設施極大地影響了整個國家相對吸引力，歐洲存在著與美國一樣的基于地點的移民偏好[22-23]。盡管經(jīng)濟利益作為驅動人口流動的核心要素這一點仍未改變，但是在進行遷移選擇時其被賦予的權重卻在下降，而吸引人口流入的其他要素如教育[24-26]、醫(yī)療、公共服務[27-29]、基礎設施和生態(tài)環(huán)境[30-33]、空氣質量[34-36]、房價[37-39]等影響未來生活居住條件“舒適度”的其他因素發(fā)揮著越來越重要的作用，均對人口跨區(qū)域遷移產(chǎn)生了顯著影響。

第三，是地方品質對創(chuàng)意階層遷移的研究階段。在“消費城市”的假設中，Glaeser等認為，當代城市的增長越來越取決于城市是否能夠提供服務和消費品，從而吸引高人力資本居民[40]。Florida將這部分人群稱之為“創(chuàng)意階層”（Creative Class）[41]，并在他的開創(chuàng)性著作中指出，“低進入壁壘”對于吸引和保留“創(chuàng)意階層”至關重要[42-43]。同時Florida由生活品質（Quality of life）概念出發(fā)演繹出“地方品質”（Quality of place）的概念，認為創(chuàng)意人才的區(qū)位是由地方品質所決定的，豐富的生活便利設施、獨特或多元的生活方式和優(yōu)越的自然環(huán)境與建筑環(huán)境是地方品質的核心要素。城市多樣化功能和人群、旨在增進人與人的交流的休閑娛樂空間、文化表演活動、建筑美學、自然生態(tài)環(huán)境、城市安全感、藝術創(chuàng)意及高等教育人群及城市包容開放程度均被視為地方品質的內涵表征[41][44-46]。因循這一理念，楊開忠[47-48]更是創(chuàng)新性的提出了新空間經(jīng)濟學，認為創(chuàng)新活動區(qū)位決定于異質性人才活動的區(qū)位，而異質性人才區(qū)位選擇決定于地方品質，并指出地方品質包含生態(tài)環(huán)境、不可貿(mào)易服務品數(shù)量、質量及其消費“速度”或“便捷性”。而地方品質影響人才區(qū)位選擇主要通過四條路徑展開：首先，高等教育等地方品質將強化區(qū)域人力資本生產(chǎn)的初始優(yōu)勢，從而有利于區(qū)域創(chuàng)新[49-50]。其次，地方品質中生態(tài)環(huán)境、休閑娛樂和文化設施等“舒適物”對創(chuàng)意人才具有顯著的吸引作用[50-53]，從而增加了該區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展動力。實證研究發(fā)現(xiàn)，包括本地的溫度[54]、靠海岸線距離[50]、干濕度、降水量[53]等在內的自然生態(tài)環(huán)境，以及包括酒店、劇院[52]、電影院、保齡球館[50]、零售與社會服務業(yè)[55]、波西米亞指數(shù)（Bohemian Index）[56]等在內的休閑娛樂和文化服務均對人才具有顯著的吸引作用。第三，地區(qū)包容性和多樣性將有效吸引更多科技人才和創(chuàng)意階層進入，從而導致文化、金融、科技產(chǎn)業(yè)的繁榮[41][57]。第四，作為后工業(yè)化社會的空間載體，地方品質中完善的服務場景和建筑美學塑造了城市生活中的“真實感”，并增加了創(chuàng)意人才間“面對面”的交流頻次，從而有效推進了創(chuàng)新主體間的知識溢出[58-59]。

綜上，于國外一些經(jīng)濟發(fā)達國家而言，人口遷移因素早已發(fā)生巨大變化。對比我國關于人口遷移的研究起步較晚，且自改革開放以來人口遷移格局整體呈現(xiàn)出由內陸遷向東南沿海。當前我國處于經(jīng)濟轉型階段，由高速增長轉變?yōu)楦哔|量發(fā)展階段。恰恰是在經(jīng)濟發(fā)展達到一定階段，社會保障和福利水平達到一定程度時，是否更應該注重勞動力對地方品質的需求？尚缺乏基于我國樣本城市的實證研究；其次，大多研究主要聚焦于城市層面，對于微觀個體的研究也在慢慢鋪展開來[60-61]。在經(jīng)濟機會與地方品質的雙重影響下，異質性人群又是如何對二者做出權衡取舍？CLDS數(shù)據(jù)恰好捕捉了這種特征，且具有十分明顯的優(yōu)勢：第一,可以直觀明確地反映經(jīng)濟機會和地方品質對勞動力流動的影響；第二，運用城市特征來解釋個體的流動方向可以較好地回避反向因果關系；第三，加總數(shù)據(jù)往往不易區(qū)分（年齡、性別、受教育程度等）不同人群遷移行為的差異，利用微觀資料則更容易研究個體異質性。

3 模型設定與數(shù)據(jù)來源

3.1 地方品質的度量

新空間經(jīng)濟學中，“地方品質”指地理空間上不可貿(mào)易品的數(shù)量、多樣性和質量，具體包括休閑娛樂等個人消費服務，教育、醫(yī)療等公共服務，人工和自然生態(tài)環(huán)境以及交通、信息、制度等基礎結構等四個維度。在此，本文借鑒Trip[46]、周京奎[62]、喻忠磊[63]及張亞麗[64]等人對地方品質及城市舒適度的評價指標體系，遵循以人為本原則、科學全面性原則以及數(shù)據(jù)可得性原則，構建了地方品質綜合評級體系，其中含個人消費服務、公共服務、健康環(huán)境和基礎結構等4個二級指標層和18個計算層指標（如表1所示）。其中“個人消費服務”主要指向餐飲、住宿、娛樂、家政等服務[65-66]，在此選取的計算層指標包括和餐飲業(yè)從業(yè)人員、文化、體育和娛樂從業(yè)人員、公園個數(shù)、每萬人在校大學生數(shù)、每百人公共圖書館藏書量等?！肮卜铡敝饕赶蚪逃⑨t(yī)療、文體休閑等服務[67]，在此選取以生均小學教師數(shù)、生均中學教師數(shù)、教育支出比重每萬人擁有床位數(shù)、每萬人擁有醫(yī)生數(shù)等表征?！敖】淡h(huán)境”主要指向本地的自然稟賦、自然環(huán)境及宜居性，在此選擇地區(qū)PM2.5指數(shù)、綠地面積、污水處理廠集中處理率、生活垃圾無害化處理率等綜合表征?！盎A結構”主要指基礎設施的通達性和交通運輸、物流和信息網(wǎng)絡傳輸?shù)谋憬菪?，以人均城市道路面積、每萬人擁有公共汽車、鐵路通達性和寬帶互聯(lián)網(wǎng)接入戶數(shù)表征。

表1 地方品質評價指標體系

在“地方品質”指數(shù)測算上，本文采用因子分析及熵權法作為賦權工具，因子分析法即利用降維思想，在盡可能不損失信息的前提下，利用少數(shù)幾個因子反映原始資料的相關關系。在指標計算上，對原始數(shù)據(jù)進行標準化處理，以消除數(shù)量級和量綱不同，同時對于負向指標采取其相反數(shù)，保證所有指標方向的一致性。通過計算相關系數(shù)矩陣得到特征值和特征向量，以及方差貢獻率與累計方差貢獻率，并最終通過回歸估計法等計算各因子得分。在提取因子的基礎上，以旋轉后各公因子的方差貢獻率αk占累計方差貢獻率的比重作為權重，對各維度下公因子的因子得分進行加權匯總，從而分別得到各城市個人消費服務、公共服務、健康環(huán)境和基礎結構等指標的因子得分Y，其計算公式如下：

其中，k為同一維度下的公因子個數(shù)，yk為公因子得分。

最后，將各指標的權重與其所對應的得分相乘求和，得到各城市地方品質的綜合得分。為了更直觀地體現(xiàn)城市間地方品質水平的差異，本研究對所得結果進行標準化處理，數(shù)值越大說明地方品質水平相對越高。

3.2 模型設定

一些研究將勞動力流向決策作為一個順序決策過程：決策者首先決定是否進行流動，然后再決定目的地的選擇[68-70]。通常勞動力流動基于自身效用水平的合理考慮，因此，本文在個體效用最大化框架下，將勞動力是否進行流動的決定和目的地的選擇模型化，并將留在本市作為目的地選擇的其中之一[71][72]。假定每個人都對多個城市（包括其原市）有相同的偏好，選擇一個特定城市的可能性取決于勞動力個體特征和流入城市特征，即遷移效用函數(shù)：

其中，QUAij表示遷移者i選擇流入城市j的地方品質指數(shù)。EMPij表示遷移者i選擇流入城市j的就業(yè)率，WAGEij表示遷移者i選擇流入城市j的工資水平，這兩個變量用以表征遷入城市的經(jīng)濟結構與就業(yè)機會。Xij表示遷移者i選擇流入城市j的其他特征向量，Zij表示遷移者i選擇流入城市j的個人信息，εij為未觀測因素。遷移者在J個備選城市中選擇j城市流入滿足以下條件：

當E[Uij]>E[Uik]時，即流入j城市效用水平大于流入k城市，則choiceij取值為1；反之，choiceij取值為0。遷移者選擇流入j城市的概率為：

由于每個遷移者i都面臨J個備選城市的選擇集，所以實際可觀測的樣本為遷移者人數(shù)與城市選擇集的乘積（N×J）。本文采用條件Logit模型[73][74]對式（4）涉及的各參數(shù)進行估計，參數(shù)值表示城市特征對城市被選中概率的影響程度，參數(shù)值越大表明城市被選中的概率越大，反之亦然。

3.3 數(shù)據(jù)變量與說明

本文將勞動力流動的微觀數(shù)據(jù)與城市宏觀特征數(shù)據(jù)進行匹配，同時考察影響勞動力流動的個體層面和城市層面因素。其中，勞動力流動的個體數(shù)據(jù)來源于2016年中國勞動力動態(tài)調查數(shù)據(jù)（CLDS）。結合CLDS對流動人口的定義，即離開戶籍所在地6個月以上視為流動人口，本文進一步將流動人口限制在跨市級層面，對數(shù)據(jù)進行清理并與91個城市層面數(shù)據(jù)匹配，本文成功識別出1235個跨市流動樣本，對于每個潛在的移民，有91個觀測值與91個目的地選擇相對應，總共產(chǎn)生了1235×91=112385個觀測值。如果該市被潛在移民選擇為最終目的地，則因變量編碼為1，否則為0。針對備選城市流入人口進行考察，并收集整理出調查對象的年齡、性別、受教育水平、是否擁有技能證書、戶口類型以及工作場所等個人特征信息，具體的描述性統(tǒng)計列于表2中。

需要指出的是，由于個體特征在不同的目的地之間沒有差異，所以在模型中須納入表示個體與潛在目的地選擇屬性相互作用的變量，如勞動者流出地與各備擇城市是否處于同一省份。平均工資水平（WAGE）和就業(yè)率（EMP）用來捕捉勞動力市場機會的影響[56][70][75]。可以預期，中國的勞動力流動傾向于工資水平較高和就業(yè)率較高的地區(qū)[76-77]。房價②由于安順市、玉溪市和保山市三個城市2016年房價數(shù)據(jù)缺失，本文予以0值處理。被視為阻礙受過教育勞動力流入的高生活成本因素[78-79]，從而被納入模型中。城市其他特征信息主要包括GDP水平、外商投資、人口密度、產(chǎn)業(yè)結構、距離三大港口城市的距離等，數(shù)據(jù)主要來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》。（見表3）

表2 勞動力個人特征的描述性統(tǒng)計

表3 城市特征變量的描述性統(tǒng)計

4 為地方品質和經(jīng)濟機會流動,實證結果

4.1 基本回歸結果

本部分使用條件Logit模型分析城市地方品質水平與經(jīng)濟就業(yè)機會對勞動力流向決策的影響，具體回歸結果報告于表4之中。模型1中僅考慮地方品質指數(shù)對外來勞動力流向選擇的影響，結果顯示有顯著的正向影響。模型2在模型1的基礎上控制工資水平和城鎮(zhèn)就業(yè)率，結果發(fā)現(xiàn)地方品質對勞動力流動的正向作用依然顯著，作用的概率彈性變??；工資水平也表現(xiàn)出對流動的顯著正向作用，就業(yè)率不顯著。模型3則在模型2的基礎上加入房價、GDP、外商投資FDI、人口密度、產(chǎn)業(yè)結構、是否是省會、與三大港口（上海、天津、深圳）的距離等城市特征變量，發(fā)現(xiàn)地方品質依然保持顯著的正向作用，但概率彈性依舊下降，此時工資水平不顯著。模型3的結果告訴我們勞動力在決定流向哪個城市時，除了考慮工資和就業(yè)之外，還會考慮城市的地方品質水平，而且工資高和就業(yè)機會好的城市，往往地方品質水平也更好，所以在控制了工資和就業(yè)之后，地方品質的系數(shù)就明顯下降?？紤]到勞動力個體遷移的交通成本和心理成本，模型4在模型3的基礎上是否同省流動的個體層面的控制變量，地方品質依然顯著，工資水平作用的概率彈性稍大。據(jù)此判斷，中國存在為了地方品質而流動的“用腳投票”機制。

根據(jù)基準模型4回歸結果，本文可粗略計算出勞動力的“地方品質議價”。地方品質指數(shù)的影響系數(shù)表明，城市地方品質指數(shù)每上升1%將導致勞動力流向該城市的概率提高2.25%。同時，工資水平的影響系數(shù)表明，城市工資水平每增加1000元將導致勞動力流向該城市的概率提高1.22%。粗略估計城市地方品質指數(shù)每上升1%，勞動力對城市地方品質的年均工資性意愿支付議價（WTP，Willingness to Pay）為1844.26元（1000×2.25/1.22元），或日均意愿支付5.05元。由于地方品質指數(shù)的標準差為0.192，可知勞動力為降低地方品質指數(shù)一單位偏差，每天WTP為9.70元（1.92×5.05元）。本文估算出的勞動力地方品質支付議價（9.70元）與張海峰等（2019）估算的生態(tài)健康支付議價（8.61元）相當。而小于Zhang et al.（2017）[80]估算的環(huán)境支付議價（26元），主要原因是本文只使用城市職工年均工資性收入，而Zhang et al.（2017）采用的是家庭全年人均收入，為了比較各個城市特征尤其是地方品質與工資對勞動力流向決策的相對作用大小，模型5對所有的城市特征變量進行標準化處理，即變量的原始值減去其均值再除以其標準差之后進行條件Logit模型估計。結果表明，城市的地方品質指數(shù)平均增加一個標準差，勞動力選擇這個城市的概率上升0.405倍，而此時工資水平平均每增加一個標準差，勞動力選擇這個城市的概率分別上升0.148倍，小于地方品質所帶來的影響，而就業(yè)率依舊不顯著，表明流動人口對就業(yè)機會或失業(yè)風險不敏感，所以政策制定者不能低估地方品質對分散人口集聚的作用。

其他城市特征變量對流動人口選址概率的影響基本符合我們的預期：人口密度、GDP、產(chǎn)業(yè)結構等對流動人口的選址概率都有顯著的正向影響，即較高的經(jīng)濟發(fā)展水平和第三產(chǎn)業(yè)能夠顯著提升城市對于流動人口的吸引力。其中房價系數(shù)顯著為負，表明較高的生活成本將會抑制個體流動的決策。省會城市并沒有表現(xiàn)出在吸引勞動力方面的優(yōu)勢，甚至可能存在某些更加嚴格的準入壁壘。外商投資的作用顯著為負，說明外商投資進入“疲軟期”。距港口城市距離系數(shù)為負，可能的一種解釋是海上交通仍是城市經(jīng)濟發(fā)展的一大動力，并且對周邊城市輻射作用較強，對創(chuàng)造就業(yè)和吸引外來勞動力有顯著的正效應。代表流動距離的“是否跨省”系數(shù)顯著為負，表明在在控制距離衰減效應的情況下，勞動力個體更趨向于流動距離較短的同省流動，遷移距離仍是限制人口流動的一大障礙。

4.2 穩(wěn)健性檢驗

上文基本估計結果顯示，一個城市地方品質提升將顯著提升勞動力選擇流向本地的幾率。然而微觀個體的決策加總仍然可能對宏觀層面產(chǎn)生影響，采用單一指標進行模型的實證估計存在一定的片面性，同時地方品質與勞動力流向間還可能存在由于反向因果所帶來的內生性問題，這將降低論文結論的可信度，為消除這一問題，本文在檢驗地方品質是否影響人口遷移時，對所有的解釋變量都選擇前定變量[81]。表5中模型6和模型7的回歸結果顯示，滯后期的地方品質對遷移人口流向決策的正向影響依然顯著，系數(shù)估計結果也與表4中模型1-5的結果保持高度一致，這說明前文所得到的“地方品質對吸引遷移人口流入有顯著的正向促進作用且大于就業(yè)機會帶來的效應，遷移人口會傾向于流向地方品質更好的城市”這一結論成立。

表4 基本回歸結果

4.3 異質性分析

（1）品質類型異質性分析

為回答“何種類型的地方品質總體上將更有效吸引勞動力？”這一問題，本部分將所構建的“地方品質指數(shù)”分解為個人消費服務（relax）、公共服務（public）、健康環(huán)境（health）和基礎結構（infras）四個分項指數(shù)，并估計地方品質不同維度對勞動力流向的影響。表6中的模型8-12報告了四個地方品質分項指數(shù)的異質性回歸結果。地區(qū)基礎結構和公共服務對本地吸引人才流入的能力均表現(xiàn)出顯著的帶動性，其平均增加一個標準差，使得勞動力流入的概率分別提升0.542、和0.148倍，而地區(qū)個人消費服務和健康環(huán)境對本地吸引人才流入的帶動能力隨著生活成本、經(jīng)濟結構和遷移距離效應的控制，變得不再顯著。因此旨在推進地區(qū)人才吸引能力的地方品質策略應有所側重，地方品質打造在時序上也應分步驟開展，即首先著眼于完善教育、醫(yī)療、衛(wèi)生、文化等社會公共服務和對內、對外交通和信息基礎設施，其次才是休閑、娛樂等個人服務和人工或自然生態(tài)環(huán)境。

表5 穩(wěn)健性檢驗,時間維度

（2）個體的異質性分析

上述研究均基于勞動力對城市地品質偏好完全相同的假設。由于條件Logit模型不能直接引入個體變量，本文參考夏怡然和陸銘（2015）的處理方法，通過構造城市地方品質指數(shù)與個體特征變量的交互項，利用交互項系數(shù)反映不同人群對地方品質與工資水平異質效應的問題。具體做法是在原有的logit回歸模型中分別加入地方品質指數(shù)、城市工資水平和與體特征變量的交互項進行回歸分析。表7的模型13-18分別報告了年齡、性別、受教育程度、技能水平、戶口類型和工作場所這六個個體特征的異質性回歸結果。

模型13報告了不同年齡段的勞動者，在流動過程中對待選環(huán)境和工資水平態(tài)度上的差異性。年齡與城市地方品質的交互項系數(shù)顯著為負，與工資水平的交互項不顯著，說明年輕一代的勞動力群體更加注重環(huán)境因素的考量，對城市品質提出了更高的要求。模型14是針對勞動者性別進行異質性分析，但交互項系數(shù)均不顯著。模型15報告了不同受教育水平的勞動者在流動過程中對地方品質和工資水平的異質性反應。與工資水平的交互項系數(shù)顯著為正，這意味著相比于地方品質，高教育水平勞動者受到高工資水平的調節(jié)作用更大。從這一點可看出，城市若想留住高質量人才，提高城市創(chuàng)新水平，促進城市高質量發(fā)展，應適時提升勞動者的工資待遇，再結合自身地方品質建設政策，效果將會更好。模型16報告的不同技能水平的勞動者在進行遷移決策時受到城市地方品質和工資水平的影響程度，計量結果同樣顯示出了這種規(guī)律。模型17報告了不通戶口類型的勞動者在選擇流向時對城市地方品質與工資水平的不同態(tài)度，地方品質交互項系數(shù)顯著為負，工資水平交互項系數(shù)顯著為正，表明來自城鎮(zhèn)的勞動者更加重視地方品質建設對自身帶來的影響，而來自農(nóng)村的勞動者更加注重工資報酬所帶來的經(jīng)濟效用。出現(xiàn)這種現(xiàn)象可歸結為，農(nóng)村品質環(huán)境勝于城市，但工資水平遠低于城鎮(zhèn)，從而導致勞動力流向中的“互補”。模型18報告了不同工作環(huán)境下的勞動力對城市地方品質工資水平的重視程度，地方品質交互項系數(shù)顯著為負，表明室內勞動者比室外勞動者更加重視地方品質，在進行流向選擇時更偏愛地方品質好的城市。工資水平交互項為正，但不顯著。

表6 品質類型異質性分析

（3）城市的異質性分析

為回答“在哪類城市進行品質與經(jīng)濟建設更能有效促進勞動力的流入？”這一問題，本文從城市地理區(qū)位、城市規(guī)模及發(fā)展階段的角度分析城市的異質性影響。將城市劃分為東部沿海城市和內陸城市、秦嶺淮河以北以南、特大超大和大中小城市以及高收入、中等收入偏上/偏下城市。其中，流入東部沿海的勞動力有895個，流入內陸城市的勞動力有340個；流入秦嶺淮河以北地區(qū)的勞動力有191個，流入秦嶺淮河以南地區(qū)的勞動力有1044個；流入特大超大城市的勞動力有564個，流入大中小城市的勞動力有671個；流入高收入階段城市的勞動力有671個，流入中等收入偏上/偏下的勞動力有564個。表8中的模型19-22分別報告了城市特征的異質性回歸結果。

模型19報告了城市東西區(qū)位的異質性影響結果，由于沿海與內陸城市經(jīng)濟發(fā)展水平存在著“斷崖式”差距，工資水平的系數(shù)顯著為負，表明高工資背后的高生活成本嚴重阻礙了勞動力的流入。地方品質的交互項系數(shù)顯著為負，工資水平的交互項系數(shù)顯著為正，表明流入內陸城市的勞動力對城市地方品質和工資水平均表現(xiàn)出了高度敏感性?？赡艿慕忉屖?，內陸城市品質環(huán)境劣于沿海城市，勞動者表現(xiàn)出的敏感度稍高，需要為此所支付的額外成本也較高。同時，工資“剛性”發(fā)揮了留住人才的作用。模型20報告了城市南北區(qū)位的異質性影響結果，地方品質交互項的系數(shù)顯著為正，工資水平交互項系數(shù)顯著為負，說明流入以北地區(qū)的勞動力對城市地方品質要更加敏感，流入以南地區(qū)的勞動力對工資水平更加關注。這可能與北方重工業(yè)為主的特性相關，導致氣候環(huán)境較差，城市為此付出的成本將會更高。南方地區(qū)的物價消費高于北方，由此流入南方地區(qū)的勞動力對工資的敏感性相對較高。此外，本文還針對勞動者流入城市規(guī)模以及城市發(fā)展階段進行異質性分析，從模型21和模型22的交互項系數(shù)來看，流入特大、超大和高收入階段的城市吸引勞動力受城市地方品質的影響效果更顯著，流入大中小和中等收入偏上/偏下城市吸引勞動力受工資水平的影響更顯著。

表7 個體異質性分析

表8 城市異質性分析

5 結論與建議

本部分借助系統(tǒng)而豐富的區(qū)域經(jīng)濟學理論模型，全面闡述了地方品質與就業(yè)機會對人口遷移的影響邏輯，從個體角度研究地方品質與人口遷移流動的關系，將中國勞動力動態(tài)調查數(shù)據(jù)（CLDS）與城市地方品質指數(shù)數(shù)據(jù)進行匹配，利用條件Logit模型對二者的關系進行實證檢驗，實證結果表明：地方品質對吸引遷移人口流入有顯著的正向促進作用且大于就業(yè)機會帶來的效應，遷移人口會傾向于流向地方品質更好的城市，人們愿意為此承擔的“地方品質支付議價”為9.70元。

從異質性檢驗結果來看地區(qū)基礎結構和公共服務對本地吸引人才流入的能力均表現(xiàn)出顯著的帶動性；年輕一代和室內工作的勞動力群體更加注重環(huán)境因素的考量，對城市品質提出了更高的要求。相比于地方品質，高教育水平勞動者受到高工資水平的調節(jié)作用更大。來自城鎮(zhèn)的勞動者更加重視地方品質建設對自身帶來的影響，而來自農(nóng)村的勞動者更加注重工資報酬所帶來的經(jīng)濟效用；流入內陸、淮北地區(qū)、特大、超大和高收入階段的城市吸引勞動力受城市地方品質的影響效果更顯著；流入內陸、淮南地區(qū)、大中小和中等收入偏上/偏下城市吸引勞動力受工資水平的影響更顯著。

結合實證分析，本文認為，政府可以通過提升地方品質在人才競爭中開辟一條新途徑，在推進地區(qū)人才吸引能力的地方品質策略應有所側重，地方品質打造在時序上也應分步驟開展。遵循提升地方品質和經(jīng)濟就業(yè)機會相結合的原則來改變人口遷移的區(qū)位選擇，最大程度吸引人才，激發(fā)本地的創(chuàng)新活力，提升技術水平，從而在長期中實現(xiàn)較快較好的經(jīng)濟增長。