地方公共服務(wù)如何影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)？

張 揚(yáng) 林 琦 賀心怡 李 晗 唐海浪

(1.湖南財(cái)政經(jīng)濟(jì)學(xué)院 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410205；2.湖南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410079)

一、引言

當(dāng)前，我國(guó)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革不斷深化，通過(guò)對(duì)勞動(dòng)力、資本、創(chuàng)新等要素調(diào)整推動(dòng)勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)向技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)升級(jí)轉(zhuǎn)變。技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)不僅要求較高的科技創(chuàng)新水平，還對(duì)人力資本提出較高的要求，因而合理配置勞動(dòng)力對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)具有重要意義。自改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)大量的農(nóng)業(yè)人口向城市非農(nóng)業(yè)系統(tǒng)轉(zhuǎn)移，勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)率先獲得成本優(yōu)勢(shì)并不斷壯大。有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，2005年前后，中國(guó)出現(xiàn)劉易斯轉(zhuǎn)折點(diǎn)，大量農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口開(kāi)始回流，東、中、西部三大地區(qū)的勞動(dòng)力分布情況發(fā)生改變[1][2]。按照市場(chǎng)效率，勞動(dòng)力通常是由生產(chǎn)率低的部門(mén)轉(zhuǎn)移到生產(chǎn)率高的部門(mén)，以獲得較高的勞動(dòng)報(bào)酬。因而工資是影響勞動(dòng)力流動(dòng)的主要因素。自國(guó)家提出實(shí)現(xiàn)基本公共服務(wù)均等化以來(lái)，地區(qū)的教育、醫(yī)療等基本公共服務(wù)對(duì)勞動(dòng)力流向的影響正不斷增強(qiáng)[3]。

因此，本文研究2005—2019年中國(guó)284個(gè)地級(jí)市的公共服務(wù)和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移狀況，分析2008年?yáng)|部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移以來(lái)公共服務(wù)對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。這對(duì)提升城市公共服務(wù)質(zhì)量和促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有一定指導(dǎo)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

官員治理[4][5]與轉(zhuǎn)移支付制度[6]會(huì)影響地方公共服務(wù)的供給數(shù)量和質(zhì)量。公共服務(wù)質(zhì)量又會(huì)影響城鄉(xiāng)居民收入差距[7]、城鎮(zhèn)化進(jìn)程[8]、地區(qū)人口規(guī)模[9]、就業(yè)質(zhì)量[10]、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型[11]以及服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)[12]。還有學(xué)者通過(guò)分析山東省、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)沿岸城市以及全國(guó)30個(gè)省的公共服務(wù)時(shí)空演進(jìn)情況[13-15]，發(fā)現(xiàn)一定程度上地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平能反映該地區(qū)公共服務(wù)水平，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的公共服務(wù)較欠發(fā)達(dá)地區(qū)往往更優(yōu)。

教育、醫(yī)療、社會(huì)保障、住房保障等基本公共服務(wù)和交通、公共設(shè)施、環(huán)境保護(hù)等與生活環(huán)境相關(guān)的公共服務(wù)共同影響勞動(dòng)力流動(dòng)[16]。地區(qū)公共服務(wù)能夠影響居民的人力資本水平和就業(yè)能力，因而提升地區(qū)公共服務(wù)能夠提高該地區(qū)對(duì)勞動(dòng)力的吸引力[17]。我國(guó)長(zhǎng)期存在的二元戶籍制度影響流動(dòng)人口享受基本公共服務(wù)，相關(guān)研究表明戶籍制度背景下基礎(chǔ)教育和工資是勞動(dòng)力流向選擇的主要依據(jù)，戶籍歧視對(duì)勞動(dòng)力造成的生存壓力不足以抵消地區(qū)基礎(chǔ)教育和工資兩大因素帶來(lái)的收益[18]。

由地區(qū)間公共服務(wù)的差異引起的勞動(dòng)力跨地區(qū)流動(dòng)又會(huì)進(jìn)一步影響地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平[3]。當(dāng)前分析公共服務(wù)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的文獻(xiàn)主要以定性分析為主。有學(xué)者從理論層面總結(jié)公共服務(wù)影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的機(jī)制，即地區(qū)公共服務(wù)供給水平通過(guò)提高地區(qū)人力資本的積累水平和配置效率，進(jìn)而促進(jìn)地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展[19]。本文采用實(shí)證方法驗(yàn)證公共服務(wù)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系，從勞動(dòng)力流動(dòng)視角探討公共服務(wù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用機(jī)制。

三、地方公共服務(wù)與勞動(dòng)力流動(dòng)關(guān)系分析

產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移情況一定程度上反映勞動(dòng)力的遷移狀況。本文以地區(qū)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占全國(guó)產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值的比重為指標(biāo)(以下簡(jiǎn)稱產(chǎn)值占比)，分析全國(guó)284個(gè)地級(jí)市2005—2019年的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移情況[20]。以2008年、2013年和2019年為節(jié)點(diǎn)，將其劃分為三個(gè)時(shí)段，比較每一時(shí)段前、后兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間該地區(qū)的產(chǎn)值占比，若后一個(gè)節(jié)點(diǎn)上的產(chǎn)值占比大于前一個(gè)節(jié)點(diǎn)上的產(chǎn)值占比，說(shuō)明城市在這一時(shí)段存在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)入，反之說(shuō)明城市在這一時(shí)段存在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)出。如表1所示，2005—2008年，全國(guó)存在明顯的第一、第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移現(xiàn)象。2008年之后，全國(guó)第二產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)出現(xiàn)象更為明顯。這與我國(guó)自2008年以來(lái)發(fā)生的以食品加工業(yè)、食品制造業(yè)等為代表的勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)和以金屬制品業(yè)、有色金屬礦采業(yè)等為代表的資源密集型產(chǎn)業(yè)兩類產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移情況相吻合[20]。

表1 2005—2019年全國(guó)284個(gè)城市三次產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移狀況

本文通過(guò)統(tǒng)計(jì)2013—2019年30個(gè)省份產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移狀況(見(jiàn)表2)，進(jìn)一步分析2013—2019年我國(guó)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移情況。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，北京市、上海市、廣東省的三次產(chǎn)業(yè)均存在不同程度的轉(zhuǎn)出。第一產(chǎn)業(yè)受地理環(huán)境和氣候的影響，轉(zhuǎn)移難度較大。即使在產(chǎn)業(yè)大調(diào)整階段，仍有4個(gè)省的第一產(chǎn)業(yè)未發(fā)生轉(zhuǎn)出。第二、第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)出明顯的省份有山西省、遼寧省和山東省。

表2 2013—2019年我國(guó)30個(gè)省三次產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移狀況

相關(guān)研究表明，影響勞動(dòng)力流動(dòng)的因素主要有公共服務(wù)、就業(yè)機(jī)會(huì)和工資等[21]。本文主要分析公共服務(wù)和勞動(dòng)力流動(dòng)的關(guān)系，采用地區(qū)義務(wù)教育水平衡量地方公共服務(wù)。鑒于勞動(dòng)力往往流向工資水平高的城市這一事實(shí)，本文采用地區(qū)工資水平作為勞動(dòng)力流入傾向的代理變量，并以省為單位對(duì)284個(gè)城市的義務(wù)教育指標(biāo)和工資指標(biāo)進(jìn)行算術(shù)平均，得到各省的義務(wù)教育水平指標(biāo)和工資水平指標(biāo)。再將各省義務(wù)教育水平和工資水平相乘，進(jìn)而得到地區(qū)公共服務(wù)和勞動(dòng)力流入傾向的匹配度，表3列出了各項(xiàng)指標(biāo)的排序。

表3 2013—2019年我國(guó)30個(gè)省公共服務(wù)和勞動(dòng)力流入傾向的匹配狀況

以教育和醫(yī)療為主的社會(huì)公共服務(wù)供給能顯著改善居民的教育水平和健康狀況，因而在地區(qū)間工資水平差異較小的情況下，勞動(dòng)力往往傾向于流入公共服務(wù)供給水平更高的城市。由表3可知，上海市、廣東省、天津市、北京市和河南省的公共服務(wù)水平較高。勞動(dòng)力流入傾向最高的前五個(gè)地區(qū)分別是天津市、北京市、上海市、浙江省和重慶市。其中北京市、上海市、天津市呈現(xiàn)公共服務(wù)水平和勞動(dòng)力流入傾向雙高的局面，一定程度上說(shuō)明公共服務(wù)和勞動(dòng)力流動(dòng)之間存在相關(guān)性。從表3匹配度的排序來(lái)看，排在前五名的省份均屬東部地區(qū)，而排序靠后的省份多數(shù)屬中西部地區(qū)。

綜合上述分析，本文提出以下研究假設(shè)：

假設(shè)H1：提升公共服務(wù)能促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

假設(shè)H2：公共服務(wù)通過(guò)影響勞動(dòng)力配置進(jìn)而改變地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移狀況，并最終影響地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

四、實(shí)證設(shè)計(jì)

(一)模型構(gòu)建

本文重點(diǎn)關(guān)注地區(qū)公共服務(wù)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系。鑒于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與公共服務(wù)之間存在反向因果關(guān)系，參考有關(guān)研究的做法，本文采用公共服務(wù)的前定變量作為自變量[22]，采用對(duì)數(shù)形式的地區(qū)生產(chǎn)總值作為因變量，根據(jù)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相關(guān)文獻(xiàn)，選取地級(jí)市層面的人均生產(chǎn)總值、金融發(fā)展水平、勞動(dòng)力供給、財(cái)政支出水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化等變量和省級(jí)層面的通貨膨脹率、對(duì)外開(kāi)放水平、城鎮(zhèn)化水平、技術(shù)擴(kuò)散水平、國(guó)外產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移程度等變量作為控制變量?？紤]到不同城市在地域、文化等方面存在差別，可能影響城市公共服務(wù)的投入，故在模型中控制城市固定效應(yīng)，具體模型如下：

Yit=α0+α1Eit+α2Xit+Vi+μit

(1)

其中i代表城市，t代表時(shí)間，Eit代表地方公共服務(wù)的供給水平?，F(xiàn)有文獻(xiàn)主要從投入、產(chǎn)出、居民對(duì)公共服務(wù)的主觀評(píng)價(jià)三個(gè)角度考察地方公共服務(wù)的供給水平。本文從投入角度選取城市義務(wù)教育發(fā)展水平來(lái)衡量地方公共服務(wù)的供給水平。Yit代表取對(duì)數(shù)的地區(qū)生產(chǎn)總值，Xit代表一系列控制變量，Vi代表城市固定效應(yīng)，μit代表隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

(二)變量定義與數(shù)據(jù)來(lái)源

模型中涉及價(jià)格的變量以2005年為基期進(jìn)行平減，外幣以全國(guó)年平均匯率來(lái)?yè)Q算。鑒于數(shù)據(jù)的可得性，選用城市中小學(xué)教師數(shù)衡量地區(qū)公共服務(wù)供給水平，同時(shí)為避免產(chǎn)生多重共線性，本文使用每平方千米面積上中小學(xué)教師數(shù)作為自變量。用地區(qū)生產(chǎn)總值除以地區(qū)常住人口得到地區(qū)人均生產(chǎn)總值。用地區(qū)年末金融機(jī)構(gòu)存款余額和貸款余額之和占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重衡量地區(qū)金融發(fā)展水平，用年末單位從業(yè)人員數(shù)的對(duì)數(shù)衡量地區(qū)勞動(dòng)力供給水平。用地區(qū)當(dāng)年預(yù)算內(nèi)財(cái)政支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重衡量地區(qū)財(cái)政支出水平。根據(jù)周偉(2018)[23]的定義計(jì)算產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化指數(shù)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指數(shù)，用各省當(dāng)年的物價(jià)指數(shù)計(jì)算得到可比的通貨膨脹率，用各省進(jìn)出口總額占生產(chǎn)總值的比重衡量對(duì)外開(kāi)放水平，用各省城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎睾饬砍擎?zhèn)化水平，用各省本年專利授權(quán)量的增量占上一年專利授權(quán)量的比重衡量地區(qū)技術(shù)擴(kuò)散水平，用各省外商企業(yè)年末投資總額衡量國(guó)外產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移程度。

考慮到變量的經(jīng)濟(jì)含義以及對(duì)模型的影響，對(duì)地區(qū)生產(chǎn)總值、地區(qū)人均生產(chǎn)總值、勞動(dòng)力供給、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化指數(shù)、國(guó)外產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移程度5個(gè)變量取對(duì)數(shù)。本文使用2005—2019年全國(guó)284個(gè)地級(jí)市的平衡面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》與《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。表4為描述性統(tǒng)計(jì)。

表4 描述性統(tǒng)計(jì)

五、基準(zhǔn)回歸與穩(wěn)健性分析

(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

采用普通最小二乘法(OLS)對(duì)方程(1)回歸，表5列(1)的自變量系數(shù)在1%的顯著性水平下顯著，說(shuō)明提高地區(qū)義務(wù)教育水平有利于提升地區(qū)生產(chǎn)總值。勞動(dòng)力供給(lnlbs)系數(shù)為正，表明勞動(dòng)力作為生產(chǎn)要素在推動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中發(fā)揮了重要作用。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化(lnuis)對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響在1%的水平下顯著，說(shuō)明地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越高級(jí)，越有利于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。城鎮(zhèn)化水平(ubnzl)在1%的顯著性水平下促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，主要是因?yàn)槌擎?zhèn)化伴隨大量流動(dòng)人口聚集，不僅能夠提供豐富的勞動(dòng)力資源，還可以拉動(dòng)當(dāng)?shù)叵M(fèi)，刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。國(guó)外產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移程度(lndfit)系數(shù)顯著，可能有兩點(diǎn)原因：一是隨著外商企業(yè)入駐，當(dāng)?shù)卣黾踊A(chǔ)設(shè)施投資，進(jìn)而推動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；二是外商企業(yè)自身的先進(jìn)技術(shù)溢出，有利于本地企業(yè)模仿學(xué)習(xí)并提高企業(yè)生產(chǎn)效率，從而拉動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

地區(qū)生產(chǎn)總值可能影響公共服務(wù)供給水平，為避免反向因果關(guān)系影響估計(jì)結(jié)果，本文選取公共醫(yī)療綜合發(fā)展水平作為工具變量，采用二階段最小二乘法(2SLS)進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)。有效的工具變量須與自變量高度相關(guān)，并與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)無(wú)關(guān)。公共醫(yī)療綜合發(fā)展水平之所以符合工具變量的有效性，是因?yàn)閷W(xué)者[21][24]通常會(huì)綜合公共教育和公共醫(yī)療兩方面評(píng)價(jià)城市公共服務(wù)的質(zhì)量，公共醫(yī)療與公共教育高度相關(guān)。并且，地區(qū)公共醫(yī)療綜合發(fā)展水平取決于地方政府對(duì)公共醫(yī)療事業(yè)的發(fā)展規(guī)劃，因而公共醫(yī)療與影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素不存在直接的相關(guān)關(guān)系。由表5列(2)可知，2SLS回歸得到的自變量系數(shù)比OLS回歸得到的自變量系數(shù)大，且在1%的水平下顯著，說(shuō)明OLS回歸結(jié)果是可靠的。

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)基準(zhǔn)模型估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，本文進(jìn)行以下穩(wěn)健性檢驗(yàn)。第一，調(diào)整樣本回歸。中央精神文明建設(shè)指導(dǎo)委員會(huì)2003年9號(hào)文件和2004年頒布的《全國(guó)文明城市測(cè)評(píng)體系(試行)》指出，全國(guó)文明城市不僅要在城市硬件設(shè)施的建設(shè)上達(dá)標(biāo)，還要實(shí)現(xiàn)物質(zhì)文明、政治文明和精神文明三個(gè)方面的協(xié)調(diào)發(fā)展。這說(shuō)明獲評(píng)為“文明城市”的城市與未評(píng)為“文明城市”的城市之間公共教育水平存在差異。本文剔除了2014年之前獲評(píng)文明城市的43個(gè)①城市樣本重新進(jìn)行2SLS回歸，以解決樣本自選擇問(wèn)題。第二，更換測(cè)度公共服務(wù)的變量。運(yùn)用Matlab對(duì)每平方千米的中學(xué)教師數(shù)、小學(xué)教師數(shù)、中學(xué)學(xué)校數(shù)量、小學(xué)學(xué)校數(shù)量四個(gè)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析。選取主成分分析中第一主成分測(cè)度地區(qū)公共教育綜合發(fā)展水平，以地區(qū)公共教育綜合發(fā)展水平作為地區(qū)義務(wù)教育發(fā)展水平的代理變量。第三，廣義矩估計(jì)。為避免模型遺漏重要解釋變量產(chǎn)生異方差而造成的檢驗(yàn)結(jié)果不可靠，本文采用條件更為放松的廣義矩估計(jì)重新對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)。三類穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)果如表6所示：列(1)自變量的系數(shù)較基準(zhǔn)回歸的自變量系數(shù)更大；列(2)自變量系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差較基準(zhǔn)回歸的標(biāo)準(zhǔn)差更小，同時(shí)系數(shù)也在1%的水平下顯著；列(3)自變量的系數(shù)顯著為正，說(shuō)明基準(zhǔn)回歸的結(jié)果是穩(wěn)健的。

六、進(jìn)一步分析

(一)異質(zhì)性分析

本文進(jìn)一步根據(jù)東、中、西部地區(qū)劃分標(biāo)準(zhǔn)，將樣本分為3組分別進(jìn)行回歸，考察不同地區(qū)公共服務(wù)供給水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響差異，結(jié)果見(jiàn)表7列(1)～列(3)。西部地區(qū)義務(wù)教育發(fā)展水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響顯著，東部和中部地區(qū)均不顯著。東部和中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)資源較西部更多，在師資、教學(xué)設(shè)備、教育理念等方面均不同程度高于西部。在東部和中部地區(qū)教育水平較高背景下，西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)更會(huì)受義務(wù)教育水平的影響。以義務(wù)教育為代表的公共服務(wù)的改善，能夠優(yōu)化西部地區(qū)的人力資本結(jié)構(gòu)，促進(jìn)西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

表7 分地區(qū)異質(zhì)性檢驗(yàn)回歸結(jié)果

自2008年全球金融危機(jī)爆發(fā)以來(lái)，東部地區(qū)發(fā)生大量產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移[20][25]。東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移可能影響東部地區(qū)的公共服務(wù)供給水平，進(jìn)而影響東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。因而本文按照2005—2008年、2008—2013年、2013—2019年三個(gè)時(shí)間段對(duì)樣本分別進(jìn)行回歸，以考察不同時(shí)間段公共服務(wù)供給水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響差異，結(jié)果見(jiàn)表7列(4)～列(6)。由回歸結(jié)果可知，2008—2013年公共服務(wù)供給水平對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用明顯強(qiáng)于2005—2008年，說(shuō)明2008年之后公共服務(wù)供給水平的提高有利于培育西部地區(qū)人力資本，有利于發(fā)揮東部地區(qū)高級(jí)人力資本的作用。2008年后，東部地區(qū)轉(zhuǎn)移勞動(dòng)密集型和資源密集型產(chǎn)業(yè)至中西部地區(qū)，東部地區(qū)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。聚集在東部地區(qū)的高級(jí)人力資本不僅重視工資水平，同時(shí)也重視公共服務(wù)供給質(zhì)量，故隨著公共服務(wù)供給水平的提升，高級(jí)人力資本創(chuàng)新積極性更高，進(jìn)一步推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。2013—2019年，公共服務(wù)供給水平對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響不顯著，可能是由于“十二五”時(shí)期我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整速度加快，工業(yè)轉(zhuǎn)型加速，2013年后經(jīng)濟(jì)增速更多受益于產(chǎn)業(yè)升級(jí)，故公共服務(wù)供給水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響減弱甚至不明顯。

(二)機(jī)制分析

影響勞動(dòng)力流動(dòng)的主要因素是工資，這意味著地區(qū)的工資水平越高，勞動(dòng)力流入的傾向越明顯。本文將地區(qū)職工平均工資作為勞動(dòng)力流動(dòng)傾向度的代理變量，考察公共服務(wù)供給水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用機(jī)制。建立如下個(gè)體固定效應(yīng)模型：

Wit=β0+β1Eit+β2Xit+Vi+μit

(2)

其中i代表地區(qū)，t代表時(shí)間，Wit代表t時(shí)期勞動(dòng)力流入i地區(qū)的傾向度，E代表地區(qū)義務(wù)教育發(fā)展水平。X是一系列控制變量，與模型(1)中的控制變量相同。對(duì)因變量和自變量進(jìn)行去中心標(biāo)準(zhǔn)化處理，采用二階段最小二乘法回歸得到表8。結(jié)果表明，公共服務(wù)供給水平每提升1個(gè)單位，人口流入傾向度將增加0.6092個(gè)單位，從而證實(shí)提升公共服務(wù)供給水平會(huì)促進(jìn)人口流動(dòng)。結(jié)合地方公共服務(wù)供給水平與勞動(dòng)力流動(dòng)關(guān)系的分析結(jié)果以及基準(zhǔn)回歸結(jié)果，可以斷定公共服務(wù)供給水平通過(guò)影響勞動(dòng)力的流動(dòng)傾向，改變了地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移狀況，進(jìn)而影響地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

表8 機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

七、結(jié)論與建議

本文研究2005—2019年中國(guó)284個(gè)地級(jí)市公共服務(wù)供給水平和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：首先，2008年之后全國(guó)各地均存在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移現(xiàn)象，其中東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)出最為明顯。其次，公共服務(wù)供給水平高能夠有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。但東、中、西部三大地區(qū)公共服務(wù)供給水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響程度不同，西部地區(qū)正向影響顯著而東中部地區(qū)不顯著。再次，2008年以來(lái)公共服務(wù)供給配置勞動(dòng)力的作用明顯，尤其是西部地區(qū)通過(guò)改善義務(wù)教育水平培育了人力資本。同時(shí)公共服務(wù)供給水平的提高為東部地區(qū)高級(jí)人力資本集聚發(fā)揮了作用。最后，公共服務(wù)供給水平主要通過(guò)影響勞動(dòng)力配置，加速勞動(dòng)力與地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的匹配，進(jìn)而促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。據(jù)此，提出如下建議：

東部地區(qū)有選擇性地轉(zhuǎn)移產(chǎn)業(yè)，中西部地區(qū)不斷培育本地支柱產(chǎn)業(yè)。東部地區(qū)轉(zhuǎn)出勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)和資源密集型產(chǎn)業(yè)不僅有利于推動(dòng)本地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)，同時(shí)還有助于中西部地區(qū)承接產(chǎn)業(yè)，拉動(dòng)中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。隨著綠色GDP概念的普及，地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不僅要考慮增長(zhǎng)速度，還要考慮環(huán)境保護(hù)。為此建議東部地區(qū)在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移前對(duì)落后產(chǎn)業(yè)進(jìn)行效益和環(huán)境評(píng)估，而不是隨意對(duì)落后產(chǎn)業(yè)進(jìn)行梯度轉(zhuǎn)移。對(duì)于中西部地區(qū)而言，一方面要增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)承接能力，另一方面，也需要大力培育具有優(yōu)勢(shì)的本地支柱產(chǎn)業(yè)。

東部地區(qū)充分發(fā)揮公共服務(wù)對(duì)高級(jí)人力資本的集聚作用，中西部地區(qū)發(fā)揮基本公共服務(wù)培育人力資本、降低勞動(dòng)力生活成本的作用。自產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移以來(lái)，東部地區(qū)勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)大幅削減，技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)如雨后春筍般迅速發(fā)展。東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)的“技術(shù)革命”加速了中國(guó)制造向中國(guó)創(chuàng)造的跨越。在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向高級(jí)化演進(jìn)過(guò)程中，產(chǎn)業(yè)對(duì)人力資本也提出更高的要求。東部地區(qū)須持續(xù)實(shí)施“人才興省”戰(zhàn)略，在福利保障等方面向高級(jí)人力資本傾斜，推進(jìn)地區(qū)高級(jí)人力資本集聚。中西部地區(qū)勞動(dòng)力待遇整體低于東部地區(qū)，同時(shí)中西部地區(qū)的物價(jià)水平也整體偏低。東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移過(guò)程中，大量普通人力資本回流中西部地區(qū)。中西部地區(qū)的城市，特別是產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力缺口較大的城市，要在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移過(guò)程中發(fā)展好承接產(chǎn)業(yè)，同時(shí)也要加強(qiáng)公共服務(wù)建設(shè)，尤其要加強(qiáng)基本公共服務(wù)建設(shè)，充分發(fā)揮節(jié)約普通勞動(dòng)力生活成本的作用，穩(wěn)住回流的勞動(dòng)力。

充分發(fā)揮公共服務(wù)配置勞動(dòng)力的作用，不斷推動(dòng)實(shí)現(xiàn)全國(guó)基本公共服務(wù)均等化。地區(qū)公共服務(wù)為勞動(dòng)力的流動(dòng)決策提供了重要依據(jù)，一是因?yàn)楣卜?wù)能有效降低勞動(dòng)力的生活成本，二是公共服務(wù)有利于勞動(dòng)力實(shí)現(xiàn)全面發(fā)展，因而需要充分發(fā)揮公共服務(wù)配置勞動(dòng)力的作用，促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。目前全國(guó)東、中、西部三大地區(qū)的公共服務(wù)供給差異很大，東部地區(qū)公共服務(wù)供給優(yōu)于中西部地區(qū)，并且東部地區(qū)內(nèi)部不同省份的公共服務(wù)差異也很大。東部地區(qū)應(yīng)當(dāng)繼續(xù)加強(qiáng)公共服務(wù)供給，不斷提升公共服務(wù)供給質(zhì)量，縮小區(qū)域內(nèi)公共服務(wù)差異。中西部地區(qū)需要逐步完善公共服務(wù)供給制度，落實(shí)中央有關(guān)公共服務(wù)方面的轉(zhuǎn)移支付，爭(zhēng)取達(dá)到東部地區(qū)基本公共服務(wù)的平均供給水平。

【注 釋】

① 按獲評(píng)時(shí)間整理，有廈門(mén)市、青島市、大連市、寧波市、深圳市、包頭市、中山市、煙臺(tái)市、天津市、上海市、北京市、成都市、南京市、南寧市、惠州市、南通市、東莞市、馬鞍山市、蘇州市、大慶市、重慶市、長(zhǎng)沙市、廣州市、福州市、長(zhǎng)春市、杭州市、鄭州市、銀川市、貴陽(yáng)市、臨沂市、常德市、揚(yáng)州市、長(zhǎng)治市、淄博市、鄂爾多斯市、洛陽(yáng)市、綿陽(yáng)市、宜昌市、唐山市、江門(mén)市、嘉興市、常州市、克拉瑪依市43個(gè)城市。