城市人力資本外部性的識別

摘要：人力資本外部性的存在具有重要的現實意義，它是政府進行教育投資和人力資本投資的重要決策依據。文章從工業企業生產率視角識別城市人力資本外部性，基于中國工業企業微觀數據、人口普查分縣資料和地級市統計數據，考慮城市人力資本變量的內生性后，采用兩階段最小二乘法，實證研究城市人力資本對工業企業生產率的影響。研究發現：在控制企業自身的人力資本后，城市大專以上學歷人口占比越高，工業企業的產出越高，人力資本的溢出效應顯著，且人力資本正外部性主要存在于人口規模300萬以上的大城市。從工業內部看，行業內人力資本正外部性隨城市規模擴大逐漸增強，而行業外人力資本正外部性隨城市規模擴大逐漸減弱。從企業異質性看，高新技術企業、非國有企業和大企業從城市人力資本提高中獲得的正向溢出效應更大。此外，城市外商直接投資和地方政府財政支出越高，地理區位距離港口越遠，越不利于工業企業產出的提高。文章的研究結論表明增加人力資本投資，促進人力資本結構升級，發揮大城市人力資本溢出效應對新時期經濟可持續增長尤為重要。

關鍵詞：人力資本;溢出效應;企業生產率;城市規模;異質性企業

中圖分類號：F061.5;F425;F272.92

文獻標志碼：A文章編號：1008-5831（2021）05-0013-17

伴隨著改革開放的推進，人口和經濟活動在市場機制作用下逐漸向少數大城市和都市圈集中，人力資本的空間集聚趨勢逐漸增強并產生人力資本外部性，即個人在與其他人的社會互動中產生知識的外溢性，從而在加總的意義上產生社會回報[1]。人力資本外部性的存在具有重要的現實意義，它衡量了教育的社會收益，是政府進行教育投資和人力資本投資的重要決策依據，也是評價政府教育投資效率的有效工具[2]。

人力資本外部性的形成依賴城市這一空間載體，城市尤其是大城市作為信息傳導的渠道，促使居住在城市中的人口通過頻繁接觸進而快速學習，提升技能，積累人力資本[3]。由于大部分知識屬于隱性知識，需要面對面交流，而城市就類似一個大型學習社區，為勞動力提供有價值的創意交流環境[4]。學習機制不僅內生出更高的人力資本水平[5]，且人力資本間通過相互學習和知識交流促進創新和新技術的產生，進一步促進城市生產率提升和工資水平提高[6]。大城市更高的人口與經濟活動密度便利了知識擴散和信息交流，使人力資本集聚溢出效應可能隨城市規模擴大增強。

雖然人力資本對現代經濟增長的重要作用獲得普遍共識，但對人力資本外部性進行研究的成果總體較少，已有研究多從工資溢價和企業產出視角檢驗人力資本外部性[7-8]。梁文泉和陸銘研究了城市人力資本對服務業產出的溢出效應[9]，但城市人力資本是否對工業企業產出存在影響，以及人力資本溢出效應在工業企業層面是否存在異質性尚未獲得足夠關注。本文旨在從微觀工業企業生產率層面檢驗人力資本外部性，并進一步分析人力資本外部性隨城市規模擴大的變化特征，以及不同類型企業獲得人力資本外部性的異質性。本文的研究為人力資本外部性的存在和城市集聚經濟與人力資本間的互補提供微觀證據上的補充[10]，為轉型期增加人力資本投資，促進經濟可持續增長提供可識別的微觀基礎。

一、文獻回顧

與本文研究直接相關的理論文獻主要是人力資本外部性的經驗研究和工業企業生產率的影響因素研究。首先，人力資本外部性伴隨經濟活動高度集聚產生，城市經濟學家普遍認為城市規模擴大，將產生較高的規模經濟效益，企業的平均生產效率和居民平均收入更高[11-12]，人力資本外部性是導致大城市企業生產率提高和工資溢價的機制之一[13]。已有為人力資本外部性提供經驗證據的研究成果主要分為兩類。一是研究城市或省域層面總體人力資本水平與個人工資的關系。Moretti研究發現總體人力資本水平更高的城市，個人的工資水平更高[7]。孫三百在識別跨城市移民收入增長的來源時，發現人力資本外部性是跨市移民收入增長的主要原因，尤其是遷入城市與家鄉所在城市相比有更高的大學生比例和更多樣化的勞動力市場，將促進移民收入增加[14]。Glaeser和Lu使用CHIPS2002和2007年的數據，研究發現一個城市的平均受教育年限增加1年，這個城市的居民平均收入將提高大約21.9%[15]。Rauch利用美國都市區數據估計發現平均受教育年限增加1年，個人收入將提高3.3%[16]。Rosenthal和Strange研究城市人力資本對勞動生產率的影響，發現受過大學教育工人的比例對所在地區居民收入提高有顯著的促進作用，但人力資本外部性隨空間距離增加急劇衰減[17]。Rice等利用英國的數據進行分析，也發現具有學位的工人比例提高對當地工資和生產率均有積極影響[18]。Ciccone和Peri在考慮不同技能勞動力間的替代效應后，并未發現顯著的人力資本外部性[19]。此外，還有學者研究發現城市人力資本對城市就業和勞動參與率也有顯著的正向溢出效應[20]。Combes等利用中國2005年1%人口抽樣調查數據研究流動人口和城市化對城市人口收入的影響，發現城市低技能勞動力的收入受益于行業內人力資本水平提高，證實人力資本外部性的存在[21]。

二是研究城市整體的人力資本水平與企業產出的關系。梁文泉和陸銘利用2008年經濟普查服務業企業的微觀數據研究發現，服務業行業內的人力資本外部性隨城市規模擴大逐漸加強，但制造業對服務業產生的人力資本外部性隨城市規模擴大逐漸減弱[9]。Moretti通過對美國制造業企業和勞動力受教育程度的微觀數據進行匹配，分析發現在人力資本水平更高的城市，企業的生產效率更高，且人力資本的溢出效應在高技術企業和單一選址（無子公司或分公司）的企業更高[8]，但該研究未考察行業內企業間的人力資本溢出效應。Galindo-Rueda通過檢驗英國制造業企業的生產率與所在地大學生數量間的關系，測算人力資本的社會回報，發現人力資本對制造業企業生產率有顯著的正向影響[22]。

總體看，已有對人力資本外部性進行經驗研究的理論成果多從城市人力資本與個人工資溢價的關系視角展開，從企業生產率層面來研究的成果較少，而企業生產率對國家經濟可持續增長異常重要。應用中國企業樣本研究分析人力資本外部性的來源和機制，城市人力資本是否對工業企業生產率產生影響仍是一個有待檢驗的問題。此外，在現有的工業企業生產率影響因素的研究中，學者們主要從工資上漲[23]、政府投資激勵[24]、財政補貼[25]、要素市場扭曲[26]、對外出口[27]和外商直接投資[28]等視角展開分析，本文的研究將為已有成果提供有益補充。本文擬利用中國工業企業微觀數據和人口普查分縣數據實證檢驗人力資本外部性是否存在，以及人力資本外部性隨城市規模擴大是否發生變化;并進一步分析不同規模、不同所有制類型、不同技術密集度企業從城市人力資本提高中獲得的人力資本外部性是否存在差異。既為人力資本溢出效應提供微觀證據上的補充，又為增加人力資本投資、釋放人口質量紅利提供理論依據。

二、計量模型設定、變量選取與數據說明

參照梁文泉與陸銘[9]的研究，通過估計生產函數來考察人力資本外部性，Ycji是城市c行業j企業i的產出水平，Kcji是企業的資本，hskillcji是企業高技能勞動力數，lskillcji是企業低技能勞動力數。

企業的技術水平Acji取決于企業所在城市的人力資本水平，以chskillc表示城市c高技能勞動力占比，同時，企業的技術水平還受一系列省份特征εp、城市特征εc和行業特征εj的影響：

具體的計量模型設定如下：

本文采用2004中國工業企業數據庫進行分析，該數據庫包含全部國有及非國有規模以上工業企業。2004年是經濟普查年份，該年工業企業數據不僅包含了企業基本信息、銷售額數據、財務數據，還包括企業員工的性別分布和學歷分布，為本研究的開展提供了可行性。企業產出水平采用年營業收入（opreve）衡量;為檢驗估計結果的穩健性，本文還采用工業增加值（vauad）衡量企業產出。2004年工業企業數據庫未報告工業增加值數據，本文參考聶輝華等[29]的研究計算近似得到，工業增加值=產品銷售額-期初存貨+期末存貨-工業中間投入+增值稅。資本采用企業總資產（asset）衡量。在2004年數據中，員工受教育類型包括研究生及以上學歷、大學本科、大專、高中、初中及以下5種。我們將研究生及以上學歷、大學本科和專科學歷的勞動者定義為高技能勞動力，其余定義為低技能勞動力。參考聶輝華等對工業企業數據庫使用現狀和潛在問題的說明，對原始數據進行處理，刪除就業人數小于8人、總資產小于流動資產、總資產小于固定資產凈值年平均余額、累計折舊小于當期折舊的企業，僅保留仍在營業且年營業收入大于0的企業[29]。

chskillc是城市層面的人力資本水平，已有研究多采用城市大學生占比衡量人力資本水平[30]。本文采用2000年第五次人口普查數據中受過大專以上教育的人口占比衡量所在城市的人力資本水平。在市場機制作用下，高技能勞動力越來越向少數大城市和都市圈集中，人力資本空間集聚便利了知識、技術和信息的傳播，產生了高人力資本回報，進一步吸引高技能勞動力集中，使得人力資本水平較高地區的人力資本增長也較快，形成空間分布上的自我強化和路徑依賴[31-32]。本文根據2000年、2010年人口普查數據和2004年中國工業企業數據庫，分別繪制2000年地級市市轄區大專以上學歷勞動力占比和2004年城市市轄區制造業大專以上學歷勞動力占比、2010年市轄區大專以上學歷勞動力占比的散點圖，表明人力資本集聚具有較強的空間依賴特征（圖1），因此，以2000年城市人力資本水平能有效衡量2004年城市的人力資本水平

為保證2000年人口普查數據與2004年數據保持空間范圍上的口徑一致，本文根據2000—2004年縣級以上區域行政區劃調整（包括撤縣設區、撤縣設市等）對2000年人口普查數據作出相應調整。。

除了考察城市層面總體的人力資本外部性，本文還試圖考察制造業內部的人力資本溢出效應。企業外部的人力資本影響企業生產率的路徑主要有兩方面：一是溢出效應。Marshall早在研究中指出，企業員工間的互動將創造互利的學習機會，且超過任何通過市場交易獲得的潛在學習機會[33]。二是競爭效應。當整體高技能勞動力相對稀缺時，行業內和行業間會在高技能勞動力上展開競爭，尤其是那些集聚高技能勞動力的新興產業反而對本企業產出產生抑制作用[9]。本文將制造業人力資本外部性進一步分解為行業內人力資本外部性和行業外人力資本外部性，分別以行業內大專以上學歷勞動力占比（hhskill）和行業外大專以上學歷勞動力占比（whskill）衡量，以三位數行業代碼作為行業劃分依據。為了減弱其他因素對企業生產率產生的沖擊，導致估計偏誤，本文控制城市層面、行業層面和省域層面的影響因素。

εc代表城市特征，包括城市規模、經濟發展水平、基礎設施、外商投資、地方政府支出和地理區位條件。大城市不僅具有規模經濟效應，且在現代生產要素集聚上更具優勢，創新活力強，已有研究多以城市規模衡量雅各布斯外部性。考慮到當期城市人口指標可能存在內生性城市規模與企業生產率間可能存在互為因果的內生性關系，大城市同時存在高集聚經濟效應和高勞動力成本與地租成本，那些有能力且愿意承擔高生產成本的企業傾向于選址到大城市，而這些企業往往生產率高，形成異質性企業空間布局的選擇效應。當企業生產率提高時，可能增加對勞動力的需求，提供更多就業機會，進而影響城市人口增長。樣本選擇偏差和反向因果都可能導致內生性。，本文以2000年人口普查地級市市轄區常住人口（citysize）衡量2004年的城市規模為保證2000年人口普查數據與2004年城市市轄區常住人口數據保持空間范圍上的口徑一致，本文根據2000—2004年縣級以上區域行政區劃調整（包括撤縣設區、撤縣設市等）對2000年人口普查數據作出相應調整。。經濟發展水平衡量經濟基礎和市場經濟體制發育的完善程度，以市轄區人均GDP表示（pergdp）。城市基礎設施供給影響企業的營商環境，可能對企業產出產生影響，以市轄區人均道路面積衡量（avgrad）。外商投資的先進機器設備、現代化的生產組織管理方式也可能對企業的生產效率產生溢出效應，以市轄區外商實際投資衡量（forinem）。地方政府的行政干預和政策支持對企業生產經營產生的影響以市轄區預算內財政支出規模衡量（govspd）。此外，區位對城市乃至企業發展都有重要的影響[34]，尤其是隨著經濟全球化進程的推進，有利的區位條件對不同城市的工業企業加入世界制造業分工體系，獲得“出口中學習效應”尤為重要，本文以距港口的距離利用各地級市的中心經緯度，測算其到上海、天津和香港三大港口最近的地理距離。表征地理區位條件（portdis）。

εj代表行業特征，包括產業內集聚和關聯產業集聚。人力資本外部性是集聚經濟產生的機制之一，但集聚還通過其他渠道諸如共享基礎設施和中間投入、上下游產業投入產出聯系來提高企業生產效率。地方化經濟與人力資本外溢本質上是不完全相同的[35]，忽略地方化經濟的影響會使人力資本外部性的影響被高估。本文參考范劍勇和石靈云[36]的研究，采用三位數行業內的企業數量（hfimnb）和行業外的企業數量（wfimnb）衡量產業內集聚和關聯產業集聚，以控制產業集聚產生的地方化經濟。本文還控制三位數行業固定效應，以控制其他行業特征對企業生產率的影響。

εp代表省份特征，主要通過控制省份固定效應來控制那些給工業企業帶來正向生產率沖擊的省域因素。為盡可能減少遺漏變量導致的估計偏誤，實證分析中還控制了企業登記注冊類型、控股情況和隸屬關系的虛擬變量。

本文將工業企業數據庫與城市層面數據進行匹配，由于縣級市（包括縣）數據較難獲取且縣級市城市規模一般較小，在實證分析中，工業企業數據僅保留地級市市轄區數據。經過數據處理，最終保留134590個企業樣本，這些樣本分布在283個地級市河源、宿州和烏海市轄區無符合條件的工業企業，拉薩由于城市數據缺失，將其企業樣本刪除。。各變量的描述性統計見表1。

三、計量結果分析

（一）城市人力資本對企業生產率的影響

表2第（1）、（2）列報告了城市人力資本水平影響企業產出的OLS估計結果，結果表明，企業自身的資本和勞動力越充足，企業產出越高。城市層面的人力資本對企業年營業收入的影響不顯著，對企業工業增加值的影響在10%置信水平下顯著為負。

雖然采用2000年大專以上學歷人口占比衡量城市的人力資本水平，但仍不能完全解決內生性問題。本文無法控制城市層面的固定效應，使得部分無法觀測的城市特征可能與2000年的人力資本水平相關，如優越的氣候條件或完善的制度環境既吸引高素質勞動力向該城市集聚，提高城市的人力資本水平，也使企業獲得有利的生產條件，提高生產效率，而這類因素在時間上是相對穩定的，可能導致內生性[37]。為解決內生性問題，本文引入工具變量采用兩階段最小二乘法進行估計。參照Glaeser和Lu[15]的研究，采用1950年代的“院系調整”中遷入系數量作為工具變量，1950年代的“院系調整”對于城市來說是一場外生沖擊，這場調整發生很快（主要集中在1952年），事先無法預期，涉及面非常廣，對今天城市的人力資本水平產生了深遠影響。夏怡然和陸銘研究城市人力資本的歷史變遷時，發現20世紀50年代高校搬遷的凈遷入系對2000年的大學生數量有顯著的正向影響[31]。因此，1950年代的遷入系數量是城市人力資本水平合適的工具變量。本文對工具變量進行有效性檢驗，第一階段F檢驗為39.18，不存在弱工具變量問題，且過度識別約束有效。根據第（3）、（4）列的兩階段最小二乘法估計結果，城市人力資本水平對工業企業生產率的影響顯著為正。具體來看，在控制其他因素不變的情況下，城市大專以上學歷人口占比提高1個百分點，企業的年營業收入將提高7.49%，表明在城市層面，人力資本存量擴張和空間集聚產生較強的正向溢出效應。采用工業增加值作為被解釋變量，城市人力資本水平仍然在1%水平上顯著為正，城市大專以上學歷人口占比提高1個百分點，工業企業增加值將提高6.10%。

其他衡量行業特征和城市特征變量的估計結果與OLS估計結果高度一致，城市規模越大，人口與經濟活動集聚產生的正外部性越強，工業企業生產效率也越高。產業內集聚和關聯產業集聚都有利于企業生產效率的提高。經濟發展水平更高的城市，經濟基礎越好，企業的產出效率也越高。外商投資對企業生產率的影響在1%置信水平下顯著為負，外商直接投資的增加一方面對本土工業企業產生溢出效應，另一方面也在要素市場和產品市場上與本土工業企業間產生競爭，顯著負向影響說明競爭效應超過溢出效應。以地方政府財政支出衡量的政府干預對工業企業生產率的提高也起到顯著的抑制作用，這可能與我國經濟轉型期地方政府干預經濟導致的要素市場扭曲和資源錯配相關。已有的經驗研究都證實市場化改革的滯后和地方政府的不當干預在很大程度上扭曲了要素市場的價格信號，并帶來資本和土地等生產要素的錯配，降低企業的研發積極性或增加企業在尋租方面的非生產性支出，對企業機器設備更新和人力資本投資產生擠出效應[26]。城市基礎設施的估計參數在1%置信區間下顯著為負，可能是因為基礎設施供給增加雖然可以降低企業生產成本，改善營商環境，吸引流動性生產要素，但我國以“土地財政”為核心的城市基礎設施投融資模式，推高城市土地價格，助推勞動力等生產要素成本提高，擠壓工業企業利潤，導致實體經濟“去工業化”;同時，基礎設施投資資本化到房價中，在推高房價的同時，大大增加房地產、金融部門的收益，使得實體經濟投資向房地產和金融部門轉移，兩者產生的“擠出效應”都使基礎設施對工業企業產出的影響顯著為負。距離大港口越遠的城市由于遠離國際市場，同時在國際貿易中面臨高運輸成本，對工業企業生產率提高產生不利影響。

在市場機制的作用下，高技能勞動力向少數大城市和都市圈集聚的趨勢愈發明顯，大城市因更高的人口密度便利知識傳播，有助于技能提升和人力資本積累。高技能勞動力相較于低技能勞動力愿意投入更多時間進行經驗交流和知識分享，以提高自己的生產效率，進而形成大城市高技能勞動力集聚與學習環境不斷優化的正反饋效應，知識溢出的廣度和深度都得以提高[4]。因此，人力資本正外部性可能隨城市規模擴大而提高。為檢驗人力資本與城市規模間的互動效應，本文在實證分析中引入城市規模與城市大專以上學歷人口占比的交互項。根據表2第（5）列的分析結果，城市人力資本在1%水平下顯著為負，城市規模與城市人力資本的交互項在1%水平下顯著為正，即城市人力資本對工業企業產出的影響將隨著城市規模擴大由負轉正，根據參數估計可計算相應的城市規模門檻。Y/chskill=-13.556+2.345×lgcitysize，即當城市規模小于324萬時，城市人力資本對工業企業產出的影響顯著為負;而當城市規模大于324萬時，城市人力資本對工業企業產出的影響顯著為正，表明人力資本的正向溢出效應主要存在于I型大城市（包括超特大城市）根據國務院《關于調整城市規模劃分標準的通知》，城市人口100萬以上300萬以下的城市為Ⅱ型大城市，300萬以上500萬以下為Ⅰ型大城市，500萬以上1000萬以下為特大城市，1000萬以上為超大城市。。在規模較小的城市，人力資本的競爭效應更加激烈，更多的高學歷勞動力集中在科教文衛等公共服務部門和政府部門，反而對工業企業發展形成競爭壓力。隨著城市規模擴大，知識傳播和信息流動更加頻繁，人力資本集聚的正向溢出效應將逐漸增強，這與已有研究成果結論一致。

（二）制造業人力資本對企業生產率的影響

本文進一步考察制造業內部的人力資本外部性是否存在，將制造業人力資本外部性劃分為行業內企業間人力資本外部性和行業外人力資本外部性。根據表3中第（1）列和第（2）列的估計結果，總體上，行業內的人力資本水平越高，企業的年營業收入和工業增加值越高。而行業外的人力資本水平越高，企業生產率反而越低。表明行業內的高素質勞動力占比越高，將通過勞動力間的交流、學習產生知識溢出，不僅促進知識在高技能勞動力間的流動，帶動技術創新，還促進低技能勞動力通過學習實現技能水平提高;而行業外的高素質勞動力占比越高，對本行業發展產生競爭，進而不利于企業生產率提高。

城市規模越大，產業多樣化程度越高，行業內和行業外人力資本外部性也可能隨著城市規模變動發生變化，進一步引入行業內、行業外大專以上學歷勞動力占比與城市規模交互項作為解釋變量。第（3）列的估計結果表明，行業內人力資本在1%水平下顯著為負，但其與城市規模交互項在1%水平下顯著為正;行業外人力資本在1%水平下顯著為正，其與城市規模交互項顯著為負。根據參數估計可計算出行業內人力資本對工業企業產出的影響由負轉正的城市規模門檻是65萬（即在人口規模小于65萬的城市，行業內人力資本對工業企業產出有顯著的負向影響，在超過這一規模的城市，行業內人力資本對工業企業產出有顯著的正向影響）;行業外人力資本對工業企業產出的影響由正轉負的城市規模門檻是84萬（即在人口規模小于84萬的城市，行業外人力資本對工業企業產出有顯著的正向影響，在超過這一規模的城市，行業外人力資本對工業企業產出有顯著的負向影響）。表明在小城市，制造業內其他行業人力資本水平提高對工業企業產出有顯著的溢出效應，行業內其他企業較高的人力資本將對企業生產形成競爭效應。因為在小城市，資源和要素相對缺乏，其他行業較高的人力資本有利于為本企業提供原材料、中間投入或產后加工，而本行業其他企業的高人力資本則會加劇對有限市場和資源的競爭。隨著城市規模擴大，行業內人力資本對企業生產率的正向影響將逐漸提高，而行業外人力資本的溢出效應將逐漸減弱。這與梁文泉和陸銘對服務業人力資本外部性的研究結果一致，即隨著城市規模擴大，行業間人力資本的競爭效應將增強，行業內人力資本的溢出效應也將增強[9]。第（4）列參數估計方向與第（3）列基本一致。

（三）異質性企業人力資本外部性與企業生產率

1.不同規模企業人力資本外部性與企業生產率

為考察城市人力資本對工業企業生產率影響的異質性，本文首先分析企業規模是否影響工業企業獲得人力資本溢出效應。本文以企業總就業人數中位數為標準，將企業樣本劃分為大企業和小企業，分別進行實證檢驗作者還以總資產劃分企業規模，實證分析的結論高度穩健。。表4的實證結果反映出，對于企業年營業收入，大企業和小企業均受益于所在城市人力資本水平的提高，但城市人力資本對小企業工業增加值的影響不顯著，可能是因為人力資本空間集聚將帶來土地和勞動力等要素價格上漲，大企業利用生產的規模經濟優勢降低平均生產成本，仍能通過人力資本溢出效應獲得工業增加值的提高，小企業生產的規模經濟優勢不足，難以消化要素價格上漲帶來的成本上漲，導致人力資本的影響不顯著。綜合來看，相較于小企業，大企業從城市人力資本提高中獲得的正向溢出效應更大。2.不同技術密集度和不同所有制類型企業人力資本外部性與企業生產率

技術創新是人力資本空間集聚產生的最重要的外部性，高新技術企業對技術創新的依賴程度更高，可能從城市人力資本水平提高中獲得的溢出效應更大[8]。為檢驗這一假設，本文根據2013年《高技術產業（制造業）分類》在高技術產業分類目錄中，共包含醫藥制造業，航空、航天器及設備制造業，電子及通信設備制造業，計算機及辦公設備制造業，醫療儀器設備及儀器儀表制造業，信息化學品制造業6大類的42個行業，參照分類目錄對應的2002國民經濟行業分類代碼進行劃分。，定義高新技術企業，構建高新技術企業虛擬變量（取1時，該企業屬于高新技術企業;取0時，屬于非高新技術企業）。在本文樣本中，高新技術企業樣本數占總樣本的7.21%。引入城市大專以上學歷人口占比與高新技術企業虛擬變量的交互項。表5第（1）、（2）列估計結果顯示，交互項的參數估計在1%置信區間下顯著為正，即城市人力資本對企業生產率的正向影響在高新技術企業中更高，這與理論預期一致，也與Moretti[8]利用美國數據的實證研究結果一致。根據估計結果，城市大專以上學歷人口占比提高1個百分點，高新技術企業的平均年營業收入增長將比非高新技術企業高1.22個百分點，平均工業增加值增長將比非高新技術企業高出1.5個百分點。

本文進一步分析不同所有制類型企業獲得的人力資本外部性是否存在差異。根據蔣靈多和陸毅[38]對國有企業的劃分，構建國有企業虛擬變量（取值為1時，該企業屬于國有企業;取值為0時，屬于非國有企業），國有企業占樣本的8.64%。本文引入城市大專以上學歷人口占比與國有企業虛擬變量的交互項，根據表5第（3）列的實證結果，城市人力資本與國有企業交互項的參數估計在1%置信區間下顯著為負，相較于民營企業，國有企業從城市人力資本提高中獲得的溢出效應更小。城市大專以上學歷人口占比提高1個百分點，國有企業的平均年營業收入增長將比非國有企業低1.61個百分點。主要是因為人力資本的溢出效應離不開企業間、行業間和部門間的勞動力交流與信息流動，國有企業一般處于壟斷地位，市場準入門檻高，企業進入和退出的流動性低，可能降低國有企業與其他企業交流的頻率;同時，國有企業主動尋求創新以適應市場競爭的積極性較民營企業低，導致國有企業獲得的人力資本溢出效應更小。

（四）穩健性檢驗

1.以高中以上學歷人口占比衡量城市人力資本水平

在前文分析中，采用2000年大專以上學歷人口占比衡量城市的人力資本水平。為檢驗估計結果的穩健性，本文進一步采用市轄區高中以上學歷人口占比衡量城市人力資本水平，檢驗城市人力資本外部性是否存在。根據表6第（1）、（2）列的回歸結果，城市高中以上學歷人口占比對工業企業生產率仍然有顯著的正向影響，平均來看，城市高中以上學歷人口占比提高1個百分點，工業企業年營業收入將提高7.16%，增加中等教育人口產生的人力資本外部性略低于增加高等教育人口產生的人力資本外部性。這表明伴隨著中國經濟發展階段轉變，提高高素質人力資本的比例，促進人力資本結構進一步升級對經濟可持續增長尤為重要。

2.以全要素生產率衡量企業生產率

已有研究工業企業生產率演變趨勢及影響因素的理論成果，部分以工業企業的全要素生產率作為研究對象。估算企業全要素生產率的方法包括傳統回歸分析法、OP法和LP法等。由于OP和LP法需要面板數據，本文是截面數據，故采用傳統生產函數法估算企業的全要素生產率，并分析城市人力資本水平對企業全要素生產率的影響。

參考張杰等[27]的做法，以企業工業增加值作為被解釋變量，以企業勞動力數量和固定資產凈值作為解釋變量，并控制企業注冊類型、控股情況、隸屬關系、行業、城市和省份虛擬變量，采用最小二乘法估計，得到資本和勞動力份額——βK和βL，據此計算企業的全要素生產率TFP。

根據估計，資本份額為0.2597，勞動力份額為0.5229。表6第（3）列的估計結果表明，企業自身的高技能勞動力數量越高，資本越充足，企業的全要素生產率越高，而低技能勞動力數量越多，則阻礙企業技術進步。同時，城市人力資本水平對企業的全要素生產率有顯著的正向影響，進一步證實人力資本溢出效應的存在。

3.以兩位數行業代碼劃分制造業內人力資本

前文分析中根據三位數行業代碼劃分行業內人力資本水平和行業外人力資本水平，本文再根據兩位數行業代碼對制造業內人力資本水平進行劃分。根據表7的估計結果，隨著城市規模擴大，行業內人力資本提高的溢出作用將逐漸增強，行業外人力資本提高形成的競爭壓力逐漸增強，與前文的估計結果高度一致，結果穩健。

四、結論與政策建議

人力資本積累和集聚是新時期適應經濟發展階段轉變，形成經濟增長新動能的關鍵。研究人力資本外部性是否存在及其大小對于新時期增加人力資本投資、促進經濟可持續增長有重要的現實意義。本文利用2004年中國工業企業微觀數據、2000年人口普查分縣資料和《中國城市統計年鑒》數據，從微觀工業企業生產率視角實證檢驗人力資本外部性及其異質性。本文的研究發現，城市人力資本的正向溢出效應主要存在于人口規模在300萬以上的大城市，且人力資本溢出效應隨城市規模增大逐漸增強。從制造業內部來看，行業內人力資本外部性隨城市規模擴大逐漸加強，行業外人力資本正外部性隨城市規模擴大逐漸減弱。從企業異質性來看，大企業、高新技術企業和非國有企業從城市人力資本水平提高中獲得的正向溢出效應更大。

本文的研究結論具有一定的政策含義。其一，中國大規模的工業化進程基本處于中級人力資本（受中等教育）的主導下，而這直接影響產業結構升級和經濟效率改善。本文的研究為人力資本外部性的存在提供了直接的經驗證據，尤其揭示高素質人力資本集聚對工業企業生產率提高的顯著作用。這意味著我國在增加教育投資，提高人力資本存量時，應更加注重人力資本結構躍升，提高高等教育勞動者比重，探索人力資本梯度升級。其二，對于中國城市化戰略的選擇，學術界和政策決策者存在諸多爭議，大城市因其較嚴重的交通擁堵和環境污染等問題而受到質疑。本文的研究表明，城市規模與高素質人力資本間存在著互補，規模越大的城市，人力資本空間集聚所釋放的正外部性越強，而城市的集聚經濟效益也隨著城市人力資本結構的高級化而不斷提高[39]。因此，大城市在促進經濟效率改善和經濟可持續增長方面作用顯著。

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