第4章 为什么城市间出现人力资本的分化？
进入21世纪，中国基于投资扩张和出口拉动的外延式扩张面临难以持续的局面，经济增长方式积累了诸如居民收入和消费占GDP的比重低、外贸依存度高和巨额经常项目盈余等严重的结构性问题。自从2008年以来，随着全球经济危机，中国经济也出现了增长放缓的现象，虽然2009年的经济刺激计划似乎在短期内让中国经济避免了急剧的衰退，但这政策效应很快消退，中国经济增长的速度继续下滑，引发了各界对于中国经济增长是否仍然能够保持中高速增长，并成功跨越中等收入陷阱的担忧。
虽然中等收入陷阱的概念备受争议，但如果将其理解为是否最终缩小了与美国的发展水平差距，的确有不少国家陷入了中等收入陷阱（胡永泰等，2012）。自20世纪60年代起，作为跻身中等收入国家的经济体，到2008年成功“毕业”而成为高收入的，只有12个，并且4个在东亚（Rozelle, 2015）。对于中国而言，是像东亚近邻一样能够成功毕业，还是像拉美那样被甩在后面，未来十年就会有答案。
看中国经济增长的持续性要在经济增长理论基础上嫁接“空间”的因素。经济增长理论告诉我们，人均GDP取决于两个关键因素，一个是人均资本，一个是全要素生产率。人均资本好理解，而全要素生产率则复杂得多。通常，全要素生产率主要取决于教育水平，这是Rozelle（2015）强调中国要加大对于教育的投入，特别是加大对欠发达地区农村教育投入的原因。当然，加大投入提升教育水平是重要的，除此之外，在我看来，对于中国这样一个发展中大国，其内部城乡和地区间的资源配置效率也是决定全要素生产率的重要方面。在某种意义上，恰恰是因为中国经济在城乡间和区域间存在着严重的资源的误配置，这成了中国经济的机遇，如果阻碍城乡间和区域间资源再配置的制度性扭曲可以被纠正，那么，资源配置效率的提高能够提升中国经济增长的速度和质量。对此，上一章已经展开了很多分析。回过头来再来谈教育，倘若从“空间”的视角看中国的教育问题，教育就不再是一个投入和水平的问题，而是包括了在哪投入和在哪提高教育回报的问题。
从全球范围来看，中等收入国家往往也是城市化率居中的国家，而在中等收入国家中，中国的城市化水平已经落后于发展水平类似的国家大约10个百分点（Lu and Wan， 2014）。因此，要跨越中等收入陷阱，却不提高城市化水平，在国际范围内没有先例。同样换空间的角度来看问题，中国是一个大国，每一个省放在欧洲都是一个（甚至几个）国家的尺度。如果分省来看，2014年中国已经有9个省市（其中8个在沿海）的人均GDP超过10000美元，也都是城市化水平比较高的地区。所以，从中等收入陷阱的角度来看中国发展，问题的本质是提高中西部省份的人均GDP和居民收入。在这个问题上，一个习惯性的思维误区是，中西部省份居民提高收入就是他们在家乡提高收入。从全国的空间看去，事实并非如此，中西部居民提高收入的地点既可以是家乡，也可以是外地，即通过流动到有更高收入的地方来实现。打破人口流动的障碍，尽可能地利用有限的资源提高人们的教育水平，并让每一个劳动力自由选择能够最大化自己教育回报的工作和居住地点，这是有效提高欠发达地区居民教育回报的最优方式。
从上述“空间”的视角出发，中国成功跨越中等收入陷阱的关键是实现城市化和区域经济发展过程中的劳动力合理流动。相比之下，在既有的对中国人力资本积累、经济持续增长和中等收入陷阱问题的讨论中，空间视角被重视的程度不够。这一章尝试弥补这样一个不足，强调在哪教育和在哪获取教育回报对于城市发展和现代经济增长中的作用，解释为什么不同的城市之间会出现人力资本的分化。具体来说，我们将回答这几个问题：为什么高、低技能的劳动力同时向大城市集聚？有什么样的理论基础支持对于低技能劳动力更为严格的城市落户限制吗？进一步地，这样技能偏向性的落户政策会对经济增长产生什么样的后果呢？
4.1 城市、人力资本外部性与教育回报
在经济增长里，劳动投入和资本投入的增长是看得见的部分，其余都被归为全要素生产率。但全要素生产率又是什么？人们会将其归因为劳动力的质量以及制度。再具体一点，在发展过程中，体现劳动力质量的教育水平的不断提高是一个问题，而教育的回报能否获得提高，又是另一个问题，取决于很多因素。
4.1.1 教育回报的上升：人力资本外部性的重要性
中国改革开放30多年的发展印证了教育回报的不断上升。计划经济时代所有人的工作都是由国家统一安排，教育回报率被严重的压低（Cai et al.，2008）。不同的研究均显示，从改革开放起，教育回报率逐年上升。在图4.1中，我们可知，教育回报率在1978年仅为-0.642%，到了1987年则上升为3.707%（Fleisher and Wang，2005）；在20世纪整个90年代，教育回报从1990年的2.43%，上升到1999年的8.1%（李实和丁赛，2003） [1] ；2000年之后，从2001年的6.78%，上升到2010年的8.6%（Gao and Smyth，2015）。我们用2005年1%人口小普查的微观数据，在控制了年龄、年龄平方、性别、民族和婚姻状况后，发现一年教育水平的提高会平均提高工资水平13.2%。
私人教育回报的持续上升体现出教育的确在创造价值。一种直观的理解是，教育回报上升的原因是计划经济时期对教育回报的压制在市场经济下得到纠正。另一种容易想到的解释是，随着时间的推移，教育质量得到了改善。但这两种解释都还不够，都没有揭示教育回报不断提高背后隐藏的现代经济增长的核心秘密。尤其值得一提的是，在教育回报中，大学教育带来的回报非常重要。在20世纪末，中国经历了快速的大学扩招，大学每年的毕业生数量从当年大约100万增加了到了本书出版时的大约700万，但教育回报持续上升的势头在图4.1这段时期却没有发生变化。要对这个现象给出解释，需要找到那些可能“放大”教育回报的因素。我们最近的研究发现“人力资本外部性”（human capital externalities）在提高教育回报方面的作用被严重地忽视了。
“人力资本外部性”的含义是，一个人的教育水平提高不仅提高了自己的私人收入，还在与其他人的社会互动中产生知识的外溢性，从而在加总的意义上产生社会回报，即一个人能够从其他人的教育水平提高中获得收益，包括收入提高、犯罪率下降和人民生活质量改善。如果人力资本外部性很大的话，那么，劳动力从农村流动到城市，或者从教育水平低的城市流动到教育水平高的城市，就可以获得收入的提高。美国的实证研究发现，工资和地租在平均人力资本水平更高的城市更高（Rauch, 1993）。类似地，Moretti（2004b）发现，城市的大学毕业生比例每增加1个百分点，企业的劳动生产率会上升0.6%—0.7%。Moretti（2004c）同样说明了知识溢出效应的存在，他发现，城市的大学毕业生比例每增加1个百分点，工资水平平均上升0.6%—1.2%。 [2]
运用中国数据开展的研究也发现，城市的人力资本外部性是存在的。Liu（2007）采用1988年和1995年两年的CHIPS数据估计了中国城市的教育外部性，结果发现，城市教育水平增加1年，个人的工资水平提高4.9%—6.7%。李小瑛、陈广汉、张应武（2010）发现，截至2006年，城镇地区接受高等教育的人口比例提高1个百分点，工人的工资将提高1%。图4.2绘制了在2000年人口普查中的城市平均受教育水平与2002年、2007年两年职工平均年工资水平之间的关系，结果显示，的确在城市受教育水平更高的城市工资水平更高。如果将个人层面的工资水平对城市平均教育水平进行简单的回归分析的话，城市教育水平增加1年，2002年城市平均工资增加大约17.4%， 2007年城市平均工资增加大约20%。值得强调的是，这一教育回报远远高于通常研究发现的教育的个人回报，因此，一定是教育还会通过外部性机制产生社会回报。如果将两年数据合并在一起，并且控制其他个人的教育、经验等特征，以及家庭和城市特征之后，城市教育水平每提高1年，个人的小时工资增加大约11.9%。但是，在人力资本外部性的实证研究中，比较有挑战性的问题是这一估计面临着严重的内生性问题，可能导致估计结果被低估或高估，这也是在既有的研究中有待改进之处。对此，我们在下一节中将进行详细的讨论和处理。
根据我和Glaeser的研究发现，通过使用CHIPS2002和CHIPS2007的数据，一个城市的平均受教育年限增加1年，这个城市的居民平均收入将提高大约21.9%（Glaeser and Lu, 2014）。如果换用2005年1%的人口小普查数据，一个城市的平均受教育年限增加1年，这个城市的居民平均收入将提升大约19.6%到22.7%（参见下一节的分析）。不同的数据估计出来的结果非常接近。这意味着，即使给定教育水平和所有其他个人特征，只需要将一个人的居住地的人均受教育年限增加1年，他的收入就可以同步提高大约20%（以上几个系数估计值的约数）。另一方面，由于存在人力资本的外部性，原先教育的私人回报就被高估了，这其中包含了教育的社会回报。
另外，高技能劳动力产生的正外部性也体现在其他方面，比如犯罪率。高技能劳动力数量的增加，可能会促进城市犯罪率减少，并形成模范效应，带来城市总体犯罪率下降，提高城市的吸引力（Moretti, 2004a）。
作为一个正在经历经济转型的发展中大国，中国不同区域的经济发展水平差异明显。不同地区影响教育回报的因素不尽相同，包括私有部门的经济比重、不同程度的经济开放度（吸引FDI的程度）、不同的地域性政策等。更为重要的是，城乡之间和不同城市之间人均教育水平存在巨大差异，就会使得教育回报在城乡之间和不同城市之间产生差异。邢春冰（Xing, 2015）的研究表明，城市的教育回报显著高于农村的教育回报，在城市层面，那些教育程度更高的大城市有着更高的教育回报。
邢春冰（Xing, 2015）的研究显示，在1995年，每年教育的回报率在不同地区大约一致为3%—4%。到了2002年，广东省以8.4%的每年教育回报率居全国首位，而湖北和云南的每年教育回报率最低（约4.6%—4.7%）。从2002年至2007年，中西部省份的教育回报率停止增长并出现下滑的态势（例如安徽和甘肃）。与之形成对照的是，沿海地区的教育回报率持续攀升，在部分地区出现了爆发式增长。例如北京的教育回报率从6%上升到11%，江苏的增长态势亦是如此。全国的教育回报率出现了明显的区域差异化。高等教育回报升水呈现出类似的态势。可以看出，教育回报主要来自于高等教育阶段，特别的，沿海地区的高等教育回报成为了该区域教育回报的主体。
为了进一步反映出教育回报的地区间差异，邢春冰（Xing, 2015）利用2005年1%的人口小普查数据估计出了所有城市层面的教育回报，估计结果从5%到15%，展现出很大的城市间差异。他发现，总体来说，每年教育回报和城市人口呈现出正相关关系，城市越大教育回报越高。同时，每年教育回报和城市的大学毕业生占比正相关，大学生占比越高，教育回报越高。
4.1.2 高技能者的集聚为什么会使低技能者得益？
读者可能会问，难道高技能者所产生的人力资本外部性不只是由高技能者自己得到的吗？这样，城市要发展自己，就不需要低技能劳动者，或者说，城市受教育水平的提高会替代掉低技能劳动者？不是这样的，事实上高、低技能者之间存在着技能互补性（skill complementarities），这使得大学生更多的大城市反而需要更多的低技能劳动者。那为什么大城市会促进技能互补？原因可能是以下三点：
一是劳动力分工。当市场容量增加的时候，会促进劳动力的分工更为细化，劳动力彼此之间的联系更为紧密，不同技能的人在生产过程中位于不同的岗位，相互分工，从而产生互补性。其实，这就是市场规模促进分工的“斯密定理”。
二是人力资本外部性。人力资本外部性的存在会提升高技能者周围劳动力的生产率。
结合以上两点，可以说明存在劳动力分工时，不同技能的人会从事符合各自比较优势的职业，存在外部性的情况下，高技能者的增加会提高其自身劳动生产率，同时也会促进低技能者劳动生产率的提高。因此，大城市会促进高低技能互补。我们的研究发现，高低技能劳动力之间的互补性会出现在大企业内部，但大城市的促进效应并未明显强于中小城市（Liang and Lu, 2015），但大城市却的确更可能通过促进企业间和行业间的外部性来促进高低技能互补（梁文泉和陆铭，2016）。
三是消费外部性。就业工资的上涨会增加人们从事家务的机会成本。对于高技能劳动力而言，从事家务的高机会成本会促使其将家务活动外包给从事家政、餐饮等消费型服务的低技能劳动力。同时，收入水平的提高还会增加其他诸如医疗、艺术、法律等的服务需求，而它们的从事人员主要是高技能劳动力。大城市会通过外部性、分享和匹配等机制提升高技能劳动力的工资，促进高技能劳动力将更多的家务活动外包，同时增加对消费型服务业的需求，进而会增加消费型服务业的就业量。据估计，城市中每增加1个高技能岗位，就会增加5个消费型服务业的岗位，其中2个是医疗、艺术、法律等高技能劳动力从事的岗位，3个是餐饮、收银员等低技能劳动力从事的岗位（Moretti, 2012）。
上述技能互补性的存在都使得城市受教育水平的提高带动低技能劳动力的工资上涨。我们用2005年1%的人口小普查微观数据考察城市高技能比例对不同技能劳动力工资的影响，结果显示，当城市高技能者（大学本科以上学历）比例增加1个百分点时，高技能者的小时工资会增加6.11个百分点，而低技能者（大学以下学历）的工资会增加7.17个百分点，增幅略大于对高技能者的影响。另外，如果我们将低技能劳动力细分为具有高中学历和大专学历的中等技能者和具有初中及以下学历的低技能者，同样发现，城市高技能者比例增加对低技能劳动力工资的增幅效果最大（具体见后文中的分析）。
在高技能者向大城市集聚的过程中，也将带来大量低技能劳动力的需求，从而表现为城市规模对于就业和收入水平的正效应。通过使用CHIPS 2002和CHIPS 2007年的个人层面数据，我们发现，人们在大城市更有机会找到工作。高技能者和低技能者都在人口规模效应中获益，而且低技能劳动力在大城市中获得的就业机会更多。相比之下，中等技能人群的就业情况不会受到显著的影响。因此，限制城市人口增长，特别是低技能劳动力的流入，对效率与公平均有弊处（陆铭、高虹、佐藤宏，2012；本书第5章）。此外研究也发现，城市规模对劳动力收入具有正效应：在对收入进行了消胀后，每提高1个百分点的城市人口会增加个人实际收入大概0.082%到0.143%（高虹，2014）。
4.2 高技能劳动力促进城市发展
城市的发展离不开高技能劳动力的集聚。高技能劳动力之所以能促进城市发展的原因体现为以下两点：第一，高技能劳动力本身具有更高的生产率。第二，高技能劳动力的集聚会产生人力资本外部性。
我们使用微观数据来展现城市高技能劳动力对城市内个人工资的影响，回归中控制了个人的社会经济特征，包括教育水平，这时，城市的教育水平对于个人收入的影响就体现出了人力资本外部性，具体结果见表4.1。从第1列的OLS回归结果可知，高技能劳动力（大学以上教育水平）占人口的比例每增加1个百分点，城市劳动力工资会上涨6.41个百分点。
但这样简单的估计人力资本外部性，存在着内生性偏误。一方面，可能是因为高技能水平的人都有某种共同的偏好，所以，他们聚集在一起，而这种无法观察的偏好也可能会影响到收入水平。同时，人均教育水平比较高的城市可能还有一些其他的宜居因素（比如公共服务、基础设施，甚至气候），也会影响到劳动生产率和收入水平。另一方面，高教育程度的人如果更偏好城市的某种宜居性，他们也会愿意为之牺牲一些收入，而居住在那些“宜居”的城市，这样，城市教育水平对于个人收入的影响就会被低估。
为了缓解上述这样的内生性估计偏误，在第2列中，我们使用Glaeser和Lu（2014）中20世纪50年代“院系调整”运动中每个城市迁出和迁入的院系数量作为城市高技能比例的工具变量。20世纪50年代的院系调整对于城市来说是一场外生冲击，这场运动发生得快（主要集中在1952年），事先无法预期，涉及面非常广。由于当时大量大学教师、学生、科研设备、图书资料等都发生了跨城市的搬迁，经过了半个多世纪，对今天城市的人力资本水平仍然产生了深远的影响。在运用了工具变量估计之后，表中第2列显示，高技能比例每增加1个百分点，城市劳动力小时工资会上涨5.66个百分点，若用迁入的院系数量做工具变量，城市劳动力小时工资会上涨5.94个百分点。为了和教育私人回报率更有可比性，在第4列中，我们用城市人均受教育年限来衡量城市人力资本水平，结果发现，个人受教育年限每增加1年，小时工资会增加10.5个百分点，而城市人均受教育年限每增加1年，个人收入会增加15.5个百分点。在第5列中使用和第2列中相同的工具变量后，教育私人回报率为10.3%，而教育的社会回报率为19.6%，几乎是教育私人回报率的两倍，若用迁入的院系数量做工具变量，二者分别为10.1%和22.7%，这与我们（Glaeser and Lu, 2014）使用CHIPS数据的估计结果非常接近。此外，Xing（2015）发现，城市人口越多，大学生比重越高，教育回报率越高，这也可以由人力资本外部性来解释。因此可认为，高技能者的存在会促进城市平均劳动力工资的提高。
人力资本外部性主要是通过人与人之间面对面的交流产生的（Fujita and Ogawa, 1982; Glaeser, 1999; Lucas, 1988; Lucas and Rossi-Hansberg, 2002），于是人力外部性的存在只局限于很小的地理范围之内（Fu, 2007; Rosenthal and Strange, 2008），这会导致更多的高技能劳动力集聚在城市（特别是大城市）以享受人力资本外部性。因此，我们可以看到高技能比例越高的城市在后续的发展中会集聚越多的高技能劳动力，从而出现城市间人力资本水平的分化。
我们利用2000年和2010年的人口普查数据，并借鉴Berry和Glaeser（2005）的做法来考察2000年城市人力资本情况对2000—2010年期间的城市人力资本变化的影响，具体结果见表4.2。在前2列中，我们是用高技能比例的增长量作为被解释变量，初始的高技能比例作为解释变量。结果发现，在第1列中，2000年的城市高技能比例每增加1个百分点，2000—2010年的高技能比例会增加1.3个百分点；在第2列中，即使我们控制了2000年的城市人口规模、人均GDP和产业结构，结论依然成立。考虑到高技能比例的变化可能不是正态分布，所以在第3列中，用高技能数量的对数变化量作为被解释变量，这相当于高技能数量的增长率，结果显示，2000年高技能比例越高，2000—2010年期间的高技能数量增长率越低。这个较低的增长率是因为基期的高技能比例高。值得一提的是，城市的高技能比例影响后续高技能比例的现象在美国同样存在（Berry and Glaeser, 2005）。
从表4.2的回归结果可知，城市的高技能比例会影响后续的高技能比例，而低技能比例是否具有同样的影响呢？为此，我们在表4.2回归的基础上加入低技能比例，具体结果见表4.3。从表4.3的结果，我们发现，城市初期低技能劳动力比例越高，在后续时间段内，高技能比例不会出现增长，甚至可能会出现减少。与此同时，我们再次发现，初始高技能比例会显著增加后续的高技能比例，也说明了表4.2回归结果的稳健性。
既然高技能比例越高的城市，在后续的发展中会集聚越多的高技能劳动力，那么城市间人力资本水平就会逐渐分化。我们利用2000年、2010年的人口普查数据考察城市间人力资本差异，所用指标包括均值、标准差、75—25分位之差、差别指数和隔离指数。 [3] 从表4.4的结果可知，平均而言，大学生比例在提高，与此同时，城市间大学生比例的差异程度也在扩大。
总而言之，高技能劳动力会促进城市工资提升、人口增加，是城市发展的引擎。在此，读者可能会问一个问题，如果存在人力资本的分化，那么，城市和城市之间的差距不就越来越大了？那中小城市是不是会出现因为缺乏人力资本积累而难以发展的问题？如果是这样，是不是应该通过政策推动人力资本向中小城市转移？对这个问题的回答，要看政策目标是什么。如果政策的目标本身就是推动大学生在空间上均匀分布，或者说在某些特定的行业，人力资本的地区间均等化有利于改善社会福利，那么，通过政策干预城市间的“人力资本分化”当然是有意义的。比如说，在医疗、司法等公共服务行业，在有很强正外部性的教育行业，通过财政转移支付引导大学生转移向中小城市本身就是重要的。从短期来说，这种均等化有利于提升中小城市的生活质量，在长期，则有利于提升这些地方的人力资本积累。但是，请注意，对于绝大多数的行业来说，从经济效率上来说，推动人力资本在空间上均匀分布的政策并不一定是好的政策，因为人力资本向大城市的集聚本身就是大城市的产业结构对于大学生需求更多的结果，而一个中小城市的产业结构却相对不需要那么多大学生，人力资本回报没有大城市高。换句话说，大学生的空间分布本身就是微观个体最大化人力资本回报的结果，除了上面列举的一些行业之外，在空间上均匀分布的人力资本并不是社会最优的。
4.3 城市发展中的技能互补与户籍制约
既然高技能劳动力是城市发展的引擎，那为什么低技能劳动力也会共存于城市呢？其背后的原因在于，高低技能劳动力之间存在技能互补。
技能互补体现的是不同技能劳动力之间的关系。假设城市内存在高低技能劳动力两种劳动力，从生产率来看，若高低技能劳动力能够互相促进对方生产率的增加，则说明高低技能劳动力之间存在互补性。从就业情况来看，若高低技能劳动力能够互相促进对方就业量的增加，同样说明高低技能劳动力之间存在互补性。
首先，从生产率的角度来看高低技能互补。我们用2005年的人口普查微观数据考察城市高技能比例对不同技能劳动力工资的影响，结果见表4.5。表4.5显示，当城市高技能比例增加1个百分点时，高技能的小时工资会增加6.11个百分点，而低技能劳动力的工资会增加7.17个百分点，增幅略大于对高技能者的影响。另外，如果我们将低技能劳动力细分为具有高中学历和大专学历的中等技能者和具有初中及以下学历的低技能者，同样发现，城市高技能比例对低技能劳动力工资的增幅影响最大，和其他的文献类似（Glaeser and Lu, 2014; Moretti, 2004b）。因此可认为，在城市内高低技能劳动力之间存在互补性。
然后，从就业量变化来看高低技能互补。如果初期高技能劳动力比例的增加，不仅会促进下一期高技能劳动力的增加，也同时会促进低技能劳动力比例的增加，则说明高低技能存在互补。我们利用2000年和2010年的人口普查数据来考察具体情况，结果见表4.6。结果发现，2000年高技能比例增加1个百分点，则在2000—2010年之间，高技能比例显著增加1.129个百分点，中等技能劳动力显著减少1.479个百分点，而低技能劳动力则会增加0.351个百分点，虽然显著性水平没有达到10%，不过系数的 t 值已经大于1（系数大于标准误）。因此可认为，在城市内高低技能劳动力之间存在互补性。类似情况在美国也出现，从1970年到2000年期间，城市的初期高技能劳动力比例导致后续10年内高技能劳动力比例增加的同时，低技能劳动力比例也在增加（Berry and Glaeser, 2005）。
在企业层面同样可以看到技能互补现象。技能互补会影响企业的雇佣决策。面对异质性的劳动力，企业在雇佣决策时就必须考虑异质性劳动力之间是否存在互补性。异质性的劳动力之间的交流会产生外部性，同时也会存在沟通成本，只有当正外部性大于沟通成本时，即只有当异质性员工之间存在互补时，企业主才会增加员工的多样性（Lazear, 1999）。一般而言，不同教育程度的员工产生的正外部性大于沟通成本，会提高企业的生产率，而年龄、种族等异质性的影响则相反（Garnero and Rycx, 2013; Parrotta et al., 2012）。Liang和Lu（2015）利用2008年经济普查数据研究发现，当企业规模大到一定程度时，企业内就会出现高低技能互补。
技能互补的存在就可以解释为何高低技能劳动力会共存于城市中。反过来，城市的发展会如何影响技能互补呢？大城市中，具有更多的高技能劳动力，具有更强的人力资本外部性，这必然会促进高低技能劳动力之间的互补。与此同时，大城市也可能影响高低技能之间的互补性。大城市具有更高比例的高技能劳动力，但平均技能水平和小城市却相差无几（Bacolod et al., 2009），而且大城市间的技能水平具有更大的方差（Gautier and Teulings, 2009）。Eeckhout等（2014）首次从城市经济学角度来考察技能互补，并利用美国数据分析大、小城市的技能分布，发现在大城市中具有更高比例的高技能劳动力和低技能劳动力，而中等技能劳动力的比例则更低，这充分说明了大城市会促进技能互补。
我们利用2005年人口普查微观数据对比不同城市间的技能分布情况来考察高低技能互补情况。我们将大学本科以上学历者定义为高技能，大专和高中学历者定义为中等技能，初中及初中以下学历者定义为低技能，然后直接看大小城市间这三类技能劳动力数量的对比，具体情况见表4.7。我们可以知道大城市的人均受教育年限为9.785年，而小城市的为8.465年，二者之间相差1.32年，在1%下显著。另外，我们可以看到大城市具有更高比例的高技能和中等技能劳动者，但低技能劳动力的比例却更低。美国的情况与表4.7的情况相反，美国的大城市中具有更高比例的高技能者的同时，也具有更高比例的低技能者。
如果以实际工资来衡量劳动力的技能水平，并考察城市内劳动力的技能分布，结果见图4.3。从右图中，我们可以发现，美国大城市的技能分布具有“厚尾”性质，这意味着大城市同时具有更多的高技能劳动力和低技能劳动力。而中国大城市的技能分布则是完全向右偏移，这意味着大城市拥有更多的高技能劳动力，更少的低技能劳动力。
大城市通过共享、匹配和学习等机制提升劳动力收入的同时，也会增加生活成本。通过权衡可得的收入和相应的生活成本，劳动力选择不同的城市以获得效用最大化。在劳动力自由流动时，同类技能的劳动力在不同城市之间会获得同等的效用水平，进而达到空间均衡。一旦阻碍劳动力的自由流动，一方面劳动力无法流动到本可以获得更高效用的城市，就会造成效用损失；另一方面劳动力可能会为了某些特殊利益而迁移到特定城市，或者会为了享受既得利益而滞留在特定城市，也会造成扭曲。
从图4.3中，我们知道美国的大城市中集聚了更高比例的高技能劳动力和低技能劳动力。而中国大城市的技能分布整体向右平移了，说明了大城市聚集了更多的高技能劳动力，却没有更高比例的低技能劳动力。对比美国和中国的情况，我们认为其背后的原因可能是中国的户籍制度等阻碍劳动力流动的因素，提高了低技能劳动力向大城市流动和定居的成本。
形成于计划经济时代的户籍制度，至今仍然深刻地影响到居民生活的方方面面（Chan and Buckinham, 2008），缺乏所在城市的户籍，会在劳动就业、社会保障、公共服务等方面面临种种歧视（陈钊、陆铭，2015）。户籍制度是偏向高技能的，它的影响体现在两方面。其一，户籍制度基本上不会阻碍高技能劳动力的自由流动，更常见的情况却是高技能劳动力为了享受户籍背后所包含的公共服务，宁愿牺牲部分工资以获得大城市的户籍，而不是到其他城市寻找更为匹配的工作。其二，户籍制度阻碍低技能劳动力自由流动到收入更高和就业机会更好的城市 [4] ，这不但导致个人福利无法得到改进，而且也会抑制技能互补进而降低高技能劳动力的生产率。
首先，户籍制度改变不同城市的技能分布。从图4.3中，我们已经发现中国大城市的技能分布是右偏的，大城市相比于小城市并没有吸引更高比例的低技能劳动力，而这多大程度上是户籍制度带来的，却是需要回答的。我们参考Firpo等（2009），将影响技能分布的因素进行分解，结果见表4.8。表中的落户门槛指数是借用吴开亚和张力（2010）的研究，指数越高则说明落户难度越高，户籍限制越紧。结果表明，对于低技能劳动力（比如处于技能分布10分位点），落户门槛指数的系数显著为负，说明户籍指数越高，处于10分位点的技能劳动力来自大城市的比例会降低；而对于高技能劳动力（比如处于技能分布90分位点），落户门槛指数显著为正，意味着户籍指数越高，处于90分位点的技能劳动力来自大城市的比例会提高。因此，户籍制度确实会导致城市中集聚更多的高技能劳动力和更少的低技能劳动力。 [5]
户籍制度影响了城市的技能分布，进而会抑制高低技能互补。Liang和Lu（2015）考察了企业内的技能互补情况，并分析户籍制度对企业内技能互补的影响。实证研究的结果发现，大城市并没有表现出更强的企业内技能互补性。因为大城市具有更强的户籍门槛，我们分别在模型中考虑了城市人口规模和户籍门槛的影响，结果发现，更高的落户门槛指数的确不利于增加企业内部的技能互补性，而一旦控制了城市的落户门槛指数的影响之后，城市规模有利于提高企业内技能互补的作用便得以显现。
此外，当存在户籍限制时，外来移民（尤其是低技能劳动力）无法在大城市落户，无法享受所在城市的医疗、教育等公共服务，只能将老人和小孩留在老家，并且导致妇女更多地留在老家照顾老人和小孩。家人分离一方面会影响孩子教育、成长和老人的健康；另一方面会导致外来移民更多地将工资寄回老家，进而降低所在城市的消费需求，而这种“外地人只挣钱不花钱”的消费需求萎缩又进一步影响到本地居民的工资。我们利用CHIPS2002年移民的样本算出城市每个移民汇款回家的均值，然后乘以2005年的人口普查微观数据中每个城市的移民数量得到每个城市中移民寄回家钱的总额，估计它对本地居民工资的影响。结果发现，城市移民寄回老家的钱每增加1个百分点，或者一个城市在家庭层面汇回老家的钱的均值增加1个百分点，会使得城市本地人的工资减少大约0.05个百分点（Liang and Lu, forthcoming）。这个数值在量上虽然并不算大，但至少说明，如果城市不能让外来劳动力安居乐业，那么，其消费需求的萎缩对本地居民并无益处。
4.4 小结
本章利用历次人口普查数据来考察中国城市的技能分布及变化情况，得到以下三点主要结论：
首先，高技能劳动力是城市发展的引擎，它会促进城市工资提升、人口增加。背后的原因在于高技能劳动力不但自身具有更高的生产率，而且也会产生可观的人力资本外部性，提高其他居民的劳动生产率。
然而，高技能劳动力不是城市发展的全部，它也离不开低技能劳动力的存在。高、低技能劳动力之间存在互补性，并且大城市会促进技能互补，使得大城市中不仅有更多的高技能劳动力，也有更多的低技能劳动力。
最后，我们发现，中国的实际情况是，偏向高技能劳动力的落户政策使得大城市具有相对更多的高技能劳动力，却具有相对更少的低技能劳动力，进而抑制了低技能劳动力的供给和高低技能互补，不利于城市的发展和对经济增长的带动作用。
本章的结论说明，如果错误地认为城市化过程中产业的升级换代只需要更高生产率的高技能劳动力，却忽略与高技能者互补的低技能劳动力，则必然不利于城市的健康发展。在后工业化时代的城市中，服务业是大城市发展的关键，也是大城市具有更高的生活质量的重要体现，而低技能劳动者是消费性服务业的供给者，若将低技能劳动力排斥在城市之外，对经济发展和城市竞争力带来的负面影响将更巨大。
城市的吸引力就在于它的自由和多样性（Jacobs, 1969；波特罗，2006）。阻碍劳动力的自由流动，将不利于提高城市的生活质量。在全球化时代，中国的一线城市要参与到国际竞争中去，如果低技能劳动力的相对短缺进一步传导到其工资水平上，那么，就将进一步危害城市的经济增长和竞争力。这里，需要特别说明的是，如果是因为劳动生产率提高导致劳动力需求上升，这种需求方的因素带来的城市的劳动工资上升是好事，恰恰是城市竞争力的体现。但是，如果是因为供给方的因素，使得低技能劳动力的进入受到限制，从而工资上涨，那么，这种工资上涨就可能会使劳动成本上升快于劳动生产率的上升，不利于提升城市竞争力。
中国是一个大国，国内移民和国际移民有本质上的区别。一个国家在对待国外移民时，可以通过国际移民政策挑选高技能人才和投资者成为本国国民，同时，在低端劳动力市场上引入来自一些其他国家的劳动力，却并不给予国民待遇，从而有效地降低劳动力成本。但一国内部的移民问题却完全不一样。首先，国内移民应享受平等的国民待遇，这是天经地义的，而在中国传统体制下的“市民待遇”是统一国家内部不能在法理上成立的概念。 [6] 第二，抛开“权利”不说，如果直接通过行政手段限制劳动力的流入，其人力资本外部性、高低技能劳动力的互补性和消费外部性均会被削弱，最终会对特大城市的全球竞争力不利。第三，行政性的限制国内移民的政策将削弱特大城市对于国家发展的带动力，相比之下，对于新加坡这样的城市经济体而言，就无所谓“特大城市对于国家发展的带动力”的问题。第四，即使行政性的管制劳动力流入能够成功，较发达地区仍然需要通过税收来支持向欠发达地区的转移支付。地区间移民越不自由，不同地区间的收入差距越大，越需要采取“动钱”的策略来缩小地区间生活质量差距，由此产生的低效率和债务负担（参见本书第3章），较发达的特大城市一样要负担。
基于本章的分析，对应的政策含义在于，在城市发展过程中，不仅要创造条件促进高技能劳动力的集聚，也要逐步有序地减少直到消除对于低技能劳动力的制度性歧视。即使如此，通常人们还会有一个担心，如果放开移民，特别是低技能劳动力的移民，他们在竞争更激烈、成本更高的大城市也无法工作和生活。事实上，如果存在技能互补性，恰恰是大城市对于低技能劳动力的需求更为旺盛。下一章将专门讨论城市规模与就业创造、包容性增长之间的关系。
[1] 类似的，Zhang等（2005）发现教育收益率从1988年的4.0%增加到2001年的10.2%。
[2] 相关的综述文章可参考Audretsch和Feldman（2004）及Moretti（2004a）。
[3] ，是用来衡量多少比例的高技能需要重新分配使得高技能在所有城市间的分布是相同的； ，是用来衡量每个高技能者周围的人有多少比例也是高技能。
[4] 在目前少数特大城市实行的积分落户政策之下，低技能劳动力几乎没有通过积分落户的可能性。
[5] 在表4.8中，我们也发现，高技能比例系数在10分位点是显著为正，而在90分位点则显著为负，这也部分说明，在控制了户籍制度的影响之后，高技能劳动力的集聚的确带来了更多低技能劳动力的需求，而高技能劳动力比例的增加在高技能劳动力之间形成了竞争效应；产业结构（三产—二产比率）的系数在10分位点显著为负，而在90分位点显著为正，这说明，相对于二产的发展，三产的发展并不利于低技能劳动力的就业，这可能是因为中国城市的三产更偏重于生产型服务业，而吸纳低技能劳动力的消费型服务业受到了抑制。
[6] 关于法理问题的讨论已经超出了本书的范围，有兴趣的读者请参见作者的另一部通俗的著作《大国大城》（陆铭，2016）。这里，仅说明一句，在世界上的绝大多数国家，本国国民在国内自由迁移和居住是宪法赋予的权利，公共服务平等覆盖到常住人口（甚至合法常住的外国人）也是国际上通行的做法。