一 引 言

改革開(kāi)放40多年來(lái)，中國(guó)對(duì)外貿(mào)易總出口額占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 (GDP)的比重長(zhǎng)期超過(guò)60%，出口貿(mào)易是推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的三駕馬車(chē)之一。但是中國(guó)東部地區(qū)的出口貿(mào)易和出口產(chǎn)業(yè)相對(duì)更為發(fā)達(dá)，全國(guó)80%以上的出口企業(yè)集中在東部地區(qū)，出口比重達(dá)90%以上。在發(fā)達(dá)的貿(mào)易和產(chǎn)業(yè)之下，存在東部地區(qū)勞動(dòng)力資源相對(duì)稀缺及中西部地區(qū)勞動(dòng)力資源相對(duì)過(guò)剩的事實(shí)，導(dǎo)致了勞動(dòng)力資源在地區(qū)間的錯(cuò)配，形成人口由中西部地區(qū)向東部地區(qū)遷移或者流動(dòng)的內(nèi)在動(dòng)因。中西部地區(qū)相對(duì)充裕的勞動(dòng)力資源彌補(bǔ)了東部地區(qū)相對(duì)緊缺的勞動(dòng)力供給，人口遷移促進(jìn)了勞動(dòng)力資源在區(qū)域間的優(yōu)化配置，因此可能是影響中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)及出口貿(mào)易的重要因素之一。

史桂芬和黎涵(2018)[1]認(rèn)為人口的跨區(qū)域流動(dòng)不但可以為出口產(chǎn)業(yè)提供低端勞動(dòng)力，還可以提供其他高端技術(shù)人才支持，從而實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)力資源與其他經(jīng)濟(jì)要素之間的優(yōu)化配置，最終促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。程名望等(2018)[2]使用1978-2015年中國(guó)省級(jí)層面數(shù)據(jù)測(cè)算出勞動(dòng)力遷移對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率為7.9%，并且勞動(dòng)力生產(chǎn)率在遷移過(guò)程中也提高了4.5倍，更有利于經(jīng)濟(jì)發(fā)展。程鵬(2014)[3]認(rèn)為通過(guò)轉(zhuǎn)移農(nóng)村剩余勞動(dòng)力，合理調(diào)整三次產(chǎn)業(yè)中農(nóng)村就業(yè)人員的比例，將有利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)和實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)增長(zhǎng)。2008年國(guó)際金融危機(jī)以來(lái)，中國(guó)面臨出口貿(mào)易增速放緩的挑戰(zhàn)，分析人口遷移或者人口流動(dòng)對(duì)出口貿(mào)易的作用機(jī)制具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

勞動(dòng)力資源是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的基本要素投入，隨著人口遷移或者勞動(dòng)力資源向勞動(dòng)需求更大和產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平更高的地區(qū)集中，調(diào)整了勞動(dòng)供給(包括普通勞動(dòng)力、知識(shí)性及技術(shù)性人才)數(shù)量和結(jié)構(gòu)，最終將有利于實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)力資源優(yōu)化配置和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的雙重目標(biāo)(程名望等，2018)[2]。例如中西部地區(qū)勞動(dòng)力資源向出口貿(mào)易和產(chǎn)業(yè)相對(duì)集中的東部地區(qū)流動(dòng)，從理論上可以實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)力資源在區(qū)域間的優(yōu)化配置。參照勞昕和沈體雁(2015)[4]的研究，本文主要使用中國(guó)2000年、2010年的人口普查和海關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析(1)現(xiàn)有的調(diào)查數(shù)據(jù)較少涉及人口流動(dòng)，中國(guó)人口普查數(shù)據(jù)是目前相對(duì)準(zhǔn)確的城市層面人口調(diào)查數(shù)據(jù)之一。其他關(guān)于人口流動(dòng)的數(shù)據(jù)可以從各地區(qū)公安局部門(mén)查詢(xún)，也有一些研究機(jī)構(gòu)自行抽樣調(diào)查的數(shù)據(jù)，但是可獲得性不高。。我國(guó)人口主要由中西部地區(qū)向東部地區(qū)流動(dòng)，區(qū)分區(qū)域有助于理清人口遷移在地區(qū)層面的影響差異。同時(shí)，一些研究認(rèn)為2008年國(guó)際金融危機(jī)爆發(fā)后中國(guó)的出口增速開(kāi)始放緩，造成了東部地區(qū)農(nóng)民工大量失業(yè)和回流(Chan，2010)[5]。因此，本文在異質(zhì)性檢驗(yàn)部分分析了地區(qū)層面和時(shí)間層面人口遷移對(duì)企業(yè)出口影響的差異。此外，隨著中國(guó)的人口老齡化問(wèn)題越來(lái)越突出，可能會(huì)降低人口遷移率和減弱勞動(dòng)力資源優(yōu)化配置(Zuo和Yang，2009)[6]，最終不利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和出口貿(mào)易(陸旸和蔡昉，2014)[7]。并且，中國(guó)的經(jīng)濟(jì)成就離不開(kāi)設(shè)立開(kāi)發(fā)區(qū)、FDI、自由貿(mào)易等產(chǎn)業(yè)政策(Lall，2000[8]；李力行和申廣軍，2015[9])，產(chǎn)業(yè)政策既可能直接影響企業(yè)出口，也可能通過(guò)影響地區(qū)間人口遷移進(jìn)而間接影響企業(yè)出口。因此，本文著重分析了人口老齡化和產(chǎn)業(yè)政策在人口遷移對(duì)企業(yè)出口影響中的作用機(jī)制。

已有研究較少分析人口遷移對(duì)地區(qū)企業(yè)出口水平的作用，本文的邊際貢獻(xiàn)在于：(1)論證了人口遷移或者勞動(dòng)力資源跨區(qū)域流動(dòng)對(duì)我國(guó)出口貿(mào)易的重要貢獻(xiàn)，進(jìn)而為勞動(dòng)力資源跨區(qū)域優(yōu)化配置能推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提供了證據(jù)。在人口老齡化越趨嚴(yán)重的情況下，中國(guó)應(yīng)當(dāng)轉(zhuǎn)變依賴(lài)人口規(guī)?；蛘叩土畡趧?dòng)力的粗放型發(fā)展模式，通過(guò)提升人口質(zhì)量來(lái)促進(jìn)出口發(fā)展。(2)隨著人口紅利的逐漸消失，人口遷移頻率降低，但依然是影響我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素，合適的產(chǎn)業(yè)政策可以引導(dǎo)人口流動(dòng)，在勞動(dòng)力資源優(yōu)化配置中的作用不容輕視。

下文結(jié)構(gòu)安排：第二部分是文獻(xiàn)綜述；第三部分是相關(guān)事實(shí)描述；第四部分是研究設(shè)計(jì)和指標(biāo)構(gòu)建；第五部分是實(shí)證檢驗(yàn)；最后是結(jié)論和政策建議。

二 文獻(xiàn)綜述

目前關(guān)于人口遷移的文獻(xiàn)多涉及人口遷移現(xiàn)狀的描述、造成人口遷移的原因以及人口遷移對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響三方面。中國(guó)的人口遷移主要為中西部向東部地區(qū)的跨區(qū)域流動(dòng)，同時(shí)包括省內(nèi)流動(dòng)。劉濤等(2015)[10]認(rèn)為中國(guó)流動(dòng)人口的空間格局具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性，長(zhǎng)三角、珠三角、京津冀等沿海地區(qū)是主要的集中地。同時(shí)，勞昕和沈體雁(2015)[4]基于2000年和2010年人口普查數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)人口流動(dòng)的主要方向是從中西部地區(qū)向東部沿海地區(qū)，長(zhǎng)三角、珠三角、京津冀地區(qū)城市是跨省人口流動(dòng)的主要吸引中心，但是吸引核心區(qū)逐漸由珠三角向北方地區(qū)移動(dòng)。馬紅旗和陳仲常(2012)[11]根據(jù)2010年中國(guó)人口普查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，省際流動(dòng)人口規(guī)模低于省內(nèi)流動(dòng)人口規(guī)模，并且擴(kuò)張速度更大。

影響人口遷移的因素具體有哪些？中國(guó)的流動(dòng)人口主要來(lái)源于農(nóng)村地區(qū)，高更和等(2015)[12]認(rèn)為農(nóng)村人口的有效流動(dòng)實(shí)質(zhì)是應(yīng)對(duì)人口壓力的現(xiàn)實(shí)反應(yīng)。一些研究認(rèn)為東部地區(qū)較高的收入水平是中國(guó)人口跨區(qū)域流動(dòng)的影響因素(張耀軍和岑俏，2014)[13]，同時(shí)城市公共服務(wù)能力是吸引外來(lái)人口的首要因素(李拓和李斌，2015)[14]。李祥妹等(2014)[15]認(rèn)為高速鐵路可以提高沿線居民的出行頻次，尤其是20歲-44歲之間青壯年勞動(dòng)力的流動(dòng)頻次。拋開(kāi)經(jīng)濟(jì)因素，有研究甚至認(rèn)為天氣是影響人口分布的因素之一(Black和Henderson，1999)[16]。已有研究表明，影響人口遷移的因素包括了經(jīng)濟(jì)因素(收入、交通)和非經(jīng)濟(jì)因素(天氣)，因此下文從相對(duì)外生的天氣因素角度構(gòu)造工具變量來(lái)進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)。

人口遷移將帶來(lái)什么影響？非經(jīng)濟(jì)層面，有研究發(fā)現(xiàn)人口流動(dòng)顯著提高了離婚率(莫瑋俏和史晉川，2015)[17]，加快了農(nóng)村老齡化程度(鄒湘江和吳丹，2013)[18]，但是緩解了東部地區(qū)人口老齡化程度(張航空，2015)[19]，降低了生育水平(周皓，2015)[20]，甚至城鄉(xiāng)之間的人口流動(dòng)不可避免地將健康風(fēng)險(xiǎn)和疾病負(fù)擔(dān)轉(zhuǎn)移給了農(nóng)村地區(qū)(牛建林，2013)[21]。那么，人口遷移如何影響到經(jīng)濟(jì)層面？Lewis(1954)[22]從經(jīng)典二元經(jīng)濟(jì)模型中指出勞動(dòng)力從農(nóng)業(yè)部門(mén)流向資本部門(mén)可以提高勞動(dòng)生產(chǎn)率進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，中國(guó)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)也有類(lèi)似結(jié)論(譚海鳴等，2016[23]；段平忠和劉傳江；2012[24]；于瀟等，2012[25]；逯進(jìn)和郭志儀，2014[26])，并且影響地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距(孫峰華等，2006)[27]。人口遷移在出口貿(mào)易中起到何種作用？姚洋和余淼杰(2009)[28]研究發(fā)現(xiàn)大量的農(nóng)村勞動(dòng)力、較低城鎮(zhèn)化水平和較低的人口撫養(yǎng)比使得中國(guó)出口導(dǎo)向型工業(yè)成為一種自然選擇。中國(guó)出口貿(mào)易擴(kuò)張和出口導(dǎo)向型發(fā)展模式根源于人口紅利，人口紅利帶來(lái)了充足的勞動(dòng)力，促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(陳松和劉海云，2013)[29]。同時(shí)，人口數(shù)量多是促進(jìn)一國(guó)出口勞動(dòng)密集型商品的關(guān)鍵因素之一(Tian et al.，2011)[30]。

除此之外，人口老齡化深刻影響著一國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型(楚永生等，2017)[31]，隨著人口老齡化程度的加劇，將使一國(guó)的有效勞動(dòng)人口減少，抵消人口紅利，降低出口的比較優(yōu)勢(shì)(Zuo和Yang，2009)[6]，對(duì)出口貿(mào)易產(chǎn)生不利的影響(Chinn和Prasad，2003[32]; Kim和Lee，2007[33])。

綜合而言，多數(shù)文獻(xiàn)重在分析影響人口遷移的因素，而較少討論人口遷移到底能帶來(lái)什么，特別是對(duì)經(jīng)濟(jì)層面的影響。中國(guó)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)表明，人口遷移有利于提高生產(chǎn)率、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。然而具體到出口貿(mào)易，已有研究并沒(méi)有給出直接的證據(jù)，但是勞動(dòng)力資源是支撐中國(guó)出口貿(mào)易的重要因素，人口遷移是調(diào)節(jié)區(qū)域間勞動(dòng)力資源配置的重要途徑，對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行分析，可以補(bǔ)充現(xiàn)有理論和實(shí)證研究框架的內(nèi)容。

三 相關(guān)事實(shí)描述

(一)人口遷移情況

各地區(qū)人口遷移存在差異，東部地區(qū)是人口凈流入主要地區(qū)，中西部人口大省是人口凈流出地區(qū)(劉濤等，2015)[10]。從時(shí)間層面看，隨著老齡化問(wèn)題加劇，中國(guó)人口紅利逐漸消失(Zuo和Yang，2009)[6]，以及近年來(lái)出口貿(mào)易增速放緩，人口遷移率可能降低。本文分地區(qū)和時(shí)間的人口遷移情況如表1所示，可以看出不管是本市、本省還是外省層面，東部地區(qū)的人口遷移率都大于中西部地區(qū)，但是東部地區(qū)2010年相比2000年人口遷移率呈下降趨勢(shì)，中西部地區(qū)反而呈上升趨勢(shì)，人口遷移率指標(biāo)的測(cè)算方法見(jiàn)下文。

表1 2000年和2010年人口遷移情況統(tǒng)計(jì)表 單位：%

東部地區(qū)具有市場(chǎng)化程度高、行業(yè)發(fā)展水平高以及鄰近海洋、海港等區(qū)位優(yōu)勢(shì)；并且集中了全國(guó)80%以上的出口企業(yè)和90%以上的出口份額，在出口貿(mào)易中占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。此外，東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)起步早、工資水平更高等優(yōu)勢(shì)也在潛移默化地吸引人口流入。本文對(duì)比分析東部、中西部、外地和本地的勞動(dòng)力優(yōu)劣勢(shì)。如表2所示，地區(qū)差異導(dǎo)致了各地區(qū)勞動(dòng)力資源配置狀況的不同。

表2 地區(qū)間勞動(dòng)力的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)對(duì)比

(二)人口老齡化和政策因素

關(guān)于人口老齡化和宏觀出口的統(tǒng)計(jì)，如圖1所示?？梢钥闯?，中國(guó)的人口老齡化程度逐年增大，按照國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)65歲以上人口占總?cè)丝诒戎爻^(guò)7%將被定義為老齡化國(guó)家，2000年以后中國(guó)已經(jīng)進(jìn)入老齡化社會(huì)。同時(shí)從斜率來(lái)看，2010年出口增速明顯低于2000年水平。進(jìn)入老齡化社會(huì)后，中國(guó)年輕勞動(dòng)力比例下降可能降低人口的流動(dòng)性，對(duì)勞動(dòng)力資源配置造成負(fù)向影響，最終將不利于出口貿(mào)易。

圖1 宏觀出口和人口老齡化變化趨勢(shì)圖

中國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展得益于不斷實(shí)施合適的產(chǎn)業(yè)政策，其中開(kāi)發(fā)區(qū)政策對(duì)于推動(dòng)中國(guó)出口貿(mào)易的蓬勃發(fā)展起到了重要作用(李力行和申廣軍，2015)[9](2)開(kāi)發(fā)區(qū)中實(shí)施對(duì)進(jìn)出口貿(mào)易的稅收優(yōu)惠政策，特別是出口加工區(qū)和保稅區(qū)對(duì)于加工貿(mào)易具有較大的稅收扶持力度，因此開(kāi)發(fā)區(qū)政策可以看作是一種針對(duì)出口貿(mào)易的產(chǎn)業(yè)政策。。本文以開(kāi)發(fā)區(qū)政策作為一種具體的產(chǎn)業(yè)政策，檢驗(yàn)其在人口遷移對(duì)出口貿(mào)易中的作用。產(chǎn)業(yè)政策和人口遷移對(duì)出口影響的分析邏輯如圖2所示，主要分為促進(jìn)作用和抑制作用兩個(gè)方面。

圖2 政策-人口遷移對(duì)出口貿(mào)易影響的分析邏輯

四 研究設(shè)計(jì)和指標(biāo)構(gòu)建

(一)研究方法

本文主要使用控制企業(yè)和年份層面的固定效應(yīng)模型，計(jì)量模型如式(1)所示。

(1)

其中，j、c、t分別表示企業(yè)、地級(jí)市和年份，X表示企業(yè)層面的控制變量，n為企業(yè)層面控制變量的個(gè)數(shù)，Z表示城市層面的控制變量，m為城市層面控制變量的個(gè)數(shù)，ε表示殘差項(xiàng)，β0為常數(shù)項(xiàng)，λ1和λ2分別表示企業(yè)層面和城市層面控制變量的回歸系數(shù)。pl表示人口遷移，export表示企業(yè)出口額，αj和αt分別代表企業(yè)和年份層面的固定效應(yīng)，本文在地級(jí)市層面對(duì)標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行了聚類(lèi)調(diào)整。β1表示pl的回歸系數(shù)，是本文主要關(guān)注對(duì)象，如果β1>0，并且通過(guò)了10%的顯著性檢驗(yàn)，則說(shuō)明人口遷移可以提高城市中企業(yè)出口水平。

(二)核心指標(biāo)

核心解釋變量：人口遷移指標(biāo)(pl)來(lái)源于中國(guó)人口普查數(shù)據(jù)，在“遷入人口”欄下有本縣市人口流入、本省其他縣市人口流入和外省人口流入，其中本縣市人口流入是指人口變更居住街道，或者農(nóng)村、城市之間的遷移，屬于本縣市的人口自流動(dòng)，其他為本省和外省人口的遷入。人口遷入反映了勞動(dòng)力資源的優(yōu)化配置過(guò)程，將各地級(jí)市本市、本省和外省遷入總?cè)丝诔猿Ｗ∪丝趤?lái)反映人口遷移情況(pl)(3)由于數(shù)據(jù)的限制，在本文中人口遷移指標(biāo)具體反映了各地級(jí)市的人口遷入情況。。并且將人口遷移指標(biāo)在本市、本省和外省層面進(jìn)行分解，分別使用本市、本省和外省層面的遷入人口除以地區(qū)地級(jí)市常住人口總數(shù)表示。人口流動(dòng)包括了人口遷入和遷出兩個(gè)維度，由于數(shù)據(jù)的限制本文僅可以獲得人口遷入數(shù)據(jù)，假設(shè)各地人口遷入可以反映人口在地區(qū)間的流動(dòng)情況，例如僅只有A和B兩個(gè)地區(qū)，則A地區(qū)的人口遷入就是B地區(qū)的人口遷出。

被解釋變量：企業(yè)出口額(export)來(lái)源于中國(guó)海關(guān)數(shù)據(jù)，因?yàn)楹ｊP(guān)統(tǒng)計(jì)的金額單位為美元計(jì)價(jià)，按照中美實(shí)際匯率換算為人民幣計(jì)價(jià)，同時(shí)為了剔除價(jià)格因素影響，本文將其除以2000年為基期的消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)(CPI)，同時(shí)取對(duì)數(shù)進(jìn)行折算。

海關(guān)數(shù)據(jù)是海關(guān)總署產(chǎn)品層面的進(jìn)出口月度數(shù)據(jù)，本文將月度數(shù)據(jù)加總成年度數(shù)據(jù)，內(nèi)容包括了企業(yè)代碼、電話號(hào)碼、郵編、金額、HS產(chǎn)品編碼等信息。人口普查數(shù)據(jù)在各縣級(jí)市層面統(tǒng)計(jì)了關(guān)于年齡、各行業(yè)人口比例、教育、工作情況和人口遷入等詳細(xì)信息。但從海關(guān)企業(yè)代碼的前四位僅可以識(shí)別到地級(jí)市層面，為了將兩套數(shù)據(jù)匹配，本文將統(tǒng)計(jì)口徑定位在地級(jí)市層面，并且統(tǒng)一了2000年和2010年的地區(qū)代碼。

(三)控制變量

為了排除其他潛在因素的干擾，引入企業(yè)層面和城市層面的控制變量。企業(yè)層面的控制變量：借鑒Lall et al.(2006)[34]的分類(lèi)方法，可以得出海關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)中每種產(chǎn)品的技術(shù)等級(jí)，并根據(jù)企業(yè)產(chǎn)品的出口比重作為權(quán)重加權(quán)進(jìn)而定義企業(yè)的技術(shù)層次，設(shè)置高技術(shù)密集度虛擬變量(htech)，將具有高技術(shù)密集度技術(shù)層次的企業(yè)設(shè)置為1，其他企業(yè)設(shè)置為0，采用類(lèi)似的方法來(lái)定義中技術(shù)密集度虛擬變量(mhech)和低技術(shù)密集度虛擬變量(lhech)。同時(shí)控制企業(yè)層面的固定效應(yīng)，例如將企業(yè)所有制等基本不隨企業(yè)特征變化的因素包含在企業(yè)層面的固定效應(yīng)中(4)如果加入企業(yè)所有制的虛擬變量，將被回歸方程吸收而沒(méi)有回歸結(jié)果，這說(shuō)明企業(yè)所有制等特征因素隨時(shí)間變化不大，因而包含在企業(yè)固定效應(yīng)中。。

城市層面的控制變量：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)(fgdp)用地級(jí)市第一產(chǎn)業(yè)GDP占地區(qū)總產(chǎn)值的比重衡量。資本密集度(pcap)用地級(jí)市人均固定資產(chǎn)衡量，并使用固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)折算取對(duì)數(shù)。城市交通便利情況(pky)用地級(jí)市客運(yùn)人數(shù)與地區(qū)常住人口的比重衡量。城市人口比重(nagp)用地級(jí)市戶(hù)籍為城市的人口比例衡量。新戶(hù)籍人口比重(gren)用地級(jí)市中一代戶(hù)人口在總?cè)丝谥械谋壤齺?lái)衡量。城市人口自然增長(zhǎng)率(nrate)用地級(jí)市的出生率減去死亡率來(lái)衡量。城市受教育水平(edu)用地級(jí)市中非文盲人口占總?cè)丝诘谋壤齺?lái)衡量。城市層面控制變量的數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》和國(guó)研網(wǎng)。

五 實(shí)證檢驗(yàn)

(一)基準(zhǔn)回歸

首先進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，結(jié)果顯示拒絕適合使用隨機(jī)效應(yīng)模型的原假設(shè)，因此本文主要使用固定效應(yīng)回歸模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果如表3所示。其中，模型(1)為隨機(jī)效應(yīng)模型，模型(2)-模型(3)為固定效應(yīng)模型，模型(3)為本文基準(zhǔn)模型，模型(4)-模型(6)為將人口遷移指標(biāo)進(jìn)行分解，分別對(duì)應(yīng)本市人口遷移、本省人口遷移和外省人口遷移。從模型(1)-模型(6)可以看出，人口遷移(pl)系數(shù)在1%水平顯著為正，說(shuō)明人口遷移可以提高企業(yè)的出口水平。一方面中國(guó)的出口貿(mào)易集中于東部沿海地區(qū)，本地勞動(dòng)力相對(duì)稀缺等因素成為人口遷移的內(nèi)在動(dòng)力。勞動(dòng)力資源作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的重要投入要素，人口從勞動(dòng)力資源相對(duì)密集的地區(qū)流向勞動(dòng)力資源相對(duì)稀缺的地區(qū)，可以實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)力資源在地區(qū)間的優(yōu)化配置(楊剛強(qiáng)等，2017)[35]，從而有利于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。另一方面中國(guó)出口企業(yè)集中在以勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)為主的加工貿(mào)易領(lǐng)域(Hanson，2016)[36]，并且高度依賴(lài)于發(fā)展初期的人口紅利。

表3 基本回歸結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為協(xié)方差調(diào)整后標(biāo)準(zhǔn)誤；***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1；控制了城市固定效應(yīng)、行業(yè)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)，下文同。其中，“人口遷移”為本文核心人口遷移指標(biāo)，“本市”、“本省”和“外省”為“人口遷移”指標(biāo)在地區(qū)層面的分解指標(biāo)，分別為本市、本省和外省的人口遷移人口占常住人口的比重，下文含義相同。注釋在下表不再單獨(dú)列出。

本文進(jìn)一步使用連續(xù)在位企業(yè)(5)此處分別從2000年和2010年開(kāi)始計(jì)算連續(xù)3年存在于海關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)中的企業(yè)。三年間的平均出口增長(zhǎng)率(exrate)作為企業(yè)出口(export)的替代指標(biāo)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。因?yàn)?000年之前沒(méi)有企業(yè)層面海關(guān)數(shù)據(jù)，分別使用2000-2003年、2010-2012年的平均出口增長(zhǎng)率(exrate)來(lái)衡量，具體如式(2)所示，其中j表示企業(yè)，t表示年份。表4被解釋變量為替代指標(biāo)(exrate)，可以看出pl的系數(shù)除了本市人口遷移的回歸結(jié)果以外基本上顯著為正數(shù)，與前文結(jié)論基本一致。

(2)

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：企業(yè)出口平均增長(zhǎng)率(exrate)

企業(yè)出口水平實(shí)際上反映了企業(yè)在出口層面的經(jīng)營(yíng)績(jī)效(蔣為和孫浦陽(yáng)，2016)[37]，屬于企業(yè)出口行為的集約邊際范疇，此外，企業(yè)出口行為還包括拓展邊際，即企業(yè)決定是否出口(盛丹等，2011)[38]。企業(yè)出口的拓展邊際與本文研究方向不盡相同，盡管如此本文依然將其作為一種穩(wěn)健性檢驗(yàn)。與前文使用海關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)不同，本部分使用工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，參照Brandt et al.(2012)[39]對(duì)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了處理，并且按照年份-地級(jí)市維度將人口遷移指標(biāo)和城市層面的控制變量匹配到工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)中，城市層面控制變量與前文相同(6)由于工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中缺少企業(yè)層面的出口特征，本文設(shè)置為外資背景企業(yè)虛擬變量(foe)和國(guó)有企業(yè)虛擬變量(soe)，設(shè)置方法與前文相同，除此之外，本文設(shè)置企業(yè)其他層面的特征變量。企業(yè)年齡(age)用企業(yè)實(shí)際存在年數(shù)的對(duì)數(shù)衡量。企業(yè)規(guī)模(scale)用企業(yè)職工人數(shù)的對(duì)數(shù)值衡量。要素密集度(lnkl)用企業(yè)人均固定資產(chǎn)的對(duì)數(shù)衡量，固定資產(chǎn)使用不變基期的固定資產(chǎn)指數(shù)進(jìn)行折算。企業(yè)利潤(rùn)率(profit)用企業(yè)利潤(rùn)總額除以銷(xiāo)售產(chǎn)值衡量。。本文設(shè)置企業(yè)是否出口(export_dum)變量，將具有出口交貨值的企業(yè)設(shè)置為1，其他非出口企業(yè)設(shè)置為0。由于企業(yè)是否出口服從(0，1)分布，實(shí)際上反映了企業(yè)的出口概率，本文使用Probit模型進(jìn)行檢驗(yàn)。具體如式(3)所示，其他變量和字母含義與式(1)相同，并且控制了城市、行業(yè)和年份層面的固定效應(yīng)(7)控制企業(yè)層面固定效應(yīng)將無(wú)法使用Stata軟件迭代出結(jié)果，因此使用控制地級(jí)市和二位數(shù)行業(yè)層面的固定效應(yīng)進(jìn)行替代。，c、i分別代表地級(jí)市和二位數(shù)行業(yè)，αc、αi分別代表城市和行業(yè)層面的固定效應(yīng)?；貧w結(jié)果如表5模型(1)-模型(4)所示，可以看出pl的回歸系數(shù)顯著為正，這說(shuō)明從拓展邊際角度看，人口遷移有利于企業(yè)做出進(jìn)行出口的決策，這與前文提高企業(yè)出口水平的結(jié)論一致。

(3)

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：企業(yè)出口行為的拓展邊際

(續(xù)上表)

變量(1)(2)(3)(4)(5)(6)人口遷移本市本省外省中位數(shù)溫度Hansen-Sargan J檢驗(yàn)接受接受弱工具變量檢驗(yàn):F值7172.315413.16樣本量383498383498383498383498209806209806

注：模型(1)-模型(4)中被解釋變量為企業(yè)是否出口變量(export_dum)，模型(5)-模型(6)被解釋變量為企業(yè)出口水平(export)。模型(5)-模型(6)第一階段的檢驗(yàn)結(jié)果都是顯著為正，表中不再列出。

表5模型(5)-模型(6)為使用兩階段最小二乘法(2SLS)的內(nèi)生性檢驗(yàn)，模型(5)借鑒Cai et al.(2014)[40]的方法，使用城市所在省份人口遷移指標(biāo)的中位數(shù)作為工具變量(IV)，可以看到回歸結(jié)果顯著為正，與基本結(jié)論一致，并且F值為7172.31，大于臨界值10，說(shuō)明不存在弱工具變量問(wèn)題。拋開(kāi)經(jīng)濟(jì)等其他因素，有研究認(rèn)為天氣是影響人口分布的重要因素(Black和Henderson，1999)[16]，溫度較高和水資源相對(duì)更豐富的地區(qū)對(duì)人口遷入更有吸引力。借鑒李嘉楠等(2017)[41]的方法，本文使用1997年城市年平均溫度作為工具變量，從模型(6)可以看出，pl的系數(shù)顯著為正且通過(guò)了弱工具變量檢驗(yàn)，與本文基本結(jié)論一致。

(二)異質(zhì)性檢驗(yàn)

1.考慮時(shí)間因素

改革開(kāi)放以來(lái)中國(guó)出口貿(mào)易快速增長(zhǎng)，但是在2008年國(guó)際金融危機(jī)后增長(zhǎng)趨勢(shì)發(fā)生變化，2009年宏觀出口首次出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)，并且在2010年以后出口貿(mào)易增速明顯放緩。此外，伴隨著中國(guó)人口紅利逐漸消失和人口老齡化程度提高，前文表1中數(shù)據(jù)顯示東部地區(qū)人口遷移率在2010年出現(xiàn)明顯下降。因此，本文分別考察2000年和2010年的人口遷移對(duì)企業(yè)出口的影響是否存在差異(8)由于是截面數(shù)據(jù)，因此不能控制年份固定效應(yīng)和企業(yè)固定效應(yīng)，本文使用Stata軟件中regress命令，控制了城市固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng)，并且在城市層面對(duì)標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行聚類(lèi)調(diào)整。，回歸結(jié)果如表6所示。

從表6可以看出，2000年和2010年的回歸結(jié)果基本一致。除了2010年本省人口遷移的回歸系數(shù)不顯著外，其他模型中pl的回歸系數(shù)顯著為正，說(shuō)明分別從2000年和2010年來(lái)看，不管是從整體上還是本市、本省和外省層面的人口遷移都提高了企業(yè)的出口水平。但是，2010年整體上或者本市、本省和外省層面的pl回歸系數(shù)絕對(duì)值明顯小于2000年，這說(shuō)明人口遷移對(duì)企業(yè)出口水平的提升作用在逐步減弱。

表6 2000年和2010年的回歸結(jié)果

為了對(duì)比2000年和2010年人口遷移對(duì)企業(yè)出口影響效力的時(shí)間趨勢(shì)，本文引入年份虛擬變量(year_dum)，例如2000年的虛擬變量，則2000年的企業(yè)設(shè)置為1，2010年設(shè)置為0，反之類(lèi)似。人口遷移的時(shí)間趨勢(shì)變量(pl_year)，用人口遷移指標(biāo)(pl)乘以年份虛擬變量(year_dum)，例如在2000年，設(shè)置為pl_2000，然后將pl_2000和pl_2010替代pl變量放入到回歸方程中重新檢驗(yàn)。如前文所述，企業(yè)出口行為包括了企業(yè)出口水平(集約邊際)和企業(yè)是否出口(拓展邊際)兩方面，同時(shí)對(duì)上述企業(yè)出口行為的兩方面進(jìn)行時(shí)間趨勢(shì)檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如表7所示。

從表7模型(1)-模型(4)可以看出，除了pl_2010在本省層面的回歸系數(shù)不顯著外，其他均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)并且為正，回歸結(jié)果與本文基本結(jié)論一致。但是對(duì)比pl_2010與pl_2000的系數(shù)值大小可以看出，pl_2010的系數(shù)值小于pl_2000，說(shuō)明人口遷移對(duì)企業(yè)出口水平的提升作用在減弱，這與表6的回歸結(jié)果一致。從模型(5)-模型(6)可以看出，pl_2000和pl_2010的回歸系數(shù)顯著為正，這與表5的回歸結(jié)果一致，但是pl_2010的系數(shù)值小于pl_2000，說(shuō)明企業(yè)出口的決策概率在逐步減小。因此，從企業(yè)出口的集約邊際和拓展邊際來(lái)看，隨著人口遷移率的下降，企業(yè)出口水平和進(jìn)行出口的決策概率都有所下降。

從人口增量角度看，隨著我國(guó)人口老齡化程度加劇，人口紅利逐漸消失，出口行業(yè)依賴(lài)人口紅利的比較優(yōu)勢(shì)逐步降低(Zuo和Yang，2009)[6]，進(jìn)而對(duì)出口貿(mào)易產(chǎn)生不利影響。從人口存量結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變角度看，出口貿(mào)易增速放緩帶動(dòng)了就業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變，大量農(nóng)民工失業(yè)返鄉(xiāng)，原有勞動(dòng)力資源更可能轉(zhuǎn)行投入到新興行業(yè)中。同時(shí)，隨著國(guó)家鼓勵(lì)出口行業(yè)向中西部轉(zhuǎn)移，中西部地區(qū)的勞動(dòng)力可以留在本地就業(yè)，減弱了向外遷移的動(dòng)力。

表7 考慮企業(yè)出口的時(shí)間趨勢(shì)

2.考慮地區(qū)因素

如前文表1所示，2010年?yáng)|部地區(qū)的人口遷移率出現(xiàn)下降，中西部地區(qū)反而有所上升，因此本文有必要從地區(qū)層面進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)。

從表8模型(1)-模型(4)可以看出，pl的回歸系數(shù)顯著為正，說(shuō)明在東部地區(qū)，從整體上或者本市、本省和外省層面，人口遷移均可以提高企業(yè)出口水平。人口向東部遷移符合經(jīng)濟(jì)發(fā)展和勞動(dòng)力資源優(yōu)化配置的規(guī)律，東部地區(qū)具有靠近港口的區(qū)位優(yōu)勢(shì)和出口行業(yè)更為發(fā)達(dá)、市場(chǎng)更為成熟的比較優(yōu)勢(shì)，但是勞動(dòng)力資源相對(duì)稀缺，外省人口流入可以有效彌補(bǔ)本地區(qū)勞動(dòng)力缺口。

從表8模型(5)-模型(8)可以看出，pl的回歸系數(shù)在整體上、本省和外省層面沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，在本市層面顯著為正，并未證明向中西部地區(qū)的人口遷移整體上可以有效地提高企業(yè)出口水平。中西部地區(qū)相比東部地區(qū)缺乏臨近港口等區(qū)位優(yōu)勢(shì)，出口行業(yè)相對(duì)不發(fā)達(dá)，并不能有效地吸納外地勞動(dòng)力。從模型(6)可以看出，中西部地區(qū)出口貿(mào)易的發(fā)展依賴(lài)于吸收本地就業(yè)人口，外地人口遷入對(duì)出口的影響有限，因此應(yīng)當(dāng)注重吸引本市以及臨近地區(qū)的勞動(dòng)力資源。除此之外，盡管?chē)?guó)家鼓勵(lì)東部地區(qū)出口企業(yè)向中西部轉(zhuǎn)移，但是轉(zhuǎn)移并不是一步完成，中西部地區(qū)出口加工行業(yè)的發(fā)展需要更多時(shí)間來(lái)積淀。例如富士康向鄭州、成都等地區(qū)轉(zhuǎn)移，直到2012年左右才正常運(yùn)轉(zhuǎn)，同時(shí)回流人口不一定重新流入出口行業(yè)，更可能被房地產(chǎn)、互聯(lián)網(wǎng)等新興行業(yè)替代。

表8 分地區(qū)的回歸結(jié)果

(三)考慮人口老齡化和產(chǎn)業(yè)政策的影響

1.人口老齡化的影響

數(shù)據(jù)顯示，2000年以來(lái)中國(guó)65歲以上人口的比重逐年增大，從2000年的6.96%，增長(zhǎng)到2010年的8.87%，按照世界人口老齡化標(biāo)準(zhǔn)7%的紅線，中國(guó)已經(jīng)進(jìn)入老齡化社會(huì)，并且老齡化程度逐步加深。本文考慮到人口老齡化因素(oldrate)的潛在影響，具體使用當(dāng)?shù)?5歲以上老年人口占總?cè)丝诒戎睾饬?。并且將oldrate乘以pl，從而衡量人口老齡化與人口遷移的交互作用(td)，其中pl包括在本市、本省和外省層面對(duì)應(yīng)的分解指標(biāo)。為了進(jìn)一步觀察時(shí)間趨勢(shì)的差異，本文設(shè)置td的時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)(td_year)，用td乘以時(shí)間虛擬變量(year_dum)表示，例如2000年設(shè)置為td_2000。

表9 考慮人口老齡化影響的檢驗(yàn)結(jié)果

從表9模型(1)-模型(4)可以看出，除模型(2)以外交叉項(xiàng)td的系數(shù)基本顯著為負(fù)，說(shuō)明人口老齡化會(huì)減弱人口遷移進(jìn)而降低地區(qū)企業(yè)出口水平。模型(2)中td的系數(shù)并不顯著，不能證明人口老齡化可以顯著地影響本地人口遷移，原因可能在于在本地老齡化因素的影響相對(duì)較小。從時(shí)間趨勢(shì)角度來(lái)看，模型(5)、(6)和(8)中td_2010的系數(shù)相對(duì)td_2000更小，說(shuō)明隨著人口老齡化程度加深，td的負(fù)向影響增大。模型(7)中td_2010的系數(shù)相對(duì)td_2000更大，可能與人口老齡化程度加深后，外省人口流入降低以及本市人口進(jìn)入出口行業(yè)積極性不高，出口行業(yè)的就業(yè)缺口由本省流入人口替代有關(guān)。整體來(lái)看，人口老齡化可以通過(guò)減弱人口遷移進(jìn)而降低企業(yè)的出口水平。

中國(guó)出口企業(yè)中外資背景企業(yè)數(shù)量占53.9%，出口額占45%，其中加工貿(mào)易中具有外資背景企業(yè)的出口額比重達(dá)80%以上(Lu et al.，2010)[42]，但是外資企業(yè)追求低成本和高利潤(rùn)，同時(shí)具有更高的轉(zhuǎn)移靈活性，更可能轉(zhuǎn)移到東南亞等人口紅利更高的國(guó)家和地區(qū)。雖然中西部地區(qū)在區(qū)位、交通等方面處于相對(duì)劣勢(shì)，出口行業(yè)并非當(dāng)?shù)刂攸c(diǎn)行業(yè)且發(fā)展水平較低，但是勞動(dòng)力相對(duì)豐富，因此可以通過(guò)調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和促進(jìn)出口產(chǎn)業(yè)向中西部轉(zhuǎn)移，吸納本地就業(yè)人口進(jìn)而提高地區(qū)出口水平。

2.產(chǎn)業(yè)政策的影響

有研究認(rèn)為開(kāi)發(fā)區(qū)政策可以降低企業(yè)的交易成本，進(jìn)而提高企業(yè)的生產(chǎn)率(向?qū)捇⒑完戙懀?015)[43]和出口水平(Warr，1987[44]；Schminke和Van Biesebroeck，2013[45])。本文具體以城市中設(shè)立開(kāi)發(fā)區(qū)的數(shù)量(treat)來(lái)衡量產(chǎn)業(yè)政策的力度。為了衡量產(chǎn)業(yè)政策在人口遷移對(duì)企業(yè)出口影響的作用，本文設(shè)置treat與pl的交叉項(xiàng)(tr)以衡量產(chǎn)業(yè)政策與人口遷移的交互作用，其中pl包括在本市、本省和外省層面對(duì)應(yīng)的分解指標(biāo)。為了進(jìn)一步衡量時(shí)間因素的影響，本文設(shè)置交叉項(xiàng)tr的時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)(tr_year)，具體將tr乘以時(shí)間虛擬變量(year_dum)，比如在2000年則設(shè)置為tr_2000，回歸結(jié)果如表10所示。本文主要依據(jù)《中國(guó)開(kāi)發(fā)區(qū)審核公告目錄(2006)》及后續(xù)材料識(shí)別開(kāi)發(fā)區(qū)，并且與海關(guān)企業(yè)代碼第五位和企業(yè)所在地標(biāo)注中文名稱(chēng)一一對(duì)應(yīng)(9)海關(guān)企業(yè)代碼第五位數(shù)字可以判斷企業(yè)是否在開(kāi)發(fā)區(qū)，其中，“2”表示經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)，“3”表示高新技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)，“4”表示保稅區(qū)，“5”表示出口加工區(qū)，然后根據(jù)企業(yè)所在地與開(kāi)發(fā)區(qū)數(shù)據(jù)中開(kāi)發(fā)區(qū)名稱(chēng)一一匹配。。

從表10模型(1)-模型(4)可以看出，除模型(2)以外交叉項(xiàng)tr的系數(shù)顯著為正，這說(shuō)明產(chǎn)業(yè)政策可以通過(guò)吸引人口遷入進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)出口。模型(2)中tr并不顯著，其原因可能是開(kāi)發(fā)區(qū)本來(lái)設(shè)置在本市中，盡管可以吸收本地就業(yè)人口，但是地理距離較近因而并不會(huì)顯著影響人口遷移。從tr的時(shí)間趨勢(shì)來(lái)看，產(chǎn)業(yè)政策對(duì)人口遷移的作用逐年增強(qiáng)，但是主要表現(xiàn)在對(duì)外省人口的吸引作用，這說(shuō)明盡管2008年國(guó)際金融危機(jī)后中國(guó)的出口貿(mào)易出現(xiàn)了下滑以及勞動(dòng)力從東部向中西部回流，但是積極的開(kāi)發(fā)區(qū)政策依然可以促進(jìn)人口遷移進(jìn)而提高企業(yè)出口水平。因此，合適的產(chǎn)業(yè)政策可以促進(jìn)出口貿(mào)易和擴(kuò)大就業(yè)需求，從而吸納更多的外地就業(yè)人口和促進(jìn)本地經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

表10 考慮產(chǎn)業(yè)政策因素影響的檢驗(yàn)結(jié)果

六 結(jié)論與政策建議

勞動(dòng)力資源作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的基本要素投入，其以人口遷移為載體，對(duì)企業(yè)出口水平產(chǎn)生重要影響。本文研究結(jié)論主要為：(1)人口遷移可以提高地區(qū)企業(yè)的出口水平，并且在本市、本省和外省層面的人口遷移都能起到相同的促進(jìn)作用。(2)穩(wěn)健性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，人口遷移可以提高企業(yè)出口的增長(zhǎng)率和是否出口的決策概率。(3)人口遷移的促進(jìn)作用主要發(fā)生在2000年和東部地區(qū)。(4)人口老齡化減弱了人口遷移程度，進(jìn)而降低了地區(qū)企業(yè)的出口水平，但是以開(kāi)發(fā)區(qū)政策衡量的產(chǎn)業(yè)政策可以通過(guò)促進(jìn)人口遷移進(jìn)而提高地區(qū)企業(yè)出口水平。

合適的產(chǎn)業(yè)政策可以實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)力資源優(yōu)化進(jìn)而提高地區(qū)企業(yè)出口水平。勞動(dòng)力充裕的省份，如河南省、四川省，激勵(lì)富余勞動(dòng)力流動(dòng)到東部地區(qū)可以實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)力資源的優(yōu)化配置。國(guó)家政策是調(diào)配勞動(dòng)力資源優(yōu)化的重要利器，不管是以發(fā)展經(jīng)濟(jì)為目的的產(chǎn)業(yè)政策，還是各地的人口政策。本文認(rèn)為應(yīng)當(dāng)制定適合人才就業(yè)和落戶(hù)的產(chǎn)業(yè)政策，除了吸引大學(xué)生等高學(xué)歷人才落戶(hù)外，對(duì)創(chuàng)業(yè)者、普通外來(lái)務(wù)工者也應(yīng)給予落戶(hù)機(jī)會(huì)，對(duì)有積極貢獻(xiàn)的外來(lái)勞動(dòng)者給予社會(huì)保障、醫(yī)療保險(xiǎn)、住房補(bǔ)貼等優(yōu)惠。同時(shí)，中國(guó)人口老齡化程度越來(lái)越突出，放開(kāi)生育政策可以提高勞動(dòng)供給，給經(jīng)濟(jì)建設(shè)提供更多的勞動(dòng)力資源，促進(jìn)出口和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。目前國(guó)家已經(jīng)全面放開(kāi)二孩政策，但人口增長(zhǎng)并不特別顯著，因此繼續(xù)鼓勵(lì)生育和培養(yǎng)高素質(zhì)人才具有現(xiàn)實(shí)意義。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展有其自然規(guī)律，人口紅利可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)及出口貿(mào)易。本文認(rèn)為，面對(duì)出口貿(mào)易增速的放緩和人口老齡化，國(guó)家可以通過(guò)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)來(lái)降低經(jīng)濟(jì)下行壓力。促進(jìn)出口產(chǎn)業(yè)逐步向勞動(dòng)力充足的中西部轉(zhuǎn)移。中西部地區(qū)的區(qū)位處于相對(duì)劣勢(shì)，但具有豐富的勞動(dòng)力資源。隨著交通條件的改善可以逐步彌補(bǔ)區(qū)位劣勢(shì)帶來(lái)的負(fù)向影響。同時(shí)，中西部人口大省應(yīng)當(dāng)積極承接?xùn)|部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，為本地區(qū)創(chuàng)造充足的就業(yè)崗位，充分利用自身的勞動(dòng)力資源稟賦，進(jìn)而促進(jìn)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。此外，東部地區(qū)應(yīng)當(dāng)率先創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，擺脫過(guò)度依賴(lài)低端勞動(dòng)力的窘境，通過(guò)技術(shù)革新和引進(jìn)新的生產(chǎn)工藝實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。就國(guó)家層面而言，高端人才建設(shè)更為重要，未來(lái)發(fā)展路徑更多應(yīng)該通過(guò)人口質(zhì)量提升而非數(shù)量增加來(lái)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。