劉元雷 秦 蒙 孫華威

(山東財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山東 濟(jì)南 250014)

一、引言和文獻(xiàn)綜述

“十四五”規(guī)劃明確提出要以高質(zhì)量發(fā)展為主題，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)和人口向優(yōu)勢區(qū)域集中，提升經(jīng)濟(jì)總體效率。 在當(dāng)今強(qiáng)調(diào)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展、推進(jìn)新型城鎮(zhèn)化的大背景下，中國城市(鎮(zhèn))化的發(fā)展重點(diǎn)也向高質(zhì)量發(fā)展的目標(biāo)轉(zhuǎn)變。 城市的高質(zhì)量發(fā)展離不開人口，尤其是高學(xué)歷、高技能人才的持續(xù)流入，更重要的是切實(shí)提升人才的教育回報(bào)率，讓高學(xué)歷的勞動(dòng)者獲得更高的工資，才能讓城市吸引人才流入，抵消城市化過程中因城市低密度蔓延或者過度集聚帶來的負(fù)面效應(yīng)。

教育回報(bào)率即勞動(dòng)者的受教育水平對于個(gè)人工資水平的邊際影響。 大多數(shù)文獻(xiàn)認(rèn)為，教育程度的提高可以增加勞動(dòng)者的工資收入(黃志嶺、姚先國，2009[1]；許家云等，2014[2])。 按照這一結(jié)論，提高工資的主要方式就是提升勞動(dòng)者自身的教育水平，那么勞動(dòng)力無須在城市(或區(qū)域)之間流動(dòng)。 但現(xiàn)實(shí)中，具有相近教育水平或工作經(jīng)驗(yàn)的勞動(dòng)力，其工資收入在不同城市和地區(qū)間的差異很大。 所以學(xué)者開始考慮勞動(dòng)力所處的區(qū)域特征對其教育回報(bào)率的影響，例如地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、FDI 占地區(qū)GDP 比重、固定資產(chǎn)投資等因素(張建紅等，2006[3]；黃桂田、尹志鋒，2009[4])。 隨著新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的發(fā)展，要素的空間集聚對工資的提升作用得到了學(xué)界重視(劉修巖、殷醒民，2009)[5]，與集聚相關(guān)的區(qū)域特征如城市規(guī)模、城市密度等也開始得到關(guān)注。 經(jīng)濟(jì)要素和人口在城市內(nèi)的空間集聚通過技術(shù)溢出、高效率匹配以及基礎(chǔ)設(shè)施共享效應(yīng)提高全要素生產(chǎn)率，最終帶來實(shí)際工資提升(蘇紅鍵、魏后凱，2013[6]；江曼琪、席強(qiáng)敏，2015[7]；陸銘，2017[8])。 基于集聚經(jīng)濟(jì)理論，我國城市(尤其是部分大城市)規(guī)模的不斷擴(kuò)大將促進(jìn)勞動(dòng)收入提高(蹤家峰、周亮，2015[9]；李紅陽、邵敏，2017[10]；陳飛、蘇章杰，2021[11])。 同時(shí)人口密度高也有利于工資收入提升(楊仁發(fā)，2013)[12]，但也有研究持相反態(tài)度(孫三百，2016)[13]。 有學(xué)者構(gòu)建了空間結(jié)構(gòu)指標(biāo)進(jìn)一步驗(yàn)證，認(rèn)為蔓延的城市結(jié)構(gòu)損害集聚經(jīng)濟(jì)的空間基礎(chǔ)，對當(dāng)?shù)毓べY收入有不利影響(劉修巖等，2019)[14]。

如果大城市的集聚效應(yīng)會(huì)促進(jìn)工資水平的提高，那么理論上，勞動(dòng)人口都應(yīng)該向少數(shù)大城市不斷聚集，尤其在中國這樣一個(gè)勞動(dòng)力人口極為龐大且正在經(jīng)歷高速城市化的國家。 但在現(xiàn)實(shí)中低教育水平的勞動(dòng)力并不一定會(huì)向大城市流動(dòng)(高虹，2014)[15]，已有實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，外來農(nóng)民工和城市居民的工資受空間集聚影響的規(guī)律存在較大差異(譚靜等，2017)[16]，農(nóng)民工在中小城市就業(yè)會(huì)獲得更好的收益(寧光杰，2014)[17]。 這意味著僅考慮經(jīng)濟(jì)收入時(shí)，技能和學(xué)歷相對較低的勞動(dòng)力不太適合直接進(jìn)入大城市(王建國、李實(shí)，2015[18]；屈小博、余文智，2020[19])，這個(gè)現(xiàn)象只能從教育回報(bào)率的地區(qū)差異加以解釋，遺憾的是，關(guān)于教育回報(bào)率地區(qū)差異的實(shí)證研究在國內(nèi)仍然較少。

基于現(xiàn)有文獻(xiàn)，本文嘗試在以下幾個(gè)方面做出改進(jìn):首先，本文重點(diǎn)從工資收入角度對教育回報(bào)率的影響因素進(jìn)行分析，控制城市蔓延指數(shù)和勞動(dòng)力教育程度的交互項(xiàng)，考察城市蔓延度如何改變教育程度對工資的影響。 其次，在分析城市的集聚經(jīng)濟(jì)特征影響工資收入的文獻(xiàn)中，很多都關(guān)注了城市人口規(guī)模的作用。 但一個(gè)城市的空間集聚程度不僅與其人口規(guī)模相關(guān)，還與其人口分布的密度有直接聯(lián)系。 于是本文利用蔓延指數(shù)反映城市空間結(jié)構(gòu)的密集度，探討城市蔓延度對教育回報(bào)率是否存在影響。 最后，大多數(shù)現(xiàn)有相關(guān)文獻(xiàn)要么將地級市作為一個(gè)整體看待(李紅陽、邵敏，2017)[10]，要么僅限于對市轄區(qū)展開分析(劉修巖等，2019)[14]。 而近年來國內(nèi)縣域人口普遍外流使得縣域與城市市轄區(qū)之間的經(jīng)濟(jì)差異不斷擴(kuò)大(李晶晶、苗長虹，2017)[20]，不利于區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展和共同富裕。 鑒于此，地級市范圍內(nèi)的空間聚集效應(yīng)對于市轄區(qū)和縣域是否有異質(zhì)性影響亟待探討。

文章剩余部分安排如下:第二部分從理論模型出發(fā)推導(dǎo)城市蔓延度如何影響教育回報(bào)率；第三部分是變量的描述與關(guān)鍵指標(biāo)的計(jì)算；第四、五部分采用微觀數(shù)據(jù)對數(shù)理模型的推論進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)并進(jìn)行穩(wěn)健性分析；第六部分在前文的基礎(chǔ)上根據(jù)勞動(dòng)力的不同特征，進(jìn)一步討論不同類別的勞動(dòng)力教育回報(bào)率如何受城市蔓延度的影響；第七部分給出了提升教育回報(bào)率，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的政策建議。

二、城市蔓延影響教育回報(bào)率的理論機(jī)制分析

文獻(xiàn)梳理中提到，經(jīng)濟(jì)集聚效應(yīng)與城市蔓延有很大關(guān)系。 此外，即便在同一個(gè)城市內(nèi)部，市轄區(qū)與縣域在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)體量、勞動(dòng)力市場完善程度上也存在一定的不同，這種差異近似于空間集聚的“中心—外圍”格局。 基于以上事實(shí)，本文就城市蔓延對教育回報(bào)率產(chǎn)生影響的機(jī)制加以理論分析，推導(dǎo)得出相應(yīng)的命題。

(一)廠商的決策

假設(shè)同一個(gè)城市內(nèi)生產(chǎn)消費(fèi)品的企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)相同，且規(guī)模報(bào)酬不變，代表性企業(yè)具有如下的柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù):

其中，Y 代表企業(yè)的產(chǎn)出，A 表示全要素生產(chǎn)率，Na、E 和K 分別是代表性企業(yè)的勞動(dòng)投入、人力資本投入和可變物質(zhì)資本投入是不隨產(chǎn)量發(fā)生變化的固定資本投入。 假定可變資本和產(chǎn)品價(jià)格均為1。 工資水平為w，資本價(jià)格為利率r，則在一個(gè)完全競爭的市場中，當(dāng)廠商實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)要素的使用最優(yōu)化時(shí)，有:

(二)勞動(dòng)力工資水平的影響因素

根據(jù)式(2)，勞動(dòng)力的工資水平w 具有如下的數(shù)量關(guān)系:

式(3)代表了公式(1)展示的生產(chǎn)函數(shù)實(shí)現(xiàn)局部均衡的情況。 其中，因?yàn)楦鶕?jù)模型的設(shè)定，ρ＞0，β＞0，γ＞0，ρ+β+γ＜1，所以工資w 對全要素生產(chǎn)率A 和人力資本水平E 求偏導(dǎo)數(shù)的結(jié)果均為正，意味著TFP 或人力資本水平均與工資收入正相關(guān)。

(三)城市蔓延的作用

城市層面的一些特征也可能影響工資水平。 所以針對全要素生產(chǎn)率A，本文設(shè)定其由兩部分組成，第一部分是城市層面的集聚在TFP 中的作用Ajj，且假定空間集聚對生產(chǎn)率的作用Ajj在同一個(gè)城市內(nèi)都相同，第二部分A0表示城市和企業(yè)固有的生產(chǎn)率特征，不受空間集聚的直接影響，A0和Ajj之間的數(shù)量關(guān)系可用式(4)表達(dá)。

帶入式(3)，可得下式(5)，sprawl 為城市的蔓延指數(shù):

其中，k1為常數(shù)(下文出現(xiàn)的kn均是常數(shù)，為使模型簡潔，不再逐一列出)，N ＝n·Na，n 為企業(yè)數(shù)，可將N 近似看作一個(gè)城市的人口規(guī)模，也將對工資收入產(chǎn)生影響。

城市人口的集聚作用不僅在于城市內(nèi)的經(jīng)濟(jì)要素?cái)?shù)量，也在于城市的人口和要素在特定空間的布局。 我國城市化不斷推進(jìn)的過程中，城市蔓延現(xiàn)象變得越發(fā)普遍(秦蒙等，2019)[21]。 城市內(nèi)部密度高會(huì)縮短城市內(nèi)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的所需時(shí)間，提高生產(chǎn)效率，方便生產(chǎn)要素間的高效組合。反之，城市的空間密度較低，則人員往來和產(chǎn)品交易的成本加大。 已有文獻(xiàn)表明，導(dǎo)致城市人口密度降低的城市蔓延現(xiàn)象對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長有著明顯的負(fù)效應(yīng)[1]。 所以低密度不利于技術(shù)溢出，有可能會(huì)降低生產(chǎn)率，進(jìn)而會(huì)影響勞動(dòng)力的工資收入。 此時(shí)工資對城市蔓延的偏效應(yīng)為，全要素生產(chǎn)率對工資的影響為正，而蔓延度對TFP 的影響為負(fù)，所以依據(jù)鏈?zhǔn)椒▌t，預(yù)期系數(shù)α 顯著為負(fù)；同理，勞動(dòng)者的教育水平edu 越高，人力資本含量就越高，可以創(chuàng)造的價(jià)值就越大，使得企業(yè)的產(chǎn)出Y 增加，根據(jù)式(5)，這會(huì)帶來工資收入的提高，即0，預(yù)期系數(shù)ρ 顯著為正。

除了城市空間和教育水平本身對于工資收入的直接影響，本文還要關(guān)注城市蔓延度對勞動(dòng)力教育回報(bào)率的影響，也就是城市蔓延度如何改變教育水平對工資的偏效應(yīng)。 由于空間集聚效應(yīng)尤其是技術(shù)溢出的存在，我們認(rèn)為城市蔓延可以在教育水平edu 既定的情況下影響勞動(dòng)者實(shí)際擁有的人力資本，從而使得教育水平對工資的偏效應(yīng)發(fā)生變化。 基于這一邏輯，本文建立了表示城市空間結(jié)構(gòu)的蔓延指數(shù)sprawl 與教育程度edu 的交互項(xiàng)，即E ＝E0×edu(b+c×sprawl)，變形后可得到方程6 如下:

其中，c×sprawl×ρlnedu 為城市蔓延度與教育程度的交互項(xiàng)。 教育程度對工資水平的影響由b×ρlnedu+c×sprawl×ρlnedu 決定，根據(jù)上文定義，教育回報(bào)率可以用b×ρ+c×sprawl×ρ 表示，這個(gè)值一定程度上取決于蔓延水平sprawl。 其中，設(shè)定b＞0，ρ＞0，c＜0，意味著城市蔓延會(huì)降低教育對于工資收入的邊際影響，教育回報(bào)率隨著蔓延度上升而下降。 因?yàn)槌鞘薪Y(jié)構(gòu)的緊湊會(huì)有利于城市內(nèi)個(gè)體間頻繁的交流，使得知識、信息能夠快速傳播，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)要素的充分利用，同時(shí)放大個(gè)體之間的學(xué)習(xí)效應(yīng)，提高教育年限對于勞動(dòng)力工資水平的正向偏效應(yīng)，從而使得勞動(dòng)力可以獲得更高的教育回報(bào)率。 綜上所述，可得到下列命題。

命題1:工資收入水平w 與教育程度edu 正相關(guān)，與蔓延指數(shù)sprawl 負(fù)相關(guān)。

命題2:教育回報(bào)率與城市蔓延度負(fù)相關(guān)。

需要注意的是，縣域與市轄區(qū)在勞動(dòng)力市場上存在幾點(diǎn)不同。 第一，市轄區(qū)會(huì)比縣域吸引到更多的外地人口流入(唐為、王媛，2015[22]；聶偉等，2019[23])。 人口的凈流入意味著勞動(dòng)力市場的擴(kuò)大，市轄區(qū)由于擁有完備的基礎(chǔ)設(shè)施特別是交通設(shè)施，相比縣域地區(qū)會(huì)吸引到更多勞動(dòng)力，使得市轄區(qū)的勞動(dòng)力市場比縣域地區(qū)完善，人口集聚效應(yīng)更為明顯。 在其他條件一定時(shí)，工資水平很可能會(huì)高于縣域地區(qū)。 第二，相較于縣域地區(qū)，市轄區(qū)內(nèi)部交通的便利程度、基礎(chǔ)設(shè)施完善程度和勞動(dòng)者人力資本水平普遍更高，使得在市轄區(qū)工作的勞動(dòng)力之間的學(xué)習(xí)耗時(shí)和交流成本降低，技術(shù)溢出也更為頻繁。 第三，縣域與市轄區(qū)在工作崗位與勞動(dòng)力的匹配上也存在較大差距。 一方面因?yàn)槭休爡^(qū)的工作機(jī)會(huì)很多，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也較完備；另一方面，市轄區(qū)的勞動(dòng)力的知識層次更豐富，勞動(dòng)力的技能掌握更全面，所以市轄區(qū)的勞動(dòng)崗位與勞動(dòng)力的匹配效果更好。 而縣域的經(jīng)濟(jì)體量普遍較小，能夠提供的工作崗位也較少，影響了縣域的勞動(dòng)力匹配效率。

綜上，考慮到市轄區(qū)與縣域形成類似于新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)中的“中心—外圍”二元格局。 市轄區(qū)集中了地級市內(nèi)部很大比例的城市人口和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，更加依賴城市空間結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的集聚經(jīng)濟(jì)，所以對城市蔓延度的反應(yīng)可能更為敏感。 而縣域由于處在空間集聚經(jīng)濟(jì)的“外圍”，因而勞動(dòng)力的工資收入水平受城市蔓延的影響會(huì)相對較小。 所以得出下面的命題。

命題3:城市蔓延度對教育回報(bào)率的影響在市轄區(qū)和縣域之間會(huì)有所不同。 相比縣域，市轄區(qū)內(nèi)的教育回報(bào)率對空間結(jié)構(gòu)更為敏感。

三、變量與數(shù)據(jù)

國內(nèi)外實(shí)證研究在分析城市蔓延對工資收入的影響時(shí)，自選擇效應(yīng)通常是一個(gè)不容忽視的問題。 即教育程度高或技術(shù)水平高的勞動(dòng)力，往往會(huì)由于追求更好的職業(yè)發(fā)展、工作機(jī)會(huì)等原因，本身就傾向于在空間結(jié)構(gòu)良好的城市中工作，形成大城市的教育回報(bào)率普遍高于小城市的現(xiàn)象。 為了剝離這一自選擇問題，本文借鑒國內(nèi)文獻(xiàn)(孫三百，2016[13]；劉修巖等，2019[14])，選擇采用微觀數(shù)據(jù)，通過控制個(gè)人特征的差異，包括教育水平、性別、婚姻狀況等，降低這類樣本非隨機(jī)分布造成的干擾。 基于此，本文微觀數(shù)據(jù)均從中國居民收入調(diào)查數(shù)據(jù)中采集(China Household Income Projects，CHIPS)①CHIP2013 的樣本從國家統(tǒng)計(jì)局2013 年城鄉(xiāng)一體化常規(guī)住戶調(diào)查大樣本庫根據(jù)系統(tǒng)抽樣方法得來。CHIP 項(xiàng)目覆蓋了從15 個(gè)省份、126 座城市、234 個(gè)縣區(qū)抽選出的18948 個(gè)住戶樣本和64777 個(gè)個(gè)體樣本，其中包括7175 戶城鎮(zhèn)住戶樣本、11013 戶農(nóng)村住戶樣本和760 戶外來務(wù)工住戶樣本。 本文選取其中城鎮(zhèn)住戶樣本和外來務(wù)工住戶樣本進(jìn)行分析。。 我們選用了2013 年的城鎮(zhèn)住戶和外來務(wù)工人員的總體樣本，構(gòu)建截面數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。 其余城市層面的數(shù)據(jù)來自相應(yīng)年份的國家統(tǒng)計(jì)年鑒，或用Arcgis 9.0 軟件對DMSP 夜間燈光、Landscan 人口分布數(shù)據(jù)等遙感數(shù)據(jù)提取后獲得。

1.被解釋變量

本文的被解釋變量為2013 年接受訪問的勞動(dòng)者每小時(shí)實(shí)際工資水平fincome②其中，工資收入是受訪者當(dāng)年的勞動(dòng)性收入，包括基本工資、獎(jiǎng)金、津貼以及其他各種因從事當(dāng)前職業(yè)而獲得的現(xiàn)金收入。。 以2000年為基期并用對應(yīng)年份的各省GDP 縮減指數(shù)迭代，計(jì)算出相應(yīng)省份和直轄市的2013 年價(jià)格水平。 然后將勞動(dòng)者個(gè)人的名義工資水平調(diào)整為實(shí)際工資收入，并進(jìn)行取對數(shù)的處理以降低樣本異方差的潛在影響。

2.解釋變量:城市層面的指標(biāo)

本文對城市集聚程度的度量為地級市的城市規(guī)模(常住人口總數(shù))和代表著城市空間結(jié)構(gòu)的蔓延指數(shù)。 在基準(zhǔn)回歸中，研究對象是地級市全域的勞動(dòng)力樣本，城市規(guī)模和蔓延指數(shù)也控制在地級市全域?qū)用妗?同時(shí)，本文分別對地級市內(nèi)部市轄區(qū)和縣域的分樣本進(jìn)行分析，分別將區(qū)域?qū)用嫣卣骺刂圃趯?yīng)的地理尺度上。

本文選取城市蔓延指數(shù)sprawl 來度量城市蔓延，預(yù)期其與工資水平負(fù)相關(guān)。 蔓延指數(shù)sprawl 的測算主要借鑒劉修巖等(2019)[14]的研究，以地級市全域?qū)用嫔系穆又笖?shù)為例，其計(jì)算公式如下(市轄區(qū)層面的蔓延指數(shù)計(jì)算可類推):

其中，land＝0.5× (lland-hland )+0.5，resid＝0.5× (lresid-hresid )+0.5。 lland 和hland 分別是一個(gè)地級市里人口密度小于和大于等于全國城市蔓延度均值的城市化區(qū)域面積，占該市全域總面積的比重③本文所指的城市化區(qū)域，是指市轄區(qū)范圍內(nèi)，城市人口密度在1000 人/平方公里以上的區(qū)域，用Arcgis 軟件對Landscan 人口數(shù)據(jù)和行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)提取后得到。 由于城市化區(qū)域面積小于其所在市轄區(qū)的總面積，所以lland 和hland 之間、lresid 和hresid 之間，并不是完全共線性的關(guān)系。；lresid 和hresid 分別是地級市內(nèi)密度小于和大于等于全國各城市人口密度均值的城市化區(qū)域人口占地級市總?cè)丝诒戎亍?城市內(nèi)低密度人口比重提高或低密度面積比例上升，都代表蔓延指數(shù)將增大。 sprawl 指數(shù)的取值在[0，1]之間，越接近0 代表蔓延度越低，越接近1 代表蔓延度越高。 蔓延指數(shù)的計(jì)算運(yùn)用Arcgis 軟件得出，結(jié)合中國行政區(qū)劃矢量圖，提取Landscan人口分布數(shù)據(jù)，根據(jù)每個(gè)柵格的人口數(shù)篩選出一個(gè)城市內(nèi)的高、低密度區(qū)域并計(jì)算其人口或面積比重，求出lland、hland、lresid 和hresid 后即可得到sprawl。 在后文的穩(wěn)健性檢驗(yàn)中還將直接用land 和resid 這兩個(gè)指標(biāo)來反映城市蔓延度。 我們預(yù)期蔓延度越高，工資收入就越低。

城市的常住人口規(guī)模越大，集聚經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢就越明顯，越有利于工資收入提升。 所以本文再分別對上文中城市化區(qū)域的柵格人口累加并取對數(shù)后得到表示人口規(guī)模的變量lnrenkou，作為衡量城市集聚效應(yīng)的指標(biāo)之一，預(yù)期其與工資水平正相關(guān)。

所謂教育回報(bào)率即勞動(dòng)力的受教育年限對其工資收入的邊際影響，即教育年限edu 的系數(shù)。 從前文的理論分析中可知，城市蔓延與教育回報(bào)率有可能產(chǎn)生交互作用，所以密度對教育回報(bào)率的影響符號是不確定的。 基于此，本文建立了城市蔓延度和個(gè)人教育年限的交互項(xiàng)，考察城市蔓延度對工資收入的影響是否會(huì)因?yàn)閭€(gè)人的教育程度而異，也能反映同樣的教育程度是否在不同空間結(jié)構(gòu)的城市里獲得不同的收入回報(bào)。 最后，本文還控制了相應(yīng)城市的第三產(chǎn)業(yè)占比來反映區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對工資收入的影響，設(shè)為變量third。

3.解釋變量:個(gè)人特征

依據(jù)明瑟方程，采用受教育年限edu 來衡量勞動(dòng)力的人力資本水平①工作經(jīng)驗(yàn)是指從第一份工作到勞動(dòng)者受調(diào)查時(shí)的總年數(shù)，由于已經(jīng)控制了工作經(jīng)驗(yàn)和受教育年限，沒有必要再控制勞動(dòng)者的年齡，否則解釋變量間會(huì)有嚴(yán)重的共線性。，受教育年限越長，代表勞動(dòng)力的學(xué)歷越高，相應(yīng)技能水平也會(huì)越高。 本文還設(shè)置了城市蔓延指數(shù)sprawl 與教育程度edu 的交互項(xiàng)spedu，用來考察城市蔓延是否會(huì)影響勞動(dòng)力的教育回報(bào)率。 本文控制個(gè)體參加工作時(shí)間exp 及其平方項(xiàng)expsq 作為對勞動(dòng)力工作經(jīng)驗(yàn)的度量。

針對可能出現(xiàn)的自選擇問題，本文還針對個(gè)人特征的其他方面進(jìn)行了控制。 具體包括:(1)工作類型虛擬變量。 設(shè)置虛擬變量workt1、workt2、workt3。 如果受訪者的工作單位或類型為黨政機(jī)關(guān)團(tuán)體或事業(yè)單位，則設(shè)為基準(zhǔn)類型。 如果為國有及國資控股企業(yè)、集體企業(yè)，則workt1 取1，否則為0；如果為中外合資或外商獨(dú)資企業(yè)，則workt2 為1，否則為0；如果為私營企業(yè)，則workt3 為1，否則為0。 本文以微觀勞動(dòng)者的工資水平作為被解釋變量，所以剔除了樣本中的工作類型為個(gè)體戶及土地承包者的微觀樣本。 (2)婚姻狀態(tài)虛擬變量hunyin，如果受訪者婚姻狀況正處于初婚或再婚的實(shí)際婚姻存續(xù)狀態(tài)，則hunyin 為1；未婚、離異或喪偶則為0。 (3)政治面貌虛擬變量dangpai，為1 代表受訪者是中共黨員，否則為0。 (4)兄弟姐妹數(shù)量child。 如果被調(diào)查者為獨(dú)生子女②包括被調(diào)查者同父同母、同父異母或同母異父且在世的兄弟姐妹數(shù)量。，則該數(shù)值為0。

我們依據(jù)6 位地區(qū)編碼，將上述微觀個(gè)體的數(shù)據(jù)與其所處的城市相匹配，形成實(shí)證分析使用的截面數(shù)據(jù)。 此外還根據(jù)調(diào)查地點(diǎn)對應(yīng)的地區(qū)行政代碼添加了虛擬變量shiqu 用以區(qū)分微觀個(gè)體的具體所在地，如果在某個(gè)城市的市轄區(qū)則為1，在縣域地區(qū)(包括縣、縣級市、旗和民族自治縣)則為0。 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)

四、城市蔓延影響教育回報(bào)率的實(shí)證分析

基于前文數(shù)據(jù)，依次對全市域、市轄區(qū)和縣域地區(qū)三個(gè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。 表2 中第1、2 列為全市域勞動(dòng)者樣本的回歸結(jié)果，第3、4 列為市轄區(qū)的勞動(dòng)者分樣本回歸結(jié)果，第5、6列為縣域的分樣本回歸結(jié)果。 表2 揭示了以下幾方面主要的發(fā)現(xiàn)。

第一，從全市域樣本的回歸結(jié)果來看，蔓延指數(shù)對工資的影響是負(fù)面的，即城市蔓延度高會(huì)削弱集聚效應(yīng)。 以第1 列結(jié)果為例，蔓延指數(shù)每增加0.1，實(shí)際工資水平下降約5.4%，驗(yàn)證了前文的命題1。 說明當(dāng)城市空間結(jié)構(gòu)不緊湊導(dǎo)致企業(yè)的生產(chǎn)率有所下降時(shí)，會(huì)對工資收入帶來不利影響。 從全市范圍內(nèi)的回歸分析表明，教育水平對工資收入均有顯著的正面影響。受教育年限每增加一年，工資收入可以上升約6.6%，驗(yàn)證了前文命題1 中教育水平對工資收入的促進(jìn)作用。 此外，城市人口規(guī)模lnrenkou 的系數(shù)顯著為正，表示人口規(guī)模帶來的集聚效應(yīng)對實(shí)際工資收入是有提升作用的。 城市規(guī)模越大，空間集聚的人口基礎(chǔ)就越好，最終對工資收入形成提升作用。

第二，在第2 列加入spedu 這一交互項(xiàng)的回歸結(jié)果中不難發(fā)現(xiàn)，當(dāng)勞動(dòng)力受教育年限超過8 年①根據(jù)蔓延指數(shù)的偏效應(yīng)1.1142-0.1348edu 可得。時(shí)，所處城市的蔓延度對勞動(dòng)者的工資收入呈負(fù)面作用。 另外，顯著為負(fù)的交互項(xiàng)系數(shù)表明，城市空間結(jié)構(gòu)較為分散、蔓延度較高時(shí)，教育年限對于工資的影響雖然是正的，但系數(shù)值會(huì)明顯低于蔓延度較低時(shí)，說明城市蔓延降低了教育回報(bào)率。 而緊湊的城市空間結(jié)構(gòu)可以反過來提高教育回報(bào)率，驗(yàn)證了命題2。

第三，進(jìn)一步對比市轄區(qū)和縣域分樣本中核心解釋變量的回歸結(jié)果(第3-6 列)來看，在縣域地區(qū)，勞動(dòng)力受教育年限對工資的影響在1%的水平上顯著，即教育回報(bào)率也是和市轄區(qū)一樣顯著為正。 而且城市空間結(jié)構(gòu)松散帶來的負(fù)面作用不僅發(fā)生在市轄區(qū)內(nèi)，也發(fā)生在縣域。但是與市轄區(qū)不同的是，在縣域地區(qū)sprawl 的系數(shù)顯著為負(fù)而交互項(xiàng)spedu 的系數(shù)不顯著，意味著城市蔓延度會(huì)直接作用于勞動(dòng)者的工資水平，但不會(huì)通過影響其教育回報(bào)率的方式影響工資。 縣域和市轄區(qū)的分樣本估計(jì)結(jié)果存在一定差異，原因或許在于市轄區(qū)和縣域形成了類似于“中心—外圍”的城市空間格局，驗(yàn)證了命題3 提出的觀點(diǎn)。 從城市規(guī)模上來看，整個(gè)地級市的城市人口規(guī)模擴(kuò)張有利于市轄區(qū)勞動(dòng)者的工資提升，人口規(guī)模產(chǎn)生的集聚效應(yīng)主要輻射范圍在市轄區(qū)內(nèi)，而對縣域地區(qū)的勞動(dòng)者沒有產(chǎn)生顯著的正向外部性，再次驗(yàn)證了市轄區(qū)和縣域在城市集聚經(jīng)濟(jì)中存在一定的差異。

勞動(dòng)者其他個(gè)體因素方面，根據(jù)工作經(jīng)驗(yàn)exp 和expsq 的系數(shù)，可知工作經(jīng)驗(yàn)對工資收入存在著倒U 型的數(shù)量關(guān)系，在工作經(jīng)驗(yàn)超過一定拐點(diǎn)后，其對工資的偏效應(yīng)由正轉(zhuǎn)為負(fù)。 但經(jīng)計(jì)算，可知這一拐點(diǎn)大約出現(xiàn)在exp 為2035 年的時(shí)候，很顯然任何勞動(dòng)者的工作經(jīng)驗(yàn)都不可能越過這個(gè)拐點(diǎn)。 說明在現(xiàn)實(shí)中，工作經(jīng)驗(yàn)對工資的提升作用一直存在，隨著工作年限的增加，收入水平會(huì)穩(wěn)步提升，但這種影響的邊際效應(yīng)可能是遞減的。 而且無論在市轄區(qū)還是縣域，勞動(dòng)力的工作經(jīng)驗(yàn)對工資收入都有提升作用，這也符合人們的認(rèn)知。

此外，家中兄弟姐妹每多一人，則受訪者的工資水平下降約2.5%。 由于家庭教育投資受家庭成員數(shù)量的影響較為明顯，家庭總?cè)丝跀?shù)和子女?dāng)?shù)過多都會(huì)導(dǎo)致家庭人均教育投資的減少，會(huì)相應(yīng)降低教育質(zhì)量(李晶晶、苗長虹，2017)[20]。 工作類型方面，具體到縣域和市轄區(qū)的樣本中我們發(fā)現(xiàn)，在其他條件一定的情況下，在市轄區(qū)內(nèi)事業(yè)單位工作教育回報(bào)率會(huì)比較高，而縣城地區(qū)則在私營單位中會(huì)有較高收入。 相較于企事業(yè)單位，私營企業(yè)的學(xué)歷門檻較低，即對教育年限的要求不高，而更看重工作經(jīng)驗(yàn)或人脈資本，這一點(diǎn)更適合在縣和縣級市的勞動(dòng)者。 這與前面的回歸發(fā)現(xiàn)是相呼應(yīng)的。

綜上所述，城市空間集聚整體而言對勞動(dòng)者工資收入有顯著的正面作用，這種正面作用主要體現(xiàn)在全市域和市轄區(qū)的地理范圍內(nèi)，反之，密度較低的城市結(jié)構(gòu)會(huì)給工資水平帶來負(fù)面影響。 同時(shí)，個(gè)人的教育程度越高，工資收入就越依賴城市的密集的空間結(jié)構(gòu)，也就是說城市蔓延不僅降低工資本身，也會(huì)降低勞動(dòng)者的教育回報(bào)率。 而對于縣域中的勞動(dòng)者，城市蔓延雖然可能降低工資收入，但不會(huì)改變教育回報(bào)率。 表2 結(jié)果也說明市轄區(qū)與縣域的就業(yè)環(huán)境存在很大差異，縣域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，工作對于知識技能的要求不是特別高，導(dǎo)致人力資本集聚產(chǎn)生的外部性不夠大，因此工資提升和空間集聚之間的因果聯(lián)系也相對較弱，對高教育程度的勞動(dòng)力吸引力也較弱。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)穩(wěn)健性檢驗(yàn)一:替換教育程度的衡量指標(biāo)

教育程度變量對于本文計(jì)算教育回報(bào)率非常重要，我們針對這一變量進(jìn)行相似指標(biāo)的替換，采用表示學(xué)歷水平的離散變量educ 來代替之前使用的受教育年限①當(dāng)educ 為9 時(shí)，代表勞動(dòng)力完成的最高學(xué)歷是研究生，隨著educ 的數(shù)值降低，學(xué)歷水平隨之下降，依次為:大學(xué)本科、大專、中專、職高/技校、高中、初中、小學(xué)。 當(dāng)educ 為1 時(shí)，表示受訪者的教育水平是未上過學(xué)、小學(xué)未畢業(yè)或僅接受過識字班等非正規(guī)的教育。。 核心解釋變量的回歸結(jié)果如表3 所示②穩(wěn)健性檢驗(yàn)中的被解釋變量依舊為勞動(dòng)者每小時(shí)工資收入，其余控制變量與表2 均完全相同，估計(jì)結(jié)果也頗為相似，于是省略匯報(bào)。 下文中表格如果沒有專門說明，同樣僅報(bào)告核心解釋變量的估計(jì)結(jié)果。。 表3 的第1-4 列中，educ 的系數(shù)依舊顯著，說明了之前回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。 同時(shí)在分樣本回歸中看到，城市規(guī)模和城市蔓延度仍在市轄區(qū)對工資有較強(qiáng)的影響。 其中，城市蔓延指數(shù)sprawl 每上升0.1，工資水平會(huì)下降4.69%左右。 在加入教育程度educ 與城市蔓延指數(shù)sprawl 的交互項(xiàng)spreduc 后，在全市和市轄區(qū)分樣本回歸中，該交互項(xiàng)對工資的影響依舊在1%的水平上顯著為負(fù)，而這一影響在縣域?qū)用娌⒉伙@著。 蔓延指數(shù)對教育回報(bào)率的改變作用主要出現(xiàn)在市轄區(qū)，城市蔓延度越高，以工資收入衡量的教育回報(bào)率就越低。 呼應(yīng)之前回歸結(jié)果，說明研究結(jié)論很穩(wěn)健。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)二

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)二:采用虛擬變量及替換核心解釋變量的計(jì)算方法

前文對于市轄區(qū)與縣域差異的分析都是基于分樣本的方法進(jìn)行分析。 接下來我們采用虛擬變量的方式考察此前的結(jié)論是否準(zhǔn)確和穩(wěn)健。 如果是市轄區(qū)，則shiqu 取值為1；否則為0。然后分別控制虛擬變量shiqu 與教育年限、城市蔓延指數(shù)三者的交互項(xiàng)triple_shiqu 以及兩兩交互項(xiàng)spedu、edushiqu 和shiqusprawl，核心解釋變量的回歸結(jié)果如下表第1-2 列所示，市轄區(qū)的工資收入相比縣域多了5.74%。 更值得關(guān)注的是，三重交互項(xiàng)的系數(shù)顯著為負(fù)，意味著當(dāng)shiqu 取1 時(shí)(即勞動(dòng)者位于市轄區(qū)內(nèi))，spedu 的系數(shù)顯著為負(fù)。 說明在市轄區(qū)的地域范圍內(nèi)，依舊存在城市蔓延度對教育回報(bào)率的負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng)，與前文的回歸結(jié)果是一致的。 當(dāng)shiqu 取0 時(shí)(即勞動(dòng)者在縣域內(nèi))，spedu 的系數(shù)將不顯著(二重交互項(xiàng)spedu 本身的系數(shù)也不顯著)。 意味著在縣域，城市蔓延度對于教育回報(bào)率沒有調(diào)節(jié)作用，再一次驗(yàn)證了命題3。

此外本節(jié)還采用前文計(jì)算得出的land 和resid 這兩個(gè)變量依次來代替城市蔓延指數(shù)進(jìn)行回歸，并分別建立與教育年限的交互項(xiàng)spedu_area 和spedu_peo 進(jìn)行回歸。 第3、5、7 列為采用resid 作為蔓延指數(shù)的結(jié)果，第4、6、8 列為采用land 作為蔓延指數(shù)的結(jié)果。 通過對比交互項(xiàng)的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，蔓延度高會(huì)降低勞動(dòng)者的教育回報(bào)率這個(gè)規(guī)律在縣域樣本也不太顯著，這與前文回歸結(jié)果一致，再次驗(yàn)證了前文關(guān)于市轄區(qū)和縣域存在差異的命題①此外，本文還分別采用市轄區(qū)的蔓延指數(shù)替換核心解釋變量、加入個(gè)體工作的產(chǎn)業(yè)類型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果依舊顯著。 因?yàn)槠?，沒有在文中展示。。

六、進(jìn)一步討論

前文分析了實(shí)際工資與受訪者的教育水平和所在城市空間結(jié)構(gòu)的聯(lián)系，并討論教育水平和空間結(jié)構(gòu)交互項(xiàng)對工資的影響。 那么上述結(jié)論對不同教育層次的群體影響依舊顯著嗎? 蔓延對城市內(nèi)不同類型的勞動(dòng)力，尤其是市轄區(qū)內(nèi)的常住人口和流動(dòng)人口的作用是否一致? 上文發(fā)現(xiàn)的規(guī)律是否受到勞動(dòng)力市場上存在的性別差異甚至是性別歧視的影響? 本文針對這些疑問，進(jìn)行了幾個(gè)方面的進(jìn)一步討論。

(一)城市人力資本外部性的影響

我們發(fā)現(xiàn)受教育年限越長，對實(shí)際工資水平的促進(jìn)作用就越大。 不過，這個(gè)論斷沒有充分考慮到所在城市人力資本的外部性，也就是城市內(nèi)其他人教育水平有可能對受訪者產(chǎn)生潛在影響。 是否一個(gè)城市內(nèi)教育的平均水平越高，勞動(dòng)者個(gè)體的工資水平就會(huì)因?yàn)榧夹g(shù)溢出而變得越高? 還是高教育的勞動(dòng)力由于供給大于需求，導(dǎo)致勞動(dòng)者的教育回報(bào)率被壓低? 為了解決上述疑問，本文選取城市內(nèi)在校大學(xué)生占全市總?cè)丝诒壤笜?biāo)uniratio 作為衡量城市人力資本平均水平的指標(biāo)，并在模型中進(jìn)一步加入uniratio、教育年限和蔓延指數(shù)三者的交互項(xiàng)triple_uni 進(jìn)行分析②因?yàn)橐话愦髮W(xué)都是設(shè)立在市轄區(qū)內(nèi)，大學(xué)生比例uniratio 這一指標(biāo)僅限于在市轄區(qū)層面上計(jì)算。 為了統(tǒng)一地理尺度，所以這一部分的蔓延指數(shù)采用的是市轄區(qū)的蔓延指數(shù)而非前文提到的地級市全域?qū)用娴穆又笖?shù)。。

從全市樣本回歸的結(jié)果來看，交互項(xiàng)spedu 顯著為負(fù)，這與之前回歸結(jié)果類似。 大學(xué)生密度本身在全市城和市轄區(qū)回歸中都顯著為負(fù)，即大學(xué)生人數(shù)占比越高，勞動(dòng)力的工資收入就越低，這可能是由勞動(dòng)力競爭效應(yīng)所致。 而三重交互項(xiàng)triple_uni 顯著為正，說明大學(xué)生比例較高時(shí)，二重交互項(xiàng)spedu 對工資收入顯著為負(fù)的偏效應(yīng)將有所緩解。 在校大學(xué)生人口比例高的城市，城市蔓延對于教育回報(bào)率的負(fù)面影響相對較小，側(cè)面說明了松散的城市空間結(jié)構(gòu)對于勞動(dòng)者(尤其是高學(xué)歷勞動(dòng)者)的負(fù)面影響在一定程度上可通過發(fā)揮人力資本的外部性而得到彌補(bǔ)；高密度的城市空間結(jié)構(gòu)和高比例的在校大學(xué)生都可以起到促進(jìn)知識溢出并提升工資收入的效果。 從分區(qū)域的回歸結(jié)果來看，以大學(xué)生比例表征的人力資本外部性和城市蔓延的這一關(guān)系更多體現(xiàn)在市轄區(qū)，而由于大多數(shù)高校校址都集中在城市的市轄區(qū)內(nèi)，所以人力資本外部性對縣域影響不明顯，這也并不令人意外。

(二)勞動(dòng)者人力資本水平異質(zhì)性的影響

除了上述因素，不同的受教育年限會(huì)直接影響勞動(dòng)力的人力資本水平，影響其工作的選擇，進(jìn)而影響到教育回報(bào)率。 按照受教育年限的長短，可以將勞動(dòng)力劃分為低人力資本和高人力資本的勞動(dòng)力，那么不同人力資本水平的勞動(dòng)力的教育回報(bào)率是否與城市蔓延有一定關(guān)聯(lián)呢? 本文將10 年作為分水嶺③10 年為本文樣本受教育年限的中位數(shù)。，分別對高于10 年和低于10 年的勞動(dòng)力兩組樣本進(jìn)行回歸。 從全市樣本回歸結(jié)果來看，對于高人力資本水平的勞動(dòng)力(受教育年限超過10 年)而言，由于相應(yīng)技能水平更高，其工作的行業(yè)也會(huì)傾向于高技術(shù)含量的工作。 這些行業(yè)更依賴城市的空間結(jié)構(gòu)是否緊湊，所以緊湊的城市空間結(jié)構(gòu)也會(huì)提高這部分勞動(dòng)力的教育回報(bào)率。 同時(shí)，從市轄區(qū)和縣域的樣本來看，同樣存在著緊湊空間結(jié)構(gòu)的正外部性主要發(fā)生在市轄區(qū)范圍內(nèi)的現(xiàn)象。 對于低技能勞動(dòng)力而言，從回歸結(jié)果中可知，其工資收入更多地受到城市規(guī)模的影響而非城市蔓延度。 這是由于這部分勞動(dòng)力的工作更傾向于基礎(chǔ)性的工作，對于知識溢出的需求較低，無論城市空間結(jié)構(gòu)是否緊湊，對這類工作的收入影響不大。 綜上，高人力資本水平的勞動(dòng)力更需要相對緊湊的城市空間結(jié)構(gòu)來發(fā)揮勞動(dòng)力之間的正外部性。

(三)不同性別的樣本異質(zhì)性

本文試圖從城市蔓延與教育回報(bào)率的視角對工資中存在的性別差異進(jìn)行解釋。 回歸結(jié)果顯示，在全市和市轄區(qū)樣本中，男性的教育年限對工資的影響系數(shù)大概在0.06 左右。 從本文關(guān)注的城市空間集聚效應(yīng)對教育回報(bào)率的影響來看，對于男性勞動(dòng)力而言，城市蔓延度同樣僅在市轄區(qū)對其教育回報(bào)率有顯著的調(diào)節(jié)作用，這一點(diǎn)與全樣本回歸一致。

就女性而言，在全市和市轄區(qū)樣本中女性的教育回報(bào)率略高，edu 的偏效應(yīng)在0.07 左右。意味著女性的教育年限每多1 年，工資水平會(huì)相比男性多增加1%左右。 如果在市轄區(qū)工作，松散的城市空間結(jié)構(gòu)同樣會(huì)降低女性的教育回報(bào)率。 同樣我們發(fā)現(xiàn)在縣域地區(qū)，城市蔓延度對工資收入水平的效應(yīng)是不明顯的。 綜上，男性和女性分樣本的工資收入和教育回報(bào)率在受城市蔓延影響的過程中，并沒有特別大的差別。

(四)戶籍因素對教育回報(bào)率的異質(zhì)性影響

從前文可知，城市的集聚效應(yīng)和人力資本的外部性多集中在市轄區(qū)。 那么這種正面的溢出作用是否對城鎮(zhèn)人口和外來務(wù)工人口①根據(jù)CHIPS 數(shù)據(jù)庫的定義，城鎮(zhèn)人口非農(nóng)戶口，包括本地非農(nóng)戶口和外地非農(nóng)戶口；外來務(wù)工人口的定義為農(nóng)業(yè)人口且居住地和戶口所在地是現(xiàn)住的鄉(xiāng)鎮(zhèn)或街道外。也會(huì)產(chǎn)生不同的影響? 本文針對這一部分也進(jìn)行了檢驗(yàn)，結(jié)果表明戶籍并沒有顯著地改變城市蔓延對教育回報(bào)率的調(diào)節(jié)作用。 無論是城鎮(zhèn)人口還是流動(dòng)人口，都能通過緊湊的空間結(jié)構(gòu)帶來的技術(shù)溢出、基礎(chǔ)設(shè)施共享等效應(yīng)，加強(qiáng)工作之間的交流與合作，提高自身的教育回報(bào)率。 對于在縣域地區(qū)工作的勞動(dòng)力而言，戶籍會(huì)帶來不一樣的影響。 受限于篇幅原因，結(jié)果沒有在正文中報(bào)告。

七、結(jié)論及政策建議

伴隨著中國城鎮(zhèn)化進(jìn)程的推進(jìn)以及勞動(dòng)力的加速流動(dòng)，有越來越多的勞動(dòng)力持續(xù)向大城市涌入并帶來了大城市蓬勃發(fā)展；與此同時(shí)也有勞動(dòng)力開始選擇在離家鄉(xiāng)不遠(yuǎn)的中小城市甚至縣域里就近就業(yè)，這深刻地影響了當(dāng)代中國的城市人口規(guī)模和空間結(jié)構(gòu)。 所以不同城市蔓延特征對勞動(dòng)力教育回報(bào)率的影響亟須關(guān)注。 本文通過測算城市蔓延度，來衡量城市人口分布的空間結(jié)構(gòu)，探究城市的人口集聚效應(yīng)會(huì)如何影響以工資收入衡量的教育回報(bào)率。 本文的主要結(jié)論如下:第一，較大的城市人口規(guī)模、蔓延度較低的城市空間結(jié)構(gòu)以及較高的勞動(dòng)力受教育程度，都可以提升工資收入。 第二，緊湊的城市空間結(jié)構(gòu)可以進(jìn)一步提升勞動(dòng)者教育水平對于其工資的正向影響，也就是提升教育回報(bào)率。 第三，同生活在縣域的人們相比，在市轄區(qū)工作的勞動(dòng)力能更多地享受到集聚經(jīng)濟(jì)帶來的高教育回報(bào)率。 說明空間集聚產(chǎn)生的正外部性主要在市轄區(qū)的范圍內(nèi)，較少輻射到縣和縣級市，這表明當(dāng)下我國縣域地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)同市轄區(qū)還存在很大差距，縣域和市轄區(qū)在一定程度上存在著“中心-外圍”的二元空間集聚特征，縣域地區(qū)的空間集聚水平和績效仍有很大的提升空間。 第四，當(dāng)勞動(dòng)力的教育水平越高時(shí)，就越依賴于城市空間結(jié)構(gòu)的集聚程度來發(fā)揮外部性。

本文不僅對城市集聚經(jīng)濟(jì)影響工資收入的相關(guān)理論做了驗(yàn)證，深化了認(rèn)識，還為城市空間優(yōu)化發(fā)展提供了政策啟示。 首先，加強(qiáng)市轄區(qū)與縣域之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系。 應(yīng)適度提升市轄區(qū)周邊縣域的產(chǎn)業(yè)集聚水平，加強(qiáng)市區(qū)與縣域之間的產(chǎn)業(yè)聯(lián)系、交通聯(lián)系等。 這一方面會(huì)提升城市整體的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和區(qū)域協(xié)調(diào)程度，另一方面也提高了縣域勞動(dòng)力的工資收入，弱化市轄區(qū)和縣域之間長期存在的“中心-外圍”格局。 其次，城市化過程中應(yīng)注重人的城市化，尤其是不同戶籍、不同性別的勞動(dòng)力的城市化。 要促進(jìn)城市的產(chǎn)業(yè)規(guī)模與城市化進(jìn)程相匹配，鼓勵(lì)支持流動(dòng)人口提高教育水平或提升工作技能，擁有更多職業(yè)選擇。 最后，小城市的發(fā)展不應(yīng)該也沒有條件過分追求城市規(guī)模的快速增長，而是要更注重城市的密度緊湊，實(shí)現(xiàn)城市空間的集約化發(fā)展。 對于規(guī)模較大的城市特別是一些區(qū)域中心城市，防范過度蔓延的同時(shí)也要避免密度過高而產(chǎn)生集聚不經(jīng)濟(jì)。 通過城市體系和城市空間結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，使得人才的教育優(yōu)勢、技能水平和人力資本的外部性受益于城市空間集聚并得以充分發(fā)揮，才能持續(xù)地提高勞動(dòng)者的工資水平和教育回報(bào)率，實(shí)現(xiàn)大中小城市乃至與縣城之間的協(xié)調(diào)發(fā)展。