【香樟推文2123】人力资本外部性抑或消费溢出——高技能人力资本对低技能劳动力市场的影响

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文献来源：Liu, S. & Yang, X. 2021, 'Human capital externalities or consumption spillovers? The effect of high-skill human capital across low-skill labor markets', Regional science and urban economics, vol. 87.

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简介与背景

经济繁荣通常伴随着高技能人力资本的聚集。已有的文献认为，地方高技能人力资本会对当地经济带来正外部性，大学毕业生占比较高的地区会为劳动者提供更高的工资这一现象就通常被解释为人力资本外部性（human capital externalities）的证据，而且标准的人力资本外部性理论认为高技能人力资本是通过知识溢出（technological spillovers）来影响低技能人力资本的。但是本文发现，这种对人力资本外部性的解释并不能完全解释低技能劳动力市场。本文聚焦于高技能人力资本对低技能劳动者工资影响的异质性，通过对不同工资水平和不同行业的低技能劳动者的分析，证实了另一种可能的解释——消费溢出（consumption spillovers）。本文不仅补充了关于人力资本外部性的一支文献，还呼应了劳动力市场极化、消费城市、本地乘数等议题，并且本文还使用到了Grouped iv quantile regression这一前沿方法。

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数据和实证方法

（一）数据

在数据上，本文使用到了美国1980、1990、2000的人口普查数据和2010年的人口抽样调查数据，将样本控制在调查中16-64岁的受雇人群。本文控制了一组个体特征变量，包括年龄、年龄平方、教育，种族，性别，婚姻状况和是否外国出生；一组MSA特征变量（MSA是一个地理单位），包括65岁以上劳动者占比、16-24岁劳动者占比、非裔占比、外国出生占比、女性劳动力参与率和失业率。表2汇报了变量的描述性统计。

（二）实证方法

本文进行了两组实证分析。

第一组分析是使用grouped iv quantile regression考察城市层面大学毕业生占比对noncollege workers在不同水平上的工资效应，如下（3）式所示。

其中，∆logW_ct(u) 代表第c个MSA的第u分位数水平上的小时工资对数从第t-1年到t年的变化，∆CS_ct 代表大学生占比的变化，∆X_ct 代表MSA层级上其他控制变量（16-24岁劳动者占比等）的变化。

第二组分析则使用两阶段估计来考察制造业和服务业中大学毕业生占比的工资效应，如下（4）式和（5）式所示。

其中， log(W_ict) 代表小时工资对数，

代表一组城市——年份虚拟变量的估计系数（这些系数可以解释为调整后的城市平均工资），X_ict 代表个人层面的控制变量（如年龄、年龄平方等），∆CS_ct 代表大学生占比的变化，∆X_ct 代表城市层面控制变量（如16-24岁劳动者占比等）的变化。

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实证结果与讨论

（一）分位数回归结果

图1展示了grouped IV quantile regression的结果，从中可以发现两个样本之间的工资分布效应存在截然不同的模式。对于college workers（图1B），大学劳动者占比的影响在工资的不同分位数水平上非常稳定，而且基本与平均影响相同，这与以往研究一致。但是，对于noncollege workers（图1A），大学劳动者占比的影响在工资的不同分位数水平上变化很大。本地高技能人力资本占比对低技能劳动者平均工资的积极影响主要是由工资分布的最低分位数处的样本驱动的，这一结论是以往文献所忽视的。

本文进一步考察了哪个人群处于低技能劳动者工资分布的底端。表1汇报了不同职业noncollege workers的小时工资对数，可以发现服务业的平均工资低于制造业。图2则展示了服务业和制造业中noncollege workers的小时工资直方图，虽然都左偏，但与制造业相比，服务业在较低工资中具有较高的频率，在较高工资中具有较低的频率。表1和图2表明，服务业更集中于noncollege workers市场上工资分布的底端。本文作者由此猜想高技能人力资本的异质性影响可能可以通过服务业和制造业之间的差异来解释，背后则分别蕴含着知识溢出和消费溢出的解释。

（二）两阶段估计结果

表3报告了城市层面高技能人力资本对noncollege workers工资的影响的OLS估计结果，第（1）-（3）列的全样本估计表明了正向显著的影响，然而第（4）-（9）列的分样本估计结果却形成差异，服务业的结果不仅在统计意义上正向显著，而且估计系数很大，有很强的经济意义，但制造业的结果却并不显著，而且估计系数小了很多。本文作者认为服务业与制造业结果之间的差异与传统的人力资本外部性的知识溢出解释相悖，因为知识溢出理应在制造业中表现得更加明显。

在对城市人力资本的计量指标进行回归时，关键的识别挑战是来源于个人自选择和城市层面的不可观测特征的内生性，因此作者引入了城市层面的Bartik shock和滞后的人口结构作为工具变量，估计结果如表4所示，与OLS的估计结果基本一致，估计结果在制造业与服务业间有明显差异。

为了进一步区分知识溢出和消费溢出，作者进行了一些额外的检验。

第一，如果消费溢出是高技能人力资本对服务业中noncollege workers工资的促进作用的原因，那么来自制造业和服务业高技能人力资本的影响应该一致，因为他们都有着对家务服务的需求。表5的结果证实了这一点，两个行业中高技能人力资本的占比均会提升服务业中的noncollege workers的工资，而不会提升制造业的。

第二，由于工作任务的性质，特定职业（如幼儿照料）可能更难以受到知识溢出的影响，那么在服务业内部的不同职业间可能也存在异质性。表6的结果证实了这一点，服务业中的部分职业（food service等）受益更多，而这些行业的技能要求和协作水平都比较低，这很难用知识溢出来解释。

第三，如果消费溢出是解释高技能人力资本占比对noncollege workers工资的正向影响的主要原因，那么这种效应的大小理应会与低技能劳动力的供给弹性相关，相反，知识溢出则不会与其相关。表7的结果证实了这一点，高技能人力资本占比的影响在土地利用规制更强的地区更大（作者认为土地利用规制更强，住房成本更高，低技能劳动者的供给弹性更小）。

第四，作者考察了高技能人力资本占比的影响在不同性别和不同职业间的异质性（作者认为男性在制造业的工作中有比较优势，而女性则在服务业的工作中有比较优势）。表8的结果表明，服务业中女性劳动者受益更多，而在制造业中无明显的性别差异。作者认为这证实了消费溢出的解释，因为服务业对于女性劳动者的需求更大。

(三) 稳健性检验

在证实消费溢出这一解释后，作者还进行了一系列稳健性检验，包括控制城市规模、控制城市初始劳动力市场特征、考虑自动化对工作任务的冲击、考虑高技能人力资本影响的组内溢出、控制区域——年份固定效应、控制MSA的房价等等，结果依然稳健，如表9所示。

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总结

已有研究通常将高技能人力资本对低技能劳动者工资的正向影响解释为人力资本外部性的证据，并用知识溢出解释。但本文使用grouped IV quantile regression，发现了在不同工资分位数水平上的异质性影响，进而考察制造业和服务业的不同影响，最终发现消费溢出而非知识溢出是其中的内在机制。但如作者所述，本文并没有否认知识溢出的作用，在制造业内部仍然存在着高技能人力资本对低技能劳动者的知识溢出。

■ Abstract 

Previous studies often interpret the positive impact of high-skill human capital on the mean wages of low-skill workers as evidence of human capital externalities. Using a grouped IV quantile technique, we uncover a distributional wage effect of high-skill human capital that is difficult to reconcile with the standard models of human capital externalities: the city-level share of college graduates has a positive impact on the wages of low-skill workers at the lower, but not the upper, quantiles of the wage distribution. We then provide a comprehensive assessment and discussion of the effect of high-skill human capital on low-skill wages in different occupations. We find a large and positive wage effect in the service occupations but not in the manufacturing occupations. We argue that consumption spillover, instead of human capital externality, is the underlying mechanism. These findings invite reinterpretation of previous studies on human capital externalities in low-skill labor markets.

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本期小编：路芳菲