异质型人力资本对收入差距的...关性和区域异质性的实证分析_李克让.pdf

2023 年第 14 期李克让：异质型人力资本对收入差距的影响：缩小还是扩大？*本文系河北省人力资源社会保障科研合作项目“人力资本对我国区域经济高质量发展影响机制研究”（项目编号：JRSHZ-2022-01002）阶段性研究结果。异质型人力资本对收入差距的影响：缩小还是扩大？*李克让（河北师范大学 河北 石家庄 050010）摘要：文章依据 20102019 年 31 省面板数据，分析了异质型人力资本区位熵和收入泰尔指数组间差距存在显著的空间相关性以及区域异质性特征。研究发现：依据全国 31 省整体异质型人力资本对收入差距的空间效应结果，初级、中级和高级人力资本对收入差距均有较强的负向效应，通过效应系数发现，中级人力资本缩小收入差距的作用远大于初级人力资本，效应数值上高级人力资本扩大收入差距效应与初级人力小缩小收入差距效应相差无几，增加中级人力资本对缓解收入差距效果最明显。关键词：异质型人力资本 收入泰尔指数空间相关性区域异质性一、引言当前中国地区间收入仍不平衡，省际之间的收入差距愈加明显。东部地区与西部地区的收入差距从2010年的9739.4元扩大至2018年的14362.4元，中部地区与西部地区的收入差距从2010年的1344.90元扩大2018年至1862.50元，东北部地区与西部地区的收入差距从2010年的3974.1元扩大2018年至3607.40元，可见中国区域性收入差距仍较为明显。在各区域收入差距变化的同时，劳动力就业市场中不同学历就业人员结构也在发生变化：2010年大学专科及以上学历就业约为1.18亿人占比全国就业总人数约为14.503%，2019年约为1.49亿人约占比17.989%。而小学及以下学历就业2010年约为1.51亿人占比全国就业总人数约为18.572%，2019年约为14.1亿人约占比16.994%。通过以上数据发现，中国劳动力就业市场的高学历就业人数呈递增趋势，而较低学历就业人数在递减。依据上述现状，当前中国人力资本结构变化是否影响了整体收入差距？同时各地区人力资本水平和结构的不同，是否也影响了地区间的收入差距？人力资本的“异质性”主要以不同程度的知识、技能、学历等表现出来，已有文献研究异质型人力资本对收入差距影响主要为以下几个方面：一是基于劳动流动视角，高技能劳动力流动是产生区域收入差距的主要原因1。城乡人力资本流动中，高技能人力资本流出缩小收入差距。二是基于异质型人力资本对行业收入差距影响，竞争性行业中高质量人力资本比重增加会扩大行业收入差距，而垄断行业中低质量人力资本的收益率被抬高扩大行业收入差距，而高质量人力资本的收益率趋向市场化水平缩小行业收入差距2；探索异质型人力资本聚集分布对收入差距影响，异质型人力资本聚集长期将扩大地区收入差距，同质型人力资本集聚长期会缩小地区收入差距3，可见异质型人力资本区域性分布的不均衡是产生区域性收入差异的主要原因。本文采用空间计量模型探索异质型人力资本对收入差距的空间效应分析。二、区域异质性分析与空间相关性变化（一）区域异质性分析为探索异质型人力资本对收入差距影响，运用区位熵来反映异质型人力资本聚集程度，利用31省（市）数据进行异质型人力资本区域异质性分析；收入差距同样采用熵的概念，借用泰尔熵（泰尔指数）及分解进而测量各省的组间差距和组内差距，从而观察其区域异质性。最后依据异质型人力资本区位熵和收入差距泰尔指数检验两者的空间相关性。本文数据来源 中国人口与就业统计年鉴 等。（1）异质型人力资本区位熵。借鉴区位熵概念计算基于空间相关性和区域异质性的实证分析76DOI:10.16144/ki.issn1002-8072.20230413.001研究与探索2023 年第 14 期表1中国收入水平泰尔指数及分解结果指数（贡献率）泰尔指数组内差距组内差距贡献率组间差距组间差距贡献率2010 年0.20.080640.30%0.119459.70%2013 年0.19750.079640.30%0.117959.70%2016 年0.19590.078540.07%0.117459.93%2019 年0.19530.077939.89%0.117460.11%各省异质型人力资本的区位熵，区位熵是衡量某一区域要素的空间分布情况，各地区异质型人力资本的区位熵客观反映异质型人力资本的空间异质性。异质型人力资本区位熵计算公式（1）：LQij=xij/ixijjxij/iixij（1）上式中，i表示i级人力资本就业人数（i=初级、中级、高级人力资本就业人数）；j表示第j个地区（j=1，2，3，31）；xj表示j地区就业总人数。以某省高级人力资本计算为例，即某省高级人力资本区位熵=（该省高级人力资本就业人数/全国高级人力资本就业人数）/（该省就业总人数/全国就业总人数）。当LQ1时，表明该地区劳动力市场中高级人力资本存量具有比较优势；当LQ=1时，劳动力市场中高级人力资本存量处于均势；当LQ1时，表明该地区劳动力市场中高级人力资本存量处于比较劣势。（2）收入差距泰尔指数及分解。本文采用泰尔指数衡量收入差距，其可分解为组间差距和组内差距，即能衡量整体收入的非均衡程度，又能计算各地区收入泰尔指数的组建差距，可分析收入差距的区域异质性，泰尔指数广义表达式为公式（2）：GE（）=1（-1）（1nni=1（yiy）-1）（2）yi为第i个体的收入，i=1，n。其中，参数可以调节个体在总体中所占的权重份额。当=1时，公式（1）中广义熵指数会退化为对分布右侧尾部差距更敏感的泰尔T指数，即常用的泰尔指数就是指泰尔T指数，即公式（3）。TT=GE（1）=1nni=1yiylogyiy（3）利用泰尔指数易于分解的优势，可直接将相关的组间不平等程度和组内不平等程度加总为总体的不平等程度，进而分析组间差距和组内差距的变动情况对于总体差距的贡献率。故本文利用泰尔指数分解后的组间和组内差距反映各省（区域）之间收入差距。Tb=Gg=1YglogYgng/n；Tw=Gg=1Yg（iSgYgYiYglogyi/Yg1/ng）（4）假设总体可以分为Sg，（g=1，G）等G个分组，其中每个分组的个体数目为ng，用yi表示个体i的收入占总收入的比重，用Yg表示第g组的收入占总收入的比重，将符号Tb和Tw分别记为组间差距（Between-Set Ienquality）和组内差距（Within-Set Ienquality），则泰尔指数的分解表达式为公式（4）。（3）区域差距异质性动态分析。基于上述公式结果，分别对异质型人力资本聚集程度和泰尔指数的组间和组内差距进行区域异质性分析和空间相关性检验。本文将31省分为四个区东部、中部、西部和东北四大地区进行区域异质性分析。收入差距的区域异质性分析。中国收入差距变化，详见表1。中国收入泰尔指数及组间和组内差距数值上呈递减趋势，说明中国收入差距在逐年缩小。但从组间和组内差距贡献率观察发现，20102019年中国各省收入泰尔指数组内差距贡献率逐年递减但组间差距贡献率逐年递增，说明在总体收入差距中各省间收入差距占比较大。异质型人力资本的区域异质性。利用公式（2）至公式（4）计算劳动力市场中的异质型人力资本的区位熵，反映各区域异质型人力资本的聚集程度，区位熵值越大说明聚集度越大。依据表2结果进行区域异质性分析：初级人力资本区位熵，西部地区初级人力资本聚集程度均值最高（1.441），且聚集程度仍在上升。其次是中部地区（0.942），初级人力资本聚集度先上升后下降。东部（0.775）和东北部（0.868）地区的初级人力资本聚集度呈连续下降趋势。中级人力资本区位熵，东北部地区（1.064）和中部地区（1.057）的中级人力资本聚集度均值较高，聚集度呈连续上升趋势。东部地区中级人力资本聚集度均值为1.012，近5年聚集度先上升后下降变化不大。西部地区中级人力资本聚集度均值最低。高级人力资本区位熵，东部地区的高级人力资本聚集度最高（1.242），且为上升趋势。其次是东北部地区（0.993），聚表2异质型人力资本区位熵异质型人力资本初级人力资本中级人力资本高级人力资本区域东北部中部东部西部东北部中部东部西部东北部中部东部西部20100.9390.9100.8151.3931.0481.0601.0050.9140.9380.8281.2410.84420130.8850.8950.8091.4431.0761.0651.0000.9060.9080.8411.2520.81520160.8420.9760.7451.4501.0691.0501.0210.8971.0280.8261.2340.82820190.8180.9650.7471.4681.0691.0611.0100.9011.0310.7921.2560.829均值0.8680.9420.7751.4411.0641.0571.0120.9030.9930.8251.2420.826772023 年第 14 期李克让：异质型人力资本对收入差距的影响：缩小还是扩大？集度也在上升。西部（0.826）和中部地区（0.825）的高级人力资本聚集度均值较低，中部的高级人力资本聚集度呈下降趋势而西部则在上升。（二）空间相关性动态分析（1）空间相关性检验。Moran S I指数：为探索和分析异质型人力资本和收入差距的空间分布具有相关性，并为后文构建空间计量模型铺垫，本文对异质型人力资本和收入差距进行空间自相关检验。空间自相关检验使用全局莫兰指数（Moran s I指数），其区间范围为（-1，1），大于0表示各地区为空间正相关，小于0为空间负相关，等于或接近0表示各地区间不相关。MI（MoransI）=nni=1nj=1Wij（Yi-Y?）（Yj-Y?）ni=1nj=1Wijni=1（Yi-Y?）2（5）以收入泰尔指数为例，公式（5）中Yi、Yj分别为i和j地区收入泰尔指数，Y?为各地区收入泰尔指数均值，Wij为空间权重矩阵。异质型人力资本区位熵的计算同理。构建空间权重矩阵：空间距离权重矩阵（W1），基于两地区经纬度计算空间距离倒数的二次项（Pass and Schlitte），W1=1/d2，ij0，i=j（6）其中，d为两地区地理位置中心距离。基于技术进步的空间权重矩阵（W2）。实际研究中地理因素并非产生收入差距空间效应的主要因素，学者认为技术进步是通过影响人力资本产生收入差距的最主要原因：知识技术进步使得就业人员通过工作和学习新的技术提高其生产率，即技术进步使得就业人员提升生产效率，进而增加人力资本存量获取更高收入4；由于个体知识技能存量差异，人力资本可分为社会共有的一般知识的体力劳动和特殊知识的专业劳动。专业化知识的人力资本具有外部性，使得其技能知识学习传播过程加快，增加了知识技术同时使得其他生产要素生产效率提升，从而获取更高收益。而社会共有的一般知识的人力资本则由于缺乏外部性，获取收入能力增长缓慢，故专业化人力资本通过外部性作用使其与一般人力资本的收入差距拉大。基于上述学者观点，技术进步通过影响人力资本存量（即异质型人力资本）产生收入差距，同时技术进步使得人力资本存量较低者具有学习追赶的机会，从而改变收入差距。近年来学者探索人力资本结构和存量等空间分布对经济的影响，发现只有当空间上人力资本结构得到合理的配置，其经济效率才会充分释放出来。故本文引入技术进步空间权重矩阵分析异质型人力资本对收入差距的空间效应影响，类似于地理距离的空间权重矩阵，依此本文构建技术进步空间权重矩阵（W2）：W2=1/|Xi-Xj|，ij；0，i=j（7）本文利用“有效专利数”衡量某地区技术进步水平，X 为某地20102019年累计有效专利数，|Xi-Xj|为两地间累计专利数差的绝对值来衡量地区间技术进步水平的差距。构建空间权重矩阵时有研究者将地理因素和经济因素同时纳入矩阵中5，故本文引入“地理相邻”和“技术进步”两种因素的共同影响，综合空间权重矩阵（W3）W3=W1*W2，进行区域空间自相关分析。而在后文中对核心解释变量基于空间相关性和区域异质性实证分析中，分别采用不同的空间权重矩阵进行对比分析。（2）区域空间自相关结果。较多文献普遍使用邻接权重矩阵进行空间自相关性检验，基于W1和W2的两种权重矩阵的自相关检验结果不再赘述。基于20102019年中国31省市的异质型人力资本区位熵和31省市的收入泰尔指数组间差距，将综合空间权重矩阵W3代入全局和局部莫兰指数计算公式中，借助Matlab 2010软件计算结果，详见表3和表4。依据表4，20102019年单变量的空间自相关检验结果：收入泰尔指数的组间收入差距Moran s I指数呈现显著的正向空间自相关，空间自相关系数从0.241递减至0.201说明组间收入差距空间相关度呈下降趋势。初级人力资本的Moran s I指数呈现显著的正向空间自相关，空间自相关系数从0.447递减至0.373说明组间初级人力资本空间相关度下降。中级人力资本的Moran s I指数呈现显著的正向空间自相关，空间自相关系数从表4分区域双变量空间相关性检验年份2010201320162019西部中部东北部东部H10.302*0.441*0.411*0.481*H2-0.728*-0.861-0.638*-0.614*H30.041*0.069*0.087*0.091*H10.179*0.188*0.234*0.358*H2-0.207*-0.234*-0.197*-0.161*H10.063*0.0790.121*0.138*H3-0.501*-0.577*-0.422*-0.327*H20.204*0.612*0.4370.449*H10.353*0.359*0.407*0.395*H30.3940.417*0.398*0.473H30.124*0.137*0.149*0.151*H20.615*0.547*0.697*0.711*表3空间相关性检验年份20102014201520162019单变量自相关检验双变量空间自相关检验组间收入差距0.241*0.223*0.221*0.185*0.201*初级0.447*0.435*0.398*0.378*0.373*中级0.485*0.466*0.402*0.388*0.363*高级0.198*0.202*0.197*0.213*0.237*H10.221*-0.158*0.230*0.197*0.188*H30.194*0.132*0.214*0.241*0.304*H2-0.357*-0.783*-0.230*-0.556*-0.576*78研究与探索2023 年第 14 期0.485递减至0.363说明组间中级人力资本空间相关度下降。高级人力资本的Moran s I指数呈现显著的正向空间自相关，空间自相关系数从0.198递减至0.237说明组间中级人力资本空间相关度上升。表4中20102019年双变量空间自相关检验，其中H1：组间收入差距与初级人力资本的空间相关性；H2：组间收入差距与中级人力资本的空间相关性；H3：组间收入差距与高级人力资本的空间相关性。结果发现：H1收入差距与初级人力资本为显著的正空间相关，空间相关系数从0.221递减至0.188；H2收入差距与中级人力资本为显著的负空间相关，空间相关系数从-0.357递增至-0.576；H3收入差距与高级人力资本为显著的正空间相关，空间相关系数从0.194递增至0.304。表5中20102019年4区域的双变量空间自相关检验，H1：组间收入差距与初级人力资本的空间相关性。西部、中部、东北部和东部4区域组间收入差距与初级人力资本均呈正空间相关，相关系数呈递增趋势。H2：组间收入差距与中级人力资本的空间相关性。西部和中部地区的组间收入差距与中级人力资本呈负向空间相关且Moran S I指数呈递减趋势；东北和东部地区的组间收入差距与中级人力资本呈正向空间相关且Moran S I指数呈递增趋势。H3：组间收入差距与高级人力资本的空间相关性。西部、东北部、东部地区组间收入差距与高级人力资本呈正向空间相关且Moran S I指数呈递增趋势。中部地区的组间收入差距与高级人力资本呈负向空间相关且Moran S I指数呈递减趋势。三、研究设计（一）空间计量模型设定本文已对异质型人力资本和收入差距进行了空间相关性检验和分析，为进一步分析异质型人力资本对收入差距的空间效应影响，采用空间计量模型分析。目前空间计量基本模型空间滞后模型（SAR）、空间误差模型（SEM）以及空间杜宾模型（SDM），本文设定收入差距为被解释变量，异质型人力资本为核心解释变量的空间计量面板模型如下。（1）空间滞后模型（SAR）考察被解释变量在子区域的空间相关性，其面板模型表达式为：Yit=Nj=1WijYjt+Xit+i+it，itN（0，2In）其中i，t分别为截面维度和时间维度，i表示空间个体效应。Wij是空间权重矩阵W的一个元素；为空间自回归系数，衡量相邻区域的观测值对本地观测值的影响程度；为随机误差项。本文构建空间滞后面板模型为公式（8）：LnIGit=Nj=1WijLnIGjt+0LnPHCit+1LnIHCit+2LnAHCit+0LnIS+1LnFE+2LnSC+3LnMP+4LnIP+i+i（8）（2）空间误差模型（SEM）由于误差扰动项中存在空间依赖作用，探讨的是周边地区的变量误差对本地区收入差距的影响程度。其面板模型表达式为：Yit=Xit+i+it，it=Nj=1Wijit+it其中，it是空间误差项；为空间误差自相关系数，衡量邻近地区观测值的误差冲击对本地三区的观测值的影响程度。本文构建空间误差面板模型为公式（9）：LnIGit=0LnPHCit+1LnIHCit+2LnAHCit+0LnIS+1LnFE+2LnSC+3LnMP+4LnIP+i+itit=Nj=1Wijit+it（9）（3）空间杜宾模型（SDM）既考虑了因变量的空间相关性，又考虑了残差项的空间自相关性。同时认为自变量对因变量的影响也存在空间交互作用，且可以分解出直接和间接（溢出）效应，其面板模型表达式为：Yit=Nj=1WijYjt+Xit+Nj=1WijYjt+i+it和表示未知系数，通过假设检验H0：=0，可以检验模型是否可以简化为空间自回归面板模型，而假设检验H0：+=0，检验该模型是否可以简化为空间误差面板模型。本文构建空间杜宾面板模型为公式（10）：LnIGit=Nj=1WijLnIGjt+0LnPHCit+1LnIHCit+2LnAHCitNj=1Wij（0LnPHCit+1LnIHCit+2LnAHCit）+0LnIS+1LnFE+2LnSC+3LnMP+4LnIP+i+i（10）（二）关键变量解释及数据来源表5变量及数据来源被解释变量解释变量控制变量空间权重矩阵变量因素收入差距初级人力资本中级人力资本高级人力资本产业结构固定资产投资收入再分配基础设施建设政策制度地理位置空间权重矩阵技术进步空间权重矩阵综合空间权重矩阵变量符号LnIGLnPHCLnIHCLnAHCLnISLnSCLnFELnIPLnMPW1W2W3衡量指标泰尔指数组间差距初级人力资本区位熵中级人力资本区位熵高级人力资本区位熵产业结构指数比固定资产投资比财政支出比网络普及率比市场化指数比各省经纬度各省有效专利数W3=W1*W2数据来源中国劳动统计年鉴（20102019）中国人口与就业统计年鉴（20102019）及各省统计年鉴中国统计年鉴（20102019）中国统计年鉴（20102019）中国统计年鉴（20102019）中国互联网信息中心（20102019）中国分省份市场化指数报告（20102019）中国统计年鉴（20102019）792023 年第 14 期李克让：异质型人力资本对收入差距的影响：缩小还是扩大？（1）被解释变量，收入差距（Income Gap，IG）：各省组间收入差距取对数LnIG。数据来源：上文中31省人均可支配收入的泰尔指数分解后的组间差距结果。（2）核心解释变量，异质型人力资本：即初级人力资本（PHC）、中级人力资本（IHC）、高级人力资本（AHC），三种异质型人力资本采用各级人力资本区位熵取对数LnPHC、LnIHC、LnAHC衡量。本文沿用目前主流异质型人力资本划分观点，将受教育程度作为划分异质型人力资本的标准，综合考虑数据的可得性和现实情况，本文将异质型人力资本分为初级、中级和高级3类：小学及以下学历的就业人员视为初级人力资本；初中、高中及中职学历就业人员视为中级人力资本；大学专科、大学本科和研究生及以上学历就业人员视为高级人力资本。数据来源：上文中依据公式1计算31省初、中、高级人力资本的区位熵结算结果。（3）Wij空间权重矩阵：本文模型中空间权重矩阵分为两种，即基于地理位置的空间权重矩阵W1，基于技术进步的空间权重矩阵W2，详见公式（6）和（7）。（4）控制变量。本文将从上述经济、收入再分配、基础设施建设以及政策制度4方面选取5个控制变量引入模型分析。经济因素，不同地区经济发展水平和产业结构变化形成地区间收入差距，本文选取产业结构指数和固定资产投资1两个控制变量反应各省经济因素对收入差距的影响。模型中：LnIS为各省产业结构指数取对数，产业结构指数=用某地区（第二产业产值）/（第三产业产值）衡量，例：Z省产业结构指数比=Z省产业结构指数/31省产业结构指数均值。LnSC为各省固定资产投资比取对数，例：Z省固定资产投资比=Z省固定资产投资/31省固定资产投资均值。收入再分配，财政支出能够缓解收入差距，同时也有学者担心财政支出收入再分配效应的有效性。模型中：LnFE为各省财政支出比取对数，例：Z省财政支出比=Z省财政支出/31省财政支出均值。基础设施建设，文献认为交通、通讯等基础设施的发展可能给中低收入居民带来更多的就业和发展机会，同时有学者认为随着新型基础建设到来，对地区间收入差距产生新一轮影响6。模型中：LnIP为各省网络普及率比取对数，例：Z省网络普及率比=Z省网络普及率/31省网络普及率均值。政策制度，中国经历了计划经济向市场经济的转变，财产的私有化势必会影响收入分配的不均差异。研究中普遍采取用市场化进程（市场化指数）反应制度对收入差距影响。模型中：LnMP为各省市场化指数比取对数，例：Z省市场化指数比=Z省市场化指数/31省市场化指数均值。四、实证分析（一）模型检验本文基于31省20102019年面板数据回归结果，通过F检验、Hausman检验、Wald检验等一系列检验后，最终选取空间杜宾面板回归模型（SDM）进行检验，采用Matlab 2010得出表6中的实证结果。观察表6，基于W1和W2的空间权重矩阵的空间杜宾面板回归结果，空间杜宾模型中滞后项系数在1%水平上显著，说明各地区收入差距存在空间依赖性，即一个地区的收入差距不仅受本地异质型人力资本影响，同时还受相邻地区收入差距的影响。自变量空间滞后项W*In PHC、W*In IHC、W*In AHC的通过显著检验，则说明异质型人力资本对收入差距的影响存在空间交互作用。其次，对比普通面板回归和W1、W2空间权重下的空间杜宾面板回归结果，发现采用空间面板计量模型可以提高回归模型的拟合程度。最后，对比空间权重矩阵W1和W2下的空间杜宾面板回归结果，基于各地区技术进步差异的空间权重矩阵，基于技术进步的空间权重W2的空间杜宾模型R2（0.811）拟合度最优，可以更好地拟合异质型人力资本对收入差距的影响。（二）结果分析模型结果详见表7，异质型人力资本存在空间溢出效应，不再适于单独解释对被解释变量的影响，故将空间总效应进行分解，从而更好地分析异质型人力资本对收入差距的影响。故综合表6和表7的估计结果，具体分析的效应影响方向、程度以及空间效应。（1）异质型人力资本对收入差距的影响。表7中，普通面板回归结果通过显著检验，初级、中级、高级人力资本对收入差距的回归系数分别为：-0.779、-3.283、-0.137，初、中、高及人力资本均对收入差距存在负向影响；基于地理距离空间权重矩阵W1，空间杜宾模型回归结果通过显著性检验且初、中、高及人力资本对收入差距的回归系数分别为：-0.551、-3.845、-0.183存在负向影响；基于技术进步空间权重矩阵W2，空间杜宾模型回归结果通过显著性检验且初、中、高及人力资本对收入差距的回归系数分别为：-0.551、-3.845、-0.183存在负向影响-0.901、-4.068、-0.233同样为负向影响。基于上述三种回归结果发现，初、中、高及人力资本均对收入差距存在负向影响。80研究与探索2023 年第 14 期表7基于31省数据的SDM模型空间效应结果变量In PHCIn IHCIn AHCIn ISIn FEIn SCIn MPIn IP地理距离空间权重矩阵 W1技术进步空间权重矩阵 W2直接效应0.133*（1.330）0.283*（0.949）0.157*（1.592）0.082*（0.905）0.324*（2.333）0.255*（3.553）0.028*（0.285）0.894*（2.472）间接效应-0.312*（-1.557）-1.255*（-2.288）-0.082*（-0.363）-0.330*（-1.532）-0.220*（-0.666）0.235*（1.657）-0.313*（-1.135）2.468*（3.006）总效应-0.179*（-0.870）-0.972*（-1.552）0.075*（0.346）-0.247*（-1.135）0.104*（0.309）0.490*（3.226）-0.285*（-0.995）3.363*（3.699）直接效应0.147*（1.290）0.317*（0.975）0.173*（1.553）0.081*（0.793）0.336*（2.256）0.253*（3.146）0.026*（0.240）0.855*（2.107）间接效应-0.273*（-1.362）-1.133*（-2.003）-0.049*（-0.206）-0.338*（-3.159）-0.231*（-0.693）0.231*（1.724）-0.308*（-1.035）2.437*（3.034）总效应-0.125*（-0.601）-0.816*（-1.294）0.124*（0.537）-0.341*（-5.325）0.105*（0.315）0.484*（3.343）-0.282*（-0.924）3.292*（3.654）表6普通面板和空间杜宾模型回归的估计结果变量Income GapIn PHCIn IHCIn AHCIn ISIn FEIn SCIn MPIn IPW*In PHCW*In IHCW*In AHCF 检验Hausman 检验R2Wald（SDM against SAR TEST）Wald（SDM against SEM TEST）N普通面板IG1-0.779*（-2.906）-3.283*（-5.017）-0.137*（-0.325）-0.123*（-0.559）0.771*（2.685）-0.717*（-2.820）0.644*（1.974）-0.086*（-0.127）-23.83*125.22*0.533-31W1-地理距离空间权重矩阵IG2-0.551*（-3.127）-3.845*（-5.678）-0.183*（-0.416）0.387*（1.747）0.104*（0.368）-0.138*（-0.701）0.748*（1.687）-0.810*（-2.145）3.587*（5.236）6.447*（4.897）1.625*（0.898）-0.379*（-0.277）-0.507110.547*54.114*31W2-技术进步空间权重矩阵IG3-0.901*（-3.527）-4.068*（-6.069）-0.233*（-0.622）0.649*（2.585）0.094*（0.344）-0.149*（-0.601）0.931*（2.981）-1.975*（-3.296）6.267*（7.476）9.281*（5.356）1.881*（1.519）-0.162*（-0.458）-0.811141.852*81.661*31注：括号内为 t 值，*、*和*分别表示 1%、5%和 10%显著水平，下同。（2）空间杜宾模型间接效应结果。地理距离W1矩阵，初级、中级、高级人力资本对收入差距的间接效应分别为-0.312、-1.255、-0.082，且均通过显著性检验；技术进步W2矩阵，初级、中级、高级人力资本对收入差距的间接效应分别为-0.273、-1.133、-0.049且通过显著性检验。两种结果说明在只考虑空间溢出效应（考虑周边省份影响）情况下，本地区初级、中级、高级人力资本增加会缩小周边地区的收入差距，且初级人力资本对缩小收入差距的间接效应最大，中级人力资本负向间接效应次之，高级人力资本对缩小收入差距间接效应最小。结果反映出异质型人力资本对收入差距具有很强的负向溢出效应，随着本地异质型人力资本水平增加会产生较强的溢出效应，会缩小周边地区收入差距。相对于地理空间权重矩阵W1，基于技术进步空间权重矩阵W2的负向溢出效应更大，反映出技术进步的积累会使得异质型人力资本增加对收入差距的负向效应更加明显。五、结论与建议基于上述研究结论，提出以下三点政策建议：第一，大力扶持中西部地区的产业发展，不断优化营商环境，大力发展本地区教育水平，增加教育投入，建立多层次的地方教育体系，降低地区间教育资源配置的不均衡带来的机会不均等问题，培育出本地区具有较高水平的人力资本。同时也要通过产业税收等政策吸引外地具有中高级水平的人力资本，提升中西部地区整体人力资本水平，不断缩小本地和周边地区的收入差距。因此，各地区应当因地制宜，制定合适的引进人才的政策。第二，不同地区在制定本地人才政策时，不仅要考虑自身人才引进政策，还要充分考虑周边地区人才引入政策，通过协调区域统筹发展，充分发挥各地区在人力资本上正的空间外溢性。各地区制定的政策应有利于地区间人才等要素的流动，实现空间效应的优势互补。参考文献：1 钞小静，沈坤荣.城乡收入差距、劳动力质量与中国经济增长 J.经济研究，2014（6）：30-43.2 邱兆林.行业收入差距及垄断行业高收入的实现路径基于技术进步的视角J.当代经济管理，2015，37（3）：38-44.3 何旭波，郑延平.异质型人力资本集聚对地区收入差距的影响研究 J.经济问题探索，2013（11）：12-19.4 Becker G S.Human Capital:A Theoretical andEmpirical Analysis,with Special Reference to Education,Second Edition J.NBER Books,1975.5 罗勇，王亚，范祚军.异质型人力资本、地区专业化与收入差距基于新经济地理学视角 J.中国工业经济，2013（2）：31-43.6 林晨，陈小亮，陈伟泽等.人工智能、经济增长与居民消费改善:资本结构优化的视角 J.中国工业经济，2020（2）：61-79.（编辑 彭文喜）81