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    高技術(shù)制造業(yè)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚格局演化
    ——基于“非典”疫情的雙重差分檢驗(yàn)

    2023-04-06 19:00:44孫文浩孫靜雯張益豐
    關(guān)鍵詞:非典結(jié)果表明勞動(dòng)力

    孫文浩,孫靜雯,張益豐

    一、 引言與文獻(xiàn)綜述

    如何優(yōu)化高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚格局推進(jìn)人才強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略是實(shí)現(xiàn)中國(guó)式現(xiàn)代化的重大課題。制造業(yè)是實(shí)體經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的核心內(nèi)容,對(duì)建立中國(guó)式現(xiàn)代化的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)體系至關(guān)重要。然而,改革開放以來,中國(guó)制造業(yè)長(zhǎng)期被鎖定在全球產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈附加值較低的加工生產(chǎn)環(huán)節(jié),對(duì)高級(jí)勞動(dòng)力要素形成了擠出效應(yīng)(1)李靜,楠玉.人才為何流向公共部門——減速期經(jīng)濟(jì)穩(wěn)增長(zhǎng)困境及人力資本錯(cuò)配含義[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì),2019(2):20-33.,導(dǎo)致中國(guó)制造業(yè)研發(fā)部門高級(jí)勞動(dòng)力要素?cái)?shù)量明顯不足,成為激發(fā)制造業(yè)自主創(chuàng)新活力的“梗阻”因素(2)李靜,楠玉.人力資本錯(cuò)配下的決策:優(yōu)先創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)還是優(yōu)先產(chǎn)業(yè)升級(jí)?[J].經(jīng)濟(jì)研究,2019(8):152-166.。特別是“新冠”疫情對(duì)建立全國(guó)統(tǒng)一大市場(chǎng),構(gòu)建“雙循環(huán)”新發(fā)展格局與中國(guó)式現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)體系造成了不小的阻力。但不可忽略的是,公共突發(fā)疫情也可能倒逼制造業(yè)進(jìn)行勞動(dòng)力要素結(jié)構(gòu)升級(jí),通過高質(zhì)量創(chuàng)新發(fā)展向全球產(chǎn)業(yè)高附加值的價(jià)值鏈攀升(3)孫文浩,張杰,馮建元.公共突發(fā)疫情能否刺激地區(qū)創(chuàng)新?——基于“非典”疫情構(gòu)建準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)研究框架的考察[J].商業(yè)研究,2021(5):19-27.。2020年中共中央國(guó)務(wù)院印發(fā)《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場(chǎng)化配置體制機(jī)制的意見》,強(qiáng)調(diào)要“引導(dǎo)勞動(dòng)力要素合理暢通有序流動(dòng)”。2021年十三屆全國(guó)人大四次會(huì)議表決通過《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》,強(qiáng)調(diào)要“促進(jìn)各類創(chuàng)新要素向企業(yè)集聚”。同時(shí)黨的二十大報(bào)告進(jìn)一步指出“完善人才戰(zhàn)略布局”以及“加快建設(shè)國(guó)家戰(zhàn)略人才力量”。依據(jù)黨的二十大報(bào)告和國(guó)家有關(guān)政策文件精神,以及中國(guó)制造業(yè)發(fā)展階段的客觀事實(shí),考察公共突發(fā)疫情能否以及如何影響高技術(shù)制造業(yè)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚格局對(duì)推進(jìn)中國(guó)式現(xiàn)代化進(jìn)程具有重要的研究?jī)r(jià)值,是政府和學(xué)界亟待解決的關(guān)鍵性問題。

    2003年“非典”疫情暴發(fā)以來,大量文獻(xiàn)主要關(guān)注“非典”疫情如何影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展(4)楊翠紅,陳錫康.“非典”對(duì)GDP的影響到底有多大[J].管理評(píng)論,2003(6):3-8.、就業(yè)意愿(5)STYRA R, HAWRYLUCK L, ROBINSON S, et al.Impact on health care workers employed in high-risk areas during the Toronto SARS outbreak[J].Journal of psychosomatic research,2008(2):177-183.、股市(6)CHEN M, JANGB S, GONKIMC W.The impact of the SARS outbreak on Taiwanese hotel stock performance: an event-study approach[J].International journal of hospitality management,2007(1):200-212.等社會(huì)關(guān)注的焦點(diǎn)問題,通過對(duì)疫情數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性分析定性考察“非典”疫情的經(jīng)濟(jì)外部性。與“非典”疫情相似,2019年“新冠”疫情暴發(fā)后,大量文獻(xiàn)開始關(guān)注“新冠”疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)(7)方行明,張蓓,付莎,等.疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響與“災(zāi)害適應(yīng)型經(jīng)濟(jì)”的轉(zhuǎn)型[J].經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理,2020(9):4-19.、創(chuàng)新能力(8)PAGLIUSI S, DENNEHY M, KIM H.Vaccines, inspiring innovation in health[J].Vaccine,2018(48):7430-7437.、醫(yī)療系統(tǒng)(9)王俊豪,賈婉文.中國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生資源配置與利用效率分析[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì),2021(2):20-35.、城市發(fā)展(10)唐皇鳳,劉建軍,陳進(jìn)華,等.后疫情時(shí)代城市治理筆談[J].江蘇大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2020(4):29-42.等問題的影響,甚至國(guó)際權(quán)威期刊也發(fā)表了一篇基于“新冠”疫情背景下如何構(gòu)建凱恩斯供給沖擊理論的經(jīng)驗(yàn)文章(11)GUERRIERI V, LORENZONI G, STRAUB L, et al.Macroeconomic implications of COVID-19: can negative supply shocks cause demand shortages?[J].American economic review,2022(5):1437-1474.,這說明公共突發(fā)疫情究竟存在何種經(jīng)濟(jì)外部性是全球?qū)W術(shù)界共同關(guān)注的重大課題。值得注意的是,由于“非典”疫情和“新冠”疫情都屬于公共突發(fā)疫情,有研究認(rèn)為“非典”疫情的經(jīng)濟(jì)外部性可有效預(yù)測(cè)“新冠”疫情如何影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

    與本文主題相關(guān)的文獻(xiàn)主要研究公共突發(fā)疫情對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)(意愿)的影響。大量文獻(xiàn)認(rèn)為公共突發(fā)疫情會(huì)降低勞動(dòng)力就業(yè)率(12)張蔚文,卓何佳,董照櫻子.新冠疫情背景下的用工荒:基于人口流動(dòng)與復(fù)工復(fù)產(chǎn)政策的考察[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境,2020(6):29-39.,同時(shí)表現(xiàn)出短期周期性失業(yè)的特征(13)都陽.新冠病毒肺炎“大流行”下的勞動(dòng)力市場(chǎng)反應(yīng)與政策[J].勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)研究,2020(2):3-21.。然而,現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于公共突發(fā)疫情對(duì)就業(yè)影響程度的問題尚未形成一致性的說法。如鄭聯(lián)盛等發(fā)現(xiàn)“新冠”疫情導(dǎo)致勞動(dòng)力就業(yè)水平降低6.52%(14)鄭聯(lián)盛,范云朋,胡濱,等.公共衛(wèi)生危機(jī)對(duì)就業(yè)和工資的總量與結(jié)構(gòu)影響[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì),2021(4):115-129.,吳鋒等認(rèn)為“新冠”疫情暴發(fā)后勞動(dòng)力就業(yè)水平降低0.70%(15)吳鋒,劉桂君,郭納良,等.COVID-19疫情對(duì)中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)及產(chǎn)業(yè)的影響[J].地理學(xué)報(bào),2021(4):1034-1048.。白云麗等研究發(fā)現(xiàn)“新冠”疫情暴發(fā)后一年內(nèi),18%的農(nóng)村勞動(dòng)力失去非農(nóng)崗位,保住崗位的農(nóng)村勞動(dòng)力工作時(shí)長(zhǎng)會(huì)縮短5.70%(16)白云麗,曹月明,劉承芳,等.農(nóng)業(yè)部門就業(yè)緩沖作用的再認(rèn)識(shí)——來自新冠肺炎疫情前后農(nóng)村勞動(dòng)力就業(yè)的證據(jù)[J].中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì),2022(6):65-87.。其中,有部分研究針對(duì)高校畢業(yè)生的就業(yè)情況考察公共突發(fā)疫情的經(jīng)濟(jì)外部性。例如,毛宇飛和曾湘泉發(fā)現(xiàn)“新冠”疫情短期對(duì)高校畢業(yè)生就業(yè)產(chǎn)生較強(qiáng)的負(fù)面影響,高校畢業(yè)生獲取offer與實(shí)際簽約比例明顯降低(17)毛宇飛,曾湘泉.新冠肺炎疫情對(duì)高校畢業(yè)生就業(yè)的影響——來自招聘網(wǎng)站數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].學(xué)術(shù)研究,2022(1):104-110.。岳昌君和邱文琪發(fā)現(xiàn)在“新冠”疫情常態(tài)化防控背景下,2021年高校畢業(yè)生整體就業(yè)率為76.50%,較2019年下降3.60%(18)岳昌君,邱文琪.疫情防控常態(tài)化背景下高等學(xué)校畢業(yè)生就業(yè)狀況及影響因素[J].教育研究,2022(6):28-44.。然而,也有文獻(xiàn)認(rèn)為公共突發(fā)疫情在一定程度上有利于勞動(dòng)力就業(yè)(19)陳有華,張壯.新冠肺炎疫情認(rèn)知對(duì)就業(yè)預(yù)期的影響[J].華南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2020(4):105-119.。還有文獻(xiàn)認(rèn)為公共突發(fā)疫情對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)并非呈現(xiàn)出簡(jiǎn)單的線性關(guān)系。蔡昉等發(fā)現(xiàn)公共突發(fā)疫情對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)存在“V”字形影響,勞動(dòng)力就業(yè)長(zhǎng)期可恢復(fù)到“疫前”水平(20)蔡昉,張丹丹,劉雅玄.新冠肺炎疫情對(duì)中國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響——基于個(gè)體追蹤調(diào)查的全面分析[J].經(jīng)濟(jì)研究,2021(2):4-21.。

    綜上,已有文獻(xiàn)尚未基于高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚格局視角考察公共突發(fā)疫情的經(jīng)濟(jì)外部性。公共突發(fā)疫情能否以及如何影響高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚格局,特別是關(guān)于高技術(shù)制造業(yè)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚格局方面現(xiàn)有文獻(xiàn)更是研究不足。與本文話題最為相關(guān)的文獻(xiàn)是研究公共突發(fā)疫情對(duì)勞動(dòng)力要素高級(jí)化進(jìn)程的影響,主要基于勞動(dòng)力要素學(xué)歷視角考察公共突發(fā)疫情在城鄉(xiāng)與性別之間如何影響勞動(dòng)力要素高級(jí)化進(jìn)程(21)孫文浩,張益豐,張杰.后疫情時(shí)代勞動(dòng)力要素高級(jí)化進(jìn)程的發(fā)展趨勢(shì)——基于城鄉(xiāng)、性別差異視角[J].西北人口,2022(2):1-14.,但并未基于高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚視角深入考察公共突發(fā)疫情如何影響高技術(shù)制造業(yè)高級(jí)勞動(dòng)力要素的集聚格局。上述問題不解決,就難以為政府在公共突發(fā)疫情防控期間及后期階段制定合宜的人才政策提供針對(duì)性的政策建議?;跀?shù)據(jù)角度,有關(guān)“新冠”疫情的樣本數(shù)據(jù)相對(duì)較少,這是通過計(jì)量分析研究公共突發(fā)疫情能否以及如何影響高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚格局的一個(gè)難點(diǎn)問題,這也是當(dāng)前文獻(xiàn)主要基于定性視角考察公共突發(fā)疫情經(jīng)濟(jì)外部性的重要原因。不可忽略的是,“非典”疫情暴發(fā)至今20年,存在大量經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)可有效檢驗(yàn)公共突發(fā)疫情經(jīng)濟(jì)外部性的長(zhǎng)期效應(yīng),可通過考察“非典”疫情對(duì)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚格局的影響為政府在“新冠”疫情防控期間及后期階段優(yōu)化高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚格局提供重要的參考。

    基于此,本文主要利用“非典”疫情事件構(gòu)建準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)框架,利用集聚區(qū)位熵測(cè)算高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚程度,檢驗(yàn)公共突發(fā)疫情對(duì)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚程度的影響。本文主要發(fā)現(xiàn)公共突發(fā)疫情有利于提升區(qū)域高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚程度,特別是醫(yī)藥制造業(yè)和電子及通信設(shè)備制造業(yè)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚程度的提升效應(yīng)更加突出。相對(duì)于已有文獻(xiàn),本文可能的邊際創(chuàng)新貢獻(xiàn)如下。第一,本文基于定量視角,通過“非典”疫情事件構(gòu)建準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)研究框架定量分析公共突發(fā)疫情能否以及如何影響高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚格局,為政府在“新冠”疫情防控期間及后期階段合理調(diào)整高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚格局提供針對(duì)性的政策建議。第二,本文重點(diǎn)檢驗(yàn)公共突發(fā)疫情如何影響高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚格局,對(duì)公共突發(fā)疫情能否倒逼制造業(yè)通過人才集聚推進(jìn)中國(guó)式現(xiàn)代化進(jìn)程提供了新的認(rèn)識(shí)。第三,本文可能是較早使用分位數(shù)雙重差分模型檢驗(yàn)公共突發(fā)疫情程度如何非線性影響高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚格局的實(shí)證文獻(xiàn),為后續(xù)研究基于受災(zāi)嚴(yán)重程度系統(tǒng)性考察公共突發(fā)疫情的經(jīng)濟(jì)外部性提供了方法參考。

    二、 研究設(shè)計(jì)

    (一) 數(shù)據(jù)來源

    本文數(shù)據(jù)主要來源于1999—2016年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》,主要針對(duì)醫(yī)藥制造業(yè),航空、航天器及設(shè)備制造業(yè),電子及通信設(shè)備制造業(yè),計(jì)算機(jī)及辦公設(shè)備制造業(yè),醫(yī)療儀器設(shè)備及儀器儀表制造業(yè)等高技術(shù)產(chǎn)業(yè)細(xì)分行業(yè)進(jìn)行實(shí)證研究。此外,中國(guó)“非典”疫情的數(shù)據(jù)來源于2003年8月15日世界衛(wèi)生組織最后一次公布的“非典”疫情數(shù)據(jù)(22)自2003年7月13日美國(guó)發(fā)現(xiàn)最后一例疑似病例以來,世界各國(guó)都沒有新發(fā)病例及疑似病例。。

    (二) 模型設(shè)定

    在中國(guó)現(xiàn)實(shí)背景下,為有效檢驗(yàn)公共突發(fā)疫情對(duì)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚的影響,本文借鑒已有文獻(xiàn)的做法(23)孫文浩,張益豐,王劍鋒.女性農(nóng)民創(chuàng)業(yè)與精準(zhǔn)扶貧[J].江蘇大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2020(2):49-64.,構(gòu)建雙重差分(difference-in-difference)模型,具體模型見方程(1):

    high_aggit=θ0+θ1time×treat+θ2X+γprovince+γyear+εit

    (1)

    下標(biāo)i表示省份,t表示年份。在方程(1)中,被解釋變量為高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚程度,參考已有文獻(xiàn)的做法(24)孫文浩,張杰.高級(jí)勞動(dòng)力要素增密對(duì)城市創(chuàng)新的動(dòng)態(tài)影響[J].上海經(jīng)濟(jì)研究,2021(4):67-83.,本文使用R&D人員折合全時(shí)當(dāng)量的區(qū)位熵指標(biāo)測(cè)度高級(jí)勞動(dòng)力要素的集聚程度,并進(jìn)行加1取對(duì)數(shù)處理。其中,區(qū)位熵的計(jì)算公式:

    (2)

    公式中i表示產(chǎn)業(yè)種類(i=1,2,3,…,m),j表示地區(qū)(j=1,2,…,n)。在這里X在不同的研究中有不同的含義,本文根據(jù)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D人員折合全時(shí)當(dāng)量計(jì)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚程度。

    對(duì)于解釋變量,本文根據(jù)“非典”疫情沖擊省份(treat)和“非典”疫情沖擊時(shí)間(time)的交互項(xiàng)(treat×time)測(cè)度公共突發(fā)疫情沖擊事件。其中,treat=1表明該省份(直轄市)存在“非典”確診病例,treat=0表明該省份(直轄市)不存在“非典”確診病例。time在2003年以后(含2003年)等于1,否則為0。

    X是一組控制變量,具體有:地區(qū)工資水平,本文使用地區(qū)職工平均工資加以表示。公共通勤質(zhì)量,本文使用地區(qū)每萬人擁有公共汽(電)車輛(標(biāo)臺(tái))與地區(qū)GDP指數(shù)的比值加以表示;交通便利程度,本文使用人均擁有鋪裝道路面積(平方米)與地區(qū)GDP指數(shù)的比值加以表示;生活環(huán)境質(zhì)量,本文使用人均公共綠地面積(平方米)與GDP指數(shù)的比值加以表示;地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,本文使用國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)加以表示。此外,以上變量全部進(jìn)行加1取對(duì)數(shù)處理,主要變量的描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果參見表1。

    三、 實(shí)證結(jié)果分析

    (一) 基礎(chǔ)回歸結(jié)果

    首先,本文結(jié)合(1)式進(jìn)行回歸,研究公共突發(fā)疫情對(duì)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚的影響,估計(jì)結(jié)果見表2。第(1)列基于1999—2007年的樣本數(shù)據(jù)(25)一方面,“非典”疫情暴發(fā)在2003年,選取1999—2007年的樣本觀察期,可有效檢驗(yàn)公共突發(fā)疫情對(duì)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚的短期影響;另一方面,考慮到2008年金融危機(jī)等外生事件沖擊對(duì)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚可能形成嚴(yán)重的干擾,刪去2008年及之后年份的數(shù)據(jù)可確保研究結(jié)論更加可靠。因此,本文主要實(shí)證部分均使用1999—2007年的數(shù)據(jù)樣本,1999—2016年的數(shù)據(jù)樣本主要進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。,結(jié)果表明,公共突發(fā)疫情的系數(shù)估計(jì)結(jié)果顯著為正,說明公共突發(fā)疫情對(duì)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚存在顯著的促進(jìn)效應(yīng),公共突發(fā)疫情暴發(fā)后,地區(qū)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚程度平均提升約34.20%。第(2)列基于1999—2016年的樣本數(shù)據(jù)表明,公共突發(fā)疫情的系數(shù)估計(jì)結(jié)果顯著為正,說明公共突發(fā)疫情對(duì)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚存在顯著的促進(jìn)效應(yīng)。

    (二) 異質(zhì)性檢驗(yàn)

    1. 基于高技術(shù)制造業(yè)的分類檢驗(yàn)。本文使用1999—2007年數(shù)據(jù),并針對(duì)高技術(shù)制造業(yè)結(jié)合(1)式進(jìn)行分類檢驗(yàn),估計(jì)結(jié)果見下頁表3。第(1)列基于醫(yī)藥制造業(yè),結(jié)果表明,公共突發(fā)疫情暴發(fā)后,醫(yī)藥制造業(yè)高級(jí)勞動(dòng)力要素的集聚程度平均提升約27.30%;第(2)列基于航空、航天器及設(shè)備制造業(yè),結(jié)果表明,公共突發(fā)疫情對(duì)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚不存在顯著的影響;第(3)列基于電子及通信設(shè)備制造業(yè),結(jié)果表明,公共突發(fā)疫情暴發(fā)后,電子及通信設(shè)備制造業(yè)高級(jí)勞動(dòng)力要素的集聚程度平均提升約50.50%;第(4)列基于計(jì)算機(jī)及辦公設(shè)備制造業(yè),結(jié)果表明,公共突發(fā)疫情對(duì)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚不存在顯著的影響;第(5)列基于醫(yī)療儀器設(shè)備及儀器儀表制造業(yè),結(jié)果表明,公共突發(fā)疫情對(duì)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚不存在顯著的影響。因此,從產(chǎn)業(yè)分類檢驗(yàn)結(jié)果可知,公共突發(fā)疫情有利于醫(yī)藥和電子及通信設(shè)備制造業(yè)集聚高級(jí)勞動(dòng)力要素。一方面,在公共突發(fā)疫情暴發(fā)后,社會(huì)對(duì)治愈疫情的藥品存在巨大的需求,同時(shí)政府對(duì)生物醫(yī)藥技術(shù)產(chǎn)業(yè)的研發(fā)投入也給予大量資金扶持,從而有利于醫(yī)藥制造業(yè)集聚高級(jí)勞動(dòng)力要素。另一方面,疫情防控期間形成的“宅經(jīng)濟(jì)”對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)電子及通信設(shè)備形成了巨大的需求(26)齊驥,陸梓欣.重大疫情視角下“宅經(jīng)濟(jì)”創(chuàng)新發(fā)展的思考[J].福建論壇(人文社會(huì)科學(xué)版),2020(6):39-47.,電子及通信設(shè)備制造業(yè)急需通過創(chuàng)新滿足社會(huì)對(duì)電子產(chǎn)品高標(biāo)準(zhǔn)的需求,從而促使電子及通信設(shè)備制造業(yè)大量集聚高級(jí)勞動(dòng)力要素以加速推進(jìn)新產(chǎn)品研發(fā)。

    2. 基于地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度。隨著中國(guó)高鐵網(wǎng)絡(luò)建設(shè)階段逐步從“四縱四橫”階段過渡到“八縱八橫”階段,高鐵網(wǎng)絡(luò)不斷增密導(dǎo)致高級(jí)勞動(dòng)力要素產(chǎn)生了“西出東進(jìn)”的流動(dòng)趨勢(shì),進(jìn)一步拉大了東部與非東部地區(qū)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚的差距水平(27)孫文浩,張杰.高鐵網(wǎng)絡(luò)能否推動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新[J].世界經(jīng)濟(jì),2020(12):151-175.。因此,不同地區(qū)之間高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚程度存在較大差異,因而有必要針對(duì)不同地區(qū),研究公共突發(fā)疫情對(duì)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚的影響?;诖?,本文針對(duì)東部和非東部地區(qū),研究公共突發(fā)疫情對(duì)不同高技術(shù)制造業(yè)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚的異質(zhì)性影響,估計(jì)結(jié)果見下頁表4。第(1)-(5)列基于非東部地區(qū),結(jié)果表明,公共突發(fā)疫情暴發(fā)之后,醫(yī)藥制造業(yè)和電子及通信設(shè)備制造業(yè)的高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚程度分別提升143.90%、233.37%。第(6)-(10)列基于東部地區(qū),結(jié)果表明,公共突發(fā)疫情暴發(fā)之后,航空、航天器及設(shè)備制造業(yè),電子及通信設(shè)備制造業(yè),醫(yī)療儀器設(shè)備及儀器儀表制造業(yè)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚程度分別增加約377.70%、360.30%、83.00%。因此,由表4的結(jié)果可知,東部地區(qū)和非東部地區(qū)相同的是,公共突發(fā)疫情對(duì)電子及通信設(shè)備制造業(yè)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚存在顯著的促進(jìn)效應(yīng)。東部地區(qū)和非東部地區(qū)不同的是:在東部地區(qū),公共突發(fā)疫情主要對(duì)航空、航天器及設(shè)備和醫(yī)療儀器設(shè)備及儀器儀表制造業(yè)的高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚存在顯著的促進(jìn)效應(yīng)。在非東部地區(qū),公共突發(fā)疫情主要對(duì)醫(yī)藥制造業(yè)的高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚存在顯著的促進(jìn)效應(yīng)。以上結(jié)論表明,不同地區(qū)的地方政府在后疫情時(shí)代應(yīng)針對(duì)不同行業(yè)的需求合理引導(dǎo)高級(jí)勞動(dòng)力要素形成有效集聚。

    (二) 進(jìn)一步分析

    為檢驗(yàn)受災(zāi)程度不同的地區(qū)公共突發(fā)疫情對(duì)區(qū)域高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚的異質(zhì)性影響,本文在方程(1)式的基礎(chǔ)上使用分位數(shù)雙重差分模型進(jìn)行回歸,估計(jì)結(jié)果見下頁表5(28)為滿足分位數(shù)雙重差分模型的要求,此處treat使用該省份(直轄市)實(shí)際“非典”確診病例數(shù)量的連續(xù)變量加以表示。因此,表5核心解釋變量測(cè)度地區(qū)受公共突發(fā)疫情的影響程度。其中,公共突發(fā)疫情嚴(yán)重程度_0.1表示地區(qū)公共突發(fā)疫情嚴(yán)重程度處于0.1分位區(qū)間,說明該地區(qū)受公共突發(fā)疫情的影響程度較低,以此類推。。第(1)列基于醫(yī)藥制造業(yè),結(jié)果表明:當(dāng)?shù)貐^(qū)公共突發(fā)疫情嚴(yán)重程度屬于(0,0.5)分位區(qū)間時(shí),公共突發(fā)疫情對(duì)區(qū)域高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚的影響并不穩(wěn)定;當(dāng)?shù)貐^(qū)公共突發(fā)疫情嚴(yán)重程度屬于(0.6,0.7)分位區(qū)間時(shí),公共突發(fā)疫情對(duì)區(qū)域高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚的促進(jìn)效應(yīng)最大;當(dāng)?shù)貐^(qū)公共突發(fā)疫情嚴(yán)重程度屬于(0.8,0.9)分位區(qū)間時(shí),隨著公共突發(fā)疫情的嚴(yán)重程度逐漸增加,公共突發(fā)疫情對(duì)區(qū)域高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚的促進(jìn)效應(yīng)逐漸減小。類似的,第(2)-(4)列分別基于航空、航天器及設(shè)備制造業(yè),電子及通信設(shè)備制造業(yè)和計(jì)算機(jī)及辦公設(shè)備制造業(yè),結(jié)果均表明:當(dāng)?shù)貐^(qū)公共突發(fā)疫情嚴(yán)重程度屬于(0,0.5)分位區(qū)間時(shí),公共突發(fā)疫情對(duì)區(qū)域高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚的影響并不穩(wěn)定;當(dāng)?shù)貐^(qū)公共突發(fā)疫情嚴(yán)重程度屬于(0.6,0.7)分位區(qū)間時(shí),公共突發(fā)疫情對(duì)區(qū)域高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚的促進(jìn)效應(yīng)最大;當(dāng)?shù)貐^(qū)公共突發(fā)疫情嚴(yán)重程度屬于(0.8,0.9)分位區(qū)間時(shí),隨著公共突發(fā)疫情的嚴(yán)重程度逐漸增加,公共突發(fā)疫情對(duì)區(qū)域高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚的促進(jìn)效應(yīng)逐漸減小。第(5)列基于醫(yī)療儀器設(shè)備及儀器儀表制造業(yè),結(jié)果表明,當(dāng)?shù)貐^(qū)公共突發(fā)疫情嚴(yán)重程度屬于(0,0.5)分位區(qū)間時(shí),公共突發(fā)疫情對(duì)區(qū)域高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚的影響并不穩(wěn)定,甚至可能存在顯著的負(fù)向影響效應(yīng);當(dāng)?shù)貐^(qū)公共突發(fā)疫情嚴(yán)重程度屬于(0.5,0.9)分位區(qū)間時(shí),公共突發(fā)疫情有利于區(qū)域集聚高級(jí)勞動(dòng)力要素,尤其當(dāng)公共突發(fā)疫情嚴(yán)重程度處于0.9分位數(shù)附近時(shí),公共突發(fā)疫情暴發(fā)后,區(qū)域高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚程度平均提升約136.10%,說明地區(qū)在遭受極為嚴(yán)重的公共突發(fā)疫情后,社會(huì)對(duì)治理疫情的高標(biāo)準(zhǔn)醫(yī)療器械存在巨大的需求,促使醫(yī)療儀器設(shè)備及儀器儀表制造業(yè)大量集聚高級(jí)勞動(dòng)力要素通過產(chǎn)品創(chuàng)新來滿足社會(huì)日益增長(zhǎng)的高標(biāo)準(zhǔn)需求,計(jì)量結(jié)果符合現(xiàn)實(shí)。因此,表5的結(jié)果表明,公共突發(fā)疫情嚴(yán)重程度對(duì)高技術(shù)制造業(yè)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚存在倒U型影響,疫情處于中等嚴(yán)重程度的地方政府應(yīng)出臺(tái)合宜的人才引進(jìn)政策,加快引導(dǎo)高級(jí)勞動(dòng)力要素合理、有序地向高技術(shù)制造業(yè)集聚,以滿足區(qū)域高技術(shù)制造業(yè)在疫情過后對(duì)高級(jí)勞動(dòng)力要素的巨大需求,進(jìn)而推動(dòng)上述地區(qū)經(jīng)濟(jì)在災(zāi)后重建過程中實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展。

    (三) 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    1. 共同趨勢(shì)假定檢驗(yàn)。共同趨勢(shì)假定(common trend assumption)是使用雙重差分模型的重要前提。觀察下頁圖1可以發(fā)現(xiàn),在2003年“非典”疫情暴發(fā)之前,處理組與對(duì)照組的變化趨勢(shì)一致。然而,在“非典”疫情暴發(fā)之后,兩者變化趨勢(shì)出現(xiàn)明顯差異,處理組的高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚程度呈現(xiàn)出明顯的上升趨勢(shì),而對(duì)照組高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚程度基本上沒有發(fā)生明顯的變化。因此,圖1的結(jié)果表明,處理組和對(duì)照組的差異是由“非典”疫情引起的,共同趨勢(shì)假定得到滿足,確保本文使用雙重差分模型的估計(jì)結(jié)論可靠。

    2. 剔除特殊樣本。2003年“非典”疫情的重災(zāi)區(qū)主要集中在北京市、廣東省兩個(gè)地區(qū)。然而,北京市和廣東省分別作為中國(guó)的政治中心與經(jīng)濟(jì)重心,“非典”疫情對(duì)以上地區(qū)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚的沖擊效應(yīng)包含較多的噪聲。因此,為對(duì)政府在災(zāi)后重建過程中設(shè)計(jì)合宜的人才政策推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,本文剔除北京和廣東地區(qū),使用1999—2007年的數(shù)據(jù)樣本并結(jié)合(1)式,重新檢驗(yàn)公共突發(fā)疫情對(duì)高技術(shù)制造業(yè)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚的影響,估計(jì)結(jié)果見表6。第(1)列的結(jié)果表明,公共突發(fā)疫情暴發(fā)后,醫(yī)藥制造業(yè)高級(jí)勞動(dòng)力要素的集聚程度平均提升約49.30%;第(2)列的結(jié)果表明,公共突發(fā)疫情暴發(fā)后,航空、航天器及設(shè)備制造業(yè)高級(jí)勞動(dòng)力要素的集聚程度平均提升約59.70%;第(3)列的結(jié)果表明,公共突發(fā)疫情暴發(fā)后,電子及通信設(shè)備制造業(yè)高級(jí)勞動(dòng)力要素的集聚程度平均提升約59.20%;第(4)列基于計(jì)算機(jī)及辦公設(shè)備制造業(yè),結(jié)果表明,公共突發(fā)疫情對(duì)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚不存在顯著的影響;第(5)列基于醫(yī)療儀器設(shè)備及儀器儀表制造業(yè),結(jié)果表明,公共突發(fā)疫情對(duì)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚不存在顯著的影響。因此,公共突發(fā)疫情有利于醫(yī)藥、航空、航天器及設(shè)備和電子及通信設(shè)備制造業(yè)集聚高級(jí)勞動(dòng)力要素,與表3的估計(jì)結(jié)果高度一致,說明本文結(jié)論穩(wěn)健。

    3. 更換模型。本文表5主要針對(duì)受公共突發(fā)疫情不同影響程度的地區(qū),基于分位數(shù)雙重差分模型檢驗(yàn)了公共突發(fā)疫情對(duì)高技術(shù)制造業(yè)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚程度的影響。為確保結(jié)論穩(wěn)健,本文借鑒已有文獻(xiàn)的做法(29)孫文浩,張益豐,王劍鋒.女性農(nóng)民創(chuàng)業(yè)與精準(zhǔn)扶貧[J].江蘇大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版).2020(2):49-64.,使用分位數(shù)模型針對(duì)受疫情影響程度不同的地區(qū)(30)受疫情影響程度使用實(shí)際“非典”確診病例數(shù)量加以表示。,重新檢驗(yàn)公共突發(fā)疫情對(duì)地區(qū)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚程度的分位影響效應(yīng),估計(jì)結(jié)果見圖2。

    圖2(a)基于1999—2007年的全部樣本,結(jié)果表明:當(dāng)?shù)貐^(qū)公共突發(fā)疫情嚴(yán)重程度處于(0,0.3)分位區(qū)間時(shí),公共突發(fā)疫情顯著有利于地區(qū)提升高級(jí)勞動(dòng)力要素的集聚程度;當(dāng)?shù)貐^(qū)公共突發(fā)疫情嚴(yán)重程度處于(0.3,0.9)時(shí),公共突發(fā)疫情對(duì)地區(qū)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚程度不存在顯著的影響。因此,圖2(a)的結(jié)果說明:一方面,對(duì)于公共突發(fā)疫情程度較為不嚴(yán)重的地區(qū),公共突發(fā)疫情對(duì)地區(qū)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚的提升效果十分突出,而對(duì)于公共突發(fā)疫情較為嚴(yán)重的地區(qū),公共突發(fā)疫情對(duì)地區(qū)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚程度的提升效果并不突出;另一方面,從系數(shù)結(jié)果的變化趨勢(shì)看,隨著地區(qū)公共突發(fā)疫情嚴(yán)重程度不斷提升,公共突發(fā)疫情對(duì)地區(qū)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚程度存在先大后小的倒U型影響,與本文表5的估計(jì)結(jié)果高度一致,說明本文結(jié)論穩(wěn)健。類似地,圖2(b)使用1999—2007年剔除北京、廣東地區(qū)的樣本,結(jié)果表明:當(dāng)?shù)貐^(qū)公共突發(fā)疫情嚴(yán)重程度處于(0,0.2)分位區(qū)間時(shí),公共突發(fā)疫情顯著有利于地區(qū)提升高級(jí)勞動(dòng)力要素的集聚程度;當(dāng)?shù)貐^(qū)公共突發(fā)疫情嚴(yán)重程度處于(0.2,0.9)時(shí),公共突發(fā)疫情對(duì)地區(qū)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚程度不存在顯著的影響。因此,圖2(b)的估計(jì)結(jié)果與圖2(a)的實(shí)證結(jié)論高度一致:一方面,說明在剔除北京、廣東地區(qū)后本文結(jié)論依然穩(wěn)?。涣硪环矫?,也支持了公共突發(fā)疫情嚴(yán)重程度對(duì)地區(qū)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚存在倒U型影響的觀點(diǎn)。同理,本文針對(duì)醫(yī)藥制造業(yè),研究公共突發(fā)疫情嚴(yán)重程度對(duì)地區(qū)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚的分位數(shù)影響,估計(jì)結(jié)果見圖2(c)和2(d)。圖2(c)基于1999—2007年的全部樣本,結(jié)果表明:當(dāng)?shù)貐^(qū)公共突發(fā)疫情嚴(yán)重程度處于(0,0.6)分位區(qū)間時(shí),公共突發(fā)疫情顯著有利于地區(qū)提升高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚程度;當(dāng)?shù)貐^(qū)公共突發(fā)疫情嚴(yán)重程度處于(0.6,0.9)時(shí),公共突發(fā)疫情對(duì)地區(qū)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚程度不存在顯著的影響。此外,從系數(shù)結(jié)果的變化趨勢(shì)看,隨著地區(qū)公共突發(fā)疫情嚴(yán)重程度逐漸提升,公共突發(fā)疫情對(duì)地區(qū)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚程度存在先大后小的倒U型影響。類似的,圖2(d)基于1999—2007年剔除北京、廣東地區(qū)的樣本,估計(jì)結(jié)果與圖2(c)的結(jié)果高度一致,說明本文結(jié)論穩(wěn)健。

    四、 結(jié)論與啟示

    引導(dǎo)高級(jí)勞動(dòng)力要素加速向高技術(shù)制造業(yè)集聚對(duì)推進(jìn)中國(guó)式現(xiàn)代化進(jìn)程至關(guān)重要。本文使用1999—2016年省級(jí)數(shù)據(jù),首次利用“非典”疫情事件構(gòu)建準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)研究框架考察公共突發(fā)疫情對(duì)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚格局的影響。主要發(fā)現(xiàn):第一,公共突發(fā)疫情有利于高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚,相對(duì)于未受到公共突發(fā)疫情影響的區(qū)域,公共突發(fā)疫情暴發(fā)促使區(qū)域高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚程度平均提升約34.20%;第二,高技術(shù)制造業(yè)分類檢驗(yàn)結(jié)果表明,相對(duì)于未受到公共突發(fā)疫情影響的區(qū)域,地區(qū)暴發(fā)公共突發(fā)疫情后醫(yī)藥制造業(yè)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚程度平均提升約27.30%,電子及通信設(shè)備制造業(yè)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚程度平均提升約50.50%;第三,區(qū)域分類檢驗(yàn)結(jié)果表明,對(duì)于東部地區(qū),公共突發(fā)疫情暴發(fā)后,航空、航天器及設(shè)備和醫(yī)療儀器設(shè)備及儀器儀表制造業(yè)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚程度的提升效應(yīng)更加突出,對(duì)于非東部地區(qū),公共突發(fā)疫情暴發(fā)后,醫(yī)藥制造業(yè)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚程度的提升效應(yīng)更加突出;第四,分位數(shù)雙重差分模型結(jié)果表明,公共突發(fā)疫情程度對(duì)高技術(shù)制造業(yè)高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚存在倒U型影響。

    本文結(jié)論可為政府在“新冠”疫情防控期間以及后期階段出臺(tái)合宜的政策優(yōu)化高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚格局提供重要的參考。根據(jù)研究結(jié)論本文主要提出以下兩點(diǎn)建議。第一,政府應(yīng)進(jìn)一步優(yōu)化區(qū)域教育資源配置,針對(duì)高級(jí)勞動(dòng)力要素需要“缺口”較大的高技術(shù)制造業(yè)增加專業(yè)人才供給。公共突發(fā)疫情導(dǎo)致大量畢業(yè)生面臨嚴(yán)峻的就業(yè)危機(jī),政府可優(yōu)化區(qū)域教育資源配置為潛在失業(yè)畢業(yè)生繼續(xù)升學(xué)深造提供更多的政策支持。一方面確保潛在勞動(dòng)力要素實(shí)現(xiàn)充分就業(yè),另一方面彌補(bǔ)部分高技術(shù)制造業(yè)在“新冠”疫情常態(tài)化防控期間以及后期階段對(duì)高級(jí)勞動(dòng)力要素的需求“缺口”。具體而言,東部地區(qū)高等院校以及科研院所應(yīng)適度增加航空、航天器及設(shè)備和醫(yī)療儀器設(shè)備及儀器儀表等相關(guān)專業(yè)的研究生名額,非東部地區(qū)高等院校以及科研院所應(yīng)適度增加醫(yī)藥制造業(yè)有關(guān)專業(yè)的研究生名額。第二,針對(duì)疫情防控期間高級(jí)勞動(dòng)力要素集聚程度下降的高技術(shù)制造業(yè),政府應(yīng)出臺(tái)合宜的人才政策強(qiáng)化該類高技術(shù)制造業(yè)高級(jí)勞動(dòng)力要素的供給規(guī)模。具體而言,在產(chǎn)業(yè)層面政府應(yīng)出臺(tái)合宜的人才政策鼓勵(lì)高級(jí)勞動(dòng)力要素向計(jì)算機(jī)及辦公設(shè)備和醫(yī)療儀器設(shè)備及儀器儀表制造業(yè)集聚。在區(qū)域?qū)用?,政府?yīng)對(duì)受疫情影響較重區(qū)域的高技術(shù)制造業(yè)集聚高級(jí)勞動(dòng)力要素提供更多的人才政策扶持。

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