稀释中的深化效应：城镇化对农村人力资本积累的影响

doi:10.11924/j.issn.1000-6850.casb2021-0746

摘要/Abstract

摘要：

城镇化与农村人力资本积累之间的关系将会影响到乡村振兴战略和城乡融合发展的成败。基于理论分析和2005—2017年中国省级面板数据,采用固定效应、面板工具变量估计方法检验城镇化对农村人力资本积累的因果效应和内在机制。结果表明：（1）在控制其他变量的条件下,城镇化对农村人力资本积累具有显著的正向影响,城镇化率每提高一个百分点,农村人均人力资本大约增加1200~1300元;（2）城镇化强化了农村家庭人口质量偏好,农村人力资本投资持续增加,即城镇化对农村人力资本的深化效应是借助人口质量偏好机制而现实的。上述发现进一步澄清了城镇化与农村人力资本积累之间的逻辑关系,并为政府部门在设计和完善相关政策方面提供理论启发和经验证据。

关键词: 城镇化, 人口质量偏好, 人力资本, 稀释效应, 深化效应

Abstract:

The relationship between urbanization and rural human capital accumulation will affect the implementation of the Rural Revitalization Strategy and urban-rural integration development. Based on the theoretical analysis and the provincial panel data of China from 2005 to 2017, this paper used fixed effect and panel IV estimation method to test the causal effect and internal mechanism of urbanization on rural human capital accumulation. The results showed that: (1) under the condition of controlling other variables, urbanization had a significant positive impact on the accumulation of rural human capital, and the per capita human capital in rural areas increased by 1200-1300 yuan for each percentage point of urbanization rate; (2) urbanization strengthened the preference of rural families for human quality, and the investment in rural human capital continued to increase, indicating that urbanization had a positive impact on rural human capital. The deepening effect was realized by the mechanism of population quality preference. The above findings further clarify the logical relationship between urbanization and rural human capital accumulation, and provide theoretical inspiration and empirical evidence for government departments in designing and improving relevant policies.

Key words: urbanization, population quality preference, human capital, dilution effect, deepening effect

中图分类号:

S-9
F323.6

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图/表 5

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符号	变量名	单位	观察值	均值	标准差	最小值	最大值
RPH	农村人均人力资本	千元	403	108.589	68.713	34.750	433.610
RLH	农村劳均人力资本	千元	403	87.483	65.985	26.010	433.610
URB	城镇化率	%	403	52.119	14.674	20.850	89.600
INC	农村居民人均可支配收入	元	403	1733.758	888.018	482.295	5297.552
FEI	财政人力资本支出	%	403	22.647	3.752	14.280	30.611
UDW	城市生活年用水量	万m³	403	830.407	793.953	19.590	5014.330
PPC	人口生育质量偏好强度	-	403	75.787	49.840	3.208	232.806

符号	变量名	单位	观察值	均值	标准差	最小值	最大值
RPH	农村人均人力资本	千元	403	108.589	68.713	34.750	433.610
RLH	农村劳均人力资本	千元	403	87.483	65.985	26.010	433.610
URB	城镇化率	%	403	52.119	14.674	20.850	89.600
INC	农村居民人均可支配收入	元	403	1733.758	888.018	482.295	5297.552
FEI	财政人力资本支出	%	403	22.647	3.752	14.280	30.611
UDW	城市生活年用水量	万m³	403	830.407	793.953	19.590	5014.330
PPC	人口生育质量偏好强度	-	403	75.787	49.840	3.208	232.806

变量	（1）	（2）	（3）	（4）	（5）	（6）
变量	RPH	RPH	RPH	RPH	RPH	RPH
URB	3.2137*** (0.324)	1.4184*** (0.459)	1.3387*** (0.414)	0.9528*** (0.329)	1.6674*** (0.563)	1.6674** (0.584)
INC	-	0.0404*** (0.005)	0.0421*** (0.005)	0.0278*** (0.003)	0.0357*** (0.005)	0.0357*** (0.003)
FEI	-	-	-0.5936 (0.708)	0.2328 (0.242)	0.3621 (0.360)	0.3621 (0.309)
Constant	-58.9057*** (15.085)	-35.3942** (16.393)	-20.6688 (14.622)	5.3710 (14.853)	-38.9615 (28.723)	-38.9615* (21.194)
省份效应	-	-	-	控制	控制	控制
时间效应	-	-	-	-	控制	控制
N	403	403	403	403	403	403
R²	0.471	0.597	0.598	0.898	0.919	-

变量	（1）	（2）	（3）	（4）	（5）	（6）
变量	RPH	RPH	RPH	RPH	RPH	RPH
URB	3.2137*** (0.324)	1.4184*** (0.459)	1.3387*** (0.414)	0.9528*** (0.329)	1.6674*** (0.563)	1.6674** (0.584)
INC	-	0.0404*** (0.005)	0.0421*** (0.005)	0.0278*** (0.003)	0.0357*** (0.005)	0.0357*** (0.003)
FEI	-	-	-0.5936 (0.708)	0.2328 (0.242)	0.3621 (0.360)	0.3621 (0.309)
Constant	-58.9057*** (15.085)	-35.3942** (16.393)	-20.6688 (14.622)	5.3710 (14.853)	-38.9615 (28.723)	-38.9615* (21.194)
省份效应	-	-	-	控制	控制	控制
时间效应	-	-	-	-	控制	控制
N	403	403	403	403	403	403
R²	0.471	0.597	0.598	0.898	0.919	-

变量	（7）	（8）	（9）
变量	RPH	RPH	RPH
URB	1.3093*** (0.175)	1.3012*** (0.175)	1.2000*** (0.176)
INC	0.0254*** (0.001)	0.0254*** (0.001)	0.0263*** (0.001)
FEI	-0.0935 (0.231)	-0.0893 (0.231)	-0.0833 (0.231)
省份效应	控制	控制	控制
Underidentification test	LM statistic =317.853 P=0.0000	LM statistic =318.166 P=0.0000	LM statistic =314.224 P=0.0000
Weak identification test	Cragg-Donald Wald F statistic=4641.360	Cragg-Donald Wald F statistic= 2347.851	Cragg-Donald Wald F statistic= 1318.263
Sargan statistic	-	Sargan statistic=2.167 P=0.1410	Sargan statistic=1.074 P=0.3001
N	372	372	372
R²	0.899	0.899	0.898