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2025, 10, No.408 80-90
人才集聚如何影响低技能劳动力工资:基于知识溢出和消费溢出的机制研究
基金项目(Foundation): 国家自然科学基金面上项目“人力资本偏向型住房政策与城市发展:理论、机制与效应”(71974174); 浙江省自然科学基金重点项目“数字化转型视角下城市经济韧性研究:浙江经验”(Z24G030005); 教育部人文社会科学基金项目“基于机器学习的高潜能未来产业识别与发展路径研究”(24YJA790043)
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DOI: 10.14134/j.cnki.cn33-1336/f.2025.10.006
摘要:

中国经济增长逻辑已经发生重大转变,在新发展格局下,消费在经济增长过程中的作用日益突出。在此背景下,兼顾知识溢出和消费溢出双重视角解析人才集聚对低技能劳动力工资的影响机制,对于有效利用人才集聚以获取更好的发展效益具有重要的研究价值和实践意义。基于2017年全国流动人口动态监测调查数据及与之匹配的城市层面数据分析发现:人才集聚对低技能劳动力工资具有显著的促进作用,具体作用机制体现在生产端的知识溢出和消费端的消费溢出,且相比于生产制造业,低技能劳动力更容易从服务业的人才集聚中获得工资增长。此外,分位数回归结果显示,人才集聚对10%、25%、50%、75%、90%五个分位数点的低技能劳动力工资具有明显的促进作用,但估计系数呈先下降后上升的U型变化。

Abstract:

China,s economic growth paradigm has undergone a significant transformation, with consumption playing an increasingly prominent role under the new development framework. Against this backdrop, analyzing the impact of talent agglomeration on the wages of low-skilled labor from the dual perspectives of knowledge spillovers and consumption spillovers holds significant research value and practical importance. Using data from the China Migrants Dynamic Survey(CMDS) in 2017, matched with city-level data, this study finds that talent agglomeration significantly promotes the wages of low-skilled workers. The specific mechanisms are manifested through knowledge spillovers on the production side and consumption spillovers on the demand side.Moreover, compared to manufacturing, low-skilled labor benefits more from talent agglomeration in the service sector. Quantile regression results further reveal that talent agglomeration positively affects the wages of low-skilled workers across the 10th, 25th,50th, 75th, and 90th percentiles, with the estimated coefficients exhibiting a U-shaped pattern, declining initially and then rising.

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基本信息:

DOI:10.14134/j.cnki.cn33-1336/f.2025.10.006

中图分类号:C964.2;F249.24

引用信息:

[1]毛丰付,郑好青,李言.人才集聚如何影响低技能劳动力工资:基于知识溢出和消费溢出的机制研究[J].商业经济与管理,2025,No.408(10):80-90.DOI:10.14134/j.cnki.cn33-1336/f.2025.10.006.

基金信息:

国家自然科学基金面上项目“人力资本偏向型住房政策与城市发展:理论、机制与效应”(71974174); 浙江省自然科学基金重点项目“数字化转型视角下城市经济韧性研究:浙江经验”(Z24G030005); 教育部人文社会科学基金项目“基于机器学习的高潜能未来产业识别与发展路径研究”(24YJA790043)

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