一、引言

中国经济在经过30多年的高速增长之后，已经进入了以增长速度向中低速换挡、经济结构不断优化升级、增长动力转向创新驱动为主要特征的经济新常态。在经济新常态下，中国新一届政府自2013年开始主动推行了以“简政放权、放管结合、优化服务”为主要内容的职能改革，这进一步激发了市场主体的创造活力，形成了新的增长动力。已有的研究发现，政府部门的简政放权显著促进了新企业的市场进入(毕青苗等，2018)，提高了企业的资源配置效率(张天华等，2019)，促进了企业技术创新(夏后学、谭清美，2017)和提高了企业的出口绩效(许和连、王海成，2018)。但是，政府简政放权对人才配置可能造成的影响，还未得到合理的评估。

对人才配置的经典文献研究发现，人才在“生产性”和“非生产性”部门间的配置对一国经济的长期增长有着重要的影响(Baumol，1990；Murphy et al., 1991)。中国在计划经济年代，劳动力几乎都被禁锢在各自封闭的部门就业，人才不能按照自己的偏好和能力选择适宜的职位，造成了严重的人才误置，并导致当时的社会生产位于较低水平。在改革开放之后，随着劳动力在各部门间流动性的提高，人才在各部门间得到了更优化的配置，这有力地促进了中国的经济增长(Zhang et al., 2010)。但毋庸讳言，虽然中国经济的人才配置在改革开放之后已得到了极大改善和优化，目前仍存在较为严重的人才误置问题，其中，最让人印象深刻的便是大量优秀人才都更偏好进入体制内就业的现象。近10年来，中国的国家公务员考试热度持续升温，便深刻地反映了人们对体制内就业的狂热偏好。^①据智联招聘调查显示，2011-2013年愿意去体制内就业的大学生的比例分别高达45%、54%和49%，2014年这一比例虽然有所下降，但仍然高达36%。^②可以说，进入体制内已然成为了中国新一代年轻人首选的就业去向(潘晓凌、范承刚，2011)。^③

①   数据显示，国家公务员参考人数由2003年的8.76万增长到了2012年的96万，录取比例由2003年的16:1增长到了2012年的74:1。在2013年，随着中共中央实行“八项规定”并强力推行反腐运动之后，国家公务员考试热度有所降低，但2015年报考人数仍然达到了129万人，录取比例依然高达58:1。数据摘自：http://politics.people.com.cn/n/2013/1018/c1001-23254296.html。

②   数据摘自：“36%受访大学生：愿意去体制内单位就业”，《中国青年报》，2014年12月31日。

③   中国最大的招聘网站智联招聘发布的年度最佳雇主调查报告显示，2001-2013年愿意去体制内就业的受访大学生比例分别为45%、54%和49%。虽然2014年这一比例有所下降，但仍然高达36%。数据摘自：http://news.xinhuanet.com/legal/2014-12/13/c_127300605.htm。

诚然，政府等体制内部门也需要优秀人才的进入，以提供更优良的公共服务。但是，政府等体制内部门的主要工作是再分配收入，而非是创造新增财富。因此，大量优秀人才进入体制内就业，将会造成社会潜在产出的损失。更为严重的后果可能是，优秀人才在进入体制内就业后，如果他们主要从事“寻租”等非生产性和破坏性活动，那么，这将会对社会生产造成极大的破坏(Baumol，1990；Zhang et al., 2010)。使用中国数据的经验研究证实，政府等体制内部门就业规模的扩大和人力资本水平的提高，显著地抑制了技术创新(袁志刚、解栋栋，2011)和企业出口产品质量的提升(蒋为等，2019)，进而阻碍了经济增长(李晓敏、卢现祥，2010；李世刚、尹恒，2017)。另一项基于中国经济的参数模拟显示，如果寻租职位的非货币吸引力在比较正常的区域，寻租造成的成本支出大约相当于潜在产出的10%-20%；如果寻租的魅力大到将社会精英都吸引过去，社会总产出甚至不到潜在产出的三分之一(李世刚、尹恒，2014)。

鉴于此，本文基于中国新一届政府简政放权的政策背景，讨论和估计了简政放权改革可能对人才在体制内和体制外部门间配置造成的影响。本文首先构建了一个职业选择模型，模型显示政府简政放权(放松管制)在提高了体制外职位预期回报的同时，也降低了体制内职位的预期回报，因此简政放权对体制内和体制外职位相对预期回报的上述影响会促使个体更偏好在体制外部门就业，并降低体制内的就业规模。接下来，本文使用世界银行营商调查和中国综合调查(CGSS)匹配而成的微观数据，估计了政府管制对个体在体制内就业概率的影响，发现严格的政府管制显著提高了个体在体制内就业的概率，同时，严格的政府管制显著降低了体制外就业者的收入，只是对体制内就业者收入的影响不显著。

本文可能是首篇基于政府管制的角度，讨论和评估政府简政放权可能影响人才在体制内和体制外部门间配置的文献，研究发现积极回应了中国新一届政府推行的简政放权改革，意味着简政放权改革将有助于促进人才在体制内和体制外部门间的优化配置，进而有益于中国经济的技术创新和长期增长。同时，本文也丰富和扩展了政府管制影响资源配置及经济增长的文献。按照公共利益理论的观点，政府管制是纠偏市场失灵的重要手段(庇古，2007)，但公共选择理论则认为管制也可能是政府官僚创造租金和抽取租金的机制，严格的政府管制将会造成资源的误置，进而损害社会福利(De Soto，1989；Shleifer and Vishny, 1993)。跨国经验显示，严格的政府管制不仅未能避免和修正市场失灵(例如，劣质产品、环境污染等)，反而阻碍了投资和就业增长，并降低了生产率和经济增长的速度(Djankov，2009)。来自中国的经验证据也表明，放松管制的市场化改革显著促进了经济增长(樊纲等，2011)。但现有研究对政府管制可能影响经济增长之机制的讨论和检验并不全面。本文研究表明，造成人才的误置可能是严格的政府管制阻滞经济增长的重要机制。

文章余下的结构安排是，第二部分是对人才误置的成本及可能解释的文献评述，第三部分在一个简单模型中讨论了政府放松管制如何影响人才在体制内和体制外部间的配置，第四部分详细介绍了文章使用的数据，第五部分是计量检验及对结果的讨论，第六部分是对全文的总结。

二、文献评述

过去10年，经济增长研究文献的最重要发展是认识到资源误置(misallocation of resources)对跨国收入差距的重要解释力。当物质资本、劳动力、人力资本、知识存量等资源投入量在给定的情况下，资源在企业内部、企业间、产业间和部门间的配置，便决定着经济体的最终产出水平(Jones，2011)。若生产资源的配置是最优的，经济体的总产出和社会福利便能够实现最大化；其它非最优的资源配置均会造成总产出的损失，并最终表现为更低的全要素生产率(TFP)。跨国研究显示，由资源误置造成的TFP差异能够解释绝大部分的跨国收入差距(Alfaro et al., 2008)。

同研究资源误置的文献接近，有支文献突出强调了人才配置对国家经济长期增长的决定性影响。Baumol(1990)开创性的提出了生产性(productive)、非生产性(unproductive)和破坏性(destructive)企业家理论，指出企业家活动并非总是有益于国家经济增长的，因为，企业家既可能从事创新等促进经济增长的生产性活动，也可能从事寻租和组织犯罪等非生产性(破坏性)活动。企业家在生产性和非生产性(破坏性)活动间的才能配置，内生于由社会规则(制度)所界定的相对回报结构。当生产性活动带来的回报超过非生产性活动时，企业家会把更多的才能配置到创新等生产性活动中；反之，若非生产性活动的回报超过生产性活动，企业家则会把更多的才能配置到寻租等非生产性活动之中。Baumol(1990)以其理论解释了英国和中国经济在工业革命前后的分野，指出英国在工业革命之前建立了较为完善的产权保护制度，提高了创新等生产性活动的回报率，进而吸引了社会精英进入工商业等生产性领域。反之，同期的中国并不具备相应的制度条件，中国的社会精英都渴望进入官僚系统等非生产性领域，通过寻租以获得期望回报。

同Baumol(1990)的工作接近，Murphy et al.(1991)构造了一个人才配置模型，从人才在生产性和寻租部门间的配置解释了各国的经济增长。Murphy et al.(1991)指出，如果寻租部门比生产性部门对人才更有吸引力，将会对社会生产造成破坏性影响。因为，寻租部门的扩张吸纳了劳动力和其他资源，同时，寻租部门扩张施加的更高税赋会降低生产性部门的生产激励。更重要的是，当最有才能的人成为了寻租者，意味着企业家的才能在降低，进而将抑制技术创新。使用91个国家1970-1985年数据，以大学生中的工程类和法律类专业学生的比例分别衡量人才配置到创造性和寻租活动中的比例，回归发现工程类学生占比更高的国家，人均GDP增长率也更高；法律类学生占比更高的国家，人均GDP增长率越低。最近一篇文献中，Hsieh et al.(2019)使用美国1960-2008年数据，测算了人才在各职业间的配置得以改善对经济增长的贡献，发现此期间内美国总产出增长的16%-20%可归因为人才配置的改善。

在中国，人才在各部门间配置效率的提高，是中国经济连续30多年高速增长的重要推动因素(Zhang et al., 2010)。但不能否认，中国经济当前仍然存在较为严重的人才误置问题，并抑制了经济的可持续增长。中国经济的人才误置问题的一个主要方面，表现为大量优秀人才都将进入政府等体制内部门就业作为优先的就业去向，并造成了人才在体制内和体制外部门的配置失衡。2005年全国1%人口抽样数据揭示，政府部门员工比企业部门员工的平均受教育年数要高出14.7%，并且，政府-企业间人力资本的差距越大，当地人均GDP增长率越低(李世刚、尹恒，2017)。来自省级面板数据的证据显示，政府等体制内部门的就业份额更大和人力资本水平更高的地区，当地的技术创新和经济增长速度都更低(李晓敏、卢现祥，2010；赖德胜、纪雯雯，2015)。

人才在各部门间的配置，实际上是在既有约束条件之下的个人理性职业选择的结果。按照理论的预期，个人偏好选择何种职业或进入哪个部门就业，是由社会博弈规则(制度)界定的各职业的相对回报结构来决定的(Baumol，1990；Murphy et al., 1991)。现有的二篇经验研究文献很好的支持了这一预期。借鉴Murphy et al.(1991)的处理方式，以注册大学生中法律类学生占比和科学、工程类学生占比分别衡量配置到寻租活动和生产性活动中的人才占比，Natkhov and Polishchuk(2012)对1999-2009年95个国家数据的研究发现，制度更好(包括更好的法律规则、政府效率、控制腐败和国家能力)的国家，法学类学生占比显著更低，而科学、工程类学生占比显著更高；Nifo et al.(2016)使用2004-2007年意大利的大学毕业生调查数据同样发现，更好的制度显著提高了学生选择生产性专业的概率，并显著降低了学生选择非生产性专业的概率。^①Shi(2018)使用1995-2010年中国工业企业调查数据研究发现，随着中国房地产市场自2000年以来的繁荣，金融市场的不完善促使了那些有更高生产率的制造业企业和更有才能的企业家进入了房地产市场，进而导致了严重的资本误配(挤出了制造业企业的R & D投资)和企业家才能的误配。

①   Nifo et al.(2016)界定的生产性专业包括科学、化学、药物学、地质学、生物学、工程学、建筑学、经济学和统计学；非生产性专业包括法学、政治学和社会学。另外需要说明的是，Nifo et al.(2016)文中是将法学、政治学和社会学定义为“防卫”(defending)专业，但本文以为将其翻译为“非生产性”专业可能更为达意。

三、理论模型

我们通过一个简单的模型，用以阐述政府简政放权等放松管制的政策如何影响代理人对体制内职位和体制外职位的偏好。假设经济只包含政府(体制内)和企业(体制外)二个部门，并由完全同质的连续代理人组成。由于代理人是同质的，因此代理人可选择政府部门职位而成为政府官员，也可选择企业部门职位而成为企业家。代理人对政府部门和企业部门职位的偏好，是由政府部门职位和企业部门职位的相对回报结构来决定。若政府部门职位的回报超过企业部门职位的回报，代理人将会更偏好选择政府部门职位；反之，代理人会更偏好选择企业部门职位。

设企业家的生产函数是y(x)，其中，x是企业家在生产过程中的生产性投资，且满足条件y′(x)>0和y″(x) < 0。企业家在完成投资生产之后，其并不能保有所有的产出。首先，企业家需要向政府部门缴纳正常的税费，设企业缴纳的正常税费支出占企业总产出的比例固定为s(0 < s < 1)。其次，除去正常税费支出，企业家还可能遭遇政府官员的寻租，因此需要向政府官员支付非正常的租金。不妨设企业家遭遇政府官员寻租的概率等于代理人中政府官员所占的比例g(0 < g < 1)，且企业家在遭遇政府官员寻租时需支付的非正常租金占企业总产出的比例为b(0 < b < 1)。按照公共选择理论的预期，政府管制可能是政治家和政府官员向企业征收“过路费”(tolls)的机制(De Soto，1989；Shleifer and Vishny, 1993)，严格的管制将会提高政府官员的寻租能力，并相应提高了企业家向政府官员支付的非正常租金。因此，一个合理的假定是，企业家向政府官员支付的非正常租金占企业总产出的比例b，是关于政府管制程度θ的增函数，即有b′(θ)>0。其中，政府管制程度θ∈0, 1，取值越大表明政府管制越严格。因此，企业家的预期回报将由下式给定：

$ {V_e} = \left({1 - r - gb} \right)y\left(x \right) $

(1)

再假定整个经济是预算平衡的，意味着企业家缴纳的税费和租金即是政府官员的预期回报。因此，政府官员的预期回报由下式给定：

$ {V_g} = \left[ {\left({1 - g} \right)r/g + \left({1 - g} \right)b} \right]y\left(x \right) $

(2)

其中，[(1-g)r/g]y(x)是企业家缴纳的正常税费，(1-g)by(x)是企业家支付的非正常租金。

由于所有代理人都是同质的，因此在均衡条件下，企业家的预期回报和政府官员的预期回报是相等的，即：

$ {V_e} = {V_g} $

(3)

根据隐函数求导，可以得到均衡条件下政府官员所占的比例g与政府管制程度θ间存在下述关系：

$ \frac{{\partial g}}{{\partial \theta }} = \frac{g}{{1 - b}} \cdot \frac{{\partial b}}{{\partial \theta }} > 0 $

(4)

上式意味着，更严格的政府管制将会提高代理人中政府官员所占的比例；反之，政府放松管制则会相应降低政府官员所占比例。这背后的逻辑是非常直观的，因为，政府放松管制降低了企业家向政府官员支付的非正常租金，这一方面提高了企业家的预期回报，另一方面也相应降低了政府官员的预期回报。政府放松管制造成的上述体制内和体制外职位预期回报结构的变化，将会降低代理人对体制内职位的偏好，促使代理人更偏好进入体制外就业，进而降低体制内的就业规模。

四、数据

接下来，本文使用4期中国综合调查数据(CGSS)，使用的4期CGSS调查数据分别是2006年、2008年、2010年和2011年。同时，本文之所以没有将2012年及之后的CGSS调查数据纳入进来，主要原因是2012年及之后各期CGSS调查都不再公布样本分布抽样地区的编码，这就无法将个体数据同衡量政府管制的城市宏观数据进行匹配。实证评估政府管制对个体在体制内就业概率的影响。若更严格的政府管制显著提高了个体在体制内就业的概率，说明严格的政府管制提高了个体对体制内职位的偏好，同时，这也意味着政府放松管制会相应降低个体对体制内职位的偏好。CGSS是中国人民大学社会学系所发起的一项全国范围内的大规模抽样调查项目，项目研究访问的对象是根据随机抽取的方法，在全国各省(自治区、直辖市)抽取家庭户，^①然后在每个被选中的家庭户中按照一定规则随机选取1人作为被访问者。具体估计时，我们仅从4期调查中提取了劳动力年龄范围内的受访者，即女性年龄介于16-55岁之间，男性年龄介于16-60岁之间的受访者。假定个体在体制内就业的概率由以下方程决定：

①   CGSS2006调查抽取了28个省(自治区、直辖市)的10151个家庭户，CGSS2008调查抽取了28个省的6000个家庭户，CGSS2010调查抽取了31个省的11823个家庭户，CGSS2011调查抽取了25个省的7036个家庭户。

$ \Pr \left({{{体制内就业}_{ijt}} = 1} \right) = \Phi \left({{\alpha _1}{{政府管制}_{jt}} + \beta '{X_{ijt}} + \gamma '{Z_{ijt}} + {\varepsilon _{ijt}}} \right) $

(5)

其中，被解释变量是度量个体是否在体制内就业的哑变量。在中国，体制内人员主要是指财政供养人员，体制内部门主要包括政府、事业单位和国有企业。其中，政府部门保留传统特征最突出，是最典型的体制内部门，处于最核心圈；处在中间状态的是事业单位；国有企业保留传统特征相应最少，处于最外围(李强，2011)。CGSS调查中有关于目前就业的受访者工作单位(或公司)类型的调查，我们将在“党政机关”、“事业单位”和“国有和国有控股企业”就业的受访者视为在体制内就业。按照以上界定，我们提取的4期CGSS调查样本中，有高达37.8%的受访者在体制内就业，这说明中国体制内的就业规模是非常庞大的。且已有实证研究发现，庞大的体制内就业规模，显著降低了中国的经济增长率(李晓敏、卢现祥，2010)。

方程右边的核心解释变量是政府管制。本文遵循现有研究文献的做法(樊纲等，2010；陈刚，2015)，以企业与政府打交道的天数来衡量各城市政府管制的严格程度，数据摘自世界银行(2006)。具体估计时，我们按照公式(X_i-X_min)/(X_max-X_min)对这个指标进行了标准化处理，并最终得到了一个取值介于0-1之间，且是正向衡量政府管制程度的政府管制指数。图 1中描述了样本城市的政府管制指数与受访者在体制内就业比例的散点图。结果显示，政府管制指数得分更高的城市，当地受访者在体制内就业的比例也更高，这初步印证了前文的理论预期，即严格的政府管制提高了代理人对体制内职位的偏好，并由此造成了在体制内和体制外部门间存在较为严重的人才误置。

方程右边的X是由可能影响个体职业选择的个体特征变量构成的向量。我们在其中纳入了受访者是否是男性、是否是中共党员和是否是城镇户籍等哑变量，同时还纳入了受访者的年龄及年龄平方，以及受访者的受教育程度。其中，受访者的年龄是以其在受访年份的周岁年龄衡量，受教育程度则以其接受学校正规教育的年数来衡量。

表 1中比较了体制内和体制外就业者的个体特征差异。结果显示，体制内就业者的年龄要大3.2周岁左右，且通过了1%的显著性检验，说明年龄更长的个体在体制内就业的概率更高。这可能是因为随着年龄的增长，个体会更偏好工作更稳定的体制内职位。中共党员在体制内就业者中所占的比例，比体制外就业者中中共党员所占的比例要高出13.7个百分点，这可能主要是因为中共党员身份有助于个体获得体制内职位，同时，体制内就业者也更有可能被吸纳成为中共党员。另外，体制内就业者中有城镇户籍的比例，比体制外就业者中有城镇户籍的比例显著高32.7个百分点，这可能也是因为城镇户籍有助于个体获得体制内职位，以及进入体制内就业可能本身也是非城镇户籍的个体获得城镇户籍的重要途径。

表 1中最令人感兴趣的是体制内就业者和体制外就业者接受学校正规教育的情况比较。平均而言，体制内就业者比体制外就业者多接受1.5年的学校正规教育，且通过了1%的显著性检验。其中，体制内就业者平均接受学校正规教育的年数大概是10.51年，接近高中二年级的水平；而体制外就业者平均接受学校正规教育的年数是9年，仅相当于初中毕业但未能接受高中教育。体制内就业者比体制外就业者接受了更多的教育，意味着对那些接受了更多教育的个体而言，中国的体制内职位可能比体制外职位有更大的吸引力，这也在一个侧面说明了人才在体制内和体制外部门间存在严重的误置。同时，图 2中分年龄组的比较显示，体制内和体制外就业者接受学校正规教育的年数随时间都在增加，但在各年龄组中，体制内就业者都比体制外就业者接受过更多的学校教育，并且二者的差距在更年轻的年龄组中更大。在1950年代出生组中，体制内就业者比体制外就业者平均多接受1.75年的学校教育，二者的差距在1960年代出生组中扩大到了1.97年，在1970年代出生组中进一步扩大到了2.48年，在1980年代出生组中有略微的降低，但也达到了2.12年。显然，体制内和体制外就业者受教育水平差距的扩大，对中国经济的长期增长而言是种不利因素，现有文献研究提供的经验证据是支持这个论断的(李世刚、尹恒，2017)。

Z是由可能影响个体就业选择的城市特征变量组成的向量，包括各城市的人口规模、对外开放和产业结构等变量。其中，各城市人口规模是以户籍人口规模来衡量的，具体估计时以其自然对数进入回归方程；对外开放是以各城市外资工业企业产值占规模以上工业企业总产值的百分比来衡量；产业结构分别以各城市第二产业产值占比(%)和第三产业产值占比(%)二个变量来代理。同时，Z中还纳入了度量城市是否是沿海、沿江、直辖市、省会城市的哑变量，这些城市都有可能因地理上的优势，或者因为有特殊政治经济地位而更早实行对外开放政策，使得这些城市的体制外经济部门可能也会更活跃。

五、管制与体制内就业：计量检验及讨论 (一). 基准回归

我们使用probit模型方法估计了政府管制对个体在体制内就业概率的影响，并将各解释变量的边际效应报告在了表 2中，其中，解释变量中的连续变量报告的是其在均值处的边际效应。第1列是全样本回归，政府管制的边际效应在1%的显著性水平上为正，这同前文中的理论预期是一致的，说明严格的政府管制显著提高了个体在体制内就业的概率。

但是，鉴于在改革开放之前的计划经济体制下，绝大多数劳动力都集中在体制内部门，因而，在改革开放之前就已经参加工作的受访者可能对体制内职位有明显的路径依赖。这可能是因为已在体制内就业的个体可能对体制内职位的稳定性产生了心理上的依赖性，以至于他们不愿意从事竞争更激烈的体制外职位；也可能是因为长期在体制内就业的个体不具备在体制外就业所必须的市场技能。若事实的确如此，那么，第1列的回归就可能因包括了在改革开放之前就已经参加了工作的受访样本，而高估了政府管制对个体在体制内就业概率的影响。因此，我们第2列回归只纳入了在改革开放时间节点(1978年)尚未达到就业年龄(18周岁)的受访样本。因为在改革开放之后进入劳动力市场的个体，对体制内职位的依赖程度可能比改革开放之前就已经就业的个体更低。这时的回归结果同样显示，政府管制指数的边际效应在1%的显著性水平上为正。

在第3列和第4列的回归中，我们进一步缩短了受访样本出生年份的时间窗口，分别仅纳入了1970年之后出生的受访者(第3列)和改革开放之后出生的受访者(第4列)。因为，1970年之后出生的受访者是在改革开放后的经济市场化改革环境中成长的，他们受传统计划经济时代对体制内职位偏好的影响可能更低，这对改革开放之后出生的受访者而言更是如此。因此，第3列和第4列中的回归可能进一步避免了计划经济对个体职位偏好的影响。此时的回归结果显示，政府管制的边际效应的绝对值较之第1列和第2列有略微的降低，且至少能够通过10%的统计显著性检验。

表 2中给出的证据有力的支持了前文中的理论预期，即严格的政府管制提高了代理人对体制内职位的偏好，并相应降低了代理人对体制外职位的偏好，进而显著提高了个体在体制内就业的概率。同时，这也意味着在中国，严格的政府管制的确可能是造成人才在体制内和体制外部门间存在严重误置的重要原因。因而在政策含义上而言，“简政放权”等旨在放松政府管制的改革政策将有助于优化人才在体制内和体制外部门间的配置，进而有益于中国经济的技术创新和长期增长。

(二). 内生性讨论

表 2中的回归结果积极回应了前文中的理论预期，说明严格的政府管制显著提高了个体在体制内就业的概率。但若政府管制是回归方程中的内生变量，那么，表 2中的回归结果就是有偏的。就本文使用的数据结构而言，回归方程中因逆向因果关系而造成的内生性可能并不严重，因为虽然体制内就业规模的扩张可能会促使政府管制变得更严格，但本文使用的是2006-2011年CGSS调查与2005年政府管制的匹配数据，而2006-2011年体制内就业规模的扩张则不会影响之前(2005年)的政府管制。但是，回归方程中可能遗漏掉的某些因素(例如，各地的重商文化等)却可能同时影响着政府管制的严格程度和个体在体制内(体制外)就业的概率，进而使得政府管制与随机扰动项是相关的。

因此，为了得到参数的一致估计量，本文接下来将使用工具变量方法估计方程。工具变量方法需要寻找到与政府管制相关，且只能通过影响政府管制进而间接影响个体在体制内就业的外生变量作为政府管制的工具变量。在本文中，我们使用了各城市到“五口通商”城市(上海、广州、厦门、福州和宁波)的平均地理距离(单位：千公里)及其平方，作为政府管制的工具变量。主要逻辑是，1842年中国在与英国的第一次鸦片战争中战败，清政府与英国签署了《中英南京条约》，被迫开放上海、广州、厦门、福州和宁波等五处为通商口岸(史称“五口通商”)。“五口通商”打破了中国自明清以来的闭关锁国政策，是中国大规模接触西方文明之始(刘哲，1997；王尔敏，2006)，也是近代中国社会转型的开始和走向现代化的起点(马勇，2013)，因而，通商口岸自然的成为了西方文明传入中国，进而影响近现代中国社会经济制度变迁的重要地理端口。因此，我们有足够的理由预期，在地理上距离通商口岸更近的城市，当地受到西方自由市场之经济思想的影响会更深入，并使得当地的政府管制可能也会更放松。

图 3中描述的散点图表明，各城市离“五口通商”城市的地理距离同政府管制指数之间的确如预期那样存在明显的相关性。同时，对于个体在体制内就业概率的回归方程(5)而言，由于方程中已纳入了衡量各城市的经济开放程度的变量，包括外资工业企业产值占比，以及度量城市是否是沿海、沿江、直辖市和省会城市的哑变量，这就使得各城市离“五口通商”城市的地理距离有极强的外生性。

为了识别工具变量的有效性，表 3第1列使用政府管制指数对各城市离“五口通商”城市的地理距离及其平方进行了回归，地理距离及其平方的回归系数均通过了1%的显著性检验，说明各城市离“五口通商”城市的地理距离显著影响了当地政府管制的严格程度，且随着地理距离的增加，政府管制的严格程度是先上升后下降的，下降的拐点距离位于1.77千公里左右。第2列中，我们以个体在体制内就业的概率对地理距离及其平方进行了回归，地理距离的回归系数在10%的显著性水平上为正，说明在距离“五口通商”城市越远的城市，当地个体在体制内就业的概率更高。但第3列中把政府管制指数纳入方程之后，政府管制的回归系数是在5%的显著性水平上为正，但地理距离的回归系数变得不再显著了，这意味着地理距离是通过影响政府管制，进而间接的影响了个体在体制内就业的概率。这些证据均表明，各城市离“五口通商”城市的地理距离，是政府管制的有效工具变量。

表 4中报告了使用工具变量方法的回归结果。第1列是基于全样本的回归，政府管制的边际效应为正，且通过了5%的显著性检验。第2列中只截取了在改革开放时间节点尚未达到就业年龄的受访样本进行回归，政府管制的边际效应基本上没有变化，并仍然通过了5%的显著性检验。第3列和第4列中分别是对1970年后出生样本和改革开放之后出生样本的回归，我们重点关注的政府管制的边际效应依然在10%的统计显著性水平上正。工具变量方法估计同样说明，严格的政府管制显著提高了个体在体制内就业的概率，平均而言，政府管制指数每增加一个标准差(0.185)，个体在体制内就业的概率将会提高3.8个百分点左右。这意味着，严格的政府管制的确可能是造成人才在体制内和体制外部门间存在严重误置的重要原因。

可能影响个体选择体制内职位的个体特征变量中，中共党员身份显著提高了个体在体制内就业的概率，可能的原因是，在政治上是否忠诚一直以来都是中国的体制内部门聘用和选拔人才的重要条件，而中共党员的政治身份是个体显示其在政治上忠诚的强信号，因此中共党员更有可能在体制内就业。有城镇户籍的个体，在体制内就业的概率显著高于非城镇户籍的个体，对此合理的解释是，与非城镇户籍的个体相比，有城镇户籍的个体在劳动力市场中享有更多的资源，这有助于他们进入体制内就业。教育显著提高了个体在体制内就业的概率，平均而言，每多接受1年的学校教育，其进入体制内就业的概率将会提高2个百分点左右，这表明受过更多教育的个体更偏好体制内的职位。

城市特征变量中，人口规模的扩大显著降低了个体在体制内就业的概率。原因可能是，随着人口规模的扩张，城市的集聚经济收益将会得到强化，包括企业可分享劳动力储备、提高劳动力的技能匹配性、共享中间投入品和知识溢出等，而集聚经济则有益于降低体制外经济的市场进入成本，促进体制外就业规模的扩大，进而吸纳了更多的劳动力在体制外就业。第二产业和第三产业产值占比提高都显著降低了个体在体制内就业的概率，可能的解释是，第二产业和第三产业产值的增长，主要源自体制外经济增长的贡献，而体制外经济的增长则有助于吸纳更多的劳动力在体制外就业，并相应降低了体制内的就业规模。

(三). 稳健性检验

为了检验之前结果的稳健性，本文做了以下的额外检验。首先，鉴于在二项式方程中，样本中的体制内就业者比例偏高或偏低，都会造成方程估计结果对潜变量选择的累积分布函数(CDF)较为敏感，因此，本文接下来使用普通最小二乘法(OLS)和工具变量二阶段最小二乘法(2SLS)估计回归方程(5)。表 5中报告的回归结果显示，政府管制的回归系数估计值在OLS估计(第1-4列)和2SLS估计(第5-8列)中都为正，且至少能通过了10%的统计显著性检验，说明政府管制显著提高了个体进入体制内就业的概率，这支持了之前发现的稳健性。

其次，本文借用陈刚(2015)的策略，使用樊纲(2010)编制的1997年各省“减少政府对企业的干预”指数，作为2005年各城市政府管制指数的工具变量，并再次使用工具变量方法估计回归方程(5)。表 6中报告的结果显示，政府管制的边际效应在各年龄段样本中都为正，尽管其在第1和第2列中未能通过显著性检验，但在第3列和第4列中分别通过了5%和10%的统计显著性检验。以上结果同样说明，政府管制显著提高了个体进入体制内就业的概率，这也支持了之前发现的稳健性。

(四). 管制与相对回报结构

对体制内就业方程的估计说明，严格的政府管制显著提高了个体在体制内就业的概率，并相应意味着政府放松管制显著降低了个体在体制内就业的概率。按照前文的理论预期，严格的政府管制之所以提高了个体在体制内就业的概率，主要逻辑是严格的政府管制提高了体制内职位的预期回报，并相应降低了体制外职位的预期回报，进而使得个体更偏好进入体制内职位。因此，我们进一步估计了政府管制对体制内和体制外收入增长的影响，以检验上述逻辑是否成立。

为了消除各城市经济发展水平差异的影响，本文使用受访者年收入占当地人均GDP的比例来衡量个体收入，并以其对政府管制及其它变量进行回归。表 7中第1-3列报告的是OLS估计，政府管制的回归系数在第1列使用全样本的回归中通过了10%的显著性检验，说明严格的政府管制显著降低了个体的收入。第2和第3列是分别使用体制内和体制外样本的回归，其中，政府管制的回归系数均为负，但在第2列使用体制内样本的回归中并未通过显著性检验，在第3列使用体制外样本的回归中则通过了10%的显著性检验，说明严格的政府管制显著降低了体制外就业者的收入，但对体制内就业者的收入的影响并不显著。

第4-6列使用工具变量方法估计了政府管制对个体收入的影响，结果同OLS回归结果是一致的。政府管制的回归系数在第4列使用全样本的回归中通过了10%的显著性检验，说明严格的政府管制显著降低了个体的收入，政府管制指数每上升一个标准差(0.185)，个体收入占当地人均GDP的比例就将降低17.5%左右。第5列和第6列分别使用了体制内样本和体制外样本进行回归，其中，政府管制的回归系数在体制内样本的回归中同样未能通过显著性检验，而在体制外样本的回归中通过了1%的显著性检验，说明严格的政府管制显著降低了体制外就业者的收入，平均而言，政府管制指数每上升一个标准差(0.185)，体制外就业者的收入占当地GDP的比例就将降低14.5%左右。

表 7中的OLS和工具变量方法估计都表明，严格的政府管制显著降低了体制外就业者的收入，但对体制内就业者的收入的影响并不显著。其中，政府管制之所以未能如预期般的提高体制内就业者的收入，主要原因可能是，体制内就业者除去显性的工资收入，还包括各种名目繁多的隐性福利，而这部分福利并没有货币化为体制内就业者的工资收入。^①同时，体制内就业者在接受问卷调查时，其并不会如实的报告其通过寻租而获取的收入，因为这部分收入并不是其合法所得。但即便严格的政府管制对体制内就业者的收入没有显著影响，其也因为降低了体制外就业者的收入，而改变了体制内和体制外职位的相对回报结构，并使得个体更偏好在体制内就业。

①   可参见《中国经济周刊》对体制内隐性福利的调查：“中国体制内的隐性福利：最高可获北京闹市房产”，链接地址：http://finance.people.com.cn/n/2012/0814/c1004-18735897-1.html。

六、总结

人才在生产性和非生产性部门间的配置，对国家经济的长期增长有着重要的影响。中国经济在改革开放之后之所以高速增长了30多年，在很大程度上要归功于人才在各部门间得到了更优化的配置。但毋庸讳言，中国经济的市场化改革远未完成，大量优秀人才依然偏好进入体制内就业，使得人才在体制内和体制外部门间存在严重误置，表现为中国的体制内部门不仅就业规模庞大，而且体制内就业者比体制外就业者还有更高的人力资本。

本文构建的职业选择模型显示，政府简政放权等放松管制的政策在提高体制外职位预期回报的同时，也降低了体制内职位的预期回报，这将促使个体更偏好在体制外部门就业，降低体制内部门的就业规模。使用4期CGSS调查数据的实证研究很好的支持了上述模型的预期，研究发现，严格的政府管制显著提高了个体进入体制内就业的概率，这在使用不同出生队列样本的回归中都是成立的，工具变量方法估计和稳健性检验也得到了与此一致的发现。同时，严格的政府管制显著降低了体制外就业者的收入，只是对体制内就业者收入的影响不显著。

现有证据表明，中国体制内就业规模的扩张以及“体制内-体制外”人力资本差距的扩大，显著地抑制了技术创新，并阻碍了经济增长。因此，本文的研究有重要的政策含义，意味着中国新一届政府推行的“简政放权”等放松政府管制的政策，将有助于促进人才在体制内和体制外部门间的更优配置，进而促进中国经济的技术创新和长期增长。