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关于shift-share IV（移动份额工具变量法Bartik），可以参看：1.Bartik工具变量是什么? 份额移动法IV应用越来越多，2.应用微观计量方法最新进展的文献, 普林斯顿大学分门别类整理成集
正文
关于下方文字内容，作者：张纯一，中山大学国际金融学院，通信邮箱：zhangchy76@mail2.sysu.edu.cn
城乡迁移和企业：来自中国的证据（文后二维码可以下载原文PDF）Clement Imbert, Marlon Seror, Yifan Zhang and Yanos Zylberberg, 2022, Migrants and Firms: Evidence from China", American Economic Review.How does rural-urban migration shape urban production in developing countries? We use longitudinal data on Chinese manufacturing firms between 2000 and 2006, and exploit exogenous variation in rural-urban migration induced by agricultural income shocks for identication. We find that, when immigration increases, manufacturing production becomes more labor-intensive and productivity declines. We investigate the reorganization of production using patent applications and product information. We show that rural-urban migration induces both labor-oriented technological change and the adoption of labor intensive product varieties.
农村向城市的迁移如何影响发展中国家的城市生产？我们使用 2000 年至 2006 年间中国制造业企业的面板数据，并利用农业收入冲击引起的城乡迁移的外生变化进行实证识别。我们发现，当城乡迁移增加时，制造业生产变得更加劳动密集型，但企业生产力下降了。农村向城市迁移既引发了以劳动力为导向的技术变革，也引发了对劳动密集型产品品种的采用。
1导言
发展中国家的企业人均生产率较低。许多因素解释了这种现象，如资本获取不完善、投入、技术、国际市场或管理不善。另一个潜在因素可能是由城乡迁徙导致劳动力的丰富。经济发展过程导致大量农村工人从农业转移到制造业，这可能会降低企业采用提高生产率技术的动机，但关于农村-城市迁徙在影响发展中国家城市生产方面的作用的经验证据却很少。本文首次估计了结构转型过程中农民工流入对城市生产的因果影响。作者使用2000年至2006年间中国制造业企业的纵向微观数据和微观人口普查来衡量城乡人口迁移。本文的研究期间恰逢一个独特的城乡迁徙事件：仅五年时间，就有4500多万农民来到中国城市。作者利用对农村地区农业收入的外生冲击来测量流入中国城市的移民，首先确定迁移对目的地要素成本、要素使用和要素生产率的影响，然后通过分析生产单元内的技术创新和产品选择来描述目的地的生产重组。要提供劳动力流入对制造业生产的因果影响的经验证据，就需要大量外来移民流入城市。本文的方法分两步进行。在第一步中，通过将世界农产品价格的创新与各地种植模式的变化结合起来，分离出农业收入的外生变化。第二步，将这些农村人口迁移的预测因素（“shift”）与县与县之间的历史人口迁移模式（“share”）结合起来。由此产生的份额转移工具变量有力地预测了流入城市的迁移人口，并在目的地的各个县之间表现出显著的差异。投入结构的变化可能反映了制造业商品性质的变化，或生产类似产出的技术变化。本文寻找两种利润率调整的证据。为了更好地描述劳动力流入对生产过程的影响，作者利用HS6位码与每个产品相关联，并通过查看产品类别中的要素使用情况来描述产出组合的变化方向。本文的分析依赖于一个重要的方法论贡献：使用自然语言处理（NLP）算法处理文本产品描述，以描述中国制造企业的产品选择。目标是将产品描述分配到现有的标准产品类别中，而不是识别新的、更精确的产品集群。在发展中国家，在企业层面观察产品和技术的采用情况是罕见的。本文的分类有助于利用中国制造企业的数据进行研究，例如研究贸易对产品选择和技术的影响。本文产生了四方面贡献。首先，使用产品层面的信息和专利数据来估计劳动力供给冲击对企业层面的要素使用、产品选择和技术采用的影响。研究结果表明，农村转移人口很快就能进入正规制造业企业。作者展示了就业对劳动力供应冲击的反应。这种劳动力市场的不完善可能与求职摩擦、非正式性或制度约束有关。劳动力市场不完善的另一个原因是流动性刚性，导致发展中国家和中国在空间和部门之间存在巨大的生产率差距。本文的研究也有助于增加结构转型方面的文献，该类文献描述了发展中国家生产要素从传统部门向现代部门的转移。本文独立于消费者需求和资本可用性等因素，确定农村迁徙劳动力供给对城市生产的影响，并记录了企业层面的产品和技术变化。本文的实证分析与估计劳动力转移对劳动力市场影响的文献有关，由于与国际移民相比，国内迁徙通常更接近于本地工人的替代者，因此相关文献往往发现，国内劳动力转移对目的地工资的负面影响更大。作者发现了适中的负面影响：企业向劳动密集型生产和技术的转移，增加了劳动力需求，部分弥补了流动劳动力供给冲击的直接负面影响。2.数据和实证策略
2.1公司和劳动力转移
主要数据来源：2000-2006年国家统计局（NBS）对中国31886家制造业企业进行的普查，占制造业总产出的90%。国家统计局收集有关地点、行业、所有制类型、出口活动、员工数量以及各种会计变量（销售、投入、增值、工资单、固定资产、金融资产等）的信息。本文将总薪酬（包括住房和养老金福利）除以就业来计算薪酬率，并按照Brandt et al.（2014）的方法构建实际资本。√ 随着时间的推移，标识符经常发生变化，匹配公司困难。本文使用Brandt et al.（2014）的模糊算法，使用公司名称、地址和电话号码等来检测“标识符切换者”。√尽管本文在本文中使用了“公司”一词，但国家统计局的数据涵盖了“法人单位”，这大致相当于美国“机构”的定义。√500万元的门槛可能没有得到严格执行：私营企业可能在达到销售截止数几年后进入数据库，或者即使其年销售额低于门槛，也可能继续参与普查。本文无法衡量延迟进入样本的情况，但低于阈值的受调查公司很少。本文的基线结果包括每名工人的薪酬、就业、资本劳动比和每名工人的附加值。表1提供了2000年和2006年平衡样本和整个企业样本的主要结果的描述性统计数据。研究期间是制造业快速增长的时期之一。平衡面板中的公司规模更大，在基线时资本密集度更高，在2000年至2006年间，它们的增长速度比均值更快。虽然他们的人均生产率较高，在基线时的工资也高于均值，但后者的生产率和工资增长更快。![]()
国家统计局没有提供准确、系统的产品分类。相反，它收集了最多三种主要产品的文本描述，而没有对它们进行标准化。本文开发了一种自然语言处理算法，通过系统地比较制造企业提供的文本描述与每个HS6位码的描述，将产品信息与唯一的HS6位码相匹配。将产品与HS6位代码相关联，可以精确描述公司生产模式。本文将基线时与资本密集度高于中值的公司相关的产品归类为“高资本劳动比”，将与高中教育程度高于中值的工人比例的公司相关的产品归类为“高教育”产品。为了衡量劳动力流动，本文使用国家统计局收集的具有代表性的2005年1%人口调查，抽样框架涵盖了当前居住地的全部人口，无论他们是否持有当地户口，即包括外来人口。人口普查收集有关职业、行业、收入、民族、教育水平和住房特征的信息；它还为本文提供了有关迁移历史的关键信息，包括地级的户籍类型（农业或非农业）、注册地和居住地，移民离开登记地的主要原因、离开的年份以及面试前一年和五年的居住地。本文将这两条信息结合起来，创建了2000年至2005年间中国所有地级市之间每年的城乡移民流动矩阵。本文只包括迁移时15至64岁的人口，不包括因学习产生迁移的人口（不到总数的5%）。本文估计，2000年至2005年间，有4500万农村劳动力迁移到城市，相当于2000年城市人口的16%。由于外来劳动力向制造业中心集中，本文样本中的average公司在短短五年内面临更高的移民率（33%）。各地工人的迁移是由偏好、移民摩擦推动的，但也受到劳动力需求和供应冲击的影响。由于本文的目标是确定生产对城市劳动力流入的调整，因此本文的设置有助于使用份额转移设计，其中跨来源的劳动力供应冲击（“shift”）与历史劳动力流动模式（“share”）相结合，成为劳动力流入的工具。2.2 份额移动工具变量（shift-share IV）
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表2的Panel B组列出了估计系数。第一阶段的回归结果显著为负。![]()
本文通过将不同来源的农业收入冲击与早期劳动力流动模式相结合，构建了本文的份额转移工具变量：![]()
为了验证该工具是移民流量的良好预测工具，对2000年至2005年的实际移民率
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进行回归：![]()
表2的Panel B组列出了估计系数。第一阶段的回归结果显著为负。![]()
2.3实证策略和识别
本文的基准模型使用2000年至2006年间每年出现的平衡公司面板来考虑不同的模型。本文将2000年至2006年间的结果变化∆yid对于d地区的公司i在该期间每年的劳动力转移流量之和md进行回归：![]()
在目的地地区的水平上聚类标准误，并且每个观察值都由基线时的公司雇佣情况加权。劳动力流动可能反映了开放贸易或当地基础设施、便利设施投资后劳动力需求的激增。因此，本文使用转移份额变量zd（见等式3）作为移民率md的工具，并使用2SLS估计等式（5）。本文已经通过回归方程（4）中工具上的移民率报告了相当于第一阶段的地级移民。本文的份额转移设计的有效性依赖假设：农业收入冲击的转移对制造业结果是外生的：（i）转移跨区域准随机分配，以及（ii）存在许多不相关转移。本文条件（i）很可能成立：农产品国际价格的创新由世界供求驱动，从中国每个地区的基准来看，创新可能是外生的。（ii）可能无法验证：在本文的环境中，这些变化在空间上是相关的，因为它们将作物价格的创新与种植模式结合起来，而种植模式在很大程度上取决于地理位置。![]()
计算转化后的结果![]()
和转化后的移民![]()
并估计以下等式：![]()
本文还检查了关于迁移模式分布的两个条件：（i）区域贡献的赫芬达尔指数（Herfindahl index of Origination）很小，因此影响不是由几个区域驱动的；（ii）定居模式的平均赫芬达尔指数不太小，因此冲击不会对所有目的地产生相同程度的影响。最后，结果可能与具有相似迁移份额的目的地之间存在关联，这意味着标准推断可能无效。即使这些劳动力来源是随机的，我们也需要保留排除限制，即农村腹地的农业收入冲击只会通过劳动力影响城市的企业绩效。这引发了一些担忧。首先，农业产出价格的变化可能会影响当地以农产品作为中间投入的行业。本文检验了实证结果是否对排除加工农产品的公司和控制行业特定趋势具有稳健性。其次，城市及其周边地区也通过最终产品市场进行整合，因此农村腹地的农业收入可能会影响城市对制成品的需求。本文通过（i）排除300公里半径范围内的劳动力转移，（ii）控制邻近地区的农业收入冲击，（iii）控制市场准入，以及（iv）只考虑出口企业，减少对当地需求的依赖，来缓解这种担忧。最后，份额转移工具变量与过去的劳动力转移相关，这可能会影响当前结果。本文通过（i）控制基线时的外来劳动力数量和（ii）检查滞后冲击（1993-1998年）不能解释后来结果的变化来解决这一问题。3移民、劳动力成本和要素需求
3.1对劳动力成本、要素需求和要素生产率的平均影响
企业生产结构的一个关键决定因素是相对投入成本。本文对2000年至2006年间所有公司的子样本进行了估计，并使用每位员工的对数总薪酬（包括附带福利）作为劳动力成本的衡量标准。农村移民的流入与目的地的劳动力成本呈负相关：移民率上升10个百分点，导致每位员工的薪酬下降1.5%。在积极的劳动力供应冲击和工资下降之后，人们预计制造业企业将雇佣更多工人。移民率增加10个百分点，平均制造业企业的就业率增加2.9%。本文估计的结果表明，样本中的公司并没有雇佣很大一部分外来劳动力：他们可能被较小的公司雇佣、在其他行业（如建筑）工作、失业或通过自营职业转业。劳动力供给冲击强烈影响目的地的相对要素使用。在移民率上升10个百分点后，资本与劳动力的比率下降了4.3%，这表明资本并不适应就业的增长。随着外来人口的涌入，平均劳动生产率急剧下降。转移率增加10个百分点，每名工人的产出值减少4.4%。由于就业增加了2.9%，该系数意味着劳动力供应冲击对企业层面的增加值有负面影响。企业扩张可能要付出代价；例如，新员工可能需要接受培训，生产线可能需要调整。3.2聚集、公司选择和进入/退出
迁徙可能会改变企业间的要素分配：在这种情况下，迁徙对总体结果的影响可能不同于对企业层面结果的影响。作者首先调查劳动力流动对总体绩效的影响，这些结果是根据2000年至2006年国家统计局数据中每年出现的公司的基线样本构建的。作者计算了各公司的就业、工资账单、增值和资本总额，并在行业×地级市构建了本文的主要结果：工人人均薪酬、就业、资本劳动比率和工人人均增值。本文发现几乎没有证据表明公司特征存在异质性影响。劳动力流动也可能影响企业的进入和退出，因此基于2000年至2006年企业的结果将忽略其总体影响的一部分。为了说明对进入和退出样本的潜在影响，本文使用国家统计局2000年至2006年数据中任何时间点观察到的所有企业，构建了部门×地级市的结果。移民率提高10个百分点，工资将下降1.7%，接近使用平衡样本的估计值(−1.3%)。相比之下，在不平衡样本中，就业效应是两倍大，这表明很大一部分农民工被新加入者或未来的退出者吸收。3.3敏感性分析、识别和推断
本文将估计解释为迁徙对制造业生产的影响。一个担忧是，份额转移工具变量（结合了农业收入冲击和移民模式）可能会对城市的生产产生独立影响。其次，如果农村居民消费城市地区生产的最终产品，农业收入冲击将影响对制造业产品的需求。为了解决这一问题，本文在分析中排除了相距不到300公里的县之间的所有劳动力流动。本文还通过面板D中距离的倒数来控制邻近地区的冲击。另外两项稳健性检验：控制所有市的农村人口总数，以其与企业所在市的距离的倒数加权作为市场准入的衡量标准，将样本限制在基线时的出口企业，最终产品受当地需求变化的影响较小。最后，份额转移设计的份额反映了历史迁移模式，本文的估计可能将当前迁移冲击的影响与过去冲击的滞后效应混为一谈。为了解决这个问题，作者控制了基线时的外来劳动力数量，并允许其对结果产生独立影响。在所有情况下，这些估计都与主要结果相似，本文的估计确实反映了当前外来劳动力对生产的影响。在本文的主要模型中，标准误差的聚类并不能解释由（i）具有类似冲击风险的各个县之间的结果相关性和（ii）不同来源的农业收入冲击之间的相关性所导致的异方差性。本文首先在目的地省份的水平上聚类稳健标准误，并使用更连续的空间自相关建模，报告AKM和AKM0标准误。无论使用何种推断方法，本文的估计值仍然是精确估计的。4.生产结构调整
本文使用最终产品的变化来衡量生产线的变化。作者根据产品类别对产品进行分类，通过基线时主要产品属于该类别的公司中高中学历劳动力的平均份额，以及基线时主要产品属于该类别的公司中的平均资本劳动比，来代表每个产品类别的技能强度。我们在2000年至2006年期间对建立水平的模型进行了估计，并控制了产品编码的固定效应，以便捕获新产品的采用，同时保持产品在目的地之间的初始分布固定。作者首先使用文本描述来检验2000年至2006年间（主要）最终产品的任何变化，并使用在基线提供相同描述的平均机构的特征来确定变化的方向。2000-2006年，经历大量劳动力流动的县的机构更有可能改变其主要产品的文字描述；转移率增加10个百分点，提供两种不同描述的概率将提高2.1个百分点。这种影响主要是由向人力资本较低和物质资本强度较低的产品转型驱动的。不同的文本描述可以引用相同的产品类别，用这些新定义的产品类别复制前面的训练，移民率提高10个百分点，将2000-2006年更改HS代码的概率提高1.2个百分点。作者接着通过企业的专利行为，更直接地观察企业内部的技术变化。作者利用了He等人（2018）提供的国家统计局制造企业样本与提交给国家知识产权局的专利之间的匹配。每项专利的描述都提供了其技术内容的详细分类。本文使用这一分类来限定技术创新的性质，使用基线时在每个子类别中提交专利的公司的平均特征。具体来说，如果在基线提交专利的公司中，具有高中学历的劳动力的平均比例高于中值，本文将专利归类为高等教育。同样，如果提交同类专利的公司的平均资本劳动比高于中值，本文将专利归类为高资本劳动比。这一操作隐含假设：（i）资本密集型公司主要对资本增值技术进行专利申请；（ii）技术在一个专利类别内是同质的。本文估计了2000年和2006年之间提交专利申请的概率差异对劳动力转移率的影响，通过份额转移工具变量进行检测。转移率增加10个百分点，提交专利的概率降低0.47个百分点。这种影响主要是由创新和实用专利类别驱动的，这表明基本创新和新生产工艺的创建有所下降。农村人口向城市迁移不仅影响技术进步的速度，也影响技术进步的方向。专利申请量的下降在技能提升和资本提升技术方面最为明显。为了应对非熟练劳动力的流入，制造业企业不太可能推动技术前沿，尤其是向使用更多熟练劳动力或资本的技术发展。本文通过（a）调整要素使用和技术，（b）采用低技能劳动密集型产品，记录了生产结构的调整。作者回归了2000-2006年改变主要产品的公司在要素使用和专利申请方面的变化、转移率以及产品变化和劳动力转移之间的相互作用。由于产品变化受到移民和许多未观察到的因素（如国际需求）的影响，因此这些估计没有因果解释，只是暗示了中介效应。本文在表9中给出了结果。在没有劳动力转移的情况下，产品变动与向资本密集型技术的转移有关。在移民冲击之后，所有公司都会通过使用更多劳动力和更少资本来调整投入结构。与之形成鲜明对比的是，专利数量的下降只发生在改变产出结构的公司中，尤其是与生产工艺相关的专利。这些发现为调整技术以适应不同生产要素的供应提供了新的思路。5结论
本文为中国城乡人口迁移对制造业生产的因果影响提供了独特的证据。作者将有关城乡迁徙的信息与2000年至2006年期间（一个快速结构转型和制造业增长的时期）制造业企业的纵向数据相结合，使用份额转移设计衡量城乡迁徙，发现劳动力迁徙降低了劳动力成本，增加了就业；随着资本的调整，制造业生产变得更加劳动密集型。此外，作者通过用产品选择和专利申请的独特数据记录生产重组，发现农村丰富的流动劳动力导致了以劳动为导向的技术变革，以及制造企业对劳动密集型产品品种的采用。这一机制可能也在目前正在进行结构转型的其他国家发挥作用。本文的背景为研究城乡迁徙对制造业企业的影响提供了一个独特的机会，但也有重要的局限性：√ 因果估计的确定依赖于城乡迁徙的意外变化，这可能会导致企业做出不同于劳动力供应长期趋势的调整；√ 农村劳动力迁徙可能会影响劳动力市场以外的其他市场，例如，通过对目的地非贸易商品的需求；√ 本文的DID设置意味着，如果不了解一般均衡效应的大小，就无法在国家层面上推断估计值；√ 本文只观察了制造企业，无法阐明劳动力转移对总生产率的影响，也无法揭示各部门之间的生产率差距。![]()
关于工具变量，参看1.内生性问题操作指南, 广为流传的22篇文章，2.看完顶级期刊文章后, 整理了内生性处理小册子，3.如何寻找工具变量？得工具者得实证计量，4.内生性处理的秘密武器－工具变量估，5.工具变量在社会科学因果推断中的应用，6.为你的"工具变量"合理性进行辩护, 此文献可以作为范例，7.没有工具变量、断点和随机冲击，也可以推断归因，8.工具变量与因果推断, 明尼苏达Bellemare关于IV的分析，9.工具变量IV与内生性处理的精细解读，10.我的"工具变量"走丢了，寻找工具变量思路手册，11.面板数据里处理多重高维固定效应的神器, 还可用工具变量处理内生性，12.豪斯曼, 拉姆齐检验，过度拟合，弱工具和过度识别，模型选择和重抽样问题，13.工具变量先锋 Sargan，供参考，14.AEA期刊的IV靠不靠谱？15.计量大焖锅: iv, clorenz, rank, scalar, bys, xtile, newey, nlcom，16.GMM是IV、2SLS、GLS、ML的统领，待我慢慢道来，17.IV和GMM相关估计步骤，内生性、异方差性等检验方法，18.因果推断IV方法经典文献，究竟是制度还是人力资本促进了经济的发展？19.内生变量的交互项如何寻工具变量, 交互项共线咋办，20.面板数据、工具变量选择和HAUSMAN检验的若干问题，21.IV和Matching老矣, “弹性联合似然法”成新趋势，22.IV回归系数比OLS大很多咋回事, 怎么办呢? ，23.不用IV, 基于异方差识别方法解决内生性, 赐一篇文献，24.找不到IV, RD和DID该怎么办? 这有一种备选方法，25.内生转换模型vs内生处理模型vs样本选择模型vs工具变量2SLS，26.内生性, 工具变量与 GMM估计, 程序code附，27.GMM和工具变量在面板数据中的运用，28.关于工具变量的材料包, 标题,模型,内生变量,工具变量，29.必须使用所有外生变量作为工具变量吗？30.工具变量精辟解释, 保证你一辈子都忘不了，31.毛咕噜论文中一些有趣的工具变量！33.前沿: 删失数据分位数工具变量(CQIV)估计, 做删失数据异质性效应分析，34.不需要找工具变量, 新方式构建工具变量, 导师再也不用担心内生性问题了！35.关于顶级外刊工具变量的使用最全策略, 不收藏反复读就不要谈IV估计！36.如何通过因果图选择合适的工具变量？一份关于IV的简短百科全书，37.前沿: nature刊掀起DAG热, 不掌握就遭淘汰无疑！因果关系研究的图形工具!38.最清晰的内生性问题详解及软件操作方案！实证研究必备工具！39.中国女学者与其日本同行在JPE上发文了！利用独特数据, 地理断点RDD和IV研究中国环境议题！40.双胞胎样本解决遗漏变量和测量误差, LIV解决选择偏差，41.内生性处理的秘密武器－工具变量估计，42.工具变量IV必读文章20篇, 因果识别就靠他了，43.看完顶级期刊文章后, 整理了内生性处理小册子，44.“内生性” 到底是什么鬼? New Yorker告诉你，45.Heckman两步法的内生性问题(IV-Heckman)，46.最全估计方法，解决遗漏变量偏差，内生性，混淆变量和相关问题，47.非线性面板模型中内生性解决方案，48.内生性处理方法与进展，49.内生性问题和倾向得分匹配，50.你的内生性解决方式out, ERM独领风骚，51.面板数据是怎样处理内生性的，52.计量分析中的内生性问题综述，53.一份改变实证研究的内生性处理思维导图，54.Top期刊里不同来源内生性处理方法，55.面板数据中heckman方法和程序(xtheckman)，56.控制函数法CF, 处理内生性的广义方法，57.二值选择模型内生性检验方法，58.2SRI还是2SPS, 内生性问题的二阶段CF法实现，59.非线性模型及离散内生变量处理利器, 应用计量经济学中的控制函数法！60.最全利用工具变量控制内生性的步骤和代码—在经管研究中的应用，61.如何选择合适的工具变量, 基于既有文献的总结和解释！62.中介效应最新进展: 中介效应中的工具变量法使用方法及其代码！63.弱工具变量的稳健性检验, 附上code和相关说明！64.工具变量对因果效应的识别和外推, 大牛的顶级评述！65.刚2022年, Acemoglu就在QJE上发文了！OLS+IV走遍天下都不怕！66.如何在AER上用OLS发经济史研究, 这篇道出了验证IV合理性的标准范式! 必读，67.怎样找到一个巧妙的工具变量, IV在公共政策评估中的应用，68.Bartik工具变量是什么? 份额移动法IV应用越来越多，69.阿西莫格鲁又一篇使用IV做因果推断的经典文献, 拿起小板凳一睹为快！70.AER教你两种论证IV合理性的实证策略, 以及如何对IV做安慰剂检验，71.我们应该在多大程度上相信工具变量估计, 基于63份顶刊复制结果的操作建议
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