高等教育集群式发展对企业劳动成本与雇佣规模的影响研究
陈建伟 孙志军
(1.对外经济贸易大学 国家开放研究院教育与开放经济研究中心，北京 100029；
2.北京师范大学 经济与工商管理学院，北京 100875)
我国高等教育呈现出集群分布的发展模式，大学集中布局在城市群范围，这构成了我国高等教育发挥集聚-溢出效应的重要基础。(1)钟秉林,王新凤.新发展格局下我国高等教育集群发展的态势与展望[J].高等教育研究,2021,(3):1-6.而驱动形成大学集群的动力，包括国防政策、市场经济、人口密度、区域文化等因素。(2)吴岩等.建构中国高等教育区域发展新理论[J].中国高教研究,2010,(2):1-5.高等教育集群式发展，意味着未来走向就业市场的高校在校生规模也是高度集聚分布，这形成了高校毕业生劳动力的蓄水池(labor pool)。从新经济地理学理论视角来看，高校毕业生供给的高度集聚对企业雇佣劳动力有重要影响。首先，更接近毕业生供给来源降低了雇佣双方的搜寻匹配成本，有助于企业更好地处理招聘信息不对称等问题；
其次，顶尖高等学校聚集区一般都会形成高科技产业集聚，产生技能偏向型技术进步，增加对高校毕业生的需求；
第三，高等教育的集聚也能产生知识溢出效应，有助于提高企业生效率，从而可能产生对劳动的替代和降低高校毕业生需求。因此，高等教育集聚对企业劳动成本与雇佣规模的综合效应，取决于提升效应和替代效应两种经济力量的对比，但究竟如何还需要实证研究来进一步回答。本文尝试采用上市公司数据匹配分城市普通高等学校在校生数据，来检验在校生集聚对上市公司劳动成本与雇佣规模的影响程度及其影响机制。在此基础上分析企业雇主和大学毕业生在高等教育集群式发展中面临的成本与收益，为优化高等教育空间布局结构和促进高校毕业生就业提供参考。本文的研究表明，更高的集聚度将有助于企业在实现同等营业收入条件下降低劳动成本和雇佣规模，且这一效应主要体现在非同城的集聚辐射效应而非同城集聚效应。原因在于，规模化的高校毕业生的供给地点向中心地区集聚，改变了企业内部劳动力市场与外部劳动力市场的成本权衡。即企业外部替代性搜寻和匹配的成本降低，使得接近集聚中心地区的企业雇主获得了相比边缘地区企业的劳动力市场垄断力。企业可以在享受集聚生产率溢出效应的同时，保持人均薪酬水平相对稳定并容忍员工的频繁流转与离职，从而达到相同营收条件下控制劳动成本和降低高薪资员工雇佣规模的效果。
本文是在新经济地理学的空间集聚经济视角下讨论高等教育集群化发展对企业劳动成本与雇佣规模的影响，因此与本文密切相关的文献集中在空间劳动力市场相关的研究领域。新经济地理学使用规模报酬递增、交通成本和要素流动等关键词，来刻画集聚经济的内生形成过程及其持续演化的动力机制。从新经济地理学视角看，消费者需求集聚有助于形成规模经济，当地生产者不必付出太多运输成本就能实现产品或服务的市场交易和消费。如果不同区域子市场之间的距离更短，相应的总体贸易成本也会更低，相当于企业接入的市场规模也更高。除了更接近消费市场，集聚经济带来的好处还包括知识溢出效应、劳动力蓄水池效应等，使得城市经济发展和产业扩张产生了规模报酬递增，上述因素都有助于提升经收益。因此，经济活动高度集聚的中心地区的企业将拥有较高生产率，而低度集聚的外围地区的企业生产率相对较低，区域间生产率差异将因集聚的力量而持续存在。产品市场的供给方与需求方的集聚能够产生集聚经济效应，同样地劳动要素市场的供给方与需求方的集聚也能产生集聚经济效应。
劳动力需求和供给的分布本质上是空间化的，因此供需双方的空间分布特征模式也会影响空间劳动力市场中的供求双方匹配方式以及均衡结果。原因在于，劳动力市场存在着信息不对称和搜寻成本，而供需双方集聚和分散的程度将会影响双方相互匹配和工资谈判过程。空间劳动力市场均衡理论认为，劳动力市场供需匹配达成的空间分布是不平衡的。已经形成集聚规模效应的地区就业机会将持续增加；
而那些就业机会少、失业率较高的低集聚度地区，其高失业率也将保持下去。因此，高生产率的集聚中心区域的失业率比低生产率地区相对更低。(3)Paolo Epifani and Gino A. Gancia,“Trade, Migration and Regional Unemployment,”Regional Science and Urban Economics 35,no.6(2005): 625-644.经济集聚的力量不仅会改变空间劳动力市场均衡的数量关系(失业率)，还会改变均衡的价格关系如劳动工资水平。(4)William C.Wheaton and Mark J.Lewis,“Urban Wages and Labor Market Agglomeration,”Journal of Urban Economics 51,no.3(2002): 542-562.集聚经济产生的生产率优势有助于吸引新企业进入集聚中心区域，而集聚经济产生的工资溢价也有助于提升集聚经济对劳动者的吸引力，由此形成了集聚经济持续维持的内在动力。但是，劳动力的流动性有可能改变原有的空间均衡结果。如果存在劳动力的跨区域流动，经济集聚中心区的失业率更高或更低都是可能的结果，这取决于交通成本和替代弹性。(5)Philipp Vom Berge,“Search Unemployment and New Economic Geography,”The Annals of Regional Science 50,no.3(2013): 731-751.当流动成本较高，劳动力由集聚外围区域向集聚中心区域的供给成本也较高，由此导致集聚中心区域的劳动力供给不足而企业之间的竞争上升。此外，不同技能层次的劳动力流动，可能对空间失业率的长期均衡状态有影响。基于德国的经验研究发现，中低技能的劳动力流动降低了区域间失业率差异，而高技能劳动力的流动倾向于加剧地区间失业率不平衡。(6)Nadia Granato et al.,“The Impact of Skill-Specific Migration on Regional Unemployment Disparities in Germany,”Journal of Regional Science 55,no.4(2015): 513-539.
从上述研究来看，(企业)劳动力需求的集聚如何影响劳动力供给决策和均衡工资已经得到了较多的关注，但是关于劳动力供给的空间集聚如何影响企业劳动力需求及其劳动成本，还没有得到充分研究。而研究这一问题，对于更全面地理解集聚经济对劳动力供给和需求双方的影响尤其重要。在我国高等教育持续扩张的阶段，因高等教育集群化发展形成的高学历劳动力供给的空间集聚，对企业劳动雇佣决策和劳动成本产生怎样的影响，目前还没有充分的证据来做判断。基于集聚经济视角看，高等教育集群式发展对企业雇佣和劳动成本的影响可能并不是简单的线性关系。具体分析如下：
高等教育集群化发展形成高学历劳动力供给的空间集聚，总体上有助于降低供需双方的信息不对称和搜寻成本，从而改善匹配的效率。对企业而言，特定地区的高学历劳动力供给集聚有助于降低企业筛选劳动者技能和能力的成本。一些顶尖大学集聚的城市往往具有较好的生源声誉，能够发挥一定的信号作用，从而缓解企业对求职者的信息不对称。对于高学历毕业生求职者而言，同城中同类型求职者的比例越高，越有助于吸引较高生产率和较好薪酬待遇的企业雇主，因此也能够从集聚中获得积极的外溢效应。有研究显示，高学历劳动力的就业受到以高预期工资为代表的“拉力”以及高保留工资为代表的“推力”的双重驱动。(7)李锋亮,何光喜.“拉力”与“推力”:硕士毕业生迁移就业的双重驱动[J].高等教育研究,2011,(4):25-29.这种高学历劳动力就业的“拉力”与“推力”，也受到高等教育集群化发展的影响。
此外，高等教育集群化发展还可能通过知识溢出机制影响临近企业的生产率。高校的集聚客观上缩短了高校师生跨校和跨地区的交流成本，从而促进了横向与纵向的知识交流和融合创新。当大学毕业生从高校走向企业，所携带的创新知识也将传递到企业，因此大学生就业构成了大学到企业的知识溢出渠道。另外，大学也在集聚经济形成的过程中发挥了重要作用。例如，一些产业研发机构往往会集聚在高水平研究型大学的周围(8)Jeffrey L. Furman et al.,“Academic Science and the Birth of Industrial Research Laboratories in the U.S.Pharmaceutical Industry,”Journal of Economic Behavior & Organization 63,no.4(2007): 756-776.，从形成产业的集聚促进企业生产率增长。城市层面的证据同样表明，人力资本的空间集聚促进了以专利数所表征的创新(9)黄金玲.人力资本空间集聚与城市创新[J].教育经济评论,2021,(3):63-89.，侧面印证了空间集聚对企业生产率的积极作用。
但是，高等教育集群式发展并不总是有利于毕业生求职。原因在于，就业机会并不是与高校在校学生规模同等分布的，求职者可能需要跨城市寻找就业机会，这就产生了三方面的不利因素。其一，高校所在城市之间的空间距离降低了高校毕业生跨城市搜寻工作机会的效率；
其二，高校所在城市与就业城市之间的宜居度差异，比如直辖市、省会城市与其他城市之间的特征差异，会影响毕业生跨城市寻找工作机会的意愿，从而增强本地高校毕业生之间的求职竞争；
其三，由高等教育集群式发展形成的毕业生集聚，客观上给企业雇主提供了更多外部求职者的替代性选择，相对降低了求职者在工作搜寻匹配和工资谈判中的谈判能力。换言之，尽管高等教育集群式发展能够产生集聚经济的积极效应，但是也可能会给毕业生求职带来预料之外的不利影响。
与现有文献相比，本文研究重点在于检验接近高等教育集聚中心地带的企业，在保持营收规模等其他条件不变的前提下，是否因受益于更高的集聚度而承担更低的劳动成本和雇佣更少的高学历劳动力。高等教育集聚效应是否因行业、地区和企业类型不同而存在差异，以及影响集聚效应发生的机制是怎样的。对于企业而言，如果高学历劳动力供给集聚达到一定的规模，能够实质性降低企业招聘和雇佣的总成本，那么企业内部劳动力市场与外部劳动力市场的原有均衡条件将被打破。新的均衡下，高学历劳动力供给集聚程度越高，则企业的劳动要素市场垄断力相对越强，企业能够以低工资容忍较高的员工离职率，而集聚效应使得有大量员工离职的企业再聘用员工的成本降低，这将有助于企业控制劳动成本以及降低高学历员工的正式雇佣规模。
(一)计量模型设定
为了检验高等教育集聚程度是否影响了企业的劳动成本和高学历员工雇佣规模，本文参考经典的集聚经济效应研究(10)Eva Luthi et al.,“The Effect of Agglomeration Size on Local Taxes,”Journal of Economic Geography 14,no.2(2014): 265-287.，设定如下计量模型：
(1)
β0、β1是感兴趣的参数，衡量的是普通高校在校生集聚规模对企业劳动成本和雇佣规模的影响。其中，β0代表了同城集聚度的经济效应，β1代表了辐射集聚度的经济效应。实际上，企业招聘和大学毕业生搜寻工作并不局限于同城，很大概率是在高校所在城市交通便利可及的一定空间范围内，甚至是全国范围内。预计对企业影响更显著的是辐射集聚度，即β0在经济统计意义上相对不显著，而β1相对更显著，因此本文重点分析β1。
具体的变量设定如下：
被解释变量：企业劳动成本(ln劳动成本)，以企业支付给职工以及为职工支付的现金表示；
企业大学及以上学历员工规模(ln高学历员工)，用企业大学及以上学历员工总数表示。取对数化后，消除了单位量纲的影响。
(2)
控制变量。选取影响企业员工雇佣规模的控制变量，主要包括对数化的营业收入(ln营业收入)；
对数化的企业年龄(ln企业年龄)；
对数化的资本支出(ln资本支出)，资本支出等于企业购置资产支付的现金减去企业处置资产支付的现金；
资产负债率，以企业总负债除以总资产表示。
机制变量。本文选择的机制变量包括：企业全要素生产率(TFP)，利用LP方法估计而得(12)具体的估计方法参照：Amil Petrin et al.,“Production Function Estimation in Stata Using Inputs to Control for Un-observables,”Stata Journal 4,no.2(2004): 113-123.；
人均净利润，按员工总数平均的净利润；
人均薪酬，按企业员工总数平均的薪酬支出水平；
人均管理费用，按员工总数平均的管理费。实际回归中，上述变量都取自然对数。
(二)数据说明
本文使用的是上市公司按注册地与分市数据相匹配的面板数据集。其中上市公司数据来源于中国研究数据服务平台(CNRDS)的上市公司数据库，所采集的上市公司数据截止到2019年12月31日的年报数据。城市数据来自EPS数据库系统整理的中国区域经济分市数据，数据覆盖了中国大部分地级行政区划以上的城市，包括四大直辖市。本文利用上市公司注册地址信息，匹配到地级行政区划代码，从而与分城市的普通高校在校生数据相匹配。考虑到2009年之前上市公司员工数据缺失较多，本文实际回归中使用的数据为2009-2019年。四大直辖市的上市公司数量庞大，同时高等教育集群化发展也特别明显，与其他地级城市差异太大，本文删除了四大直辖市的企业数据，最终样本中观测到的上市公司为3066个。
具体的数据统计描述报告在表1中。
(一)基准回归结果
本文首先在控制企业个体效应、城市固定效应以及行业年份效应基础上，分次引入和共同引入同城集聚度、辐射集聚度变量，并控制企业营业收入等企业时变特征的影响，对模型(1)进行基准的计量回归，结果报告在表2中。
回归结果表明，在其他条件保持不变的前提下，高等教育集聚度提升有助于降低企业劳动成本，而且这一效应主要体现为辐射集聚度的显著作用。表2中第(2)、(3)列所示，辐射集聚度无论是否与同城集聚度合并回归，都得到了显著为负的结果。使用滞后1期的辐射集聚度变量回归系数约为-0.484，同时引入同城集聚度得到的估计系数为-0.461，表明企业劳动成本对辐射集聚度的基准弹性值达到了0.46左右。值得强调的是，这一回归结果是建立在控制企业营业收入的基础之上。换言之，更接近潜在高校毕业生集聚地带的企业，实现相同规模的营业收入，所需要支出的劳动成本相对更少。而且，基准结果也剔除了固定效应所带来的影响，以及控制了企业所在行业随时间的发展趋势，使得回归结果在更一般的意义上可比。与此同时，同城集聚度变量滞后1期的回归系数略小且不显著，表明高等教育的同城集聚对企业劳动成本影响的估计值存在较大的标准误。实际上，企业对劳动力的需求可能是异质性且随市场变化的，而单一地区的高等教育在校生结构相对稳定，由此可能导致本地集聚的在校生源对本地企业劳动力成本的影响较弱。即使本文控制了地区固定效应，但是仍然可能存在一些未观测到的地区特征影响本地企业的劳动要素投入成本，尤其是上市公司这一类资产规模较大、经营业绩较好的企业，更是当地政府重视和保护的对象。因此，同城集聚度变量回归系数可能代表着同城混杂因素共同作用的结果。
回归结果还显示，高等教育辐射集聚度的上升降低了企业对高学历员工的需求。如表2中第(5)、(6)列滞后1期的辐射集聚度变量对被解释变量(ln高学历员工)的回归系数显著为负，表明接近高等教育辐射集聚区的企业，未必会扩大对大学及以上学历劳动力的需求规模。结合对劳动成本的负向影响结果，本文推测高等教育辐射集聚度上升会改善企业内部劳动力资源的配置效率，从而在保证营业收入规模不减少的情况下，实现劳动成本和雇佣规模的双下降。这一点，将在后文机制分析部分进一步加以检验。值得补充的是，滞后1期的同城集聚度对被解释变量的回归系数为正但不显著，表明同城集聚度对企业雇佣高学历员工的影响与辐射集聚度不同。对这一结果的解释，可能需要从企业决策者选择注册地址的动机加以分析。企业决策者在进入市场之前需要就企业地址进行决策，其理性的选择是将企业设立在靠近消费市场和劳动要素集聚地。因此，那些需要雇佣更多大学以上学历员工的企业，可能倾向于设立在那些高校聚集的城市或地区。
(二)克服内生性回归结果
基准回归没有完全排除内生性因素的干扰。威胁基准结果稳健性的最主要来源有两个方面，一是存在遗漏的变量，如遗漏了在时间上可变的地区层面特征，既影响了特定地区高等教育资源的布局，又影响了本地企业能否发展上市或外地企业迁入本地，造成企业内生选择成为观测到的样本；
二是可能存在的互为因果关系，例如以当地上市公司为领头企业形成产业集群，扩大了对人力资本的需求，推动地方政府积极响应劳动力市场变化而扩大当地高等教育发展规模。由于空间距离不是经济系统作用的结果，因此需要解决的是高等教育在校生规模与企业行为之间的内生性。
本文借助工具变量的方法来克服潜在的内生性问题。工具变量的设计思路，参考了经典研究中所用的总量冲击与在冲击下个体特有暴露程度取交互项的做法(13)Dmitry Arkhangelsky and Vasily Korovkin,“On Policy Evaluation with Aggregate Time-Series Shocks,”SSRN Electronic Journal,(2021).。具体而言，以2006年各地区普通高校在校生规模为基准(14)2006年教育部明确要求适当控制高校扩招幅度和提高高等教育质量，当年高校扩招规模增长相对于扩招初期下降幅度较大，实质上剔除了一定的地方内生高等教育发展需求，相对适合作为我们预测未来增长的起点。，用各省(自治区)自2006年后普通高校在校生规模增长率作为地区在校生规模增长面临的总量冲击，以此来预测各地区2006年后高等教育在校生规模，用预测得到的各地区在校生规模计算同城集聚度和辐射集聚度做工具变量。本文回归使用的企业数据样本年份跨度是2009-2019年，因此用2006年作为早期的在校生规模，能够在一定程度上隔离此后年份高等教育发展与地方产业发展的内生性关联。利用工具变量简约式回归(15)出于节约表格篇幅的目的，正文没有报告工具变量两阶段回归结果。实际上，两阶段回归结果与简约式回归结果类似，且一阶段的检验拒绝了原假设。后文所有的表格回归都使用了工具变量的简约式回归。，结果报告在表3。
工具变量回归结果支持了前文的基准回归结果，即辐射集聚度降低了企业劳动成本和企业高学历员工的雇佣规模。表3中第(2)、(3)列和第(5)、(6)列报告的辐射集聚度简约式回归结果显著为负，表明排除内生性影响的高等教育集聚度仍然对企业劳动成本和高学历员工雇佣产生了负影响。工具变量回归的系数绝对值相对基准回归有所提高，可以解释为工具变量的局部平均干预效应有所放大。由于本文工具变量的设计利用了地区早期的在校生数量信息，一定程度上这一暴露程度仍然与地区未观测到的特征相关。对于那些普通高校在校生规模增长维持在全省平均水平附近的城市或地区而言，工具变量回归没有充分利用全省增长率的随机冲击。考虑到辐射集聚度的计算还利用了空间距离加权的份额，而这一份额是外生的，因此工具变量设计能够有效地解决辐射集聚度的内生性问题。
(三)稳健性检验
本文设定了两个稳健性检验思路。一是改变样本容量，选择从2009年开始一直被观测到的企业平衡面板数据样本进行工具变量简约式回归；
二是改变工具变量的测度，将各省(自治区)招生人数年度增长率替代在校生规模增长率，重新构造工具变量进行工具变量简约式回归。稳健性检验的回归结果报告在表4。
稳健性检验进一步支持了前文工具变量简约式回归结果。从平衡面板样本回归结果看，辐射集聚度变量滞后1期的系数回归结果显著为负，与表3的结果较为接近。这表明，即使在那些观测期内一直存在于样本中的企业，其用工成本和高学历员工雇佣人数依然受到辐射集聚度的显著负向影响。而平衡面板中的第(6)列回归结果显示，代表同城集聚度的变量回归结果显著为正，同城内部更大规模的学生集聚有助于企业提升高学历员工雇佣规模。这意味着，高等教育在校生的集聚可能对企业高学历员工雇佣规模分别产生正作用力与负作用力。从这个角度来看，那些同城集聚度较高而辐射集聚度较低的地区，其企业雇佣的高学历员工规模相对较大。
即使改变工具变量的预测方法，得到的回归结果仍然表明基准回归结果是稳健的。即利用招生增长率替代在校生增长率来预测样本数据各年度地区在校生规模，进而测算预测的集聚度指数后进行回归。结果仍然显示，辐射集聚度的影响显著为负，但是同城集聚度的影响并不明显。
(四)异质性分析
本部分考察高等教育集聚影响企业劳动成本和高学历员工雇佣规模的效应异质性。主要设计三个方面的异质性分析：一是制造业企业与非制造业企业之间的异质性；
二是东部地区与非东部地区之间的异质性(16)地区划分根据国家统计局的分类标准，回归中删除了直辖市样本，因此回归中的东部地区样本不包括北京、天津和上海。；
三是主板上市企业与非主板上市企业之间的异质性。分样本回归的结果报告在表5。
表5中第(1)、(2)列结果显示，辐射集聚度对制造业企业劳动成本的影响相比非制造业的差异并不明显，但是对制造业高学历员工雇佣规模的负向影响有明显差异。分析来看，制造业企业可以通过企业总部与生产工厂的分离来节约劳动成本，而非制造业企业(尤其是服务业)很难通过服务的生产地和消费地相分离的方式来节约劳动成本，因此非制造业企业接近高等教育集聚区域能够相对更便利地节约劳动成本。与此同时，服务业是吸纳高校毕业生就业的主要行业，因此接近高等教育聚集区对企业降低高学历员工雇佣规模的效应相对弱于制造业。
第(3)、(4)列结果显示，辐射集聚度对东部地区企业劳动成本和雇佣规模的影响相比非东部地区要更明显。分析来看，东部地区的要素市场和需求市场的集聚程度都比较高，在实现相同营收规模的条件下，东部地区企业从集聚经济中获得的收益相对更高。因此，高等教育集聚与企业产品市场需求集聚形成互补效应，从而更有利于企业节约劳动成本和相对降低高学历员工的雇佣规模。但是，值得强调的是东部地区的上市企业数量相对更多，区域间异质性能否扩展到非上市公司还值得进一步研究。
第(5)、(6)列辐射集聚度对非主板上市企业劳动成本的影响相比主板上市企业存在微弱差异，但是对主板上市的高学历员工雇佣规模的影响却表现出较大差异。企业在主板上市相比非主板(中小板、创业板和科创板等)上市，面临要求更高的资产规模、营业期限和盈利水平等。因此主板企业在劳动力市场具有相对较高的声誉效应，其劳动成本受辐射集聚效应的影响可能相对较小。但是，由于非主板上司企业的样本量相对主板上市企业偏差较大，非主板上市企业受高等教育集聚度的影响还需要进一步研究。
为什么越接近高等教育辐射集聚中心地带的企业，同等条件下具有更低的劳动成本和雇佣相对更少的高学历劳动力？有两个可能的机制，一是由高等教育集聚产生的生产率溢出效应提高了企业生产率，有利于企业减员增效；
二是由高等教育集聚产生的高学历劳动要素买方垄断效应，企业雇主在高集聚度地区的就业市场处于买方优势地位，能够以相对较频繁的员工流转与更替来维持企业较低的工资支付。
(一)高等教育集聚发展与企业全要素生产率
集聚经济中心区域的企业比边缘区域的企业拥有相对更高的生产率，这是新经济地理学的一般结论。本文考察的是因高等教育集群化发展引发的集聚效应，还没有直接的证据表明这将对企业生产率产生何种影响。如果高等教育集群化发展产生的集聚辐射效应，是通过企业生产率机制影响企业劳动成本和高学历劳动力雇佣规模，那么可以观察集聚辐射度对企业生产率的积极影响。为了验证这一点，利用LP方法计算上市公司数据中的制造业企业全要素生产率作为被解释变量，回归结果报告在表6中。
结果表明，高等教育集聚度明显促进了企业全要素生产率的提高。表6中列(1)所示同城集聚度滞后1期变量的回归系数，与列(2)所示辐射集聚度滞后1期变量的回归系数都显著为正。这意味着，更接近高学历劳动力供给集聚地带，能够让企业更高效地配置劳动和资本，从而改进企业内部的要素配置效率。
然而，高等教育集聚化发展并没有明显改善企业净利润。表6中对企业净利润的回归结果还显示，核心解释变量对人均净利润的回归结果并不显著为正，而同城集聚度滞后1期变量的系数显著为负，表明以收入衡量的企业全要素生产率的改进并不代表企业盈利能力的提升。高学历劳动力供给的集聚，改变了要素市场的竞争格局，但并没有改变产品需求市场的竞争结构。由于每个企业都能从外部集聚经济中获益，在产品市场竞争影响下最终的均衡结果是所有企业都不能因集聚经济获得额外利润。
(二)高等教育集聚发展与企业员工流动
企业劳动力成本和正式雇佣规模的调整很有可能是通过员工流转和更替实现的，因为企业员工流动与更替是企业发展过程中的常态，任何企业都会有新职员入职与老员工离职。一个重要的问题是，由高等教育集聚式发展引起的集聚效应是否会加速企业员工内外流动和更替，从而引起企业的劳动成本和雇佣规模调整。高等学校在校生集聚形成的高学历劳动力蓄水池，增加了企业外部劳动力市场的选择，近似于塑造了企业在招聘市场的垄断力和买方优势，导致企业对员工薪酬设计和聘用契约选择有更大的谈判权。另外，相关研究业也表明，企业在就业市场拥有垄断力，使得工人与雇主之间平衡逐渐向企业雇主的优势地位倾斜。(17)Alan Manning,“Monopsony in Labor Markets: A Review,”ILR Review 74,no.1(2020): 3-26.
如果员工流动效应发挥作用，那么可以预见到越靠近高校集聚中心地区的企业可能会表现出相对更高的员工流动和更替频率。即企业一方面仍然在人才市场上招聘员工，另一方面企业也有较高的员工离职率。如果高学历员工离职率高于入职率，企业就会表现出实际雇佣规模的下降。为了检验这一机制的存在性，需要寻找适合测度企业员工更替频率的指标。由于上市公司财务报表数据并没有报告企业的招聘信息，也没有分年度企业新入职员工与离职员工数，本文无法直接验证这一机制的存在性，只能退而求其次地寻找一些提示性证据。
本文选择对上市公司员工人均薪酬和管理费用的回归，来寻找员工流动和更替频率上升的证据。根据已有研究成果，企业工资水平与员工离职率(quit rates)存在权衡关系，过低的工资水平将可能导致过高的员工离职率(18)Melvyn G.Coles et al.,“Equilibrium Labor Turnover, Firm Growth, and Unemployment,”Econometrica 84,no.1(2016): 347-363.。而其他条件不变前提下，企业过于频繁地招聘员工、应对离职，必然会导致企业管理费用上升。因此，如果集聚导致企业平均薪酬水平下降，或至少不引起企业平均薪酬上升的前提下，企业人均管理费用上升，那么可以合理推测集聚引起了企业过高的员工流转更替率。基于此，本文将对数化的人均薪酬和管理费用回归结果报告在表7。
回归结果暗示了存在员工频繁流动与更替的效应。表7中第(1)-(3)列显示，高等教育集聚度变量对人均薪酬的影响为负但不显著，辐射集聚度对人均薪酬甚至造成了负影响，表明接近高等教育集聚中心地区的企业并没有付出更高的平均薪酬。相对低工资是导致员工离职和流失的重要原因，因而企业需要在付出工资与承担离职再聘用成本之间进行权衡。当企业所在地的高学历劳动力集聚程度较高，这会降低企业招聘新员工的成本，从而改变原有市场均衡结构，新均衡下将形成更高离职率与更低正式雇佣水平、更低劳动成本与更高招聘费用的结构。而表7中报告的辐射集聚度滞后1期变量对人均管理费用的回归结果为正，恰好表明辐射集聚度提高了人均管理费用，而同城集聚度对人均管理费用的影响不显著。
值得补充的是，企业雇主在就业招聘市场具有对求职者的垄断力，意味着对特定企业雇主的劳动供给曲线不再是完全弹性。即使降低1%的工资，企业或许会发现在市场招聘员工的难度增加，但是不会如完全竞争性企业那样失去所有员工。因此，接近高等教育聚集区域的企业可以获得一定的就业市场垄断力，即使降低工资水平也可以招聘到高学历员工。
(三)其他可能的机制
本文使用的是上市公司数据，而上市公司可以通过总部与其分公司或工厂相分离的方式，降低运营成本。一些上市公司的总部设立在高等教育集聚区，充分享受高等教育集聚带来的益处；
而上市公司的生产制造基地迁移到更偏远、劳动力资源更丰富的地区，从而降低运营成本。因此，企业在区域间进行组织机构重构，也是高等教育集聚降低企业劳动成本的可能机制。但由于本文数据的限制，所使用的上市公司数据并不能精准识别公司的总部基地、分公司或分厂所在地，因此也无法检验这一机制存在性证据。这留待未来进一步的研究。
基于中国上市公司数据与分地区高等教育统计数据相匹配而构造的面板数据样本，本文研究了高等教育集群化发展对企业劳动成本和高学历员工正式雇佣规模的影响。研究发现，基于普通高校在校生和空间距离加权计算的高等教育集聚度，显著降低了企业劳动成本和正式的高学历员工雇佣规模，而且这一效应主要来源于非同城的辐射集聚度，而不是同城集聚度。上市公司所在的行业(是否在制造业)、地区(东部地区和非东部地区)和上市板块(主板上市和非主板上市)，都辅助解释了高等教育集聚效应的异质性。本文重点检验了两个影响机制，一是生产率机制，即高校在校生的空间集聚有助于提高企业生产率，从而协助企业提高内部要素配置效率和实现节支减员，但是证据表明企业并没有因此获得更高的人均净利润；
二是劳动力市场买方企业的员工流动机制，即高等教育资源高度集聚产生了劳动买方垄断效果，使得企业雇主在就业市场获得买方优势地位，能够以相对较低的工资容忍频繁的员工流动与更替。其代价是企业管理费用的上升，从而降低劳动投入和正式的高学历员工雇佣规模。
本文的研究表明高等教育集群化发展有利于降低企业的劳动成本，但是也相对降低了集聚区域对高学历员工的正式雇佣需求(或长期稳定的需求)。然而，近年来高校毕业生规模庞大和就业压力持续增加，需要扩大企业对高学历员工的需求。因此，实现高等教育高质量发展和集群化发展必须要考虑其对毕业生就业带来的负效应。为了促进高等教育高质量发展和高校毕业生高质量充分就业，本文提出如下政策建议：
第一，要结合中国教育现代化2035总目标，优化存量高等教育的多样化、高质量、有特色发展布局，推动实现高等教育强国目标。当前我国高等教育集群化发展，是过去相当长时期内政府政策主导与社会力量参与的共同作用结果，一定程度上反映了政府经济发展战略的区域导向。2019年中央出台的《中国教育现代化2035》总目标，明确提出要到2035年总体实现教育现代化，迈入教育强国行列，推动形成学习大国、人力资源强国和人才强国。实现教育现代化2035总目标，必须要提高现有高等教育的集群化发展质量和特色。集聚经济的一大优势是可以兼顾多样化和深度分工，实现资源共享和收益共享。因此，要加强城市群范围内高校的协调与分工，推动集群内高等教育走多样化、高质量和有特色的发展之路。
第二，要结合国家区域发展战略，优化增量高等教育资源的空间规划布局，推动区域经济均衡发展。面对区域发展不平衡不充分问题依然突出的现实，党中央、国务院坚持强化举措推进西部大开发形成新格局、促进中部地区崛起、全面振兴东北地区老工业基地，这是我国现阶段重要的区域发展战略。从高等教育资源配置的空间集聚状况来看，东部地区和中部地区人口稠密，高等教育集聚度和辐射度都比较高。然而西部地区国土面积宽，发展底子薄，一些地区的高等教育同城集聚度和辐射集聚度都比较低，无法对企业形成强有力的吸引，对企业生产率的溢出效应也不充分。因此，要加强西部地区尤其是西部民族地区的高等教育增量资源空间布局规划。中央部属增量高等教育资源要适当向西部地区倾斜，以中央带动地方加速形成更均衡的高等教育区域配置结构，最大限度地利用高等教育集聚产生的生产率改进优势。
第三，要结合国家就业优先战略，优化普通高等学校和企业的区域布局，推动实现高校毕业生高质量充分就业。就业是最基本的民生，坚持实施就业优先战略是新发展阶段我国构建新发展格局和实现高质量发展的重要支撑。本文的分析表明，高等教育集群式发展造成毕业生在局部地区过度集中，容易形成企业雇主的优势地位，反而不利于实现高质量充分就业。因此，推动普通高等学校均衡布局，对贯彻落实就业优先战略和促进高校毕业生就业有重要作用。结合我国当前高等教育空间布局现状，要加强广大中西部省(自治区)内高等教育资源布局的协调，防止高等教育资源过度向省会城市集中，充分保障其他高等教育资源薄弱地市的发展机会。
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