美国州际迁移如何重塑收入不平等格局？基于配对迁出-迁入地的实证研究

　　本研究针对美国州际迁移对收入不平等的影响机制，通过分析1990-2018年IRS双边迁移数据和WID不平等指标，首次从配对迁出-迁入地视角验证了技能偏向型技术变革(SBTC)理论，发现高技能迁移会加剧目的地州收入不平等，而高等教育水平能通过知识溢出效应缓解该效应，为区域均衡发展政策提供新依据。

　　

近年来，美国收入不平等问题持续加剧，1970年代至今前10%收入群体占比呈现明显上升趋势。这一现象引发了学术界对不平等驱动因素的广泛探讨，但现有研究多聚焦技术变革、全球化等直接因素，忽视了人口流动这一关键变量。尤其值得注意的是，作为全球人口流动性最高的国家之一，美国每年有近10%人口发生跨州迁移，这种大规模的人口再分配如何影响区域收入格局，至今缺乏系统性研究。

在此背景下，研究人员开展了一项开创性研究，通过构建独特的"迁出州-迁入州"配对分析框架，揭示了州际迁移对收入不平等的非线性影响机制。研究发现，高技能劳动者更倾向于向经济发达地区迁移，这种选择性迁移会通过改变迁入地的劳动力供给结构，显著扩大当地收入差距。该成果发表在《Habitat International》期刊，为理解人口流动与区域经济失衡的关系提供了全新视角。

研究团队采用四大关键技术方法：1) IRS双边迁移数据库构建1990-2018年州际人口流动矩阵；2) 世界不平等数据库(WID)提取州级收入前10%份额(TOP10)作为核心指标；3) 高维固定效应模型(HDFE)控制州对间异质性；4) 工具变量法(IV)以住房价格指数(HPI)、一月均温(TAVG)和选举倾向(POL)作为迁移工具变量。

研究结果

1. 迁移规模效应
   通过双向固定效应模型发现，迁出州人口每向迁入州流动1%，两地收入不平等比值(IIR)将上升0.032%。这一结果在考虑工具变量内生性后依然稳健，证实了假设H1的成立。

2. 教育调节作用
   在低高等教育普及率的州，迁移对不平等的加剧效应(0.027)显著高于高教育水平州(-0.007)。当目的地州高校毕业率高于平均水平时，知识溢出效应会完全抵消迁移的负面作用，验证了假设H3。

3. 技能结构差异
   来自高技能迁出州的移民使目的地州不平等指数额外提升0.007，而富裕人群迁移的影响为0.006。这与SBTC理论预测高度吻合，支持了假设H2关于技能选择性迁移的核心观点。

4. 渠道比较分析
   三阶段最小二乘法(3SLS)显示，教育通过劳动力供给渠道(迁移)对不平等的影响(-0.632)远超需求渠道(失业率)的影响(0.358)，证实供给侧因素在收入分配中的主导地位(假设H4)。

结论与意义
该研究通过创新的配对分析方法，首次系统论证了美国州际迁移对收入不平等的双重作用机制：一方面，技能偏向性迁移会通过改变劳动力市场结构加剧区域不平等；另一方面，高等教育发展产生的知识溢出能有效缓解这种负面效应。这一发现不仅完善了SBTC理论在空间经济学中的应用，更对区域政策制定具有重要启示：

1. 对于人口净流入州，应重点加强继续教育体系和职业技能培训，促进移民群体的人力资本提升；
2. 对于人口净流出州，需通过产业升级和科技创新留住高素质人才，避免"技能流失"加剧区域失衡；
3. 联邦层面可考虑建立基于迁移税收调节的横向财政平衡机制，补偿人力资本流动带来的外部性。

研究也存在一定局限，如未能获取移民个体特征数据。未来研究可结合美国社区调查(ACS)微观数据，进一步细分不同职业、年龄群体的迁移影响。这些深化研究将继续推动我们对人口流动与区域发展关系的理解，为实现联合国可持续发展目标(SDGs)中的"减少不平等"和"优质教育"提供科学依据。