中国城市人力资本的长期发展过程中，历史遗产和政策冲击两股力量共同发挥了重要作用。一方面，历史上人力资本水平较高的城市现在的人力资本水平也较高，在城市层面，历史上的人力资本作为一种历史遗产被继承下来了。另一方面，一个城市在计划经济年代净迁入的院系数量越多，该城市在当代人力资本水平上的提高程度也越大。由此可见，计划经济时代的“高校搬迁”政策对城市的人力资本积累也产生了重要影响。具体见下图。

但图 1 中随时间变化的相关系数趋势表明，在改革开放后的几十年间，历史遗产和政策冲击这两股力量对中国城市人力资本的影响出现了此消彼涨的趋势。随着时间的推移，行政性政策的作用在不断弱化，即“高校搬迁”的净迁入院系数量和当代人力资本的相关系数是加速下降的。根据这些系数的时间变化，用一个二次曲线进行模拟并作出趋势外推，那么，大约再过 50 年(到大约第 9 期，每一期 10 年)，净迁入系数量与人力资本存量的相关系数将降 为 0。另一方面，改革开放后，当代城市人力资本水平与明清时期城市人力资本水平的相关关系却随着时间的推移逐渐增大。换句话说，城市间人力资本的空间分布又逐渐向历史上的人力资本空间分布格局收敛。相较于行政性政策，历史上长期积累的人力资本成为推动当代城市人力资本积累和集聚的更为持久的力量。在后文的实证模型和稳健性检验中，文章通过控制更多其他城市层面的特征，考察了在大规模劳动力流动的条件下，历史遗产和政策冲击对中国城市人力资本的长期影响。

基于人力资本外部性，人力资本水平较高的城市有着吸引人力资本特别是高技能人力资本流入的诸多优势，在劳动力流动的环境下，城市外部的人力资本流入成为人力资本空间集聚的重要力量。因此，文章的目标是识别当代劳动力(尤其是高技能劳动力)是否更倾向于流入人力资本水平较高的城市。

具体的逻辑链条:历史上的人力资本和计划经济时期的政策冲击影响到当代城市人力资本的存量，当代城市的人力资本存量又影响到之后的人口迁移，特别是高技能劳动力的迁移，从而形成当前的人力资本空间分布格局。

 被解释的变量是城市层面的劳动力流入总量，采用的是 2010 年人口普查的数据，来自《2010 年全国人口普查分县资料》。

核心解释变量是城市层面的大学生数量，采用大学生比例来衡量城市的人力资本水平。在回归模型中，文章放入的是大学生数量和人口规模这两个变量。这样做首先因为在回归模型中控制了人口规模的情况下，大学生数量代表的含义与大学生比例相同，另外一个原因是考虑到工具变量之一的明清朝进士数量同样是一个总量数据，需要保证工具变量第一阶段回归中解释变量和被解释变量在测量尺度上的统一。城市的大学生数量和人口规模数据来自 1982—2010 年四次人口普查的分县资料，这些资料公布了城市的常住人口规模以及常住人口中 6 周岁以上各级受教育程度的人口数量，据此可以计算出城市的大学生数量。

工具变量为明清时期的进士人数和计划经济时期的系搬迁数量。

表 2 报告了城市人力资本水平影响劳动力流向选择的 OLS 回归结果。研究发现，城市的人力资本水平对劳动力流入的数量有显著的正向影响。在没有控制其他变量的模型(1)中，城市的大学生数量数量每增加 1 万人，该城市吸引劳动力流入的数量将增加 4. 692 万人，在回归中不断加入城市的其他特征变量之后，城市人力资本对劳动力流入数量的边际影响有所下降，在模型(5)中， 城市大学生数量的边际影响下降到 1. 602 万人，但依然在 1% 的水平下显著。