“人才紅利”效應(yīng)與中國經(jīng)濟持續(xù)增長

■ 宋奇成 教授 張亞飛（重慶理工大學 重慶 400054）

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“人才紅利”效應(yīng)與中國經(jīng)濟持續(xù)增長

■ 宋奇成 教授 張亞飛（重慶理工大學 重慶 400054）

內(nèi)容摘要：本文基于包含人力資本的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的理論推導，建立包含人均GDP、人均物質(zhì)資本、從業(yè)人員受教育程度、勞動參與率、總撫養(yǎng)比的計量模型，并利用2001-2012年的省際面板數(shù)據(jù)對計量模型進行檢驗。結(jié)果顯示：從全國層面分析，人均物質(zhì)資本、從業(yè)人員的受教育程度對經(jīng)濟增長影響顯著為正，總撫養(yǎng)比對經(jīng)濟增長影響顯著為負，勞動參與率對經(jīng)濟增長影響為正，但不顯著；在模型中加入從業(yè)人員變量后，從業(yè)人員的受教育程度對人均GDP的正向作用加大；從區(qū)域性角度分析，從業(yè)人員的受教育程度對東部、中部、西部經(jīng)濟增長均顯著為正且影響程度存在區(qū)域差異，其中，中部地區(qū)從業(yè)人員受教育水平對經(jīng)濟增長的影響程度最大，東部地區(qū)次之，最后是西部地區(qū)。

關(guān)鍵詞：從業(yè)人員 受教育程度 總撫養(yǎng)比 經(jīng)濟增長 區(qū)域差異

引言

改革開放以來，中國的經(jīng)濟取得了飛速發(fā)展，許多研究表明，人口年齡結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變形成的“人口紅利”是中國經(jīng)濟高增長的主要原因之一。但是隨著中國人口增長模式的轉(zhuǎn)變，當前中國人口增長模式進入低出生率、低死亡率、低增長率階段，勞動年齡人口所占比重從2011年至2013年一直處于負增長，蔡（2004）指出第一次人口紅利將在2013-2015年左右消失。勞動年齡人口減少和沿海地區(qū)“用工荒”等現(xiàn)象均表明我國將喪失廉價勞動力成本這一比較優(yōu)勢資源。因此研究如何挖掘第二次紅利以保證經(jīng)濟的可持續(xù)增長具有重要的現(xiàn)實意義?；诖耍惥?、王學人（2012）認為人才而非資源緊缺是中國經(jīng)濟持續(xù)增長的“短板”，蔡（2009）、胡鞍鋼等（2012）指出可以通過教育深化提高勞動生產(chǎn)率，擴大老齡化時期的勞動力資源和人力資本積累以抵消未來人口紅利消失對經(jīng)濟增長帶來的負面影響。綜上所述，在我國勞動年齡人口減少和老齡化加深的大背景下，通過教育提高勞動力素質(zhì)形成新的“人才紅利”是應(yīng)對我國經(jīng)濟下行壓力的主要途徑（張薛梅，2014）。現(xiàn)代增長理論和實踐也充分證明在經(jīng)濟增長要素中，勞動力質(zhì)量要優(yōu)于勞動力數(shù)量，本文利用包含人力資本的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)構(gòu)建模型對該理論進行驗證，以此說明通過教育提高勞動力素質(zhì)可以挖掘第二次人口紅利，為相關(guān)政策的制定提供理論依據(jù)，實現(xiàn)“人口紅利”向“人才紅利”的轉(zhuǎn)變。

理論推導和變量選取

柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)主要反映勞動力和物質(zhì)資本投入與經(jīng)濟總量的關(guān)系，假設(shè)規(guī)模報酬不變，即α+β=1，（其中0<α<1；0<β<1）。加入就業(yè)人員的平均受教育程度后，包含人力資本存量生產(chǎn)函數(shù)的具體形式如下：

其中，Yit是i省在t年的總產(chǎn)出，Ait表示i省在t年的全要素生產(chǎn)率，代表技術(shù)水平，Kit表示i省在t年的物質(zhì)資本，Lithit表示i省在t年的人力資本投入。用i省在t年的就業(yè)人口Lit與就業(yè)人員的平均受教育年限hit的乘積表示。

將式（1）兩邊同時除以各省總?cè)丝贜it，得式（2）如下：

其中，Wit代表勞動年齡人口數(shù)量（指15-65歲的勞動年齡人口），假設(shè)少兒人口數(shù)量為L1it（指0-14歲的人口數(shù)量），老年人口數(shù)量為L2it（指65歲以上的人口數(shù)量），則Nit=L1it+L2it+Wit，公式（2）進一步推導得：

其中，i表示省市（自治區(qū)），t表示年份；fi和εit分別代表截距項和誤差項；yit為人均GDP，用各省現(xiàn)價GDP與總?cè)丝谥缺硎?；kit為人均物質(zhì)資本投入，用固定資本形成額與總?cè)丝谥缺硎?；為勞動參與率，用就業(yè)人數(shù)與勞動年齡人口數(shù)量之比表示；DRit為總撫養(yǎng)比，用少兒人口數(shù)與老年人口數(shù)之和與勞動年齡人口數(shù)之比表示；hit代表從業(yè)人員的受教育程度，利用不同學制年數(shù)受教育人數(shù)的加權(quán)平均數(shù)計算平均受教育年限，其中，文盲為0年，小學文化程度為6年，初中文化程度為9年，高中文化程度為12年，大專文化程度為15年，大學本科文化程度為16年，研究生文化程度為19年。根據(jù)公式推導結(jié)果，人均物質(zhì)資本投入，勞動參與率，從業(yè)人員的受教育程度三者的系數(shù)為正，總撫養(yǎng)比的系數(shù)為負。

數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國人口與就業(yè)統(tǒng)計年鑒》、《中國勞動統(tǒng)計年鑒》以及各省統(tǒng)計年鑒，并經(jīng)過簡單計算而得，因為《中國勞動統(tǒng)計年鑒》關(guān)于從業(yè)人員的受教育程度只公布了2001-2012年的數(shù)據(jù)，所以本文研究的時間跨度為2001-2012年，橫截面為我國31個省、市、自治區(qū)，所有檢驗均在Eview s6.0軟件下進行，變量的描述性統(tǒng)計如表1所示。

實證分析及結(jié)果

（一）全國層面的初步回歸

豪斯曼（Hausm an，1978）對計量模型進行估計時發(fā)現(xiàn)，固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型之間存在顯著差異，固定效應(yīng)模型假定模型的截距項和解釋變量相關(guān)，將個體效應(yīng)反映在模型截距項的差異上，而隨機效應(yīng)模型假定不被觀察到的個體效應(yīng)與解釋變量無關(guān)，是隨機的，在實際分析中一般利用霍斯曼檢驗來確定采用固定效應(yīng)模型還是隨機效應(yīng)模型。Hausm an檢驗的原假設(shè)H0：截距項與解釋變量無關(guān)，即采用隨機效應(yīng)模型；H1：截距項與解釋變量相關(guān)，即采用固定效應(yīng)模型；給定置信水平α，若統(tǒng)計量大于臨界值，則拒絕原假設(shè)，采用固定效應(yīng)模型，否則，采用隨機效應(yīng)模型。

Hausm an檢驗結(jié)果如表2所示，表中模型1和模型2模型采用固定效應(yīng)模型（FE），模型3和模型4采用隨機效應(yīng)模型（RE）。其中，模型1僅考慮從業(yè)人員的受教育程度與經(jīng)濟增長的關(guān)系，模型2、3、4分別加入了人均物質(zhì)資本、總撫養(yǎng)比、勞動參與率等解釋變量。

結(jié)果顯示，從業(yè)人員的受教育程度、人均物質(zhì)資本投入、勞動參與率的系數(shù)為正，總撫養(yǎng)比的系數(shù)為負。此外，從業(yè)人員的受教育程度、人均物質(zhì)資本投入、總撫養(yǎng)比對人均GDP的影響均顯著，勞動參與率對經(jīng)濟增長的影響不顯著，可能原因是相對于經(jīng)濟增長變化，勞動參與率變化較小。為了進一步研究勞動力數(shù)量和勞動力質(zhì)量對經(jīng)濟增長的影響作用，本文在模型3的基礎(chǔ)上加入了就業(yè)人數(shù)l，具體結(jié)果如表3所示。在模型3的基礎(chǔ)上加入就業(yè)水平l后，Hausm an檢驗統(tǒng)計的P值為0.0266，因此在5%的置信水平下拒絕原假設(shè)，采用固定效應(yīng)模型，模型調(diào)整后的擬合優(yōu)度為0.9917，大于模型3的0.9754，說明加入就業(yè)水平變量后，模型效果更好。從表3中可以看出，從業(yè)人員的受教育程度對經(jīng)濟增長的彈性系數(shù)0.4536大于就業(yè)人數(shù)對經(jīng)濟增長的彈性系數(shù)0.1712，說明勞動力質(zhì)量對人均GDP的影響作用大于勞動力數(shù)量。此外，在沒有加入就業(yè)水平的模型3中，從業(yè)人員的受教育程度對人均GDP的彈性系數(shù)為0.3820。在模型5中加入就業(yè)水平后，從業(yè)人員的受教育程度對人均GDP彈性系數(shù)上升至0.4536，說明最大化促進就業(yè)對最大程度發(fā)揮人才紅利效應(yīng)具有重要作用。

（二）人力資本對經(jīng)濟增長影響的區(qū)域差異性

考慮到從業(yè)人員的受教育程度對我國經(jīng)濟增長的影響存在區(qū)域差異性，本文主要分析從業(yè)人員的受教育程度對我國東部、中部、西部的影響效果，回歸結(jié)果如表4所示。

不同區(qū)域的回歸結(jié)果顯示，東部、中部、西部從業(yè)人員的受教育水平均對經(jīng)濟增長具有顯著的促進作用，這與全國層面的回歸結(jié)果一致，從業(yè)人員的受教育水平對人均GDP的彈性系數(shù)分別為0.6837、1.0798、0.4478，這說明人力資本水平對經(jīng)濟增長的影響效果存在區(qū)域差異。其中，中部地區(qū)從業(yè)人員的受教育程度對經(jīng)濟增長的解釋作用最大，其次是東部地區(qū)，最后是西部地區(qū)。說明應(yīng)加大對西部地區(qū)的人力資本投資，促進人才在區(qū)域間的合理流動，充分釋放西部地區(qū)人才紅利效應(yīng)。

表1　變量的描述性統(tǒng)計

表2　面板估計結(jié)果

表3　加入l面板估計結(jié)果

表4　我國東部、中部、西部面板數(shù)據(jù)估計結(jié)果

結(jié)論與建議

綜上所述，本文得出以下結(jié)論：

第一，利用2001-2012年的省際面板數(shù)據(jù)進行實證分析的結(jié)果與公式推導結(jié)果一致，從全國層面來看，從業(yè)人員的受教育水平、人均物質(zhì)資本投入對人均GDP的影響顯著為正?？倱狃B(yǎng)比對人均GDP的影響顯著為負，勞動參與率的影響為正，但不顯著。其中，就業(yè)人員的受教育水平對人均GDP的彈性系數(shù)為0.4536，遠遠大于就業(yè)人員對人均GDP的彈性系數(shù)0.1712，說明勞動力質(zhì)量對經(jīng)濟增長的促進作用要大于勞動力數(shù)量，雖然我國勞動年齡人口數(shù)量出現(xiàn)負增長，但是勞動力資源的總體規(guī)模還很大，如果將充分的勞動力資源轉(zhuǎn)化為人才資源，可以充分釋放第一次人口紅利，為產(chǎn)業(yè)升級和轉(zhuǎn)型創(chuàng)造有利條件。

第二，從全國層面來看，加入就業(yè)水平后，從業(yè)人員受教育水平對人均GDP的系數(shù)有所提高，說明充分擴大就業(yè)對人才紅利效應(yīng)的發(fā)揮具有重要作用。所以應(yīng)該采取積極的就業(yè)政策，加強引導，完善就業(yè)市場制度，消除高校培養(yǎng)人才與勞動力市場需求結(jié)構(gòu)性失衡的現(xiàn)象，使勞動力的供給方和需求方能夠?qū)崿F(xiàn)均衡，充分發(fā)揮人才紅利的經(jīng)濟效應(yīng)。

第三，就業(yè)人員受教育水平對人均GDP具有顯著正向影響，但其對經(jīng)濟增長的影響效果存在區(qū)域差異性。其中，中部地區(qū)人力資本對經(jīng)濟增長的解釋作用最大，其次是東部地區(qū)，最后是西部地區(qū)。說明西部地區(qū)就業(yè)人員的受教育水平相較東部、中部地區(qū)偏小，政府應(yīng)加大對西部地區(qū)的人力資本投資，促進人才在區(qū)域間的合理流動；此外中部地區(qū)對經(jīng)濟發(fā)展的影響效應(yīng)最大，政府應(yīng)當采取積極的人才優(yōu)惠政策，加大公共教育投資，使中部地區(qū)充分釋放人才紅利。

參考文獻：

2.陳井安，王學人.人才紅利效應(yīng)與中國經(jīng)濟持續(xù)增長[J].經(jīng)濟學動態(tài)，2012（5）

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5.張薛梅.我國經(jīng)濟下行趨勢分析與破解路徑[J].商業(yè)時代，2014（33）

中圖分類號：◆F114.1

文獻標識碼：A

基金項目：▲重慶理工大學研究生創(chuàng)新基金資助項目（YCX 2014244）