人力資本分布區(qū)域極化與動態(tài)演進——基于中國省級維度的測算

李 靜，陳月萍

(安徽大學 經(jīng)濟學院，安徽 合肥 230601)

一、引言

傳統(tǒng)趕超模式中的“縱向”干預體制尚未深入改革，創(chuàng)新和生產(chǎn)效率改進的“橫向”市場競爭和激勵未發(fā)揮作用，中國區(qū)域間、行業(yè)間和企業(yè)間資本錯配普遍存在[1]。Bartelsman等認為，即使給定相同的生產(chǎn)技術，同一生產(chǎn)要素在不同地區(qū)之間的回報仍存在著顯著差異[2]，但如果能將生產(chǎn)要素從生產(chǎn)率低的部門轉移到高的部門，將有利于提高資源配置效率，從而促進經(jīng)濟增長[3]。

人力資本作為主要生產(chǎn)要素，其對經(jīng)濟增長和社會發(fā)展的作用已達成共識，對于縮小地區(qū)差距和促進經(jīng)濟均衡發(fā)展的重要性也被日益重視[4]。人力資本極化是指人力資本在地理空間上的非均衡發(fā)展和區(qū)域差異擴大化的過程，其強調不同區(qū)域之間的對抗程度，它隨著區(qū)域之間差異性和每個區(qū)域內部同質性的增強而增大。值得注意的是，長期經(jīng)濟發(fā)展過程中，人力資本極化是加劇地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展沖突的主要根源。因此，作為區(qū)域發(fā)展空間非均衡的一種特殊表現(xiàn)形式，人力資本區(qū)域極化應得到高度重視。

盡管中國經(jīng)歷長時間的市場化改革之后，由制度性約束造成的二元經(jīng)濟結構趨于弱化，生產(chǎn)要素在不同區(qū)域之間已經(jīng)實現(xiàn)有效的流動。但當前的問題是，由于區(qū)域間經(jīng)濟發(fā)展差異，使得人力資本要素報酬差異較大，一部分發(fā)達地區(qū)積聚大量人力資本，而一些地區(qū)人力資本嚴重不足，區(qū)域間人力資本分布失衡嚴重，從而表現(xiàn)出發(fā)達地區(qū)人力資本和知識創(chuàng)新極化，而西部民族地區(qū)“要素失衡缺失陷阱”狀態(tài)[5]。2017年《中國統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)顯示，北京、上海、江蘇、浙江以及廣東人力資本比重分別為0.476 1、0.340 3、0.172 9、0.155 8和0.140 4，而廣西、貴州、云南以及西藏人力資本比重分別為0.076 5、0.095 7、0.085 1和0.083 7。這表明，當前大量人力資本流入并沉淀在東部地區(qū)及一些發(fā)達地區(qū)，中部地區(qū)，特別是西部地區(qū)因缺乏人力資本使得這些地區(qū)內生增長動力不足，并成為整體經(jīng)濟均衡增長和未來10～20年經(jīng)濟高質量發(fā)展的阻礙。

盡管二元經(jīng)濟條件下的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展可以是非均衡的，但隨著發(fā)展水平的提高，特別是進入內生經(jīng)濟增長階段后，二元經(jīng)濟必然會向更高層次的一元經(jīng)濟過渡，這意味區(qū)域間要素均衡以及由此引致的經(jīng)濟發(fā)展均衡是內生過程。但是，F(xiàn)leisher等認為，造成中國區(qū)域發(fā)展差異的因素很多，其中人力資本起著重要作用[6]。不平衡增長無論處在哪個階段，都要強調經(jīng)濟發(fā)展對人力資本在區(qū)域間均衡分布的依賴。在經(jīng)濟高質量發(fā)展要求的新時代背景下，內在需要人力資本在區(qū)域間均衡分布。

通過梳理以上文獻發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有的大量研究偏向于考察中國人力資本分布對經(jīng)濟發(fā)展的影響，刻畫出中國人力資本水平在區(qū)域間存在差異，但卻較少對人力資本區(qū)域差異程度進行測度，對于其動態(tài)演變態(tài)勢的研究也仍顯匱乏。同時，國內外關于人均收入的不平等性和極化現(xiàn)象的研究較為全面，而對于人力資本分布極化現(xiàn)象的研究還相對較少。基于此，本文致力于研究人力資本總體差異如何，是否存在兩極分化或多極分化現(xiàn)象，呈現(xiàn)何種動態(tài)演進特征等問題。本文的創(chuàng)新點在于利用中國 31個地區(qū)在1996—2017年間的人力資本數(shù)據(jù)，計算出表征中國人力資本極化程度的EGR指數(shù)，分析了中國人力資本區(qū)域差異與極化程度；采用核密度估計考察中國人力資本分布的空間極化動態(tài)演進方向。本文研究的意義在于：在經(jīng)濟發(fā)展新階段到來之時，本文的研究對于制定區(qū)域經(jīng)濟均衡戰(zhàn)略具有重要的參考價值；同時本文以高質量發(fā)展為戰(zhàn)略目標，為設計轉型所需的人力資本流動的激勵規(guī)制政策提供實證依據(jù)。

二、人力資本區(qū)域分布特征事實

表1為2000年、2005年、2010年以及2015年本科及以上學歷人口占比的分布情況，刻畫出中國人力資本分布區(qū)域差異總體特征[7]。根據(jù)表1可以直觀地看出，從2000年到2015年，中國人力資本區(qū)域分布呈現(xiàn)出均衡性下降的特征。具體而言，2000年人力資本區(qū)域分布比較均衡，各地區(qū)本科及以上學歷人口占總人口的比重都比較低。比重最高的地區(qū)是北京，為17.54%，上海次之，為11.36%，東北三省及新疆的比重在5%～10%之間，其他地區(qū)比重均在4.44%上下波動。2005年，部分地區(qū)的本科以上學歷人口占總人口的比重增加，由5%以下上升至5%～10%之間，其分布呈現(xiàn)出由東向西擴散的趨勢，西部地區(qū)的比重仍然較低，北京、上海、天津的比重分別居于第一、第二與第三。2010年，北京本科及以上學歷人口占總人口比重上升至32.36%，上海上升至22.42%，天津上升至19%；比重處于10%～15%的省份增加至5個，分別為內蒙古、遼寧、浙江、福建和新疆；比重處于5%～10%的省份增加至22個；西藏的比重最低，為3.33%。對比2000年和2015年的本科及以上學歷人口占總人口的比重，可以發(fā)現(xiàn)，本科及以上學歷人口數(shù)在增加，其比重的分布呈現(xiàn)出非均衡的特征。北京的比重由2000年的17.5%上升至2015年的42.34%；上海的比重由11.36%上升至28.7%；比重高于10%的省份從2個增加到26個；2015年本科及以上學歷人口占總人口的比重最低的仍然是西藏，但其比重從1.45%上升至7.11%。

表1 2000、2005、2010和2015年中國人力資本區(qū)域分布表

由此可見，中國各區(qū)域的人力資本水平在考察期間不斷增長，這得益于1999年后中國高等教育規(guī)模的不斷擴張以及相關政策的實施。在各區(qū)域人力資本水平增長的同時，中國區(qū)域間的人力資本也表現(xiàn)出了較大的差異性，其分布存在著顯著的空間非均衡特征，發(fā)達地區(qū)人力資本儲備占明顯優(yōu)勢，且與不發(fā)達地區(qū)的差距不斷擴大，并呈現(xiàn)出由東向西擴散的趨勢。由于中國人力資本發(fā)展趨勢在一定程度上反映出中國經(jīng)濟結構的變化，這種差距加劇了中國經(jīng)濟的地區(qū)差距，因此會造成區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的不平衡。

三、極化測算方法與數(shù)據(jù)說明

由近年來人力資本區(qū)域分布可以看出，中國區(qū)域間人力資本分布非均衡發(fā)展不斷增強，表現(xiàn)出區(qū)域極化現(xiàn)象，即人力資本水平具有組內同質、組間異質的特征。此時，中國的高等教育規(guī)模擴張分布將會嚴重失衡：一部分區(qū)域人力資本沉淀過剩，一部分區(qū)域人力資本嚴重不足。因此，接下來本文測算我國人力資本分布區(qū)域差異與極化程度，分析出其具有怎樣的極化趨勢。

(一)測算方法

當前關于要素區(qū)域分布極化程度測算方法主要采用Wolfson指數(shù)、ER指數(shù)、LU指數(shù)和EGR指數(shù)，其中，EGR指數(shù)相對其它指數(shù)具有良好的統(tǒng)計性質，因此，本文主要采用EGR指數(shù)測算中國不同區(qū)域人力資本分布的極化程度[8]，并進行比較。具體公式如下：

(1)

EGR指數(shù)越大，極化程度越高，反之，EGR指數(shù)越小，極化程度越低。v為分組個數(shù)；pk和ph為第k、h組樣本容量所占份額；μk和μh分別為第k、h組人力資本水平的均值；GA和GB分別為總體基尼系數(shù)、區(qū)域間基尼系數(shù)，二者的差值反映組內之間的不平等程度。φ、α和β為參數(shù)。

式(1)中，基尼系數(shù)GA和GB計算公式為：

(2)

其中，yt和ys分別代表第t、s個體的人力資本水平，N為樣本容量。

(3)

其中，λk和λh分別為第k、h組樣本的人力資本水平的均值與整個樣本人力資本水平的總體均值的比值。Gk為第k組樣本的基尼系數(shù)，GR為剩余項，用于反映不同組樣本重疊產(chǎn)生的交互影響。

(二)指標和數(shù)據(jù)說明

1.人力資本水平指標界定。教育是人力資本最重要的組成部分，教育投資是促進人力資本積累的最主要方式，因此教育水平就可以衡量個人或者經(jīng)濟體的人力資本存量。參考筆者的研究方法[9]，本文用不同區(qū)域大學及以上學歷人數(shù)占該區(qū)域總人數(shù)的比重作為衡量該區(qū)域人力資本水平的指標。

2.數(shù)據(jù)來源和參數(shù)設定。(1)數(shù)據(jù)來源：本文主要考察省級維度人力資本分布的非均衡程度，因此數(shù)據(jù)為省級面板數(shù)據(jù)，截面為31個省(直轄市、自治區(qū))，時間跨度為1996—2017年。本文數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》。(2)參數(shù)設定：φ>0為標準化常數(shù)，根據(jù)研究需要可自由選擇，目的是將指數(shù)界定到0與1之間；α為反映極化敏感性的參數(shù)，反映屬于同一群體內成員之間的同質性，其取值范圍為[0，1.6]，取值越接近1.6，其極化指數(shù)與標準的基尼系數(shù)差異越大，按照慣例，為更明顯的反映極化趨勢，取值一般為1.5；β為衡量組內聚合程度的敏感性參數(shù)，其取值大于0，在應用中根據(jù)需要可對β進行調整，以確保EGR指數(shù)介于0與1之間[10]。為了確保本文所使用的極化指數(shù)在0到1之間，參考Esteban等以及陳明華等相關參數(shù)設定，我們對相關參數(shù)進行了調試，最終確定如下：φ=1、α=1.5、β=0.01[11]。

四、測算結果與分析

(一)區(qū)域間人力資本差異程度

在測算人力資本分布區(qū)域極化程度之前，首先考察區(qū)域間人力資本分布的差異程度，本文通過測算中國各地區(qū)人力資本區(qū)域間的基尼系數(shù)進行分析，衡量出由于地區(qū)間的差異所引起的人力資本水平的不均等程度，具體測算結果見表2。

根據(jù)表2的測算結果可以直觀看出，北京、天津以及上海的區(qū)域間基尼系數(shù)均低于0.2，新疆最低，為0.15，表明這些地區(qū)的人力資本水平與總體均值的平均偏離程度不大，相對平衡；而區(qū)域間基尼系數(shù)高于0.2低于0.3的省份即共有13個，其中東部地區(qū)有4個，中部地區(qū)有3個，西部地區(qū)有3個，東北地區(qū)有3個。區(qū)域間基尼系數(shù)處于0.3與0.4之間的省份，即個體與總體平均值之間的離散程度較大的省份來自西部地區(qū)的最多，有5個省份；西藏的人力資本水平與全國平均值之間的離散程度最高，為0.43。從整體看，東部地區(qū)的區(qū)域間基尼系數(shù)多處于0.2與0.3之間，中部地區(qū)處于0.2與0.4之間，西部地區(qū)多數(shù)處于0.3與0.4之間，東北地區(qū)三個省份均處于0.2與0.3之間，西部地區(qū)的區(qū)域間基尼系數(shù)相對高于其他三個地區(qū)，因此，西部地區(qū)與其他地區(qū)人力資本的差異是構成全國人力資本整體非均衡的原因之一。究其原因可能是，自國家實施西部大開發(fā)戰(zhàn)略以來，有效帶動了西部經(jīng)濟的發(fā)展，推動了西部地區(qū)教育水平的提升，縮小了西部的人力資本水平與其他三個區(qū)域的人力資本水平的差距，但在經(jīng)濟基礎、教育觀念等多重因素的影響下西部地區(qū)的人力資本水平仍與東部、中部地區(qū)存在差異[12]。

表2 不同省份人力資本基尼系數(shù)表

(二)不同地區(qū)人力資本極化程度

人力資本區(qū)域間基尼系數(shù)反映中國人力資本地區(qū)差距的空間非均衡程度。與區(qū)域間基尼系數(shù)不同的是，極化指數(shù)考慮了區(qū)域間基尼系數(shù)的組內同質的特征，反映人力資本水平擴大到極點的集聚程度[13]。如果區(qū)域內部的差距小，而區(qū)域間的差距大，則極化程度高，也稱之為“正向”極化。引起“正向”極化有兩種可能性，一是由于其人力資本水平高，拉大與其他地區(qū)的人力資本水平差距；二是由于其人力資本水平低，因此與其他地區(qū)產(chǎn)生差異。反之，如果區(qū)域內部差異大，區(qū)域間的差距小，則極化程度低，出現(xiàn)“負向”極化，“負向”極化有利于全國人力資本發(fā)展平衡，全國經(jīng)濟發(fā)展平衡，但對于區(qū)域內部，差距較大。

本文借助式(1)測算出中國人力資本分布區(qū)域極化程度，具體結果見表3。根據(jù)表3可以發(fā)現(xiàn)，北京的EGR指數(shù)最大，為0.978 5，顯著高于其他地區(qū)的EGR指數(shù)，即該省份的極化程度最高。陜西的EGR指數(shù)次之，為0.791；江蘇EGR指數(shù)居于第三，為0.629 1；上海為0.563 7，居于第四位。北京，江蘇，上海位于經(jīng)濟發(fā)達的東部地區(qū)，是人力資本聚集之地，而陜西為中國重要科教之地，也聚集大量人力資源，因此拉大了與其他地區(qū)的差距。青海的EGR指數(shù)最小，為0.191 1，存在明顯的“負向”極化，即與其他地區(qū)的差距相差不大，但區(qū)域內人力資本水平均衡狀況有待提高。其他地區(qū)的EGR指數(shù)大多處于0.2與0.5之間。

表3 不同省份人力資本極化程度測算結果表

由圖1可以看出，東部地區(qū)的EGR指數(shù)差異較大，極化程度高。中部地區(qū)與東北地區(qū)的EGR指數(shù)差異不大，基本都處于0.2至0.4之間；西部地區(qū)除陜西省外，其他地區(qū)均處于0.2與0.4之間。這將導致人力資本主要集聚在發(fā)達的東部地區(qū)，更能帶動東部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展，與其他地區(qū)的差異增大，導致國家經(jīng)濟發(fā)展不平衡，引發(fā)區(qū)域間的矛盾。

圖1 不同地區(qū)EGR值比較圖

五、極化的時空動態(tài)演進

極化指數(shù)僅反映了人力資本區(qū)域的極化程度的高低，然而不同區(qū)域的人力資本存在兩極分化還是多極分化現(xiàn)象？呈現(xiàn)怎樣的動態(tài)演進過程？這一部分從時間和空間二維視角，通過考察人力資本分布的位置與分布形態(tài)，分析中國人力資本區(qū)域極化隨時間的空間演進情況，即是否存在兩極分化甚至多極分化的現(xiàn)象。

(一)核密度估計

Kernel密度估計法是一種重要的非參數(shù)估計方法，目前在空間分布非均衡的相關研究中已得到廣泛使用，它能夠對本科以上學歷人口占總人口比重指標的概率密度進行估計，并用連續(xù)的密度曲線對中國人力資本區(qū)域極化隨時間的空間演進情況進行可視化描述。因此，本文采用非參數(shù)估計的Kernel密度估計方法考察中國人力資本的區(qū)域極化動態(tài)演進趨勢。密度函數(shù)形式如式如下：

(4)

其中，f(x)表示人力資本指標的密度函數(shù)，x為均值，N表示觀測值的個數(shù)，Xi為獨立同分布的觀測值，K(·)為核函數(shù)，h為非負帶寬。此外，核函數(shù)還需要滿足如下條件：

(5)

常用的核函數(shù)有三角核、四角核、高斯核、Epanechnikow核等類型，本文選擇常用的高斯核函數(shù)對我國人力資本的分布動態(tài)演進進行估計。通過對核密度估計曲線圖進行比較分析，可以得到變量分布的位置、分布形態(tài)等方面的信息。其中波峰高度和寬度反映差異大小，波峰數(shù)量反映空間極化程度[11]。

(二)帶寬的選取

一般來說，在給定樣本后，核密度估計性能的好壞主要取決于帶寬的選擇是否恰當。如果h選的太小，則整個估計特別是尾部出現(xiàn)較大的干擾，估計出的曲線很粗糙；如果h選的過大，則分布的主要部分的某些特征(如多峰)將被掩蓋。在實際中，帶寬應根據(jù)數(shù)據(jù)和密度估計的情況進行調整。本文經(jīng)過調試，發(fā)現(xiàn)帶寬為1.4的核密度估計曲線較為理想(見圖2)，它在不穩(wěn)定和過于穩(wěn)定間做了較好的折中。接下來，本文基于圖2所體現(xiàn)的人力資本極化動態(tài)演進過程給出詳細分析。

圖2 人力資本水平核密度估計曲線圖

(三)人力資本極化時空動態(tài)演進過程

由圖2可知，從整體上看，中國人力資本密度函數(shù)的均值大致呈現(xiàn)出向右移動的特征，同時坡峰高度經(jīng)歷變高過程后再變??；坡峰寬度逐漸變大。為更直觀考察區(qū)域間人力資本分布隨時間的動態(tài)演進趨勢，本文另取1999、2005、2011和2017年四個年份進行估計，如圖3所示，得出以下幾個結論：一是1999年中國人力資本密度函數(shù)具有明顯的高峰拖尾的特征，與1999年相比，2005年、2011年以及2017年的人力資本密度函數(shù)的峰高不斷下降，密度函數(shù)的均值向右移動，人力資本分布函數(shù)的變動區(qū)間逐漸變大。這意味著在此期間，極大或極小的人力資本逐漸增多，呈現(xiàn)出遠離均值的特征，因此具有與均值差距較小的人力資本逐漸遠離其均值，即以往具有較小人力資本的地區(qū)人力資本增長緩慢，并且以往具有較大人力資本的地區(qū)人力資本增長迅速。二是1999年人力資本均值為2.5，2005年為4.8，2011年增加至8.5，2017年其均值為14.5。由此可見，1999—2017年中國人力資本水平增長迅速，特別是在2011—2017年間。三是這四個年份的人力資本密度函數(shù)出現(xiàn)了多峰收斂的現(xiàn)象，說明在此期間全國各地區(qū)人力資本也可能存在多極分化現(xiàn)象[15]。

圖3 人力資本分布隨時間的動態(tài)演進趨勢圖

根據(jù)Kernel密度估計表明：從時間維度上來看，中國人力資本水平均值逐年遞增，并且增長迅速，這將推動中國向高素質人才強國發(fā)展，有利于中國整體經(jīng)濟的增長。盡管在考察期內中國整體人力資本水平增長迅速，但是以往具有較低人力資本的地區(qū)人力資本增長越加緩慢，而具有較高人力資本的地區(qū)人力資本卻增長迅速，即不同區(qū)域人力資本增長存在兩極分化的現(xiàn)象。

六、主要結論與政策建議

經(jīng)濟發(fā)展無論處在哪個階段，都要強調其對人力資本在區(qū)域間均衡分布的依賴。這意味著，在經(jīng)濟高質量發(fā)展要求的新時代背景下，內在需要人力資本在區(qū)域間均衡分布。人力資本分布區(qū)域極化是加劇地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展沖突的主要根源，因此，作為區(qū)域發(fā)展空間非均衡的一種特殊表現(xiàn)形式，人力資本區(qū)域極化應得到高度重視。

本文基于省級維度的角度，采用區(qū)域間基尼系數(shù)和EGR指數(shù)測算出中國人力資本的區(qū)域差異和極化程度，同時采用非參數(shù)估計的Kernel密度估計方法進一步考察了中國人力資本的空間極化動態(tài)演進趨勢。研究結論如下：第一，中國各區(qū)域人力資本水平不斷增長的同時，區(qū)域間的人力資本也表現(xiàn)出了較大的差異性，其分布存在著顯著的空間非均衡特征，發(fā)達地區(qū)人力資本儲備占明顯優(yōu)勢，且與不發(fā)達地區(qū)的差距不斷擴大，并呈現(xiàn)出由東向西擴散的趨勢；第二，區(qū)域間基尼系數(shù)測算結果顯示，東部地區(qū)的區(qū)域間基尼系數(shù)多處于0.2與0.3之間，中部地區(qū)處于0.2與0.4之間，西部地區(qū)多數(shù)處于0.3與0.4之間，東北地區(qū)三個省份均處于0.2與0.3之間，西部地區(qū)的區(qū)域間基尼系數(shù)相對高于其他三個地區(qū)，這表明西部地區(qū)與其他地區(qū)人力資本的差異是構成全國人力資本整體非均衡的原因之一；第三，核密度圖顯示，中國整體人力資本密度函數(shù)的均值大致呈現(xiàn)出向右移動的特征，同時坡峰高度變低，然后經(jīng)歷變高過程后再變小，坡峰寬度逐漸變大，這足以表明中國人力資本水平均值逐年遞增，并且增長迅速。但是部分地區(qū)的人力資本水平呈現(xiàn)出拖尾、多峰的特征，這表明，從時間維度上不同區(qū)域人力資本增長存在兩極分化現(xiàn)象，人力資本越低的地區(qū)，人力資本增長越慢，而人力資本越高的地區(qū)，人力資本增長越快。

綜上所述，本文提出如下政策建議：首先，對經(jīng)濟相對欠發(fā)達的中西部地區(qū)而言，推進經(jīng)濟增長和發(fā)展既需要有各地發(fā)展戰(zhàn)略及其規(guī)劃多重協(xié)調的能力建設，也需要有更好的基礎設施、物質與人力資本等要素[16]。因此，在差異化的區(qū)域政策方面，政府應該出臺更多的政策加大對欠發(fā)達地區(qū)，特別是西部地區(qū)教育的支持和政策偏向，通過構建和完善欠發(fā)達地區(qū)社會保障機制，平衡區(qū)域不平等的人力資本補償機制，以引致高人力資本向欠發(fā)達區(qū)域流動；其次，實現(xiàn)區(qū)域間的協(xié)同發(fā)展，不斷完善欠發(fā)達地區(qū)教育、醫(yī)療以及其他提升福利的公共基礎設施，進一步通過統(tǒng)籌區(qū)域間資源稟賦，減少區(qū)域間的收入差距，降低不同區(qū)域之間機會不均等程度等；最后，由于發(fā)達地區(qū)人力資本過度極化，而欠發(fā)達地區(qū)人力資本嚴重不足，已經(jīng)成為整體經(jīng)濟均衡增長和未來經(jīng)濟高質量發(fā)展的阻礙，因此，嚴格規(guī)避發(fā)達地區(qū)對欠發(fā)達地區(qū)人才非市場性爭奪，提高欠發(fā)達地區(qū)的人力資本水平，使之成為實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟均衡發(fā)展的一個有效路徑。