人力資本存量、經濟增長與區(qū)域差異
——基于省級面板數據的實證分析

苑春薈，趙吉波

(北京郵電大學 經濟管理學院，北京 100876)

一、引 言

改革開放以來，我國經濟高速發(fā)展。早在2010年，中國已成為世界第二大經濟體，之后仍舊保持著高速穩(wěn)定的經濟增長速度。盡管我國經濟總量已達到較高水平，但區(qū)域發(fā)展仍存在差異。黨的十九大報告明確提出，中國社會主要矛盾已經轉變?yōu)椤叭嗣袢找嬖鲩L的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾”。其中，區(qū)域發(fā)展不平衡是當前中國社會主要矛盾的重要表現，解決這一問題，實現區(qū)域協調發(fā)展對于將我國建設成富強民主文明的社會主義國家具有現實意義。因此，研究促進我國經濟發(fā)展及解決區(qū)域差異的關鍵問題顯得尤為重要。關于經濟快速增長的原因和區(qū)域間經濟發(fā)展的差異問題，國內外一些學者從理論和實證的角度研究了人力資本對經濟增長的影響。

二十世紀五六十年代以來，國外涌現出大量有關人力資本的研究。美國經濟學家Schultz[1]將人力資本從一般的勞動范疇中分離出來，并通過對美國國內數據進行實證分析，指出人力資本投資是美國經濟增長的主要原因。隨后，Arrow[2]建立了“干中學”模型，將知識歸結為經驗，認為在生產中產生并嘗試解決問題的實踐會促進生產的發(fā)展。Uzawa[3]提到人力資本是經濟增長的關鍵要素之一。Romer等[4-5]也指出，人力資本投資和知識積累是區(qū)域經濟持續(xù)發(fā)展的內生因素。Barro[6]研究98個國家26年間人力資本與經濟增長之間的關系，發(fā)現教育程度越高的國家后續(xù)的經濟增長速度會越來越快。Benhabib等[7]研究發(fā)現，人力資本通過影響國內的技術創(chuàng)新率和從國外引進技術的速度兩種機制影響經濟增長。后續(xù)相關學者的研究也得出了類似的結論。Ding等[8]將索羅模型應用到中國的經濟增長分析中，并使用GMM方法對模型進行估計，研究表明，中國快速的經濟增長主要受益于物質資本的積累，并且中國與其他發(fā)展中國家的經濟增長差異是由人力資本水平決定的。Gennaiol等[9]通過分析1 500多個地區(qū)的收入和勞動生產率決定因素，并結合Lucas模型，發(fā)現地區(qū)勞動力的受教育水平在區(qū)域發(fā)展中扮演了重要角色。

國內研究方面，邊雅靜等[10]利用教育系數和壽命系數對人力資本進行測算，分析了人力資本對我國東西部地區(qū)經濟增長的影響，發(fā)現西部地區(qū)人力資本不足是限制其經濟增長的最大因素。李秀敏[11]采用受教育年限法計算人力資本水平，采用基尼系數法測算人力資本結構系數，實證檢驗了人力資本和人力資本結構對區(qū)域經濟增長的影響，指出人力資本和人力資本結構對不同區(qū)域經濟增長的作用有較大差異。王金營等[12]通過對人力資本在東西部經濟增長中貢獻率的比較，認為東西部都應增加對人力資本的開發(fā)，并且盡管西部地區(qū)人力資本水平較低，但是西部地區(qū)的投資收益反而高于東部，應大力發(fā)展教育和積累人力資本。朱承亮等[13]利用受教育年限法和從業(yè)人員人數衡量人力資本和人力資本結構，分析得出人力資本及其結構對經濟增長的影響存在滯后效應，并且由于產業(yè)專業(yè)、人員流動等因素的影響，人力資本對經濟增長的作用存在區(qū)域差異。魏巍等[14]將高等院校在校學生數和當地人口總數的比例作為度量人力資本的方法，通過對相對指標的實證檢驗，得出人力資本對東中西部經濟增長均起到顯著促進作用的結論。

從目前已有的研究來看，在國內，該領域研究者大多利用相應的計量模型，結合面板數據研究人力資本對經濟增長以及不同區(qū)域差異的影響，這些成果為進一步的研究提供了很多有意義的參考，但在變量的具體選擇和變量處理上未達成一致，有些變量的選擇仍有待商榷，這些變量的增加或許會導致人力資本對經濟增長的作用受到影響。針對現有研究的不足，筆者擬就經濟增長的原因及東中西部地區(qū)之間的差異展開研究，不考慮值得商榷的變量，僅分析人力資本存量及關鍵因素，以期揭示經濟增長及造成東中西部地區(qū)經濟差異的原因，探索人力資本存量在解決這一問題中所扮演的角色。

二、模型構建與變量描述

(一)人力資本：概念及度量

在對人力資本的界定中，Schultz[1]3對人力資本的解釋得到了眾多學者的認同。他指出，人力資本是勞動者知識、能力和素質的綜合，這些因素是勞動者后天學習得來的，不僅能夠給勞動者本身帶來福利，而且還能給社會帶來收益。

對于人力資本的度量有很多種方法，目前常用的有成本法、收入法和特征法。其中，成本法是通過人力資本的投資花費來估算人力資本，收入法則是通過對人力資本投資所獲得的收益來估算人力資本。成本法和收入法的理論基礎較為扎實，通過這兩種辦法所估算出來的人力資本數據，其應用價值往往更高。但是，所需數據較難獲取、參數選擇具有主觀性等原因使得這兩種方法很少被用在實證中。實證研究中，往往使用特征法來對人力資本進行度量。特征法是用人力資本的某項特征來測算，其中應用最多的是受教育年限。受教育年限法的測算也有不同的度量方法，有學者將平均受教育年限直接作為衡量人力資本的指標，也有學者使用教育回報率對平均受教育年限處理的結果乘以就業(yè)人數作為衡量人力資本存量的標準。筆者采用后者來測算人力資本存量對經濟的影響。

(二)模型構建

為了更好地檢驗人力資本存量對經濟增長所起到的作用，首先需要確定模型所采用的生產函數。目前，在研究中國經濟增長方面常用的生產函數為柯布-道格拉斯生產函數，本文也采用這一形式?；谶呇澎o等[10]19的研究，結合筆者對人力資本存量的設定，對柯布-道格拉斯生產函數進行修正，修正后的生產函數為：

(1)

對兩邊取對數，可得

lnYit=lnA+αlnKit+βlnHit

(2)

其中，i表示省份，t表示年份，A表示一定的技術水平，e表示模型的隨機性誤差，Yit表示第i個省份第t年的總產出(即地區(qū)生產總值)，Kit表示第i個省份第t年的物質資本存量，Hit表示第i個省份第t年的人力資本存量，α、β分別表示Kit和Hit對Yit的彈性(即Kit增長1%，則Yit增長α%；Hit增長1，則Yit增長β%)。

(三)指標測度與數據說明

經濟增長指標(Y):本文選擇各省份生產總值衡量經濟增長指標，并換算成2000年不變價格來表示。各省份2000—2017年的地區(qū)生產總值以及GDP指數均來自2001—2018年《中國統(tǒng)計年鑒》對應部分，并由作者整理而得。

物質資本存量(K)：該變量根據使用最為廣泛的永續(xù)盤存法進行計算，本文具體采用張軍等[15]的方法，即：

續(xù) 表

續(xù) 表

Kit=Kit-1(1-δit)+Iit

(3)

其中，i表示省份；t表示年份；I為當年投資，選取固定資本形成總額作為衡量當年投資的指標；δ表示經濟折舊率，本文選取的經濟折舊率為9.6%；K的估計方法與Young[16]所用方法相同，即用各省份基期的固定資本形成除以10%作為該省份的初始資本存量，由于本文選取2000—2017年的數據，即用各省份2000年的固定資本形成除以10%作為該省份的初始資本存量。各省份固定資本形成額的數據來源于2001—2018年《中國統(tǒng)計年鑒》，物質資本存量數據由作者根據上述計算方法整理而得。

人力資本存量(H)：人力資本的測算相對困難和復雜，對其進行度量的方法也比較多。本文選擇受教育年限法來對人力資本存量進行度量，具體采用彭國華[17]的測算方法，其計算公式為：

Hit=exp(lnhit)Lit

(4)

其中，i表示省份；Hit表示i省份第t年的人力資本存量；lnhit表示i省份第t年的人均人力資本水平；Lit表示i省份第t年的就業(yè)人數。具體做法為：將就業(yè)人員的受教育程度分為文盲半文盲、小學、初中、高中、大學專科、大學本科以及研究生，其平均受教育年限分別定為1.5、6、3、3、3、4、3年。然后根據相應的數據計算出各年份的勞動力平均受教育年限，即：勞動力的平均受教育年限=文盲半文盲的就業(yè)人口比重×1.5+小學教育程度的就業(yè)人口比重×7.5+初中教育程度的就業(yè)人口比重×10.5+高中教育程度的就業(yè)人口比重×13.5+大學?？平逃潭鹊木蜆I(yè)人口比重×16.5+大學本科教育程度的就業(yè)人口比重×17.5+研究生教育程度的就業(yè)人口比重×20.5。

將各省份各年份平均受教育年限轉換成人力資本存量時，需要知道各個受教育階段的回報率。目前我國并沒有公認的分教育階段的教育回報率數據，因此采用被國外學者廣泛引用的Psacharopoulos等[18-19]對中國教育回報率的估計數據：中國教育回報率在小學階段為0.18，中學教育階段為0.134，高等教育階段為0.151，這與亞洲國家和地區(qū)的平均水平較為接近。設lnhit為分段線性函數，教育年數在0～6年的系數可以定為0.18。同理，教育年數在6～12年之間的系數定為0.134，教育年數為12年以上的則為0.151。如果受教育年限為12.33，則平均人力資本的計算方法為：lnhit=0.18×6+0.134×6+0.151×0.33=1.933 83。

上述數據為根據《中國統(tǒng)計年鑒》《中國人口與就業(yè)統(tǒng)計年鑒》2000—2018年數據整理而得，其中2000年就業(yè)人口中各種文化程度就業(yè)人口的比例缺失，采用前后平均數來代替。

本文以2000—2017年為研究時間段，研究對象為中國30個省份(因部分數據缺失，不包括西藏自治區(qū)、中國臺灣省、中國香港和澳門特別行政區(qū)，重慶和四川分開計算)。根據傳統(tǒng)的劃分標準，將30個省份劃分為東中西部三個區(qū)域。其中，東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南，共11個省級行政區(qū)；中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南，共8個省級行政區(qū)；西部地區(qū)包括四川、重慶、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、廣西、內蒙古，共11個省級行政區(qū)。

(四)變量描述

根據上述計算方法計算出2000—2017年30個省份以及東中西部各區(qū)域的平均人力資本水平(如表1所示)。受篇幅所限，這里只列舉部分年限數據。由表1可知，我國人力資本存量相關數據反映出以下事實：(1)伴隨著時間的推移，各省份的平均人力資本水平呈現出不同幅度的增加。2000—2017年間，青海、浙江和北京平均人力資本水平的增加值超過了0.4；大多數省份平均人力資本水平的增加值均分布在0.2～0.4之間；吉林是唯一一個平均人力資本水平增加值沒有超過0.2的省份，僅有0.178。(2)各省份之間，2000年各省份平均人力資本水平均未超過2.0(僅有北京超過了1.9)，1.8～1.9之間的也只有上海市，最低的省份是青海(僅有1.293)。至2017年，平均人力資本水平超過2.0的已經有北京、上海和天津三個直轄市，大多數省份的平均人力資本水平在1.7～2.0之間，1.6～1.7之間的省份只有安徽和云南，人力資本水平最低的省份是貴州(僅有1.585)。(3)不同區(qū)域之間，2000年東部地區(qū)各省份平均后的平均人力資本水平為1.642，是三個區(qū)域中最高的；中部地區(qū)次之，各省份平均后的平均人力資本水平為1.571；西部地區(qū)最低，低于1.5，僅為1.438。東中部地區(qū)之間差為0.071，中西部地區(qū)之間差為0.133，東西部地區(qū)之間差為0.204。2017年時，東部地區(qū)各省份平均后的平均人力資本水平增加了0.324，為1.966，接近2；中部地區(qū)各省份平均后的平均人力資本水平增加了0.237，為1.809；西部地區(qū)各省份平均后的平均人力資本水平增加了0.323，為1.761。東部仍然最高，中部其次，西部最低。不僅如此，東部地區(qū)增值也為最高，西部地區(qū)其次，中部最少，中西部之間差值進一步縮小。

表1 2000—2017年各省份平均人力資本水平

表2、表3和表4分別為各省份2000—2017年的變量統(tǒng)計，從中可以發(fā)現以下事實：

表2 2000—2017年各省份地區(qū)生產總值 單位：億元

表3 2000—2017年各省份物質資本存量 單位：億元

表4 2000—2017年各省份人力資本存量 單位：億元

地區(qū)生產總值方面，不同省份之間的經濟發(fā)展水平存在較大差異。2017年地區(qū)生產總值最高的三個省份是江蘇、山東和廣東，地區(qū)生產總值分別為54 038.17億元、53 239.36億元和52 425.77億元，三者之間的區(qū)別不大；而排名第四的浙江省僅有33 366.15億元，與前三個省份有較為明顯的分層；緊隨其后的是河南、湖北、福建、四川、遼寧、湖南、上海7個省份，生產總值均超過20 000億元，整體表現良好。除此之外，其他省份的地區(qū)生產總值均低于20 000億元，尤其是山西、新疆、貴州、甘肅、海南、青海和寧夏7個省份，均低于10 000億元，經濟發(fā)展水平差距明顯?？v向來看，2000—2017年經濟增長最多的三個省份仍然是江蘇、山東和廣東，增值分別為45 455.44億元、44 696.92億元和42 763.54億元，增值均較高且彼此之間差別不大。經濟增值排在第四名的仍是浙江，增值為27 329.81億元，同樣與前三名有一定的差距。增值相對較少的省份仍為山西、新疆、貴州、甘肅、海南、青海和寧夏7個省份。數據表明，不同省份之間的經濟發(fā)展水平及發(fā)展趨勢有較大差距。從東、中、西部三大區(qū)域來看，顯然，東部地區(qū)平均地區(qū)生產總值遠高于中部地區(qū)，而中部地區(qū)遠高于西部地區(qū)，區(qū)域經濟差異明顯。

物質資本存量方面，與地區(qū)生產總值的情況相似，不同省份的物質資本存量之間也有較大差異。2017年排名前四的省份為山東、廣東、江蘇和河南，相應地，物質資本存量均邁入了120 000億元的門檻。甘肅、寧夏、青海和海南4個省份的物質資本存量相對較低，均低于20 000億元，這與排名靠前的省份差距較大。其余省份的物質資本存量均處于20 000億元至100 000億元之間，彼此之間有較為明顯的分層?？v向來看，2000—2017年物質資本存量增加最多的仍為山東、廣東、江蘇和河南4個省份，增值也均大于100 000億元。這表明，新世紀以來，這4個省份物質資本存量的發(fā)展速度驚人。增值最低的4個省份同樣為甘肅、寧夏、青海和海南，尤其是海南，是唯一一個增值低于10 000億元的省份。此外，其余省份的物質資本存量增值均處于10 000億元至70 000億元的水平，與前4個省份有明顯斷層。從東、中、西部三大區(qū)域來看，物質資本存量與地區(qū)生產總值趨勢相同，東部地區(qū)各省份平均物質資本存量最高，中部地區(qū)各省份平均物質資本存量次之，西部地區(qū)各省份平均物質資本存量最低，且各區(qū)域之間差異較大。

人力資本存量方面，2017年人力資本存量最高的三個省份為廣東、河南和山東，并且三個省份的人力資本存量均超過40 000億元。不同于前兩個變量，河南躋身前三，這主要是河南勞動力數量眾多帶來的結果。貴州、吉林、內蒙古、甘肅、新疆、天津、海南、寧夏和青海9個省份的人力資本存量較小，不足10 000億元。其中，海南、寧夏、青海三個省份還不足4 000億元，與廣東、河南和山東差距較大?？v向來看，2000—2017年人力資本存量增長較多的仍是廣東、山東和海南三個省份，增值均超過10 000億元。另外，浙江、江蘇兩省的人力資本存量增值也超過了10 000億元。增值最少的兩個省份是寧夏和青海，均不足2 000億元，青海甚至僅增加了820.52億元。可以看到，無論是從現有的人力資本存量方面還是發(fā)展趨勢方面，不同省份之間仍然存在比較大的差距。從東、中、西部三大區(qū)域來看，分別對各省份的人力資本存量求平均值，不同于地區(qū)生產總值和物質資本存量兩個變量，中部地區(qū)的人力資本存量和東部地區(qū)的人力資本存量幾乎完全相同，而西部地區(qū)差距明顯。造成這一現象的主要原因是就業(yè)人數的區(qū)別，如山東、河南兩個人口大省擁有眾多的勞動力人口，相應地表現為人力資本存量值較高。

表5為變量的描述性統(tǒng)計，樣本值為540。可以看到，地區(qū)生產總值差異明顯，說明不同年份、不同地區(qū)間的經濟發(fā)展有較大差異。對應地，人力資本存量的最小值和最大值也有較大的差距，與經濟發(fā)展程度表現出相同的趨勢。具體來看，圖1為全國地區(qū)生產總值和人力資本存量的散點圖，形象地描述了二者之間相關關系，其中擬合線呈現出向右上方傾斜的趨勢，表明二者具有正相關關系，即人力資本存量的增加促進了經濟的發(fā)展。從區(qū)域發(fā)展方面來看，圖2、圖3和圖4分別描述了東、中、西部區(qū)域人力資本存量和經濟發(fā)展之間的關系?？梢钥吹?，圖中擬合線均表現出顯著的向右上方傾斜的趨勢，表明伴隨著人力資本存量的增長，東、中、西部地區(qū)生產總值也隨之增加。具體來看，東部地區(qū)擬合線的斜率最大，其次是西部地區(qū)，最后是中部地區(qū)。這表明，僅就人力資本存量與區(qū)域經濟增長而言，東部地區(qū)人力資本存量對經濟增長的影響最大，西部次之，東部最小。當然，這僅僅是初步的統(tǒng)計結果，更加細致的分析將通過下文的實證研究體現。

表5 變量的描述性統(tǒng)計

三、實證結果及分析

分析面板數據時最常用的方法有兩種：固定效應模型和隨機效應模型，不同的方法會對模型估計的結果帶來不同的影響。所以，需要確定計量分析采用固定效應模型還是隨機效應模型。對于這一問題，通常采用Hausman檢驗來確定。本文先根據Hausman檢驗的結果確定采用哪種模型。Hausman檢驗結果顯示拒絕原假設，因此，選擇固定效應模型。

(一)全國、東中西部及各省份的檢驗結果

模型選定后，利用Stata 14.0軟件和2000—2017年我國省級面板數據，對30個省份、總體以及東中西部地區(qū)的人力資本存量、物質資本存量和經濟增長之間的關系進行實證分析，具體結果如表6和表7所示。

表6 分省份回歸結果(被解釋變量：地區(qū)生產總值的自然對數)

表7 全國及東中西部地區(qū)回歸結果

(二)結果分析

分省份的回歸結果顯示，30個省份中，27個省份的物質資本存量與地區(qū)生產總值表現出顯著的正相關關系，僅有3個省份的物質資本存量回歸結果不顯著。另外，有16個省份的人力資本存量回歸結果顯著。這表明，總體來講，當前物質資本存量仍然是促進我國經濟增長的主要方式。具體到省份，變量值均較高且增長勢頭均較好的幾個省份中，廣東和浙江兩個省份的解釋變量均通過了檢驗，江蘇和山東只有物質資本存量回歸結果顯著。變量值均較低且增長勢頭也較差的幾個省份中，甘肅和寧夏兩個省份的解釋變量回歸結果均顯著，海南和新疆只有人力資本存量的回歸結果顯著，而寧夏則只有物質資本存量與經濟增長顯著相關。這表明，不同省份之間，促進經濟增長的驅動力有所區(qū)別，有些省份的經濟增長依賴物質資本存量和人力資本存量的共同推動，有些省份只依靠物質資本存量來促進經濟的發(fā)展，還有的省份主要依賴人力資本存量來帶動經濟增長?？傊?，物質資本存量和人力資本存量都對經濟增長起到了顯著的促進作用，并且不同省份之間推動經濟增長的主要驅動力不完全相同。但總體而言，物質資本存量對經濟增長作用的貢獻仍是最大的，人力資本存量對部分省份經濟增長的作用仍有待挖掘。

由表7中可以看到，上述4個回歸模型中，確定系數的數值均大于0.9，這說明4個回歸模型的擬合優(yōu)度很高，解釋變量對被解釋變量有很強的說服力。全國模型中，物質資本存量、人力資本存量均和經濟增長表現出正相關關系，且都在1%的水平下顯著，意味著近年來我國物質資本存量和人力資本存量的增長對經濟起到了很顯著的促進作用。東部地區(qū)模型中，物質資本存量、人力資本存量也都表現出顯著的正相關關系，并且也在1%的水平下顯著。同樣地，中部地區(qū)的回歸結果也如此。在西部地區(qū)模型中，物質資本存量的回歸結果顯著，但是人力資本存量回歸結果并不顯著。這意味著西部地區(qū)的人力資本存量對經濟增長起到的作用不明顯。結合上述對人力資本存量的分析可以發(fā)現，西部地區(qū)人力資本存量相較東中部而言過少，過少的人力資本存量無法顯著促進經濟增長。因此，結合東中部地區(qū)經濟快速發(fā)展的現狀以及人力資本存量對東中部地區(qū)的積極作用，應加大對西部地區(qū)人力資本存量的投入，通過人力資本存量來進一步帶動西部地區(qū)經濟發(fā)展。

該實證檢驗的結果與圖1至圖4所示樣本趨勢圖的結果并不一致，主要原因在于實證檢驗中引入了物質資本存量這一變量，而樣本趨勢圖僅分析了人力資本存量與經濟增長之間的關系。當綜合考慮物質資本存量的影響后，人力資本存量對經濟增長的作用便出現了不同的結果，尤其在西部地區(qū)，人力資本存量對經濟增長的作用變得不再顯著。由此可以發(fā)現，目前我國仍然主要依靠物質資本存量帶動經濟增長，尤其是西部地區(qū)，人力資本存量并沒有起到顯著作用。但不難看出，一定水平的人力資本存量能夠促進經濟增長。這也說明西部地區(qū)有必要進一步加大人力資本投入，可從促進勞動力轉移、提高人力資本水平(即受教育年限)兩個方面入手，進一步促進西部地區(qū)經濟的發(fā)展，縮小我國經濟的區(qū)域差異。

四、結論與建議

以2000—2017年我國省級面板數據作為樣本，通過構建柯布-道格拉斯生產函數以及固定效應模型，實證檢驗了人力資本對我國以及不同區(qū)域經濟增長的影響。分省份的回歸結果表明，無論是物質資本存量還是人力資本存量，都是有效推動經濟增長的方式，物質資本存量對絕大多數省份的經濟增長起到促進作用，但人力資本存量對經濟增長的作用在不同省份有較大差異。在全國一半的省份中，人力資本存量對經濟增長的推動作用明顯，少部分省份人力資本存量的作用甚至超過了物質資本存量。這表明，人力資本的作用在部分地區(qū)并未完全發(fā)揮，需進一步重視人力資本的開發(fā)，探索如何使人力資本存量在更多地區(qū)發(fā)揮積極作用。

分區(qū)域的回歸結果表明，人力資本存量對我國及東部和中部地區(qū)的經濟增長起到了顯著的正向影響，但對西部地區(qū)而言，人力資本存量對經濟增長的影響并不顯著。具體來看，東部地區(qū)和中部地區(qū)各省份的人力資本存量相差不多，但西部地區(qū)各省份的人力資本存量相對較低。東部地區(qū)人力資本存量較高，其對經濟增長起到了較好的促進作用，但西部地區(qū)人力資本存量并不能對經濟增長起到顯著影響。這意味著達到一定水平的人力資本存量能夠對經濟增長起到促進作用。因此，我國應進一步重視西部地區(qū)的人力資本投入，在提高西部地區(qū)受教育水平的同時，吸引勞動力和高端人才向西部轉移，這不僅有助于我國經濟的發(fā)展，也有利于縮小我國東中部和西部地區(qū)之間的經濟差距，實現區(qū)域協調發(fā)展。