王 剛
(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,安徽 蚌埠 233030)
中國自改革開放以來,依靠人口紅利和政策優(yōu)勢獲得經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展,國民生產(chǎn)總值從1978年的3645億元到2021年的114.37萬億元,取得舉世矚目的經(jīng)濟(jì)成就。然而,近幾年我國經(jīng)濟(jì)已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段,處于提質(zhì)換擋、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的關(guān)鍵期。因此,黨的十八大和十九大報告強(qiáng)調(diào),要實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略、加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級助力經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。創(chuàng)新驅(qū)動和要素驅(qū)動的本質(zhì)在于人力資本結(jié)構(gòu)提升,內(nèi)生增產(chǎn)理論認(rèn)為人力資本是經(jīng)濟(jì)增長的源泉,人力資本相對于物質(zhì)資本對經(jīng)濟(jì)增長有更強(qiáng)的驅(qū)動作用。尤其是我國人口老齡化、人口紅利逐漸消失,未來中國的高質(zhì)量發(fā)展更依賴于人力資本結(jié)構(gòu)的提升。因而,在以供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的時代背景下,促進(jìn)人力資本結(jié)構(gòu)高級化以推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展意義重大且非常緊迫。
已有文獻(xiàn)表明,學(xué)者們對人力資本的研究主要集中在宏觀層面上的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整[1]、區(qū)域創(chuàng)新[2]和出口質(zhì)量[3]等方面。在微觀層面的研究主要集中在企業(yè)創(chuàng)新[4]、投資效率[5]和企業(yè)績效[6]等方面。有關(guān)人力資本與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系研究中主要集中于人力資本梯度升級對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距[7]、異質(zhì)性人力資本與經(jīng)濟(jì)增長的空間關(guān)系[8]以及人力資本促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的產(chǎn)業(yè)升級機(jī)制[9]。通過梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有研究有如下兩個方面的不足:第一,我國已進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段,用傳統(tǒng)方式衡量的經(jīng)濟(jì)增長并不能完全反應(yīng)我國經(jīng)濟(jì)建設(shè)的全貌,模型估計(jì)和結(jié)論可能存在一定偏誤。第二,在以要素驅(qū)動的集約型經(jīng)濟(jì)背景下,人力資本梯度升級不僅能與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級形成良性互動,還能引發(fā)的微觀主體層面的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動也需要納入同一框架考量。因此,本文可能的邊際貢獻(xiàn)如下:(1)構(gòu)建綠色全要素生產(chǎn)率從投入和產(chǎn)出兩個角度對地級市高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)行綜合衡量, 探討人力資本結(jié)構(gòu)高級化對高質(zhì)量發(fā)展之間的關(guān)系;(2)利用地級市高校數(shù)量與前兩期全國高校畢業(yè)生數(shù)的交互項(xiàng)作為人力資本高級化的工具變量來緩解可能存在的內(nèi)生性問題;(3)將人力資本結(jié)構(gòu)高級化、經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)納入研究框架中,豐富現(xiàn)有人力資本結(jié)構(gòu)高級化對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響機(jī)制;(4)構(gòu)建地理距離權(quán)重矩陣、經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣和地理經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣考察人力資本結(jié)構(gòu)高級化的溢出效應(yīng),從空間視角對人力資本結(jié)構(gòu)高級化對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)系予以解釋。
本文采用固定效應(yīng)模型來檢驗(yàn)人力資本結(jié)構(gòu)高級化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響。模型如下
yi,t=α0+α1hstruci,t+αnXi,t+μi+δt+εi,t#
(1)
yi,t代表城市i在t時期的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平。hstruci,t代表城市i在t時期的人力資本結(jié)構(gòu)高級化水平,Xi,t代表一系列控制變量,α0表示截距項(xiàng),α1表示核心解釋變量的估計(jì)參數(shù),μi表示控制城市i不隨時間變化的個體固定效應(yīng),δt表示時間固定效應(yīng),εi,t表示隨機(jī)擾動項(xiàng)。
為檢驗(yàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量在人力資本結(jié)構(gòu)高級化促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展過程中是否發(fā)揮中介作用,首先在人力資本結(jié)構(gòu)高級化對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的直接回歸模型(1)中通過顯著性檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上,分別構(gòu)建人力資本結(jié)構(gòu)高級化對中介變量的線性回歸模型(2)和人力資本結(jié)構(gòu)高級化與中介變量對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的線性回歸模型(3);其次分別通過檢驗(yàn)?zāi)P?2)(3)中β1、γ1、γ2的顯著性來判斷產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級是否發(fā)揮中介效應(yīng),上述模型的具體形式設(shè)定如下:
mi,t=β0+β1hstruci,t+βnXi,t+μi+δt+εi,t#
(2)
yi,t=γ0+γ1hstruci,t+γ2mi,t+γnXi,t+μi+δt+εi,t#
(3)
在分析了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的中介效應(yīng)的基礎(chǔ)上,還有必要進(jìn)一步探討人力資本結(jié)構(gòu)高級化對高質(zhì)量發(fā)展的空間溢出效應(yīng)。因此,設(shè)立空間面板模型如下:
yi,t=φ0+pWyi,t+φ1Whstruci,t+φ2hstruci,t+φ3WXi,t+φnXi,t+μi+εi,t#
(4)
其中,W代表地理距離空間權(quán)重矩陣,本文構(gòu)建了三空間權(quán)重矩陣。第一,地理距離權(quán)重矩陣(W1),其元素wij表示i地區(qū)省會與j地區(qū)省會最近公路里程的倒數(shù)。第二,經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣(W2),其元素wij表示i地區(qū)人均GDP與j地區(qū)人均GDP絕對差值的倒數(shù)。第三,地理經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣(W3),其元素wij為i地區(qū)省會與j地區(qū)省會最近公路里程的倒數(shù)與i地區(qū)人均GDP占所有地區(qū)人均GDP比重的乘積;p和φ1分別代表高質(zhì)量發(fā)展和人力資本結(jié)構(gòu)高級化的空間滯后項(xiàng)的回歸系數(shù),其他變量解釋同式(1)。
1.被解釋變量:經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展
目前,常見的用于測度經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo)主要有人均GDP、全要素生產(chǎn)率等。隨著我國經(jīng)濟(jì)從粗放式、低質(zhì)量邁向集約式、高質(zhì)量的發(fā)展階段,傳統(tǒng)的人均GDP的測度方法只能反映經(jīng)濟(jì)增長的速度,完全忽視了經(jīng)濟(jì)增長的質(zhì)量。而用全要素生產(chǎn)率表征經(jīng)濟(jì)增長也沒能反映經(jīng)濟(jì)要在環(huán)境約束條件下進(jìn)行綠色發(fā)展的經(jīng)濟(jì)理念。因此,有學(xué)者提出用綠色全要素生產(chǎn)率(Gtfp)來衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展績效既涵蓋了能源和環(huán)境的消耗又符合當(dāng)代綠色發(fā)展要求。為了避免“投入過度和產(chǎn)出不足”導(dǎo)致函數(shù)估計(jì)的偏誤,本文構(gòu)建非徑向非導(dǎo)向的SBM方向性距離函數(shù)和Luenberger生產(chǎn)率指數(shù),將土地、資本存量、勞動力、水資源、能源作為投入指標(biāo),以GDP和工業(yè)三廢(工業(yè)廢水排放量、工業(yè)SO2排放量、工業(yè)煙塵排放量)作為期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的SBM方向性距離函數(shù),采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法來計(jì)算長三角地級市的綠色全要素生產(chǎn)率。
2.核心解釋變量:人力資本結(jié)構(gòu)高級化
人力資本結(jié)構(gòu)高級化具有初級人力資本向高級人力資本的動態(tài)演進(jìn)特征,本文參控劉志勇等(2018)[7]的研究,采用向量夾角法對中國省級層面的人力資本高級化進(jìn)行衡量。目前的研究表明向量夾角法對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、就業(yè)結(jié)構(gòu)等變化具有很好的適用場景,對于人力資本結(jié)構(gòu)變化的度量也同樣適用。測算過程如下:
首先,構(gòu)建人力資本空間向量。人力資本結(jié)構(gòu)按照受教育程度水平分成文盲半文盲、小學(xué)、初中、高中和大專以上五類,構(gòu)造五維人力資本空間向量X0=(x0,1,x0,2,x0,3,x0,4,x0,5),空間向量的每個分量代表每一類人力資本受教育程度的占比。
其次,選取基準(zhǔn)向量X1=(1,0,0,0,0)、X2=(0,1,0,0,0)、X3=(0,0,1,0,0)、X4=(0,0,0,1,0)、X5=(0,0,0,0,1),計(jì)算人力資本空間向量與基準(zhǔn)向量的夾角,計(jì)算公式為:
其中,xj,i為基本向量組xj第i個分量,x0,i代表了向量x0的第i個分量。
最后,計(jì)算人力資本結(jié)構(gòu)高級化水平,公式如下:
其中,Wj為θj的權(quán)重,W1、W2、W3、W4和W5分別設(shè)定為5、4、3、2、1。hstruc的值越大,代表人力資本高級化水平越高。受到地級市層面的數(shù)據(jù)限制,向量夾角法測算人力資本結(jié)構(gòu)高級化只能到省級層面。本文參考駱莙函(2021)[10]的做法,將地級市接受高等教育的在校學(xué)生占全省在校大學(xué)生的比重作為權(quán)重,乘以全國省級層面的人力資本高級化指數(shù),得到地級市層面的人力資本高級化指數(shù)。
3.中介變量
(1)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整
本文構(gòu)造產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指數(shù)來反映地級市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整情況。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化(Ish)反映了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由第一、二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)的躍遷情況,體現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的服務(wù)化傾向。本文采用第三產(chǎn)業(yè)GDP占第二產(chǎn)業(yè)GDP的比重進(jìn)行衡量,計(jì)算公式如下:
產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指數(shù)(Tl)則集中體現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)之間協(xié)調(diào)能力和資源有效利用程度,測度方法主要有:標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)法、結(jié)構(gòu)效益系數(shù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏離度和泰爾指數(shù)。為準(zhǔn)確反映三次產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)地位和產(chǎn)值與就業(yè)的結(jié)構(gòu)偏差,本文采用泰爾指數(shù)的倒數(shù)來衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化水平,泰爾指數(shù)計(jì)算公式為:
其中,yi,m,t代表城市i第m產(chǎn)業(yè)在t時期的增加值,li,m,t表示城市i第m產(chǎn)業(yè)在t時期就業(yè)人員占總就業(yè)人員的比重,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)泰爾指數(shù)(theili,t)為逆向指標(biāo),theili,t值越大則表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理程度越高,本文在計(jì)算時對其做倒數(shù)處理,即tl=1/theil。
(2)城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量
現(xiàn)有研究多以研發(fā)經(jīng)費(fèi)、專利數(shù)量的指標(biāo)來衡量創(chuàng)新質(zhì)量。這些指標(biāo)的缺陷在于企業(yè)為追求政策支持盲目夸大研發(fā)投入、專利申請功利性強(qiáng),缺乏實(shí)際應(yīng)用場景,多為無用、無效創(chuàng)新。因此,本文根據(jù)北京大學(xué)企業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心編制的《中國區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)》從人力、資金、技術(shù)等多方面對城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量進(jìn)行綜合衡量,具體指標(biāo)見表1。首先,對所有二級取對數(shù)后進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化;其次,基于各指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行線性加總得到城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù);最后,為了能使不同城市人口規(guī)模和土地面積可比,分別用城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)除以相對應(yīng)的城市人口和土地面積,得到城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)兩個代理變量Innov_p和Innov_s。
表1 城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量指標(biāo)體系
4、控制變量
本文在基礎(chǔ)回歸模型中控制了一系列城市特征變量以盡可能地緩解遺漏變量偏誤,具體為:(1)固定資產(chǎn)投資(Invest),用固定資產(chǎn)投資占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表示;(2)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(Lnpgdp):用人均GDP的對數(shù)值表示;(3)外商投資(Fdi),用當(dāng)年實(shí)際使用外資占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表示;(4)城市化水平(Urban),用城市建設(shè)用地占區(qū)域面積的比重表示;(5)金融發(fā)展水平(Finance),用機(jī)構(gòu)存貸款余額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表示;(6)政府支出(Gov),用地方財(cái)政支出占地區(qū)生產(chǎn)總值比重表示;(7)對外開放程度(Open),用當(dāng)期進(jìn)出口總額占當(dāng)期GDP的比重來表示。
地級市層面的相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》,缺失值通過查找相應(yīng)各省和地級市統(tǒng)計(jì)年鑒與統(tǒng)計(jì)公報補(bǔ)齊,其他缺失值使用插值法進(jìn)行填充。為避免價格波動產(chǎn)生的影響,本文以2009年為基期對相關(guān)變量進(jìn)行平減。變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表2。
表2 描述性統(tǒng)計(jì)
為避免變量之間的多重共線給模型的估計(jì)結(jié)果造成干擾,本文使用方差膨脹因子方法對模型進(jìn)行檢驗(yàn),VIF的值均小于5,說明解釋變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性。進(jìn)一步進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),所對應(yīng)的p值顯著為0,強(qiáng)烈拒絕原假設(shè),選用固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)更為合適。
表3展示了基準(zhǔn)回歸結(jié)果,第(1)列中人力資本結(jié)構(gòu)高級化單獨(dú)對高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)行回歸,核心解釋變量的系數(shù)在1%的水平上顯著為正,說明人力資本結(jié)構(gòu)高級化顯著提高了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。第(2)列中進(jìn)一步控制年份時間效應(yīng)和城市固定效應(yīng)后,顯著性水平不變且系數(shù)為正。第(3)列中加入控制變量后,核心解釋變量的系數(shù)在1%的水平上顯著為正。在第(4)列進(jìn)一步控制年份和城市固定效應(yīng)后,核心解釋變量的系數(shù)在1%的水平上顯著為0.198,說明在緩解遺漏變量和固定效應(yīng)造成的估計(jì)偏誤的情況下,人力資本結(jié)構(gòu)高級化每提高1%,經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提高0.198%。
表3 基準(zhǔn)回歸
1.內(nèi)生性檢驗(yàn)
為了緩解可能存在的內(nèi)生性問題,參考戴魁早等(2020)[11]的研究,構(gòu)造地級市高校數(shù)量與前兩期全國高校畢業(yè)生數(shù)的交互項(xiàng)作為人力資本高級化的工具變量。人力資本高級化程度與地方高等教育的質(zhì)量密切相關(guān),地區(qū)高校數(shù)量眾多且具有較高的教學(xué)質(zhì)量,地區(qū)人力資本也具有較高的水平,滿足工具變量的相關(guān)性。高校的設(shè)立需由教育部或其他部門認(rèn)定,短時期內(nèi)地區(qū)高校數(shù)量是保持不變的,對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展不會產(chǎn)生直接影響,滿足工具變量的外生性。為了避免工具變量因固定效應(yīng)而無法估計(jì),因此選擇前兩期全國高校畢業(yè)生數(shù)做交互,使工具變量具有時變性。表4的第(1)列和第(2)列展示了交互項(xiàng)作為工具變量的兩階段最小二乘法估計(jì)結(jié)果,Kleibergen-PaaprkLM對應(yīng)的p值小于0.01,說明該檢驗(yàn)在1%水平上顯著拒絕“工具變量識別不足”的原假設(shè);Kleibergen-PaaprkWaldF統(tǒng)計(jì)量大于Stock-Yogo檢驗(yàn)10%水平上的臨界值,拒絕“弱工具變量”的原假設(shè)。上述檢驗(yàn)證明了本文工具變量的有效性。hstruc的系數(shù)在1%的置信水平上顯著為正,說明人力資本結(jié)構(gòu)高級化顯著提高了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,證明了結(jié)論的穩(wěn)健性。
表4 工具變量回歸
為了進(jìn)一步緩解因反向因果造成的內(nèi)生性問題,本文選取城市人力資本高級化的滯后一期作為工具變量。表4的第(3)列和第(4)列展示了人力資本結(jié)構(gòu)高級化滯后一期作為工具變量的兩階段最小二乘法估計(jì)結(jié)果,通過相關(guān)檢驗(yàn)得知,工具變量不存在識別不足、弱工具變量和過度識別問題,工具變量是有效的。hstruc的系數(shù)在1%的置信水平上顯著為正,說明人力資本高級化顯著提高了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,證明了結(jié)論的穩(wěn)健性。
2.替換被解釋變量
為了避免單一指標(biāo)衡量經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展造成的偏失,本文借鑒劉佳等(2021)[12]研究從創(chuàng)新發(fā)展、協(xié)調(diào)發(fā)展、綠色發(fā)展、開放發(fā)展和共享發(fā)展5個一級指標(biāo)、12個二級指標(biāo)、21個三級指標(biāo)運(yùn)用熵值法構(gòu)建城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展綜合指數(shù)?;貧w結(jié)果見表5第(1)列,核心解釋變量的系數(shù)(Hstruc)在1%的水平上顯著為0.026,說明在替換被解釋變量之后,人力資本結(jié)構(gòu)高級化促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的結(jié)論依然穩(wěn)健。
表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)
3.替換解釋變量
由于地級市從業(yè)人員學(xué)歷情況的欠缺,本文采用地級市在讀學(xué)生數(shù)量總數(shù)的自然對數(shù)對地區(qū)人力資本水平進(jìn)行衡量?;貧w結(jié)果見表5的第(2)列,核心解釋變量的系數(shù)(Hstruc)均在1%的置信水平上顯著為正,說明替換解釋變量之后,人力資本高級化的提升促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,證明本文結(jié)論的穩(wěn)健性。
1.教育資源
教育資源豐富的城市通常會有較高的人力資本,人力資本提升過程中對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的邊際效應(yīng)逐漸遞減。對于省會和直轄市,研究機(jī)構(gòu)、科研院所和重點(diǎn)大學(xué)會在此聚集,對城市的人力資本有較強(qiáng)的推動作用。本文通過觀測該城市是否為省會或直轄市對教育資源的豐富程度進(jìn)行識別?;貧w結(jié)果見表6第(1)、(2)列,對于教育資源較豐富的城市,人力資本結(jié)構(gòu)高級化的系數(shù)為負(fù)且不顯著;對于教育資源匱乏的城市,人力資本結(jié)構(gòu)高級化的系數(shù)在1%的水平上顯著為0.309,說明對于非省會城市,教育資源稀缺仍是制約該城市高質(zhì)量發(fā)展的一大短板。因此,非省會城市應(yīng)積極籌建大學(xué)和研究院等教學(xué)科研機(jī)構(gòu),補(bǔ)足教育資源匱乏短板,助力提升城市人力資本從而推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。
為了檢驗(yàn)Hstruc的系數(shù)在不同分組之間是否存在差異,本文采用似不相回歸模型(SUR)進(jìn)行回歸,卡方統(tǒng)計(jì)量的P值在1%的置信水平下拒絕原假設(shè),說明不同分組的Hstruc的回歸系數(shù)存在顯著差異。
2.就業(yè)機(jī)會
經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速、生產(chǎn)活動活躍的地區(qū)具有較多的就業(yè)機(jī)會。人口也隨著產(chǎn)業(yè)和就業(yè)的遷移而移動,這就意味著經(jīng)濟(jì)增速較高的地區(qū)會新增更多的就業(yè)崗位從而吸納更多人力資本。本文根據(jù)經(jīng)濟(jì)增長速度的中位數(shù)對就業(yè)機(jī)會的多少進(jìn)行識別?;貧w結(jié)果見表6第(3)、(4)列,對于就業(yè)機(jī)會較多的城市,人力資本結(jié)構(gòu)高級化的系數(shù)在1%的水平上顯著為0.269;對于就業(yè)機(jī)會較少的城市,人力資本結(jié)構(gòu)高級化的系數(shù)在5%的水平上顯著為0.093;說明就業(yè)機(jī)會較多的城市為人力資本提供就業(yè)基礎(chǔ),吸納更多高質(zhì)量的人力資本能遷移或留在本地,推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。
表6 教育資源和就業(yè)機(jī)會異質(zhì)性
1.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的中介效應(yīng)
為檢驗(yàn)人力資本結(jié)構(gòu)高級化能否通過提高產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和合理化來促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,本文進(jìn)行中介效應(yīng)模型檢驗(yàn)。表7的第(1)列和第(3)列回歸結(jié)果顯示,在以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化(Ish)和合理化(Tl)為被解釋變量時,人力資本結(jié)構(gòu)高級化的系數(shù)(Hstruc)均至少通過了5%的顯著性檢驗(yàn),說明人力資本結(jié)構(gòu)高級化顯著提高了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和合理化。表7的第(2)列和第(4)列顯示,將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的代理變量和人力資本結(jié)構(gòu)高級化的代理變量共同加入回歸模型中,中介變量和核心解釋變量依舊顯著為正,說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整在人力資本結(jié)構(gòu)高級化推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的過程中發(fā)揮部分中介作用。
2.城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的中介效應(yīng)
高級人力資本通常會有較高的創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)能力,因此人力資本結(jié)構(gòu)高級化可能會通過推動城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量來促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。表8的第(1)列和第(3)列回歸結(jié)果顯示,在以創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量(Innov_p、Innov_s)為被解釋變量時,人力資本結(jié)構(gòu)高級化的系數(shù)(Hstruc)的均通過了1%顯著性檢驗(yàn),說明人力資本結(jié)構(gòu)高級化顯著提高了城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量。進(jìn)一步將人力資本結(jié)構(gòu)高級化和城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量共同加入回歸模型中,中介變量和核心解釋變量依舊顯著為正,說明城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量在人力資本結(jié)構(gòu)高級化推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的過程中發(fā)揮部分中介作用。
表7 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的中介效應(yīng)
為進(jìn)一步驗(yàn)證中介機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性,本文采用Sobel檢驗(yàn)和Bootstrap檢驗(yàn)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的中介效應(yīng)進(jìn)行了檢驗(yàn),兩種檢驗(yàn)方法的原假設(shè)均為H0:β1×γ1=0。其中SobelZ值、Goodman—1(Aroian)Z值、Goodman—2Z值對應(yīng)的P值均在5%水平上顯著拒絕原假設(shè),Bootstrap在不同抽樣次數(shù)下的檢驗(yàn)結(jié)果顯示,回歸的95%置信區(qū)間均不包含零,從而拒絕原假設(shè)。故產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量在人力資本結(jié)構(gòu)高級化推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展過程中均起到中介作用。
表8 城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的中介效應(yīng)
為了檢驗(yàn)人力資本是否存在空間溢出效應(yīng),本文對人力資本和高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗(yàn)。用地理距離矩陣計(jì)算的莫蘭指數(shù)均在1%的水平上顯著為正(見表9),說明中國各城市的人力資本和高質(zhì)量發(fā)展具有顯著的空間自相關(guān)性,二者在空間分布上出現(xiàn)集聚效應(yīng)。
表9 莫蘭指數(shù)
表10展示了地理距離權(quán)重矩陣、經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣和地理經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣下的SAR和SDM兩種模型的估計(jì)結(jié)果,高質(zhì)量發(fā)展的空間自回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正,說明高質(zhì)量發(fā)展存在正向溢出,即高質(zhì)量發(fā)展城市的周邊城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平也較高;人力資本與權(quán)重矩陣的交互項(xiàng)的系數(shù)均至少在10%的水平上顯著為正,說明人力資本存在顯著的空間溢出效應(yīng),即周邊城市人力資本結(jié)構(gòu)高級化的發(fā)展能通過溢出效應(yīng)來提高該城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。已第六列為例,進(jìn)一步將空間效應(yīng)進(jìn)行分解,溢出效應(yīng)的系數(shù)為0.107,說明周邊城市人力資本結(jié)構(gòu)高級化發(fā)展提高1%,該城市的高質(zhì)量發(fā)展提升0.107%。
表10 人力資本的空間溢出效應(yīng)
本文運(yùn)用2009-2020中國地級市數(shù)據(jù),通過構(gòu)建人力資本結(jié)構(gòu)高級化指數(shù)和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù),探討了二者之間的關(guān)系。研究結(jié)果表明:(1)人力資本結(jié)構(gòu)高級化能顯著提高經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平;在構(gòu)造地級市高校數(shù)量與前兩期全國高校畢業(yè)生數(shù)的交互項(xiàng)和人力資本結(jié)構(gòu)的滯后一期作為工具變量進(jìn)行回歸緩解內(nèi)生性問題,以及進(jìn)行一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)之后,上述結(jié)論依然成立。(2)異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果表明:人力資本在教育資源稀缺、就業(yè)機(jī)會較多的城市能更好的驅(qū)動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。(3)中介效應(yīng)模型結(jié)果表明:人資資本結(jié)構(gòu)高級化能通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、促進(jìn)城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量來促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。(4)空間計(jì)量模型檢驗(yàn)結(jié)果表明,周邊城市人力資本高級化也能對本城市的高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生積極影響,具有顯著的溢出效應(yīng)。本文的相關(guān)結(jié)論為制定政策提供決策和參考,具有一定的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。
本文的政策建議如下:首先,人力資本結(jié)構(gòu)高級化是我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要推動因素,各地級市應(yīng)結(jié)合實(shí)際情況,出臺相對應(yīng)的人才戰(zhàn)略,提高人才培養(yǎng)規(guī)模和數(shù)量,增強(qiáng)人力資本結(jié)構(gòu)高級化的內(nèi)生驅(qū)動力。其次,教育資源匱乏地區(qū)應(yīng)加快高等教育發(fā)展步伐,壯大實(shí)體經(jīng)濟(jì),為人才提供就業(yè)渠道,是人才留在本地、服務(wù)本地。最后,提高對人才創(chuàng)業(yè)支持力度,注重知識產(chǎn)權(quán)保護(hù),營造良好的社會創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)氛圍。
哈爾濱師范大學(xué)社會科學(xué)學(xué)報2022年5期