人力资本结构与全要素生产率的关系论文
内容摘要：人力资本结构、技术外溢是决定全要素生产率的核心因素，人力资本积累是全要素生产率提高的物质基础，技术外溢很大程度上决定了全要素提高的速度。本文利用1998-2014年省级面板数据，在将人力资本分为四个类别前提下，考察不同维度人力资本投资、技术进步与全要素生产率之间的内在逻辑关系。研究结果表明：衡量技术外溢的两个变量技术进步、技术效率都对全要素生产率的提高具有显著促进作用，基础人力资本、知识人力资本两个维度人力资本的积累明显促进了全要素生产率的提高。技能人力资本积累对全要素生产率的提高具有负向作用，制度人力资本对全要素生产率的影响不显著。最后笔者依据实证分析结果，提出了提高全要素生产率的政策建议。
关键词：人力资本；技术外溢；全要素；生产率
问题的提出
对人力资本、技术外溢与全要素生产率关系研究的理论基础主要来源于新经济增长理论，新经济增长理论主要贡献是将技术进步内生到生产要素投入中，并将人力资本从资本与劳动生产要素中单独分离出来。这也是国内外大多数学者就此选题进行研究的基础，技术进步的内生与人力资本的分离，可以更好地衡量人力资本积累与技术溢出效应对经济增长的贡献。通过对过往研究的梳理发现，大多数学者认同技术外溢与人力资本积累对全要素生产率提高的正向促进作用，普遍认为人力资本投资和人均受教育时间的延长带来了技术进步与技术效率的提高，进而提高全要素生产率，最后保持了经济持续快速的增长。Benhabib和spiegel（1994）认为人力资本积累影响全要素生产率的提高主要表现在以下两个方面：第一，通过人力资本的积累存量的增加，其对技术进步吸收能力提高，产生外溢效应，使技术效率提高速度加快，最后带来全要素生产率的快速增加；第二，伴随着全球化以及全球技术合作的加强，发展中国家可以通过引进发达国家的先进技术来提高全要素生产率。人力资本积累、技术外溢对全要素生产率的影响，受到国内外学者的广泛关注。Perkins和Rawski（2008）对中国1982-2006年之间的全要素生产率增长速度进行了估算，测算结果显示，20世纪90年代全要素生产率增长速度快于21世纪以来全要素生产率的增长速度。相关研究（Griffith等，2004；Caselli和Coleman，2006；Bronzini和Piselli，2009）中重点关注了人力资本积累对技术进步的吸收能力，并指出全要素生产率的提高很大程度上取决于人力资本对技术进步的吸收能力。梁超（2012）运用脉冲响应与系统广义矩估计方法，从多个层次考察了人力资本对技术外溢的吸收能力以及对技术效率以及全要素生产率提高的影响。夏良科（2010）利用数据包络分析方法，比较了不同行业之间人力资本、技术外溢对全要素生产率的影响，考察人力资本投资、科技研发投入与技术外溢之间的相互作用。陈仲常、谢波（2013）运用我国省级面板数据，考察不同受教育水平的劳动者对我国全要素生产率增长的外部效应。魏下海（2010）通过设置虚拟变量以及利用三种权重矩阵，实证分析了我国人力资本积累对全要素生产率提高的空间溢出效应。通过对过往学者研究成果的梳理可以发现，大多数文献都是将人力资本作为一个整体来考察，或者是仅仅考察高等教育对技术进步的影响，并没有考察不同维度人力资本积累对全要素生产率提高的推动作用。从另一个角度来看，国内学者没有从多个维度、多个层面上全面考察人力资本积累、技术进步对全要素生产率的影响，也没有很细化地比较不同维度人力资本对不同区域全要素生产率的具体影响。本文运用我国1996-2014年的省级面板数据，将人力资本分为四个维度，更为深入地研究其对技术进步、全要素生产率的影响，并依据实证分析结论，从人力资本投资视角提出相应的政策建议。
变量选择与模型设定
本文的核心议题是“人力资本结构、技术外溢与全要素生产率”，围绕着这一主题，将人力资本投资分为四个维度，从多层次、多维度考察人力资本结构、技术外溢对全要素生产率的影响。
（一）计量模型设定在上述研究框架下，本文通过构建合适的计量模型，从人力资本四个维度上实证检验其对技术外溢以及全要素生产率的影响，计量模型构建如下：Zit=0+1hucit+2Xktit+εit（1）其中，i表示地区，t表示年份，Zit为被解释变量，为了更好地刻画人力资本结构对技术进步的影响，被解释变量主要包括全要素生产率（tfpit）、技术效率（teit）、技术进步（tpit）三个部分，hucit核心解释变量人力资本结构变量，Xktit为控制变量组，εit为随机扰动误差项，参数1的经济含义是人力资本对我国技术进步以及全要素生产率的影响，2的经济含义为控制变量组对全要素生产率与技术进步的影响。同时，依据前述逻辑分析框架，本文将hucit设定为核心解释变量。为了避免重要变量缺失引起的估计偏误，考虑到全要素生产率肯定受到其它重要变量的.影响。在计量模型（1）中，本文引入被解释变量的滞后一期变量作为模型解释变量，考察其它重要变量对被解释变量的影响，将模型（1）扩展为动态面板数据模型。综合上述分析，计量模型扩展为：Zit=0Zit-1+1hucit+2Xktit+εit （2）为了分别考察人力资本结构对技术进步、技术效率、全要素生产率的影响，以及人力资本结构、技术外溢两组解释变量对全要素生产率的影响，本文设定如下计量模型：模型（3）、（4）考察人力资本结构对技术进步、技术效率的影响；模型（5）考察人力资本结构、技术外溢对全要素生产率的影响。
（二）变量选择 被解释变量全要素生产率（Zit）。本文对全要素生产率、技术效率以及技术进步的估算，主要是参照Fare（1994）的研究成果，方法上采用数据包络分析方法，将每一个省级单位看作一个生产决策个体，在既定条件下，先确定每一个省级单位的最佳生产前沿面，然后比较现实经济中能够达到的前沿面与最佳前沿面的差距，差距越大代表全要素生产率越低，反之则表示越高。公式（9）衡量的是技术效率指数变化，公式（10）具体测算了技术进步指数的变化，这两个支出主要测度了实际生产前沿面与最佳生产前沿面之间的差距，如果数值大于1，表示技术效率提高或技术进步，小于1表示技术无效率，等于1表示技术进步或技术效率没有变化。核心解释变量（hucit）。本文的核心解释变量主要由四个部分组成：一是基础人力资本huc1。基础人力资本主要涉及到健康投资，本文主要通过《中国统计年鉴》获取人均健康医疗支出指标。二是知识人力资本huc2。主要通过人均受教育年限来衡量。三是技能人力资本huc3。主要以《中国劳动统计年鉴》公布的每年各省技工培训学校毕业生数占适龄人口的比重来衡量。四是制度人力资本huc4。主要考察人力资本在不同地区之间流动迁移情况，用省级单位人口迁移量占总人口的比重来近似地衡量制度人力资本。Xktit为控制变量组。依据我国现实和前述逻辑分析，影响居民收入分配的数据主要有：财政收入分权（revrit），固定资产投资比率（faiit），财政支出分权（exprit），城镇化水平（urbit），经济开放度eoit，利用外资水平（fdiit），人均GDP（rjgdpit）。
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