产业集群发展中的人力资本积累影响因素分析

孙思为，孙倩芸（.厦门大学管理学院，福建厦门36005；.海南大学应用科技学院，海南儋州57737）



产业集群发展中的人力资本积累影响因素分析

孙思为1，孙倩芸2
（1.厦门大学管理学院，福建厦门361005；2.海南大学应用科技学院，海南儋州571737）

【摘要】以产业集群与人力资本理论为基础，首先从集群外部环境和集群自身因素两方面构建了集群人力资本积累的面板数据模型，然后基于统计年鉴数据，对国家火炬计划软件产业基地中的35个软件园进行了实证分析。研究结果表明，产业集群人力资本积累存在马太效应，集群所在地区的经济环境和教育环境正向显著影响集群人力资本质量积累水平，集群规模的影响方向则相反，其他影响因素不显著。

【关键词】产业集群；人力资本；面板数据模型

引言

目前，我国很多地区在不同产业形成了不同规模和水平的产业集群。对此，已有学者从经济学、管理学、社会学等多领域视角对集群现象进行了深入研究。但是针对产业集群人力资本积累影响因素的系统研究还未开展。本文选取国家火炬计划软件产业基地中35个软件园为集群分析对象，从其内外两大环境因素出发，运用计量经济模型，充分考虑软件园所在地区的经济环境、教育环境、文化生活环境及市政基础设施环境，以及政府对集群的支持度、集群自身投入以及集群规模等因素，寻求上述因素对集群人力资本积累的影响程度，为集群发展战略的政策制定者和相关政府部门提供决策依据。

1　实证分析

1.1变量选取

从企业角度考察人力资本，可用企业总收入与总人数之比值来衡量一个企业的平均生产率或人均产值。[1]本研究前提假设集群内企业具有同质性，即不存在管理上的差异，则从企业推广到集群，产业集群的人力资本质量积累水平可用集群总收入与总人数的比值，即产业集群人均生产率来表示，以此作为模型的被解释变量。

产业集群人力资本积累主要受集群外部环境和集群自身两方面的影响。前者主要影响人力资本流入时的质量水平；后者主要影响流入集群后人力资本质量积累。本文分别从这两大因素构造模型解释变量。

任何一个产业集群均为嵌入在一个特定区域内的开放系统，它与集群外部经济环境、文化环境、教育环境、生活环境和基础设施环境共同构成相互作用的有机整体。产业集群所在区域的经济、文化、教育等外部环境对产业集群的形成和发展都有着至关重要的作用，产业集群自身通过生产活动和外部环境进行物质、能量和信息交流。[2]产业集群的各种经济行为和社会行为均深刻嵌入当地社会关系、制度结构和文化土壤之中。[3]在产业集群人力资本积累研究中，区域的经济环境、生活环境、文化环境以及人才政策等都是重要的影响因素，这些环境对产业集群产生影响，与集群生产活动有关的区域文化、教育、生活、市政基础设施等会使得集群作为一个整体与区域环境产生互动，从而形成一种结构性嵌入，[4]同时也制约着区域和集群内企业的相关行为，对集群人力资本的质量积累水平产生间接影响。故区域因素是产业集群形成和发展的基本外部环境因素，区域的经济、教育、文化、生活、市政等环境[5-7]对于人力资本积累的数量和质量起到至关重要的作用。因此，研究产业集群的人力资本积累，上述外部环境因素是不可忽视的。

本文将产业集群外部环境细分为经济环境、教育环境、文化生活环境、市政环境等四个子环境。在经济环境因素方面，本文选取人均GDP和职工平均工资两个变量，并预期其影响均为正；在教育环境因素方面，选取人均教育支出衡量一个地区的教育水平，并预期该变量的符号为正；在文化生活环境因素方面，选取每万人拥有的医生数作为衡量指标，[8]并预期该变量对产业集群人力资本积累有正的作用；在市政环境方面，选取人均城市道路面积和人均绿化面积作为变量，并预期其影响均为正。

在产业集群自身变量选取方面，本文选取政府对集群的支持率、集群企业自身投入和产业集群规模三个解释变量。政府对集群的支持力度体现在政府对产业集群的扶持性投入经费上。政府从集群企业的实际上缴税金中获得直接收益，同时为支持集群的发展，政府会推出各种支持性经济措施，如税收减免，科技活动的经费支持等。一般来说，一个集群研究与开发投入经费与其产出水平呈正向相关，故本文选取集群数据中的科技活动经费支出总额来代表产业集群人力资本质量积累的自身投入。在规模经济研究中，集群规模的大小首先表现为生产要素在集群中的集中程度。生产要素在集群中的集中程度越高，集群的规模也就越大。衡量集群规模的方法有生产规模、就业规模和市场规模。[9]本文采用就业规模，即集群总就业人数代表集群规模。将产业集群外部环境和自身因素对应的解释变量进行汇总，得如表1。

表1　产业集群人力资本积累影响因素解释变量列表

1.2模型数据来源及说明

本文选取国家火炬计划软件产业基地中35个软件园2008—2011年四年的数据作为模型中集群层面的数据，来源于《中国火炬统计年鉴》（2009—2012）[10]；选取《中国城市统计年鉴》（2009—2012）[11]中35个软件园所在城市的数据，作为软件产业集群外部环境的数据。为了使得2008—2011年各年的数据具有可比性，本文对年鉴所查数据按此处理：各地市职工平均工资和人均教育支出均用城市居民消费价格指数按2008年不变价进行平减；人均GDP和人均生产率用工业生产者出厂价格指数按2008年不变价进行平减。

1.3静态面板数据模型

经济理论认为生产是一个连续的过程，前一年的产出对当年产出会产生某种影响，因而引入滞后因变量更符合理论与现实。然而一旦将滞后因变量引入当前方程，现有文献的估计方法将会失效，这将影响到结论的准确性，必须采用动态面板数据模型进行估计。为此，本文在研究方法上把传统的静态面板与动态面板相结合，用两种面板数据模型分别进行实证研究，并对实证结果进行比较分析。

（1）模型构建与检验

以产业集群人力资本积累水平为被解释变量，以表1中所列的变量为解释变量，将面板数据模型设为模型1的形式：

其中，i=1，2…，35代表第i个截面观察单位，分别表示全国35个国家级软件园；t代表时间序列观察值，可取值为2008，2009，2010和2011年。yit表示第i软件园、第t年的人力资本积累水平；βk（k=1，2，…，10）表示所有单位的斜率系数。假设个体效应ui是常量，ui代表恒常不变的影响产业集群人力资本积累的因素，其他随时间而变的因素作用归入随机项εit中，此时模型为固定效应模型；反之，若个体效应ui是随机变量，随机误差项则变为ui+εit，此时模型则为随机效应模型。考虑到变量pgdp（人均GDP）和sal（职工平均工资）间可能存在多重共线性，从而使得对系数的估计变得不准确，故本文先对这两个变量进行相关性分析，结果发现p值为0.000 0，相关系数为0.973 9，说明两者存在强相关。故本文剔除变量pgdp。模型1简化为模型2的形式。模型2对应的变量描述性统计分析结果如表2所示。

表2　变量描述性统计

（2）模型结果分析

模型2混合回归、随机效应模型和固定效应模型估计结果如表3所示。

通过Hausman检验，得到p值为0.0001，故本文认为应该使用固定效应模型。由固定效应模型估计结果可知，解释变量中职工平均工资（sal）、人均教育支出（edu）、人均绿化面积（grn）和集群自身投入（clus）正向影响产业集群人力资本积累，集群规模（scal）的影响方向则为负。职工平均工资（sal）代表了产业集群所在的地区的人均收入水平，该变量正向影响集群人力资本积累水平。当集群所在城市的职工平均工资提高1个百分点时，集群人力资本积累水平提高0.447 8个百分点。这与王金营对区域人力资本积聚的研究结论基本一致。[6]人均教育支出（edu）代表了一个地区的教育投入水平，当人均教育支出增加1个百分点时，产业集群人力资本积累水平提高0.228 8个百分点。人均绿化面积（grn）代表市政基础设施环境的一个方面，该变量正向影响集群人力资本积累水平。当集群所在城市的人均绿化面积增加1平方米，集群人力资本积累水平提高0.029 3个百分点。集群自身投入（clus）正向影响集群人力资本积累水平。当集群自身投入增加1个百分点时，集群人力资本积累水平提高0.183 5个百分点。这与刘海洋对2005—2007年工业企业微面板数据的研究一致。[12]集群规模负向影响集群人力资本积累水平。当集群规模扩大1个百分点时，集群人力资本积累水平下降0.676 1个百分点。集群规模负向影响产业集群人力资本的积累水平。

表3　产业集群人力资本质量积累水平决定因素估计（被解释变量为集群人均生产率）

1.4动态面板数据模型

被解释变量滞后项的引入缘于在静态面板数据模型中只考虑了集群外部环境和集群自身层次上的因素，由于惯性或部分调整，软件园个体的当前行为取决于过去行为。实际上，产业集群人力资本的平均生产率是一个受到多种因素如员工性别、年龄、地方性气候条件、制度设计、集群企业的管理水平尤其是人力资源激励水平等因素综合影响的生产系统，但这些因素很难量化而引入方程。考虑到这些因素同样也对上期产出产生了影响，且在短期内变化不大，因而滞后一期的产出能在一定程度上反映这些潜在因素的影响。[13]故将滞后一期的产出作为解释变量引入方程，模型如下：

在动态面板数据模型中，由于因变量的滞后项作为解释变量，有可能导致解释变量与随机扰动项相关，即解释变量具有内生性，如果仍按照标准的固定效应和随机效应模型进行估计，将导致参数估计的非一致性，估计结果的经济含义也会发生扭曲。对于动态面板数据模型，其估计的前提是面板数据必须是平稳的，否则可能产生伪回归的结果。因此，本文检验动态面板数据的平稳性，先估计模型，再对估计后的残差进行检验，若残差平稳，则可推断出动态面板数据是平稳的。对模型3进行差分处理，得到模型4：

将包含水平值的原模型（模型3）和经差分处理后的模型（模型4）构成一个系统，在系统的矩估计过程中，解释变量的滞后值作为一阶差分方程的工具变量，而解释变量一阶差分的滞后值作为水平变量估计方程的工具变量。此方法纳入了所有的矩条件，估计结果在统计上也更加有效，适合动态面板数据模型的估计。

本文引入被解释变量ln y一期滞后值，首先运用差分GMM方法进行估计。作为一致估计，差分GMM成立的前提是，扰动项εit不存在自相关。对此进行检验STATA Arellano-Bond检验发现，一阶扰动项的差分p值为0.000 0，二阶扰动项的差分p值为0.138 6，故扰动项的差分存在一阶自相关，但不存在二阶自相关，故接受原假设“扰动项εit无自相关”，可以使用差分GMM。作为比较，本文运用系统GMM方法同样估计以上模型。差分GMM和系统GMM的系数估计值与标准差比较如表4所示。

从表4可知，差分GMM与系统GMM的系数估计值比较接近，但后者的标准差更小，因此本文认为系统GMM估计更准确些。但系统GMM的有效性有待于检验。首先对系统GMM扰动项的自相关性进行检验。STATA Arellano-Bond检验结果表明，一阶扰动项的差分p值为0.000 0，二阶扰动项的差分p值为0.094 4>0.05，故扰动项的差分存在一阶自相关，但不存在二阶自相关，故5%显著性水平上接受“扰动项差分的二阶自相关系数为0的假设”，可以使用系统GMM。为了进一步确认系统GMM估计的有效性，我们运用过度识别检验，结果p值0.0830大于0.05，接受“所有工具变量都有效”的原假设。这表明系统GMM估计方法在此适用。由差分GMM估计与系统GMM估计的比较可知，本文选择更有效的系统GMM估计作为动态面板数据模型的估计方法。

表4　产业集群人力资本积累水平决定因素估计（动态面板数据模型）

2　两种模型估计结果的比较

将动态面板数据与静态面板数据估计结果相比，得出以下结果：

（1）由系统GMM估计结果可知，被解释变量的一阶滞后项系数在10%水平上是显著的，即前一期人力资本积累水平对当期有显著的正效应，前一期人力资本积累水平提高1个百分点，则当期人力资本积累水平提高0.788 3个百分点。这个结论从实证角度验证了产业集群人力资本积累的马太效应。[14-15]

（2）软件园外部环境中的职工平均工资对集群人力资本积累的影响还是正向的，但影响明显弱于静态面板数据模型，即职工平均工资提高1%带来的集群人力资本积累水平的提高幅度由原先的0.447 8%减弱为0.292 7%。

（3）使用动态面板数据估计，软件园外部环境中的人均教育支出对软件园人力资本积累水平的影响显著性水平提高了，由10%显著性水平提高至5%。人均教育支出增加1%，则软件园人力资本积累水平提高0.239 8个百分点，稍高于固定效应估计结果。

（4）软件园外部环境中的人均绿化面积、产业集群自身因素中的集群企业自身投入对产业集群人力资本积累水平的影响由显著变为不显著。

（5）无论在静态面板数据模型还是动态面板数据模型中，产业集群规模的影响效应均为负，且在1%的水平下显著，但在动态面板数据模型估计结果中，其影响程度稍有所减弱，即产业集群规模扩大1%，软件园人力资本质量积累水平下降幅度从原先的0.676 1%减弱为0.631 9%。

3　结论与建议

本文采用面板数据模型分析方法，以全国35个软件园为产业集群分析对象，选取了软件园所在城市的经济环境、教育环境、文化生活环境和市政基础设施环境作为集群外部环境因素指标，选取集群规模、集群企业自身投入以及政府对集群的支持率作为集群自身因素指标，分别构建了静态和动态两种面板数据模型，对影响软件园人力资本积累的影响因素及其影响效应分别进行了定量分析，并对两模型的估计结果进行了比较分析。根据以上模型分析结果，给出如下的结论与建议：

（1）产业集群人力资本积累存在循环累积效应。对全国各软件园来说，应注重初始人力资本积累，后续的积累则会在初始惯性推动下不断提高。

（2）产业集群外部环境中的职工平均工资、人均教育支出对产业集群人力资本积累存在正效应。软件园所在城市政府相关部门应切实提高职工工资水平，以吸引外围人力资本流入，从而提高软件园人力资本积累水平。

（3）人均绿化面积和集群企业自身投入在静态面板数据模型中影响显著，而在动态面板数据模型中则不显著。这可能的原因是软件园所在城市的基础设施环境对吸引人才影响作用不显著；集群企业自身投入在滞后一期的动态面板模型中未能完全显示其影响作用，后续研究可考虑引入滞后二期的动态面板数据模型。

（4）产业集群规模在两个面板数据模型中的影响效应均为负。这就为个别软件园盲目扩大规模而不注重内涵发展提供了反面实例证明。李煜华等人就曾指出产业集群规模与集群效应之间并不一定存在正相关性，两者之间存在着极限约束。[16]规模大并不意味着质量优，恰恰相反，规模会影响质量的提高。该结论警示部分地方政府为政绩而不顾实际扩大软件园规模的做法是盲目的。

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（责任编辑王满达）

The Influential Factors on Human Capital Accumulation in the Development of Industrial Clusters

SUN Si-wei1，SUN Qian-yun2
（1.School of Management, Xiamen University, Xiamen 361005, China; 2.School of Applied Fechnology, Hainan University, Danzhou 571737, China）

Abstract：This paper, based on the theory of industrial cluster and human capital, first constructs the panel data model of industry cluster’s human capital accumulation from the cluster’s external environment and their own factors, and then makes empirical analysis of the 35 software parks of the nation based on the statistical data.The results show that the accumulation of human capital quality of the industrial cluster has Matthew Effect, the region’s economic environment and education environment has a significant positive effect on the quality of the cluster’s human capital accumulation while the cluster scale has the negative effect, and the other factors are not significant.

Key words：industrial cluster; the quality of human capital; panel data model

作者简介：孙思为（1990—），男，浙江慈溪人，硕士研究生，主要从事企业管理研究。

收稿日期：2016-01-02

【中图分类号】F127

【文献标识码】A

【文章编号】1674-2362（2016）02-0049-05