区域人力资本与经济增长实证研究
2016-05-30罗芳陆炜
罗芳 陆炜
摘 要:为了研究东北地区人力资本对其经济增长的影响程度,文章以柯布-道格拉斯生产函数为理论基础,用计量经济学方法分析了东北地区劳动力、物质资本、人力资本与经济增长之间的关系。结果发现:东北地区人力资本的弹性系数要比劳动力与物质资本的弹性系数都小,说明东北地区人力资本对经济增长的影响比劳动力与物质资本投入对区域经济增长的影响要小。结合这一研究结果提出促进东北地区经济发展的人力资本对策建议。
关键词:东北地区;人力资本;经济增长;实证研究
中图分类号:F 240 文献标识码:A 文章编号:1672-7312(2016)04-0401-05
0 引 言
在经济学理论背景下,物质资本和劳动力的投入是促进区域经济增长的2大重要因素。人力资本继物质资本和劳动力2大要素后,成为了一种新的生产要素,在区域经济增长中起着重要的作用。作为国家老工业基地,东北地区在改革开放前是人才汇集的区域,区域所形成的人才流动机制与计划经济体制相适应,对东北地区以外的人才也产生了强烈的吸引力。但是改革开放后,由于东北地区经济发展相对滞后,其艰苦的生活物质条件无法满足人才追求高收入、优越的工作环境与生活环境,不但不能吸引区域外的人才就业,而且也很难留住区域内的人才,因而导致了东北地区大量人才的流失。自改革开放以后,大量人才往南迁移使得东北地区变成人才净流出区域。因为在这些流出人口中受过高等教育、具有一定专业技能的人更倾向于往发达区域流动,这就导致了虽然东北地区的教育水平比较高,人力资本优势凸显,但是东北地区的人力资本并没有发挥很大的经济效用。所以,怎样为东北地区这一态势提出重要的建议意义重大。文章结合理论和实证分析,研究了东北地区人力资本与区域经济增长之间的关系,并根据实证分析得出的结果提出了促进东北地区经济发展的人力资本对策建议。
1 文献综述
1950年,由舒尔茨首次提出人力资本的相关概念。1960 年,他在文章中指出,人力资本对经济增长的影响程度要比物质资本与劳动力投入对经济增长的影响程度大得多。由于舒尔茨对“人力资本”的提出与研究,之后人力资本开始得到国外学者的关注。国外学者们分别以索洛、罗默等人为代表形成了宏观学派和以舒尔茨、明赛尔等人为代表形成了微观学派。1980年,经济学家罗默和卢卡斯提出了“新增长理论”,在该增长模型中引入了人力资本这一内生变量,强调了知识和人力资本在经济增长中有着决定性作用。
在国外学者研究的基础上,之后又有很多国内学者对人力资本这一生产要素对各区域经济增长的影响进行了研究。韩竹[1](2011)在探讨黑龙江省经济增长方式如何得到转变时,提出了在转变黑龙江省经济增长方式中人力资源的合理使用和配置至关重要。高远东和花拥军[2](2012)在卢卡斯作用机制和尼尔森—菲尔普斯作用机制下建立了空间经济增长模型,并选取了中国27个省的面板数据进行实证分析,研究结果表明基础人力资本与知识人力资本均能促进经济增长,但是知识人力资本对经济增长的影响程度要比基础人力资本对经济增长的影响程度大。李德煌和夏恩君[3](2013)利用扩展的索洛模型,并结合统计到的人口数据来进行实证分析,研究结果表明人力资本和技术进步逐渐成为我国经济增长中的重要引擎,而劳动力数量对经济增长的影响在逐渐减弱。以上学者都是对人力资本对区域经济增长的影响进行了研究,之后又有学者进一步对人力资本流失对区域经济增长的影响做了研究。翟丽丽等[4](2013)通过对黑龙江省人力资本外流对其区域经济的影响进行估算,结果得出人力资本外流对经济增长的影响很大,并由此提出相关的完善人力资本的建议以防止人力资本流失,对促进黑龙江省经济发展具有重要的实际意义。罗伟[5](2013)借鉴内生增长理论,建立人力资本与经济增长的计量模型,选取了1990—2010年的数据并进行OLS回归,由此得出人力资本外流会对我国经济增长带来负面影响。
现有研究较多的是人力资本对经济增长有积极的促进作用,但是不同区域内的人力资本对于经济增长的影响程度会有差异,有些地区的人力资本对区域经济增长影响较大,而有些地区则较小,具体要看各区域整体发展的情况。文章将以柯布—道格拉斯生产函数为理论基础[6],用计量经济学方法分析东北地区劳动力、物质资本、人力资本与经济增长之间的关系,从而得出相对于物质资本与劳动力来说,人力资本对东北地区经济增长的影响程度。
2 东北地区人力资本与经济增长模型构建
2.1 模型的构建
通过选取道格拉斯生产函数模型,其一般形式为:Y= ALαKβ,其中Y为经济总量;K为物质资本;L为劳动力;A为技术水平。α 和β分别是劳动力与物质资本的产出弹性。为了研究人力资本与经济增长之间的关系,则需要在道格拉斯生产函数模型中引入人力资本这一变量[7],并由此估计出人力资本对经济增长的弹性,从而来比较物质资本、劳动力和人力资本3要素分别对区域经济增长的弹性大小。因此,文章在构建人力资本与经济增长模型时,在原模型——道格拉斯生产函数模型的基础上加入了人力资本这一变量,把这一变量定义为H,完善后的方程具体为:Y = ALαKβHγ,其中:K为物质资本;H为人力资本;L为劳动力;A为技术水平。α 和β分别为劳动力、物质资本的产出弹性;γ为东北三省人力资本投入的产出弹性。将上式两边取对数,取对数后的具体模型为:lnY=A+αlnL+βlnK+γlnH,其中,
lnY为被解释变量,lnK,lnL,lnH 为解释变量。通过用“最小二乘法”对东北地区劳动力、物质资本、人力资本与经济增长之间的关系进行回归分析,由回归结果分别估计出东北地区劳动力、物质资本与人力资本对经济增长的弹性并比较三者大小,由此得出东北地区人力资本没有发挥经济效用的结果并提出促进东北地区经济发展的相关人力资本的对策建议。
2.2 数据的选取
通过选取东北地区1995—2014年的数据进行实证分析,这里的东北地区是指辽宁省、黑龙江省和吉林省3个省份,这3个省份选取的数据均来自于《中国统计年鉴》,而且下文中的数据均是3个省份相加处理得来。为了研究东北地区劳动力、物质资本与人力资本分别对区域经济增长的影响程度,需要选取几个相应的指标来进行测算,指标主要包括:地区经济增长、人力资本存量、物质资本投入和劳动力存量。
1)地区经济增长。文章选取东北三省历年人均GDP 作为衡量地区经济发展状况的指标,因为人均GDP 可以较客观地反映一个地区的经济增长情况,并且这一数据的获取也较为容易。
2)人力资本存量。关于人力资本存量指标,学者们在各自的研究中都有涉及,而且他们常常根据研究的需要来考虑指标的选取,不同的方法有着各自的优缺点,但是目前为止却没有一个统一的标准。文章基于数据的可得性,通过计算东北地区受过高等教育的人数占年末个体就业人数的比重,然后再乘以平均受教育年限15,把以此计算出的结果作为衡量东北地区人力资本存量的指标[8]。
3)劳动力存量。通过选取东北3省年末个体就业人数来作为劳动力存量的度量指标。
4)物质资本投入。对于物质资本的变量选择,学者们主要选取固定资产投资额、固定资本形成额、资本形成额、固定资本存量、资本存量等来作为衡量物质资本投入的指标。文章基于数据的可得性,采用全社会固定资产投资作为东北地区物质资本投入的指标。具体数据见表1.
3 东北地区人力资本与经济增长的实证分析
3.1 时间序列的单位根检验
时间序列原始数据会在模型建立时,因数据本身的问题而产生“虚假回归”现象。因此,首先要采用ADF法对原始数据进行平稳性检验,若原序列是非平稳的,则下一步要检验一阶差分与二阶差分的平稳性,具体结果见表2.
从表2 的数据中可以看出各原序列的单位根统计量都大于5%显著性水平下的ADF临界值,故接受“存在单位根”的原假设,这就说明几个变量的原序列都是不平稳的。经过一阶差分后,结果表明在5%的显著性水平检验下没有拒绝“存在单位根”的零假设。经过二阶差分后,单位根统计量都小于5%显著性水平下的ADF临界值,故拒绝“存在单位根”的原假设。因此,各序列数据都为二阶单整数据。
3.2 时间序列的协整检验
通过以上ADF检验,我们可知所有变量均为二阶单整,满足协整检验的前提条件,故进一步对时间序列数据进行协整检验,结果见表3.
由表3可以看出,在At most 2 一栏中p值为0.098 3,在5%的显著性水平下接受原假设,表明几个变量之间至少存在一个长期的协整关系。
3.3 模型回归分析
为了研究东北地区劳动力、物质资本与人力资本对区域经济增长的影响程度,通过用最小二乘法对劳动力、物质资本、人力资本与地区经济增长这几个变量进行模拟回归,以下是回归估计结果(见表4)。
模型回归结果:lnY=2.774 976+0.538 595lnL+0.486 279lnK+0.150 902lnH.
从整个模型来看,模型的拟合优度非常好,调整后的R2为0.997 182,几乎接近于1.整个模型的F统计量为2 242.157,表明所有的解释变量组合在一起对被解释变量的影响很显著。根据以上回归结果,可以看出各变量系数均在1%显著性水平下通过检验,并可以从中得到一些结论
1)劳动力lnL的弹性系数为0.538 595,说明在其他变量不变的情况下,东北3省的劳动力每增长1%,其人均GDP会增长0.538 595%.
2)物质资本lnk的弹性系数为0.486 279,说明在其他变量不变的情况下,东北三省的物质资本每增长1%,其人均GDP便增长0.486 279%.
3)东北3省人力资本lnH 的弹性系数为0.150 902,说明在其他变量不变的情况下,东北3省的人力资本每增长1%,其人均GDP便增长0.150 902%.由此可见,东北地区人力资本的弹性系数要比劳动力与物质资本的弹性系数都小,这说明东北地区人力资本对区域经济增长的影响比劳动力与物质资本投入对区域经济增长的影响都要小。
由以上结论可以得出:人力资本虽然对东北地区的经济发展有正面效应,但是相对于东北地区的劳动力与物质资本来说,人力资本的影响程度明显低于物质资本和劳动力,也就是说现今东北地区主要还是依靠劳动力与物质资本来拉动其经济增长的。那么,为什么会出现这种情况呢?人力资本作为一种新的生产要素为什么没有成为东北地区经济增长的强大动力?到底是什么原因导致了东北地区的人力资本没有发挥经济效用?面对这种情况又该如何解决呢?首先,物质资本与劳动力这2大因素仍然是拉动东北地区经济增长的主要力量,与此同时,必须强调东北三省人力资本这一要素的发挥,从依赖劳动力和物质资本这2大要素的投入转向更多依靠人力资本的数量与质量来促进经济增长。东北地区虽然有较高的教育水平,人才优势凸显,但是人力资本的经济效用发挥有限,故将结合这一研究结果提出促进东北地区经济发展的人力资本对策建议。
4 对策建议
4.1 发展社会保障制度
如今社会保障制度不仅是社会进步的一个重要指标,也是吸引人才的重要因素。各地政府对于社会保障制度的建设都十分重视,欠发达地区政府则更应该在完善社会保障制度方面多投入,这样才能留住人才并且吸引人才。因为东北地区还属于欠发达地区,所以政府对于社会保障的投入有限,东北地区的社会保障水平相对落后。那么东北地区未来将如何发展社会保障制度呢?首先,应该对医疗保险进行调整,因为对于每个人而言生存是基础,只有解决了人们看病难的问题,满足了人们生活的最基本要求,各地区的人才才有可能考虑东北地区的其他因素,东北地区才能留住人才或者各地区人才才有可能向东北地区流入。其次,提高东北地区的住房公积金标准,因为人才的住房问题是有关他们能否安心工作、积极创造的一个重要前提,东北地区的住房公积金问题主要在于政府补贴较少,投入有限,故政府应该加大这一部分的投入。
4.2 优化地区产业结构
东北地区传统的产业结构以钢铁、石油等重工业为主,如今这些行业都面临着能源消耗量大、产能过剩等问题,属于落后的产业,无法吸引人才。故东北地区必须以高科技、知识经济为引领,实现产业结构升级。产业结构升级首先要利用好东北地区的人才,东北地区的众多高等院校培养出了大量人才,他们掌握了前沿理论,政府应该促进企业与高校的合作,企业为高校提供一定的研究基金及实习基地,高校为企业提供技术支持,实现协同发展。
4.3 增加研究经费的投入
东北地区必须增加研究经费的投入,缩小与发达地区的差距。因为一个地区的研究经费是发挥人才创造性和积极性的前提,只有拥有充足的研究经费,才能充分利用好其培养出来的人才,否则人才会因为无法在东北地区发挥自身能力而选择向可以发挥其才能的地区迁移。在增加研究经费方面:一方面可以增加R&D经费,R&D经费投入的越多,该地区科技人才的利用率就越高;另一方面政府可以增加财政科技投入,使得科技人才充分利用以防止人才流失。
4.4 优化地区职业结构
国有企业在计划经济时代的发展是很好的,为国计民生做出了巨大的贡献。市场经济体制建立后,计划经济体制已经逐步淡化,但是这种淡化并不是很彻底的,而且东北地区又是受计划经济体制影响较大的地区,很多人不愿意抛弃原有的观念,在一些部门还带有行政命令色彩,这不利于企业自主生产、自由竞争,对于人才的聘任、任用都有一定的阻碍作用。所以东北地区首先必须要从思想观念上改变其重视国有企业而轻视民营企业的择业观念,其次,政府要实施政策来支持东北地区大力发展民营企业,在一定程度上给予民营企业补贴。这样,东北地区才能从国有企业较集中转变成为民营企业较为普遍的现象。民营企业在一定程度上更能自由发展、公平竞争,这样才能使得人才真正发挥作用。
参考文献:
[1] 韩 竹.黑龙江省经济增长动力机制及转变经济增长方式的探讨——基于人力资本优化配置的基础[J].北方经贸,2011(4):73-74.
[2] 高远东,花拥军.异质型人力资本对经济增长作用的空间计量实证分析[J].经济科学,2012(1):39-50.
[3] 李德煌,夏恩君.人力资本对中国经济增长的影响——基于扩展Solow模型的研究[J].中国人口·资源与环境,2013,23(8):100-106.
[4] 翟丽丽,云丽虹,单子丹,等.黑龙江省人力资本外流对经济增长的影响研究[J].科技与管理,2013,15(1):49-53.
[5] 罗 伟.人力资本外流对我国经济增长的影响研究[J].农村经济与科技,2013,24(5):91-93.
[6] 卞纪兰,段 冶.黑龙江省经济增长中人力资本贡献的实证分析[J].东北财经大学学报,2013(5):44-48.
[7] 刘 瑛,熊先承.区域人力资本与经济增长实证研究——以江西省人力资源战略调整为例[J].企业经济,2013(1):143-145.
[8] 孙正林,韩智宇.高等教育人力资本投资的成本收益分析——以黑龙江省为例[J].经济师,2014(7):12-14.