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基于人力资本投资视角下的城镇居民收入效应分析
——以陕西省城镇居民为例

2017-09-03

福建质量管理 2017年9期
关键词:人均收入医疗保健城镇居民

李 频

(西安财经学院统计学院 陕西 西安 710100)

基于人力资本投资视角下的城镇居民收入效应分析
——以陕西省城镇居民为例

李 频

(西安财经学院统计学院 陕西 西安 710100)

本文以陕西省城镇居民为例,以1992年至2014年数据为基,建立VAR模型,关于人力资本投资与居民家庭收入。以教育、医疗保健、交通通讯三方面支出来表示人力资本投资。通过协整检验、Granger因果检验、方差分解等方法,发现它们间存在着长期均衡关系。最后得出结论:交通通讯支出对居民人均收入的贡献率最大,教育和医疗保健次之。

人力资本投资;收入效应;VAR模型

一、引言

人力资本的概念是在20世纪50年代末,是由美国经济学家舒尔茨,在其著名的关于人力资本的演讲中提出来的[2]。阐述了人力资本投资及其过程中形成的人力资本,对于经济增长等方面的影响,奠定了经济学中一个崭新的理论基础——人力资本。

人力资本一直以来是国内外学者关注的焦点,人力资本因素对收入影响起着决定性作用。然而,作为居民收入重要来源的人力资本,却由于各种因素的影响导致居民在人力资本获取上存在不小的差异,进而导致了收入差距的存在。

有关人力资本与居民收入关系的研究,大都集中在人力资本是引起收入不平等问题的研究上。陈迅等(2008)[3]研究了我国城镇居民收入与人力资本投资相互关系,表明两者间存在长期稳定的因果关系;王广慧(2009)[4]采用微观计量方法,对人力资本投资收入效应进行了系统研究,实证结果为制定和完善政策提供了参考依据;王云多(2010)[5]、熊广勤和张卫东(2010)[6]通过分位数回归的方法研究并提出教育对居民在个人收入分配上的显著影响,人力资本在不同领域的研究使得人力资本理论得到进一步发展和完善,不同学者研究的目的和意义不同,所选择的变量也不同。本论文通过人力资本投资对于陕西省城镇居民收入的效应研究,利用计量经济学中多变量的VAR模型,研究人力资本投资与城镇居民收入之间的关系。

二、人力资本投资对城镇居民收入的效应实证分析

(一)数据选取及来源

考虑到数据的可获得性,本文人力资本投资因素以陕西省城镇居民家庭消费支出中教育支出(EDU)、医疗保健支出(HEA)、交通通讯支出(TRAN)来表示,居民收入以家庭人均收入(INC)来表示。按照上述指标选取了陕西省1992-2014年时间序列数据,数据均来自《陕西省统计年鉴》(1993-2015),采用Eviews6.0进行分析。

(二)数据分析

本文建立模型利用的是时间序列数据,其建立模型要求必须是具备平稳性条件。对于非平稳序列,如果时间序列数据出现一致的变化趋势,即使它们之间是没有任何关系,若直接进行分析也是会出现较高的可决系数,这样就出现了伪回归现象。因此,对于时间序列数据进行分析时,首先是检验其平稳性。对于非平稳序列,如果他们之间是具有同阶的单整序列,才有可能是存在长期的稳定关系。因此,应对具有同阶单整序列进行协整检验,并通过格兰杰因果检验来检验变量之间是否存在因果关系。

1.平稳性检验

首先对上述四个时间序列取对数,目的是消除序列可能存在的异方差。然后对它们进行ADF单位根检验,检验结果如下表1所示。

表1 ADF单位根检验结果

注:1.Δ代表一阶差分;2.“*、**、***”分别表示10%、5%、1%显著性水平下拒绝有单位根的原假设;3.(C,T,L)分别表示单位根检验中的截距项、时间趋势和滞后阶数,EVIEWS6.0单位根检验中的滞后阶数由AIC信息准则确定,0表示不存在这一项。

由表1可以看出,教育支出、医疗保健支出、居民人均收入、交通通讯支出这些变量是非平稳序列。通过对变量进行一阶差分后,各变量的一阶差分均是平稳序列,表明教育支出、医疗保健支出、居民人均收入、交通通讯支出均是一阶单整序列Ι(1)。

2.协整检验

根据上述分析,四个变量均是一阶单整序列Ι(1),可以进一步研究它们的协整关系。本文采用Johansen协整检验,由其检验结果可以看出,LNINC、LNEDU、LNHEA、LNTRAN之间是存在2个协整关系,因此居民人均收入、教育支出、医疗保健支出、交通通讯支出存在长期均衡关系。建立VAR模型是在协整检验的基础上,所以是可以建立VAR模型的。

(三)模型构建

1.VAR模型

由于LNINC、LNEDU、LNHEA、LNTRAN~Ι(1),而且由AIC、SC可以得出最优滞后阶数是2。因此建立VAR(2)模型。结果显示,VAR模型四个方程的可决系数分别是0.998610、0.993877、0.996020、0.994261,表明VAR模型拟合的比较好。虽然有个别系数是不显著的,但VAR模型注重整体效果,所以说VAR模型还是比较理想的。

2.VAR模型检验

(1)VAR模型滞后结构的检验

若被估计的VAR模型所有根模的倒数都是小于1,即在单位圆内,则其是稳定的。否则,是不平稳的。通过检验可知,所有单位根倒数的模都落在了单位圆内,因此,所建立的VAR(2)模型是稳定的。

(2)Granger因果检验

本文基于VAR(2)模型检验教育支出、医疗保健支出、居民人均收入、交通通讯支出之间是否有显著的Granger关系,由其检验结果可知,在10%的显著性水平下,教育支出、医疗保健支出、交通通讯支出是引起居民人均收入变化的格兰杰原因。它们之间是存在着单向的因果关系。

3.方差分解

方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度,进一步评价不同结构冲击的重要性。方差分解给出了对VAR模型中变量产生影响的每个随机扰动项的相对程度。由前面检验可知,VAR(2)模型是平稳的。因此对所建立的VAR(2)模型进行方差分解,其结果如下表2所示。

表2 LNINC方差分解结果(单位:%)

由表2可以得出,从长期发展来看,最初居民人均收入受自身的影响比较大。随着时间的推移,影响逐渐削弱,其贡献率稳定在27%左右。交通通讯支出对居民人均收入的影响不断增强,贡献率是由0增加到44%左右。再者就是教育支出对居民人均收入的影响也在不断加大,其贡献率最终是达到了21%左右。最后是医疗保健支出对居民人均收入的影响,在第5期时,其贡献度达到了最大值10.73%,此后,变动率是在不断下降,最后是稳定在8%左右。

三、结论及建议

基于前面的研究,最终得到如下结论:第一,教育支出、医疗保健支出、交通通讯支出对居民人均收入是有Granger因果关系,它们之间存在单向因果关系。第二,交通通讯支出对居民人均收入影响最大,其次是教育支出,最后是医疗保健支出。第三,陕西省教育方面投资较少,相对是比较落后。医疗体系、制度有待进一步加强和完善。交通通讯相对发展迅速,还是有更大地提升空间。

鉴于上面的结论,对此提出以下建议:第一,加大财政性教育投入,合理利用各种教育投资。加强教育经费的监管,提高教育经费效率。第二,增加政府卫生保健支出,完善社会保障体系。提高医疗水平的发展,不断惠及城镇居民。第三,健全交通通讯体系,增强信息化建设。积极争取更多财政资金投入交通运输公益性事业,加强信息化法治建设,建立信息服务政策补贴制度。

[1]Tilak,J.B.G,RatesofReturntoEducationandIncomeDistribution[J].DeEconomist,Vol.137,1989.

[2]西奥尔·W·舒尔茨.论人力资本投资吴珠华译[M].北京:北京经济学院出版社,1990.

[3]陈迅,张艳云.中国城镇居民收入与人力资本投资相互关系的实证研究[J].经济论坛.2008(3):33-48

[4]王广慧.人力资本投资收入效应的经验研究[D].吉林:吉林大学,2009:3-21.

[5]王云多.教育分布对个人收入分配的影响[J].数理统计与管理.2010,(5):789-795.

[6]熊广勤,张卫东.教育与收入分配差距:中国农村经验研究.统计研究[J].2010,(11):40-46.

[7]刘润芳.人力资本的收入分配效应研究.西北大学.2012.6[M]

[8]李晓宁.陕西省城乡居民收入差距衡量与协调对策研究[J].西安建筑科技大学学报2014(1);31-38.

李频(1991-),女,汉族,陕西西安人,西安财经学院硕士研究生,研究方向:经济统计。

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