人力资本推动经济增长的作用机制研究

杜 伟，杨志江，夏国平

(1.北京航空航天大学 经济管理学院，北京 100191；2.韶关学院 经济管理学院，广东 韶关 512005；3.北京航空航天大学 经济管理学院，北京 100191)

一、引言

在过去的30年，中国经济一直保持高速增长，目前也还没有减速的迹象。对于中国经济持续高速增长的原因，很多学者从人口红利角度进行了探讨。人口红利及其消失问题由于关系到人口政策、就业与社会保障政策的走向，已成为国内外学者高度关注的热点问题。蔡昉(2004)认为人口红利是创造中国经济增长奇迹的重要因素，但随着老龄化的加剧，中国经济发展的“人口红利期”将在2015年后消失，从而失去劳动力方面的竞争优势，减缓中国经济增长[1]。王金营和杨磊(2010)、尹银和周俊山(2012)等的研究也得出相似的结论[2-3]。也有一些学者提出不同的观点，例如侯东民(2011)认为中国经济发展得益于廉价劳动力，而与特定人口年龄结构对应的人口红利期毫无关系，人口老龄化与增生失业(不是劳动力短缺)是处于经济转型期的中国应真正引起高度关注的问题[4]。车士义和郭琳(2011)的研究也表明人口红利对中国经济增长的解释力度较小[5]。对于一个国家而言，资本、劳动力、技术进步和市场化改革等因素都会对经济增长产生积极贡献，只是在某些特定阶段某些因素会起更重要的贡献作用。在人口方面，随着中国人口老龄化的加剧，与增加人口数量相比，努力提高人口素质、充分利用各年龄层次的人力资源应是中国经济增长更有效、更科学、可持续的人口动力和源泉。很多实证研究表明人力资本对中国经济的高速增长做出了非常重要的贡献，对提高中国经济效率和缩小地区差异也都起到非常重要的作用[6-7]。另外，人口健康素质和受教育程度的提高形成的人口质量红利也可以补偿逐渐消失的人口数量红利，为未来经济增长提供持久动力。

劳动力数量是古典经济学理论解释经济增长的一个重要因素，人力资本要素是新经济理论或内生增长模型解释经济增长的重要因素。新经济增长理论虽然有多种观点和学派，但共同点是认为人力资本是经济增长的主要源泉，都强调人力资本的生产比物力资本生产重要。新增长理论对理解经济增长的基本机理有了突破性的进展，但其关注的核心在于人力资本通过什么样的机制决定了经济增长。不过对人力资本是怎样作用于经济增长的，即人力资本作用于经济增长的机制目前仍存在较大分歧。根据Aghion和Howitt(1998)[8]的研究，以及综合国外学者的研究成果[9-10]，人力资本作用于经济增长的机制分为三种。第一种是将人力资本视为最终产品生产的直接投入要素。这种作用机制下人力资本是通过其“内在效应”和“外在效应”直接作用于经济增长。内在效应通过脱产的正规或非正规教育产生，表现为人力资本投资使自身收益递增；外在效应是通过边干边学产生，表现为人力资本投资使其他生产要素的收益递增。Barro和Sala-I-Martin(1995)、Mankiw和Romer及Weil(1992)等利用跨国数据的实证研究支持了人力资本对经济增长的直接作用[11-12]。第二种将人力资本视为技术生产的关键投入品，是通过影响技术进步(全要素生产率，简称生产率)*这里需要说明的是，本文在人力资本作用机制进行检验时所采用的模型都是基于索洛残差法，这样全要素生产率增长就等于技术进步率。这一中介而间接作用于经济增长。地区的生产率增长主要依赖于技术创新以及对技术前沿的吸收与扩散，而人力资本存量是影响这两方面的关键性因素，也就是人力资本主要通过创新知识(技术)和加速技术的吸收与扩散这两个途径对生产率增长产生促进作用。Benhabib和Spiegel(1994)[10]、Islam(1995)[13]和Marta Cristina Nunes Simes(2001)[14]的实证研究支持了人力资本通过影响生产率而间接作用于经济增长。第三种是前面两种作用机制的综合(称为联合作用机制)，即将人力资本视为最终产品生产的直接投入要素，又作为技术生产的关键投入品。Papageorgiou(1999)[15]、Engelbrecht(2001)[16]的实证研究支持了人力资本对经济增长的联合作用机制。国内有关人力资本对经济增长的作用机制的研究比较少。刘智勇等(2008)基于中国省(区)市的面板数据对人力资本的作用机制进行了实证研究，检验结果支持总量人力资本(用从业人员人均教育年限衡量)对经济增长的联合作用机制，不过总量人力资本对生产率增长的促进作用是通过技术创新而不是技术模仿[17]。高远东和花拥军(2012)将人力资本分为基础人力资本、知识人力资本、技能人力资本与制度人力资本四种类型，并利用空间面板固定效应的计量方法对这四种类型人力资本作用经济增长的机制、显著性及其空间外溢性进行了实证研究，结果显示基础人力资本与知识人力资本均是通过影响生产率作用于经济增长，而技能人力资本与制度人力资本的各种作用机制都不支持[18]。

从国内已有研究来看，在人力资本作用机制的实证检验中，对人力资本的技术模仿作用的检验所采用的技术边界都是以国内最发达省市(上海)的技术水平作为参照，考察的只是人力资本通过吸收和模仿国内先进技术对地区生产率产生的影响。众多研究结果表明，中国大多数地区的生产率增长主要是依靠引进国外先进技术，从发达国家购买设备，即中国技术变迁的过程是一个“学习”工业化国家或地区技术的过程[19-20]。吴延兵基于中国地区工业面板数据的研究也表明国内技术引进对生产率没有促进作用而国外技术引进和自主研发却有显著促进作用[21]。因此，如果只是以国内最发达省市的技术水平作为技术边界来考察人力资本的技术模仿作用，可能会得出不准确的估计结果。另外，已有研究都是从全国整体来考虑人力资本对经济增长的作用机制，而没有考虑人力资本作用机制的地区差异。Benhabib and Spiegel(1994)利用78个国家的跨国数据检验的研究结果表明，经济发展水平不同的国家，人力资本对经济增长的作用机制存在差异[10]。魏下海(2009)基于分位数回归方法的研究也表明，人力资本对中国生产率的影响存在地区差异，东部地区人力资本对生产率增长的影响具有较强的即期效应，中部地区人力资本对生产率增长存在较弱的即期效应，而西部地区人力资本对生产率的增长效应都不显著[22]。从现实来看，中国东部地区相对于中西部地区来说，不管在人力资本水平和人力资本作用环境方面，还是在对外开放、经济发展条件等方面都具有明显的优势，这样人力资本对经济增长的作用机制也可能存在明显差别。针对现有研究的不足，本文基于中国省际2002—2010年的面板数据，对人力资本作用于经济增长的机制进行了检验。在我们的研究中，分别实证检验了中国东部、中西部地区的人力资本对经济增长的作用机制；在对人力资本作用机制的检验时，不仅考虑了以国内发达省市的技术水平作为技术边界，还考虑了以发达国家的技术水平作为技术边界。本文以下部分的结构安排为：第二部分简述了本文采用的估计模型和方法；第三部分是对变量与数据来源进行了说明；第四部分为估计结果与相应的分析讨论；第五部分为结论与建议。

二、模型设定

为检验人力资本对经济增长的作用机制，首先需设定模型采用的生产函数。目前常用的生产函数主要有科布—道格拉斯和超越对数形式两种，后者放宽了技术中性和产出弹性固定的假设，但估计中容易产生多重共线性问题；同时根据Wu(2003)、Chow和Lin(2002)等的研究结果[23-24]，科布—道格拉斯生产函数能够较好地描述中国经济增长，因而本文也采用这一形式。联合作用机制是人力资本直接作用机制和间接作用机制的综合，而现实的经济增长可能是人力资本直接作用机制和间接作用机制共同作用的结果。因此，如果单独检验直接作用机制或间接作用机制就可能会带来估计上的偏差。本文基于Marta Cristina Nunes Simes(2001)[14]的研究，构建联合作用机制的经济增长模型来进行实证检验。联合作用机制是同时考虑人力资本在最终产品生产和技术生产中的作用，则生产函数可设为：

其中，Ait表示第i省在t时的生产率水平，Yit、Kit、Lit、Hit分别表示第i省在t时的总产出、物质资本存量、劳动力投入和人力资本投入；α、β、γ分别表示物质资本、劳动力、人力资本的产出弹性。

综合Romer(1990)[25]、Nelson及Phelps(1966)[9]的研究，Benhabib和Spiegel(1994)[10]认为人力资本主要通过两种渠道影响生产率：一是人力资本存量决定了地区的技术创新能力；二是人力资本存量会影响地区的技术追赶与技术扩散的速度。当然，地区的技术追赶与技术扩散速度既取决于该地区的人力资本存量，也取决于该地区与技术领头地区的技术差距。技术差距越大，该地区学习模仿先进技术的选择集就越大，该地区也就越可能利用技术落后优势获得更多的技术模仿收益。因此，Benhabib 和 Spiegel(1994)[10]假定生产率增长的函数模型形式为：

在式(2)中，y是地区人均产出，用于衡量技术差距，y*表示最发达地区的技术水平。该等式右边第一项反映人力资本通过技术创新对生产率产生的影响，即人力资本的技术创新作用，δ为技术创新的影响参数；右边第二项反映人力资本通过技术模仿对生产率产生的影响，即人力资本的技术模仿作用，μ为技术模仿的影响参数。除人力资本之外，根据North(1994)[26]和国内实证分析文献[27]的研究，制度变迁也是影响生产率的重要因素之一，尤其对处于结构转型期的中国经济来说更应如此。为此，我们在式(2)的基础上加入了影响生产率的制度变量，选择具有代表性的对外开放度(open)和政府干预程度(gov)两个变量来衡量制度变迁。这样生产率增长的决定函数形式为：

logAit+1-logAit=(δ-μ)Hit+μHit(y*/yit)+

θ1openit+θ2govit

(3)

对式(1)两边取对数差分，并将式(3)代入，得到一般形式的面板模型*此处用到：log Ait+1-log Ait≈(Ait+1-Ait)/Ait。：

+αlog(Kit+1/Kit)+βlog(Lit+1/Lit)

+γlog(Hit+1/Hit)+θ1openit

+θ2govit+ηi+εt+υit

(4)

在式(4)中，ηi表示随地区变动但不随时间变动的因素，反映各个地区之间的不同特性，如资源禀赋、气候条件和制度等；εt表示一些随时间变化但不随地区变化的因素，反映经济周期、政策变化以及一些外部冲击的影响等。在式(4)中，(δ-μ)、μ和γ分别表示技术创新参数、技术模仿参数和人力资本的产出弹性，分别反映人力资本的技术创新作用、人力资本的技术模仿作用和人力资本对最终产品生产的作用。这3个参数是我们关注的重点。但是，在估计这些弹性系数时，会面临着解释变量的内生性和共线性问题。用就业人员平均受教育年限来衡量的人力资本存量可能并不是严格外生的变量，即与人均GDP可能是相互影响的：就业人员平均受教育年限的增加有利于促进人均GDP的提高；反过来就业人员平均受教育年限也可能受过去人均GDP水平的影响。不过，本研究中被解释变量是以变量的增长率(log(Yit+1/Yit≈(Yit+1-Yit)/Yit)，而不是以人均GDP作回归分析，这样可以减少变量的内生性[28]。工具变量法(IV)、二阶段最小二乘法(2SLS)是用来解决变量内生性问题的常用方法，但这两种方法存在工具变量的选取问题，而且本研究式(3)中的解释变量中有乘积项，也难以进行一阶差分。另外，解释变量中涉及人力资本的变量有3个。这3个变量之间也可能存在着共线性，在时间上可能有共同的变化趋势。共线性使得参数估计值不精确也不稳定，也使得参数估计值的标准差较大，使参数的显著性检验增加了接受零假设的可能性。本文将采用逐步回归的方法以避免变量之间的多重共线性问题。

三、数据与变量

(一)变量构建

采用国内生产总值(Y)作为衡量各省(区)市总产出的基本指标，并且按2000年不变价格进行换算。采用省(区)市历年从业人员数作为劳动力投入量指标。关于物质资本存量的计算，此研究采用目前最普遍应用的永续盘存法进行估计。运用永续盘存法进行物质资本存量的估算时，所需的关键数据有：基期的省(区)市物质资本存量、资本的折旧率以及历年的投资数据和投资的价格指数。对于折旧率的选择，国内也存在较大分歧，多数文献将其设定为10%，本文也设定为10%(敏感性分析显示回归的结果并不随折旧率大小的选择而有大的改变)。各省(区)市基期(2000年)物质资本存量的数据根据张军等[29]测算的结果确定，选取的是以2000价格计算的物质资本存量，具体测算结果见文献[29]。各省(区)市每年的投资数据选取每年的固定资本形成额表示，并使用固定资产投资价格指数将其调整为2000年不变价格。

物质资本存量的估算方法相对比较成熟，人力资本存量由于不可直接观察，造成其估算至今还没有基本一致认同的方法。梳理文献后已有研究，人力资本存量的估算方法主要有三种，分别是成本法[30-31]、收入法[32-33]和教育指标法[10，17]。成本法和收入法理论基础坚实，采用的也是货币计量形式，这使得估算的人力资本数据具有更高的应用价值。但由于需要庞大而多样的数据、估算工作量大以及参数选择(人力资本折旧率、贴现率等)具有很大的主观性等原因，使得这两种方法在实证分析中应用很少。教育指标法是以劳动者受教育程度来反映人力资本存量，最常用的衡量指标是平均教育年限法，本文也将采用就业人口平均受教育年限来衡量人力资本存量。正式教育是形成人力资本的重要途径，但在职培训(干中学)等方式也是人力资本形成的重要途径，仅从教育角度来表征人力资本存量就存在统计范围偏窄、指标之间变异大等问题。在现实中，中国大学生就业难和民工荒现象严重，这种背景下，用学历教育反映人力资本也显得不妥。但是，该方法计算所需数据比较准确和容易获取，而且劳动力的受教育年限与其在各类教育(培训)中的投资支出、“干中学”的人力资本积累以及获得的收入都存在正相关性[34]。因此，在国内外的相关经验研究中，人力资本存量事实上主要是运用平均教育年限指标来表征[10，15，17-18]。对就业人口平均受教育年限(H)的度量，依据有关统计资料将就业人口受教育程度划分为5类，分别是文盲半文盲、小学、初中、高中、大专及以上，且把各类受教育程度的平均累计受教育年限分别界定为2年、6年、9年、12年和16年，则就业人口平均受教育年限(H)的计算公式为：H=2L1+6L2+9L3+12L4+16L5，Li表示受第i层次教育的劳动力在劳动力总量中的份额。在这里说明的是，很多文献将文盲和半文盲的受教育年数确定为0，但是为0则意味着这些劳动者没有任何技能和知识，这显然不合实际，因为很多没有接受正式教育的劳动力，通过“干中学”的人力资本积累也能增加人力资本存量，从而具有一定的技术与知识。依据该观点，本文将文盲半文盲人口的受教育年限设定为2年。

国外技术领头地区的人均收入的计算采用G7国(美国、英国、法国、德国、日本、意大利、加拿大)的平均人均收入，这些国家是当今世界技术水平最高的国家，也是对中国输出技术的主要国家。国内技术领头地区的人均收入采用上海市的人均收数据，上海市在样本期间，人均收入一直是中国最高的地区。由于进出口贸易与外商直接投资两个变量高度相关，为避免多重共线性问题的发生，对经济开放度的衡量指标只采用进出口贸易指标，用地区进出口贸易总额占国内生产总值的比重来衡量经济开放度(open)。用地区地方财政支出占 GDP 比重作为地区政府对市场经济干预程度的代理指标(gov)。

(二)数据来源

本文的样本数据来源于《中国统计年鉴》和《中国劳动统计年鉴》。就业人口受教育程度的数据来源于《中国劳动统计年鉴》，国内生产总值、从业人员数、固定资本形成额、进出口贸易额、地方财政支出以及各价格指数的数据均来源于《中国统计年鉴》。《中国劳动统计年鉴》中没有2000和2001年各地区就业人口受教育程度的数据。因此，本文选取中国2002-2010年29个省(区)市作为研究样本。西藏有些年份数据缺失，分析中将其略去。在文献[29]中计算的2000年各省(区)市区物质资本存量中把重庆市纳入了四川省，本文也将重庆市并入了四川省。分地区进行检验时，由于中部和西部地区检验的结果相类似，因此，本文将中国就分为东部和中西部地区，东部包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南等11个省(区)市，中部包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、广西、四川和重庆、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆等18个省(区)市。

下面对本文所使用的变量进行简要的统计描述。表1给出了各变量的描述性统计，表2描述了人力资本存量与技术差距项的时间变化模式。由表1可见，中国29个省(区)市在2002-2010年就业人口平均受教育年限约为8.80年，最高的省(区)市达到12.20年，而最低的省(区)市只有6.53年，这反映了各地区之间人力资本存量(H)存在较大差异。从标准差及最大值和最小值来看，各地区之间以国外发达国家为技术边界衡量的技术差距(yf*/y)和以国内先进省市为技术边界衡量的技术差距(yd*/y)的差异也很大，这反映了各地区技术水平基础也存在很大差别。

由表2可知，全国整体、东部和中西部就业人口平均受教育年限的变化趋势基本相同，总体都处于上升趋势。样本期间，东部地区的就业人口平均受教育年限为9.51年，要明显要高于中西部的8.37年，两者之间的差距在2002—2006年处于扩大趋势，2006年以后呈现出下降趋势，2010年又回到2002年的差距水平。对全国整体、东部地区和中西部地区而言，样本期间的(yf*/y)和(yd*/y)总体都是呈下降趋势，尤其是(yf*/y)的下降趋势愈加明显，例如，2002年的(yf*/y)为13.89倍，到2010年仅为7.16倍。样本期间，东部地区的(yf*/y)为6.39倍，要明显低于中西部地区的14.34倍，同样东部地区的(yd*/y)为2.58倍，也要明显低于中西部地区的5.74倍，不过中西部地区与这些先进地区的差距在加速缩小。上述变化模式反映了近年来中国各地区人力资本存量在逐步得到提高的同时，与国内外先进地区的技术差距(用人均收入衡量)也在不断缩小。

表1 各变量的描述性统计结果

注：1)yf*表示G7国的平均人均收入，yd*国内发达省市(上海)的人均收入；2)国内生产总值、物质资本存量都是经过价格平减后的实际值。

表2 人力资本存量与技术差距项的时间变化模式(2002—2010) 单位：年

四、估计结果和讨论

对于面板数据的分析，最常用的有固定效应模型和随机效应模型两种方法，采取不同的回归方式会对模型的参数估计产生影响。面板数据同时包含了横截面因素和时间序列因素，所以参数估计值可能会既受到地区差异的影响，又受到时间差异的影响。因此，在进行计量回归之前，需要考虑面板数据在截面和时间两个方向的固定效应与随机效应，即允许常数项在地区和时间方向差异的同时，也允许误差项在两个方向的差异。本文通过Redundant Fixed Effects检验和Hausman检验来确定两个方向是固定效应还是随机效应。Redundant Fixed Effects检验的原假设是不存在固定影响效应，而Hausman检验的原假设为存在随机影响效应。我们将基本的模型缺省设为截面方向为随机效应，时间方向为固定效应。因此，如果Huasman检验显著拒绝了原假设，则表明截面方向应为固定效用模型；而如果Redundant Fixed Effects检验显著，则拒绝时间方向固定效应是冗余的，即应该使用固定效应模型。

(一)全国、东部和中西部的检验结果

模型(4)中解释变量可能存在多重共线性问题，尤其是涉及人力资本的三个变量。文中对各解释变量进行pearson相关系数检验，发现Hit(yf*t/yit)、Hit(yd*t/yit)与Hit变量之间的相关系数分别为0.671和0.757，说明它们存在较严重的多重共线性问题；其余解释变量的相关系数都在0.35以下，说明这些变量共线性问题较弱，不会对估计结果产生较大影响。为避免变量之间存在的多重共线性问题，也为了分析人力资本对经济增长的不同作用机制，本文对式(4)采用逐步回归的方法。全国整体的估计结果见表3，分地区的估计结果见表4。分地区估计时，发现变量之间的相关系数比较小，采用逐步回归与直接回归得到的结果基本一致，因此，只给出了直接回归的估计结果。

表3 全国估计结果

注：括号内为t检验值，*，**，***分别表示1%，5%，10%显著性水平。模型1.3a、1.5a是以国内发达省市(上海)的技术水平作为技术边界，模型1.3b、1.5b是以国外发达国家的技术水平作为技术边界。

表4 分地区估计结果

注：括号内为t检验值，*，**，***分别表示1%，5%，10%显著性水平。模型a是以国内发达省市(上海)的技术水平作为技术边界，模型b是以国外发达国家的技术水平作为技术边界。

(二)结果分析

以国内发达省市的技术水平作为技术边界，全国整体数据不支持人力资本的技术模仿作用，而以国外发达国家的技术水平作为技术边界，却支持人力资本的技术模仿作用。这说明人力资本通过吸收和模仿国外先进技术对生产率的增长具有显著促进作用，即相对于发达国家的技术水平，中国大部分地区具有“后发优势”，生产率增长是存在追赶效应的。人力资本通过吸收和模仿国外技术对生产率产生积极作用也被其他学者的研究证实，例如杨俊等(2007)的研究表明中国现有整体人力资本已达到进行有效技术模仿(FDI)的临界值，技术模仿对中国经济的贡献已凸显出来，而中国现有人力资本尚未满足全面自主创新(R&D投入)的要求[35]。吴延兵的研究进一步表明国内技术引进对生产率没有促进作用而国外技术引进却有显著促进作用[21]。国内多数地区与国外发达国家的技术差距较大，从国外引进技术的空间也比较大，而国内地区之间技术水平比较接近，加上技术替代性强和竞争激烈等原因导致技术难以在地区之间进行转移。经计算，2000-2010年中国大中型工业企业国外技术引进经费是3969亿元，而国内技术引进经费只有1092亿元，也就是企业技术引进经费的支出有约80%是国外技术引进经费。国内地区之间转移的技术替代性强，数量又非常有限，这样就难以对生产率产生积极影响。在这种背景下，人力资本对国内先进技术的吸收(模仿)作用就难以得到有效发挥，而人力资本对国外先进技术的吸收(模仿)作用得到凸显。

与全国和中西部的检验结果不同，对东部地区的检验结果表明人力资本能通过其“内在效应”和“外在效应”直接作用于经济增长，对经济增长的贡献甚至接近于劳动要素的作用。这可能与东部地区整体人力资本存量较高以及人力资本投资预期较高的收益率有直接的关系。从表2可知，样本期间东部的平均受教育年限(9.51年)比中西部地区(8.37年)高出1.14年。人力资本水平越高，意味着劳动人员拥有的专业技术知识越多和学习吸收能力越强，专业技术知识更容易相互扩散而不断提高各自的技能水平或知识存量，能更好地发挥人力资本“内在效应”对经济增长的促进作用。另外，改革开放以来东部地区一直是中国经济增长最快的地区，大量的投资获利机会使得人力资本投资的预期收益率要高于中西部地区，这激励着人们加大教育、培训等人力资本投资来提高自身的知识和技能。知识和技能的不断积累会提高人们的劳动生产能力和在经济活动中进行经济决策的效率，也会增进物质资本的生产效率，提高物资资本对经济增长的贡献率，有利于人力资本“外在效应”的发生。

分地区的检验表明，东部地区人力资本通过吸收国内外先进技术都对生产率具有显著促进作用，而中西部地区人力资本吸收国内外先进技术对生产率的作用都是不显著的。究其原因一是高学历人口主要集中在东部地区。技术扩散成功实现需要本地区拥有较高的人力资本水平，特别是受过高等教育的人力资本更是吸收和模仿的主要执行者[36]。东部地区高学历人口所占比重较高，再加上中西部地区高学历人口的大量流入，使得东部地区集中了中国主要的高学历人才，对发达国家和国内前沿技术具备较强的吸收和模仿能力。二是东部地区一直是中国FDI、国外技术引进以及国内技术市场技术流向的主要地区。以2007年为例，东部地区实际利用外资金额占总额的87.79%，而中、西部分别仅占7.29%和4.92%；东部地区国外技术引进占总额的70.32%，而中、西部分别仅占5.99%和4.38%；技术市场流向东部地区的技术合同金额占总额的71.12%，而中、西部分别仅占14.60%和14.29%。东部地区人力资本能接触到国内外溢出的大量先进技术，自身又具备较强的技术吸收和模仿能力，这样就有利于后发优势的发挥，在经济中产生技术追赶效应。中西部地区人力资本接触的国内外先进技术较少，更多的只能依靠自身的研发活动来促进生产率增长。但从中国的现实来看，依靠自身研发来取得技术进步对经济增长的贡献是不足的，引进国外的现今技术和设备是技术进步的主要途径[21]。对全国的模型中，技术边界的选择不同导致两个模型的检验结果存在差异，而在分地区的模型中，技术边界的选择对检验结果没有影响，主要是由于人力资本吸收国内先进技术对生产率的作用存在地区差异，只对东部地区有显著促进作用，而对全国和中西部地区而言都是不显著的。

五、结论与建议

人力资本作为经济增长的源泉，是推动经济发展的重要引擎，也是经济持续、快速、健康发展的不竭动力。提高人力资本的存量和水平也是中国经济增长方式从粗放型向集约型转变、实现跨越式发展、缩小区域差距的重要动力和途径。本文根据对全国整体和中西部地区进行实证检验的结果发现，人力资本对经济增长的直接作用不显著，人力资本是通过影响技术进步而间接作用于经济增长。就全国整体而言，人力资本是通过技术创新以及吸收国外先进技术作用于经济增长，而中西部地区只是通过技术创新作用于经济增长。东部地区人力资本既作为生产要素直接作用于经济增长，又通过技术进步间接促进经济增长。不过对经济增长的间接作用是通过技术模仿而不是技术创新，国内外先进技术的溢出效应对东部地区的生产率增长都具有显著促进作用。中西部人力资本没有显著地发挥对经济增长的直接作用，也没有通过技术模仿间接贡献于经济增长，以及东部地区人力资本的技术创新作用不显著，这些都说明现阶段中国的人力资本水平及其作用发挥的环境并不能适应经济发展的需要，这将成为今后制约中国经济持续快速健康增长的瓶颈。教育是提高人力资本水平的最重要手段。因此，应加大教育投资力度，改善教育环境，努力促进人力资本积累。对东部地区而言，应加大技术创新过程中的人力资本投入，提高人力资本的创新水平，不断提高本国技术创新对技术进步的贡献。短期内，通过技术模仿能有效地发挥后发优势快速实现技术进步。但从长期看，技术模仿是不可持续的，毕竟高新技术和核心技术是引进不来的。中西部地区人力资本应注重提升自身的技术吸收能力，更好发挥人力资本的技术模仿作用。从目前来看，引进国外的现今技术和设备是中国的技术进步的主要途径，而依靠自身研发来取得技术进步对增长的贡献是不足的。因此，更好发挥人力资本的技术模仿作用，对于中西部地区以及全国经济的快速持续增长都显得非常重要。

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