异质性人力资本与产业结构变动

李斌+张瑶

摘要：本文选取我国30个省区2001-2012年的数据，运用动态面板系统GMM方法，就异质性人力资本对产业结构变动的影响进行实证检验，发现各类型人力资本投资均能促进产业结构合理化变动，而且技能型和制度型人力资本的作用强于基础型和知识型人力资本；物质资本投入能够促进产业结构合理化变动，但人力资本通过影响物质资本投入对产业结构合理化变动的作用为负。因此，加强应用教育、提升人力资本整体素质、放宽人口迁移限制条件等，推进产业结构变化。

关键词：异质性人力资本；泰尔指数；产业结构合理化变动；系统GMM

中图分类号：F26924文献标识码：A

通过分开测算人力资本对产业结构变动的直接作用，以及物质资本对其的间接作用，本文就我国异质性人力资本对产业结构变动的影响进行实证研究，分析产业结构转变是否会受到人力资本结构的影响，异质性人力资本如何影响到产业结构的变动，以期为政府制定相关政策提供相关依据。

一、异质性人力资本指标测算和评价

本文参照陈浩[1]和高远东[2]的方法，按照需求投资的层次对异质性人力资本进行划分，并调整具体指标计算：

1.基础型人力资本（L1）。指人们通过必要的健康投资维持体能和健康，能够从事一般的体力劳动的人力资本，本文用人均医疗保健支出指数（θ）表示：

L1=θ（1）

具体计算方法是将各省城镇和农村人均医疗保健支出取简单算术平均值，再用2001年为基期的CPI指数处理后计算人均医疗保健支出的实际值，选取最小值作为基期比较值，将各省各期实际值除以该值即为人均医疗保健支出指数（θ）。

2.知识型人力资本（L2）。指在健康投资的基础上，通过教育投资获取必要知识，获得从事一定知识密集型劳动能力的人力资本。本文参照陈浩的方法，将L1乘以教育系数，公式如下：

L2=θ∑[DD（]5[]i=1[DD）]qipi（2）

具体计算方法是将受教育程度分为文盲半文盲、小学、初中、高中、大专及以上，将各学历教育折算系数pi依次赋值为1、11、12、14和16。qi表示受教育程度为i的人口比重①。

3.技能型人力资本（L3）。指在接受基本教育的基础上，通过接受培训投资而获得从事专业工作技能的人力资本。本文采用各省各期职业培训机构毕业生数，除以对应的就业人数作就业人口培训率②（α），公式如下：

L3=αθ∑[DD（]5[]i=1[DD）]qipi （3）

4制度型人力资本（L4）。可以在以上人力资本所具有能力的基础上，通过迁移获得适应和改造外部经济制度的能力，在L3的基础上增加迁移劳动指标计算得出。本文采用省域间人口迁入指数来反应迁移状况，γ表示各省各期人口迁入率，公式如下：

L4=γαθ∑[DD（]5[]i=1[DD）]qipi（4）

测算2001-2012年全国30省域4类人力资本指数，取省域均值和东中西部③指数如表1所示。从总体上看，2001-2012年期间4类人力资本指数水平逐年增加；从增幅上看，近年来的增长速度有加大趋势，这说明我国人力资本投资力度正在加强。人力资本层次越高，相关指数越低，这符合需求层次理论的思想。就区域来看，东部地区各类人力资本投资指数明显高于中西部地区，在基础型人力资本和知识型人力资本上，中部略高于西部。但是，近几年来西部地区的技能型人力资本和迁移人力资本投资指数已超过中部地区，这说明西部大开发政策的成果开始显现。

二、模型设定与变量选择

（一）模型设定

通过建立回归模型测算异质性人力资本对产业结构变动的影响，本文设定模型为：

Ti，t=α0Ti，t-1+α1FDIi，t+α2INVi，t+α3Li，t+α4INVi，t*Li，t+α5RDi，t+α6Ci，t+ηi+εi，t（5）

其中i表示省份，t表示时期，ηi为未观测到的地区其他效应，εi，t为随机扰动项，Ti，t表示产业结构变化程度。考虑到产业结构变化是一个动态过程，产业结构前期对后期的发展具有很大程度的影响，就在模型右侧加入其一阶滞后项Ti，t-1。Li，t和交叉项LNVi，t*Li，t分别衡量人力资本的总体效应，以及通过影响物质资本对产业结果变动的间接效应，FDIi，t、INVi，t、RDi，t、Ci，t分别代表利用外资水平、资本投资水平、科研投入强度和居民消费水平。

（二）变量及数据说明

1.产业结构变动指标构建。由于投入其中的资本有机构成不同，不同生产部门会产生极不相同的利润率，资本会从利润率较低的部门流向利润率较高的部门，产业结构变动的实质就是各种资源因不同的利润率，在各部门之间流动而最终达到均衡的过程。因此，本文从实现资源利润率均衡的角度构建产业结构合理化变动指标。

（1）基础指标构建。本文借鉴干春晖等[3]对产业结构合理化指标的构建方法，用重新定义的泰尔指数作为基础指标：

TL=∑[DD（]n[]i=1[DD）]（[SX（]Yi[]Y[SX）]）ln（[SX（]Yi[]Li[SX）]/[SX（]Y[]L[SX）]），i=1，2，3（6）

TL表示劳动力泰尔指数，Yi和Li分别表示第i产业生产总值和就业人数。TL反映了各产业平均每单位劳动力产值的差值水平，结果越趋近零表示各产业劳动力产值越均衡。由于产业结构合理不仅包含劳动力因素，还需要考虑各方面资源配置，可以加入固定资产投入和能源消耗合理化指标，分别代表物质资本产出水平和环境消耗产出水平，使产业结构变动的衡量指标具有资源成本和环境消耗的因素。

根据公式（6）改进泰尔指数，本文将劳动力依次替换成固定资产和能源消费量，G和N分别表示各省各期全社会固定资产和能源消费量，公式如下：

TG=∑[DD（]n[]i=1[DD）]（[SX（]Yi[]Y[SX）]）ln（[SX（]Yi[]Gi[SX）]/[SX（]Y[]G[SX）]），i=1，2，3（7）

TN=∑[DD（]n[]i=1[DD）]（[SX（]Yi[]Y[SX）]）ln（[SX（]Yi[]Ni[SX）]/[SX（]Y[]N[SX）]），i=1，2，3（8）

（2）赋权方法说明。参考张玉和魏华波[4]的研究，本文采用CRITIC（Criteria Importance Through Intercriteria Correlation）赋权方法，将TL、TG与TN组合成一个新的评价指标T。CRITIC法是一种客观权重方法，其基本思路是以对比强度和评价指标的冲突性为基础来确定指标的客观权数。对比强度用各指标的标准差来体现，评价指标冲突性用三个指标两两之间的相关性体现，若是正相关则表示冲突性比较低。因为本文选取的TL、TG和TN是对于社会生产总值的贡献，很可能出现较大的相关性，所以用CRITIC法来确定权数较为合理，用全国各省2001-2012年相关数据带入以上公式，求得各省权重系数如表2所示④，θ1、θ2、θ3分别表示TL、TG与TN的权重。

依照上文，权重系数按信息量大小取值。由表2可看出各地区权重系数分布差异较大，以工业为主导产业的天津、黑龙江等地区的能源系数较高。劳动力生产权重的高数值主要出现在西部地区，东中西部均有部分地区的固定资产投资权重系数较大。值得一提的是北京、天津、江苏和山东等地区的固定资产投资相较稳定，权重系数较低，而福建、海南、江西和部分西部地区固定资产等投资建设的权重系数较高。

2. 解释变量的选择。异质性人力资本（L）。异质性人力资本是本文的核心解释变量，本文将分别测算基础型（L1）、知识型（L2）、技能型（L3）和制度型人力资本（L4）对产业结构变动的影响；采用实际利用外商直接投资按照当期汇率折算成人民币值，取其占GDP的比重作为一个变量；用全社会固定资产投资经固定资产投资价格指数处理，取其与对应GDP比值，反映物质资本投资水平；采用各省各期R&D投入占GDP的比重衡量技术进步水平，用居民最终消费率来反应消费水平。

本文实证分析采用的样本包括除香港、澳门特别行政区、台湾和西藏的中国30个省（直辖市、自治区），所有样本数据均来源于《中国统计年鉴》2001-2012年相关各期、各省统计年鉴、《中国劳动统计年鉴》、《中国教育统计年鉴》、《中国人口统计年鉴》、《全国分县市人口统计资料》、《中国能源统计年鉴》和《中国固定资产统计年鉴》，计量分析使用的软件为STATA100和EVIEWS60。

三、实证检验及结果分析

（一）变量平稳性检验

为了防止出现“伪回归”问题，确保数据的有效性，先对数据进行平稳性检验，本文采用IPS检验和LLC检验两种方法进行单位根检验。IPS检验的原假设是存在异质单位根，LLC检验的原假设是存在同质单位根。两者都通过检验表明数据是平稳的（如表3所示），变量一阶差分统计量均在1%水平显著，可以进行下一步协整检验。

（二）面板数据的协整检验

面板协整检验方法分为两类：一类以Engle-Granger二步法为基础的第一代面板协整检验，主要方法是Kao检验和Pedroni检验，另一类是以Johansen迹检验方法为发展方向的第二代面板协整检验。本文采用Engle-Granger二步法的Kao检验进行面板协整检验，并在原假设为不存在协整关系的基础上，协整检验结果如表4所示。在分别包含L1、L2的面板模型中，检验结果在1%的显著水平下拒绝原假设，在分别包含L3、L4的模型中，检验结果在5%的显著水平下拒绝原假设，表明4个模型中的各变量之间存在长期的均衡关系，可以进行回归分析。

（三）动态面板系统GMM估计结果

在所选取的动态面板数据模型中引入因变量的滞后项会造成自相关问题，本文选用动态面板系统GMM方法进行分析，模型估计结果如表5所示，Sargen检验和Hansen检验均接受原假设，表明模型中工具变量有效。4个模型的AR（1）和AR（2）显著接受了原假设，表明随机干扰项不存在一二阶序列相关，模型估计结果合理。

（四）实证结果分析

实证结果显示我国产业结构变动具有动态性，滞后一期的产业结构变动对当期的作用系数为0242，说明产业结构变动存在时间上的惯性。4类人力资本系数均显著为负，表明各类人力资本的投入对于产业结构合理化变动具有直接促进作用。基础型（L1）、知识型（L2）、技能型（L3）和制度型（L4）人力资本的作用系数，依次是-0029、-0022、-0461、-0835，表明制度型人力资本对产业结构合理化变动的作用程度最强，可能与其具有最强流动性和最高生产率有关。技能型、基础型、知识型人力资本的作用程度依次减弱，其中知识型人力资本和基础型人力资本的程度与整体趋势不一致。分析原因，一是数据采集的偏差，二是我国知识人力资本与基础人力资本的差距进一步缩小。技能型和制度型人力资本对于产业结构合理化变动的促进作用，明显强于基础型和知识型人力资本，可能是职业技能培训相对教育更面向生产活动，直接影响产业结构合理化调整，同时也体现了我国教育与就业耦合程度不高的现状。INV*Li的作用系数显著为正，表明我国人力资本通过物质资本对产业结构合理化变动的间接作用为负，即人力资本对物质资本的替代作用强于配置作用，同时说明我国需要加强人才的培养，提高人力资本对资源配置主导能力，实现有限资源最大化利用。

FDI、INV、RD强度对产业结构合理化的作用系数均显著为负，表明利用外资、物质资本投入和科研投入均能促进产业结构合理化变动，这说明我国大部分地区目前的物质资本投入的结构与产业结构合理化调整的方向一致。FDI除了具有资本属性之外，还能带来国外先进技术，说明我国能够合理利用国外先进技术，促进产业结构的优化。另外，我国科研投入（RD）能够提高现有技术水平、提高生产率、优化资源配置效率，从而使各产业间的投入产出更加科学合理。消费水平（C）的系数显著为正，说明消费会刺激社会生产分化、拉大产业结构差距，也是产业结构调整的动力之一。

四、结论与政策建议

本文选取我国30个省区2001-2012年的数据，就异质性人力资本对产业结构变动的影响进行实证检验，结果表明异质性人力资本投资对产业结构合理化变动均产生促进效用，而且技能型人力资本和制度型人力资本的作用强于基础型和知识型人力资本。物质资本投入能够促进产业结构合理化变动，但人力资本通过对物质资本投入对产业结构合理化变动产生负向影响，表明在选取的样本范围内，人力资本对物质资本的替代效应强于配置效应。另外，FDI、科研投入对产业结构合理化变动具有促进作用，而居民消费水平将会拉大产业结构不平衡性。

针对研究结论，本文提出以下政策建议：（1）加强教育和就业的耦合性，重视应用型教育，培养能够直面社会和企业的人才。（2）放宽人口流动限制条件，促进人力资本的流动，充分发挥人力资本对不同地区生产的适配性。（3）提高人力资本整体素质，着重培养高层次人力资本的管理才能，使其与物质资本在相互替代和合理配置的双重机制下，发挥出最大的效用。（4）提高外资引入水平、增强科学研究投入力度，正确引导消费结构，使其与人力资本因素共同促进产业结构合理化变动。

注释：

①受教育程度占比与陈浩，高远东不同，本文采用2001-2012年全国各省域6岁以上人口受教育程度所占比重进行计算。原因是：第一，无法找到15岁以上人口受教育程度的数据；第二，陈浩和高远东均采用就业人员教育程度占比，排除了农村劳动力等未统计在内的数据，不够全面；第三，有许多学者也是用这一数据进行人力资本方面的研究，例如李青原等金融发展与地区实体经济资本配置效率[J].经济学，2013（1）

②此处与陈浩和高远东不同，他们分别采用技校毕业生数和社会培训人员数，而职业培训机构包括技工学校、就业训练中心和民办职业培训机构，本文将三者毕业生人数相加，更接近人力资本的技能培训。

③东部：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南共11个地区；中部：山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南共8个地区；西部：内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆共11个地区，下同。

④具体方法参照张玉、魏华波（2012）赋权方法说明。

参考文献：

[1]陈浩.人力资本对经济增长影响的结构分析[J].数量经济技术经济研究，2007（8）.

[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）.

[3]干春晖，郑若谷，余典范.中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响[J].经济研究，2011（5）.

[4]张玉，魏华波.基于CRITIC的多属性决策组合赋权方法[J].统计与决策，2012（16）.

The Heterogeneous Human Capital and Industrial Structure Change

——Based on GMM Method of Provincial Dynamic Panel Data

LI Bin， ZHANG Yao

（College of Economics and Trade， Hunan University， Changsha 410079， China）

Abstract：This paper uses dynamic panel SYS-GMM method to estimate the effect of the heterogeneous human capital on industrial structure change with data from 2001 to 2012.The results show that all types of human capital can promote rational industrial structure change， and the technical and the institutional human capital have greater effect than basic type and knowledge type human capital； material capital investment can promote the rational industrial structure change， but through which human capital can generate a negative effect. Above all， improving the overall quality of human capital， strengthening application-oriented education， releasing the migration restrictions to promote the change of industrial structure.

Key words：heterogeneous human capital； Theil index；rational industrial structure change； SYS-GMM Method

（责任编辑：厉新）