我国创新型人力资本技术效率研究

白勇

摘要： 创新型人力资本的不断发展对经济增长的作用持续增加，本文从技术效率的角度构建三阶段DEA模型，测算2003-2010年我国创新型人力资本经过环境变量和随机误差调整后的技术效率值。在样本期间内，我国创新型人力资本整体、分区域以及各省市技术效率值均存在着上升的空间，技术无效率主要来自于规模无效率，纯技术效率的影响相对较小；环境变量对创新型人力资本技术效率的影响比较显著，但影响方向存在差异，其中教育规模的扩大、健康环境的发展、GDP增长、技能培训的发展以及人口迁移有利于创新型人力资本投入的减少和技术效率的提升，而贸易的发展与制度变迁不利于创新型人力资本投入的减少和技术效率的提升。

关键词： 创新型人力资本；技术效率；三阶段DEA模型

中图分类号：F241 文献标识码：B

人力资本是凝聚在劳动者身上具有经济价值的知识、技术、能力和健康素质，是劳动者质量的反映[1]，通常比物质资本等生产要素具有更大的增值空间，可以通过物质资本、外商直接投资（FDI）[2]甚至精神道德[3]等其他要素产生技术溢出效应而推动经济增长。创新型人力资本是一种具有创新知识、具备稀缺性的创新能力、长期边际报酬递增的异质人力资本，创新型人力资本通过新思想、新技术以及新产品的创新来推动技术进步而促进经济增长[4]。本文试图以三阶段DEA方法为理论模型，以2003-2010年我国31个省市的面板数据为依据，构造创新型人力资本的前沿效率分析模型，对我国创新型人力资本效率及其环境因素和随机误差的影响定量研究，以期为更好地加快我国创新型人力资本的发展，提高创新型人力资本技术效率提供有效的决策依据。

一、理论模型的建立

2.在样本期间内，东、中、西部地区效率水平变化趋势大致相同，但三个地区之间存在着一定的差异性②。对我国东、中、西部三个地区创新型人力资本的一阶段和三阶段效率值进行分析，结果如表3所示。在一阶段分析中，创新型人力资本综合技术效率均值和纯技术效率均值均是中部地区最高（分别为0. 867和1），中部地区次之（分别为0. 812和0. 974），西部地区最低（分别为0. 811和0. 943），而规模效率值是中部地区最高（为0. 867）， 西部地区次之（为0. 860），东部地区最高（为0. 834）。在样本期间内，三个地区的3种效率值均存在不断下降的趋势，说明三个地区的综合技术效率值均存在着一定改进的空间，纯技术效率值相对规模效率值较高，技术无效率主要来自于规模无效率。与第一阶段相比，在第三阶段中，三个地区的综合技术效率均值和规模效率均值都有比较明显的上升，而东部和西部地区的纯技术效率值则略有下降，说明这三个地区的技术效率值与他们所处的环境或运气的好坏密切相关，从而导致创新型人力资本的名义技术管理水平与实际技术管理水平之间存在着一定的差异性。

从三个地区创新型人力资本技术效率的综合比较分析，可以发现中部地区的效率水平要略高于东部和西部地区， 这可能是因为近年来东、西部地区的教育投入比（非政府教育投入和政府教育投入之间的比重）相对较低。因为非政府教育投入的提高将对人力资本积累水平产生积极影响， 从而教育投入比高的地区人力资本水平也相对较高[17]。

图1 我国及各区域创新型人力资本技术效率变化图

3.在样本期间内，我国及各区域创新型人力资本技术效率值呈不断下降趋势。考察样本期间内我国及东、中、西部地区创新型人力资本综合技术效率的变化情况，结果如图1所示。可以看出我国及三个地区综合性技术效率水平2003-2007年期间持续下降，从2008年开始虽略有上升，但在整个样本期内均呈现出较为明显的整体不断下降的趋势。近年来我国教育投入虽然在不断增加，但是教育经费投入相对不足、经费利用效率与行政人员工作效率较低，以及区域发展水平差异较大的现象仍然较为明显。2003-2010年，我国高等教育经费支出占全国GDP比重的均值仅为1.25%，高校教育投入不够必然会导致我国高等教育资源的区域配置失衡、资源利用效率低下，并最终导致创新型人力资本效率水平不断下降。因此，加大高等教育经费的投入力度，扩大高校教育规模，提高教育资源的利用效率，实现区域高校教育的均衡发展，是提高创新型人力资本技术效率水平的一个重要措施和途径。

4.在样本期间内，各省市创新型人力资本效率水平差异性比较明显，受环境变量和随机因素的影响比较显著，利用各省市2003-2010年面板数据可以得到我国31个省市创新型人力资本平均效率水平值（见表4）。在第一阶段分析中，除了河北、山西、河南、广西和贵州5个省份处于技术效率前沿水平之外，其余省市均存在一定程度的技术无效率，还有改进的空间。大部分省市纯技术效率值较规模效率值要低，说明技术无效率主要来自于纯技术无效率，规模无效率的影响相对较轻。对比第一阶段和第三阶段的分析结果，剔除外生环境变量和随机因素的影响之后，各省市创新型人力资本的效率值均发生了很大的变化。

从各省市比较来看，一阶段中处于技术效率前沿水平的省市的效率水平均有着不同程度的下滑，31个省市的综合技术效率值都还存在着一定改进的空间。除北京、辽宁、江苏、山东、湖北和广东之外，其余省市的综合技术效率值均下降，说明这些省市的技术效率值受到了他们所处的有利环境或好的运气的影响，导致这些省市的一阶段中的综合技术效率值往往被高估，其中下降最为明显的为青海、贵州和西藏，综合技术效率值均达到20%以上。比较纯技术效率和规模效率可以发现规模效率的下降更为明显，说明这些省市创新型人力资本规模效率受到了当地环境因素或运气的影响，实际规模效率并没有那么高，还需要在现有基础上不断扩大创新型人力资本的投资规模。对比各省市的纯技术效率值可以看出，大部分省市的纯技术效率值在第三阶段有所上升，说明纯技术效率值大部分由于环境变量或随机因素的影响而被低估，但由于这些省市的规模效率往往被高估，且高估的程度大于纯技术效率被低估的程度，从而导致综合技术效率被高估。也有部分省市，如北京、辽宁、江苏、山东、湖北和广东，在剔除环境变量和随机因素的影响之后，创新型人力资本的3种技术效率值均得到了提升，说明这些省市之前较低的技术效率是由于较差的环境或不好的运气所致，而非他们的技术管理水平。因此，对于这些地区而言，改善创新型人力资本的投资环境就显得尤为重要。

表5 SFA回归分析结果

[]高校职工人数松弛变量 高校教育经费支出松弛变量 高校科研经费支出松弛变量 高校固定资产松弛变量

常量 -175.215*** -12 863.3*** -27 681.2*** -608 690.7***

z1 0.5843 -1 704.90*** -117.45** -2 126.92***

z2 -0.004916 -3.0235 1.0414** 2.7415

z3 -0.000190*** -2.1062* -0.5743*** -3.5655**

z4 -27.616** -80 226.75*** -3 244.31** -34 122.78***

z5 51.314** -7 171.76*** -1 864.96* -34 743.21***

z6 -0.008836 332.21*** 24.8534*** 364.11***

z7 -116.891 647 439.9*** 56 196.33*** 106 449.7***

σ2 0.259E+07*** 0.499E+12*** 0.540E+10*** 0.729E+12***

γ 0.6831*** 0.7359*** 0.7406*** 0.6420***

LR 117.79*** 131.02*** 136.44*** 85.54***

注：*、**、***表示通过了显著性水平分别为10%、5%和1%的显著性检验。

5.在样本期间内，环境变量对投入变量存在着显著的影响， 但作用方向有所不同，第一阶段和第三阶段的DEA效率值比较分析可知外生环境变量和随机变量对我国创新型人力资本效率存在着显著的影响。以第一阶段分析结果中的投入松弛变量s+为被解释变量，以环境变量zi为解释变量，构造SFA模型进行回归，得到分析结果如表5。表5估计结果中各回归模型的LR值均在1%的水平下显著，说明SFA模型分析结果比较可靠；γ均在0. 6以上，且通过了1%的显著性检验，说明误差项主要来自于管理无效率，随机误差项的影响相对较小，存在着创新型人力资本投资的非效率。7个环境变量对各投入松弛变量大部分都存在着显著的影响，说明环境变量的选择较为合理。 从环境变量对技术效率的影响方向及显著程度来看，可以得到如下结果：

（1）普通高校数量（z1）对高校教育经费、科研经费和固定资产投入的减少、技术效率的提升均有着显著的影响，这表明教育规模的扩大有利于形成高校教育的规模经济、优化高校资源的合理配置、提高资源利用效率。但是，对教职工人数的影响不显著，可能的原因是高校教师人数的增加主要取决于高校学生人数以及教师的学历层次，当前随着高校教育竞争越来越激烈，各地区及各类学校对高校教师引进政策和制度的差异性也越来越明显，这必然会导致各地区师资资源的分配失衡，影响资源配置效率。

（2）人口死亡率（z2）对高校科研经费投入的回归系数为正，且通过了5%的显著性检验，说明良好的健康环境（即低死亡率）有利于科研投入的减少和技术效率的提高，但对高校职工人数、教育经费和固定资产的影响并不显著。主要原因是良好的健康状况能够提高人的认知能力，维持更长时间的脑力劳动，从而可以提高学习和科研效率，可以保证更高的教育回报与教育投入质量。因此，健康环境的影响主要体现在优化了高校质量，而对教育规模因素的影响则相对较小。

（3）GDP（z3）4种投入变量的回归系数均为负，且通过了显著性检验，说明GDP的增加有利于创新型人力资本投入的减少和技术效率的提高。GDP的增加会导致居民收入不断增加，有助于提高居民的消费结构和消费质量，增加对创新型人力资本的投资需求，有利于实现当地创新型人力资本的规模经济效应，提高投入要素的使用效率和产出效率。

（4）技工学校毕业生人数（z4）对4种投入变量的回归系数均为负，且通过了显著性检验，表明技能培训的发展有利于创新型人力资本投入的减少。技能培训的发展可以使被培训者具备更高的知识和技能，从而可以提高他们的创新能力和工作及研发效率，这不仅可以为创新型人力资本创造更好的投资环境，还可以优化资源的配置效率，加速投入要素和产出效率的增长。

（5）人口净迁移率（z5）对4种投入要素均通过了显著性检验，说明人口迁移会对创新型人力资本的投入产生影响。对高校教育经费支出、科研经费支出和固定资产的回归系数为负，表明人口净迁移率的增加有利于减少这3种要素的投入，对教职工人数的回归系数为正，表明不利于该要素的减少。因此，人口迁移的增加会扩大创新型人力资本的投资规模，有利于形成规模效应，提高高校要素的投入效率。然而人口迁移所产生的效应还会受到迁移成本与地区间迁移的合理性程度的影响，过度或者被动的人口迁移有可能导致人才的流失和人力资本的外逃，降低劳动生产率[13]。当前我国人口迁移主要是由农村迁入城市，由中西部地区迁往东部地区，这种单向迁移主要是由于地区经济发展不均衡所导致。人口迁移的不均衡就必然会导致劳动力资源配置的不均衡，容易造成劳动力资源的闲置与浪费，降低劳动力资源的利用效率。人口迁移的不合理也会给高校教师资源的投入和配置产生一定的影响，容易导致高校教师队伍臃肿与结构不合理、功利观念与道德观念背反、教师数量不断增加与人才流失并存等现象，从而影响到高校教师资源的优化配置。

（6）进出口总额（z6）对教职工人数的影响没有通过显著性检验，但对高校教育经费支出、科研经费支出和固定资产的影响通过了显著性检验，且回归系数为正，表明对外贸易的发展不利于这3种投入要素的减少。可能的原因是贸易自由化虽然有利于技术的引进，但是会使得技术要素禀赋丰富国家的技术要素报酬增加，劳动要素报酬下降，使得技术要素禀赋稀缺国家的技术要素报酬下降，劳动要素报酬增加。因此，贸易自由化会增加技术要素禀赋丰富国家的人力资本，减少了技术要素禀赋稀缺国家的人力资本[18]。

（7）非国有经济固定资产投资占全社会固定资产投资的比重（z7）对教职工人数的影响没有通过显著性检验，但对高校教育经费支出、科研经费支出和固定资产的影响通过了显著性检验，且回归系数为正，说明制度变迁不利于我国创新型人力资本投入的减少和技术效率的提高。这主要是因为我国非国有企业大部分还未形成规模经济，企业科技含量较低，创新意识还不强，从而使得经济体制市场化程度和教育体制的未能有效结合， 没有充分调动创新型人力资本投资者和拥有者的积极性，导致人力资本的大量闲置与浪费，不利于创新型人力资本规模经济的形成和技术效率的提高。

四、研究结论

基于创新型人力资本的不断发展及其对经济增长作用的持续增加，本文从技术效率的角度测算了2003-2010年我国创新型人力资本的技术效率值，研究结果表明：

第一，在样本期间内，东、中、西部地区创新型人力资本整体效率水平较高，但仍然存在上升的空间，综合技术无效率主要来自于规模无效率。剔除外生环境变量和随机误差之后，综合技术效率值均有所上升，说明之前较低的技术效率值主要是由于比较不利的环境或不好的运气所致，而不是技术管理水平的问题。东、中、西部地区效率水平变化趋势大致相同，但三个地区之间存在着一定的差异性，中部地区的效率水平要略高于东部和西部地区。从时间上看，我国综合性技术效率水平2003-2007年期间持续下降，从2008年开始虽略有上升，但在整个样本期内仍呈现出较为明显的整体不断下降趋势。因此，加大创新型人力资本投入规模，提高要素的利用效率，是提高创新型人力资本技术效率的有效措施。

第二，从各省市创新型人力资本技术效率来看，第一阶段与第三阶段相比各技术效率值均有着较为明显的变化，表明环境变量和随机误差的影响比较显著。各省市调整后的综合技术效率值没有达到技术效率前沿水平，还有上升的空间。大部分省市的综合技术效率值均下降，而纯技术效率往往被低估，规模效率则被高估，且由于规模效率被高估程度高于纯技术效率被低估程度，最终导致综合这些省市的综合技术效率被高估。也有部分省市在三阶段技术效率有所上升，表明其较差的环境或运气导致技术效率被低估，与技术管理水平无关。

第三，环境变量对投入变量存在着显著的影响，但作用方向有所不同。GDP的增加和技能培训的发展均有利于创新型人力资本4种投入要素的减少和技术效率的提高；高校规模的扩大有利于高校教育经费、科研经费和固定资产3种投入要素的减少，但对教职工人数的影响不显著；良好的健康环境有利于高校科研投入的减少和技术效率的提高，但对其余3种投入的影响并不显著；人口净迁移率的增加有利于高校教育经费支出、科研经费支出和固定资产3种投入要素的减少，但不利于教职工人数的减少；贸易的发展和制度变迁不利于高校教育经费支出、科研经费支出和固定资产投入的减少和技术效率的提高。

注释：

① 因2003年之前高校相关数据没有分省市整理公布，故本文数据从2003年开始。

② 东部地区包括辽宁、河北、北京、天津、山东、江苏、浙江、上海、福建、广东、广西和海南12个省市；中部地区包括黑龙江、吉林、内蒙古、山西、河南，湖北、江西、安徽和湖南9个省市；西部地区包括陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、四川、重庆、云南、贵州和西藏10个省市。

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（责任编辑：厉新）