基于CCE链的人才集聚对经济增长的贡献测度

廖诺　张紫君　李建清　赵亚莉

摘要：以人才资本作为桥梁，遵循“人才集聚—人才资本—经济增长”（CCE）的人才经济价值转化链，将人才集聚对地方经济增长的贡献进行测度。以1982-2013年北京、上海、广州的数据为基础，计算人才集聚度，并计算各地区人才资本存量，采用扩展柯布-道格拉斯生产函数计算各地区人才资本对经济增长的贡献率。研究结果表明：北京、上海、广州的平均人才集聚度分别为1764%、1228%、1059%，其人才资本贡献率依次为3646%，6128%，3849%。可见，人才集聚与人才贡献率并未呈现严格的正向变动。最后对此给出了解释，并提出了相应政策建议。

关键词：人才集聚度；人才资本；人才资本贡献率；人才效能

中图分类号：C96文献标识码：A文章编号：1000-4149（2016）05-0074-10

DOI：103969/jissn1000-4149201605008

Abstract：This paper uses the talent capital as the intermediate and follows talent valuetransform chain “talent congregationtalent capitaleconomic growth”（CCE） to study the talent congregations contribution to local economic growth. First， we figure out the talent capital and talent congregation based on the panel data of Beijing， Shanghai and Guangzhou from 1982 to 2013. Then measure the talent capital contribution rate on the economic growth by the expand CobbDouglas production function. The result shows the talent aggregation level of Beijing，Shanghai and Guangzhou are 446%，3358% and 3717% respectively， while their talent capital contribution rate are 3646%，6128%，3849%. So the talent congregation did not strictly change positively with the talent capital contribution rate. Finally， this paper puts forward the explanation and some policy suggestions.

Keywords：talent congregation； talent capital； talent capital contribution rate； talent efficiency

一、 引言

改革开放以来，北京市、上海市和广州市（以下简称北上广）等经济发达的城市，由于具有开放的市场环境、有利的地方政策和优越的薪酬水平吸引了大量的人才。区域的人才积累提高了这些地区的人才集聚度，增加了人才资本存量。人才资本作为一种生产要素有力地促进了地区经济快速增长。

“人才集聚”这一概念最早是由上海市人民政府研究室蔡永莲于1999年撰写的《实施优秀人才集聚战略》一文中提出[1]。随后，朱杏珍提出了人才集聚的羊群行为[2]。牛冲槐分析了人才集聚现象并总结了人才集聚的八大效应[3]。孙健、尤雯通过回归分析证明产业集聚与人才集聚存在高度正相关关系[4]。对于人才集聚对经济增长的关系，谢牧人等基于浙江省纺织业、金属制品业等13个具有科技活动的典型行业的数据发现人才集聚的规模效益对产业的贡献作用最为明显[5]。刘林引入“共轭”概念，证明当高等教育投入与人才集聚投入达到“共轭”状态时，能对经济增长产生共轭驱动力[6]。徐广林等人结合安徽省16个地区的截面数据，分析了人才集聚度与经济增长的关系，实证表明科技人才集聚与区域经济增长具有正向相关关系[7]。

人才集聚的主体是人才资源。作为人力资源中文化层次较高的部分，人才资源以其创造性劳动促进科技进步和经济增长，而这种推动力源于人才资源所拥有的资本，即人才资本。对于人才与经济增长的数量关系，大多数文献采用人才资本计算人才的经济贡献率。桂昭明1997年定义了人才资本的概念，2003年进一步说明人才资本的特点、价值和与收益之间的关系，2009年使用Maddison法，计算不同学历层次的权重系数以表示不同教育程度的异质性，2013年分析了2011年各地区的人才资本收益[8-11]。林龙斌和郁佳敏利用柯布-道格拉斯生产函数计算1992-2008年闵行区的人才资本贡献率，研究表明人才资本的投入推动当地的经济增长[12]。许凡和宋殿清通过人才资本与基础人力资本贡献率的计算证实存在“人才红利”[13]。

国外对“人才集聚”的研究较少，但对于要素空间集聚与区域经济增长的相关研究较为丰富。马吕斯（Marius）、佩雷斯（PEREZ）和吉勒斯（Gilles）等学者的研究表明人口、资本和产业等要素的集聚对经济增长有着不同程度的影响[14-16]。其中，梅迪（Mehdi）等人用实证方法研究韩国的劳动力集聚对城市经济增长的作用，发现劳动力密度的上升对韩国制造业等主要新兴体的经济增长有负面影响，政府应采取政策引导劳动力的平衡增长[17]。巴特罗（Bartolomé）等人最新的研究认为，旅游区的服务行业集聚产生的溢出效应有助于提高利润，推动行业的经济增长[18]。国外对人才资本的直接研究也相对较少，但关注人力资本与经济增长之间的关系。“人力资本之父”舒尔茨（Shultz）最早发现人力资本对经济增长的推动作用，并通过研究二战以来日本和德国的经济数据加以证实[19]。罗伯特（Robert）结合索洛模型建立人力资本积累模型[20]。奥代德（Oded）等人说明全球技术外部性和经济增长主导人力资本的分布[21]。若伊森（Joilson）等人通过实证测算表明物质资本和人力资本的增长决定经济的长期增长[22]。西奥多（Theodore）实证表明日本经济增长率下降是由人力资本的增长放缓、物质资本的投入趋向稳定和劳动力每周工时的缩小等因素共同导致的[23]。

综上所述，以往对人才集聚与经济增长的研究，仅仅通过定性描述或对两者的时间序列进行相关分析来表明之间的正向变动关系，缺乏对其作用路径的分析。再者，大部分文献主要是对单一人才指标的解释与计量，缺乏对多个人才指标的综合对比分析，从而使人才集聚对经济增长贡献作用的解释力度有限。

本研究遵循“人才集聚（talent congregation）—人才资本（talent capital）—经济增长（economic growth）”的“CCE”人才经济价值转化链，运用Shultz模型和扩展柯布-道格拉斯生产函数的索洛余值法计算1982-2013年北上广的人才集聚度、人才资本及其对经济增长的贡献率；然后，对比北上广的人才集聚度与人才资本贡献率，并从人才效能和人才利用的视角进一步分析两者之间的关系；最后，为推动地区人才资本贡献率提出政策建议，以达到合理开发人才资源，提高人才资源利用效率的目的。

二、人才集聚—人才资本—经济增长（CCE）人才经济价值转化链模型

人才是指该地区具大专以上学历的从业人员，区域人才数量的积累提高地区的人才集聚度，进而形成人才资本，人才资本与基础人力资本、物质资本共同推动地区经济的增长。人才经济价值转化链（CCE）的计算思路如下：第一步，计算得到从业人员中的人才数量与集聚情况C；第二步由人才集聚到人才资本CC，利用Shultz模型把人才数量与相应的权重指数加权求和得出人才资本；第三步，人才资本到经济增长CE，使用人力资本分离的扩展柯布-道格拉斯生产函数计算人才资本对经济增长的贡献作用。

1.人才集聚度的计算

使用人才集聚度作为计算指标定量地分析人才集聚水平。人才集聚度是衡量区域、产业或行业等空间的人才发展状态和水平的重要指标，是人才集聚的静态概念。区域人才集聚度是评价人才资源在各区域空间分布的集中性和聚合性程度的指标[2]。

本研究把人才集聚度定义为区域从业人员中大专以上学历的人数占总从业人员数的百分比，平均人才集聚度则为1982-2013年人才集聚度的平均值。人才集聚度的具体计算公式为：

HCJ=L5L1+L2+L3+L4+L5（1）

公式（1）中，HCJ为人才集聚度，L1-L5分别为从业人员中，未上小学、小学学历、初中学历、高中学历和大专以上学历的人数。

2.人才集聚—人才资本（CC）计算模型

人才资本，是体现在人才本身和社会经济效益上， 以人才的数量、质量和知识水平、创新能力特别是创造性劳动成果及对人类较大贡献所表现出来的价值[7]。

从人才集聚度到人才资本的计算过程中，使用受教育年限法的Shultz模型[13]，以教育年限与生产率的乘积为权重指数，不同层级受教育程度的人数与权重指数加权求和得出总人力资本存量。具体计算公式为：

H=∑5i=1Lihisi=L1h1s1+L2h2s2+L3h3s3+L4h4s4+L5h5s5（2）

公式（2）中，H为综合人力资本，受教育年限法把从业人员按不同的学历水平分为未上小学、小学、初中、高中和大专以上五个层次，受教育年限h1-h5分别为1年、6年、9年、12年和15年。考虑到人力资本的异质性，测算得出五个学历层次的生产率s1-s5分别为：1、143、175、208、35[9]。

与人才集聚度的定义类似，研究把大专以上学历从业人员拥有的资本定义为人才资本，把大专以下学历从业人员拥有的资本定义为基础人力资本。由此，人才资本HC的具体计算地方法是把从业人员中人才的数量与相应的权重指数相乘，计算公式为：

HC=L5h5s5（3）

相应的，基础人力资本HR的计算公式为：

HR=L1h1s1+L2h2s2+L3h3s3+L4h4s4（4）

3.人才资本—经济增长（CE）计算模型

从人才资本到人才资本经济增长贡献率的计量使用人力资本分离的扩展柯布-道格拉斯生产函数（简称CD生产函数）分别计算人才资本、基础人力资本与物质资本对经济增长的贡献作用。中国的物质资本存量、技术进步因素、人力资本的投入与国民经济的产出CD函数，其一般形式如下：

Y=AKαLβ（5）

其中Y表示经济产出，K表示物质资本存量，L表示劳动力的投入，A为技术进步因子。

α和β分别表示物质资本存量和劳动力的产出弹性。随着新经济增长模型的出现，劳动力资本L被人力资本H代替，再把H分解为基础人力资本HR与人才资本HC，得到人力资本分离模型：

Y=AKαHRβHCγeμ（6）

其中α、β、γ分别为物质资本存量、基础人力资本和人才资本的产出弹性。α、β、γ和A为待估参数。由于人力资本分离模型是非线性函数，两边求对数转换为线性函数，再对时间t求导转换为差分方程：

ΔYtYt=ΔAtAt+αΔKtKt+βΔHRtHRt+γΔHCtHCt（6）

公式（6）中，ΔYtYt为经济增长率，ΔAtAt 为技术要素增长率，ΔKtKt 为物质资本存量要素增长率，ΔHRtHRt 为基础人力资本存量增长率，ΔHCtHCt 为人才资本存量增长率。增长率与产出弹性相乘可得资本的贡献份额，故αΔKtKt为物质资本存量的贡献份额，βΔHRtHRt为基础人力资本的贡献份额，γΔHCtHCt为人才资本的贡献份额。由此得出人才资本的贡献率RHC为：

RHC=γΔHCtHCt/ΔYtYt（7）

4.CCE人才经济价值转化链模型的数据指标选取

北京、上海、广州为中国经济发达城市，其人才集聚度高，集聚效应明显，对经济增长的贡献具有较强的可比性。因此，选取北上广的经济产出、物质资本存量和人才资本等数据进行计量分析，具体说明如下。

（1）经济产出。

地区生产总值能直接地反映该地区的经济规模，数据易得并较为准确。通过查阅《中国统计年鉴》得到1982-2013年北上广的地区生产总值数据，并对数据进行不变价处理以剔除历年价格变动因素的影响。

（2）物质资本存量。

由于从《中国统计年鉴》不能直接获取物质资本存量的数据，故参考张军、章元沿用的Goldsmith永续盘存法估算1982-2013年间北上广的物质资本存量[24]，计算公式为：

Kt=（1-δ）×Kt-1+It（8）

其中，Kt为当前年份的物质资本存量，Kt-1为上一年的物质资本存量，It为当前年份的全社会固定资产投资额。δ为折旧率，参考孙立成等研究使用5%作为折旧率，从越早的年份开始盘存，其后数据的误差越少，故以1978年为基期进行计算[11]。

（3）人才集聚度与人才资本。

查阅《中国统计年鉴》获得北上广1982-2013年间的从业人口数。从《中国人口普查》获取北上广1982年、1990年、2000年、2005年和2010年常住人口受教育程度的数据。为求所缺年份的数据，使用内推外插法求出北上广1982-2013年常住人口中各级受教育程度的人数。再把历年常住人口中各级受教育程度的人数占比与社会从业人数相乘，分别得出从业人员中未受过教育、小学学历、初中学历、高中学历和大专以上学历人数。人才集聚度为大专以上学历的从业人员数占总从业人员数的百分比。人才资本则以教育年限与生产率的乘积为权重指数，大专以上受教育程度的人数与权重指数加权求和得出。

三、基于CCE链的北上广人才集聚对经济增长的贡献测度

1.北上广人才集聚—人才资本（CC）的计算

使用人才集聚度模型与Shultz模型计算得出1982-2013年间北上广的人才集聚度、人力资本存量与人才资本存量。图1为北上广的人才集聚度，从图1中可以看出：1982-2013年间北上广的人才集聚度均持续上升，且以北京市的人才集聚度最高，人才集聚的增速最快。上海市的人才集聚度略高于广州市。三地中，广州市的人才集聚度最低，但其人才集聚的增速与上海市相当。

表1为北上广1982-2013年的平均人才集聚度与平均人才资本存量的对比。从对比结果可以看出：北京市的人才集聚度和人才资本存量最高，分别达1764%和721332；其次是上海市，分别为1228%和562631；广州市的人才集聚度与人才资本存量最低，为1059%和357908。

从CC的计算可以发现，人才集聚度为地区从业人员中大专以上学历的人数占所有从业人员人数的比重，人才资本为地区的从业人员中大专

以上学历人员数与相应的生产率和学历指数相乘得来，两者均为与人才数量相关的正向指标。即人才数量越多，人才集聚度越高，人才资本存量也会越高。

图2为北上广的基础人力资本存量与人才资本存量的对比图。a、b、c分别描述1982-2013年间北上广的基础人力资本和人才资本走势。从总量来看，北上广的基础人力资本和人才资本均持续增长。从增速来看，北上广的人才资本曲线的斜率较基础人力资本曲线的斜率大，表明人才资本存量比基础人力资本存量的增速快。特别是在1999年我国高校扩招以后，三地人才资本增速明显加快。北京市作为国家首都，在经济、政策、城市环境等方面的发展领先，优先吸引大量人才进入，人才资本存量在2004年超过其基础人力资本存量。而广州市和上海市的人才资本存量在2011年才超过其基础人力资本存量。图d为1982-2013年北上广的人才资本存量横向对比图，从该图可以看出1982-2013年间北京市人才资本存量最高，增速最快。广州市人才资本存量最低，人才资本增长速度和上海市相当。

2.北上广人才资本—经济增长（CE）的计算

使用公式（5）中人力资本分离的扩展柯布-道格拉斯生产函数分别计算北上广人才资本、基础人力资本与物质资本对经济增长的贡献作用。利用SPSS 170回归得到基础人力资本、人才资本和物质资本的产出弹性

α、β、γ，如表2所示。

三个模型的拟合优度均达0995以上，且F检验的显著性水平小于001，说明三个模型的拟合效果好，能较好地反映人才资本、基础人力资本、物质资本与经济增长的关系，模型通过检验。

投入要素产出弹性α、β、γ

的显著性水平均小于001，说明系数通过检验，各投入要素对经济增长有显著的影响作用，因此，北上广的人才资本和物质资本的系数均通过检验。但北京市和上海市的基础人力资本系数的t检验显著性水平大于001，说明北京市和上海市的基础人力资本对经济增长的影响作用不显著。

北京市的标准系数显示物质资本对经济增长的影响程度达60%以上，说明物质资本投入为其经济增长的主要推动力，次要推动力为人才资本。上海市的基础人力资本的标准系数为-0070，说明上海市的基础人力资本对经济增长产生负向作用。上海市的标准系数表明人才资本对上海市经济增长影响最为显著，其次是物质资本投入。广州市的回归结果中物质资本存量的标准系数最大，为037，说明物质资本对经济增长的影响最大，其次是人才资本，影响作用最小为基础人力资本。北京市、上海市、广州市投入要素的产出弹性之和分别为0949、0544和1681。表明1982年以来，广州市的经济增长呈现规模递增，北京市和上海市的经济增长呈现规模递减。

3.基于CCE链的北上广人才集聚对经济增长的贡献测度

整合前面对北上广人才集聚—人才资本（CC）和人才资本—经济增长（CE）的计算分析过程，得到基于CCE链的北上广人才集聚对经济增长的贡献率，如表3所示。

从表3可以看出，1982-2013年间上海市的人才资本贡献率最高，其次为广州市，北京市最低。上海市人才资本的贡献率高达6128%，物质资本贡献率为4814%，表明上海市人才资本对经济增长发挥重要作用。广州市的人才资本贡献率为3849%，比上海市低23%，与北京市的人才资本贡献率相当，其物质资本贡献率为3540%，表明广州市的经济增长主要是由物质资本和人力资本推动。北京市的人才资本贡献率是三个地区中最低的，而物质资本的贡献率明显高于其人才资本贡献率和另外两个城市的物质资本贡献率，结合标准系数的分析，物质资本的投入是北京市经济增长的主要动力。

结合北上广的人才集聚度与人才资本分析，北京市的人才集聚度与人才资本最高，但人才资本的经济贡献率最低；上海市的人才集聚度与广州市的人才集聚度相当，但上海市的人才资本经济贡献率明显高于广州市。北京市、上海市和广州市三地的人才集聚度排序结果与人才资本贡献率大小不一致表明人才集聚与人才贡献率并未呈现严格的正向变动。

四、考虑人才效能的北上广人才集聚对经济增长的贡献分析

研究遵循CCE人才经济价值转换链，以人才资本为桥梁建立人才集聚与经济增长的数量关系，如图3所示。人才聚集提高了地区的人才集聚度，通过Shultz模型把人才集聚的数量增加转换成人才资本存量的增长。为了研究人才与经济增长的关系，利用人力资本分离的扩展柯布-道格拉斯生产函数计算人才资本、物质资本、基础人力资本对经济增长的贡献作用。CCE人才经济价值转化链的研究表明：高的人才集聚往往能带来高的人才资本，但人才资本对经济增长的贡献作用还要综合考虑地区的物质资本、基础人力资本等因素。

为了解释人才集聚与人才贡献率并未呈现严格正向变动的结果，引入人才效能这一指标来进行分析。人才效能是指某地区每单位的经济产出由多少人才推动 [25]。具体的计算公式为：

TE=L5Y（9）

TE为地区的人才效能，L5为地区从业人员中大专以上学历的人数，Y为地区的经济产出。从计算公式可知，人才效能是一个负向指标，数值越小，代表每单位的经济产出由越少人创造，每个人才发挥的价值越大，人才效能越高。北上广三地的人才效能计算与对比结果如图4所示。

从图4a历年人才效能的纵向对比可知，1982年到2013年北上广的人才效能的数值总体下降，说明三个地区的人才资源的利用效率持续提高，人才能力的发挥作用越好。从图4b对于北上广平均人才效能

的横向对比可知上海市的人才效能数值最低，为41226人/亿元，即经济产出中的1亿元由413个人创造。广州市地区的经济产出的1亿元由419个人创造，而北京市1亿元的经济产出由1575个人创造。

上海市人才资本的贡献率最高，其人才效能最佳，人才集聚极大地推进了经济的增长。相对而言，北京市的人才集聚度最高，但人才资本对经济增长的贡献率最低，表明北京市人才能力发挥的空间已经受到限制，经济发展与人才效用的发挥效果不协调。广州市的人才集聚度最低，而其人才资本贡献率和人才效能均优于北京市，略低于上海市，说明广州市的人才效能还有可提升的空间。

经济发达地区的人才集聚行为往往容易产生马太效应，即一个地区的人才越密集，越能吸引更多人才涌入，从而导致人才集聚现象。一旦人才过度集聚，超过该地区的公共设施和基础产品的承载能力，会造成资源的配置失衡，不能充分发挥人才的作用。导致人才总量的增加接近于经济产出的增长，显示的是人才效能的低速增长。

五、结论与建议

研究遵循CCE人才经济价值转换链，分别计算和分析北京市、上海市和广州市的人才集聚度、人才资本与人才资本的经济贡献率，得出以下研究结论。

第一，通过对CC的计算发现：1982-2012年北京市的平均人才集聚度最高，达到1764%，其人才资本存量也最高，为721332；其次是上海市，其平均人才集聚度为1228%，人才资本存量为562631；广州市的平均人才集聚度和人才资本存量均最低，分别为1059%和357908。从纵向对比来看，北上广这三个城市在1982-2013年间的人才集聚度与人才资本存量逐年攀升，其人才资本存量的增速快于基础人力资本存量。研究表明：地区的人才数量越多，其人才集聚度越高，人才资本也越多。

第二，CE的回归结果显示：北京市的物质资本的标准系数为人才资本的两倍，表明物质资本是北京市经济增长的主要推动力，远高于其人才资本对经济增长的作用。上海市的基础人力资本抑制经济的增长，其人才资本对经济的推动作用高于其物质资本。广州市的人才资本与物质资本对经济增长的推动作用相当。

第三，通过CCE人才经济价值转化链的对比分析，发现人才集聚与人才贡献率并未呈现严格的正向变动。其中，北京市平均人才集聚度最高，达到1764%，但是其人才资本贡献率仅为3646%。上海市的平均人才集聚度为1228%，其贡献率高达6128%。广州市平均人才集聚度最低但人才资本贡献率高于北京市，分别为1059%和3849%。

第四，人才效能指标能反映地区人才的利用情况，表明了对地区每单位经济产出作贡献的人才数量。北京市人才效能数值高达157482人/亿元，即北京市经济产出1亿元需1575个人才来实现，说明北京市人才作用的发挥较差。上海市的人才效能数值为41226人/亿元，广州市为41807人/亿元。其中，上海市的人才利用效率最高。人才资本对地区经济增长的影响是复杂的，单纯地增加人才的数量并不一定能提高人才对经济增长的贡献，人才利用效率的提升有助于提高人才资本的经济贡献率。

结合上述结论，提出以下政策建议。

第一，合理计量人才资本的非市场性服务产出。北京市以最高的人才集聚水平快速积累了最多的人才资本，但通过人力资本分离的扩展柯布-道格拉斯生产函数计算得出的人才资本对经济增长的贡献率相对最低。这一方面是由于北京市对物质的过大投入和对人才培养的投入不足，导致物质资本的贡献率过大而人才资本贡献率相对较小；另一方面由于北京市国家机关、政党机关、社会团体和教育机关的从业人员的经济产出无法直接计量，这些从业人员中大专以上教育程度的比重在90%左右，但这部分人才向社会提供的服务成果属于非市场性服务产出，其价值的衡量方法通常通过政府定价来实现。与企业的人才相比，从事公共管理的人才的经济产出无法真实反映市场价格，经济产出与人才的实际经济贡献不匹配致使人才资本对经济增长的贡献作用被低估。

第二，充分发挥各产业人才的作用，协同提升地区人才效能。北京市人才效能低导致人才资本对经济增长的贡献率偏低，而人才效能偏低的原因在于各产业人才的分布与经济产出不匹配。1982-2013年北京市第二、第三产业占GDP平均比重分别为4041%和5536%，但从业人员的分布为3564%和5270%。北京市人才集中分布在第三产业，其人才总量已经达到饱和状态，且该产业的人才资本投入和物质资本投入都较第二产业大，但GDP生产率较第二产业低。针对以上人才效能问题，北京市应着力调整各产业的人才分布，实施相应宏观政策配置人才，引导、激励人才到人才集聚度较低的产业中，充分发挥人才的作用，协同提高整体人才效能和人才资本贡献率。

第三，加大人才引进力度和人才的培训力度，把基础人力资本转化为人才资本。上海市以1228%的人才集聚度积累了562631的人才资本，并带来6128%的人才资本经济贡献率，表明上海市人才的作用充分发挥在经济的产出上。但上海市的基础人力资本对其经济增长产生负向作用，鉴于此，上海市可考虑加大人才的培训力度，把基础人力资本转化为人才资本，降低基础人力资本对经济增长的负向影响，促进经济增长。广州市的人才集聚度较低导致人才资本较少，基础人力资本仍占从业人口的大部分，对经济的推动作用有限。由此，广州市应完善人才发展的机制和环境，加大人才的引进力度，使人才集聚更好地促进经济增长。

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[责任编辑责任编辑武玉]