供给侧改革中的人力资本结构优化研究

王圣元　陈万明　周　蔓（南京航空航天大学，南京 006）（南京晓庄学院，南京 7）

供给侧改革中的人力资本结构优化研究

王圣元1，2陈万明1周蔓11
（南京航空航天大学，南京 210016）2（南京晓庄学院，南京 211171）

本文用受教育水平的差异来表示人力资本的结构。利用2004～2014年中国省级区域的数据，依次对每一年影响经济增长的人力资本和物质资本数据进行逐步回归。结果表明，教育水平不同的人力资本对经济增长的作用是不同的。2009年之前，高中学历人力资本是模型中解释度较好的人力资本。从2009年开始，对经济增长起明显促进作用的是大专及以上学历人力资本。在大专及以上学历人力资本成为经济增长的主要人力资本动力的同时，物质资本对经济增长的重要性在降低。对2009年之后的数据进行Malmquist指数测算，发现部分省级区域的全要素生产率有所下降。不同省级区域根据自身情况进行人力资本的结构优化。

人力资本 供给侧改革 结构优化 经济增长 Malmquist指数

自2011年以来，中国经济增长进入“新常态”，告别持续多年的两位数增长状态。从理论源头看，凯恩斯强调“有效需求”概念，经济增长的“三驾马车”理论所强调的消费、投资、出口三大动力，也主要指向需求侧。从中国目前实际情况出发，不难发现需求侧“三驾马车”跟不上发展步伐，不是经济增长的根本动力。有学者提出了经济增长的新“三驾马车（城镇化、信息化和民生建设）”（尹中卿，2012［1］）；或者对原有引擎进行升级（邵宇，2013［2］）。经典理论中的“三驾马车”有短期特征，且只能影响需求侧，所以不能成为经济增长的根本动力（李佐军，2014［3］）。中国共产党十八届五中全会提出了“释放新需求，创造新供给”的方针。经济系统供给侧改革的重要性凸显。供给侧改革路径是:“促进产业转型升级，实现从传统产业向现代产业的转变；矫正要素配置扭曲，实现从要素驱动向创新驱动的转变”（冯志峰，2016［4］）。供给侧要素配置中人力资本的因素不可忽视。从宏观政策角度看，要“立即调整人口政策，从控制人口数量转向优化实施人力资本战略”（贾康、冯俏彬，2015［5］；贾康、苏京春，2015［6］）。对“十三五”时期人力资本供求关系的前瞻性预测发现:“劳动供求呈现基本平衡的格局。不过，就业的结构性矛盾却在不断加大，结构性失业问题比较突出”（张车伟、蔡翼飞，2016［7］）。因此，推进人力资本结构优化是供给侧改革的一个重要环节。不同教育水平人力资本在经济增长过程中的作用不同，本文利用截面数据逐步回归的方式来确定对经济增长起到主要作用的因素，研究经济增长主导要素的变化情况，并且据此为供给侧改革中的人力资本结构调整提供政策建议。

1　指标选取与模型构建

不同水平的人力资本占总量人力资本的比重构成了人力资本结构。衡量人力资本差异一般用教育指标法。教育指标法是以受教育程度来衡量人力资本之间的差异。常见的方法有利用平均教育年限作为人力资本的度量指标（欧阳峣，刘智勇（2010）［8］；周均旭，江奇（2012）［9］；蔡武，陈广汉（2013）［10］）。平均教育年限无法体现极值问题，即可能存在的两级分化问题；也无法同时反映人力资本在群体数量和质量上的差异。

本研究使用教育水平分类指标来说明不同区域的人力资本投入，以测算出来的区域固定资产存量为物质投入，将GDP作为产出指标。GDP数据利用历年CPI指数进行平减，得到物价平减后的可比数据。固定资产存量的计算采用永续盘存法，某年资本存量等于上年存量减去折旧，加上该年新增加的资本。估算得出2004～2014年分省固定资产存量的估计数据。其中，折旧率取10%。

不同教育水平的人力资本应该表现出产出上的差异。考虑人力资本的教育水平差异，对传统的C-D生产函数进行改造，则有:

其中A表示技术进步，K表示物质资本，H表示人力资本。其中:H1为小学学历人数，H2为初中学历人数，H3为高中学历人数，H4为大专及以上学历人数。不同经济发展水平对应的主导型人力资本是不同的，式（1）中考虑了不同水平的人力资本，因此需要对相关数据进行“降维”处理，研究中使用逐步回归法对原始数据进行“降维”处理（Wiecek，2015［12］；Shacham，Brauner，2014［13］；Sharma，Jin，2015［14］），筛选出对经济增长起到主要作用的人力资本类型。

2　逐步回归求解结果

原始数据采集时间为2004～2014年。先对原始数据进行取对数处理，然后进行异方差检验，数据通过检验。用逐步回归法分别对每一年的截面数据进行回归分析。运算结果见表1。

表1　分时截面数据回归分析结果

根据表1结果构造C-D函数的分段函数，可得式（2）:

根据逐步回归的结果，发现对GDP解释度比较好的变量主要是固定资产。而且其回归系数值比较大。这说明中国的经济增长主要依赖于物质资本的投入。这一现象贯穿2004～2014年整个研究周期。但是其回归系数在2008年前后有明显的变化，2008年及其之前的回归系数绝大多数时期处于0.9以上。2009年开始这一值下降到0.7左右。这显示2009年以后，物质投入对经济增长的影响有所降低。经济增长对物质投入的依赖程度有所降低。

而小学学历人力资本、初中学历人力资本基本被排除在模型之外。小学学历人力资本、初中学历人力资本对GDP解释度比较差。说明低水平的人力资本对经济增长的作用很小。能够实现更高边际回报的高水平人力资本是经济增长的有效动力。

2008年及之前，高中学历人力资本对经济增长的解释度较好。2009年及之后，大专及以上学历人力资本对经济增长解释度好。现阶段，经济增长主要依赖于大专及以上学历人力资本。高素质人力资本是经济增长的动力。高素质人力资本对经济增长的贡献，可以降低经济增长对物质投入的依赖程度。这对发展节约化经济与低碳经济都有促进作用。这也为人力资本发展提供了方向，人力资本结构优化的方向主要是人力资本向别的层级流动或人力资本向别的区域流动。而目前主要的途径应该是促进大量小学学历人力资本、初中学历人力资本和高中学历人力资本向大专及以上人力资本转变，即通过大学教育或高等职业教育提高人力资本的水平，从而满足现阶段我国经济增长的实际需要。

3　Malmquist指数测算

为了从时间维度进一步剖析人力资本效率的动态变化，本文利用2009～2014年相关数据进行Malmquist指数测算。投入指标为固定资产和大专及以上学历人力资本，产出指标为GDP。总体结果见表2、分地区指数见表3。

表2　Malmquist指数年度均值

2009～2014年的全要素生产率变化值起伏明显，2011年为顶峰，此后有所下降。从2009～2014年的平均水平来看，总体全要素生产率略有下降（0.994），下降的原因在于效率略有下降（0.992），而效率的下降原因是纯技术效率的下降（0.987）。这表明2009年以来，技术进步的同时，技术效率在下降。

表3　分地区Malmquist指数

续表

根据全要素生产率变化（Tfpch）的情况对全国省级区域进行分类，可以分为两大类。一类是全要素生产率上升的省级区域，这一类区域（14个）主要有:天津、河北、内蒙古、辽宁、吉林、上海、福建、江西、湖南、海南、西藏、陕西、青海、宁夏。余下的省级区域（17个）处于全要素生产率下降的状态。

在全要素生产率下降的省级区域内，有些是由于技术下降导致的全要素生产率下降，这类区域有:北京、广东、四川。有些区域是由于效率降低导致的全要素生产率下降，这类区域有:山西、江苏、安徽、山东、河南、重庆。余下区域在效率和技术两个方面均出现下降趋势。

4　结 论

依次对2004～2014年的截面数据进行逐步回归发现，物质资本的回归系数最高、物质资本的投入对经济增长的解释度最高。物质资本投资依然是中国经济增长的主要动力。不同学历人力资本对经济增长的作用是不同的。小学学历和初中学历的人力资本对经济增长的解释度很低，基本被排除在回归模型之外。2008年及之前，高中人力资本在模型中的解释度较好。2009年之后，对经济增长起明显促进作用的是大专及以上学历人力资本。伴随着大专及以上学历人力资本成为经济增长的主要人力动力的同时，物质资本对经济增长的重要性在降低。这表明中国的经济增长方式正在发生微妙的变化。从过度依赖物质投入向依靠高素质人力资本的增长方式转变。这也说明经济增长对供给侧要素的要求在变化。供给侧改革的视角之下，增加对人力资本开发的投入，提高人力资本总体水平，改进供给侧要素中人力资本的结构，有利于经济保持增长。

从全国总体水平看，2009年以来，全要素生产率在下降。下降的主要原因在于效率的下降。而效率的下降主要是由于纯技术效率的下降，而不是规模效率的下降。同时，技术水平在上升。不同省级区域的情况有所不同，有些区域出现技术水平下降，有些区域出现效率下降，有些则是两个方面均有所下降。各省级区域根据自身实际情况进行改进。技术水平下降的区域追加增加技术进步方面的努力，积极推动高层次异质型人力资本的引进与开发，发挥人才在技术进步中的作用。规模效率下降的区域应该充分发挥各种生产投入要素的作用，增加产出以提高效率，不能在物质资本和人力资本上盲目投入。

［1］康怡.尹中卿采访:新“三驾马车”拉动中国经济［N］.经济观察报，2012-12-15

［2］邵宇.中国经济的“新三驾马车”［N］.第一财经日报，2013-07-31

［3］李佐军.“三驾马车”不是经济发展的根本动力［N］.中国经济时报，2014-12-16

［4］冯志峰.供给侧结构性改革的理论逻辑与实践路径［J］.经济问题，2016，（2）:12～17

［5］贾康，冯俏彬.“十三五”时期的供给侧改革［J］国家行政学院学报，2015，（6）:12～21

［6］贾康，苏京春.“三驾马车”认知框架需对接供给侧的结构性动力机制构建——关于宏观经济学的深化探讨［J］.全球化，2015，（3）:63～69

［7］张车伟，蔡翼飞.中国“十三五”时期劳动供给和需求预测及缺口分析［J］.人口研究，2016，（1）:38～56

［8］欧阳峣，刘智勇.发展中大国人力资本综合优势与经济增长——基于异质性与适应性视角的研究［J］.中国工业经济，2010，（11）:26～35

［9］周均旭，江奇.人力资本质量、异质性对FDI区位选择的影响［J］.华东经济管理，2012，（8）:44～47

［10］蔡武，陈广汉.异质型人力资本溢出、劳动力流动与城乡收入差距［J］.云南财经大学学报，2013，（6）:24～32

［11］王圣元，陈万明，周蔓.异质性人力资本对经济增长作用区域差异研究［J］.工业技术经济，2016，（2）:148～153

［12］Alicja Kolasa-Wiecek.Stepwise Multiple Regression Method of Greenhouse Gas Emission Modeling in the Energy Sector in Poland［J］.Journal of Environmental Science，2015，（30）:47～54

［13］Mordechai Shacham，Neima Brauner.Application of Stepwise Regression for Dynamic Parameter Estimation［J］.Computers and Chemical Engineering，2014，（69）:26～38

［14］Mithun J.Sharma，Yu Song Jin.Stepwise Regression Data Envelopment Analysis for Variable Reduction［J］.Applied Mathematics and Computation，2015，（253）:126～134

Optimization on Human Capital Structure in Supply Side Reform

Wang Shengyuan1，2Chen Wanming1Zhou Man1
（1.Nanjing University of Aeronautics&Astronautics，Nanjing 210016，China；2.Nanjing Xiaozhuang University，Nanjing 211171，China）

The paper represents the structure of human capital with different educational level.Selecting the data of the provinces in China from 2004 to 2014，we do stepwise regression with the data of economic growth，fixed assets and human capital.The results show that the roles of different human capital in economic growth are different.Before 2009，the high school level human capital explains the model well.From 2009，the economic growth has been significantly promoted by the human capital at college and above degree.The importance of material capital to economic growth decreased.The college or above degree human capital has become the main human capital driving force of economic growth.The Malmquist index is calculated by data after 2009.Regional total factor productivity has declined in some parts of the provinces.Structure optimization of human capital should be done based on its own situation in different provincial regions.

human capital；supply side reform；structure optimization；economic growth；Malmquist index

10.3969/j.issn.1004-910X.2016.11.003

F061.2

A

2016—06—11

江办高校哲学社会科学研究项目（项目编号:2016SJD790010）；江苏高校研究生科研创新计划（项目编号:KYZZ16-015）；国家软科学基金项目（项目编号:2014GXS4B054）。

王圣元，南京航空航天大学经济与管理学院博士研究生，南京晓庄学院讲师。研究方向:人力资源管理。陈万明，南京航空航天大学经济与管理学院教授，博士生导师。研究方向:人力资源管理。周蔓，南京航空航天大学经济与管理学院博士研究生，江苏科技大学讲师。研究方向:人力资源管理。

（责任编辑:王 平）