人力资本对经济增长的投资效应研究——基于65个国家面板数据的实证检验

· 倪超

人力资本对经济增长的投资效应研究——基于65个国家面板数据的实证检验

· 倪超

为破解现阶段中国经济增长的困境，本文聚焦人力资本，突破就中国而中国的研究视角，选取65个国家1995-2013年的大样本面板数据，研究人力资本对经济增长的投资效应，且分地区、分类型测算了人力资本对经济增长的贡献率，明确未来中国人力资本优先投资次序，为中国未来经济发展战略的制定提供可借鉴的国际经验。结果表明，对于现阶段中国，首要投资的是健康人力资本，在满足人力资本健康需求之后，加大教育投资，促进人力资本发展，保障人力资本投资效应的发挥。

人力资本 经济增长 投资效应 教育投资 健康投资

经过三十多年的高速增长，中国经济开始面临下行压力，结构调整、产业转型迫在眉睫。为了改善这一局面，提升经济增长水平，人力资本投资是一切实可行的选择。人力资本是劳动者知识技能的积累，主要通过教育、培训、迁移和保健等方式，具有显著结构性和层次性。理论界已证实了人力资本对提高劳动生产率以及推动经济增长和提升综合国力具有显著效应。然而现阶段作为发展中国家的中国，其综合国力不强、资源相对匮乏，加之人力资本的不同结构，人力资本投资战略面临一个现实问题就是中国政府要决定优先投资何种人力资本？是投资健康，还是投资教育，还是投资迁移，抑或是同步推进？这既是我国现有国力不强、资源匮乏之下的无奈之举，也是关系到公共财政支出效率和效果的公共政策问题。而与之相伴的必须要回答的理论问题：人力资本不同结构与经济增长的关系如何？是健康还是教育，抑或是迁移对我国经济增长的贡献最大？如1999年我国高校开始扩招，高校毕业生年均增长率超过10%，这种人力资本投资战略是否有利于经济增长？又如我国政府实施了城镇化建设战略，加速了人口迁移，这种战略是否真的对经济增长产生积极效应？

严格而言，人力资本投资路径众多，包括教育、健康、培训和迁移等。如果考虑研究的全面性，最好的方式是从教育、培训、健康和迁移等方面分别讨论其对经济增长的影响，但这样研究势必造成模型构建及数学分析异常复杂，加之一些路径所需数据无法完整收集，从而分析得出的结果会不敬如人意。因此，本文从研究目的、现实价值及数据可行性出发，聚焦人力资本的核心构成：健康和教育（Mankiw、Romer和Weil，1992；Barro和Lee，1994），考察其对经济增长的投资效应。这样的研究设计，不仅简化了模型、规避了数据缺失，更重要的是不影响研究结果的现实应用。

理论界围绕人力资本对经济增长的投资效应已展开众多研究。一部分学者仅仅分析了教育人力资本对经济增长的投资效应。Barro和Martin（1995）研究发现，平均受教育年限对经济产出具有显著积极影响。Wolff（2000）研究得出：虽然经济增长和教育统计指标显示它们的收敛趋势保持一致，但实证结果却表明，教育发展能够显著促进经济增长的局面仅存在于少数几个国家。Fuente（2003）以欧盟国家为例，研究发现：教育年限的增加不仅有助于个人收入的提高，而且对总体经济发展具有积极影响。Vandenbussche等（2006）研究得出：接受过高等教育的人力资本部分对全要素生产率（TFP）有显著促进作用，而初等教育对经济增长的促进作用并不明显。郑鸣、朱怀镇（2007）研究发现：高校扩招以来，我国几乎一半地区高校对当地经济发展起阻碍作用。Zhang和Zhuang（2011）研究发现：在中国，高等教育比基础教育和中等教育对经济增长的作用更大。Barro（2013）研究发现：教育方面，经济增长与成年男性起始受教育年限在中学及以上层级的教育水平正相关；经济增长和女性在中学及以上层级的受教育年限不相关；经济增长和受过基础教育的男性不显著相关。邵琳（2014）研究得出：在区域经济增长中，教育经费支出正在发挥举足轻重的作用；在全国大部分地区，普通高校数量的增加对区域经济增长具有一定的提升效果。等（2014）指出：在西班牙等其他国家，主要是南欧，教育水平本身不能带来更高的经济增长率和较低的失业水平，教育似乎更可能是反映地区经济结构及市场需求。胡宏兵（2014）利用抽样面板数据因果检验的方法，得出：教育对我国经济增长的促进效应仅在少数地区显著。Chao Ni等（2015）运用中国30个省份2000-2013年的数据，研究发现：本科及以上人力资本显著促进了经济增长质量发展，而大专教育人力资本和市场化与经济增长质量之间的关系不确定；一部分学者探究了健康人力资本对经济增长的投资效应。Grossman（1972）指出健康作为人力资本的重要构成，它的发展和演进对一国经济增长具有不容忽视的影响。Fogel（1994）、Sohn（2000）、Arora（2001）、Thomas等（2001）、Barro（1996）、Bloom和Canning（2003）、Bloom等（2004）、Gyimah-Brempong和Wilson（2004）、张车伟（2003）、刘国恩等（2004）都得出了人力资本健康有利于经济增长的结论。而Zon和Muysken（2001）、王弟海（2007）、王弟海等（2008、2010）、骆永民（2011）等学者研究发现：一方面健康投资的增加有利于经济增长，但另一方面当健康投资额度超越一定值以后，促进经济增长的效应将逐渐消失；还有一部分学者结合教育和健康，探讨了两种人力资本对经济增长的投资效应。张芬、何艳（2011）构建了一个包含最终产品、健康和教育的三部门模型，得出：健康的增量有利于长期经济增长，而健康人力资本存量水平不利于长期经济增长；健康的改善必须同时辅以教育人力资本的提高，这样才能促进经济增长。Kesikoglu和Zafer（2013）依据20个OECD国家1999-2008年的面板数据，研究发现：教育支出、医疗费用这两个变量都与经济增长存在双向因果关系。储成兵、李平（2014）研究发现：我国教育人力资本显著促进了经济增长，而健康人力资本虽能够促进经济增长，但结果并不显著。Baldacci等（2004）、余长林（2006）、杨建芳等（2006）、徐祖辉、谭远发 （2014）、Ying Wang和Chao Ni （2015）、周路（2015）等学者都得出了人力资本健康投资和人力资本教育投资都显著促进经济增长这一结论。王静（2015）运用中国1997-2012年省级数据，分析了教育和健康人力资本对区域经济增长的促进效应。结果显示：各省教育人力资本投资存在门槛效应，东部省份和中部的少数省份已越过门槛值，西部多数省份都未跨越，教育驱动经济增长的效果有待提升；健康对经济增长的价值由其对经济增长的促进效应和对物质资本的挤出效应相加之和决定。可以发现：人力资本对经济增长的投资效应出现了不一致的实证结论。

梳理相关研究文献，可以看出，人力资本对经济增长投资效应的研究领域尚存很大的研究空间：首先是大规模跨国样本的研究较为缺乏，特别是国内严重缺乏。Atkinsin（2001）指出：由于数据资料的可比性问题，使得大样本、纵贯几十年的跨国研究非常困难。同时，由于教育、健康发展政策和经济增长政策大都是以国家为单位颁布的，因此从国家层面研究这一问题，相比于以一国的省级数据进行研究，更能发现三者之间的真实规律。且较大样本的研究能够容忍一定的变异，同时也利于我们设计较为复杂的模型进行分析；其次是已有研究结论的不同很大部分归因于对健康、教育人力资本的指标选取，我们决定选取多个变量代表健康人力资本和教育人力资本，分别进行实证分析，抓取出最普遍规律，并且，现阶段大部分研究或是用教育直接代替人力资本，或是研究健康人力资本，比较缺乏将教育和健康作为两种人力资本同时分析其对经济增长的效应，特别是国内；最后是已有研究中，大部分学者都是笼统地论证健康、教育与经济增长的关系，这对于国家的政策制订并没有实际意义，对于一个国家而言，对健康及教育的投入都是受到资源约束的，因此需要考虑健康、教育的优先投入次序，从而有助于制定人力资本发展规划，最大化其经济效益，促进经济协调发展，且对中国而言，正处于社会转型、民族复兴，实现“中国梦”的关键时刻，资源相对更加稀缺，政策制定务必追求最优化，适时提供世界不同国家的发展经验，更显弥足珍贵。因此，本文突破就中国而中国的研究视角，选取65个国家1995-2013年的大样本面板数据，将教育和健康视为两种不同人力资本投资形态，并结合其他与经济增长相关的要素，实证分析人力资本教育投资、人力资本健康投资对经济增长的效应，并且为了能够突出人力资本不同投资的具体价值，我们测算了人力资本教育投资和健康投资影响经济增长的程度，且分5大地区（包含发达地区和贫穷地区单独样本）分别测算了贡献率，为中国未来经济发展战略的制定提供可借鉴的国际经验。

论文的主要安排如下：第一，描述理论模型；第二，解释变量及说明数据；第三，围绕世界大样本面板数据，实证分析人力资本对经济增长的投资效应，并测算不同人力资本投资对经济增长的贡献率；第四，内生性问题及稳健性检验，验证模型的可靠性；最后是小结。

表1 世界数据样本

一、理论模型

Solow模型是经济学中运用最广泛的模型之一，利用这一模型作为研究基础的文献非常丰富（Temple，2001；Aghion，2006；杨建芳等，2006；Ying Wang和Chao Ni，2015）。索罗（Solow，1956）假定经济中只有两种生产要素：劳动和资本，并且两种要素之间能够相互替换，同时假设生产函数规模报酬不变。但实际上技术进步并非孤立于经济体的外生变量，因此内生经济增长理论的代表人卢卡斯（Lucas，1988）引入了人力资本变量，用以代替Solow 模型中“技术变化”的概念，将抽象的技术概念转变为特定的人的知识，考察单个个体获取这些知识的决策及其是否影响生产率。卢卡斯（1988）指出：人力资本积累是经济增长的核心动力。凭借知识积累、技术创新和专业化人力资本，可以达到规模收益递增效应，从而实现长期稳定的经济增长。

本文借鉴柯布--道格拉斯生产函数（简称C-D模型）构造得到含人力资本的Solow模型。C-D模型最初用于分析投入与产出的关系，由美国学者柯布和保罗·道格拉斯共同创造的一种生产函数表达式，其一般形式为：

其中，Y代表总产出，A表示科学技术，K代表物质资本，L代表劳动力资源，β为劳动力资源产出的弹性系数，α为物质资本产出的弹性系数。在这一模型中，引入人力资本变量，构建Solow模型，形式为：

其中，Y表示总产出，A表示技术水平，K表示物质资本，L表示劳动力资源，H表示人力资本。H由教育资本E和健康资本M两个部分构成。

其中，λ为参数，假定教育人力资本和健康人力资本在生成人力资本的过程中替代弹性为1。

对（2）式两边取对数得：

其中，ε是随机误差项。对式（4）微分，得到：

二、模型变量及数据说明

样本一共包括65个国家，涵盖了世界五个大洲（详见表1）。

本文选取国内生产总值（GDP）表示经济增长，这一数据来自于联合国数据库，选取2005年不变价美元折算而来；物质资本采用资本形成总额占GDP比重表示，这一数据来自世界银行的数据中心；劳动力资源变量采用劳动力数量表示，数据来自世界银行的数据中心；人力资本分为教育人力资本和健康人力资本，为了研究的全面以及深入，其中教育人力资本我们分别选取高等教育入学率和教育支出占GDP比重表示，健康人力资本分别选取预期寿命和死亡率两个指标表示，四个指标的数据全部来自世界银行的数据中心。为了防止异方差以及指数趋势对实证结果的干扰，对国内生产总值（GDP）、资本形成总额占GDP比重、高等教育入学率和教育支出占比、预期寿命和死亡率分别取对数，而后进行分析。最终，进入模型分析的变量见表2。

针对经济增长、物质资本、人力资本和劳动力数量这四个变量，构建实证检验模型，其中人力资本变量又分为教育人力资本和健康人力资本，每一种人力资本都选取两个不同指标代表。因此，本文的实证模型组合为4种，分别是：国内生产总值（GDP）、资本形成总额占比、劳动力数量、死亡率和高等教育入学率；国内生产总值（GDP）、资本形成总额占比、劳动力数量、死亡率和教育支出占比；国内生产总值（GDP）、资本形成总额占比、劳动力数量、预期寿命和高等教育入学率；国内生产总值（GDP）、资本形成总额占比、劳动力数量、预期寿命和教育支出占比。

表2 模型中的变量

三、实证检验

1. 平稳性检验和协整检验

为了避免回归分析中出现“伪回归”，即实证结果没有任何实际经济意义，需要保证各面板序列数据的平稳。检验数据平稳性最常用方法是单位根检验，我们选取四种单位根检验方法对数据进行检验，以增强可信度。这四种方法分别为：LLC检验、IP检验、ADF-Fisher Chisquare检验和PP-Fisher Chi-square检验。表3显示了四种单位根检验方法的结果。

表3 单位根检验

由表3可知，GDP、物质资本、预期寿命、死亡率、高等教育入学率、教育支出占比和劳动力数量这七个变量在四种检验方法中P值都小于0.01，因此拒绝原假设，即七个变量都不存在单位根，是平稳的。

基于变量单位根检验的结果，可以发现七个变量都同阶单整，所以可以进行协整检验。协整检验主要考察变量间是否存在长期协整关系，为了防止“伪回归”的出现，对于同阶单整的变量都需要通过协整检验，这样才能构建回归模型。协整检验主要有Pedroni法、Kao法和Johansen法。本文选取Kao检验法和Johansen法对七个变量进行协整检验。由于本文依据变量选取的不同，需要形成4种不同分析模型，因此对四个不同的变量组合分别进行协整检验。表4列出了一个由GDP、死亡率、高等教育入学率、物质资本和劳动力数量这五个变量构成组合的协整检验结果。

可以发现，Kao Residual Cointegration检验结果表明ADF统计量为13.85，其在1%水平上显著，说明拒绝原假设，即变量间存在协整关系，同时Johansen Fisher Panel检验值显示变量间存在至少四个协整向量，因此设置回归模型是合适的。

2. 回归结果及讨论

（1） 回归结果

单位根检验以及协整检验的结果提示我们建立回归模型是可行的。其中回归模型主要包含三种：随机效应模型、混合估计模型以及固定效应模型。混合估计模型主要适用于从时间和截面层面出发，不同个体之间都不存在显著性差异的条件下。本文通过F检验，加之对样本数据的直观描述，判定这一模型无法适用于这一样本数据。因此，我们分别构建了固定效应和随机效应模型。详细结果见表5。

由表5可知，不同模型中各个变量的显著性及影响大小存在一定差异。死亡率变量在模型1、模型2和模型5中是显著正相关；预期寿命在模型3、模型4、模型7和模型8中都是显著的；高等教育入学率变量在模型1、模型3、模型5和模型7中都是显著的；教育支出占比变量在模型2、模型4、模型6和模型8中都显著正相关；劳动力数量这一变量在所有模型中，都是显著的；物质资本变量在模型1、模型2、模型3和模型4中是显著的，而在其他4个模型中不显著。

表4 协整检验结果

表5 世界面板数据的回归结果

为了能够在固定效应模型和随机效应模型中确定最终参考模型，有必要对所有模型实施Hausman检验。首先进行零假设：随机效应模型成立，四组模型（模型1和模型5、模型2和模型6、模型3和模型7、模型4和模型8）的Hausman统计量的值依次是46.392、16.119、39.714和49.795，所对应的P值都是0.000，即不接受原假设，这提示我们固定效应模型更合适解释这一组数据结果。

（2） 结果讨论

依据F检验以及Hausman检验结果，我们最终选取固定效应模型作为基础，全面探究世界大样本中，教育人力资本和健康人力资本对经济增长的投资效应。依据变量的显著性程度，四个固定效应模型的结果没有太大区别。因此，我们决定直接围绕固定效应模型中变量的结果进行探讨。

首先，人力资本教育投资主要通过两个显性指标衡量：高等教育入学率和教育支出占比。回归结果揭示：高等教育入学率及教育支出占比这两个变量对经济增长都具有显著的促进作用，这反映出世界65个国家的大样本中，教育人力资本对各国经济增长的投资效应突出。一方面，高等教育入学率突出了世界高层次教育人力资本的积累状况，是人力资本质量的典型代表，它可以通过内部效应及外部溢出作用于经济增长。内部效应主要指的是高等教育直接内化于劳动者，提升其素质能力，促进个人劳动生产率的提升，进而有利于经济增长；外部溢出主要是指高等教育具有扩散性，可影响其他要素，间接促进经济增长。高等教育是科技创新、科学发展的基础，Romer（1990）认为拥有研究与开发部门是维持经济增长的重要保障。从事研发的人力资本素质越高，生产力就越强，经济总产出就越高。所以，拥有高等教育经历的劳动者更易于产生新观点、开发新技术和创造新产品，进而更有可能带动创新，提高社会生产力。Agiomirgianakis等（2002）、邵琳（2014）、Zhang和Zhuang（2010）等学者都得出了相似的结论；另一方面，教育支出占比这一指标体现了世界各国对教育事业的重视程度，教育支出占比越多，说明教育事业越受重视，并且利于一个国家或地区整体教育水平的提升。教育水平的整体提升，不仅强化劳动力素质，而且促进技术更新，便于产业结构调整及升级，进而有利于经济增长。周英章、孙崎岖（2002）等学者研究得出了相似结论。总之，两个代理指标的实证检验结果证实了人力资本教育投资可以明显带动经济增长，其主要通过内化效应及外部溢出效应对经济增长产生作用。这也给我国提供了有利启示，中国现在正处于改革的“攻坚期”，产业结构面临调整及升级，大量低端产业面临淘汰，生产效率低下，世界大样本数据的实证结果提示我国需要引入高层次人力资本，加大教育投入，并且中国社会现已进入“大众创业、万众创新”的全新发展阶段，全员的创新需要的是教育的普及化，特别是高等教育有质量的普及化，这样才能带动创新，推动我国社会发展及进步。Vandenbussche（2006）、Barro（2013）等众多学者都得出了相似结论。

其次，人力资本健康投资主要通过死亡率和预期寿命这两个显性指标衡量。固定效应模型的结果显示：死亡率和预期寿命都与经济增长呈正相关，即死亡率越高，越有利于经济增长；或者预期寿命越高，对经济增长越有利。一方面，理论上，死亡率上升代表一个国家或地区的医疗、卫生水平在下降，说明健康水平呈现下降趋势，这会影响人们对工作的投入度，影响人们的储蓄动机，甚至是人口结构等因素，因此死亡率应该与经济增长是负相关，但本文的实证结果表明，世界65个国家范围内死亡率与经济增长是正相关，究其原因，可能和世界人口过多有关。根据联合国人口基金会的数据统计，现阶段每年世界人口以8000万的速度在增加，全球人口已达73亿多，这造成了世界粮食、能源和水等资源紧缺危机，人类生存环境面临严峻挑战，现今的人口增长已成为地球负担，对社会、对全球经济发展都构成了一定威胁，因此死亡率的增加，可能会缓解世界人口压力，为经济发展释放一定的空间，利于世界的可持续发展；另一方面，理论上预期寿命显示了一个国家或地区的医疗、卫生水平，能够代表健康水平。预期寿命的提升揭示了地区健康水平的加强，能够为经济发展提供优良基础。预期寿命对经济增长的影响主要体现在：第一，预期寿命的增加表明人拥有了更多时间，在工作方面可以投入更多经历，各方面能力都更加充沛强壮，这直接提高了劳动生产力，促进经济增长。第二，预期寿命的增加，依据生命周期理论和终生学习理念，人们会有追加教育投资的激励，而大量研究证实，很大程度上教育能够提高个人劳动生产力和收入。第三，预期寿命的增加，依据生命周期理论，人们眼光会更加长远，处于生产阶段的个人会产生储蓄激励，积累大量货币资本，进一步增加收入，刺激经济增长。一些学者的研究结论也证实了预期寿命对经济增长的正向作用，如：Bloom等（2004）研究发现：平均预期寿命的产出弹性为0.04，即每增加1%的平均预期寿命，一国的经济总量就能增长4%。总之，健康人力资本投资的实证检验结果表明：世界65个国家范围内，健康人力资本对经济增长的投资效应不能一概而论，健康水平的不断提升对经济增长不会一直有利，两者关系处于动态变化中，存在临界值。如果健康水平位于临界值范围内，那么健康人力资本会对经济增长产生良好推动作用，反之，一旦超过临界值，健康人力资本就会阻碍经济增长。Zon和Muysken（2003）、王弟海（2008、2010）等学者研究得出了和本文类似的结论，即健康人力资本在一个合理区间内会对经济增长产生显著的投资效应。

第三，物质资本在固定效应模型中都是显著正相关，即物质资本对世界65个国家的经济增长具有促进作用。物质资本一般用于制造其他消费资料或生产资料，主要以厂房、燃料和半成品等形态呈现，是实现经济增长与发展的基础和条件，毋庸置疑会影响经济增长。在理论研究方面，不论是古典经济增长理论，还是新经济增长理论，其都认为物质资本是影响经济增长的核心元素之一，而且物质资本的存在可以为人力资本、社会资本和技术进步等要素提供载体，维持经济的可持续增长。一般来说，物质资本主要通过两个途径影响经济发展。一方面，物质资本作为生产要素直接作用于经济社会发展。随着时间的推移，为了生存及发展，人类社会对物质开始产生需求，特别是进入工业化时代，需求开始丰富，许多物质资源被利用，作为生产手段生产满足人类生产和生活需求的物品，这些物质直接供人类消费，提高了人类的生活品质。如：道路的建设、通讯设备的出现方便了人们之间的交往，降低了交流成本；另一方面，物质资本能够为其他经济增长所配元素提供保障。无论是人力资源、或是科学技术，抑或是社会资本，都要依托物质资本实现累积和发展。如：教育作为人力资本的重要构成，是影响经济增长的因素之一，其事业的发展，需要建设学校、购置仪器等，而这些硬件统统都是物质资本。在实证研究方面，所有主流经济学家都在各自研究中得出了物质资本有利于经济增长的结论。

最后，劳动力数量在所有模型中都和经济增长正相关。劳动力数量对经济增长具有促进作用，体现了人力资源在数量方面的价值。如果说物质资本是经济增长的“引擎”，那么若是没有劳动者，这些物质资源可能只能称之为资源，而无法形成实际经济成果，并且能否合理配置这些物质资源，核心在于劳动力能否高效地发挥其主观能动性。劳动者数量多有利于形成人力资源优势，降低人力资源成本，推动经济增长。无论是古典增长理论，还是新古典增长理论，抑或是内生经济增长理论，都认为劳动者数量对经济增长具有显著作用。劳动力数量作为经济增长最基本的元素投入，至今几乎没有完全替代的办法和可能。学者们在探究劳动力资源对经济增长的影响中，都认同劳动力数量对经济增长的显著影响，特别是中国这一人力资源大国，改革开放30多年的快速增长，一些学者将其归因于“人口红利”的作用（蔡昉，1999；王颖、倪超，2013）。

3.人力资本教育及健康投资对经济增长的贡献率

人力资本教育投资以及健康投资是我们考察的重点，观察四个固定效应模型的结果，可以发现：人力资本投资以及健康投资的价值基本符合预期。那么世界65个国家大样本范围内，教育和健康人力资本对经济增长具体存在多大价值？我们测算了1995-2013年人力资本教育投资以及健康投资对世界65个国家的经济增长贡献率。

由于人力资本教育投资和人力资本健康投资都是由两个指标代表，在测算贡献率时，变量的回归系数会出现不一致。为了避免这个状况，本文选取高等教育入学率和预期寿命唯一代表人力资本教育投资和人力资本健康投资。作出这一选择主要原因在于：高等教育入学率代表高层次教育人力资本的价值，相比于教育经费占比这一指标，测算其对世界65个国家经济增长的贡献率可以良好地为我国是否应该重视高等教育发展，借助高层次人力资本推动未来我国经济增长提供有价值的启示；预期寿命这一指标，比粗死亡率更能体现一个国家或地区健康水平的改善，受外界的干扰相对较小。因此，依据表5中模型3的系数（3.1和0.55），我们测算了人力资本教育投资和人力资本健康投资对世界65个国家经济增长的贡献率（见表6）。

表6 教育、健康人力资本对世界经济增长的贡献率（单位：%）

结果显示：1995-2013年，人力资本教育投资对世界65国经济增长的贡献率为16.5%，人力资本健康投资对经济增长的贡献率为33%。人力资本健康投资的贡献程度大于教育投资的贡献程度，这说明样本期内，健康对全世界发展来说更重要，这和世界发展实情相符。目前，世界大部分国家仍是发展中国家，面临的首要问题是消除贫困，确保人力资本健康成长。没有健康，人力资本功效会大大弱化，1995-2013年世界上大部分国家的人力资本仍遭受各种疾病、污染等社会问题对其健康的危害，因此健康水平的提升对人力资本优化具有相当重要的价值。

为了给予中国未来人力资本政策修订，转变发展方式，实现产业结构升级，促进经济增长，成功迈入发达国家行列提供详尽的经验启示。并且证实相比于人力资本教育投资，人力资本健康投资对经济增长更具基础性，我们依据地域差异，将样本划分为5大区域（亚洲、非洲、美洲、大洋洲和欧洲），分别测算了人力资本教育投资和人力资本健康投资对经济增长的贡献率。出于研究的延续性，我们依然选取高等教育入学率和预期寿命分别代表人力资本教育投资和人力资本健康投资，并沿用表5中模型3的系数（3.1和0.55），结果见表7。

表7的结果显示：非洲地区人力资本教育投资对经济增长的贡献率仅为4.5%，在五大地区中最低，而人力资本健康投资对经济增长的贡献率达到36.1%，在五大地区中位居第一位。可能的原因就是：非洲样本一共涵盖18个国家，是世界上最不发达的地区。对非洲来说，其面临的首要问题就是人力资本健康，战乱以及病毒肆意传播已使非洲地区深深陷入泥潭，人力资本面临严重的生存危机，因此健康的改善对人力资本生存意义重大，只有保证了健康，人力资本才会考虑接受教育，提升能力；欧洲地区人力资本教育投资对经济增长的贡献率为46%，在五大地区中最高，人力资本健康投资对经济增长的贡献率为30.8%，可能的原因是欧洲样本涵盖了16个国家，几乎都是发达国家，其健康水平很高，人力资本具有优良的健康保障，且市场运行井然有序，产业结构合理。在这个基础上，教育人力资本开始发挥巨大效用，推动欧洲地区经济增长。两个地区的贡献率结果证实了在世界层面，相比于人力资本的教育投资，现阶段人力资本的健康投资对经济增长效应更大这一推断。大洋洲地区仅拥有一个样本国，人力资本教育投资和人力资本健康投资对经济增长的贡献率分别为27.6%和16.6%。样本中美洲地区和亚洲地区分别涵盖17和13个国家，两个地区的人力资本教育投资和人力资本健康投资对经济增长的贡献率分别为31%和18.3%，27.9%和15.3%。中国现阶段面临的现实抉择是走出“中等收入陷阱”，完成现代化，迈入世界发达国家序列。因此这两个地区人力资本教育和健康投资的贡献率值得关注，因为两个地区的样本中不仅包含现阶段全世界最发达国家——美国，还有成功走出“中等收入陷阱”的日本和韩国，也有陷入“中等收入陷阱”的菲律宾、马来西亚和南美国家，借鉴启示较大。

总之，五大地区人力资本教育投资和人力资本健康投资对经济增长的贡献率提示我们：第一，中国的经济增长一定要注重与人力资本投资的协调性，了解国家经济增长水平，投资相对应的人力资本；第二，相比于人力资本教育投资，人力资本健康投资更显基础性。我国在追逐教育人力资本红利之前，要注重对人力资本的健康投资。

表7 人力资本教育投资和健康投资对世界不同地区经济增长的贡献率（单位：%）

四、内生性问题及稳健性检验

1. 内生性问题

模型内生性问题已成为经济学实证结果解释社会现实问题时所必须考量的一个现实情况。它能够造成理论结果没法全面解释社会现实问题，即模型选取的一个或多个解释变量与随机扰动项相关，使模型估计的系数失效。为了有效避免内生性问题，通常一个行之有效的方法就是使用工具变量估计法。

对于面板模型，一般都是选用内生解释变量的滞后项作为工具变量，一方面这样能够保证内生解释变量与工具变量有关。另一方面，由于滞后变量实际已经发生，从当期看取值已经确定，往往与当期的扰动项不相关。在本文的研究中，我们选取人力资本教育投资和人力资本健康投资的滞后项作为工具变量，对内生性问题进行检验。

由于固定效应模型是本文的最终分析模型，因此我们只对固定效应模型进行了内生性检验。在估计原固定效应、经过工具变量调整的面板模型基础上，计算Hausman检验统计量，并根据统计量服从卡方分布的事实计算对应P值（见表8）。检验结果显示本文构建的四个固定效应面板模型均不具有内生性问题。

2. 稳健性检验

为了证实模型的可靠性，我们针对所选用的模型进行了稳健性检验。本文从数据出发，主要采用常见方法之一，即去掉数据中最大最小各百分之一部分对四个固定效应模型（模型1、模型2、模型3和模型4）进行稳健性检验（见表9）。

从模型1a、模型2a、模型3a和模型4a的结果来看，主要自变量死亡率、预期寿命、高等教育入学率、教育支出、劳动力数量和物质资本仍然显著，系数与原有模型相差不大，且方向与之前模型一致，因此可以判断，原有模型是稳健的。

五、结论

选取世界65个国家，1995-2013年的面板数据，本文实证检验了大样本跨国层面，教育人力资本和健康人力资本对经济增长的投资效应。结果显示：人力资本教育投资主要通过高等教育入学率和教育支出占比这两个变量体现，且高等教育入学率及教育支出占比这两个变量对经济增长都具有显著的投资效应，说明大样本跨国层面，人力资本教育投资对各国经济增长作用突出。人力资本健康投资主要通过死亡率和预期寿命这两个指标衡量，发现：人力资本健康对经济增长的投资效应无法明确方向。死亡率所呈现的结果表明人力资本健康投资不利于经济增长，但是预期寿命却证实了人力资本健康投资显著促进了经济增长。物质资本在固定效应模型中都是显著正相关，即物质资本对世界65国的经济增长具有促进作用；劳动力数量在所有模型中都与经济增长正相关；

在此基础上，我们测算了1995-2013年人力资本教育投资以及健康投资对世界65个国家的经济增长贡献率。结果显示：1995-2013年，人力资本教育投资对世界65国经济增长的贡献率为16.5%，人力资本健康投资对经济增长的贡献率为33%。人力资本健康投资的贡献程度大于人力资本教育投资，这说明样本期内健康对全世界经济增长的投资效应更明显，符合世界发展实情。同时，依据地域差异将样本划分为5大区域（亚洲、非洲、美洲、大洋洲和欧洲），分别测算了人力资本教育投资和人力资本健康投资对经济增长的贡献率。结果表明：非洲地区人力资本教育投资对经济增长的贡献率仅为4.5%，在五大地区中最低，而人力资本健康投资对经济增长的贡献率达到36.1%，在五大地区中位居第一位。欧洲地区人力资本教育投资对经济增长的贡献率为46%，在五大地区中最高，人力资本健康投资对经济增长的贡献率为30.8%。大洋洲地区仅拥有一个样本国，人力资本教育投资和人力资本健康投资对经济增长的贡献率分别为27.6%和16.6%。美洲地区人力资本教育投资和人力资本健康投资对经济增长的贡献率分别为31%和18.3%。亚洲地区人力资本教育投资和人力资本健康投资对经济增长的贡献率分别为27.9%和15.3%。

表9 稳健性检验结果

对于中国未来经济增长，这一实证结论具有一定的启示：人力资本教育投资是经济增长的驱动力，对经济增长具有重要促进作用。五大地区的贡献率提示我们，这一普遍规律受到地区自身实际情况影响，我国政府需要注重对教育的投资，不能因为其效应显现的滞后性、不显著性而忽视其核心竞争力。同时人力资本健康对经济增长的投资效应无法确定方向，其可能受到了人口可承载度等外在因素的影响，当人口可承载度处于正常范围以内，人力资本健康投资对经济增长具有促进作用，反之，则表现出阻碍作用。这提示作为人口大国的中国，要运用好人口政策，调节人口规模，进而有效利用人力资本健康投资所带来的正效用，且中国一定要意识到教育人力资本的功效必须建立在人力资本足够健康的前提条件下。总之，对于现阶段的中国，首要投资的是健康人力资本，在满足人力资本健康需求之后，加大投资教育，促进人力资本发展，保障人力资本投资效应的发挥。

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■ 责编/张新新 E-mail：hrdxin@126.com Tel: 010-88383907

The Investment Effect of Human Capital on Economic Growth——An Empirical Study of the Panel Data of 65 Countries

Ni Chao
(China Aero-polytechnology Establishment)

In order to solving the plight of China's economic growth, this paper focuses on human capital, breaks through the perspective of only studying China, selects the 1995-2013 panel data of 65 countries to studying investment effect of human capital on economic growth. And we measure the rate of human capital on economic growth, determine priorities in human capital investment, and provide international experience for the future development of China's economic. The results show that, for the present stage of China, the first investment is the health of human capital, and then increase investment in education to promoting human capital development and ensuring investment effect of human capital.

Human Capital; Economic Growth; Investment Effect; Investment in Education; Health Investment

倪超，中国航空综合技术研究所质量效益分析与评估中心，助理研究员，管理学博士。电子邮件：nichao2011@126.com。

本文受国家社科基金“大学毕业生就业质量评价研究”（14BSH064）、国家社科基金“新生代农民工本地创业行为的东西部比较研究”（15BJY029）资助。