中国人力资本的区域差异及其动态演进

黄 杰

（信阳师范学院商学院，河南信阳464000）

一、引言

Schultz（1961）首次系统阐述了人力资本理论，他将人力资本定义为体现在劳动者身上的一种资本类型，以劳动者的知识程度、技术水平、工作能力以及健康状况来表示[1]。国际经济合作与发展组织（2001）年将人力资本重新定义为人力资本是个人拥有的能够创造个人、社会和经济福祉的知识、技能、能力和素质[2]。此后人力资本广泛应用于学术研究和政策分析之中。世界银行（2007）研究发现，大多数国家60%以上的社会财富是由人力资本构成[3]。中国自改革开放以来，经济总量获得了持续的增长、经济效率不断提升，在此过程中人力资本对我国的经济增长、效率提升做出了重要贡献（Whalley、Zhao，2009[4]；蔡昉，2011[5]；杜伟等2014[6]；李昕、关会娟，2017[7]）。

现有关于人力资本的测度方法主要有三种：一是成本法，采用与提升人力资本相关的支出来衡量人力资本水平（Kendrick，1976[8]；Eisner，1989[9]；钱雪亚、刘杰，2004[10]；钱雪亚等，2008[11]；焦斌龙、焦志明，2010[12]）；二是收入法，采用人预期生命周期的终生收入的现值来衡量人力资本水平的高低（Jorgenson and Fraumeni，1992a，1992b[13][14]；朱平芳、徐大丰，2007[15]；李海峥等2010[16]）；三是教育存量法，已有研究表明教育和培训是提升人力资本重要途径，因此部分学者采用受教育年限来衡量各地区的人力资本水平（Barro and Lee，1996[17]；胡鞍钢，2002[18]；严善平，2006[19]）。成本法在测度人力资本时需要的数据量巨大，对于目前的中国来讲数据很难获得，且该方法在细节处理方面具有较大的主观性；收入法测度人力资本存量具有一定的合理性，但通过现期收入来测算未来总收入的方法存在较大误差和未来的不确定性，同时采用此法进行区域间人力资本差异的比较时，无法直接观察到单位人力资本数据，鉴于成本法和收入法存在的不足之处，学术界更多地采用教育存量方法来直接测度人力资本存量。基于此，本文参考Barro and Lee（1996）的做法，采用人均受教育年限来测度各地区的人力资本水平。

人力资本对经济增长和区域协同发展的巨大推动作用已成为政府和学界的共识（Romer，1987[20]； Lucas， 1988[21]； Acemoglu and Autor，2012[22]）。尽管现有研究已经证实提升人力资本是应对传统人口红利消退、促进新的人口红利的形成、保持经济持续增长的关键动力（罗哲、张宇豪，2016[23]）。然而由于不同地区的经济基础、教育水平、人力资本政策等多重因素的叠加作用导致目前我国人力资本在省际和区域间呈现出显著的差异。此后针众多专家学者对我国人力资本水平的区域差异展开研究。乔观民等（2005）、刘晶（2012）等采用人均受教育年限来衡量各地的人力资本存量，研究发现东、中、西三大区域的人力资本存量差异巨大[24][25]。李海峥等（2013）采用JF收入法的扩展Mincer模型对上海、广东、河南、湖北、贵州和甘肃的人力资本水平进行测度发现这些地区的人力资本水平存在显著的差异[26]。王询和孟望生（2014）将人力资本分为学研型、应用型、素质型和健康型人力资本，通过测度发现我国的人力资本水平存在显著区域差异，人力资本不仅推动了我国的经济增长，也是加剧我国地区发展差距[27]。从现有文献的梳理中发现，我国人力资本水平在区域间差异显著，西部地区的人力资本水平要远低于东部和中部地区的人力资本水平。

传统衡量区域差异的指标往往存在无法对差异的来源进行分解（变异系数）、假设过强（泰尔指数）等问题。为克服泰尔指数、变异系数等传统方法的不足，Dagum提出了按子群对基尼系数进行分解的方法（Dagum，1997a，1997b[28][29]），该方法不仅可以对差异的来源进行有效分解，同时还解决了各子样本数据间交叉重叠问题。目前，该方法已被广泛应用于经济、教育、技术二氧化碳排放等领域的差异问题研究中。鉴于此，本文利用Dagum基尼系数来衡量我国人力资本的区域差异，在此基础上采用按子群分解的方法对我国人力资本水平的区域差异进行分解，以揭示我国区域间人力资本区域差异的来源，同时利用核密度估计对我国省际人力资本的动态演进趋势进行分析，进一步探究我国人力资本发展的分布动态规律，为我国人力资本水平的提升提出相关对策建议。

二、研究方法和数据来源

（一）Dagum基尼系数及按子群分解方法

Dagum提出的按子群对基尼系数进行分解的方法。该方法将基尼系数G分为区域内差异对总体基尼系数的贡献率Gnb、区域间差异对总体基尼系数的贡献率Gw和超变密度对总体基尼系数的贡献率Gt，且G=Gw+Gnb+Gt。其中，总体基尼系数G的计算公式如（1）式，式中n代表地区的数量，k表示将n各地区划分的区域数量，而j和h表示k个区域中第j个区域和第h个区域，且j、h=1,2...,k；nj和nh表示第j个区域当中所包含的地区个数和第h个区域中所包含的地区个数；yji(yhr)是j(h)区域内第i(r)个地区的人力资本水平，yˉ为全国人力资本水平的总体均值。公式（2）为区域内基尼系数Gjj，表示k个区域中各区域的区域内人力资本水平差异的大小；公式（3）表示区域内差异对总体基尼系数的贡献率Gnb，公式（4）为区域间基尼系数，表示k个区域中各区域间人力资本水平差异的大小；公式（5）区域间差异对总体基尼系数的贡献率Gw，公式（6）为超变密度对区域差异的贡献。

在进行区域划分时，按照 yˉ1≤ yˉ2⋅⋅⋅yˉj≤ ⋅⋅⋅yˉk的要求对人力资本水平的均值进行排序。在上式中，Pj=njn，为j区域中所包含的省份占全部考察省份的份额；Sj=njyˉjnyˉ，为 j区域人力资本水平之和与总的人力资本水平之比，且满足：

Djh为j和h区域间人力资本的相对影响，定义如公式（7）所示。其中，djh为各省份人力资本水平的差值，定义如公式（8）所示，即j和h区域中yjiyhr＞0的所有样本值之和的数学期望；我们将djh定义为区域差异贡献率的差值，Pjh为超变一阶矩，定义如公式（9）所示，即j和h区域中yhr-yji＞ 0的所有样本值之和的数学期望。Fj(x)和Fh(x)分别为j和h区域的累积分布密度函数。

（二）核密度估计

核密度估计（Kernel Density Estimation）是利用连续的密度函数曲线对随机变量的分布形态进行描述的非参数估计方法（Rosenblatt，1956；Parzen，1962[30，31）]。核密度估计曲线可以直接反映出被观测变量的分布位置、分布形态及其延展性。根据定义可将在xi处的密度函数为f(x )，其中x1,x2,⋅⋅⋅,xn为n个独立同分布的样本点，则核密度估计如（10）式所示：

其中，h为非负带宽，K(⋅)为核函数，核函数的形式有多种，Burges and Smola（1998）认为在缺少过程的先验知识时，高斯核函数优于它核函数[32]，因此本文选择高斯核函数进行分析如式（11）。同时因为核函数是加权函数，所以核密度函数要满足（12）式：

三、典型事实描述

（一）描述性统计分析

根据Barro and Lee（1996）提出的教育存量法，本文测算了1997～2016年全国31个省份的人力资本水平。由表1可知，在考察期内，东部地区的人力资本水平均值从1997年的7.611年提高至2016年的8.796年，年均提高0.759%，中部地区的人力资本水平均值从1997年的7.34年提高至2016年的8.274年，年均提高0.632%，西部地区的人力资本水平均值则从1997年的6.162年上升至2016年的7.328年，年均增长0.916%。得益于东、中、西三大区域人力资本水平的提升，在考察期内我国整体人力资本水平均值也从1997年的7.038年上升至2016年的8.129年，年均提高0.762%。上述数据反映出，一方面，我国省际人力资本水平整体均值的上升主要得益于西部地区的人力资本水平快速提高，这与我国九年义务教育的普及和国家在西部大开发战略的实施中对西部教育的大力支持密不可分。另一方面，尽管我国省际人力资本水平在整体层面呈现出显著的上升趋势，但东、中、西三大区域之间的人力资本水平具有显著的区域差异，总体上呈现从东南沿海地区向西北地区递减的分布态势。

表1 中国省际人力资本水平

（二）中国省际人力资本水平的空间分布格局

为进一步描述我国省际人力资本水平的空间分布格局，本文采用ARCGIS中的趋势分析工具以1997年和2016年为例对我国省际人力资本水平的空间分布进行刻画，在坐标轴中，Z轴代表省际人力资本水平（人均受教育年限）的高低，X为东西方向，Y为南北方向。结果如图1所示，1997年我国东西方向上的省际人力资本水平的趋势线近似于直线，这反映出东部地区人力资本水平要高于西部地区的人力资本水平，在南北方向上的省际人力资本水平趋势线也近似于直线，但较东西方向上的趋势线更为陡峭，这反映出我国南部地区的人力资本水平要显著高于北部的人力资本水平。2016年我国的省际人力资本水平趋势线，与1997年相比，在东西方向上和南北方向上均呈现出倒U型，这说明我国的人力资本水平东部和西部之间的差异、南部和北部之间的差异均呈扩大趋势。

四、中国省际人力资本水平的区域差异及其来源

（一）中国省际人力资本水平的差异分析

由我国省际人力资本水平的描述性统计和全局分布趋势的分析可知，我国东、中、西三大区域人力资本水平存在显著的区域差异。为进一步精确衡量我国三大区域的人力资本水平差异及差异来源本文运用Dagum基尼系数对我国省际间人力资本水平的总体差异、区域内差异和区域间差异进行测度，结果如表2所示。由表2可知，在1997～2016年我国省际间人力资本水平的总体差异呈现出逐渐下升的态势，总体基尼系数由1997年的0.153，下降至2016年的0.102，以1997年为基期，年均下降2.098%，这说明在考察期内我国区域间人力资本水平的差距在逐渐缩小。其中，我国区域间人力资本水平的区域差异可以分为两个阶段，第一阶段（1997～2000年）我国区域间人力资本水平的总体基尼系数呈小幅上升之势，由1997年的0.153提高至2000年的0.167，以1997年为基期，年均上升2.956%；第二阶段（2001～2016年）我国区域间人力资本水平的总体基尼系数明显缩小，由2001年的0.146下降至2016年的0.102，以2001年为基期，则年均减少2.352%。

（二）三大区域人力资本水平的差异分析

图1 中国省际人力资本水平的空间分布格局

东、中、西三大区域的人力资本水平区域内差异如表2和图2所示，东部地区人力资本水平的区域内差异呈现出先下降后上升的趋势，以1997年为基期，年均上升0.642%。在考察期内东部地区的人力资本水平区域内差异可分为两个阶段，第一阶段从1997年的0.067下降至2011年0.049，以1997年为基期，年均下降2.228%；第二阶段从2012年的0.053上升至2016年的0.076，以2012年为基期，年均上升5.637%。中部地区人力资本水平的区域内差异在考察期内下降明显，基尼系数从1997年的0.034下降至2016年的0.016，以1997年为基期，年均下降2.515%。西部地区人力资本水平的区域内差异则呈现出波浪式下降态势，以1997年为基期，年均下降1.321%，具体也可分为两个阶段，第一阶段从1997年的0.091下降至2011年0.060，以1997年为基期，年均下降2.945%；第二阶段从2012年的0.063上升至2016年的0.070，以2012年为基期，年均上升2.719%。

东、中、西三大区域的人力资本水平区域间差异如表2和图2所示，在样本考察期内三大区域人力资本水平的区域间差异均呈逐渐下降态势，其中部和西部的区域间差异下降最快，东部和西部次之，东部和中部间的差异变化幅度最小，在考察期内，以1997年为基期，三大区域人力资本水平的区域间差异年均下降2.087%、1.661%和0.141%。究其原因可能是，自2000年国家西部大开发战略实施以来，有效推动了西部地区教育水平的提升，从而使得西部与中部和东部之间的人力资本水平差距正慢慢缩小，但在经济基础、教育观念等多重因素的影响下西部地区的人力资本水平仍与东部、中部地区存在明显差距。

表2 中国三大区域人力资本水平的区域差异

图2 人力资本水平的总体及区域内差异

（三）中国省际人力资本水平差异的来源分析

为揭示中国省际人力资本水平差异的来源，本文测算了区域内差异、区域间差异和超变密度对中国区域间人力资本水平差异的贡献，如表3所示，考察期内区域间差异、区域内差异和超变密度对中国区域间人力资本水平差异的平均贡献率分别为22.854%、15.625%、61.521%，即导致我国人力资本水平存在区域差异的主要因素依次是超变密度、区域间差异、区域内差异，而超变密度则是导致我国省际人力资本水平存在区域差异的主要来源，我国省际人力资本水平区域差异的60%以上是由其贡献。从表3中我们还可以发现，在考察期内区域间差异对我国人力资本的区域差异的贡献率由1997年22.712%下降至2016年18.664%，年均下降1.028%，而区域内差异对我国人力资本水平的区域差异的贡献率由1997年19.19%上升至2016年的20.052%，年均上升1.36%。

五、中国省际人力资本水平的动态演进

（一）全国整体人力资本水平的动态演进分析

本部分运用核密度估计（kernel density estima⁃tion）方法对中国省际人力资本水平的总体演进趋势及三大区域的人力资本水平演进趋势进行分析，全国层面的核密度估计如图3所示，从受教育年限均值上看，1997年、2000年、2005年、2010年和2016年中国人均受教育年限分别为7.038年、7.059年、7.835年、8.201年和9.142年，这说明中国的人力资本水平正逐年提升。从分布形态看，与1997年相比，2000年、2005年、2010年和2016年的人力资本水平核密度估计曲线依次向右移动，这表明中国人力资本随着时间推移区域差距正慢慢缩小，2010年和2016年中国人力资本水平核密度估计曲线的左侧波峰基本稳定，新的波峰在右侧隐现，这表明中国省际间的人力资本水平两极分化现象初现。从分布延展性看，1997年、2000年、2010年和2016年均表现出两侧拖尾现象，且拖尾逐渐增长，这主要是由于北京、上海、天津、广东和辽宁等省份的人力资本水平增长较快所引起的，同时也反映出人力资本水平较高的省份与其他省份之间的人力资本水平的差异在不断扩大。

表3 中国人力资本水平区域差异的来源

图3 中国人力资本水平的空间分布动态演进

（二）三大区域人力资本水平的动态演进

图4 东部地区人力资本水平的核密度估计

图5 中部地区人力资本水平的核密度估计

图6 西部地区人力资本水平的核密度估计

由图4可知，在考察期内，从受教育年限均值上看，1997年、2000年、2005年、2010年和2016年东部地区的人均受教育年限分别为7.611年、7.761年、8.602年、8.903年和9.726年，这说明中国东部地区的人力资本水平也在逐年提升。从分布形态看，与1997年相比，2000年、2005年、2010年和2016年的人力资本水平核密度估计曲线的波峰依次向右移动，且峰值变低、宽度变大，这表明我国东部地区的人力资本水平正随着时间推移区域差距正逐渐扩大；从分布延展性看，1997年、2000年、2010年和2016年均表现出右侧拖尾现象，且拖尾逐渐拉长，这主要是由于北京、上海、天津、广东和辽宁等省份的人力资本水平增长较快引起的，这同样也反映出在东部地区部分人力资本水平较高的省份与其他省份之间人力资本水平的差异在不断扩大。中部地区的人均受教育年限则从1997年的7.34年提升到2016年的9.144年。从分布形态上看，如图5所示，与1997年相比，2000年、2005年、2010年和2016年人力资本水平的核密度估计曲线波峰依次向右移动，核密度估计曲线的波峰有收窄态势，但随之呈现的还有新波峰，此种情况反映出尽管我国中部地区人力资本水平的区域内差异在逐步降低，但区域内却出现两极分化现象。从分布的延展性看，在考察期内中部地区的人力资本水平核密度曲线左右拖尾现象均不明显。西部地区的人均受教育年限则从1997年的6.612年提升到2016年的8.555年。从分布的形态看，如图6所示，与1997年相比，2000年、2005年、2010年和2016年西部地区的人力资本水平核密度估计曲线的主峰依次向右移动，但峰值有所降低，左侧新的波峰逐渐上升，这反映出西部地区内部各省份间的人力资本水平的整体差异在降低，而新波峰的出现说明我国西部各省间的人力资本水平差异明显，具有一定的梯度特征，极化趋势初现，这情况同时也反映出我国西部地区人力资本水平区域内差异有进一步增大的压力。

五、结论与建议

本文以1997～2016年中国31个省份的人均受教育年限作为人力资本水平的代理变量，通过Dagum基尼系数对中国省际人力资本水平的区域差异进行测度，并对差异的来源进行分解，同时利用核密度函数对其演进趋势进行分析。具体结论如下：（1）中国省际人力资本的测度结果表明，在考察期内中国省际人力资本水平在不断提升，而通过ARCGIS中趋势分析工具绘制的省际人力资本水平空间分布图表明尽管在考察期内中国省际人力资本水平上升趋势明显，但东、中、西三大区域间仍存显著差异，其中，东部地区的人力资本水平远高于中西部地区及全国均值，而西部地区的人力资本均值则显著低于全国均值，到2016年人均受教育年限也仅为7.328年。（2）从中国省际人力资本的区域差异及其来源看，在考察期内中国省际人力资本水平的总体差异呈缓慢下降趋势，东部地区的区域内差异呈现出先缩小后扩大态势，而中部和西部地区的区域内差异则在考察期内显著下降，同时，三大区域人力资本水平区域间差异在考察期内均呈逐渐下降态势。对差异来源的分解表明，中国省际间人力资本水平差异主要来源于区域间差异和超变密度，在考察期内这两部分对中国省际间人力资本水平差异的贡献在75.701%～86.895%，区域内差异的贡献仅为13.105%～24.229%。（3）核密度估计显示，在考察期内，中国总体及各三大区域的人力资本水平分布均呈明显的右移，且分布曲线呈现出拖尾现象，分布延展性呈拓宽趋势。尽管中国省际人力资本水平在考察期内的整体区域差异程度在不断缩小，但三大区域内部的人力资本水平均呈现出不同程度的极化现象，且东部地区和西部地区的人力资本水平的核密度曲线均呈现出拖尾现象，这说明东部地区和西部地区内各省份间的人力资本水平具有梯度特征，人力资本水平高的地区与人力资本水平低的地区之间差异在扩大。

上述研究结论蕴含的政策含义主要体现在两个方面：第一，大力推动区域间教育的协同发展。根据不同地区的教育发展基础和特点，科学规划、分类指导、统筹推进东部、中部、和西部地区的教育发展。针对教育发展水平较高的东部地区，政府应继续支持其教育发展，支持其率先实现教育现代化，引导其在三大区域的教育发展中发挥引领带动作用。针对中西部地区教育发展水平较低的现实，政府必须加大对中西部地区的政策支持力度，工程项目的倾斜支持力度，以提升其人力资本水平。而要发挥政府在促进区域教育协同发展方面的关键作用，一方面要中央政府要加大对中西部地区教育经费的转移支付力度、加大对中西部地区专项教育经费的支持，以保障中西部地区在教育方面的投入；另一方面积极鼓励社会资本投向教育领域，尤其要重点支持中西部地区民办教育事业的发展，关注中西部贫困落后地区贫困人口的受教育权利，使中西部地区有更多的机会和条件来提升本区域的人力资本水平，从而可以在整体层面提升我国的人力资本水平。第二，缩小区域内教育发展水平的差异。对区域间教育发展差异的调节尽管有利于我国教育的均衡发展，但若想实现区域教育的协同发展，还必须要重视对区域内部教育发展差异的调节和控制，其关键在于教育资源在本区域内合理分配，对于区域内经济发展较差的地区，政府应加大对教育的投入，积极引导教育资源向区域内落后地区流动，以实现区域内部的教育发展先进区域对相对落后区域的带动作用，从而提高这些地区的办学水平，尽量缩小与区域内教育水平发展较好地区的差距。第三，深入把握中国人力资本的区域异质性，根据各地区的特点制定符合本地实际的人力资本提升策略。在三大区域中，各区域的产业结构、经济基础、人力资本提升策略不同，从而导致区域间的人力资本水平存在较大差异。因此，在制定促进本地区人力资本水平的提升策略时，既要满足普适性特征又要具有一定的异质性特征，既要在全国层面制定人力资本提升策略，还要根据地方实际制定并实施符合本地的人力资本优化政策。针对落后地区，一方面要加大对教育的投资，尤其是对中小学教育的投资，以提升落后地区的办学条件,同时还要优化落后地区的教育发展环境、完善相关保障措施[33]；另一方面要借鉴发达地区在促进本地区教育发展的经验和教训，努力找到适合提升本地区教育水平的策略，以加速本地区的人力资本积累。✿