人力资本与产业结构的耦合协调度分析
——以长江经济带沿线各省为例

2022-09-20 01:30:26谢励旻周端明
长江技术经济 2022年4期
关键词:各省市贡献度经济带

谢励旻,周端明,2

(1.安徽师范大学经济管理学院,安徽 芜湖 241000;2.合肥师范学院经济与管理学院,合肥230000)

改革开放以来,我国立足资源禀赋条件积极发展劳动密集型产业,经济实现了快速增长,创造了经济增长的“中国奇迹”[1]。但是,众所周知,依靠投资驱动的增长方式是不可持续的,必须转变发展方式,走高质量发展道路,而人力资本是其中的关键因素。党的十九大报告指出,“着力加快建设实体经济、科技创新、现代金融、人力资源协同发展的产业体系”。因此,调整不合理的产业结构,提高资源配置效率,是经济增长的重要途径[2]。2016 年,《长江经济带发展规划纲要》印发,在经济发展进入新常态的背景下,探究长江经济带人力资本与产业结构的匹配状况,对调整区域产业结构,改进当地教育政策,促进经济社会高质量发展具有理论和实践意义。

1 文献综述

从人力资本对产业结构的影响视角,冉茂盛等[3]认为,人力资本具有特殊的生产功能,是决定产业结构升级和转换的重要因素。人力资本积累具有诱导效果,可以促进技术创新和社会生产率[4],人力资本积累越高,越有利于产业结构转换。同时,产业结构的转换升级也可以反过来促进人力资本的提升。董福荣等[5]认为,产业结构的改变会促进资源配置效率提高,其高级化必然会优化配置人力资本。张桂文等[6]采用灰色关联分析法测算了人力资本存量与产业结构演进的耦合度和关联度,发现中国人力资本与产业结构演进存在较强的耦合关联。

目前,学者的研究侧重于人力资本对产业结构的单向影响。研究表明,人力资本与产业结构之间有着密切的联系,因此,本研究利用耦合协调模型,计算长江经济带11 个省份人力资本与产业结构的耦合协调度,分析人力资本与产业结构的耦合发展规律,为推动人力资本与产业结构双向优化,促进区域协调高质量发展提供参考依据。

2 人力资本与产业结构耦合协调度模型

耦合是物理学概念,指两个及以上的系统相互作用并影响彼此的现象。耦合度模型被广泛应用于经济社会问题研究。参考曾繁清等[7]的做法,采用耦合理论对人力资本与产业结构的匹配度进行研究。

2.1 模型构建

2.1.1 确定功效函数标准化的功效系数uij为变量Xij对系统的功效贡献值,uij反映了各指标达到目标的满意程度,并且0 ≤uij≤1,其值越小满意程度越低。

参考曾珍香[8]的做法,使用线性加权法计算综合序参量Ui:

式中λij为各个序参量的权重,借鉴Shannon 的墒值思想[9],采用墒值赋权法来确定各个序参量的权重,可以在一定程度上避免主观影响。

2.1.2 构建耦合度模型

借鉴物理学中的容量耦合概念,测算人力资本与产业结构的匹配程度:

式中:D 为人力资本与产业结构的匹配度;C 为系统耦合度;T 为人力资本-产业结构系统的综合协调指数;U1为人力资本系统对复合系统的综合贡献度,U2为产业结构系统对复合系统的综合贡献度;a、b为待定参数,分别表示人力资本和产业结构两个子系统在整个系统运行中的重要程度,在分析人力资本和产业结构的综合协调度时,一般视两者同等重要,按a=b=0.5 为其赋值。根据已有研究的划分标准[10],将匹配度划分四个阶段:当0 <D ≤0.3 时为低度协调;当0.3 <D ≤0.5 时为中度协调;当0.5 <D ≤0.8时为高度协调;当0.8 <D <1 时为极度协调。

2.2 指标体系构建和数据来源

2.2.1 指标体系构建

借鉴文献[6,11],根据人力资本与产业结构的概念与特征,构建“人力资本-产业结构”系统指标体系(见表1)。杨建芳等[12]的研究表明,受教育程度与健康状况是决定人力资本的两个关键因素。因此,本研究从教育程度和健康状况两个维度对人力资本进行衡量,并将教育程度分为教育和科研两个方面,赋予人力资本更加丰富的内涵。参照熊虎等[11]的研究成果,从产业结构高度化、合理化及高效化等角度构建产业结构系统指标体系。其中,产业结构高度化是指产业结构从低水平转向高水平的动态过程;产业结构合理化是指产业之间不断协调,加强关联的过程;而产业结构高效化主要反映产出状况的变动。考虑绿色发展要求,本研究增加了产业结构绿色化指标,以更加全面合理地体现产业结构的综合内涵。

表1 “人力资本-产业结构”系统指标体系

2.2.2 数据来源

基于研究内容及模型,考虑到数据的完整性与可获得性,选取2008—2019 年长江经济带11 个省的时间序列数据实证检验长江经济带人力资本与产业结构的耦合协调关系。数据来源于历年《中国统计年鉴》《中国教育经费统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国人口统计年鉴》以及历年各省统计年鉴。

3 人力资本与产业结构耦合协调度的实证分析

3.1 人力资本系统综合贡献度

根据耦合协调模型,确定各指标权重后,通过式(2)计算得出人力资本系统综合贡献度,结果如表2 所示。

由表2 可以看出,各省市的人力资本系统综合贡献度均值,存在着明显的地域差距,上海市人力资本综合贡献度最高,为0.74;江苏、浙江以及湖北省紧随其后,人力资本系统贡献度均高于0.5;而贵州以及云南省等欠发达的省份贡献度低于0.2。可以看出经济发达的地区对人才的发展更为重视,教育投入更为充分,有较好的资源支撑地区人力资本的发展,人力资本系统贡献度更高。

表2 人力资本系统综合贡献度

从各省市的人力资本综合贡献度历年变化可以看出,江苏、浙江、贵州省人力资本综合贡献度呈现逐年递增的趋势,其中江苏省增长最为明显,于2019 年超越上海市成为人力资本系统综合贡献度最高的省份。云南、重庆市增长不明显,其原因可能在于其人才引进政策效果不明显。

3.2 产业结构系统综合贡献度

根据耦合协调模型,确定产业结构各指标权重后,通过式(2)计算得出产业结构系统综合贡献度,结果如表3 所示。

表3 产业结构系统综合贡献度

从各省市的产业结构系统综合贡献度均值来看,上海市产业结构贡献度高达0.86,浙江、江苏省紧随其后,但其综合贡献度均为0.6 左右,与上海市相差较大并且短时间内很难将其赶超。贵州和云南均低于0.3,其中云南省产业结构综合贡献度有下滑,其原因可能是资源投入规模与产业结构优化升级调整不匹配,并且缺少创新性人才的引进,导致产业优化缓慢甚至出现倒退现象。

从各省市的产业结构系统贡献度增速历年变化可以看出,湖北省、贵州省基本上呈现逐年递增的趋势,而上海市、云南省则呈现逐年递减的趋势,其余省份的产业结构综合贡献度均呈现出波动的趋势。

3.3 人力资本与产业结构系统耦合协调度

将长江经济带各省的人力资本与产业结构子系统综合贡献度代入式(3)、式(4)、式(5),计算得出各省的人力资本与产业结构匹配度,运用各省GDP 在不同划分区域的占比进行加权平均分别计算得到长江经济带上游、中游、下游以及整体的人力资本与产业结构匹配度,结果如表4 所示。

表4 “人力资本-产业结构”系统匹配度

可以看出,长江经济带人力资本与产业结构耦合协调度整体水平较高并呈现缓慢上升的趋势。按照本文耦合度模型划分标准,证实了长江经济带的示范带头作用,其人力资本系统和产业结构系统之间存在较好的互促互进关系。一方面,产业结构调整的信息可以有效传递到人力资本系统,使人力资本系统能够及时调整;另一方面,产业结构的优化升级促使经济增长,对人力资本的投入扩大,人力资本系统对创新型人才的培养也有利于产业结构的优化升级。但是,长江经济带11 省市之间的差异是明显的,从均值来看,长江经济带下游的耦合协调度明显高于中游,而中游明显高于上游。其中,上海市匹配度最高,其值为0.89,处于极度协调阶段,江苏、浙江紧随其后,处于高度协调阶段,而贵州和云南匹配度较低,处于中度协调阶段。

4 结论与政策建议

4.1 结论

基于耦合协调度模型,通过构建“人力资本-产业结构”系统指标体系,计算2008—2019 年我国长江经济带11 省市的耦合协调度,结果显示:

(1)从各省市的人力资本系统综合贡献度整体上看,除上海市存在明显的下降外,其余各省市均呈现递增的趋势;从产业结构系统综合贡献度来看,上海市一直处于长江经济带各省市的前列,并且其余省份很难在短时间内赶超。

(2)长江经济带人力资本与产业结构耦合协调度整体上处于高度协调阶段,但区域间差异明显,呈现出“下游大于中游、中游大于上游”的特征。

4.2 政策建议

(1)满足人才多元需求,提升人力资本水平。对于人力资本发展水平低于产业结构水平的区域,应更加注意对人力资本水平的提升。位于长江经济带上游的贵州和云南,地方政府应加强基础教育投入强度,提升人力资本对先进技术的模仿与吸收能力;位于长江经济带下游的上海、浙江和江苏,地方政府应加大对高等教育的投入资金,注重培养人力资本的自主创新能力。

(2)实现产业协调发展,合理规划发展路径。长江经济带各省、市应注重产业结构协调发展。一方面可以通过提升人力资本质量促进产业结构的发展,根据当地就业需求增设部分人才匮乏的学科专业;另一方面,应根据区域产业升级调整的趋势,培养专业素质和高等学历兼备的人才,从而实现人才高质化与产业结构合理化协调发展。

(3)发挥辐射带头作用,政策实施因地制宜。长江经济带应该发挥辐射带动作用,各级政府在加强人才引进以及产业结构升级的同时,应更加注重人力资本与产业结构的匹配程度。一方面,要根据当地的资源禀赋条件以及人力资本结构,制定与当地禀赋条件相符合的产业升级政策;另一方面,对劳动密集型产业多的地区适当增强职业教育的投入与应用型人才的引进,对资本密集型产业多的地区适当增强高等教育的投入与创新性人才的引进。

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