人力资本结构高级化、产业结构优化与高质量发展——基于中介效应模型

周 申,任思蓉

(南开大学 经济学院,天津 300071)

一、引言

“十四五”是中国开启全面建设社会主义现代化国家、向第二个百年奋斗目标奋进的关键时期(宁吉喆,2020)[1]。在百年未有之大变局与世界性新冠病毒肺炎疫情的双重挑战下,习近平总书记在党的二十大报告中指出,高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务,要坚持以推动高质量发展为主题,把实施扩大内需战略同深化供给侧结构性改革有机结合起来,推进区域协调发展,强化现代化建设人才支撑,以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴。由于发展模式与资源禀赋差异,当前各区域高质量发展进程存在较大差异。因此,准确测度高质量发展的变化趋势与空间特征对揭示并解决区域差异、加快构建新发展格局十分重要。

高质量的社会发展离不开高质量的人力资本,人力资本作为经济发展的重要支柱(Howitt和Aghion,1998)[2],决定了一个国家的创新竞争力。二十大报告强调:“培养造就大批德才兼备的高素质人才,是国家和民族长远发展大计”。随着经济高速发展,中国人力资本结构发生了明显变化,具体表现为初级人力资本向高级人力资本演进,呈现高级化趋势。根据第五、第七次全国人口普查数据,中国高中及高等教育程度以上人口占比从2000年的15.7%和3.3%上升到2020年的32.6%和16.5%,然而与发达国家相比仍有较大差距(2010年美国高中与高等教育人口比重分别为47%和42%),这表明中国人力资本结构优化调整的空间还很大(刘智勇等,2018)[3]。在此背景下,探究人力资本结构高级化能否有效促进高质量发展具有重要意义。当前,以地区生产总值增长率为代表的经济增长已经不能满足中国高质量发展的要求。鉴于此,采用综合评价法对2008—2020年中国30个省份(不含港澳台、西藏)的高质量发展水平进行测算,以识别高质量发展的动态演进、空间区域分布、地区差异来源以及子系统的协调状态,并通过固定效应模型与中介效应模型识别人力资本结构高级化对高质量发展的影响作用与传导机制,以期为推进新发展格局下区域协调发展、提高人力资本素质与高质量发展水平提供有效的实证参考。

本文试图从以下方面拓展:一是选用“纵横向”拉开档次法为高质量发展评价体系赋权,提高测度的科学性,让实证结果更具有参考意义。二是从新结构经济学的角度阐述人力资本结构高级化、产业结构优化与高质量发展的作用关系,使理论支撑更加合理。三是采用Dagum基尼系数法从组内、组间、贡献度等方面有效识别中国区域高质量发展差异与聚类程度,弥补传统方法的固有缺陷。四是借助耦合协调度模型测算高质量发展内部子系统的协调程度,有助于识别新发展理念差异,促进经济系统协调健康发展。

二、文献综述

已有对人力资本与经济增长较为深入的研究,早期国外研究将人力资本作为不可或缺的生产要素加入经济增长模型来分析人力资本的经济贡献(Romer,1986;Lucas,1988)[4～5],国内学者也证实了人力资本存量能够推动地区经济发展这一观点(岳书敬和刘朝明,2006)[6]。随着研究深入,学者们开始分析异质性人力资本对经济发展的不同影响,按照知识结构(Lucas,1988)[5]、技能掌握程度(胡永远和刘智勇,2004)[7]和教育水平(黄燕萍等,2013;Fleisher 等,2010)[8～9]对人力资本进行划分,证实不同层次的人力资本具有不同的外部性效果,高梯度的人力资本结构可以更显著提高经济发展效率(李亚玲和汪戎,2006)[10]。此外,人力资本结构可以通过推进城镇化(谈镇等,2021)[11]、促进技术创新(王智勇和李瑞,2021)[12]与产业结构升级(赵红霞和朱惠,2021)[13]、提高劳动生产率(Cinnirella和Streb,2017)[14]等方面实现经济增长。因此人力资本深化与人力资本结构升级都是经济增长的重要路径,刘智勇等(2018)[3]将这种人力资本结构的变化定义为人力资本结构高级化,有助于合理解释东、西部地区经济发展差距。然而也有研究认为,人力资本与经济增长可能没有显著关系(Benhabib和Spiegel,1994)[15],或者不一定有利于经济增长(Park,2006;陈加旭和何尧,2020)[16～17]。

有关人力资本结构高级化对产业结构优化的影响,有学者认为人力资本结构高级化能有效推动产业结构优化(李敏等,2020)[18],且异质性的人力资本对产业结构升级存在不同程度的影响,高质量人力资本会助推产业结构升级,低层次人力资本因为知识技能有限,不利于产业结构升级(孙海波和林秀梅,2018)[19]。此外,还有学者针对产业结构优化对经济增长的影响进行研究,早期有研究证明产业结构升级会使投入要素配置到高效率部门,进而实现经济增长(Posinetti,1983)[20],后来也有学者证明产业结构优化的过程中,各生产要素得到有效配置,能推高劳动生产率(Maroto-Snchez和Cuadrado-Roura,2009)[21]。但也有研究认为,产业结构优化可能会加重结构负担,无法准确引导劳动力向高效率部门转移(Peneder,2003)[22],盲目追求产业结构升级可能会导致结构性减速(干春晖等,2011)[23],反而阻碍经济增长。

综上所述,现有研究对人力资本结构高级化、产业结构优化和经济增长三者的关系进行了深入讨论,但仍存在以下局限:一是以往研究多采用GDP相关数据来表征经济增长,而现阶段GDP数据无法满足中国高质量发展的全面性,较少有研究关注人力资本结构高级化对高质量发展的影响。二是以往研究大多集中于两两之间关系的讨论,较少从结构经济学视角将人力资本结构高级化、产业结构优化与高质量发展三者之间的关系放在同一框架内研究。鉴于此,尝试从两方面进行改进:一是根据新发展理念构建中国高质量发展评价指标体系,全方位考察中国经济发展现状。二是建立合理的理论框架,将人力资本结构高级化、产业结构优化和高质量发展三者纳入其中剖析其影响机制。

三、理论分析与研究假说

(一)人力资本结构高级化与高质量发展

随着经济社会不断发展,中国人力资本结构呈现规律性变化,主要表现为初级人力资本比重逐渐下降而高级人力资本比重逐渐上升。借鉴刘智勇等(2018)[3]的研究,结合新结构经济学理论,将人力资本结构高级化视为经济体人力资本结构动态调整、优化升级的过程,在此过程中初级人力资本比重逐渐下降,高级人力资本比重逐渐上升,各级人力资本互补、匹配、协调发展以满足禀赋结构内生决定的最优需求,为高质量发展持续输送高素质人才。

通过梳理相关研究,构建图1所示理论框架来讨论人力资本结构高级化与高质量发展。人力资本通过知识积累和技术学习过程不断升级,在此过程中,一方面,高水平人才对在经济发达城市学习、工作、生活和落户产生强烈的内生性发展需求,使中心城市常住人口增加,根据人力资本的空间聚集效应(Diamond,2016)[24],人力资本会通过知识与技能的传播吸引更多人力资本流入,使该地区劳动力市场扩张发展,生产力不断提升,促进地区经济发展。另一方面,创新是实现高质量发展的核心驱动力,而人力资本是创新的主体。随着社会不断发展,生产朝着智能化、自动化、信息化延伸,需要有更多具备专业理论与技术的劳动力与之匹配,这增加了对创新型、知识型、技术型高素质人才的需求,迫使社会教育环境优化,使初级人力资本更多转化为高素质劳动力,通过知识学习、转化和研发等行为推动社会创新发展。此外,根据人力资本的向下兼容性(陈晓光,2005)[25]和强大的知识外溢效应(赵红霞和朱惠,2021)[13],高质量人才可通过知识技术和信息传播与交流的方式,将知识技能传播到普通人力资本人群,在人力资本结构高级化的过程中,间接提升社会整体创新水平与科技成果转化能力,进而推动以创新驱动为核心的高质量发展。因此提出如下假说:

图1 理论分析框架

H1:随着人力资本结构高级化的推进,中国高质量发展水平不断提高。

(二)人力资本结构高级化、产业结构优化与高质量发展

在推动供给侧结构改革的过程中,产业结构作为经济结构的重要支撑,其优化程度对于新发展格局下推动中国高质量发展起到决定性作用。在此过程中,人力资本结构与产业结构的互相匹配至关重要。现阶段主要从产业结构升级与供给效率提升两方面刻画产业结构优化。一方面,高素质人才通过对知识的学习、吸收、转化可以有效地推动技术创新。根据熊彼特垂直创新理论(严成樑和龚六堂,2009)[26],技术创新会引导高新产业迅速发展,逐步取代落后产业,企业通过研发与创新改善产品质量,推动产业结构升级与供给效率提升。同时,在政府的鼓励下,更多经费被用于创新与技术支持,促进了人工智能等新兴技术行业的发展,进一步改善了产业结构与供给效率。

另一方面,根据新结构经济学理论(林毅夫和付才辉,2019)[27],产业结构在不同发展阶段都要匹配要素禀赋与比较优势动态调整。根据禀赋结构的累积因果原理,禀赋结构依据比较优势内生决定了经济体最优的产业结构,在产业结构优化的同时,禀赋要素不断积累,禀赋结构得到优化,又会促进产业结构优化升级,最终达成循环累积不断升级的良好态势。根据禀赋结构的供需效应,人力资本结构高级化与产业结构优化升级有较强的互动性。高级人力资本通过禀赋结构决定了最优的产业结构,并根据薪酬结构在产业间流动,实现经济资源重新配置,通过改变产业要素供给结构,实现了产业结构升级与供给效率提升。

随着经济社会发展,第三产业已成为当前经济的支柱与引擎。根据产业结构理论(干春晖等,2011)[23],在产业结构不断优化的过程中,一方面,产业结构迭代使第三产业的地位不断提高,新兴行业规模日益扩大,不仅推动了民生改善,还拉动了经济增长。另一方面,劳动力、资本、人力资本等生产要素的配置与再配置过程不断完善,劳动供给质量与供给效率得到改善,促使经济效益提高,对中国高质量发展产生积极影响。鉴于此,提出如下假说:

H2:人力资本结构高级化能够通过推动产业结构升级,提高中国高质量发展水平。

H3:人力资本结构高级化能够通过提高产业供给效率,提高中国高质量发展水平。

四、新发展格局下高质量发展特征分析

(一)高质量发展指标体系构建

高质量发展是党和国家在十九大报告中首次提出的重要战略,也是二十大报告中多次强调的构建新发展格局的首要任务,不仅体现了马克思主义对经济发展最终目的、内在动力、增长源泉、可持续发展等方面的经典论断,还深化了中国特色社会主义经济发展理论,彰显了党和国家对中国未来经济发展的信心。“创新、协调、绿色、开放、共享”的新发展理念是习近平新时代中国特色社会主义经济思想的核心内容,也是引导中国高质量发展的行动指南。基于此,从科技创新驱动、统筹城乡协调、绿色生态保护、对外开放水平、经济效益共享5个方面构建高质量发展指标体系,共包括14个具体测度指标,如表1所示。

表1 高质量发展指标体系

(二)高质量发展水平测度与分析

本文采取综合评价法对高质量发展指数进行测度。已有研究中对高质量发展指标体系赋权多选用熵值法或主成分分析法,但这些方法并不十分适用于跨时期多指标面板数据,比如熵值法的缺点是忽略了所选指标自身的重要性,可能导致指标权重结果与预期相差较远。主成分分析法可以做到有效降维,但处理后的指标含义可能存在模糊性,解释起来不能像原始指标一样清楚。故本文选用“纵横向”拉开档次法为高质量发展指标体系赋权(郭亚军,2002)[28],弥补了以上方法不足,提高了测度的科学性与参考价值。

“纵横向”拉开档次法的思想是尽可能突出各考察对象之间的整体差异,使各系统离差平方和尽可能大,拉开档次,以便后续排序,具体步骤如下:

第一,在由n个被评价对象、m个评价指标x=(x1,x2,…,xm)T构成的评价体系中,构造数据矩阵为:

(1)

其中,xij指代第i个子系统第j个指标的数据。

第二,记权重系数向量为w=(w1,w2,…,wm)T,构造第i个子系统各评价指标的线性函数yi=wTx,记y=(y1,y2,…,yn)T,则有:

y=Aw

(2)

第三,计算y按n个子系统构成的样本离差和为:

(3)

第四,记H=ATA为实对称矩阵,则最大化问题简化为选择合适的w,使下面的约束成立:

maxwTHw

s.t.wTw=1

w>0

(4)

第五,计算最大特征值H,对相应特征向量进行归一化处理即得权重系数向量w。

选取2008—2020年中国30个省份作为研究对象,文中所有数据主要来源于历年《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国科技统计年鉴》等,部分缺失数据通过线性插值法计算补齐。

由于各指标之间量纲不同,对原始数据进行标准化处理,计算公式如下:

(5)

基于“纵横向”拉开档次法对数据进行赋权,权重结果如表1所示,最终得到2008—2020年中国区域高质量发展水平变动趋势,如图2所示(1)区域划分如下:东部地区包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南;东北地区包括辽宁、吉林、黑龙江;中部地区包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南;西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。。

图2 中国区域高质量发展变动趋势

从时间演变来看,2008—2020年间,中国高质量发展平均水平呈现良好上升趋势。就四大区域而言,东部地区由于较高的先赋性条件,高质量发展始终处于领跑地位;东北地区在2015年之前与中部地区和全国平均水平相近,但后劲不足,2015年后被中部地区拉开差距;中部地区增长幅度最大,尤其自中部崛起战略以来,展现出强劲的追赶势头,近6年来发展水平已彻底超过东北地区,仅次于东部地区;西部地区高质量发展水平虽然呈现平滑的上升态势,展现出强劲的追赶势头,但在四个区域中始终处于落后地位,发展潜力未得到激发,仍有较大的弹性发展空间。

为具体反映各省份高质量发展差异,按照所在区域将30个省份高质量发展所处阶段划分为如下区间:超低水平发展阶段(00.600),结果如表2所示。

表2 高质量发展阶段划分

从表2可以看出,东部地区省份均处于中等及以上发展阶段,表现较优,处于超高水平阶段的四个省份隶属东部地区,这符合东部地区发展优越的事实;东北地区三个省份均处于中等发展阶段,其中辽宁得分略低;中部地区省份大多处于中等及较高水平发展阶段,只有山西发展水平较低;西部地区半数以上的省份处于超低与较低水平发展阶段,得分较高的四个省份也仅仅达到中等水平,发展相对落后。综上所述,中国高质量发展空间差异明显,呈现出东部最优、东北停滞、中部强劲、西部落后的空间分布格局,东西发展不协调问题仍然严重。

(三)高质量发展空间相关性分析

本文选用全局莫兰指数识别各区域高质量发展空间布局。莫兰指数在[-1,1]范围内大于0说明考察对象存在空间正相关,小于0说明负相关,且绝对值越接近1表明单元之间空间相关性越密切,计算公式如下:

(6)

其中n为省份数30,xi表示i省份高质量发展水平,S2为样本方差,wij表示省份i、j之间的空间权重,由邻接权重矩阵生成。

通过Stata测得2008—2020年中国高质量发展全局莫兰指数,如表3所示,指数均为正值且通过1%显著性检验,说明中国高质量发展呈现显著的空间集聚态势。观察图3可以发现,从数值上看,莫兰指数值在0.49～0.61之间,说明聚集发展格局特征较为明显。莫兰数值存在一定的波动性,在2017年提出高质量发展以来呈现良好上升态势,未来高质量发展空间聚集可能会展现出强化趋势。

表3 高质量发展全局莫兰指数

图3 全局莫兰指数趋势

(四)高质量发展地区差异分解

为进一步探究中国高质量发展的地区差异,借鉴Dagum(1997)[29]的研究方法,基于基尼系数对子群差异进行分解。以往研究多采用基尼系数法、变异系数法、泰尔指数法等识别地区差异,然而这些传统方法并不精准,比如基尼系数能够分析组内差异,却无法识别组间差异;泰尔指数法虽然能分解组内与组间差异,但受数据分布局限(尚卫平,2004)[30]。Dagum提出的基尼系数分解弥补了以上不足,能够有效识别高质量发展组内效应、组间效应与区域之间的交叉效应以及贡献度,为研究总体和子群地区发展差异与聚类程度提供有效解释。Dagum基尼系数计算公式如下:

(7)

进一步将基尼系数分解为子群内差异系数Gw、子群间净差异系数Gnb、超变密度Gt,分别衡量高质量发展的组内效应、组间效应、交叉效应,并得出各自的贡献度,具体公式如下:

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

Djh=(djh-pjh)/(djh+pjh)

(14)

(15)

(16)

表4 Dagum基尼系数分解结果

从表4可以看出,2008—2020年中国高质量发展水平整体基尼系数G虽有波动,但呈现减小态势。金融危机刚开始的几年内,经济系统内部各部分发展不均衡,地区高质量发展存在较大差异,因此基尼系数有所上升。2017年十九大提出高质量发展理念后,地区协调发展能力有所增强,因此差异逐渐缩小。观察子群内基尼系数可知,东部地区省份由于发展阶段相近,内部差异较为平稳,Gw相对稳定;中部地区通过增强自身发展能力,内部差异明显缩小;东北和西部地区尚未形成良好的经济协调性,地区差异波动性较大,东北地区差异甚至呈现扩大趋势。由差异分解贡献率可知,组间差异是导致中国区域高质量发展差异的主要原因,贡献率始终维持在70%以上。结合子群间净基尼系数Gnb与高质量发展测算结果可知,由于东北地区发展停滞以及西部地区先赋性条件落后,与东、中部地区的组间差距逐渐拉大。超变密度Gt的贡献度数值较小,呈现上升趋势,这说明区域间的高质量发展存在轻微程度的交叉重叠现象,地区间高质量发展差异较大,但呈现缩小趋势,这与基尼系数G的结论一致。

(五)高质量发展子系统的耦合关联分析

Dagum分解法可以有效识别地区间高质量发展综合水平的差异,但无法进一步识别高质量发展内部子系统的协调程度。新发展理念的创新、协调、绿色、开放、共享五方面要求并不是独立存在的,只有当他们相互匹配,协同发力,才能更好实现高质量发展。本文采用耦合协调度模型识别高质量发展内部各子系统的协调关系。耦合协调度模型通过描述系统间的相互影响程度与综合发展水平来说明整体协调结构。将高质量发展五个子系统数据进行标准化处理,归一映射到[0.2,0.8]区间内,记作S1、S2、S3、S4、S5,具体计算步骤如下:

(17)

T=α1S1+α2S2+α3S3+α4S4+α5S5

(18)

(19)

其中,C为两个系统的耦合度,取值介于0～1,用来衡量二者的相互制衡程度;T为协调指数,用来度量耦合程度的大小。借鉴已有文献(王珞珈等,2017)[31],将系数α1、α2、α3、α4、α5都赋值为0.2;D为耦合协调度,用来度量两个系统的整体协同效应,取值介于0～1,一般划分为以下几个等级,如表5所示。

表5 耦合协调度等级划分

各区域耦合协调度变化如图4所示。从全国平均水平来看, 2008—2020年高质量发展的耦合协调程度呈波动上升的良好趋势,等级从勉强协调向中级协调慢慢过渡。其中,中部地区协调度表现最佳,2020年迅速提升至良好协调状态,而东北地区表现较差,协调程度呈波动趋势下降,除东北地区外,其余区域高质量发展内部子系统的耦合协调程度逐渐增强。从时间上来看,2008年后各区域耦合协调度先是受金融危机影响有所下降,2010年后逐渐改善,直到2013年基本恢复。从数值上来看,除了2020年中部地区达到最高值0.814之外,其他各年协调度介于0.570～0.750,基本达到初级协调程度。

图4 耦合协调度变化趋势

为了进一步识别区域内各省份子系统耦合协调度偏离平均水平的变化趋势,采用σ收敛法对耦合协调度进行收敛性分析,统计指标选择标准差,计算公式如下:

(20)

其中,N为区域内省份数;若下一期σt+1<σt,则说明区域内省份间新发展理念协调性的差异有所缩小,呈现收敛状态。2008—2020年各区域耦合协调度σ值的动态趋势,如图5所示。

图5 耦合协调度的σ趋势

从图5中可以看出,除东北地区外,各区域内部新发展理念耦合协调度的σ值波动不大,但并没有呈现收敛状态。为准确检验σ的收敛形式,构建如下检验模型:

σt=α+βt+μt

(21)

其中,α为截距项,若收敛系数β显著小于0,则说明区域内省份间的新发展理念耦合协调度差异呈现收敛之势,反之为发散,结果如表6所示。

表6 耦合协调度σ收敛性检验

表6结果显示,全国、东部及西部地区的σ收敛系数显著为正,东北和中部地区的σ收敛系数为正但不显著,这说明虽然平均来看,中国高质量发展内部协同性不断增强,但区域内各省份之间的差异仍在扩大,尚未达到理想中差异缩小的状态,不利于高质量发展的深入推进。

五、计量模型与变量说明

(一)计量模型

为了验证人力资本结构高级化对高质量发展的影响,设定计量模型如下:

hqeit=α0+βhstit+γ0Xit+μi+λt+εit

(22)

其中,i、t分别表示省份与年份,被解释变量hqe为前文测算的高质量发展指数,核心解释变量hst为人力资本结构高级化指数,X代表一系列控制变量,μi、λt和εit分别为地区效应、时间效应和随机扰动项。

为进一步检验人力资本结构高级化通过产业结构优化影响高质量发展的传导机制,根据已有研究(温忠麟等,2004)[32],在验证假说H1的基础上,采用以下递归模型对假说H2和假说H3进行验证:

hqeit=α0+βhstit+γ0Xit+εit

Mit=α1+δ1hstit+γ1Xit+εit

hqeit=α2+δ2Mit+δ3hstit+γ2Xit+εit

(23)

其中,M表示中介变量。如果产业结构优化是人力资本结构高级化影响高质量发展的有效途径,则β、δ1和δ2的符号应显著为正,进而得出中介效应占总效应的比重为δ1×δ2/β。

(二)变量说明

1.人力资本结构高级化

采用空间向量夹角法测算人力资本结构高级化水平hst(刘智勇等,2018)[3]。考虑到教育是人力资本投资的重要获取方式,按受教育程度将人力资本划分为:文盲或半文盲、小学、初中、高中或中专、大专及以上5类,将他们占劳动人口的比重分别作为空间向量分量,构成1×5的空间向量X0=(x01,x02,x03,x04,x05);取单位向量组X1=(1,0,0,0,0)、X2=(0,1,0,0,0)、X3=(0,0,1,0,0)、X4=(0,0,0,1,0)、X5=(0,0,0,0,1)作为基准向量,分别计算与X0的夹角θi(i=1,…,5),具体公式如下:

(24)

其中,xij是Xi(i=1,…,5)的第j个分量,x0j是X0的第j个分量。根据公式可知,θi(i=1,…,5)的大小与该类人力资本以及其他类人力资本占比的相对大小有关。例如,当1类人力资本占比较小而其他4类人力资本占比较大时,θ1较大。

为了让人力资本结构高级化指数体现出对劳动力素质的重视以及人力资本结构演变的现实规律,借鉴已有研究(戴魁早等,2020;王蓉和黄桂田,2022)[33～34],将θi(i=1,…,5)的权重w1～w5依次设置为5、4、3、2、1,加权得到人力资本结构高级化计算公式:

(25)

hst数值越大,说明人力资本结构高级化水平越高。

2.控制变量

由于高质量发展为多个经济变量合成的综合指数,其影响因素较为复杂,为了避免遗漏变量偏差问题,参考已有研究选用以下5个控制变量:一是基础设施inf。潘雅茹和罗良文(2020)[35]认为基础设施作为经济发展的基石,对高质量发展存在直接和间接影响,用单位城区面积公路总里程来表示,预期符号为正。二是投资率inv。徐晓书等(2022)[36]验证了投资是经济增长的重要渠道,用全社会固定资产投资总额占总产出比值表示,预期符号为正。三是科研投入sci。王智勇和李瑞(2021)[12]认为科研投入有助于增加创新成果,驱动经济高质量发展,用地方财政科学支出占一般预算支出比值表示,预期符号为正。四是城市化水平urb。谈镇等(2021)[11]认为城市化过程有助于改善教育环境,进而推动地区经济发展,用城镇化率表示,预期符号为正。五是外商投资fdi。郭克莎(2000)[37]认为外商直接投资会促进产业结构升级,有利于经济发展,本文用外商直接投资与地区生产总值的比值表示,预期符号为正。

3.中介变量

中介变量为产业结构优化,主要从结构升级与供给效率两个视角度量。产业结构升级侧重于展现产业结构动态演进过程。在激烈的竞争中,传统初级生产要素逐渐失去成本优势,生产部门转向高级生产要素来改造低级产业并培育高级产业,以提高生产效率。根据已有文献(徐敏和姜勇,2015)[38],采用产业结构层次系数法构建产业结构升级指数:

(26)

其中,qi表示第i产业产值占GDP的比重。产业结构层次系数值越大,说明该地区产业结构水平越高。

产业供给效率主要从劳动供给质量来衡量,侧重于二、三产业资源配置的生产效率,用二、三产业增加值与从业人员人数之比的对数值表示:

(27)

ipe值越大,说明产业供给效率越高。各变量描述性统计如表7所示。

表7 变量描述性统计

六、实证结果与分析

(一)基准回归

根据Hausman检验结果,选择双向固定效应模型对式(22)进行估计,结果如表8中(1)列所示。

表8 人力资本结构高级化对高质量发展的影响

从结果可以看出,人力资本结构高级化对高质量发展具有显著促进作用,估计系数为0.037,在1%显著性水平下显著,假说H1得到验证,说明以初级人力资本向高级人力资本演进的高级化过程是影响高质量发展的重要因素。控制变量方面,基础设施、投资率、科研强度、城市化水平、外商投资水平的回归系数均在1%的水平上显著为正,与预期一致。这说明基础设施的完善能够有效降低运输成本,提高要素流动效率,提升地区经济潜力;投资率的提升有利于增强当前和未来的生产能力,通过扩大内需支撑国内大循环;科研强度的增加有利于生产环节技术研发,是促进创新发展的重要因素;城市化水平有助于缩小城乡差距,促进城乡协调发展;外商投资能够通过竞争效应和示范效应对出口产生积极影响,促进地区开放发展,这些都会对高质量发展产生积极影响。

(二)内生性检验

人力资本结构高级化变量可能存在内生性,导致估计结构偏误,通过引入工具变量来克服可能存在的内生性问题。有效的工具变量需要具有较好的相关性以及外生性。首先,人力资本结构与地区教育状况密切相关,选用地区高校数量可以满足与人力资本结构高级化水平的相关性。其次,高校数量的变化由教育部决策确定,在样本期内基本保持不变,因此满足外生性。然而对于面板数据,只采用固定的省高校数据无法进行回归估计,故借鉴Nunn和 Qian(2014)[39]的观点,将横截面数据与时间变量的交互项作为面板数据的工具变量,即构造1998年省高校数量(与个体变化有关)与两年前每千万人口全国高校本科及以上毕业生数(与时间有关)的乘积作为人力资本结构高级化的工具变量。表8中(2)列为两阶段最小二乘法的估计结果,各解释变量估计系数的方向和显著性与基础回归没有明显差异,并且通过了不可识别、过度识别与弱工具变量检验,说明人力资本结构高级化能够促进高质量发展的结论具有稳健性。

(三)中介效应检验

递归模型估计结果如表9所示。从结果可以看出,无论是产业结构升级还是供给效率提升的δ1、δ2、δ3,估计值都通过显著性检验,证明存在部分中介效应。人力资本结构高级化对产业结构升级、供给效率提升都存在显著正向影响,影响系数分别为0.027与0.142,且通过了1%显著性检验。在控制中介变量后,人力资本结构高级化影响高质量发展的直接效应分别为0.031和0.016,在1%水平上显著为正,小于基准回归系数0.037,表明产业结构升级与供给效率提升会强化人力资本结构高级化对高质量发展的促进作用,即验证了假说H2和假说H3。

表9 人力资本结构高级化影响高质量发展的中介效应分析

进一步依据温忠麟和叶宝娟(2014)[40]的做法,采用Sobel检验法检验中介效应的显著性,得到检验Z统计量的检验p值为0.004和0.021,表明中介效应显著,分别占总效应的17.9%(产业结构升级)与57.6%(产业供给效率),说明人力资本结构高级化的供给效率效应更为明显。综上所述,人力资本结构高级化除了直接促进高质量发展外,还能够通过产业结构升级与产业供给效率提升等渠道间接推动高质量发展,这也侧面解释了为什么许多地区要积极引进应届毕业生,既符合企业想提升供给效率的需求,也是地方政府未来优化产业结构的趋势使然。因此,在加快构建新发展格局的过程中,除了重视人力资本的培养,还要通过改善资源配置、推动效率改革来优化产业结构,提升供给效率,以增强人力资本结构高级化的经济效益,尤其是对于产业发展滞后的地区来说,加快产业转型升级、提高劳动生产效率具有巨大潜力,这对缩小地区发展差距具有重要的政策参考意义。

(四)稳健性检验

为保证研究结果的准确性,进一步通过重新选取被解释变量(高质量发展)与核心解释变量(人力资本结构高级化)来验证前文结论的稳健性。具体方法如下:一是选择相同权重对指标体系加权合成高质量发展指数。二是使用平均受教育年限变量来衡量人力资本结构高级化。重新估计式(22)与式(23),得到新的估计结果如表10、表11所示。

表10 稳健性检验1:替换被解释变量

结果表明,两种替换方法下核心解释变量与中介变量的系数方向、大小、显著性都与前文估计结果相近,人力资本结构高级化对高质量发展的显著促进作用与产业结构优化的中介效应都得到证实,说明本文结论具有较好的稳健性。

七、结论与政策建议

(一)研究结论

借助2008—2020年中国30个省份的面板数据,围绕人力资本结构高级化、产业结构优化和高质量发展三者关系展开讨论,得出如下结论。

第一,中国高质量发展水平呈现良好上升趋势,但存在较大地区差异,呈现东部最优、东北停滞、中部强劲、西部落后的空间分布格局,发展的不平衡不充分仍然存在。

第二,高质量发展呈现显著的空间聚集特征,且有增强趋势。

第三,Dagum基尼系数表明当前区域间差异是中国高质量发展差异的主要原因,尤其是东北地区与西部地区尚未形成良好的高质量发展模式,与东、中部地区存在一定差距,且内部发展聚集程度较低。

第四,除东北地区外,中国区域高质量发展内部子系统的耦合协调程度明显增强,然而从地区差异来看,各区域内省份间的新发展理念协调性差异仍在扩大,尚未形成收敛态势。

第五,促进人力资本结构高级化是推进中国高质量发展的一条重要途径,且随着产业结构升级与供给效率提升,人力资本结构高级化对高质量发展的影响作用会更为明显。

(二)政策建议

根据上述结论,提出如下政策建议。

第一,人力资本结构高级化是产业结构优化与高质量发展的重要驱动力,其提升空间十分巨大,应通过深入实施科教兴国、人才强国等战略,加快人力资本结构高级化进程,使之与产业结构、生产结构、技术结构等进程更匹配。具体而言,各级政府要贯彻落实优先发展教育战略,加强对教育的财政支出与监管力度,首先要确保地区初级教育群体义务教育与基础素质教育,尤其是西部教育落后的地区;其次要重视高层次教育群体人才培养,通过教育和培训聚焦提质增效,推进高等教育普及,避免初级人力资本拥塞,提高高等教育群体比重,引导不同层级人力资本进一步优化。不仅如此,政府还应重视公共图书馆、文化馆等的建设,提升居民整体科学素质。此外,在现代信息技术高速发展的今天,要特别重视创新型、现代化人才培养,充分发挥创新的推动作用,促进技术市场与人力资本深度融合创造价值。创新人才能够通过学习与转化实现产业和技术层面颠覆性突破,为高质量发展提供强劲动力,因此政府应依据地区发展现状及时调整人才培养战略,为人才引进过程提供更多便利,比如在福利待遇、住房补贴、税收等方面给予帮助;大力支持、鼓励创新,通过完善高层次人才队伍建设体系建立科学有效的人才遴选体系,形成高素质人才集聚格局,为现代化建设注入创新活力。

第二,通过提高人力资本结构与产业结构的匹配程度,从供给端提高整个经济系统的生产效率。优化人力资本结构不能脱离地区产业结构与经济发展水平,这需要政府、企业、研究机构等多方面主体对产业发展进行协调与匹配。因此要加强政府、企业、高校和科技园区的开放合作,加快新型研发机构的转型升级,通过产、学、研深度融合与政府政策支持,提升科技成果转化,优化生产设备与生产技术,提升产业供给效率。政府还应结合地方经济发展优势,依据地方产业结构需求匹配最优人力资本结构,形成特色战略发展定位,帮助传统产业优化转型,在稳定第一产业的基础上,引导第二产业平稳增长,提高第三产业尤其战略性新兴产业的发展规模,全面提升经济发展质量。尤其对于现阶段产业结构发展滞后的地区,优化产业结构、提高供给效率对于提升人力资本结构高级化对高质量发展的促进效应会更明显,这有助于缩小地区差异,促进区域协调健康发展。

第三,要强化区域耦合协调发展观念。一方面要推进新发展理念,创新、协调、绿色、开放、共享五个方面协同发力、融合发展,不能以偏概全或畸轻畸重。各地政府要把握好当前高质量发展的工作重点与着力点,深入贯彻新发展理念,依据自身禀赋、产业结构、供给效率与经济现状调整发展方向,因地制宜,追求具有中国特色的全面的高质量发展。对此,不能因一味追求某一指标数字上的追赶就放弃其他方面的进步,导致高质量发展子系统的不协调。另一方面要通过推进人力资本结构高级化协调各区域高质量发展。比如东部地区要利用优质先赋性条件继续发展扩大,大力发展知识、技术密集型产业,尤其是高端制造业与生产性服务业等,推进尖端技术与核心技术发展,起到区域示范作用,同时加快现代化人才队伍建设,为国家做好人才储备,通过积极引导人才跨区域流动互补,鼓励过剩的高质量人才流向东北、中西部地区发挥作用;中部地区要利用人口、自然资源等优势,加速产业结构优化,提高产业供给效率,承接东部地区产业转移,保持好强劲的发展势头,逐步迈入高水平发展阶段;东北、西部地区要注重补足发展短板,激发地区发展活力带来经济效益,政府要加大人力资本投资与教育经费保障力度,加快转化当地初级人力资本,并通过完善人才引进与扶持制度,积极引进并留住高质量人才,为地区创新创造活力,让人力资本高级化的经济效应充分体现,更要加强与东、中部地区的合作交流,有效缩小发展差距,全面推进中国高质量发展。