人力资本结构高级化对产业结构升级的动态影响——兼论新时代东北全面振兴的对策思考

杨 雪，尹豆豆

（1.吉林大学东北亚研究中心，吉林 长春 130012；2.吉林大学东北亚学院，吉林 长春 130012）

一、引言

从历史角度看，我国的经济发展过程伴随着人力资本结构由初级向高级动态演进，突出表现为受过高等教育的、具有高素质的人才比例不断上升，同时低教育程度与文盲人数在总人口中所占比例不断下降，在25—64 岁人口中，初中及以下教育程度人口比例从2000 年的81.98%[1]下降到2010 年的75.54%[2]；高中教育程度的人口比重从2000 年的13.39%增加到2010 年的14.78%；高等教育程度的人口比例从2000 年的4.63%增加到2010 年的9.68%。第七次人口普查[3]显示：文盲率从2010 年的4.08%下降到2020 年的2.67%，全国平均教育年限由2010 年的9.08 年提高到了9.91 年。但是相比2010 年美国25—64岁人口中，高中与高等教育比例达47%和42%[4]，我国的人力资本结构高级化空间还非常巨大。教育水平与地方经济挂钩已成为共识，经济越发达的地方，往往能获得越多的教育资源。面对国际国内经济形势的深刻变化，党的二十大报告明确强调，“我们要坚持以推动高质量发展为主题”[5]，在把握经济发展阶段性特征的背景下，人力资本的重要性日益显现。东北地区作为老工业基地，其工业化程度、经济基础以及教育水平在中国改革开放初期都处于全国前列，但是近年来其产业结构升级缓慢，经济发展水平落后于沿海经济发达地区，这种现象是否与人力资本结构动态演进趋势具有相关性，这个问题值得进一步深入探讨。

二、文献综述与理论分析

（一）文献综述

通过查阅文献可知，国内外学者对人力资本结构的研究主要集中在三个方面：

1.不同类型人力资本结构与经济增长的关系。胡永远和刘智勇[6]基于技能结构对人力资本结构进行了分类研究，认为具备高素质的人才在经济增长中发挥着日益重要的作用；Fleisher等[7]基于教育程度对人力资本结构类型和中国经济增长之间的关系进行了研究，认为人力资本结构的优化对中国经济增长起着至关重要的作用。

2.人力资本分布结构的不平等对经济增长的影响。Birdsall和Londono[8]使用教育标准差度量人力资本的不平等程度；Castello等[9]利用教育基尼系数（人力资本基尼系数）来表征人力资本结构。从研究结果来看，绝大多数实证研究表明，人力资本不平等不利于经济增长；也有部分学者如Park[10]的研究结果表明，人力资本不平等对经济增长的影响并不显著，二者之间的关系因不同国家或地区而存在着一定的差异。

3.人力资本结构高级化概念以及基于此概念的深入研究。刘智勇[11]在对人力资本结构与经济增长相关文献综合研究的基础上，认为已有研究中的人力资本结构变量没有明确人力资本结构变化的方向同时包含一定人力资本结构不平等的内容，并不能刻画出初级人力资本向高级人力资本的动态演进过程，难以反映一个地区人力资本整体数量、质量以及结构在随时间动态变化过程中对经济的作用程度，因此基于已有研究的不足，提出了人力资本结构高级化的概念，并将其定义为，一国或地区通过调整和优化人力资本结构，促进各类型人力资本协调发展，使初级人力资本比重逐步下降，高级人力资本比重逐步增加，以不断满足经济社会发展对高素质人力资本需求的过程。他们还利用人力资本结构高级化证明了相比于人力资本存量等因素，人力资本结构高级化可以较好地解释中国东中西部的差距，并对经济快速协调发展有显著正向作用。基于此，大量的学者根据人力资本结构高级化这一变量进行了深入的探索，耿晔强和白力芳[12]利用2000—2014 年的制造业数据，实证检验了人力资本结构高级化显著促进了中国制造业全球价值链地位的提升，并通过异质性分析证明这种促进作用在资本技术密集型行业更加强烈；张治栋等[13]利用长江经济带的数据，实证检验了在不同经济发展阶段和不同行业中，人力资本结构高级化对长江经济带产业创新效率有着异质性的促进作用；潘苏楠和李北伟[14]通过理论分析人力资本结构高级化、产业升级同经济可持续发展之间的关系以及传导机制，并使用数据证明了产业结构升级是人力资本结构高级化作用于中国经济发展的一个重要通道；还有大量学者研究了人力资本结构对于细分行业结构升级的影响：戴魁早等[15]认为人力资本结构高级化推动地级市服务业结构升级；骆莙函[16]则证明了人力资本结构对服务业结构升级的作用在省会城市效果更加显著；陈加旭等[17]通过对衡量产业结构变迁的三种指数进行测算，认为人力资本结构高级化对产业结构服务化具有显著正向影响，但对产业结构高级化影响并不显著。而李敏等[18]基于中国省级面板数据，将中国分为东部、中部与西部地区，实证检验了人力资本结构高级化对各地区产业结构升级的影响，发现全国范围内人力资本结构高级化显著影响产业结构升级，但是具有地区异质性。

梳理已有文献发现，自刘智勇[11]提出人力资本结构高级化这一概念以来，人力资本结构高级化经过学者大量的研究后逐步走上了系统的发展道路，尽管学术界在人力资本结构高级化能够推动经济增长以及产业结构调整等方面取得了一定共识，但是现有文献在通过省级面板数据进行产业结构升级分析时，常常简单将吉林省与黑龙江省归入中部地区，辽宁省归入东部地区。而东北地区在上世纪50年代初期作为老工业基地，其人力资本存量并不差，但是近年来，其产业结构升级速度却明显慢于东部以及部分中部地区，其主要原因可能是东北地区的人力资本结构在时间动态变化过程中与发达地区出现了脱节现象。因此，本文采用2011—2019 年省级面板数据，将东北三省数据与全国其他省市数据区分开来，利用人力资本结构高级化这一动态演进变量，使用面板回归模型实证检验人力资本结构高级化对全国以及东部、西部、中部和东北部四大区域的产业结构升级的作用效果，以期探索出在人力资本结构角度下，东北地区产业结构面临的问题，并为下一步东北全面推动产业结构升级提出政策建议。

（二）理论分析

结构主义学派认为，经济系统中产业结构变化对经济增长至关重要，一个经济最优化的产业结构主要由内生要素禀赋结构决定[19][20]。理论上，产业结构升级需要更多的人力资本结构中层级更高的劳动力。作为产业发展的重要生产要素，人力资本及其结构对经济增长和产业结构变化起着决定性的作用。特别是在产业由传统的劳动密集型向资本密集型、知识密集型与技术密集型转变时，需要人力资本这一内生要素的结构与产业结构升级动态匹配，即需要人力资本结构不断向高级化发展，而根据产业结构理论，当人力资本这一要素结构的高级化程度需要满足产业结构升级要素的结构需求，同时，人力资本结构高级化又作为一个地区的重要生产要素对经济增长起先导作用时，会改变此地区产业要素的供给结构，进而推动产业结构高级化进程。因此，人力资本结构高级化产生的内生要素禀赋的结构效应会对一个地区产业结构升级产生直接的影响。

人力资本结构高级化还可以通过提高劳动效率和实现技术创新间接地推动产业结构升级。在初级人力资本向高级人力资本动态演进过程中，高级人力资本在同等条件下可以减少劳动力数量的投入，优化劳动资源的配置效率[21]。由于具有向下兼容性，高知识、高素质劳动力对劳动密集型产业和知识密集型生产性服务业均具备较高的支配能力，相较于低级人力资本劳动力，高级人力资本劳动力在掌握新知识、重新配置生产要素过程中速度更快，质量更高[22]，提高了资本的利用效率；同时，高级人力资本劳动力在生产过程中有更大的可能性进行创新模仿和二次创新[23]，能够更快地发展、吸收与利用先进技术，进一步推动劳动生产率的提高。根据古典分配理论，劳动力和资本的要素价格取决于要素的边际产出值或要素的配置效率。在要素自由流动情况下，高级人力资本劳动者拥有更高的边际生产率，这将导致高级人力资本劳动者从低附加值产业流向高附加值产业，也就是说现代第三产业劳动效率的不断提升将反作用于人力资本的向上演进，促使更多的高级人力资本劳动者从事第三产业，从而推动产业结构不断升级。

三、变量的选取与测量

（一）解释变量

舒尔茨认为人力资本具有“量”和“质”两个维度，并且强调人力资本的“质”是经济增长中更加关键的因素[22]。高级人力资本能够通过匹配产业结构的内生要素禀赋提高劳动效率和推动技术创新，进而推动产业结构升级，靳卫东[24]基于就业、收入与分配的研究认为，人力资本的构成决定了产业结构演进的速度、方向以及结果。这种推动作用是通过不断优化人力资本结构配置，推动初级人力资本向高级人力资本动态变化实现的。基于此，刘智勇[11]提出了前文所述的人力资本结构高级化概念，但是程锐和马莉莉[25]认为定义只考虑到人力资本的不同类型比重的变化，并未考虑到不同类型人力资本之间的匹配或互补关系是不完善的，因此将人力资本结构高级化定义为，通过调整和优化人力资本结构，实现初级人力资本向中级人力资本演化、中级人力资本向高级人力资本演化，并保证不同技能人力资本之间能够有效匹配和互补，进而促进各类人力资本协调、协同发展，以满足经济发展不同阶段对不同类型人力资本的需求。

本文借鉴刘智勇[11]、程锐等[25]对人力资本结构高级化指数（Hstr）的测算方式，对中国2011—2019年的人力资本结构高级化指数进行了测算。通过以下三个步骤进行：

1.根据受教育程度，将人力资本划分为常见的5档：文盲或半文盲、小学、初中、高中（含中职）、大专及以上。将每类人力资本占各省6 岁及以上人口的比例依次作为五维人力资本空间向量的一个分量，得到：

2.选取单位向量组

作为基准向量，依次计算人力资本空间向量x0与它们之间的夹角θj(j= 1,…,5 )，得到：

式（1）中Xj,i表示基本单位向量组Xj(j= 1,…,5 )的第i个分量；x0,i表示向量x0的第i个分量。

3.确定夹角θj的权重Wj。本文借鉴现有文献中的做法，将θj(j= 1,…,5 )的权重依次设置为5、4、3、2、1。因此得到人力资本结构高级化指数（Hstr）：

其中Hstr越大表明人力资本结构高级化指数越大，即人力资本结构高级化程度越高。

（二）被解释变量

一段时间以来，结构性矛盾是制约我国经济健康发展的重要因素，因此经济结构转型和产业结构升级成为当下的关键问题。李根忠等[26]运用非期望产出的SBM 方向性距离函数以及Malmqusit 指数，分析了长江经济带的产业结构问题，认为产业结构升级对提升绿色全要素生产率的作用在长江上游和下游都很显著；赵亮[27]通过使用定性推演和逻辑演绎的方法，发现产业结构通过贸易开放、投资自由等中介效应赋予自贸区的长期效应，对经济高质量发展具有引致效应。梁琦等[28]通过分析2011—2018 年中国285 个城市的面板数据，认为产业结构是升级数字经济使中国城市生态效率提升的重要路径。贾洪文等[29]借助面板联立方程模型实证分析科技创新、产业结构升级对经济高质量发展的影响，结论表明科技创新存在通过产业结构升级进而促进经济高质量发展这一间接效应。丁一兵等[30]通过研究表明，放松企业外部融资约束对于顺利实现产业结构升级，推动跨越“中等收入陷阱”具有重要意义。因此探索东北地区如何实现产业升级，找到发展新引擎，从而推动全面振兴，具有重要意义。

本文借鉴车维汉与王茜[31]、徐敏和姜勇[32]的产业结构层次系数（Str）来衡量产业结构的变迁程度，得到产业结构升级指数（Str）：

其中i表示第i产业，Si为第i 产业占GDP 总量的百分比。有1 ≤Str≤3，其中Str 越接近3，表明产业结构升级程度越高。

四、模型的构建与分析

（一）计量模型

本文为检验人力资本结构高级化与产业结构升级之间的关系，构建计量模型为：

其中i∈(32,…,62 )，t∈(2011,…,2019 )分别代表全国31 个省份和2011—2019 九个年份，θi表示不随时间变化的各省份的固定效应；εit代表与解释变量不相关的随机误差项；j代表第j个控制变量。通过综合现有文献对于人力资本结构高级化与产业结构升级相关的研究，本文选取科技投入（Tec）、城市化程度（Urban）、开放程度（Trade）、交通基础设施（Cityinfru）和经济发展水平（Econ）五个控制变量。其中科技投入使用政府在科学技术上的财政支出占地方一般公共预算支出的百分比衡量，城市化程度采用城镇人口占总人口的比例衡量，开放程度使用按照经营所在地计算的进出口总额占当地GDP 总量的比例进行衡量，交通基础设施采用人均城市道路面积进行衡量，地区经济发展水平采用人均GDP来衡量。由于其数值较大，通过取对数纳入方程中，最后得到：

（二）数据来源与描述性统计

本文选取2011—2019 年全国31 个省（自治区、直辖市）的面板数据进行统计分析。模型中所有变量的原始数据均来自国家统计局发布的《中国统计年鉴》，各个变量全国范围的统计结果如表1所示。本文将31个省份分成东部地区、中部地区、西部地区和东北地区，具体分类结果见表2。

表1 变量的描述性统计

表2 31个省份所属区域

（三）各地区Str和Hstr走势图

图1a 东北地区人力资本结构高级化趋势图

图1b 东北地区产业结构趋势图

图2a 东部地区人力资本结构高级化趋势图

图2b 东部地区产业结构趋势图

图3a 西部地区人力资本结构高级化趋势图

图3b 西部地区产业结构趋势图

图4a 中部地区人力资本结构高级化趋势图

图4b 中部地区产业结构趋势图

利用Stata15所做的趋势图显示，在2011—2019年东北地区的人力资本结构高级化指数在17.7—18.1之间波动，在数值上明显高于中部和西部地区，与东部地区持平，这说明在人力资本存量水平上，东北地区在全国范围内处于中上游，部分经济较发达地区如北京、上海等地的人力资本结构高级化具有明显的上升趋势，说明地区的人才虹吸效应已经逐步显现。观察产业结构升级趋势图，全国各地区的产业结构升级指数在陡峭上升。东北三省在2011—2016 年间具有与全国其他省（自治区、直辖市）同步的上升趋势，但在2016 年后，吉林、辽宁两省产业结构升级态势趋于平缓，黑龙江省产业结构升级趋势则出现了明显的下降。这种现象可以初步解释为东北地区的初始人力资本结构良好，能够依靠原有的人才进行产业结构升级；之后面对复杂的国际国内经济环境，产业结构转型升级进入攻坚阶段，需要初级人力资本结构不断地向高级人力资本结构动态演进，此时已有的人力资本结构已经不能满足进一步产业结构升级的需要，亟需政府从各方面推动初级人力资本向高级人力资本转变，从而带动产业结构的持续升级。

五、实证分析

基于全国31 个省（自治区、直辖市）2011—2019 年的面板数据，本文首先从全国层面检验人力资本结构高级化对产业结构升级的作用；再从区域层面对比人力资本结构高级化在东、中、西部以及东北地区对产业结构升级影响的差异。全方位验证人力资本结构高级化对产业结构升级的影响效应模型，同时，从区域层面剖析东北地区产业结构升级缓慢的原因。在对面板数据进行估计时，首先要确定的是选择固定效应模型（Fixed Effect，FE，即θi与解释变量或控制变量相关）还是随机效应模型（Random Effect，RE，即θi与解释变量和控制变量均不相关），因此本文在假设θi和εit均是独立同分布的情况下，进行了豪斯曼检验，H0:θi与解释变量和控制变量均不相关。当豪斯曼检验P 值低于0.1 时，强烈拒绝原假设，选用固定效应模型（FE），反之则选用随机效应模型（RE）。

表3显示了全国以及东、中、西部和东北地区样本的人力资本结构高级化对产业结构升级影响的模型选择结果以及各变量的估计系数。通过对全国范围以及四个地区分别进行豪斯曼检验，最终对全国及东部、西部、中部地区使用固定效应模型，对东北地区使用随机效应模型。

表3 人力资本结构高级化对产业结构升级影响的估计结果

（一）人力资本结构高级化的全国影响

表3的回归结果显示，在全国水平的数据样本下，人力资本结构高级化对产业结构升级的促进作用在5%的水平上显著为0.045，即每提高100基点的人力资本结构高级化程度，可以推动产业结构提高4.5个基点。从控制变量来看，城市化程度和交通基础设施也对产业结构升级具有显著的促进作用，城市化进程的虹吸效应能够吸引更多先进的生产要素，而交通基础设施则为这些生产要素提供了便利的流动条件。但是从数量级上来看，人力资本结构高级化的系数明显高于其他控制变量的系数，说明在推动产业结构升级过程中，人力资本结构高级化是主要推动力。

技术投入、经济水平以及开放程度等控制变量对产业结构升级具有显著的负向作用。其中技术投入可能是由于经济发达地区对科学技术的投入较大，同时，经济发达地区的产业结构更为优化，科技要素的投入出现了边际递减的效应；从经济水平变量来看，可能是由于欠发达地区部分第三产业门槛较低、从业人员数量较多，而较发达区域正在大力投入发展现代化工业，经济水平对产业结构具有微弱的负向作用；我国现阶段出口结构以制造业为主导，其轻微负向作用因此可以得到解释。

（二）人力资本结构高级化的异质性影响分析

各地区地理条件不同，人口资源和社会资源有较大差异，产业结构也处于不同的发展阶段，因此不同区域人力资本结构高级化对产业结构升级的作用会出现差别。为了进一步探究东北地区产业结构升级相对滞后的原因，本文将对全国四个区域进行分组面板回归检验人力资本结构高级化对产业结构升级的影响。

表3的回归结果显示，在东部地区的数据样本下，人力资本结构高级化对产业结构升级的促进作用在5%的水平上显著为0.0445，即每提高100 基点的人力资本结构高级化程度，可以推动产业结构提高4.45个基点，略微低于全国水平，可能是由于人力资本结构高级化在推动较为成熟的产业结构升级过程中出现了边际递减。从控制变量来看，经济水平与城市化水平对产业结构升级具有促进作用。经济发达地区不仅自己能够孕育更多的高素质人才，还对高级生产要素产生了虹吸效应，因此对产业结构升级具有正向作用。较为特殊的现象是东部地区和中部地区市政设施在1%的水平上对产业结构升级具有负向作用，这可能是由于经济较发达地区通常是由城市群构成，人口众多但是道路交通面积较少，因此具有负向作用，但是经济较发达地区区间立体交通的便利性可以有效地对其加以弥补。

在中部地区的数据样本下，人力资本结构高级化对产业结构升级的促进作用在5%的水平上显著为0.0068，即每提高100 基点的人力资本结构高级化程度，可以推动产业结构提高0.68 个基点，而在西部地区则可以推动产业结构升级0.16个基点，可以看出地区经济水平越低，人力资本结构高级化对产业结构升级的推动作用越低，可以解释为在人力资本结构高级化的动态提升过程中，经济水平较低区域的经济存量不能与人力资本结构高级化相匹配，因此产生了人力资本结构高级化作用效果越来越弱的现象。

表3的回归结果显示，在东北地区的数据样本下，豪斯曼检验大于0.1采用随机效应模型。人力资本结构高级化对产业结构升级的促进作用在5%的水平上显著为0.2676，即每提高100基点的人力资本结构高级化程度，可以推动产业结构升级提高26.76 个基点，显著高于全国整体水平和其他各个区域的水平，说明人力资本结构高级化在东北地区对产业结构升级的作用最为显著，推动能力最强。结合前文所示人力资本高级化结构趋势图与产业结构升级趋势图综合分析得出，东北地区人力资本存量和经济发展存量都有良好的基础，因此人力资本结构对产业结构升级的推动作用非常显著；而东北地区产业结构升级缓慢的原因可能是由于所在区域位置不能很好地吸引人才，同时，教育资源相比于发达地区较为匮乏，导致现存的初级人力资本在向高级人力资本动态转变的过程中遭遇较大障碍，即使转变成为高级人力资本也难以长时间留在东北地区进一步推动产业结构升级。这也是东北地区经济发展水平控制变量对产业结构升级具备正向影响的原因，经济发展程度越好，对人力资本结构高级化的推动力越强，也更能留住高素质人才推动本地产业结构高级化。

（三）稳健性检验

为保证结果的准确性，本文通过改变核心变量人力资本结构高级化指数（Hstr）的衡量方式进行稳健性检验。靖学青[33]在分析产业结构升级与经济增长之间关系时，将不同层级的产业赋予不同的权重来衡量产业结构升级指数。据此，本文将人力资本划分为大专及以上、高中（含中职）、初中、小学、文盲或半文盲五种常见的层级，将占各省6 岁以上人口数的比重依次设为Hm()m= 1,…,5。则人力资本结构高级化指数（Hstruc）为：

当高级人力资本比重增加时，低级人力资本比重相应降低，而人力资本结构高级化指数（Hstruc）中高级人力资本的权重较高，因此在人力资本结构向高级化动态演进的过程中，人力资本结构高级化指数（Hstruc）逐渐变大。表4 报告了稳健性检验的估计结果，全国、东部地区、西部地区以及东北地区人力资本结构高级化系数显著为正，且控制变量系数与原模型估计结果基本一致，表明基准估计结果是稳健的。采用新方式衡量的人力资本结构高级化指数在中部地区的估计结果是正向但不显著的，表明中部地区各省之间人力资本结构高级化的演进过程差别较大。因此，目前人力资本结构高级化指数的构造方式在针对各省具有较大差异但所在同一分区的情况时仍存在改进空间。

表4 稳健性检验的估计结果

六、对策与思考

本文基于2011—2019年中国省级面板数据，通过面板模型实证检验了人力资本结构高级化对产业结构升级的作用程度，着重对东北地区展开分析，结果表明东北地区人力资本结构高级化对产业结构升级的促进作用显著高于全国平均水平与其他区域，这是由于东北地区现有的工业基础良好，除了人力资本结构之外的内生要素禀赋基础良好，同时，东北地区良好的教育基础能够在人力资本结构高级化过程中提供源源不断的人力资本供给。但是在初级人力资本向高级人力资本动态演进过程中存在较多障碍。

综上所述，为促进东北全面振兴提出如下对策建议：

（一）集聚人才，保障产业升级的动力来源

东北地区凭借其内生要素的良好配置基础，人力资本结构高级化对产业结构升级的促进作用明显高于其他区域，应当看到限制当前东北地区产业结构升级的主要原因是初级人力资本向高级人力资本演进过程中阻力较大，因此东北地区各级政府要发挥资源禀赋的优势，通过地区内加强培训留住人才、地区外实施引进人才的策略，逐步合理、有效地调整初级人力资本与高级人力资本的结构，不断推动人力资本结构高级化，服务于产业结构升级，不断推进经济高质量发展。

（二）鼓励创新，夯实产业升级的基础

发展新兴产业，逐步转变东北地区重工化、重资源、以第二产业为主的传统型产业结构，紧跟市场需求和改革步伐，将传统优势产业与国内外新技术相结合，在巩固东北地区国字号企业优势的同时，鼓励新兴中小企业发展并形成良性竞争，提升优势产业的发展空间，最终实现产业转型与升级。

（三）转变政府职能，为东北全面振兴提供有力保障

中央及地方政府应给予企业和市场更大的自主权，加大对优势产业的支持力度，构建有利于产业转型升级的政策环境和条件，完善软、硬两方面基础设施建设，注重以人为本，最大限度发挥现有人力资本优势，保证产业结构优化升级顺利推进，助力东北全面振兴。