中国省域人力资本承载力时空格局及障碍因子诊断

摘 要：人才是第一资源，未来各地的竞争归根结底会演变成人才的竞争。人力资本其特有的功能和属性深刻影响着生产、分配、流通、消费等各个环节，是转变发展动力，推动高质量发展的核心力量。中国幅员辽阔各地发展程度不尽相同，如何在日趋激烈的竞争中引入人才、留住人才、培育人才是诸多中西部地区面临的重大课题。文章以人力资本承载力为切入点，旨在识别各地人才引进的机遇与挑战。首先，以各省为主要研究对象，从经济、社会、科技教育、生态环境、基础设施、人口卫生等六个维度，选取24个指标构建人力资本承载力评价指标体系，采用熵值-TOPSISI法进行定量评价并刻画其时空格局。其次，采用障碍度模型对各省人力资本承载力障碍因子进行诊断，并重点分析各地人力资本承载力障碍因子。研究发现：全局来看，一是中国省域人力资本承载力存在地区非均衡特征。二是历年各准测层障碍度均值由高到低依次为：经济方面>基础设施方面>生态环境方面>社会方面>科技教育方面>人口卫生方面，且各子系统障碍度差异明显。三是影响中国省域人力资本承载力提升的指标层主要障碍因子稳中有变，长期以来存在的一些顽固性问题如社会保障、收入分配等问题仍然制约部分地区人力资本承载力提升。最后，文章从科学制定人力资本承载力评价体系、促进地区人力资本承载力均衡提升、因地制宜制定人力资本承载力提升政策以及加大政策支持促进区域平衡发展、构建区域间创新生态体系的空间协同机制、深入推进人才引进培育工程等方面提出对策建议。

关键词：人力资本承载力 熵值法 障碍度模型 障碍因子

中图分类号：F240 文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2024）11-009-06

一、引言

人才是第一资源，提高区域人力资本、实现人才引领驱动已成为学者和政策制定者的基本共识。党的二十届三中全会审议通过了《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》，对构建支持全面创新体制机制作出了重要部署，强调必须深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，统筹推进教育科技人才体制机制一体改革，健全新型举国体制，提升国家创新体系整体效能。在此情景下，各省纷纷出台人才引进政策，吸引人才的竞争日渐激烈。科学评价人力资本承载力、正确诊断障碍因子成为各省有的放矢制定人才政策的重要基础。

承载力一词缘起于工程科学，后逐渐被生态、人口、资源、环境等学科引用，其内涵早已超出词语的本身含义，通常被用来表示一个系统在维持机体的再生能力、适应能力和更新能力的前提下，承受有机数量的限度[1]。人力资本承载力是指在一定时期，某区域、某产业或某企业范围内，能够最大可能地实现各种生产要素产出效率所需要的人力资本总量[2]。体现了地区或产业对人力资本的吸纳能力，不仅具有表示人力资本“引得来”能力，还可刻画人力资本“留得住”的程度。近年来，学者围绕人力资本承载力展开了一些研究。在研究视角上，有的学者对人力资本承载力的评价因素展开讨论，主要包括科教发展方面、经济发展方面、城市发展方面、资源环境方面等;也有的学者将人力资本承载力作为因变量或自变量就相关话题展开分析研究;从研究方法来看，仍以根据变动特征来确定权重的客观评价方法为主，如因子分析法、熵值法等。

从已有文献来看，目前学术界对“人力资本承载力”的研究深度仍然停留在承载力评价上，缺乏人力资本承载力时空格局障碍因子分析的专门性成果。从研究区域来看，研究对象较为分散，包括山东省各地市、甘肃省主要城市、皖江城市带，虽有对各省人力资本承载力进行分析的学术成果，但仍有深度讨论的空间。从评价指标来看，已有文献主要从科技教育、经济发展、劳动就业、资源环境等方面进行分析，缺乏对人口卫生、社会等因素的考量。

鉴于此，本文以各省为主要研究对象，从经济、社会、科技教育、生态环境、基础设施、人口卫生等六个维度，选取24个指标构建人力资本承载力评价指标体系，采用熵值—TOPSISI法进行定量评价并刻画其时空格局。在此基础上，采用障碍度模型对各省人力资本承载力障碍因子进行诊断，为各省找准人才工作发力点提供科学参考依据。

二、人力资本承载力评价指标体系构建及数据来源

人类经济社会的发展是普遍联系的，是一切内外要素综合作用的结果。人力资本承载力也不例外，其提升会受到内外诸多因素综合效应的影响。其中，内在因素是指人力资本投资主体与客体同一时的人力资本投资，主要包括：学校教育、职业培训、干中学、医疗保健、迁徙与流动等;人力资本承载力的外部因素是指人力资本所处的客观环境，包括自然环境和社会环境。本文所重点讨论的人力资本承载力主要是指影响人力资本的外部因素。

人力资本内在因素的矛盾运动是人力资本形成的根本原因，但也离不开一定的外部条件。换言之，外部因素是人力资本投资和形成的必要条件，外部因素要想对内在因素发挥作用，必须经过内因转化为人力资本主体的内在属性。马克思曾指出：“人们自己创造自己的历史，但是他们并不是随心所欲地创造，并不是在他们自己选定的条件下创造，而是在直接碰到的、既定的、从过去承继下来的条件下创造。”[3]人力资本作为一种高级劳动力[4]，其创造性的劳动是在“直接碰到的、既定的、从过去承继下来的条件下创造”。学者基于不同研究目的，对不尽相同的研究对象采用迥然不同的方法，构建指标体系对人力资本承载力进行测算，如表1所示。可以看出，学者普遍认为人力资本承载力不仅与人力资本形成的诸要素有关，还可能与经济、社会、环境等其他因素有关。

本文在借鉴和归纳现有文献的基础上，构建人力资本承载力评价指标，从经济、社会、科技教育、生态环境、基础设施、人口卫生六个维度对人力资本承载力进行评价。同时，考虑指标选取的代表性、典型性、科学性和可获得性，选取24个评价指标，构建了目标层、准则层、指标层三个层次的评价指标体系（见表2），对中国各省2010—2020年人力资本承载力进行测度。

三、研究方法及数据来源

（一）人力资本承载力测度方法

1.权重计算：熵值法。熵值法是一种客观赋权法，该方法根据数据的信息熵进行权重计算，可避免赋权过程的主观性，具有评价的客观性。具体计算方法如下：

需评价m个地区的人力资本承载力，评价指标包括n个，可形成评价系统的初始系统矩阵，X=（Xij）m×n，Xij≥0，步骤如下：

（1）数据标准化。

正向指标：

Yij=（1）

负向指标：

Yij=（2）

（2）计算熵值。

Ej=-Pijln（Pij），其中，Pij=Yij

Yij（3）

（3）计算权重。

Wj=（4）

其中，Xij为第i个地区第j个指标值，Yij为标准化后的指标值，Ej为第j个指标的熵值，Wj为第j个指标的权重。

2.省域人力资本承载力评价：TOPSIS模型。根据公式（1）至（4）计算得出指标权重后，采用TOPSIS模型计算正负理想值进而求得贴近度。所求贴近度为0到1之间的常数，该数值越大，表明该地区的人力资本承载力高。具体算法如下：

（1）构建加权规范化决策矩阵。

Zij=Z11 … Z1n

… … …

Zm1 … Zmm=W1X11 … WnX1n

… … …

W1Xm1 … WnXmn（5）

（2）找出正、负理想解。

找出样本区间内各指标的最大值和最小值，最大值为正理想解，最小值为负理想解。

Z+=maxZij=j=1，2，…，n=Z1+，Z2+，…，Zn+ （6）

Z-=minZij=j=1，2，…，n=Z1-，Z2-，…，Zn-（7）

（3）计算样本期内评价对象到正、负理想值的距离。

Di+=（8）

Di-=（9）

（4）计算评价对象与正、负理想解之间的贴近度。

Ci=（10）

可以看出，Ci∈（0，1]，Ci越大表明该地区的人力资本承载力越大。

（二）障碍因子诊断

为进一步明晰制约各地人力资本承载力提升的主要方面，运用障碍度模型计算准测层和指标层的障碍度，计算公式为公式（11）和（12）。

Oij=（11）

Aij=Oij（12）

上式中，Wj为第j个准测层指标的权重，Wjk为第j个准测层指标下第k个单项指标的权重，Oij为各指标层指标对各地人力资本承载力的障碍度，Aij为准测层指标对各地人力资本承载力的障碍度。Oij和Aij越大，表明该指标对人力资本承载力提升阻碍越大。

（三）数据来源

本文数据主要来源于相关年份的《中国统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国教育统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国卫生统计年鉴》，部分数据从国家统计局网站、EPS数据平台、国研网下载。本文用到的GDP等数据以2010年为基期进行平减运算。

四、中国省域人力资本承载力时空演变分析

（一）剩余人力资本承载力演变时序分析

根据公式（1）至公式（10）分别计算出2010—2020年我国30个省（自治区、直辖市）（不含西藏及港澳台地区）人力资本承载力指数。代表年份测算结果及均值排名见表3。首先，整体来看，中国省域人力资本承载力均值由2010年的0.368增加到2020年的0.515，整体呈上升趋势，表明省域人力资本承载力不断增强，人才环境不断增强，但整体人力资本承载力水平仍然较低，仍有较大提升空间;其次，省域人力资本承载力变异系数由2010年的0.175减小到2020年的0.095，呈现缓慢下降趋势，表明各省均重视人才工作，样本期内人力资本承载力空间差异逐渐缩小，省域人力资本承载力具有收敛趋势。

为全面了解人力资本承载力各子系统的具体表现，进一步绘制2010—2020省域人力资本承载力子系统均值折线图（见图1）。2010—2020年各子系统均有改善，其中，生态环境方面均值由0.083上升到0.116最为突出，科技教育方面由0.038上升为0.053涨幅最小，其余子系统均值波动上升，整体呈现“生态环境方面>经济方面>人口卫生方面>基础设施方面>社会方面>科技教育方面”的特征。

（二）省域人力资本承载力演变空间分析

基于测度结果，采用分位数法将人力资本承载力划分为高人力资本承载力区、较高人力资本承载力区、较低人力资本承载力区、低人力资本承载力区。测度结果表明，中国省域人力资本承载力在东中西存在显著差异。东部地区人力资本承载力普遍较高，样本期内大多数地区属于高人力资本承载力区和较高人力资本承载力区，环渤海经济区、长三角经济区、珠三角地区最具代表性;中部地区人力资本承载力次之，较高人力资本承载力区与较低人力资本承载力区交错分布;西部地区整体人力资本承载力较低，在西北地区和西南地区均出现了集中连片的人力资本承载力洼地，个别地区如重庆、四川等地较为特殊，在大多数样本期为较高人力资本承载力区。

纵向演化来看，2010年高人力资本承载力区集中在北京、天津、山东、江苏、上海、浙江、广东，人力资本承载力最低的地区成片集中于西部地区，包括新疆、甘肃、陕西、四川，青海、内蒙古为较低人力资本承载力区，宁夏为较高人力资本承载力区;此外，地处中部的湖南、河南以及地处东北的黑龙江也同样为低人力资本承载力区，其他中部地区较低人力资本承载力区、较高人力资本承载力区交叉错落分布;整体看，2010年中国人力资本承载力在“东—中—西”由高到低呈阶梯分布。2014年地处西部的内蒙古、四川进步明显，分别由较低人力资本承载力区和低人力资本承载力区变为较高人力资本承载力区和较低人力资本承载力区，而广西则由较高人力资本承载力区变为较低人力资本承载力区;中部地区有进有退，变化不大;东部地区仍然保持领先，高人力资本承载力区保持稳定，河北省略有退步，由较高人力资本承载力区变为较低人力资本承载力区。2017年，西部地区人力资本承载力变化不大;中部地区山西省、湖北省进步明显，由较低人力资本承载力区变为较高人力资本承载力区，河南省由较低人力资本承载力区降为低人力资本承载力区;地处东北的辽宁省、吉林省分别由高人力资本承载力区和较低人力资本承载力区降为较高人力资本承载力区和低人力资本承载力区，黑龙江由低人力资本承载力区变为较低人力资本承载力区;东部地区仍然较为稳定，河北省有所反弹，由较低人力资本承载力区变为高人力资本承载力区。2020年，西部地区除四川省外，其他地区仍然为较低人力资本承载力区或低人力资本承载力区;中部地区整体进步明显，山西省、湖北省维持在较高人力资本承载力区，湖南省、江西省有所进步由较低人力资本承载力区进步为较高人力资本承载力区，安徽省表现明显，步入高进步明显行列;地处东部的河北省、天津市、福建省以及东北三省略有退步，其他地区保持在高人力资本承载力行列。整体看，2020年中国人力资本承载力在“东—中—西”仍然是由高到低呈阶梯分布，且趋势逐步加强;但随着各地不断优化环境、增强人才吸引力以及比较优势发生变化，部分地区也表现出一定异质性，如安徽省、山西省、湖南省进步明显，东北三省整体有所退步。

综合来看，静态而言，中国人力资本承载力表现出较为明显的空间同位特征：东部的高人力资本承载力区主要集中于北京、长三角、珠三角等地区，东北地区为较低人力资本承载力区，中部地区较高人力资本承载力区与较低人力资本承载力区交错分布，低人力资本承载力区、较低人力资本承载力区在西部地区连片呈现，人力资本承载力由西向东呈现阶梯式递增的分布情况;动态而言，样本期内人力资本承载力由最初“东—中—西”阶梯下降的整体分布状态逐渐演化为以长三角和珠三角地区为中心向中部部分省份延伸的状态，近些年中西部部分地区逐渐提升，特别是安徽省、湖北省、山西省表现突出，东北地区人力资本承载力退化明显。整体来看，“东—中—西”人力资本承载力呈阶梯式递减趋势。

五、中国省域人力资本承载力障碍因子识别

对省域人力资本承载力障碍因子进行识别分析，对有的放矢制定人才吸引政策具有重要意义。本文采用障碍度模型对样本期内人力资本承载力的准测层和指标层进行障碍因子识别并确定关键障碍因子。

（一）准则层障碍因子识别

采用障碍度模型计算样本期内省域人力资本承载力障碍度并计算全国年度均值得到2010—2020年准测层障碍度（图2）。从均值情况静态来看，2010—2020年各准测层平均障碍度由高到低依次为：经济方面>基础设施方面>生态环境方面>社会方面>科技教育方面>人口卫生方面，平均障碍度分别为35.47%、17.08%、16.11%、15.91%、13.31%、12.12%。动态来看，不同年份准测层的主要障碍度有所不同，2010年障碍度由高到低分别为：经济方面>生态环境方面>基础设施方面>社会方面>人口卫生方面>科技教育方面;样本期内，经济方面障碍度曲线上升，由24.78%上升到26.46，且经济方面障碍度一直最为突出;得益于不断增强的环境规制强度，生态环境障碍度逐年下降，由2010年的19.24%下降为2020年的13.71%;基础设施障碍度在样本期内并无太大变化;社会方面障碍度先上升后下降，呈倒“U”型变化曲线，2016年达到最高点16.99%;人口卫生障碍度总体来看呈“N”型上升趋势，但总体并不十分突出;而科技教育障碍度逐年上升，由2010年的11.37%上升到2020年的15.34%。

对2020年各省人力资本承载力进行分析，各子系统障碍度差异明显。经济是人力资本发展的基础，是影响吸纳人力资本的重要因素，然而现状并不理想，大多数省份经济子系统障碍度都超过0.2;基础设施是人力资本生产、生活的物理基础，各地表现参差不齐，但多数地区基础设施障碍度超过0.17，广东表现突出，障碍度仅为0.1058，反映出基础设施发展发的不平衡不充分;科技教育是承载人力资本的主要方面，各省份在科教子系统方面的整体表现优于前两者，但仍有部分地区问题突出;社会方面子系统表现尚好，反映出这些年来我国在推进社会保障方面的成绩;相较而言，生态环境、人口卫生在六个子系统中表现较好，表明各省在营造良好的工作生活环境方面取得显著成效。

（二）指标层障碍因子识别

为具体了解影响人力资本承载力的各个方面，本文在准测层障碍度分析的基础上，进一步计算样本期内指标层障碍因子及其障碍度。鉴于共有24个指标，无法一一列出，表4列出了2010—2020年中国省域人力资本承载力排名前5的障碍因素、障碍度及指标内涵。由表4可知，阻碍中国省域人力资本承载力提升的主要障碍因子稳中有变。2010年，代表城市环境的建成区绿化覆盖率（X16）是制约人力资本承载力提升的最突出因素，城镇居民人均可支配收入（X3）、移动电话普及率（X17）、失业保险年末参保人数（X8）、第三产业增加值/第二产业增加值（X2），各指标障碍度差距较小，同时，属于经济方面准测层的有2个指标，说明2010年的主要矛盾是经济方面，主要着力点应是提升居民可支配收入和促进产业结构高级化，其他方面应加强城市环境建设，加强通信基础设施建设以及加强失业保障力度。2011—2015年，代表产业结构高级化程度的第三产业增加值/第二产业增加值（X2）、代表城市环境的建成区绿化覆盖率（X16）、代表通信基础设施的移动电话普及率（X17）以及代表失业保障的失业保险年末参保人数（X8）均出现了五次，医疗保障出现了3次;其中，建成区绿化覆盖率障碍度略有下降，从排名第一下降到排名第三，移动电话普及率、失业保险年末参保人数障碍度略有上升，分别上升为排名第一和排名第二;另外，自2013年起医保覆盖率（X7）排名逐渐上升。从准则层层级来看，主要障碍因子集中在生态环境方面、经济方面、基础设施方面以及社会方面。

2016—2020年，失业保险年末参保人数（X8）、医保覆盖率（X7）、移动电话普及率（X17）、第三产业增加值/第二产业增加值（X2）出现了五次，建成区绿化覆盖率（X16）出现了四次，人均高等院校数量（X11）在2020年首次进入前五名。从准则层层级来看，主要障碍因子集中在社会方面、经济方面、基础设施方面和生态环境方面。

综合来看，样本期内，虽各障碍因子障碍度在不同年份排名有所变化，但阻碍中国省域人力资本承载力提升的主要障碍因子较为稳定，且随着时间的推移会产生新问题、新矛盾。

六、结论与启示

（一）研究结论

本文通过构建由经济、社会、科技教育、生态环境、基础设施、人口卫生六个子系统构成的省域人力资本承载力评价指标体系，采用熵权—TOPSIS模型对我国30个省（自治区、直辖市）（不含西藏及港澳台地区）2010—2020年人力资本承载力指数进行评价，并根据障碍度模型对各地障碍因子进行实证分析，主要结论如下：

第一，中国省域人力资本承载力存在地区非均衡特征。静态来看，东部的高人力资本承载力区主要集中于北京、长三角、珠三角等地区，东北地区为较低人力资本承载力区，中部地区较高人力资本承载力区与较低人力资本承载力区交错分布，低人力资本承载力区、较低人力资本承载力区在西部地区连片呈现，人力资本承载力由西向东呈现阶梯式递增的分布情况;动态来看，样本期内人力资本承载力由最初“东—中—西”阶梯下降的整体分布状态逐渐演化为以长三角和珠三角地区为中心向中部部分省份延伸的状态，近些年中西部部分地区逐渐提升，东北地区人力资本承载力退化明显。整体而言，“东—中—西”人力资本承载力呈阶梯式递减趋势，非均衡特征明显。

第二，历年各准测层障碍度均值由高到低依次为：经济方面>基础设施方面>生态环境方面>社会方面>科技教育方面>人口卫生方面，且各子系统障碍度差异明显。多数省份经济子系统障碍度并不理想;基础设施障碍度各地表现参差不齐，但多数地区表现不佳，广东表现突出;各省份在科教子系统方面的整体表现优于前两者，但仍有部分地区问题突出;社会方面子系统表现尚好，反映出我国在推进社会保障方面的成绩;生态环境、人口卫生在六个子系统中表现较好，表明各省在营造良好的工作生活环境方面取得显著成效。

第三，影响中国省域人力资本承载力提升的指标层主要障碍因子稳中有变。样本初期主要障碍因子障碍度由高到低分别是：城市环境>居民收入>通信基础设施>失业保障>产业结构，样本期最后一年主要障碍因子障碍度由高到低分别是：医疗保障>失业保障>通信基础设施>产业结构>高等教育发展水平。这就表明，在多年的不懈努力下环境等问题有所缓解;同时，长期以来存在的一些顽固性问题如社会保障、收入分配等问题仍然无会影响人力资本承载力的提升。

（二）对策启示

第一，科学制定人力资本承载力评价体系，正确评估地区人力资本承载力水平。要以发展的眼光看待人力资本承载力问题，应当将近些年来出现的新现象、新问题考虑在内，及时调整、修订、补充、完善人力资本承载力评价指标，提升评价体系的科学性、合理性。

第二，要促进地区人力资本承载力均衡提升。当前，中国人力资本承载力表现出较为明显的空间同位特征，东部的高人力资本承载力区主要集中于北京、长三角、珠三角等地区，东北地区为较低人力资本承载力区，中部地区较高人力资本承载力区与较低人力资本承载力区交错分布，低人力资本承载力区、较低人力资本承载力区在西部地区连片呈现，“东—中—西”人力资本承载力呈阶梯式递减趋势。今后，一方面，要加大资金、技术、政策等要素向影响人力资本承载力的诸方面倾斜，重点支持中西部和东北地区提升人力资本承载力;另一方面，要引导高人力资本向中西部地区和东北地区迁移，避免人才和资源过度集中，促进发展机会公平。

第三，因地制宜制定人力资本承载力提升政策。区域人力资本承载力不平衡，制约人力资本承载力提升的4a884f2104289f09b9d43124df485626主要矛盾和矛盾的主要方面也不尽相同。因此，各地要围绕主要障碍因子制定符合本地实际的人才政策。同时，研究结果表明，从准测层来看，绝大多数地区的主要障碍因子为经济方面，且大多数地区障碍因子均超过0.25。因此，努力发展经济，提升人力资本获得感仍是做好提升人力资本承载力工作的主要着力点。

第四，加大政策支持促进区域平衡发展。一是在保障经济较为发达地区经济发展的同时，加大对经济落后地区的扶持力度。政府可以制定更加优惠的税收政策、资金扶持政策等，鼓励经济落后地区的企业创新发展，提高产业附加值。二是加大对部分落后地区的基础设施建设投入，完善交通、物流等配套服务。三是传统老工业基地可依托自身优势产业，以专业镇为平台推动传统产业升级改造，培育新兴产业，提升城市产业竞争力。

第五，构建区域间创新生态体系的空间协同机制。应构建区域间创新生态体系的空间协同机制，加强政产学研联动，构建区域间创新生态体系的空间协同机制，加强政产学研联动，开展关键核心技术的攻关，引导集成电路、人工智能、新能源等战略性新兴产业的链主企业与高校、科研院所和行业上下游企业合作，共同组建创新联合体。

第六，深入推进人才引进培育工程。一是要强化创新人才引育，健全高层次人才引进政策，培育多层次立体化人才梯队;二是要推进大学生见习基地和创业园建设，推进研究生教育创新中心和新型研发机构建设，为各类人才干事创业提供发展平台;三是要完善人才激励机制。

参考文献：

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（责编：贾伟）

[基金项目：2023年度山西省高质量发展课题“中国省域人力资本承载力障碍因子诊断及对山西的启示”（SXGZL202360）]

[作者简介：王鹏，经济学博士，研究方向：人力资本、能源经济。]