时间:2024-08-31
高青亮 刘 毅 苏烈英
(西安石油大学 经济管理学院,陕西 西安 710065)
经济增长离不开资源禀赋,这里的“资源”不仅指自然资源,也包括其它物质资源和人力资源。传统经济学理论一般认为,一个国家资源越富足,其发展潜力也会越大。而自然资源,尤其是矿产资源作为一种特殊资源,在一个国家的工业化进程中更有着举足轻重的作用。由此,许多学者认为,一个地区的自然资源对经济增长具有促进作用。然而,自20世纪80年代起,越来越多的资源富足的国家开始陷入经济增长的陷阱。不少学者通过研究发现,自然资源丰富不一定有利于经济增长,也可能会阻碍经济发展,进而提出“资源诅咒”的概念,即一个区域丰富的自然资源不仅未能促进该区域的经济发展,反而成为经济发展的桎梏。
目前,“资源诅咒”问题已得到广泛关注,并且国内外很多学者对此进行了大量研究。随着我国经济的转型升级以及知识经济时代的到来,作为经济发展引擎与支柱的人力资源,特别是高级人力资源的作用逐渐凸显。近年来,陕西省经济虽取得了较快发展,但2000—2015年陕西省GDP年增长率波动较大,尤其是2012年以后,陕西省GDP增长率却呈逐年下降趋势。
众所周知,陕西省高校云集,科技研发实力也较强,高水平科研成果众多,2015年陕西省技术市场交易额超过721亿元,位列全国第三。从流量上看,陕西省在校大学生和毕业大学生人数位居全国前10位,尤其是每10万人中在校大学生比例位居全国前3位。从存量上看,陕西就业人口中接受过高等教育的人口比例接近20%,位于全国第12位。一般来说,人才人力资源是经济发展的助推器,人力资源丰富的地区,其经济理应得到快速发展。但是,以上数据显示,这一论点对陕西省而言可能并不成立,换言之,丰富的人力资源并未带来陕西省经济的快速发展,反而有可能阻碍了经济发展,陕西省可能存在“人力资源诅咒”现象。
我国学者刘家强认为,人力资源与劳动力资源不同,人力资源是指经过投资开发、加工提炼过的被称为“人力资本”的高质量的劳动力。[1]110-113因此,一个地区人力资源丰裕度可通过人力资本来衡量。美国经济学家欧文·费希尔最先提出“人力资本”概念。在他看来,凡是可以产生收入的资产都可以称之为资本,这一分析为人力资本概念的确立奠定了理论基础。1960年,经济学家舒尔茨发表了名为《论人力资本投资》的演讲,人力资本理论才正式形成。[2]7-8人才资本是更高一级的人力资本。桂昭明指出:“人才资本(Talent capital)”是“体现在人才本身和社会经济效益上,以人才的数量、质量和知识水平、创新能力,特别是创造性的劳动成果及对人类的较大贡献所表现出来的价值”。[3]9-12
关于人力资本与区域经济发展关系的研究主要有以下几种观点。巴罗认为,初始的人力资本存量对经济增长有较大的正向作用。王宇和焦建玲的研究表明,教育与国内生产总值之间存在协整关系,且这种关系是长期性的。龚万达、黄婵通过研究我国各地区大专以上受教育程度的人口和地区生产总值的关系,结果发现,区域经济发展与人口受教育程度呈显著正相关关系。[4]26-30
然而,人力资源同自然资源相似,在不同的国家和地区、不同的时间范围对经济会产生不同的影响。董志华以扩展的索洛模型为工具,通过计量软件分析得出,在东部地区人力资本的“质”对经济增长的影响比“量”更为显著,但在中西部地区则相反。[5]88-98郭宇宽认为,人力资源富足也可能对一个国家和人民造成一定程度的“诅咒”。如果一个国家的人力资源很富足,那么这个国家几乎不用考虑用新的生产方式或方法进行创造性活动,单靠廉价的人力资源便可使自己在激烈的国际竞争中取得优势。[6]138-141
通过相关文献的综述可知,理论上讲,人力资源作为地区经济发展的优势,能够通过其智力或技能等为社会做出贡献,可以促进经济持续发展,但这种关系并非一成不变的。同自然资源一样,地区人力资源可能阻碍经济发展,即产生“人力资源诅咒”现象。简言之,“人力资源诅咒”对于某些国家或地区而言,丰富的人力资源(包括基础人力资源和人才人力资源)并不是充分的有利条件,可能不仅未对本国或地区的经济持续发展产生正面影响,反而会制约和阻碍国家或地区经济的发展。
本文选取物质资本存量(K)、基础人力资本存量(HR)和人力资本存量(HT)三项指标作为解释变量,选取地区生产总值(GDP)作为地区经济增长的度量指标,即被解释变量。考虑到地区产业结构、进出口情况、在校大学生人数可能对区域经济发展产生影响,本文将相关指标作为控制变量加入模型当中。模型重点考察物质资本存量及人力资本存量对地区经济的影响。本文所选数据来源于1999—2015年《中国统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》等,对于个别年份的数据缺失问题,笔者采用均值法加以处理。
(1)产出(经济增长)。对于产出即经济发展情况的度量,本文已用平减指数对地区GDP进行平减,使用GDP不变价进行计量。GDP数据易于获取,并且可以反映地区的经济规模,因此国内相关研究通常都选取这一指标。
(2)物质资本存量。在我国,物质资本存量没有可以直接获得的数据,只能根据相关指标进行估算。最常用的估算方法为“永序盘存法”。本文物质资本存量采用张军,吴桂英等人的方法进行计算。[7]35-44
(3)人力资本存量。关于人力资本存量的测算方法主要有未来收益法、受教育年限法、永续盘存法三种。由于受教育年限法数据容易获得,计算较为方便和直观,因此被国内外学者广泛使用。本文也采用从业人员受教育年限法计算我国各省人力资本存量。一般来说,具有小学学历、初中学历、高中学历、大专及以上学历的受教育年限分别为6年、9年、12年、16年。考虑到不同教育阶段的时间成本存在的巨大差异,本文将基础教育与专业教育区分开来,以弥补传统的“受教育年限法”的不足。本文运用的方法主要采用麦迪森的“初等教育等量年”,即对低初等、中等、高等教育受教育年限分别给予1.0、1.4、2.0的赋值系数,用以区分不同层次的人力资本差异。
人力资本存量、基础人力资本存量和人才人力资本存量之间的关系见(1)式。
人力资本存量=基础人力资本存量+人才人力资本存量
(1)
在《国家中长期人才发展规划纲要(2009—2020)》配套的国家课题《人力资本及人才对经济增长的贡献率研究》中,以中专(高中)为界将人力资本划分为基础人力资本和人才资本,即受教育程度在中专(高中)及以上的从业人员积累的人力资本存量为“人才资本”,在初中及以下的从业人员积累的人力资本存量为“基础人力资本”。[8]10-13近年来,由于国家对人才的重视,各地区人口受教育水平都得到较大提高,尤其是大专以上人口一直都被看作是地区创新性和人力资源整体水平的指标。[9]3-27黄维德、郗静等,[10]72-78梁涵、杨开忠等[11]91-94在其研究中皆采用大专以上从业人员作为一般人力资本和人才人力资本的分界点。所以,笔者以大专为分界点划分基础人力资本和人才人力资本,并认为:具有大专及以上学历的劳动者为人才,其劳动能力构成人才人力资本;具有大专以下学历的劳动者的劳动能力构成一般人力资本。一般人力资本存量计算公式见(2)式。
一般人力资本存量 =小学毕业就业人数×6+初中毕业就业人数×9+1.4×高中毕业就业人数×12
(2)
人才人力资本存量计算公式见(3)式。
人才人力资本存量 =2.0×大专及以上毕业就业人数×16
(3)
(4)产业结构、对外开放程度及人才培养规模。对于地区产业结构情况,从我国较长时间段来看,第二产业所占比重较大,且增长迅速,因此本文采用第二产业增加值占地区生产总值的比例来表示。并采用经营单位所在地进出口总额占地区生产总值的比例,即进出口率,表示区域对外开放程度。人才培养规模采用每十万人口中高等学校平均在校生数(以下简称高校在校生数)占年末常住人口的比例作为衡量指标。其中,产业结构、进出口率均采用平减之后的不变价进行计算。其所涉及变量的基本统计性描述见表1。
表1 变量的统计性描述
关于人力资源与经济增长的理论模型,目前主要有以下两种:一是卢卡斯的专业化人力资本积累模型,该模型实际上是将舒尔茨的人力资本概念融入了索洛的技术进步概念,使得技术进步和人力资本更具体化和微观化。卢卡斯考察了人力资本对生产的内部效应和外部效应后认为,只有专业化的人力资本积累才是经济增长的真正动力。二是柯布-道格拉斯模型(C-D模型),人力资本作为一种独立的生产要素加入到经济模型就始于此。由于C-D生产函数以劳动和资本两种要素为基础,且形式简练,因此,诸多学者在研究人力资本和经济发展的关系中多用此模型(付仁峰[12]5-6;郭克良,张子麟等[13]55-59;蒋正明,张书凤等[14]78-80)。该模型的基本公式见(4)式:
Q=AkαHβ
(4)
假如对C-D模型进行修正,将一般人力资源与人才人力资源进行分离,则模型变为(5)式:
Y=AKαHRβHTγeμ
(5)
(5)式中,Y为产出变量,KαHR代表一般人力资本存量,HT代表高级人力资本存量,即人才人力资本存量,A、α、β、γ分别为待估参数,eμ为残差项。
产业结构(INSTR)会影响地区资源配置效果,而经济增长在一定程度上取决于各种资源,如劳动力、资金、科技等的有效配置,因此,笔者尝试将产业结构作为模型的一个控制变量。进出口情况(IERATIO)可以衡量一个国家或地区的经济对外开放程度。出口可以使地区获得收入,并利用所得资金进行其它领域的投资或改善,进而促进经济的发展。进口会弥补地区资源的短缺,节约生产成本,提高劳动效率。因此,区域对外开放程度也可作为模型的控制变量。从理论上说,一个地区的人才培养规模,包括数量和质量,会影响地区人民的生活水平,影响区域经济发展水平,它的这种作用决定了可将其作为模型的控制变量。在这里,笔者用每十万人口中的普通高等学校在校生人数(PERATIO)作为一个地区人才培养规模的衡量指标。若在(5)式的基础上加入研究所需的控制变量X(其中,X代表产业结构INSTR、进出口规模IERATIO、高校在校生数PERATIO三个控制变量),则模型可进一步修订为(6)式:
Y=AKaHRβHTγXδeμ
(6)
为了使模型更具稳定性,同时也为了增强系数的解释力度,本文对(6)式进行对数化处理。见(7)式:
lnY=lnA+αlnK+βlnHR+γlnHT+δlnX+μ
即 lnY=lnA+αlnK+βlnHR+γlnHT+εlnINSTR+εlnIERATIO+θlnPERATIO+μ
(7)
为保证数据的平稳性,本文已对所有数据进行了对数化处理,并采用STATA14.0软件进行分析,得出我国人才人力资本存量对地区经济发展的回归结果。回归结果包括两部分内容,第一部分是基本模型,即仅以物质资本存量、一般人力资本存量、人才人力资本存量作为解释变量。第二部分是扩展模型,即在基本模型的基础上逐渐加入控制变量,用以分析一般人力资本存量和人才人力资本存量对经济发展的影响趋势。回归结果表明,无论是基本模型还是扩展模型,一般人力资本存量和人才人力资本存量均在1%的显著水平下对区域经济增长有明显的正向促进作用。且随着控制变量的逐渐加入,调整后的R2也由最初的0.924 0变为0.958 8,模型拟合优度较好。说明从全国层面来看并不存在“人力资源诅咒”现象。
我国人才人力资本存量对地区经济发展的回归结果见表2。
表2 我国全样本人才人力资本存量对地区经济发展的回归结果变量
注:***、**、*分别代表在1%、5%、10%显著性水平上显著;括号内为t统计值。表3、表4同。
陕西省人才人力资本存量对陕西地区经济发展的回归结果见表3。
从表3可以看出,在基础模型中,陕西省一般人力资本存量对经济发展的作用在5%水平下显著为正,但随着控制变量的逐渐加入,其影响逐渐减弱,甚至变为不显著的负向影响。人才人力资本存量的产出弹性在基本模型中虽然为负,但不显著。然而随着控制变量的加入,人才人力资本存量对经济发展的影响由最初的不显著,到后来在1%显著水平上显著。调整后的R2也由刚开始的0.987 6逐渐增大到0.998 7,表明模型拟合度很好。说明陕西省丰富的人才人力资源不但未成为经济发展的推动力,而且会阻碍地区经济的可持续发展。这显然与全国数据回归结果不符,进而从侧面反映了陕西省虽拥有丰富的人才人力资本,但整体来看,其作用并未得到充分发挥,人才流失严重,未促进陕西省经济的发展。因此,与全国相比较而言,陕西省确实存在“人力资源诅咒”现象。
表3 陕西省人才人力资本存量对地区经济发展的回归结果变量
陕西省“人力资源诅咒”的出现与陕西省近年来的产业结构比例失调密不可分。2008年以来,第二产业一直居于陕西省的龙头地位,第三产业对经济发展的贡献率并未呈现出大幅提升状况。2015年陕西省第三产业贡献率情况有所改善,但依然低于全国6.1个百分点。而自2010年起,我国二产贡献率呈下降趋势,第三产业贡献率呈上升趋势,最终形成第二产业、第三产业并驾齐驱的态势。陕西第三产业对经济贡献度偏低的情况依然存在,与工业化、城镇化快速发展趋势相背离。
为研究经济发达地区一般人力资本存量和人才人力资本存量对经济增长的影响与陕西省的差异程度,笔者构建了1999—2015年我国沿海经济发达省份面板数据库。同时,为研究其余人力资源富集区是否与陕西省对经济增长的影响程度一致,笔者又构建了1999—2015年我国人力资本富集省份面板数据库。由于陕西周边省份与陕西省的自然禀赋条件基本一致,为研究在各种条件都相似的情况下,陕西省一般人力资本存量与人才人力资本存量对经济增长的影响程度是否同周边地区相同的状况,本文又构建了1999—2015年陕西周边地区面板数据库。西部地区具有经济发展落后,自然条件相对较差的特点,是否所有的西部地区的人力资本存量对经济的影响都与陕西省有相同的结论,笔者构建了1999—2015年西部地区面板数据库。所有模型中的生产要素、地区生产总值、控制变量均采用对数形式。然后应用STATA14.0软件进行参数估计。地区人才人力资本存量对地区经济发展的回归结果见表4。
表4 分地区人才人力资本存量对地区经济发展的回归结果
注:所选取的沿海经济发达省份为:江苏、浙江、福建、山东、广东,人力资本富集省份为:辽宁、江苏、浙江、湖北、广东、四川。
从表4可以看出,沿海经济发达省份的回归结果与我国的回归结果趋于一致,且显著性水平很高,表明经济发达地区的一般人力资本存量和人才人力资本存量对经济增长都有显著的促进作用,两种人力资本存量的效能均得到了有效发挥。沿海经济发达地区因其有利的地理位置,对外开放程度和经济发展水平较高,加之政府通过众多的人才工程和人才计划,对海外人才的引进力度大,经济发展与高端人才的良性循环,形成对人才聚集的强大拉动力。而陕西省由于自然条件限制,经济实力相对不足,加之后天发展不足,政府对人才的培养和引进力度不够、投资不足,人才政策和经济发展水平不具吸引力,导致人才效能未得到充分发挥。
从人力资本富集省份的回归结果来看,一般人力资本存量和人才人力资本存量的产出弹性均为正,从第一个模型来看,HT每增加1%可以带来GDP增长0.516%,表明对于人力资本富集省份而言,高素质的人才资本存量确实对区域经济增长起到了促进作用。根据相关文献可以发现,这些人力资本富集省份在人才政策和人才相关配套措施方面具有探索性与超前性。比如广东省有引进创新科技团队专项计划,并对于不同类型的人才采取不同的住房政策,如提供租房优惠和人才公寓等。江苏省的双创引才计划,提供高额住房公积金贷款,使得各类人才无论是在物质待遇方面,还是创业政策等方面都无后顾之忧。
由西部地区(除陕西省)的回归结果可以看出,除陕西以外的其他西部地区与全国范围的回归结果一致,其中,HR和HT的产出弹性均为正,且都在1%水平上显著,HT对经济增长的贡献率相较HR更为明显,HT变动1个百分点,相应的产出则变动0.746个百分点。西部地区虽然经济发展速度较慢,但在人才政策方面不落后,地方政府积极响应党中央号召,制定切合实际的引进人才政策。同时,利用地方特色,实现产业与人才相结合的方式,充分体现了西部地区的地方特色。
陕西周边地区自然禀赋条件与陕西基本一致。由于地理位置较其它地区更为临近,因此,这些省份在商业贸易、人才交流等方面能够实现互通,使得各方条件更加趋于一致。除四川外,其它省份人才资源禀赋条件往往不如陕西。然而回归结果表明,这些地区的一般人力资本存量和人才人力资本存量的产出弹性均为正,且人才人力资本存量对经济发展的影响更为显著,HT每增加1%可以带来GDP增长0.554%,说明在这些地区,人才人力资本存量已成为推动区域经济增长的主要力量。
根据上述回归结果分析可以看出,陕西在各个参照组的结果对比中,是唯一的基础人力资本存量和人才人力资本存量对经济增长作用为负的地区。说明作为人才富集的陕西省存在着较明显的“人力资源诅咒”现象。陕西丰富的人力资源(包括一般人力资源和人才人力资源)不仅未能发挥应有的积极作用,反而成为阻碍经济发展的制约因素。
陕西之所以存在“人力资源诅咒”现象有以下几个方面的原因。一是以重能源化工为主的产业结构使得第二产业对地区经济发挥了重要作用,这在一定程度上抑制了第三产业,特别是以高素质人才为代表的服务业的发展;二是人才和科技成果双流失现象严重;三是对外开放程度不够,具有国际视野的高端技术、管理和营销人才匮乏;四是企业自主研发投资不足,技术创新和产品创新能力弱。这些因素导致陕西省丰富的人力资源没有充分发挥作用,难以促进区域经济快速发展,形成了“人力资源诅咒”现象。
为了消除陕西省存在的人才“人力资源诅咒”现象,本文认为陕西省应在以下几个方面进行改进。首先,加大供给侧结构性改革,调整、优化和升级产业结构,促进陕西服务业的持续健康发展。同时,积极配合国家政策,鼓励“大众创业、万众创新”,大力发展非公经济,打破所有制界限,鼓励人才自由有序流动;其次,制定有吸引力的人才政策,吸引并留住高端人才,建立鼓励科技成果转化的激励政策,促进新技术、新产品落地、生根、发芽、开花和结果。再次,利用“一带一路”和“自贸区”战略机遇,加速培养和引进国际化高端人才。最后,不断鼓励和扶持企业研发、投资的力度。
(责任编辑 王建卫)
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