人力资本在经济增长的影响

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摘要：人力资本测算是传统经济增长理论研究中的一个重点与难点，最新的中国人力资本指数为研究该问题提供了新的契机。文章通过比较四种常见的方法，发现按J-F终身收入法测算的人力资本存量结果对我国经济增长具有较好的解释能力。基于扩展的索洛模型的实证分析表明：人力资本对经济增长的作用显著；在中国经济快速发展的过去三十年间，前半阶段人力资本对经济增长的影响主要通过“量”来体现，而后半段则主要通过“质”来起作用；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，在中西部地区则正好相反。

关键词：人力资本；经济增长；J-F终身收入法

引言

人力资本的概念最早由美国经济学家Schultz（1961）[1]提出，他认为人力资本是体现在人身上的资本，是凝聚在劳动者身上的能够创造个人、社会和经济福祉的知识、技能和综合能力，是劳动者素质的体现。人力资本作为主要的生产要素，是技术创新、经济可持续增长的重要动力和源泉，其对经济增长和社会发展的作用得到了广泛认可。我国经济在过去三十多年间高速增长，人力资本被认为是“中国经济奇迹”的重要动力[2]。当前，我国正处于经济结构转型阶段，经济增速整体放缓，增长方式从传统的要素驱动转向创新驱动，人力资本将是我国供给侧结构性改革中的重要动力。所以，在当前我国建设现代化经济体系的背景下，准确测算人力资本存量，研究人力资本对我国经济增长的影响具有较强的现实意义。近年来，国内的学者对人力资本推动我国的经济增长的贡献、作用和机制展开了大量的研究，其焦点问题是如何测算人力资本。由于使用的测算方法不同，相应的结论也存在较大的差异。常见的测算人力资本存量的方法主要有特征法、成本法、劳动收入法和J-F终身收入法。特征法，即采用受教育年限或其他教育相关指标如识字率作为衡量人力资本存量的方法[3]。但仅使用受教育年限等指标来刻画人力资本的方法忽视了工作经验、健康以及生命周期等影响人力资本的重要因素，并不能准确衡量人力资本的真实水平。成本法采用永续盘存的思路，将人力资本分为有形与无形人力资本[4]。但学者们对投资具体包含的项目和折旧率等问题上看法不一，且这一方法对数据要求较高，以我国为例，需要用到90年前的统计数据来进行相关计算。所以，成本法并不太适宜在我国使用。劳动收入法将没有工作经验的劳动者（简单工人）的工资作为衡量人力资本的基本单位，全社会劳动收入总和除以简单工人工资的结果就是全社会人力资本总量。由于每个国家或地区的简单工人工资受多方面因素影响，所以使用该方法测算的人力资本结果在不同国家和地区之间缺乏可比性。终身收入法最早由Jorgenson和Fraumeni（1989）[5]提出，也称J-F终身收入法。其基本思路是假定个体能像物质资本一样在市场上交易，其价格即为该个体预期未来终身劳动收入的贴现值。相较于劳动收入法，该方法使用终身收入而不是当前收入来度量人力资本，能更准确合理地反映出教育、健康等长期投资对人力资本积累的影响。另一方面，J-F终身收入法已被世界主要发达国家所采用，使用该方法对我国人力资本进行测算，有利于进行人力资本的跨国比较[6]。但由于需要庞大而多样的数据、估计工作量大和参数选择复杂等原因，使用该方法对我国的人力资本进行全面测算的工作一直鲜有人尝试。直到2009年，中国人力资本与劳动经济研究中心的“中国人力资本的测量及人力资本指标体系的构建”项目开始着手使用J-F终身收入法系统测算我国人力资本，并将结果在年度报告中，该报告提供了国家和省级层面的人力资本估算结果，这对定量把握我国人力资本总体状况，深入探讨人力资本对经济增长和社会发展的影响提供了极大的支持。本文旨在利用《中国人力资本指数报告2016》（下称《报告》）中最新的中国人力资本指数数据（中国人力资本与劳动经济研究中心，《中国人力资本指数报告2016》，基于扩展的索洛模型，探讨人力资本对我国的经济增长的影响

1中国人力资本指数分析

1.1中国人力资本指数简介

《报告》中计算的中国人力资本指数采用修正后的J-F终生收入法，其核心思想是以个人预期生命期的终生收入的现值来衡量其人力资本。通过生存率、升学率和就业率来估计预期未来收入。在估算未来的收入时，该方法考虑到了劳动收入增长率和折现率，并假设二者是不变的。采用倒推的方式，利用退休年龄60岁人口的终生收入计算59岁人口的终生收入，再计算58岁，以此类推，一直计算到0岁。对于因在校而没有参加工作的学生人群，计算的是其毕业后的预期终生收入。《报告》既估算了1985—2014年间我国国家和省级层面的人力资本存量、人均人力资本存量、劳动力人力资本存量以及人均劳动力人力资本存量，也分别考察了包括城镇和农村以及不同性别人口的人力资本水平。其中，人力资本总量涵盖了女性0~55岁人口，男性0~60岁人口；劳动力人力资本涵盖了16岁及以上，不包括学生的非退休人口。

1.2中国人力资本指数比较分析

为了比较不同测算方法，分别选取各类方法中具有代表性的测算结果。J-F终身收入法选取《报告》中的全国劳动力人力资本总量；劳动收入法选取梁润等（2015）[7]的测算结果；成本法选取焦斌龙等（2010）[8]测算结果；特征法选取最常见的平均受教育年限，数据来源于《报告》。GDP数据来源于历年的《中国统计年鉴》，以1985年为不变价计算。需要说明的是，由于各类测算方法的理论基础存在较大区别，所以得到的结果在数值上并无太大的可比性，本文关注的只是各类测算方法结果的相对变化趋势以及其同GDP变化趋势的比较特征。为便于观察，图1给出了按四种方法测算的我国人力资本存量结果的对数值时间序列图。可以看到，按J-F终身收入法计算的中国人力资本指数的变化趋势，与按成本法和劳动收入法计算的结果较为一致，它们与GDP对数的变化趋势也基本相似。按教育年限特征法测算的人力资本变化趋势较GDP变动则显得相对平缓。值得注意的是，中国人力资本指数在1994年前后发生较大的波动，这与其他的数据表现出较大的差异，相关的研究将其解释为1994年前后我国经济结构性的变化[9]。由于本文讨论的重点在人力资本对经济增长的影响，所以有必要考察人力资本增长率与GDP增长率的关系。图2给出了按各类方法测算的人力资本存量结果的对数差分值。为便于比较，对GDP对数差分和中国人力资本报告数据的对数差分做了适当的平移处理。可以发现，与GDP增长曲线相比，按照梁润（2015）[7]、焦斌龙等（2010）[8]和教育年限测算的人力资本的增长率曲线相对平稳，按照中国人力资本报告（2016）计算的人力资本的增长曲线波动较大，虽然其与GDP增长率变动趋势不完全一致，但通过简单图形分析可以推测按J-F终身法测算的中国人力资本指数对经济增长具有一定的解释能力。

2模型构建和数据来源

2.1模型构建为了分析人力资本对经济增长的影响，本文从最简单的柯布-道格拉斯生产函数（C-D生产函数）出发2.2数据来源各省GDP数据来源于历年的《中国统计年鉴》，以1985年为不变价计算。物质资本存量按照张军等（2004）[11]所使用的永续盘存的方法，利用固定资本形成总额构建物质资本存量时间序列，以1985年为基期，折旧率取10%。劳动力人口数、人均劳动力人力资本数据来源于《报告》，劳动力定义为16岁及以上，不包括学生的非退休人口数量。另外，作为比较，除了使用人均劳动力人力资本，在估计式（4）时，本文还报告了当使用劳动力人口平均受教育年限衡量人力资本时的估计结果，平均教育年限数据来源于《报告》。

3实证分析

本文首先比较传统生产函数模型（1）与有效劳动生产函数模型（2）的估计结果。表1中（a）列和（b）列是使用混合面板模型的估计结果。可以发现，（b）列中的人力资本比（a）列中的劳动力具有更高的产出弹性；当使用人力资本作为有效劳动投入时，物质资本的产出弹性有所下降。这与Li等（2014）[12]的结论是一致的。另外，比较AdjustedR-Squared值可以发现人力资本比劳动力对经济增长有更强的解释能力。其次，本文对面板模型进行了F-检验和H-检验，结果显示个体固定效应模型比混合模型和个体随机效应模型更为合理，（c）列和（d）列报告了个体固定面板模型的估计结果。可以看到，人力资本的产出弹性仍高于劳动力。另外，（d）列中各个要素的估计系数表现出了生产函数的不变报酬性质。然后，本文对（4）进行了估计，分别使用《报告》中的人均劳动力人力资本和平均受教育年限作为人力资本指标。在使用混合面板模型时，（e）列中lnh的估计系数略高于（f）列中lne的估计系数，但在个体固定效应面板模型中，（g）列中lnh的估计系数小于（h）列中lne的估计系数，在使用不同的方法衡量人力资本时，特征法的平均教育年限比收入法的人均劳动力人力资本具有更高的产出弹性。但这并不表示教育年限比人均劳动力人力资本对经济增长具有更好的解释能力。按照中国人力资本指数的计算过程，教育年限是指数核算的重要考量因素。实际上，人力资本指数包含了除教育之外更多的因素，如健康、工作经验等。本文认为，由于测算的理论基础不同，按不同方法衡量的人力资本没有绝对的优劣之分，只是在实证分析中存在估计系数上的差异。这里的比较分析说明，教育水平作为人力资本的主要表征形式，对经济增长和社会发展具有极其重要的作用。另外，本文发现在（e）列和（g）列中，劳动力数量的产出弹性都略高于人力资本产出弹性，说明在过去三十年的经济发展中，劳动力人口数量带来的人口红利是中国经济腾飞的重要源动力。一些研究认为，随着老龄化的加剧，支撑中国经济发展的人口红利正在逐渐消失[13]。为验证这一观点，本文分2000年之前和之后分别对式（4）进行估计，结果报告在表2中。可以发现，在使用教育年限作为衡量人力资本指标时，2000年之前教育对经济增长的作用明显，且相对于物质资本和劳动力占主导地位；在2000年之后，教育对经济增长影响不显著，这与我们通常认为的教育对经济影响力正逐步增强的观点不符。然而，在使用中国人力资本指数中的人均劳动力人力资本进行估计时，却得到了截然不同的结果。结果显示，2000年之前人力资本的估计系数为负且不显著，但是物质资本与劳动力数量的估计系数显著，说明在过去三十年间，前半阶段中国经济主要靠大量的物质资本投入和劳动力数量快速增加在驱动；在2000年之后，劳动力的估计系数不显著，人力资本的估计系数显著为正，说明在后半阶段，中国经济主要靠人力资本驱动。模型中的人力资本剔除了总量的因素，所以这种影响主要体现在人口素质和劳动生产率的提高，而并非简单的劳动力人口数量增加.李海铮（2013）[9]基于中国人力资本指数的研究表明，我国人力资本的区域差异明显，发达地区的人力资本明显高于其他地区，且差距呈进一步扩大趋势，人力资本的地区差异会导致区域经济增长的差异。本文对31个省（市、自治区）按东、中、西三个区域分别估计了式（4）。东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、广西、海南；中部地区包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地区包括重庆、四川、贵州、云南、、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆。由于中部与西部的估计结果近似，表3中只报告了东部与中西部的估计结果。可以发现，东部地区的人均人力资本产出弹性明显高于西部地区；在东部地区，人均劳动力人力资本的产出弹性明显高于劳动力数量，人力资本对经济增长的影响主要体现在质”而非“量”，而在中西部地区，人力资本对经济增长的影响主要通过“量”而非“质”来体现。本文还分2000年前后对东部和中西部分别对式（4）进行估计，结果显示，人力资本对经济增长的影响在2000年前后的时间差异、东部与中西部的区域差异与表2和表3所显示的结论一致。

4结论

基于《中国人力资本指数报告2016》，本文比较了根据特征法、成本法、劳动收入法和按照《报告》中J-F终身收入法测算的中国人力资本结果，发现《报告》中的人力资本指数反映出的人力资本增长率与GDP增长率并未表现出明显的正相关关系，但相对于较为平稳的教育年限增长率，人力资本指数对经济增长的影响可能更具解释力。利用《报告》中的人力资本指数数据，实证分析了人力资本对经济增长的影响，结果显示：（1）相较于劳动力人口数量，包含“质”和“量”双重因素的人力资本具有更高的产出弹性，对经济增长的作用更加显著；（2）在使用中国人力资本指数中的人均劳动力人力资本衡量人力资本的“质”时，与劳动力人口数量相比，其对经济增长影响的差别并不明显。但分时段的研究结果表明，在过去三十年间的前半段，人力资本对我国经济增长的作用主要通过“量”来体现，“质”的效应则不显著，但在后半段，人力资本“质”的因素对经济增长的影响越来越明显，这与我国在目前经济转型阶段提出的由要素驱动转移到创新驱动的基本策略是一致的；（3）从地区差异来看，人力资本的“质”在东部地区对经济增长的影响比“量”更为显著，在中西部地区却正好相反。相对于物质资本，人力资本对经济增长的影响变得越来越重要，由人力资本差距导致的区域经济不平衡问题日益显著。

作者：董志华 单位：中南财经政法大学