民族地區人力資本投資與經濟增長探討

導語：民族地區人力資本投資與經濟增長探討一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：人力資本投資在經濟增長中發揮著日益顯著的作用，而教育發展又是人力資本積累的一種主要手段。本文以民族8省（區）為例，選擇人均受教育年限作為人力資本投資的衡量指標，通過構建經濟增長函數模型，對1995年至2017年的數據進行分析，探究民族地區教育人力資本的投資與經濟增長的關系。一系列研究表明：民族地區的人力資本投資對經濟增長能起到必然的促進作用，但促進作用很小。

關鍵詞：民族地區；人力資本投資；經濟增長

人力資本投資能夠促進經濟增長，很多國內外學者分別從理論和實踐上對這一論斷進行了論證。在國外學者的研究中，盧卡斯（Lucas）通過構建數學模型，證實了人力資本投資對經濟增長的正向促進作用[1]。哈米德（Hamid）、巴羅（Barro）、埃里克（Eric）等人分別構建模型對美國和亞洲部分地區人力資本與經濟增長的關系進行計量分析，均得出人力資本對全要素生產率增長具有正向溢出效應的結論[2-4]。國內的學者張慶華等、陳迅等、于東平和段萬春、胡宏兵、梁軍也通過構建增長模型來研究我國人力資本的形成以及教育人力資本投資對經濟增長的作用，并得出“我國的人力資本投資沒有得到充分發揮”這一結論[5-9]。郭宏艷通過對新經濟增長理論、內生增長理論、人力資本理論以及三重螺旋理論的分析，探究得出“高等教育的發展對經濟增長有很大的促進作用”這一結論[10]。薛新龍、李立國用一系列實證分析方法得出人們所接受的高等教育與經濟增長有一定的關系，接受過更多高等教育的人將會在科研方面做出更多的成績，從而為企業提供更有價值的技術，促進勞動生產率提高，從而促進經濟增長[11]。趙斌從投資流量效應來分析人力資本積累與經濟發展的關系，研究得出積極的經濟刺激政策能增加投資、促進經濟增長，私人人力資本的投資對經濟增長有正向的作用，而公共的人力資本投資對經濟增長的作用不明顯[12]。改革開放以來，我國經濟迅速發展，由于歷史條件、地理位置等原因的影響，民族8省（區）的經濟增長狀況及人力資本投資整體經濟基礎比較薄弱，相較于其他地區經濟比較落后，經濟增長動力不足。從人力資本投資上看，這8個地區的共性也比較明顯，人力資本投資狀況較為相似，因此可以將這8個地區聯合起來進行面板分析，得出民族地區人力資本投資對經濟增長的影響。本文將固定資產投入、勞動力投入、人力資本投入和人均生產總值的數據作為分析對象，通過構建經濟模型，對面板數據進行一系列單位根檢驗及協整檢驗，選取回歸模型并進行回歸分析，研究得出民族地區人力資本投資對經濟增長的作用如何。本研究使用的統計軟件是Stata14.0。

一、模型構建

本文借鑒柯布-道格拉斯生產函數模型，以少數民族8省（區）1995—2017年的各項經濟數據為依據，建立如下經濟增長分析模型：YF(K,L,H,A)AKLHαβγ==（1）式1中：Y代表經濟產出；K代表物資資本投入；L代表勞動力投入；H代表人力資本投入；A代表系數；α、β、γ分別表示物質資本投入、勞動力投入、人力資本投入的產出彈性。需要對模型兩邊取對數，一方面可以消除數據異方差的影響，使數據更適合深入分析，并且使數據更具有實際意義；另一方面可以研究變量之間的彈性關系。在沒有進行對數變換之前，變量之間的相互關系表現為自變量的變動引起因變量變動的程度；將變量進行對數變換后，變量的相互關系則為自變量變動一定的百分比，因變量因此變動百分比的多少。取對數之后的表達式整理如下：lnYln=A+αlnK+βlnL+γlnH+ε（2）同樣地，式2中：Y代表經濟產出；K代表物資資本投入；L代表勞動力投入；H代表人力資本投入；A代表系數；α、β、γ分別表示物質資本投入、勞動力投入、人力資本投入的產出彈性；ε是隨機誤差項。

二、變量選取

綜合考慮數據的可得性與完整性，本文采用的樣本區間為1995—2017年，數據來源于《中國人口統計年鑒》和《各民族地區統計年鑒》。各項指標選取如下。使用各地區人均生產總值（gdp）來指示經濟產出指標（Y）。以1995年為基期，運用地區生產總值指數對各地區生產總值進行換算，得出1995—2017年民族8省（區）的實際人均國民生產總值。使用人均固定資產投資（invest）度量物質資本投入（K）。以1995年的價格水平為基礎，利用固定資產投資指數換算成各地區當年實際固定資產投資，再除以當年總人口，得到人均固定資產投資額。使用就業人口占總人口的比例（labor）度量勞動力投入（L）。對于勞動投入量的度量，國外的文獻大多數使用的是工作小時數，但我國國家統計局的統計數據中沒有這一指標，因此本文選取的是各地區的就業人口數。使用人均受教育年限（education）度量人力資本投入（H）。度量教育人力資本投資的指標可以選取人均教育經費、人均受教育年限以及在校學生數。本文選取的度量指標是受教育年限，原因如下。一方面，教育經費不僅來源于政府支出，還來源于社會捐贈、民辦學校建設者的投入等；另一方面，在校學生數是一個流量概念，很難統計出準確的在校生人數，而且初中在校生人數只有2011年以后的數據，數據統計不完整，而常用的受教育年限法能更為有效地反映人力資本投資的水平，能剔除一些計算過程中主觀因素的影響。具體計算方法是用各類受教育水平的受教育年限與相應各類受教育水平的畢業生人數相乘，然后將乘得之數相加，之后除以各個地區的總人口，得到各地區人均受教育年限。本文將受教育水平分為8類：未上過學、小學、初中、普通高中、中職、大學專科、大學本科、研究生。根據我國受教育年限的實際情況，將未上過學的受教育年限限定為0年，小學定為6年，初中定為9年，普通高中定為12年，中職定為12年，大學專科定為15年，大學本科定為16年，研究生定為19年。

三、變量描述性統計

根據變量描述性統計結果，模型中涉及各變量的均值、中位數、標準差、最小值以及最大值。樣本中8省（區）整體人均生產總值的均值是4314.902元，標準差是1407.557元，最大值是8274元，說明8省（區）的人均GDP差異較大，分析數據可看出貴州省的人均GDP總體較小，而新疆維吾爾自治區的人均GDP總體數值較大，說明新疆經濟發展水平較高。在人均固定資產投資上，最小值是494元，最大值是2557元，說明從1995年到2017年固定資產投資越來越多，比較這8省（區）的總體人均固定資產投資，新疆人均固定資產投資整體較高。8省（區）整體人均受教育年限的均值是7.062年，最小值是2.559年，最大值是9.594年，說明隨著時間的推移，人們對教育的重視程度越來越高，進一步說明教育人力資本的投入比重越來越大。相較而言，西藏自治區的人均受教育年限最小，2017年僅為5.577年，而寧夏回族自治區和新疆2017年的人均受教育年限都達了9年，說明西藏教育人力資本的投資較其他地方投資小。

四、面板單位根檢驗

相較于時間序列數據，面板數據雖然減輕了數據的非平穩性和變量之間的相關性程度，但各個變量還是可能存在截距及趨勢問題，可能數據還不是很平穩，這樣進行回歸分析可能會出現偽回歸的結果。為保證回歸分析是有效的，面板單位根檢驗是一個必不可少的步驟。本文中面板數據的時間維度T是23，空間維度N是8，T＞N，屬于長面板，因此筆者選擇的單位根檢驗方法是LLC檢驗、Breitung檢驗、IPS檢驗三種檢驗方法，對各變量進行三種單位根檢驗后得出結果。三種單位根檢驗的原假設都是數據有單位根，變量人均GDP和變量人均受教育年限的P值均小于0.05，因此拒絕有單位根的原假設，即“lngdp”和“lneducation”這兩個變量數據是不存在單位根的；變量人均固定資產投資和變量就業人口占總人口比例的P值均大于0.05，顯著地接受了有單位根的原假設，因此“lninvest”和“lnlabor”這兩個變量數據是存在單位根的。為了消除這兩個變量數據的趨勢問題，需要對這兩個變量數據進行一階差分，然后對一階差分后的變量數據進行單位根檢驗。進行一階差分后，人均固定資產投資和就業人口占總人口比例的P值都小于0.05，因此拒絕有單位根的原假設，即“dlninvest”和“dlnlabor”這兩個變量數據不存在單位根。可以認為人均固定資產投資的對數值和就業人口占總人口比例的對數值這兩個變量是一階單整的。

五、面板協整檢驗

數據通常具有不平穩性，為了構建出符合實際的模型，需要進行協整檢驗，即將存在一階單整的變量放在一起進行分析，分析變量之間是否具有長期均衡關系。本文中人均固定資產投資的對數值和就業人口占總人口比例的對數值是一階單整的，因此只需要研究這兩個變量與人均GDP的對數值之間的長期均衡關系是否存在。此協整檢驗的原假設是變量之間不存在協整關系，從檢驗結果來看，將因變量與自變量進行協整分析后，每個變量都至少有一個P值小于0.1，表明長期協整關系存在，即人均GDP的對數值與人均固定資產投資的對數值、就業人口占總人口比例的對數值存在協整關系。

六、回歸模型的選擇及結果分析

（一）回歸模型的選擇

面板數據的分析中，常用的兩種模型是固定效應模型和隨機效應模型。固定效應模型是指僅僅分析文中的數據，就結果而論結果；隨機效應模型不單單比較文中的數據，而是以這幾組數據為基礎，以點概面。本文使用Hausman檢驗和Breusch-Pagan檢驗來判斷應使用哪種模型。首先進行Hausman檢驗，檢驗結果是Prob＞chi2=0.0011。Hausman檢驗的原假設是應優先選擇隨機效應模型，從以上結果可以看出P值大于0.0011；而0.0011＜0.05，則拒絕原假設，即應采用固定效應模型。接下來進一步進行Breusch-Pagan檢驗，檢驗結果是Prob＞chibar2=1.0000，該檢驗的原假設是個體之間不存在明顯的不同，從以上結果可以得出P值＞1.0000，而1顯著大于0.05，所以接受原假設，那么可以認為采用固定效應是正確的。綜上所述，本文中應采用固定效應模型。

（二）回歸分析

選用固定效應模型后，設定模型如下：lnlnlnKlnlnHtY=A+α+βL+γ+ε+µ（3）式3中：Y代表經濟產出；K代表物資資本投入；L代表勞動力投入；H代表人力資本投入；A代表系數；α、β、γ分別表示物質資本投入、勞動力投入、人力資本投入的產出彈性；ε是隨機誤差項；μt表示時間固定效應。接下來進行回歸分析，考慮到人均受教育年限與人均固定資產投資以及就業人口占總人口相比較，其變化很小，為使所得結果更切合實際，這里將人均受教育年限不作對數處理，即模型成為一個半對數模型，分析結果如表1所示。

（三）結果分析

從表1的回歸分析中可以看出模型的F值是408.460，P值（Prob＞F）=0.0000，說明模型從整體上看是可以接受的；模型的可決系數（R-squared）是0.8719，模型修正的可決系數（AdjR-squared）是0.8698，模型的殘差平方和是0.1203，說明模型的擬合效果很好，即模型的解釋能力比較強。模型的回歸方程如式（4）所示。lngdp=0.5776lninvest+0.2833lnlabor+0.1223education+3.4932（4）變量lninvest的系數是0.5776，標準差是0.0241，T值是23.93，P值是0.0000，系數是非常顯著的，且人均固定資產投資的系數為正，這說明民族地區的固定資產投資對地區生產總值的變化具有很顯著的正向作用；變量lnlabor的系數是0.2833，系數標準差是0.0693，T值是4.0900，P值是0.0000，系數也是非常顯著的，且系數為正，說明勞動力投入對民族地區生產總值的變化也有正向的促進作用；變量education的系數是0.1223，系數標準差是0.0061，T值是21.2，P值是0.0000，系數同樣顯著為正，說明教育資本投入能促進地區生產總值增長。觀察表1中數據也可以看出，變量lninvest的系數為0.5776，大于變量lnlabor的系數0.2833，也大于變量education的系數0.1223，這說明固定資產投資對經濟增長的促進作用較大，而勞動力投入對經濟增長的促進作用較小，教育資本投入對經濟增長的促進作用更小，這一現象從側面反映出固定資產投資是民族地區重要的經濟增長動力，固定資產投資越多，經濟增長越快；而教育資本投入對經濟增長的促進作用不夠顯著，這說明民族地區對教育人力資本投入的效果不明顯，或者說民族地區對教育人力資本的投入不夠，使得經濟增長的表現不強勁。

七、結論

從實證分析結果可以看出，民族8省（區）人力資本投資對經濟增長雖然有一定的促進作用，但促進作用很弱；教育投資對民族地區的經濟增長存在一定的延遲性，在短期內促進作用不是很顯著，這些地區的經濟發展絕大部分還是依賴于固定資產的投資，民族地區人力資本投資中仍然存在一些亟待解決的問題，如教育投資經費不足、教育資源分配結構不合理和教育人力資本投資效率不高等。

作者：曹考 單位：中南財經政法大學公共管理學院 中南民族大學