异质型人力资本对经济增长作用的空间计量实证分析

经济科学·2012年第1期

异质型人力资本对经济增长作用的

空间计量实证分析*

高远东1花拥军2

（1. 西南大学经济管理学院重庆 400715）

（2. 重庆大学贸易与行政学院重庆 400030）

摘 要：本文分别构建了卢卡斯作用机制、尼尔森—菲尔普斯作用机制及其联合作用机制下的空间经济增长模型，运用中国27个省的面板数据，对各类型人力资本作用经济增长的机制、显著性及其空间外溢性进行了实证研究。结果显示：（1）基础人力资本与知识人力资本均是通过尼尔森—菲尔普斯机制促进经济增长，其中，知识人力资本对经济增长贡献最大。技能人力资本与制度人力资本在各种机制下对经济增长的作用统计上均不显著。反映出我国人力资本结构层次低下。（2）各类型人力资本的空间依赖性均显著，表现出各类型人力资本对邻接省域经济增长有显著的促进作用。

关键词：异质性人力资本经济增长作用机制

一、引言

人力资本是推动经济增长的源泉，这一论断已为众多学者共识。然而，人们一直未能就人力资本能否显著推动经济增长给予确定性的结论。其中，部分文献支持了这一理论预言，并对其具体贡献进行了测算（Mankiw，1992；龙翠红，2008）；也有部分研究显示，人力资本对经济增长的作用并不显著，甚至表现出负向作用（Angel de La Fuente，Rafael Domenech，2006）。导致这一结果的原因很多，本文认为至少存在以下三点：第一，过分注重整体人力资本存量研究，而对人力资本的异质性考虑不足，这一点在为数不多的文献中已得到了证实。如Petrakis和Stamatakis（2002）得到，相对于发达国家，初等教育和中等教育对增长具有重要作用，相似的结论在Vandenbussche et al.（2006）、Di Liberto（2008）、Pereira 和St. Aubyn（2009）的研究中均得到了证实。第二，人力资本作用于经济增长的机制存在分歧。Mankiw，Rower和Weil（1992）的实证研究证实，在卢卡斯作用机制下，人力资本的产出弹性大约为1/3。Benhabib和Spiegel（1994）的研究则支持了尼尔森—菲尔普斯作用机制，证实了人力资本通过技术创新与技术模仿间接促进经济增长，该结论在

*作者高远东为西南大学经济管理学院讲师，西南大学农林经济管理博士后流动站在站博士后。本文受到中央高校基本科研业务费专项资金（SWU1009004）、国家社科基金重大招标项目（11&ZD47）与西南大学科研基金项目（SWU10339）的资助。

Marta Cristina etc（2001），Papageorgiou（1999）的研究中同样得到了肯定。此外，刘智勇，胡永远与易先忠（2008）也证实了卢卡斯与尼尔森—菲尔普斯联合作用机制下，中等教育与高等教育通过技术创新促进经济增长。第三，经济增长模型中，未考虑变量的空间效应，这必然导致模型设定偏差和实证结果的不准确（Abreu et al.，2005）。如Jeon（2007）运用中国区域数据对Kaldorian假设进行了检验，发现中国省份GDP间存在微弱的空间依赖性。与之不同的是，Madariaga和Poncet（2007）则发现中国城市的人均GDP存在显著的空间依赖性。而且，在Rosenthal和Strange（2008）、Fingleton和López-Bazo（2006）、López-Bazo et al.（2004）的研究中同样证实，人力资本的作用不仅仅局限于一个特定的区域，可能对它的邻接区域产生影响。显然，经济增长模型中考虑变量的空间效应是必要的。

那么，人力资本对经济增长的影响及其作用机制究竟是怎样的？不同类型的人力资本对经济增长影响的显著性和作用机制是否存在显著差异？不同类型的人力资本是否存在显著的空间依赖性？这些问题的解决对于人力资本作用的发挥、人力资本结构优化、不同类型人力资本投资的权衡等，无疑具有重要的作用。为此，本文依照陈浩（2007）对人力资本类型的划分方法，将人力资本划分为具有层次性的四种类型，分别在卢卡斯作用机制、尼尔森—菲尔普斯作用机制及其联合作用机制下，对经济增长模型进行空间计量改造，构建出三种机制下对应的空间经济增长模型，并运用1992—2009年中国27个省的面板数据进行实证研究。区别于既有研究，本文的创新之处主要有以下几点：（1）在包含空间效应的基础上，研究异质性人力资本对经济增长影响的显著性与作用机制的差异；（2）对异质性人力资本的空间依赖性进行了分析检验；（3）假设中国各省之间技术水平变化存在空间依赖性，将变量的空间效应内生化，实现对Benhabib和Spiegel（1994）实证模型的空间计量改造，提出了尼尔森—菲尔普斯作用机制及其联合作用机制下的空间经济增长模型。文章其余部分的结构如下：

第二部分，在空间计量框架下，分别构建了卢卡斯作用机制、尼尔森—菲尔普斯作用机制及其联合作用机制下的空间经济增长模型。此外，对模型中涉及的空间权值矩阵W的构建方法和空间计量模型的估计方法进行说明。

第三部分，主要就本文样本的选择、数据来源及变量的选取与计算，尤其是各类型人力资本变量类型的计算，进行了阐释。

第四部分，分析空间计量模型的估计结果。

第五部分，全文总结并提出政策建议。

二、空间计量模型设定及估计方法

（一）空间计量模型设定

基于前文关于人力资本对经济增长作用机制的介绍（Marta Cristina，Nunes Simoes，2001），在卢卡斯作用机制、尼尔森—菲尔普斯作用机制及联合作用机制下，人均资本均有可能促进经济增长，因此，本文分别在三种作用机制下建立包含人力资本的经济增长方程，并进行空间计量改造：

空间计量模型1卢卡斯作用机制模型

卢卡斯作用机制的实质是，人力资本是生产过程中必不可少的直接投入要素。即人力资本作为最终产品生产的直接投入要素，生成函数表述为：

it it it it it Y A K L H αβχ= （1）

it Y 、it A 、it K 、it L 、it H 分别表示i 省在t 时的人均产出、技术水平、物质资本存量、劳动力与人力资本；α、β、χ表示物质资本、劳动力及人力资本的产出弹性。对（1）两边取对数差分，得到：

it 1111(log log )(log log )(log log )(log log )

it it it it it it it Y Y A A K K L L −−−−−=−+α−+β−11(log log )(log log )it it it it H H −−+χ−+ε−ε （2）

Cem Ertur 和Wilfried Koch （2006）等大量文献均证实，人均产出、资本、劳动力及人力资本具有显著的空间依赖性。因此，考虑变量可能存在的空间依赖性，对方程（2）进行空间计量改造，使其包含变量的空间滞后项：

it 1111(log log )(log log )(log log )(log log )it it it it it it it Y Y A A K K L L −−−−−=−+α−+β−

111111(log log )(log log )(log log )

(log log )(log log )(log log )

N N

it it ij jt jt ij jt jt j i j i N N ij jt jt ij jt jt it it j i j i H H w K K w L L w H H w Y Y ≠≠≠≠+χ+δ+λ+η+γ+εε∑∑∑∑－－－－－－－－－－－－ （3）

模型（3）即为卢卡斯作用机制下的空间经济增长模型。其中，w ij （j=1,2,…,N ）为地理加权矩阵W 的元素，表示省i 的技术水平变化是临近省域技术水平变化量的地理加权平均。

空间计量模型2 尼尔森—菲尔普斯作用机制模型

尼尔森—菲尔普斯机制下，不再把人力资本看作是一种简单的要素投入，而是看作影响生产力变化的要素，具体而言，把技术水平总量的变化看作是人力资本的函数。同样选取Cobb–Douglas 生产函数模型，投入要素为技术水平、实物资本和劳动力：

it ()it it it it Y A H K L αβ

= （4）

it 1111(log log )(log log )(log log )(log log )it it it it it it it Y Y A A K K L L −−−−−=−+α−+β−

1(log log )it it −+ε−ε （5）

Benhabib 和Spiegel （1994）提出的模型中，假设技术水平依赖于省内的人力资本水平和“追赶”项，其中“追赶”项受到本省人力资本水平和该省与技术领头省域之间的人均收入差距的影响①。形式如下：

max 1(log log )()i it it i i i

Y Y A A c H H Y −−−=+μ+ν （6） H 为人力资本，max Y 为技术领头省域的人均收入，max (

i i

Y H Y 称为“追赶项”。方程（6）变换形式为： max 1()exp[()]it i i i it i

A Y Y c H H A Y −−=+μ+ν （7） 根据空间计量的观点，假设省域技术水平变化间存在空间依赖性，有：

max 11

()exp[()](ij N w jt it i i i j i it i jt A A Y Y c H H A Y A γ≠−−−=+μ+ν∏

① 这里的技术领头省域指所选样本范围内，技术水平总量最大的省份，这里以人均收入来度量。