北京人力资本和技术创新对劳动生产率的贡献

【摘要】 本文采用琼斯（2002）设定的基于包含人力资本的半内生增长模型，运用1985―2007年的北京统计数据，对人力资本和技术创新对劳动生产率的贡献进行了定量研究，认为北京知识积累和技术创新虽然提高很快，但其促进劳动生产率提高的直接作用并不显著，北京今后应进一步加大技术创新转化为生产力的力度。

【关键词】 北京 人力资本 技术创新

改革开放以来，北京教育水平在全国一直居于领先水平，尤其是近几年来，北京注重吸纳高学历人才来京就业，使得北京地区从业人员的受教育程度得到较大提高，人力资本素质得以较大提高。北京还不断加强研发投入和科技创新成果转化的力度，2007年北京研发经费支出527亿元，占GDP的比重为5.64%，已经超过了发达国家这一指标的水平。

随着人力资本存量的提高和技术创新的不断涌现，其对北京经济增长的贡献也必然越来越大，如何定量测算这种贡献，是本文研究的主要内容。

一、文献综述

上个世纪40年代，哈罗德（R. F. Harrod）和多马（E. Domar）相继提出了著名的哈罗德―多马模型。他们认为，在投资等于储蓄、资本产出比不变、充分就业等一系列严格假定的条件下，国民收入将会以一个稳定的速度增长。这种增长被称为“刀刃上的增长”，其存在的可能性几乎为零。在此基础上，索洛（Robert Solow）修正了哈罗德―多马模型的一些假定，采用新古典的科布―道格拉斯生产函数，得出经济必然收敛到一个稳定的增长率的结论。索洛的新古典外生经济增长模型虽然没有将技术进步这个因素内生到模型中去，但它为后来的内生增长模型提供了一个研究经济增长的基本模型框架。在此基础上，以罗默（David Romer）为首的一批经济学家从多个角度建立起了更加实用和更能经受住实际数据考验的新经济增长模型（David Romer，1990； Grossman and Helpman，1991； Aghion and Howitt，1992； Phe1ps，1966； Shell，1966； Nordhaus，1969； Simon，1986）。琼斯（Jones，2002）在这些研究的基础上，提出了一个基于新知识发现的半内生增长模型。这个模型不仅包含了人力资本变量，而且包含了知识和技术的创新，并且能够通过建立计量经济模型来进行检验。本文拟采用琼斯（Jones，2002）的这个模型来研究和测算北京人力资本和技术创新对经济增长的贡献。

二、模型的设定

琼斯首先将其生产函数设定为如下形式：

Y=A?琢K?琢H1-?琢（1）

其中，Y为国民收入，A为全部知识库，K为物质资本存量，H为人力资本存量，?滓和?琢为参数，且?滓>0，0

定义人均资本存量为：

H=hLY（2）

其中，h为人均人力资本水平，LY为非研发从业人员总数。

再定义：

lY=LY/L（3）

y=Y/L（4）

其中L为全部就业人员总数，那么lY就表示非研发人员所占比例，y就表示人均劳动产出。

结合（1）（2）（3）（4）四式，经过一系列迭代和换算（具体过程略），则可得最终人均劳动产出的函数表达式为：

y=（K/Y）A（5）

对（5）式两边求自然对数可得：

1ny=（1nK-1nY）+1n（）+1nA（6）

定义ky=1nK-1nY；hl=1nH-1nL，则可以将我们的计量经济模型设定为：

1ny=c（1）+c（2）ky+c（3）hl+c（4）1nA+u（7）

其中uN（0，?滓2）的正态分布，为随机变量。

三、数据来源及处理

本文所用的数据涉及到国内生产总值GDP，资本存量K，从业人员总数L，人力资本存量H，知识存量A。其中从业人员总数L和GDP在各年的北京统计年鉴上可以直接查到。

资本存量可以利用单豪杰（2008）中对北京资本存量的估算结果，只需将其1952年价格转换为以1978年价格为基础的资本存量，并利用北京统计年鉴的数据对其2007年资本存量进行重新估算，资本存量估算结果见表1。

人力资本存量一般采用学历指数、技术职称、受教育年限来替代，但由于这些指标的统计数据很难获得，尤其是受教育年限，只有每10年一次的人口普查才公布这个数据。根据数据的可获得性，本文认为人力资本存量可以用普通高校在校学生人数来近似替代。

知识存量A本文选取发明专利作为替代变量。因为发明专利比起其他专利形式来说更加具有原创性和知识垄断性，更能体现知识更新的程度。由于发明专利可获得的数据最早为1985年，因此本文所有的数据时间段均为1985―2007年。

四、单位根检验及参数估计

现代宏观计量经济学理论认识到，很多宏观经济变量的时间序列都是非平稳的单位根过程，如果按照传统的计量经济学模型去估计就会产生偏误，而且估计结果是非有效的。

若这三个变量之间无协整关系，对这些变量进行回归，就很可能是虚回归（Spurious Regression）；而基于虚回归的统计推断结论，就是伪结论。

但是若这三个变量都是同阶的单位根过程，而且对它们进行回归所得到的残差是无单位根的平稳序列，那么它们之间就存在协整关系。表2是用Eviews 5.0 软件对计量方程中的几个变量进行的单位根检验结果。

表2 各变量的单位根检验结果

（注：D（X）表示变量X的一阶差分。）

检验结果表明，这四个变量都是I（1）的单位根过程。因此，我们可以做这四个变量的回归分析。回归得到的参数估计结果如表3。

可以看出，系数C（4）的t统计量较小，不能拒绝C（4）=0的假定。因此，1nA对人均劳动产出的影响不显著。我们在自变量系列中去掉1nA，重新做上述回归，其回归方程为：

1ny=c（1）+c（2）ky+c（3）hl+u，u：N（0，?滓2）

回归得到的估计结果如表4。

表4 不包含的系数估计结果

从表4可以看出，各参数回归的效果非常显著，且R2=0.97，说明ky和hl这两个变量已经可以解释因变量1ny变化的97%。

五、结论

这个模型的经济意义在于，知识和技术的创新往往会通过两种渠道促进经济增长，一种是通过武装人们的头脑，提高人们的生产技能来促进生产效率的提高，另外一种是知识和技术成果本身带来的生产效率的提高。而对于北京来说，由于知识和技术创新转化为生产力的力度不够，因此还不能直接促进劳动生产效率的大幅提高。1985年以来，北京劳动生产率的提高主要是靠资本产出比的迅速提高和劳动力的技能、素质即人力资本的不断提高来拉动的，其影响系数分别为0.75和1.06。因此，今后北京应该加大科技成果转化为生产力的力度，使知识的积累和技术的进步能直接促进生产力的提高。

【参考文献】

[1] Philippe Aghion & Peter Howitt, Endogenous Growth Theory[M].北京大学出版社，2004.

[2] David Romer, Advanced Macroeconomics[M].上海财经大学出版社，2001.

[3] Jones，C.I.2002. Sources of U.S.economic growth in a world of ideas. American Economic Review 92（1）.

[4] Grossman，G.M.，and E.Helpman. 1991a. Innovation and Growth in the Global Eeonomy. Cambridge，MA: MIT Press.

[5] Grossman，G.M.，and E. Helpman. 1991b. Quality ladders and Product cycles. Quarterly Jounal of Economics 106.

[6] Aghion,P & P. Howitt, 1992. A model of growth through creative destruction Econometrica 60.

[7] 单豪杰：中国资本存量K的再估算：1952―2006[J].数量经济技术经济研究，2008（10）.