人力资本不平等与全要素生产率增长关系

［内容摘要］本文基于1990-2007年间我国29个省份数 据，运用较为前沿的面板协整技术，实证检 验了人力资本不平等与全要素生产率增长之间的长期稳定关系。研究表明：（1）近些年来 ，中国的教育扩张有效地促进了人力资本积累和人力资本不平等程度的改善；（2）人力 资本不平等对全要素生产率增长具有显著的负向影响。因此，在强调人力资本积累、加大教 育投入的同时，应关注教育资源分配的公平性，减少人力资本不平等，以促进全要素生产率 的进一步增长。

［关键词］人力资本不平等；全要素生产率；教育基尼系数

一、引 言

20世纪90年代以来，人力资本与全要素生产率（TFP）的关系已然成为经济增长专题的重要 组成部分。就理论而言，Benhabib and Spiegel认为人力资本影响全要素生产率增 长的两条机制：一是人力资本决定一国技术创新能力而直接影响一国全要素生产率增长；二 是人力资本水平影响一国技术追赶和技术扩散速度。［1］随后，Miller and Upadhy ay、Aiyar and Feyrer等学者对人力资本与全要素生产率的关系进行了相应的经验研究。值 得注意的是，这些研究大都将人力资本视为均一的整体，而忽视了人力资本结构的分布特征 。事实上，不同层次或不同类型的人力资本在整体中所占比重直接决定了人力资本分布状况 的不平等程度。考察人力资本不平等应该与考察人力资本水平同等重要。

在现代经济中，全要素生产率在经济增长过程中的重要性越发凸显。因而，从人力资本分布的不平等角度考察其与全要素生产率增长的关系，有助于我们更加深刻地理 解人力资本的经 济效应。更为重要的是，从理论上厘清人力资本不平等与全要素生产率关系，可以视为对经 典的Benhabib-Spiegel模型的一种补充。基于此，本文将首先阐述人力资本不平等 影响全要素生产率增长的传导机制，运用较为前沿的面板协整方法进行实证检验，并为各地 区人力资本投资提供相应的政策启示。

二、人力资本不平等对全要素生产率增长的影响机制

(一)降低人力资本不平等对全要素生产率增长产生积极的影响

人力资本不平等对全要素生产率的影响通过人力资本水平这一中间渠道来实现，人力 资本不平等降低有助于提高人力资本水平，从而对全要素生产率增长产生积极影响。当然， 关于人力资本不平等和人力资本水平之间关系的研究文献中，目前尚未形成一致结论。比如 Ram研究发现教育分布存在库兹涅茨“倒U”曲线：即随着教育水平的上升，教育不 平等程度开始增加，随后达到峰值后，再转为逐步降低。［2］(266-274)Thomas，Wa ng and Fan研究发现，若以教育标准差作为教育不平等的度量指标，则教育不平等与平均受 教育年限存在明显的“倒U”关系，但若以教育基尼系数作为度量指标，则教育不平等与平 均受教育年限不存在“倒U”关系。［3］(5-33)国内学者杨俊和李雪松研究发现教育 扩展政策显著改善地区间教育不平等程度，教育基尼系数与平均受教育年限之间存在显著的 负相关。来自于中国的数据反映了人力资本不平等与人力资本水平之间存在显著的负向关系 。［4］这在一定程度上表明，就我国现阶段而言，降低人力资本不平等将会对全要 素生产率增长产生积极影响。

(二)人力资本不平等对全要素生产率增长的影响通过收入不平等来实现

整个传导过程可简单表示为：人力资本不平等的缩小收入不平等的改善全要素生产率增 长。当然，这条传导渠道是否发挥作用主要取决于两方面因素，一是人力资本不平等与收入 不平等之间的关系，二是收入不平等对生产率增长所产生的影响。就人力资本不平等与收入 不平等之间关系的研究而言，Psacharopoulos研究发现教育不平等能够解释收入基尼 系数的大约23%。［5］(383-392)Galor and Tsiddon认为收入不平等主要来源于人力 资本分布的不平等。［6］(35-52)那么，收入不平等又是通过怎样的途径来影响生产 率增长的呢？已有 研究表明 ，至少有两个方面是重要的：首先，由于信贷市场存在不完全性，收入差距的扩大将阻 碍低收入群体通过信贷筹措教育费用以获得受教育的机会，从而影响个体家庭乃至整个社会 的人力资本积累水平和速度，最终对生产率增长产生不利影响；［7］(14-93)其次， 收入差距扩大将引发社会和政治上的动荡不安，恶化投资环境，使得国家不得不 动用更多的资源以保护产权，从而降低生产性物质资本积累，［8］(129-146)造成资 源配置效率的损失，最终影响生产率提升和经济持续增长。

由此，我们似乎发现，将受教育机会更多地赋予较低人力资本的人群，缩小人力资本 分布的不平等程度，将会对整个社会的生产率增长乃至经济可持续发展产生积极的促进作用 。当然，真实经济社会里，基于教育分布的人力资本传导机制可能出现某种程度的偏差，而 非 完全按照理论预期发生作用。比如由于教育的结构效应，即人力资本不平等的改善使得具有 高学历、高生产力群体扩大进而扩大收入分配不公平程度，而这将对经济增长产生不利影响 。［9］此外，我国劳动力市场的结构性问题也会影响整体的经济 效率和生 产率增长。在目前，我国人力资本不平等究竟会对全要素生产率增长产生怎样的影响，有待 实证检验。

三、指标度量、模型与数据说明

（一）人力资本不平等指标度量

1人力资本不平等指标。 就指标而言，人力资本不平等是根据各组人群的受教育状况进行构建的。由于教育是人力资 本 形成的最主要方式，且教育数据较易获取，因此，多数的经验文献从教育获得的角度考察人 力资本不平等程度。关于人力资本不平等的度量，目前最常用的指标是采用教育基尼系数。 类似于反映社会财富占有状况收入分配基尼系数，教育基尼系数可以较好地描述教育分布特 征，而且能反映出不同经济发展水平地区之间的差异性，因而具有良好的特性。参考Thomas

等（2003）的研究，教育基尼系数计算公式表示如下：［３］

EL=([SX(]1[]H[SX)])∑[DD(]n[]i=2[DD)]∑[DD(]i-1[]j=1[DD)]pi|yi-yj|pj[JY] （1）

H=∑[DD(]n[]i=1[DD)]piyi[JY]（2）

其中，EL是基于教育获得的教育基尼系数；H是平均受教育年限；pi,pj表示与某一受教 育水平相对应的人口比例；yi,yj表示与某一受教育水平相对应的教育年限；n表示各层 次教育水平，分别为五个层次：文盲或半文盲、小学、初中、高中、大专及以上，相应的教 育 年限为0年、6年、9年、12年和16年。在具体计算过程中，1990―2001年数据来源于陈钊、 陆铭，［９］2002―2007年数据根据《中国人口统计年鉴》各期计算得到。

利用教育洛伦兹曲线（Education Lorenz Curve），可以直观地展示人力资本不平等状况（ 图1 ）。首先根据五种类型教育由低到高排序，横轴表示人口累计百分比，纵轴表示受教育年 限的累计百分比。

每一个受教育水平的人口累计百分比（横轴）如下表示：文盲：Q1=p1；小学：Q2=p 1+p2；初中：Q3= p1+p2+p3；高中：Q4= p1+p2+p3+p4；大专及以 上所有教育水平：Q5=p1+p2+p3+p4+p5=100%（3）

每一个受教育水平的累积百分比（纵轴）： 文盲：S1=（p1y1）/H=0； 小学：S2=（p1y1+ p2y2）/H； 初中：S3=（p1y1+ p2y2+ p3y3）/H； 高中：S4=（p1y1+ p2y2+ p3y3+ p4y4）/H；大专及以上所有教育水平 ：S5=（p1y1+ p2y2+ p3y3+ p4y4+ p5y5）/H=H/H=100%（4 ）

由图1教育基尼系数EL等于两个面积之比值，根据图示可知教育基尼系数取值范围介于0―1 之间。教育基尼系数越大，表明人力资本越不平等；反之则反然。

EL=（OWQ1）/（OWQ）（5）

由此可见，根据定义构建的教育基尼系数EL取值范围介于0―1之间。EL数值越大，则表明人 力资本结构分布越不均衡，人口的教育获得越不平等。EL数值越小，则反之。

2人力资本不平等：特征性描述。 从表1不难发现，全国整体平均受教育年限随时间推移而不断上升，而教育基尼系数呈现出 不断下降趋势。具体而言，1990年全国平均受教育年限为6318年，教育基尼系数为0 3 31，2000年全国平均受教育年限提高到7678年，而教育基尼系数显著下降到0244，2007 年平均受教育年限进一步提高到8318年，而教育基尼系数则进一步下降至0231。人 力资本水平和人力资本不平等存在鲜明的省际差异：平均受教育年限较高的地区，其教育基 尼系数一般较低，且这些地区大都属于东部发达地区。比如，北京、上海、天津是平均受教 育年限较高的地区，其教育基尼系数相应较低；而甘肃、贵州、云南等西部地区则是平均受 教育年限较低，而教育基尼系数较高。进一步地，初始人力资本不平等越大的地区，其不平 等的改善幅度越大；而初始不平等越小的地区，其不平等的改善幅度相对较小。比如北京、 上海和天津的教育基尼系数分别由1990年的0263、0274和0266降至2007年的0199、 020 3和021，下降幅度分别为24%、26%和21%；甘肃、贵州、云南的教育基尼系数分别由1990 年 的0465、0431和0435下降至2007年的0305、0272和0279，下降幅度较大，分别 为34 %、37%和36%。由此可见，随着我国社会经济的发展，教育扩张有效地促进人力资本积累和 人 力资本不平等程度的改善。同时，地区间人力资本不平等程度在逐渐缩小。

(二)模型与数据说明

本文旨在考察人力资本不平等与全要素生产率增长之间的长期稳定关系。根据图2可知， 人力资本不平等与全要素生产率增长之间存在明显的负相关，即人力资本不平等程 度越高，全要素生产率增长率就越低，反之则反然。需要提及的是，尽管散点图为我们直观 地展示了二者之间的相关性，但它并不能完全作为人力资本不平等与全要素生产率增长之间 关 系的度量，而必须仰仗于计量方法，最新发展的面板协整技术能很好地满足本文的研究需要 。之所以选择面板协整技术，是因为协整分析能避免由于数据的非平稳性而引起的伪回归问 题，并且可以有效地研究变量之间的长期稳定关系。基于此，本文将模型设定为：

logTFPit=+logELit+t[JY]（6）

其中，、为参数，t为随机误差项；logTFPit为全要素生产率增 长率，用累积Malmquist生产率指数（取自然对数）表示，采用非参数DEA方法计算得到，数 据来源于魏下海［１０］及个别年份的追踪补充；logELit为人力资本不平等 ，用教育基尼系数（取自然对数）表示，数 据由笔者计算得到。

在本研究中，考虑到统计资料的限制，将自治区、台湾省、香港与澳门地区排除在样本 之 外，并且将重庆与四川数据合并计算。因此，使用2000-2007年间29个省份的面板数据。

四、实证分析

（一）面板单位根检验

在协整检验之前，首先需要对各变量进行面板单位根检验，以确定其平稳性。从表2可以看 出，对变量全要素生产率增长率（logTFP）和人力资本不平等（logEL）的水平序列进行检 验时，大都不能拒绝“存在单位根”的零假设，表明这两个变量均为非平稳过程。而对各变 量一阶差分序列进行检验时，结果显示为平稳过程，因此说明这两个变量均为一阶单整过程 ，即I（1）。

说明：方括号内为p值，水平序列检验考虑了常数项和时间趋势项，差分序列检验只考虑常 数项。

（二）面板协整关系检验

在进行协整检验过程中，首先使用Pedroni(1999)的7种统计量：Panel V、Panel Rho、Pane l

PP、Panel ADF、Group Rho、Group PP、Group ADF。需要提及的是，在小样本情况下Panel

ADF和Group ADF较其他统计量具有更好的检验效力。因此，在具体实证检验过程中，当各 个统计量给出的判断结果存在矛盾，我们将重点考虑这两个统计量所显示的结果。为使协整 检验更为稳健，本文还考虑了Kao(1999)的四个统计量：DF_Rho、DF_t_Rho、DF_Rho_Star、 DF _t_Rho_Star。表3给出变量的协整检验结果，从中可以发现，对于两变量的协整检验，拒绝 “不存在协整关系”的零假设，即说明两个变量之间存在长期均衡关系。

（三）面板协整方程估计

Kao and Chiang提出了利用Monte Carlo模拟实验对OLS、FMOLS和DOLS三种估计量的 有限样本特征进行比较。［１１］(179-222)他们发现，利用面板数据的OLS估计量具 有不一致性，FMOLS和DOLS 在估计协整方程时是更好的选择，FMOLS和DOLS估计量均为渐近正态分布。但在有限样本下 ，OLS估计量存在着不可忽略的偏差；FMOLS估计量并不能改善OLS估计量，它在有限样本下 会造成显著的偏差，对于同质性面板数据，其偏差甚至超过OLS估计量；DOLS是比OLS或FMOL S偏差更小的面板协整估计量，因而是相对较好的估计方法。因此，我们重点关注DOLS的估 计结果。为便于比较，同时给出OLS和FMOLS的估计结果(见表4)。

由表4可知，运用三种不同方法得到的估计系数都为负数，但系数大小有所差异。从结果看 ，OLS估计系数（-0795）最小、FMOLS估计系数（-01894）最大、而DOLS估计系数（-0 6 171）恰好介于二者之间。根据Kao和Chiang［１１］的研究，在小样本情况下，DOLS 估计量在 面板协整估计中的表现优于OLS和FMOLS。我们有理由相信DOLS得到的估计结果是稳健可靠的 。因此，我们基于DOLS估计结果进行分析，从中发现，样本期间我国人力资本不平等与全要 素生产率增长之间存在长期稳定的关系，估计得到的弹性系数为-06171，且达到1%显著水 平，即在其他条件不变情况下，我国教育基尼系数每上升1%，全要素生产率增长率将下降0 6171%。基于中国数据的实证结果验证了人力资本不平等和全要素生产率之间存在长期稳定 的关系，而且这种关系是负相关的。换言之，人力资本不平等的扩大将妨碍全要素生产率进 一步增长，这一结果与我们的理论预期完全一致。因此，在加大教育投入、促进人力资本积 累的同时，着力缩小教育分配的不平等应成为教育发展不可或缺的重要内容，这也是促进我 国生产率增长、实现经济可持续发展的明智之举。

五、结 论

1教育扩张有效地促进人力资本积累和人力资本不平等程度的改善。 改革开放以来，尤其是20世纪90年代以来，随着教育扩张政策的实施，各地区在义务 教育和高等教育方面得到长足发展，显著地促进了国民的人力资本水平，也极大地改善了人 力资本分布的不平等。但同时我们应该清醒地认识到，区域间教育不平等现象依然严重，落 后地区教育问题不容乐观。因而，为打破这种非均衡的教育资源配置和低水平发展陷阱，达 到均衡发展的目的，应该采取教育扶贫方式，加大对落后地区尤其是农村地区的教育投入。 ［12］

2人力资本不平等与全要素生产率增长之间存在稳定的长期关系。具体而言，人力资本 不平等对全要素生产率增长具有负向影响，即我国教育基尼系数每上升1%，将使得全要素生 产率增长率下降06171%。因此，为了促进全要素生产率的进一步增长，必须着力缩小人力 资本不平等。本文的实证结论提醒我们，人力资本不平等的下降有利于人力资本水平的积累 ，并通过收入不平等的改善而对全要素生产率增长产生促进作用，这表明，我国需要以高质 量的经济发展、更为合理的劳动力市场结构来理顺人力资本不平等的传导机制，使得人力资 本不平等的下降能够有力地促进生产率的提升。

3我国在提高财政性教育经费支出占GDP的比重及提高人力资本积累的同时，应重视 教育资源在社会各阶层之间的分配问题，使得社会各阶层人群拥有平等的受教育机会，尤其 应该重视低收入群体的受教育机会，实现教育公平性。［13］

主要参考文献：

［1］Benhabib, Jess. and Spiegel, Mark M.The Role of Human Capital in Eco nomic Development Evidence From Aggregate Cross-Country Data, Journal of Monetar y Economics. 1994,34.

［2］Ram, R. Educational Expansion and Schooling Inequality: Internationa l Evidence and Some Implications. The Review of Economics and Statistics.1990,72 .

［3］Thomas,V ,Yan Wang ,and Xibo Fan. Measuring Education Inequality: Gi ni Coefficients of Education . Journal of Education Planning and Administration, 2003, 17(1).

［4］杨 俊,李雪松.教育不平等、人力资本积累与经济增长:基于中国的实证研究 ［J］.数量经济技术经济研究,2007(2).

［5］Psacharopoulous, G. Unequal Access to Education and Income Distribut ion: An International Comparison. De Economist. 1977, 125.

［6］Galor, O and Zeira, J. Income Distribution and Macroeconomics, Revie w of Economic Studies,1993, 60.

［7］Galor, O. and Tsiddon, T. The Distribution of Human Capital and Econ omic Growth. Journal of Economic Growth.1997, 2.

［8］Benhabib, J. and Rustichini, A. Socail Conflict and Growth. Journalof Economic Growth.1996,1.

［９］陈 钊，陈 铭．中国人力资本和教育发展的区域差异：对于面板数据的估 算［Ｊ］．世界经济，2004(12)．

［10］魏下海．贸易开放，人力资本与中国全要素生产率［Ｊ］．数量经济技术经 济研究，2009(7)．

［１１］Kao,c.and Chiang,M.H,On the Estimation and In terence of a Cointe grated Regression in Panel Data.Advances in Econometrics.15.

［１２］张锦华，吴方卫，沈亚芳．教育不平等，增长非平衡与低发展陷阱［Ｊ］．当代财 经，2006(12)．

［1３］李亚玲,汪 戎.人力资本分布结构与区域经济差距――一项基于中国各地区 人力资本基尼系数的实证研究［J］.管理世界,2006(12).

Relationship between Human Capital Inequality and TFPGrowth

Wei Xiahai１Zhang Jianwu２ Yu Lingzheng３

Abstract: This paper firstly illustra tes the mechanism of human capital inequality on the growth of total factor prod uctivity, and then applies the method of panel cointegration to examine the long -term equilibrium relationship between human capital inequality and TFP growth b ased on the data from China's provinces during 1990-2007. The findings are that

(1) In recent years, education expansion policy has significantly upgraded the l evel and reduces the inequality of human capital; (2) human capital inequality s hows substantial negative influence over TFP growth. In this respect, when we se t eyes on the education investment, we should also pay more attention to the equ itable distribution of the educational sources and the inequality of human capit al. Thus, by reducing human capital inequality in China could promote further gr owth of total factor productivity.

Key words: Human Capital Inequality; Total Factor Productivity;

Education Gini Coefficient ［ 收稿日期： 20101127 责任编辑：张友树 ］［中图分类号］F240 ［

文献标识码］A ［文章编号］1000-8306(2011)01-0066-09