人力资本投资与经济增长分析

0引言

近三十多年来，我国的经济增长是否出现收敛特征这一议题一直是学者研究的焦点。但是在早期的实证考察中，传统分析方法往往默认各地区相互独立，而忽视了实际上广泛存在的空间相关性（即某地区某考察变量的水平及其变化，会引起其相邻地区该考察变量发生相应调整），进而影响了结论的有效性。随着空间计量经济学的发展，上世纪末期，地区经济发展的空间相关性，开始受到学者的关注。经济增长的空间相关性或经济因素的空间溢出性得到印证，这也使经济收敛的相关研究得以更加深入。基于此，本文将在传统面板数据分析的基础上，尝试采用空间计量方法，对我国1998~2012年的省级面板数据进行分析，并主要以条件β收敛的理论分析框架作为本文模型分析的依据。本文主要考察的是人力资本投资与经济增长之间的关系。人力资本对经济发展的促进作用已得到广泛共识，但很多研究通常将人力资本仅用教育人力资本表示，而忽略了人力资本的另一重要组成部分——健康人力资本。随着数据收集、测量指标选取及计量方法的改进，学者们逐渐意识到健康人力资本的不可替代性。因此，本文将人力资本表示为健康人力资本和教育人力资本的函数，并从柯布-道格拉斯生产函数出发，构建了函数式。根据我国1998~2012年的省级面板数据，本文分别运用传统面板数据分析方法和空间面板数据分析方法，对人力资本投资与经济增长之间的关系，以及我国经济增长的其它影响因素进行了分析和探讨，进而阐述了该考察时期人力资本对经济增长的促进作用以及我国经济增长的特点。

1模型设定

1.1柯布-道格拉斯生产函数的设定

当忽视了健康人力资本，而仅以教育人力资本表示人力资本禀赋时，H的系数既可能会高估教育人力资本对经济发展的贡献，又存在着低估人力资本整体对经济发展的贡献。因此，本文假设人力资本H是健康人力资本M和教育人力资本E的函数，并满足条件。

1.2空间计量模型的设定

当考察个体间存在空间相关性时，传统的面板分析方法将不能得到自变量系数的一致估计，从而降低了相关结论的可靠性。这时，计量模型必须考虑不同考察个体间的空间相关性，并运用相应的空间计量方法进行分析，以得到更为有效的结论。常用的空间计量模型包括空间滞后模型（SpatialLagModel，SLM）、空间误差模型（SpatialEr-rorModel，SEM）和杜宾模型（SpatialDurbinModel，SDM）三种类型。SLM设定因变量的空间滞后项作为自变量之一，认为某个体因变量的值受到相邻个体因变量的值的影响；SEM设定空间相关性仅与遗漏变量或误差项有关，强调不同考察个体间的相互作用因相对位置的不同而不同；而SDM则考虑了自变量的空间相关性，并在一定程度上形成了前两类模型的综合形式。

2实证分析

2.1数据来源

本文运用我国1998~2012年的省级面板数据，对上述理论模型进行考察。这一数据囊括了我国大陆所有的省、直辖市和自治区（以下简称省），确保了分析对象的全面性和分析结论的普适性。各变量的含义及其所涉及的数据如下：YR：以各省前后两期实际人均GDP之比表示（单位为%），实际人均GDP以1978年作为基期。YB：以各省考察期前一期的人均实际GDP表示（单位为元）。SK：以全社会固定资本投资总额占当期GDP的比重表示（单位为%）。SM：以每万人拥有的医疗机构床位数表示（单位为张/万人）。SE：以普通小学每百名学生拥有的专任教师数表示（单位为名/百学生）。OT：该变量分三个组成部分，其中n可以根据式（6）和各省相邻期年底总人口数量计算得到；而关于折旧率δ和技术进步率g，当前研究对于它们的数值范围仍存在争议，本文沿用大部分文献的做法，设两者之和恒定为0.05，且各省取值一致。

2.2实证结果

本文首先对考察数据进行传统的面板模型分析。由于本文的理论模型仅考察了有限的因素，各省的经济发展还会受到其他变量的影响，而与各省经济密切相关的资源、环境、气候、地方政策等因素，很少或短期内基本不会发生变化，因此，较之随机效应模型，固定效应模型可能更适用于本文的数据分析；同时，固定效应模型通过了Hausman检验。所以，本文主要考察固定效应下的传统面板回归和空间面板回归的运行结果。表2中模型（1）是在不考虑空间相关性的情况下，对本文面板数据进行回归的结果。lnYB的系数为负，表明初始经济水平对于经济增长的作用为负，但由P值可知，这一收敛性并不显著。其他自变量对经济增长的作用均较为显著，并且除lnSM外，变量的作用方向均与理论模型相符。在该固定面板模型结果中，健康人力资本投资的作用方向显著为负，似乎表明健康人力资本投资对经济增长的阻碍作用。这可能是由于人口过度增加，进而对经济发展成果的稀释作用较大，以及健康人力资本投资对经济增长的滞后效应等。此外，模型设定的合理性也会直接影响估计结果。如引言中所述，传统的面板分析方法往往默认各省份间保持相互独立的发展，而忽视了实际存在的空间相关性。而在考虑了空间相关性后，健康人力资本投资对经济增长的作用转变为正（见（2）~（4）），并且，其他因素对经济增长的作用方向仍然保持不变。表2的（2）、（3）、（4）简要显示了三种空间面板计量模型的分析结果。由空间自相关系数λ/rho的显著性可知，考察因素中存在空间相关性是能够成立的。因此，由于忽略了空间相关性，传统的固定效应模型的回归结果将不能作为最终的结论。就SLM、SEM和SDM这三种空间面板模型而言，它们的结论十分相近。固定资本投资占GDP的比重对人均GDP经济增长速率的推动作用十分显著，且弹性较大；与其他因素相比，固定资产投资对各地区经济发展的作用最为可观。以每万人口医疗机构床位数表示的健康人力资本投资对经济增长的促进作用明显小于固定资产投资，但大于教育人力资本投资，表明健康人力资本投资对经济发展的不可或缺，也说明了早期关于经济增长的研究由于未考虑健康人力资本投资而可能引起结论的偏差。以每百名小学生拥有专任教师数这一指标表示的教育人力资本投资对经济增长的促进作用，在三种空间面板模型分析中较为稳定，系数保持在0.011左右，但其大小和显著性程度均逊于健康人力资本投资。同时，在本文假定折旧率和技术进步率之和不变的前提下，人口增长率对经济增长的作用也较为稳定，lnOT的系数大小保持在0.001左右，且作用方向始终为负，与理论相符。与固定效应模型的回归结果相比，固定资产投资、教育人力资本投资和人口增长率对经济增长的作用均有所减弱；但与此相反的是，前期经济发展水平对当期经济增长的作用大小明显增加，且负向作用十分显著，lnYB的回归系数保持在-0.032左右。这无疑证明了，近十五年来，我国各省份的经济发展确实存在条件收敛；而这也与多数文献的研究结论一致。值得注意的是，SDM中lnSM的系数明显小于在SLM和SEM中的估计量，甚至不到后两者的一半。但基于两种人力资本投资本身确实存在显著的空间相关性以及相关模型检验（检验结果略），本文更倾向于认可SDM模型的回归结果。

3结束语

本文构建了包含健康人力资本和教育人力资本的柯布-道格拉斯生产函数，利用我国1998~2012年的省级面板数据，运用传统的固定面板分析方法和空间计量方法，讨论了近十多年来人力资本投资对经济增长的作用以及我国经济增长的特征。根据分析结果，本文的相关结论与建议如下：（1）无论是传统面板数据分析模型还是空间面板分析模型，在本文的考察期间，我国的经济增长均呈现出条件β收敛的趋势。尽管传统面板数据分析时该趋势并不显著，但在考虑空间相关性后，该条件收敛的趋势都较为显著；且前期经济水平对经济增长的作用较大，其弹性绝对值仅次于固定资产投资占比。这一结论为我国经济收敛特点的讨论，提供了新的证据。（2）在本文的考察期间，健康人力资本投资对于我国的经济增长起到了显著的促进作用。这说明健康人力资本投资能够通过改善生命质量、提高劳动者素质等，直接和间接地促进劳动生产率的提高，进而带来个体收入的增加和国民经济整体的增长。因此，在对人力资本进行投资时，健康人力资本不容忽视，应同时将健康人力资本和教育人力资本及其相关政策放在重要位置。（3）固定资产投资长久以来就是促进经济增长的重要动力，这在传统面板数据分析和空间面板分析中都有体现，且系数较为稳定。这表明在现阶段，维持经济高速增长仍然需要物质资本的大力投入。当然，这也与物质资本投资回报期较短有关；健康人力资本和教育人力资本投资的回报期则相对较长。但相关部门不能因此对物质资本投资过度重视，而应当追求各资本的平衡发展，使物质资本和人力资本相辅相成，从而实现经济的持续和良性发展。

作者：顾海 孙嘉尉 单位：南京大学 公共卫生管理与医疗保障政策研究中心