李 平，張 柳，潘洪巖

(遼寧大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院， 遼寧 沈陽 110036)

一、引言

我國是世界上最大的發(fā)展中國家，而地區(qū)發(fā)展不均衡是發(fā)展中國家比較普遍的現(xiàn)象，我國幅員遼闊，不同地區(qū)的自然與人文資源稟賦差異巨大。東部沿海城市經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，對外開放程度高，居民收入水平高，受教育程度高，人均壽命長；內(nèi)陸城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對落后，收入水平相對較低。根據(jù)中國社會科學(xué)院經(jīng)濟(jì)研究所課題組(2002)的調(diào)查，從各個方面看，地區(qū)間的收入差異都有所擴(kuò)大。合理的收入差異會促進(jìn)資源的優(yōu)化配置，有利于社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，但收入差異一旦超出了界限則阻礙社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，成為經(jīng)濟(jì)增長的攔路石。如果地區(qū)間的收入差異持續(xù)拉大，將嚴(yán)重影響社會穩(wěn)定，對社會的運行機(jī)制和經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展產(chǎn)生極為不利的影響，因此，把握我國地區(qū)間收入差異的現(xiàn)狀，分析其原因，并對其進(jìn)行合理的調(diào)控就變得極為必要。

1978年以后，特別是在沿海設(shè)立經(jīng)濟(jì)特區(qū)及經(jīng)濟(jì)開放以后，沿海經(jīng)濟(jì)奇跡給學(xué)者們以強(qiáng)烈印象，與此同時，地區(qū)差距問題受到普遍關(guān)注。令人驚奇的是，以省(市、自治區(qū))為單元的地區(qū)差距在20世紀(jì)80年代不但沒有擴(kuò)大，反而縮小。正是在這樣的現(xiàn)實背景下，20世紀(jì)90年代初期呈現(xiàn)出空前的中國地區(qū)差距研究熱潮。當(dāng)然，20世紀(jì)90年代初期呈現(xiàn)出空前的中國地區(qū)差距研究熱潮也與后來各項重大改革和區(qū)域格局進(jìn)一步復(fù)雜化有關(guān)。

二、文獻(xiàn)綜述

有關(guān)地區(qū)差異方面的研究在理論上以巴羅、薩拉伊馬丁等人的研究(Barro and sala-i-Martin，1991)最為著名。但是，他們進(jìn)行地區(qū)實證研究的時候并沒有很好的對應(yīng)理論支持，因為其理論部分仍然是建立在國別經(jīng)濟(jì)增長基礎(chǔ)之上而不是國內(nèi)的地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長基礎(chǔ)之上[1]。對于改革開放以來的中國地區(qū)差距問題的研究主要體現(xiàn)在實證工作方面，有時體現(xiàn)在不同地區(qū)的學(xué)者官員從本地利益角度的論證方面。如王紹光和胡鞍鋼(1999)的綜述表明在20世紀(jì)80年代末期到90年代中期，至少有幾十篇有影響力的中國地區(qū)差距研究文獻(xiàn)出現(xiàn)，他們提到的第一篇早期重要文獻(xiàn)來自楊開忠(1989)。其實，更早些時候，已經(jīng)有比較全面的經(jīng)驗研究成果。國內(nèi)真正掀起地區(qū)差距研究熱潮應(yīng)該在20世紀(jì)90年代初期。繼楊偉民(1992)之后，一大批學(xué)者紛紛上陣，比較有代表性的有：張曙光(1993)，魏后凱(1994)，林樹成、李強(qiáng)、薛天棟(1994)，楊開忠(1994)，林凌(1996)，宋學(xué)明(1996)，林毅夫、蔡昉、李周(1998)，蔡昉、都陽(2000)，周國富(2001)，等等。國際知名經(jīng)濟(jì)學(xué)家、哈佛大學(xué)國際發(fā)展中心主任薩克斯教授也對中國的地區(qū)差距問題非常關(guān)注(jian，sachs and warner，1996)。

在實證方面，邁瑞恩和薩卡羅布羅斯在對49個國家的橫截面數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究，指出在對人力資本水平、人力資本差異與收入差距進(jìn)行分別的計量回歸分析得到：人力資本水平能夠有效地改善不平等程度，人力資本水平對收入分配呈現(xiàn)出負(fù)向影響。此外，貝克爾和奇斯維克用美國不同地區(qū)的橫截面數(shù)據(jù)，丁伯根用美國、加拿大、荷蘭的面板數(shù)據(jù)，奇斯維克用9個國家的面板數(shù)據(jù)，拉姆用28個國家的面板數(shù)據(jù)，帕克用59個國家的面板數(shù)據(jù)等，都得出了相似的結(jié)論，即：收入差距與人力資本水平負(fù)相關(guān)，與人力資本分配正相關(guān)[2]。提拉克(1986)則將人力資本變量取為初等教育的入學(xué)率、中等教育的入學(xué)率來對人力資本水平與收入的關(guān)系進(jìn)行研究，國內(nèi)學(xué)者主要從人力資本的視角研究了人力資本在收入分配中的作用[3]。如國內(nèi)學(xué)者牛德生(1998)，胡筱舟(1999)，謝茂拾(2002)，陳釗、陸銘(2002)，秦興方(2003)，張軍(2003)，魏眾(2004)，王從軍、錢海燕(2005)，謝勇(2006)，張東輝、司志賓(2007)，馬驪(2008)，鄭彩祥(2009)，王云多(2010)，熊廣勤、張衛(wèi)東(2010)等均從實證角度分析了人力資本對我國地區(qū)收入差距的影響。但是，一個國家的經(jīng)濟(jì)增長有別于一個國家內(nèi)部不同區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長，現(xiàn)有的經(jīng)濟(jì)理論大都以一個國家為一個整體，反映出較多缺陷。不同于以往的研究 ，本文嘗試考察我國不同地區(qū)人力資本投資差異背景下導(dǎo)致的收入差異問題，通過對不同指標(biāo)的選取，對影響我國地區(qū)收入差異的原因進(jìn)行評估。將各省、市、自治區(qū)的人均GDP作為被解釋變量，將人力資本投資水平作為解釋變量，同時選取全球化及城鎮(zhèn)化作為控制變量，以此來對人力資本投資水平對地區(qū)居民收入差異的影響進(jìn)行評估。

三、實證分析

這里，我們將利用2000—2015年的地區(qū)收入數(shù)據(jù)與人力資本投資水平數(shù)據(jù)，對我國31個省、市、自治區(qū)的人力資本投資水平對收入差距的影響進(jìn)行分析。

(一)變量的選擇及數(shù)據(jù)說明

為了評估人力資本投資水平對地區(qū)居民收入差異的影響，本文建立如下所示的回歸模型。

yit=cit+α1capit+α2tradeit+α3urbit+εit

其中，cit代表常數(shù)項，εit代表誤差項。其余變量的說明如下。

1.作為被解釋變量的yit

yit為被解釋變量，代表各省、市、自治區(qū)的人均收入(千元每人)，人均GDP是最為常用的代表地區(qū)收入的變量之一。國家統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫完整的提供了2000—2015年間的各省、市、自治區(qū)的人均GDP數(shù)據(jù)，我們用與其相對應(yīng)的CPI指數(shù)將全部數(shù)據(jù)換算成去除價格因素后的人均收入(千元每人)。我們從得到的數(shù)據(jù)可以看出，各地區(qū)的人均收入存在著巨大的差別。在2000年，去除價格因素后的人均收入低于5000元的地區(qū)有10個，同一年上海市去除價格因素后的人均收入?yún)s達(dá)到34547元，北京市去除價格因素后的人均收入為22460元。到了2015年，甘肅省去除價格因素后的人均收入剛剛達(dá)到25577元，而此時的上海市去除價格因素后的人均收入?yún)s達(dá)到了104133元，北京市去除價格因素后的人均收入已經(jīng)增加至107779元。

2.作為解釋變量的capit

capit為解釋變量，代表人力資本投資水平，我們用各省、市、自治區(qū)的人均受教育年限(年)來表示。在對收入差距進(jìn)行研究的眾多理論文獻(xiàn)中，教育因素始終被視為極為關(guān)鍵的變量，許多經(jīng)濟(jì)學(xué)家都通過運用與教育相關(guān)的變量來探討收入分配的公平問題，大量的資料文獻(xiàn)都表明個體的受教育程度能夠?qū)λ氖杖胨疆a(chǎn)生顯著的影響。Marin A. Psacharopoulos(1976)認(rèn)為，教育可以給受教育者帶來更高收入，一方面，接受高等教育的勞動力供給與社會對接受高等教育的勞動力的需求之間存在著一個巨大的、不容忽視的時間差，另一方面擁有高等教育學(xué)歷的勞動力相對擁有取得高收入的比較優(yōu)勢，這種優(yōu)勢的存在就使得人們紛紛追加人力資本投資，于是接受高等教育的勞動力人數(shù)的上升最終也會造成在整個社會中不同受教育程度的勞動力之間的平均收入差距的拉大。本文根據(jù)我國31個省、自治區(qū)、直轄市的人口中具有大學(xué)以上教育程度(含大專以上)、高中(含中專)教育、初中教育、小學(xué)教育的人數(shù)，粗略計算了我國的人均受教育年限。我們對于不同文化水平的勞動力賦予其不同的值：對沒有接受過教育的，賦予該勞動力對應(yīng)的賦值為0；對于僅接受過小學(xué)教育的，受教育年限為6年，賦予該勞動力對應(yīng)的賦值為6；對于受教育程度為初中的，接受教育年限是9年，因此，對應(yīng)的賦值是9；接受高中教育程度的年限是12年，因此，對應(yīng)的賦值是12；?？平逃晗奘?5年，對應(yīng)賦值是15；本科受教育年限是16年，對應(yīng)賦值是16；研究生受教育年限為19年，對應(yīng)賦值為19。

3.作為控制變量的tradeit

tradeit為控制變量，代表各省參與全球化的程度，我們用去除價格因素后的各省、市、自治區(qū)進(jìn)出口貿(mào)易的總額來表示，計算前，用相應(yīng)年份的匯率中間價將貿(mào)易總額換成人民幣單位。對外貿(mào)易作為影響收入差距的變量，始終是國內(nèi)外學(xué)者最為關(guān)注的話題之一。要素稟賦理論指出，國際貿(mào)易會促進(jìn)要素價格平均化，也就是說出口商品中長期密集投入的本國豐富的生產(chǎn)要素的價格會上漲，同時進(jìn)口商品中長期密集投入的本國匱乏的生產(chǎn)要素的價格會下降，所以國際貿(mào)易會造成不同國家之間相同的生產(chǎn)要素的價格趨于均等化。而在國家內(nèi)部，對外貿(mào)易對不同要素所有者的收入產(chǎn)生的影響是不確定的。限于研究視角、研究方法和數(shù)據(jù)選取等方面的差異，得出的研究結(jié)論也不一致。朱鐘棣(2009)實證研究了國際貿(mào)易與反映我國整體收入分配狀況的基尼系數(shù)、國際貿(mào)易和我國地區(qū)收入差距、城鄉(xiāng)收入差別之間的關(guān)系，并進(jìn)一步驗證了三大收入分配關(guān)系的確發(fā)生了如Stolper-Samuelson定理[注]Stolper-Samuelson定理：Stolper、Samuelson在《保護(hù)主義與實際工資》(1941)一文中，提出關(guān)于關(guān)稅對國內(nèi)生產(chǎn)要素價格或國內(nèi)收入分配影響的一種西方經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，被稱之為Stolper-Samuelson定理。其論點為：某一商品的相對價格的上升，將導(dǎo)致該商品密集使用的生產(chǎn)要素的實際價格或報酬提高，而另一種生產(chǎn)要素的實際價格或報酬則下降。所說的變化。所以，對外開放起到了縮小我國基尼系數(shù)的作用，因為對外貿(mào)易的確提高了我國勞動力的報酬。不過，由于我國各個地區(qū)間國際貿(mào)易的發(fā)展水平還不均衡，地區(qū)間收入的絕對差距日益凸顯。把我國31個省區(qū)市劃分成東部、中部和西部三大地區(qū)后，實證檢驗表明，三大地區(qū)不同的貿(mào)易依存度可以解釋它們之間91.79%的地區(qū)收入差距。另外，受到國際貿(mào)易影響，人均GDP高且對外貿(mào)易發(fā)達(dá)的省區(qū)市，其城鄉(xiāng)收入差距就小；相反，人均GDP較低同時對外貿(mào)易又不發(fā)達(dá)的省區(qū)市，其城鄉(xiāng)收入差距就很大[4]。與此相似，魏浩(2009)也檢驗了貿(mào)易差距對地區(qū)收入差距的影響。魏浩指出，有3個對外開放指標(biāo)對地區(qū)間收入差距產(chǎn)生影響，在這3個指標(biāo)中出口差距的影響程度最大，進(jìn)口差距的影響程度其次，而外資差距的影響程度則是最小的。第一個指標(biāo)即出口差距能夠?qū)Φ貐^(qū)間收入差距產(chǎn)生顯著的、持久的“正向”影響，而且對收入差距的貢獻(xiàn)率也是最大的，始終保持在20%到64.2%之間。第二個指標(biāo)即進(jìn)口差距則與第一個指標(biāo)剛好相反，它對地區(qū)間收入差距能夠產(chǎn)生顯著的、持久的“反向”影響，其對收入差距的貢獻(xiàn)率則始終保持在5%到8%之間。第三個指標(biāo)即外資差距對地區(qū)間收入差距與前面的二者相比而言，影響則較弱，它會產(chǎn)生較弱的“反向”影響，而且對收入差距的貢獻(xiàn)率也不大，一直小于2%。因此，提議政府要想縮小地區(qū)間收入差距，就必須大力關(guān)注地區(qū)間的出口差距。同時，這也進(jìn)一步說明，國際貿(mào)易發(fā)展對我國收入差距的變化確實存在著重大沖擊。

4.作為控制變量的urbit

urbit為控制變量，代表了城鎮(zhèn)化程度，本文我們用城鎮(zhèn)人口與總?cè)丝诘陌俜直葋肀硎境擎?zhèn)化程度，城鎮(zhèn)化促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的機(jī)制主要體現(xiàn)為下列幾方面。一是聚集效應(yīng)。聚集效應(yīng)的產(chǎn)生主要是由于人口集聚的外部性的存在。一個地區(qū)人口和產(chǎn)業(yè)聚集后，該地區(qū)的人口密度就會相應(yīng)地增加，相應(yīng)地也會產(chǎn)生較大的人口集聚的外部性，從而導(dǎo)致人均產(chǎn)出的增加，進(jìn)一步推動該地區(qū)經(jīng)濟(jì)的快速增長，大量的實證研究都證實了聚集效應(yīng)的影響[5]。西科恩和赫爾在1996年通過對美國的地區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和研究，得出結(jié)論：勞動力密度每上升一倍，勞動生產(chǎn)率相應(yīng)的上升六個百分點。二是城鎮(zhèn)化的普及，使得城市人口數(shù)量快速上升，市場交易量攀升，從而推動分工和專業(yè)化。三是城鎮(zhèn)化促進(jìn)“進(jìn)城”人口的教育程度以及知識和技能的提高，相應(yīng)地促進(jìn)了人力資本水平的累積。四是城鎮(zhèn)化降低了基礎(chǔ)設(shè)施投資所對應(yīng)的使用效率和平均成本。大量的實證研究證實了城鎮(zhèn)化與地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平顯著相關(guān)，比如說，亨德森(Henderson)所進(jìn)行的跨國研究表明了城鎮(zhèn)化率和人均對數(shù)產(chǎn)出顯著相關(guān)。經(jīng)濟(jì)增長的差異必然導(dǎo)致地區(qū)收入的差異，同時，城鎮(zhèn)化能夠消化農(nóng)村的剩余勞動力，從而進(jìn)一步減緩收入差距的擴(kuò)大化。Kuznets (1955)探討了城市化對收入分配的影響，認(rèn)為在一定條件下農(nóng)業(yè)勞動力向非農(nóng)業(yè)部門和城市的遷移，雖然在短期內(nèi)會造成收入差距的擴(kuò)大化，但從長期來看，則會縮小居民之間的收入差異。周云波(2009)利用兩部門模型從理論和實證上分析了城市化、城鄉(xiāng)差距與全國居民總體收入差異的關(guān)系。研究結(jié)果表明，1978年以來城市化是導(dǎo)致倒U形現(xiàn)象出現(xiàn)的主要原因(詳見表1)。

表1 變量選擇

(二)計量回歸結(jié)果

在本文中，我們選擇不同地區(qū)的收入變量作為被解釋變量，具體地說是選擇31個省、市、自治區(qū)的年度人均收入作為被解釋變量，選擇人力資本變量作為解釋變量。為了進(jìn)一步提升計量經(jīng)濟(jì)模型對解釋變量(地區(qū)收入)的解釋力度，我們在已有研究的基礎(chǔ)上，添加了各省、市、自治區(qū)參與全球化程度、城鎮(zhèn)化程度作為該模型中的控制變量。本次實證分析樣本選擇31個省、市、自治區(qū)的截面?zhèn)€體，2000—2015年共16年間連續(xù)的時間序列，共同構(gòu)成的面板數(shù)據(jù)作為樣本，數(shù)據(jù)選自2000年至2015年的《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國勞動統(tǒng)計年鑒》。

首先，我們對數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行整體描述性統(tǒng)計，結(jié)果如下(詳見表2)。

表2 整體描述性統(tǒng)計

表2可以清晰表明，本文所選取的樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的被解釋變量、解釋變量以及控制變量的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值和最大值并未表現(xiàn)出異常值情況，因此，可以認(rèn)定為被分析數(shù)據(jù)真實客觀。各省、市、自治區(qū)的人均GDP的均值為27148.5元，最大值為106905元(天津，2015年)，最小值為2662元(貴州，2000年)；受教育年限的均值為8.2311年，最大值為12.281年(北京，2015年)，最小值為2.998年(西藏，2000年)；進(jìn)出口貿(mào)易總額的均值為12598.6元，最大值為125620元(北京，2013年)，最小值為140元(貴州，2000年)；城鎮(zhèn)化率的均值為47.82%，最大值為89.61%(上海，2013年)，最小值為22.61%(西藏，2008年)。在實證分析中，我們對人均GDP以及進(jìn)出口貿(mào)易總額這兩個時間序列的數(shù)據(jù)取對數(shù)，則在取對數(shù)之后，各省、市、自治區(qū)的人均GDP的對數(shù)均值為2.9718，最大值為4.6801，最小值為0.9791；進(jìn)出口貿(mào)易總額的均值為1.2391，最大值為4.8352，最小值為-1.9830。

為了驗證地區(qū)收入與人力資本投資之間的確切關(guān)系，我們首先對模型中的各個變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗和協(xié)整檢驗，從而避免偽回歸現(xiàn)象的發(fā)生。然后，考察地區(qū)收入與人力資本投資之間因果關(guān)系，最后對變量進(jìn)行協(xié)整回歸。在這里我們依然使用STATA計量經(jīng)濟(jì)軟件進(jìn)行分析和研究。

1.平穩(wěn)性檢驗

Bhargava等于1982年首次使用面板數(shù)據(jù)單位根檢驗，到了1994年，Breitung與Meyer通過使用多種修正后的DF統(tǒng)計量對1972年至1987年間的聯(lián)邦德國企業(yè)的合同工資所構(gòu)成的面板數(shù)據(jù)中的單位根進(jìn)行了多次檢驗。同年，Quah在其著作中使用了一種新的針對無固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗，Levin等(2002)將Quah(1994)的檢驗推廣為允許固定效應(yīng)、個體確定性趨勢和異質(zhì)序列相關(guān)誤差的面板單位根檢驗，簡稱為LLC檢驗。Im、Pesaran和Shin(1997)基于平均個體單位根檢驗統(tǒng)計量的方法提出了一種檢驗過程，簡稱IPS。IPS建議平均個體時間序列ADF統(tǒng)計量檢驗面板數(shù)據(jù)的單位根假設(shè)允許一部分(但不是全部)個體時間序列有單位根。Maddala and Wu(1999)提出了ADF—Fisher檢驗和PP—Fisher檢驗兩種面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗方法，Breitung(2000)提出了不用偏差修正的統(tǒng)計量的Breitung檢驗。為提高檢驗的可靠性，在本文，我們將使用LLC、IPS、Fisher ADF、FisherPP和Breitung檢驗這五種方法來檢驗我們所選取的變量的平穩(wěn)性。

表3 變量平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

在上述五種方式的檢驗結(jié)果中，被解釋變量對數(shù)的人均GDP在LLC檢驗和Fisher ADF檢驗中支持在5%顯著水平上平穩(wěn)，而在IPS、Fisher-PP和Breitung檢驗中則得到存在單位根的結(jié)論，在解釋變量人力資本投資時，我們選擇的變量為受教育年限，該變量在LLC、IPS檢驗中支持在5%顯著水平上平穩(wěn)，而在Fisher ADF、Fisher-PP和Breitung檢驗中則得到存在單位根的結(jié)論。關(guān)于控制變量1，我們選擇的是對數(shù)的去除價格因素后的各省、市、自治區(qū)進(jìn)出口貿(mào)易的總額，該變量在Fisher ADF檢驗中支持在5%顯著水平上平穩(wěn)，而在LLC、IPS、Fisher-PP和Breitung檢驗中則得到存在單位根的結(jié)論。關(guān)于控制變量2我們選擇的是城鎮(zhèn)人口與總?cè)丝诘陌俜直?，該變量在LLC檢驗中支持在5%顯著水平上平穩(wěn)，而在IPS、Fisher ADF、Fisher-PP和Breitung檢驗中則得到存在單位根的結(jié)論。因此，我們認(rèn)為該模型中所包含的變量都是非平穩(wěn)的，單整階數(shù)為1，所有變量同階平穩(wěn)說明這些變量之間可能存在協(xié)整關(guān)系，為此，還必須對其進(jìn)行協(xié)整檢驗。

2.協(xié)整檢驗

由上面分析可知，我們所選取的面板數(shù)據(jù)為非平穩(wěn)的面板數(shù)據(jù)，因此必須對數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整檢驗。

面板協(xié)整檢驗的結(jié)果如表4。

表4 面板協(xié)整檢驗

3.面板數(shù)據(jù)模型的回歸結(jié)果

面板數(shù)據(jù)模型通常包括以下三種類別的模型：混合效應(yīng)模型、固定效應(yīng)模型以及隨機(jī)效應(yīng)模型。

(1)混合效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型

通過F檢驗進(jìn)行觀測?；旌闲?yīng)模型屬于約束模型，固定效應(yīng)模型屬于非約束模型，即截距項隨個體的不同而不同。

原假設(shè)(H0)：模型中各個樣本的截距項是一致的(混合效應(yīng)模型)

備擇假設(shè)(H1)：模型中各個樣本的截距項不一致(固定效應(yīng)模型)

F統(tǒng)計量為：

RSSr為混合效應(yīng)模型的殘差平方和，RSSu是固定效應(yīng)模型的殘差平方和。通過上述公式進(jìn)行計算得出的F統(tǒng)計量的值若是大于其臨界值，則為拒絕原假設(shè)，接受備擇假設(shè)建立固定效應(yīng)模型；如果F統(tǒng)計量的計算值小于其臨界值，則表示接受原假設(shè)，這就意味著考慮建立混合效應(yīng)模型。在STATA中，我們運用固定效應(yīng)模型譯估，則可以清晰的觀察到F統(tǒng)計量的值顯然大于臨界值，因此拒絕原假設(shè)，接受備擇假設(shè)建立固定效應(yīng)模型。也就是說， 相對于混合效應(yīng)模型而言，固定效應(yīng)模型更為適用。

(2)混合效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型

一般情況下，我們普遍選擇Breusch and Pagan Lagrangian multiplier檢驗(簡稱BP檢驗)來考察到底是使用隨機(jī)效應(yīng)還是混合OLS估計。BP檢驗的零假設(shè)是：對所有的i，ai=0。ai代表了影響被解釋變量的且不隨時間而變化的所有無法觀測因素，我們稱其為非觀測效應(yīng)或者固定效應(yīng)。

BP檢驗的STATA命令運行結(jié)果如下表5所示。

表5 BP檢驗

由表5可知，BP檢驗(Prob>chi2=0.0000，顯著不為零)拒絕原假設(shè)，那就意味著隨機(jī)效應(yīng)模型要比混合效應(yīng)模型更加適用一些。

(3)固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型

隨機(jī)效應(yīng)模型估計結(jié)果如表6。

表6 隨機(jī)效應(yīng)模型評估結(jié)果

Hausman檢驗決定固定和隨機(jī)效應(yīng)模型哪種更恰當(dāng)。Hausman檢驗的基本假設(shè)是FE與RE估計量在本質(zhì)上基本沒什么區(qū)別。Hausman檢驗統(tǒng)計量存在一個漸近的x2分布。如果虛無假設(shè)被拒絕了，那就說明使用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行分析并不合適，選擇使用固定效應(yīng)評估會更加恰當(dāng)一些。

在STATA中運行Hausman檢驗，結(jié)果如表7。

通過模擬分析發(fā)現(xiàn)，chi2(3)<0，這主要是RE模型的基本假設(shè)Corr(x_it， u_i) =0 無法得到滿足。因此，在這種情況下應(yīng)該選擇使用FE，也就是說固定效應(yīng)模型估計要比隨機(jī)效應(yīng)模型更恰當(dāng)一些。

于是，由固定效應(yīng)模型估計結(jié)果可知(見表8)。

如表8，組內(nèi)、組間、整體擬合優(yōu)度值分別為0.92,0.90,0.75，模型擬合優(yōu)度較高，F(xiàn)檢驗表明模型整體具有較高的顯著水平。由rho=0.936可知復(fù)合擾動項的方差主要來自個體效應(yīng)ui，由各變量Z的統(tǒng)計量及P值知各個變量均非常顯著。建立模型如下，括號內(nèi)為估計標(biāo)準(zhǔn)誤:

lnyit=0.35capit+0.47lntrait+0.014urbit-1.18

(0.027) (0.021) (0.0017)(0.191)

由上述公式可知，平均受教育年限每增加1年，人均GDP將提高35%。進(jìn)出口貿(mào)易總額每提高1%，人均GDP將提高0.47%。城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎孛刻岣?%，人均GDP將提高1.4%?？梢娙肆Y本的提高對收入水平的促進(jìn)作用還是相當(dāng)大的。

表7 Hausman檢驗結(jié)果

注： b=consistent under Ho and Ha;obtained from xtreg；B=inconsistent under Ha,efficient under Ho;obtained from xtreg；Text: Ho:difference in coefficients not systematic.

表8 固定效應(yīng)模型估計結(jié)果

四、結(jié)論及政策建議

通過實證分析可知，各回歸變量均比較顯著，人力資本投入水平對地區(qū)人均GDP的增長具有顯著正向影響。在相對發(fā)達(dá)地區(qū)，人均收入水平較高，對人力資本投入額度相對較多，人均受教育程度自然相對較高。經(jīng)過檢驗，當(dāng)人力資本水平，即受教育年限每增加1個百分比，地區(qū)人均GDP將增加0.35個百分比，因此，人力資本投入較高的發(fā)達(dá)地區(qū)，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度也相對較高，兩者存在極強(qiáng)的正向關(guān)系，人力資本水平是影響地區(qū)收入差異的重要因素。

人均進(jìn)出口貿(mào)易總額所代表的全球化變量和城鎮(zhèn)化率均顯著地促進(jìn)了各省、市、自治區(qū)的人均GDP的增長。拉動經(jīng)濟(jì)增長的三駕馬車中，出口貿(mào)易對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用依然有效。更重要的是城鎮(zhèn)化率的提高也能顯著提高人均GDP水平，因此，提高地區(qū)城鎮(zhèn)化水平和城鎮(zhèn)化率可以成為地區(qū)發(fā)展的內(nèi)在動力?；貧w結(jié)果表明：人均進(jìn)出口貿(mào)易總額每增加1個百分比，地區(qū)人均GDP將增加0.48個百分比，城鎮(zhèn)化率每增加1個百分比，地區(qū)人均GDP將增加0.01個百分比?；诖耍靥岢鋈缦抡呓ㄗh。

1.重視教育，加強(qiáng)本地人才培養(yǎng)和人才引進(jìn)力度

實證研究證明，人力資本的高投入會獲得經(jīng)濟(jì)發(fā)展的高回報。未來的競爭是以人為核心的人力資本實力的競爭，要使地區(qū)在發(fā)展中脫穎而出，加大地區(qū)教育投入在內(nèi)的人力資本投入是最核心的舉措。同時，還要積極出臺優(yōu)惠政策和資金支持計劃，吸引外來人才在本地區(qū)落戶。

2.擴(kuò)大地區(qū)進(jìn)出口貿(mào)易、擴(kuò)大開放程度是推動地區(qū)發(fā)展的重要保證

擴(kuò)大地區(qū)出口貿(mào)易，不斷加強(qiáng)與外界的緊密聯(lián)系。同時，加強(qiáng)地區(qū)比較優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)和特色產(chǎn)業(yè)發(fā)展，實現(xiàn)與其他地區(qū)優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)互補(bǔ)。

3.提升人口素質(zhì)，加速城鎮(zhèn)化進(jìn)程是推動地區(qū)發(fā)展的重要動力

人口素質(zhì)提升，特別是農(nóng)村人口素質(zhì)提升是我國以人為本的新型城鎮(zhèn)化終極目標(biāo)。而人口素質(zhì)提升本身也是人力資本的發(fā)展與投入過程，是加速新型城鎮(zhèn)化的必然選擇。因此，城鎮(zhèn)化率的提升也是人口素質(zhì)提升過程，二者具有內(nèi)在統(tǒng)一性，特別是農(nóng)民內(nèi)生性市民化進(jìn)程加速更能促進(jìn)我國城鎮(zhèn)化進(jìn)程，從而為地區(qū)發(fā)展貢獻(xiàn)更大力量。