姚建建，門金來

(1.上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院，上海 200240；2.南京建宇科技有限公司，江蘇南京 210046)

高等院校作為高等科技人才培養(yǎng)的基礎(chǔ)單位，以輸送高科技人才的方式為我國經(jīng)濟增長和社會進步不斷注入創(chuàng)新活力，提升了生產(chǎn)效率。隨著知識經(jīng)濟時代的到來，越來越多的地區(qū)逐漸認識到當?shù)亟?jīng)濟增長與教育水平提高之間具有顯著的相關(guān)性。自1999 年高等院校擴招以來，我國高等教育的規(guī)模與日俱增，每年向社會各界輸送大量勞動力。自1999 年高素質(zhì)高等院校擴招以來，我國高等教育的規(guī)模與日俱增，不斷擴大，每年向社會各界輸送大量勞動力。這些高素質(zhì)勞動力在社會活動中不斷創(chuàng)新，進而提高勞動效率、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，為經(jīng)濟增長提供了有利條件，同時經(jīng)濟增長又為高等教育投入提供了保障，二者呈現(xiàn)出相輔相成的關(guān)系。然而，我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差異明顯，高?？萍既瞬排囵B(yǎng)向人力資本的轉(zhuǎn)化在區(qū)域?qū)用嬉灿休^大的差異性。在市場化改革的大背景下，勞動力自由流動的體制機制障礙逐步化解，區(qū)域人才爭奪及人力資本布局也將發(fā)生深刻變化，高?？萍既瞬排囵B(yǎng)對區(qū)域經(jīng)濟增長的促進作用也將產(chǎn)生更加明顯的區(qū)域差異。為此，在新時代高質(zhì)量發(fā)展的大背景下，討論高?？萍既瞬排囵B(yǎng)對區(qū)域人力資本及經(jīng)濟增長的貢獻，開展實證分析，能夠揭示區(qū)域人力資本布局的新特點，發(fā)現(xiàn)影響人力資本提升的關(guān)鍵因素，為區(qū)域制定人力資本提升的政策措施提供政策依據(jù)。

1 文獻綜述

關(guān)于高校人才培養(yǎng)、教育人力資本及區(qū)域經(jīng)濟增長的關(guān)系，已有研究從不同側(cè)面進行了分析，可歸納為以下3 個方面：一是闡述高校教育發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟增長之間的關(guān)系；二是高校人力資本對地區(qū)經(jīng)濟增長的作用機理及實證研究；三是從不同教育層次入手，主要分析研究生教育對經(jīng)濟增長的影響作用。針對高等教育發(fā)展對區(qū)域經(jīng)濟增長的關(guān)系方面，學(xué)者主要利用生產(chǎn)函數(shù)方法，以分別代表東、西部的浙江省和西藏自治區(qū)為例展開實證研究結(jié)果表明總體上高等教育對地方經(jīng)濟增長產(chǎn)生正向促進作用，但不同區(qū)域之間提升效應(yīng)存在差異。如，陽軍等［1］運用生產(chǎn)函數(shù)分析浙江省高等教育與經(jīng)濟增長的關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)浙江省高等教育發(fā)展對經(jīng)濟增長的促進效應(yīng)在全國處于較高水平，并且根據(jù)灰色分析法分析得知浙江省高等教育發(fā)展與經(jīng)濟增長呈現(xiàn)較高的相關(guān)性；曾維蓮等［2］分析西藏自治區(qū)高等教育與經(jīng)濟增長的關(guān)系，選取勞動力教育、就業(yè)人數(shù)和地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）等因素展開討論，結(jié)論表明西藏高等教育就業(yè)改革對經(jīng)濟產(chǎn)生1.99%的正向促進作用，但呈現(xiàn)出勞動產(chǎn)出彈性較低、高等教育時限較短以及資源結(jié)構(gòu)分散、資源利用率低等問題，未來應(yīng)重點從以上方面開展深入改革，進一步縮小西藏與全國其他地區(qū)的差距；王邦權(quán)［3］同樣利用生產(chǎn)函數(shù)分析民族自治區(qū)高等教育對經(jīng)濟增長的提升作用，結(jié)果發(fā)現(xiàn)自治區(qū)經(jīng)濟貢獻率從高到低依次為西藏(4.66%)、新疆(4.02%)、寧夏(3.92%)、廣西(3.86%)和內(nèi)蒙古(2.71%)，并且認為除西藏外，其余自治區(qū)高等教育對經(jīng)濟增長的貢獻率與我國平均貢獻率差距較大，未來應(yīng)擴大投入，注重質(zhì)量發(fā)展；劉宇等［4］利用主成分分析方法和回歸分析方法研究我國省級區(qū)域高等教育規(guī)模對經(jīng)濟增長的驅(qū)動作用，從高等教育投入經(jīng)費、高等教育人力資本以及高等教育物資設(shè)施3 個角度構(gòu)建高等教育規(guī)模對經(jīng)濟增長的擬合回歸模型，以期為未來決策提供依據(jù)。

針對不同的教育層次，已有研究分別從本科教育、研究生教育、留學(xué)生教育等方面分析了高等教育對經(jīng)濟增長的貢獻，特別是對培養(yǎng)高科技人才的研究生教育的貢獻進行了分析。如，高斌等［5］通過面板數(shù)據(jù)利用VAR 模型分析研究生教育對我國經(jīng)濟增長的促進作用，研究發(fā)現(xiàn)研究生教育規(guī)模增加1%，相應(yīng)拉動0.7%的經(jīng)濟增長，但存在一定的滯后期，提出未來應(yīng)注重研究生質(zhì)量發(fā)展，從環(huán)境、結(jié)構(gòu)等軟實力方面進一步提升高等教育質(zhì)量；劉湖等［6］從研究型教育消費促進區(qū)域經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級角度入手，利用動態(tài)和固定面板模型展開討論，結(jié)論表明研究型教育消費總體產(chǎn)生正向產(chǎn)業(yè)升級效應(yīng)，但存在不同區(qū)域發(fā)展水平差異大、規(guī)模效應(yīng)滯后等問題，未來應(yīng)在全國統(tǒng)一規(guī)劃的基礎(chǔ)上考慮地區(qū)差異，實現(xiàn)各地區(qū)協(xié)同發(fā)展；李立國等［7］利用內(nèi)生增長理論模型從研究生教育角度研究，發(fā)現(xiàn)研究生教育總體產(chǎn)生3.1%經(jīng)濟貢獻，進一步加入人力資本與物質(zhì)資本變量后經(jīng)濟貢獻率保持在3%～4%之間，并提出未來應(yīng)在招生規(guī)模、培養(yǎng)質(zhì)量、結(jié)構(gòu)優(yōu)化等方面切實加強高等教育，有效轉(zhuǎn)化提升經(jīng)濟質(zhì)量?，F(xiàn)有研究普遍認為研究生教育總體上對無論是地方還是全國經(jīng)濟水平均產(chǎn)生正向促進作用，但是不同區(qū)域之間差異顯著，呈現(xiàn)出東部高、西部低的局面；從教育層面分析得知研究生教育是經(jīng)濟增長的主要力量，但是未來不僅需要加強研究生教育人才數(shù)量，更要重視研究生質(zhì)量的提升，切實優(yōu)化研究生教育體制建設(shè)。

高等教育是為區(qū)域提供科技人才的主要動力和源泉，區(qū)域科技人才是區(qū)域人力資本的主要構(gòu)成。人力資本對經(jīng)濟增長產(chǎn)生了怎樣的作用？人力資本具體通過什么途徑影響經(jīng)濟增長？影響途徑是單一的，還是需要與其他因素共同作用產(chǎn)生合力？相關(guān)學(xué)者針對這些問題展開討論。樊儒經(jīng)等［8］從人力資本和流動人口角度分析江浙滬地區(qū)勞動力發(fā)展對地區(qū)經(jīng)濟增長的影響，考慮空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)，結(jié)果表明加大教育支出力度并重點提升勞動力素質(zhì)對區(qū)域經(jīng)濟增長的促進作用高于增加流動人口因素；安景文等［9］利用因子分析法，根據(jù)山東省面板數(shù)據(jù)測算其人力資本存量與物質(zhì)資本存量，并討論前者是否對經(jīng)濟增長產(chǎn)生正向促進作用，結(jié)果發(fā)現(xiàn)人力資本變量總體對經(jīng)濟的貢獻高于物質(zhì)資本因素，但實際貢獻率仍低于物質(zhì)資本因素，最后提出未來應(yīng)該重視教育投入比例、優(yōu)化人才建設(shè)體制等建議；魏國平等［10］研究珠三角地區(qū)在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移背景下創(chuàng)新型人力資本建設(shè)機制對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的影響機理，從人才需求的迫切性、人力資本發(fā)展與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的交互角度出發(fā)，為珠三角產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移發(fā)展提出合理的政策建議；沈飛等［11］以長三角地區(qū)為例，通過人力資本存量、物質(zhì)資本存量以及從業(yè)人員教育水平等因素代表勞動力成本變量，據(jù)此利用生產(chǎn)函數(shù)證明勞動力對促進長三角經(jīng)濟增長有顯著作用；方超［12］從研究生教育入手討論人力資本對我國經(jīng)濟的貢獻作用，結(jié)論表明研究生人力資本因素總體產(chǎn)生8.07%的正向經(jīng)濟效應(yīng)，其中彈性產(chǎn)出為2.5%、要素規(guī)模驅(qū)動為85%，通過面板數(shù)據(jù)歸納可以看出我國人力資本對經(jīng)濟的貢獻率雖然穩(wěn)步提升但仍落后于物質(zhì)資本因素，未來應(yīng)同時注重研究生數(shù)量與質(zhì)量提升，優(yōu)化結(jié)構(gòu)建設(shè)，促進經(jīng)濟社會合理轉(zhuǎn)型；趙莉莉等［13］從人力資本角度入手討論區(qū)域本科院校人力資本提升對地方經(jīng)濟增長的提升效應(yīng)，結(jié)果表明應(yīng)該從科技人才培養(yǎng)方法、實踐教學(xué)體制、后勤服務(wù)措施以及各級保障體系開展創(chuàng)新改革措施，切實起到提升服務(wù)地方經(jīng)濟的重要作用；方超等［14］從制度效率角度出發(fā)，討論人力資本與制度效率耦合效應(yīng)是否對經(jīng)濟增長產(chǎn)生促進作用，結(jié)論表明加入制度效率因素后經(jīng)濟貢獻率提升至16.33%，因此認為制度效率因素可以產(chǎn)生8.27%的正向效應(yīng)，提出未來應(yīng)在建設(shè)人力資本基礎(chǔ)上進一步優(yōu)化制度結(jié)構(gòu)，加強兩者協(xié)同作用，總體實現(xiàn)經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級要求。此外，也有學(xué)者分析海外留學(xué)人才以及其他國家人力資本對經(jīng)濟的提升效應(yīng)，結(jié)論同樣表明需要加大人才投入經(jīng)費，在提升高等教育人才數(shù)量的基礎(chǔ)上重視質(zhì)量發(fā)展［15-16］。

上述文獻分析表明，高?？萍既瞬排囵B(yǎng)對人力資本和經(jīng)濟增長的影響具有明顯的區(qū)域差異，但現(xiàn)有研究對這種差異的形成機理與演化的分析仍然不足。本研究從人力資本對經(jīng)濟增長貢獻的角度出發(fā)，利用改進的超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)構(gòu)建指標評價體系，基于上海市2000—2017 年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，在分析人才資本對區(qū)域經(jīng)濟增長效應(yīng)的基礎(chǔ)上加入高?？萍既瞬排囵B(yǎng)關(guān)聯(lián)指標，進一步討論其具體影響因素及作用機理，旨在理清高?？萍既瞬排囵B(yǎng)、人力資本和區(qū)域發(fā)展三者之間的關(guān)系，為探究高校科技人才培養(yǎng)與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的理論機制提供研究經(jīng)驗，為區(qū)域制定高素質(zhì)科研人才引育和人力資本提升政策奠定基礎(chǔ)。

2 研究方法

本文運用超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)，利用主成分分析提取主要成分，估算出物質(zhì)資本和人力資本對經(jīng)濟發(fā)展的產(chǎn)出彈性，之后計算出人力資本對經(jīng)濟發(fā)展的貢獻率，最后根據(jù)不同受教育程度的人力資本的教育回報率推算出高?？萍既瞬排囵B(yǎng)對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的貢獻。

2.1 基于超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的完全貢獻率模型

目前的計量研究主要為CD 函數(shù)或固定替代彈性生產(chǎn)函數(shù)。CD 函數(shù)變量直觀，操作簡便，試用范圍廣；固定替代生產(chǎn)函數(shù)雖然假定替代彈性不變但不一定等于1［17］。超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)是一種變彈性生產(chǎn)函數(shù)模型，它是任意生產(chǎn)函數(shù)的二階泰勒近似，且不要求產(chǎn)出彈性固定。超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型相較于替代彈性為1 的柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，能夠較好地分析生產(chǎn)函數(shù)中各投入要素產(chǎn)出彈性隨時間的變化率，具有更強的靈活性；且該函數(shù)沒有對技術(shù)進步有額外限制，具有更廣泛的適用性［18-19］。所以本研究基于超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)構(gòu)建人力資本對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的完全貢獻率模型。模型構(gòu)建分四步進行：

（1）建立超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)。超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的因變量Y為經(jīng)濟發(fā)展，本文用GDP 來表征；自變量為投入量，由資本存量（K）和人力資本存量（L）構(gòu)成。對已有數(shù)據(jù)作對數(shù)處理，引入時間趨勢變量

式（1）中：T為樣本年份（2000—2017 年）；T0為初始年份2000 年；a0～a9為原始的自變量系數(shù)，考慮到各原始變量存在的多重共線性，運用主成分分析方法對原始變量進行處理后確定變量系數(shù)（具體計算方法見后文）。

（2）計算產(chǎn)出彈性。通過對超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型求導(dǎo)，可分別得到人力資本投入和物質(zhì)資本投入的產(chǎn)出彈性。人力資本投入的產(chǎn)出彈性由直接產(chǎn)出彈性和人力資本外溢效應(yīng)構(gòu)成，其公式為：

式（2）中:a3為人力資本存量的直接產(chǎn)出彈性，代表了人力資本存量對經(jīng)濟發(fā)展的直接效應(yīng)；為人力資本存量自身隨時間變化的產(chǎn)出彈性；為人力資本存量和物質(zhì)資本存量之間相互作用隨時間變化的產(chǎn)出彈性；為人力資本存量和技術(shù)進步間的相互作用隨時間變化的產(chǎn)出彈性。后三者為人力資本外溢效應(yīng)。

物質(zhì)資本存量的產(chǎn)出彈性由直接產(chǎn)出彈性和物質(zhì)資本外溢效應(yīng)構(gòu)成，其公式為：

式（3）中:a2為物質(zhì)資本存量的直接產(chǎn)出彈性，表征物質(zhì)資本存量對經(jīng)濟發(fā)展的直接效應(yīng)；為物質(zhì)資本存量自身隨時間變化的產(chǎn)出彈性；為物質(zhì)資本存量和人力資本存量相互作用隨時間變化的產(chǎn)出彈性；為物質(zhì)資本存量和技術(shù)進步相互作用隨時間變化的產(chǎn)出彈性。后三者為物質(zhì)資本外溢效應(yīng)。

（3）計算完全貢獻率。物質(zhì)資本存量和人力資本存量作用于經(jīng)濟發(fā)展，其完全貢獻率計算見公式（4）（5）：

（4）計算教育貢獻率。對于教育綜合指數(shù)，通過把各類文化程度勞動人口的平均受教育年限按一定的系數(shù)進行加和得到，從而實現(xiàn)了對各階段教育所提高的勞動力素質(zhì)的量化。參考以往研究，將1、1.2、1.4、2 分別作為小學(xué)、初中、高中和大專及以上文憑的教育所提高的勞動力素質(zhì)折算為勞動力數(shù)量的系數(shù)［20］。教育綜合指數(shù)等于從業(yè)人員分別受小學(xué)、初中、高中和大專及以上的教育年數(shù)乘以上述系數(shù)并加總。教育綜合指數(shù)的平均年增長率Rh即為(2017年教育綜合指數(shù)÷2000年教育綜合指數(shù))1/17-1。通過計算高校科技人才培養(yǎng)提供的勞動力資本要素占總?cè)肆Y本要素投入的產(chǎn)出彈性比例，即能得到高校科技人才培養(yǎng)對經(jīng)濟發(fā)展的貢獻率Eh。公式如下：

2.2 生產(chǎn)函數(shù)系數(shù)的確定

估算人力資本的產(chǎn)出彈性，需要確定超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的系數(shù)。由于超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)變量較多，直接對函數(shù)系數(shù)賦值將導(dǎo)致結(jié)果產(chǎn)生誤差，需要采用降維的方式來解決多重共線性問題，因而，本文結(jié)合主成分分析方法來確定原始變量的系數(shù)。

（1）對所需數(shù)據(jù)作對數(shù)處理，將變量標準化。

（2）將標準化的數(shù)據(jù)矩陣建立協(xié)方差矩陣，并求出特征值、主成分貢獻率和累積方差貢獻率，確定主成分個數(shù)。

（3）建立初始因子載荷矩陣，解釋主成分。根據(jù)主成分得分公式（為各標準化變量所對應(yīng)的主成分負荷；為對應(yīng)特征值；為各標準化變量數(shù)據(jù)），可得到主成分得分函數(shù)。

（4）通過對得出的主成分變量進行最小二乘法分析得到線性回歸表達式，運用式（7）（8）將得出的線性回歸表達式轉(zhuǎn)化為原始變量的表達式：

2.3 指標的選取與數(shù)據(jù)來源

本研究所使用的數(shù)據(jù)來源于2001—2018 年《中國統(tǒng)計年鑒》以及2001—2018 年《上海市統(tǒng)計年鑒》。所選取的變量指標如下所示：

（1）地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）：以2000 年為基期，各年份數(shù)據(jù)均換算為2000 年不變價格，以消除物價變動及通貨膨脹的影響。

（2）人力資本存量（L）：其他同類型研究中人力資本存量的估計有多種方法。通常來說，受教育層次的高低決定了勞動力人才素質(zhì)的優(yōu)劣。本文選擇通過用勞動力教育年限來反映人力資本質(zhì)量。采用直接估計法，按照受教育程度的構(gòu)成乘以相對應(yīng)的勞動力人數(shù)來測算。由于年鑒中數(shù)據(jù)可得性的限制，將勞動力受教育年限劃分為小學(xué)6 年、初中9 年、高中（包括高職）12 年、大專及以上高等教育16 年。

（3）物質(zhì)資本存量（K）：上海市各年份物質(zhì)資本存量的數(shù)據(jù)無法在年鑒中直接得到，且其計算方法國內(nèi)很多學(xué)者已經(jīng)作出了深入研究，本文參考單豪杰［21］的估算方法，使用永續(xù)盤存法進行估算。運用永續(xù)盤存法進行物質(zhì)資本存量估算，將用到2000 年上海市物質(zhì)資本存量、資本的折舊率及歷年的投資數(shù)據(jù)和投資的價格指數(shù)。

3 實證研究結(jié)果

3.1 上海市人力資本對經(jīng)濟發(fā)展的超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)

表1 對原始變量數(shù)據(jù)進行了描述性統(tǒng)計分析，并對原變量更換變量名稱以便描述。

表1 原始變量超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的描述性統(tǒng)計

應(yīng)用標準化后的數(shù)據(jù)進行主成分分析，得出主成分得分函數(shù)：

運用標準化之后的因變量Zy與得出的主成分作為自變量執(zhí)行最小二乘回歸分析，得出回歸系數(shù)為0.82，常數(shù)項近似為零，顯著性水平為0.00，因而得出線性回歸表達式為：

得出上海市人力資本對經(jīng)濟發(fā)展的超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)如下：

由式（11）得出物質(zhì)資本直接效應(yīng)系數(shù)a2為0.34，人力資本直接效應(yīng)系數(shù)a3為0.60，說明人力資本直接產(chǎn)出彈性大于物質(zhì)資本產(chǎn)出彈性。

3.2 人力資本對經(jīng)濟發(fā)展的完全貢獻率

根據(jù)式（11），結(jié)合式（4）（5）得出物質(zhì)資本彈性和人力資本彈性的公式：

進而計算出各年份上海市物質(zhì)資本彈性和人力資本彈性，從而得到其各自的完全貢獻率。由表2 可以看出，人力資本存量完全貢獻率介于11.80%～56.76%之間，最低點在2010 年出現(xiàn)，最高點在2012 年出現(xiàn)，在2010 年之前其呈現(xiàn)緩慢上升的趨勢，而在2010 年之后3 年完全貢獻率突增，在2014 年之后又逐漸趨向于平緩，維持在35.01%左右；物質(zhì)資本存量完全貢獻率在各年份整體變動于17.58%～64.93%之間，在2005 年和2010 年達到較高點。整體來看，在研究區(qū)間內(nèi)，人力資本存量對于經(jīng)濟發(fā)展的平均貢獻率為33.64%，略低于物質(zhì)資本存量對于經(jīng)濟發(fā)展的平均貢獻率（39.98%）。

表2 2001—2017 年上海市物質(zhì)資本和人力資本的完全貢獻率

3.3 高校科技人才培養(yǎng)對人力資本存量的貢獻

借鑒已有的研究方法，基于高等教育在教育綜合指數(shù)年均增長率的占比來確定高校科技人才培養(yǎng)對人力資本存量的貢獻［22］。上海市各類文化程度勞動力的人均受教育年限由上海市各類勞動人口的文化程度占比得到（見表3）。

表3 上海市勞動力人口文化程度占比及平均受教育年限

經(jīng)計算，2000 年和2017 年上海市勞動力人口的教育綜合指數(shù)分別為11.28 和14.76。那么，在2000—2017 年間，上海市勞動力人口教育綜合指數(shù)的年增長率為1.60%［即：（14.76/11.28）×1/17-1］，而人均接受高等教育的年均增長率為7.50%［即：（1.67/0.49）×1/17-1］，再將高等教育的部分排除，人均接受教育年限的年均增長率為0.61%{即：［(14.76-1.67×2)/(11.28-0.49×2)］×1/17-1}，則在綜合年增長率中，高等教育的貢獻率為0.99%（即：1.60%-0.61%）。由此可得，2000—2017 年間上海市高等教育在教育綜合指數(shù)的年均增長率占比為61.84%（即：0.99%/1.60%）。

3.4 高?？萍既瞬排囵B(yǎng)對經(jīng)濟發(fā)展的貢獻率

結(jié)合以上計算結(jié)果，可得到研究區(qū)間內(nèi)上海市高?？萍既瞬排囵B(yǎng)對經(jīng)濟發(fā)展的貢獻率，如表4 所示。在2001—2017 年間，上海市高?？萍既瞬排囵B(yǎng)對經(jīng)濟增長的貢獻率總體處于上升趨勢，總體波動范圍在7.30%～35.10%之間，其中分別在2006 年和2011 年有突增，而在2003 年和2014 年有回落。

表4 上海市高校人才培養(yǎng)對經(jīng)濟增長的貢獻率

4 討論與分析

4.1 高校科技人才培養(yǎng)對經(jīng)濟具有促進作用

人力資本對經(jīng)濟增長的促進作用已在全球范圍內(nèi)達成共識［23］，本文的研究結(jié)果進一步證實了這一論斷。但在貢獻率上，人力資本對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的貢獻率并不是恒定的，也不是線性變化的，而是呈波動變化的。

高?？萍既瞬排囵B(yǎng)的規(guī)模和質(zhì)量決定了一個區(qū)域高素質(zhì)人力資本的層次。現(xiàn)有文獻已經(jīng)證實了勞動力和經(jīng)濟發(fā)展之間具有正向關(guān)系［24］，由于高?？萍既瞬排囵B(yǎng)對經(jīng)濟發(fā)展的作用具有內(nèi)生性，所以高?？萍既瞬排囵B(yǎng)通過提升人力資本水平來推動經(jīng)濟發(fā)展尚無具體定論。我國幅員遼闊，地區(qū)間經(jīng)濟發(fā)展不平衡，相對于物質(zhì)資本，教育人力資本推動經(jīng)濟的作用并不是在所有省份可以實現(xiàn)［25］。我國絕大部分地區(qū)還處于經(jīng)濟發(fā)展由物質(zhì)資本推動的階段，并且人力資本的作用存在地區(qū)差異［26-27］。大多數(shù)學(xué)者認為高?？萍既瞬排囵B(yǎng)通過提升人力資本水平來推動經(jīng)濟發(fā)展這種促進作用在東部地區(qū)要顯著高于西部地區(qū)［28］，這不僅與我國經(jīng)濟發(fā)展水平分布類似，并且與我國高等院校的分布情況保持一致。越是經(jīng)濟不發(fā)達的地區(qū)，越受限于人才流失，導(dǎo)致人力資本對經(jīng)濟的推動作用越小，在中西部地區(qū)，基礎(chǔ)教育相較于高等教育對經(jīng)濟的帶動作用更大，高校科技人才培養(yǎng)人力資本不足以形成高水平產(chǎn)出［29］。如陜西省、四川省屬于我國高校大省，高校規(guī)模和質(zhì)量都在西部地區(qū)處于優(yōu)勢地位，陜西省高?？萍既瞬排囵B(yǎng)對經(jīng)濟發(fā)展的貢獻率為3.65%，四川省為2.51%，但并未對經(jīng)濟發(fā)展起到應(yīng)有的推動作用［20］。西部地區(qū)的高等教育經(jīng)費投入較低，就業(yè)中受過高等教育的人員比例也較少，這是造成西部地區(qū)人力資本對經(jīng)濟拉力不明顯的主要原因［30］。對于東部地區(qū)，其一方面集中了高學(xué)歷人口，對發(fā)達國家的前沿技術(shù)具有相對較強的吸收能力；另一方面人力資本通過吸收和引進頂尖技術(shù)和外商投資有利于后發(fā)優(yōu)勢的發(fā)揮。在東部，基礎(chǔ)教育和高等教育都具有對經(jīng)濟的推動作用，且受高等教育培養(yǎng)的人力資本在經(jīng)濟產(chǎn)出中貢獻比基礎(chǔ)教育大［31］。

高等教育通過培養(yǎng)高素質(zhì)人才，以人力資本的形式對區(qū)域經(jīng)濟提供支持，成為區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的強勁動力。通過上述分析可以看出，高?？萍既瞬排囵B(yǎng)與經(jīng)濟發(fā)展具有正相關(guān)關(guān)系。在2000—2017 年間上海市物質(zhì)資本平均完全產(chǎn)出彈性為0.72，人力資本平均完全產(chǎn)出彈性為1.22，兩者之和大于1，說明上海市呈現(xiàn)出規(guī)模經(jīng)濟。人力資本直接產(chǎn)出彈性為0.60，大于物質(zhì)資本存量的0.34，說明上海市高?？萍既瞬排囵B(yǎng)對經(jīng)濟發(fā)展具有推動作用。上海市的高等教育水平在全國范圍內(nèi)屬于較為頂尖的水平，且在17 年間其高等教育在教育綜合指數(shù)的年均增長率中占超過61.84%的比例，顯著高于其他省份，說明上海市作為高等教育集中的地區(qū)，由高素質(zhì)人才驅(qū)動經(jīng)濟發(fā)展具有顯著優(yōu)勢。且根據(jù)勞動力人口文化程度分布可以看出，上海市在2000 年時擁有初中文化水平的人占總勞動力的41.03%，而在2017 年，具有高等教育文化水平的人才占總勞動力的41.71%，說明在勞動力市場上具有高等教育水平的人才越來越多，勞動力結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化。

4.2 教育投入可以增強人力資本對經(jīng)濟的推動力

教育支出是影響人力資本對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展促進作用的主要因素之一，上海市教育支出變化與人力資本完全貢獻率的變化具有較高的一致性。我國主要省份教育支出與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系，如圖1 和圖2所示。

我國各地區(qū)的教育發(fā)展及教育資源配置基本按照全國統(tǒng)一部署進行，因此教育經(jīng)費可以有效地說明當?shù)亟逃郊鞍l(fā)展規(guī)模。從圖1 可見，全國教育支出占GDP 的比重總體呈現(xiàn)出上升趨勢，但上海、江蘇、浙江、廣東4 省市卻總體呈現(xiàn)出波動下降的趨勢。除2000— 2005 年上海市教育支出占GDP 的比重高于全國水平，其余階段4 省市教育支出占GDP 的比重均低于全國水平。

圖1 上海、江蘇、廣東、浙江的教育支出與其生產(chǎn)總值比重

圖2 上海市生產(chǎn)總值、教育支出及從業(yè)人數(shù)增長率

以5 年作為一個教育時間段，將2000—2017 年劃分為4 個時間段，比較分析4 省市的教育支出增長率。如表5 所示，結(jié)果表明上海市除2000—2004年這一階段，其余時間段內(nèi)教育支出的年均增長率均高于其他省市及全國水平，表明上海市高度重視教育發(fā)展。

表5 2000—2017 年全國及主要省份教育支出增長速度比較

同時，地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展也呈現(xiàn)出明顯的階段性。如表6 所示，在第一階段，4 省市GDP 年均增長率遠高于全國水平，但在其他階段，有些省份的GDP年均增長率高于全國水平，而有些省份的GDP 年均增長率低于全國水平。上海在2000—2004 年內(nèi)，經(jīng)濟發(fā)展速度相較江蘇、廣東、浙江處于較低水平；而在此后的兩個時期內(nèi)，上海市經(jīng)濟發(fā)展速度低于全國水平（16.71%和13.32%)，但在2015—2017 年這一時間段，上海市經(jīng)濟發(fā)展速度躍為第三（9.15%），高于全國水平（8.89%）。并且，通過對教育支出年均增長率和經(jīng)濟年均增長率的排序可直觀地看出，教育支出增長與當期經(jīng)濟發(fā)展的作用并不明顯，但對此后階段的經(jīng)濟發(fā)展具有明顯作用。例如，上海市教育增長在2000—2014 年發(fā)展迅速，但并未立刻對經(jīng)濟發(fā)展速度產(chǎn)生作用，而是在2015—2017 年反映出來。這一情況在浙江省也體現(xiàn)得較為明顯，反映了教育作用的滯后性。

表6 2000—2017 年全國及主要省份GDP 增長速度比較

因而，教育支出對地區(qū)經(jīng)濟具有一定影響但存在顯著的滯后性。2000 年，上海市共有勞動力人口745.24 萬人，其中具有大專及以上文憑的勞動力有8 萬余人，2005 年以前具有高等教育文化水平的勞動力占總勞動力的比例不足10%，而在2016 年之后，占比均在20%左右。從圖1 可以看出，在研究區(qū)間內(nèi)，國家教育財政支出增長率為10%左右，且在2010 年到2013 年明顯增大，在2011 年達到頂峰，這與我們計算所得的上海市人力資本存量貢獻率基本相符，2012 年上海市人力資本存量的完全貢獻率達到56.76%；在2016 年之后，隨著高等院校的擴招，本科學(xué)歷已基本處于飽和狀態(tài)；在2019 年，我國高等院校的入學(xué)率達到34.5%，預(yù)計在近年內(nèi)數(shù)據(jù)將不會有太大波動。

上海市一直以來高度重視高?？萍既瞬排囵B(yǎng)，在經(jīng)濟發(fā)展的同時也逐漸建立起較為完善的人才培養(yǎng)體系。改革開放以來，上海市的高等教育呈現(xiàn)出整體質(zhì)量提升、本科比例持續(xù)增長、多層次教學(xué)共同發(fā)展的態(tài)勢。到2018 學(xué)年年末，上海全市共有普通高等學(xué)校64 所，其中具有世界一流大學(xué)建設(shè)高校4 所、世界一流學(xué)科建設(shè)高校8 所，同時還配有成人中高等學(xué)歷教育學(xué)校26 所、成人職業(yè)技術(shù)培訓(xùn)機構(gòu)631 所。2013 年上海市啟動“高校高峰高原學(xué)科建設(shè)計劃”，加大對高校學(xué)科建設(shè)和人才培養(yǎng)的政策指導(dǎo)和投入力度，在推動上海市高原高峰學(xué)科數(shù)量、質(zhì)量并進的同時，充分發(fā)揮了教學(xué)相長的作用，使學(xué)生的專業(yè)素質(zhì)得以有效提升，科研活躍度大幅提高，教研質(zhì)量也實現(xiàn)了同步提升。截至2018 學(xué)年底，上海市全年招收全日制研究生5.27 萬人，在校全日制研究生15.85 萬人，全日制研究型畢業(yè)生4.31萬人。上海市較為完善的高?？萍既瞬排囵B(yǎng)體系正不斷優(yōu)化并改善著當?shù)氐娜肆Y本結(jié)構(gòu)。

良好的人才發(fā)展環(huán)境和科技創(chuàng)新氛圍，為人力資本發(fā)揮作用提供了保障，有利于增強人力資本對經(jīng)濟發(fā)展的推動力。進入知識經(jīng)濟時代，人力資本成為社會生產(chǎn)的決定性力量。上海市憑借其強大的智力支持和對外開放的有利條件，積極引用先進技術(shù)和管理模式，不斷改造當?shù)氐膫鹘y(tǒng)工業(yè)，開拓新興工業(yè)，發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)。2018 年，上海市全年實現(xiàn)生產(chǎn)總值32 679.87 億元，比上年增長6.6%，繼續(xù)處于合理區(qū)間。其中，第三產(chǎn)業(yè)增長值為22 842.96 億元，增長8.7%，占上海市生產(chǎn)總值比重為69.9%；交通運輸、倉儲和郵政業(yè)，信息傳輸、計算機服務(wù)和軟件業(yè)，科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)等行業(yè)具有長足發(fā)展，并領(lǐng)先于全國大多數(shù)省份。

區(qū)域經(jīng)濟增長對高?？萍既瞬排囵B(yǎng)的回饋，形成了二者的良性互動，進一步促進了人力資本作用的發(fā)揮。相較于其他的省份，上海市“985 工程”高校、“211 工程”高校、“雙一流”建設(shè)高校數(shù)目較多，集聚了大量的優(yōu)秀人才，具有極強的科研儲備力量，其發(fā)達的高校教育體系為社會發(fā)展提供著充足的智力支持和人才保障，對上海市經(jīng)濟發(fā)展具有顯著的提升作用；而上海市良好的地區(qū)經(jīng)濟背景也能夠從經(jīng)濟支持、產(chǎn)業(yè)分布和就業(yè)吸引力等方面出發(fā)，進一步優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)，使其更有效地幫助高校培養(yǎng)科技人才。

5 結(jié)論與建議

本研究以人力資本對經(jīng)濟發(fā)展的貢獻為切入點，運用超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型，結(jié)合主成分分析方法構(gòu)建了高校科技人才培養(yǎng)對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展貢獻的分析模型，并以上海市為例進行了實證分析，為探究高?？萍既瞬排囵B(yǎng)與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的理論機制提供了研究經(jīng)驗，為區(qū)域制定高素質(zhì)科研人才引育和人力資本提升政策提供參考。

（1）高校科研人才培養(yǎng)通過提升區(qū)域人力資本促進區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展。在研究區(qū)間內(nèi)，其對上海市經(jīng)濟增長的貢獻率呈波動變化，最高可達35.1%。教育不僅可以通過提高勞動力水平、促進勞動效率提升，直接作用于經(jīng)濟發(fā)展，還可以產(chǎn)生外溢效應(yīng)，推動科技水平的進步、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，以間接的方式作用于經(jīng)濟發(fā)展；同時，教育具有明顯的滯后效應(yīng)，當期的教育投入并不一定能作用于當期的經(jīng)濟發(fā)展，教育投資對經(jīng)濟發(fā)展的作用應(yīng)立足長遠。上海市高校應(yīng)當根據(jù)自身學(xué)科優(yōu)勢及時調(diào)整人才培養(yǎng)結(jié)構(gòu)，提高學(xué)生就業(yè)能力，通過高水平的人才供給來支撐產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

（2）上海市GDP 的增長率穩(wěn)定上升，而教育投資占GDP 的比重呈震蕩狀態(tài)。因此，上海市應(yīng)持續(xù)加大對教育經(jīng)費的投入，不斷提升高等教育的數(shù)量和質(zhì)量，實施人才強市戰(zhàn)略。

（3）區(qū)域教育支出、政策環(huán)境、人才發(fā)展環(huán)境、科技創(chuàng)新氛圍以及區(qū)域經(jīng)濟增長與高等教育發(fā)展之間的良性互動，是高?？萍既瞬排囵B(yǎng)對區(qū)域人力資本提升和經(jīng)濟發(fā)展發(fā)揮作用的重要保障。上海市高素質(zhì)人力資本供不應(yīng)求，一方面，上海市應(yīng)積極實施高層次人才的落戶、就業(yè)等優(yōu)惠政策，不斷擴大人力資本存量；另一方面，通過人才引進政策實現(xiàn)跨區(qū)域人才流入，為人才提供良好的發(fā)展環(huán)境，促進人力資本作用的發(fā)揮。最后，在高校層面，應(yīng)注重創(chuàng)新氛圍，建設(shè)具有推動科研進步的創(chuàng)新型人力資本結(jié)構(gòu)。

此外，本研究還存在一些不足：首先因數(shù)據(jù)可得性的限制，沒有對高等教育層次做更進一步的劃分；其次，在模型設(shè)定上，沒有考慮到教育資源跨區(qū)域流動的情況。下一步研究將從這些方面展開。