李 峰，朱 鈺

(河北工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院,天津 300401)

一、引言

隨著我國經(jīng)濟由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段,原有依靠物質(zhì)要素投入的粗放式發(fā)展模式已經(jīng)不能滿足未來經(jīng)濟發(fā)展的新要求[1]。如何在未來較長一段時期內(nèi)實現(xiàn)經(jīng)濟新舊動能的轉(zhuǎn)換,不僅是我國區(qū)域而且是整個國家實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展面臨的關(guān)鍵問題。人力資本作為知識流動和技術(shù)擴散的有效載體,是解釋不同區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差異的重要路徑。

不同經(jīng)濟體人力資本對經(jīng)濟增長的具體貢獻(xiàn)大小差別較大,即使是同一經(jīng)濟體不同時期人力資本對經(jīng)濟增長的貢獻(xiàn)大小也是不盡相同。伴隨資本積累減速、人口紅利逐步消失,我國人力資本結(jié)構(gòu)變化也正經(jīng)歷著由初級人力資本向高級人力資本演進(jìn)的過程。據(jù)世界經(jīng)合組織(OECD)官方網(wǎng)站的數(shù)據(jù)：在25～64歲人口中,初中及以下教育程度人口比重從2000年的81.3%下降到2010年的75.54%；高中教育程度人口比重從2000年的13.9%增加到2010年的14.8%；高等教育程度人口比重從2000年的4.8%增加到2010年的9.68%。2014年,初中及以下教育程度人口比重進(jìn)一步降至71.7%,高中和高等教育程度人口比重分別增至16.1%和12.2%。與此同時,2018年OECD國家三類教育程度人口平均比重分別為21.07%、42.44%和36.93%。人力資本異質(zhì)性特征的逐漸突出使得其與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系不再是單一的線性關(guān)系。

我國各省份的經(jīng)濟活動存在明顯的空間相關(guān)性[2],因此在經(jīng)濟增長模型中考慮變量的空間效應(yīng)是必要的。地理鄰近是空間經(jīng)濟學(xué)的核心概念之一,即在追求自身經(jīng)濟利益時,部分經(jīng)濟主體會從與同行、顧客和競爭對手的鄰近所產(chǎn)生的正外部性中受益,吸納人力資本,促進(jìn)經(jīng)濟增長[3]。然而,值得一提的現(xiàn)象是,我國區(qū)域間的人力資本轉(zhuǎn)移出現(xiàn)了明顯的“舍近求遠(yuǎn)”特征,“孔雀東南飛”便是典型案例之一,這與北方內(nèi)部城市緊密相鄰的地緣關(guān)系不一致。作為保障經(jīng)濟發(fā)展秩序的重要環(huán)境,制度是影響區(qū)際間空間外溢的另一重要維度。《中國分省份市場化指數(shù)報告(2018)》顯示,2016年北方15個地區(qū)的平均市場化指數(shù)為6.28,而南方15個地區(qū)這一數(shù)據(jù)平均值高達(dá)7.55。

人力資本的多樣性以及區(qū)域間的差異對區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟增長有什么影響? 對周邊地區(qū)有怎樣的空間效應(yīng)? 制度因素是否與地理因素一起對空間效應(yīng)產(chǎn)生影響以及產(chǎn)生怎樣的影響? 本文將利用受教育程度、性別等社會經(jīng)濟特征的多維度細(xì)化人力資本異質(zhì)性,在區(qū)域?qū)用姘褑我坏乩磬徑詳U展為包含地理鄰近和制度鄰近的復(fù)合鄰近性?；?004—2018年中國30個省份的面板數(shù)據(jù),應(yīng)用空間面板杜賓模型分析異質(zhì)性人力資本對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響作用,為不同發(fā)展階段地區(qū)差異化的人力資本培育與積累的政策提供理論支撐,并對區(qū)域發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變、經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。

二、文獻(xiàn)綜述

人力資本對經(jīng)濟增長的影響主要存在三個邏輯：一是人力資本作為要素投入直接作用于經(jīng)濟增長,即盧卡斯作用機制；二是人力資本積累通過影響技術(shù)創(chuàng)新活動促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長,間接作用于經(jīng)濟增長,即尼爾森-菲爾普斯作用機制；三是人力資本不但是最終產(chǎn)品的投入要素,而且還是技術(shù)生產(chǎn)的關(guān)鍵投入品,從兩方面對經(jīng)濟增長產(chǎn)生推動作用,即聯(lián)合作用機制。然而既往研究多注重整體人力資本存量,而對人力資本的異質(zhì)性考慮不足[4-5]。由于邊際收益的不同,不同類型人力資本對經(jīng)濟增長影響的顯著性和作用機制存在顯著差異。Papageorgiou[6]研究發(fā)現(xiàn),初等教育在最終產(chǎn)品的生產(chǎn)中更重要,而小學(xué)后的教育更多與技術(shù)應(yīng)用與創(chuàng)新相聯(lián)系。劉智勇等[7]研究發(fā)現(xiàn),總量人力資本既通過尼爾森-費爾普斯作用機制又通過聯(lián)合作用機制作用于經(jīng)濟增長,但初等教育的作用機制均未得到任何驗證,中等教育主要通過盧卡斯作用機制以及尼爾森-費爾普斯作用機制中的技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)經(jīng)濟增長,高等教育則只通過盧卡斯作用機制中的技術(shù)創(chuàng)新影響經(jīng)濟增長。劉金濤[8]依照受教育年限對人力資本進(jìn)行劃分,其對總量人力資本的研究結(jié)論與劉智勇等[7]相同,但認(rèn)為中級人力資本通過尼爾森-菲爾普斯中技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)模仿共同作用于經(jīng)濟增長,而高級人力資本的三種作用機制均得到驗證?？梢?人力資本所有者的知識、技能、體力、經(jīng)驗、性別不同,人力資本的生產(chǎn)能力和經(jīng)濟資源配置能力存在很大差別。其中,一般型人力資本受過基本的素質(zhì)教育,從事工作的規(guī)范化、程序化程度高,在經(jīng)濟增長中的作用逐漸弱化；專業(yè)型人力資本接受高等教育或參加高水平的技能培訓(xùn),積累專業(yè)知識和技能,可替代性較小,在經(jīng)濟發(fā)展中的作用越來越重要。本文認(rèn)為上述異質(zhì)性人力資本的劃分標(biāo)準(zhǔn)僅僅關(guān)注了教育程度,而忽略了性別這一包含社會經(jīng)濟特征的異質(zhì)性因素。

隨著空間經(jīng)濟學(xué)的興起,人力資本是否對經(jīng)濟增長產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)以及這種溢出的方向性等問題,均引起了學(xué)者的廣泛關(guān)注。Rosenthal et al.[9]通過經(jīng)驗研究驗證了人力資本存在正向空間溢出效應(yīng)。而Fischer[10]基于拓展的MRW空間模型,考察了1995—2004年22個歐洲國家的198個地區(qū),結(jié)論表明人力資本空間溢出效應(yīng)對經(jīng)濟增長的作用并不顯著。我國學(xué)者肖志勇[11]、高遠(yuǎn)東等[12]分別將空間變量引入MRW模型,然而研究結(jié)論不一。前者研究發(fā)現(xiàn)在0-1權(quán)重矩陣下人力資本對區(qū)域經(jīng)濟增長具有較強的空間溢出效應(yīng)；后者認(rèn)為在0-1權(quán)重矩陣下中國全域及東部、西部區(qū)域的人力資本及其空間外溢效應(yīng)對經(jīng)濟增長的貢獻(xiàn)均不顯著?？梢?空間視角下人力資本對區(qū)域增長的作用存在一定爭議,且上述研究既沒有考慮人力資本結(jié)構(gòu),也過于單一地解讀了鄰近性。

人力資本是知識流動和技術(shù)擴散的有效載體,其遷移過程必然受到地理距離的影響。地理上的非鄰近關(guān)系不利于信息獲取,隨著兩地間距離的增加,行為主體之間發(fā)生知識流動和技術(shù)擴散的概率會降低,空間溢出效應(yīng)會減小[13]。制度鄰近也是影響人力資本空間溢出的一個重要維度,指組織面臨非正式約束和正式約束的相似程度。制度上的約束將導(dǎo)致溢出過程中出現(xiàn)損耗,產(chǎn)生“冰山成本”。兩個地區(qū)間制度鄰近水平越高,人力資本的溢出效應(yīng)受到的阻礙就越小。主體間受到相似制度體系、慣例和價值觀等影響,更容易培養(yǎng)出信賴感,由此降低地區(qū)間不確定性與交易成本,可促進(jìn)人力資本溢出。因此單純從地理鄰近性視角研究顯得過于單薄,有必要加入制度鄰近性構(gòu)建地理-制度復(fù)合鄰近性權(quán)重矩陣。

鑒于此,本文利用2004—2018年中國30個省份的面板數(shù)據(jù),進(jìn)行拓展研究：(1) 運用包含社會經(jīng)濟特征的多維度指標(biāo)對人力資本進(jìn)行異質(zhì)性細(xì)化；(2)將異質(zhì)性人力資本影響經(jīng)濟增長的研究框架擴展至空間維度,實證分析不同類型人力資本的經(jīng)濟增長效應(yīng)及其空間溢出效應(yīng)；(3) 突破單一地理鄰近,構(gòu)建地理-制度復(fù)合鄰近性權(quán)重矩陣,并將復(fù)合鄰近性、異質(zhì)性人力資本和區(qū)域經(jīng)濟增長納入同一分析框架,在復(fù)合鄰近條件下探究異質(zhì)性人力資本對經(jīng)濟增長的影響。

三、研究設(shè)計

(一)鄰近性測度

1.地理鄰近測度。在實證研究中,一般基于兩種方法來構(gòu)建反映地理鄰近的空間權(quán)重矩陣。一種是空間鄰接權(quán)重矩陣,該方法認(rèn)為只有相鄰空間單元之間才存在空間交互,此時權(quán)重取值為1,否則取值為0；另一種方法引入了對兩個空間單元的潛在相互影響的總體測度[14],比如直接以距離的函數(shù)作為空間權(quán)重,可以是基于空間球面距離的矩陣、基于最短行車時間的矩陣、基于鐵路或公路里程的矩陣等。本文選用第二種方法構(gòu)建地理鄰近矩陣。借鑒Hong的研究,根據(jù)30個省會城市和直轄市的經(jīng)緯度,計算任意兩個省份之間的球面距離dij[15]。采用球面距離作為衡量的原因是其能夠較好地表達(dá)空間溢出作用在空間單位距離上的衰減效應(yīng)。考慮到距離度量單位可能會對結(jié)果產(chǎn)生影響,采用地理距離平方的倒數(shù)來表示地理鄰近?；诖硕x地理空間權(quán)重矩陣WG,設(shè)定如下：,為了減少或消除區(qū)域間的外在影響,對權(quán)重矩陣進(jìn)行行標(biāo)準(zhǔn)化處理,使得行元素之和為1。

2.制度鄰近測度。由于制度本身是一個多維的抽象概念,所以當(dāng)分析不同地區(qū)間的制度鄰近性時,應(yīng)選擇具有明顯地區(qū)差異的關(guān)鍵維度來度量鄰近關(guān)系[16]。目前制度鄰近性的測度主要包括兩類方法：第一類是利用虛擬變量,比如使用1與0來區(qū)分國內(nèi)和國外,以此表示制度距離[17]；第二類是利用市場結(jié)構(gòu)、政策結(jié)構(gòu)等相關(guān)指數(shù)來計算,比如Ejermo et al.[16]、黨興華[18]、陶長琪等[19],基于市場化程度和地區(qū)保護(hù)程度兩個關(guān)鍵維度來度量制度鄰近性。由于國內(nèi)市場整合,即市場化程度提升,能夠改善就業(yè)環(huán)境、提升地方品質(zhì)、吸引優(yōu)質(zhì)人才；同時,地方保護(hù)主義造成的地區(qū)分割和“諸侯經(jīng)濟”會阻礙中國國內(nèi)市場的整合過程[20]。因而本文采用第二類方法測度制度鄰近。市場化程度的度量過程較為復(fù)雜,本文采用樊綱等的數(shù)據(jù)來度量①；地方保護(hù)程度的測度方法也不統(tǒng)一,有關(guān)研究認(rèn)為伴隨著市場分割程度的提升,地方保護(hù)程度會不斷強化[21],因而可以用市場分割程度測量地方保護(hù)程度,本文借鑒陸銘等[22]的價格指數(shù)方法實現(xiàn)量化②。

設(shè)定Ri、Rj表示任意兩個地區(qū)的市場化指數(shù),Zi、Zj表示任意兩個地區(qū)的市場分割指數(shù),則定義任意兩個地區(qū)之間的制度距離為：。一般而言,制度距離越大,表明地區(qū)間制度鄰近水平越低,空間溢出的阻礙越大,越不利于人力資本的跨區(qū)域交流、合作與流動。因此,可定義制度鄰近水平為：

設(shè)地區(qū)i第t年市場化指數(shù)為Rit,市場分割指數(shù)為Zit,則地區(qū)的平均值為：

基于此,定義基于制度鄰近的空間權(quán)重矩陣為WI,其中同樣進(jìn)行了行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

3.地理與制度復(fù)合鄰近。文獻(xiàn)對于復(fù)合鄰近性的處理,大多遵循兩種方法：第一種是相乘[23],第二種是相加[24]。本文遵循第二種方法,設(shè)定了地理與制度復(fù)合鄰近權(quán)重矩陣,具體如下：

其中,WijG是地理鄰近權(quán)重矩陣,WijI是制度鄰近權(quán)重矩陣,同樣進(jìn)行了行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

(二)模型構(gòu)建

本文以盧卡斯人力資本模型為原始模型,將經(jīng)濟產(chǎn)出視為人力資本、物質(zhì)資本及勞動力投入的函數(shù)。具體表達(dá)式如下：

其中,Yit代表總產(chǎn)出,Hit代表人力資本投入,Kit代表物質(zhì)資本投入,Lit代表勞動力投入,CONTROLSit代表一系列控制變量。將其進(jìn)行對數(shù)線性化,得到本文實證模型的一般形式：

考慮到經(jīng)濟活動存在一定的空間相關(guān)性,本文借鑒Anselin et al.[25]提出的空間面板計量方法,構(gòu)建如下空間面板模型：

其中,W為空間權(quán)重矩陣,μi為個體效應(yīng),γt為時間效應(yīng),εit為隨機誤差項(服從獨立同分布假設(shè))。

事實上,不同類型的空間計量模型所假定的空間傳導(dǎo)機制并不相同,其所代表的經(jīng)濟含義也有所區(qū)別。若λ ＝θ ＝0,則為空間自回歸模型(SAR),該模型假設(shè)被解釋變量會通過空間相互作用對其他地區(qū)的經(jīng)濟產(chǎn)生影響[26]；若ρ ＝θ ＝0,則為空間誤差模型(SEM),該模型假定空間溢出產(chǎn)生的原因是隨機沖擊的結(jié)果,其空間效應(yīng)主要通過誤差項傳導(dǎo)；若λ ＝0,則為空間杜賓模型(SDM),該模型綜合了兩類空間傳導(dǎo)機制,即被解釋變量以及解釋變量均存在空間依賴。空間計量模型的設(shè)定和選取至關(guān)重要,一般使用空間依賴性檢驗進(jìn)行選擇。如果相較于LMERR(拉格朗日乘數(shù)誤差檢驗),LMLAG(拉格朗日乘數(shù)滯后檢驗)在統(tǒng)計上更加顯著,且代表穩(wěn)健性的R-LMLAG(穩(wěn)健拉格朗日乘數(shù)滯后檢驗)顯著而R-LMERR(穩(wěn)健拉格朗日乘數(shù)誤差檢驗)不顯著,則選擇SAR(空間滯后模型)；反之,如果在統(tǒng)計上LMERR比LMLAG更加顯著,且R-LMERR顯著而R-LMLAG不顯著,則選擇SEM(空間誤差模型)；如果上述檢驗都顯著,則采用SDM(空間杜賓模型)。面板數(shù)據(jù)空間依賴性檢驗結(jié)果如表1所示。

表1 面板數(shù)據(jù)空間依賴性檢驗結(jié)果

表1中,四種檢驗在三類空間權(quán)重下至少通過了5%的顯著性水平檢驗,并且在地理與制度復(fù)合鄰近下呈現(xiàn)的檢驗結(jié)果最為顯著,與前文的理論機制分析相吻合。因而選用SDM模型進(jìn)行實證分析,基于此設(shè)定空間面板模型如下：

(三)變量說明與數(shù)據(jù)來源

1.變量說明。表征經(jīng)濟增長的被解釋變量：區(qū)域生產(chǎn)總值(Y)。本文采用各地區(qū)的實際GDP來真實地反映產(chǎn)出水平,并根據(jù)價格指數(shù)統(tǒng)一折算為2003年不變價,以去除價格變動的影響。

表征人力資本的核心解釋變量：人力資本(HUM)。本文采用各地區(qū)的平均受教育年限來度量總量人力資本(HUM),具體公式為HUM＝小學(xué)人口比例×6+初中人口比例×9+高中人口比例/中職人口比例×12+大專及以上人口比例×16。關(guān)于異質(zhì)性人力資本的界定,按照受教育程度及性別進(jìn)行界定。其中,受教育程度方面將6歲及以上人口劃分為初級人力資本、中級人力資本與高級人力資本三種類型。其中,用接受過小學(xué)教育的人力資本表征“初級人力資本”(HUM_P),具體公式為HUM_P＝小學(xué)人口比例×6；用接受過初中、高中及中職教育的人力資本表征“初級人力資本”(HUM_M),具體公式為HUM_M＝初中人口比例×9+高中人口比例/中職人口比例×12；用接受過?？平逃耙陨系娜肆Y本表征“高級教育人力資本”(HUM_H),具體公式為HUM_H＝大專及以上人口比例×16。

表征物質(zhì)資本的解釋變量：資本投入(K)。資本投入K通常用物質(zhì)資本存量來表示,目前較為通用的計算方法有兩種：一種是永續(xù)盤存法,另一種是采用固定資產(chǎn)凈值來表征。鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性,本文采用單豪杰[27]提出的處理方法。為獲取以2003年為基數(shù)的剔除價格變動因素的資本存量數(shù)據(jù),在單豪杰[27]給出的以1952年為基期的2003年物質(zhì)資本存量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,依照公式進(jìn)行折算,獲取到以2003年為基期不變價的各地區(qū)物質(zhì)資本存量。根據(jù)Kit ＝(1-δ)Kit-1+Iit作進(jìn)一步推算,式中,Kit為本期資本存量,Kit-1為上一期資本存量,Iit代表i地區(qū)t時期以不變價計算的投資額,δ為資本折舊率,取10.96%。

表征勞動資本的解釋變量：勞動力投入(L)。嚴(yán)格地說,勞動力投入應(yīng)包括數(shù)量和質(zhì)量兩個方面,但考慮到數(shù)據(jù)的可得性,本文使用各地區(qū)年末就業(yè)人口數(shù)。

其他控制變量：(1)開放度(OPEN)。孫楚仁等[28]發(fā)現(xiàn)貿(mào)易活動會通過制度渠道對經(jīng)濟增長產(chǎn)生正向影響,因此本文對對外開放度(進(jìn)出口總額與實際GDP的比率)水平予以控制。(2)城鎮(zhèn)化率(URBAN)。朱孔來等[29]研究發(fā)現(xiàn)我國城鎮(zhèn)化水平與經(jīng)濟發(fā)展水平之間存在穩(wěn)定的正相關(guān)關(guān)系,為此在實證分析中對城鎮(zhèn)化率予以控制,采用城鎮(zhèn)人口與總?cè)丝谥缺碚鳌?3)外商直接投資(FDI)：FDI可以通過增加資本形成、擴大出口、創(chuàng)造就業(yè)、輸出先進(jìn)科學(xué)技術(shù)以及提供現(xiàn)代化管理制度等途徑來直接推動經(jīng)濟的快速發(fā)展,本文采用實際利用外商投資額來衡量FDI。(4)交通基礎(chǔ)設(shè)施(INF)。通達(dá)的交通可以促進(jìn)區(qū)際人才輸送,減少在途時間,降低交易成本,促進(jìn)空間溢出,實現(xiàn)經(jīng)濟增長。但是,人力資本空間分布不均衡所導(dǎo)致的馬太效應(yīng)卻可以造成區(qū)域發(fā)展的不協(xié)調(diào),因此交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟發(fā)展的影響不確定。本文采用各省份公路里程數(shù)予以表征。(5)研發(fā)投入強度(RD)。研發(fā)投入強度與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系存在不確定性,在前期隨著經(jīng)費比重的增加,經(jīng)濟水平實現(xiàn)快速增長,但后期邊際收益逐步回落,經(jīng)濟增長速度下滑,甚至可能出現(xiàn)抑制經(jīng)濟增長的情況。本文采用各省份研發(fā)投入經(jīng)費占實際GDP比重予以表征。

2.數(shù)據(jù)來源。考慮到數(shù)據(jù)的可得性和完整性,本文選擇中國30個省份(香港、澳門、臺灣、西藏因數(shù)據(jù)缺失,故剔除)作為研究地域單元。被解釋變量時間跨度為2004—2018年；為了緩解內(nèi)生性問題,所有解釋變量均取滯后1期變量,因此其他變量時間跨度為2003—2017年。所使用的數(shù)據(jù)主要來自《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》、《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》、各地區(qū)《統(tǒng)計年鑒》、EPS數(shù)據(jù)及Wind數(shù)據(jù)平臺。表2給出了各變量的描述性統(tǒng)計。

表2 變量的描述性統(tǒng)計

四、實證分析

(一)空間自相關(guān)分析

空間自相關(guān)是反映不同變量在同一個分布區(qū)內(nèi)潛在的相互依賴性。度量全局空間自相關(guān)多采用Moran' sI予以刻畫,計算公式為：

依托上述計算公式和相關(guān)數(shù)據(jù),基于地理與制度復(fù)合鄰近、地理鄰近、制度鄰近三類空間權(quán)重矩陣,對樣本期內(nèi)我國30個省份的初級人力資本、中級人力資本、高級人力資本與經(jīng)濟增長進(jìn)行全局空間自相關(guān)性檢驗。數(shù)據(jù)結(jié)果見表3、表4,從全局Moran' sI檢驗結(jié)果可以看出,幾乎所有的統(tǒng)計值都通過了顯著性檢驗,表明初級、中級和高級人力資本與經(jīng)濟增長均存在明顯的空間自相關(guān)性。同時,考察期內(nèi)高級人力資本的Moran' sI在三類鄰近下分別介于0.054 2～0.128 4、0.058 0～0.096 4和0.050 4～0.185 7,表明制度鄰近、地理與制度復(fù)合鄰近下高級人力資本的正空間相關(guān)性更顯著；而初級人力資本卻呈現(xiàn)相反狀態(tài)。反映出高級人力資本對于制度信息的捕獲及接收能力較強,這使他們能夠在短時間內(nèi)對于制度的調(diào)整作出反應(yīng),更容易在制度鄰近性較高的地區(qū)間流動。

表3 地理與制度復(fù)合鄰近下Moran' s I

表4 地理鄰近及制度鄰近下Moran' s I

進(jìn)一步分析可知,隨著年份的遞進(jìn),地理鄰近下初級人力資本的Moran' sI呈現(xiàn)下降趨勢,而制度鄰近下初級人力資本的Moran' sI則呈現(xiàn)上升態(tài)勢,表明近年來初級人力資本對于制度優(yōu)勢的敏感性在逐步提升,說明打破制度障礙正在慢慢成為全體勞動者普遍的希冀。此外,如表4所示,2012年以后,高級人力資本在制度鄰近下的Moran' sI呈現(xiàn)出波動型弱化趨勢,表明隨著區(qū)域制度協(xié)同戰(zhàn)略的有效實施,核心城市集聚發(fā)展模式得以疏解、區(qū)域間人才流動渠道得以疏通。

(二)空間計量分析

1.總量人力資本維度。為了提高回歸結(jié)果的準(zhǔn)確性,依照一般思路研究總量人力資本對經(jīng)濟增長的影響。根據(jù)前文空間相關(guān)性分析結(jié)果,采用極大似然估計法,基于公式(9)所設(shè)定的空間面板計量模型進(jìn)行回歸分析,這里同時給出地理鄰近、制度鄰近下的回歸結(jié)果作為參考。此外,根據(jù)豪斯曼檢驗的結(jié)果,采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計。參照針對空間和時間固定效應(yīng)的聯(lián)合顯著性檢驗結(jié)果,選用時空雙固定效應(yīng),具體回歸結(jié)果見表5。其中模型(1)、(3)、(5)是未加入控制變量的回歸結(jié)果,模型(2)、(4)、(6)是加入了控制變量的回歸結(jié)果。

表5 多維鄰近性下的空間面板數(shù)據(jù)模型回歸結(jié)果

如表5所示,在地理與制度復(fù)合鄰近、地理鄰近和制度鄰近下空間項系數(shù)ρ在1%或5%的顯著度下為正,表明各地區(qū)的確存在明顯的正向經(jīng)濟增長溢出效應(yīng),引入空間模型是必要的。不同維度鄰近下總量人力資本(lnHUM)估計值均在1%的顯著性水平上為正,表明總量人力資本具有促進(jìn)要素流動、實現(xiàn)增長溢出等有助于經(jīng)濟發(fā)展的優(yōu)勢?？紤]到W ×lnHUM的估計值亦顯著為正,表明總量人力資本在推動經(jīng)濟發(fā)展過程中存在溢出效應(yīng),本地區(qū)的總量人力資本水平對鄰近地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展有正向效應(yīng),人力資本的跨區(qū)域交流產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)。

事實上,SDM模型給出的估計結(jié)果無法完全反映出解釋變量與被解釋變量間的關(guān)系,因此應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步對模型中包含的復(fù)合信息予以分析。Lesage et al.[30]依據(jù)空間效應(yīng)的范圍和對象的不同,將空間計量模型中自變量對因變量的影響分為直接效應(yīng)、間接效應(yīng)(空間溢出效應(yīng))和總效應(yīng)。直接效應(yīng)反映了自變量x對本地y的平均影響,間接效應(yīng)反映了自變量對鄰地y的平均影響,而總效應(yīng)反映了自變量x對全部區(qū)域產(chǎn)生的平均影響。

表6給出了三個維度鄰近下的效應(yīng)分解結(jié)果。以地理與制度復(fù)合鄰近為例,總量人力資本的直接效應(yīng)為0.905 5,即總量人力資本存量每提高1%,區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟水平提升0.905 5%?？偭咳肆Y本的空間溢出效應(yīng)為4.138 6,即總量人力資本存量每提高1%將引致鄰近地區(qū)經(jīng)濟水平提升4.138 6%。進(jìn)一步分析可知,該間接效應(yīng)占總效應(yīng)的82%以上,這也印證了人力資本積累所引致的空間溢出效應(yīng)是影響我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的核心因素。從全域?qū)用婵?人才市場的空間配置優(yōu)化和調(diào)整依賴于相鄰位置或相似制度的區(qū)域政府聯(lián)動配合,這將有效降低要素流動的壁壘限制,并充分提升外溢效應(yīng)的吸收能力,從而有力推動區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展。

表6 總量人力資本效應(yīng)分解

觀察不同維度鄰近下的間接效應(yīng),地理與制度復(fù)合鄰近下的空間外溢效應(yīng)明顯大于地理鄰近與制度鄰近下的空間外溢效應(yīng),且擬合優(yōu)度更高。由此可推斷,以往基于單一地理鄰近的實證研究,可能大大低估了人力資本對經(jīng)濟增長的空間溢出效應(yīng)。從政策層面看,人力資本所承載的隱形知識資源在按照政策體制與交通渠道進(jìn)行雙重區(qū)際配置時,更易于發(fā)揮空間外溢效應(yīng),實現(xiàn)經(jīng)濟增長作用。這再一次與前文的理論機制分析相吻合,因此下文將排除地理鄰近與制度鄰近,采用地理與制度復(fù)合鄰近空間權(quán)重矩陣進(jìn)行回歸分析。

2.異質(zhì)性人力資本。接下來,分析在地理與制度復(fù)合鄰近下異質(zhì)性人力資本溢出對經(jīng)濟增長的影響。其中,(7)給出初級、中級與高級人力資本為自變量的回歸結(jié)果；(8)給出按性別劃分的男性初級、女性初級、男性中級、女性中級、男性高級與女性高級6種異質(zhì)性人力資本的綜合回歸結(jié)果,具體見表7和表8。

表7 地理與制度復(fù)合鄰近下異質(zhì)性人力資本空間面板數(shù)據(jù)模型回歸結(jié)果

表8 變量空間效應(yīng)分解結(jié)果

如表7報告的(7)回歸結(jié)果所示,初級人力資本(lnHUM_P)與中級人力資本(lnHUM_M)對經(jīng)濟增長的作用均顯著為負(fù)。從表8報告的效應(yīng)分解結(jié)果來看,初級人力資本的直接效應(yīng)為-0.392 6、空間溢出效應(yīng)為-0.831 9,二者均通過了1%的顯著性水平檢驗；中級人力資本的直接效應(yīng)為-0.136 1,但空間溢出效應(yīng)為1.045 3,二者均通過了顯著性水平檢驗。這表明提升中級人力資本積累和投資能夠產(chǎn)生利于鄰近地區(qū)經(jīng)濟增長的空間溢出效應(yīng),而初級人力資本則難以產(chǎn)生積極的經(jīng)濟影響。過去20多年的時間里,我國走完了發(fā)達(dá)國家上百年的義務(wù)教育普及之路,因而中級人力資本存量實現(xiàn)了較大幅度提升,相比之下初級人力資本占比有所下滑。由于現(xiàn)實社會中多數(shù)工作崗位要求應(yīng)聘者具備初中及以上學(xué)歷,因此相較于初級人力資本,中級人力資本對空間距離的敏感性更弱,在區(qū)域之間的流動性更強,正是他們對薪酬和工作機會的不斷追求導(dǎo)致了正向溢出效應(yīng)。此外,初級人力資本的就業(yè)搜尋范圍較小,且大部分從事簡單重復(fù)型勞動工種,職業(yè)的可替代性較強,而AI時代的到來更是加劇了這種演化趨勢,因此出現(xiàn)了負(fù)向空間溢出效應(yīng)。

高級人力資本(lnHUM_H)的估計系數(shù)為正,但未能通過顯著性檢驗,表明當(dāng)前高級人力資本存在一定程度的經(jīng)濟增長效應(yīng),但還未得以充分挖掘,需要社會各界對其投入更多資金與政策支持。同時,表8顯示,高級人力資本的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)與總效應(yīng)值都大于0,但均未能通過顯著性檢驗。這是由于與發(fā)達(dá)國家相比,我國的人力資本結(jié)構(gòu)仍存在非常充足的調(diào)整優(yōu)化空間。具體表現(xiàn)為,產(chǎn)業(yè)對高級人力資本的需求無法得到充分滿足,特別是在一些高精尖技術(shù)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域,人才供求矛盾表現(xiàn)尤為突出,這也導(dǎo)致了高級人力資本對經(jīng)濟增長的促進(jìn)作用及溢出效應(yīng)尚不顯著的局面。

進(jìn)一步將人力資本按性別劃分,著重分析SDM模型效應(yīng)分解所給予的交互信息。男性中級(lnHUM_MM)及男性高級人力資本(lnHUM_HM)的空間溢出效應(yīng)顯著為正,直接效應(yīng)并不顯著；男性初級人力資本(lnHUM_PM)的空間溢出效應(yīng)顯著為正,直接效應(yīng)卻顯著為負(fù)。女性方面,只有高級人力資本(lnHUM_HF) 的直接效應(yīng)顯著為正,而女性初級(lnHUM_PF)與女性中級人力資(lnHUM_MF)的直接效應(yīng)與間接效應(yīng)均呈現(xiàn)不顯著的負(fù)向狀態(tài)。這也印證了前文的研究結(jié)論,高級人力資本引致的正向溢出效應(yīng)還存在巨大挖掘空間。然而結(jié)果還顯示出當(dāng)前環(huán)境下,我國女性勞動力在就業(yè)市場仍然處于劣勢地位,這與我國實際情況是相符的。第一,據(jù)國家統(tǒng)計局公布的數(shù)據(jù)顯示,截至2019年末,我國男性人口達(dá)71 527萬人,而女性人口僅68 478萬人,男女性別比為1 ∶1.04。男性勞動力的豐裕度高,同時社會資本對男性就業(yè)能夠發(fā)揮更大的促進(jìn)作用,因此相較于女性,男性更容易獲得理想的崗位[31]。第二,受到中國傳統(tǒng)文化以及經(jīng)濟動機的影響,包括教育資源在內(nèi)的家庭資源分配總是偏向于男性[32],這就導(dǎo)致了女性整體受教育年限低于男性,因而女性初級人力資本占比較高,相應(yīng)地女性中級人力資本難以發(fā)揮明顯的經(jīng)濟促進(jìn)作用。第三,女性在從事偏體力型的勞動時效率遠(yuǎn)低于男性,并且女性在風(fēng)險態(tài)度、競爭意識等方面的弱勢,以及她們生育行為產(chǎn)生的工作中斷和有效勞動時間減少等都會在一定程度上削弱女性人力資本的經(jīng)濟增長效應(yīng)[33]。

五、結(jié)論及建議

本文在區(qū)域?qū)用嫔习褑我坏乩磬徑詳U展為包含地理鄰近和制度鄰近的復(fù)合鄰近性,運用空間面板杜賓模型實證研究了異質(zhì)性人力資本對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響?；?004—2018年中國30個省份面板數(shù)據(jù)的估計結(jié)果表明：(1)制度鄰近、地理與制度復(fù)合鄰近下高級人力資本呈現(xiàn)先強烈集聚后波動弱化的趨勢,而初級人力資本呈現(xiàn)相反狀態(tài)；(2)復(fù)合鄰近性下人力資本對經(jīng)濟增長的空間溢出效應(yīng)明顯,但異質(zhì)性人力資本的區(qū)域積累與效應(yīng)發(fā)揮均出現(xiàn)了明顯的“舍近求遠(yuǎn)”特征；(3)初、中級人力資本均不利于本地區(qū)經(jīng)濟增長,但中級人力資本有益于鄰地經(jīng)濟增長,主要通過促進(jìn)技術(shù)追趕影響鄰地經(jīng)濟增長,而高級人力資本對本地和鄰地經(jīng)濟增長的正向作用不顯著；(4)男性高級人力資本對鄰地經(jīng)濟增長具有積極影響,女性高級人力資本對本地經(jīng)濟增長具有積極影響。

通過以上結(jié)論,提出以下政策建議：

首先,中國各省份應(yīng)當(dāng)充分利用交通基礎(chǔ)建設(shè)與制度體系完善雙向手段破除區(qū)際壁壘,更好地發(fā)揮空間溢出效應(yīng)的正向推動作用,努力實現(xiàn)異質(zhì)性人力資本的快速流動以及適度集聚。

其次,注重人才專業(yè)化與知識多樣性,特別是高級人力資本已經(jīng)成為各省份區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的可靠動力及空間溢出的重要載體。政府應(yīng)當(dāng)利用他們對于制度信息的捕獲及接收能力較強的優(yōu)勢,結(jié)合區(qū)域的比較優(yōu)勢以及用人缺口制定具有地方特色的人才落戶計劃等政策,特別對高精尖技術(shù)產(chǎn)業(yè)加大扶持力度,從而吸納優(yōu)秀急需人才投入?yún)^(qū)域經(jīng)濟建設(shè)之中。

再次,我國女性人才的就業(yè)愿望強烈且潛力巨大,但傳統(tǒng)思想及現(xiàn)實條件還在一定程度上束縛著女性。一方面政府需要合理引導(dǎo)社會輿論氛圍,倡導(dǎo)家庭責(zé)任夫婦共同承擔(dān),破除“男主外,女主內(nèi)”的傳統(tǒng)分工思想；另一方面應(yīng)當(dāng)制定女性高級人才在懷孕、生育、經(jīng)期等特殊時期的保障政策,如延長產(chǎn)假、帶薪休假等,最大限度優(yōu)化女性人才創(chuàng)新空間與競爭機制。

最后,值得注意的一點是,過分依托鄰近性所帶來的人力資本高度集聚化會導(dǎo)致區(qū)域發(fā)展不協(xié)調(diào),甚至導(dǎo)致鎖定效應(yīng)(lock-in effect)的出現(xiàn)。當(dāng)區(qū)域間發(fā)生過度鄰近時,人力資本、技術(shù)等依賴關(guān)系會相繼形成。過度同質(zhì)化的人力資本環(huán)境使得城市失去了全面獲取知識來源的競爭意識,在開放經(jīng)濟的條件下城市反而進(jìn)入自我封閉狀態(tài)。中央政府應(yīng)當(dāng)對人力資本的空間分布進(jìn)行合理引流、調(diào)度,促進(jìn)人才多向流動。對于大城市而言,不能“唯鄰近性”,也不能一味爭奪特定領(lǐng)域的高端人才。應(yīng)當(dāng)根據(jù)區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展需要建立開放性的吸收網(wǎng)絡(luò),及時給予落后地區(qū)反哺與回饋,促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。

注釋：

①因2017年的市場化指數(shù)還未公布,故選取2003—2016年各地區(qū)市場化指數(shù)數(shù)據(jù)。

②選取我國2002—2017年《中國統(tǒng)計年鑒》中的“各地區(qū)居民消費價格分類指數(shù)”,抽取出了各年度可以對應(yīng)的8類價格指數(shù),計算各省份的市場分割指數(shù),按照價格指數(shù)法計算得到2003—2017年30個區(qū)域間市場分割指數(shù)。