陳南旭，李 益

（蘭州大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，蘭州 730000）

一、引 言

新中國(guó)成立以來(lái)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展取得了輝煌成就。有研究表明，這在一定程度上歸因于“人口紅利”帶來(lái)的內(nèi)部?jī)?yōu)勢(shì)（蔡昉，2018）[1]。然而，步入新時(shí)代以來(lái)，中國(guó)老齡化進(jìn)程加快，勞動(dòng)力人口也呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，傳統(tǒng)人口紅利逐漸消失導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相對(duì)乏力。如何實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)人口紅利到人力資本紅利的轉(zhuǎn)變成為人口研究的重點(diǎn)議題。新冠肺炎疫情全球肆虐、貿(mào)易保護(hù)主義抬頭、國(guó)際局勢(shì)變幻莫測(cè)等因素致使世界經(jīng)濟(jì)曲折發(fā)展，中國(guó)經(jīng)濟(jì)被迫在全球范圍內(nèi)面臨低端擠占與高端擠壓。適逢習(xí)近平總書記在2021年9月的中央人才工作會(huì)議上提出“人才是衡量一個(gè)國(guó)家綜合國(guó)力的重要指標(biāo)”，構(gòu)建科學(xué)的人力資本水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，辨明提升人力資本水平的主要?jiǎng)恿头较?，?duì)中國(guó)高質(zhì)量發(fā)展具有理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

近年來(lái)，以大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)為主的數(shù)字經(jīng)濟(jì)與社會(huì)生產(chǎn)生活融合日益緊密，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可望成為未來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心引擎（王儒奇、陶士貴，2022）[2]。一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)新業(yè)態(tài)及互聯(lián)網(wǎng)教育平臺(tái)的蓬勃興起極大提高了人力資本水平的提升速度；另一方面，機(jī)器人技術(shù)等人工智能技術(shù)擠出部分勞動(dòng)力造成結(jié)構(gòu)性失業(yè)與數(shù)字人才相對(duì)匱乏（高文書，2021）[3]等現(xiàn)實(shí)問(wèn)題又制約著人力資本水平的進(jìn)一步提升。面臨上述矛盾，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)人力資本水平提升的影響究竟如何？其作用機(jī)制是什么？不同勞動(dòng)力面對(duì)可能被替代的現(xiàn)實(shí)情況，應(yīng)如何應(yīng)對(duì)？亟待深入研究。

因此，本文擬在已有研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合近年來(lái)中國(guó)人力資本水平及數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀，辨析影響人力資本水平提升的因素，構(gòu)建人力資本水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)人力資本水平提升的作用機(jī)制，并分析區(qū)域異質(zhì)性，以期為相關(guān)部門提供經(jīng)驗(yàn)借鑒。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）人力資本水平提升的相關(guān)研究

“人力資本”名詞最早由Schultz（1961）[4]在美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)年會(huì)上演講提出。之后，不斷有學(xué)者豐富與人力資本水平提升相關(guān)的研究。Becker（1964）提出教育在人力資本形成過(guò)程中具有重要作用[5]。相關(guān)實(shí)證研究也多從勞動(dòng)力受教育年限或平均受教育年限來(lái)量化教育對(duì)人力資本水平的影響（Mincer，1971；Psacharopoulos&Arriagada，1986）[6][7]。但是，僅僅通過(guò)受教育程度來(lái)表征人力資本水平并不全面。其忽略了諸多與教育相關(guān)的因素。比如，分別來(lái)自教育發(fā)達(dá)地區(qū)和欠發(fā)達(dá)地區(qū)的勞動(dòng)力，即便受教育年限相同，其人力資本水平也可能不同。因此，如何全面衡量人力資本水平成為研究的重點(diǎn)話題。Moss&Tilly（1995）研究發(fā)現(xiàn)個(gè)人性格等非認(rèn)知能力對(duì)勞動(dòng)力績(jī)效同樣具有顯著影響[8]。Heckman et al.（2006）進(jìn)一步借助心理學(xué)測(cè)量能力的方法闡明了認(rèn)知和非認(rèn)知能力均是影響人力資本水平提升的重要因素[9]。上述研究也促使對(duì)人力資本的測(cè)度由單一教育維度逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S度框架。汪運(yùn)波等（2018）在梳理相關(guān)研究的基礎(chǔ)上從健康、能力和知識(shí)三方面構(gòu)建人力資本水平多元評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并提出了相應(yīng)建議[10]。

（二）數(shù)字經(jīng)濟(jì)與人力資本水平提升的相關(guān)研究

近年來(lái)，由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)與生產(chǎn)生活融合日益緊密，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與人力資本水平提升的關(guān)系逐漸引起學(xué)術(shù)界關(guān)注。Autor（2015）提出，數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素極大地促進(jìn)了生產(chǎn)力發(fā)展，進(jìn)而提高了勞動(dòng)力收入水平[11]。劉皓琰和李明（2017）研究表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)不斷變革傳統(tǒng)生產(chǎn)、消費(fèi)及就業(yè)模式[12]。Acemoglu&Restrepo（2018）進(jìn)一步提出，為適應(yīng)數(shù)字時(shí)代需求，勞動(dòng)力必須提高相應(yīng)技能水平[13]?，F(xiàn)實(shí)發(fā)展表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在促進(jìn)知識(shí)和技術(shù)密集型行業(yè)發(fā)展的同時(shí)，已然對(duì)勞動(dòng)密集型行業(yè)造成沖擊，對(duì)低技能勞動(dòng)力產(chǎn)生替代效應(yīng)，造成結(jié)構(gòu)性與摩擦性失業(yè)（王文，2020；黃浩，2021）[14][15]。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與人力資本水平提升之間究竟存在何種作用關(guān)系已成為關(guān)乎國(guó)計(jì)民生的重要議題。

綜上所述，人力資本相關(guān)研究較為豐富，然而還存在以下不足：第一，缺乏數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何有效提升人力資本水平的針對(duì)性研究；第二，缺乏數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)人力資本水平提升影響的異質(zhì)性研究。鑒于此，本文的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，豐富現(xiàn)有人力資本水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并厘清數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)人力資本水平提升的作用機(jī)制；第二，借助2011～2020年省級(jí)數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)人力資本水平提升的作用機(jī)制進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)；第三，根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的最新地區(qū)劃分標(biāo)準(zhǔn)，在區(qū)分東、中、西地區(qū)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步討論西南及大西北地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)人力資本水平提升的具體影響①東部地區(qū)包括北京市、天津市、河北省、遼寧省、上海市、江蘇省、浙江省、福建省、山東省、廣東省、海南??；中部地區(qū)包括山西省、吉林省、黑龍江省、安徽省、江西省、河南省、湖北省、湖南??；西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古自治區(qū)、廣西壯族自治區(qū)、重慶市、四川省、貴州省、云南省、西藏自治區(qū)、陜西省、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)；西南地區(qū)包括廣西壯族自治區(qū)、重慶市、四川省、貴州省、云南省；大西北地區(qū)包括西藏自治區(qū)、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)，劃分依據(jù)參考https：//data.stats.gov.cn/easyquery.htm？cn=E0103。。

三、理論分析與研究假設(shè)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)人力資本水平提升產(chǎn)生直接影響的同時(shí)，還能夠通過(guò)推動(dòng)城鎮(zhèn)化進(jìn)程對(duì)人力資本水平提升產(chǎn)生間接影響（孫文婷、劉志彪，2022）[16]。此外，由于人工智能技術(shù)與部分行業(yè)勞動(dòng)力之間存在替代的可能性，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)人力資本水平提升也可能存在非線性影響（韓君等，2022）[17]，從而減緩人力資本水平提升的速度。因此，本文將分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)人力資本水平提升的直接作用機(jī)制、間接作用機(jī)制和非線性傳導(dǎo)機(jī)制，論述數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)人力資本水平提升的雙向影響，并提出相應(yīng)研究假設(shè)。

（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)人力資本水平提升的直接作用機(jī)制

以產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化為主的數(shù)字經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展催生出了大量新型數(shù)字化產(chǎn)業(yè)，要求勞動(dòng)力具備相應(yīng)的數(shù)字素養(yǎng)。《中國(guó)共享經(jīng)濟(jì)報(bào)告（2021）》顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)催生出的新業(yè)態(tài)勞動(dòng)力近年來(lái)逐步上升（如圖1所示），這對(duì)中國(guó)人力資本水平提升既是機(jī)遇又是挑戰(zhàn)。在數(shù)字時(shí)代，為勝任部分知識(shí)技能密集型崗位，相關(guān)勞動(dòng)者必須具備數(shù)字技術(shù)使用技能。因此，許多勞動(dòng)力通過(guò)“干中學(xué)”或“職業(yè)培訓(xùn)與繼續(xù)教育”等方式來(lái)提升自身人力資本水平以求適應(yīng)“新業(yè)態(tài)”發(fā)展。參考Acemoglu（2014）[18]的研究，勞動(dòng)力借助數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升自身人力資本水平的數(shù)學(xué)推導(dǎo)如下：

圖1 新業(yè)態(tài)勞動(dòng)力數(shù)量

上式中，y代表勞動(dòng)力自身人力資本水平；x代表其先天稟賦；z代表其接受的傳統(tǒng)教育程度，且占比為α；z1為互聯(lián)網(wǎng)提供的教育服務(wù)，且占比為β，0＜α，β＜1，z1＜z。

通過(guò)式（3）可以看出，互聯(lián)網(wǎng)教育發(fā)展增加了勞動(dòng)力的人力資本水平。具體而言，在教育方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)主要通過(guò)提升勞動(dòng)者的一般能力和完成特定工作能力促進(jìn)其人力資本水平提升。其中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升勞動(dòng)者的一般能力主要通過(guò)慕課平臺(tái)等互聯(lián)網(wǎng)教育平臺(tái)使得不同地區(qū)的勞動(dòng)者均可享受優(yōu)質(zhì)教育資源，大幅提高勞動(dòng)者的基礎(chǔ)性能力；數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升勞動(dòng)者完成特定工作能力主要在于教育機(jī)構(gòu)設(shè)置了大數(shù)據(jù)等相關(guān)專業(yè)課程輔助勞動(dòng)者進(jìn)修，使得勞動(dòng)者的信息技術(shù)水平和相關(guān)生產(chǎn)技能（如數(shù)據(jù)分析）得到提高。此外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)還可在健康和社會(huì)保障方面提升人力資本水平。健康方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可通過(guò)在線診斷等智能醫(yī)療方式維護(hù)勞動(dòng)者健康狀態(tài)。社會(huì)保障方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)為勞動(dòng)者辦理參保提供了諸多選擇并提高了辦理效率，是人力資本水平提升的重要保障。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)已深度影響勞動(dòng)力市場(chǎng)及就業(yè)模式，勞動(dòng)力為降低自身被替代的概率，必將借助網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)等數(shù)字資源來(lái)提高其人力資本水平?；谏鲜龇治?，可得出假設(shè)1。

H1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)直接促進(jìn)人力資本水平提升。

（二）數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)人力資本水平提升的間接作用機(jī)制

數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)人力資本水平提升的間接作用機(jī)制主要體現(xiàn)在，數(shù)字經(jīng)濟(jì)將推動(dòng)以數(shù)字化為主的智慧城市群體衍生（王海紅，2012）[19]，且城鎮(zhèn)化對(duì)人力資本水平提升具有重要影響（薛陽(yáng)等，2021）[20]。首先，城鎮(zhèn)化使得大量勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移到城鎮(zhèn)，呈現(xiàn)出空間集聚現(xiàn)象，同時(shí)也使得勞動(dòng)力從第一產(chǎn)業(yè)向第二、三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移（趙莎莎等，2019）[21]。為了緩解就業(yè)壓力，勞動(dòng)力不得不提升自身人力資本水平。其次，城鎮(zhèn)化進(jìn)一步促進(jìn)了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚（毛廣雄，2006）[22]，增加了高素質(zhì)勞動(dòng)力的供給，從而促進(jìn)了人力資本水平提升，具體表現(xiàn)為：城鎮(zhèn)化改善了教育等基礎(chǔ)公共服務(wù)水平，為勞動(dòng)力通過(guò)“干中學(xué)”或技術(shù)培訓(xùn)等途徑提高自身技能水平提供了保障。同時(shí)，受不同地區(qū)間高素質(zhì)勞動(dòng)力遷移產(chǎn)生的外溢效應(yīng)影響，勞動(dòng)力素質(zhì)得到進(jìn)一步提升。因此，城鎮(zhèn)化提高了人力資本投資和積累的水平，且由圖2可知，電子商務(wù)企業(yè)占比與該地區(qū)城鎮(zhèn)化率呈正比，數(shù)字化對(duì)城鎮(zhèn)化的推動(dòng)作用也日益增強(qiáng)?；谏鲜龇治?，可得出假設(shè)2。

圖2 城鎮(zhèn)化與電子商務(wù)企業(yè)數(shù)量占比

H2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)推動(dòng)城鎮(zhèn)化進(jìn)程促進(jìn)人力資本水平提升。

（三）數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)人力資本水平提升的非線性傳導(dǎo)機(jī)制

數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)人力資本水平提升的非線性傳導(dǎo)機(jī)制主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：一是互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。已有研究表明，互聯(lián)網(wǎng)對(duì)全要素能源效率、全要素生產(chǎn)率、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)等方面均存在非線性溢出效應(yīng)（汪東芳、曹建華，2019；郭家堂、駱品亮，2016；韓寶國(guó)、朱平芳，2014）[23-25]。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)揮作用也將遵循“梅特卡夫法則”，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)人力資本水平提升的影響會(huì)隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展而放大。同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)本身的發(fā)展也呈現(xiàn)邊際遞增特征（李雪等，2021）[26]。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期，勞動(dòng)力受限于自身數(shù)字素養(yǎng)和信息基礎(chǔ)設(shè)施不足，其人力資本水平提升效果有限。伴隨政策導(dǎo)向和數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)日益融入日常生活之中，對(duì)人力資本水平提升的效果也呈現(xiàn)幾何式增長(zhǎng)。二是工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)影響。《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告（2022）》表明，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用廣度、程度、水平遠(yuǎn)高于農(nóng)業(yè)和服務(wù)業(yè)。因此，著重分析工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)人力資本水平提升過(guò)程中的作用更具現(xiàn)實(shí)意義。具體而言，數(shù)字經(jīng)濟(jì)前期階段，人工智能主要是取代簡(jiǎn)單程序性的體力勞動(dòng)，即對(duì)中低技能勞動(dòng)力產(chǎn)生替代效應(yīng)。然而，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，技能替代成本逐漸下降，甚至部分崗位的高級(jí)人力資本也面臨被人工智能取代的壓力，這反而減緩了相應(yīng)行業(yè)人力資本水平提升的速度。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)人力資本水平提升的具體程度可能受到工業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響，導(dǎo)致兩者呈非線性關(guān)系?；谏鲜龇治?，可得出假設(shè)3。

H3：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)人力資本水平提升的影響呈現(xiàn)非線性特征。

綜合上述分析可以看出，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)起步階段，新業(yè)態(tài)的誕生為大量勞動(dòng)力提供了就業(yè)機(jī)會(huì)，勞動(dòng)力本身也可借助數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升技能水平，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)人力資本水平提升具有促進(jìn)作用。隨著數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的持續(xù)深化，數(shù)字經(jīng)濟(jì)逐漸增強(qiáng)了部分行業(yè)、勞動(dòng)力的可替代性，甚至在某些新興行業(yè)（如數(shù)據(jù)分析），數(shù)字經(jīng)濟(jì)既提升了該行業(yè)的人力資本水平，又對(duì)其產(chǎn)生了替代效應(yīng)。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)部分行業(yè)人力資本水平的提升速度可能存在促進(jìn)或減緩的雙向影響。為此，余文將深入探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)人力資本水平提升的作用機(jī)制。

四、研究設(shè)計(jì)

本文基于2011～2020年中國(guó)省級(jí)數(shù)據(jù)①經(jīng)過(guò)70余年的發(fā)展，我國(guó)經(jīng)濟(jì)韌性有了較大提升，因此2019年底爆發(fā)的新冠肺炎疫情雖然對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平帶來(lái)沖擊，造成相關(guān)數(shù)據(jù)波動(dòng)，但是并未改變數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)人力資本提升的趨勢(shì)。因此，使用2020年數(shù)據(jù)得出的實(shí)證結(jié)論仍然具有可信性。（不包括港澳臺(tái)地區(qū)，以下簡(jiǎn)稱地區(qū)），借助計(jì)量模型檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)人力資本水平提升的影響以及城鎮(zhèn)化進(jìn)程與工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)人力資本水平提升過(guò)程中的作用。具體實(shí)證設(shè)計(jì)如下：

（一）模型設(shè)定

1.基準(zhǔn)模型

為檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與人力資本水平提升的基本關(guān)系，建立基準(zhǔn)回歸模型如式（4）所示。

其中，下標(biāo)i表示地區(qū)，下標(biāo)t表示年份；hc表示人力資本水平，de表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；X為省級(jí)層面的控制變量集合。μ和δ分別為個(gè)體及時(shí)間固定效應(yīng)，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)②區(qū)域異質(zhì)性分析模型與基準(zhǔn)回歸模型一致。區(qū)域劃分如下：按照國(guó)家統(tǒng)計(jì)局相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)將樣本首先劃分為東、中、西三大地區(qū)，其次考慮新時(shí)代以來(lái)西南地區(qū)及陜西省西安市經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果顯著，進(jìn)一步將西部地區(qū)劃分為西南、大西北地區(qū)進(jìn)行分析。。

2.機(jī)制檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

為進(jìn)一步識(shí)別數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)人力資本水平提升的間接作用機(jī)制是否存在現(xiàn)實(shí)證據(jù)，機(jī)制檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驮O(shè)計(jì)參考柏培文和張?jiān)疲?021）[27]的研究思路，以數(shù)字經(jīng)濟(jì)與城鎮(zhèn)化水平的相乘交叉項(xiàng)作為機(jī)制變量引入模型。機(jī)制檢驗(yàn)?zāi)Ｐ腿缡剑?）所示。

其中，urban表示地區(qū)城鎮(zhèn)化水平，其余變量含義與式（4）相同。

3.面板門檻模型

為檢驗(yàn)工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是否影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)人力資本水平提升的程度，參考Hansen（1999）的研究思路[28]，引入工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)作為門檻變量。面板門檻模型如式（6）所示。

其中，ais表示地區(qū)工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；γ表示相應(yīng)門檻值；I（·）表示指示性函數(shù)，若滿足條件，則值取1，否則取0；其余變量含義與式（4）相同。

（二）變量選擇

1.被解釋變量

綜合前文分析與已有文獻(xiàn)，參考汪運(yùn)波等（2018）[10]的研究思路和測(cè)度方法，從教育、健康、社會(huì)保障三個(gè)維度構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用熵值法③由于主成分分析法難以化解甚至?xí)又刂笜?biāo)間相關(guān)性的影響，且在同向指標(biāo)負(fù)相關(guān)時(shí)出現(xiàn)指標(biāo)權(quán)數(shù)為負(fù)，從而造成“亂序”等問(wèn)題，實(shí)證部分?jǐn)?shù)據(jù)計(jì)算在對(duì)基礎(chǔ)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)時(shí)運(yùn)用熵值法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行信息量賦權(quán)計(jì)算。測(cè)算各地區(qū)不同年份的人力資本水平。

熵值法計(jì)算過(guò)程如下：

（1）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理：

其中，Xij為第i個(gè)樣本第j個(gè)指標(biāo)的數(shù)值。假設(shè)選取m個(gè)指標(biāo)，n個(gè)樣本（年數(shù)），則i=1，2，3…，n；j=1，2，3…，m。

（2）確定樣本權(quán)重：

其中，P為樣本權(quán)重。

（3）確定指標(biāo)熵值：

其中，K=，ej為第j項(xiàng)指標(biāo)熵值。

（4）確定差異系數(shù)：

其中，dj為第j項(xiàng)指標(biāo)差異系數(shù)。

（5）確定指標(biāo)權(quán)重：

其中，dj為第j項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重。

（6）確定樣本綜合得分：

其中，zij為第i個(gè)樣本第j個(gè)指標(biāo)的綜合得分。

人力資本水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1所示。其中心理健康測(cè)算參考鮑培文（2015）的量化研究方法[29]。

表1 人力資本水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.核心解釋變量

目前數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的測(cè)度方法主要為增加值核算法與構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系法，基于數(shù)據(jù)可得性并參考《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類（2021）》的分類標(biāo)準(zhǔn)和鄧榮榮等（2021）[30]的研究，從數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)與應(yīng)用、數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新、數(shù)字金融三個(gè)維度構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用熵值法測(cè)算各地區(qū)不同年份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表2所示。

表2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

3.控制變量

（1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。一般來(lái)說(shuō)，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與人才聚集程度成正比。參考朱詩(shī)娥和楊汝岱（2012）的計(jì)算方法，以各地區(qū)人均生產(chǎn)總值衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平[31]。（2）市場(chǎng)化水平。市場(chǎng)化水平是衡量外部制度環(huán)境的重要指標(biāo)，汪佳琦（2020）通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，地區(qū)市場(chǎng)化水平越高，則人力資本創(chuàng)造的績(jī)效也越高，即市場(chǎng)化水平可視為人力資本水平提升的重要影響因素之一[32]。參考樊綱等（2011）提出的計(jì)算方法，計(jì)算各地區(qū)市場(chǎng)化水平[33]。（3）對(duì)外開放程度。地區(qū)提高其開放程度，有利于吸引各地人才，形成人才集聚現(xiàn)象，為地區(qū)人力資本水平提升帶來(lái)溢出效應(yīng)。參考李振新和陳享光（2019）的做法，計(jì)算各地區(qū)進(jìn)出口總額與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值衡量對(duì)外開放程度[34]。（4）金融發(fā)展水平。嚴(yán)丹等（2022）研究表明金融發(fā)展促進(jìn)人力資本水平提升的主要方式為技能投資和技能溢價(jià)[35]。參考李振新和陳享光（2019）的做法，計(jì)算各地區(qū)貸款余額與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值衡量金融發(fā)展水平[34]。（5）老齡化程度。老齡化對(duì)于人力資本投資具有重要影響。以家庭為例，為應(yīng)對(duì)未來(lái)養(yǎng)老負(fù)擔(dān)，家庭極大可能采取加強(qiáng)對(duì)子女教育投資等措施使得其具有更高水平的人力資本，以提升家庭未來(lái)收入。參考徐貴雄和趙昕東（2021）的做法，計(jì)算各地區(qū)60歲及以上人口與總?cè)丝诘谋戎岛饬坷淆g化程度[36]。（6）地區(qū)創(chuàng)新資源（innovation）。地區(qū)創(chuàng)新資源是該地區(qū)內(nèi)為滿足科研創(chuàng)新活動(dòng)順利進(jìn)行所需并且能利用的全部資源，是保障創(chuàng)新活動(dòng)開展和產(chǎn)生創(chuàng)新績(jī)效的前提和物質(zhì)基礎(chǔ)（程躍、王維夢(mèng)，2022）[37]。同時(shí)，由于人力資本是技術(shù)創(chuàng)新的內(nèi)在要素，地區(qū)創(chuàng)新資源必成為吸引各類人才的重要因素。《中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)報(bào)告》綜合測(cè)度了知識(shí)創(chuàng)造與獲取、企業(yè)創(chuàng)新，創(chuàng)新環(huán)境及績(jī)效，對(duì)地區(qū)創(chuàng)新資源的刻畫較為全面。因此，本文利用該報(bào)告給出的算法計(jì)算地區(qū)創(chuàng)新資源。

4.機(jī)制變量

城鎮(zhèn)化水平。參考詹韻秋等（2021）的做法，計(jì)算各地區(qū)常住城鎮(zhèn)人口與總?cè)丝诘谋戎岛饬砍擎?zhèn)化水平[38]。

5.門檻變量

工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。參考鈔小靜和任保平（2011）以及干春暉等（2011）的做法，對(duì)工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)測(cè)度考慮產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化、工業(yè)產(chǎn)值占比、技術(shù)成果市場(chǎng)化四個(gè)方面[39][40]。測(cè)度方法仍為熵值法。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源與描述性統(tǒng)計(jì)

上述數(shù)據(jù)中數(shù)字金融相關(guān)指標(biāo)來(lái)自北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)，市場(chǎng)化水平相關(guān)指標(biāo)來(lái)自wind數(shù)據(jù)庫(kù)，老齡化程度相關(guān)指標(biāo)來(lái)自第七次全國(guó)人口普查，其余數(shù)據(jù)均來(lái)自2011～2020年各省統(tǒng)計(jì)年鑒與《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表3所示。

表3 變量描述性統(tǒng)計(jì)

五、實(shí)證結(jié)果與分析

考慮部分變量計(jì)算方法涉及指標(biāo)體系，在估計(jì)模型之前對(duì)多重共線性問(wèn)題進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。VIF結(jié)果最大值為4.63，表明模型不存在嚴(yán)重多重共線性問(wèn)題。另外，模型的個(gè)體、時(shí)間固定效應(yīng)均顯著。雙向固定效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果及分析如下：

（一）基準(zhǔn)模型估計(jì)結(jié)果及區(qū)域異質(zhì)性分析

1.基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果分析

基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果如表4第（1）列所示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)人力資本水平提升具有正向影響，且在5%的顯著性水平上顯著。數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平每增加1個(gè)單位，人力資本水平將提升0.071個(gè)單位，證明前文提出的假設(shè)1在中國(guó)省域?qū)用娉闪?。同時(shí)，該回歸結(jié)果也說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)在人力資本水平提升過(guò)程中所起作用尚待加強(qiáng)。此外，對(duì)外開放程度和地區(qū)創(chuàng)新資源均顯著促進(jìn)了人力資本水平提升，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與市場(chǎng)化水平也促進(jìn)了人力資本水平提升，而老齡化程度顯著抑制了人力資本水平提升，證明前文分析較為合理。金融發(fā)展水平抑制了人力資本水平提升，雖不顯著，但也值得相關(guān)政策制定者思考。

2.區(qū)域異質(zhì)性分析

表4第（2）～（6）列依次表示東、中、西、西南和大西北地區(qū)的回歸結(jié)果。結(jié)果表明，在東部及西南地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著促進(jìn)人力資本水平提升，且顯著性與估計(jì)系數(shù)均大于全國(guó)樣本的回歸結(jié)果，可能的原因是東部及西南地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，且相關(guān)落戶政策對(duì)各類高級(jí)人才具有較強(qiáng)吸引力，從技術(shù)進(jìn)步與溢出效應(yīng)兩方面促進(jìn)了人力資本水平提升；在中部地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)抑制了人力資本水平提升的速度，結(jié)合東部及西南地區(qū)的回歸結(jié)果分析和侯普光（2021）對(duì)中部地區(qū)智力資本的研究[41]，可能的原因是中部地區(qū)的部分省份長(zhǎng)期依靠能源發(fā)展經(jīng)濟(jì)，相對(duì)忽視了創(chuàng)新能力的培養(yǎng)，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)及科技創(chuàng)新投入不足，造成中部地區(qū)人力資本水平提升暫時(shí)乏力的不良現(xiàn)象；在西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)了人力資本水平提升，結(jié)合西南及大西北地區(qū)的回歸結(jié)果分析和湯正仁（2020）對(duì)西南地區(qū)崛起原因的思考[42]，西部地區(qū)整體數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)人力資本水平提升的可能原因是國(guó)家近年來(lái)在大西北地區(qū)大力推進(jìn)新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，在西南地區(qū)建立數(shù)據(jù)中心，努力彌合數(shù)字鴻溝，兼之“一帶一路”政策與“東數(shù)西算”戰(zhàn)略的穩(wěn)步實(shí)施對(duì)部分?jǐn)?shù)字人才形成吸引，基礎(chǔ)設(shè)施完善、技術(shù)進(jìn)步及人才空間集聚帶來(lái)西部地區(qū)人力資本水平提升。

表4 基準(zhǔn)模型及異質(zhì)性分析回歸結(jié)果

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

首先，替換被解釋變量。穩(wěn)健性檢驗(yàn)擬采用中國(guó)人力資本與勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)研究中心（CHLR）發(fā)布的實(shí)際勞動(dòng)力人力資本總量對(duì)原被解釋變量進(jìn)行替換①網(wǎng)址為：http：//humancapital.cufe.edu.cn/rlzbzsxm.htm。目前官方并未公布2020年數(shù)據(jù)，因此本文的2020年數(shù)據(jù)為根據(jù)2019年報(bào)告的計(jì)算方法計(jì)算所得。。檢驗(yàn)結(jié)果如表5第（1）列所示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)同樣顯著促進(jìn)人力資本水平提升。其次，選取數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的一階滯后項(xiàng)作為工具變量進(jìn)行兩階段系統(tǒng)GMM估計(jì)。工具變量通過(guò)了不可識(shí)別檢驗(yàn)、弱工具變量檢驗(yàn)和排他性檢驗(yàn)。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)，相應(yīng)P值為0.33，因此認(rèn)為基準(zhǔn)模型不存在內(nèi)生性②Davidson-MacKinnon test，利用Stata 外部命令“dmexogxt”進(jìn)行，具體介紹可在安裝該命令后查看幫助文件。其原假設(shè)為模型不存在內(nèi)生性，OLS能夠得到有效且一致的估計(jì)。檢驗(yàn)結(jié)果接受了原假設(shè)。。兩階段系統(tǒng)GMM估計(jì)結(jié)果如表5第（2）列所示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著促進(jìn)了人力資本水平提升。因此，可以認(rèn)為回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。

（三）機(jī)制檢驗(yàn)?zāi)Ｐ头治?/h3>

表5第（3）列為機(jī)制檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷幕貧w結(jié)果?；貧w結(jié)果表明，引入機(jī)制變量后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)了人力資本水平提升，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)與城鎮(zhèn)化水平共同作用減緩了人力資本水平提升速度?？赡艿脑蚴侵胁康貐^(qū)就業(yè)質(zhì)量有待提升，高級(jí)勞動(dòng)力尚未形成良好的“外溢效應(yīng)”，且存在“人才流失”現(xiàn)象（侯普光，2021）[41]。另外，因?yàn)闄C(jī)制檢驗(yàn)具有邏輯不確定性，該結(jié)論有待后續(xù)研究進(jìn)一步檢驗(yàn)證明。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)、機(jī)制分析回歸結(jié)果

（四）面板門檻模型分析

表6為面板門檻模型的回歸結(jié)果。結(jié)果表明，工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)確實(shí)影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)人力資本水平提升的作用程度（該門檻效應(yīng)存在兩個(gè)門檻值，分別為0.214和0.307，P值為0.029）。當(dāng)工業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)介于0.214 與0.307 之間時(shí)③本樣本中，0.214大致位置居于70%，0.307大致位置居于90%。，數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著促進(jìn)人力資本水平提升（回歸結(jié)果如表6第（2）列所示）；當(dāng)工業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)低于0.214時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)未能充分融入社會(huì)生產(chǎn)之中，導(dǎo)致其不能有效促進(jìn)人力資本水平提升；當(dāng)工業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高于0.307時(shí)，機(jī)器人等人工智能技術(shù)對(duì)相應(yīng)勞動(dòng)力產(chǎn)生替代效應(yīng)，抑制人力資本水平提升的速度。面板門檻模型回歸結(jié)果對(duì)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)也具有一定政策指導(dǎo)價(jià)值。

表6 面板門檻模型回歸結(jié)果

六、結(jié)論與政策建議

推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展，促進(jìn)人力資本水平提升，激發(fā)人才創(chuàng)新活力是“十四五”時(shí)期中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要內(nèi)容?；趪?guó)家頂層戰(zhàn)略設(shè)計(jì)，本文首先從理論層面對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)人力資本水平提升的作用機(jī)制進(jìn)行解構(gòu)并提出研究假設(shè)，而后采用2011～2020年省級(jí)數(shù)據(jù)予以檢驗(yàn)，最后得出如下結(jié)論：第一，理論分析表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠促進(jìn)人力資本水平提升。同時(shí)，實(shí)證結(jié)果顯示，在研究周期內(nèi)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)人力資本水平提升的影響程度具有區(qū)域異質(zhì)性。其中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著促進(jìn)了東部、西部地區(qū)人力資本水平的提升，卻抑制了中部地區(qū)人力資本水平提升的速度。第二，理論上，城鎮(zhèn)化有利于與數(shù)字經(jīng)濟(jì)協(xié)同促進(jìn)人力資本水平提升，實(shí)證結(jié)果表明兩者協(xié)同作用下人力資本水平得到提升，但是人力資本水平提升的速度受到了不利影響。第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)人力資本水平提升的影響程度與工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)密切相關(guān)。當(dāng)工業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)位于[0.214，0.307]內(nèi)時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)將顯著促進(jìn)人力資本水平提升。

綜上所述，為切實(shí)有效地促進(jìn)各地區(qū)人力資本水平提升，本文提出如下政策建議：第一，政府和個(gè)人均應(yīng)重視數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)人力資本水平提升的正向效應(yīng)。從政府維度看，現(xiàn)階段各地政府應(yīng)充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)作用，積極利用互聯(lián)網(wǎng)教育平臺(tái)等數(shù)字技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景促進(jìn)教育普及，改善勞動(dòng)者所處的教育環(huán)境，為勞動(dòng)者提升自身人力資本水平提供教育資源保障；積極探索“數(shù)字醫(yī)院”等民生政策和保障機(jī)制的同時(shí)，也應(yīng)當(dāng)逐步推進(jìn)“在線心理咨詢”等項(xiàng)目，為勞動(dòng)者的身心健康提供保障；適度考慮與信譽(yù)良好的互聯(lián)網(wǎng)公司進(jìn)行合作，針對(duì)不同勞動(dòng)者提供相應(yīng)數(shù)字保險(xiǎn)，為勞動(dòng)者編織好“安全網(wǎng)”；高效利用數(shù)字平臺(tái)，積極拓寬就業(yè)渠道，緩解就業(yè)壓力。就個(gè)人而言，面對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展的客觀現(xiàn)實(shí)，勞動(dòng)者應(yīng)積極融入其中，利用數(shù)字經(jīng)濟(jì)保障自身合法權(quán)益，尋找就業(yè)渠道，主動(dòng)提升自身人力資本水平。第二，推動(dòng)合理適宜的人才激勵(lì)政策落地落實(shí)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)在大幅加速城鎮(zhèn)化進(jìn)程的同時(shí)，也加速了人才流動(dòng)。政府應(yīng)積極制定更具操作性的人才吸引獎(jiǎng)勵(lì)政策，在鼓勵(lì)本地人才留下來(lái)的同時(shí)爭(zhēng)取吸收外來(lái)人才，促進(jìn)本地人力資本水平切實(shí)提升。第三，保持本地工業(yè)的數(shù)字化程度介于70%～90%之間。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化程度過(guò)高也將抑制人力資本提升的速度，政府及企業(yè)在積極推動(dòng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，應(yīng)及時(shí)掌握行業(yè)、企業(yè)數(shù)字化發(fā)展進(jìn)展，妥善處理好人工智能技術(shù)發(fā)展與勞動(dòng)力替代間的矛盾，推動(dòng)人力資本水平與生產(chǎn)效率協(xié)同提升。?