人力資本對我國全要素生產率增長作用的空間計量研究

王文靜+劉彤+李盛基

摘 要：通過構建距離衰減的空間權重矩陣，利用空間Benhabib-Spiegel模型探討人力資本空間溢出對全要素生產率增長的影響，結果表明：人力資本對全要素生產率增長的作用取決于考察省區人力資本水平、鄰近省區人力資本水平，以及考慮地理距離的考察省區技術追趕效應；人力資本平均水平對全要素生產率增長起到積極的促進作用，鄰近省區人力資本對考察地區TFP增長產生正向空間溢出效應。各省區若要充分發揮人力資本的空間溢出效應，就必須選擇均衡適度的人力資本配置結構。

關鍵詞：人力資本；全要素生產率；空間計量

中圖分類號：F241 文獻標識碼：A 文章編號：1003-3890（2014）02-0022-07

一、引言

在探索中國經濟增長的主要動因時，國內外學者普遍認為，中國經濟增長主要依賴于資本要素投入，而其背后最關鍵的力量是政府調控（Chow，2004；史修松，趙曙東，2011）[1-2]。相比而言，全要素生產率（TFP）對經濟增長的貢獻維持在30%左右，遠低于物質資本投入的貢獻份額[3]。蔡昉（2013）的研究表明，當前中國經濟逐步進入從二元經濟發展階段向新古典增長階段的轉變時期，靠大規模的政府主導型投資難以保持經濟增長的可持續性，需要實現向全要素生產率支撐型的經濟增長方式轉變[4]。

在討論影響全要素生產率的諸多因素時，人力資本無疑是學者們特別關注的影響因素之一。一個國家的人力資本水平決定了其創新能力的強弱，進而直接影響全要素生產率的增長（Romer，1990）。人力資本可以推動一個國家逐漸擺脫技術轉移，達到技術擴散進而實現技術追趕（Nelson and Phelps，1966）[5]。很多學者的研究發現，人力資本對TFP增長具有顯著的正向關系（Aiyar and Feyrer，2002；彭國華，2007）[6-7]。Bils and Klenow（2000）則認為人力資本對生產率增長沒有促進作用，而是生產率增長帶動了教育的增加[8]。Pritchett（2001）的跨國實證研究結果則顯示，勞動力受教育程度的增加與人均產出增長之間沒有相互關系[9]。此外，研究者大多從國家或區域層面上關注人力資本對經濟增長的貢獻，其基本假設是經濟體均為獨立的個體，忽略了經濟體地理空間上的依賴性和相關性。而在現實中，經濟體并非相互獨立而是隸屬于核心-外圍系統中的一部分，人力資本外部性會因為知識溢出的本土化而呈現出非均勻分布的特點，知識溢出會隨著接受者和發送者地理距離的延長而不斷下降（Fischer，2009）[10]。據此，本文主要關注以下幾個問題：改革開放以來人力資本對我國TFP增長的作用如何？在考慮空間異質性后，人力資本對我國TFP增長是否表現出顯著的空間溢出作用？不同類型的人力資本對我國TFP增長的空間溢出效應會有哪些差異？

二、文獻綜述

人力資本對經濟增長的貢獻主要體現在兩個方面：一方面是人力資本作為要素投入直接作用于經濟增長；另一方面是人力資本積累通過影響技術創新活動促進全要素生產率增長，間接作用于經濟增長。因此，學者們也主要從這兩個角度嘗試將空間因素引入增長模型，探討人力資本對經濟增長的空間效應。而人力資本是否對經濟增長產生空間溢出效應，以及這種溢出是正向的還是負向的，引起了學者們的廣泛爭議。Rosenthal and Strange（2008）通過經驗研究驗證了人力資本正向的空間溢出效應[11]。而Fischer（2009）將空間變量引入到MRW模型，考察了1995—2004年22個歐洲國家的198個地區，結果顯示，物質資本對經濟增長產生了正向的空間溢出影響，人力資本空間溢出效應對經濟增長的作用卻并不顯著。在我國，學者們在引入空間變量時大多通過構建外生的空間權重矩陣，考察人力資本是否對經濟增長具有空間溢出作用（肖志勇，2010）[12]，高遠東、花擁軍（2012）將人力資本空間權重矩陣內生于MRW增長模型中，沒有考慮人力資本結構[13]。

相比而言，人力資本對全要素生產率增長空間作用方面的研究還比較少。Valerien et al（2006）率先將空間變量引入到Benhabib-Spiegel模型，結果發現，人力資本對經濟增長具有顯著的負向空間溢出效應[14]。我國學者只有魏下海（2010）細分了人力資本結構，用Spatial Benhabib-Spiegel模型驗證我國人力資本對全要素生產率增長的空間溢出作用[15]。

綜合以上分析，我國學者利用空間計量方法研究人力資本對經濟增長的作用還處于探索階段。具體來說，經濟增長模型中僅通過引入外生空間變量研究人力資本的空間溢出效應；此外，人力資本對全要素生產率空間作用的經驗研究成果還不是很豐富。本文希望將人力資本空間權重矩陣作為內生變量納入經濟增長模型中，探討人力資本空間溢出對經濟增長的貢獻；還希望驗證Spatial Benhabib-Spiegel模型在中國的適用性，對現有文獻進行補充和拓展。

三、模型設定與方法選擇

本文將以Benhabib and Spiegel（1994）構建的模型為基礎，討論人力資本的對全要素生產率作用的空間溢出模型。Benhabib and Spiegel（1994）將人力資本對全要素生產率的作用拆分為兩個方面即：人力資本水平對全要素生產率的直接作用；人力資本捕捉技術落后程度的追趕效應。其表達形式如方程（1）所示：

logAt-logA0=c+gHt+mHt[（Ymax-Yt）/Yt]（1）

方程（1）中，logA0、logAt分別代表一國（或地區）初始全要素生產率水平和t期的全要素生產率水平，二者之差代表t時期內的累積全要素生產率水平。H代表該國（或地區）的人力資本水平。Ymax代表人均收入水平最高的國家（或地區）。g和m分別代表人力資本直接作用和追趕效應的影響系數。gHt即為人力資本與技術創新能力相聯系的全要素生產率增長，mHt[（Ymax-Yt）/Yt]代表來自于發達國家（或發達地區）的技術擴散。在考慮人力資本水平對全要素生產率增長影響的同時，需要列舉其他影響全要素生產率增長的控制變量，以免造成估計參數的有偏和誤差。

在Benhabib and Spiegel（1994）模型的基礎上，Valerien et al（2006）考慮到人力資本的空間溢出和技術趕超的距離衰減，將空間因素納入到該模型，構建了空間Benhabib and Spiegel模型，其表達形式如方程（2）所示：

logAt-logA0=c+gHi+r +Hj+m [（Ymax-Yi）/Yi]（2）

方程（2）中，dij用以表示i省區和j省區之間的地理空間距離；di，max用以表示i省區與技術領先省區之間的地理空間距離；r表示相鄰省區人力資本積累對地區i的空間溢出效應，如果r>0，表明相鄰省區人力資本積累對地區i存在正向溢出效應，如果r<0，則表明存在負向溢出效應。

從方程（2）可以發現，省區i全要素生產率增長依靠三個方面的因素：第一，本省區的人力資本對全要素生產率增長的直接作用；第二，其他省區人力資本的空間溢出效應；第三，與技術領先地區的距離衰減追趕效應，與技術發達地區的距離越遠，其實現技術趕超的可能性越小。因此，結合Benhabib and Spiegel（1994）和Valerien et al（2006）的思想，可以將式（2）加以合并整理，即可獲得方程（3）形式：

lnTFPit=？茁0+？茁1Hit+？茲·∑jWijHjt+m·D_Catchit+？籽∑jWijlnTFPjt+？茁2·Zit+？濁i+？著it（3）

式（3）中，TFPit為省區i累積全要素生產率的增長率；Hit表示省區i在t時期的人力資本水平；∑jWijHjt表示省區i相關省份人力資本的空間溢出效應，其中Wij為空間權重矩陣；D_Catchit表示距離衰減的技術趕超效應；∑jWijlnTFPjt為因變量的空間滯后變量，反映鄰近省區全要素生產率增長對考察省區的空間溢出效應；Zit表示影響要素增長率的一系列控制變量；εit為隨機誤差項，η為時間上恒定的未觀測因素。

如前文所述，不同的人力資本結構會對全要素生產率增長起到的作用也不相同，本文在研究人力資本對全要素生產率增長的空間溢出作用時也考慮了人力資本的異質型問題，可以將（2）式整理成（4）式的形式：

lnTFPit=？茁0+？茁1Priit+？茁2Jouit+？茁3Higit+？茲1·∑jWijPrijt+？茲2·∑jWijJoujt+？茲3·∑jWijHigjt+？籽·∑jWijlnTFPjt+m·D_Catchit+？茁4·Zit+？濁i+？著it（4）

其中，Priit、Jouit、Higit分別表示省區i時期t的初等教育、中等教育和高等教育的人力資本存量，而∑jWijPrijt、∑jWijJoujt、∑jWijHigjt分別表示初等教育、中等教育和高等教育的空間溢出效應。

四、數據說明

如非特別說明，本文所使用的數據均來自《新中國五十五年統計資料匯編》、《中國統計年鑒》以及《中國人口統計年鑒》的各年數據。為保證數據口徑的一致性，本文將重慶與四川的數據合并，因而模型中包含30個橫截面地區的數據，時間跨度為32年（1978—2009年）。參照Islam（1995）的研究方法，我們將32年的數據以4年為周期劃分為8個區間（1978—1981年、1982—1985年、1986—1989年、1990—1993年、1994—1997年、1998—2001年、2002—2005年、2006—2009年），各變量取4年的平均值，這樣做的好處之一是可以在一定程度上避免商業周期對估計的影響。本文選取的主要變量如下：

1. 累積全要素生產率增長率（logTFPit）。本文利用生產函數法對1978—2009年的全要素生產率進行估計。計算公式為TFPit= 。其中，Yit、Kit、Lit分別代表i地區t年的總產出、物資資本投入、勞動力投入。α、β分別代表物質資本、勞動力要素投入對產出的邊際彈性。在此，本文并未假設生產規模報酬不變，即α+β之和不一定為1①。

2. 教育人力資本（H）。解釋變量H、Pri、Jou、Hig分別為某地區勞動者的人力資本平均水平、初等教育人力資本、中等教育人力資本和高等教育人力資本水平，用平均受教育年限方法計算得出。用勞動力平均受教育年限作為教育人力資本的測算指標。平均受教育年限可用如下公式求得：

h（t）= li·si

其中，h（t）為考察期t期平均人力資本存量，i為勞動者受教育程度，共分為k個層次。si為勞動者第i層次的累積受教育年限，li表示受第i層次教育的勞動者在勞動力總量中的比重。

1978—1981年的數據用1982年第三次人口普查數據進行替代，1987—1995年的數據來自陳釗、陸銘和金煜（2004）的估算結果[16]。在衡量地區累積受教育年限si時，數據選用6歲及6歲以上人口中各級受教育程度人口比重，并依據不識字、初識字者2年、小學受教育者6年、初中受教育者9年、高中受教育者12年、大專及以上受教育者16年作為權重進行計算。

3. 人力資本空間滯后變量（Spatial_H）。在構建人力資本平均水平和不同類型人力資本的空間滯后變量時，需要使用合適的空間權重矩陣。為了保持數據口徑一致，此處使用鐘水映、李魁（2010）采用的距離衰減函數法構造空間權重矩陣Wij。計算公式為：

Wij=exp（-dij？子）

其中，i、j表示任意兩個省區，dij表示省區i與省區j的省會城市間的距離。取決于相鄰省區之間的平均距離以及標準化后的距離衰減參數？資（0<？資<1），其中，？資越小，隨距離衰減的相互影響就越慢。將？資定義為？資=1-exp（-？子D），D為各省區間距離的平均值。根據本文對取值的敏感性分析，最終？資將賦值為0.5。

本文構建的空間權重矩陣W是一個NT×NT的矩陣，它是基于面板數據的空間權重矩陣，反映T年度N個地區之間的空間聯系。其形式如下：

W1978 0 0 0 · 0 0 0 W2009240

其中，W1978，…，W2009分別表示1978—2009年30個地區的空間權重矩陣。由于各地區空間距離不隨時間而發生變化，因此W1978=…=W2009②。

4. 技術趕超項（D_Catch）。等價于1/di，max[（Ymax-Yi）/Yi]，其計算過程為先求出最發達省份人均收入Ymax，繼而與我國其他省份人均收入水平Yi作差，進而與當地人力資本水平相乘。從歷年統計年鑒看，上海始終是我國人均收入水平最高的地區，故而Ymax的值用上海人均收入水平來表示。同時，本文計算了各省區與上海之間的地理距離，以表示距離衰減造成的技術趕超項。

5. 控制變量。（1）外商直接投資（FDI）。結合相關文獻，FDI指標用我國歷年各省份外商直接投資占GDP比重來表示。為了保證計量單位的統一，需要將統計資料中外商直接投資數額按照當年匯率水平折算成人民幣。（2）市場化程度（Market）。本研究通過考察我國改革開放以來的所有制結構來度量市場化程度。非國有經濟比重越大，說明市場化程度越高。因為統計年鑒中沒有這一指標，故而本文用非國有企業勞動力占總人口比重這一指標進行替代。（3）基礎設施水平（Road）。本文用各省份的公路密度（公里/萬平方公里）數據來表示基礎設施水平。（4）城市化程度（Urban）。由于我國統計年鑒中沒有直接度量城鎮人口比重的指標，故而本文選取各省份非農人口比重這一指標來代表城市化水平。（5）物質資本（Investment）和勞動（Labor）。本文希望考察改革開放以來的這兩種生產要素的增長是否促進生產率的增長。此處用各地區資本形成總額占GDP比重代表投資增長率，用各地區全社會就業人口增長率代表勞動增長率。

五、實證結果與分析

通常情況下，空間數據分析的一般步驟是：首先運用探索性空間數據分析對空間數據進行直觀地描述，以便認識空間分布特征，選擇適宜的空間尺度來完成空間分析；然后運用空間計量經濟方法修正經典的理論模型；最后運用Morans I檢驗、極大似然LM-Error檢驗以及極大似然LM-Lag檢驗選擇合適的空間計量手段進行估計。本部分沿著這個思路首先對人力資本空間溢出對全要素生產率增長的影響進行探索性的空間數據分析。

（一）探索性空間數據分析

按照鄰近方式構造空間權重矩陣，我國各省區1987—2009年不同人力資本結構和全要素生產率的Moran I指數值如圖1所示。其中，Morans I（Pri）、Morans I（Jou）、Morans I（Hig）分別代表人力資本初等教育、中等教育（包括初高中教育）和高等教育的Moran I指數值。Morans I（lnTFP）代表全要素生產率增長的自然對數值。結果顯示，我國各省區1987年以來不同類型的人力資本和全要素生產率增長的對數值表現出顯著的空間自相關關系（臨界值為1.96）。這說明改革開放以來我國不同類型的人力資本和全要素生產率均呈現出非隨機的空間分布特征。具體來說，初等教育人力資本的Moran I指數值呈現出逐年上升的趨勢，這說明九年制義務教育的普及促使各地區小學教育空間依賴性在逐年增強。中等教育的Moran I指數值在1987年以來頻繁波動，主要原因是中等教育中既包含九年制義務教育普及的初中教育，也包含地區差異特征明顯的高中教育。由于Moran I指數值顯著正相關，仍能夠說明各地區中等教育分布空間依賴性明顯。高等教育的Moran I指數值在1997年以后變動頻繁。這與我國20世紀90年代末實施的高校擴招政策有一定關系，從全要素生產率增長自然對數的Moran I值來看，其變動趨勢與高等教育Moran I指數值的變動趨勢基本一致，一方面說明了全要素生產率增長空間分布的非隨機狀態，另一方面也說明了高等教育人力資本與全要素生產率增長的空間依賴關系較為緊密。

在進行了全局性空間自相關檢驗后，本文利用2009年的相關數據進行局部空間自相關檢驗。圖2和圖3分別描述了2009年初等教育和高等教育人力資本的Moran I散點圖和相對應的空間集聚圖。從中不難看出，我國多數省區不同類型的人力資本位于高-高和低-低類型區。具體來說，初等教育人力資本的高-高類型區多為我國西部省區（如貴州、云南、西藏等地區）；而低-低類型區多為我國東部發達省（市）區（如北京、天津等地區）。與此相對應的是，高等教育人力資本的高-高類型區多為我國東部發達省（市）區；而低-低類型區多為我國中西部地區。這充分說明了我國不同類型人力資本呈現出鮮明的空間分布不均衡現象。

圖3描述了2009年我國全要素生產率增長的Moran I散點圖和相應的空間集聚圖。從中可以看出，絕大多數的省區全要素生產率增長均在高-高和低-低類型區，也就是說，全要素生產率增長較高的省區趨向于與較高生產率增長的省區鄰近；全要素生產率增長較低的地區其鄰近省份生產率增長也較低。從空間集聚圖能夠看出，東部沿海地區在地理空間上表現出高水平的生產率增長集聚；相應地，中西部地區在地理空間上則表現出低水平的生產率增長集聚現象。因此，在研究人力資本對全要素生產率增長的貢獻時，不能忽視客觀存在的空間因素。

（二）空間相關診斷

在運用面板數據進行空間計量分析之前，有必要運用最小二乘法（OLS）中的兩個拉格朗日參數值檢驗（LM-Error值和LM-Lag值），判斷更適合選擇哪種空間計量模型。表1為OLS回歸的空間相關診斷檢驗結果，OLS列和OLS#分別為人力資本平均水平和不同人力資本結構的最小二乘回歸。表1中，模型殘差Moran I檢驗十分顯著，說明最小二乘估計忽略了空間因素，因此需要使用空間計量模型。通過比較OLS估計結果中LM-Error和LM-Lag檢驗可以發現，空間滯后的拉格朗日參數值（LM-Lag）較之空間誤差的拉格郎日參數值（LM-Error）顯著性水平高，前者穩健性（R-LMLag）顯著，而后者穩健性（R-LMErr）不顯著，則說明更適合運用空間滯后模型（SLM）進行估計。

（三）空間Benhabib and Spiegel模型回歸結果分析

表2為空間Benhabib and Spiegel模型估計結果。其中，第二列和第三列為人力資本平均水平和不同類型人力資本的OLS估計結果，第四列和第五列分別為第二列和第三列的空間滯后模型估計結果。從空間滯后模型估計結果的擬合優度來看（0.801和0.813），要高于OLS的擬合優度（0.358和0.367），說明采用空間計量方法增強了自變量對因變量的解釋能力。此外，根據空間滯后模型（SLM）的回歸結果，可以得到如下結論：

1. 全要素生產率增長的空間滯后變量回歸系數顯著為正，說明鄰近省區全要素生產率的增長會促進考察省區全要素生產率的提高，說明我國技術發展水平存在地理空間上的相互依賴。

2. 除初等教育外，省區內人力資本對全要素生產率增長的回歸系數均顯著為正，說明省區內人力資本對全要素生產率的增長起到積極的促進作用。具體來說，在控制了其他變量后，人力資本平均水平每增加1個單位，會促進全要素生產率增長0.132%。而考慮人力資本的異質性，高等教育人力資本的產出彈性（2.187）要遠高于中等教育（1.577）?？梢姡叩冉逃l展是科技創新的重要推動力，更有助于促進生產率增長。

3. 人力資本平均水平的空間滯后項回歸系數顯著為正，說明人力資本對TFP增長具有正向的空間溢出效應。鄰近省區人力資本平均水平每增加1個單位，會促進考察地區TFP增長率提高0.159%。因為無論是知識還是技術，都會因為距離因素從核心地向鄰近地區更快地傳播和擴散，鄰近地區更有可能在技術模仿中創造新的技術，促進生產率的提高，繼而刺激經濟增長。

而當考慮了人力資本異質性，不同類型人力資本的空間溢出效應差異很大。具體來看，初等教育人力資本對TFP增長的空間溢出效應雖然為正，但并不顯著；中等教育人力資本對TFP增長則表現出顯著的空間溢出正效應；而高等教育對TFP增長的空間溢出效應則是顯著的負效應?？梢?，一方面鄰近省區中等教育人力資本的提高有助于考察地區TFP的增長；另一方面，鄰近省區高等教育人力資本的提高會阻礙考察地區TFP的增長。這說明，相比于高等教育，中等教育人力資本更容易形成簡單勞動，不存在技術創新上的壁壘和技術模仿上的障礙，很容易對鄰近地區生產率增長帶來示范效應；而高等教育人力資本的集聚地區往往也是技術和資本的追逐地，各省區更容易形成對高等教育人力資本的爭奪，因此，鄰近省區人力資本的集聚勢必會導致本省區人力資本和其他生產要素的外流，從而阻礙全要素生產率的增長。

4. 隨距離衰減的技術追趕項（D_Catch）回歸系數符號為負。說明技術落后地區技術基礎落后，自身更難以開展技術創新活動；同時，與技術發達地區的地理距離越遠，越無法享受技術擴散帶來的好處，越難實現技術趕超。

5. 人力資本平均水平空間滯后模型可以觀察到各控制變量的回歸結果大多與預期相符。其中，FDI和市場化程度指標的回歸系數在1%置信水平下顯著為正。具體來說，FDI每增加1個單位，能夠促使全要素生產率提升1.874%～2.635%，這說明改革開放以來我國通過外商直接在華投資，實現了技術溢出和擴散，同時，外資企業先進的管理經驗和高效率的企業運作方式，促使我國全要素生產率的全面提升。市場化程度每增加1個單位，能夠促使全要素生產率增長1.190%～1.246%，也就是說非國有經濟比重越大，越有利于我國全要素生產率的增長，這表明我國市場效率的提升需要建立在發展非國有經濟的基礎之上。同時，減少政府干預，完善市場競爭環境，避免市場機制扭曲是促進我國生產率提升和經濟增長的重要條件之一。

此外，基礎設施水平和城市化水平對我國全要素生產率增長的影響為正但并不顯著，這似乎與國外的經驗研究相左（Stephan，2003；Kamps，2006）。但這也充分說明了我國基礎設施發展相對落后，城市化進程相對緩慢，不足以支撐全要素生產率的增長。

最后，勞動增長率的回歸系數顯著為負，說明勞動的增長對我國全要素生產率增長起到抑制作用。這與一些經驗研究的結論相違背。這可能與本文過于簡單地選取從業人口指標有直接關系，這一指標并不能反映勞動力結構變化和勞動參與率的差異變遷。這也說明了不具有人力資本的簡單勞動投入并不能促進全要素生產率的增長。因此，我國需要充分利用勞動力資源豐富這一優勢，通過人力資本投資將簡單勞動轉化成智力資本，從而促使生產率的增長。

六、結論

本文從人力資本平均水平和結構兩個角度，將空間變量引入到Benhabib-Spiegel模型（B-S模型），側重于探討人力資本空間溢出對全要素生產率增長的影響，以分析人力資本空間溢出效應對經濟增長的間接作用，具體得到如下結論：

1. 人力資本對全要生產率增長的作用取決于本省區人力資本水平、鄰近省區人力資本水平，以及考慮了地理距離的本省區技術追趕效應。具體來說，人力資本平均水平對全要素生產率增長起到積極的促進作用；鄰近省區人力資本對考察地區TFP增長產生正向空間溢出效應，說明我國技術發展水平存在著地理空間上的相互依賴；技術落后地區因為基礎薄弱和地理距離的原因更無法享受技術擴散帶來的好處，越難實現技術趕超效應。可見，我國并未形成Benhabib and Spiegel（1994）提出的生產率增長“后發優勢”，改革開放以來我國全要素生產率增長呈發散趨勢。

2. 就異質型人力資本而言，不同類型人力資本對TFP增長產生的直接作用差異特征明顯。具體來說，初等教育人力資本對全要素生產率增長的促進作用不顯著，相比于中等教育，考察地區高等教育人力資本更有助于促進生產率增長，高等教育人力資本的集聚地區往往也是技術和資本的追逐地，各省區更容易形成對高等教育人力資本的爭奪。因此，鄰近省區人力資本的集聚勢必會導致本省區人力資本和其他生產要素的外流，從而阻礙全要素生產率的增長。

3. 不同類型人力資本的空間溢出效應差異很大。初等教育人力資本對TFP增長的空間溢出效應雖然為正，但并不顯著；中等教育人力資本對TFP增長則表現出顯著的空間溢出正效應；而高等教育對TFP增長的空間溢出效應則是顯著的負效應。鄰近省區中等教育人力資本的提高有助于考察地區TFP的增長。鄰近省區高等教育人力資本的提高會阻礙考察地區TFP的增長。相比于高等教育，中等教育人力資本更容易形成簡單勞動，不存在技術創新上的壁壘和技術模仿上的障礙，很容易對鄰近地區生產率增長帶來示范效應。高等教育人力資本的負向溢出效應表明鄰近省區的人力資本差距不宜過大。各省區若要充分發揮人力資本的空間溢出效應，就必須選擇均衡適度的人力資本配置結構。

注釋：

①物質資本的產出彈性為α=0.682，有效勞動的產出彈性為β=0.340，兩者均在1%置信水平上顯著。這一結果與國內大多學者得到的估計數字相似，劉智勇等（2009）得出的物質資本產出彈性為0.683；張玉鵬、王茜（2011）得到的物質資本產出彈性為0.748，有效勞動力產出彈性為0.32。

②W滿足以下三個性質：第一，Wij是已知常數；第二，Wij矩陣的所有對角元素都為0；第三，Wij的特征根已知。滿足這些性質即可計算空間權重矩陣的特征根及空間回歸模型的對數似然方程。

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[12]肖志勇.人力資本、空間溢出與經濟增長——基于空間面板數據模型的經驗分析[J].財經科學，2010，（3）：61-68.

[13]高遠東，花擁軍.人力資本空間效應與區域經濟增長[J].地理研究，2012，（4）：711-719.

[14]Valerien O.P，Raymond J.G.M.and Henri L.F. Technological Leadership，Human Capital，and Economic Growth：A Spatial Econometric Analysis for U.S. Counties[J].Annals of Economics and Statistics，2007，（88）：103-124.

[15]魏下海.人力資本、空間溢出與省際全要素生產率增長[J].財經研究，2010，36（12）：94-104.

[16]陳釗，陸銘，金煜.中國人力資本和教育發展的區域差異：對于面板數據的估算[J].世界經濟，2004，（12）：25-31.

責任編輯、校對：高鐘庭

收稿日期：2014-02-07

基金項目：國家社會科學基金重點項目（11AZZ002）；教育部教育科學規劃青年項目（EGA130390）

作者簡介：王文靜（1983-），女，遼寧本溪人，東北師范大學政法學院講師，研究方向為人力資本與區域經濟增長；劉彤（1955-），男，山東棲霞人，東北師范大學政法學院教授，博士生導師，研究方向為政治學理論。

3. 不同類型人力資本的空間溢出效應差異很大。初等教育人力資本對TFP增長的空間溢出效應雖然為正，但并不顯著；中等教育人力資本對TFP增長則表現出顯著的空間溢出正效應；而高等教育對TFP增長的空間溢出效應則是顯著的負效應。鄰近省區中等教育人力資本的提高有助于考察地區TFP的增長。鄰近省區高等教育人力資本的提高會阻礙考察地區TFP的增長。相比于高等教育，中等教育人力資本更容易形成簡單勞動，不存在技術創新上的壁壘和技術模仿上的障礙，很容易對鄰近地區生產率增長帶來示范效應。高等教育人力資本的負向溢出效應表明鄰近省區的人力資本差距不宜過大。各省區若要充分發揮人力資本的空間溢出效應，就必須選擇均衡適度的人力資本配置結構。

注釋：

①物質資本的產出彈性為α=0.682，有效勞動的產出彈性為β=0.340，兩者均在1%置信水平上顯著。這一結果與國內大多學者得到的估計數字相似，劉智勇等（2009）得出的物質資本產出彈性為0.683；張玉鵬、王茜（2011）得到的物質資本產出彈性為0.748，有效勞動力產出彈性為0.32。

②W滿足以下三個性質：第一，Wij是已知常數；第二，Wij矩陣的所有對角元素都為0；第三，Wij的特征根已知。滿足這些性質即可計算空間權重矩陣的特征根及空間回歸模型的對數似然方程。

參考文獻：

[1]Chow，Gregory C. Economic reform and growth in China. Annals of Economics and Finance，2004，（1）：93-118.

[2]史修松，趙曙東.中國經濟增長的地區差異及其收斂機制（1978-2009年）[J].數量經濟技術經濟研究，2011，（1）：51-62.

[3]齊志強，康春鵬. 中國經濟增長來源實證研究——基于對細分的信息產業、資本投入、勞動投入與全要素生產率的分析[J]. 工業技術經濟，2013，（2）：133-141.

[4]蔡昉.中國經濟增長如何轉向全要素生產率驅動型[J].中國社會科學，2013，（1）：56-71，206.

[5]Nelson，R.and E.Phelps. Investment in Humans，Technological Diffusion，and Economic Growth[J].American Economic Review，1966，（2）：69-75.

[6]Aiyar，S. and J. Feyrer. A Contribution to the Empirics of Total Factor Productivity[J]. Dartmouth College，Working Paper，2002.

[7]彭國華.我國地區全要素生產率與人力資本構成[J].中國工業經濟，2007，（2）：52-59.

[8]Bils，M. and P. Klenow. Does Schooling Cause Growth [J]. American Economic Review，2000，（5）：1160-1183.

[9]Pritchett，L. Where Has All the Education Gone[J]. World Bank Economic Review，2001，（3）：367-391.

[10]Manfred M. Fischer. A spatially Augmented Mankiw-Romer-Weil Model： Theory and Evidence[J].2009，SSRN Working Paper.

[11]Rosenthal.S and Strange，W. The Attenuation of Human Capital Externalities[J]. Journal of Urban Economics，2008，64（2）：373-389.

[12]肖志勇.人力資本、空間溢出與經濟增長——基于空間面板數據模型的經驗分析[J].財經科學，2010，（3）：61-68.

[13]高遠東，花擁軍.人力資本空間效應與區域經濟增長[J].地理研究，2012，（4）：711-719.

[14]Valerien O.P，Raymond J.G.M.and Henri L.F. Technological Leadership，Human Capital，and Economic Growth：A Spatial Econometric Analysis for U.S. Counties[J].Annals of Economics and Statistics，2007，（88）：103-124.

[15]魏下海.人力資本、空間溢出與省際全要素生產率增長[J].財經研究，2010，36（12）：94-104.

[16]陳釗，陸銘，金煜.中國人力資本和教育發展的區域差異：對于面板數據的估算[J].世界經濟，2004，（12）：25-31.

責任編輯、校對：高鐘庭

收稿日期：2014-02-07

基金項目：國家社會科學基金重點項目（11AZZ002）；教育部教育科學規劃青年項目（EGA130390）

作者簡介：王文靜（1983-），女，遼寧本溪人，東北師范大學政法學院講師，研究方向為人力資本與區域經濟增長；劉彤（1955-），男，山東棲霞人，東北師范大學政法學院教授，博士生導師，研究方向為政治學理論。

3. 不同類型人力資本的空間溢出效應差異很大。初等教育人力資本對TFP增長的空間溢出效應雖然為正，但并不顯著；中等教育人力資本對TFP增長則表現出顯著的空間溢出正效應；而高等教育對TFP增長的空間溢出效應則是顯著的負效應。鄰近省區中等教育人力資本的提高有助于考察地區TFP的增長。鄰近省區高等教育人力資本的提高會阻礙考察地區TFP的增長。相比于高等教育，中等教育人力資本更容易形成簡單勞動，不存在技術創新上的壁壘和技術模仿上的障礙，很容易對鄰近地區生產率增長帶來示范效應。高等教育人力資本的負向溢出效應表明鄰近省區的人力資本差距不宜過大。各省區若要充分發揮人力資本的空間溢出效應，就必須選擇均衡適度的人力資本配置結構。

注釋：

①物質資本的產出彈性為α=0.682，有效勞動的產出彈性為β=0.340，兩者均在1%置信水平上顯著。這一結果與國內大多學者得到的估計數字相似，劉智勇等（2009）得出的物質資本產出彈性為0.683；張玉鵬、王茜（2011）得到的物質資本產出彈性為0.748，有效勞動力產出彈性為0.32。

②W滿足以下三個性質：第一，Wij是已知常數；第二，Wij矩陣的所有對角元素都為0；第三，Wij的特征根已知。滿足這些性質即可計算空間權重矩陣的特征根及空間回歸模型的對數似然方程。

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[5]Nelson，R.and E.Phelps. Investment in Humans，Technological Diffusion，and Economic Growth[J].American Economic Review，1966，（2）：69-75.

[6]Aiyar，S. and J. Feyrer. A Contribution to the Empirics of Total Factor Productivity[J]. Dartmouth College，Working Paper，2002.

[7]彭國華.我國地區全要素生產率與人力資本構成[J].中國工業經濟，2007，（2）：52-59.

[8]Bils，M. and P. Klenow. Does Schooling Cause Growth [J]. American Economic Review，2000，（5）：1160-1183.

[9]Pritchett，L. Where Has All the Education Gone[J]. World Bank Economic Review，2001，（3）：367-391.

[10]Manfred M. Fischer. A spatially Augmented Mankiw-Romer-Weil Model： Theory and Evidence[J].2009，SSRN Working Paper.

[11]Rosenthal.S and Strange，W. The Attenuation of Human Capital Externalities[J]. Journal of Urban Economics，2008，64（2）：373-389.

[12]肖志勇.人力資本、空間溢出與經濟增長——基于空間面板數據模型的經驗分析[J].財經科學，2010，（3）：61-68.

[13]高遠東，花擁軍.人力資本空間效應與區域經濟增長[J].地理研究，2012，（4）：711-719.

[14]Valerien O.P，Raymond J.G.M.and Henri L.F. Technological Leadership，Human Capital，and Economic Growth：A Spatial Econometric Analysis for U.S. Counties[J].Annals of Economics and Statistics，2007，（88）：103-124.

[15]魏下海.人力資本、空間溢出與省際全要素生產率增長[J].財經研究，2010，36（12）：94-104.

[16]陳釗，陸銘，金煜.中國人力資本和教育發展的區域差異：對于面板數據的估算[J].世界經濟，2004，（12）：25-31.

責任編輯、校對：高鐘庭

收稿日期：2014-02-07

基金項目：國家社會科學基金重點項目（11AZZ002）；教育部教育科學規劃青年項目（EGA130390）

作者簡介：王文靜（1983-），女，遼寧本溪人，東北師范大學政法學院講師，研究方向為人力資本與區域經濟增長；劉彤（1955-），男，山東棲霞人，東北師范大學政法學院教授，博士生導師，研究方向為政治學理論。