產業集群發展中的人力資本積累影響因素分析

孫思為，孫倩蕓（.廈門大學管理學院，福建廈門36005；.海南大學應用科技學院，海南儋州57737）

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產業集群發展中的人力資本積累影響因素分析

孫思為1，孫倩蕓2
（1.廈門大學管理學院，福建廈門361005；2.海南大學應用科技學院，海南儋州571737）

【摘要】以產業集群與人力資本理論為基礎，首先從集群外部環境和集群自身因素兩方面構建了集群人力資本積累的面板數據模型，然后基于統計年鑒數據，對國家火炬計劃軟件產業基地中的35個軟件園進行了實證分析。研究結果表明，產業集群人力資本積累存在馬太效應，集群所在地區的經濟環境和教育環境正向顯著影響集群人力資本質量積累水平，集群規模的影響方向則相反，其他影響因素不顯著。

【關鍵詞】產業集群；人力資本；面板數據模型

引言

目前，我國很多地區在不同產業形成了不同規模和水平的產業集群。對此，已有學者從經濟學、管理學、社會學等多領域視角對集群現象進行了深入研究。但是針對產業集群人力資本積累影響因素的系統研究還未開展。本文選取國家火炬計劃軟件產業基地中35個軟件園為集群分析對象，從其內外兩大環境因素出發，運用計量經濟模型，充分考慮軟件園所在地區的經濟環境、教育環境、文化生活環境及市政基礎設施環境，以及政府對集群的支持度、集群自身投入以及集群規模等因素，尋求上述因素對集群人力資本積累的影響程度，為集群發展戰略的政策制定者和相關政府部門提供決策依據。

1　實證分析

1.1變量選取

從企業角度考察人力資本，可用企業總收入與總人數之比值來衡量一個企業的平均生產率或人均產值。[1]本研究前提假設集群內企業具有同質性，即不存在管理上的差異，則從企業推廣到集群，產業集群的人力資本質量積累水平可用集群總收入與總人數的比值，即產業集群人均生產率來表示，以此作為模型的被解釋變量。

產業集群人力資本積累主要受集群外部環境和集群自身兩方面的影響。前者主要影響人力資本流入時的質量水平；后者主要影響流入集群后人力資本質量積累。本文分別從這兩大因素構造模型解釋變量。

任何一個產業集群均為嵌入在一個特定區域內的開放系統，它與集群外部經濟環境、文化環境、教育環境、生活環境和基礎設施環境共同構成相互作用的有機整體。產業集群所在區域的經濟、文化、教育等外部環境對產業集群的形成和發展都有著至關重要的作用，產業集群自身通過生產活動和外部環境進行物質、能量和信息交流。[2]產業集群的各種經濟行為和社會行為均深刻嵌入當地社會關系、制度結構和文化土壤之中。[3]在產業集群人力資本積累研究中，區域的經濟環境、生活環境、文化環境以及人才政策等都是重要的影響因素，這些環境對產業集群產生影響，與集群生產活動有關的區域文化、教育、生活、市政基礎設施等會使得集群作為一個整體與區域環境產生互動，從而形成一種結構性嵌入，[4]同時也制約著區域和集群內企業的相關行為，對集群人力資本的質量積累水平產生間接影響。故區域因素是產業集群形成和發展的基本外部環境因素，區域的經濟、教育、文化、生活、市政等環境[5-7]對于人力資本積累的數量和質量起到至關重要的作用。因此，研究產業集群的人力資本積累，上述外部環境因素是不可忽視的。

本文將產業集群外部環境細分為經濟環境、教育環境、文化生活環境、市政環境等四個子環境。在經濟環境因素方面，本文選取人均GDP和職工平均工資兩個變量，并預期其影響均為正；在教育環境因素方面，選取人均教育支出衡量一個地區的教育水平，并預期該變量的符號為正；在文化生活環境因素方面，選取每萬人擁有的醫生數作為衡量指標，[8]并預期該變量對產業集群人力資本積累有正的作用；在市政環境方面，選取人均城市道路面積和人均綠化面積作為變量，并預期其影響均為正。

在產業集群自身變量選取方面，本文選取政府對集群的支持率、集群企業自身投入和產業集群規模三個解釋變量。政府對集群的支持力度體現在政府對產業集群的扶持性投入經費上。政府從集群企業的實際上繳稅金中獲得直接收益，同時為支持集群的發展，政府會推出各種支持性經濟措施，如稅收減免，科技活動的經費支持等。一般來說，一個集群研究與開發投入經費與其產出水平呈正向相關，故本文選取集群數據中的科技活動經費支出總額來代表產業集群人力資本質量積累的自身投入。在規模經濟研究中，集群規模的大小首先表現為生產要素在集群中的集中程度。生產要素在集群中的集中程度越高，集群的規模也就越大。衡量集群規模的方法有生產規模、就業規模和市場規模。[9]本文采用就業規模，即集群總就業人數代表集群規模。將產業集群外部環境和自身因素對應的解釋變量進行匯總，得如表1。

表1　產業集群人力資本積累影響因素解釋變量列表

1.2模型數據來源及說明

本文選取國家火炬計劃軟件產業基地中35個軟件園2008—2011年四年的數據作為模型中集群層面的數據，來源于《中國火炬統計年鑒》（2009—2012）[10]；選取《中國城市統計年鑒》（2009—2012）[11]中35個軟件園所在城市的數據，作為軟件產業集群外部環境的數據。為了使得2008—2011年各年的數據具有可比性，本文對年鑒所查數據按此處理：各地市職工平均工資和人均教育支出均用城市居民消費價格指數按2008年不變價進行平減；人均GDP和人均生產率用工業生產者出廠價格指數按2008年不變價進行平減。

1.3靜態面板數據模型

經濟理論認為生產是一個連續的過程，前一年的產出對當年產出會產生某種影響，因而引入滯后因變量更符合理論與現實。然而一旦將滯后因變量引入當前方程，現有文獻的估計方法將會失效，這將影響到結論的準確性，必須采用動態面板數據模型進行估計。為此，本文在研究方法上把傳統的靜態面板與動態面板相結合，用兩種面板數據模型分別進行實證研究，并對實證結果進行比較分析。

（1）模型構建與檢驗

以產業集群人力資本積累水平為被解釋變量，以表1中所列的變量為解釋變量，將面板數據模型設為模型1的形式：

其中，i=1，2…，35代表第i個截面觀察單位，分別表示全國35個國家級軟件園；t代表時間序列觀察值，可取值為2008，2009，2010和2011年。yit表示第i軟件園、第t年的人力資本積累水平；βk（k=1，2，…，10）表示所有單位的斜率系數。假設個體效應ui是常量，ui代表恒常不變的影響產業集群人力資本積累的因素，其他隨時間而變的因素作用歸入隨機項εit中，此時模型為固定效應模型；反之，若個體效應ui是隨機變量，隨機誤差項則變為ui+εit，此時模型則為隨機效應模型。考慮到變量pgdp（人均GDP）和sal（職工平均工資）間可能存在多重共線性，從而使得對系數的估計變得不準確，故本文先對這兩個變量進行相關性分析，結果發現p值為0.000 0，相關系數為0.973 9，說明兩者存在強相關。故本文剔除變量pgdp。模型1簡化為模型2的形式。模型2對應的變量描述性統計分析結果如表2所示。

表2　變量描述性統計

（2）模型結果分析

模型2混合回歸、隨機效應模型和固定效應模型估計結果如表3所示。

通過Hausman檢驗，得到p值為0.0001，故本文認為應該使用固定效應模型。由固定效應模型估計結果可知，解釋變量中職工平均工資（sal）、人均教育支出（edu）、人均綠化面積（grn）和集群自身投入（clus）正向影響產業集群人力資本積累，集群規模（scal）的影響方向則為負。職工平均工資（sal）代表了產業集群所在的地區的人均收入水平，該變量正向影響集群人力資本積累水平。當集群所在城市的職工平均工資提高1個百分點時，集群人力資本積累水平提高0.447 8個百分點。這與王金營對區域人力資本積聚的研究結論基本一致。[6]人均教育支出（edu）代表了一個地區的教育投入水平，當人均教育支出增加1個百分點時，產業集群人力資本積累水平提高0.228 8個百分點。人均綠化面積（grn）代表市政基礎設施環境的一個方面，該變量正向影響集群人力資本積累水平。當集群所在城市的人均綠化面積增加1平方米，集群人力資本積累水平提高0.029 3個百分點。集群自身投入（clus）正向影響集群人力資本積累水平。當集群自身投入增加1個百分點時，集群人力資本積累水平提高0.183 5個百分點。這與劉海洋對2005—2007年工業企業微面板數據的研究一致。[12]集群規模負向影響集群人力資本積累水平。當集群規模擴大1個百分點時，集群人力資本積累水平下降0.676 1個百分點。集群規模負向影響產業集群人力資本的積累水平。

表3　產業集群人力資本質量積累水平決定因素估計（被解釋變量為集群人均生產率）

1.4動態面板數據模型

被解釋變量滯后項的引入緣于在靜態面板數據模型中只考慮了集群外部環境和集群自身層次上的因素，由于慣性或部分調整，軟件園個體的當前行為取決于過去行為。實際上，產業集群人力資本的平均生產率是一個受到多種因素如員工性別、年齡、地方性氣候條件、制度設計、集群企業的管理水平尤其是人力資源激勵水平等因素綜合影響的生產系統，但這些因素很難量化而引入方程。考慮到這些因素同樣也對上期產出產生了影響，且在短期內變化不大，因而滯后一期的產出能在一定程度上反映這些潛在因素的影響。[13]故將滯后一期的產出作為解釋變量引入方程，模型如下：

在動態面板數據模型中，由于因變量的滯后項作為解釋變量，有可能導致解釋變量與隨機擾動項相關，即解釋變量具有內生性，如果仍按照標準的固定效應和隨機效應模型進行估計，將導致參數估計的非一致性，估計結果的經濟含義也會發生扭曲。對于動態面板數據模型，其估計的前提是面板數據必須是平穩的，否則可能產生偽回歸的結果。因此，本文檢驗動態面板數據的平穩性，先估計模型，再對估計后的殘差進行檢驗，若殘差平穩，則可推斷出動態面板數據是平穩的。對模型3進行差分處理，得到模型4：

將包含水平值的原模型（模型3）和經差分處理后的模型（模型4）構成一個系統，在系統的矩估計過程中，解釋變量的滯后值作為一階差分方程的工具變量，而解釋變量一階差分的滯后值作為水平變量估計方程的工具變量。此方法納入了所有的矩條件，估計結果在統計上也更加有效，適合動態面板數據模型的估計。

本文引入被解釋變量ln y一期滯后值，首先運用差分GMM方法進行估計。作為一致估計，差分GMM成立的前提是，擾動項εit不存在自相關。對此進行檢驗STATA Arellano-Bond檢驗發現，一階擾動項的差分p值為0.000 0，二階擾動項的差分p值為0.138 6，故擾動項的差分存在一階自相關，但不存在二階自相關，故接受原假設“擾動項εit無自相關”，可以使用差分GMM。作為比較，本文運用系統GMM方法同樣估計以上模型。差分GMM和系統GMM的系數估計值與標準差比較如表4所示。

從表4可知，差分GMM與系統GMM的系數估計值比較接近，但后者的標準差更小，因此本文認為系統GMM估計更準確些。但系統GMM的有效性有待于檢驗。首先對系統GMM擾動項的自相關性進行檢驗。STATA Arellano-Bond檢驗結果表明，一階擾動項的差分p值為0.000 0，二階擾動項的差分p值為0.094 4>0.05，故擾動項的差分存在一階自相關，但不存在二階自相關，故5%顯著性水平上接受“擾動項差分的二階自相關系數為0的假設”，可以使用系統GMM。為了進一步確認系統GMM估計的有效性，我們運用過度識別檢驗，結果p值0.0830大于0.05，接受“所有工具變量都有效”的原假設。這表明系統GMM估計方法在此適用。由差分GMM估計與系統GMM估計的比較可知，本文選擇更有效的系統GMM估計作為動態面板數據模型的估計方法。

表4　產業集群人力資本積累水平決定因素估計（動態面板數據模型）

2　兩種模型估計結果的比較

將動態面板數據與靜態面板數據估計結果相比，得出以下結果：

（1）由系統GMM估計結果可知，被解釋變量的一階滯后項系數在10%水平上是顯著的，即前一期人力資本積累水平對當期有顯著的正效應，前一期人力資本積累水平提高1個百分點，則當期人力資本積累水平提高0.788 3個百分點。這個結論從實證角度驗證了產業集群人力資本積累的馬太效應。[14-15]

（2）軟件園外部環境中的職工平均工資對集群人力資本積累的影響還是正向的，但影響明顯弱于靜態面板數據模型，即職工平均工資提高1%帶來的集群人力資本積累水平的提高幅度由原先的0.447 8%減弱為0.292 7%。

（3）使用動態面板數據估計，軟件園外部環境中的人均教育支出對軟件園人力資本積累水平的影響顯著性水平提高了，由10%顯著性水平提高至5%。人均教育支出增加1%，則軟件園人力資本積累水平提高0.239 8個百分點，稍高于固定效應估計結果。

（4）軟件園外部環境中的人均綠化面積、產業集群自身因素中的集群企業自身投入對產業集群人力資本積累水平的影響由顯著變為不顯著。

（5）無論在靜態面板數據模型還是動態面板數據模型中，產業集群規模的影響效應均為負，且在1%的水平下顯著，但在動態面板數據模型估計結果中，其影響程度稍有所減弱，即產業集群規模擴大1%，軟件園人力資本質量積累水平下降幅度從原先的0.676 1%減弱為0.631 9%。

3　結論與建議

本文采用面板數據模型分析方法，以全國35個軟件園為產業集群分析對象，選取了軟件園所在城市的經濟環境、教育環境、文化生活環境和市政基礎設施環境作為集群外部環境因素指標，選取集群規模、集群企業自身投入以及政府對集群的支持率作為集群自身因素指標，分別構建了靜態和動態兩種面板數據模型，對影響軟件園人力資本積累的影響因素及其影響效應分別進行了定量分析，并對兩模型的估計結果進行了比較分析。根據以上模型分析結果，給出如下的結論與建議：

（1）產業集群人力資本積累存在循環累積效應。對全國各軟件園來說，應注重初始人力資本積累，后續的積累則會在初始慣性推動下不斷提高。

（2）產業集群外部環境中的職工平均工資、人均教育支出對產業集群人力資本積累存在正效應。軟件園所在城市政府相關部門應切實提高職工工資水平，以吸引外圍人力資本流入，從而提高軟件園人力資本積累水平。

（3）人均綠化面積和集群企業自身投入在靜態面板數據模型中影響顯著，而在動態面板數據模型中則不顯著。這可能的原因是軟件園所在城市的基礎設施環境對吸引人才影響作用不顯著；集群企業自身投入在滯后一期的動態面板模型中未能完全顯示其影響作用，后續研究可考慮引入滯后二期的動態面板數據模型。

（4）產業集群規模在兩個面板數據模型中的影響效應均為負。這就為個別軟件園盲目擴大規模而不注重內涵發展提供了反面實例證明。李煜華等人就曾指出產業集群規模與集群效應之間并不一定存在正相關性，兩者之間存在著極限約束。[16]規模大并不意味著質量優，恰恰相反，規模會影響質量的提高。該結論警示部分地方政府為政績而不顧實際擴大軟件園規模的做法是盲目的。

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（責任編輯王滿達）

The Influential Factors on Human Capital Accumulation in the Development of Industrial Clusters

SUN Si-wei1，SUN Qian-yun2
（1.School of Management, Xiamen University, Xiamen 361005, China; 2.School of Applied Fechnology, Hainan University, Danzhou 571737, China）

Abstract：This paper, based on the theory of industrial cluster and human capital, first constructs the panel data model of industry cluster’s human capital accumulation from the cluster’s external environment and their own factors, and then makes empirical analysis of the 35 software parks of the nation based on the statistical data.The results show that the accumulation of human capital quality of the industrial cluster has Matthew Effect, the region’s economic environment and education environment has a significant positive effect on the quality of the cluster’s human capital accumulation while the cluster scale has the negative effect, and the other factors are not significant.

Key words：industrial cluster; the quality of human capital; panel data model

作者簡介：孫思為（1990—），男，浙江慈溪人，碩士研究生，主要從事企業管理研究。

收稿日期：2016-01-02

【中圖分類號】F127

【文獻標識碼】A

【文章編號】1674-2362（2016）02-0049-05