皖江城市帶人力資本承載力比較分析

許昆 周娟

[提要] 本文通過構建人力資本承載力評價指標體系，結合因子分析法，評價皖江區域8個城市在2014～2016年之間的人力資本承載力水平。

關鍵詞：人力資本承載力；因子分析；皖江城市帶

中圖分類號：F061 文獻標識碼：A

一、問題的提出

在不同的歷史發展階段，人始終是推動社會進步發展的主導者，必須重視人力資本與其他物質資源的合理配置，力求達到資源配置效率的最大化。人力資本承載力的概念應運而生。如何實現人力資本和其他社會資源的合理配置，在區域內最大限度地發揮區域人力資本和其他資本的效用，創造更多的社會財富，使得關于人力資本承載力的研究愈發必要和緊迫了。

二、相關理論

關于人力資本投資與物質資本投資匹配關系問題，王詢、孟望生認為，人力資本和物質資本是經濟增長的兩大動力源泉，通過建立人力資本投資和物質資本回報率的關系模型可以推導得出人力資本投資與預期物質資本回報率呈反向變化關系；孫淑軍通過研究發現，物質資本投資和人力資本投資對我國人均實際產出及經濟增長具有顯著的促進作用，并且物質資本投資比人力資本投資的產出份額要大。

關于人力資本與制度環境的關系問題，河東琪認為在中國建立與現代市場經濟相適應的人力資本積累制度是必然的理性選擇。余凡和王楚通過實證結果表明了制度環境感知與人力資本存在顯著的正向因果效應。

綜上，學者們論證了區域經濟的發展需要人力資本與物質資本、制度等成比例進行投資。基于此觀點，我國學者劉軍在2004年首次提出人力資本承載力的概念。劉軍認為，人力資本承載力就是指在一定時期內，某區域或某產業范圍內，能夠最大可能地實現各種生產要素產出效率所需要的人力資本總量。這一概念，強調在實際的人才戰略實施過程中，不僅要注重人力資本投資，更要重視與人力資本相匹配的其他資源的組織和建設。

三、研究方法與數據來源

（一）人力資本承載力指標體系的建立。結合2014～2016年《安徽省統計年鑒》選取17個統計指標，分別從經濟發展狀況、城市發展狀況、科教發展狀況、人才發展狀況、自然環境狀況來反映該城市人力資本承載力水平。經濟發展狀況包括GDP（A1，億元）和人均GDP（A2，元/人）；城市發展狀況包括財政收入（B1，億元）、城鎮化率（B2，%）、全部規模以上工業企業單位數（B3，個）、造林面積（B4，公頃）；科教發展狀況包括R&D;機構數（C1，個）、R&D;經費支出（C2，萬元）、專利申請數（C3，件）、專利授權數（C4，件）；人才發展狀況包括普通高等學校（D1，所）、職業中學學校數（D2，所）、教育投資（D3，萬元）；自然環境狀況包括水資源總量（E1，億立方米）、森林覆蓋率（E2，%）、年平均氣溫（E3，攝氏度）、年降水量（E4，毫米）。

（二）因子分析。觀察KMO及巴特利特球度檢驗結果，KMO值為0.691（>0.5），意味著因子分析的結果可以被接受。巴特利特球度檢驗的卡方檢驗值為725.492（自由度為91時），顯著性水平等于0，小于顯著性水平0.01，表明所選取的這17項指標在反映區域人力資本承載力上必然有相關性和重疊性。

在已提取公共因子的聚集和解釋上，通過提取載荷平方和可知，前3個特征值的方差解釋能力分別為52.866%、21.806%、13.194%，累計方差解釋能力為87.867%，即新生成的三個公共因子能較好地解釋原有變量。因此，我們用以上3個公共因子代替原來的17項指標，仍然可以保留原來17項指標包含的絕大部分信息。

教育投資、全部規模以上工業企業單位數、財政收入、GDP、R&D;機構數、普通高等學校數、R&D;經費支出、專利授權數、職業中學學校數、造林面積等10項指標在第一公共因子上有較高負荷，說明第一公共因子基本反映這些指標的信息，這十項指標均與區域人力資源保障和發展有關，定義為政府支持能力（Facl_1）；第二公共因子包含人均GDP、城鎮化率、申請專利數3項指標信息，這3項指標與區域社會發展能力有關，定義為社會發展能力（Fac2_1）；水資源總量、年平均氣溫、年降水量、森林覆蓋率在第三公共因子上有較高負荷，說明第三公共因子反映這些指標的信息，二者都是描述區域自然環境的變量，將第三公共因子定義為自然承載能力（Fac3_1）。（表1）

四、皖江主要城市人力資本承載力比較分析

將原始指標變量標準化值以因子得分系數矩陣中各列系數為權重進行加權匯總即可得到各因子的得分。當然，也可由SPSS分析軟件直接計算并生成新的變量Facl_1（即政府支持能力）、Fac2_1（即社會發展因子）和Fac3_1（即自然承載能力），然后以各公共因子的方差貢獻率占三個公共因子總方差貢獻率的比重作為權重進行加權匯總，得出各個區域的綜合得分。F=（52.866×Facl_1+21.806×Fac2_1+13.194×Fac3_1）/87.867。（表2）

從測量指標的選取、原始數據的搜集整理到運用因子分析進行數據分析，我們可以清晰地分辨出皖江城市帶人力資本承載力的差異。然而需要說明的是，根據因子分析得出的皖江城市帶人力資本承載力綜合得分的排序僅僅表明不同區域的人力資本承載力存在差別，數值的差距并非實際的差距。

從2014～2016年統計數據分析結果來看，合肥、蕪湖基本穩居前兩名，并未發生變化，并且其人力資本承載力綜合得分均是正數，說明這兩個城市的人力資本承載力比較強。同時，合肥市和蕪湖市人力資本承載力綜合得分逐年不斷增大，說明這兩個城市正在不斷通過努力，提高本城市人力資本承載力。合肥市發揮其省會的優勢，積極吸引優秀人才，大力發展基礎設施建設；蕪湖市通過旅游等產業，推進新型經濟增長點，其中作為代表的是蕪湖的方特樂園，說明其在研究區域發展方面可能有比較成功的經驗可以借鑒；銅陵市在2014～2016年之間人力資本承載力綜合得分有較大幅度的波動，從2014～2015年綜合排名第3名下降到第6名。這與銅陵市面臨銅礦衰竭，加入樅陽縣以后人口總量激增、相對閉塞，缺乏競爭意識和活力等有關，還與近幾年銅陵市加大城市規劃、整改等導致人力資本承載力呈下降趨勢有關。滁州市和池州市的人力資本承載力綜合得分排名靠后，分別為第8名和第7名，說明其在人力資本承載力方面較差。這與滁州市市民生活習慣、勞動密集型制造業有關系。但其綜合得分正在不斷上升，這得益于離南京較近和高鐵的開通，滁州搭上了南京飛速發展的便車，滁州很積極地在做好自己的事，后發優勢很明顯；安慶市在2014～2016年之間人力資本承載力排名由第4名上升到第3名，其中2015～2016年人力資本承載力水平上升幅度最大，不斷縮小了與合肥市、蕪湖市的差距。這與安慶市這幾年找到自己的特色，大力宣傳天柱山、黃梅戲，亮出這一份名片，扶持旅游經濟等有關。

綜合來看，也只有合肥市和蕪湖市的人力資本承載力為正數，而其他6個城市都為負數，說明這些城市的人力資本承載力較低。

主要參考文獻：

[1]王詢，孟望生.人力資本投資與物質資本回報率關系研究——基于世代交疊模型的視角[J].當代財經，2013（7）.

[2]孫淑軍.物質資本、人力資本投資對產出水平及經濟增長的影響[J].西安工業大學學報，2012.32（1）.

[3]何東琪.人力資本積累的制度環境分析[J].西安工程科技學院學報，2003.17（4）.

[4]余凡，王楚.人力資本投資：制度環境感知下的企業戰略選擇——基于2015年“中國企業-員工匹配調查”（CEES）的實證研究[J].宏觀質量研究，2016.4（1）.