多維技術進步對我國人力資本水平與結構的影響

■歐陽秋珍，陳 昭

本文使用我國企業和主要貿易投資伙伴的省級面板數據，構建動態面板模型，并運用系統GMM法進行了實證研究。研究發現：技術進步基本上有利于中國勞動者人力資本水平增加，國內的研發投入有利于高技術人力資本水平增加，而就業人才結構、國外技術購買和進口技術溢出有利于我國低技術人力資本水平增加。大部分技術進步渠道有利于企業人力資本水平增加，但各個渠道產生的技術進步與外資企業專業性人力資本和非外資企業通用性人力資本匹配度更強。與開放程度較低的區域相比，各個渠道對開放程度較高區域的外資企業專業性人力資本和非外資企業通用性人力資本的影響更積極。

一、引言

自從中國經濟進入新常態以來，通過深化供給側結構性改革引領我國經濟實現高質量發展已成為當前經濟工作的核心。供給側結構性改革強調勞動、資本與技術等要素結構的優化升級。人力資本作為主要的生產要素之一，不僅可能呈現邊際報酬非遞減的現象，而且還可能產生一定外部效應。其對經濟增長的重要貢獻已成為共識，各國都非常重視人力資本投資，我國也不例外。根據《中國人力資本報告2018》，按照1985年可比價格計算，中國的人力資本存量從1985年的大約33萬億元上升至2016年的342萬億元，年均增長率達7.98%，但低于同期中國平均經濟增長率。我國勞動人口受教育程度仍舊偏低，2016年高中及以上受教育程度人口占比只有34.08%。不僅如此，對中小型企業而言，無論是從外部雇傭的高技術人員還是內部培訓投資都存在不足。因此，為了實現《國家中長期教育改革和發展規劃綱要（2010～2020年）》確定的“進入人力資源強國行列”的戰略目標，尋找影響人力資本投資水平的因素，解決人力資本投資的問題已成為了當務之急。

二、文獻綜述

有關影響勞動者人力資本投資水平的因素眾多，但國內外相關研究主要集中在以下兩方面：一方面，部分學者從人力資本投資預期收益方面去尋找原因。一些學者認為國際貿易引起了人力資本投資收益的變化，從而影響了勞動者人力資本投資水平。李坤望等（2014）研究發現，貿易開放會不利于發展中國家的高技術產業發展，致使高技能勞動報酬相對下降，削減了勞動者人力資本投資意愿。Falvey et al.（2010）認為對于發達國家，對外貿易反而能強化比較優勢，提高其高技能勞動者報酬，促進其人力資本投資。然而，如果考慮貿易結構、貿易方式等因素后，上述結論可能出現不同（邵敏和劉重力，2010）。也有學者認為外資進入會擴大東道國的技能溢價（劉玉海和張默涵，2017），從而影響勞動者投資。也有學者認為外資進入對東道國技能溢價的影響不確定（Fajnzylber&Fernandes，2009）。但勞動者報酬對人力資本的影響是存在的（徐常建和黃鐵苗，2009），Acemoglu（2003）認為國際貿易和經濟全球化會導致技能溢價，但本質原因可歸結于技術進步。由此，部分學者研究技術進步對技能溢價的影響，發現技能偏向型技術進步會提高高技能勞動力相對報酬（董直慶等，2013），促進其人力資本投資；另一方面，還有學者研究直接影響人力資本投資的因素。Findlay&Kierzkowski（1983）的研究發現最終貿易擴大了要素稟賦的初始差異，促使人力資本集中于技術充裕型國家。嚴偉濤和盛丹（2014）的研究發現對外貿易不利于低技能勞動者投資人力資本，但隨著企業平均生產率的提升，城市勞動者傾向于增加教育投資。陳維濤等（2014）指出地區出口企業生產率提高對中國人力資本積累具有積極影響。趙莎莎（2019）研究發現R&D資本和異質型人力資本存在顯著的空間相關性。

根據以上分析，國際貿易、FDI、技術進步、就業人才結構等都會直接或間接影響一國勞動者人力資本投資，但是相關結論存在爭議。與現有研究比較，本文從以下三方面進行擴展：第一，將技術進步、人力資本技能、就業人才結構等納入一個統一的理論框架，同時將技術進步分解為內部自主創新和海外技術沖擊。本文不是分析貿易、投資直接對人力資本投資的影響，而是分析通過貿易和投資渠道的海外技術溢出對勞動者人力資本產生的影響；第二，本文以省級人均受教育年限作為被解釋變量，將人力資本分解為低技術人力資本、高技術人力資本和總體平均人力資本，并運用系統GMM方法針對面板數據進行估計，使得研究結論更為可信；第三，本文不僅關注了國內外技術沖擊對勞動者人力資本投資的影響，還分別研究了各個渠道單獨對外資企業和非外資企業通用性和專用性人力資本的影響。

三、模型的建立

（一）勞動者人力資本投資水平影響因素的計量模型

1.勞動者人力資本投資決策

根據Falvey et al.（2010）和陳維濤等（2014）的研究，本文用WS、WU分別代表高、低技能勞動者的工資，a、T分別代表勞動者的外生能力和工作時間，c、E分別是人力資本投資的單位成本和花費的時間，r代表均衡利率，那么人力資本投資的凈收益R（a，t）為：

其中，W=WS/WU，γ=[erT（erE-1）]/[erT-er（t+E）]，t≠TE。假設R（a，t）＞0，勞動者就進行人力資本投資，反之則不投資。那么式（2）就是人力資本投資的門檻值，該值隨著W的變動而變化。既然人力資本投資決策是由W決定的，那么有哪些因素會影響W呢？

2.高、低技能勞動者相對報酬的決定

根據Murphy et al（1998）、邵敏和劉重力（2010）等人的研究：

其中，0＜γ＜1，γ為分配參數，代表要素密集程度，S/U表示高、低技能勞動者就業量之比，TS和TU分別為決定高、低技能勞動者勞動生產率的技術進步。因為假定技能勞動力和非技能勞動力的替代彈性θ＞1，則 ?ln（W）/?ln（TS/TU）＞0，? ln（W）/?ln（S/U）＜0。由以上分析可知，隨著TS/TU的提高和S/U減少，W將會提高。

3.技術水平和高、低技能勞動力的相對就業量對勞動者人力資本投資的影響

由以上分析可知，隨著TS/TU的提高和S/U減少，W將會提高，勞動者繼續進行人力資本投資的能力門檻值為：

4.計量模型的建立

無論是文獻分析還是理論模型，勞動者的相對就業量和技術進步影響勞動者報酬，從而影響勞動者投資門檻，最終影響人力資本投資水平。本文據此建立實證模型，并在模型中加入了被解釋變量的滯后項，得到動態面板模型如下：

其中，Hit表示人力資本水平，Tit表示技術沖擊，即技術進步的影響，μit為綜合誤差項，其余變量含義同上。

在開放經濟條件下，一國的技術進步來源于多方面：自主研發、直接引進外部技術和間接的技術溢出，其中后兩者為外部技術沖擊。本文研究的外部技術沖擊不是省外而是國外，關于省際之間的技術擴散將另文研究，本文在此不作討論。就海外技術溢出渠道而言，本文選取了4個常見的渠道：通過進口和FDI獲得正向國際技術溢出，利用出口和對外直接投資獲取國際逆向技術溢出。最后，為了分析國內外技術進步影響中國人力資本的渠道，本文構建以下模型：

其中，i表示中國各地區，t表示年份，Sf-im、Sf-fdi、Sf-ex和Sf-ofdi分別表示i省t期通過進口、FDI、出口和對外直接投資路徑獲得的國外技術溢出，Sd表示自主研發投入，Sf-b代表國外技術引進。

（二）企業人力資本投資水平影響因素的計量模型

不僅勞動者會做出人力資本投資決策，企業也會進行人力資本投資。企業的技術水平需要相應的人力資本匹配，才有可能實現最優產出。無論是自主研發還是進出口等產生的技術溢出，這都是企業的行為，直接影響企業的技術進步，企業需要相應的人力資本匹配，才能發揮最大的產出效應。由于研究的是開放條件下的技術進步，外資和非外資企業產生的技術進步可能存在差異，本文需要考慮各個渠道對外資企業人力資本的FH和非外資企業人力資本DH的影響，建立模型如下：

其中，lnSf外部技術沖擊，分別考察了進口、FDI、出口、對外直接投資和國外技術引進的五種情形，其余變量含義同上。

四、變量的測算方法和數據來源

（一）變量的測算方法

1.人力資本水平H

人力資本水平用常用的人均受教育年限來計算（Barro&Lee，2000）。其中，小學、初中、高中、中專和高等教育的教育年限分別取6、9、12、12和16年。H為各類畢業生教育受年限總和與6歲及以上人口比值。為了考慮各省人力資本結構，本文用低技術人力資本LH（勞動力接受高中、中專及其以下教育水平人數所占的比重）和高技術人力資本HH（勞動力接受的大專及以上教育水平人數所占的比重）作為人力資本另一度量方法進行經驗分析。

企業人力資本與勞動者人力資本不同。馬歇爾對人的能力劃分為“通用能力”和“特殊能力”。從狹義角度可以認為，人力資本可分為通用性與專業性。由外部購買等方式得到的人力資本一般是通用性人力資本，由內部開發等形成的一般是專業性人力資本。本文也對此進行劃分，考慮數據的可得性，本文借鑒何興強等（2014）的研究，用R&D人員占就業人數比例來描述通用性人力資本水平GH，用培訓投資占總產值比重TH來描述專業性人力資本水平。

2.高、低技能勞動力就業之比

當前學術界對高技能勞動沒有統一界定，本文沿用黃燦（2014）的做法，使用R&D人員折合全時當量表示高技能勞動力就業情況，低技能勞動力用各省就業人數與R&D人員數的差值表示。

3.國內外技術沖擊渠道

本文用R&D存量表示自主研發投入。技術引進則選取各省國外技術引進合同經費存量表示。R&D存量、國外技術引進存量以及后面各國的R&D存量都用永續盤存法計算，按照肖文和林高榜（2011）的做法，折舊率為5%，且參考朱平芳和徐偉民（2003）的做法構建R&D價格指數，上述變量均用該指數處理成2005年不變價格。

由于國際投資和國際貿易的金額只能代表各渠道自身的發展情況，本文運用Lichtenberg and Pottelsberghe（1998）給出的方法測度通過這些渠道溢出的國外R&D資本存量，即：

其中，FDIjt代表第t期從j國流入中國的實際外商直接投資存量，OFDIjt代表中國對第j國的實際外商直接投資存量，Kjt為j國固定資本，IMjt表示中國從j國的進口額，EXjt表示中國對j國的出口額，分別表示j國的GDP和國內R&D資本存量，后者采用永續盤存法計算，其余變量含義同上。

根據上述測算方法，按照各省份的比重進行計算，可得第i省通過進口溢出渠道獲得的海外R&D資本為：

其中，IMit為i省的t年進口額，IM為當年全國進口額，其他三個變量的構造類似：

（二）數據來源

由于人力資本與各國貿易投資相關數據主要是從2004年開始完整統計，前面年份缺失較多，考慮數據的可得性和統計口徑的一致性，本文采用2004～2017年的數據，企業相關的數據使用的是2007～2017年，西藏地區由于缺失數據較多進行了刪除處理，這樣實際數據為30個省市的面板數據（不含西藏、香港、澳門和臺灣）。各省各級學校畢業生數、6歲及以上人口總數和教育支出等來自EPS全球統計數據、《中國工業經濟統計年鑒》、中經網統計數據庫等；各省就業人數、進出口、FDI和OFDI等數據來自《新中國60年統計資料匯編》和各省統計年鑒、中經網統計數據庫、中國統計年鑒、中國對外投資公報等；省R&D人員、R&D經費等來自EPS全球統計數據和《中國科技統計年鑒》；國外相關數據來自IMF、EPS和聯合國教科文組織數據庫等。在選取技術溢出的來源國方面，考慮了各國國內研發投入和各國與中國的主要貿易投資關系，選取了10個國家和地區：中國香港、日本、韓國、新加坡、德國、英國、法國、意大利、美國和加拿大。

五、實證分析

（一）技術進步對中國勞動者人力資本水平與結構影響的回歸結果分析

為了克服內生性問題，同時利用更多樣本信息，本文建立了動態面板模型，并且選擇系統GMM方法進行參數估計。首先，利用建立的模型估計技術進步對中國勞動者人力資本水平與結構的影響，結果見表1。

由表1知，模型的AR（2）檢驗和Sargan統計量的P值均大于1%，結果表明系統GMM的估計結果是有效的。根據表1結果可發現，就業人才結構對我國勞動者人力資本水平的影響為負數，符合預期。說明在其他條件不變的情況下，隨著高技能勞動力相對就業量的不斷增加，高技能勞動者相對低技能勞動者的實際報酬逐漸減少，勞動者人力資本的門檻提高，人力資本水平下降。國內自主研發、FDI溢出、出口溢出和OFDI溢出都有利于中國人力資本水平增加，而國外技術購買和進口技術溢出反而不利于中國人力資本增加。

由于技術水平需要和相應水平的人力資本相匹配才能獲得最優的經濟效應。基于此，本文將人力資本劃分為高技術和低技術人力資本。對于高技術人力資本而言，除了FDI技術溢出變量的系數發生變化外，其余的變量系數未變。可見，自主創新與出口和對外直接投資產生的逆向技術溢出是有利于中國高技術人力資本增加。隨著自主研發投入的增長，企業增加高技能勞動的雇傭數量，進而提高了對高技能勞動的相對需求。為了維持海外市場的競爭力，企業須不斷提升產品質量，增加研發強度，從而提高了對科技人員的需求。而FDI和進口溢出以及國外技術購買系數小于零，可能由于外資的“溢出效應”小于“擠出效應”，國外技術購買和進口中間品類似地“增加”了國內高技能勞動力的相對供給，造成高技術人力資本水平下降等。對于低技術人力資本而言，與研究高技術人力資本時各變量的影響符號相比，除了出口和OFDI溢出變量的符號相同，其余變量符號相反。一方面說明出口和對外直接投資也有利于中國低技術人力資本增加，說明中國“走出去”戰略是有利于各層次中國人力資本投資的。另一方面說明研發投入、國外技術購買、FDI溢出和進口溢出產生的技術存在差異，從而需要不同技能的人力資本匹配。

表2 技術進步對外資和非外資企業通用性人力資本影響的SYS-GMM回歸結果

（二）技術進步對中國企業人力資本水平與結構影響的實證結果

由表2和表3結果可知，對外資企業而言，無論是自主研發投入，還是國外技術引進和國際技術溢出，都有利于外資企業專業性人力資本增加，尤其是進出口和FDI的人力資本溢出效應較大。除了進出口溢出渠道外，其余變量都有利于外資企業通用性人力資本增加，尤其是FDI溢出。整體而言，與通用性相比，技術進步對外資企業專業性人力資本的影響更大。對于非外資企業而言，上述渠道產生的技術進步都有利于其通用性人力資本增加，尤其是出口和FDI溢出。然而，對于專業性人力資本而言，進出口和FDI溢出卻產生了負面影響。整體而言，與專業性相比，技術進步對非外資企業通用性人力資本的影響更大。對外資企業和非外資企業人力資本影響系數比較發現，對非外資企業通用性人力資本的影響顯著大于外資企業，對外資企業專業性人力資本的影響明顯大于非外資企業。

（三）按開放程度分區域研究技術進步對企業人力資本的影響

據表2可知，企業是否是外資關聯到技術進步對人力資本的影響，而且國內外不同渠道產生的技術進步會與不同類型的人力資本匹配，這說明對外開放程度與人力資本密切相關。為深入研究，本文按2007～2017年全國平均貿易開放程度為衡量標準，將各省份劃分為開放度較高和較低兩大區域，高于全國平均開放度的地區是：北京、上海、天津、浙江、江蘇、福建和廣東，其他地區構成了開放度較低區域。模擬各渠道技術進步程度對內外資企業不同人力資本的影響和沖擊力度。

用脈沖響應分析技術進步對外資企業專業性人力資本和非外資企業通用性人力資本的影響，結果如圖1和圖2所示。在開放程度較高的區域，在前兩期，無論是自主研發、國外技術購買還是國際技術溢出，基本上都有利于外資企業專業性人力資本和非外資企業通用性人力資本增加，進一步佐證了表2的結論，但隨著時間的推移，各變量都呈現收斂趨勢。而在開放程度較低的區域，在第一期，大部分技術進步渠道阻礙了外資企業專業性人力資本和非外資企業通用性人力資本增加。隨著時間增加，大部分變量對外資企業專業性人力資本的積極影響越來越明顯，對非外資企業的影響變為正，逐漸收斂。

圖1 各渠道技術進步對企業人力資本的脈沖響應（IRF）：開放程度較高區域

圖2 各渠道技術進步對企業人力資本的脈沖響應（IRF）：開放程度較低區域

表3 技術進步對外資和非外資企業專業性人力資本影響的SYS-GMM回歸結果

六、結論及建議

本文構建了中國勞動者和企業人力資本投資影響因素模型，運用2004～2017年中國30個省市自治區和主要貿易投資伙伴的面板數據，運用系統GMM方法進行實證研究，發現：第一，人力資本投資水平對勞動者而言具有累積性和傳承性的特點。出口和對外直接投資產生的技術溢出既有利于中國低技術人力資本增加又有利于高技術人力資本增加，國內研發投入有利于高技術人力資本增加，而就業人才結構、國外技術購買和進口技術溢出反而利于中國低技術人力資本增加；第二，無論是對外資企業通用性人力資本或專業性人力資本，還是對非外資企業通用性人力資本或專業性人力資本，大部分技術進步渠道都產生了積極的影響，無論是同類型企業異質性人力資本比較還是同類人力資本不同類型企業比較，技術進步對非外資企業通用性人力資本和外資企業專業性人力資本的影響更大；第三，按開放程度分區域研究各個渠道的影響，發現開放程度越高的地區，各渠道對外資企業和非外資企業的影響越大，且呈現收斂趨勢。在開放程度較低的地區，各渠道的影響大都相反，隨著時間變化，大部分變量的積極影響越來越顯著。

根據上述研究結論，本文提出如下政策建議：第一，不同渠道獲得的技術進步對我國高技術人力資本和低技術人力資本產生的影響存在差異，但大部分都產生了正效應，尤其是出口和對外直接投資。而且開放程度越高，對企業尤其是非外資企業人力資本影響越積極。因此，應該進一步落實“走出去”戰略，根據國家人才戰略和企業需求有針對性的利用不同技術進步渠道；第二，各個渠道產生的技術進步對不同類型的企業、不同類型的人力資本產生的技術進步也會存在差異，中國非外資企業應該進一步加強自主創新，利用國外技術購買、對外直接投資等渠道的技術溢出，提高企業人力資本水平，完善投資結構；第三，應加大對人力資本投入，我國人力資本水平較低，阻礙了技術進步，技術進步又反過來影響勞動者人力資本投資，陷入惡性循環。故，不僅要關注技術進步，也要加大對人力資本的投入，加大對技能培訓和職業教育的政策支持力度，促進勞動力技能結構和核心素質的全面進步。