人力資本集聚對資源錯配的影響研究

張 琦 曹 澤

(安徽建筑大學 經濟與管理學院，安徽 合肥 230022)

1 問題提出與文獻綜述

1.1 研究背景與概念

在社會資源有限性的背景下，如何實現資源高效率配置，成為現代經濟學主要研究內容之一。中國40余年改革開放歷程中，在傳統要素和投資驅動下，由粗放型增長向集體性轉變。歷史經驗和客觀現實表明，粗放型模式增長空間有限，且經濟可持續發展受到嚴重挑戰。由此滋生的要素投入等結構性問題供給側結構性改革應時而生，用改革的方式推動結構性調整，以提高供給質量為出發點，矯正要素配置扭曲，強調提高供給的有效性。資源合理配置亦是新常態形勢下，實現經濟高質量發展的內在必然要求[1]。綜上，在中國經濟發展受制于資源約束、增速調緩，以及面臨“人口紅利”消失與“中等收入陷阱”等諸多風險的復雜背景下，分析和化解資源配置過程中存在的問題，成為實現經濟可持續發展的重要研究內容之一。

資源錯配是相對于資源有效配置而衍生的概念，資源有效配置是指實現帕累托最優時的理想配置狀態。但因要素市場中扭曲的存在，導致資源配置與理想狀態的偏離，資源錯配情景下尚有帕累托改進空間。從技術因素角度看，又可將其劃分為內涵型錯配和外延型錯配兩種類型，前者又可分為資本錯配與勞動力錯配[2-3]。Hsieh和Klenow[4]在以中國和印度為樣本，研究資源錯配對制造業全要素生產率(TFP)影響的過程中，提出較為完整的內涵型錯配測算框架。以此為標志，資源錯配問題開始受到國內外學者的廣泛關注，綜合現有研究來看，資源錯配的概念、類型、形成原因以及可能產生的不良后果，成果較為豐富，且認識比較統一。

1.2 國內研究現狀述評

近年來，國內學者結合中國實際，針對資源錯配問題進行了多角度研究，曹玉書、陳永偉和張建華等[5-7]對資源錯配理論與方法，進行較為全面的研究。實證研究方面，現有文獻對資源錯配的影響因素和產生的經濟影響，分層次、分對象進行了許多探索。歸納后可發現，現有實證研究的試驗設計，主要沿著以下兩條路線進行展開的：一是資源錯配對各部門全要素生產率的影響研究。李靜[8]利用2007年中國工業企業微觀截面數據，研究了資源錯配及其對各地區、各類型工業企業TFP的影響，分析認為我國企業層面資源錯配，呈現出中部高于西部、國有和集體企業高于港澳臺和外資企業、重工業高于輕工業的態勢；同時認為，如果有效消除資本與勞動力錯配，工業企業TFP將會發生較大幅度的提高。易明[9]對我國創新系統R&D資本與人員錯配，以及其對區域創新TFP的影響進行研究，結果表明，R&D資源錯配制約了創新系統TFP的增長，其中R&D資本錯配起到的負面作用更嚴重。二是圍繞著具體因素對資源錯配的影響進行結構性分析。季書涵[10]采用固定效應模型、Tobit模型、聚類分析及門檻效應模型，從內涵型錯配分類和集聚發展階段等多方面分類比較入手，研究產業集聚對資源錯配的影響。分析認為，資源錯配與產業的空間集聚因素具有一定的相關性，大多數情形下，產業集聚可以對資源錯配產生積極效果。白俊紅等[11-12]通過構建靜態與動態面板模型，考察了對外投資對中國資源錯配的影響，結果認為對外直接投資顯著地改善了中國資本與勞動力錯配，提高資源配置效率，且資源錯配存在一定的路徑依賴。

已有研究鮮有文獻關注到人力資本對資源錯配的影響。從人力資本視角研究，有利于豐富理論的發展，以及決策部門有的放矢地制定政策。所以，本文可能的創新點在于，基于第二條試驗設計路線，以集聚效應為側重點，將人力資本納入對資源錯配影響的分析框架中，從理論上探討與揭示人力資本集聚對資源錯配影響的內在機理，并利用中國省級面板數據，在測算內涵型資源錯配程度基礎上，通過構建計量模型進行實證檢驗。

1.3 研究假設

人力資本作為知識、技能、健康等質量因素凝結在個體身上的整合表現，在20世紀60年代經由舒爾茨[13]系統性地提出后，成為分析“現代經濟增長之謎”“里昂惕夫之謎”等問題的新視角。21世紀后，人力資本更是成為解決科技創新、經濟增長、可持續發展等問題的核心變量。

首先，從生產關系看，物質資本與人力資本均是經濟社會生產過程中必不可少的投入要素，二者表現出明顯的相互配合關系。一方面，人力資本的形成與積累離不開物質資本的投入，且高素質的勞動力必須與高素質的物質資本相結合才能實現高效率的產出，否則人力資本的內部價值難以發揮生產性；另一方面，資源優勢不可能自動地生成產品優勢和經濟優勢，不借助于人力資本進行開發利用，會導致資源的閑置與浪費，間接地提高了資源產生錯配的可能。其次，人力資本與物質資本表現出互補的關系，即同等條件下，運用人力資本與物質資本兩種必需的投入，獲得等價產出，可以通過此多彼少的組合實現，二者呈現較高的互補彈性。同時，由于人力資本所具有的效率生產功能，可以使單位產出的成本下降，提高物質資本的邊際產出，進而減緩其邊際生產率下降的趨勢，間接地增加了資源配置組合多樣性的可能，降低資源錯配發生的機會[14]。

然而，人力資本積累的形成，除了在教育和健康等方面，對人力資本進行直接投資外，人力資本集聚是另一條重要途徑。二者相比較而言，人力資本集聚通過對成熟的人力資本吸引，直接跨越了人力資本投資的漫長周期，進而規避了人力資本產出的滯后性，其外部價值在經濟社會發展中較快地得到體現。在人力資本總量不變的情況下，提高人力資本集聚度，將會帶來經濟效率的提升和經濟效果的改善。

基于上述分析提出假設：人力資本通過與物質資本配合與互補，疊合集聚現象的放大效應，提高了資源配置效率，進而改善了區域資源錯配。

2 研究設計與數據

2.1 資源錯配及彈性測算

根據Hsieh和Klenow[2]對內涵型資源錯配研究的理論框架，同時借鑒陳永偉和Aoki[15-16]的研究做法，對資本錯配指數Rmkit和勞動力錯配指數Rmlit的具體測算公式為：

(1)

(2)

式中，下標i與t分別代表省份與年份的標識，diskit和dislit分別代表資本和勞動力扭曲程度，表示資源相對沒有扭曲的加成情況，以價格相對扭曲系數來替代，測算公式為：

(3)

(4)

經濟活動中，行業或經濟體內部，資本錯配與勞動力錯配往往并存，需對二者進行綜合分析。然而錯配指數有正負方向之分，且對應的經濟含義迥然相異，其值大小僅反映了錯配程度的輕重。因此，盲目地加總可能會導致與研究意圖背道而馳，參考季書涵[10]的研究，在分別計算出資本錯配指數和勞動力錯配指數之后，以二者絕對值之和作為內涵型錯配程度衡量指標，即有Rmit=|Rmkit|+|Rmlit|作為一個負向指標，其值越大代表資源錯配狀態越嚴重。在計量模型結構分析過程中，若解釋變量參數估計結果為正，則意味著惡化了資源錯配，反之，若為負則改善了資源錯配。

由式(3)、式(4)可知，測算資源錯配，關鍵在于準確估算各地區資本和勞動的產出彈性。參考趙志耕[17]的做法，擬采用索羅余值法對要素產出彈性進行估算，假設生產函數滿足Cobb-Douglas形式：

(5)

假設規模報酬不變，恒有βki+βli=1，代入后兩邊同時取對數，并考慮地區和時間效應，整理有：

Ln(Yit/Lit)=LnA+βkiLn(Kit/Lit)+μi+λt+εit

(6)

式中，Yit、Kit和Lit分別代表產出、資本投入量與勞動投入量，εit代表服從正態分布的隨機誤差項，且μi與εit不相關。其中資本投入量Kit按永續盤存法測算得出的固定資產存量表征，公式為：

Kit=Iit+(1-δ)Ki,t-1

(7)

式中，Iit代表固定資產投資流入量；δ代表折舊率，采用王亞菲[18]根據建筑等實物資本折舊率計算的方法，將折舊率設為20.6%。初始年固定資產存量Kir采用等比求和法進行估算，即Kir=Iir(1+η)(η+δ)-1，其中Iir代表初始年固定資產投資流入量，η為t年之前投資流入量平均增速。

綜上，利用2001-2019年面板數據進行回歸，從而估算各省份要素產出彈性。受經濟社會發展以及技術水平等諸多因素的影響，可能導致各省份要素產出彈性不盡相同，故宜選用變截距或變系數面板模型來分析個體之間的差異。采用最小二乘虛擬變量法(LSDV)對各省份要素產出彈性進行估計，LSDV法通過引入個體虛擬變量及其與可變系數之解釋變量的交互乘積來估計變系數模型，從而實現不同的截面個體擁有不同的回歸系數[11, 19]。估計結果顯示，個體虛擬變量及其與Ln(Kit/Lit)交互項均在1%水平下通過顯著性檢驗，證明該模型設定是恰當的。估算出各省份的要素產出彈性后，代入計算資本錯配指數、勞動力錯配指數以及內涵型錯配程度。

2.2 模型構建及變量選擇

為了考察人力資本集聚對資源錯配的影響，構建如下計量模型：

Rmit=β0+β1Hait+∑ξjXjit+μi+λt+εit

(8)

式中，Hait為核心解釋變量，表示人力資本集聚水平，Xjit代表一系列控制變量，β和ξ為對應變量的待估參數，其他符號與前文含義一致。針對核心解釋變量，采用衡量專業化的區位熵法，對各省份人力資本集聚水平進行計算，公式為：

(9)

式(9)中heit代表就業人員中所受教育程度為大學專科以上的人數，hrit為就業人員總數。

資源錯配的形成與發展是一個由諸多因素共同作用的復雜過程，為了避免發生解釋變量遺漏，保證核心解釋變量估計結果的無偏性，從經濟水平、產業結構、政府行為、創新能力、市場化程度以及對外開放程度7個方面進行控制變量的設置，各控制變量對應的指標選取(見表1)。

2.3 數據來源與處理

遵循數據一致性和可得性等指導原則，將樣本期設置為2001-2019年，研究對象31個省市區，樣本數據均來自各研究年度《中國統計年鑒》和《中國科技統計年鑒》，以及《中國勞動統計年鑒》等資料。

為了消除價格波動等因素的影響，各地區生產總值(GDP)、人均GDP、固定資產投資額以及人均郵電業務量，利用地區生產總值指數，以2000年為基期，平減折算為可比值。經營單位所在地進出口總額，在以各年度中美貨幣平均匯率換算后，再進行平減。為了消除數據異方差影響，對人均GDP、國內專利申請受理量及經營單位所在地進出口總額進行對數化處理。各變量對應的指標選取與技術處理，以及統計性描述見表1、表2。

表1 變量指標選取及處理匯總

表2 變量統計性描述

3 人力資本集聚對資源錯配的實證分析

3.1 資源錯配描述與計量估計結果分析

如圖1所示，各年度資本錯配指數與勞動力錯配指數(a)，和各自的絕對值及內涵型錯配程度(b)。由前文分析可知，若錯配指數小于0則意味著要素使用成本較低，該地區過多地配置了該種要素。由圖1a可見，我國資本與勞動力配置均呈現由配置過渡到配置不足的發展形態。資本與勞動力分別在2003年和2012年實現較為理想狀態的資源配置，在資本配置邁過2012年拐點的同時，勞動力錯配增幅驟然變大。結合圖(b)絕對水平可見，勞動力錯配絕對水平遠大于資本錯配，且表現為穩定的低幅增長狀態，資本錯配在微弱的波動中向前發展，二者及其加總而得的內涵型錯配程度在2017年后，有漸進收斂的趨向。

圖1 資源錯配總體變化趨勢

在內涵型錯配測度結果基礎上，利用2001-2019年面板數據進行回歸，考察人力資本集聚水平對資源錯配的影響，回歸前進行的Hausman檢驗結果拒絕了使用隨機效應模型的假設；同時，時間虛擬變量聯合顯著性檢驗的結果，拒絕“無時間效應”假設。因此，選用雙向固定效應模型對其參數進行回歸估計，回歸結果(見表3)。在模型估計過程中，通過逐步引入解釋變量作為判斷模型穩健性方法之一，由表3回歸結果可見，逐步添加控制變量后，核心解釋變量系數大小、方向及顯著性均未發生根本性變化，且對應模型的可決系數逐漸增大，說明模型是穩健的。

表3 人力資本集聚對資源錯配影響的回歸結果

模型(1)與模型(2)回歸結果顯示核心解釋變量系數顯著為負，表明人力資本集聚改善了資源錯配程度，驗證了研究假說。人力資本集聚可以同時形成協作效應與競爭效應，通過區域內協作各方的有形資源與無形資源實現資源的充分吸收與利用，提高資源配置效率；同時，人力資本集聚形成后，系統內競爭程度大于分散狀態的個體，優勝劣汰的選擇機制將有利于人力資本外部價值的表現，降低了因資源過度分散導致錯配的可能。

控制變量中，經濟水平、產業結構與政府行為回歸系數并沒有通過顯著性檢驗，對資源錯配并沒有起到明顯的影響。創新能力、市場化程度與對外開放對資源錯配發生明顯的改善作用；高創新水平為經濟轉向創新驅動提供有利條件，降低了對資本、勞動力以及貨幣等傳統要素和投資的依賴，從而減少資源錯配發生的可能；市場化程度對資源錯配改善的表現，側面證明了“看不見的手”在資源配置過程所扮演的重要角色，市場化水平的提高，有利于形成良性的價格和競爭機制，促進要素合理流動，從而提高資源配置效率；對外開放打破了原有的市場平衡，外來資本的參與，刺激了市場競爭的活化，有利于形成“適者生存”的局面，低效率的企業得到清退。同時，有利于引進和吸收國外先進的技術與知識、管理意識與技能的革新，這與白俊紅[11]的研究結論是相似的。而信息化水平回歸系數顯著為正，該變量與資源錯配發生同向變動，表明隨著信息化的普及與發展，可能會加劇資源錯配的程度，這可能與因信息化發展所產生的“數字鴻溝”有關。一方面，現代電子信息技術變革，極大促進了互聯網和數字經濟的發展，在此過程中占據了過多資源投入；另一方面，因發展程度各異而產生的信息落差，使信息不對稱向兩極分化的方向發展，從而不利于資源合理流動與配置組合。

模型(3)～(6)是分別以資本錯配指數與勞動力錯配指數的絕對值，作為被解釋變量，進行的回歸試驗，結果顯示人力資本集聚對資本與勞動力錯配所發生的效應并不一致。從回歸系數看，人力資本聚集可以顯著改善資本錯配，從某種程度上更深入地證實了研究假說。結合前文理論分析和實證結果，可以認為，人力資本通過與資本的互補與配合，為合理高效使用資本提供保障。然而，勞動力錯配有隨著人力資本集聚水平的提高，向惡化方向發展。產生這種現象可能的原因是，人力資本在集散融合的過程中，并沒有實現與勞動力市場的契合，從勞動形式看，過度的人力資本集聚，可能導致勞動內容需求與人力資本供給發生失調，從而導致勞動力配置扭曲。

在線性計量模型OLS回歸中，為滿足參數估計量的一致性，假設解釋變量是外生變量，因此內生性問題的檢驗與應對，是此類研究中無法避免的試驗過程。為了避免因遺漏變量、聯立性誤差或者解釋變量測量誤差，導致內生性問題的發生，采用兩階段最小二乘法(2SLS)，在回歸過程中加入核心解釋變量的二階與三階滯后項對模型(2)予以修正，以驗證模型穩健性。Hausman檢驗結果提示固定效應的2SLS模型更有效，回歸結果匯報于表3模型(7)，Sargan檢驗(p=0.108)與Hansen檢驗(p=0.341)均未在10%水平下通過顯著性檢驗，表明工具變量識別及外生性滿足要求。模型(7)的2SLS回歸結果仍然證明人力資本集聚對資源錯配具有改善作用，且人力資本集聚系數絕對值大于模型(2)的固定效應OLS回歸結果，提示忽略內生性問題，可能會低估人力資本集聚對資源錯配改善的效用。

3.2 分錯配類型與分地區的研究

由前文可知，內涵型錯配包括資本錯配與勞動力錯配，且各自又分為不足與過度兩種情況，基于此，并借鑒季書涵[10]的做法，將內涵型錯配分為4類，分類別進行回歸。雖然人為分類可以保證劃分標準的明確固定，且不存在劃分誤差，但是破壞了截面個體與時間的數據結構平衡，故此處對內涵型錯配分類進行混合回歸。同時，為了研究不同區域人力資本集聚對資源錯配影響是否存在差異，沿用曹澤[20]的做法，綜合考慮區域地理位置以及經濟社會發展水平，將研究范圍的31個省市區劃分為東部、中部、東北與西部四大區域，分區域進行回歸，結果見表4。

表4 分錯配類型、分區域回歸結果

由表4可見，人力資本集聚對不同類型的資源錯配所起到的效果及程度，均存在差異性。當資本與勞動力均配置均不足時，人力資本集聚表現為較為顯著的改善作用，理論分析中人力資本對資源的互補性，得到更為直觀的顯化；當資本配置不足而勞動力配置過多時人力資本集聚雖然回歸系數為負，但改善效果并不顯著；當資本配置過多時，人力資本集聚表現為顯著的惡化作用，而且勞動力配置不足時的惡化作用明顯大于勞動力配置過多情形，可能的原因是伴隨著人力資本的集聚的同時，資本投入隨之增加且有所傾向，導致資本投入布局的合理性欠佳，從而引發資源錯配的發生。

由表4可知，東部、西部地區人力資本集聚對資源錯配表現為正向的惡化作用，而中部地區表現為顯著的改善作用，東北地區影響并不顯著，表明不同區域人力資本集聚對資源錯配的影響，具有一定的差異性。探究試驗現象背后所反映的社會事實，東部與西部地區雖然同為惡化表現，但成因可能有所不同。東部地區多為沿海以及經濟較為發達的省份，實力雄厚、意識先進、對外開放程度較高等諸如此類的天然條件，為人力資本創造了優越的集聚環境，形成了吸引力較強的聚集中心。但是過度人力資本集聚可能派生出與其他形式資本投入比例失調，導致物質資本與人力資本無法最大限度地發揮效應，從而發生人力資本聚合不力、資源配置效率發生大量損失。在部分資本密集型城市，學歷要求高于工作崗位需要的“學歷病”現象，可能就是上述分析的一個微觀佐證。截然相反，西部地區地處偏遠，考量經濟水平、資源稟賦與自然氣候與環境等因素，區域綜合魅力可能要遜色于其他區域，無法形成較強的人力資本集聚驅動力。更為甚者，當人力資本內部價值收益較低時，在馬太效應作用下，可能會導致人力資本流失，從而惡化資源配置扭曲。東北地區無法形成顯著的改善作用，其原因可能是經濟發展長期依賴于農業和重工業，以及富饒的資源和能源，經濟結構未能順應發展的需要而及時調整，在進入后工業時代和信息化時代后，無法繼續發揮傳統產業優勢，同時也不利于打造良好的投資環境；從人口角度來看，東北地區人口老齡化以及人才流失問題較為嚴重，導致競爭力下降[21]；綜合各種原因，東北地區沒有形成良好的人力資本集聚環境，導致人力資本流動不足、聚合不力，降低了系統內部的凝聚力和協作力，從而導致無法形成各種應有的正向系統效應。

4 結論與建議

4.1 結論

資源錯配將會對全要素生產率增長產生負面影響，從而間接地阻礙了對結構性問題改革的進程。圍繞著人力資本集聚是否影響了資源錯配，在理論分析的基礎上，提出針對性的研究假說。基于2001-2019年中國省級面板數據，在對內涵型資源錯配程度測算的基礎上，通過構建計量模型進行結構性分析，從而對假說進行驗證，得出以下主要結論：

(1)我國存在明顯的資源錯配問題，勞動力錯配絕對水平大于資本錯配，內涵型資源錯配程度呈現收斂的趨勢。

(2)從全樣本回歸結果看，人力資本集聚對內涵型資源錯配起到了顯著的改善作用，但對資本錯配和勞動力錯配分別起到改善和惡化影響，效用表現有所不同。

(3)分錯配類型的回歸結果表明，當資本配置過度時，人力資本集聚對資源錯配呈現惡化效果，且當勞動力配置不足時，惡化作用更加明顯；當資本和勞動力配置均不足時，表現為顯著的改善作用。

(4)基于分區域視角的分析結果顯示，人力資本集聚對資源錯配影響，存在一定的區域差異性，中部表現為改善，東部和西部表現為惡化。

總之，研究試驗結果通過實證分析，得到有力地證實，但隨著研究的深入，更多的試驗結果表明，人力資本集聚對資源錯配影響表現及其背后作用機制，較為復雜，不可以偏概全。

4.2 建議

從對資源錯配測算結果，并結合大量研究成果來看，我國區域間、產業間存在明顯的資源錯配問題。因此，分析要素投入結構及資源配置過程中存在的問題，應引起各級決策部門的重視，在政策制定以及落實的工作中，應注意通過上述各種分析與討論所帶來的政策啟示。

(1)提高人力資本積累水平。全樣本分析結果證實人力資本集聚對資源錯配，具有一定的改善作用。因此各地方繼續在人力資本投資和集聚等方面進行政策發力，提高人力資本存量。近年來，各地方政府為吸引人才不斷出臺優惠政策，“人才爭奪戰”愈演愈熱，但在政策引導、促進人力資本遷徙流入的同時，也應注意人力資本發展空間的營造、市場機制的完善，從而保障人力資本實現良性流動，實現人力資本集聚效應最大化。

(2)優化人力資本集聚環境。針對西部地區，在地理位置、自然環境不利于吸引人力資本流入的背景下，需要從人力資本收益、人文環境以及科研環境等方面著手，發揮自身優勢，因地制宜地營造良好的人力資本集聚環境，避免“馬太效應”的負面影響進一步加劇。東北地區在發揮傳統產業優勢的同時，降低對資源與能源的依賴，規避“資源詛咒”。把握“東北振興”機遇，進一步解放思想、拓寬視野，營造積極開放的市場環境，提高人力資本集聚的凝聚力和協作力。東部地區人力資本集聚對資源錯配影響的表現，應注意資源投入結構的合理性，避免人力資本積壓。