中国人力资本综合度量研究

中国人力资本综合度量研究

中国人力资本估算的研究一般来说，人力资本是针对工人建立个人、社会和经济幸福的知识、技能和综合技能的。这是工人素质的体现（schultz，196；becker，1968；oecd，2001）。随着中国经济增长方式的逐渐转变,人力资本作为技术创新、经济增长和可持续发展的动力及源泉(Romer,1990;Lucas,1988;Mankiwetal.1992),对中国经济增长和地区经济发展的作用日趋显现。然而,由于技术局限和获取数据方面的困难,人力资本的综合度量仍然是尚待解决的研究课题。国内学者对中国人力资本进行了相当程度的探索和研究,推进了人们对中国人力资本发展状况及其作用的认识(蔡昉,1999;胡鞍钢,2002;王德劲和向蓉美,2006;杨建芳和龚六堂,2006;余长林,2006;张超,2007;朱平芳和徐大丰,2007;岳书敬,2008;钱晓烨和迟巍,2010)。然而,许多研究将受教育程度作为人力资本的衡量指标,这种度量方式忽视了培训、工作经验、健康以及生命周期等影响人力资本的重要因素,不能涵盖人力资本所包含的内容。特别是目前国内还没有形成人力资本度量的方法体系,缺乏综合度量中国人力资本的指标体系,从而使得与人力资本相关的各种研究受到限制。因此,建立我国系统的人力资本估算体系,对定量把握我国人力资本的总体状况,分析地区间人力资本分布和发展特点,深入考察人力资本对经济增长和地区发展的贡献,具有重要的理论和实践意义。鉴于人力资本度量的重要性,Stiglitz委员会报告将人力资本定位为超越GDP的衡量国家经济和社会进步及可持续发展的指标(Stiglitz,2009)。为此,中国人力资本的综合度量体系的研究旨在建立一套科学的、适合中国数据国情的国家层面和省级层面人力资本估算方法体系,形成中国第一套定量描述中国人力资本分布与发展的综合度量指标体系,并建立相应的中国人力资本面板数据库。从而在理论上为更深入地研究人力资本及其在中国经济社会发展中的作用提供一套全新的度量指标及数据;在实践上,为人力资本的相关政策如人口政策、退休政策、教育及培训政策、城镇化政策等的制定,为政府相关的重大经济社会决策提供定量依据。此外,鉴于发达国家正在探索将人力资本度量纳入国民账户体系,本项目为建立中国人力资本国民子账户进行有益的前期工作;同时,本研究将中国人力资本的度量研究带入国际人力资本度量研究体系,对参与国际人力资本度量方法的研究,参数选择及标准的制定具有重要意义。本文旨在系统介绍目前中国人力资本综合估算方法体系的研究进展及相应的计算结果,并根据最新估算的1985—2010年中国国家层面与22个省级层面的跨省、跨时间可比的年度人力资本的综合度量指标体系,考察了中国人力资本发展状况、省际人力资本分布及其发展趋势,同时介绍了使用省级人力资本面板数据库的相关延伸研究。全文结构安排如下,第一部分介绍中国人力资本综合测算的方法体系,第二部分分析中国人力资本估算结果,第三部分介绍中国人力资本估算结果的应用,第四部分给出结论。一、存量interpersonal人力资本的度量方法主要有:一是人力资本测量的成本法(Kendirick,1976),即人力资本存量等于初始的存量加上总投资减去折旧;二是收入法,即人力资本存量等于个体在其整个生命周期中收入流的净现值,具有代表性的是Jorgenson-Fraumeni(J-F)终生收入法(JorgensonandFraumeni,1989,1992a,1992b);三是特征法(LarocheandMerette,2000),以人力资本的某项特征,如教育程度、工作经验等,构造人力资本指数;四是世界银行使用的余额法(WorldBank,2006)。考虑到估算方法的科学性和数据的可得性,我们选用收入法来估算中国人力资本。①(一)预期未来收入J-F终生收入法是目前最适合中国人力资本衡量的方法,其具备以下优势:一是基于人力资本产生的未来效益来计算人力资本存量,具有充分的理论基础,并在经济学界获得了广泛的认可;二是已被世界主要发达国家所采用②,有利于实现人力资本的跨国可比;三是数据和变量相对容易获得。终生收入法是以个人预期生命期的终生收入的现值来衡量人力资本水平,采用该方法度量人力资本能够更加准确合理地反映出教育、健康等长期投资对人力资本积累的重要作用。J-F收入法假设人力资本与物质资本一样,可以在市场交易,交易价格用预期生命的未来终生收入现值来衡量。假设个人预期未来收入是由估算年份中更年长个体的当期收入决定,我们按照年龄将生命周期划分为五个阶段,即不上学也不工作阶段、上学阶段、可能上学也可能工作阶段、完全工作阶段以及退休阶段。通过使用生存率、升学率和就业率,并考虑不变劳动收入增长率和折现率,运用倒推的方式估计预期未来收入现值。以上学阶段为例,定义25岁至男59(或女54)岁为完全工作状态,其终生收入的计算公式①为:式中,下标y、s、a、e分别代表年份、性别、年龄以及受教育程度;mi代表预期未来终生市场劳动收入;sr为存活率;ymi代表该群体该年的年收入;t年a岁的人在t+1年(即他们a+1岁)时的人均收入等于t年a+1岁相应人群(即相同的性别和受教育程度)的未来终生收入mi乘以(1+G);G为实际收入增长率;R为折现率。一个地区总人口的预期未来终生收入MI(y)即为从收入角度出发的人力资本存量,它等于个人预期未来终生收入miy,s,a,e与总人口数Ly,s,a,e的乘积:(二)加入宏观变量尽管采用J-F收入法度量中国人力资本具有显著的优势,但由于某些变量数据缺失的问题,尚无法直接应用。在J-F方法估算体系中,个人当期收入是估算人力资本的关键性变量,它是估算个人终生收入的基础,但由于数据的限制,中国当前缺乏适当的个人收入数据。为了估计个人收入数据,我们首先以经典Mincer方程(Mincer,1974)为基础,使用微观调查数据库②,运用普通最小二乘法分别估计国家层面Mincer方程参数以获得分城乡、性别不同群体的个人当期收入。由于省级层面微观调查数据不足,上述改进仍然不足以计算省级人力资本,我们进一步使用省级宏观变量扩展经典Mincer模型以克服省级数据不足的缺陷,通过加入省级宏观经济变量来区分各省份间的Mincer方程估计参数差异。采用的宏观经济变量包括:各省的城镇平均职工工资(农村为农民人均纯收入)、人均GDP、第一产业就业人口占所有就业人口比重等。③J-F收入法估算体系的另一个关键变量是历年分城乡、年龄、性别、受教育程度的人口数。我们从国家或者各省统计年鉴中,直接查找各普查年份和抽查年份④的城镇和乡村分年龄、性别、受教育程度的离散原始人口数据。使用永续盘存法⑤,结合每年分年龄、性别的死亡率、每年各教育水平分城镇和乡村的招生人数以及出生率、城乡总人口等数据,估算缺失年份的城镇和乡村分年龄、性别、受教育程度的人口数据以获得1985—2010年连续的人口数。在相关参数的选择中,考虑到实际收入增长率和折现率对估算终生收入的影响,我们使用劳动生产率增长率作为实际收入增长率的近似值来预测未来个人收入,并用生产函数估计城乡实际收入增长率(李海峥,2010,2013;Lietal.,2013)。其中,农村和城镇实际劳动生产率分别为第一产业实际GDP除以第一产业就业人口、第二和三产业实际GDP除以这两个产业的就业人口的年平均值。本文采用经济合作与发展组织(OECD)计算各国人力资本所使用的折现率:4.58%。此外,为实现实际人力资本的跨省可比,我们通过使用国家统计局在1990年前后发布的一些特定商品的价格数据,计算出以1985年北京生活成本作为基期的省际生活成本指数进行调整。生活成本指数是指商品和服务的典型消费组合在当期的成本与基期的成本之比,以当前价格达到一个与基期相同的消费者效用水平的所花成本与基期的比值(BrandtandHolz,2006),其原理类似于购买力平价指数(PPP),可以反映出在具体时间点上各省份之间生活成本的差别。二、中国人力资本的估计结果的分析(一)将人力资本估计结果纳入全国人力资本估计结果我们使用改进的J-F估算体系,估算了1985—2010年间全国层面分城乡人力资本水平,并分析了其动态特征及发展状况。相比较于李海峥等(2010)估算的全国人力资本结果,除了将人力资本计算结果更新至2010年外,显著改进体现在:一是加入2010年全国人口普查数据,缩小了因缺乏城镇与农村分教育程度、性别与年龄的实际人口数据所产生的估计误差;二是新增2010年发布的微观调查数据库“中国家庭金融调查”用于Mincer方程估计;三是计算劳动力人力资本与人均劳动力人力资本,它代表了当前使用中的人力资本状况,并可与物质资本进行比较,它在一定程度上反映了人口变化所产生的影响以及人力资本的生产率。1.实际品种城镇均衡人力资本存量的年变化动态我们以1985年为基期的消费物价指数(CPI)作为平减指数来计算人力资本的实际值,探讨全国的人力资本存量变动趋势。表1前三列展示全国分城乡的实际人力资本存量。五种受教育程度划分的计算结果显示,1985—2010年我国实际人力资本存量持续增长,由28.60万亿元增加至168.98万亿元,增长了4.91倍。城镇和农村实际人力资本存量均呈现上涨趋势,农村实际人力资本从16.88万亿元增长至43.57万亿元,城镇实际人力资本从11.73万亿元增长至125.41万亿元。可见,实际人力资本存量的城乡分布呈现城镇人力资本后来者居上且城乡间差距逐步扩大的发展态势。人均人力资本存量是指人力资本总量与非退休人口的比率,它能够剔除人口因素,更好地反映一个地区人力资本的发展状况。表1后三列为总量和分城乡实际人均人力资本计算结果。从全国人均存量上看,1985—2010年间,实际人均人力资本呈现增长态势,其中,实际人均人力资本存量从2.977万元增至15.052万元,增长4.06倍。城镇人均人力资本高于农村人均人力资本且增幅远大于农村,城镇实际人均人力资本从5.157万元增长至21.844万元,农村从2.301万元增长至7.928万元。此外,1997年之前,实际人均人力资本增长较为缓慢,且表现为一种波浪起伏式增长,城镇和乡村之间的差距也较为稳定。而1997年之后,全国及城镇和农村实际人均人力资本呈现出持续增长的态势,总体增速明显高于1997年之前,而且城镇的增长速度明显高于农村,城乡间实际人均人力资本的绝对差距逐渐扩大。此外,通过比较实际人力资本与人均实际人力资本,不难发现:1995年之前,实际人力资本总量年均增长率快于实际人均人力资本的增长;1995年以后,二者的年均增长率几乎相等,而这个时期人口增长呈现明显下降。这说明近年来中国人力资本的增长主要不是由人口增长导致,而是由教育及其他因素所推动。2.中国劳动力人力资本存量比率及产出效率的年龄结构趋势劳动力人力资本指具有劳动能力人口的人力资本。按照年龄分布定义的劳动力人力资本是指将在校人口排除在外的16岁以上非退休人口的人力资本。该比率直接反映了一个地区的人口年龄结构,劳动力人力资本与人力资本存量比率越高,反映出年轻、高学历人群在该地区人口总量中所占的比重也就越大。图1是1985—2010年间全国分城乡劳动力人力资本与人力资本存量比率的变动情况。1991年以前,全国劳动力人力资本与人力资本存量比率逐步上升,而1991年之后,尽管在2005年及2008年出现小幅的反弹,但总体上呈现明显下降的态势。这一态势在一定程度上表明,中国劳动力人口占总人口的比重在逐步减小,人口老龄化趋势逐步显现,预示着未来中国人力资本产出效率的增长可能会失去来自人口年龄结构方面的支撑。对比城乡劳动力人力资本与人力资本存量比率发现,城乡呈现出明显不同的变动趋势。城镇该比率的变动态势与全国总量的走势十分相似,均呈现先上升后下降的态势,反映了城镇在校学生所占比例经过快速增长之后,趋于稳定。而农村该比率则稳步上升,且始终高于城镇,表明农村在校学生比例持续保持增长的趋势。同时城乡对比差距也在一定程度上表明中国城镇老龄化现象推动中国全社会老龄化程度的深入。此外,1991年以后,城镇和农村劳动力人力资本与人力资本存量比率差距呈现出不断扩大的趋势,这一现象表明,随着我国教育改革的不断深化,城镇与农村的在校学生人口数不断拉大,大量的农村学龄人口转移到城镇求学,使得未来城镇的劳动力人力资本质量更具优势、人力资本发展更具持续性。3.gdp与固定资本存量的比率和市场份额的比重人力资本和固定资本是主要的生产要素,固定资本是指各期固定资产投资形成的资本存量(Holz,2006)①。图2展示实际劳动力人力资本、实际固定资本存量以及劳动力人力资本与固定资本存量比率的变动情况。1985—2010年间,劳动力人力资本存量均高于固定资本存量,且前者最高为后者的10倍,这一现象与世界银行的研究较为一致(WorldBank,1997)。另外,人力资本与固定资本存量实现快速稳定增长态势,且固定资本增长速度快于人力资本,二者逐步收敛,并与2008年增长率基本趋于一致。可见,相对于固定资本投资,人力资本投资相对不足,人力资本积累速度相对缓慢。GDP与生产要素的比率能够反映要素生产率,由于劳动力直接参与经济活动,从而其单位产出在一定程度上可以反映人力资本效率。如图3所示,1985—1996年间全国GDP与劳动力人力资本的比率大体表现为上升态势,尽管GDP与固定资本存量的比率始终高于GDP与劳动力人力资本的比率,但总体呈现下降趋势,尤其在1996年之后GDP与固定资本存量的比率却不断下滑。虽然上述两个比率的变化趋势会受到经济周期的影响,但二者的变动趋势在一定程度上可以表明:与物质资本相比,人力资本的生产效率稳步提高,投资人力资本更有助于提高经济效率①。(二)人力资本的度量省级层面人力资本的估算比国家层面的估算需要更细分的数据,因此,我们在J-F方法的基础上,使用了改进的Mincer收入估算方法,估算各省不同细分人群的终生收入,以解决省际人力资本度量中的主要难点。我们计算了我国1985—2010年间北京、辽宁、上海、江苏、安徽、山东、河南、湖北、湖南、广东、贵州、甘肃、天津、黑龙江、浙江、广西、陕西、海南、江西、吉林、四川及重庆22个省(市、自治区)的人力资本综合度量指标,包括总人力资本、人均人力资本、劳动力人力资本、人均劳动力人力资本及其他相关指标。估算结果形成了中国省级人力资本的面板数据,并通过生活成本平减指数的调整得到其实际值,使中国人力资本指标可以更好地进行横向的省际对比。1.不同地区的人力资本积累情况根据2010年的计算结果来看,广东省的人力资本存量②最高,江苏、山东、浙江、河南排名依次从第二至第五。尽管从跨省差异的比较来看,由于物价一般与发展水平呈正向关系,生活成本指数的调整在一定程度上缩小了发达省份与不发达省份之间的差距,但是也不难看出人力资本跨省差异较为明显。从跨省差异来看,主要呈现出以下两个特点:第一,人口基数对于人力资本总量起到了决定性的作用。人口基数较大的省份(如江苏、河南、山东、广东)排在总量的前列。可见,尽管存在各省教育水平、年龄结构、收入水平等差异,人口数仍然在总量的决定中占主导地位。第二,各省的人力资本总量在2000年之后加速增长,各省之间的相对位置变化很小,但是差距在不断拉大。图4中2010年的已计算省份的人力资本总量排序与在1985年、1995年和2005年的排名基本一致。这说明落后省份要超越人力资本强省非常困难;相反,各个省份之间的差距在不断拉大,并且有继续扩大的趋势。人均人力资本的对比能够反映人力资本质量的差距。如图5所示,以2010年的计算结果为依据,各省人均人力资本排名情况为,上海处在第一位,北京、浙江、天津和江苏分列第二到第五位。人均人力资本的跨省比较主要呈现以下特征:各省的排名基本与经济发达程度较为一致;直接影响人均人力资本的因素包括收入水平和收入增长率;此外,教育水平和人口结构也有较大影响。根据各省年均人口增长率、基于Divisia数量指数计算的总人力资本、人均人力资本增长率的结果显示①,1986—2010年间,东部地区部分省份经历了人力资本的快速增长,排名前三位的依次为广东、北京和天津。此外,西部地区部分省份人力资本增长也较为明显,例如,陕西、广西和甘肃。而东北三省人力资本积累情况最为落后,排在后三位的分别为黑龙江、吉林和辽宁。尽管东部沿海地区部分省份的总人力资本增长速度较快,但人力资本增长更依赖于人口增长,人口迁移支撑了东部沿海地区省份的人力资本快速增长。人力资本增长速度快的西部各省份,人口质量因素贡献率较高,而人口质量下降以及人口增长速度的减缓使得东北三省人力资本呈现负增长。2.劳动力人力资本按生活成本指数折算后,根据2010年各省劳动力人力资本总量排名情况看,劳动力人口基数较大的省份,其劳动力人力资本总量也排在前列。其中,广东的劳动力人力资本存量最高,其次为江苏,紧随其后的是浙江、山东和河南。图6为已计算省份的劳动力人力资本情况。相对于人力资本存量,劳动力人力资本的排序发生了一些变化,这些变化归因于劳动力人口基数,劳动力人口较大的省份其劳动力人力资本就会排在前列,如浙江省劳动力人力资本总量超过山东省。此外,人口流动因素也能够在一定程度上解释各省劳动力人力资本排名的差异情况,例如,珠三角、长三角地区为我国农村外出务工人员主要就业目的地,对省级劳动力人力资本的分布情况产生了重大影响。图7为已计算省份的人均劳动力人力资本情况。相对于人均人力资本,2010年人均劳动力人力资本各省排名发生了细微的变化,上海仍然处在第一位,其次是北京,随后是天津,浙江和江苏分列第四和第五。从跨省比较来看,排除人口基数的因素,人口结构占主导地位,我们可以看到劳动力人口占总人口比重较高的省份排在总量的前列。三、中国人力资本的相关研究我们应用中国人力资本数据进行了相关的研究。首先,分析了影响人力资本增长的主要因素;其次,我们从人力资本视角研究中国颇有争议的退休年龄问题;最后,我们利用新的人力资本面板数据深入研究了人力资本与中国区域经济差异这一重要的学术及政策问题。这些研究结果一方面验证了人力资本面板数据的可使用性,另一方面也为相关领域的研究及政策分析提供了新的结果。(一)对我国人力资本动态变化的动力因素分析基于计算人力资本的J-F方法以及人力资本计算结果,能够使用Divisia数量指数法,将人力资本总量分解为人均人力资本增长率与人口增长率两个部分,用于分析促进人力资本增长的贡献因素。人力资本数量增长率为人均人力资本增长率与人口增长率之和(Jorgenson,Ho&Stiroh,2005),其中人均人力资本反映的是变化中的人力资本质量的构成(质量因素),人口是总量因素。基于教育、地区、年龄与性别四个层面的各阶偏人均人力资本Divisia增长率,可以综合考察教育、城市化、老龄化等因素对人力资本增长的贡献情况。Divisia数量指数分解方法可以实现:从新的视角出发,全面深入地探讨推动我国人力资本动态变化的动力因素,并解释造成人力资本地区增长差异的原因。研究结果发现:其一,从国家层面看,受教育程度的提升以及城镇化进程对我国人力资本增长有促进作用,并在诸多贡献因素中占主要地位;而老龄化程度的不断加深却制约了人力资本增长率的提高。其二,从地区层面看,地区城镇化、教育以及老龄化程度的差异是扩大我国地区人力资本增长差距的主要原因。东部沿海与西部地区的人力资本增长速度最快,其中教育与城镇化因素贡献明显,而东北地区人力资本增长速度最慢,尽管该地区教育与城镇化因素具有正方向的贡献,老龄化程度明显阻碍了人力资本增长率的提升(李海峥、李波,2014)。(二)不同教育程度人力资本的年龄特征及其变化在中国人口老龄化加剧的背景下,退休年龄问题日益受到关注,成为政府、学术界及民间争论的焦点。从人力资本角度探讨中国退休年龄问题,将从一个全新的角度为政策调整提供参考。贾娜(2013)通过对个体人力资本及总人力资本的测算及预测,并采用J-F方法计算个体人力资本,观测了个体年龄—收入曲线及人力资本生命周期内的变化趋势。研究发现:第一,从不同教育程度人力资本的变化来看,受教育程度越高,人力资本达到顶峰的时间越晚。第二,人力资本在达到顶峰后开始迅速下降,如果各教育程度要在同一时刻退休,其结果是受教育程度越高,人力资本的下降越快。强制统一的退休年龄使得其在达到人力资本顶峰后,不得不加速下跌,从而可能造成人力资本的浪费。第三,从代际人力资本变化来看,如果退休年龄延长,这一代人的人力资本拐点出现时间将延后。第四,通过对人力资本总量的预测及其对退休年龄的敏感性分析,发现城镇总人力资本及总劳动力人力资本拐点对收入增长率的变化并不敏感,人力资本拐点对退休年龄更敏感。(三)人力资本是影响区域经济增长的重要因素人力资本对地区均衡发展的作用十分重要,但由于准确全面度量人力资本的数据难以获得,使得国内在这方面的研究一直难以深入。针对这一研究缺陷,张晓蓓等(2013)首次采用最新发布的中国省级层面的人力资本数据,深入研究了人力资本对经济趋同的贡献,也为研究地区经济趋同引入一个新的突破点。研究结果发现:第一,人力资本是决定我国省际经济能否趋同的重要因素,落后地区较低的初期收入所产生的后发优势几乎可以完全被人力资本的相对落后所抵消。第二,目前发达地区人力资本水平显著高于落后地区,可以预见我国地区经济差异仍会继续扩大。第三,初期人力资本对地区经济增长表现出显著的促进作用。其