高等教育、人力资本质量对“本地—邻地”经济增长的影响.docx

高等教育、人力资本质量对“本地一邻地”经济增长的影响—The Impact of Higher Education and Quality of Human Capital on “Local-Neighborhood“ Economic Growth 赵冉/杜育红作者简介：赵冉（1989-），女，河南平顶山人，北京师范大学教育学 部/教育经济研究所讲师，从事教育经济学研究；杜育红 （1968-）,男，辽宁本溪人，北京师范大学教育学部/教育 经济研究所教授，博士生导师，从事教育经济学研究北 京 100875原发信息：《高等教育研究》（武汉）2020年第20208期 第52-62页内容提要：基于1990-2017年我国省级面板数据和改进的卢卡斯模 型、纳尔逊和菲尔普斯模型，通过空间杜宾模型检验高等 教育和人力资本质量的空间效应，结果说明，以高等教育 和城镇劳动力收入指数表征的高级人力资本除通过技术创 新间接促进本地经济增长外，还存在“本地一邻地”协同 效应，邻地效应表现为通过促进技术追赶影响邻地经济增 长，考虑质量因素后本地和邻地效应均增强；分区域看， 高等教育在经济开展水平较高的长三角地区表现为技术创 新的空间溢出效应，在环渤海和东北地区、珠三角地区的 邻地效应表现为技术追赶。

The Impact of Higher Education and Quality of Human Capital on "Local-Neighborhood" Economic Growth关键词:空间交互的两种基本设定方式为：一是空间滞后模型(滞后因变量)， 二是空间误差模型(误差项包含一个空间自回归过程)空间杜宾模型 (SDM)是空间计量模型的一般形式，是空间自回归模型(SLM)和空间误差 模型(SEM)的更为广义的计量模型其中，y[, it]为被解释变量，x[, it] 为解释变量，模型的基本表达式为：SLM : y[, it]=p[, i]+a[, t]+qllw[, ij]y[, it]+Ax[, it]+s[, it](2)SEM : y[, it]=p[, i]+a[, t]+Ax[, it]+s[, it] e[ , it]=pllw[, ij]£[, it]+v[, it] (3)_..[, ij] y[, it]+Allw[, ij]X[, it]+E[, it] (4)本研究借鉴卢卡斯模型[52]以及纳尔逊和菲尔普斯模型[53],结合改 进的杜育红等人的研究框架[54],检验高等教育、人力资本质量对经济增 长的空间作用机制。

假定不同层次人力资本的增长路径不同：初级人力资 本通过增加要素积累影响增长，高级人力资本通过推动技术创新与技术模 仿和追赶促进增长我们将生产函数设定为以下形式：Y=A(Ha)K[a](Hb)[p]L[y] (5)其中，Y表示产出，K表示资本，Ha表示高级人力资本，Hb表示初 级人力资本，L表示劳动力数量，A表示技术进步率或全要素生产率借鉴纳尔逊和菲尔普斯的研究[55], Ha表示的是技术创新，Ha max]-y/y表示技术模仿和追赶，如方程(6)所示：A(Ha)=A[, O]exp(c+g*Ha+SHa*y[, max]-y/y) (6)对⑸式两边同时取人均形式并对数化，将⑹式代入后加入空间效应 得到空间面板模型(7):ln(y[, it])=c+pin(k[, it])+yln(hb[, it])+0ln(L[, it])+gha[ z it]+8 ha[, it](y[ z max]-Y[ z iO])/y[ z iO]+cpZ[, it]+a[ z i]+allw[,__ w[, ij]ln(hb[, it])+JL/[, ij]ln(L[, it])+J1w[, ij]ha[, it]+qjw[, ij]ha[, it](y[, max]-Y[, iO])/y[, iO]+E[, it](7)其中，被解释变量用人均GDP表示，解释变量包括物质资本(k)、劳 动力人数(L)、初级人力资本(hb)、高级人力资本(ha)、技术模仿和追赶 (Catch) , Z表示一系列控制变量，包括外贸依存度(open)、产业结构 (indus)以及政府支持(gov) , c、a[, i]、8，it]分别表示常数项、地区固 定效应和随机误差项。

w[, ij]表示空间权重矩阵的元素，本研究采用三类 矩阵进行分析通过研究变量在地理位置上相邻与否来赋值0或1来构建 邻接权重矩阵W[, 1],假设i=j ,那么省域i和j相邻；假设iwj ,那么省域i和j 不相邻w[, ij]={0, i=j此外，为了检验估计结果的稳健性，我们还考虑空间效应随距离递增而衰减，构建了地理距离权重矩阵W[, 2]:w[, ij]={0 , i=j l/d[2][, ij] , Mj (9)同时，为了客观表示空间单元的经济开展水平空间相关性，我们也构建了经济距离权重矩阵W[, 3],其中y[, i]为i地区历年GDP的平均 值，y为全样本GDP均值w[, 3]=W[, 2]xdiag(y[, i]/y , y[, 2]/y，…，y[, n]/y)[,it] , y=l/n(t[, l]-t[, 0]+J[,it] (10)[,it] (10)2.数据来源与变量Q)数据来源根据样本的可获得性，本研究选取1990-2017年30个省份的面板数 据作为研究样本(西藏自治区因数据缺失过多，予以剔除)我们运用LIHK 测算人力资本的数据来源于《中国1982年人口普查资料》《中国1990 年人口普查资料》《中国2000年人口普查资料》《中国2010年人口普 查资料》和《中国人口统计年鉴Q991-2018)》,各省份人口普查资料及 统计年鉴、中国营养与健康调查(CHNS , 1989-2015)及中国家庭追踪调 查(CFPS , 2010-2016为散观数据库，其他变量的原始数据均来自《中国统 计年鉴(1991-2018)》《中国劳动统计年鉴(1991-2018)》及各省份统计 年鉴一(2)变量。

产出水平(Y/y):产出水平反映一个省份的经济开展状况，使用各省份的地区生产总值(Y)来表示，以1985年为基期，使用历年各省份GDP平 减指数消除价格影响，使用人均地区生产总值(y)来表示资本存量(K)/人均资本存量(k):中国经济增长有明显的投资驱动特 征，由于目前并没有关于每年物质资本存量数据的官方统计，所以只能通 过一定的方法进行估算目前测算最常用的是永续盘存法，本研究使用的 省际物质资本存量数据来源于霍尔兹(C.Holz)和孙越的测算［56］人力资本：我们使用受教育年限和LIHK人力资本指数两种形式衡量 人力资本其中初级人力资本包含小学、初中和高中教育受教育程度，高 级人力资本包含大学及以上受教育程度，小学、初中、高中、大学及以上 的受教育年限分别设定为6年、9年、12年和17年高级人力资本(ha) 等于所有受高等教育的劳动者的受教育年限之和，人均高级人力资本存量 等于高级人力资本除以劳动人口数初级人力资本(hb)等于所有受小学、 初中和高中教育的劳动者的受教育年限之和，人均初级人力资本存量等于 初级人力资本除以劳动人口数本研究运用LIHK测算人力资本指数，反 映出包含劳动力规模和质量的综合作用。

考虑到我国农村地区的条件限 制，通常他们只能获得有限的高等教育机会，也很难有机会从工作中获得 先进的技能水平，因此造成城乡收入差距的主要原因可以归结为高级人力 资本水平的差异［57］本研究将测算的农村劳动力收入指数和城镇劳动力 收入指数作为初级人力资本(hb_LIHK)和高级人力资本(ha_LIHK)的替代变量其他控制变量：外贸依存度(Open)、产业结构(Indus)、政府支持(Gov),分别用地区进出口总额占GDP比重、第三产业增加值与GDP比 值、政府公共预算财政支出占GDP的比值来表示数据的统计结果如表 1幅表1变量描述统计五、实证结果分析指标名称变量样本单位均值标准差最小值最大值总产出GDP840亿元2823.7333759.81242.6426199.48人均产出y840元9880.1739379.406938.06165348. 22资本存量Capital840亿元6808. 869844. 514275138. 97人均资本存 量k840元25990.6530040.54984.951190000劳动力数量L840万人2348.9791570. 978211. 176726.39高级人力资 本(教育)ha840年7. 180. 694. 898. 14初级人力资 本(教育)hb840年1.391. 140. 188.00高级人力资 本(LIHK)haLIHK8402669.4171612.51265. 3547404. 053初级人力资 本(LIHK)hbLIHK840标工 万准入2804.851936. 782180.848683.8711外贸依存度Open8400. 2960. 3850.0182. 259产业结构Industry8400. 3960. 0830. 2440.815政府支持Gov8400. 1680. 0890. 0010. 6231.空间效应模型的预备检验对模型进行估计之前首先需要检验高等教育和人力资本质量与经济增 长之间是否存在空间效应(见表2)o拉格朗日乘数检验及稳健检验结果均 拒绝了不存在空间滞后效应或者空间误差效应的原假设，说明高等教育、 人力资本质量与各地区经济增长之间呈现显著的空间依赖特征。

空间滞后 和空间误差的沃尔德统计量均在1%统计水平上显著，说明应拒绝空间杜 宾模型可以转化为空间滞后或误差模型的原假设，因此建立空间杜宾模型 更加合适同时，豪斯曼检验的结果通过1%显著性检验，应该建立固定 效应的空间杜宾模型（SDM-FE）考虑到我国教育、人力资本水平与经济 增长均呈现显著的非均衡特征，混合效应和时间固定效应均忽略了地区结 构性经济差异，而空间时间双固定效应模型能够同时考虑地区空间差异与 时期影响，并能有效区分空间依赖作用与空间异质性和遗漏变量的影响， 有研究指出使用极大似然估计空间计量模型得到的参数是渐近有效的，因 此，本研究使用极大似然估计时间空间双固定的空间杜宾模型表2高等教育和人力资本质量在经济增长中的空间效应检验检验w[, 1]W[, 2]W[, 3]拉格朗日乘数 检验（空间滞 后）7. 857*** (0. 005)9. 529*** (0. 002)4. 279** (0. 039)稳健拉格朗日 乘数检验（空 间滞后）7. 047*** (0. 008)8. 746*** (0. 003)4. 052** (0. 044)拉格朗日乘数 检验（空间误 差）16. 072*** (0. 005)8. 031*** (0. 005)3. 231*(0. 072)稳健拉格朗日 乘数检验（空 间误差）15. 262*** (0. 005)7. 248*** (0. 007)3. 004*(0. 082)沃尔德检验 （空间滞后）83. 060*** (0. 000)。