北京经济增长中人才资源贡献率研究*

● 马 宁 王选华 饶小龙

■责编 王 阳 Tel:010-88383907 E-mail：yeanling@2911.net

我国内京、津、沪三大城市中，北京是人才资源最丰富的城市，但天津的人才经济贡献率最高，达到30.63%，上海为26.06%，北京仅为21.13%（李建民，王金营，1999）。在经历了1997-1998年、2007-2009年的金融风暴和奥运会三件大事以后，北京的人才贡献率有多大至今还没有相关测算。本研究借鉴新经济增长模型，利用国际测算人才贡献率的通用方法对此问题作一分析。

一、人才资本的估算方法

人才资本是在人力资本内涵的基础上进一步发展起来的，可按一定方法进行度量。从国内外相关研究看，主要从投入产出视角对人才资本进行度量。人才资本投入主要指用人单位为获得人才所进行的投资，包括人才的获取、开发、使用以及重置环节所进行的投入；人才资本产出主要指具有一定专业技能的人力资本通过劳动所获得的经济成果，通常使用平均劳动所得来体现劳动者身上所蕴涵的人力资本（桂昭明，2009）。与投入相对应的估算方法主要有成本法、余额法和指标法；与产出相对应的方法主要有J-F收入法、特征法等。

人才资本成本估算法由Kendrick(1976)提出。他将人才资本投资分为有形投资 （孩子的养育费）和无形投资（教育、培训、医疗、健康、安全以及流动支出），并采用永续盘存法对人才资本的投资支出进行累计估算，将已有的人才资本进行折旧；此外，其他成本方法还有教育经费法（Schults,1961）、机会成本法 (Hekimmian and Jones,1967)、历史成本法（Brummet,Flamholtz and Pyle,1968）和重置成本法(Flamholtz,1974)等。余额法是世界银行 （2006）对120个国家的人才资本进行估算所使用的方法，它将一国的总财富分为生产性资本、自然资本和无形资本。其中，总财富减去生产性资本和自然资本得到无形资本，而无形资本包括人才资本。指标法是里斯本议事会在构建欧洲人才资本指数时使用的一种方法，仍然从投入成本的角度来考虑。

J-F收入法（又称终生收入法）由Jorgenson和Fraumeni(1989,1992)提出并应用，旨在以个人预期生命期的终生收入现值来衡量人才资本水平。特征法属于收入法的衍生方法，是以人力资本的某项特征如受教育程度来衡量。Laroche和Merette(2000)通过改进人力资本估算方程来测算加拿大人才资本，他们的模型将受教育的范围扩大到包括正式教育和工作经验，强调人力资本积累过程中参加培训和干中学的重要性。

目前，国内对人才资本估算方法的相关研究还比较少。一些学者从投资成本角度测算了我国人才资本存量，如张帆(2000)、钱雪亚和刘杰(2004)；另一些学者从收入角度估算了我国的人才资本，如朱平芳等 (2007)、王德劲等(2006)、李海峥等（2010）；还有一些学者使用特征指标的加权之和来估算人才资本，如周德禄(2005)、岳书敬(2008)；国内人才资本估算方法最流行的是使用受教育年限法，以平均受教育年限、总体教育水平等为参考指标，如蔡昉(1999)、 李 建 民 等 （1999）、 胡 鞍 钢 (2002)、 桂 昭 明（2009）等。

上述各方法均有优缺点，成本法和收入法可以较为客观地反映人才资本的经济性，但数据要求较高，一般很难获取，并且估算结果的政策指导意义较差。相比之下，受教育年限不仅可以反映人才的质量差别，还弥补了前两种方法的不足。因此，本文选取受教育年限表示人才资本的存量。由于人力资本具有一定层次性，因此可按照受教育程度将其分为基层、中层和高层，每个层次的人力资本具有异质性。从下至上，每一层次人力资本的专用性不断增强。为了研究需要，我们把人力资本的各个层次进行分离，借鉴已有研究将中、高层人力资本划归专业性人力资本范畴，即人才资本；将基层人力资本划归基础性人才资本范畴 （中组部课题，2010）。鉴于地域差别，全国各个地区按照受教育程度来划分专业性和基础性人力资本的标准也不一样。对于首都，可以是否接受过高等教育为标准来划分，即将受过大专及以上教育的人力资本视为专业性人力资本，用Hc表示；将接受高中（中专）及以下教育的人力资本视为基础性人才，用Hr表示。

二、经验模型的构建与检验

（一）经验模型构建

在研究经济增长问题时，西方学者经常使用的理论模型大都源于以柯布-道格拉斯生产函数为基础的索洛模型，而在研究生产要素在经济增长中的地位和贡献份额时，都采用经验模型（1）。

在模型（1）中，所有经济变量的时期为 Yt，Yt表示总产出，在研究宏观层面的经济问题时一般利用国际通用的经济总量指标GDP来代表；Kt表示t时期的物质要素投入量，一般使用全社会固定资产投资额来代表；Lt表示一般劳动要素的投入，使用基础性人力资本代表；Ht表示较高层次的劳动要素的投入，一般使用专业性人力资本的规模来代表；A(t) 为综合要素；μt为随机变量，α,β,γ 均为对应经济变量的待估参数。

三个经济变量（Kt、Lt和 Ht）均受到外部因素的影响而发生改变，为了研究三个经济变量的影响因素，首先将各个变量的变化趋势作一描述 （如图1）。1978-2007年，北京市的不变价固定资产投资除了1989、1996年出现负增长以外，其他年份均出现正增长，而2008年的固定资产投资出现大幅下降，较前一年下降114亿元。因此，将1978-2007年北京市固定资产投资视为没有受到外部影响，而2008年固定资产投资受到了严重的外部影响发生改变，导致投资减少的主要原因在于由美国次贷危机引发的全球金融风暴，故可以通过设置控制变量来捕获金融危机对2008年固定资产投资产生的影响。1978-2007年期间的取值为0，2008年为1。

图2描述了1978-2008年北京市基础性人力资本的变化趋势。可见，1978-1997年基础性人力资本变化平缓，从1998年开始基础性人力资本开始出现较大波动。主要原因可能在于当时的亚洲金融危机和高校扩招导致大量的基础性人力资本减少。1999年达到最低水平，当年就业的基础性人力资本为477万人。因此，同样使用控制变量来测算外部条件变化给基础性人力资本带来的影响。1978-1997年期间取值为0，1998-2008年期间取值为1。

图3描述了1978-2008年北京市专业性人力资本的变化趋势。该项指标使用专业性人力资本的受教育年限来表示。专业性人力资本的变化趋势在1978-1995年期间变化趋势比较平稳，1996-2008年期间波动较大，我们通过设置控制变量来反映这种变化。1978-1995年期间取T3为0，1996-2008年期间取T3为1。

为测算综合性人力资本对经济增长的贡献，将基础性人力资本和专业性人力资本融为一体，使用受教育年限来表示综合性人力资本，并纳入模型进行检验，测算该变量对经济增长的贡献份额，并与物质资本的贡献进行比较。如图4所示 ，1978-2008 年 ，北京市综合性人力资本的变化趋势比较平缓，而2001-2008年的波动较大，故使用控制变量来描述这种变化对综合性人力资本产生的影响。取1978-2000年期间的值T为 0，2001-2008 年期间的T为1。

可见，1978-2008年期间固定资产投资、基础性人力资本、专业性人力资本和综合性人力资本均受到了外部影响，但每一变量受到的影响又各不相同，因而采用不同的控制变量来反映这种影响。控制变量的取值如表1所示。

当选用不同的控制变量来检验外部环境产生的影响时，在模型中将这些变量内生于相应的经济变量。即内生于固定资产投资，内生于普通劳动力，内生于专业性人力资本。于是，第一个计量模型为：

在模型（2）中，L和H的绝对数（即就业人数）分别反映基础性人才资本和专业性人才资本对GDP的影响。但是，这仅仅是从量的角度来反映GDP受K、L和H的影响程度，还需要对L和H的质量指标来进行回归分析，从质的方面测算L和H对GDP的影响。而反映L、H质量的指标可以使用参与就业人员的受教育程度来设定。具体标准参照李建民等（1999）的做法。于是，第二个模型为：

其中,Hrt表示首都第t年基础性人才受教育年限，Hct表示第t年专业性人力资本受教育年限。其他变量和参数的涵义与模型（2）相同。

综合模型（1）、（2）和（3），可以再做推导，从而得到用于数据检验的经验模型一般形式：

表1 各种控制变量的取值范围

（二）数据解析

在本研究选用的数据中，北京市的地区生产总值（GDP）、固定资产投资（K）、总就业人数(L+H)来自于《北京市统计年鉴》（1979-2009）；从业人员的学历构成1996-2008年的比例来自于《中国劳动统计年鉴》（1997-2009）；1978-1995 年的从业人员学历构成使用1964、1982、1990和2000年北京市的人口普查数据推算而来。总产出利用GDP来代表，资本投入是指社会总资本的投入，其中包括固定资产投资、存货以及其他流动资产投资。由于全社会范围内的存货和其他流动资产没有现成的数据，所以使用全社会固定资产投资数据来替代。同时，以1978年为基期的不变价格来分别计量GDP和K的规模，即使用GDP和K的指数进行计算，1978-2006年期间的固定资产投资价格指数使用单豪杰2006年的估计数据，2007-2008年的指数来源于《北京市统计年鉴》（2009）。

（三）模型检验

使用 1978-2008年北京市的 GDP、K、L和 H数据来检验表 2 中的 MD（1）、MD（2）和 MD(3)。 从得到的结果来看（如表2），所有的解释变量均通过了检验，除了基础性人力资本的显著度在5%以内之外，其他所有解释变量的显著程度都在1%以内。R-squared和A.R-squared均在0.98以上，说明模型的拟合程度较好，三个模型的D.W.值分别为2.078701、2.061228和1.868928，说明时间序列的残差自相关已经消除。从模型（1）和模型（2）的检验结果来看，各解释变量的相关系数比较接近，且显著程度一样，因此，可以选择任意一个模型的结果来计量人才的贡献率。但鉴于卢卡斯（Lucas,1988）的内生增长模型中将人力资本定义为取决于受教育程度的有效劳动力（王小鲁等，2009），因此选择模型（2）的检验结果作为计算北京市人才贡献率的依据，选择模型（3）的计量结果作为计算综合性人力资本和物质资本在经济增长中的贡献率，并对二者进行相互比较。

（四）人才、物质资本贡献率的测算

实证结果表明，人力资本在北京市经济发展中占有举足轻重的地位。进一步利用国际通用的计量生产要素贡献率的方法（即索洛余值法）计算要素对北京市经济增长的贡献份额。要素贡献率的公式为：

通过计算得到1978-2008年首都GDP年均增长率为10.50%，根据表2的结果，各种要素对GDP的贡献率为：

以MD（2）的检验结果来计算专业性人力资本和基础性人力资本的贡献率：

以MD（3）的检验结果来计算综合性人力资本和物质资本的贡献率：

因此，1978-2008年北京市经济增长中专业性人力资本的贡献率为35.78%，基础性人力资本的贡献率仅为2.64%。从综合性人力资本和物质资本的比较来看，综合性人力资本的贡献率仅为17.50%，而物质资本的贡献率则高达63.73%。

表2 人才数量模型/质量模型回归结果

三、北京市人才贡献率的成因

（一）宏观产业分布对人才贡献率的影响

通过采集《北京市统计年鉴（2009）》所公布的经济数据来分析宏观产业的基本状况，进一步分析影响人才贡献率较低的原因。

1.2001-2008年北京市三次产业产值占GDP比重

如表3所示，2001-2008年北京市第三产业产值占GDP的比重从2001年的67%上升到2008年的73.2%，地区调整产业结构取得了较大成效。从国际比较来看，目前绝大部分发达国家的第三产业比重在70%左右，大部分发展中国家在50%左右（邹东涛等，2008）。因此，北京的三次产业结构的布局同发达国家的整体水平较为接近。

2.北京市三次产业对GDP的贡献份额

从《北京市统计年鉴（2009年）》可见（如表4），2001-2008年第三产业增加值在GDP的增长中所占的比重最大。按照北京市统计局对贡献率的定义，也就是第三产业在北京市的经济增长中的贡献率最高。这种从总量上来反映产业的贡献率并不能说明北京市的人才资本对GDP的贡献份额就高，原因在于：一是人才资本与经济增量是异质指标，不能用增量直接计算，必须考虑人才资本在经济增长中的产出弹性；二是人才资本的贡献率高低是相对于物质资本而言，其研究对象包括一、二、三产业，并不局限于第三产业。即使第三产业的人才资本贡献率较高，而第一次、第二次产业的人才资本贡献率较低，人才资本的贡献率也不会很高。

表3 北京市三次产业产值占GDP比重（2001-2008） 单位：%

表4 北京市三次产业贡献率(2001-2008年) 单位：%

3.三次产业对GDP增长的拉动作用

表5反映了2001-2008年间各年GDP增长中三次产业所推动的份额。可以看出，2001年GDP的增长速度是11.7%，第三产业推动GDP增长了8.5%，而第一、二产业推动的份额为3.2%。到2008年，第三产业推动的份额为8.3%，而第一、二产业推动的份额为0.71%。因此，第三产业在推动GDP的增长中占据绝对主导地位。

从表3、4和5来看，北京市第三产业无论在总量结构、贡献率还是推动GDP增长中的份额都处于主导地位，但总体上人才贡献率仍然较低。

(二)第三产业的内部结构

1.2001-2008年第三产业主要指标变化趋势

从表6可以看出，2001-2008年北京市每一年的固定资产投资绝大部分投向第三产业领域，其绝对规模从2001年的1367.90亿元上升到2008年的3437.0亿元，占三次产业投资规模的比重几乎都维持在85%以上。这充分说明，北京市的产业结构调整路径主要依靠加大第三产业的投资规模来实现。第三产业投资的效果主要表现在固定资产占第三产业增加值的比重方面，虽然该比重从2001年的55%下降到2008年的44.75%，但是该比重仍然过高，表明工业增加值中超过40%的价值都是通过投资来产生；而第三产业从业人员的规模从2001年的341.80万人增加到2008年的710.50万人，占三次产业从业人员的比重从2001年的54.4%上升到2008年的72.4%。因此，北京市第三产业的产值增加主要还是依靠投资来推动，而第三产业在三次产业中又居于绝对主导地位，首都经济增长中人才贡献率较低也就不难理解。

2.北京市2008年限额以上第三产业按行业划分主要指标

通过表7和表8可分析北京市第三产业的内部行业结构。将2008年北京市第三产业分为高端和低端两类。每类行业的具体范围如表7所示。通过比较高端和低端第三产业的经济指标，最终发现高端第三产业的资产总额占第三产业比重为86.43%，其就业人数占整个产业的55.75%，而所产生的收入仅占38.54%。而低端产业使用13.57%的资产、44.25%的就业人员带来61.46%的收入。在第三产业中，大部分人才资源都分布在高端产业，说明北京市第三产业的高端产业人才资源配置不太合理，没有充分发挥应有的效率。

表5 北京市三次产业对地区生产总值增长的拉动(2001-2008年)单位：%

表6 北京市第三产业主要指标及占全市比重(2001-2008年) 单位：%

表7 限额以上第三产业按行业划分主要指标(2008年)

另一方面，从发达国家第三次产业内部结构来看，主要以信息、咨询、科技、金融等新兴产业为主（邹东涛等，2008），而北京市的低端第三产业比重较大，除了资产规模较低以外其他所有指标都占50%以上；邮电通讯、金融保险等基础性服务业以及信息咨询、科研开发、旅游、新闻出版、广播电视等新兴服务业虽然发展较快，但比重仍然不高，发育仍然不足。这些因素都制约了北京市人才资源贡献率的提高。

四、研究展望与启示

自从第一次全国人才工作会议召开以后，人才资本研究开始成为国内学术界关注的热点，其研究的重点在于规模评估的方法创新。虽然已有的方法体系可以从某一侧面来反映人才的基本规模，但是并不能完全揭示人才的基本内涵。在未来的研究中，需要将研究重点放在建立科学的人才资本评估方法上面，这种方法要与我国的人才特色相结合，不但要能真实地反映人才的科学内涵，而且通过人才的评估能为政府当局提供有益的政策建议。因此，使用受教育程度作为人才规模评估方法，可以有效地实现研究目标。因为人才的基本标志在于所储备知识的多少、所掌握技术能力的高低，这正是通过接受各种教育来实现。目前所使用的受教育程度指标主要是依据官方统计的、以接受学历教育为主的数据，在未来使用该指标时，需要将其适用范围进一步扩展，把那些在工作中取得职业资格、专业技术职称以及其他特技资格证书的非学历人员通过适当的方式与受教育年限进行换算，将其纳入人才资本的计量范围，以便能客观地反映我国人才资本的真实规模。

表8 北京市限额以上第三产业各项指标占总指标的比重（2008年） 单位：%

此外，从本文实证研究结果来看，当前首都在经济发展过程中，应当充分培养和利用具有一定知识水平的人才，建立以人才为支撑的经济发展模式。因为通过严格计量发现，1978-2008年首都的专业性人力资本贡献率仅为35.78%，同发达国家相比较 （注：据桂昭明教授研究结果，美国为65.7%，奥地利为55.4%，法国为52.9%，德国为51.4%）还有很大差距，说明首都在挖掘人才的经济效益方面仍需努力。同时，研究还发现，固定资产投资在经济增长中明显地居于主导地位，这说明将依靠高投入、高消耗的外延型经济发展模式向依靠人才为支撑的集约型模式过渡迫在眉睫。对于人才贡献率偏低的原因，通过比较北京市三次产业之间的经济指标及考察第三产业的内部结构，发现第三产业内部资源配置不太合理是症结所在。可见，第三产业比重的高低并非是衡量人才资源贡献率大小的可靠标准，只有从整体把握，注重分析产业内部人才结构，才能更准确地理解和应用人才贡献率和避免遭遇“第三产业陷阱”。

1.舒尔茨：《人力资本投资：教育和研究的作用》，商务印书馆出版社,1990年版。

2.Theodore W.Schultz.Investment in Human Capital[J]. American EconomicReview,1961,51(3).

3.李建民、王金营：《人才资源在经济增长中的作用研究—来自京津沪三城市的实证结果》，载《人口与经济 》，1999 年 第 5期。

4.中共中央组织部：《国家中长期人才发展规划纲要（2010-2020）》， 党建读物出版社，2010年版。

5.桂昭明：《人才资本对经济增长贡献率的理论研究》，载 《中国人才》，2009年第12期。

6.Kendrick,J.The Formation and Stocks of Total Capital,Columbia University Press,New York,N.Y.1976.

7.World Bank.Where is the Wealth of Nations,Measuring Capital for the 21st Century,The International Bank for Reconstruction and Development/The World Bank,Washington,DC,2006.

8.Jorgenson,Dale W.and Barbara M.Fraumeni.The Accumulation of Human and Non-Human Capital,1948-1984,in R.Lipsey and H.Tice eds.,The Measurement of Saving,Investment and Wealth,Chicago,University of Chicago Press,1989.

9.Jorgenson,Dale W.,and Barbara M.Fraumeni.Investment in Education and U.S.Economic Growth[J],Scandinavian Journal of Economics,Vol.94,supplement,1992a.

10.Jorgenson,Dale W.,and Barbara M.Fraumeni.The Out put of the Education Sector,in Z.Griliches,T.Breshnahan,M.Manser,and E.Berndt eds.,The Output of the Service Sector,Chicago,NBER,1992b.

11.Laroche,M.and Merette,M..Measuring Human Capital in Canada,Ministry of Finance of Canada,working paper,2000.

12.张帆：《中国的物质资本和人力资本估算》，载《经济研究》，2000年第8期。

13.钱雪亚、刘杰：《中国人力资本水平实证研究》，载《统计研究》，2004年第3期。

14.朱平芳、徐大丰：《中国城市人力资本的估算》，载《经济研究》，2007年第9期。

15.王德劲、向蓉美：《我国人力资本存量估算》，载《统计与决策》，2006年第5期。

16.周德禄：《基于人口指标的群体人力资本核算理论与实证》，载《中国人口科学》，2005年第3期。

17.岳书敬：《我国省级区域人力资本的综合评价与动态分析》，载《现代管理科学》,2008年第4期。

18.蔡昉、王德文：《中国经济增长可持续性与劳动贡献》，载《经济研究》，1999 年第 10 期。

19.胡鞍钢：《从人口大国到人力资本大国:1980—2000年》，载《中国人口科学》,2002年第5期。

20.李海峥、梁赟玲、Barbara Fraumen：《中国人力资本测度与指数构建》，载《经济研究》，2010年第8期。

21.邹东涛：《中国改革开放 30 年（1978-2008）》，社会科学文献出版社，2009年版。

22.王小鲁、樊纲、刘鹏：《中国经济增长方式转换和增长可持续性》，载《经济研究》，2009年第1期。