中国人力资本积累的空间特征及其对经济增长的影响

　　摘要 教育是一个国家或地区积累人力资源的重要途径之一，也是经济可持续发展的重要基础。通过空间计量经济学方法和模型，以2000年中国县级数据为对象，进行实证研究分析，发现在中国经济可持续发展过程中，通过教育而积累的人力资本存量的作用不容忽视。教育发展对经济增长的影响会因性别不同而有所差异，男性平均接受教育的年限和女性接受教育的年限对经济增长的影响都是正向且显著，但前者贡献更大。此外，中国教育发展具有明显的空间聚集效应，在地区教育发展模式上，存在四种聚集模式，分别是H-H类型、L-L类型、H-L类型和L-H类型，这种教育发展的不均衡性，加剧了经济发展的不平衡，对地区经济长期可持续均衡发展产生了重要影响。在方法上，当探讨具有空间聚集效应的经济可持续发展问题上，空间误差模型要优于最小二乘回归模型。
　　关键词 教育发展；经济增长；空间计量经济学
　　中图分类号 J211.22 文献标识码 A 文章编号 1002-2104(2008)06-0182-05
　　
　　区域经济的可持续发展，和当地的人力资本积累状况息息相关，而教育是增强人力资积累本的重要途径之一。随着中国经济发展与人民收入的大幅提升，反映在人力资本投资上，在教育上的投入也不断加大。教育投入的增加一方面加快了当地人力资本的积累速度；另一方面，教育发展的地区不均衡性也加剧了地区之间经济、社会发展的差距。那么，教育到底是如何影响地区之间人力资本的配置？各地人力资本积累在地理空间上存在哪些特征？这些特征又是如何影响地区经济的可持续发展？这些都是本文想探究与追寻的问题。
　　
　　1 研究背景和基本假设
　　
　　经济的可持续发展，强调经济增长的同时兼顾长期发展潜力。自内生增长理论崛起后，人力资本成为解释经济增长的重要因素之一，再加上21世纪所强调创新活动的知识经济体系，所以人力资本又扮演着关键性的角色，而教育是积累人力资本最主要的途径之一。因此，通过加强教育投入成为各国可持续发展的重要举措之一，中国也不例外。根据表1，中 国在过去10年中，平均教育年数不断上升。这从一个层面体现了中国人力资本存量在不断增加 。
　　从系统论的角度来看，教育为经济、社会长期可持续发展积累了所需的人力资本，推动了经济增长并确保未来发展潜力。与之对应的是，经济增长又为教育发展提供了资源上的支持和人才上的需求。但是，人力资本存量对经济可持续增长的影响会不会受到其它因素的影响，比如性别、地区聚集效益、教育发展的不均衡程度？这些都是值得探讨的问题。
　　1.1 人力资本在可持续发展中的作用
　　在可持续发展的探讨中，人力资本始终是个不可忽视的要素。麦科魏等人在1992年提出扩展的索罗模型，将人力资本视为生产函数的投入之一，认为经济增长是由人力资本累积所推动，各国经济增长差异，主要是源自于人力资本累积的差异。［1］罗默将经济增长归因于整体人力资本存量，此存量增加，创新能力提高，产生技术进步，造成经济持续增长。［2］但是，实证研究存在较大分歧。例如：普里切斯特指出人力资本对经济增长有负向但不显著影响。［3］ 克拉达兹等人研究发现两者关系是正向但不显著，［4］而史卡佩塔等人发现两者关系是正向且显著。［5］
　　1.2 可持续发展中的性别与教育因素
　　人力资本对经济可持续发展的影响，还会因为性别或教育程度的不同而有所差异。诺斯等人认为女性人力资本累积会提升劳动生产力而促进经济增长，而男性人力资本累积对经济增长有正向但不显著影响。［6］ 保罗发现男性中等以上教育程度的人力资本存量对经济增长有正向且显著影响，而女性中等以上教育程度人力资本存量对经济增长有负向但不显著影响。［7］ 克拉达兹等人研究发现男性中等以上教育程度的人力资本累积对经济增长有负向但不显著影响，而女性中等以上教育程度的人力资本累积对经济增长有正向但不显著影响。［4］
　　地区的教育发展程度以及不同性别成员接受教育的机会，会对该地区经济、社会可 持续发展产生长期深远影响。这也意味着，不同地区之间的教育非均衡化发展或不同性别之间的教育机会的不公平性，会对地区之间的长期可持续发展产生重要影响。所以，教育均衡化政策和教育公平性课题，在深层次上和长期可持续发展课题是息息相关的。
　　1.3 基本假设
　　为了进一步探讨教育发展和经济可持续发展之间的关系，本文根据经济增长理论和人力资本理论，得到如下三个假设：
　　假设一：男性平均接受教育年限越多，经济发展越快；
　　假设二：女性平均接受教育年限越多，经济发展越快；
　　假设三：劳动力人口越多，经济发展越快。
　　笔者研究发现从县级层面来分析中国地方行为，往往存在空间自相关性，即邻近的县之间会互相影响，趋于一致性的行动，从而出现地区性聚集现象。［8，9］
　　因此。本文进一步假设：
　　假设四：教育发展和经济增长都会呈现空间自相关性。
　　
　　2 模型构建
　　
　　本文采用一般最小二乘法（OLS）和空间计量模型方法，通过比较来选出更适宜的模型和估计，减少估计误差。
　　2.1 基本模型
　　为计算不同性别教育发展对经济发展影响，对相关变量都采用对数值，具体模型如下：
　　lnyi=α+βlnXi+εi（1）
　　
　　其中被解释变量yi，是指2000年中国各县GDP，单位是万元。解释变量向量X中有三个变量，分别是：各县男性平均受教育年限、各县女性平均受教育年限以及各县15岁及以上人口总数。εi服从均值为0、方差为σ2的独立正态分布。
　　2.2 空间计量模型介绍
　　所谓空间回归模型，是在检测出一般OLS回归模型具有空间相关关系时，进一步以空 间回归模型估计来了解空间相关的影响。空间回归模型，可以用空间滞后模型与空间误差回归模型两种模型来分析，分别将其定义叙述如下：
　　2.2.1 空间滞后回归模型
　　 lnyi=α+ρWlnyi+lnβxi+εi（2）
　　
　　其中lnyi是因变量。Wlnyi是被解释变量乘上空间上的邻近矩阵。ρ是被解释变量的空间滞后系数，xi是解释变量。εi服从均值为0、方差为σ2的独立正态分布。
　　2.2.2 空间误差回归模型
　　
　　lnyi=α+βlnxi+εi且 εi=λWεi+μi（3）
　　
　　模型变量定义与空间滞后回归模型相同，两者差异是空间误差模型是在回归模型中的残差项里，多加上一个残差项自己本身乘上空间上的邻近矩阵。若其中空间误差系数λ显著异于零，即表示确实具有空间相关的关系。μi服从均值为0、方差为σ2的独立正态分布。
　　
　　3 空间计量模型的实证分析
　　
　　3.1 数据来源
　　本研究用到的变量数据，都来自中国地球系统科学数据共享网中的中国自然资源数据库。对于全国2 873个县，删去数据缺失的县，得到1 967个县作为研究对象，并用Geoda软件分析。
　　3.2 地理空间相关性检验
　　3.2.1 整体空间自我相关性检验
　　在空间计量经济学领域中，用Moran"s I来检测研究范围内空间相关程度。［10，11］ Moran"s I值一定介于-1到1 之间，大于0为正相关，小于0为负相关，值越大表示空间分布的相关性越大，即空间上有聚集分布的现象。本研究中各变量的Moran"s I系数整理如表1，研究结果可得2000年中国各县变量具有空间的正向相关性。各县变量的 Moran"s I都大于0代表与该县相邻地区有相似的属性，且有聚集现象。