西部大开发20年人力资本时空演变及影响因素分析

毛锦凰 刘金铭兰州大学县域经济发展研究院兰州 730000 兰州大学经济学院兰州 730000

1999年中央部署实施的西部大开发战略极大促进了西部地区稳步快速发展，20多年来，西部人民生活持续改善，生态状况逐步好转，社会主义市场经济体制不断完善，对外开放持续扩大，总体面貌发生了显着变化［1］。但同时，西部发展不平衡不充分的问题未得到根本改善，在发展质量上与东部差距仍然较大［2］。随着 “人口红利”的消失，劳动力要素供给逐步减少，不利于西部经济社会的可持续发展。2020年5月 《关于新时代推进西部大开发形成新格局的指导意见》中明确把以人民为中心作为起点和归宿［2］，继续做好西部大开发工作，要重视人力资本的积累，为创新发展提供后备力量，通过 “干中学”不断提升技术水平，进一步促进 “人口红利”到 “人才红利”的转变，对于区域协调发展、防范化解各类风险、维护民族团结和社会稳定、加强国家安全，具有重要的现实意义和深远的历史意义。

新经济增长理论揭示了人力资本是区域间经济发展差距的源泉，认为人力资本是劳动者质量的反映，既能作为生产要素直接投入生产过程，又能通过技术扩散作用于创新能力和技术水平，影响经济的持续增长。人力资本存量的提升对其他要素产出效率的改进有着积极的促进作用，人力资本存量不足会降低投资效率，阻碍经济的有效增长。王金营（2005）［3］研究发现，西部由于缺乏足够存量的人力资本，难以发挥其对技术进步、投资效率的拉动力，造成西部经济社会发展长期滞后于东部。蔡昉和都阳（2000）［4］认为，加大对西部人力资本的投资是改变西部经济发展滞后的重要手段。新时代只有通过提高人力资本存量才能有效推进西部大开发形成新格局，进而有效促进产业向西部的转移，实现西部地区经济社会高质量发展。

17世纪60年代威廉·配第（William Petty）首次将人力资本的思想纳入国民收入计算，随后众多经济学家都将人力资本理论应用到对经济社会问题的研究中。早期的人力资本理论强调知识的重要性，把人力投资作为促进经济增长的主要因素之一。20世纪60年代，舒尔茨（Schultz T W）［5］将人力资本概括为由健康、知识和技能经验等具有经济价值的组合逐渐凝聚在劳动者身上而形成的一种综合能力，并揭示了人力资本在影响经济运行中的重要意义。20世纪80年代，卢卡斯（Robert Lucas）等将人力资本作为重要变量纳入新古典增长模型，指出人力资本投资收益具有溢出效应，进一步丰富了人力资本的理论内涵。人力资本是一个抽象的概念，人力资本存量则是需要通过科学合理的测算方法将无形的人力资本进行具体量化，以价值的形式直接表现出来。

由于人力资本无法直接观测且具有易变性，人力资本存量的准确测算仍然是尚待解决的研究难题，综合来看，成本法、收入法、教育指标法是目前最常用到的3种测算方法［6］。成本法的测算思路最早来源于Engle（1883）［7］，之后Machlup（1962）［8］、 Nordhaus 和 Tobin（1972）［9］、 Kendrick（1978）［10］逐渐形成并完善了人力资本核算的永续盘存法。收入法以人力资本存量应与经济产出正相关为内在逻辑，Dublin 和 Lotka（1930）［11］、 Weis⁃brod（1961）［12］、 Jorgenson 和 Fraumani（1992）［13］等国外学者对收入法进行了多次改进并拓展了测算思路。考虑到教育在人力资本形成过程中发挥的重要作用，Barro 和 Lee（1996）［14］、 Vandenbussche 和Aghion（2006）［15］、 Fleisher等（2009）［16］、 Soukiazis和 Antunes（2012）［17］使用多种教育指标对人力资本进行间接衡量。囿于数据获取的限制，国内学者在核算人力资本时以成本法居多。 张帆（2000）［18］、孙景蔚（2005）［19］运用累计成本法对全国和部分省市的人力资本存量进行了估算，钱雪亚等（2008）［20］、焦斌龙和焦志明（2010）［21］结合永续盘存法估算了全国的人力资本水平。教育指标法因其简单易行也受到多数国内学者的青睐，周云波等（2010）［22］、匡远凤（2012）［23］、 周国富和倪朦（2016）［24］等学者在改进 Hall和 Jones（1999）［25］基于 Mincer方程教育收益率方法的基础上，以 “平均受教育年限”、“总受教育年限”等多种教育质量指标作为人力资本存量的代理变量。国内采用收入法核算人力资本的较少，王德劲等（2006）［26］、朱平芳和徐大丰（2007）［27］、 李海峥和唐棠（2015）［28］等学者从劳动者未来收益的现值之和与当前收入差异两个角度对国内人力资本的估算进行了探索。

不同的测算方法从不同的研究角度出发来选取相应的衡量指标，且大多数方法均是基于一些可观测变量进行的间接性衡量，具有不同的适用范围与优缺点，再加上数据获取方面的困难，更是给相关研究带来了一定的局限。通过归纳现有文献可以发现，国内目前关于人力资本测算的研究对象多选择国家或省际层面。针对中国城市人力资本存量估算困难这一问题，朱平芳和徐大丰（2007）［27］基于Mulligan 和 Sala-I-Martin（1994）［29］的研究思想，在技术与人力资本相结合的假设前提下，设计出适用于中国城市人力资本的测算方法。罗植和赵安平（2014）［30］在此基础上修改了生产函数的形式和基本假设，对物质以及人力资本弹性进行调整，运用到对省际人力资本存量的测算。

从现有以西部大开发为主题的研究来看，有关人力资本的研究大多是作为其中一个选取变量出现在西部大开发战略实施成效的评估中，或是各区域间经济收敛性研究中，且多是选用一些相关变量间接代理人力资本，缺乏以西部人力资本为主题的专门分析和人力资本存量水平的具体测算。而且国内现有研究对人力资本存量的测算较少涉及城市层面，更没有对影响城市人力资本水平的因素做具体探究。综上所述，受限于城市层面数据的可获得性，结合本文研究目的，选择借鉴朱平芳和徐大丰（2007）［27］的研究方法对西部大开发以来西部各城市的人力资本存量进行测算，探究西部城市人力资本时空演变特征与具体影响因素，从人力资本视角深入分析西部大开发所取得的成效，弥补现有研究的不足，也能为更好的发挥人力资本在新时代推进西部大开发形成新格局、助力 “双循环”中的作用提供实践参考。

下面采用基于劳动收入的人力资本测算法（LIHK法）对西部大开发20年来西部各城市的人力资本存量进行测算。

LIHK法的思路是利用劳动者现在收入水平的差异来反映劳动者人力资本的差异，进而估算人力资本总量。假设生产技术具有Harrod中性，设定恒定单位人力资本，技术与劳动者相结合并内化在单位人力资本的实际工资当中，以此为前提推演城市人力资本估算框架，然后在计算出单位人力资本效率工资的基础上，对各城市人力资本存量进行测算。

从人力资本存量测算的实际意义考虑，劳动力数量L应指全社会从业人员数，劳动力人数及其工资报酬应选取全社会就业人数及全社会平均劳动报酬相应数据。但受限于城市层面相关数据统计的不完善，故参照罗植和赵安平（2014）［30］的做法，选择各城市在岗职工数和在岗职工平均工资来代替。为剔除价格因素的影响，对工资指标用各城市居民消费价格指数（CPI）进行平减，换算成以1999年不变价表示的实际工资。相关数据主要来自 《中国城市统计年鉴》（2000～2020年）和各城市2000～2020年统计年鉴。

各城市历年物质资本存量采用永续盘存法进行估算，计算公式为：为第t年i城市的物质资本存量。所需的关键指标数据有：历年固定资产投资总额、基期（1999年）的物质资本存量、投资价格指数以及折旧率δi，t。历年固定资产投资总额数据来源于2000～2020年《中国城市统计年鉴》，基期物质资本存量的确定借鉴Young（2003）［31］的做法，将1999年固定资产投资总额除以10%作为基期资本存量，Ii，t是以相应省（区、市）固定资产投资价格指数换算成的各城市以1999年价格为基准的实际固定资产投资总额，折旧率δi，t采用 0.1。

西部大开发的范围包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆12个省区市。本文以西部大开发范围内11个省区市的89个城市为研究对象（因西藏相关数据统计不全，故删去西藏范围内城市），数据样本期为1999～2019年③。

根据前述测算方法可以得出1999～2019年西部各城市人均人力资本和人力资本存量总量。受篇幅所限，表1仅列出部分年份西部大中城市人力资本存量测算结果，其中括号内为人均人力资本存量④。

表1 部分年份西部大中城市人力资本存量测算结果

从测算结果可以看出，1999～2019年间，西部各城市的人力资本存量整体上都呈现了不同程度的增长态势，在绝对水平与增长速度上存在着显着的差异，有45个城市的人力资本存量年均增长率超过10%，反映了西部大开发以来西部城市的人力资本水平得到了较快发展。

3.1.1 人力资本绝对水平在不断提升，但发展速度不平衡

从人力资本存量总量水平来看，重庆、成都、西安、昆明、贵阳、南宁、柳州、兰州的人力资本存量总量在整个西部地区一直保持领先水平，而海东、吐鲁番、中卫、丽江、陇南、定西、固原的人力资本存量总量多年来位序靠后。在样本期内，部分城市的人均人力资本在有些年份出现了小幅度的下降，如鄂尔多斯、河池、来宾、崇左、铜仁、西安、银川、克拉玛依等，这与人力资本净积累较低和人力资本的流动有关。按本文的计算方法可以解释为劳动者平均工资的增长低于单位人力资本效率工资的增长，即人力资本在生产中的相对贡献有所减弱。由于人均人力资本即每个劳动者身上所富含的人力资本能更真实的反映出各城市人力资本水平，因此后文主要从人均人力资本的角度去分析西部89个城市的人力资本状况。

核密度估计法可以将各区域多个年份统计数据的分布特征通过核密度分布图展示出来，因此选用核密度曲线与对应的箱形图来描述西部城市人均人力资本的分布形态和演进特征。由于研究周期较长，在此只展示1999年、2009年和2019年的核密度分布图（图1（a））。人均人力资本的核密度曲线在2009年和2019年均向右侧产生了较大幅度的移动，说明其绝对水平都在不断提升，这与其对应的箱形图一致。1999～2009年核密度曲线小幅下降，表明西部城市间人均人力资本差异有所扩大，2009～2019年峰度系数增加且超过1999年，曲线整体有收窄的趋势，说明西部城市间人均人力资本两极分化在减弱。核密度图一直存在明显的左拖尾现象但高度逐年下降，说明西部城市人力资本水平整体发展速度不平衡，同时低人均人力资本水平的城市在不断减少。右侧曲线有整体抬升的趋势，说明在样本期内有更多城市的人均人力资本达到较高水平。从曲线波峰数量看，曲线中有轻微的侧峰，侧峰峰值也有所增大，说明西部城市人均人力资本水平有发展为多极分化的趋势，进一步表明西部城市人均人力资本水平的非均衡态势。

图1 西部城市人均人力资本分布形态和演进特征

从增长率角度看，1999～2019年以来，人均人力资本年均增长率最快的几个西部城市是榆林（17%）、固原（13%）、六盘水（12%）、哈密（12%）、普洱（12%）、 庆阳（11%）、 资阳（11%）、 安康（11%）、崇左（11%）、安顺（11%），人均人力资本年均增长率后几位的西部城市是玉溪（5%）、克拉玛依（6%）、河池（6%）、贺州（6%）、西宁（7%）、吐鲁番（7%）、鄂尔多斯（7%）、昆明（7%）、张掖（7%）、嘉峪关（7%）。分时间段来看，西部大开发实施20年间，部分城市呈现出人均人力资本年均增长率 “先高后低”的现象。如延安前10年的年均增长率为18%，增速位列第2，而后10年的年均增长率为5.4%，增速位列第80；曲靖前10年的年均增长率为14%，增速位列第5，而后10年的年均增长率约为4.7%，增速位列第86；石嘴山前10年的年均增长率为13%，增速位列第9，而后10年的年均增长率约为5%，增速位列第82。还有部分城市呈现出人均人力资本年均增长率 “先低后高”的现象。如北海前10年的年均增长率为5.5%，增速位列第87，而后10年的年均增长率约为12%，增速位列第8；汉中前10年的年均增长率为4.4%，增速在89个城市中排在最末，而后10年的年均增长率约为13%，增速位列第5。

3.1.2 人均人力资本绝对差异增大，相对差异减小

虽然西部不同城市的人均人力资本随着时间推移都出现了不同程度的上升，但区域内人均人力资本大小差异较悬殊。以2018年为例，人均人力资本最低的定西仅为78，而最高的成都为784，是其约10倍。通过对比发现，西部城市人均人力资本水平与城市行政等级呈现正相关的关系，西部省会（首府）城市及直辖市的人均人力资本水平在20年间一直均处于领先地位。如2019年，西部省会（首府）城市及直辖市（共11个城市）人力资本存量总量约占所研究89个城市的60.87%，表明行政等级高的城市以其相对强大的经济实力、区位优势与资源吸引了大部分的人力资本。

进一步，通过标准差与变异系数对西部城市人均人力资本差异的总体特征进行分析（图2）。西部大开发以来，人均人力资本的标准差一直呈上升趋势且增速较平稳，从1999年的41上升到了2019年的193，增长了4.7倍，说明西部各城市人均人力资本的绝对差异正在逐步拉大，发展差异明显。变异系数呈 “上升—下降”的波动型变化，但整体为缓慢下降趋势，从1999年的0.56下降到2019年的0.47，由此可见，西部各城市人均人力资本的相对差异在逐步缩小，内部发展趋于均衡。分区域来看，1999～2019年间，西北地区的变异系数一直高于西南地区，即西北各城市间人均人力资本的相对差异要大于西南地区。

图2 1999～2019年西部城市人均人力资本的标准差和变异系数

为了更直观地呈现人均人力资本存量的变化情况，本文借助ArcGIS10.2软件，对西部各城市多年人均人力资本整体时序数据进行自然断点等级划分和空间可视化表达，考察西部大开发20年人均人力资本存量水平的演化格局。

3.2.1 人均人力资本呈现空间分布的非均衡特征

从总体分布格局来看，西部各城市人均人力资本存量虽在整体上有所提高，但在空间变化上呈现出非均衡的分异特征。1999～2019年间，西部城市人均人力资本的高值区在空间上发生了一定程度上的转移。西部大开发早期，人均人力资本的高值区主要集中在四川的成都和攀枝花、新疆克拉玛依、宁夏银川、云南的昆明和玉溪。2011年之后，人均人力资本的高值区基本稳定在四川的成都和攀枝花、内蒙古包头、陕西榆林、广西防城港以及重庆；另外，低人均人力资本城市在空间分布上呈现集聚化特征。1999～2019年间，处于低人均人力资本水平的城市主要位于甘肃的定西、陇南、天水、固原、平凉，云南的昭通、普洱、临沧，宁夏固原等。

3.2.2 西南地区与城市群城市人力资本水平优势明显

分区域来看，样本期内西南地区整体的人均人力资本一直领先于西北地区，且随着时间的推移，人均人力资本的高值区越来越集中于西南地区。进一步观察可以发现，人均人力资本水平相对较高的城市主要集中在城市群区域。在西部五大城市群中，呼包鄂榆城市群的人均人力资本最高，整体水平领先于其它西部城市群。成渝城市群的人力资本水平自1999年以来一直呈现稳步上升的趋势，尤其是成都、重庆两大核心城市聚集了大部分的人力资本。北部湾城市群的人均人力资本在西部大开发的前10年有较快的增长，近10年增速放缓。关中平原城市群的人均人力资本在西部大开发实施的第1个10年相对落后，但在近些年，关中平原城市群的人均人力资本水平有了明显的提高，逐渐与兰西城市群拉开差距。

为了对西部大开发战略实施以来西部城市人力资本存量水平的具体影响因素进行深入探究，本文在借鉴相关文献的基础上，通过对各因素的梳理和筛选，结合数据可得性，以人均人力资本为被解释变量，从经济发展水平、产业结构、营商环境、创新水平、政府教育投入、基础教育质量、医疗卫生水平7个方面构造面板数据模型进行实证分析。

（1）经济发展水平（agdp）。经济发展水平越高的地区人均收入越高，也更重视对人力资本的投资，会吸引大量人力资本向本地集聚，由此提高城市的人力资本存量。本文选取人均GDP作为反映城市经济发展水平的指标。

（2）产业结构（indu）。产业结构在人力资本的投资与配置中起到调节作用，产业结构的转型升级能够带来大量高素质劳动力，提高地区整体人力资本水平。本文以非农产业增加值占GDP比重来衡量西部城市的产业结构。

（3）营商环境（market）。营商环境能反映一个地区的市场发育程度和生产便利程度，良好的营商环境能为地区创新创业提供人才支撑。习近平总书记将我国民营经济的特征概括为 “五六七八九”的特征，其中的 “八”是指贡献了80%以上的劳动就业。因此，本文从城镇劳动就业的角度来衡量营商环境，考虑数据可得性，利用 “城镇单位就业人员中的其他单位就业人员占城镇单位就业人员的比重”来表征营商环境。

（4）创新水平（tech）。人力资本存量是科技进步的载体，也是创新驱动的重要源泉，随着创新水平的提升，资本、技术等要素会逐步集聚到具有发展潜力的地区，提升区域对人力资本的吸引力。本文以专利授权量来表征地区创新水平。

（5）政府教育投入（pub）。政府教育投入是反映政府部门对人力资本进行投资的指标。对人力资本进行积累最简单、最有效的方式就是通过教育，财政教育支出对教育具有基础性作用。本文用财政支出中教育事业费占比来表征政府教育投入。

（6）基础教育质量（edu）。基础教育在人力资本的形成中发挥着重要的基础性作用。随着信息化时代的到来，教育资源与教育需求趋向多样化，基础教育质量好的地区能够对人力资本产生较强的吸引力。本文以中小学师生比来反映各城市的基础教育质量。

（7）医疗卫生水平（bed）。通常情况下，人们倾向于居住在医疗机构多、服务质量高、医保制度更为健全的城市，因此医疗卫生水平的差异就会对人力资本的分布产生一定影响。本文以万人拥有的床位数来反映医疗卫生水平在不同城市间的差异。

以上数据均来源于 《中国城市统计年鉴》（2000～2020年）以及各省（区、 市）2000～2020统计年鉴，个别年份缺失值采取插值法填补，并将涉及到物价变化的指标换算成当地1999年的可比价格。数据的描述性统计如表2所示。

表2 数据描述性统计及变量解释

结合上述分析与西部城市人力资本特征，建立如下面板回归模型：

方程中，下标i表示城市，t代表年度。为缩小数据之间的绝对差异，提升平稳性，将部分变量进行对数化处理。ahcit作为因变量，代表某城市某年度的人力资本存量水平，εit为随机干扰项。

由于研究周期较长，为防止出现伪回归现象，分别选择HT检验和IPS检验进行面板单位根检验。表3的检验结果表明各变量均拒绝存在单位根的原假设，变量序列具备平稳性。

表3 面板单位根检验

尽管回归模型为短面板，但样本时间周期跨度较大，可以放松经典模型的假定，因此需要对随机干扰项的异方差和自相关问题进行相应的检验。表4的检验结果显示3种检验均强烈拒绝原假设，模型扰动项同时存在组间异方差、组内自相关和组间同期相关问题。

表4 异方差及相关性检验

综合以上检验结果，为了避免估计结果有偏，故采用可以同时处理组间异方差、组内自相关和组间同期相关3种问题的全面FGLS估计法，分别对西部地区整体以及西南和西北地区进行回归，回归结果如表5所示。

表5 模型回归结果

从西部地区整体回归结果来看，经济发展水平（agdp）对西部城市人均人力资本在1%的显着水平上产生正向影响，其影响系数为0.3621，说明西部城市人均人力资本存量水平的提升受经济发展水平影响较大。产业结构（indu）在1%的显着水平上产生正向影响，其影响系数为0.0034，创新水平（tech）在1%的显着水平上产生正向影响，其影响系数为0.0517，说明产业结构的升级与区域创新水平的提升对西部城市人力资本水平有着积极的促进作用。营商环境（market）在1%的显着水平上产生正向影响，其影响系数为0.2323，证明近年来，西部各城市在人才引进与激励保障机制等方面提出的务实举措，优化了营商环境，最大限度激发了人才创新创造活力，增强了对人力资本的吸引力。政府教育投入（pub）在1%的显着水平上产生正向影响，其影响系数为0.0085，基础教育质量（edu）在1%的显着水平上产生正向影响，其影响系数为1.2432，医疗卫生水平（bed）在1%的显着水平上产生正向影响，其影响系数为0.0057，说明教育水平和医疗资源的改善对于提升西部城市人力资本水平有着重要的作用。

分西南、西北来看，经济发展水平（agdp）、产业结构（indu）、创新水平（tech）和营商环境（market）对西南和西北地区的人均人力资本均在1%的显着水平上产生正向影响，且对西南地区的影响程度要大于西北地区。说明较高的经济水平与良好的资源禀赋是西南地区人力资本积累的重要优势。政府教育投入（pub）与医疗卫生水平（bed）对西南和西北地区的人均人力资本也均在1%的显着水平上产生正向影响，但对西北地区的影响程度要大于西南地区。基础教育质量（edu）对西南地区人均人力资本在10%的显着水平上产生正向影响，其影响系数为0.4589，对西北地区人均人力资本在1%的显着水平上产生正向影响，其影响系数为1.1124，明显大于西南地区。说明西部大开发以来，教育资源的倾斜与医疗卫生水平的提升对西北地区的人均人力资本产生了较大的推进作用。

在总结人力资本存量测算方法的基础上，考虑到城市层面数据获取的困难，本文选择基于劳动收入的人力资本测算法，对西部大开发20年西部89个城市的人力资本存量进行了测算与影响因素分析，结果显示：

（1）从时序特征来看，西部大开发以来各城市人力资本存量水平在不断提升，但发展速度并不均衡，人均人力资本的绝对差异增大，相对差异减小，部分城市呈现出人均人力资本年均增长率 “先高后低”或 “先低后高”的现象。西部城市人均人力资本水平与城市行政等级呈现正相关的关系。西北各城市间人均人力资本的相对差异要大于西南地区。

（2）从空间特征来看，西部大开发以来各城市之间人均人力资本在空间变化上呈现出非均衡的分异特征，人均人力资本的高值区在空间上发生了一定程度上的转移，低人均人力资本城市呈现空间分布集聚化特征。分区域来看，西南地区整体的人均人力资本一直领先于西北地区，人均人力资本的高值区多分布于西南地区与五大城市群城市。

（3）从影响因素来看，经济发展水平、产业结构、营商环境、创新水平、政府教育投入、基础教育质量、医疗卫生水平对西部城市人均人力资本具有显着的正向促进作用。其中，经济发展水平、产业结构、创新水平与营商环境对西南地区人力资本水平产生了更大的促进作用，而政府教育投入、基础教育质量、医疗卫生水平对西北地区人力资本水平有着更大的促进作用。

新时代继续做好西部大开发是立足新发展阶段，贯彻新发展理念，构建新发展格局，实现西部地区高质量发展的重要一步。当前，要推动西部高质量发展，强化举措推进西部大开发形成新格局，必须加大西部地区对人口和人才的吸引力，多措并举，着力提升西部地区人力资本存量，发挥人力资本在提高劳动生产率、增强技术吸收能力、促进创新进步、改善城乡二元经济、缩小区域经济差异等方面的作用。

注释：

①本文中的人均都是指按劳动力进行的平均。

②本方法测算的人均人力资本为无量纲数据。

③文中的城市按照 《中国城市统计年鉴》定义，包括城区及其范围内所辖市与所辖县。

④表中所列举城市根据国家统计局公布的中国70个大中城市名单选取。