我國創新型人力資本技術效率研究

白勇

摘要： 創新型人力資本的不斷發展對經濟增長的作用持續增加，本文從技術效率的角度構建三階段DEA模型，測算2003-2010年我國創新型人力資本經過環境變量和隨機誤差調整后的技術效率值。在樣本期間內，我國創新型人力資本整體、分區域以及各省市技術效率值均存在著上升的空間，技術無效率主要來自于規模無效率，純技術效率的影響相對較小；環境變量對創新型人力資本技術效率的影響比較顯著，但影響方向存在差異，其中教育規模的擴大、健康環境的發展、GDP增長、技能培訓的發展以及人口遷移有利于創新型人力資本投入的減少和技術效率的提升，而貿易的發展與制度變遷不利于創新型人力資本投入的減少和技術效率的提升。

關鍵詞： 創新型人力資本；技術效率；三階段DEA模型

中圖分類號：F241 文獻標識碼：B

人力資本是凝聚在勞動者身上具有經濟價值的知識、技術、能力和健康素質，是勞動者質量的反映[1]，通常比物質資本等生產要素具有更大的增值空間，可以通過物質資本、外商直接投資（FDI）[2]甚至精神道德[3]等其他要素產生技術溢出效應而推動經濟增長。創新型人力資本是一種具有創新知識、具備稀缺性的創新能力、長期邊際報酬遞增的異質人力資本，創新型人力資本通過新思想、新技術以及新產品的創新來推動技術進步而促進經濟增長[4]。本文試圖以三階段DEA方法為理論模型，以2003-2010年我國31個省市的面板數據為依據，構造創新型人力資本的前沿效率分析模型，對我國創新型人力資本效率及其環境因素和隨機誤差的影響定量研究，以期為更好地加快我國創新型人力資本的發展，提高創新型人力資本技術效率提供有效的決策依據。

一、理論模型的建立

2.在樣本期間內，東、中、西部地區效率水平變化趨勢大致相同，但三個地區之間存在著一定的差異性②。對我國東、中、西部三個地區創新型人力資本的一階段和三階段效率值進行分析，結果如表3所示。在一階段分析中，創新型人力資本綜合技術效率均值和純技術效率均值均是中部地區最高（分別為0. 867和1），中部地區次之（分別為0. 812和0. 974），西部地區最低（分別為0. 811和0. 943），而規模效率值是中部地區最高（為0. 867）， 西部地區次之（為0. 860），東部地區最高（為0. 834）。在樣本期間內，三個地區的3種效率值均存在不斷下降的趨勢，說明三個地區的綜合技術效率值均存在著一定改進的空間，純技術效率值相對規模效率值較高，技術無效率主要來自于規模無效率。與第一階段相比，在第三階段中，三個地區的綜合技術效率均值和規模效率均值都有比較明顯的上升，而東部和西部地區的純技術效率值則略有下降，說明這三個地區的技術效率值與他們所處的環境或運氣的好壞密切相關，從而導致創新型人力資本的名義技術管理水平與實際技術管理水平之間存在著一定的差異性。

從三個地區創新型人力資本技術效率的綜合比較分析，可以發現中部地區的效率水平要略高于東部和西部地區， 這可能是因為近年來東、西部地區的教育投入比（非政府教育投入和政府教育投入之間的比重）相對較低。因為非政府教育投入的提高將對人力資本積累水平產生積極影響， 從而教育投入比高的地區人力資本水平也相對較高[17]。

圖1 我國及各區域創新型人力資本技術效率變化圖

3.在樣本期間內，我國及各區域創新型人力資本技術效率值呈不斷下降趨勢。考察樣本期間內我國及東、中、西部地區創新型人力資本綜合技術效率的變化情況，結果如圖1所示。可以看出我國及三個地區綜合性技術效率水平2003-2007年期間持續下降，從2008年開始雖略有上升，但在整個樣本期內均呈現出較為明顯的整體不斷下降的趨勢。近年來我國教育投入雖然在不斷增加，但是教育經費投入相對不足、經費利用效率與行政人員工作效率較低，以及區域發展水平差異較大的現象仍然較為明顯。2003-2010年，我國高等教育經費支出占全國GDP比重的均值僅為1.25%，高校教育投入不夠必然會導致我國高等教育資源的區域配置失衡、資源利用效率低下，并最終導致創新型人力資本效率水平不斷下降。因此，加大高等教育經費的投入力度，擴大高校教育規模，提高教育資源的利用效率，實現區域高校教育的均衡發展，是提高創新型人力資本技術效率水平的一個重要措施和途徑。

4.在樣本期間內，各省市創新型人力資本效率水平差異性比較明顯，受環境變量和隨機因素的影響比較顯著，利用各省市2003-2010年面板數據可以得到我國31個省市創新型人力資本平均效率水平值（見表4）。在第一階段分析中，除了河北、山西、河南、廣西和貴州5個省份處于技術效率前沿水平之外，其余省市均存在一定程度的技術無效率，還有改進的空間。大部分省市純技術效率值較規模效率值要低，說明技術無效率主要來自于純技術無效率，規模無效率的影響相對較輕。對比第一階段和第三階段的分析結果，剔除外生環境變量和隨機因素的影響之后，各省市創新型人力資本的效率值均發生了很大的變化。

從各省市比較來看，一階段中處于技術效率前沿水平的省市的效率水平均有著不同程度的下滑，31個省市的綜合技術效率值都還存在著一定改進的空間。除北京、遼寧、江蘇、山東、湖北和廣東之外，其余省市的綜合技術效率值均下降，說明這些省市的技術效率值受到了他們所處的有利環境或好的運氣的影響，導致這些省市的一階段中的綜合技術效率值往往被高估，其中下降最為明顯的為青海、貴州和西藏，綜合技術效率值均達到20%以上。比較純技術效率和規模效率可以發現規模效率的下降更為明顯，說明這些省市創新型人力資本規模效率受到了當地環境因素或運氣的影響，實際規模效率并沒有那么高，還需要在現有基礎上不斷擴大創新型人力資本的投資規模。對比各省市的純技術效率值可以看出，大部分省市的純技術效率值在第三階段有所上升，說明純技術效率值大部分由于環境變量或隨機因素的影響而被低估，但由于這些省市的規模效率往往被高估，且高估的程度大于純技術效率被低估的程度，從而導致綜合技術效率被高估。也有部分省市，如北京、遼寧、江蘇、山東、湖北和廣東，在剔除環境變量和隨機因素的影響之后，創新型人力資本的3種技術效率值均得到了提升，說明這些省市之前較低的技術效率是由于較差的環境或不好的運氣所致，而非他們的技術管理水平。因此，對于這些地區而言，改善創新型人力資本的投資環境就顯得尤為重要。

表5 SFA回歸分析結果

[]高校職工人數松弛變量 高校教育經費支出松弛變量 高校科研經費支出松弛變量 高校固定資產松弛變量

常量 -175.215*** -12 863.3*** -27 681.2*** -608 690.7***

z1 0.5843 -1 704.90*** -117.45** -2 126.92***

z2 -0.004916 -3.0235 1.0414** 2.7415

z3 -0.000190*** -2.1062* -0.5743*** -3.5655**

z4 -27.616** -80 226.75*** -3 244.31** -34 122.78***

z5 51.314** -7 171.76*** -1 864.96* -34 743.21***

z6 -0.008836 332.21*** 24.8534*** 364.11***

z7 -116.891 647 439.9*** 56 196.33*** 106 449.7***

σ2 0.259E+07*** 0.499E+12*** 0.540E+10*** 0.729E+12***

γ 0.6831*** 0.7359*** 0.7406*** 0.6420***

LR 117.79*** 131.02*** 136.44*** 85.54***

注：*、**、***表示通過了顯著性水平分別為10%、5%和1%的顯著性檢驗。

5.在樣本期間內，環境變量對投入變量存在著顯著的影響， 但作用方向有所不同，第一階段和第三階段的DEA效率值比較分析可知外生環境變量和隨機變量對我國創新型人力資本效率存在著顯著的影響。以第一階段分析結果中的投入松弛變量s+為被解釋變量，以環境變量zi為解釋變量，構造SFA模型進行回歸，得到分析結果如表5。表5估計結果中各回歸模型的LR值均在1%的水平下顯著，說明SFA模型分析結果比較可靠；γ均在0. 6以上，且通過了1%的顯著性檢驗，說明誤差項主要來自于管理無效率，隨機誤差項的影響相對較小，存在著創新型人力資本投資的非效率。7個環境變量對各投入松弛變量大部分都存在著顯著的影響，說明環境變量的選擇較為合理。 從環境變量對技術效率的影響方向及顯著程度來看，可以得到如下結果：

（1）普通高校數量（z1）對高校教育經費、科研經費和固定資產投入的減少、技術效率的提升均有著顯著的影響，這表明教育規模的擴大有利于形成高校教育的規模經濟、優化高校資源的合理配置、提高資源利用效率。但是，對教職工人數的影響不顯著，可能的原因是高校教師人數的增加主要取決于高校學生人數以及教師的學歷層次，當前隨著高校教育競爭越來越激烈，各地區及各類學校對高校教師引進政策和制度的差異性也越來越明顯，這必然會導致各地區師資資源的分配失衡，影響資源配置效率。

（2）人口死亡率（z2）對高校科研經費投入的回歸系數為正，且通過了5%的顯著性檢驗，說明良好的健康環境（即低死亡率）有利于科研投入的減少和技術效率的提高，但對高校職工人數、教育經費和固定資產的影響并不顯著。主要原因是良好的健康狀況能夠提高人的認知能力，維持更長時間的腦力勞動，從而可以提高學習和科研效率，可以保證更高的教育回報與教育投入質量。因此，健康環境的影響主要體現在優化了高校質量，而對教育規模因素的影響則相對較小。

（3）GDP（z3）4種投入變量的回歸系數均為負，且通過了顯著性檢驗，說明GDP的增加有利于創新型人力資本投入的減少和技術效率的提高。GDP的增加會導致居民收入不斷增加，有助于提高居民的消費結構和消費質量，增加對創新型人力資本的投資需求，有利于實現當地創新型人力資本的規模經濟效應，提高投入要素的使用效率和產出效率。

（4）技工學校畢業生人數（z4）對4種投入變量的回歸系數均為負，且通過了顯著性檢驗，表明技能培訓的發展有利于創新型人力資本投入的減少。技能培訓的發展可以使被培訓者具備更高的知識和技能，從而可以提高他們的創新能力和工作及研發效率，這不僅可以為創新型人力資本創造更好的投資環境，還可以優化資源的配置效率，加速投入要素和產出效率的增長。

（5）人口凈遷移率（z5）對4種投入要素均通過了顯著性檢驗，說明人口遷移會對創新型人力資本的投入產生影響。對高校教育經費支出、科研經費支出和固定資產的回歸系數為負，表明人口凈遷移率的增加有利于減少這3種要素的投入，對教職工人數的回歸系數為正，表明不利于該要素的減少。因此，人口遷移的增加會擴大創新型人力資本的投資規模，有利于形成規模效應，提高高校要素的投入效率。然而人口遷移所產生的效應還會受到遷移成本與地區間遷移的合理性程度的影響，過度或者被動的人口遷移有可能導致人才的流失和人力資本的外逃，降低勞動生產率[13]。當前我國人口遷移主要是由農村遷入城市，由中西部地區遷往東部地區，這種單向遷移主要是由于地區經濟發展不均衡所導致。人口遷移的不均衡就必然會導致勞動力資源配置的不均衡，容易造成勞動力資源的閑置與浪費，降低勞動力資源的利用效率。人口遷移的不合理也會給高校教師資源的投入和配置產生一定的影響，容易導致高校教師隊伍臃腫與結構不合理、功利觀念與道德觀念背反、教師數量不斷增加與人才流失并存等現象，從而影響到高校教師資源的優化配置。

（6）進出口總額（z6）對教職工人數的影響沒有通過顯著性檢驗，但對高校教育經費支出、科研經費支出和固定資產的影響通過了顯著性檢驗，且回歸系數為正，表明對外貿易的發展不利于這3種投入要素的減少。可能的原因是貿易自由化雖然有利于技術的引進，但是會使得技術要素稟賦豐富國家的技術要素報酬增加，勞動要素報酬下降，使得技術要素稟賦稀缺國家的技術要素報酬下降，勞動要素報酬增加。因此，貿易自由化會增加技術要素稟賦豐富國家的人力資本，減少了技術要素稟賦稀缺國家的人力資本[18]。

（7）非國有經濟固定資產投資占全社會固定資產投資的比重（z7）對教職工人數的影響沒有通過顯著性檢驗，但對高校教育經費支出、科研經費支出和固定資產的影響通過了顯著性檢驗，且回歸系數為正，說明制度變遷不利于我國創新型人力資本投入的減少和技術效率的提高。這主要是因為我國非國有企業大部分還未形成規模經濟，企業科技含量較低，創新意識還不強，從而使得經濟體制市場化程度和教育體制的未能有效結合， 沒有充分調動創新型人力資本投資者和擁有者的積極性，導致人力資本的大量閑置與浪費，不利于創新型人力資本規模經濟的形成和技術效率的提高。

四、研究結論

基于創新型人力資本的不斷發展及其對經濟增長作用的持續增加，本文從技術效率的角度測算了2003-2010年我國創新型人力資本的技術效率值，研究結果表明：

第一，在樣本期間內，東、中、西部地區創新型人力資本整體效率水平較高，但仍然存在上升的空間，綜合技術無效率主要來自于規模無效率。剔除外生環境變量和隨機誤差之后，綜合技術效率值均有所上升，說明之前較低的技術效率值主要是由于比較不利的環境或不好的運氣所致，而不是技術管理水平的問題。東、中、西部地區效率水平變化趨勢大致相同，但三個地區之間存在著一定的差異性，中部地區的效率水平要略高于東部和西部地區。從時間上看，我國綜合性技術效率水平2003-2007年期間持續下降，從2008年開始雖略有上升，但在整個樣本期內仍呈現出較為明顯的整體不斷下降趨勢。因此，加大創新型人力資本投入規模，提高要素的利用效率，是提高創新型人力資本技術效率的有效措施。

第二，從各省市創新型人力資本技術效率來看，第一階段與第三階段相比各技術效率值均有著較為明顯的變化，表明環境變量和隨機誤差的影響比較顯著。各省市調整后的綜合技術效率值沒有達到技術效率前沿水平，還有上升的空間。大部分省市的綜合技術效率值均下降，而純技術效率往往被低估，規模效率則被高估，且由于規模效率被高估程度高于純技術效率被低估程度，最終導致綜合這些省市的綜合技術效率被高估。也有部分省市在三階段技術效率有所上升，表明其較差的環境或運氣導致技術效率被低估，與技術管理水平無關。

第三，環境變量對投入變量存在著顯著的影響，但作用方向有所不同。GDP的增加和技能培訓的發展均有利于創新型人力資本4種投入要素的減少和技術效率的提高；高校規模的擴大有利于高校教育經費、科研經費和固定資產3種投入要素的減少，但對教職工人數的影響不顯著；良好的健康環境有利于高校科研投入的減少和技術效率的提高，但對其余3種投入的影響并不顯著；人口凈遷移率的增加有利于高校教育經費支出、科研經費支出和固定資產3種投入要素的減少，但不利于教職工人數的減少；貿易的發展和制度變遷不利于高校教育經費支出、科研經費支出和固定資產投入的減少和技術效率的提高。

注釋：

① 因2003年之前高校相關數據沒有分省市整理公布，故本文數據從2003年開始。

② 東部地區包括遼寧、河北、北京、天津、山東、江蘇、浙江、上海、福建、廣東、廣西和海南12個省市；中部地區包括黑龍江、吉林、內蒙古、山西、河南，湖北、江西、安徽和湖南9個省市；西部地區包括陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、四川、重慶、云南、貴州和西藏10個省市。

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（責任編輯：厲新）