人力資本結構高級化對綠色經濟效率的影響研究

葛雨晴

（重慶理工大學，重慶 400054）

一、引言與文獻綜述

隨著綠色經濟的發展理念日益普及，如何推進經濟增長方式的轉型，以實現綠色經濟的目標已成為世界各國普遍關注的問題。人力資本是推動經濟增長最活躍、最具潛力的因素之一，也是決定綠色發展成效的關鍵因素。人力資本作為一種生產效率的提升，提高技術是重要來源，通過人力資本的提升，能激發“人口素質紅利”，讓勞動者擁有更高的專業水平和綜合素質，有助于釋放我國綠色經濟增長的活力。因此，如何利用人力資本，起到人力資本高級化作用，這對促進中國綠色經濟效率具有現實意義。

1.關于人力資本結構高級化的文獻綜述

張寬等（2022）認為，人力資本發展的進程中，在由不同層次人力資本為表現形式的人力資本內部，低級人力資本占比下降而高級人力資本占比提高，從而適應經濟社會高質量發展對于高素質人力資本的要求。現有研究中對人力資本結構高級化的測度，多采用胡永遠等（2004）的空間向量夾角計算方法。耿曄強等（2019）利用空間向量夾角，考察了人力資本結構高級化與研發強度對于發展中國家在全球價值鏈中地位提升的作用。張一亨（2022）參考劉智勇的方法，對人力資本的結構研發投入與經濟增長之間的關系進行了實證檢驗。周均旭等（2022）運用該方法對人力資本結構高級化指數進行了度量，建立了以研發投入為門檻的門檻模型，實證研究了人力資本結構高級化與科技創新之間的關系。

2.關于綠色經濟效率的文獻綜述

一些學者認為，經濟效率的評價需要考慮經濟環境社會等多個因素。許寧等（2019）認為，綠色經濟效率就是兼顧資源利用與環境污染之后的效率。目前，對綠色經濟效率問題的研究大多是從定量的角度出發。曾繁華等（2022）使用含有非期望產出效率GML 指數并就數字金融對綠色經濟效率產生的影響進行了實證分析，研究發現，數字金融對城市綠色經濟效率提升具有創新協調效應與生態補償效應。張世杰（2020）采用熵權法合成了6 個工業廢物指標，構建了反映地區環境污染程度綜合指數，然后運用超效率SBM 模型對河北省綠色經濟效率水平進行測度。管寧等（2022）將要素投入、經濟產出和環境負外部性納入綠色經濟效率評價體系衡量京津冀綠色經濟效率，并對數字服務經濟對綠色經濟效率產生影響的機制展開了分析。

3.人力資本結構高級化對綠色經濟效率影響的文獻綜述

一些學者從人力資本的角度出發，對人力資本與綠色經濟之間的聯系進行了研究。Ganda（2022）研究發現，人力資本與環境質量及環境可持續性在短期和長期內均呈現顯著正相關。Ahmed 等（2019）認為人力資本或許是解決環境問題、實現可持續發展最主要的因素。牛镕愷（2021）發現，國內人力資本不斷積累，使得產業生產傾向于信息、技術應用要求，進而積極影響綠色全要素生產率。Chen 等（2022）研究得出隨著人力資本的提高，生態足跡先上升后下降的結論。董亞娟等（2017）發現有效的教育可以提高人力資本，為科技創新和推動綠色經濟效率提供強有力的支持。通過研究農村人力資本在提升農業綠色生產率方面的作用，張淑輝（2017）發現，中等人力資本可以促進農業綠色生產率的提高，而初等人力資本則會對其產生一定的抑制作用。

通過閱讀與梳理有關文獻，發現分別從人力資本結構和綠色經濟效率兩個方面展開的研究文獻較為豐富，但尚存在如下缺陷。其一，已有文獻測度綠色經濟效率時并未考慮污染排放的空間溢出效應，負外部性等，這不利于進一步完善我國的綠色經濟效率評價指標體系。其二，多數研究中對于人力資本的分析還主要停留在其存量方面，結構狀況研究較少。鑒于此，本文運用基于非期望產出的改進超效率SBM 模型測算我國各省市綠色經濟效率的基礎上，基于省級面板數據進行實證檢驗，從而根據研究結果尋找提升我國綠色經濟效率的方法和路徑，在此基礎上提出兼具可行性和有效性的建議。

二、研究設計

1.模型構建

本文選取的是2005—2021 年港澳臺地區和西藏自治區外的30 個省（自治區、直轄市）的樣本數據，為了解決可能存在的組間異方差問題以及組內自相關的問題，實證中加入穩健標準誤進行回歸分析。基于本文研究，構建以下模型作為基準回歸模型：

geeit=β0+β1hstrucit+β2

6Xit+ui+vit

i 表示地區，t 表示時間，gee 代表被解釋變量綠色經濟效率，hstruc 為核心解釋變量人力資本結構高級化指數，Xit代表除hstruc 以外對綠色經濟效率有影響的宏觀經濟要素，β0為常數項，β1～β6為待估計的參數，ui+vit為復合擾動項，其中ui代表個體效應，vit為隨機擾動項，隨個體與時間而改變。

2.變量選取與數據來源

（1）核心解釋變量

本文借鑒了劉智勇等（2018）的人力資本結構高級化測度的思想，通過構造向量夾角來衡量核心解釋變量。從整體上看，hstruc 指數的計算過程反映了不同受教育程度下人力資本所占比例的變化對人力資本結構所產生的影響，可用于衡量人力資本結構的高級化水平。

（2）被解釋變量

Tone（1978）在非徑向、非角度的SBM 模型的基礎上，通過松弛變量的加入，成功解決了投入產出松弛性和非期望產出的效率評價問題。但因為SBM 模型的取值范圍介于0 和1 之間，所以在標準的效率模型中，容易產生多個決策單元都具效率的問題，而超效率SBM 模型則將SBM 模型和超效率模型相融合，能夠在有效決策單元中作比較，從而可以更好地彌補標準效率模型的不足。然而，只顧及非期望產出的超效率SBM 模型有個很大的缺陷，它沒有考慮非期望產出的負外部效應。事實上一個省份的污染物排放不僅僅構成了本省的非期望產出，它還會對相鄰省份的要素投入產生一定的影響，這一影響在對水資源的利用方面表現得尤為明顯。就其實質而言，它主要是源于污染的空間溢出效應。基于此，本文借鑒赫永達等（2022）的做法，進一步完善超效率SBM 模型，將環境污染的外溢效應作為產出活動中的非期望投入，進而來研究中國不同區域之間的綠色經濟效率及綠色全要素生產率的變動趨勢。

本文選取了以下投入、產出變量，構建了一套綠色經濟效率度量體系。為了反映該地區的真實經濟發展水平，本文選取實際GDP 作為期望產出變量，以2005 年為基期，利用歷年GDP平減指數換算為當年不變價GDP。根據目前綠色經濟效率測度的研究，本文選取能源、勞動力和資本三個期望投入變量。選取地區能源消費總量作為能源投入的指標，選取當年年末從業總人數作為衡量勞動力投入的指標，采用全年固定資產投資總額作為資本投入量。選取經濟社會生產過程中產生的環境污染作為非期望產出，主要包含了工業生產中產生的廢水、廢氣和固體廢棄物等污染。基于此，以工業廢水排放量（萬噸）、工業二氧化硫排放量（噸）及工業煙（粉）塵排放量（噸）作為基礎指標，參考沈坤榮等（2017）構建了污染排放總指數（ep_total）作為非期望產出的代理變量。最后利用地理距離權重矩陣對原始污染數據進行處理，得到本文的非期望投入值。

（3）控制變量

能源消費強度以各個地區的能源消費總量占GDP 的比重來表示，選用第三產業與第二產業增加值之比衡量產業結構這一變量，政府規制以地方財政一般預算支出占GDP 的比重來表示，金融集聚程度以30 省區市金融增加值占GDP 的比重與金融增加值全國之和占GDP 全國之和的比重的比例來表示，科技創新水平以科學技術支出占地方財政一般預算支出的比重來表示。

（4）數據來源

數據取自《中國統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國環境統計年鑒》《中國勞動統計年鑒》等。

三、實證分析

1.基準回歸分析

表1 展示了基準回歸結果，第（1）列中核心解釋變量的系數為正且通過了1%的顯著性檢驗。在第（2）至第（6）列中，逐步引入控制變量后，仍然發現人力資本結構高級化的回歸系數為正，且所有變量均通過了1%的顯著性檢驗，這表明人力資本結構高級化對于提高綠色經濟效率的作用非常顯著。在第（6）列中，人力資本結構高級化的回歸系數為0.102，表示人力資本結構高級化每提高1%，綠色經濟效率提高0.102%。當一個地區的人力資本結構水平不斷提高時，相關行業的需求也會隨之增加，從而形成了一種“要素引導效應”。受人力資本外部性影響較大，以知識技術密集型為龍頭的有關行業將繼續成長壯大，隨著技術的不斷創新和人力資本結構的不斷優化，相關行業將得到持續的發展和壯大。這種發展和壯大有助于促進技術進步和制造業轉型升級，為區域發展綠色經濟提供有力的行業與技術支持。

表1 基準回歸

2.異質性分析

由于各地的發展水平存在一定的差異，人力資本結構的高級化水平和綠色經濟效率同樣具有地域差異，因此，本研究進一步對全樣本進行了分樣本處理，表2 是分東部、中部和西部地區三個區域樣本回歸結果。人力資本結構高級化對我國東部、中部、西部地區的綠色經濟效率的影響分別在1%、1%、5%的顯著性水平上通過檢驗且系數為正。關于人才引進，東部是最具吸引力的區域，由于它率先開放，并提供優厚待遇，環境良好，吸引著來自其他區域的人才。中西部地區則相對較為保守，原因在于西部地區缺乏與東部相比較的經濟優勢，而且教育水平也不高，導致人才的外流現象嚴重。中西部地區由于經濟發展落后于東部地區，所以對人才需求少，且缺乏相應的配套設施和優惠政策，導致引進人才難度大。中部地區在人才引進政策方面較為完善，高校建設處于中等水平，盡管比東部地區低，不過還是優于西部地區。而反觀西部地區自然環境較差、交通基礎設施薄弱、教育事業發展滯后，同時研發基地和學校建設成本過高，導致西部地區人才密度較小。大多數技術開發與教育資源都流向了別的區域，這不利于西部地區的綠色經濟發展，最終導致西部地區的影響相對于東中部地區較小。

表2 分地區回歸結果

3.穩健性檢驗

（1）替換核心解釋變量

根據人力資本結構高級化的內涵，借鑒陳加旭等（2020）對人力資本結構高級化指標的衡量方法。根據表3 可知，在不加入控制變量時，人力資本結構高級化對綠色經濟效率表現為正向影響作用且在1%顯著性水平上顯著。引入控制變量后，人力資本結構高級化仍然促進綠色經濟效率的提高且在5%顯著性水平上顯著，控制變量對綠色經濟效率的影響與表5 相似，即本文的實證分析通過穩健性檢驗。

表3 替換核心解釋變量的回歸結果

（2）將核心解釋變量滯后一期

考慮到人力資本結構高級化進程中，高級人力資本這一生產要素并不能特別迅速地影響本期綠色經濟效率，因此為了再次驗證基準回歸是否穩健，本部分對核心解釋變量進行了滯后一期處理，如表4 所示，不管有沒有加入控制變量，滯后一期的核心解釋變量與被解釋變量的回歸系數均為正，在1%的顯著水平上保持顯著，和表1 基準回歸結果吻合較好。控制變量回歸系數符號和顯著性幾乎一致，由此可得出結論，本研究所建模型回歸結果具有較強的穩健性。

表4 核心解釋變量滯后一期的回歸結果

四、結論

本文通過人力資本結構高級化對綠色經濟效率的影響研究，最終得出以下幾點研究結論。（1）人力資本結構高級化能顯著提高綠色經濟效率，在通過替換核心解釋變量和將核心解釋變量滯后一期進行穩健性檢驗后，結論依然成立。（2）異質性研究結果表明，不論對于全國或分區域而言，人力資本結構高級化對綠色經濟效率均具有顯著的促進作用。就不同區域而言，地區間人力資本結構高級化成都對綠色經濟效率的提升作用存在差異。（3）綠色經濟效率最低的省份不是那些以高度工業化著稱的省份，而是位于新城市集群地理中心的人口大省，造成這種情況的原因在于這些省份承載了其他省份大量的污染轉移。這一結果再次表明，非期望投入是評估經濟效率的一個不可忽視的重要因素。

本文政策建議如下。（1）重視人才培養，不斷提高人力資本結構的高級化程度。必須增加對教育的投入，優化資源配置方式，完善人才培養體系。（2）關注地區差異，有的放矢地推動綠色經濟增長。為達到全國綠色經濟融合發展，共同發展，要以東部帶動中西部，以及鼓勵中西部地區的人才回流與開發。（3）健全對“以鄰為壑”的懲戒機制。應該因地制宜、因省施策，分別采取適宜的政策措施，以提高各省份的綠色經濟效率水平。在東部地區，鼓勵自主研發、引導綠色經濟效率提升回歸至傳統的技術進步驅動是一個重要的發展方向。在中西部地區，要著力改變不合理的經濟發展模式，特別是要高度重視貫徹高質量發展理念，堅決杜絕“唯GDP”論的逐底競賽行為。