人力资本结构对城乡收入差距的影响范文

内容提要:

本文实证检验了人力资本结构与全要素生产率增长对城乡收入差距的影响。研究发现，人力资本结构优化，提高大专及以上学历的劳动力相对占比可以显著降低城乡之间人均工资收入比，特别是在中、西部地区。全要素生产率增长，技术进步水平提高，可以有效减小中、西部各地区的城乡收入差距，但在东部地区却呈现出扩大效应。

关键词:

人力资本结构；全要素生产率；城乡收入差距

中国经济发展正在转入新常态，发展动力正从要素驱动、投资驱动转向创新驱动，经济发展动力更加注重加强教育和提升人力资本素质，更加注重科技进步和全面创新。经济新常态下，城乡收入差距如何调节，必须首先厘清人力资本结构与技术进步对城乡收入差距的影响机制。因此，本文将人力资本结构、技术进步引入城乡收入差距分析框架之中，并使用省级面板数据进行实证检验与分析，考察人力资本与技术进步对城乡收入差距的影响机理与效应。

一、文献综述

人力资本结构对城乡收入差距存在影响。库兹涅茨(Kuznets，1955)认为低收入社会的劳动者大多受教育水平低下，主要从事农业工作，随着劳动者受教育水平的提高，教育分布不平等会随之加剧，农业社会的城镇化进程会加快，但是收入分配不平等程度会扩大［1］。然而，卡诺依等人(Carnoyetal．，2013)经过实证数据的检验，发现库兹涅茨提出的倒U型理论在一些地区并不适用，劳动力的教育分布对收入分配的影响并不大［2］。在中国，由于城乡教育差距的长期影响，陆铭和陈钊(2004)以及陈斌开、张鹏飞和杨汝岱(2010)认为城乡之间人力资本积累存在明显的城市化倾向，导致城乡间人力资本积累与结构存在显著的二元特征［3－4］。马丁•卡诺依和罗朴尚(2013)认为虽然随着高等教育扩张，城乡间教育分布更加平等，但是由于城乡人力资本结构存在差异，受教育程度的提高同时伴随着教育收益率的升高，城乡间收入分配不平等状况反而加剧［5］。此外，侯风云和邹融冰(2005)认为由于政府投资的城乡差异，人力资本结构具有明显的城乡差异，其收益也表现出巨大的城乡非对称性，在市场理性选择的作用下城乡收入差距必然持续扩大［6］。因此，郭剑雄(2005)提出城乡收入差距的关键决定因素，是城乡间人力资本的差距［7］。

技术进步影响城乡收入差距的相关研究，大多集中在全要素生产率(TFP)的视角。奥特等人(Autoretal．，2006)基于有偏技术进步理论，考察了有偏技术进步对美国劳动力市场的影响，发现技能偏向型技术进步是导致美国收入不平等的主要原因［8］。阿西莫格鲁(Acemoglu，2007)也通过借鉴技术进步偏向思想，重构了有偏技术进步模型，分析了美国劳动力市场技能溢价变动，发现技术偏向型技术进步会提升技能型劳动者的相对工资，进而拉大收入不平等程度［9］。彭国华(2005)使用省级数据分析了中国1982—2002年全要素生产率(TFP)的收敛检验，结果表明TFP解释了中国省区收入差距的主要部分，并发现是TFP而不是要素积累对省份收入差距起关键决定作用，且TFP的收敛导致了收入的收敛，因而对全要素生产率(TFP)的分析是更好地理解地区收入差距的必要条件［10］。杨新铭和周云波(2008)利用1995—2005年分省数据进行了面板分析，实证检验结果表明中国城镇技术进步对城乡收入差距具有显著的缩小作用，而农村技术进步对城乡收入差距的影响不明显，原因可能是农村技术进步与人力资本的不相匹配［11］。刘凤良和易信(2013)基于中国1999—2008年的省级面板数据，从偏向型技术进步的视角进行了实证分析，发现资本偏向型技术进步引起资本和劳动要素边际生产力提升非对等，致使资本要素在初次收入分配中更为有利，因而由城乡要素积累差异所导致的中国城乡收入差距被偏向型技术进步进一步放大［12］。通过文献梳理，可以发现诸多学者在研究城乡收入差距的成因与影响因素过程中，研究视角已经涉及人力资本结构与技术进步，但并未对人力资本结构、技术进步影响城乡收入差距的机理进行探讨。而在经济新常态背景下，经济发展更加注重人力资本结构优化与技术进步驱动，分析这两个因素对城乡收入差距所产生的影响，就显得更加具有重要的现实意义。因此，本文尝试建立人力资本结构、技术进步与城乡收入差距据之间的关系模型，并对两个因素对城乡收入差距所产生的具体效应进行分析。本文剩余部分的结构安排是:第二部分构建面板回归模型，并设定模型变量含义;第三部分首先平稳性检验本文数据，然后回归检验省级面板数据，并对影响机理进行探讨;第四部分归纳总结研究结论。

二、模型设定与数据说明

(一)模型设定阿西莫格鲁(Acemoglu，2007)从柯布－道格拉斯CES生产函数出发，构建了一个连接经济技术前沿与劳动力供给同工资形成关系的基本分析框架。

(二)数据说明本文选择2002—2012年作为样本期间。若不特别说明，本文所使用的省级数据均来源于历年《中国统计年鉴》、《中国人口与就业统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国教育经费统计年鉴》以及各地历年统计年鉴。本文整理相关数据得到2002—2012年30个省级区域的面板数据(西藏自治区由于数据缺失严重，故不包括在内)，进行面板回归实证检验。在面板回归模型(6)中，GAPit为被解释变量，定义为城乡人均收入比，由历年《中国统计年鉴》中各地区城镇居民平均每人全年家庭收入与农村居民家庭人均纯收入计算得到。解释变量设定如下:LABit表示人力资本结构，定义为城乡劳动力中大专及以上从业人员比重与高中及以下从业人员比重的比值。TFPit为全要素生产率，本文采用DEA方法通过曼奎斯特指数分解法分别计算获得。其中，投入数据包括物质资本存量与人力资本存量。物质资本存量估算采用永续盘存法进行估算，测算公式为:Kit=Iit+(1－δit)Kit。公式中Kit表示省份i第t期末的物质资本存量，Iit表示省份i第t期的新增固定资本实际投资，δit表示固定资本经济折旧率。本文采用固定资本形成总额作为新增固定资本的估算值，δit取无差异固定资本经济折旧率9．6%，分别测算城乡物质资本存量。人力资本存量数据使用城乡平均受教育年限。产出数据使用城乡居民人均收入与城乡总人口的乘积作为代替。此外，由于生均预算内教育经费既可以反映一个地区的经济发展水平与技术水平，也可以反映地区人力资本状况，所以本文选择城乡生均预算内教育经费作为控制变量。在全要素生产率测算过程中，资本类数据均使用GDP环比指数平减为2002年不变价实际值，以消除各年价格因素影响。各省级区域城乡全要素生产率的统计概况，见表1。为了比较人力资本结构与全要素生产率对城乡收入差距影响的地区间差异，本文采用国家统计局《中国统计年鉴》中的划分方法，将30个省、市、自治区划分为东、中、西三个区域，其中东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、广东、福建、海南、山东11个省市;中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8个省市;西部地区包括广西、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、重庆、内蒙古、青海、新疆、宁夏11个省市区。各个地区的主要变量的数据概况见表2。由上表数据，可以发现:(1)城乡人均收入差距最大的地区的西部地区，城乡人均收入比的平均值为10．78，远高于东中部地区及全国平均水平，在2004年新疆的城乡收入差距达到全国的最大值46．26，即城镇人均工资收入是农村人均工资收入的46．26倍。2002—2012年，东部地区城乡收入差距均值为4．61倍，中部地区为6．64倍，全国层面城乡收入差距的平均值为7．412倍。(2)城镇人力资本结构均值表明，东部地区大专及以上学历劳动力比重与高中及以下学历劳动力比重的比值最高，西部地区略低，中部地区比例最小。而农村人力资本结构的均值表明，东部地区农村中大专及以上学历劳动比重与高中及以下学历劳动力比重的比值远远高于中、西部地区，大体上是中、西部地区的3倍多，中部地区居中，西部地区最低。(3)2002—2012年，城镇地区全要素生产率水平呈现出明显的东、中、西部地区依次降低的阶梯状趋势，而西部地区农村TFP水平略高于中部地区，中、西部地区农村地区TFP水平低于东部地区。(4)城镇生均预算内经费均值表明，东部地区最高，大体等于中、西部地区的2倍多，西部地区略高于中部地区。农村生均预算内教育经费在中、西部地区表现出高于城镇地区生均经费的特点，东部地区农村生均经费则低于城镇地区，并且接近中、西部地区的2倍。西部地区农村生均教育经费高于中部地区，中部地区农村生均预算内教育经费全国最低。

三、面板数据实证检验

本文选择LR似然比检验与沃尔德检验，对面板模型(6)进行异方差检验，检验同方差条件是否成立。检验结果见表3。为了消除异方差对面板模型回归结果的影响，本文选择使用可行广义最小二乘法FGLS进行回归。在面板数据处理分析过程中，确定使用固定效应模型还是随机效应模型是一个基本问题。豪斯曼检验假定在原假设“H0:ui与xit，zit不相关”成立的情况下，随机效应模型是最有效率的，即RE(随机效应模型)比FE(固定效应模型)更有效。但是如果原假设不成立，则RE不一致，需要选择使用固定效应模型，而无论原假设成立与否，FE都是一致的。本文使用Stata12．0软件进行豪斯曼检验，以此为基础选择效应模型。

使用可行广义最小二乘法FGLS对各个地区所选择的效应模型进行回归，对双对数面板模型(6)进行实证检验，各个变量的估计系数见表4。根据双对数面板模型的回归结果，可以得出人力资本结构与全要素生产率对城乡收入差距的影响作用:(1)城镇人力资本结构对城乡收入差距具有显著的负向作用，各地区以及全国层面的城镇人力资本结构的优化，提高劳动力中大专及以上学历的占比可以显著缩减城乡之间人均工资收入比，加入城乡生均教育经费控制变量后缩减作用系数有所减小，但仍然有利于减小城乡收入差距。其中对中部地区各省份的缩减作用最为显著且影响系数最大，在东部地区的影响程度小于中部地区，在西部地区这种缩减作用不显著。(2)农村人力资本结构优化可以显著缩减各地区呈现收入差距，但是加入生均教育经费控制变量后，中部地区的缩减作用发生逆转，呈现扩大城乡收入差距的趋势，只有东部、西部以及全国层面的农村人力资本结构在加入城乡生均教育经费前后的影响方向保持一致，均表明提高农村劳动力中大专及以上学历与高中及以下学历的相对比例可以显著减小城乡间人均工资收入差距。(3)城镇地区TFP对中、西部地区城乡收入差距的影响系数显著小于0，说明在中、西部地区城镇技术水平提升，全要素生产率提高，对城乡人均工资收入差距具有显著的减小作用，加入控制变量后缩减作用的程度有所减小。而东部地区城镇技术水平的改进，全要素生产率的增长对城乡收入差距具有扩大作用，虽然这种拉大效应并不显著。(4)农村地区TFP对城乡收入差距的影响较为复杂。对中、西部地区以及全国层面的城乡收入差距，农村全要素生产率具有缩小作用，但加入城乡生均教育经费作为控制变量后，中、西部地区农村全要素生产率的提升对城乡收入差距的缩减效应发生逆转，表现出扩大收入差距的趋势，尽管系数估计结果并不显著。东部地区农村全要素生产率对城乡收入差距的影响作用则一致地体现为显著的扩大影响。(5)城镇生均预算内教育经费具有显著的缩减收入差距的作用，在全国层面与东中西地区的面板模型估计中其系数均显著小于0，说明提高城镇生均预算内教育经费可以显著缩小城乡间人均工资收入比，且缩减程度最显著的是在中部地区。而农村生均预算内教育经费的系数在各地区以及全国层面均大于0，表明农村生均教育经费的提高，反而会拉大城乡收入差距，特别是在中部地区。统计结果表明，城乡生均预算内教育经费对城乡收入差距的影响表现出与直观预期截然相反的作用方向。

四、研究结论与政策建议

人力资本结构优化对城乡收入差距具有显著的缩减作用，提高城镇与农村劳动力中大专及以上学历的相对占比可以显著降低城乡之间人均工资收入比，特别是在中、西部地区。全要素生产率的增长，技术进步水平的提高，可以有效减小中、西部地区各省的城乡收入差距，但会扩大东部地区各省份的城乡收入差距。城乡生均预算内教育经费对城乡收入差距的影响似乎与常识相反:提高城镇生均预算内教育经费可以减小城乡收入差距，提高农村生均经费反而会拉大城乡收入差距。并且，加入城乡生均教育经费作为控制变量后，人力资本结构与技术进步对城乡收入差距的影响，会在中、西部地区发生效应逆转，呈现扩大收入差距的趋势。在经济新常态背景下，如何在强调人力资本水平优化与技术创新的要求下，同时兼顾深化收入分配改革及调节城乡收入差距，即在优化人力资本结构、促进技术进步过程中，可以同时兼顾对城乡收入差距的调节，具有重要的现实意义与政策参考意义。因此，基于面板回归结果与研究结论，笔者认为可以采取以下应对措施:(1)注重高等教育发展的地区公平。中国高等教育资源配置的地区不均衡问题，是制约中西部地区人力资本结构优化的瓶颈。重新配置高等教育资源的成本极高，且不符合高等教育发展规律。但可以在高等教育发展过程中，更加注重教育公平，进一步适度扩大招生规模，提升高等教育毛入学率，特别是要扩大中、西部地区生源规模，以弥补因高等教育资源分布带来的机会不公平问题。同时鼓励大专及以上学历人员在中西部地区就业，以提高地区大专及以上学历的劳动力比重，优化人力资本结构。(2)促进中西部地区技术进步。全要素生产率的增长与技术水平的提升，需要政府投入更多的财政支持完善基础设施建设，积极引进外商直接投资，在开放经济条件下发展对外贸易，积极引进先进技术与管理知识，以促进地区经济效率的提高。在“一带一路”经济发展战略中，尤其需要加大对中、西部农村地区的政策支持力度，发展地区特色经济，拓宽对外贸易渠道，在带动地区经济发展过程中配套开展农村地区人力资本再培训，输血与造血，双管齐下，持续促进农村地区技术水平的提升。(3)提高农村地区工资收入水平。实证结果显示城乡生均教育经费对收入差距的影响与直观预期相反，并且中、西部地区在加入城乡生均教育经费的影响后，人力资本结构与技术进步的缩减作用发生效应逆转。最根本的原因是农村地区工资水平过低，农村地区具有大专及以上学历的劳动者选择在城镇地区就业，导致农村人力资本收益外溢，且技术进步缓慢，最终拉大城乡收入差距。因此，提高农村地区工资收入水平，是控制人力资本外溢，促进技术进步，减小城乡收入差距的重要途径。

作者：马磊 单位：山东大学经济学院博士研究生