1. 引言
随着全球经济一体化的不断深入，区域经济的发展已成为推动国家经济增长的重要力量。在供给侧改革的背景下，优化资源配置、提升经济效率成为关键[1]。从供给侧改革的角度来看，当下的中国经济需要从要素和投资驱动转向创新驱动，这是长期经济发展的必然要求。而创新驱动的一项重要条件便是发挥人力资本的作用。人力资本作为现代经济发展的核心要素之一，其配置效率直接影响到区域经济的竞争力和发展潜力[2]。供给侧改革的核心是通过调整供给体系，提高供给质量，使其能够更好地适应需求变化并保持灵活性。在这一过程中，人力资本的配置优化成为改革的重要内容。人力资本不仅包括劳动力的数量和质量，还包括劳动力的技能、知识、健康以及创新能力等多个维度。有效的人力资本配置能够促进技术进步、提高生产效率、并激发创新潜力，从而推动区域经济的高质量发展。
本研究旨在探讨供给侧改革背景下人力资本配置对区域经济发展的影响机制。通过构建理论模型，分析人力资本配置在供给侧改革中的作用，以及如何通过优化人力资本配置促进区域经济的均衡发展。同时，本研究将采用实证分析方法，考察人力资本配置对区域经济发展的实际影响。
人力资本对经济发展的作用是显著的。在理论上，人力资本对经济发展起促进作用已经达成共识。Lucas (1988)将人力资本分为一般化人力资本和专业化人力资本，并引入经济增长模型，研究人力资本对经济增长的影响[3]。Romer (1990)认为人力资本能够促进技术创新，进而促进经济发展[4]。但和理论分析不同的是，许多实证研究发现人力资本在经济发展中的作用比较有限。Benhabib J and Spiegel (1994)使用平均受教育年限数据发现人力资本与经济发展负相关[5]。Temple (1998)发现韩国1960年人力资本的增加并没有带来经济发展[6]。Pritchett (2001)研究发现，人力资本的增加与人均GDP的增加没有关系[7]。Krueger and Lindal (2001)发现人力资本与产出之间的正相关关系仅仅在发展中国家存在[8]。李玲(2000)发现我国人力资本投资的增长速度高于经济发展速度，人力资本对经济发展的贡献较低[9]。陈昌兵、徐海燕(2001)发现人力资本对我国经济发展的作用较小[10]。沈坤荣(2001)研究中国的经济问题发现，人力资本对经济发展并没有促进作用。但是也有研究表明人力资本配置对经济发展为正向作用[11]。周晓(2003)发现人力资本的投入对中国农村经济增长具有重要的促进作用[12]。陈诗一和陈登科(2018)研究发现雾霾污染造成人力资本的流失进一步导致拖累经济发展质量[13]。肖土盛等(2022)研究表明企业数字化转型优化了人力资本结构，进一步提升企业劳动收入份额[14]。沈亚男等(2024)发现新质生产力通过提升高质量人力资本进而促进经济高质量发展[15]。张美星(2024)发现培训和教育人力资本对地区经济增长有正向促进作用[16]。耿志祥和孙祁祥(2024)研究表明延迟退休年龄使得人力资本积累下降，进而经济增长率下降[17]。
以往的各种研究实证中得出人力资本数量对经济发展的影响并没有预期的那么高，一个很重要的原因便是过于关注人力资本数量而忽视了人力资本配置对经济发展的作用。因此在理论上，本研究在使用合适指标测算人力资本配置的基础上对人力资本配置如何影响经济发展做出一定的解释，对人力资本配置对区域经济发展影响的现有文献是一个补充，有一定的理论意义。本研究研究如何提高区域人力资本配置状况，以发挥人力资本的最大效力，为提高区域经济发展水平提供参考，有一定现实意义。因此，本文利用地级市面板数据，采用系统GMM模型，分析人力资本配置对区域经济发展的影响及其滞后效应。
2. 理论分析与研究假设
人力资本作为影响经济发展的重要因素之一，自改革开放以来就受到政府的重视，人力资本存量也有显著提升。但是在许多实证研究中，我国人力资本在经济发展中的利用率较低。如毛洪涛和马丹(2004)的研究发现，经济增长可以提高教育投资，但是教育投资对于经济增长的提高作用却很有限[18]。陈晓讯和夏海勇(2013)指出，人力资本作为稀缺的经济生产要素，其利用率与配置效率密切相关，我国人力资本对经济增长的促进作用受到配置问题的制约，导致人力资本存量的浪费与闲置[19]。
根据人力资本门槛理论，人力资本发挥效应影响经济增长主要有两方面，一方面人力资本可以直接作为参与经济生产的投入要素，而另一方面即是人力资本可以推动技术扩散，实现将技术转变为生产力从而影响经济发展。如图1所示：
Figure 1. Impact of human capital on regional economy
图1. 人力资本对区域经济的影响
由图1可以看出，人力资本能通过直接影响和间接影响作用于区域经济，当人力资本直接作为投入要素时，能直接影响区域经济的发展。当人力资本对劳动力生产效率产生影响时，会间接地影响区域经济的发展。
人力资本配置的动态效应在经济增长中表现得尤为明显。从短期来看，人力资本的增加能够直接提高劳动力的技能水平和工作效率，从而提升产出水平。而从长期角度来看，人力资本的积累对经济增长的促进作用则更为深远。具体而言，人力资本丰富的地区更有可能成为技术创新的发源地，新技术的产生和扩散速度也相对较快，这有助于提高整个区域的生产效率。此外，人力资本的提升还能推动产业结构从劳动密集型向技术和知识密集型转变，实现产业结构的优化和升级[20]。同时，人力资本的正外部性不容忽视，一个人的人力资本提升能够带动周围人的生产力提升，形成一种积极的溢出效应，促进整个区域经济的增长[21]。更为重要的是，高人力资本水平的地区往往能够吸引更多的外部投资和高素质人才，形成良好的经济发展环境，进一步提升区域经济的吸引力和竞争力。因此，本文提出以下假设：
假设：人力资本配置促进区域经济发展，并具有动态效应。
3. 研究方法与模型构建
3.1. 模型建立
在经济学中，柯布–道格拉斯生产函数具有重要的地位，常被用来衡量产出与投入的关系[22]。柯布—道格拉斯生产函数的基本形式为：
(1)
其中Y代表生产总值，A(t)表示综合技术水平，L代表劳动力数量，K代表资本数量(固定资产净值) α是劳动力产出的弹性系数，β是资本产出的弹性系数，μ表示随机干扰的影响，μ ≤ 1。在柯布道格拉斯函数的基础上，构建的动态面板模型设定如下：
(2)
在此式子中，i为地级市，t为该年年份，Yit表示人均GDP；X表示人力资本配置；FAit表示固定资产投资；ISit表示产业结构；URit表示城镇化率；FDit表示金融发展水平；STit表示科学技术水平；PSit表示人口规模；FDIit表示外商直接投资。
3.2. 数据来源和变量说明
本文的被解释变量为区域经济发展，使用人均GDP取对数来代表城市的经济发展水平；解释变量为人力资本配置，采用普通高等学校在校学生人数与户籍人数的比例来表示；本文的控制变量有七个，分别是固定资产投资(人均GDP)、产业结构高级化()、城镇化率(城镇人口与总人口的比值)、金融发展水平(年末金融机构存贷款余额与GDP的比值)、科学技术水平(科学技术支出/政府财政一般支出)、人口规模(取对数的年末户籍人口数)、外商投资水平(FDI流入 − FDI流出)。
本文选取2003~2021年的地级市层级的面板数据进行实证研究，样本数据均来源于国家统计局、《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》。变量的描述性统计见表1。
Table 1. Descriptive statistics
表1. 描述性统计
指标 |
变量符号 |
Obs |
Mean |
SD |
Min |
Max |
区域经济发展 |
Y |
5684 |
10.339 |
0.842 |
7.542 |
12.456 |
人力资本配置 |
X |
5420 |
165.984 |
225.052 |
0.000 |
1398.288 |
产业结构高级化 |
IS |
5423 |
0.398 |
0.099 |
0.000 |
0.839 |
城镇化率 |
UR |
5111 |
51.562 |
16.711 |
6.491 |
100.000 |
金融发展水平 |
FD |
5411 |
2.261 |
1.137 |
0.508 |
21.302 |
科学技术水平 |
ST |
5411 |
0.013 |
0.015 |
0.000 |
0.207 |
人口规模 |
PS |
5411 |
5.870 |
0.695 |
2.795 |
8.136 |
外商直接投资 |
FDI |
4822 |
0.020 |
0.023 |
0.000 |
0.376 |
固定资产投资 |
FA |
5722 |
1.38e+07 |
2.21e+07 |
45000.000 |
4.59e+08 |
4. 实证分析
4.1. GMM动态面板模型的实证分析结果
根据表2中的回归结果，GMM动态面板模型对人力资本配置与区域经济发展之间的关系进行了深入分析，揭示了以下关键结论：
首先，GMM动态面板模型的结果表明，区域经济发展的一期滞后项(L.Y)的系数为0.955，并在1%水平上显著，表明经济增长存在显著的路径依赖性。这意味着过去的经济增长对当前经济增长具有显著的正向影响，反映出经济发展过程中存在的持续性和惯性特征，即经济增长的历时效应在区域经济的动态演进中发挥了关键作用。
其次，人力资本配置(X)的系数为0.000589，亦在1%水平上显著，尽管其绝对值较小，但这一结果指示人力资本对经济增长的正向推动效应。该系数的显著性揭示了人力资本通过提高劳动力素质和生产率对经济增长的长期影响。尽管系数较小，这一数值可能反映了人力资本对经济增长的间接效应，其作用主要通过提升劳动力的综合素质来促进经济的可持续增长。
此外，常数项的显著性表明，除人力资本配置之外，区域经济发展还受到其他未被模型直接控制的因素的影响。这些因素可能包括经济结构、政策环境、基础设施等，对区域经济增长有着不容忽视的作用。
在稳健性检验方面，AR(1)检验结果显著，表明模型残差存在一阶序列相关性，这符合动态面板模型处理序列相关性的预期。然而，AR(2)检验结果不显著，表明不存在二阶序列相关问题，验证了模型在处理动态效应方面的适当性。此外，Sargan检验的p值为0.837，高于常用的显著性水平0.05，表明模型所使用的工具变量是有效的，未出现过度识别问题。这进一步确认了模型结果的可靠性和稳健性。
Table 2. GMM dynamic panel model estimation results
表2. GMM动态面板模型估计结果
|
(1) |
VARIABLES |
Y |
L.Y |
0.955*** |
(0.0147) |
X |
0.000589*** |
(0.000124) |
IS |
−0.362*** |
(0.0686) |
UR |
−0.00190** |
(0.000831) |
FD |
−0.0440*** |
(0.00928) |
ST |
−0.235 |
(0.404) |
PS |
−0.0131 |
(0.00927) |
FDI |
−0.292 |
(0.228) |
FA |
−3.99e−10* |
(2.36e−10) |
Constant |
0.898*** |
(0.119) |
Observations |
4503 |
Number of cityid |
281 |
AR(1) |
2.31e−07 |
AR(2) |
0.731 |
Sargan |
0.837 |
Standard errors in parentheses; ***p < 0.01, **p < 0.05, *p < 0.1.
4.2. 稳健性检验
考虑到原始样本数据可能存在的偏差问题，本文采用了1%的双侧缩尾处理，对所有变量进行了重新估计，以确保回归结果的稳健性。双侧缩尾处理通过删除极端值，可以减少异常值对模型估计结果的影响，进而提高估计的可靠性。表3中的估计结果显示，核心解释变量的符号和显著性水平与原始模型保持一致，表明模型的估计结果在处理潜在数据偏差后依然稳健。
首先，区域经济发展的一期滞后项(L.Y)的系数为0.965，且在1%的显著性水平上显著，表明区域经济增长具有强烈的动态依赖性。这与初始估计中的结果高度一致，进一步验证了区域经济增长的路径依赖性，即过去的经济增长对当前的经济表现具有持续的正向影响。
其次，人力资本配置(X)的系数为0.000552，仍然在1%的显著性水平上显著，略微低于初始模型的估计值。这一结果同样表明，人力资本的增加对区域经济增长有显著的正向促进作用，即使经过1%双侧缩尾处理，核心解释变量仍然保持其正向影响。这反映了人力资本对提升区域经济发展具有长期且稳健的推动作用，特别是在提高劳动力素质和推动技术进步方面。
稳健性检验的诊断结果同样支持模型的有效性。AR(1)检验显著，表明模型残差存在一阶序列相关，这与动态面板数据模型的预期相符，而AR(2)检验不显著，表明不存在二阶序列相关问题，从而进一步验证了模型处理动态效应的合理性。此外，Sargan检验的p值为0.764，仍然高于0.05的显著性水平，表明模型所使用的工具变量是有效的，且不存在过度识别问题。
Table 3. Robustness tests
表3. 稳健性检验
|
(1) |
VARIABLES |
Y |
L.Y |
0.965*** |
(0.0165) |
X |
0.000552*** |
(0.000109) |
IS |
−0.331*** |
(0.0605) |
UR |
−0.00158** |
(0.000750) |
FD |
−0.0482*** |
(0.00875) |
ST |
−0.284 |
(0.517) |
PS |
−0.00589 |
(0.00884) |
FI |
−0.261 |
(0.231) |
FA |
−9.42e−10* |
(5.32e−10) |
Constant |
0.747*** |
(0.152) |
Observations |
4,501 |
Number of cityid |
280 |
AR(1) |
4.50e−07 |
AR(2) |
0.775 |
Sargan |
0.764 |
Standard errors in parentheses; ***p < 0.01, **p < 0.05, *p < 0.1.
4.3. 异质性分析
将样本数据根据城市所在地区分为东部、中部和西部地区，进行人力资本配置对区域经济增长影响方面的异质性分析，结果如表4所示。首先，三个地区的经济发展的一期滞后项(L.Y)在三个地区中均为显著正向，系数分别为0.934、0.974和0.976，且均在1%的显著性水平上显著。这表明三个区域的经济增长均表现出强烈的路径依赖性，过去的经济增长水平对当前的经济增长具有显著的正向影响。这种动态效应在中部和西部地区尤为显著，表明这些地区的经济增长更加依赖于历史表现，而东部地区则稍弱，这可能与东部经济结构相对多元化、市场机制更为灵活有关。
其次，人力资本配置(X)的系数在三个地区均为正且显著，东部为0.000523 (1%显著性水平)，中部为0.000395 (5%显著性水平)，西部为0.000791 (5%显著性水平)。这一结果表明，人力资本的增加在所有地区对区域经济增长均具有积极作用，但其影响的程度存在差异。在西部地区，人力资本的作用更为显著，这可能与西部地区的人力资本水平相对较低，因而边际效应较高有关。而中部地区比东部地区的人力资本配置对经济增长的作用较弱，可能是由于中部地区在劳动力质量提升方面面临更多的结构性问题或其他发展瓶颈。
Table 4. Heterogeneity analysis
表4. 异质性分析
|
(1) |
(2) |
(3) |
VARIABLES |
Y |
Y |
Y |
L.Y |
0.934*** |
0.974*** |
0.976*** |
(0.0327) |
(0.0244) |
(0.0251) |
X |
0.000523*** |
0.000395** |
0.000791** |
(0.000187) |
(0.000154) |
(0.000329) |
IS |
−0.485*** |
−0.237** |
−0.323 |
(0.128) |
(0.104) |
(0.215) |
UR |
−0.00134 |
−0.00182 |
−0.00300 |
(0.00126) |
(0.00143) |
(0.00191) |
FD |
−0.0243*** |
−0.0308** |
−0.101** |
(0.00799) |
(0.0126) |
(0.0449) |
ST |
0.419 |
0.0345 |
0.981 |
(0.391) |
(0.477) |
(0.905) |
PS |
−0.000727 |
−0.00829 |
−0.0151 |
(0.0190) |
(0.0159) |
(0.0268) |
FI |
−0.125 |
−0.373 |
−0.274 |
(0.317) |
(0.266) |
(0.560) |
FA |
1.01e−10 |
−2.61e−09 |
−2.48e−10 |
(5.07e−10) |
(1.62e−09) |
(3.51e−10) |
Constant |
1.031*** |
0.645** |
0.809*** |
(0.293) |
(0.267) |
(0.231) |
Observations |
1691 |
1655 |
1155 |
Number of cityid |
100 |
100 |
80 |
Standard errors in parentheses; ***p < 0.01, **p < 0.05, *p < 0.1.
5. 结论与政策建议
本文基于2003~2021年全国地级市面板数据，运用柯布道格拉斯生产函数框架和GMM动态面板模型，探讨了人力资本配置对区域经济发展的影响。研究结论如下：(1) GMM动态面板模型的结果表明，区域经济发展存在显著的动态依赖性，上一期经济增长对当前经济增长具有强烈的正向影响。人力资本配置的增加对区域经济增长具有显著的正面推动作用，尽管其影响系数较小，但在长期中仍具有重要意义。(2) 为了验证模型的稳健性，文章对数据进行了1%的双侧缩尾处理。结果显示，核心解释变量(人力资本配置)的系数和显著性水平保持一致，表明模型结果的稳健性得到了确认。稳健性检验进一步支持了人力资本配置对经济增长的正向影响以及区域经济增长的动态特性。(3) 异质性分析显示，在东部、中部和西部地区，人力资本配置对经济增长的影响存在显著差异。具体而言，东部地区的人力资本配置对经济增长的促进作用最为明显，而中部和西部地区的影响则相对较弱。这表明区域间经济结构和资源配置的不均衡影响了人力资本在不同地区的经济效应。
鉴于以上研究结果，本文提出如下建议：第一，增加教育投资，平衡地区教育资源。教育对人力资本的提升至关重要，因此必须增加对教育的投资。政府应重视并切实实施“九年义务教育”政策，特别是在贫困和偏远地区，确保困难家庭儿童能够完成基础教育。同时，应提高对这些地区学校的财政补贴，以吸引和留住优秀教师，从而提高教育质量。高校应调整教育方法，结合市场需求，避免人才结构性缺失，培养理论与实践相结合的综合人才。此外，企业应提供针对性培训，弥补学校教育的不足，提升职工与岗位的适配性，同时关注员工价值观的培养。第二，加大卫生健康投资。政府应加大对公共医疗卫生的资金投入，完善基础设施，建立健全公共医疗卫生体系，并加强对公共医疗卫生机构的监督。同时，扩大社会保障范围，以保障民众的健康。企业应优化工作任务安排，设立心理咨询部门，定期排查员工的心理健康问题，以减少心理障碍的发生，并帮助已经出现心理问题的员工，这不仅有助于提高人力资源利用率，还能提升企业的形象，吸引更多优秀人才。第三，建立合理的人才流动与引进机制。人力资本的流动通常从经济较落后地区向发达地区迁移。为缓解区域间的不平衡，政府应加大对人才引进的财政支持，制定政策留住本省优秀人才，同时吸引外地人才。应建立高效的劳动力市场，减少信息差距，利用信息化手段，如微信公众号等平台，及时发布招聘信息，方便求职者获取相关信息。政府还应提供良好的科研环境和福利机制，减少高水平人才的后顾之忧。