人力资本投资构成收入效应区域差异性研究

人力资本投资构成收入效应区域差异性研究——基于面板数据模型的分析梁亚民穆瑞芳（甘肃政法学院经济管理学院，甘肃兰州730070；兰州商学院统计学院，甘肃兰州730020）1摘要：目前研究人力资本投资回报率大多采用教育投资收益率一个指标来衡量。根据人力资本投资构成理论，文章利用1997-2009年各地区城镇教育投资、健康投资两个指标的面板数据，运用Eviews6.0进行了单位根检验，协整检验后对固定效应模型进行回归，结果显示：西部地区教育投资收益率最高，中部地区健康投资收益率最低。最后，对其产生原因进行了分析。关键词：面板数据区域差异教育投资收益率健康投资收益率Investmentinhumancapitalconstitutestheincomeeffectofregionaldifferences-Basedontheanalysisofpaneldatamodels\Abstract:Thestudyofreturnoninvestmentinhumancapitalinvestmentineducation,mostlyusinganindicatortomeasuretherateofreturn.Accordingtoinvestmentinhumancapitalconstitutesatheory,thearticleusing1997-2009invariousregionsofurbaninvestmentineducation,health,twoindicatorsofinvestmentinpaneldata,usingEviews6.0fortheunitroottest,cointegrationtestafterthefixedeffectsregressionmodel,theresultsDisplay:westerninvestmentineducationyieldsthehighestreturnoninvestmentincentralregionofthelowesthealth.Anditscausesareanalyzed.Keywords:paneldatainvestmentineducationyieldsregionaldifferencesinhealthinvestmentrateofreturn一、引言及相关文献回顾亚当.斯密、马歇尔等早期的经济学家对人力资本理论作了较为系统的论述，人力资本概念由美国经济学家舒尔茨首次提出，并由贝克尔等人补充和发展，形成了人力资本理论。1作者简介：梁亚民(1960-)，男，陕西长武人，教授，研究方向为经济统计分析穆瑞芳(1984-)，女，河南人，兰州商学院硕士研究生，研究方向为经济统计分析以罗默和卢卡斯为代表的新经济增长理论家把人力资本研究推向新的高峰,舒尔茨提出人力资本由凝聚在劳动者身上具有经济价值的知识、技术、能力和健康素质构成，它是劳动质量的反映。虽然促使人力资本形成的因素很多，但教育程度和健康状况是决定劳动者人力资本存量的主要因素（舒尔茨，1990）。Dreze和Sen指出，发展中国家政府通过收入再分配，投资于基础教育和医疗服务，不但能增强全体劳动者的基本能力降低贫困度，而且还由于人力资源的不断发展而带来经济增长和全社会进步。Barro和Lee(1994)在研究人力资本时除使用了教育指标外还用了健康指标，并且发现健康与经济增长存在显著的正相关关系。还有国外其他相关研究从微观数据层面上分析健康人力资本同劳动生产率呈现明显的正相关。徐映梅（2005）选择健康和教育的子指标，运用回归分析得出区域1990-2000年影响人均GDP增长率的主要因素。另外得出我国各地区平均受教育年限对地区经济发展的正效应在增强，并且对经济发展存在“阀值效应”和“地区优势效应”。但没有进行区域间影响因素具体量化的比较。钱雪亚（2004）等人认为人力资本投资水平就是在报告期教育投资、培训投资、和卫生保健投资的累积，只不过教育培训投资直接形成被投资人的知识和技能，也就是直接形成人力资本积累。而卫生保健投资则是通过增进被投资者的健康、延长被投资者的寿命来影响人力资本的实际存量和状态，是间接的增加人力资本存量。王静，霍学喜（2010）采用分位数回归对收入函数进行估计，只是得出教育、健康、物质投资在不同分位点上的回归系数，进而研究对收入差距的影响。虽然研究包含的因素较多，但没有对区域回报率差异进性分析。从对国内外文献回顾不难得出，人力资本投资主要由教育资本投资和健康资本投资构成（健康资本”这个概念在Grossman(1972)与Cutler和Richardson(1997)等文献中相继出现过。）。人力资本研究奠基人贝克尔指出：“唯一决定人力资本投资量的最重要因素是这种投资的有利性或者收益率”。但通过相关文献回顾发现人力资本收益率主要是以教育收益率来衡量的，这不完全符合人力资本投资构成要素，且会高估教育投资对经济发展的影响，低估人力资本对经济的影响，从而给决策带来失误。文章尝试采用教育、健康投资两个指标数据对人力资本投资收入效应进行研究。我们参考其他文献发现每年我国教育投资和医疗保健投资都是呈递增趋势，随着每年人口出生率与死亡率的不同，可想而知人力资本的收益率是不同的。我们基于Mincer收入函数模型，加入健康、教育投资滞后变量来测度不同地区人力资本投资收益率。二、数据说明与模型选择指标选取和数据来源根据收入函数，我们选31个省、自治区人均可支配收入为收入指标，来衡量经济发展水平，依据舒尔茨等人的概括人力资本投资构成指标选取健康资本投资指标和教育资本投资指标。健康资本投资是指居民医疗保健支出，由于《中国卫生统计年鉴》1997-2009没有分地区卫生费用支出表，只有全国卫生总费用支出数据，文章按当年地区人口占全国中人口的比重乘以全国卫生总费用得出地区卫生总费用。教育投资指标采用1997-2009年《中国统计年鉴》地区政府、社会、家庭在学校正规教育直接成本数据。以上数据以1997年为基期，并使用相应的价格指数进行了价格平减。模型设定本文研究采用PanelData(面板数据)回归分析方法，观察教育和健康投资对地区收入的影响。面板数据模型的估计和检验有两个突出优点区别于普通最小二乘回归模型。首先，面板数据能够提供大量的数据，兼有横截面和时间序列的维度，从而增加了自由度，减少了解释变量之间的共线性，能够更加准确地估计参数。其次，面板数据模型提供了多层面分析问题的综合视角。在研究人力资本与收入增长的模型中，卢卡斯（Lucas,1988）构造了一个经典的人力资本模型。该模型只是在讨论人力资本积累与经济增长相互影响的过程，此模型不符合本文进行拓展研究的人力资本收益率研究。另外研究人力资本与经济增长的一个比较经典的模型是MRW模型，此模型是在索罗模型的基础上引入人力资本因素，但是此模型只片面强调了教育的作用。国内大多数研究者用C-D生产函数来估计人力资本投资对产出的弹性系数，笔者认为这样实际上没有将人力资本变量从劳动力要素中分离出来，而是将包含人力资本要素的劳动力要素纳入到经济增长影响因素的模型中加以估计，这样就扩大了人力资本对经济增长的影响，从而低估了其他因素对经济的影响。依据人力资本投资理论，我们假定收入函数为：yit=f(Eit,Hit,H2it,E1it,H1it,it)(1)其中：yit表示第t年i省的城镇居民人均可支配收入，Eit表示第t年i省教育资本投资量，Hit表示第t年i省健康资本投资量，H1it是i省在t-1年的健康投资量，E1it是i省在t-1年的教育投资量，it表示第t年i省包括物质资本投资的其他投资及不可估量的外生因素。借此，便于考察不同地区健康和教育投资对收入带来的变化及更进一步微观地研究问题，我们假定人力资本投资由以下式子构成。Eit=f(Tit，Iit,错误!未找到引用源。)(2)Hit=f(Mit,Cit,0B)（3）模型（2）中Tit表示接受教育年限，Iit代表教育的直接投资,0A表示家庭智力影响外生因素。模型（3）中Mit表示用于保健的物品或者货币投入，Cit代表医疗费用的投入,0B表示家庭健康基因遗传等外生因素。基于Mincer收入函数模型，结合面板数据标准模型形式，最终我们建立如下计量回归模型：lnyit=i0+1Eit+2Hit+3H2it+4E1it+5H1it+it（4）其中t表示年份，i表示省份，i0为截距项，1、2……5为各变量的投资回报率，y表示城镇居民人均可支配收入，2E、H2分别表示教育、健康投资的平方附加项，it表示一系列控制变量。模型在数据的选择上文章没有按照模型（3）、（4）所设置的变量进行选择，按照投入产出的思想，剔除了教育年限这个变量，另外考虑到其他外生变量数据的不可获得性，笔者全部将其规整到控制变量中。三、计量检验与结果分析面板数据检验与模型检验一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，但也许这些序列间本身不一定有直接的关联，此时对数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的，就会出现伪回归现象。在对数据协整检验之前，我们应当首先考虑模型中的变量数据是平稳还是非平稳的，即每个序列是否含有单位根。对此提出两个假设：H0:存在单位根H1:不存在单位根我们运用Eviews6.0采用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher和PP-Fisher五种方法对我国1997-2009年31个省区相关数据进行面板单位根检验。序列经过一阶差分后P值都在5%水平以下因此拒绝原假设，接受备择假设，说明序列不存在单位根，是平稳同阶单整的。在此基础上我们进行协整检验，看人均收入是否与教育投资和健康投资有长期的协整关系存在。经检验ADF的P值都在5%的水平下，表明序列变量间存在长期的协整关系，其回归残差是平稳的，只有经过这两种检验我们才可以对模型（4）进行回归，此时回归结果是比较精确的。因面板数据在不同的时点，对不同统计对象是不同的，我们不能把所有观测样本看做一个整体对总体进行估计，这样不但掩盖了样本差异，而且不便于对样本之间进行比较分析。下面利用hausman统计量检验应该建立随机效应模型还是固定效应回归模型。原假设与备择假设设定如下：H0:个体效应与回归变量无关（随机效应回归模型）H1:个体效应与回归变量相关（固定效应回归模型）Hausman统计量的值是115.25，相应的概率是0.0001，说明检验结果拒绝随机效应模型原假设，应该建立固定效应模型。综合以上分析，1997-2009年中国东、中、西部31个省、直辖市的人均可支配收入与教育投资，健康投资相关研究应建立固定效应回归模型。实证分析通过以上检验得出人均可支配收入、教育投资、健康投资之间具有长期稳定的协整关系，那么我们就可以通过对我国31个省，自治区的相关数据对模型（4）进行OLS回归，回归方程的偏系数即为教育投资、健康投资对经济的回报率。居民收入函数的回归估计结果：地区1（E）2(H)3(H2)4(E(-1))5(H(-1))调整后的R2东部地区0.0035*0.0040*-0.0000*0.0003***0.0007***0.9265（2.33）（7.90）（-11.09）（0.53）（0.64）中部地区0.0039*0.0028*-0.0000*0.0009**0.0022***0.9016（3.26）（4.47）（-8.49）（1.03）（1.54）西部地区0.0066*0.0036*-0.0000*-0.0005***-0.0019**0.8164（2.45）（2.63）（-5.20）（-0.23）（-1.05）注：（1）被解释变量是城镇居民人居可支配收入取对数。（2）各个系数下边圆括号内的值是该系数的t统计值。（3）*p0.01,**p0.05,***p0.1。由于只研究回归系数对收入的影响，所以回归截距项没列出。通过对数据总体比较发现：各区域教育投资、健康投资回