廖諾　張紫君　李建清　趙亞莉

摘要：以人才資本作為橋梁，遵循“人才集聚—人才資本—經濟增長”（CCE）的人才經濟價值轉化鏈，將人才集聚對地方經濟增長的貢獻進行測度。以1982-2013年北京、上海、廣州的數據為基礎，計算人才集聚度，并計算各地區(qū)人才資本存量，采用擴展柯布-道格拉斯生產函數計算各地區(qū)人才資本對經濟增長的貢獻率。研究結果表明：北京、上海、廣州的平均人才集聚度分別為1764%、1228%、1059%，其人才資本貢獻率依次為3646%，6128%，3849%。可見，人才集聚與人才貢獻率并未呈現(xiàn)嚴格的正向變動。最后對此給出了解釋，并提出了相應政策建議。

關鍵詞：人才集聚度；人才資本；人才資本貢獻率；人才效能

中圖分類號：C96文獻標識碼：A文章編號：1000-4149（2016）05-0074-10

DOI：103969/jissn1000-4149201605008

Abstract：This paper uses the talent capital as the intermediate and follows talent valuetransform chain “talent congregationtalent capitaleconomic growth”（CCE） to study the talent congregations contribution to local economic growth. First， we figure out the talent capital and talent congregation based on the panel data of Beijing， Shanghai and Guangzhou from 1982 to 2013. Then measure the talent capital contribution rate on the economic growth by the expand CobbDouglas production function. The result shows the talent aggregation level of Beijing，Shanghai and Guangzhou are 446%，3358% and 3717% respectively， while their talent capital contribution rate are 3646%，6128%，3849%. So the talent congregation did not strictly change positively with the talent capital contribution rate. Finally， this paper puts forward the explanation and some policy suggestions.

Keywords：talent congregation； talent capital； talent capital contribution rate； talent efficiency

一、 引言

改革開放以來，北京市、上海市和廣州市（以下簡稱北上廣）等經濟發(fā)達的城市，由于具有開放的市場環(huán)境、有利的地方政策和優(yōu)越的薪酬水平吸引了大量的人才。區(qū)域的人才積累提高了這些地區(qū)的人才集聚度，增加了人才資本存量。人才資本作為一種生產要素有力地促進了地區(qū)經濟快速增長。

“人才集聚”這一概念最早是由上海市人民政府研究室蔡永蓮于1999年撰寫的《實施優(yōu)秀人才集聚戰(zhàn)略》一文中提出[1]。隨后，朱杏珍提出了人才集聚的羊群行為[2]。牛沖槐分析了人才集聚現(xiàn)象并總結了人才集聚的八大效應[3]。孫健、尤雯通過回歸分析證明產業(yè)集聚與人才集聚存在高度正相關關系[4]。對于人才集聚對經濟增長的關系，謝牧人等基于浙江省紡織業(yè)、金屬制品業(yè)等13個具有科技活動的典型行業(yè)的數據發(fā)現(xiàn)人才集聚的規(guī)模效益對產業(yè)的貢獻作用最為明顯[5]。劉林引入“共軛”概念，證明當高等教育投入與人才集聚投入達到“共軛”狀態(tài)時，能對經濟增長產生共軛驅動力[6]。徐廣林等人結合安徽省16個地區(qū)的截面數據，分析了人才集聚度與經濟增長的關系，實證表明科技人才集聚與區(qū)域經濟增長具有正向相關關系[7]。

人才集聚的主體是人才資源。作為人力資源中文化層次較高的部分，人才資源以其創(chuàng)造性勞動促進科技進步和經濟增長，而這種推動力源于人才資源所擁有的資本，即人才資本。對于人才與經濟增長的數量關系，大多數文獻采用人才資本計算人才的經濟貢獻率。桂昭明1997年定義了人才資本的概念，2003年進一步說明人才資本的特點、價值和與收益之間的關系，2009年使用Maddison法，計算不同學歷層次的權重系數以表示不同教育程度的異質性，2013年分析了2011年各地區(qū)的人才資本收益[8-11]。林龍斌和郁佳敏利用柯布-道格拉斯生產函數計算1992-2008年閔行區(qū)的人才資本貢獻率，研究表明人才資本的投入推動當地的經濟增長[12]。許凡和宋殿清通過人才資本與基礎人力資本貢獻率的計算證實存在“人才紅利”[13]。

國外對“人才集聚”的研究較少，但對于要素空間集聚與區(qū)域經濟增長的相關研究較為豐富。馬呂斯（Marius）、佩雷斯（PEREZ）和吉勒斯（Gilles）等學者的研究表明人口、資本和產業(yè)等要素的集聚對經濟增長有著不同程度的影響[14-16]。其中，梅迪（Mehdi）等人用實證方法研究韓國的勞動力集聚對城市經濟增長的作用，發(fā)現(xiàn)勞動力密度的上升對韓國制造業(yè)等主要新興體的經濟增長有負面影響，政府應采取政策引導勞動力的平衡增長[17]。巴特羅（Bartolomé）等人最新的研究認為，旅游區(qū)的服務行業(yè)集聚產生的溢出效應有助于提高利潤，推動行業(yè)的經濟增長[18]。國外對人才資本的直接研究也相對較少，但關注人力資本與經濟增長之間的關系。“人力資本之父”舒爾茨（Shultz）最早發(fā)現(xiàn)人力資本對經濟增長的推動作用，并通過研究二戰(zhàn)以來日本和德國的經濟數據加以證實[19]。羅伯特（Robert）結合索洛模型建立人力資本積累模型[20]。奧代德（Oded）等人說明全球技術外部性和經濟增長主導人力資本的分布[21]。若伊森（Joilson）等人通過實證測算表明物質資本和人力資本的增長決定經濟的長期增長[22]。西奧多（Theodore）實證表明日本經濟增長率下降是由人力資本的增長放緩、物質資本的投入趨向穩(wěn)定和勞動力每周工時的縮小等因素共同導致的[23]。

綜上所述，以往對人才集聚與經濟增長的研究，僅僅通過定性描述或對兩者的時間序列進行相關分析來表明之間的正向變動關系，缺乏對其作用路徑的分析。再者，大部分文獻主要是對單一人才指標的解釋與計量，缺乏對多個人才指標的綜合對比分析，從而使人才集聚對經濟增長貢獻作用的解釋力度有限。

本研究遵循“人才集聚（talent congregation）—人才資本（talent capital）—經濟增長（economic growth）”的“CCE”人才經濟價值轉化鏈，運用Shultz模型和擴展柯布-道格拉斯生產函數的索洛余值法計算1982-2013年北上廣的人才集聚度、人才資本及其對經濟增長的貢獻率；然后，對比北上廣的人才集聚度與人才資本貢獻率，并從人才效能和人才利用的視角進一步分析兩者之間的關系；最后，為推動地區(qū)人才資本貢獻率提出政策建議，以達到合理開發(fā)人才資源，提高人才資源利用效率的目的。

二、人才集聚—人才資本—經濟增長（CCE）人才經濟價值轉化鏈模型

人才是指該地區(qū)具大專以上學歷的從業(yè)人員，區(qū)域人才數量的積累提高地區(qū)的人才集聚度，進而形成人才資本，人才資本與基礎人力資本、物質資本共同推動地區(qū)經濟的增長。人才經濟價值轉化鏈（CCE）的計算思路如下：第一步，計算得到從業(yè)人員中的人才數量與集聚情況C；第二步由人才集聚到人才資本CC，利用Shultz模型把人才數量與相應的權重指數加權求和得出人才資本；第三步，人才資本到經濟增長CE，使用人力資本分離的擴展柯布-道格拉斯生產函數計算人才資本對經濟增長的貢獻作用。

1.人才集聚度的計算

使用人才集聚度作為計算指標定量地分析人才集聚水平。人才集聚度是衡量區(qū)域、產業(yè)或行業(yè)等空間的人才發(fā)展狀態(tài)和水平的重要指標，是人才集聚的靜態(tài)概念。區(qū)域人才集聚度是評價人才資源在各區(qū)域空間分布的集中性和聚合性程度的指標[2]。

本研究把人才集聚度定義為區(qū)域從業(yè)人員中大專以上學歷的人數占總從業(yè)人員數的百分比，平均人才集聚度則為1982-2013年人才集聚度的平均值。人才集聚度的具體計算公式為：

HCJ=L5L1+L2+L3+L4+L5（1）

公式（1）中，HCJ為人才集聚度，L1-L5分別為從業(yè)人員中，未上小學、小學學歷、初中學歷、高中學歷和大專以上學歷的人數。

2.人才集聚—人才資本（CC）計算模型

人才資本，是體現(xiàn)在人才本身和社會經濟效益上， 以人才的數量、質量和知識水平、創(chuàng)新能力特別是創(chuàng)造性勞動成果及對人類較大貢獻所表現(xiàn)出來的價值[7]。

從人才集聚度到人才資本的計算過程中，使用受教育年限法的Shultz模型[13]，以教育年限與生產率的乘積為權重指數，不同層級受教育程度的人數與權重指數加權求和得出總人力資本存量。具體計算公式為：

H=∑5i=1Lihisi=L1h1s1+L2h2s2+L3h3s3+L4h4s4+L5h5s5（2）

公式（2）中，H為綜合人力資本，受教育年限法把從業(yè)人員按不同的學歷水平分為未上小學、小學、初中、高中和大專以上五個層次，受教育年限h1-h5分別為1年、6年、9年、12年和15年?？紤]到人力資本的異質性，測算得出五個學歷層次的生產率s1-s5分別為：1、143、175、208、35[9]。

與人才集聚度的定義類似，研究把大專以上學歷從業(yè)人員擁有的資本定義為人才資本，把大專以下學歷從業(yè)人員擁有的資本定義為基礎人力資本。由此，人才資本HC的具體計算地方法是把從業(yè)人員中人才的數量與相應的權重指數相乘，計算公式為：

HC=L5h5s5（3）

相應的，基礎人力資本HR的計算公式為：

HR=L1h1s1+L2h2s2+L3h3s3+L4h4s4（4）

3.人才資本—經濟增長（CE）計算模型

從人才資本到人才資本經濟增長貢獻率的計量使用人力資本分離的擴展柯布-道格拉斯生產函數（簡稱CD生產函數）分別計算人才資本、基礎人力資本與物質資本對經濟增長的貢獻作用。中國的物質資本存量、技術進步因素、人力資本的投入與國民經濟的產出CD函數，其一般形式如下：

Y=AKαLβ（5）

其中Y表示經濟產出，K表示物質資本存量，L表示勞動力的投入，A為技術進步因子。

α和β分別表示物質資本存量和勞動力的產出彈性。隨著新經濟增長模型的出現(xiàn)，勞動力資本L被人力資本H代替，再把H分解為基礎人力資本HR與人才資本HC，得到人力資本分離模型：

Y=AKαHRβHCγeμ（6）

其中α、β、γ分別為物質資本存量、基礎人力資本和人才資本的產出彈性。α、β、γ和A為待估參數。由于人力資本分離模型是非線性函數，兩邊求對數轉換為線性函數，再對時間t求導轉換為差分方程：

ΔYtYt=ΔAtAt+αΔKtKt+βΔHRtHRt+γΔHCtHCt（6）

公式（6）中，ΔYtYt為經濟增長率，ΔAtAt 為技術要素增長率，ΔKtKt 為物質資本存量要素增長率，ΔHRtHRt 為基礎人力資本存量增長率，ΔHCtHCt 為人才資本存量增長率。增長率與產出彈性相乘可得資本的貢獻份額，故αΔKtKt為物質資本存量的貢獻份額，βΔHRtHRt為基礎人力資本的貢獻份額，γΔHCtHCt為人才資本的貢獻份額。由此得出人才資本的貢獻率RHC為：

RHC=γΔHCtHCt/ΔYtYt（7）

4.CCE人才經濟價值轉化鏈模型的數據指標選取

北京、上海、廣州為中國經濟發(fā)達城市，其人才集聚度高，集聚效應明顯，對經濟增長的貢獻具有較強的可比性。因此，選取北上廣的經濟產出、物質資本存量和人才資本等數據進行計量分析，具體說明如下。

（1）經濟產出。

地區(qū)生產總值能直接地反映該地區(qū)的經濟規(guī)模，數據易得并較為準確。通過查閱《中國統(tǒng)計年鑒》得到1982-2013年北上廣的地區(qū)生產總值數據，并對數據進行不變價處理以剔除歷年價格變動因素的影響。

（2）物質資本存量。

由于從《中國統(tǒng)計年鑒》不能直接獲取物質資本存量的數據，故參考張軍、章元沿用的Goldsmith永續(xù)盤存法估算1982-2013年間北上廣的物質資本存量[24]，計算公式為：

Kt=（1-δ）×Kt-1+It（8）

其中，Kt為當前年份的物質資本存量，Kt-1為上一年的物質資本存量，It為當前年份的全社會固定資產投資額。δ為折舊率，參考孫立成等研究使用5%作為折舊率，從越早的年份開始盤存，其后數據的誤差越少，故以1978年為基期進行計算[11]。

（3）人才集聚度與人才資本。

查閱《中國統(tǒng)計年鑒》獲得北上廣1982-2013年間的從業(yè)人口數。從《中國人口普查》獲取北上廣1982年、1990年、2000年、2005年和2010年常住人口受教育程度的數據。為求所缺年份的數據，使用內推外插法求出北上廣1982-2013年常住人口中各級受教育程度的人數。再把歷年常住人口中各級受教育程度的人數占比與社會從業(yè)人數相乘，分別得出從業(yè)人員中未受過教育、小學學歷、初中學歷、高中學歷和大專以上學歷人數。人才集聚度為大專以上學歷的從業(yè)人員數占總從業(yè)人員數的百分比。人才資本則以教育年限與生產率的乘積為權重指數，大專以上受教育程度的人數與權重指數加權求和得出。

三、基于CCE鏈的北上廣人才集聚對經濟增長的貢獻測度

1.北上廣人才集聚—人才資本（CC）的計算

使用人才集聚度模型與Shultz模型計算得出1982-2013年間北上廣的人才集聚度、人力資本存量與人才資本存量。圖1為北上廣的人才集聚度，從圖1中可以看出：1982-2013年間北上廣的人才集聚度均持續(xù)上升，且以北京市的人才集聚度最高，人才集聚的增速最快。上海市的人才集聚度略高于廣州市。三地中，廣州市的人才集聚度最低，但其人才集聚的增速與上海市相當。

表1為北上廣1982-2013年的平均人才集聚度與平均人才資本存量的對比。從對比結果可以看出：北京市的人才集聚度和人才資本存量最高，分別達1764%和721332；其次是上海市，分別為1228%和562631；廣州市的人才集聚度與人才資本存量最低，為1059%和357908。

從CC的計算可以發(fā)現(xiàn)，人才集聚度為地區(qū)從業(yè)人員中大專以上學歷的人數占所有從業(yè)人員人數的比重，人才資本為地區(qū)的從業(yè)人員中大專

以上學歷人員數與相應的生產率和學歷指數相乘得來，兩者均為與人才數量相關的正向指標。即人才數量越多，人才集聚度越高，人才資本存量也會越高。

圖2為北上廣的基礎人力資本存量與人才資本存量的對比圖。a、b、c分別描述1982-2013年間北上廣的基礎人力資本和人才資本走勢。從總量來看，北上廣的基礎人力資本和人才資本均持續(xù)增長。從增速來看，北上廣的人才資本曲線的斜率較基礎人力資本曲線的斜率大，表明人才資本存量比基礎人力資本存量的增速快。特別是在1999年我國高校擴招以后，三地人才資本增速明顯加快。北京市作為國家首都，在經濟、政策、城市環(huán)境等方面的發(fā)展領先，優(yōu)先吸引大量人才進入，人才資本存量在2004年超過其基礎人力資本存量。而廣州市和上海市的人才資本存量在2011年才超過其基礎人力資本存量。圖d為1982-2013年北上廣的人才資本存量橫向對比圖，從該圖可以看出1982-2013年間北京市人才資本存量最高，增速最快。廣州市人才資本存量最低，人才資本增長速度和上海市相當。

2.北上廣人才資本—經濟增長（CE）的計算

使用公式（5）中人力資本分離的擴展柯布-道格拉斯生產函數分別計算北上廣人才資本、基礎人力資本與物質資本對經濟增長的貢獻作用。利用SPSS 170回歸得到基礎人力資本、人才資本和物質資本的產出彈性

α、β、γ，如表2所示。

三個模型的擬合優(yōu)度均達0995以上，且F檢驗的顯著性水平小于001，說明三個模型的擬合效果好，能較好地反映人才資本、基礎人力資本、物質資本與經濟增長的關系，模型通過檢驗。

投入要素產出彈性α、β、γ

的顯著性水平均小于001，說明系數通過檢驗，各投入要素對經濟增長有顯著的影響作用，因此，北上廣的人才資本和物質資本的系數均通過檢驗。但北京市和上海市的基礎人力資本系數的t檢驗顯著性水平大于001，說明北京市和上海市的基礎人力資本對經濟增長的影響作用不顯著。

北京市的標準系數顯示物質資本對經濟增長的影響程度達60%以上，說明物質資本投入為其經濟增長的主要推動力，次要推動力為人才資本。上海市的基礎人力資本的標準系數為-0070，說明上海市的基礎人力資本對經濟增長產生負向作用。上海市的標準系數表明人才資本對上海市經濟增長影響最為顯著，其次是物質資本投入。廣州市的回歸結果中物質資本存量的標準系數最大，為037，說明物質資本對經濟增長的影響最大，其次是人才資本，影響作用最小為基礎人力資本。北京市、上海市、廣州市投入要素的產出彈性之和分別為0949、0544和1681。表明1982年以來，廣州市的經濟增長呈現(xiàn)規(guī)模遞增，北京市和上海市的經濟增長呈現(xiàn)規(guī)模遞減。

3.基于CCE鏈的北上廣人才集聚對經濟增長的貢獻測度

整合前面對北上廣人才集聚—人才資本（CC）和人才資本—經濟增長（CE）的計算分析過程，得到基于CCE鏈的北上廣人才集聚對經濟增長的貢獻率，如表3所示。

從表3可以看出，1982-2013年間上海市的人才資本貢獻率最高，其次為廣州市，北京市最低。上海市人才資本的貢獻率高達6128%，物質資本貢獻率為4814%，表明上海市人才資本對經濟增長發(fā)揮重要作用。廣州市的人才資本貢獻率為3849%，比上海市低23%，與北京市的人才資本貢獻率相當，其物質資本貢獻率為3540%，表明廣州市的經濟增長主要是由物質資本和人力資本推動。北京市的人才資本貢獻率是三個地區(qū)中最低的，而物質資本的貢獻率明顯高于其人才資本貢獻率和另外兩個城市的物質資本貢獻率，結合標準系數的分析，物質資本的投入是北京市經濟增長的主要動力。

結合北上廣的人才集聚度與人才資本分析，北京市的人才集聚度與人才資本最高，但人才資本的經濟貢獻率最低；上海市的人才集聚度與廣州市的人才集聚度相當，但上海市的人才資本經濟貢獻率明顯高于廣州市。北京市、上海市和廣州市三地的人才集聚度排序結果與人才資本貢獻率大小不一致表明人才集聚與人才貢獻率并未呈現(xiàn)嚴格的正向變動。

四、考慮人才效能的北上廣人才集聚對經濟增長的貢獻分析

研究遵循CCE人才經濟價值轉換鏈，以人才資本為橋梁建立人才集聚與經濟增長的數量關系，如圖3所示。人才聚集提高了地區(qū)的人才集聚度，通過Shultz模型把人才集聚的數量增加轉換成人才資本存量的增長。為了研究人才與經濟增長的關系，利用人力資本分離的擴展柯布-道格拉斯生產函數計算人才資本、物質資本、基礎人力資本對經濟增長的貢獻作用。CCE人才經濟價值轉化鏈的研究表明：高的人才集聚往往能帶來高的人才資本，但人才資本對經濟增長的貢獻作用還要綜合考慮地區(qū)的物質資本、基礎人力資本等因素。

為了解釋人才集聚與人才貢獻率并未呈現(xiàn)嚴格正向變動的結果，引入人才效能這一指標來進行分析。人才效能是指某地區(qū)每單位的經濟產出由多少人才推動 [25]。具體的計算公式為：

TE=L5Y（9）

TE為地區(qū)的人才效能，L5為地區(qū)從業(yè)人員中大專以上學歷的人數，Y為地區(qū)的經濟產出。從計算公式可知，人才效能是一個負向指標，數值越小，代表每單位的經濟產出由越少人創(chuàng)造，每個人才發(fā)揮的價值越大，人才效能越高。北上廣三地的人才效能計算與對比結果如圖4所示。

從圖4a歷年人才效能的縱向對比可知，1982年到2013年北上廣的人才效能的數值總體下降，說明三個地區(qū)的人才資源的利用效率持續(xù)提高，人才能力的發(fā)揮作用越好。從圖4b對于北上廣平均人才效能

的橫向對比可知上海市的人才效能數值最低，為41226人/億元，即經濟產出中的1億元由413個人創(chuàng)造。廣州市地區(qū)的經濟產出的1億元由419個人創(chuàng)造，而北京市1億元的經濟產出由1575個人創(chuàng)造。

上海市人才資本的貢獻率最高，其人才效能最佳，人才集聚極大地推進了經濟的增長。相對而言，北京市的人才集聚度最高，但人才資本對經濟增長的貢獻率最低，表明北京市人才能力發(fā)揮的空間已經受到限制，經濟發(fā)展與人才效用的發(fā)揮效果不協(xié)調。廣州市的人才集聚度最低，而其人才資本貢獻率和人才效能均優(yōu)于北京市，略低于上海市，說明廣州市的人才效能還有可提升的空間。

經濟發(fā)達地區(qū)的人才集聚行為往往容易產生馬太效應，即一個地區(qū)的人才越密集，越能吸引更多人才涌入，從而導致人才集聚現(xiàn)象。一旦人才過度集聚，超過該地區(qū)的公共設施和基礎產品的承載能力，會造成資源的配置失衡，不能充分發(fā)揮人才的作用。導致人才總量的增加接近于經濟產出的增長，顯示的是人才效能的低速增長。

五、結論與建議

研究遵循CCE人才經濟價值轉換鏈，分別計算和分析北京市、上海市和廣州市的人才集聚度、人才資本與人才資本的經濟貢獻率，得出以下研究結論。

第一，通過對CC的計算發(fā)現(xiàn)：1982-2012年北京市的平均人才集聚度最高，達到1764%，其人才資本存量也最高，為721332；其次是上海市，其平均人才集聚度為1228%，人才資本存量為562631；廣州市的平均人才集聚度和人才資本存量均最低，分別為1059%和357908。從縱向對比來看，北上廣這三個城市在1982-2013年間的人才集聚度與人才資本存量逐年攀升，其人才資本存量的增速快于基礎人力資本存量。研究表明：地區(qū)的人才數量越多，其人才集聚度越高，人才資本也越多。

第二，CE的回歸結果顯示：北京市的物質資本的標準系數為人才資本的兩倍，表明物質資本是北京市經濟增長的主要推動力，遠高于其人才資本對經濟增長的作用。上海市的基礎人力資本抑制經濟的增長，其人才資本對經濟的推動作用高于其物質資本。廣州市的人才資本與物質資本對經濟增長的推動作用相當。

第三，通過CCE人才經濟價值轉化鏈的對比分析，發(fā)現(xiàn)人才集聚與人才貢獻率并未呈現(xiàn)嚴格的正向變動。其中，北京市平均人才集聚度最高，達到1764%，但是其人才資本貢獻率僅為3646%。上海市的平均人才集聚度為1228%，其貢獻率高達6128%。廣州市平均人才集聚度最低但人才資本貢獻率高于北京市，分別為1059%和3849%。

第四，人才效能指標能反映地區(qū)人才的利用情況，表明了對地區(qū)每單位經濟產出作貢獻的人才數量。北京市人才效能數值高達157482人/億元，即北京市經濟產出1億元需1575個人才來實現(xiàn)，說明北京市人才作用的發(fā)揮較差。上海市的人才效能數值為41226人/億元，廣州市為41807人/億元。其中，上海市的人才利用效率最高。人才資本對地區(qū)經濟增長的影響是復雜的，單純地增加人才的數量并不一定能提高人才對經濟增長的貢獻，人才利用效率的提升有助于提高人才資本的經濟貢獻率。

結合上述結論，提出以下政策建議。

第一，合理計量人才資本的非市場性服務產出。北京市以最高的人才集聚水平快速積累了最多的人才資本，但通過人力資本分離的擴展柯布-道格拉斯生產函數計算得出的人才資本對經濟增長的貢獻率相對最低。這一方面是由于北京市對物質的過大投入和對人才培養(yǎng)的投入不足，導致物質資本的貢獻率過大而人才資本貢獻率相對較小；另一方面由于北京市國家機關、政黨機關、社會團體和教育機關的從業(yè)人員的經濟產出無法直接計量，這些從業(yè)人員中大專以上教育程度的比重在90%左右，但這部分人才向社會提供的服務成果屬于非市場性服務產出，其價值的衡量方法通常通過政府定價來實現(xiàn)。與企業(yè)的人才相比，從事公共管理的人才的經濟產出無法真實反映市場價格，經濟產出與人才的實際經濟貢獻不匹配致使人才資本對經濟增長的貢獻作用被低估。

第二，充分發(fā)揮各產業(yè)人才的作用，協(xié)同提升地區(qū)人才效能。北京市人才效能低導致人才資本對經濟增長的貢獻率偏低，而人才效能偏低的原因在于各產業(yè)人才的分布與經濟產出不匹配。1982-2013年北京市第二、第三產業(yè)占GDP平均比重分別為4041%和5536%，但從業(yè)人員的分布為3564%和5270%。北京市人才集中分布在第三產業(yè)，其人才總量已經達到飽和狀態(tài)，且該產業(yè)的人才資本投入和物質資本投入都較第二產業(yè)大，但GDP生產率較第二產業(yè)低。針對以上人才效能問題，北京市應著力調整各產業(yè)的人才分布，實施相應宏觀政策配置人才，引導、激勵人才到人才集聚度較低的產業(yè)中，充分發(fā)揮人才的作用，協(xié)同提高整體人才效能和人才資本貢獻率。

第三，加大人才引進力度和人才的培訓力度，把基礎人力資本轉化為人才資本。上海市以1228%的人才集聚度積累了562631的人才資本，并帶來6128%的人才資本經濟貢獻率，表明上海市人才的作用充分發(fā)揮在經濟的產出上。但上海市的基礎人力資本對其經濟增長產生負向作用，鑒于此，上海市可考慮加大人才的培訓力度，把基礎人力資本轉化為人才資本，降低基礎人力資本對經濟增長的負向影響，促進經濟增長。廣州市的人才集聚度較低導致人才資本較少，基礎人力資本仍占從業(yè)人口的大部分，對經濟的推動作用有限。由此，廣州市應完善人才發(fā)展的機制和環(huán)境，加大人才的引進力度，使人才集聚更好地促進經濟增長。

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[責任編輯責任編輯武玉]