呂小柏，李 釗

(武漢科技大學(xué)管理學(xué)院，武漢 430081)

前人從資源角度對(duì)人力資源的研究由來(lái)已久，研究也相當(dāng)充分；從經(jīng)濟(jì)角度對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率、人力資本等要素的研究也比較充分，如學(xué)者孫浦陽(yáng)的研究[1]；從區(qū)域經(jīng)濟(jì)角度探討經(jīng)濟(jì)發(fā)展與就業(yè)、人口狀況、人力資本及社會(huì)穩(wěn)定的關(guān)系的研究也不少，如學(xué)者張智敏的研究[2]、郭凱明的研究[3]，等等.但比較少見(jiàn)的是將人力資源—經(jīng)濟(jì)發(fā)展的源頭與人均GDP—經(jīng)濟(jì)發(fā)展的結(jié)果相聯(lián)系的研究.

人均GDP是衡量一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的常用指標(biāo)，也是基礎(chǔ)性指標(biāo).人力資源作為基礎(chǔ)的資源要素支撐著地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展.研究人力資源與人均GDP之間的關(guān)系，搞清楚它們是如何發(fā)生作用的，本研究認(rèn)為很有必要.只有明白了兩者間的作用機(jī)理才能在區(qū)域管理中有的放矢，少走彎路.

武漢市是我國(guó)中部最大的城市，有著復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)和多元的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，承擔(dān)著國(guó)家發(fā)展的戰(zhàn)略任務(wù).選取武漢市數(shù)據(jù)作為研究素材，一是因?yàn)槠浣y(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)較為完整連續(xù)，便于做定量分析，二是因?yàn)槠鋸?fù)雜的經(jīng)濟(jì)體系及人力資源狀況具有代表意義.本研究所用數(shù)學(xué)工具及方法均來(lái)自李紅松、鄧旭東主編的《統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析方法與技術(shù)》[4].

1 研究指標(biāo)

1.1 選取研究指標(biāo)

一個(gè)地區(qū)的地區(qū)生產(chǎn)總值(Gross Domestic Product，GDP)是公認(rèn)的衡量該地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的最重要的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，本研究從人均GDP入手，分層構(gòu)建分析指標(biāo)，并利用Eviews 9.0軟件和武漢市二十五年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)做定量定性分析，探究一個(gè)地區(qū)的人力資源對(duì)人均GDP的作用機(jī)理.本研究所用數(shù)據(jù)均取自《武漢市統(tǒng)計(jì)年鑒》.

依照人均GDP的含義將其進(jìn)行如下分解：

(1)

人均GDP=勞動(dòng)生產(chǎn)率×就業(yè)率×

勞動(dòng)適齡人口率=LP×LU×WR.

(2)

公式(2)將人均GDP這一基礎(chǔ)指標(biāo)分解為L(zhǎng)P、LU、WR三個(gè)二級(jí)分析指標(biāo)，而這三個(gè)指標(biāo)都是人力資源相關(guān)指標(biāo)，(2)式將經(jīng)濟(jì)指標(biāo)與人力資源指標(biāo)關(guān)聯(lián)起來(lái).本研究以公式(2)為主線，通過(guò)分析武漢市勞動(dòng)生產(chǎn)率、就業(yè)率和勞動(dòng)適齡人口率三項(xiàng)指標(biāo)與人均GDP的關(guān)系展開(kāi)研究.

1.2 確定分析變量

根據(jù)前人的研究和相關(guān)理論的敘述，并考慮實(shí)際需要，本研究將LP、LU、WR三個(gè)指標(biāo)的影響因素做了概括并認(rèn)為，影響LP的因素主要有產(chǎn)業(yè)集聚、資本深化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、工資水平等；影響LU的因素主要有工資水平、宏觀經(jīng)濟(jì)狀況、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口結(jié)構(gòu)等；而影響WR的主要因素有戶籍適齡人口數(shù)量和常住外來(lái)人口數(shù)量.

具體地，產(chǎn)業(yè)集聚因素用產(chǎn)業(yè)密度(industry density)來(lái)表示，即各產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)與武漢市城市面積之比，其中，第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)密度本研究分別表示為ID1、ID2、ID3.資本深化因素用勞均投資(investment per worker)來(lái)表示，即總投資額與勞動(dòng)人口數(shù)量之比表示為IPW.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(Industry Structure)因素用各產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占城市總產(chǎn)值的比例來(lái)表示，第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)因素分別表示為IS1、IS2、IS3，因?yàn)橛蠭S1=1-(IS2+IS3)，所以本研究只需取IS2和IS3兩個(gè)變量.工資水平因素用城鎮(zhèn)非私營(yíng)單位年均工資表示，并用城鎮(zhèn)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)將名義平均工資調(diào)整為實(shí)際平均工資(real average wage)表示為RAW.宏觀經(jīng)濟(jì)狀況因素用地區(qū)生產(chǎn)總值的增長(zhǎng)率(growth rate)來(lái)表示即GR.

本研究認(rèn)為人口結(jié)構(gòu)因素由兩個(gè)變量構(gòu)成，即戶籍勞動(dòng)適齡人口(registered working-age population)RWAP和外來(lái)勞動(dòng)適齡人口(immigrant working-age population)IWAP.按照我國(guó)現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)，男性16～59周歲，女性16～54周歲為勞動(dòng)適齡人口.由于統(tǒng)計(jì)口徑的偏差，本研究做以下假設(shè)：假設(shè)武漢市常住外來(lái)人口均為勞動(dòng)適齡人口.這是一種與實(shí)際情況近似的假設(shè).雖然外來(lái)勞動(dòng)適齡人口是常住外來(lái)人口的一部分，但由于外來(lái)人口到武漢市最主要的目的是就業(yè)，盡管其中有隨遷的未成年人和退出勞動(dòng)力市場(chǎng)的老人，但主體部分是勞動(dòng)適齡人口.在此假設(shè)下，外來(lái)勞動(dòng)適齡人口IWAP可以用常住外來(lái)人口(immigrant population)即 IP表示，其數(shù)據(jù)可在《武漢市統(tǒng)計(jì)年鑒》上獲得.

本研究所涉及的指標(biāo)、變量名稱及符號(hào)如表1所示.

2 構(gòu)建分析模型

2.1 勞動(dòng)生產(chǎn)率LP模型

由本研究2.2知，勞動(dòng)生產(chǎn)率LP與ID1、ID2、ID3、IPW、IS2、IS3、RAW七個(gè)分析變量有關(guān).為了將各分析變量之間的單位差異標(biāo)準(zhǔn)化并減少異方差性，且不改變?cè)治鲎兞康幕拘再|(zhì)，將以上ID1、ID2、ID3、IPW、IS2、IS3、RAW七個(gè)分析變量及LP取自然對(duì)數(shù)，所形成的新變量為lnLP、lnID1、lnID2、lnID3、lnIPW、lnIS2、lnIS3、lnRAW，其中，lnLP為被解釋變量，lnID1、lnID2、lnID3、lnIPW、lnIS2、lnIS3、lnRAW七個(gè)變量為解釋變量.

表1 指標(biāo)、變量名匯總表Tab.1 Names of index and variable

對(duì)新變量做單位根檢驗(yàn).單位根檢驗(yàn)主要有Dickey-Fuller檢驗(yàn)(DF檢驗(yàn))和Augmented Dickey-Fuller檢驗(yàn)(ADF檢驗(yàn)).由于當(dāng)隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)存在自相關(guān)時(shí)，DF檢驗(yàn)會(huì)出現(xiàn)偏差，因此本研究采用ADF檢驗(yàn)并運(yùn)用Eviews 9.0軟件實(shí)現(xiàn).表2是各變量的ADF檢驗(yàn)結(jié)果.

由表2得知，變量lnLP、lnID2和lnRAW為二階單整，變量lnID1和lnIPW平穩(wěn)，其余變量都是一階單整，因而不能直接做協(xié)整檢驗(yàn).為了解決單整階數(shù)不一致的問(wèn)題，分別取lnLP、lnID2和lnRAW一階差分，將三個(gè)二階單整變量降階為一階單整變量，再次形成的新變量為DlnLP、DLnID2和DlnRAW，而此時(shí)變量DlnLP、DLnID2和DlnRAW的實(shí)際意義為lnLP、lnID2和lnRAW的增長(zhǎng)率.對(duì)于變量lnID1和lnIPW，由于ADF檢驗(yàn)結(jié)果顯示為平穩(wěn)，本研究不再考慮它們對(duì)LP的影響.

表2 ADF檢驗(yàn)結(jié)果Tab.2 ADF test results

說(shuō)明：1、(C，K，T)表示ADF檢驗(yàn)中是否包含常數(shù)項(xiàng)、時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)以及滯后期數(shù)；I(n)的括號(hào)中表示單整階數(shù)，I(0)表示平穩(wěn).2.表中的檢驗(yàn)值均取小數(shù)點(diǎn)后兩位，并進(jìn)行四舍五入.3、結(jié)論的得出以5%為臨界水平.以上說(shuō)明下同.

于是滿足一階單整的變量有被解釋變量DlnLP，解釋變量DlnID2、lnID3、lnIS2、lnIS3和DlnRAW.將這六個(gè)變量用Johansen方法進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，選擇有截距無(wú)時(shí)間趨勢(shì)和有截距有隨機(jī)時(shí)間趨勢(shì)的檢驗(yàn)形式，用Eviews9.0軟件實(shí)現(xiàn)檢驗(yàn).兩種檢驗(yàn)形式的跡檢驗(yàn)和做大特征根檢驗(yàn)結(jié)果均表明，在5%的顯著性水平下，被解釋變量DlnLP和各解釋變量之間均存在三個(gè)協(xié)整方程.因此說(shuō)明上述變量之間存在協(xié)整關(guān)系.

建立回歸方程.本研究采用普通最小二乘法即OLS方法建立回歸模型，并設(shè)定為以下形式：

DlnLP=β1+β2DLnID2+β3lnID3+

β4lnIS2+β5lnIS3+β6DlnRAW+μt.

(3)

(3)式中βi為常數(shù)項(xiàng)、μt為隨機(jī)波動(dòng)項(xiàng).

用Eviews 9.0軟件生成DlnLP，DlnID2、lnID3、lnIS2、lnIS3，DlnRAW的OLS回歸模型，得到結(jié)果如表3所示.

表3 OLS 回歸結(jié)果Tab.3 OLS regression results

對(duì)表3的回歸結(jié)果進(jìn)行序列自相關(guān)的LM檢驗(yàn)及帶交叉項(xiàng)的White異方差檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果表明在5%的顯著性水平下，不存在自相關(guān)及異方差.因此，各變量的顯著性系數(shù)有效.但表3顯示，DLnID2、DlnRAW的t統(tǒng)計(jì)量的伴隨概率(0.378 0、0.160 6)均遠(yuǎn)大于0.05，表明它們對(duì)被解釋變量DlnLP的影響不顯著，各變量之間可能存在嚴(yán)重的多重共線性，采用方差擴(kuò)大因子法進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn).具體地，將每個(gè)解釋變量分別作為被解釋變量都對(duì)其它解釋變量進(jìn)行回歸，得出可決系數(shù)R2的值，并依此計(jì)算方差擴(kuò)大因子的數(shù)值.檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示.

表4顯示，lnID3、lnIS2、lnIS3的方差擴(kuò)大因子遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于10，表明存在嚴(yán)重的多重共線性，這里采用逐步回歸法解決變量的多重共線性問(wèn)題.在經(jīng)過(guò)一元回歸、二元回歸、三元回歸、四元回歸后，最終滿足要求并被保留的解釋變量有三個(gè)，分別為lnIS2、lnID3和lnIS3.

將解釋變量lnIS2、lnID3和lnIS3與被解釋變量DlnLP用OLS進(jìn)行回歸模型的估計(jì)，得到的結(jié)果如表5所示.

表4 方差擴(kuò)大因子法檢驗(yàn)結(jié)果Tab.4 Test results of the expanded variance factor method

注：以上數(shù)值均為四舍五入后的近似值.下同.

表5 OLS 回歸結(jié)果Tab.5 OLS regression results

模型的估計(jì)結(jié)果為：

DlnLP=-14.0027+2.7335lnIS2+

1.6235lnIS3-0.4788lnID3.

(4)

(4.6656) (0.8030) (0.1568) (0.6315)

t=(-3.0013)(3.4040)(-3.0542)(2.5709)

F=10.2038,DW=1.9385.

2.2 就業(yè)率LU模型

由本研究1.2知，就業(yè)率LU與RAW、IS2、IS3、RWAP、IP、GR六個(gè)分析變量有關(guān).為了將各分析變量之間的單位差異標(biāo)準(zhǔn)化并減少異方差性，且不改變?cè)治鲎兞康幕拘再|(zhì)，將以上RAW、IS2、IS3、RWAP、IP、GR六個(gè)分析變量及LU取自然對(duì)數(shù)，所形成的新變量為lnLU、lnRAW、lnIS2、lnIS3、lnRWAP、lnIP、lnGR，其中，lnLU為被解釋變量，lnRAW、lnIS2、lnIS3、lnRWAP、lnIP、lnGR六個(gè)變量為解釋變量.

對(duì)新變量做單位根檢驗(yàn).各變量的ADF檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示.

圖1 模型的實(shí)際值、擬合值和殘差圖Fig.1 Map of actual value，fitting value and residual

表6 ADF檢驗(yàn)結(jié)果Tab.6 ADF test results

說(shuō)明：lnRAW、lnIS2、lnIS3的檢驗(yàn)結(jié)果與表2存在差異是由于樣本數(shù)量變化所致.

表6顯示，變量lnRAW和lnRWAP為二階單整，變量lnIS3平穩(wěn)，其余變量都是一階單整，因而不能直接做協(xié)整檢驗(yàn).為了解決單整階數(shù)不一致的問(wèn)題，分別取lnRAW和lnRWAP一階差分，將兩個(gè)二階單整變量降階為一階單整變量，再次形成的新變量為DlnRAW和DlnRWAP，而此時(shí)變量DlnRAW和DlnRWAP的實(shí)際意義為lnRAW和lnRWAP的增長(zhǎng)率.對(duì)于變量lnIS3，由于ADF檢驗(yàn)結(jié)果顯示為平穩(wěn)，本研究不再考慮它對(duì)LU的影響.

于是滿足一階單整的變量有被解釋變量lnLU，解釋變量DlnRAW、lnIS2、DlnRWAP、lnIP和lnGR.將這五個(gè)變量用Johansen方法進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，選擇有截距無(wú)時(shí)間趨勢(shì)和有截距有隨機(jī)時(shí)間趨勢(shì)的檢驗(yàn)形式，用Eviews 9.0軟件實(shí)現(xiàn)檢驗(yàn).在5%的顯著性水平下，有截距無(wú)時(shí)間趨勢(shì)的協(xié)整檢驗(yàn)表明各變量之間至少有五個(gè)協(xié)整方程，有截距項(xiàng)有隨機(jī)時(shí)間趨勢(shì)的協(xié)整變量表明各變量之間至少有六個(gè)協(xié)整方程，因此說(shuō)明上述變量之間存在協(xié)整關(guān)系.

建立回歸方程.采用OLS方法建立回歸模型，并設(shè)定為以下形式：

lnLU=β1+β2DlnRAW+β3lnIS2+

β4DlnRWAP+β5lnIP+β6lnGR+μt，

(5)

式中，βi為常數(shù)項(xiàng)，μt為隨機(jī)波動(dòng)項(xiàng).

用Eviews 9.0軟件生成lnLU、DlnRAW、lnIS2、DlnRWAP、lnIP、lnGR的OLS回歸模型，得到的結(jié)果如表7所示.

對(duì)表7的回歸結(jié)果進(jìn)行序列自相關(guān)的LM檢驗(yàn)及帶交叉項(xiàng)的White異方差檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果表明在5%的顯著性水平下，不存在自相關(guān)及異方差.因此，各變量的顯著性系數(shù)是有效的.但表7顯示，DlnRWAP的伴隨概率(0.134 5)大于0.05%，表明它對(duì)被解釋變量lnLU的影響不顯著，各變量間可能存在多重共線性，采用方差擴(kuò)大因子法做進(jìn)一步檢驗(yàn).各變量的可決系數(shù)和方差擴(kuò)大因子的結(jié)果如表8所示.

表7 OLS 回歸結(jié)果Tab.7 OLS regression results

表8 方差擴(kuò)大因子法檢驗(yàn)結(jié)果Tab.8 Test results of the expanded variance factor method

lnIP的方差擴(kuò)大因子與10極其接近，表明上述變量存在相當(dāng)程度的多重共線性.這里采用逐步回歸法補(bǔ)救變量的多重共線性.在經(jīng)過(guò)一元回歸、二元回歸、三元回歸、四元回歸后，最終滿足要求并被保留的解釋變量為lnIS2、DlnRAW、lnIP、lnGR.于是，被解釋變量lnLU回歸模型的估計(jì)和Eviews 9.0軟件的輸出結(jié)果如表9所示.

表 9 OLS 輸出結(jié)果Tab.9 OLS output results

由于(5)式模型取過(guò)一次差分，調(diào)整后的樣本個(gè)數(shù)變?yōu)?1年，查5%顯著水平的DW統(tǒng)計(jì)表可知dL=0.927，dU=0.812，因此有dL

lnLU=2.1923-0.4431DlnRAW+

0.8368lnIS2-0.1201lnIP-0.2212lnGR.

(6)

(0.9065)(0.1709) (0.2665)(0.0191) (0.0537)

t=(2.42)(-2.59)(3.14)(-6.29)(-4.12)

F=27.0952,DW=1.561221.

圖2 模型的實(shí)際值、擬合值和殘差圖Fig.2 Map of actual value，fitting value and residual

2.3 勞動(dòng)適齡人口率WR模型

(7)

(7)式為恒等式，本研究取其作為勞動(dòng)適齡人口率WR的分析模型.

3 分析及結(jié)論

3.1 模型分析

根據(jù)第2章、第3章的分析，可得以下四個(gè)模型，以此理清人力資源對(duì)人均GDP的作用機(jī)理.

人均GDP=勞動(dòng)生產(chǎn)率(LP)×就業(yè)率(LU)×勞動(dòng)適齡人口率(WR),

(8)

DlnLP=-14.0027+2.7335lnIS2+

1.6235lnIS3-0.4788lnID3,

(9)

lnLU=2.1923-0.4431DlnRAW+

0.8368lnIS2-0.1201lnIP-0.2212lnGR，

(10)

WR=戶籍勞動(dòng)適齡人口率+

外來(lái)勞動(dòng)適齡人口率.

(11)

(8)式揭示了人均GDP與勞動(dòng)生產(chǎn)率、就業(yè)率和勞動(dòng)適齡人口率有直接關(guān)系.勞動(dòng)生產(chǎn)率是通過(guò)其水平的變化作用于人力資源需求端，從而影響人力資源需求與供給關(guān)系的，勞動(dòng)適齡人口率是從人力資源供給端直接影響人力資源需求與供給關(guān)系的，就業(yè)率則是人力資源供需匹配程度的反映.由此可得，人力資源是通過(guò)勞動(dòng)生產(chǎn)率、就業(yè)率與勞動(dòng)適齡人口率三因素作用于人均GDP的.

(9)式是對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率所做的深入解析，它揭示了影響勞動(dòng)生產(chǎn)率的主要因素及其影響水平與方向.(b)式明顯地反映出地區(qū)(武漢市)勞動(dòng)生產(chǎn)率(DlnLP)第二、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比率(lnIS2、lnIS3)關(guān)，其中第二產(chǎn)業(yè)(Coefficient 2.733478)對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響遠(yuǎn)大于第三產(chǎn)業(yè)(Coefficient 1.623496)，說(shuō)明長(zhǎng)期以來(lái)地區(qū)(武漢市25年間)勞動(dòng)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)主要依賴第二產(chǎn)業(yè).(b)式還顯示，第三產(chǎn)業(yè)密度(lnID3)與生產(chǎn)率(DlnLP)關(guān).由于第三產(chǎn)業(yè)是向社會(huì)提供服務(wù)的產(chǎn)業(yè)，而服務(wù)主要依賴人的勞動(dòng)，一個(gè)地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)密度的高低決定了其所需人力資源的多少，因而第三產(chǎn)業(yè)密度的變化將引起該地區(qū)對(duì)人力資源需求的變化.總之，第二、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比率(lnIS2、lnIS3)三產(chǎn)業(yè)密度(lnID3)的均通過(guò)引起勞動(dòng)生產(chǎn)率要素(DlnLP)化最終在人均GDP上得到反映.

(10)式是對(duì)就業(yè)率進(jìn)行的深入解析.(武漢市)就業(yè)率(lnLU)與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比率(lnIS2)正相關(guān)，與城鎮(zhèn)非私營(yíng)單位年均工資增長(zhǎng)率(DlnRAW)、常住外來(lái)人口(lnIP)和地區(qū)生產(chǎn)總值的增長(zhǎng)率(lnGR)相關(guān)，也即對(duì)就業(yè)率有影響的四個(gè)因素中只有第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比率一個(gè)因素對(duì)其有正向作用，說(shuō)明(武漢市25年間)就業(yè)率嚴(yán)重依賴第二產(chǎn)業(yè).而城鎮(zhèn)非私營(yíng)單位年均工資、外來(lái)人口以及地區(qū)生產(chǎn)總值的過(guò)快增長(zhǎng)都會(huì)降低地區(qū)(武漢市)就業(yè)率，其中城鎮(zhèn)非私營(yíng)單位年均工資增長(zhǎng)率(Coefficient -0.4431)對(duì)就業(yè)率的負(fù)影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于另兩者.城鎮(zhèn)非私營(yíng)單位年均工資是地區(qū)人力資源價(jià)格的重要標(biāo)量，有很強(qiáng)的示范作用.人力資源價(jià)格(工資)的增長(zhǎng)會(huì)導(dǎo)致各行業(yè)對(duì)人力資源需求的較少，從而降低地區(qū)就業(yè)率.

(11)式是對(duì)勞動(dòng)適齡人口率做進(jìn)一步的解析，說(shuō)明戶籍勞動(dòng)適齡人口與外來(lái)勞動(dòng)適齡人口共同構(gòu)成了一個(gè)區(qū)域的人力資源供給.顯然，戶籍勞動(dòng)適齡人口與外來(lái)勞動(dòng)適齡人口同時(shí)增長(zhǎng)對(duì)人均GDP的正向影響作用大，但就目前各地區(qū)情況看，兩者同時(shí)增長(zhǎng)的情況少見(jiàn).由于受勞動(dòng)力價(jià)格的牽引，發(fā)達(dá)地區(qū)外來(lái)勞動(dòng)適齡人口在增長(zhǎng)，欠發(fā)達(dá)地區(qū)增長(zhǎng)的戶籍勞動(dòng)適齡人口部分流向發(fā)達(dá)地區(qū)，因此，增長(zhǎng)的人力資源供給推高了發(fā)達(dá)地區(qū)的人均GDP.

3.2 主要研究結(jié)論

綜上分析，本研究得出以下四點(diǎn)主要研究結(jié)論.

1) 勞動(dòng)生產(chǎn)率、就業(yè)率和勞動(dòng)適齡人口率對(duì)人均GDP的影響呈乘數(shù)效應(yīng)，三因素中任何一個(gè)因素的變化都將引起人均GDP的巨大變化.

2) 勞動(dòng)生產(chǎn)率是人力資源作用于人均GDP的媒介.勞動(dòng)生產(chǎn)率與第三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)密度負(fù)相關(guān)，第三產(chǎn)業(yè)密度又影響著其對(duì)人力資源的需求，也就是說(shuō)，人力資源通過(guò)第三產(chǎn)業(yè)密度的變化引起勞動(dòng)生產(chǎn)率的變化，最終作用于人均GDP.

3) 就業(yè)率是人力資源通過(guò)價(jià)格作用于人均GDP的結(jié)果反映.第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)就業(yè)率是有明顯的正向作用的，但人力資源價(jià)格(工資)的過(guò)快增長(zhǎng)會(huì)兌沖第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展的正向作用，導(dǎo)致就業(yè)率的下降，最終引起人均GDP的變化.

4) 勞動(dòng)適齡人口率是人力資源由供給端作用于人均GDP的要素.在本地區(qū)人口增長(zhǎng)降低，人力資源供給不足的情況下，只能靠外來(lái)人力資源(外來(lái)勞動(dòng)適齡人口)支撐人均GDP的增長(zhǎng).

3.3 其它研究結(jié)論

由于本研究依賴武漢市25年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，因此本研究對(duì)武漢市及與武漢市規(guī)模相當(dāng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相似的城市更有實(shí)踐意義.由此，本研究形成以下兩點(diǎn)結(jié)論.

1) 類似于武漢市，如果一個(gè)地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值率對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率貢獻(xiàn)較大(如(b)式提示)，而就業(yè)率又主要依賴第二產(chǎn)業(yè)(如(c)式提示)，勢(shì)必導(dǎo)致地區(qū)人力資源向第二產(chǎn)業(yè)過(guò)度供給，勢(shì)必抑制其它產(chǎn)業(yè)對(duì)人力資源的需求而影響其它產(chǎn)業(yè)發(fā)展，其結(jié)果可能導(dǎo)致地區(qū)產(chǎn)業(yè)類型轉(zhuǎn)化及提升變得困難.

2) (10)式提示，類似武漢市這樣的國(guó)有經(jīng)濟(jì)成分占比重的城市，要想提高地區(qū)就業(yè)率必須放慢城鎮(zhèn)非私營(yíng)單位年均工資的增長(zhǎng)速度；同時(shí)就業(yè)率的增長(zhǎng)還要求放慢地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度以調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu).