常建新，劉 歡，張偉偉

(陜西科技大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，陜西 西安，710021)

目前，我國人力資本在數(shù)量上已經(jīng)達到足夠規(guī)模，質(zhì)量上也有了很大提升，但作為供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的重要動力因素，龐大的人力資本規(guī)模并沒有形成人力資本比較優(yōu)勢的動態(tài)演進過程，其重要原因就是人力資本錯配[1]，通過人力資本優(yōu)化配置以釋放人力資本潛力的潛在空間仍然較大[2]。由中國社會科學(xué)院牽頭的中國經(jīng)濟增長前沿課題組[3]研究認為，在我國經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)、經(jīng)濟增長速度逐步放緩的情況下，在投資增長動力和勞動增長動力消失以及“干中學(xué)”效應(yīng)逐漸減弱的壓力下，提高人力資本配置效率、釋放人力資本潛力是保持經(jīng)濟持續(xù)增長的核心途徑。通過人力資本的優(yōu)化配置，使其成為推動我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵因素，是擺在我國學(xué)者面前的一個具有重要理論價值和政策參考意義的課題。

一、文獻綜述與研究假設(shè)

學(xué)術(shù)界對我國社會主義市場經(jīng)濟發(fā)展過程中要素錯配這一重要特征進行了廣泛而深入的研究，但大多數(shù)學(xué)者把注意力放在分析物質(zhì)資本和勞動力這兩種傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的錯配上，對人力資本這種非傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的錯配問題關(guān)注較少,與勞動力錯配從勞動力存量的角度衡量錯配不同的是,人力資本錯配則反映的是勞動力質(zhì)量配置的扭曲程度[4]?，F(xiàn)有研究主要集中在人力資本錯配的成因、影響及其改善機制三個方面。其中，人力資本的成因方面，研究發(fā)現(xiàn)，行政壟斷、公共部門低效、經(jīng)濟集聚以及國有產(chǎn)權(quán)等因素均可以導(dǎo)致人力資本錯配[5-7]；人力資本錯配的影響方面，研究發(fā)現(xiàn)，人力資本錯配導(dǎo)致了產(chǎn)業(yè)動態(tài)比較優(yōu)勢演進遲滯、經(jīng)濟穩(wěn)定增長動力不足、技術(shù)進步阻礙、科技創(chuàng)新抑制并最終阻礙產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，以及具有降低工業(yè)部門TFP等負面效應(yīng)[8-11]；人力資本錯配的改善機制方面，研究發(fā)現(xiàn)，深化市場化導(dǎo)向的制度變革、提高高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的投資回報、提升人力資本定價的市場化程度以及混合所有制改革等機制均有助于緩解人力資本的錯配程度[12]。隨著“人口紅利”對我國經(jīng)濟增長的帶動作用逐漸減弱，應(yīng)更加關(guān)注人力資本的配置問題，將人力資本錯配作為研究要素錯配問題的重要組成部分。那么，人力資本錯配是否也如物質(zhì)資本和勞動力這兩種傳統(tǒng)生產(chǎn)要素錯配一樣降低了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平便成為一個亟待檢驗的問題，因此，提出假設(shè)：

H1：人力資本錯配降低了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平。

改革開放以來，我國人力資本規(guī)模的快速擴張對提升科技創(chuàng)新水平起到了良好的促進作用，是“經(jīng)濟增長奇跡”的重要原因。然而，人力資本對科技創(chuàng)新的促進作用不僅與其規(guī)模有關(guān)，還與其配置狀態(tài)有關(guān)。在薪酬激勵和員工福利等因素的影響下，大量具有創(chuàng)新潛力、擁有科學(xué)和工程技術(shù)學(xué)位的畢業(yè)生選擇到高收入、高福利的公共服務(wù)行業(yè)和經(jīng)濟實力雄厚的壟斷性行業(yè)就職，特別是分布在科教文衛(wèi)等非市場化、以國有企業(yè)為主的事業(yè)單位和高度管制的電信、金融、交通業(yè)等公共服務(wù)行業(yè)。這些行業(yè)往往都是非生產(chǎn)型、非科技創(chuàng)新型的行業(yè)，而那些科技創(chuàng)新型的行業(yè)由于缺少更高質(zhì)量和更多數(shù)量的科技人力資本注入，創(chuàng)新效率低下、要素報酬下降，從而進一步惡化了高人力資本向科技創(chuàng)新型行業(yè)的聚集，阻礙了自主創(chuàng)新的實現(xiàn)。因此，提出假設(shè)：

H2：人力錯配通過抑制科技創(chuàng)新降低了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平。

隨著我國經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)，大規(guī)模的工業(yè)化階段已經(jīng)結(jié)束，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)開始二次轉(zhuǎn)型升級，以勞動、資本密集型產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)將升級為以知識、技術(shù)密集型為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。然而，現(xiàn)有的人力資本與新型產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間難以達到完美的匹配狀態(tài)。我國的人力資本雖然在數(shù)量上已經(jīng)初具規(guī)模，但非生產(chǎn)、非科技創(chuàng)新行業(yè)與知識、技術(shù)密集型的創(chuàng)新型行業(yè)之間存在人力資本競爭，在固有的薪酬激勵和員工福利政策環(huán)境下，高素質(zhì)勞動者積壓在低技能行業(yè)，社會整體人力資本水平提升受到抑制，不利于產(chǎn)業(yè)的優(yōu)化升級。因此，提出假設(shè)：

H3：人力資本錯配通過阻礙產(chǎn)業(yè)升級降低了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平。

二、研究設(shè)計

(一)計量模型設(shè)定

1.基準回歸模型設(shè)定

參考Lesage[13]等的做法，采用SDM來設(shè)定基準回歸模型。此外，考慮到可能存在的內(nèi)生性問題，在模型中引入滯后一期的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展作為解釋變量，構(gòu)建動態(tài)SDM，模型設(shè)定如下：

TFPit=σ1TFPit-1+ρ∑jωijTFPjt+σ2Misit+π1∑jωijMisjt+σ3Conit+π2∑jωijConjt+μ1i+υ1t+ε1it

(1)

其中，下標(biāo)i和t分別表示省份和年份；被解釋變量TFP為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平，核心解釋變量Mis為人力資本錯配指數(shù)，Con為一組控制變量；ρ為空間自回歸系數(shù)；ω為空間權(quán)重矩陣，使用人均GDP平均值之差的絕對值的倒數(shù)構(gòu)建經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣，并選取鄰接權(quán)重矩陣和地理距離權(quán)重矩陣來對經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣的估計結(jié)果進行穩(wěn)健性檢驗；μ1和υ1分別為省份固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)，ε1為隨機干擾項。

2.中介回歸模型設(shè)定

參考Baron[14]等提出的中介效應(yīng)三步檢驗方法，以基準回歸模型(1)為第一步的回歸模型，并繼續(xù)基于動態(tài)SDM將第二步和第三步的回歸模型設(shè)定如下：

Medit=θ1Medit-1+ρ∑jωijMedjt+θ2Misit+φ1∑jωijMisjt+θ3Conit+φ2∑jωijConjt+μ2i+υ2t+ε2it

(2)

TFPit=τ1TFPit-1+ρ∑jωijTFPjt+τ2Misit+φ1∑jωijMisjt+τ3Medit+φ2∑jωijMedjt+τ4Conit+φ3∑jωijConjt+μ3i+υ3t+ε3it

(3)

其中，Med為表示科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級的中介變量。如果系數(shù)θ2和τ3均顯著，說明中介效應(yīng)存在；如果τ2不顯著，說明存在完全中介效應(yīng)；如果系數(shù)τ2和τ3均顯著，說明存在部分中介效應(yīng)，中介效應(yīng)所占比重為[(θ2τ3)/(τ2+θ2τ3)]。

(二)研究變量

1.被解釋變量——經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平(TFP)

通過增加勞動、資本、自然資源投入實現(xiàn)的增長被稱作“粗放式增長”，通過提高全要素生產(chǎn)率(Total Factor Productivity，簡稱TFP)實現(xiàn)的增長被稱為“集約式增長”。當(dāng)前，我國經(jīng)濟已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，推動實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展、轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長方式是重點，意味著我國必須從“粗放式增長”轉(zhuǎn)向“集約式增長”。因此，參考劉思明[15]等的做法，通過測度TFP來衡量經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平。

2.核心解釋變量——人力資本錯配指數(shù)(Mis)

參考陳永偉[16]等的研究，定義i省份t時期人力資本的相對錯配指數(shù)為：

(4)

其中，sit=Yit/Yt，為i省份t時期的產(chǎn)出占t時期國家總產(chǎn)出的份額；βit為i省份t時期的人力資本產(chǎn)出彈性；βt為t時期所有省份人力資本投入對于國家總產(chǎn)出的Domar加權(quán)貢獻值。因此，分子為i省份t時期配置的人力資本占國家人力資本總投入的實際比例；分母則度量了人力資本不存在錯配時，i省份t時期應(yīng)該配置的人力資本占國家資本總投入的理論比例。因此有：(1)當(dāng)λLit-1=0，i省份t時期的人力資本使用成本等于國家平均水平，實際配置的人力資本等于有效配置時的理論水平；(2)當(dāng)λLit-1>0(<0)，i省份t時期的人力資本使用成本低于(高于)國家平均水平，實際配置的人力資本多于(少于)有效配置時的理論水平，人力資本配置過度(不足)。

由于存在λLit-1>0和λLit-1<0兩種情況，為使回歸方向一致，對λLit-1做絕對值處理，構(gòu)建i省份t時期的人力資本錯配指數(shù)為：

Misit=|λLit-1|

(5)

其中，Mis值越大，人力資本的錯配程度越高；Mis值越小，人力資本的錯配程度越低。

3.中介效應(yīng)變量

(1)科技創(chuàng)新水平(Inn)。從創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出兩個角度來衡量各省份的科技創(chuàng)新水平，其中，創(chuàng)新投入(Inn1)采用R&D經(jīng)費投入占GDP的比重即R&D經(jīng)費投入強度來表示，創(chuàng)新產(chǎn)出(Inn2)采用萬人發(fā)明專利申請量來表示。

(2)產(chǎn)業(yè)升級水平(Upg)。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化兩個維度來考察產(chǎn)業(yè)升級，其中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化(Upg1)選取第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比來衡量，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化(Upg2)采用泰爾指數(shù)的倒數(shù)來衡量。

4.控制變量

綜合經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展影響因素的代表性文獻，選取經(jīng)濟增長水平(PGDP)、投資水平(Inv)、消費水平(Con)、對外開放水平(Open)、城鎮(zhèn)化水平(Urban)以及交通基礎(chǔ)設(shè)施水平(Inf)作為控制變量。其中，經(jīng)濟增長水平采用經(jīng)過平減后的人均GDP的對數(shù)形式衡量；投資水平和消費水平采用支出法國內(nèi)生產(chǎn)總值中的資本形成率和最終消費率衡量；對外開放水平采用進出口總額占GDP的比重衡量；城鎮(zhèn)化水平采用城鎮(zhèn)總?cè)丝谡既咳丝诘谋戎睾饬?；交通基礎(chǔ)設(shè)施水平采用單位國土面積交通基礎(chǔ)設(shè)施(鐵路里程+公路里程+內(nèi)河航道里程)的密度衡量。

(三)數(shù)據(jù)來源

選取2000—2020年我國30個省級行政區(qū)(西藏的相關(guān)數(shù)據(jù)缺失嚴重故刪除，且不包括港澳臺，下文將其統(tǒng)稱為省份)的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本。所有變量數(shù)據(jù)來源于2001—2021年的《中國統(tǒng)計年鑒》以及各省份的統(tǒng)計年鑒。

三、實證結(jié)果與分析

(一)空間相關(guān)性檢驗結(jié)果分析

采用空間計量模型進行回歸的前提是變量存在空間自相關(guān)性，通常采用Moran’s I指數(shù)來判別變量的空間自相關(guān)性。本文計算了三種空間權(quán)重矩陣下經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平的Moran’s I指數(shù)，結(jié)果如表1所示。2000—2020年，三種空間權(quán)重矩陣下經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平的Moran’s I指數(shù)均在1%或5%的水平顯著為正，這一結(jié)果表明，在空間上各省份的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平并不是隨機分布的，具有較強的正相關(guān)性和相似值的空間聚集性，即經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量較高的省份彼此相鄰，而經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量較低的省份也彼此相鄰，相鄰省份之間的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展會彼此促進。

(二)基準回歸模型估計結(jié)果分析

首先對基準回歸模型進行Hausman檢驗，結(jié)果顯示其p值為0.000，拒絕了隨機效應(yīng)的原假設(shè)；其次，對其進行Wald檢驗和LR檢驗，結(jié)果顯示各檢驗的p值均在1%的水平上顯著為0，并且由于解釋變量的空間回歸系數(shù)顯著不為0，表明SDM不能退化為SAR和SEM。因此，最終采用固定效應(yīng)的SDM進行空間計量估計，估計結(jié)果見表2。

表1 經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平空間相關(guān)性檢驗結(jié)果Tab.1 Spatial correlation test results of TFP

表2 基準回歸模型估計結(jié)果Tab.2 Estimation results of benchmark regression model

對比第(1)列和第(2)列的估計結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，靜態(tài)SDM的估計結(jié)果無論是在核心解釋變量的大小和顯著性方面，還是在R2和Log-likelihood值的穩(wěn)健性方面均不及動態(tài)SDM的估計結(jié)果。由此可見，不考慮時間滯后效應(yīng)的靜態(tài)SDM的估計結(jié)果有一定的偏誤，因此，本文以第(2)列基于經(jīng)濟距離矩陣的動態(tài)SDM估計結(jié)果進行基準分析。

由第(2)列的估計結(jié)果可知，經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平的空間自回歸系數(shù)ρ在1%的水平顯著為正，這說明經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有明顯的空間溢出效應(yīng)，空間相關(guān)省份經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的提升顯著有利于本省份經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的改善。因此，在提升經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的過程中，各省應(yīng)加強溝通協(xié)作，凝聚發(fā)展合力，攜手推動區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平滯后一期的估計系數(shù)為0.907，且在1%的水平統(tǒng)計顯著，表明前一期經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平每增加1個單位，將導(dǎo)致下一期經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平繼續(xù)走高0.907個單位，這也意味著我國的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平在時間維度上表現(xiàn)出明顯的慣性特征和路徑依賴現(xiàn)象，各級政府在追求經(jīng)濟“量”的增長的同時，更要重視經(jīng)濟發(fā)展“質(zhì)”的持續(xù)提升。核心解釋變量人力資本錯配指數(shù)的估計系數(shù)為-0.018，且在1%的水平統(tǒng)計顯著，這一結(jié)果表明要素錯配指數(shù)每增加1個單位，將顯著降低經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平0.018個單位，假設(shè)1得到證實。

控制變量方面，投資水平的估計系數(shù)顯著為負，表明以增加投資這種粗放型的經(jīng)濟增長模式容易產(chǎn)生地區(qū)政府性壟斷行為，造成資本錯配，從而降低了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平。消費水平、對外開放水平、城鎮(zhèn)化水平以及交通基礎(chǔ)設(shè)施水平的估計系數(shù)均顯著為正，說明增加消費、擴大對外開放、提升城鎮(zhèn)化水平以及改善交通基礎(chǔ)設(shè)施能夠促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平的提升。擴大開放，堅持創(chuàng)新引領(lǐng)，加快新舊動能轉(zhuǎn)換，是我國實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要途徑；城鎮(zhèn)化水平的提升可以有效強化要素集聚能力，吸引更多的勞動力人口、高端人才流入，也能夠為當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)布局的更新提供資源和智力支撐，實現(xiàn)經(jīng)濟良性發(fā)展，同時也為消費提供了穩(wěn)定的空間依托，進而推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展；交通基礎(chǔ)設(shè)施作為經(jīng)濟發(fā)展的基底，在我國不斷建設(shè)和完善的過程中，經(jīng)濟社會趨于穩(wěn)定，可持續(xù)發(fā)展能力提升，推動了經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展。最后，經(jīng)濟增長水平的估計系數(shù)顯著為正，經(jīng)濟增長水平越高省份，其消費水平、對外開放水平、城鎮(zhèn)化水平和基礎(chǔ)設(shè)施水平也往往較高，這些都使得高質(zhì)量發(fā)展優(yōu)勢得到進一步發(fā)揮，進而有利于促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

此外，第(3)列和第(4)列還報告了鄰接矩陣動態(tài)SDM和地理距離矩陣動態(tài)SDM的估計結(jié)果，以驗證第(2)列經(jīng)濟距離矩陣動態(tài)SDM估計結(jié)果的穩(wěn)健性。與第(2)列的估計結(jié)果相比可以發(fā)現(xiàn)，核心解釋變量人力資本錯配指數(shù)的估計系數(shù)大小雖然有所變化，但仍然在1%的水平上統(tǒng)計顯著，其余各控制變量的系數(shù)符號及顯著性均沒有明顯改變，說明了第(2)列經(jīng)濟距離矩陣動態(tài)SDM的估計結(jié)果是穩(wěn)健的。

(三)中介效應(yīng)回歸模型估計結(jié)果分析

利用經(jīng)濟距離矩陣動態(tài)SDM對模型(2)和模型(3)進行估計，以識別人力資本錯配降低經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平的中介機制。表3和表4分別給出了科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級的中介效應(yīng)回歸模型估計結(jié)果。

由表3第(1)列和第(3)列的估計結(jié)果可知，

表3 科技創(chuàng)新的中介效應(yīng)估計結(jié)果Tab.3 Estimated results of the mediation effect of innovation

中介變量創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出的空間自回歸系數(shù)ρ均在5%的水平顯著為正，說明科技創(chuàng)新也具有明顯的空間溢出效應(yīng)，空間相關(guān)省份科技創(chuàng)新水平的提升顯著有利于本省份科技創(chuàng)新水平的改善；創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出滯后一期的估計系數(shù)均在1%的水平顯著為正，說明科技創(chuàng)新水平的提升也是一個動態(tài)過程，前期的創(chuàng)新能力提升會促使當(dāng)期的創(chuàng)新能力進一步提升；人力資本錯配對創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出的估計系數(shù)分別為-0.057和-0.140，且分別在5%和1%的水平顯著為負，說明人力資本錯配越嚴重，越不利于科技創(chuàng)新水平的提升，人力資本錯配指數(shù)每增加1個單位，將顯著降低創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出0.057和0.140個單位。由第(2)列和第(4)列的估計結(jié)果發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的估計系數(shù)分別為0.047和0.001，且均在5%的水平顯著為正，創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出每增加一個單位，將分別顯著提升經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平0.047和0.001個單位?？傊瑑蓚€中介變量的中介效應(yīng)均顯著存在，中介效應(yīng)的檢驗結(jié)論均為部分中介效應(yīng)，兩個中介變量的中介效應(yīng)占比分別為13.613%和0.772%。這一檢驗結(jié)果表明人力資本錯配降低經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平的總效應(yīng)中，有14.385%是通過抑制科技創(chuàng)新的中介效應(yīng)發(fā)揮作用的，假設(shè)2得到證實。

表4 產(chǎn)業(yè)升級的中介效應(yīng)估計結(jié)果Tab.4 Estimated results of the mediationeffect of industrial upgrading

由表4第(1)列和第(3)列的估計結(jié)果可知，中介變量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和合理化的空間自回歸系數(shù)ρ分別在1%和5%的水平上顯著為正，說明產(chǎn)業(yè)升級也具有明顯的空間溢出效應(yīng)，空間相關(guān)省份的產(chǎn)業(yè)升級顯著有利于本省份的產(chǎn)業(yè)升級；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和合理化滯后一期的估計系數(shù)均在1%的水平顯著為正，說明產(chǎn)業(yè)升級也是一個動態(tài)過程，前期的產(chǎn)業(yè)升級將推動當(dāng)期的產(chǎn)業(yè)進一步升級；人力資本錯配對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和合理化的估計系數(shù)分別為-0.046和-0.003，且分別在5%和1%的水平上顯著為負，說明人力資本錯配越嚴重，越不利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和合理化，人力資本錯配指數(shù)每增加1個單位，將顯著降低產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和合理化0.046和0.003個單位。由第(2)列和第(4)列的估計結(jié)果發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和合理化對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的估計系數(shù)分別為0.007和0.009，且均在5%的水平上顯著為正，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和合理化每增加一個單位，將分別顯著提升經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平0.007和0.009個單位?？傊瑑蓚€中介變量的中介效應(yīng)均顯著存在，中介效應(yīng)的檢驗結(jié)論均為部分中介效應(yīng)，兩個中介變量的中介效應(yīng)占比分別為1.859%和0.150%。這一檢驗結(jié)果表明人力資本錯配降低經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平的總效應(yīng)中，有2.009%是通過阻礙產(chǎn)業(yè)升級的中介效應(yīng)發(fā)揮作用的，假設(shè)3得到證實。

四、研究結(jié)論與政策啟示

利用2000—2020年我國30個省級行政區(qū)的面板數(shù)據(jù)，通過動態(tài)SDM和中介效應(yīng)模型考察了人力資本錯配對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響，研究結(jié)果表明：地區(qū)間的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展在空間上表現(xiàn)出較強的正相關(guān)性特征，在時間維度上表現(xiàn)出明顯的路徑依賴特征；人力資本錯配不僅直接降低了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平，還通過抑制科技創(chuàng)新和阻礙產(chǎn)業(yè)升級的中介效應(yīng)間接降低了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平，兩種中介效應(yīng)所占比重分別為14.385%和2.009%；以增加投資這種粗放型的經(jīng)濟增長模式將不利于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平的提升，而增加消費、擴大對外開放、提升城鎮(zhèn)化水平以及完善交通基礎(chǔ)設(shè)施能夠促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

人力資本配置是優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、激發(fā)創(chuàng)新活力的關(guān)鍵。在經(jīng)濟增速下行期，要重點防止勞動力過度向效率低下的部門轉(zhuǎn)移。應(yīng)完善市場淘汰機制，加快低效部門退出市場，釋放低效部門的資源，轉(zhuǎn)移到更高效的部門，增加產(chǎn)出，激發(fā)創(chuàng)新，推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。同時，地方政府要始終明確人力資本水平的儲備和錯配情況，適當(dāng)完善勞動力市場機制，適度出臺勞動力轉(zhuǎn)移政策，適當(dāng)調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，使得當(dāng)?shù)氐娜肆Y本儲備水平更好地匹配當(dāng)?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，從而在優(yōu)化人力資本配置的同時促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級，進而促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。