吳偉偉 盧志鵬

(南昌大學經濟管理學院 江西 南昌 330031)

一、問題的提出

改革開放以來,國家逐步放松對勞動力流動的管制,企業(yè)制度變革和大學生就業(yè)體制的市場化改革為高層次人才的流動提供了巨大的空間,良好的工資收入和就業(yè)前景激勵高層次人才向東部集聚,勞動力跨省就業(yè)規(guī)模越來越大①。理論研究發(fā)現高技能勞動力比低技能勞動力具有更強的流動性,流動目的地主要為沿海地區(qū)[1],高校畢業(yè)生初次就業(yè)的首選地依次為東部、中部和西部地區(qū),并且著名研究型大學的畢業(yè)生選擇東部地區(qū)就業(yè)的意愿更強[2]。除自身就業(yè)轉移外,接受高等教育的個體還會帶動家庭成員的轉移,并且以向發(fā)達地區(qū)的正規(guī)性流動為主[3]。區(qū)域就業(yè)環(huán)境、工資水平和勞動保障等均存在顯著區(qū)域差異,“同工不同酬”現象仍然普遍存在,導致勞動力大規(guī)?？缡∞D移就業(yè)。從截至2018年3月的調查數據來看,以上海為例,全國各省市在滬辦理就業(yè)登記的人員共463.3萬人,與2017年同期相比增加15.8萬人。大學生就業(yè)數據也顯示,除北上廣深之外,涌入新一線城市就業(yè)的外省本科畢業(yè)生占比不斷上升,2015至2017屆的比例分別為28.2%、32.0%、35.6%,其中,在杭州就業(yè)的外省人占比最高,為55.3%,其后為天津,占比為54.4%②。

人力資本是指勞動者蘊含的認知能力和非認知能力[4],可以通過教育、醫(yī)療保健、在職培訓等方式獲得,其收入增加效應和經濟增長效應分別激勵了私人和政府進行人力資本投資③。從微觀層面來看,正規(guī)教育是形成認知能力人力資本的主要途徑[5],繼續(xù)教育、在職培訓等“知識增進”方式也可以提高人力資本水平[6]。心理學研究亦表明,非認知能力人力資本形成過程更為復雜,除了與投資規(guī)模相關之外,還與投資時機相關,不同年齡會形成不同的非認知能力[7],家庭教育和學校教育在非認知能力人力資本形成中均發(fā)揮了重要作用[8]。宏觀層面人力資本積累以微觀層面人力資本形成為基礎。影響區(qū)域勞動力人力資本規(guī)模的因素包括本地財政支出偏好、教育發(fā)展水平、工資水平、就業(yè)環(huán)境、要素市場發(fā)育程度和產業(yè)結構等[9-10]。通常各層級教育財政支出對人力資本的產出彈性均為正值,但產出彈性可能有所差異[11]。不同性質教育支出對基礎性人力資本、專業(yè)性人力資本形成和積累效率的影響差異顯著,研究發(fā)現私人教育支出的產出彈性高于公共教育支出,對專業(yè)人力資本的形成影響更大,而公共教育支出對人力資本積累效率的作用更大,對基礎性人力資本的影響更顯著[12]。此外,政府教育支出對人力資本的形成也可能具有一定的時滯性,有研究發(fā)現前一期義務教育支出對當期人力資本的作用為負,前兩期義務教育支出對當期人力資本的作用為正,公共教育支出帶來低水平的人力資本增長[13]。

教育是提高勞動力人力資本水平的主要方式,提升人力資本也正是教育發(fā)揮經濟增長效應的主要途徑[14-16]。在我國教育體系中,地方各級政府是各層級教育的主要供給主體,財政性教育支出是教育發(fā)展的主要經費來源,很大程度上決定了本地教育發(fā)展水平,同時也影響私人人力資本投資[17-18],對促進本地人力資本積累起到關鍵作用。然而,跨省就業(yè)增強了地方政府教育財政支出的空間溢出效應,其對本地勞動力人力資本的貢獻不但取決于教育財政支出規(guī)模,還與區(qū)域勞動力市場的發(fā)育程度和整合狀況密切相關?？缡【蜆I(yè)增強了勞動力人力資本的流動性,雖然有利于提高就業(yè)者與崗位匹配度,優(yōu)化勞動力資源配置,釋放就業(yè)市場化改革紅利[19],但是也可能同時加劇人力資本區(qū)域不平衡,降低教育財政支出對本地勞動力人力資本的貢獻率。省級教育財政支出規(guī)模與本地勞動力人力資本存量并不必然呈現正相關。

本研究以跨省就業(yè)為研究背景,嚴格區(qū)分勞動力人力資本和人口人力資本④,構建教育財政支出規(guī)模和支出努力兩個指標,用于表征政府教育供給行為,評估跨省就業(yè)下省級教育財政支出的勞動力人力資本提升效應?？赡艿呢暙I在于從勞動力人力資本積累而非人口人力資本積累的角度重新審視教育財政的支出效率,反思政府的教育支出行為,為地方政府制定有效的教育財政支出政策提供依據。

二、勞動力人力資本的區(qū)域分布及其動態(tài)演進

由于勞動力的流動性,區(qū)域人口人力資本水平與勞動力的人力資本水平可能表現出不一致[20],本地教育發(fā)展可以通過增加各層級教育的入學率提高本地人口的受教育程度,而勞動力人力資本水平除了與本地教育發(fā)展水平相關之外,還與本地的跨省就業(yè)規(guī)模相關,即就業(yè)者的凈流入規(guī)模及其人力資本存量。接下來利用核密度函數(Kernel function)⑤和莫蘭指數(Moran's Index),從時間和空間兩個維度分析我國勞動力人力資本區(qū)域分布及其動態(tài)演進。

當前相關研究主要包括三種人力資本估算方法:成本法、收入法和教育指標法。人力資本投資同時包含私人支出和政府支出,延續(xù)時間較長,成本法需要比較全面且周期較長的數據支撐,收入法則需要用到勞動者終身收入的現值,并且嚴格設定一系列參數,相關數據的缺失增加了以上兩種方法的估算難度[21]。本研究關注勞動力人力資本的橫截面比較和時序變化,絕對值對分析結果的影響相對較弱,因此利用教育指標法估算各省勞動力人力資本,相關數據容易獲得,可操作性強。參照托馬斯(Thomas)對學歷教育的界定[22],首先設定各層級教育的教育年限:文盲(0)、小學(6)、初中(9)、高中(12)、大專(15)、大學本科(16)、研究生及以上(20),以接受各層級教育水平勞動者的數量占比為權數進行加權平均,計算結果的描述性統計分析參見表1。

表1 勞動力人力資本的描述性統計分析

(一)勞動力人力資本的省際差異

勞動力人力資本具有直接的經濟增長效應,而經濟增長又會反過來促進產業(yè)結構升級,完善生產要素市場,形成合理的競爭性工資水平,吸引勞動力流入,產生人力資本的集聚效應,擴大增長水平不同地區(qū)的勞動力人力資本水平差異。改革開放之后,省域經濟發(fā)展差距和要素集聚呈現動態(tài)變化,勞動力跨省就業(yè)的方向、規(guī)模順勢調整,人力資本的省域分布表現明顯的階段性特征[23]。為說明勞動力人力資本的省域分布及其變動趨勢,根據年度人力資本估算數據,估計2004年、2008年、2012年和2018年四個主要年份的核密度函數[24],結果如圖1至圖4所示。

估計結果顯示,主要年份的核密度函數曲線峰值隨時間右移,說明勞動力人力資本的均值逐年提高,就業(yè)勞動力受教育水平、勞動技能相應提升。但圖1至圖4也顯示四個年份的核密度函數曲線扁平度近似,說明勞動力人力資本的區(qū)域分化程度變化不大。2004年、2008年和2012年對應的核密度函數曲線均呈現多峰態(tài)勢和右偏情形,反映這三年勞動力人力資本向不同均值集中,說明一部分省份向其他均值集中,一定程度上表明勞動力人力資本的“俱樂部收斂”(club convergence)態(tài)勢,與已有研究結論一致。2018年的核密度曲線右偏趨勢明顯,說明存在少數勞動力人力資本較高的省份。

(二)勞動力人力資本的省際空間相關特征

圖5至圖8顯示莫蘭指數值較大,尤其是2018年,莫蘭指數值為0.353,說明勞動力人力資本存在顯著的空間相關,經濟發(fā)展水平越接近的省份,勞動力人力資本水平也越接近。莫蘭指數值遞增表明2018年勞動力人力資本的空間相關特征強于2004年,這一結論與當前我國勞動力人力資本的區(qū)域分布狀態(tài)基本契合。發(fā)達省份的高房價、高強度的工作壓力雖然會倒逼部分勞動者轉移到中西部省份就業(yè),但是未能從根本上改變勞動力轉移就業(yè)向發(fā)達省份集聚的特征。

三、研究設計

(一)數據來源與變量說明

實證研究數據為2004—2018年的省級面板數據(不含西藏和海南),來源于《中國區(qū)域經濟統計年鑒》《中國工業(yè)統計年鑒》《中國人口和就業(yè)統計年鑒》《中國統計年鑒》和各省歷年統計年鑒等數據庫,觀測值共計377條。

(二)基準計量分析模型

為使數據更加平穩(wěn),在回歸分析中對除虛擬變量之外的所有變量做取對數處理,基準計量分析模型為:

ln-hcapitalit為勞動力人力資本,xit為包括教育財政支出在內的所有解釋變量,zi為不隨時間變動的個體特征,ui為代表個體異質性特征的截距項,εit為隨個體和時間變動的擾動項,假設與ui不相關,服從獨立同分布。根據豪斯曼檢驗結果,使用隨機效應面板數據模型(ui與所有解釋變量ln-xit、zi不相關)、采用廣義最小二乘法(FGLS)估計模型參數。

四、研究假設與實證研究結果

(一)研究假設

隨機前沿分析方法(SFA)是人力資本生產函數的基準模型之一,描述了政府教育支出、私人教育支出與教育產出之間的函數關系[28],不但強調了要素投入的作用,也強調了由函數關系決定的產出效率:

HRit=Ait(EGit)β1(EHit)β2

HR為教育產出,即人力資本水平,EG為政府教育支出,EH為私人教育人力支出,β1和β2為產出彈性,該教育生產函數將教育支出之外的其他因素全部歸于A,即前沿技術水平,包括社會制度、文化傳統、經濟體制等。Ait=exp(A0-uit+vit),uit為教育的技術效率指數,vit為隨機擾動項,服從均值為零的正態(tài)分布。

依據模型容易推出,在封閉的勞動力市場上,教育財政支出會提高本地人力資本水平,兩者呈現嚴格正相關。然而,在一國范圍之內,如果政府不設置外生性制度約束,在競爭性勞動力市場上,勞動力可以在工資差異激勵下實現自由流動,最終導致工資差異消失。如果勞動力市場為非競爭性市場,無法實現“同工同酬”,勞動力跨區(qū)就業(yè)便會使教育財政支出與本地勞動力人力資本正向關系變得不確定。工資水平高的地區(qū)吸引人力資本高的勞動力流入,即便本地教育財政支出增長有限,勞動力人力資本仍可能遠高于其他地區(qū);而工資水平低的地區(qū),教育財政支出增加雖然提高了本地人口的受教育水平,但是就業(yè)向外轉移會降低本地勞動力的人力資本水平,教育財政支出的勞動力人力資本提升效應變弱,使得工資水平高的地區(qū)獲得正外部性?？梢酝茰y,跨省就業(yè)導致省域政府教育財政支出與本地勞動力人力資本的正向關系變得不確定,跨省就業(yè)規(guī)模大的省份(凈流入規(guī)模或凈流出規(guī)模)教育財政與勞動力人力資本的正相關性弱于跨省就業(yè)規(guī)模小的省份。

(二)實證研究結果分析

1.省域教育財政支出對勞動力人力資本的貢獻

表2中的模型(1)顯示,人均教育財政支出參數估計結果在任何顯著性水平上均沒有通過檢驗,說明地方教育財政支出對勞動力人力資本的影響不顯著,影響勞動力人力資本的因素包括工資率、第三產業(yè)產值占比、人均GDP和所有制結構。人均GDP、第三產業(yè)產值占比和所有制結構對本地勞動力人力資本水平均產生了促進作用,說明經濟發(fā)展水平越高、產業(yè)結構以第三產業(yè)為主、國有企業(yè)產值對本地經濟發(fā)展貢獻越大的地區(qū)越容易吸引到高素質的勞動者。與直觀認識不同,工資率對勞動力人力資本的影響為負,可能是因為高工資省份吸引了較多受教育層次較低的外來務工者,降低了本地勞動力人力資本的平均水平。加入人均教育財政支出與地區(qū)虛擬變量的交叉項之后,模型擬合度有所改善,R2增加,表2中的模型(2)顯示大部分變量參數估計結果與模型(1)沒有顯著差異,但是人均教育財政支出與中部地區(qū)虛擬變量的交叉項在1%的顯著性水平上通過檢驗,而與東部地區(qū)的交互項在10%的顯著性水平上通過檢驗,系數值均為正,說明中部地區(qū)教育財政支出對本地勞動力人力資本的貢獻最顯著,其次是東部地區(qū),西部地區(qū)不顯著。自2004年“中部崛起”發(fā)展戰(zhàn)略提出以來,中部地區(qū)經濟發(fā)展迅速,勞動力跨省就業(yè)輸出規(guī)模的增長速度趨緩,愿意留在中部地區(qū)就業(yè)的勞動力數量增加,中部省份可以獲得更多來自本地教育財政支出規(guī)模擴大的人力資本收益,提高了教育財政對本地勞動力人力資本的正向促進效應和貢獻程度。東部地區(qū)是勞動力跨省就業(yè)的集中輸入區(qū)域,獲得中西部地區(qū)教育財政支出的正外部性,本地教育財政支出與勞動力人力資本正向相關的顯著性變弱。西部地區(qū)作為跨省就業(yè)的主要輸出區(qū)域的局面未發(fā)生根本轉變,教育財政支出對本地勞動力人力資本的影響不顯著。

表2 以人均教育財政支出為核心解釋變量的回歸結果

2.省域教育財政支出努力對勞動力人力資本的貢獻

表3中模型(3)的回歸結果顯示地方教育財政支出努力參數估計結果沒有通過顯著性檢驗,與表2中的模型(1)相似,表明其對勞動力人力資本的貢獻并不顯著,具有顯著影響的解釋變量仍然是工資率、第三產業(yè)產值占比、人均GDP和所有制結構,參數估計結果的數值與表2中的模型(1)存在微小差異。表3中模型(4)參數估計結果顯示,加入交互項之后,總體上模型擬合度有所改善,教育財政支出努力與地區(qū)虛擬變量的交互項參數估計結果通過顯著性檢驗,與中部、東部地區(qū)的交互項分別在1%和5%的顯著性水平上通過檢驗,與中部地區(qū)交互項的參數估計值大于東部地區(qū),說明中部地區(qū)教育財政支出努力對本地勞動力人力資本的貢獻大于東部地區(qū),在西部地區(qū)不顯著。

表3 以教育財政支出努力為核心解釋變量的回歸結果

表2和表3的參數估計結果說明,無論是以人均教育財政支出還是以教育財政支出努力為核心解釋變量,回歸分析的結果都非常相似。全樣本的回歸分析結果均無法證明地方政府教育財政支出顯著影響了本地勞動力人力資本。分地區(qū)的回歸分析結果表明,處于經濟增長上升期、跨省就業(yè)規(guī)模有所改善的中部地區(qū),教育財政支出顯著提高了本地勞動力人力資本。相比之下,跨省就業(yè)輸入規(guī)模較大的東部地區(qū),教育財政支出對本地勞動力人力資本的貢獻度降低,跨省就業(yè)輸出規(guī)模大的西部地區(qū),教育財政支出對本地勞動力人力資本不存在顯著影響。

(三)穩(wěn)健性檢驗

勞動力人力資本積累有利于促進區(qū)域經濟增長,使得地方政府具有更強的財政實力發(fā)展教育,因此勞動力人力資本可能存在對地方教育財政的反向因果關系,導致內生性問題出現,降低模型參數估計結果的有效性,帶來有偏或非一致參數估計量。為保證參數估計結果的可靠性和穩(wěn)健性,本研究使用工具變量法重新估計模型參數,核心解釋變量的工具變量為地方教育財政支出占總財政預算支出之比(feduratio),參數估計結果參見表4。

表4 以教育財政支出占總財政預算支出之比為工具變量的回歸結果

與表2、表3的參數估計結果相比,表4中模型(5)和模型(6)顯示各變量參數估計結果的顯著性和數值符號未發(fā)生變化,僅改變了參數數值。從全樣本回歸分析結果來看,地方教育財政支出沒有顯著地影響到勞動力人力資本水平,加入交互項之后的回歸分析結果說明,中部地區(qū)教育財政支出對本地勞動力人力資本的貢獻最大,其次是東部地區(qū),在西部地區(qū)不顯著,與前文的結論一致。

五、結論與政策建議

本研究在考慮我國跨省就業(yè)規(guī)模較大的現實背景下,從理論上分析了地方政府教育財政支出對勞動力人力資本的貢獻,揭示了勞動力人力資本的區(qū)域分布及其動態(tài)變化,利用省級面板數據和加入交互項的隨機效應模型進行實證研究。全樣本實證研究結論表明,地方教育財政支出并沒有顯著地影響到勞動力人力資本水平。分地區(qū)樣本的實證研究結論表明,地方教育財政支出對勞動力人力資本的貢獻與跨省就業(yè)轉移凈規(guī)模相關。中部省份在“中部崛起”戰(zhàn)略實施之后,充分利用區(qū)位優(yōu)勢和資源優(yōu)勢,經濟增長速度較快,就業(yè)吸納能力增強,選擇在本地就業(yè)的勞動力數量增加,并且吸引了更多高端勞動力的流入,跨省就業(yè)轉移凈規(guī)模逐步縮小,教育財政支出與勞動力人力資本的正向相關性在三大區(qū)域中表現最強。實證研究體現的地方教育財政支出對勞動力人力資本的區(qū)域異質性貢獻證實了在勞動力市場逐漸整合的背景下,區(qū)域勞動力人力資本水平不但受教育財政支出規(guī)模的影響,還與跨省就業(yè)轉移規(guī)模相關,支持了理論分析提出的研究假設,基于工具變量法進行的內生性處理表明研究結論是穩(wěn)健的。

政府教育財政支出對本地勞動力人力資本的貢獻決定了教育財政的經濟增長效應,而跨省就業(yè)顯著提高了地方教育財政的空間溢出效應,一定程度降低了政府的教育支出激勵,不利于改善區(qū)域經濟增長不平衡的現狀。提高經濟增長質量、縮小區(qū)域經濟增長差距已成為我國經濟改革的重中之重,應充分發(fā)揮勞動力人力資本對提升生產要素的邊際產出率、促進技術進步、改善要素錯配的積極作用?；谘芯拷Y論,本研究認為要提高勞動力人力資本水平,各地方政府在擴大教育財政支出規(guī)模的同時,還需要積極地完善本地就業(yè)市場,減少人力資本配置扭曲,對于欠發(fā)達地區(qū)而言,需要形成合理的工資定價機制,縮小與發(fā)達地區(qū)的工資差距,留住本地各層級教育培養(yǎng)的人才,減少高層次人才到外省就業(yè),同時吸引人才到本地就業(yè)。

注釋：

①高技能人才是提升地區(qū)勞動力人力資本總體水平的主要因素,跨省就業(yè)輸出將大幅降低輸出地的人力資本水平。截至2018年3月底,在滬就業(yè)登記的外省市戶籍來滬人員中,具有大專及以上學歷的約占37.8%,2013年同期該比例僅為21.4%,五年時間幾乎翻了一番。與上海戶籍勞動力相比,兩者之間這一比例的差距,由五年前同期的15.3%下降至當前的7.0%,來滬人員與上海戶籍勞動力在學歷方面的差距不斷縮小,參見:http://www.chinajob.gov.cn/c/2018-06-20/28766.shtml。

②數據來源:http://www.chinajob.gov.cn/sjpd/qwsj/。

③政府支出主要是指政府部門對提高人力資本積累而進行的教育、培訓和健康等方面的公共財政投入。本文僅關注教育投入,因此后文實證分析中的教育財政支出為政府進行人力資本投資支出的組成部分,且是最主要的組成部分。

④很多研究將勞動力人力資本和人口人力資本區(qū)別模糊化,實際上當存在人力資本的跨區(qū)流動時,兩者不等價,同時人口人力資本的計算包括非勞動人口,降低了人力資本測算的準確度。

⑦教育支出努力有多種評價指標,國際通用指標為公共教育經費占國內生產總值的比例,其他指標還包括生均公共教育經費占人均年收入比例等。

⑧東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東;中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南;西部地區(qū)包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。