人力資本結(jié)構(gòu)與技術(shù)進(jìn)步
——異質(zhì)性影響分析及其跨國(guó)經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

臺(tái) 航 崔小勇

一、引 言

經(jīng)濟(jì)全球化的發(fā)展促進(jìn)了世界各國(guó)之間的經(jīng)濟(jì)文化交流，也帶動(dòng)了先進(jìn)技術(shù)由技術(shù)領(lǐng)先國(guó)家向其他國(guó)家的擴(kuò)散和傳播，為技術(shù)落后國(guó)家的技術(shù)追趕提供了有利條件。然而，盡管技術(shù)擴(kuò)散有利于技術(shù)進(jìn)步，一個(gè)國(guó)家內(nèi)部的生產(chǎn)要素投入特別是人力資本積累在技術(shù)進(jìn)步過程中仍然發(fā)揮著不可替代的作用。內(nèi)生增長(zhǎng)理論認(rèn)為，人力資本是技術(shù)進(jìn)步活動(dòng)的主要投入要素(Nelson和 Phelps，1966；Romer，1990)，而不同類型的人力資本對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響存在差異。那么，當(dāng)人力資本總量一定時(shí)，不同類型的人力資本之間所形成的相對(duì)結(jié)構(gòu)對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響是否一樣呢？由于存在性質(zhì)不同的技術(shù)進(jìn)步活動(dòng)(技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)應(yīng)用)，而這些活動(dòng)所依賴的人力資本類型又并不一致，那么人力資本內(nèi)部的結(jié)構(gòu)性變化對(duì)技術(shù)進(jìn)步的整體影響勢(shì)必會(huì)存在差異。關(guān)于這個(gè)問題學(xué)者們探討得并不多。本文將依托于理論分析和跨國(guó)經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，從結(jié)構(gòu)性的角度出發(fā)，分別以技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)和技術(shù)應(yīng)用活動(dòng)產(chǎn)生的效率變化為研究對(duì)象，重點(diǎn)探討人力資本結(jié)構(gòu)變化對(duì)兩種效率變化所產(chǎn)生的異質(zhì)性影響。

黨的十九大報(bào)告強(qiáng)調(diào)：“創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力，是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的戰(zhàn)略支撐。”其中，人才培養(yǎng)是實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略、建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家的重要基石。更為重要的是，自 2008年全球金融危機(jī)以來，各國(guó)貿(mào)易保護(hù)主義有所抬頭，國(guó)際經(jīng)濟(jì)發(fā)展中逆全球化現(xiàn)象有所顯現(xiàn)，以技術(shù)性貿(mào)易壁壘為代表的非關(guān)稅措施制約著跨國(guó)技術(shù)擴(kuò)散。在此情況下，把握人力資本內(nèi)部的結(jié)構(gòu)性差異對(duì)技術(shù)進(jìn)步尤其是技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的影響，無疑具有重要的現(xiàn)實(shí)意義，這將會(huì)為我們突破未來可能面臨的技術(shù)封鎖和為技術(shù)進(jìn)步的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展制定具有針對(duì)性的人才培養(yǎng)方案提供重要的借鑒。

關(guān)于人力資本的類型，學(xué)者們通常按照受教育程度將人力資本分為熟練型和非熟練型兩類，前者一般是指受過高等教育的勞動(dòng)力；而本文所研究的人力資本類型更為細(xì)化，包括初等教育型、中等教育型和高等教育型三種類型。就技術(shù)進(jìn)步而言，大部分研究普遍根據(jù)活動(dòng)性質(zhì)的不同將技術(shù)進(jìn)步過程分為技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)和技術(shù)模仿活動(dòng)(包括技術(shù)追趕或技術(shù)擴(kuò)散)。如果國(guó)家之間具有完全的開放度，則每一時(shí)點(diǎn)的技術(shù)前沿具有唯一性，那么技術(shù)落后國(guó)家趨向技術(shù)前沿的技術(shù)追趕活動(dòng)(或者技術(shù)先進(jìn)國(guó)家出現(xiàn)的向技術(shù)落后國(guó)家的技術(shù)擴(kuò)散活動(dòng))，實(shí)際上屬于技術(shù)應(yīng)用范疇。因此，為了保持理論分析和實(shí)證分析的一致性，本文將技術(shù)進(jìn)步活動(dòng)分為技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)應(yīng)用，以便于分析不同類型的人力資本所產(chǎn)生的異質(zhì)性影響。

以往文獻(xiàn)在研究不同類型的人力資本對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響時(shí)，也主要以技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)模仿為研究對(duì)象來展開。這些研究通過假定技術(shù)創(chuàng)新和模仿活動(dòng)在技能需求方面的差異來探究給定經(jīng)濟(jì)體在接近技術(shù)前沿的過程中不同類型的人力資本對(duì)技術(shù)進(jìn)步的異質(zhì)性影響。例如，Benhabib和 Spiegel(1994、2005)、Dowrik和 Rogers(2002)通過分別構(gòu)建不同的技術(shù)擴(kuò)散模型，發(fā)現(xiàn)人力資本水平的提高不僅有助于技術(shù)創(chuàng)新，而且還有助于技術(shù)擴(kuò)散或技術(shù)追趕；然而，他們所分析的對(duì)象是整體的人力資本存量，并未對(duì)人力資本的不同類型進(jìn)行區(qū)分。Vandenbussche等(2006)假設(shè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)相對(duì)于技術(shù)模仿而言屬于技能密集型，以此構(gòu)建內(nèi)生增長(zhǎng)模型并結(jié)合實(shí)證分析指出，經(jīng)濟(jì)體越是接近技術(shù)前沿則熟練勞動(dòng)力的增長(zhǎng)效應(yīng)越為顯著；而當(dāng)經(jīng)濟(jì)體遠(yuǎn)離技術(shù)前沿時(shí)，密集使用非熟練勞動(dòng)力的技術(shù)模仿則是提高全要素生產(chǎn)率的主要?jiǎng)恿Αessinis和Ahmed(2008)的實(shí)證分析結(jié)果則表明熟練勞動(dòng)力有助于技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)擴(kuò)散。Ang等(2011)以 Vandenbussche等(2006)的分析為基礎(chǔ)并進(jìn)一步擴(kuò)展了樣本范圍，其實(shí)證分析結(jié)果表明初等教育和中等教育有利于技術(shù)模仿，而高等教育有利于技術(shù)創(chuàng)新；當(dāng)中高收入國(guó)家接近技術(shù)前沿時(shí)，高等教育對(duì)技術(shù)進(jìn)步的增長(zhǎng)效應(yīng)會(huì)逐漸增強(qiáng)。Basu和Mehra(2014)通過構(gòu)建不同技術(shù)進(jìn)步類型的內(nèi)生增長(zhǎng)模型來探討不同類型人力資本的差異性作用，發(fā)現(xiàn)熟練型人力資本在“技術(shù)模仿-技術(shù)創(chuàng)新”型和“技術(shù)創(chuàng)新”型的增長(zhǎng)體制中具有明顯的增長(zhǎng)效應(yīng)，而非熟練型人力資本只在“技術(shù)模仿”型增長(zhǎng)體制中發(fā)揮促進(jìn)作用。Cerina和 Manca(2016)則進(jìn)一步放松了 Vandenbussche等(2006)關(guān)于技術(shù)進(jìn)步活動(dòng)規(guī)模報(bào)酬不變的假定，認(rèn)為經(jīng)濟(jì)體在接近技術(shù)前沿的過程中，貧窮國(guó)家的熟練型勞動(dòng)力所產(chǎn)生的邊際增長(zhǎng)效應(yīng)會(huì)逐漸增加，而在接近技術(shù)前沿的國(guó)家里，其作用正好相反。

回顧文獻(xiàn)，我們發(fā)現(xiàn)以往的研究還存在著一些局限。首先，以往研究多分析的是人力資本對(duì)整體技術(shù)進(jìn)步率的影響，而對(duì)技術(shù)模仿或創(chuàng)新所產(chǎn)生的效率變化并未展開深入研究。Vandenbussche等(2006)、Ang等(2011)、Cerina和 Manca(2016)等大部分文獻(xiàn)主要探討了各類型人力資本對(duì)技術(shù)進(jìn)步率的差異性影響；然而，在不同發(fā)展水平的國(guó)家里，技術(shù)模仿和技術(shù)創(chuàng)新所產(chǎn)生的效率變化存在差異，那么人力資本的影響作用也會(huì)不同，關(guān)于這一點(diǎn)鮮有研究涉及。其次，關(guān)于人力資本結(jié)構(gòu)對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響，目前的研究文獻(xiàn)仍缺乏系統(tǒng)分析。學(xué)者們多以人力資本存量為研究對(duì)象，而對(duì)于各類型人力資本及其相對(duì)結(jié)構(gòu)所產(chǎn)生的影響是否具有差異性，他們并未深入分析。此外，在人力資本測(cè)算方面，他們單純地使用年限法或人口占比法來衡量人力資本存量，這一做法也具有較大的片面性，因?yàn)椴煌愋偷娜肆Y本之間所存在的質(zhì)量差異(受教育年限和教育收益率的差異)也會(huì)顯著影響人力資本作用的發(fā)揮。

鑒于過去研究文獻(xiàn)中存在的不足，本文通過借鑒以往的研究方法，以跨國(guó)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)(Penn World Table 9.0，PWT 9.0)和教育數(shù)據(jù)(Barro和Lee，2013)為基礎(chǔ)，詳細(xì)測(cè)算了各國(guó)初等教育型、中等教育型和高等教育型的人力資本結(jié)構(gòu)占比，并利用 Malmquist指數(shù)分解法和隨機(jī)前沿分析法(SFA)對(duì)各國(guó)的技術(shù)進(jìn)步率進(jìn)行了有效分解，即分解為技術(shù)效率變化和技術(shù)變化：前者反映了技術(shù)應(yīng)用活動(dòng)(或技術(shù)模仿)所產(chǎn)生的效率變化，而后者反映了技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)所帶來的純技術(shù)水平的提高。在此基礎(chǔ)上，本文通過使用跨國(guó)面板數(shù)據(jù)回歸，分別就各類型的人力資本結(jié)構(gòu)對(duì)技術(shù)效率變化和技術(shù)變化的影響作用進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，以理清具體的作用機(jī)制。本文的主要貢獻(xiàn)包括以下幾個(gè)方面。

一是基于教育收益率而對(duì)人力資本結(jié)構(gòu)進(jìn)行了測(cè)度。本文以 Mincer(1974)提出的人力資本與收益率之間的關(guān)系為基礎(chǔ)，由此測(cè)算了 136個(gè)國(guó)家 1970—2010年每隔五年的初等教育型、中等教育型和高等教育型人力資本存量，并計(jì)算了相應(yīng)的人力資本結(jié)構(gòu)。以往研究在測(cè)算人力資本時(shí)，并未考慮各國(guó)不同的受教育程度在教育收益率和受教育年限方面存在的跨國(guó)差異，而這些要素影響了各類型人力資本的質(zhì)量。本文采取的測(cè)算方法充分考慮到不同類型的人力資本結(jié)構(gòu)之間所存在著的質(zhì)量差異，以精確衡量它們的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。據(jù)此，本文結(jié)合跨國(guó)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)形成了一個(gè)具有95個(gè)國(guó)家或地區(qū)共9期的數(shù)據(jù)面板，這為實(shí)證分析提供了詳實(shí)的樣本數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

二是對(duì)各國(guó)的技術(shù)進(jìn)步率即全要素生產(chǎn)率(TFP)的增長(zhǎng)率進(jìn)行了有效分解。與以往研究所不同的是，本文利用 Malmquist指數(shù)分解法和隨機(jī)前沿分析法(SFA)法將TFP增長(zhǎng)率分解為技術(shù)變化和技術(shù)效率變化兩個(gè)部分，以深入研究人力資本結(jié)構(gòu)對(duì)技術(shù)進(jìn)步效率變化結(jié)構(gòu)的影響。Vandenbussche等(2006)等一系列研究均以技術(shù)進(jìn)步率(TFP增長(zhǎng)率)為研究對(duì)象，這種分析的局限性在于，我們無法洞察人力資本結(jié)構(gòu)對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響路徑。相反，通過利用Malmquist指數(shù)分解法進(jìn)行效率分解，技術(shù)變化反映了因技術(shù)創(chuàng)新而帶來的純技術(shù)變化，技術(shù)效率變化則反映了因技術(shù)應(yīng)用(或技術(shù)模仿)而帶來的效率變化，兩者的乘積才綜合反映了技術(shù)進(jìn)步率。因此，通過研究人力資本結(jié)構(gòu)對(duì)技術(shù)變化和技術(shù)效率變化的差異性影響，我們將理清不同類型的人力資本結(jié)構(gòu)具體通過哪種路徑來影響到最后的技術(shù)進(jìn)步，并且探究具體的作用機(jī)制是否存在差異，從而豐富我們對(duì)人力資本結(jié)構(gòu)和技術(shù)進(jìn)步之間關(guān)系的認(rèn)識(shí)。

三是在技術(shù)擴(kuò)散的背景下重點(diǎn)探討了各國(guó)(或地區(qū))人力資本結(jié)構(gòu)對(duì)技術(shù)進(jìn)步效率的影響。與以往文獻(xiàn)不同的是，在研究人力資本與技術(shù)進(jìn)步之間關(guān)系時(shí)，本文做了兩個(gè)方面的重要補(bǔ)充：一方面，不再關(guān)注各類型人力資本存量的影響作用，而是在假設(shè)人力資本總量一定的前提下，重點(diǎn)探討人力資本內(nèi)部所存在的結(jié)構(gòu)性差異對(duì)技術(shù)變化和技術(shù)效率變化的影響。另一方面，同時(shí)考慮了經(jīng)濟(jì)全球化所帶來的技術(shù)擴(kuò)散的影響，以更加準(zhǔn)確地、穩(wěn)健地考察人力資本結(jié)構(gòu)對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響作用。結(jié)果表明，在控制給定經(jīng)濟(jì)體與技術(shù)前沿距離的情況下，初等教育型的人力資本結(jié)構(gòu)占比是影響技術(shù)效率變化的重要因素，高等教育型的人力資本結(jié)構(gòu)占比對(duì)技術(shù)變化而言更為重要，中等教育型的人力資本結(jié)構(gòu)占比對(duì)兩者的影響并不明確。更為重要的是，本文通過進(jìn)一步討論發(fā)現(xiàn)，隨著經(jīng)濟(jì)體不斷接近技術(shù)前沿，不同類型的人力資本結(jié)構(gòu)對(duì)技術(shù)效率變化和技術(shù)變化的影響呈現(xiàn)出邊際遞減的趨勢(shì)。

本文余下內(nèi)容安排如下：第二部分從理論上分析人力資本結(jié)構(gòu)對(duì)技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生的效率變化的影響機(jī)制，并提出研究假說；第三部分詳述人力資本結(jié)構(gòu)的測(cè)算方法和技術(shù)進(jìn)步效率的分解方法；第四部分在第三部分的基礎(chǔ)上，利用跨國(guó)面板數(shù)據(jù)實(shí)證分析人力資本結(jié)構(gòu)對(duì)技術(shù)進(jìn)步效率變化(技術(shù)效率變化和技術(shù)變化)的影響，并進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)；第五部分展開進(jìn)一步討論，探討當(dāng)經(jīng)濟(jì)體接近技術(shù)前沿時(shí)人力資本結(jié)構(gòu)的變化對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響程度是否會(huì)發(fā)生變化；第六部分總結(jié)全文并提出政策啟示。

二、研究假說

內(nèi)生增長(zhǎng)理論認(rèn)為，人力資本對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響體現(xiàn)在兩個(gè)方面：創(chuàng)新知識(shí)(技術(shù))和加速技術(shù)的吸收與擴(kuò)散。首先，人力資本是知識(shí)創(chuàng)新和技術(shù)開發(fā)的重要源泉。Romer(1990)指出，知識(shí)(技術(shù))由于具有非競(jìng)爭(zhēng)性而能夠產(chǎn)生“溢出效應(yīng)”，因此任何個(gè)人所進(jìn)行的知識(shí)生產(chǎn)都能提高整個(gè)社會(huì)的生產(chǎn)效率。其次，人力資本是技術(shù)應(yīng)用的必要條件。在其他條件一定的情況下，人力資本的存量越大，技術(shù)吸收與擴(kuò)散的速度就越快，物質(zhì)資本的生產(chǎn)效率也就越高。技術(shù)進(jìn)步主要包括兩個(gè)方面：技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)應(yīng)用。技術(shù)創(chuàng)新意味著生產(chǎn)可能性邊界的外推，而技術(shù)應(yīng)用則體現(xiàn)了趨向生產(chǎn)可能性邊界的內(nèi)部資源配置優(yōu)化；在開放經(jīng)濟(jì)的條件下，技術(shù)應(yīng)用還包括跨國(guó)之間的技術(shù)追趕(Kumar和 Russell，2002)。相應(yīng)地，技術(shù)進(jìn)步所帶來的效率變化包括兩部分：技術(shù)變化和技術(shù)效率變化。前者代表了技術(shù)創(chuàng)新水平的變化，即在投入要素不變的情況下，單純地因?yàn)榧夹g(shù)水平的提高而導(dǎo)致的效率變化；而后者代表了技術(shù)應(yīng)用效率的變化，即在各期技術(shù)水平不變的情況下，單純地因?yàn)楦髌谝乩眯实奶岣叨鴰淼淖兓?/p>

人力資本結(jié)構(gòu)對(duì)技術(shù)效率變化和技術(shù)變化的影響具有差異性。一方面，根據(jù)Aghion等(1998)、Vandenbussche等(2006)等學(xué)者的分析，高等教育型人力資本往往被視為技術(shù)進(jìn)步的關(guān)鍵投入要素。相對(duì)于技術(shù)應(yīng)用而言，技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)需要更多技能的投入，因而它要求人力資本具備更多的勞動(dòng)技能，或者更高的教育水平。因此，高等教育型的人力資本對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響更大。另一方面，Romer(1986、1990)、Lucas(1988)等在研究中把初等教育型和中等教育型人力資本作為直接的勞動(dòng)投入來引入到生產(chǎn)函數(shù)當(dāng)中。由此可見，初等教育型和中等教育型的人力資本可能直接作用于生產(chǎn)活動(dòng)；而當(dāng)技術(shù)水平(或生產(chǎn)可能性邊界)給定時(shí)，兩者在生產(chǎn)活動(dòng)中發(fā)揮的作用更多地體現(xiàn)在促進(jìn)了技術(shù)應(yīng)用水平的提高，即將給定的生產(chǎn)技術(shù)應(yīng)用到具體的生產(chǎn)實(shí)踐中，并不斷促進(jìn)生產(chǎn)活動(dòng)向生產(chǎn)可能性邊界趨近。值得注意的是，對(duì)于中等教育型的人力資本而言，由于其既包括全日制的中學(xué)教育，也包括職業(yè)高中等技術(shù)性和職業(yè)性較強(qiáng)的學(xué)歷教育，因此它對(duì)技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)應(yīng)用都能產(chǎn)生影響。然而，中等教育型人力資本積累，是促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步還是促進(jìn)技術(shù)應(yīng)用，或者說對(duì)技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步的相對(duì)影響如何，以往的理論研究并未給出明確結(jié)論。因此，我們需要通過實(shí)證分析來確定中等教育型人力資本的結(jié)構(gòu)性變化對(duì)技術(shù)效率變化和技術(shù)變化的差異性影響。

為此，本文根據(jù)以往文獻(xiàn)的研究成果提出如下研究假說。

假說1：由于技術(shù)應(yīng)用主要受初等教育型的人力資本影響，因此初等教育型人力資本占比的提高會(huì)促進(jìn)技術(shù)效率變化。

假說2：由于技術(shù)創(chuàng)新主要由高等教育型的人力資本決定，因此高等教育型人力資本占比的提高則會(huì)促進(jìn)技術(shù)變化。

假說3：對(duì)于中等教育型的人力資本而言，其對(duì)技術(shù)變化和技術(shù)效率變化都會(huì)產(chǎn)生影響，但是影響性質(zhì)并不明確。

綜合以上假說，本文的邏輯思路如圖1所示：

圖1 人力資本結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響機(jī)制

下面，本文首先提出人力資本結(jié)構(gòu)的測(cè)算方法和技術(shù)進(jìn)步效率變化的分解方法，然后設(shè)計(jì)實(shí)證模型對(duì)以上假說進(jìn)行驗(yàn)證。

三、人力資本結(jié)構(gòu)的測(cè)算和技術(shù)進(jìn)步效率變化的分解

（一）測(cè)算人力資本結(jié)構(gòu)

目前學(xué)術(shù)界主要采用收入法來測(cè)算人力資本存量，即從人力資本投資收益的角度出發(fā)，通過核算人力資本積累未來所能帶來的收益現(xiàn)值總額來反映人力資本的投資價(jià)值。本文借鑒 Jorgenson和Fraumeni(1989、1992)、Hall和Jones(1999)、Caselli(2005)和 PWT 9.0(2016)對(duì)人力資本的測(cè)算方法，以不同受教育程度的人口占比、平均年限以及教育收益率為基礎(chǔ)來測(cè)算初等教育型(Hp)、中等教育型(Hs)和高等教育型(Hh)的人力資本存量①以往學(xué)者在研究時(shí)通常使用受教育年限或人口占比來代表人力資本，例如 Barro和 Sala-i-Martin(1995、2003)、Barro(2001)、Vandenbussche等(2006)和Ang等(2011)。然而，這些方法忽略了人力資本所能帶來的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，有很強(qiáng)的片面性。根據(jù) Mincer(1974)的研究，工資與教育年限之間存在對(duì)數(shù)線性關(guān)系，為此Hall和Jones(1999)、Caselli(2005)和PWT 9.0(2016)等在測(cè)算人力資本存量時(shí)均采用對(duì)數(shù)線性公式來表示人力資本存量與平均受教育年限之間的關(guān)系，但是他們并未考慮不同受教育層次的人力資本存量的測(cè)算方法；此外，Jorgenson和Fraumeni(1989、1992)等在測(cè)算時(shí)還充分考慮了年齡分組的影響，但是他們的方法以微觀數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，當(dāng)我們使用跨國(guó)宏觀數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算時(shí)將面臨著較大困難。。具體而言，就是以年齡分組數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，分別測(cè)算各年齡組中不同受教育程度所帶來的收益，并以各年齡組的不同受教育程度的人口占比為權(quán)重來進(jìn)行加權(quán)平均，再綜合計(jì)算不同受教育程度的人力資本存量。其中，教育收益率通過計(jì)算各年齡組給定受教育程度的收益率和平均受教育年限的自然指數(shù)值來獲得。各類人力資本存量的測(cè)算公式如下所示：

各受教育水平的人力資本結(jié)構(gòu)為：

其中：

關(guān)于數(shù)據(jù)來源，教育人口占比和平均受教育年限數(shù)據(jù)來自于 Barro和 Lee(2013)提供的跨國(guó)教育面板數(shù)據(jù)集。在測(cè)算各類型的人力資本存量時(shí)，需要綜合考慮各國(guó)不同教育層次的教育收益率差異和學(xué)制年限差異，本文以 Psacharopulos(1994、2004)的研究成果和聯(lián)合國(guó)教科文組織(UNESCO)的數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)，按照合理的方法確定各國(guó)法定學(xué)制年限和教育收益率的具體數(shù)值(法定學(xué)制年限和教育收益率的確定方法詳見臺(tái)航、崔小勇(2017)的文獻(xiàn))。

利用上述方法，本文共測(cè)算了 136個(gè)國(guó)家或地區(qū)的 1970—2010年每隔五年的初等教育型、中等教育型和高等教育型人力資本存量數(shù)據(jù)，并以此為基礎(chǔ)計(jì)算了各國(guó)的人力資本結(jié)構(gòu)。各國(guó)不同類型的人力資本存量及其結(jié)構(gòu)情況如表1所示。

表1 各國(guó)不同類型的人力資本存量及其相對(duì)結(jié)構(gòu)狀況

（二）技術(shù)進(jìn)步的分解

正如前文所述，技術(shù)進(jìn)步所帶來的效率變化包括技術(shù)變化和技術(shù)效率變化兩個(gè)部分，前者代表了技術(shù)創(chuàng)新水平的提高，后者代表了技術(shù)應(yīng)用水平的提高。本文將使用隨機(jī)前沿分析法(SFA)來測(cè)算各國(guó)或地區(qū)的技術(shù)效率，并在此基礎(chǔ)上利用 Malmquist指數(shù)分解法對(duì)技術(shù)進(jìn)步所產(chǎn)生的效率變化進(jìn)行分解。

1.技術(shù)進(jìn)步的測(cè)算

技術(shù)進(jìn)步主要通過測(cè)算全要素生產(chǎn)率(TFP)的變化率來反映；而測(cè)算 TFP變化率則需要確定各國(guó)或地區(qū)的技術(shù)前沿并計(jì)算各自偏離技術(shù)前沿的距離，即技術(shù)效率。本文利用隨機(jī)前沿法(SFA)來測(cè)算技術(shù)效率。SFA測(cè)算法是在估算生產(chǎn)前沿函數(shù)的基礎(chǔ)上，將偏離生產(chǎn)前沿的觀測(cè)現(xiàn)象歸為技術(shù)無效率，并將外部隨機(jī)性因素的影響如非預(yù)期的擾動(dòng)等充分考慮進(jìn)來(Greene，2008)。值得注意的是，SFA法以一定的經(jīng)濟(jì)理論為基礎(chǔ)，并可以使用計(jì)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)進(jìn)行估計(jì)；當(dāng)數(shù)據(jù)噪聲成為測(cè)算障礙時(shí)，它比數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)更具優(yōu)勢(shì)。由于我們使用跨國(guó)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，各國(guó)或地區(qū)的數(shù)據(jù)差異較大并且易受隨機(jī)因素的干擾，因而使用SFA法測(cè)算各國(guó)的技術(shù)效率也更為合理。

根據(jù)Kumbhakar和Lovell(2000)的研究，隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的一般形式為：

在式(7)～式(9)中， f(?)表示最優(yōu)生產(chǎn)前沿，xit表示要素投入；vit代表測(cè)量和設(shè)定誤差，假設(shè)服從正態(tài)分布；而uit則代表了技術(shù)無效率，假設(shè)服從半正態(tài)分布；而在實(shí)踐中一般需要對(duì)生產(chǎn)函數(shù)的等式兩邊求對(duì)數(shù)，即：

為了便于效率分解，本文采用了形式靈活的超越對(duì)數(shù)函數(shù)進(jìn)行分析(Coelli等，2005)①Coelli等(2005)指出超越對(duì)數(shù)函數(shù)具有形式靈活的特點(diǎn)，而且可以對(duì)任何函數(shù)形式進(jìn)行二階近似。，即：

在式(11)中，下標(biāo) i表示國(guó)家，t表示時(shí)間；yit表示總產(chǎn)出，kit和lit分別表示資本投入和勞動(dòng)投入，β表示各參數(shù)值。

對(duì)uit的估計(jì)體現(xiàn)了各國(guó)或地區(qū)偏離技術(shù)前沿的距離，而各國(guó)或地區(qū)的技術(shù)效率可以表示成這體現(xiàn)了可觀測(cè)產(chǎn)出與相應(yīng)隨機(jī)前沿產(chǎn)出之比(Coelli等，2005)。對(duì)于給定的復(fù)合誤差項(xiàng) eit=vit-uit，我們可以通過求解 exp(- uit)的條件期望來對(duì)各國(guó)的技術(shù)效率進(jìn)行預(yù)測(cè)(Battese和Coelli，1988；Kumbhakar和Lovell，2000)，即：

考慮到各國(guó)或地區(qū)在不同時(shí)期的TFP效率值存在差異，測(cè)算出來的效率值應(yīng)當(dāng)具有時(shí)變性和個(gè)體差異性。為此，我們要選擇時(shí)變隨機(jī)前沿模型進(jìn)行分析。通常情況下隨著時(shí)間的推移，技術(shù)水平會(huì)不斷提高，存在的技術(shù)無效率會(huì)逐漸減少。為此，本文假定技術(shù)無效率項(xiàng)uit適用目前最為常用的“時(shí)間衰減”模型(Battese和 Coelli，1992)，其形式為其中，Ti為時(shí)間終點(diǎn)，ui為各國(guó)或地區(qū)不隨時(shí)間變化的技術(shù)無效率項(xiàng)，η為待估參數(shù)。由此我們可以得到每期各國(guó)或地區(qū)的技術(shù)效率值。本文主要采用該模型來進(jìn)行效率分析。

2.Malmquist指數(shù)分解法

在技術(shù)效率測(cè)算的基礎(chǔ)上，本文使用Malmquist指數(shù)法對(duì)TFP的變化率進(jìn)行測(cè)算和分解。根據(jù) Malmquist指數(shù)法，TFP的變化率是在給定技術(shù)水平(或技術(shù)前沿)的前提下，通過計(jì)算各期的投入產(chǎn)出集①投入產(chǎn)出集即(x t ,yt )，其中xt和yt分別表示t期的投入要素和產(chǎn)出。相對(duì)于給定技術(shù)前沿的距離之比來獲得的。由于各期面臨的技術(shù)前沿不同，導(dǎo)致技術(shù)的參考期會(huì)有所不同。為了避免技術(shù)的隨機(jī)選擇問題，以Malmquist指數(shù)法在基期(s期)和現(xiàn)期(t期)的技術(shù)條件下分別測(cè)算兩期的投入產(chǎn)出集相對(duì)于技術(shù)前沿的距離之比，然后求解兩者的幾何均值來得到TFP變化率，即：

本文借鑒 Coelli等(2005)的做法，利用 SFA法的測(cè)算結(jié)果計(jì)算 TFP的變化率并進(jìn)行分解。根據(jù)對(duì)uit的定義，式(12)測(cè)算的技術(shù)效率TEit就代表了式(13)和式(14)中的距離函數(shù)值。因此，對(duì)于技術(shù)效率變化指數(shù)而言，根據(jù)式(14)中的定義我們可以得出i國(guó)從s期到t期的技術(shù)效率變化指數(shù)，即：

對(duì)于技術(shù)變化指數(shù)而言，式(14)表明技術(shù)變化反映了技術(shù)前沿或生產(chǎn)前沿隨時(shí)間的變動(dòng)，在式(11)中生產(chǎn)前沿函數(shù)為：

通過lnfit對(duì)時(shí)間 t求導(dǎo)就反映了生產(chǎn)前沿函數(shù)隨時(shí)間的變動(dòng)。為了避免投入產(chǎn)出集的時(shí)期選擇問題，我們可以通過分別求解基期(s期)和現(xiàn)期(t期)的生產(chǎn)前沿函數(shù)對(duì)時(shí)間的偏導(dǎo)數(shù)，然后計(jì)算兩者的幾何均值，即：

上述測(cè)算的技術(shù)效率變化和技術(shù)變化均為環(huán)比發(fā)展速度，因此綜合兩者并根據(jù)式(14)可得TFP的變化率為：

3.測(cè)算結(jié)果

按照文獻(xiàn)中的普遍做法例如 PWT 9.0(2016)等，本文選取資本和勞動(dòng)作為要素投入，而選取實(shí)際GDP作為產(chǎn)出來進(jìn)行TFP增長(zhǎng)率的測(cè)算和分解。本文使用的數(shù)據(jù)主要來自于PWT 9.0(2016)。其中：產(chǎn)出數(shù)據(jù)為產(chǎn)出導(dǎo)向的實(shí)際GDP(rgdpo，以鏈?zhǔn)劫?gòu)買力平價(jià)和2011年不變美元衡量以消除通貨膨脹和外匯波動(dòng)的影響)；資本投入為實(shí)際資本存量(rkna，以 2011年不變?nèi)珖?guó)價(jià)格衡量)；勞動(dòng)投入為就業(yè)人數(shù)(emp)，由于部分國(guó)家在部分年份缺失數(shù)據(jù)，為此本文還根據(jù)美國(guó)經(jīng)濟(jì)咨商局(The Conference Board)提供的經(jīng)濟(jì)總量數(shù)據(jù)庫(kù)(Total Economy Database，TED)來補(bǔ)充就業(yè)數(shù)據(jù)，從而獲取了較為完整的數(shù)據(jù)面板。

由于測(cè)算生產(chǎn)效率要求產(chǎn)出和投入都不存在缺失值，因此在進(jìn)行SFA分析時(shí)，本文選取了3個(gè)變量均不存在數(shù)據(jù)缺失的觀測(cè)值進(jìn)行分析。在時(shí)間范圍的選擇上，由于早期數(shù)據(jù)涵蓋的國(guó)家范圍較小①考慮到實(shí)際GDP、資本存量和就業(yè)人數(shù)都不存在缺失值的情況，1950年的樣本數(shù)據(jù)僅包括50個(gè)國(guó)家，1960年為83個(gè)樣本。，本文以 1970年至 2014年為時(shí)間段，選取了104個(gè)國(guó)家或地區(qū)進(jìn)行分析，以保證數(shù)據(jù)能夠包含盡可能多的樣本；而根據(jù) PWT 9.0(2016)的統(tǒng)計(jì)，這些國(guó)家或地區(qū)的實(shí)際GDP、實(shí)際資本存量和就業(yè)人數(shù)占世界總量的比重分別在90%以上②1970年，這104個(gè)國(guó)家的實(shí)際GDP、實(shí)際資本存量和就業(yè)人數(shù)占世界總量的比重分別為98.88%、99.31%、91.15%，而到2014年的占比分別為93.37%、95.11%、92.93%。，具有高度的代表性。SFA法測(cè)算的 TFP增長(zhǎng)率和分解后的技術(shù)效率變化、技術(shù)變化情況如表2所示。

表2 TFP增長(zhǎng)率、技術(shù)效率變化和技術(shù)變化的描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證分析

根據(jù)假說 1～2，初等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比的提高將會(huì)促進(jìn)技術(shù)效率變化，而高等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比的提高將會(huì)促進(jìn)技術(shù)變化。為此，本文將設(shè)計(jì)實(shí)證模型來檢驗(yàn)這些假說。根據(jù)第三部分的測(cè)算結(jié)果，人力資本結(jié)構(gòu)只包括每隔五年的測(cè)算數(shù)據(jù)，即 1950年、1955年、……、2010年等的數(shù)據(jù)，而 TFP分解的數(shù)據(jù)則每年都有。為了與人力資本結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)相匹配，同時(shí)剔除經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)和隨機(jī)因素對(duì)技術(shù)進(jìn)步的干擾，本文分別對(duì)技術(shù)效率變化率和技術(shù)變化率求解了5年和10年的平均增長(zhǎng)率。計(jì)算公式如下：

根據(jù)式(19)和式(20)，本文計(jì)算了技術(shù)效率變化和技術(shù)變化的 5年平均增長(zhǎng)率③由于缺少2015年的實(shí)際資本存量和就業(yè)人數(shù)數(shù)據(jù)，我們無法測(cè)算和分解2015年的技術(shù)進(jìn)步率，因此也無法計(jì)算2010年的5年平均增長(zhǎng)率。為了豐富樣本量，對(duì)于2010年我們通過計(jì)算4年平均增長(zhǎng)率加以代替，即用2011年、2012年、2013年、2014年的數(shù)據(jù)來計(jì)算。。在此基礎(chǔ)上，我們將技術(shù)進(jìn)步數(shù)據(jù)同測(cè)算好的 136個(gè)國(guó)家或地區(qū)的人力資本結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，最后共得到 95個(gè)國(guó)家或地區(qū)①這 95個(gè)國(guó)家或地區(qū)包括：阿爾巴尼亞、阿拉伯聯(lián)合酋長(zhǎng)國(guó)、阿根廷、澳大利亞、奧地利、比利時(shí)、孟加拉國(guó)、保加利亞、巴林、玻利維亞、巴西、巴巴多斯、加拿大、瑞士、智利、中國(guó)大陸、科特迪瓦、喀麥隆、哥倫比亞、哥斯達(dá)黎加、塞浦路斯、德國(guó)、丹麥、多米尼加、阿爾及利亞、厄瓜多爾、埃及、西班牙、芬蘭、法國(guó)、英國(guó)、加納、希臘、危地馬拉、中國(guó)的香港特別行政區(qū)、洪都拉斯、海地、匈牙利、印度尼西亞、印度、愛爾蘭、伊朗、伊拉克、冰島、以色列、意大利、牙買加、約旦、日本、肯尼亞、柬埔寨、韓國(guó)、科威特、斯里蘭卡、盧森堡、摩洛哥、墨西哥、馬里、馬耳他、緬甸、莫桑比克、馬拉維、馬來西亞、尼日爾、荷蘭、挪威、新西蘭、巴基斯坦、巴拿馬、秘魯、菲律賓、波蘭、葡萄牙、巴拉圭、卡塔爾、羅馬尼亞、沙特阿拉伯、蘇丹、塞內(nèi)加爾、新加坡、瑞典、敘利亞、泰國(guó)、特立尼達(dá)和多巴哥、突尼斯、土耳其、坦桑尼亞、烏干達(dá)、烏拉圭、美國(guó)、委內(nèi)瑞拉、越南、南非、贊比亞、津巴布韋。9個(gè)時(shí)期(1970年、1975年、……、2010年)的平衡面板數(shù)據(jù)。值得注意的是，選取這95個(gè)國(guó)家或地區(qū)進(jìn)行回歸分析同樣具有較高的代表性和可靠性。1970—2010年，這些國(guó)家的實(shí)際 GDP、實(shí)際資本存量和就業(yè)人數(shù)占世界總量的比重均在85%以上。

我們首先觀察人力資本結(jié)構(gòu)與技術(shù)效率變化以及技術(shù)變化之間的關(guān)系，如圖2所示：

圖2 人力資本結(jié)構(gòu)與技術(shù)效率變化和技術(shù)變化之間的相關(guān)關(guān)系

圖2表明，初等教育型的人力資本結(jié)構(gòu)占比與技術(shù)效率變化之間、高等教育型的人力資本結(jié)構(gòu)占比與技術(shù)變化之間均存在著正相關(guān)關(guān)系，這與我們的理論假說相一致。為了獲得更加穩(wěn)健的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，本文將進(jìn)行系統(tǒng)的實(shí)證分析。

（一）計(jì)量模型與變量選取

在計(jì)量模型設(shè)定方面，本文主要借鑒了 Benhabib和 Spiegel(1994、2005)、Dowrik和 Rogers(2002)等提出的技術(shù)擴(kuò)散模型，該模型的特別之處在于引入了經(jīng)濟(jì)體接近技術(shù)前沿的程度，以控制技術(shù)追趕的影響；Vandenbussche等(2006)、Ang等(2011)、Cerina和Manca(2016)等也都利用該模型探討了不同類型的人力資本結(jié)構(gòu)隨技術(shù)前沿距離的變化所產(chǎn)生的差異性影響。同時(shí)，考慮到技術(shù)效率變化與技術(shù)變化之間可能存在相互影響的關(guān)系，本文在分別考察人力資本結(jié)構(gòu)對(duì)技術(shù)效率變化和技術(shù)變化的影響時(shí)，相對(duì)應(yīng)地將技術(shù)變化和技術(shù)效率變化作為解釋變量引入到模型當(dāng)中。具體的實(shí)證模型如下所示：

1.經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(lnpgdp)，用初始人均 GDP的自然對(duì)數(shù)來表示，包括 1950年、1955年直到 2010年的數(shù)據(jù)。由于在不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段人力資本結(jié)構(gòu)對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響可能存在差異，因此引入該變量加以控制。為了消除通貨膨脹和外匯波動(dòng)的影響，GDP采用鏈?zhǔn)劫?gòu)買力平價(jià)和2011年不變美元價(jià)格來衡量。

2.人力資本存量(lnh)，具體測(cè)算方法見第三部分。引入該變量的原因在于控制人力資本對(duì)技術(shù)進(jìn)步的存量影響，從而更加準(zhǔn)確地考察人力資本對(duì)技術(shù)進(jìn)步的結(jié)構(gòu)性影響。

3.投資率(csh_i)，用資本形成總額占 GDP的比重來表示。根據(jù)“干中學(xué)”等內(nèi)生增長(zhǎng)理論，企業(yè)增加物質(zhì)資本投資的同時(shí)也會(huì)提高生產(chǎn)效率，因此資本存量的增加也會(huì)對(duì)技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生影響，尤其會(huì)提高技術(shù)的應(yīng)用水平。

4.政府消費(fèi)率(csh_g)，用政府消費(fèi)占 GDP的比重來表示，由于政府消費(fèi)可能會(huì)扭曲私人決策，因此該變量反映了政府活動(dòng)本身或者公共財(cái)政所產(chǎn)生的不利影響。

5.勞動(dòng)人口占比(labor)，用勞動(dòng)就業(yè)人數(shù)占總?cè)丝诘谋戎貋肀硎荆朐撟兞康脑蛟谟?，勞?dòng)規(guī)模的擴(kuò)大會(huì)增加研發(fā)新技術(shù)的概率。

6.對(duì)外開放度(open)，用對(duì)外進(jìn)出口總額占GDP的比重表示，由于對(duì)外開放度的提高有利于技術(shù)信息的交流和擴(kuò)散，因此引入該變量有助于控制技術(shù)擴(kuò)散對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響。

7.外商直接投資引入程度(fdi_in)，用外商直接投資凈引入額占 GDP的比重來表示，以反映潛在的技術(shù)引進(jìn)對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響。

8.工業(yè)化進(jìn)程(industry)，用工業(yè)增加值占 GDP的比重來表示，以反映各國(guó)的工業(yè)化水平。引入該變量的原因在于，隨著工業(yè)化水平的提高，技術(shù)應(yīng)用和技術(shù)創(chuàng)新的能力也會(huì)發(fā)生相應(yīng)改變。

9.城鎮(zhèn)化水平(urban)，用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎貋肀硎?，以反映城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)的變動(dòng)對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響。

10.通貨膨脹率(cpi_gr5)，用各5年期(1950—1955年，等等)的消費(fèi)者價(jià)格平均增長(zhǎng)率來表示，以度量宏觀經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定性。

11.生育率(lnfer)，用女性人均生育數(shù)的自然對(duì)數(shù)來表示，由于生育率對(duì)人口增長(zhǎng)而言非常重要，因此該變量反映了人口變化對(duì)技術(shù)變化的影響。

12.總撫養(yǎng)比(dr)，用被撫養(yǎng)人口(15歲以下及 64歲以上人口)與勞動(dòng)年齡人口(15～64歲人口)之比，體現(xiàn)了每百名勞動(dòng)年齡人口中被撫養(yǎng)人口所占的比例。由于不同年齡段的人口在技術(shù)應(yīng)用和技術(shù)創(chuàng)新方面發(fā)揮的作用存在差異，控制該變量可以控制人口結(jié)構(gòu)對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響。

13.民主程度(pr)，用選舉權(quán)來衡量，該數(shù)據(jù)來自于非政府組織“自然之家”(Freedom House)提供的世界各國(guó)民主排名，從 1到 7表示民主程度的惡化。根據(jù)Acemoglu和 Robinson(2012)的分析，汲取性制度(extractive institution)不會(huì)導(dǎo)致創(chuàng)造性破壞，無法產(chǎn)生持續(xù)的技術(shù)變革，因此在汲取性和包容性(inclusive)的政治制度下，技術(shù)創(chuàng)新激勵(lì)并不相同，這會(huì)對(duì)技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生差異性影響。因此，我們引入該指標(biāo)來試圖反映制度差異的影響。此外，考慮到民主程度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的非線性影響(Barro和Sala-i-Martin，2003)，我們同時(shí)引入二次項(xiàng)進(jìn)行分析。

值得注意的是，技術(shù)前沿距離、對(duì)外開放度以及外商直接投資引入程度均從不同方面刻畫了經(jīng)濟(jì)全球化帶來的技術(shù)擴(kuò)散對(duì)本國(guó)技術(shù)進(jìn)步的影響。控制這些變量將有助于我們準(zhǔn)確地觀察人力資本結(jié)構(gòu)對(duì)技術(shù)進(jìn)步的凈影響。

除人力資本之外，其他變量的數(shù)據(jù)主要來自于世界銀行的WDI數(shù)據(jù)庫(kù)。各控制變量的描述性統(tǒng)計(jì)及其數(shù)據(jù)來源如表3所示。

本模型主要采用面板數(shù)據(jù)回歸方法進(jìn)行實(shí)證分析。為了提高分析結(jié)果的穩(wěn)健性，本文將在基礎(chǔ)回歸的基礎(chǔ)上充分考慮面板數(shù)據(jù)可能存在的自相關(guān)問題和異方差問題，通過穩(wěn)健性檢驗(yàn)來對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行修正?？紤]到國(guó)家之間差異較大，使用固定效應(yīng)模型可以便于我們有效控制不可觀測(cè)因素的影響。

表3 各控制變量的描述性統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)來源

（二）基本實(shí)證結(jié)果

Hausman檢驗(yàn)的結(jié)果顯示，本文的計(jì)量模型更適合使用固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析。固定效應(yīng)回歸結(jié)果如表4所示。

表4 固定效應(yīng)回歸結(jié)果

續(xù)表4

固定效應(yīng)的回歸結(jié)果表明，在技術(shù)效率變化模型中，初等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比(hcpst)的系數(shù)顯著為正，而在技術(shù)變化模型中，高等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比(hchst)的系數(shù)為正并且在15%的置信水平上顯著。這表明提高初等教育型人力資本的結(jié)構(gòu)占比能夠顯著促進(jìn)技術(shù)效率變化，而提高高等教育型人力資本的結(jié)構(gòu)占比能夠顯著促進(jìn)技術(shù)變化，這與我們的理論分析相一致。換言之，初等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比的提高有利于促進(jìn)技術(shù)應(yīng)用，而高等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比的提高則有利于促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新。然而，中等教育型資本結(jié)構(gòu)占比(hcsst)的系數(shù)為負(fù)并且均不顯著，這意味著，對(duì)于技術(shù)效率變化和技術(shù)變化而言，中等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比的變化并不能產(chǎn)生顯著影響。此外，技術(shù)效率變化(TEC)和技術(shù)變化(TC)之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，這表明兩者之間存在著相互促進(jìn)的作用。值得注意的是，在模型(6)中，高等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比的系數(shù)顯著程度并不是很高，其原因可能在于跨國(guó)數(shù)據(jù)的樣本異質(zhì)性較高，不免存在異方差等問題，因此還需要通過穩(wěn)健性回歸加以修正。

（三）穩(wěn)健性分析

XTSCC模型是在固定效應(yīng)模型的基礎(chǔ)上綜合考慮面板數(shù)據(jù)存在的異方差和自相關(guān)性等問題，對(duì)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行修正(Driscoll和Kraay，1998)。使用XTSCC模型的回歸結(jié)果如表5所示。

XTSCC模型的回歸結(jié)果表明，即使解決了異方差和自相關(guān)性等問題，初等教育型人力資本的結(jié)構(gòu)占比(hcpst)仍然能夠?qū)夹g(shù)效率變化產(chǎn)生顯著為正的影響，高等教育型人力資本的結(jié)構(gòu)占比(hchst)仍然對(duì)技術(shù)變化產(chǎn)生顯著為正的影響。這與基本結(jié)論保持一致，從而表明假說1和假說2所體現(xiàn)的人力資本結(jié)構(gòu)與技術(shù)進(jìn)步之間的關(guān)系并不受異方差和自相關(guān)性等問題的干擾。中等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比的系數(shù)在技術(shù)效率變化模型中顯著為負(fù)，而在技術(shù)變化模型中符號(hào)并不確定，可見中等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比的提高并不利于技術(shù)應(yīng)用，但對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響并不明確。

表5 穩(wěn)健性分析結(jié)果(XTSCC模型)

值得注意的是，本文匹配成功的人力資本結(jié)構(gòu)和技術(shù)進(jìn)步數(shù)據(jù)包括 95個(gè)國(guó)家或地區(qū)、共 855個(gè)樣本量。然而，由于引入的控制變量存在不同年份的數(shù)據(jù)缺失，而在回歸分析的時(shí)候會(huì)自動(dòng)刪除存在數(shù)據(jù)缺失的樣本，導(dǎo)致最后的樣本量會(huì)大為減少(表4中樣本量為 465個(gè))。因此，為了增強(qiáng)分析結(jié)果的可靠性，本文還考慮了減少控制變量的問題，即只引入人力資本總量(lnh)以更加準(zhǔn)確地考察人力資本結(jié)構(gòu)的影響，同時(shí)采用 XTSCC模型來解決異方差和自相關(guān)問題。其結(jié)果表明，在減少控制變量后，回歸樣本量達(dá)到855個(gè)，樣本個(gè)數(shù)也包括了匹配成功的所有國(guó)家或地區(qū)。同樣，對(duì)于技術(shù)效率變化而言，初等教育型人力資本的結(jié)構(gòu)占比(hcpst)仍然顯著為正；對(duì)于技術(shù)變化而言，高等教育型人力資本的結(jié)構(gòu)占比(hchst)仍然產(chǎn)生顯著為正的影響。這與基本結(jié)論保持一致，從而表明了實(shí)證分析結(jié)果比較可靠，在一定程度上不受樣本選擇問題的影響。囿于篇幅限制，本文不再匯報(bào)減少控制變量的XTSCC模型回歸結(jié)果，有需要者可以向作者索取。

（四）聯(lián)立方程模型

由于在技術(shù)效率變化模型和技術(shù)變化模型中，我們分別對(duì)應(yīng)地引入了技術(shù)變化和技術(shù)效率變化，這意味著技術(shù)效率變化模型中解釋變量是技術(shù)變化模型中的被解釋變量，這將有可能產(chǎn)生內(nèi)生性問題。為了解決內(nèi)生性偏差或聯(lián)立方程偏差，除了單方程估計(jì)外，我們還考慮了聯(lián)立方程估計(jì)。為了保證聯(lián)立方程模型能夠識(shí)別，即滿足“秩條件”和“階條件”，同時(shí)能夠著重檢驗(yàn)假說1和假說2，我們構(gòu)造了兩組恰好識(shí)別的聯(lián)立方程模型來予以驗(yàn)證，具體如下所示：

在第一組聯(lián)立方程(22)中，技術(shù)效率變化模型的核心解釋變量為初等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比技術(shù)變化模型中的核心解釋變量為中等教育型和高等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比在第二組聯(lián)立方程(23)中，技術(shù)變化模型的核心解釋變量為高等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比技術(shù)效率變化模型中的核心解釋變量為初等教育型和中等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比我們利用三階段最小二乘法(3SLS)對(duì)式(22)和式(23)加以分析，具體結(jié)果如表6所示。

表6 聯(lián)立方程模型估計(jì)結(jié)果

聯(lián)立方程模型的估計(jì)結(jié)果表明，即使考慮了內(nèi)生性偏差和聯(lián)立方程偏差問題，在技術(shù)效率變化模型中，初等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比的系數(shù)仍然顯著為正；同樣，在技術(shù)變化模型中，高等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比的系數(shù)仍然顯著為正，這與基本結(jié)論保持一致。對(duì)于中等教育型的人力資本結(jié)構(gòu)占比而言，系數(shù)符號(hào)并不明確且不顯著。除了上述聯(lián)立方程組之外，我們?cè)跐M足聯(lián)立方程識(shí)別條件的基礎(chǔ)上，還考慮了其他形式的聯(lián)立方程模型，包括①TEC(h cs )表示在技術(shù)效率變化模型中核心解釋變量為初等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比； TC(h cs)表示在技術(shù)變化模型中核心解釋變量為中等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比。、等，基本結(jié)果仍然保持不變。可見，假說1和假說2的基本結(jié)論具有穩(wěn)健的實(shí)證基礎(chǔ)。

五、進(jìn)一步的討論

當(dāng)經(jīng)濟(jì)體逐步接近技術(shù)前沿時(shí)，不同類型的人力資本對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響程度也會(huì)發(fā)生改變。為了進(jìn)一步考察在技術(shù)水平或者經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同的國(guó)家里人力資本結(jié)構(gòu)對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響是否具有異質(zhì)性，本文還嘗試進(jìn)行了分樣本回歸，即根據(jù)聯(lián)合國(guó)統(tǒng)計(jì)署(UNSD)的劃分標(biāo)準(zhǔn)將樣本總體分為發(fā)展中地區(qū)和發(fā)達(dá)地區(qū)兩部分②發(fā)達(dá)地區(qū)和發(fā)展中地區(qū)的分類標(biāo)準(zhǔn)來自于聯(lián)合國(guó)統(tǒng)計(jì)署的 Standard Country or Area Codes for Statistical Use(M49)，詳見：https：//unstats.un.org/unsd/methodology/m49/。，分別以計(jì)量模型式(21)為基礎(chǔ)進(jìn)行XTSCC模型回歸分析。

分樣本的回歸結(jié)果表明，在發(fā)展中地區(qū)和發(fā)達(dá)地區(qū)，不同類型的人力資本結(jié)構(gòu)占比對(duì)技術(shù)效率變化和技術(shù)變化的影響存在異質(zhì)性③囿于篇幅限制，本文不再匯報(bào)分樣本的回歸結(jié)果，有需要者可以向作者索取。。那么，這種異質(zhì)性影響是否存在系統(tǒng)性規(guī)律？其背后的影響機(jī)制是什么？為了系統(tǒng)地探討人力資本結(jié)構(gòu)對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響因技術(shù)水平或經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同而表現(xiàn)出的異質(zhì)性規(guī)律，我們還借鑒相關(guān)研究的普遍做法，從跨國(guó)技術(shù)水平差距入手，將技術(shù)前沿距離和人力資本結(jié)構(gòu)之間的交互影響引入到基本回歸方程式(21)中，以觀察不同類型的人力資本結(jié)構(gòu)隨技術(shù)前沿距離的變化(即在技術(shù)水平或經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同的經(jīng)濟(jì)體中)對(duì)技術(shù)效率變化和技術(shù)變化所產(chǎn)生的差異性影響。則式(21)可變?yōu)椋?/p>

引入人力資本結(jié)構(gòu)與技術(shù)前沿距離交互項(xiàng)的XTSCC模型表明，人力資本結(jié)構(gòu)對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響會(huì)隨著技術(shù)前沿距離的變化而發(fā)生改變。首先，在技術(shù)效率變化模型中，初等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比的一次項(xiàng)(hcpst)系數(shù)顯著為正，而交互項(xiàng)(hcpst×prox)系數(shù)顯著為負(fù)；中等教育型和高等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比的一次項(xiàng)(hcsst和hchst)系數(shù)顯著為負(fù)，而交互項(xiàng)(hcsst×prox和 hchst×prox)系數(shù)顯著為正。這表明，隨著經(jīng)濟(jì)體接近技術(shù)前沿，初等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比的提高會(huì)促進(jìn)技術(shù)應(yīng)用，而促進(jìn)程度會(huì)逐步減弱；中等教育型和高等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比的提高會(huì)抑制技術(shù)應(yīng)用，而抑制程度會(huì)逐步減弱。其次，在技術(shù)變化模型中，初等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比的一次項(xiàng)(hcpst)系數(shù)顯著為負(fù)，而交互項(xiàng)(hcpst×prox)系數(shù)顯著為正；中等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比的一次項(xiàng)(hcsst)系數(shù)顯著為正，而交互項(xiàng)(hcsst×prox)系數(shù)顯著為負(fù)；高等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比的一次項(xiàng)(hcsst)系數(shù)為正并且在 15%的置信水平上顯著，交互項(xiàng)(hcsst×prox)系數(shù)為負(fù)但不顯著。不顯著的原因可能在于，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的經(jīng)濟(jì)體往往更接近技術(shù)前沿，技術(shù)進(jìn)步活動(dòng)更多依賴于技術(shù)創(chuàng)新而非技術(shù)應(yīng)用，所產(chǎn)生的技術(shù)變化更為明顯。當(dāng)我們不再控制經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平時(shí)，XTSCC模型的回

歸結(jié)果表明高等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比的一次項(xiàng)和交互項(xiàng)系數(shù)均高度顯著(置信水平為 1%)?？梢?，對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)而言，隨著經(jīng)濟(jì)體接近技術(shù)前沿，初等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比的提高所帶來的抑制作用會(huì)逐步減弱；同樣，提高中等教育型和高等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比所帶來促進(jìn)作用也會(huì)逐步減弱。綜合技術(shù)效率變化和技術(shù)變化兩個(gè)模型的回歸結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)不同國(guó)家或地區(qū)之間的技術(shù)水平差距是導(dǎo)致異質(zhì)性影響產(chǎn)生的關(guān)鍵因素。因此，對(duì)于給定經(jīng)濟(jì)而言，在趨近技術(shù)前沿的過程中注重發(fā)揮不同類型人力資本的異質(zhì)性作用就顯得尤為重要。

表7 人力資本結(jié)構(gòu)和技術(shù)前沿距離的交互影響(XTSCC模型)

六、主要結(jié)論和啟示

本文以跨國(guó)面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過測(cè)算各國(guó)或地區(qū)的人力資本結(jié)構(gòu)和技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生的效率變化，進(jìn)而深入分析了人力資本內(nèi)部的結(jié)構(gòu)性變化對(duì)技術(shù)進(jìn)步的差異性影響，主要結(jié)論如下。

在理論方面，本文結(jié)合以往的研究文獻(xiàn)，深入分析了不同類型的人力資本在技術(shù)應(yīng)用活動(dòng)和技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)中的異質(zhì)性作用，并據(jù)此提出研究假說，即初等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比的提高將會(huì)提高技術(shù)應(yīng)用水平，進(jìn)而促進(jìn)技術(shù)效率變化；而高等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比的提高能夠有效促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)，進(jìn)而促進(jìn)技術(shù)變化；中等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比的變化對(duì)技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)應(yīng)用都能產(chǎn)生影響，但是相對(duì)影響性質(zhì)并不確定。

在實(shí)證方面，本文首先提出了測(cè)算初等教育型、中等教育型和高等教育型人力資本及其相對(duì)結(jié)構(gòu)的方法，然后又利用隨機(jī)前沿分析法和 Malmquist指數(shù)分解法對(duì)各國(guó)或地區(qū)技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生的效率變化進(jìn)行了測(cè)算和分解。據(jù)此，本文利用跨國(guó)面板數(shù)據(jù)實(shí)證分析了各類型人力資本結(jié)構(gòu)對(duì)技術(shù)效率變化和技術(shù)變化的影響，基本實(shí)證結(jié)論支持了理論研究假說。在利用 XTSCC模型解決了異方差性和自相關(guān)性等問題以及利用聯(lián)立方程模型解決了內(nèi)生性問題之后，分析結(jié)果與基本實(shí)證結(jié)論保持高度一致。值得注意的是，本文的進(jìn)一步討論表明，在經(jīng)濟(jì)體趨近技術(shù)前沿的過程中，各類型人力資本結(jié)構(gòu)占比的變化對(duì)技術(shù)效率變化和技術(shù)變化的影響程度會(huì)逐步減弱，人力資本結(jié)構(gòu)對(duì)技術(shù)進(jìn)步呈現(xiàn)出邊際影響遞減的趨勢(shì)。

綜上所述，本文發(fā)現(xiàn)人力資本結(jié)構(gòu)能夠?qū)夹g(shù)效率變化和技術(shù)變化產(chǎn)生異質(zhì)性影響。對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同的國(guó)家尤其是發(fā)展中國(guó)家而言，該結(jié)論具有以下重要的政策啟示：第一，采取合適的人力資本投資戰(zhàn)略對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展而言至關(guān)重要。對(duì)于發(fā)展中國(guó)家而言，應(yīng)當(dāng)根據(jù)本國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r來制定相應(yīng)的人力資本投資戰(zhàn)略，避免因追求跨越式的發(fā)展戰(zhàn)略而過度投資于高等教育型人力資本，這會(huì)造成人力資本的內(nèi)部結(jié)構(gòu)失衡，最終會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生不利的影響。第二，就我國(guó)而言，注重人力資本內(nèi)部的結(jié)構(gòu)性改革意義更為重要。目前，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)，為了應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)所面臨的結(jié)構(gòu)性問題，國(guó)家提出了“供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革”發(fā)展戰(zhàn)略，強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)的結(jié)構(gòu)性改革。人力資本作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要供給要素之一，其內(nèi)部的結(jié)構(gòu)性改革正切題中之義。隨著我國(guó)進(jìn)入中等收入國(guó)家行列，技術(shù)創(chuàng)新在經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)中的重要性日益突顯，為此國(guó)家提出創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略以培育經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)新動(dòng)能，而創(chuàng)新的關(guān)鍵則在于高等教育型人力資本的培養(yǎng)。以 2010年為例，我國(guó)的高等教育型人力資本結(jié)構(gòu)占比僅為 7.36%，低于世界平均水平(11.79%)。根據(jù)第三部分的分析，影響高等教育型人力資本積累的因素包括教育收益率、受教育年限和受教育人口占比三個(gè)方面?？紤]到高等教育收益率具有較高的穩(wěn)定性而不易改變，因此還有兩種途徑來促進(jìn)高等教育型人力資本積累：一是普及高等教育，提高總?cè)丝谟绕涫枪g人口接受高等教育的比例；二是提高高等教育的完成率，盡可能增加高等教育的接受年限。所以，我國(guó)應(yīng)當(dāng)逐步優(yōu)化人力資本的投資結(jié)構(gòu)，以適應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段和技術(shù)進(jìn)步動(dòng)能的轉(zhuǎn)變，從要素供給和增長(zhǎng)機(jī)制兩個(gè)方面加力以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)。