人力資本積累與服務業(yè)勞動生產(chǎn)率關(guān)系探究

摘? ?要：在服務經(jīng)濟領域，服務業(yè)因其勞動生產(chǎn)率增長相對滯后而導致的“成本病”問題一直受到廣泛關(guān)注。從人力資本角度來看，人力資本作為經(jīng)濟增長和高質(zhì)量發(fā)展的長期動力，其外部性主要體現(xiàn)在技術(shù)創(chuàng)新效應和消費溢出效應兩方面。基于2005—2019年我國省級動態(tài)面板數(shù)據(jù)，實證考察人力資本積累與服務業(yè)勞動生產(chǎn)率的內(nèi)在關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，人力資本積累通過促進服務消費和加快技術(shù)創(chuàng)新來提高服務業(yè)勞動生產(chǎn)率，進而有助于緩解“鮑莫爾成本病”問題。為了更加清晰地描繪這種關(guān)系，將服務業(yè)劃分為生產(chǎn)性服務業(yè)和消費性服務業(yè)并分別進行考察，發(fā)現(xiàn)人力資本的積極作用和作用機制在生產(chǎn)性服務業(yè)中更加顯著。加大服務業(yè)人力資本投資，完善勞動者技能和教育培訓體系等公共服務保障，縮小高技能勞動者與低技能勞動者之間的技能差距，是提高服務業(yè)勞動生產(chǎn)率的重要途徑。

關(guān)鍵詞：人力資本；服務業(yè)勞動生產(chǎn)率；服務消費；技術(shù)創(chuàng)新；鮑莫爾成本病

中圖分類號：F719? ?文獻標識碼：A? ?文章編號：1003-7543（2023）02-0105-13

基金項目：國家自然科學基金面上項目“生產(chǎn)網(wǎng)絡視角下服務業(yè)技術(shù)進步影響因素、機制及路徑優(yōu)化研究”（72073139）；中國社會科學院創(chuàng)新工程項目“數(shù)字經(jīng)濟賦能服務業(yè)高質(zhì)量發(fā)展”（2022CJY1-005）。

作者簡介：徐紫嫣，中國社會科學院大學商學院博士研究生。

國際經(jīng)驗表明，很多進入中等收入階段的發(fā)展中經(jīng)濟體并沒有跨入高收入經(jīng)濟體行列，而是陷入“中等收入陷阱”，經(jīng)濟發(fā)展停滯不前，且缺乏可持續(xù)增長的動能［1］。長期而言，經(jīng)濟持續(xù)平穩(wěn)增長，主要取決于“持續(xù)的效率改進、高效的資本深化能力以及由消費帶來的人力資本積累”［2］。黨的二十大報告明確提出，“教育、科技、人才是全面建設社會主義現(xiàn)代化國家的基礎性、戰(zhàn)略性支撐。必須堅持科技是第一生產(chǎn)力、人才是第一資源、創(chuàng)新是第一動力，深入實施科教興國戰(zhàn)略、人才強國戰(zhàn)略、創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，開辟發(fā)展新領域新賽道，不斷塑造發(fā)展新動能新優(yōu)勢”。我國正處于經(jīng)濟社會發(fā)展轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵時期，面臨適齡勞動人口供給量逐年下降的挑戰(zhàn)，勞動力不再無限供給，傳統(tǒng)“人口紅利”趨于消失。但與此同時，勞動力結(jié)構(gòu)在不斷改善和優(yōu)化。比如，我國當前已就業(yè)的勞動者中，擁有大專及以上學歷的高技能勞動力占比持續(xù)提高?？梢钥闯觯覈鴦趧恿κ袌鼋Y(jié)構(gòu)發(fā)生了顯著變化，表現(xiàn)為勞動力供給總量逐年減少而高技能勞動力比重持續(xù)上升；“人口紅利”趨于消失，但“人力資本紅利”逐漸顯現(xiàn)。勞動力是重要的生產(chǎn)要素，人力資本積累和勞動力質(zhì)量提升，可以為我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級創(chuàng)造新的動能。

在服務經(jīng)濟時代，勞動力既是服務的提供者，又是服務的購買者。勞動力再生產(chǎn)應以人力資本積累為核心，以不斷提升人力資本水平為主要目標。當前，我國經(jīng)濟已由粗放型增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，正處于轉(zhuǎn)型換擋的關(guān)鍵時期。在這個大背景下，保持一定的經(jīng)濟增長速度和經(jīng)濟規(guī)模固然重要，但更要注重提升經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量和效率，并把勞動生產(chǎn)率作為評判經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的重要指標之一。長期以來，服務業(yè)被認為是低效率部門，促進服務業(yè)勞動生產(chǎn)率提升已成為業(yè)界共識。改革開放以來，我國第三產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率提升較快，與發(fā)達國家間的差距在逐漸縮小，但國內(nèi)區(qū)域間服務業(yè)勞動生產(chǎn)率差距依然較大［3］。

20世紀90年代后期，以美國、德國和日本為代表的發(fā)達國家進入后工業(yè)化時期，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)實現(xiàn)了由商品經(jīng)濟向服務經(jīng)濟的轉(zhuǎn)型。從統(tǒng)計數(shù)據(jù)來看，1997年以來，美國、德國和日本的服務業(yè)勞動生產(chǎn)率總體呈持續(xù)上升的趨勢。2020年，美國、德國和日本的服務業(yè)勞動生產(chǎn)率分別為122 490.3美元/人、72 299.2美元/人和88 798.2美元/人。特別是2013年之后，美國的服務業(yè)勞動生產(chǎn)率遠超日本和德國，呈現(xiàn)強勁的增長勢頭。相較于美國、德國、日本等發(fā)達國家，我國的服務業(yè)勞動生產(chǎn)率還有較大的提升空間。2020年，我國服務業(yè)勞動生產(chǎn)率為19 575.9美元/人。從長期來看，我國服務業(yè)勞動生產(chǎn)率與這些發(fā)達國家的差距在逐漸縮小①。

改革開放以來，我國三次產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率都有較為明顯的提升。其中，第三產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率由1978年的13 792.4元/人增長到2020年的135 066.7元/人。2016年，第三產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率超過了總體勞動生產(chǎn)率。不過，與第二產(chǎn)業(yè)相比，第三產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率提高幅度相對較小。對比1978年和2020年的數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)第三產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率提高了近10倍，而第二產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率提高了18倍。1995年以來，第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率之間的差距逐漸拉大，2015年二者差距達到最大②?？傮w來看，改革開放以來，第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率呈協(xié)同增長的趨勢，二者共同推動了總體勞動生產(chǎn)率的提高。不過，我國服務業(yè)勞動生產(chǎn)率的區(qū)域特征比較明顯，這與地區(qū)間經(jīng)濟發(fā)展水平差距基本吻合。東部地區(qū)的服務業(yè)勞動生產(chǎn)率明顯高于其他地區(qū)，也高于全國總體服務業(yè)勞動生產(chǎn)率。2015年以后，中部地區(qū)的服務業(yè)勞動生產(chǎn)率迅速上升，拉大了與西部地區(qū)的差距，西部地區(qū)服務業(yè)勞動生產(chǎn)率亟待提升。

服務業(yè)“成本病”問題自鮑莫爾提出以來便受到廣泛關(guān)注。服務業(yè)之所以成為“停滯部門”，是因為服務業(yè)具有機器勞動替換困難、技術(shù)密集度低、缺乏規(guī)模經(jīng)濟等技術(shù)經(jīng)濟特征。這些因素導致勞動生產(chǎn)率增速明顯滯后于制造業(yè)［4-5］。如何提高服務業(yè)勞動生產(chǎn)率，使之成為帶動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要動能，是不可回避的現(xiàn)實問題。本文將人力資本積累因素納入服務業(yè)勞動生產(chǎn)率分析框架，深入探討人力資本對服務業(yè)勞動生產(chǎn)率的作用機制，為理解服務業(yè)“成本病”問題提供新的視角。從人力資本積累視角考察服務業(yè)勞動生產(chǎn)率，不僅有助于挖掘我國勞動要素潛力和提高勞動就業(yè)質(zhì)量，而且有助于廓清我國人力資本結(jié)構(gòu)演變特征、探索人力資本積累路徑，為探索通過提高服務業(yè)就業(yè)者素質(zhì)來提升服務業(yè)勞動生產(chǎn)率，進而推動服務業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供新思路與新策略。

一、相關(guān)文獻綜述

目前，有關(guān)人力資本與服務業(yè)勞動生產(chǎn)率的研究可歸納為兩方面：一是技能勞動力跨部門流動視角，二是服務消費視角。

從技能勞動力跨部門流動視角來看，隨著勞動者技能水平的提高，高技能勞動力從制造部門流動到服務部門，有助于服務業(yè)勞動生產(chǎn)率提升。早期的一些研究通過建立市場和家庭生產(chǎn)率增長的差異模型解釋了勞動力流動和服務業(yè)增長的關(guān)系［6-8］。Buera & Kaboski在以往文獻的基礎上，構(gòu)建了基于市場和家庭生產(chǎn)率增長差異的微觀模型，納入人力資本變量，考察需求驅(qū)動下的人力資本積累對服務業(yè)增長的影響［9］。他們的研究發(fā)現(xiàn)，1950年以來美國服務業(yè)的快速上漲均伴隨著高技能工人數(shù)量的上漲，以及由此帶來的技術(shù)密集型服務業(yè)增長。這期間，美國出現(xiàn)了上大學的熱潮，擁有大學學歷的工人占比由15%提高到60%以上。特別是，20世紀90年代以來，歐美國家的勞動就業(yè)和工資薪酬出現(xiàn)了“極化”現(xiàn)象，即在勞動就業(yè)市場和國民收入分配格局中，高技能勞動力所占比重不斷提升，中等和低等技能勞動力所占比重則不斷下降［10］。Acemoglu & Autor提出了技能偏向型技術(shù)變革的概念［11］。技能偏向型技術(shù)變革描述的是發(fā)達經(jīng)濟體在持續(xù)發(fā)展過程中部門增值份額向高技能密集型產(chǎn)業(yè)的系統(tǒng)性重新分配。有關(guān)技術(shù)進步偏向性的一些研究表明：技術(shù)進步對勞動的影響是多維的，而非簡單的替代關(guān)系。技術(shù)進步意味著生產(chǎn)過程的技術(shù)復雜度在提升，技術(shù)進步與技能勞動互補互促。技術(shù)進步要求工人技能水平提高；反之，工人技能水平的提高又會促進新一輪技術(shù)進步。技能偏向型的技術(shù)變革論證了技能水平、高技能勞動者流動與服務業(yè)生產(chǎn)率的關(guān)系，認為技能水平提高和高技能勞動力向服務業(yè)流動促進了服務業(yè)生產(chǎn)效率的提高。這種技能勞動力流動帶來的外溢效應可以理解為技術(shù)外溢，因為高技能工人與低技能工人一起勞動，通過傳播知識和創(chuàng)新而提高低技能工人生產(chǎn)率。技能偏向型技術(shù)進步直接增加了技能勞工崗位的需求，信息通信技術(shù)革命以來的就業(yè)特征印證了這一結(jié)論。在信息化時代，計算機、信息通信技術(shù)和電子設備在眾多企業(yè)的普及和應用客觀上成為技能偏向型技術(shù)進步的重要驅(qū)動力［12-14］。Branstetter & Drev則從信息化視角剖析了技術(shù)進步偏向性的深層次原因，他們認為信息技術(shù)的運用消除了供需雙方的信息不對稱，降低了相關(guān)交易成本，壓縮了生產(chǎn)中的協(xié)調(diào)時間，從而提高了企業(yè)經(jīng)濟效率，但也促使高技能勞動者比低技能勞動者擁有更高的勞動生產(chǎn)率、獲得更高的工資收入，這導致二者的收入差距越來越大［15］。

從服務消費視角來看，高技能人力資本在積累和集聚過程中，對本地經(jīng)濟社會發(fā)展和生活品質(zhì)提檔升級的正外部性比較明顯，這種外部性既有技術(shù)外溢效應，又有消費溢出效應［16］。加里·貝克爾從時間分配角度探討了技能與消費的關(guān)系。按照時間分配理論，替代家庭生產(chǎn)活動服務的消費者和提供者屬于技能分布的兩端群體，高技能勞動者比低技能勞動者參加更少的家庭生產(chǎn)。在勞動力市場上，低技能勞動力相對于高技能勞動力，更多受雇于時間密集型的服務領域，如餐飲、清潔、修理和物流等，這些領域被定義為家庭生產(chǎn)活動的市場替代品［17］。Manning將這一概念嵌入經(jīng)濟模型中，該模型中有兩種類型的工人，即熟練工人和非熟練工人，他們從消費兩種類型的商品中獲得效用：一種是通用商品，由企業(yè)使用技術(shù)和非技術(shù)勞動力生產(chǎn)；另一種是家用服務，屬于時間密集型活動，如做飯和保潔等［18］。個人可以選擇在家庭生產(chǎn)（使用自己的時間）或在市場上購買（使用別人的時間）。技能更高的勞動者因其時間機會成本高而主要是家庭生產(chǎn)替代品的需求者，而技能低的勞動者則是供給者。消費溢出現(xiàn)象來源于高技能勞動者擁有更高的時間機會成本。因為家庭生產(chǎn)是時密集型的，技能回報提高會增加熟練工人的時間成本，刺激他們對家庭服務的需求。由此可見，對服務需求的增長關(guān)鍵取決于商品和服務間的替代彈性［19］。Mazzolari & Ragusa的實證研究發(fā)現(xiàn)，美國消費支出數(shù)據(jù)中，家庭生產(chǎn)替代品的消費作為總支出的一部分，隨著個人技能的提高而單調(diào)遞增［16］。Lee等認為低技能服務業(yè)就業(yè)增長和服務消費興起的原因來自勞動力市場結(jié)構(gòu)的變化，即雙職工家庭的崛起［20］。這一現(xiàn)象背后的邏輯來自勞動力市場發(fā)生了偏向女性的變化。更多的女性勞動者參與到勞動力市場中，導致雙職工家庭的數(shù)量增加。由于時間稟賦是固定的，家庭生產(chǎn)的時間就會減少，這就提高了對低技能和時間密集型服務的需求，比如餐飲、清潔和照顧孩子等。程大中從實證角度驗證了擴大服務消費需求、增加人力資本積累對提高服務業(yè)勞動生產(chǎn)率的積極作用［21］。他認為，服務消費、人力資本積累和服務業(yè)勞動生產(chǎn)率密切相關(guān)，服務消費升級是人力資本積累和集聚的重要條件，而人力資本積累和集聚又顯著推動了知識密集型服務業(yè)發(fā)展，引導了服務業(yè)結(jié)構(gòu)升級，從而推動服務業(yè)勞動生產(chǎn)率提升，克服了“鮑莫爾成本病”。

總體而言，人力資本促進服務業(yè)勞動生產(chǎn)率的研究主要集中于人力資本的技術(shù)溢出效應和消費溢出效應兩個方面。無論是技能勞動力跨部門流動視角，還是服務消費視角，都證實了人力資本積累有助于提高服務業(yè)勞動生產(chǎn)率的結(jié)論。前者側(cè)重于供給視角，認為供給驅(qū)動的服務業(yè)勞動生產(chǎn)率提高主要依賴跨部門的技術(shù)進步，而這又取決于是否有充足的高層次人力資本供應，這意味著人力資本積累是其中最關(guān)鍵的因素；后者側(cè)重于需求視角，認為在技術(shù)進步內(nèi)生和勞動力可以自由流動的情形下，高技能勞動力集聚帶來了對本地生活服務需求的增加，需求帶動供給增長，有助于促進服務供給效率提高。這里試圖從服務消費和技術(shù)創(chuàng)新兩個視角，深入探討人力資本促進服務業(yè)勞動生產(chǎn)率提升的作用機制。

二、機制分析

（一）基于服務消費視角的機制分析

人力資本在積累過程中會增加對服務的需求，服務消費需求增加將帶動服務供給增長，當需求和供給匹配時，將進一步促進服務業(yè)勞動生產(chǎn)率提高。

諸多學者的研究表明，技能溢價會增加高技能勞動者的工資水平，高技能者收入報酬的提高必然增加消費需求，促進消費結(jié)構(gòu)升級，從而帶來消費溢出。比如，Kishi發(fā)現(xiàn)技術(shù)進步提高了企業(yè)及研發(fā)機構(gòu)的生產(chǎn)率，進而導致高技能勞動力出現(xiàn)技能溢價的現(xiàn)象［22］。這種技能溢價主要表現(xiàn)為高技能勞動者比低技能勞動者獲得更高的薪酬，而高薪酬必然引致消費溢出。但也有學者對此提出了質(zhì)疑，認為高技能者主要集聚在大中城市，技能溢價必然影響城鄉(xiāng)居民收入分配格局，導致城鄉(xiāng)居民收入差距不斷擴大，進而對社會總消費需求產(chǎn)生抑制作用［23-24］。本文認為，這類研究主要是基于技能溢價對消費支出的擠出視角，有一定的局限性，如果從人力資本積累的視角來看，可能又是另一種結(jié)論。

一般而言，高技能勞動者文化素質(zhì)相對較高，對文化精神生活產(chǎn)品的消費意愿更加強烈，他們對教育醫(yī)療、運動休閑和文化娛樂等服務消費需求比重不斷提升，有利于豐富消費內(nèi)容和提升消費層次，進而激發(fā)和形成消費溢出效應。在數(shù)字化和智能化迅速發(fā)展的背景下，這種消費溢出效應更為明顯。因為科技進步和人力資本積累意味著資本有機構(gòu)成不斷提高，企業(yè)必須聘用更多的高技能人才以匹配高端裝備和高新技術(shù)。技能勞動力市場的供需變動改變了勞資分配格局，高技能人才擁有更強的薪酬談判能力，有可能取得更高更靈活的薪酬，從而刺激他們購買更多的市場化服務［25］。而這種消費選擇，產(chǎn)生了對本地低技能服務勞動的更大需求，并提高了低技能服務勞動力的工資水平［18］。需求和供給互為創(chuàng)造，但就服務業(yè)而言，由于服務消費和服務供給的同步性，需求是服務供給的內(nèi)生驅(qū)動力，需求越大尤其是規(guī)模化需求的增加，會直接影響服務業(yè)勞動生產(chǎn)率提升。比如，在需求較低的情況下，服務提供者的資源可能是閑置的，不可能被充分利用，服務業(yè)勞動生產(chǎn)率就難以提高甚至可能下降；如果需求和供給基本匹配，服務資源沒有被閑置，能得以最大限度地被利用，則有利于服務業(yè)勞動生產(chǎn)率提升。

為了更好地理解這個問題，我們從消費結(jié)構(gòu)升級角度作進一步拓展和解釋。按照需求層次理論，當人們滿足基本生存型需求之后，將會產(chǎn)生更高層次的需求。由此，消費結(jié)構(gòu)升級一般遵循溫飽型消費向享受型消費轉(zhuǎn)變，以及享受型消費向發(fā)展型消費變遷的路徑［26］。從消費結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)協(xié)同演進的歷史規(guī)律來看，在工業(yè)化初期，以生活必需品消費為主，消費僅用于滿足簡單勞動力再生產(chǎn)，經(jīng)濟增長的重點是物質(zhì)資本的積累和再生產(chǎn)；在后工業(yè)化時期，以教育、醫(yī)療、交通和通信等服務消費品為主，服務消費支出占比不斷提升。尤其是隨著人口老齡化的不斷加劇，醫(yī)療健康服務業(yè)的支出占比會呈現(xiàn)快速上升的趨勢，而醫(yī)療健康投資對促進“人口紅利”轉(zhuǎn)向“人力資本紅利”有著至關(guān)重要的作用［27］。以教育和健康為重點內(nèi)容的服務業(yè)發(fā)展帶動了人力資本積累，而以人力資本積累為核心的勞動力再生產(chǎn)又成為經(jīng)濟的增長點。人力資本的增長進一步擴大了服務消費需求。通常，以服務消費為代表的更高層級的需求對收入的反應更加敏感，其需求收入彈性也較高，比如近些年數(shù)字娛樂文化消費迅速增長就是一個明顯的例證［28］。當服務的需求和供給相匹配時，勞動力資源將會得到充分利用，行業(yè)內(nèi)部效率提升， 服務業(yè)的產(chǎn)出和效率都會提高。

（二）基于技術(shù)創(chuàng)新視角的機制分析

人力資本在積累過程中學習新知識和新技術(shù)，促進知識、技術(shù)的吸收和外溢，通過技術(shù)創(chuàng)新帶動服務業(yè)勞動生產(chǎn)率提高。

高水平人力資本積累帶動新的創(chuàng)新思想和技術(shù)的發(fā)展，并確保更有效地采用特定的技術(shù)創(chuàng)新，以促進生產(chǎn)效率提高。技能勞動力跨部門流動所帶來的生產(chǎn)率提高實際上是人力資本知識和技術(shù)溢出效應的體現(xiàn)。高技能人力資本的規(guī)模擴張有助于知識、技術(shù)等要素的快速流動與擴散，從而推動企業(yè)創(chuàng)新能力和研發(fā)水平提升［29］。Acemoglu & Autor展示了人力資本促進創(chuàng)新并提高生產(chǎn)率的不同路徑［11］。他們認為，擁有相關(guān)技能的工人可以通過他們的教育機會產(chǎn)生新的想法和創(chuàng)意。在一個經(jīng)濟體中，新思想的發(fā)現(xiàn)或產(chǎn)生在很大程度上依賴于擁有相關(guān)技能和知識的工人。但是，如果人力資本積累水平低，更多的勞動者就不具備參與增長進程所需的技能和能力，這會阻礙為改善經(jīng)濟繁榮而產(chǎn)生或采用創(chuàng)新思想的步伐。根據(jù)世界經(jīng)濟論壇的調(diào)查，撒哈拉以南非洲地區(qū)的人力資本缺口為47%，是人力資本缺口最高的地區(qū)，這使得該地區(qū)很難產(chǎn)生大量創(chuàng)新活動或在生產(chǎn)與服務過程中大規(guī)模應用新技術(shù)［30］。由此可見，只有高水平知識和技能的勞動力才能產(chǎn)生創(chuàng)新，并提高人們在生產(chǎn)過程中的參與度。

近年來，顛覆性數(shù)字技術(shù)的不斷涌現(xiàn)、日益成熟與廣泛應用，不僅帶動了服務業(yè)中的數(shù)字經(jīng)濟部門快速發(fā)展，而且推動了服務業(yè)向數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型，深刻改變了服務業(yè)的性質(zhì)。Triplett & Bosworth指出，1995年之后，信息服務部門的勞動生產(chǎn)率增長遠快于商品生產(chǎn)部門。如果從總產(chǎn)出水平來考察，服務業(yè)中的中介服務和金融服務業(yè)的勞動生產(chǎn)率增長得更快［31］。由此，他們認為，“鮑莫爾成本病”已被治愈。對于這一觀點，國內(nèi)學者的研究也認為數(shù)字技術(shù)和人工智能的廣泛應用有助于顛覆服務業(yè)“成本病”存在的基礎［32-33］?！磅U莫爾成本病”能否被治愈，并不是本文討論的重點。但可以明確的是，數(shù)字技術(shù)通過促進專業(yè)化分工、服務模式創(chuàng)新和范圍經(jīng)濟而推動了服務業(yè)勞動生產(chǎn)率提升。各國的經(jīng)濟發(fā)展實踐表明，數(shù)字技術(shù)推動了知識密集型服務業(yè)的快速發(fā)展，進而提高了服務業(yè)勞動生產(chǎn)率。人力資本積累和提高是吸收知識、開展自主研發(fā)的前提條件。數(shù)字技術(shù)的迅速發(fā)展和普及應用對人力資本提出了全新的要求，倒逼勞動者的素質(zhì)和能力全面提升。數(shù)字技術(shù)的有效應用和廣泛傳播需要相應的技能勞動力與之匹配，然而個體和群體之間在數(shù)字技能方面存在較大的差距，由此造成了巨大的數(shù)字鴻溝。數(shù)字鴻溝最深層次的問題來自個人將互聯(lián)網(wǎng)知識應用于就業(yè)的能力［34］。因此，只有提升勞動者相應技能和數(shù)字素養(yǎng)，消除數(shù)字鴻溝，增進對前沿技術(shù)的學習、消化和應用能力，才能形成高質(zhì)量人力資本的積累。從另一個角度來講，以移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能為代表的數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展使得勞動者獲取知識和信息的渠道更多樣、成本更低，加快了人力資本的積累和能力的提升，以此帶動行業(yè)生產(chǎn)率提高，并在一定程度上緩解了服務業(yè)的“成本病”問題。

三、估計模型與實證結(jié)果分析

（一）模型與變量設定

1.動態(tài)面板模型設定與估計方法

考慮到服務業(yè)勞動生產(chǎn)率提高是一個動態(tài)過程，并且依賴過去的技術(shù)水平和人力資本狀況，因此，我們引入被解釋變量的滯后一期，并將其擴展為動態(tài)模型，以考察人力資本積累對服務業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響。動態(tài)模型的優(yōu)勢在于可以消除部分解釋變量的內(nèi)生性偏誤，從而獲得這些解釋變量系數(shù)的一致性估計。具體的目標估計方程如下：

LP_servicei，t=α0+α1LP_servicei，t-1+α2Humani，t+α3Xi，t+εi，t（1）

對于動態(tài)面板模型（1），為獲得有效估計量，本文采用Arellano & Bover［35］提出的系統(tǒng)廣義矩方法（System Generalized Method of Moments，系統(tǒng)GMM）進行估計。GMM方法可以有效解決內(nèi)生性問題，同時還可以緩解差分GMM的弱工具性和有限樣本偏差等問題，提高估計效率。系統(tǒng)GMM包括一步GMM和兩步GMM。兩步GMM是在一步GMM的基礎上，將GMM結(jié)果的殘差加入新的估計，以建立一個一致的方差、協(xié)方差矩陣，放寬了一步GMM中殘差需要獨立和同方差的假設，因而可以有效避免變量之間以及變量和殘差之間的內(nèi)生性問題。基于上述模型，本文采用兩步系統(tǒng)GMM方法進行模型估計并進行AR檢驗和Hansen檢驗。

2.變量設定與說明

在模型（1）中包含以下被解釋變量、核心解釋變量和控制變量：

被解釋變量。從生產(chǎn)者角度來看，勞動生產(chǎn)率是勞動者創(chuàng)造價值的最重要指標。勞動生產(chǎn)率是驗證單位勞動投入生產(chǎn)商品和服務效率的主要方法。通常，勞動生產(chǎn)率計算方法有兩種：一種是用產(chǎn)出除以就業(yè)人數(shù)，得到單位勞動力的產(chǎn)出；另一種是用工作小時來計算，得到每小時的產(chǎn)出。本文參考第一種方式。模型（1）中LP_servicei，t為被解釋變量，表示i省在t年的服務業(yè)勞動生產(chǎn)率水平。

核心解釋變量。人力資本積累的過程就是人力資本結(jié)構(gòu)趨向高級化的過程。我們借鑒張月玲等［36］的方法構(gòu)建人力資本指標。根據(jù)《中國勞動統(tǒng)計年鑒》中的2005—2019年就業(yè)人員受教育程度構(gòu)成比例乘以相應學歷的平均受教育年限，得到各省份的人力資本指標。其中，未上過學、小學、初中、高中與大專及以上分別記為0、6、9、12和16年，由此得到各省份人力資本水平 Humani，t，該指標值越大說明本地區(qū)就業(yè)人員中接受高等教育的人越多，人力資本水平越高。

控制變量。Xi，t為一組省級層面的控制變量。參照現(xiàn)有文獻，本文在模型中控制了一系列可能影響服務業(yè)勞動生產(chǎn)率的特征變量，具體包括：一是經(jīng)濟發(fā)展水平（GDP），用各省份人均GDP來表示。經(jīng)濟發(fā)展是服務業(yè)增長的基礎。一般而言，經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的服務業(yè)發(fā)展空間較大，經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)的服務業(yè)發(fā)展?jié)摿^小。二是對外開放水平（Open），用各省份商品和服務出口占全部進出口的比重來表示。一個地區(qū)經(jīng)濟對外開放水平越高，越有助于服務業(yè)吸收外部資金和技術(shù)，進而通過知識溢出、技術(shù)擴散等路徑促進服務業(yè)效率的提升。三是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展基礎（Internet），用各省份互聯(lián)網(wǎng)普及率來表示。數(shù)字技術(shù)革命加快了以大數(shù)據(jù)和人工智能為代表的新一代信息技術(shù)在服務業(yè)中的滲透與應用，服務業(yè)不再是傳統(tǒng)意義上的勞動密集型產(chǎn)業(yè)，而是越來越依靠共享經(jīng)濟、平臺經(jīng)濟和電子商務等互聯(lián)網(wǎng)新模式創(chuàng)新發(fā)展，由此催生了許多服務業(yè)新業(yè)態(tài)和新內(nèi)容，極大提升了服務業(yè)生產(chǎn)率。四是研發(fā)投入強度（RD），用各省份研發(fā)投入支出占GDP的比重來表示。根據(jù)內(nèi)生增長理論，增加研發(fā)投入將直接提高社會創(chuàng)新能力和知識存量，各行業(yè)通過消化吸收知識和技術(shù)提升行業(yè)的創(chuàng)新能力，進而提高服務業(yè)的產(chǎn)出效率。五是城鎮(zhèn)化水平（Urban），用各省份非農(nóng)人口占年末總?cè)丝诒戎貋肀硎尽８母镩_放以來，城鎮(zhèn)化進程對推動我國經(jīng)濟增長和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級有著至關(guān)重要的作用，在此過程中，勞動力轉(zhuǎn)移是最值得關(guān)注的一個現(xiàn)象。大量農(nóng)村勞動力進入城市制造業(yè)和服務業(yè)，并從城市制造業(yè)轉(zhuǎn)移到城市服務業(yè)，為推動服務業(yè)增長發(fā)揮了不可忽視的作用。

Province為省份固定效應，用來控制某些不隨時間變化的地區(qū)之間的差異；Year為時間固定效應，用來控制某些宏觀層面隨時間變動的沖擊；εi，t為隨機誤差項。

3.數(shù)據(jù)來源與處理

本文通過構(gòu)建2005—2019年我國31個省份的面板數(shù)據(jù)，實證考察人力資本對服務業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響及作用機制。所用數(shù)據(jù)主要來自歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》，相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計見表1。為了減少異方差和變量異常波動，我們對相關(guān)變量取對數(shù)后再進行回歸分析。

（二）實證結(jié)果及分析

1.動態(tài)面板估計結(jié)果

由表2（下頁）列（1）可知，人力資本對服務業(yè)勞動生產(chǎn)率有著顯著的促進作用，其回歸系數(shù)為0.10，在1%水平上顯著為正。從控制變量回歸結(jié)果來看，經(jīng)濟發(fā)展水平（GDP）和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展基礎（Internet）對服務業(yè)勞動生產(chǎn)率有著顯著的促進作用。研發(fā)投入強度（RD）對服務業(yè)勞動生產(chǎn)率有顯著的促進作用。對外開放水平（Open）和城鎮(zhèn)化水平（Urban）對服務業(yè)勞動生產(chǎn)率的估計系數(shù)不顯著。這說明，用貨物和服務出口比重表示的對外開放水平提高，對提升我國服務業(yè)勞動生產(chǎn)率的作用不明顯；城鎮(zhèn)化率的上升對服務業(yè)勞動生產(chǎn)率也沒有起到顯著的促進作用。

學術(shù)界通常把服務業(yè)劃分為生產(chǎn)性服務業(yè)和消費性服務業(yè)兩大類。根據(jù)融入制造業(yè)價值鏈位置的不同，我們又可以進一步把生產(chǎn)性服務業(yè)分為上游生產(chǎn)性服務業(yè)、生產(chǎn)環(huán)節(jié)生產(chǎn)性服務業(yè)和下游生產(chǎn)性服務業(yè)、服務于整條價值鏈的生產(chǎn)性服務業(yè)。一般來說，研究開發(fā)、科技中介、工業(yè)設計和地質(zhì)勘探等可以看作上游生產(chǎn)性服務業(yè)，這些領域?qū)趧诱呒寄芤蟾?，需要匹配高技能勞動力。生產(chǎn)環(huán)節(jié)生產(chǎn)性服務業(yè)主要包括知識產(chǎn)權(quán)服務、物流與倉儲服務、融資租賃服務等，這些領域需要的勞動力素質(zhì)也相對較高，中高技能勞動力是其主要匹配對象。下游生產(chǎn)性服務業(yè)則包括商務或?qū)I(yè)服務、檢測認證服務、品牌與營銷服務等，這個領域的從業(yè)者要求具有較高的專業(yè)化知識，也需要匹配高技能勞動力。從全產(chǎn)業(yè)鏈角度來看，生產(chǎn)性服務業(yè)領域主要是以高技能人才為主。相較之下，以餐飲、住宿、家政、文化旅游、教育醫(yī)療為代表的消費性服務業(yè)領域內(nèi)部的勞動技能差距較大，大部分還是以滿足基本生活服務需求為主的低技能勞動力。由此，考慮到服務業(yè)內(nèi)部行業(yè)勞動力技能差距，我們將整個服務業(yè)分為生產(chǎn)性服務業(yè)和消費性服務業(yè)，重新加入模型（1）再次回歸。

回歸結(jié)果表明，生產(chǎn)性服務業(yè)LP_produc與人力資本的回歸系數(shù)為0.12，在1%水平上顯著，說明人力資本積累促進了生產(chǎn)性服務業(yè)勞動生產(chǎn)率提高。相比之下，消費性服務業(yè)LP_consump與人力資本之間的相關(guān)系數(shù)沒有通過檢驗，說明人力資本積累對消費性服務業(yè)勞動生產(chǎn)率沒有顯著影響。出現(xiàn)這種估計結(jié)果差異的原因可能是，大量低技能從業(yè)者涌入消費性服務業(yè)，加劇了服務業(yè)內(nèi)部的勞動異質(zhì)性，這與學者王燕武等［37］的觀點接近。

2.進一步討論

前文提到，人力資本促進服務業(yè)勞動生產(chǎn)率的提高主要是通過兩個機制：一是人力資本在積累過程中通過增加服務消費需求帶動服務供給增加，進而促進服務業(yè)勞動生產(chǎn)率提高；二是人力資本在積累過程中通過學習新知識和新技術(shù)促進技術(shù)創(chuàng)新，進而帶動服務業(yè)勞動生產(chǎn)率提高。為考察這兩個作用機制，我們將服務消費占全部消費比重（Consump）和全要素生產(chǎn)率（TFP）作為中介變量，通過構(gòu)建人力資本與中介變量的交互項以分析人力資本對服務業(yè)勞動生產(chǎn)率影響的路徑。關(guān)于服務消費統(tǒng)計，我們依據(jù)國家統(tǒng)計局的統(tǒng)計口徑，用交通通信、醫(yī)療保健、教育和文化娛樂服務這四項代表服務消費總量。關(guān)于各省份全要素生產(chǎn)率測算，我們借鑒郭慶旺和賈俊雪［38］中的索羅余值法，以產(chǎn)出增長率減去勞動和資本的貢獻，進而計算出全要素生產(chǎn)率。具體估計模型如下：

LP_servicei，t=β0+β1LP_servicei，t-1+β2Humani，t*

consumpi，t+β3Xi，t+εi，t（2）

LP_servicei，t=？字0+？字1LP_servicei，t-1+？字2Humani，t*

TFPi，t+？字3Xi，t+εi，t（3）

表3列（1）是從服務消費視角對人力資本與服務業(yè)勞動生產(chǎn)率關(guān)系的考察結(jié)果，其交互項系數(shù)為0.03，在1%水平上顯著為正，這說明人力資本在積累過程中通過增加服務消費而有助于促進整體服務業(yè)勞動生產(chǎn)率提高。列（2）是從技術(shù)創(chuàng)新視角對人力資本與服務業(yè)勞動生產(chǎn)率關(guān)系的考察，其交互項系數(shù)為0.06，在1%水平上顯著為正，這說明人力資本在積累過程中通過提高全要素生產(chǎn)率、促進技術(shù)創(chuàng)新而有助于整體服務業(yè)勞動生產(chǎn)率提高。

3.穩(wěn)健性檢驗

為了確保上述估計結(jié)果的準確性，本文重新選取核心變量和估計方法對前文的結(jié)論進行穩(wěn)健性檢驗。

（1）替換核心解釋變量

我們采用Educa，即省份i在t年接受大專及以上教育的畢業(yè)生數(shù)量占本地區(qū)全部畢業(yè)生數(shù)量的比重這一新的解釋變量替代原有的人力資本指標?；貧w結(jié)果表明，更換后的人力資本指標Educa與服務業(yè)勞動生產(chǎn)率的回歸系數(shù)依然顯著，說明高等教育人力資本比例提高有助于提升服務業(yè)勞動生產(chǎn)率（見表4）。

（2）替換被解釋變量

服務業(yè)勞動生產(chǎn)率提高意味著服務業(yè)從業(yè)者單位時間創(chuàng)造的價值更多，這也可以理解為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷趨于合理化、產(chǎn)業(yè)之間更加融合和協(xié)調(diào)、產(chǎn)業(yè)間耦合和資源配置更加優(yōu)化且更有效率［39］。本文使用衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化的泰爾指數(shù)來替代服務業(yè)勞動生產(chǎn)率，進行穩(wěn)健性檢驗，計算公式如下：

Theili，t=∑yi，n，t*ln（yi，n，t / li，n，t），n=1，2，3（4）

公式（4）中，yi，n，t是i省份n產(chǎn)業(yè)t年的產(chǎn)值與地區(qū)生產(chǎn)總值之比，li，n，t為i省份n產(chǎn)業(yè)t年從業(yè)人口數(shù)占地區(qū)總?cè)丝诒戎?。本文?gòu)建的泰爾指數(shù)衡量的是各省份三大產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值結(jié)構(gòu)與就業(yè)結(jié)構(gòu)的偏差。當指數(shù)不為0時，意味著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)已經(jīng)偏離均衡狀態(tài)，且指數(shù)越大，偏離程度越大，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越不合理。由表4列（2）可知，核心解釋變量的估計系數(shù)為-0.02，在1%水平上顯著，說明人力資本提升，泰爾指數(shù)逐漸下降，從而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)趨于合理。

四、結(jié)論與政策建議

人力資本的外部性主要體現(xiàn)在消費溢出效應和技術(shù)創(chuàng)新效應兩個方面。本文通過構(gòu)建人力資本與服務業(yè)增長的理論分析框架，從服務消費和技術(shù)創(chuàng)新兩個視角，深入探討了人力資本促進服務業(yè)勞動生產(chǎn)率提升的兩種作用機制。研究基于2005—2019年我國省級面板數(shù)據(jù)，利用動態(tài)面板系統(tǒng)GMM回歸分析發(fā)現(xiàn)，人力資本積累對整個服務業(yè)勞動生產(chǎn)率提高有著顯著的促進作用?？紤]到服務業(yè)內(nèi)部行業(yè)的勞動技能差距，我們把服務業(yè)分為生產(chǎn)性服務業(yè)和消費性服務業(yè)并分別考察后進一步發(fā)現(xiàn)，人力資本積累對生產(chǎn)性服務業(yè)勞動生產(chǎn)率提升有顯著的促進作用，而對消費性服務業(yè)勞動生產(chǎn)率提高的作用則不顯著。進一步，我們利用服務消費比重和全要素生產(chǎn)率兩個變量，分別構(gòu)建人力資本與服務消費和全要素生產(chǎn)率的交互項進行機制分析，發(fā)現(xiàn)人力資本在積累過程中通過促進服務消費和加快技術(shù)創(chuàng)新來帶動服務業(yè)勞動生產(chǎn)率提高。一方面，消費性服務業(yè)勞動生產(chǎn)率難以依靠自身來提高，而是依賴生產(chǎn)性服務業(yè)效率和人力資本的積累。高水平人力資本有助于推動生產(chǎn)性服務業(yè)由低端勞動密集型轉(zhuǎn)向高端知識密集型。在此過程中，將會增加對消費服務的需求，進而提升消費性服務業(yè)勞動生產(chǎn)率。另一方面，人力資本水平的上升，促進了技術(shù)創(chuàng)新能力提高和知識密集型服務業(yè)的迭代升級，進而推動了生產(chǎn)效率曲線持續(xù)上移。

當前，我國正處在構(gòu)建現(xiàn)代化經(jīng)濟體系的關(guān)鍵時期，現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)是現(xiàn)代化經(jīng)濟體系的重要基石。這就需要以創(chuàng)新驅(qū)動為動力，著力推動高技術(shù)、高附加值、高效率為特征的現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系不斷優(yōu)化和強大。前文的實證研究表明，實現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展離不開人才投入和人力資本的積累，尤其是在數(shù)字技術(shù)廣泛應用的背景下，以人力資本積累、技術(shù)創(chuàng)新和服務消費升級促進服務業(yè)勞動生產(chǎn)率提高，實現(xiàn)服務經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展和高效發(fā)展的重要性與緊迫性日益凸顯。為此，需要從如下方面著力：一是充分認識人才是服務業(yè)高質(zhì)高效發(fā)展的關(guān)鍵要素，高度重視勞動力教育和培訓，不斷豐富勞動力教育和培訓的方法與手段，特別是要積極發(fā)展職業(yè)教育和職業(yè)培訓。夯實職業(yè)教育體系，提高職業(yè)教育質(zhì)量，提升非技能勞動力的社會適應能力，促使其向技能勞動力轉(zhuǎn)化，從而提高全社會勞動者素質(zhì)。二是激勵技術(shù)創(chuàng)新，以技術(shù)創(chuàng)新克服服務業(yè)的“鮑莫爾成本病”。長期以來，服務業(yè)被視為技術(shù)停滯和低生產(chǎn)率部門。但隨著信息技術(shù)的發(fā)展及其在服務業(yè)領域的廣泛應用，服務業(yè)生產(chǎn)率與制造業(yè)生產(chǎn)率的差距在逐漸縮小，但依然低于制造業(yè)。這需要我們大力推進技術(shù)創(chuàng)新，尤其是大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，增強數(shù)字技術(shù)在服務業(yè)領域的深度應用。三是構(gòu)建合理的收入分配體系，形成以一次分配為基礎、二次分配為主體、三次分配為補充的收入分配體系，通過經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展和收入分配體制改革增加城鄉(xiāng)居民可支配收入，從而引導消費升級、增強服務消費能力。第四，完善以生育、住房和醫(yī)療為代表的公共服務體系，為人才持續(xù)積累提供充分的制度保障和物質(zhì)基礎。

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The Relationship between Human Capital Accumulation and Labor Productivity in Service Industry： Based on the Dual Perspective of Service Consumption and Technological Innovation

XU Zi-yan

Abstract： "Cost disease" caused by lagging labor productivity growth of service industry has been widely concerned in the service economy field. In the human capital field， as the long-term driving force of economic growth and high-quality development， human capital's externalities are mainly reflected in technological innovation effect and consumption spillover effect. This study examined the intrinsic relationship between human capital accumulation and labor productivity in the service industry based on the Chinese provincial dynamic panel data from 2005 to 2019. The results show that the accumulation of human capital can improve labor productivity in the service industry by increasing service consumption and accelerating technological innovation， thus alleviating the problem of "Baumol cost disease". Moreover， service sector is divided into productive and consumer services sectors for separate examination in this study to better depict said intrinsic relationship. Further empirical analysis reveals that positive role and mechanism of human capital act more significant function in productive services. Hence， this study concludes that increasing human capital investment in the service industry， improving public service protection system， such as providing education and training to improve workers' professional skills， narrowing professional level gap between high-skilled and low-skilled workers are important ways to boost labor productivity in the service industry.

Key words： human capital; labor productivity in service industry; service consumption; technological innovation; Baumol cost disease