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    创新型人才对经济发展贡献率研究——以长三角三省一市为例

    时间：2023-01-16 11:35:33来源：百花范文网本文已影响人

    荀守奎，段 杰

    (1.安徽理工大学 经济与管理学院，安徽 淮南 232001；
    2.安徽理工大学 金融科技研究所，安徽 淮南 232001)

    关于经济发展动力源的研究多年来持续聚焦在物质资本上面。党的十九大报告提出，创新驱动是经济发展的重要动力源泉，社会经济发展需要把创新摆在核心位置。知识经济时代，创新将引领各个行业；
    而创新与人才密不可分，创新型人才可以更好地促进中国经济发展和转型升级。

    近年来，长三角三省一市每年的经济总量约占全国的1/4，GDP从2011年的100 624.81亿元增加到2020的244 713.5亿元，增长了约2.4倍，对全国经济发展作出了卓越贡献。通过查阅大量文献发现，影响经济发展的主要因素包括物质资本存量、劳动力投入存量和创新型人才存量。因此，本文以长三角三省一市为研究对象，通过计算各个影响因素对经济发展的贡献率，为长三角三省一市制定经济发展策略提供参考。

    国外学者对人力资本与经济发展关系的研究相对较早，起始于20世纪60年代。舒尔茨在《人力资本投资》中提出，人力资本是促进社会经济快速增长的主要因素。Denison 运用柯布-道格拉斯生产函数对美国华盛顿市1929—1982年之间的高校毕业生数进行研究分析，发现受教育水平对经济发展的贡献率约为25%[1]。Romer从理论角度定性分析了人力资本和经济发展之间的关系，认为人力资本存量增加可以促进经济发展[2]。Lucas通过分析人力资本存量和经济发展之间的关系，发现随着人力资本存量的增加，经济发展速率也随之增长，得出结论：二者呈现相互促进关系[3]。Amitrajeet认为增加创新型人才的存量可以有效地促进经济发展[4]。

    国内学者对人力资本与经济发展关系的研究起步较晚，研究视角偏向于实证研究。姚树荣指出,创新型人才资源是影响企业经营绩效的最关键的一种资源,企业改革需要关注创新型组织的构建[5]。何刚等运用结构方程模型提出了动态创新型人力资本的管理模式[6]。谢良通过对创新型人才储量指标，如教育年限、专利和论文数等进行分析，得出结论：人才资本投资会对经济发展产生重大影响，且影响能持续很长一段时间[7]。张根明等对创新型人才资本存量数据进行水平分析，得出结论：经济发展水平和创新型人才资本存量存在着“倒 u 型”关系[8]。郭克良等使用柯布-道格拉斯生产函数计算创新型人才存量对经济发展贡献率的影响，发现其对经济发展的贡献率相对偏低[9]。钱士茹与伍婷分析并比较了安徽省和浙江省的人力资本总量、质量和投入三大指标，得出结论：二者人力资本存量存在差异的根本原因是人力资本能力存在差异化[10]。马建会和李萍以广东省为研究对象，发现企业家人力资本对广东地区经济发展的影响逐渐增大，提出了大力发展专业性人力资本的建议[11]。杨万平使用DEA-Tobit模型分析中国西部地区的人力资本存量对经济发展产生影响的传导机制，发现提高人力资本存量是西部三省一市可持续发展的重要源泉[12]。刘福垣发现以人为本的发展理念逐渐受到人们的重视，深入探讨了人力资本贡献率的计量原理，认为在不久，人力资本贡献率将成为衡量国民经济发展的重要指标[13]。

    综上所述，可以发现：第一，国内外学者对人力资本和经济发展关系的文献较多，也取得了不少成果。但是，对创新型人才与经济发展关系的研究相对不足。第二，省域之间、地区之间创新型人才对经济发展贡献率的对比研究极少，而且学者们对创新型人才存量的计算方法也存在很多差异。这正是本研究之缘起与研究重点所在。

    科布-道格拉斯生产函数是一种用来预测国家和地区工业系统投入-产出关系的经济数学模型，在经济学中应用最为广泛，主要用于分析各种生产要素投入对产出贡献率的作用。用其反映劳动、资本投入与产出之间的关系，可以有效指导工业经济发展与运行。

    科布-道格拉斯生产函数采用的是边际分析法，可根据不同的研究目的和需要变形为不同的应用函数。因此，本文选择科布-道格拉斯生产函数模型研究创新型人才对经济发展的贡献率。

    (一)模型构建

    传统的C-D函数没有考虑人力资本等外部影响因素对工业经济总产值的影响。考虑到创新型人才等人力资本的外部性作用，本文在科布-道格拉斯生产函数即C-D函数中增加了创新型人才存量指标Ht，得到改进的C-D函数[14]。改进的C-D函数可以科学地反映创新型人才资本投入与经济产出之间的函数关系，更精确地计算创新型人力存量对长三角三省一市经济发展的影响，为后续研究提供更好的建议和数据参考[15]。

    改进后的C-D函数模型为：

    (1)

    其中，Yt是生产总产值，用于衡量经济发展水平,At是综合技术水平,Kt是物质资本存量,Lt是劳动力投入存量，Ht代表创新型人才存量。α、β和ε分别为物质资本存量、劳动力投入存量和创新型人才存量的弹性系数。

    对新的C-D函数进行对数变换，从而得到：

    LnYt=LnAt+αLnKt+βLnLt+εLnHt

    (2)

    对公式(2)进行差分方程求解，得出：

    1=ΔAtYt-1/ΔYtAt-1+αΔKtYt-1/ΔYtKt-1

    +βΔLtYt-1/ΔYtLt-1+εΔHtYt-1/ΔYtHt-1

    (3)

    公式(3)中，αΔKtYt-1/ΔYtKt-1代表物质资本存量贡献率，βΔLtYt-1/ΔYtLt-1代表劳动力投入存量贡献率，εΔHtYt-1/ΔYtHt-1代表创新型人才存量贡献率。

    (二) 提出假设

    为了进一步探究经济发展Yt的影响因素，同时考虑到数据的易得性和有效性，选取了物质资本存量Kt、劳动力投入存量Lt和创新型人才存量Ht为影响因素指标，并提出了经济发展影响因素的相关假设。其中，物质资本存量越大，经济发展速率越高；
    劳动力投入存量越大，经济发展速率越高；
    创新型人才存量越大，经济发展速率越高。

    (三)指标选取

    1.经济发展Yt。生产总产值代表着一个地区在一定时间内的总体经济发展水平。经济发展速率越快，居民的生活水平就会越来越高。现价GDP表示经济发展的规模，不变价GDP表示经济发展速率的趋势[16]。因此，为了更加科学地衡量长三角三省一市经济发展趋势，通过查阅2011—2020年《中国统计年鉴》和各省市的统计年鉴得出2011—2020年的现价GDP和GDP指数，通过公式(4)计算出2011—2020年各省市的不变价GDP，其中假设上年GDP指数为100[17]。

    不变价GDP数值=GDP指数×上一年GDP数值

    (4)

    2.物质资本存量Kt。物质资本存量是指地区经济发展中长期存在的生产物资。由于流动性生产物资的流动性很强，且数据不易测算，因此本文参考并借鉴已有研究成果做法，使用固定性生产物资表示物质资本存量，即固定资产投资总额[18]，计算方法采用永续盘存法，计算公式为(5)：

    Kt=It+(1-δt)Kt-1

    (5)

    式(5)中，Kt-1和Kt分别代表前期、当期期末物质资本存量，It代表当期固定资产投资额，δt代表年折旧率。根据企业通常做法，本文假设固定资产年折旧率为9.6%[19]。

    3.劳动力投入存量Lt。劳动力是指具有一定劳动能力的人。由于劳动能力受劳动力年龄的影响，故无法直接获取一定地区、一定时间内的劳动力投入存量的数据。通过阅读大量文献，参考国内外学者的普遍方法，本文选择以长三角三省一市每年就业人数代表长三角三省一市劳动力投入存量。通过查询《中国统计年鉴》和各省市的统计年鉴获取各省市的就业人数[20]。

    4.创新型人才存量Ht。创新型人才是指具有创新精神和实践能力的高水平人才，他们能根据面临的形势提出一些创新型的建议和措施，从而为社会经济发展作出贡献。我国对创新型人才存量数值没有形成统一的估算指标，但有很多关于创新型人才的估算方法， 其中教育年限法应用最为普遍。

    故本文采用教育年限法估算创新型人才存量， 即使用“普通高等院校毕业生数*教育年限”得出的数值表示创新型人才的存量。

    同时， 假定每个创新型人才接受教育的平均教育年限为16年[21]。

    有关数据也来源于《中国统计年鉴》和各省市的统计年鉴。

    (一)模型回归分析

    公式(2)变换后的基础回归方程如公式(6)：

    LnYt-LnLt=LnAt+β(LnKt-LnLt)+εLnHt

    ( 6)

    可以看出，(LnYt-LnLt)为因变量，(LnKt-LnLt)和LnHt为自变量。首先使用R软件对变量进行相关性分析，结果如表1所示。

    表1 变量间相关性分析

    由表1可以看出，任何两个变量之间的相关性系数均在90%以上，表明变量之间的相关性非常高。为了进一步研究变量之间的关系，使用R软件对(LnYt-LnLt)、(LnKt-LnLt)和LnHt进行多元回归分析，分析结果整理如表2所示。

    表2 变量间多元线性回归分析结果

    由表2可知，各变量之间标准差的数值都小于1.5，每个t值对应的sig值均小于0.1，表明在10%的水平下显著，且|t|均大于1.5，可以看出自变量对因变量的显著性很高。将表2中数据带到式(6)中得到式(7)。

    LnYt-LnLt=-2.863+0.367(LnKt-LnLt)+0.480LnHt

    ( 7)

    (8)

    (二)计算贡献率

    通过R软件对数据进行多元线性回归得出α、β和ε的数值,并根据公式(3)计算出各个要素对长三角三省一市经济发展的贡献率。由于贡献率计算需要以上一年度的数据作为基期数据进行计算，因而我们通过计算可以得到长三角三省一市各要素2012—2020年的贡献率，计算结果如表3所示。

    表3 2012—2020年长三角三省一市各要素对经济发展年均贡献率

    (三)结果分析

    通过计算各要素对经济发展的贡献值，可绘制出长三角三省一市2012—2020年经济发展增长率变化趋势图(图1)、各要素贡献率对应图(图2)、创新型人才存量对经济发展贡献率对应图(图3)。

    图1 经济发展增长率变化趋势图

    图2 各要素对经济发展贡献率对应图

    图3 创新型人才存量对经济发展贡献率对应图

    第一，2012—2020年创新型人才存量Ht增长速率相对不高。物质资本存量Kt增长速率平均值为11.74%，高于劳动力投入存量Lt增长速率的平均值(4.44%)和创新型人才存量Ht增长速率的平均值(6.39%)。长三角三省一市物质资本存量Ht增长速率相对较高的主要原因可能是近年来支撑性、建设性重大项目在长三角三省一市的实施，使得长三角三省一市固定资产投资总额迅速增加，从而促使经济发展速率不断提高。从图1各指标的变化趋势可以看出，相关决策者在一定程度上没有重视创新型人才存量Ht的投资。

    第二，2012—2020年创新型人才存量Ht对经济发展贡献率相对不足。创新型人才存量Ht对经济发展贡献率的平均值为28.97%，远低于物质资本存量Kt对经济发展贡献率的平均值47.06%。这说明物质资本存量Kt在推动长三角三省一市经济发展过程中占据了主要地位，但创新型人才存量相对不足，因而长三角三省一市整体人才素质和创新能力需要得到进一步增强。

    第三，长三角三省一市创新型人才存量Ht对经济发展的贡献率有一定差异，并且各年度有所起伏。(1)上海市创新型人才对经济发展的平均贡献率最高，安徽省其次，江苏省和浙江省相对靠后。(2)从波动性来看，创新型人才对经济发展的贡献率呈现“w”型波动，上海市和安徽省的波动性相对较高。上海市2013年达到最高值157%，安徽省2017年最低为-17%；
    2015年之后，三省一市创新型人才存量对经济增长的贡献率呈现出同增同减的趋势。究其原因，一是因为每年高等院校招生增长速率的变化导致创新型人才存量随之发生了大波动；
    二是因为普通劳动力资本存量占据了我国劳动力资本的很大一部分，创新型人才的增量对经济发展的累积效应相对不足。

    (一)注重创新型人才培养

    创新型人才存量是经济发展的重要源泉。无论是长三角三省一市整体，还是各省市个体，创新型人才存量对经济发展都具有正向促进作用，但现实情况却是其对经济发展的贡献率普遍低于物质资本存量，说明长三角三省一市需要积极培养创新型人才，贯彻落实“人才强国”战略。长三角三省一市应注重提升劳动力群体的整体素质，为创新型人才创造更加广阔的发展空间，在全社会形成人人渴望成为创新型人才的优良氛围。

    (二)加大高等教育对人才的培养力度

    随着知识经济和经济全球化的发展，世界各国对于高层次人才的需求越来越大，个人对于接受高等教育的愿望也愈加强烈。高校是创新型人才的主要培养渠道，加大创新型人才的培养力度，必须不断提高高等教育投入，不仅仅是财力、物力与人力投入，还应该在政策上给于重点扶持。长三角三省一市应该优先发展高等教育，协调高等教育中的产、学、研、用之间的一致性，着重培养学生的创新创造能力，形成善于思考的习惯，从而有效地促进一般性人才资本向创新型人才资本的转变。

    (三)引导创新型人才存量正向流动

    长三角三省一市每年都有大量的高校毕业生，政府相关决策制定者需要根据长三角三省一市的实际情况加强创新型人才资源的管理。应实行积极的人才引进政策，引导各种形式的创新型人才资本投资，减少人力资本投资风险，引导创新型人才存量的正向流动，促进长三角三省一市人才资本市场与经济的繁荣发展。应制定创新型人才住房补贴政策，有效保证企业员工的切实效益；
    应采取多种激励措施努力发掘创新型人才潜能，让更多的创新型人才为长三角三省一市经济发展努力奋斗。

    (四)强化区域间一体化发展

    安徽省在长三角三省一市中综合经济实力相对较弱，但高校数量却仅次于江苏省。因此，安徽省应当建立创新型人才相应的激励机制，留住本土创新型人才为本地区所用。另外，上海市创新型人才存量对经济发展的贡献率明显高于其他三个省份，对经济发展的作用在长三角地区最为突出，显示出上海市对创新型人才的重视度很高，其他三个省份对创新型人才的培养需要得到进一步的加强。作为技术创新大市，上海市应该发挥创新优势，强化科技创新龙头作用，助力苏浙皖地区形成政策联动，实现区域间优势互补。

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