创新型人力资本对地区经济发展奉献率的实证分析范文.docx
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1、创新型人力资本对地区经济开展奉献率的实证分析范文Key words: Innovative human capital; Economic development ; Contribution rate ; Cobb-Douglas production function一、文I回忆国内外经济学家们对于经济增长问题的研究经历了几 个世纪,从资本决定论到技术进步决定论再到人为资本决定 论,这一系列的研究结果说明,随着知识经济时代的兴起与 迅猛开展,人力资本作为技术进步的源泉,越来越被视为经 济增长的驱动力,成为解释国家、地区间经济增长差异的重 要因素。在我国,越来越多的人开始认识到人才对经济开展
2、 的重要性,也开始逐渐意识到人才作为经济开展中的强劲推 动力,对经济开展方式的转变及经济长质量的提升起到的关 键作用,人才的竞争必将影响着未来的区域经济竞争力。自1960年经济学家舒尔茨首次正式提出人力资本的概 念以来,国内外学者关于人力资本与经济增长关系开展深入 研究。卢卡斯(1988)用人力资本解释经济增长,将人力资 本作为一个独立的要素参加经济长模型中。Glewwe和Hanan 研究发现人力资本积累同经济开展之间具有双向影响的关 系。王金营发现人力资本是改革开放以来中国经济迅速增长 的重要因素,其实证结果证明1978-1998年我国人力资本对 经济增长的奉献率为16.69%。王征宇定量分
3、析了我国当前受 高等教育劳动力对区域经济增长的效应及其地区间差异。刘 金涛研究了我国异质性人力资本和经济增长之间的动态性 关系,分析发现我国经济开展和中级人力资本之间存在长期 均衡关系。从目前情况来看,国内外学者不再将人力资本作 为一个整体概念来研究,而是通过划分不同类型的人力资本 来研究其对经济开展奉献率的影响。本文参考胡永远将人力 资本分为一般型、技能型、创新型3种,并结合国家在十八 大报告提出的要求:要坚持把科技进步和创新作为加快转变 经济开展方式的重要支撑,提高教育现代化水平,增强自主 创新能力,推动产业构造转型升级,建设创新型国家,迫切 需要培养大量创新型人才,重点研究创新型人力资本
4、对经济 增长的奉献。另外,某省作为全国人口大省之一,拥有丰富 的人力资源,同时,某省作为一个东部沿海经济大省,近年 来更是保持了一种快而稳的良好开展态势,对我国经济增长 的奉献也越来越大,所以某省经济增长的形势对我国经济的 持续增长有着至关重要的作用。那么某省作为东部沿海省区 的一个典型的代表,研究其人力资本对经济增长的奉献可以 很好地反映整个东部省区情况。基于以上论述,本文利用20*-相关统计数据测算某省 创新型人力资本对经济开展的奉献率,据此提出适*东省 创新型人才的开展战略,为促进某省创新型人才的培养提供 理论与现实依据。二、模型构建与指标选取(一)模型构建为衡量创新型人力资本对地区经济
5、开展的奉献率,在柯 布-道格拉斯生产函数(C-D函数)根底上构造一个新的经济增长模型:(二)选取指标与度量基于变量数据的可得性,本文以20*-作为研究区间, 本文结*东省创新型人力资本现状,并借鉴众学者在研究 人力资本与经济开展关系上对投入产出指标的选取,选用地 区生产总值(Y)来衡量经济开展水平,以1952年为基准年。 物质资本存量(K)用全社会固定资产投资总额来度量。由 于无法直接获得某省物质资本存量的原始数据,故本文采用 估算的方法。关于物质资本存量的估算方法很多,不同的估 算方法算出的结果有所不同,本文采用最为常用的方法,即 永续盘存法开展估算,计算公式为:Kt= (1-6 ) Kt-
6、1+It其 中,Kt和It分别表示t时期的物质资本存量和增加的投资, 6表示折旧率,这里令折旧率为9. 6%,为了消除时间对价格 的影响,在此用GDP平减指数代替固定资产的投资价格指数。 劳动力投入(L)可等同于实际劳动量,实际劳动量的衡量 应以标准劳动强度的劳动时间为根底,但是在现实数据采集 中十分困难,因而本文的劳动力投入选用历年某省就业人员 数来度量。创新型人力资本(CH)选用历年的科技成果数和 专利授权数来度量,计算公式如下:CHt=Tt+Pt,其中Tt为 某省某年的科技成果数;Pt为某省某年的专利授权数。三、 实证结果分析(一)回归结果分析基于某省20*-的时间序列数据,本文选用改良
7、的柯布- 道格拉斯生产函数考察创新型人力资本对地区经济增长的 奉献率,其中实证分析使用的主要变量包括某省地区生产总 值GDP、物质资本存量、就业人员数和科技成果与专利授权 数,以此分别衡量经济增长、资本投入、劳动投入与创新型 人力资本。实证研究数据来自20*-某省统计年鉴,各变 量的历年数据如下表1所示。为了更好地衡量各变量在某省经济增长中的奉献率,减 少异方差带来的负面影响,根据公式(3),将各变量对数化 后引入回归方程,从而获得更科学、客观的回归结果。本文借助了 SPSS19.0软件,对样本数据开展多元线性 回归分析,得到相关系数R=相998,判定系数R2=0.997,调 整后的判定系数R
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