摘要：我国幅员辽阔， 不同地区的自然与人文资源禀赋差异较大。对2000年至2015年间的人均收入和人力资本投入数据建立模型， 对面板数据进行计量分析， 可以得出：人力资本水平对地区人均GDP的增长具有显着地正向影响， 当人力资本水平， 即受教育年限每增加1个百分比， 地区人均GDP将增加0. 35个百分比， 人力资本水平是影响地区收入差异的重要因素。同时， 人均进出口贸易总额所代表的全球化变量和城镇化率均显着地促进了各省、市、自治区的人均GDP的增长。回归结果表明：人均进出口贸易总额每增加1个百分比， 地区人均GDP将增加0. 48个百分比， 城镇化率每增加1个百分比， 地区人均GDP将增加0. 01个百分比。
关键词：人力资本； 区域性收入差距； 地区发展；
一、引言
我国是世界上最大的发展中国家， 而地区发展不均衡是发展中国家比较普遍的现象， 我国幅员辽阔， 不同地区的自然与人文资源禀赋差异巨大。东部沿海城市经济发达， 对外开放程度高， 居民收入水平高， 受教育程度高， 人均寿命长；内陆城市经济发展相对落后， 收入水平相对较低。根据中国社会科学院经济研究所课题组 （2002） 的调查， 从各个方面看， 地区间的收入差异都有所扩大。合理的收入差异会促进资源的优化配置， 有利于社会经济的发展， 但收入差异一旦超出了界限则阻碍社会经济的发展， 成为经济增长的拦路石。如果地区间的收入差异持续拉大， 将严重影响社会稳定， 对社会的运行机制和经济的稳定发展产生极为不利的影响， 因此， 把握我国地区间收入差异的现状， 分析其原因， 并对其进行合理的调控就变得极为必要。
1978年以后， 特别是在沿海设立经济特区及经济开放以后， 沿海经济奇迹给学者们以强烈印象， 与此同时， 地区差距问题受到普遍关注。令人惊奇的是， 以省 （市、自治区） 为单元的地区差距在20世纪80年代不但没有扩大， 反而缩小。正是在这样的现实背景下， 20世纪90年代初期呈现出空前的中国地区差距研究热潮。当然， 20世纪90年代初期呈现出空前的中国地区差距研究热潮也与后来各项重大改革和区域格局进一步复杂化有关。
二、文献综述
有关地区差异方面的研究在理论上以巴罗、萨拉伊马丁等人的研究 （Barro and sala-i-Martin, 1991） 最为着名。但是， 他们进行地区实证研究的时候并没有很好的对应理论支持， 因为其理论部分仍然是建立在国别经济增长基础之上而不是国内的地区经济增长基础之上[1].对于改革开放以来的中国地区差距问题的研究主要体现在实证工作方面， 有时体现在不同地区的学者官员从本地利益角度的论证方面。如王绍光和胡鞍钢 （1999） 的综述表明在20世纪80年代末期到90年代中期， 至少有几十篇有影响力的中国地区差距研究文献出现， 他们提到的第一篇早期重要文献来自杨开忠 （1989） .其实， 更早些时候， 已经有比较全面的经验研究成果。国内真正掀起地区差距研究热潮应该在20世纪90年代初期。继杨伟民 （1992） 之后， 一大批学者纷纷上阵， 比较有代表性的有：张曙光 （1993） , 魏后凯 （1994） , 林树成、李强、薛天栋 （1994） , 杨开忠 （1994） , 林凌 （1996） , 宋学明 （1996） , 林毅夫、蔡�、李周 （1998） , 蔡�、都阳 （2000） , 周国富 （2001） , 等等。国际知名经济学家、哈佛大学国际发展中心主任萨克斯教授也对中国的地区差距问题非常关注 （jian, sachs and warner, 1996） .
在实证方面， 迈瑞恩和萨卡罗布罗斯在对49个国家的横截面数据进行分析研究， 指出在对人力资本水平、人力资本差异与收入差距进行分别的计量回归分析得到：人力资本水平能够有效地改善不平等程度， 人力资本水平对收入分配呈现出负向影响。此外， 贝克尔和奇斯维克用美国不同地区的横截面数据， 丁伯根用美国、加拿大、荷兰的面板数据， 奇斯维克用9个国家的面板数据， 拉姆用28个国家的面板数据， 帕克用59个国家的面板数据等， 都得出了相似的结论， 即：收入差距与人力资本水平负相关， 与人力资本分配正相关[2].提拉克 （1986） 则将人力资本变量取为初等教育的入学率、中等教育的入学率来对人力资本水平与收入的关系进行研究， 国内学者主要从人力资本的视角研究了人力资本在收入分配中的作用[3].如国内学者牛德生 （1998） , 胡筱舟 （1999） , 谢茂拾 （2002） , 陈钊、陆铭 （2002） , 秦兴方 （2003） , 张军 （2003） , 魏众 （2004） , 王从军、钱海燕 （2005） , 谢勇 （2006） , 张东辉、司志宾 （2007） , 马骊 （2008） , 郑彩祥 （2009） , 王云多 （2010） , 熊广勤、张卫东 （2010） 等均从实证角度分析了人力资本对我国地区收入差距的影响。但是， 一个国家的经济增长有别于一个国家内部不同区域的经济增长， 现有的经济理论大都以一个国家为一个整体， 反映出较多缺陷。不同于以往的研究， 本文尝试考察我国不同地区人力资本投资差异背景下导致的收入差异问题， 通过对不同指标的选取， 对影响我国地区收入差异的原因进行评估。将各省、市、自治区的人均GDP作为被解释变量， 将人力资本投资水平作为解释变量， 同时选取全球化及城镇化作为控制变量， 以此来对人力资本投资水平对地区居民收入差异的影响进行评估。
三、实证分析
这里， 我们将利用2000-2015年的地区收入数据与人力资本投资水平数据， 对我国31个省、市、自治区的人力资本投资水平对收入差距的影响进行分析。
（一） 变量的选择及数据说明
为了评估人力资本投资水平对地区居民收入差异的影响， 本文建立如下所示的回归模型。
其中， cit代表常数项， εit代表误差项。其余变量的说明如下。
1.作为被解释变量的yit
yit为被解释变量， 代表各省、市、自治区的人均收入 （千元每人） , 人均GDP是最为常用的代表地区收入的变量之一。国家统计数据库完整的提供了2000-2015年间的各省、市、自治区的人均GDP数据， 我们用与其相对应的CPI指数将全部数据换算成去除价格因素后的人均收入 （千元每人） .我们从得到的数据可以看出， 各地区的人均收入存在着巨大的差别。在2000年， 去除价格因素后的人均收入低于5000元的地区有10个， 同一年上海市去除价格因素后的人均收入却达到34547元， 北京市去除价格因素后的人均收入为22460元。到了2015年， 甘肃省去除价格因素后的人均收入刚刚达到25577元， 而此时的上海市去除价格因素后的人均收入却达到了104133元， 北京市去除价格因素后的人均收入已经增加至107779元。
2.作为解释变量的capit
capit为解释变量， 代表人力资本投资水平， 我们用各省、市、自治区的人均受教育年限 （年） 来表示。在对收入差距进行研究的众多理论文献中， 教育因素始终被视为极为关键的变量， 许多经济学家都通过运用与教育相关的变量来探讨收入分配的公平问题， 大量的资料文献都表明个体的受教育程度能够对他的收入水平产生显着的影响。Marin A.Psacharopoulos （1976） 认为， 教育可以给受教育者带来更高收入， 一方面， 接受高等教育的劳动力供给与社会对接受高等教育的劳动力的需求之间存在着一个巨大的、不容忽视的时间差， 另一方面拥有高等教育学历的劳动力相对拥有取得高收入的比较优势， 这种优势的存在就使得人们纷纷追加人力资本投资， 于是接受高等教育的劳动力人数的上升最终也会造成在整个社会中不同受教育程度的劳动力之间的平均收入差距的拉大。本文根据我国31个省、自治区、直辖市的人口中具有大学以上教育程度 （含大专以上） 、高中 （含中专） 教育、初中教育、小学教育的人数， 粗略计算了我国的人均受教育年限。我们对于不同文化水平的劳动力赋予其不同的值：对没有接受过教育的， 赋予该劳动力对应的赋值为0;对于仅接受过小学教育的， 受教育年限为6年， 赋予该劳动力对应的赋值为6;对于受教育程度为初中的， 接受教育年限是9年， 因此， 对应的赋值是9;接受高中教育程度的年限是12年， 因此， 对应的赋值是12;专科教育年限是15年， 对应赋值是15;本科受教育年限是16年， 对应赋值是16;研究生受教育年限为19年， 对应赋值为19.
3.作为控制变量的tradeit
tradeit为控制变量， 代表各省参与全球化的程度， 我们用去除价格因素后的各省、市、自治区进出口贸易的总额来表示， 计算前， 用相应年份的汇率中间价将贸易总额换成人民币单位。对外贸易作为影响收入差距的变量， 始终是国内外学者最为关注的话题之一。要素禀赋理论指出， 国际贸易会促进要素价格平均化， 也就是说出口商品中长期密集投入的本国丰富的生产要素的价格会上涨， 同时进口商品中长期密集投入的本国匮乏的生产要素的价格会下降， 所以国际贸易会造成不同国家之间相同的生产要素的价格趋于均等化。而在国家内部， 对外贸易对不同要素所有者的收入产生的影响是不确定的。限于研究视角、研究方法和数据选取等方面的差异， 得出的研究结论也不一致。朱钟棣 （2009） 实证研究了国际贸易与反映我国整体收入分配状况的基尼系数、国际贸易和我国地区收入差距、城乡收入差别之间的关系， 并进一步验证了三大收入分配关系的确发生了如Stolper-Samuelson定理1所说的变化。所以， 对外开放起到了缩小我国基尼系数的作用， 因为对外贸易的确提高了我国劳动力的报酬。不过， 由于我国各个地区间国际贸易的发展水平还不均衡， 地区间收入的绝对差距日益凸显。把我国31个省区市划分成东部、中部和西部三大地区后， 实证检验表明， 三大地区不同的贸易依存度可以解释它们之间91.79%的地区收入差距。另外， 受到国际贸易影响， 人均GDP高且对外贸易发达的省区市， 其城乡收入差距就小；相反， 人均GDP较低同时对外贸易又不发达的省区市， 其城乡收入差距就很大[4].与此相似， 魏浩 （2009） 也检验了贸易差距对地区收入差距的影响。魏浩指出， 有3个对外开放指标对地区间收入差距产生影响， 在这3个指标中出口差距的影响程度最大， 进口差距的影响程度其次， 而外资差距的影响程度则是最小的。第一个指标即出口差距能够对地区间收入差距产生显着的、持久的“正向”影响， 而且对收入差距的贡献率也是最大的， 始终保持在20%到64.2%之间。第二个指标即进口差距则与第一个指标刚好相反， 它对地区间收入差距能够产生显着的、持久的“反向”影响， 其对收入差距的贡献率则始终保持在5%到8%之间。第三个指标即外资差距对地区间收入差距与前面的二者相比而言， 影响则较弱， 它会产生较弱的“反向”影响， 而且对收入差距的贡献率也不大， 一直小于2%.因此， 提议政府要想缩小地区间收入差距， 就必须大力关注地区间的出口差距。同时， 这也进一步说明， 国际贸易发展对我国收入差距的变化确实存在着重大冲击。
4.作为控制变量的urbit
urbit为控制变量， 代表了城镇化程度， 本文我们用城镇人口与总人口的百分比来表示城镇化程度， 城镇化促进经济增长的机制主要体现为下列几方面。一是聚集效应。聚集效应的产生主要是由于人口集聚的外部性的存在。一个地区人口和产业聚集后， 该地区的人口密度就会相应地增加， 相应地也会产生较大的人口集聚的外部性， 从而导致人均产出的增加， 进一步推动该地区经济的快速增长， 大量的实证研究都证实了聚集效应的影响[5].西科恩和赫尔在1996年通过对美国的地区数据进行分析和研究， 得出结论：劳动力密度每上升一倍， 劳动生产率相应的上升六个百分点。二是城镇化的普及， 使得城市人口数量快速上升， 市场交易量攀升， 从而推动分工和专业化。三是城镇化促进“进城”人口的教育程度以及知识和技能的提高， 相应地促进了人力资本水平的累积。四是城镇化降低了基础设施投资所对应的使用效率和平均成本。大量的实证研究证实了城镇化与地区的经济发展水平显着相关， 比如说， 亨德森 （Henderson） 所进行的跨国研究表明了城镇化率和人均对数产出显着相关。经济增长的差异必然导致地区收入的差异， 同时， 城镇化能够消化农村的剩余劳动力， 从而进一步减缓收入差距的扩大化。Kuznets （1955） 探讨了城市化对收入分配的影响， 认为在一定条件下农业劳动力向非农业部门和城市的迁移， 虽然在短期内会造成收入差距的扩大化， 但从长期来看， 则会缩小居民之间的收入差异。周云波 （2009） 利用两部门模型从理论和实证上分析了城市化、城乡差距与全国居民总体收入差异的关系。研究结果表明， 1978年以来城市化是导致倒U形现象出现的主要原因 （详见表1） .
表1 变量选择
（二） 计量回归结果
在本文中， 我们选择不同地区的收入变量作为被解释变量， 具体地说是选择31个省、市、自治区的年度人均收入作为被解释变量， 选择人力资本变量作为解释变量。为了进一步提升计量经济模型对解释变量 （地区收入） 的解释力度， 我们在已有研究的基础上， 添加了各省、市、自治区参与全球化程度、城镇化程度作为该模型中的控制变量。本次实证分析样本选择31个省、市、自治区的截面个体， 2000-2015年共16年间连续的时间序列， 共同构成的面板数据作为样本， 数据选自2000年至2015年的《中国统计年鉴》和《中国劳动统计年鉴》。
首先， 我们对数据样本进行整体描述性统计， 结果如下 （详见表2） .
表2 整体描述性统计
表2可以清晰表明， 本文所选取的样本数据对应的被解释变量、解释变量以及控制变量的均值、标准差、最小值和最大值并未表现出异常值情况， 因此， 可以认定为被分析数据真实客观。各省、市、自治区的人均GDP的均值为27148.5元， 最大值为106905元 （天津， 2015年） , 最小值为2662元 （贵州， 2000年） ;受教育年限的均值为8.2311年， 最大值为12.281年 （北京， 2015年） , 最小值为2.998年 （西藏， 2000年） ;进出口贸易总额的均值为12598.6元， 最大值为125620元 （北京， 2013年） , 最小值为140元 （贵州， 2000年） ;城镇化率的均值为47.82%, 最大值为89.61% （上海， 2013年） , 最小值为22.61% （西藏， 2008年） .在实证分析中， 我们对人均GDP以及进出口贸易总额这两个时间序列的数据取对数， 则在取对数之后， 各省、市、自治区的人均GDP的对数均值为2.9718, 最大值为4.6801, 最小值为0.9791;进出口贸易总额的均值为1.2391, 最大值为4.8352, 最小值为-1.9830.
为了验证地区收入与人力资本投资之间的确切关系， 我们首先对模型中的各个变量进行平稳性检验和协整检验， 从而避免伪回归现象的发生。然后， 考察地区收入与人力资本投资之间因果关系， 最后对变量进行协整回归。在这里我们依然使用STATA计量经济软件进行分析和研究。
1.平稳性检验
Bhargava等于1982年首次使用面板数据单位根检验， 到了1994年， Breitung与Meyer通过使用多种修正后的DF统计量对1972年至1987年间的联邦德国企业的合同工资所构成的面板数据中的单位根进行了多次检验。同年， Quah在其着作中使用了一种新的针对无固定效应面板数据的单位根检验， Levin等 （2002） 将Quah （1994） 的检验推广为允许固定效应、个体确定性趋势和异质序列相关误差的面板单位根检验， 简称为LLC检验。Im、Pesaran和Shin （1997） 基于平均个体单位根检验统计量的方法提出了一种检验过程， 简称IPS.IPS建议平均个体时间序列ADF统计量检验面板数据的单位根假设允许一部分 （但不是全部） 个体时间序列有单位根。Maddala and Wu （1999） 提出了ADF-Fisher检验和PP-Fisher检验两种面板数据的单位根检验方法， Breitung （2000） 提出了不用偏差修正的统计量的Breitung检验。为提高检验的可靠性， 在本文， 我们将使用LLC、IPS、Fisher ADF、FisherPP和Breitung检验这五种方法来检验我们所选取的变量的平稳性。
表3 变量平稳性检验结果
在上述五种方式的检验结果中， 被解释变量对数的人均GDP在LLC检验和Fisher ADF检验中支持在5%显着水平上平稳， 而在IPS、FisherPP和Breitung检验中则得到存在单位根的结论， 在解释变量人力资本投资时， 我们选择的变量为受教育年限， 该变量在LLC、IPS检验中支持在5%显着水平上平稳， 而在Fisher ADF、Fisher-PP和Breitung检验中则得到存在单位根的结论。关于控制变量1, 我们选择的是对数的去除价格因素后的各省、市、自治区进出口贸易的总额， 该变量在Fisher ADF检验中支持在5%显着水平上平稳， 而在LLC、IPS、Fisher-PP和Breitung检验中则得到存在单位根的结论。关于控制变量2我们选择的是城镇人口与总人口的百分比， 该变量在LLC检验中支持在5%显着水平上平稳， 而在IPS、Fisher ADF、Fisher-PP和Breitung检验中则得到存在单位根的结论。因此， 我们认为该模型中所包含的变量都是非平稳的， 单整阶数为1, 所有变量同阶平稳说明这些变量之间可能存在协整关系， 为此， 还必须对其进行协整检验。
2.协整检验
由上面分析可知， 我们所选取的面板数据为非平稳的面板数据， 因此必须对数据进行协整检验。
面板协整检验的结果如表4.
表4 面板协整检验
3.面板数据模型的回归结果
面板数据模型通常包括以下三种类别的模型：混合效应模型、固定效应模型以及随机效应模型。
（1） 混合效应模型和固定效应模型
通过F检验进行观测。混合效应模型属于约束模型， 固定效应模型属于非约束模型， 即截距项随个体的不同而不同。
原假设 （H0） :模型中各个样本的截距项是一致的 （混合效应模型）
备择假设 （H1） :模型中各个样本的截距项不一致 （固定效应模型）
F统计量为：
RSSr为混合效应模型的残差平方和， RSSu是固定效应模型的残差平方和。通过上述公式进行计算得出的F统计量的值若是大于其临界值， 则为拒绝原假设， 接受备择假设建立固定效应模型；如果F统计量的计算值小于其临界值， 则表示接受原假设， 这就意味着考虑建立混合效应模型。在STATA中， 我们运用固定效应模型译估， 则可以清晰的观察到F统计量的值显然大于临界值， 因此拒绝原假设， 接受备择假设建立固定效应模型。也就是说， 相对于混合效应模型而言， 固定效应模型更为适用。
（2） 混合效应模型和随机效应模型
一般情况下， 我们普遍选择Breusch and Pagan Lagrangian multiplier检验 （简称BP检验） 来考察到底是使用随机效应还是混合OLS估计。BP检验的零假设是：对所有的i, ai=0.ai代表了影响被解释变量的且不随时间而变化的所有无法观测因素， 我们称其为非观测效应或者固定效应。
BP检验的STATA命令运行结果如下表5所示。
表5 BP检验
由表5可知， BP检验 （Prob>chi2=0.0000, 显着不为零） 拒绝原假设， 那就意味着随机效应模型要比混合效应模型更加适用一些。
（3） 固定效应模型与随机效应模型
随机效应模型估计结果如表6.
表6 随机效应模型评估结果
Hausman检验决定固定和随机效应模型哪种更恰当。Hausman检验的基本假设是FE与RE估计量在本质上基本没什么区别。Hausman检验统计量存在一个渐近的x2分布。如果虚无假设被拒绝了， 那就说明使用随机效应模型进行分析并不合适， 选择使用固定效应评估会更加恰当一些。
在STATA中运行Hausman检验， 结果如表7.
通过模拟分析发现， chi2 （3） <0, 这主要是RE模型的基本假设Corr （x_it, u_i） =0无法得到满足。因此， 在这种情况下应该选择使用FE, 也就是说固定效应模型估计要比随机效应模型更恰当一些。
于是， 由固定效应模型估计结果可知 （见表8） .
如表8, 组内、组间、整体拟合优度值分别为0.92, 0.90, 0.75, 模型拟合优度较高， F检验表明模型整体具有较高的显着水平。由rho=0.936可知复合扰动项的方差主要来自个体效应ui, 由各变量Z的统计量及P值知各个变量均非常显着。建立模型如下， 括号内为估计标准误：
由上述公式可知， 平均受教育年限每增加1年， 人均GDP将提高35%.进出口贸易总额每提高1%, 人均GDP将提高0.47%.城镇人口占总人口的比重每提高1%, 人均GDP将提高1.4%.可见人力资本的提高对收入水平的促进作用还是相当大的。
表7 Hausman检验结果
注：b=consistent under Ho and Ha;obtained from xtreg;B=inconsistent under Ha, efficient under Ho;obtained from xtreg;Text:Ho:difference in coefficients not systematic.
表8 固定效应模型估计结果
四、结论及政策建议
通过实证分析可知， 各回归变量均比较显着， 人力资本投入水平对地区人均GDP的增长具有显着正向影响。在相对发达地区， 人均收入水平较高， 对人力资本投入额度相对较多， 人均受教育程度自然相对较高。经过检验， 当人力资本水平， 即受教育年限每增加1个百分比， 地区人均GDP将增加0.35个百分比， 因此， 人力资本投入较高的发达地区， 其经济发展程度也相对较高， 两者存在极强的正向关系， 人力资本水平是影响地区收入差异的重要因素。
人均进出口贸易总额所代表的全球化变量和城镇化率均显着地促进了各省、市、自治区的人均GDP的增长。拉动经济增长的三驾马车中， 出口贸易对经济增长的促进作用依然有效。更重要的是城镇化率的提高也能显着提高人均GDP水平， 因此， 提高地区城镇化水平和城镇化率可以成为地区发展的内在动力。回归结果表明：人均进出口贸易总额每增加1个百分比， 地区人均GDP将增加0.48个百分比， 城镇化率每增加1个百分比， 地区人均GDP将增加0.01个百分比。基于此， 特提出如下政策建议。
1. 重视教育， 加强本地人才培养和人才引进力度
实证研究证明， 人力资本的高投入会获得经济发展的高回报。未来的竞争是以人为核心的人力资本实力的竞争， 要使地区在发展中脱颖而出， 加大地区教育投入在内的人力资本投入是最核心的举措。同时， 还要积极出台优惠政策和资金支持计划， 吸引外来人才在本地区落户。
2. 扩大地区进出口贸易、扩大开放程度是推动地区发展的重要保证
扩大地区出口贸易， 不断加强与外界的紧密联系。同时， 加强地区比较优势产业和特色产业发展， 实现与其他地区优势产业互补。
3. 提升人口素质， 加速城镇化进程是推动地区发展的重要动力
人口素质提升， 特别是农村人口素质提升是我国以人为本的新型城镇化终极目标。而人口素质提升本身也是人力资本的发展与投入过程， 是加速新型城镇化的必然选择。因此， 城镇化率的提升也是人口素质提升过程， 二者具有内在统一性， 特别是农民内生性市民化进程加速更能促进我国城镇化进程， 从而为地区发展贡献更大力量。
参考文献
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