研究目標(biāo):測度中國人力資本結(jié)構(gòu),考察中國人力資本結(jié)構(gòu)的時(shí)空演變特征。研究方法:基于不同地區(qū)人口受教育程度差異,采用空間向量夾角公式測算"人力資本結(jié)構(gòu)指數(shù)",綜合運(yùn)用核密度函數(shù)、Dagum基尼系數(shù)、收斂模型及局域Moran指數(shù)解析人力資本結(jié)構(gòu)的時(shí)空演變特征。研究發(fā)現(xiàn):中國人力資本結(jié)構(gòu)總體上呈現(xiàn)不斷優(yōu)化趨勢,但存在明顯的階段性變化特征,東、中、西三大區(qū)域具有明顯梯度效應(yīng)。全國整體人力資本結(jié)構(gòu)存在兩極分化現(xiàn)象,不同區(qū)域的極化特征表現(xiàn)出明顯異質(zhì)性;在觀測期內(nèi),人力資本結(jié)構(gòu)總體差異擴(kuò)大了約33%,區(qū)域間差異是最主要的貢獻(xiàn)者,其次是區(qū)域內(nèi)差異,超變密度的貢獻(xiàn)最小;全國整體不存在σ收斂特征,而基本支持β收斂機(jī)制,區(qū)域收斂特征存在一定差異;人力資本結(jié)構(gòu)還展現(xiàn)了較為穩(wěn)定的"高-高"或"低-低"的地理空間集聚特性。研究創(chuàng)新:深刻系統(tǒng)地揭示了中國人力資本結(jié)構(gòu)的分布動(dòng)態(tài)、地區(qū)差異、收斂性以及空間集聚特征。研究價(jià)值:為從結(jié)構(gòu)視角把脈中國人力資本變化規(guī)律提供經(jīng)驗(yàn)參考,同時(shí)也為落實(shí)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展提出新的思路。 

【文章來源】：數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2020,37(12)北大核心CSSCICSCD

【文章頁數(shù)】：23 頁

【部分圖文】：

全國及三大區(qū)域人力資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)演進(jìn)分布

表3還匯報(bào)了反映三大區(qū)域人力資本結(jié)構(gòu)區(qū)域內(nèi)差異的基尼系數(shù)值，圖5描繪了其演變趨勢。從觀測期內(nèi)基尼系數(shù)走勢來看，東部區(qū)域內(nèi)差異演變趨勢與全國總體差異類似，基尼系數(shù)最小值和最大值分別出現(xiàn)在樣本觀測初期和末期，盡管在部分年份有一些微弱波動(dòng)但整體上升態(tài)勢非常明顯。具體演變過程為：2002～2004年有一個(gè)明顯上升趨勢，2005～2011年呈現(xiàn)小幅度波動(dòng)中帶有微弱趨緩態(tài)勢，2011年之后上揚(yáng)勢頭逐步顯現(xiàn)，尤其是2014～2018年連續(xù)四年上升，并在2015年一舉超越全國總體基尼系數(shù)，隨之兩者差距逐步拉開。在此期間，基尼系數(shù)極值差距達(dá)到0.010，增幅達(dá)到約76%，年均增速接近4%，東部區(qū)域內(nèi)差異的加劇態(tài)勢可見一斑。與東部區(qū)域相反，中部區(qū)域基尼系數(shù)的整體下行趨勢較為明顯，雖然其中某些年份有一定波動(dòng)，但并未根本改變區(qū)域內(nèi)差異縮小的總體特征。其整體演變趨勢大致可以分為三個(gè)階段，2002～2005年處于波動(dòng)上升期，在2005年達(dá)到峰值，之后截至2014年經(jīng)歷了明顯的下行期，于2014年達(dá)到最小值，2014～2017年有小幅度上揚(yáng)趨勢，到2018年又有所下降。觀測期內(nèi)，末期相比初期中部區(qū)域基尼系數(shù)整體下降約0.003，降幅接近29%，年均下降速度約為2%。最后再看西部區(qū)域，盡管其基尼系數(shù)數(shù)值在2017年出現(xiàn)了一定下降，但下降幅度較小，并未根本改變其整體上升形態(tài)，區(qū)域內(nèi)差異整體上有所擴(kuò)大。其具體演變過程大致為，2002～2016年經(jīng)歷了波動(dòng)上升過程，峰值出現(xiàn)在2016年，之后略微下行調(diào)整。就西部區(qū)域基尼系數(shù)數(shù)值具體變化來看，相比觀測初期2002年，2018年西部區(qū)域基尼系數(shù)增加了約0.004，增幅約為39%，年均增速大致2%。結(jié)合上述信息可知，就區(qū)域內(nèi)差異而言，東部區(qū)域和西部區(qū)域呈現(xiàn)波動(dòng)中加劇態(tài)勢，中部區(qū)域則具有明顯縮小特征。由圖5可知，在整個(gè)觀測期內(nèi)，三大區(qū)域基尼系數(shù)走勢曲線均未出現(xiàn)交叉，由上至下依次為東部、西部和中部，可見東部區(qū)域的區(qū)域內(nèi)差異最為突出，其次是西部區(qū)域，最后是中部區(qū)域。3．區(qū)域間差異

本文進(jìn)一步根據(jù)Dagum基尼系數(shù)分解公式，將總體差異G分解為區(qū)域內(nèi)差異Gw、區(qū)域間差異Gnb和超變密度Gt，分解結(jié)果及其貢獻(xiàn)率見表4。圖7呈現(xiàn)了上述三類差異對(duì)總體差異貢獻(xiàn)率的變動(dòng)趨勢。根據(jù)貢獻(xiàn)率大小來看，觀測期內(nèi)，Gw、Gnb和Gt三者的均值分別為27.31%、64.33%和11.30%，同時(shí)三者的變化曲線在樣本年度內(nèi)未發(fā)生交叉。由此可見，中國人力資本結(jié)構(gòu)總體差異第一來源就是區(qū)域間差異，其次是區(qū)域內(nèi)差異，最后是超變密度，后兩者均值之和不及總體差異來源的40%，對(duì)總體差異的貢獻(xiàn)較為有限。從三類差異來源的具體演變趨勢來看，區(qū)域內(nèi)差異貢獻(xiàn)率波動(dòng)非常平緩，圍繞均值大致在2個(gè)百分點(diǎn)以內(nèi)來回調(diào)整，整體呈現(xiàn)微弱上揚(yáng)態(tài)勢，相較2002年，2018年其貢獻(xiàn)率上升了大致2%，變動(dòng)幅度約8%，年均增速約0.5%。區(qū)域間差異貢獻(xiàn)率在樣本觀測區(qū)間內(nèi)有一定幅度波動(dòng)，整體演變同樣呈現(xiàn)微弱上揚(yáng)態(tài)勢。具體來看，該貢獻(xiàn)率在2002～2005年、2005～2011年兩個(gè)階段連續(xù)經(jīng)歷了兩個(gè)“U”形變化過程，并在第一個(gè)“U”形區(qū)間內(nèi)于2004年形成觀測期內(nèi)最小值，在第二個(gè)“U”形區(qū)間的截止點(diǎn)即2011年形成峰值，之后2011～2018年整體走勢有所趨緩，但直至2018年其貢獻(xiàn)率仍然維持在63.38%的較高水平，相比2002年上升大致4個(gè)百分點(diǎn)，整體增幅約6%，年均增速約0.4%。最后就超變密度的變化來看，其貢獻(xiàn)率演變明顯存在下行趨勢，說明總體差異中來自于不同區(qū)域間交叉重疊的貢獻(xiàn)越來越小。由圖7中可知，在觀測期內(nèi)，Gt曲線與Gnb曲線基本呈反方向變動(dòng)，說明超變密度的變化主要被三大區(qū)域間差異所吸收，其間，超變密度貢獻(xiàn)率大約下降了6個(gè)百分點(diǎn)，整體降幅達(dá)到39%，年均下降速度約3%。圖7 不同差異來源的貢獻(xiàn)率演變趨勢

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3516202