人力资源论文发表简析当下人力资源投资的影响因素

　　论文摘要：从人力资本划分的类型来看，人力资本的投资来源有：一是人力资本的生产，二是教育培训，三是医疗保健，四是家庭对就业变迁的投资。人力资本的投资主体主有政府、企事业单位和社会团体、家庭及个人等。投资主体对人力资本的投资使得人力资本具有价值性。

　　一、前言

　　(一)问题的提出

　　实际上中国人力资本的潜在投资回报率不但远远高于实物资本的投资回报率，也高于发达国家的教育投资回报率。只是中国存在很大的政策扭曲，使得这种潜在回报率无法实现。在这个意义上，可以说中国的教育投资严重不足，这极大地阻碍了中国经济的发展。新近的一项研究表明，如果考虑对社会产出的贡献，而不仅仅是个人收入，中国人力资本投资回报率高达30%至40%，高于物质资本投资的回报(估计可以高达20%)，也高于美国等发达国家的人力资本投资回报(15%～20%)。

　　物质资本和人力资本投资必须有适当的比例，正如低成本的劳动力必须要有高素质的人员配比一样，这样才能最大限度地优化经济生产。人力资本投资和物质资本投资需要平衡，过分强调其中的一方都会损失效率。中国经济的高速增长掩盖不住效率偏低的现实，这是无法回避的问题。仅看中国这个“世界工厂”在全球产业价值链中的低端位置，就可以知道，中国的增长模式亟待改变。而中国已经明确提出了“以人为本”的发展观，同时把转换经济发展模式作为当前一个迫切的任务。但是经济发展模式不会自动改变，需要正确的方向和政策环境。如何寻求正确的路径?目前，中国固定资产投资出现了“过热”，但人力资本投资却乏善可陈，那么，人力资本投资对于中国经济而言意味着什么?

　　在中国，政府的教育支出占整个社会教育支出的绝大部分，在整个1990年代，中国各级政府的教育支出占GDP的比重不足3%，而在实物上的投资却大约占到GDP的30%。相比之下，美国教育投资和实物投资占GDP的比重分别是5.4%和17%。即使是在发展中国家，中国在人力资本上的投资也是低于平均水平。

　　近年来政府在人力资本投资的绝对量有所上升，但相对水平的国际比较只降不升。2002年，中国教育支出占GDP的比重上升到3.3%，但实物投资占GDP的比重更上升到45%!在中国，实物资本与人力资本投资的比例比其他大多数国家都要高得多。在一个有效的投资市场中，应该是各种形式、各个地区的投资回报率都是一样的，否则资本会从低回报的地方流向高回报的地方。如果实物资本的投资回报远远高于人力资本的回报，那么这种不平衡是合理的。但是，实际上中国人力资本的潜在投资回报率不但远远高于实物资本的投资回报率，也高于发达国家的教育投资回报率。只是中国存在很大的政策扭曲，使得这种潜在回报率无法实现。在这个意义上，可以说中国的教育投资严重不足。这极大地阻碍了中国经济的发展。

　　(二)理论综述

　　自舒尔茨1960年发表题为《人力资本的投资》的演说以来，人力资本投资就一直成为人们研究的重点问题，因为随着知识经济的到来，人力资本投资已经成为推动经济发展最重要的方式。

　　国外学者对这一课题进行了广泛的研究，贝克尔(1987)提出了人力资本投资---收益的均衡模型，认为人力资本投资应是一种影响为了货币和消费的投资;卢卡斯于1988年发表了以人力资本生产过程的投入产出率、社会平均的和私人的人力资本在最终产品生产中的边际产出率正相关，与时间贴现率负相关。James Heckman(2003)经过实证研究认为在人力资本投资的现阶段，美国社会在低龄人群上投资太少，在成年人的低水平技能上投资过多。他还对中国的人力资本投资现状做了横向比较，无论投资的总量上还是投资的回报率来说，中国的水平都还和很低。

　　Yuming Fu 和 Stuart Gabriel(2001)研究得出结论：教育投资在私人部门(单位)的回报要高于在国有单位的回报。另外从职业等级上看，存在高等教育水平的劳动力市场和中初等教育水平的劳动力市场。由于高等教育水平的劳动力市场上的工作岗位对求职者有着较强的专用性人力资本要求，而大学生所具有的人力资本并不会自然保值，如果就业时选择了中初等教育水平的劳动力市场，其专用性的人力资本就长时期处于闲置状态，最终将逐渐贬值。因此，投资回报中包含了失业风险和由于就业于不利的行业或部门而导致的低收入风险。

　　我国学者对人力资本投资的研究起步较晚，目前研究领域主要集中在人力资本投资城乡差异、地区差异的实证分析;人力资本投资对经济发展、个人收入和劳动力就业的影响;人力资本投资的成本和收益分析等等，在这些研究中，人们较多地关注政府为投资主体的人力资本投资行为，而少有学者对以居民家庭为投资主体的微观人力资本投资行为进行深入全面的阐述。即使有，也主要以定性分析和微观加总数据的定量分析为主，忽略了家庭和个体的异质性，而这使人们对研究结果的准确性产生非常大的疑问。

　　本文运用家庭调查中人力资本投资方面的数据，考虑样本选择问题，以面板模型为分析工具，从微观角度对影响人力资本投资的因素进行实证研究，这一尝试，无论从理论还是从实践上说，都非常有意义。

　　(三)人力资本定义

　　舒尔茨在1960年出任美国经济学会会长时发表了题为《论人力资本投资》的演讲，系统阐述了人力资本理论。舒尔茨这样表述人力资本的，和体现在物质产品上的物质资本一样，人力资本是体现于劳动者身上，通过投资形成并由劳动者的知识、技能和体力(健康状况)所构成的资本。舒尔茨把人力资本划分为五种类型：一种是医疗和保健，从广义上讲，它包括一个人的寿命、力量强度、耐力、精力和生命的全部费用;二是职业人员培训，包括企业所用的旧学徒制;三是正式建立起来的初等、中等和高等教育;四是由企业为成人所举办的学习项目，包括那种多见于农业的技术推广项目;五是个人和家庭适应于变换就业机会的变换迁徙。还可以从群体和个体角度对人力资本进行划分，分为个体人力资本和群体人力资本，本文从个体的角度对人力资本进行界定。个体人力资本是将其潜在的能力转化为现实的努力，创造社会财富，获得个人和价值。根据舒尔茨的观点，笔者对人力资本的定义：是指存在于人体之中，通过后天获得的具有经济价值的知识、技术、技能、健康和思想观念等创造财富因素的总和。

　　从人力资本划分的类型来看，人力资本的投资来源有：一是人力资本的生产，二是教育培训，三是医疗保健，四是家庭对就业变迁的投资。人力资本的投资主体主有政府、企事业单位和社会团体、家庭及个人等。投资主体对人力资本的投资使得人力资本具有价值性。本文仅从家庭投资主体的角度对人力资本投资的失衡问题进行相关的研究。贝克尔认为家庭是人类社会生活最基本的一个细胞，虽然社会、经济、政治、环境等在发生着变化，但家庭依然在影响着全部制度的运行。 从微观的理性选择角度对家庭人力资本的投资进行了详细的研究，分析了家庭婚姻的利益最大化，家庭对孩子的需求，家庭分工及家庭成员的渎职行为的发生，还有家庭成员的利他行为等，但其分析的核心是家庭利益的最优化的条件，关键在于人力资本的投资。贝克尔认为家庭利益最优化的一个基本定理是：如果一个有效率的家庭的所有成员都有不同的比较优势，那么，没有一个人愿意把时间配置到市场和家庭的两个部门，在市场部门，有更多比较优势的每个人都会使其市场活动完全专业化，而在家庭部门有更大比较优势的每个人又会使其家庭活动专业化。不同优势的发挥主要看对不同优势的投资，其中家庭投资主体是非常重要的一部份，在这里社会投资主体暂且不论，仅从家庭投资主体方面来论述家庭人力资本的投资与产出。家庭利益的最优化前提是人力资本的前期投资最优化。但是我国目前的家庭人力资本存在着投资失衡问题。

　　二、模型的建立

　　(一)panel data 模型类型

　　panel data 模型的一般形式为：

　　(1)

　　i=1,2,…,n,t=1,2,…,T,其中，xit为解释变量向量，下标i代表不同个体(如地区)，t代表实际(如年)。模型中的系数随着时间和个体的不同而改变，因而可以反映模型中被忽略的时间因素和个体差异因素的影响。由于模型中系数个数多于方程个数，无法从模型中直接识别出所有参数，所以估计参数时需要对模型附加一定的约束条件，根据对系数约束的不同可以将panel data模型分成以下三种类型：变系数模型、变截距模型和混合回归模型。

　　实际应用中一般假定模型(1)中的参数只在某个方向上发生变化(时间或横截面)。对于时期较短而截面单位较多的样本，可以认为消费需求的差异主要表现在横截面的不同个体之间，即参数不随时间变化，这样模型(1)就变成：

　　(2)

　　其中截距系数αi和斜率系数βi只是随着个体的不同在改变。同样对于横截面单位较少而观察期较长的样本，可以假定模型总的参数只随着时间变化而与个体差异无关。因模型(2)中截距系数αi和斜率系数βi随着个体的不同都在变化，即用αi、βi共同反映模型中被忽略的个体差异因素的影响，所以称模型(2)为“变系数模型”。如果在模型(2)中再假定斜率系数是常数，即个体之间的差异只表现在截距上，则得到：

　　(3)

　　称模型(3)为“变截距模型”。在模型(2)中若假定截距和斜率系数都是常数，则得到：

　　(4)

　　即模型中被忽略的个体差异因素对截距和斜率系数都无影响，此时相当于将T个时期的横截面数据融合成一个“混合样本”(样本容量为nT)，所以称模型(4)为“混合回归模型”(赵卫亚，2003)。

　　(二)panel data 模型识别

　　本文对模型的识别将采用stata8.0进行，通过对三种模型的比较最终确定模型的形式。

　　(三)本研究所使用模型的确立

　　本文所使用数据时间长度为三年，我们假定这三年中每个居民家庭的人力资本投资行为不随时间发生变化，投资行为的差异只表现为居民与居民之间的不同。由于数据有可能存在样本选择的问题，即所选取的样本是非随机的，因此，在确定估计模型前，我们要检验样本是否存在选择问题。

　　1.检验原理

　　在一般的非平衡面板模型中加入一个之后一期的指示变量si,t-1,模型为：

　　(5)

　　其中i表示个体，t表示时期，si,t是一个虚拟指示变量，如果个体在这一年被观察到，则si,t=1，否则为0。si,t-1表示如果第i个个体在上一期被观察到，则si,t-1=1，否则si,t-1=0。使用t检验，运用固定效应对模型进行回归，看si,t-1是否显著，如果不显著，则认为所使用的数据不存在样本选择问题，即认为样本的损耗是随机的 ，模型的估计可以用一般的非平衡面板模型进行估计;如果si,t-1显著，则认为样本存在选择问题，必须用Heckman两阶段估计发或ML法来估计。经过检验，数据不存在选择问题(Hsiao cheng,2002)

　　2.因为数据不存在选择问题，因此本文用一般的处理非平衡数据的方法来确定模型。经过检验，最终确立教育投资与家庭特征的模型为随机效应模型，医疗保健与家庭特征的关系为固定效应模型(检验过程略)。另外，两个模型都使用变截距模型。

　　三、数据来源和数据的统计分析

　　我们的数据来源于A地统计局、调队住户调查处，时间为2002年1月至2004年12月，这三年的数据是连续跟踪的，但由于各方面原因，存在样本缺失问题，2002年的样本数为498个，2003年的样本数为480个，2004年的样本数为466个，2003年和2004年的样本分别丢失了18个和32个数据。我们用x1，x2，x3，…，x14分别表示教育支出、家庭年收入、户主性别、户主年龄、户主文化程度、婚姻状况、开始参加工作年份、就业情况、行业、职业、家庭人口、子女个数和子女工作时间。模型总所使用的变量的定义和数据的统计描述见表1和表2：表1 样本中各连续变量统计量

　　变量 均值 最小值 最大值 标准差

　　年度 2002 2003 2004 2002 2003 2004 2002 2003 2004 2002 2003 2004

　　家庭年收入 39166 41665 48508 5700 3210 3156 116340 152792 198119 20258 22042 28576

　　教育支出 4283 4447 5064 0 0 0 43913 45747 50641 4678 5105 6066

　　医疗保健支出 2188 2497 2436 0 0 0 18305 39013 26534 2449 3567 3182

　　户主年龄 50.1 51 51.4 24.8 21.3 22.3 84.7 90.8 91.7 10.7 11.26 11.7

　　开始参加工作年份 30 29.9 29.5 0 0 0 66 72 73 11.3 12.3 13

　　家庭人口 2.94 2.9 2.9 1 1 1 5 6 5 0.6 0.6 0.65

　　子女个数 0.86 0.84 0.83 0 0 0 2 2 2 0.43 0.44 0.44

　　子女工作时间 1.55 2.23 2.6 0 0 0 24 30 31 3.96 5.1 5.4

　　表2 各离散变量的定义及样本数

　　变量 定义 编码 样本数

　　2002 2003 2004

　　户主性别 男 1 345 335 328

　　女 2 153 145 138

　　户主文化程度 未上过学 1 3 3 3

　　扫盲班 3 0 0 0

　　小学 3 38 33 32

　　初中 4 201 198 194

　　高中 5 99 97 92

　　中专 6 56 51 50

　　大学专科 7 81 80 77

　　大学本科 8 19 17 17

　　研究生 9 1 1 1

　　婚姻状况 未婚 1 3 3 3

　　有配偶 2 477 462 451

　　离婚 3 5 4 3

　　丧偶 4 12 10 9

　　其他 5 1 1 0

　　职业 各类专业技术人员 1 61 58 56

　　国家机关党群组织、企事业单位负责人 2 31 28 24

　　办事人员和管理人员 3 98 95 93

　　商业工作人员 4 37 37 37

　　服务性工作人员 5 50 48 43

　　农林牧渔劳动者 6 0 0 0

　　生产工人、运输工人和有关人员 7 60 58 57

　　不便分类的其他劳动者 8 162 157 157

　　就业情况 国有经济单位职工 1 147 143 141

　　城镇集体经济单位职工 2 41 35 35

　　其他各种经济类型单位职工 3 85 82 80

　　城镇个体或私营企业主 4 13 12 12

　　城镇个体或私营企业被雇者 5 15 15 14

　　离退休再就业人员 6 24 23 20

　　其他就业者 7 20 19 19

　　离退休者 8 124 122 120

　　丧失劳动能力者 9 0 0 0

　　家务劳动者 10 2 2 1

　　待业人员 11 26 26 22

　　待分配人员 12 0 0 0

　　在校学生 13 0 0 0

　　待升学者 14 0 0 0

　　其他非就业者 15 1 1 1

　　行业 农、林、牧、渔业 1 2 2 2

　　采掘业 2 0 0 0

　　制造业 3 117 114 110

　　电力、煤气、及水的生产和供应 4 22 21 20

　　建筑业 5 24 22 17

　　地质勘察业、水利管理业 6 12 12 10

　　交通运输、仓储及邮电通信业 7 35 32 25

　　批发和零售贸易、餐饮业 8 50 47 47

　　金融、保险业 9 21 20 20

　　房地产业 10 16 15 15

　　社会服务业 11 62 60 55

　　卫生、体育和社会福利业 12 22 20 20

　　教育、文化艺术和广播电影电视业 13 36 36 28

　　科学研究和综合技术服务业 14 14 14 14

　　国家机关、党政机关和社会团体 15 44 44 38

　　其他行业 16 20 20 20

　　四、实证结果

　　(一)教育投资与家庭特征的回归结果

　　R-sq:within=0.3842 F(13,673)=32.29

　　Prob>F=0.0000 X1 |coef Std.err. t p>|t| [95%conf. Interval]

　　X3 0.0553363 0.0046332 11.94 0.000 0.0462391 0.0644335

　　X5 0.0234393 0.0019464 12.04 0.000 0.0196157 0.0272611

　　X6 -0.0176811 0.0022798 -7.76 0.000 -0.0221574 -0.0132048

　　X7 -0.0043848 0.0024323 -1.80 0.072 -0.0091606 0.000391

　　X8 -0.0030553 0.0017459 -1.75 0.081 -0.0064834 0.0003727

　　X9 0.008417 0.002254 3.73 0.000 0.0039913 0.0128428

　　X10 -0.0048386 0.002157 -2.24 0.025 -0.0090737 -0.0006034

　　Si,t -0.0022846 0.0019771 -1.16 0.248 -0.0061666 0.0015974

　　_cons 3737.866 33.66691 111.02 0.000 3671.761 3803.971

　　F test that u_i=0: F(458,673)=784.33 prob>F=0.000

　　Sigma_u 16883.737

　　Sifma_e 620.93398

　　Rho 0.99864928(fraction of variance due to u_i)

　　(二)医疗保健与家庭特征的回归结果

　　R-sq:within=0.1948 F(13,673)=12.52

　　Prob>F=0.0000

　　X2 coef Std.err. t p>|t| [95%conf. Interval]

　　X3 0.0965824 0.0124309 7077 0.000 0.0721744 0.12509905

　　X4 0.0578627 0.0093756 6017 0.000 0.0394537 0.0762717

　　X5 -0.0134188 0.0052224 -2.57 0.010 -0.0236729 -0.0031674

　　X6 0.0206373 0.0061167 3.37 0.001 0.0086272 0.0326474

　　X7 -0.017398 0.006526 -2.67 0.008 -0.0302117 -0.0045843

　　Si,t -0.0027857 0.0053046 -0.53 0.600 -0.0132013 0.0076298

　　_cons 3475.714 90.32959 38.48 0.000 3298.353 3653.076

　　F test that u_i=0: F(458,673)=117.30 prob>F=0.000

　　Sigma_u 17787.017

　　Sifma_e 1665.989

　　Rho 0.9913.35(fraction of variance due to u_i)

　　五、分析和结论

　　(一)家庭收入是影响人力资本投资的主要因素

　　从其他分析可以知道，收入人力资本的影响是决定性的，决定系数在0.9以上，而微观分析中得出的决定系数只有0.12左右。这说明决定居民家庭人力资本投资的影响因素不只家庭年收入一个，而要复杂的多。从这一点也可以说明微观个体的复杂性以及微观个体希望的多样性，也说明了微观分析的必要。

　　(二)人力资本投资行为差异显著

　　户主年龄、户主文化程度，婚姻状况对家庭教育投资和医疗保健都具有显著影响。户主年龄对家庭教育投资有正效应，这说明，一般来说，户主年龄低于60的家庭，户主年龄越大，家庭人力资本投资越多，因为这样的家庭大多有一个子女处于上学年龄段，户主年龄越大，子女所花的教育支出越多;户主年龄对家庭医疗保健投资的影响是负的，年龄越大，医疗保健投资越少。户主文化程度越高，家庭教育投资越低，这主要是因为文化程度高的家庭，本身对继续受教育的意愿和动力降低。对医疗保健支出有负效应。婚姻状况对家庭教育投资和医疗保健投资都有显著影响，离婚和丧偶的家庭人力资本投资明显低于未婚人员和与配偶的家庭。

　　(三)户主的年龄就业情况对教育支出影响大

　　一般来说就业情况不稳定，教育支出越大。因为经常换岗位的居民，必须进行教育投入或在职的培训以获得新的技能来适应新的工作。从行业情况来看，在工业部门工作的家庭的教育支出比在政府和事业部门工作的家庭要多，这主要是因为一方面居民认为在政府部门工作具有特殊地位，希望通过多投资教育来改变自身的地位。另一方面，是因为一般来说，政府部门工作相对稳定，经济收入也相对不低，在政府部门工作的居民本身受教育水平较高。工龄越长，教育支出越少，这可以归结为从实践中获得的经验可以弥补相当的教育投入。

　　(四)户主性别对医疗保险投资有影响

　　女性为户主的家庭的医疗保健支出要比男性为户主的家庭多5%，这可能和女性对家庭成员的健康更为敏感有关。

　　(五)就业情况对家庭医疗保健投资影响不显著

　　户主职业、家庭人口、家庭子女个数和子女是否工作对家庭人力资本投资都没有影响。当然，由于样本的关系，这些特征的影响可能被掩盖了，如果能得到更大的样本，结果将更加具有说服力。

　　(六)家庭人力资本的性别投资失衡

　　人力资本的生产是人力资本投资的一个主要部分，在一定意义上说人的生产就是人力资本的生产。人力资本的投资关键在于人们对于未来收益的预期，预期影响着人们的投资。我国深儒家传统文化的影响，认为“男主外，女主内”，一个家庭的维持关键在于男性对于家庭财富的创造。男人是家庭的顶梁柱，女性出嫁就是泼出去的水，所以在进行家庭人力资本投资的生产时，多数愿意选择男性，当对家庭人力资本投资时相应的对女性的投资也较少。首先，我国教育资源投资的性别差异很大，主要表现在受教育的年限和享有的教育资源，一是平均受教育年限偏短，2000年平均上学年数只有6.1年，仍比男性短1.5年;二是教育资源男女之间的分布不平衡，女性所受的良好教育资源及正规学历教育远远低于男性。在男权性别文化和制度的驱使下，女性面对教育资源匮乏的压力，男性的教育资源要优于女性，在经济不富裕的家庭里表现得更加明显，经济因素与性别因素交互作用，在家庭资源极为有限只能供给一个孩子的时候，家庭权利选择几乎大多数偏向男孩，而不是女孩。其次，性别投资的失衡还表现在，夫妻双方在选择职业技能培训及个人再深造方面，女性选择的权利和资源要远远的低于男性，在面对同样的机会时，女性会从家庭利益的角度出发让给男性，从而导致了整个性别投资的失衡。 (七)家庭人力资本的年龄投资失衡

　　随着社会的转型，我国的家庭结构也发生了相应的变化，现在中国大部分家庭的结构是“四二一式”，四个老人，两个成人和一个孩子。现在的家庭投资多是重视孩子的教育投资，医疗保健投资，对孩子的投资是无可厚非的，是为了将来家庭得到更大价值回报，但要注意投资的平衡，家庭人力资本的投资不仅是对孩子的投资，而是所有家庭成员的人力资本开发。然而现代家庭得人力资本投资忽视了成人人力资本的投资和老人人力资本的投资。家庭的经济收入多是投资到了孩子的教育、技能培训、医疗保健方面，而在成人的教育培训则较少。再就是目前的家庭医疗保健投资在家庭中也有所失衡，老人在和孩子在享受医疗保健方面比较多，而成人凭着自己的年轻资本而忽视了自己的医疗保健方面的投资。

　　参考文献

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