人力资本结构对中国经济增长的影响.doc

第三组 宏观经济增长与发展（字数：13千字）人力资本结构对中国经济增长的影响孙旭 孙旭：女，1974年7月生，东北财经大学统计学院博士研究生。 颜敏 颜敏：女，1975年3月生，东北财经大学数学与数量经济学院博士研究生。 摘要 在回顾前人关于人力资本结构对经济增长的研究基础上，本文利用1990-2005年我国30个省区的面板数据，采用两模型对照方法，估算了有效劳动投入模型中，物质资本和人力资本存量及人力资本结构要素的产出弹性，评价人力资本结构在中国经济增长的作用。结果表明,我国绝大多数地区的经济增长还处于物质资本推动阶段,人力资本和人力资本结构的作用只在少数地区是显著的。本文进一步研究了人力资本结构影响经济增长的作用机制，结果显示，中国的人力资本基尼系数与收入基尼系数负相关，人力资本结构与收入分配结构和投资率之间均不存在稳定的联系，中国的人力资本结构正是由于在影响收入分配结构以及投资率的变化中没有发挥重要作用，从而在进一步对经济增长的影响中缺乏作用。关键词 人力资本结构；人力资本基尼系数；经济增长；中图分类号 F061. 5 文献标识码 A Implications of Human Capital Structure for Chinese EconomyAbstract：This text has reviewed this field former achievement in research at first. We construct two production model to test the affects of physical capital , human capital , the human capital structure on the provincial GDP using panel data of 30 provinces from 1990 to 2005. The result was that , most of the provinces were in the step s of economic growth driven by the fixed asset investment , and the affects of human capital , human capital structure on the economic growth were significant statistically in few provinces . The paper has a study on the mechanism of human capital structure. The empirical results indicate human capital Gini coefficient and income Gini coefficient are negative correlation, and there is no long the stable relationship between the human capital structure and the ratio of investing. Key words : human capital structure; human capital Gini coefficient; economic growth一、人力资本结构对经济增长的影响研究回顾自人力资本理论诞生以来，人力资本与经济增长之间的关系研究一直是经济学的热点问题，自20世纪80年代以来，以罗默和卢卡斯等为代表的新经济增长理论学者提出了以人力资本为核心的经济增长率模型，进一步发展了人力资本理论，掀起了研究人力资本对经济增长贡献理论实证研究的新高潮。随着经济理论与实践研究的日益深化，人力资本对经济增长作用机理的经验研究表明，人力资本对经济增长的贡献率为正，从而在相当程度上验证了人力资本理论假说。但是，也有学者提出了不同的观点。国内外学者使用国际数据或中国国内数据分析人力资本对经济增长的影响，都得到过人力资本和国内生产总值并没有显著的正相关关系，有时两者之间的关系甚至为负，如，琼斯（Jones ,1995）、胡永远（2003）等认为人力资本存量增长率与产出增长率不存在显著相关，即产生了“education puzzle”。事实上人力资本这个概念不仅是数量上的指标, 而且是一个反映结构变化的质量上的指标。一般来说，资产的可交易性质会制约其对产出贡献。以物质资本和人力资本相比较来说，物质资本, 在一个竞争性的环境中可以跨企业自由贸易, 它的边际产量将会通过自由市场机制均等化,它对产出的贡献就不会受它在企业或个人之间分配方式的影响；而教育和技能仅是部分可交易的,从而对不同人的边际产量就不会均等化, 在这种情况下, 总生产函数不仅取决于资产的平均水平而且取决于它的分配结构。因此只考虑人力资本存量的平均水平不足以反映一个国家人力资本的特征，进而扭曲人力资本对经济增长率的贡献。国内外学者认识到人力资本存量结构的重要性，利用跨国数据或地区数据进行了一系列有关人力资本存量结构对经济增长影响的实证研究。Birdsall 和Londono( 1997) 利用43个国家的样本, 用各国受教育年数的标准方差来衡量人力资本结构, 研究了初始人力资本分布对增长和贫困降低的影响, 认为教育的不平等对于总体经济增长具有负相关效应。Lopez, Thomas 和Wang(1998)分别以人力资本分布的变异系数和标准差作为衡量人力资本结构的指标,将12 个亚洲与拉丁美洲国家19701994年的相关数据组成面板数据,并采用线性模型、非线性模型分别进行估计,结果表明,各国人力资本分布的变异系数对经济增长的影响在线性模型中有很大不同,12个国家中有8个国家人力资本分布变异系数的影响达到了5%的显著水平,其中,4个国家为正,4个国家为负；在非线性模型中,尽管有8个国家人力资本分布的变异系数没有通过检验,但所有通过检验的国家变异系数的影响均达到了1%的显著水平,11个国家人力资本分布的标准差对经济增长具有显著影响(达到5%的显著水平) ,其中10个国家人力资本分布的标准差的影响为负 。Castello和Domenmch（2002）利用Barro 和Lee( 2001) 中的数据计算了人力资本基尼系数, 并应用此人力资本基尼系数的测量方法, 研究人力资本分布结构与经济增长的关系，他们根据世界银行的数据研究发现, 20 世纪80年代中, 印度和印度尼西亚这两个人口大国, 平均受教育年数约为3.6 年, 尽管收入不平等性和人力资本平均水平相似, 但是两国人力资本结构相差很大, 人力资本分布结构的巨大差异导致了两国经济增长的差异。他们还针对1960年到1990年间美国人均产出与收入分布结构不平等系数、人力资本基尼系数、物质资本积累, 以及初始人均产出等变量之间的关系进行研究, 结果发现, 人力资本基尼系数年均变化率在- 0.015至- 0.03之间波动, 从1960年的0.41下降为1990 年的0.31,它对经济增长具有负效应, 它的变动对于年均经济增长率的影响在0.15%到0.30%之间, 而且它对经济增长的影响, 比收入分布结构系数、平均受教育水平对经济增长的影响关系更为显著。针对中国国内人力资本结构与经济增长关系的研究是在最近几年开展起来的。杨俊和李雪松（2006）引入生产函数的分析框架，运用我国29个地区（重庆和西藏除外）19962004年的省际面板数据，通过建立变截距模型实证探讨教育基尼系数对经济增长的贡献，结论是教育基尼系数与经济增长存在显著的负相关关系, 弹性为-0.11940 。李亚玲和汪戎（2006）使用标准差反映各地区人力资本结构，利用中国29个省份（重庆市并入四川省，西藏除外）横截面数据，建立简单一元回归模型对人力资本结构与人均GDP的相关关系进行了验证，结论是人力资本结构对人均GDP的影响程度在19932004年没有大的波动, 影响最大的是2000年, 教育不平等程度每下降1%, 人均GDP将增加2.46%；影响最小的是1994 年, 教育不平等程度每下降1%, 人均GDP将增加1.63%。李秀敏（2007）利用19902004年中国30个地区（除重庆）的面板数据,建立变系数模型，检验人力资本和人力资本结构同区域经济增长的关系。模型的解释变量中除人均受教育年限和人力资本基尼系数外，还包括反映物质资本存量水平的全社会固定资产投资存量以及反映消费水平的年末总人口与出口额。实证结果表明,人力资本每增加1% ,地区生产总值将增加0.25%0.52% ,人力资本结构系数每减少1% ,地区生产总值将增加0.18%0.51%。但平均受教育年限只在12个地区显著，而且,有一半地区平均受教育年限的符号为负；人力资本基尼系数影响显著的地区也是12个,而且有3个地区符号为正。 从以往对中国区域人力资本结构对经济增长影响的实证研究中来看，有三个问题值得我们重新考虑：第一，分析框架的选择，包括经济模型中变量的选择；第二，计量模型的选择以及数据的使用；第三，关于人力资本结构对经济增长传导机制的进一步研究。二、人力资本存量和人力资本存量结构对区域经济增长影响的实证分析（一） 人力资本结构指标国内外学者借助教育不平等指标刻画人力资本差异，并通过一国或一地区人力资本不平等程度来反映人力资本结构状况，人力资本不平等程度越高，说明该国或该地区的人力资本结构越不合理，人力资本不平等程度的降低意味着人力资本结构的改善。通常使用的人力资本结构指标主要有：一国或一地区人口受教育年限的标准差和基尼系数。由于标准差是绝对数值指标，而不是相对指标，在使用跨国数据或多地区数据时，标准差的无规律变化不因地域和经济发展水平的不同而存在规律性，因此标准差往往不能准确反映出国家或地区之间教育不平等程度的差异，因此，在本文的分析中，使用基尼系数作为人力资本结构指标。模仿收入基尼系数，国外学者提出了人力资本基尼系数：其中为人力资本基尼系数；表示某种受教育程度的人口比例；表示不同教育获得程度的受教育年限；n为受教育程度的分组数；为总人口平均受教育年限。与标准差相比,基尼系数是个相对指标，能很好的显示出人力资本结构的改善，被广泛使用在人力资本结构的研究中。Arriagada (1986)计算了85个国家19601990年的人力资本基尼系数，他们发现从1960到1990年大多数国家的人力资本基尼系数都在下降。Castello和Domenmch（2002）利用108个国家1990年到2000年共935个样本的受教育年限数据（数据来自Barro and Lee(1996，2001)），计算了人力资本基尼系数，并命名为人力资本结构系数。通过回归发现，人力资本存量结构与经济增长之间存在负相关关系，人力资本不平等程度越强的国家和地区，经济增长越缓慢，人力资本不平等成为制约经济增长的因素。Thomas , Wang 和Fan (2002) 以15岁以上人口受教育年限数据为基础, 估计了140个国家19602000年的教育基尼系数，并指出基尼系数是衡量教育不平等的优良指标。（二）实证模型及数据及指标说明为准确评价人力资本结构在经济增长中的作用，笔者采用两模型对照方法：模型1.有效劳动投入的柯布道格拉斯生产函数模型： （1）模型2.加入人力资本结构的有效劳动投入柯布道格拉斯生产函数模型： （2）其中，、和分别表示人均产出、人均物质资本存量、人均人力资本存量和人力资本结构系数。通过确定物质资本、人力资本存量和人力资本结构各要素的产出弹性、和，对比模型1和模型2的估计结果，评价人力资本结构在经济增长中的作用。本文以中国30个省、市、自治区 重庆市数据并入四川省中。19902005年面板数据为样本，采用计量经济学模型回归法来估计各要素的产出弹性参数。具体的指标和数据选择处理如下：被解释变量是各省区各年实际人均GDP（1990年不变价）的对数值。解释变量中，资本是各省区各年人均物质资本的存量 各省区各年物质资本存量按照张军、吴桂英、张吉鹏(2004)的方法估算得到。（1990年不变价），人均人力资本存量和人力资本结构分别是各省区各年人口平均受教育年限和人力资本基尼系数 这里将受教育程度分为5个层次：文盲半文盲、小学、初中、高中、大专及以上，并定义各教育层次的受教育年限依次为3年、6年、9年、12年和16年，将文盲半文盲人口受教育年限定为三年而不是零年主要是考虑到我国的文盲半文盲人口指未受过小学及以上教育的人口，但半文盲人口参加过识字班、扫盲班，文盲人口中大多数人也不是一字不识，而且从人力资本存量核算的角度来说，认为文盲半文盲人口的人力资本存量为0也是不适宜的。考虑到资料的可获得性与统一性,我们使用6岁及6岁以上人口受教育程度数据。（统计年鉴中缺少1991年、1992年和1994年6岁及6岁以上各教育层次人口数，我们按照李秀敏（2007）方法进行了推算。以上数据由相关年份中国统计年鉴中国人口统计年鉴中数据整理计算而成。（三）实证分析结果为使估计结果无偏,在对参数进行估计之前,首先对面板数据平稳性进行检验。检验时,使用Fisher-ADF检验方法，并假设各地区具有不同的单位根过程。从检验的结果来看,人均GDP、人均物质资本存量、平均受教育年限、人力资本基尼系数的对数序列都为平稳数列。检验结果见表1。在运用面板数据进行计量分析时, 模型的设定对参数估计的有效性具有决定性意义, 必须先对模型进行选择。面板数据具有截面、时序两维特性, 本文采用协方差分析, 利用无约束模型和有约束模型的回归残差平方和构造F统计量来检验两类假设：: 截距和斜率在不同截面、时序样本点都相同。: 斜率在不同截面、时序样本点都相同，但截距不同。表1：面板数据平稳性检验及模型设定检验结果变量Fisher-ADF检验经济增长模型（被解释变量为）Chi-squareP值97.61680.0015模型（1）（解释变量：、）模型（2）（解释变量：、）98.10480.0014144.49200.0000：12.43361：8.767956122.91500.0000：151.5447：97.18855通过协方差分析, 模型（1）和（2）F统计量的值都大于检验的临界值，因此变系数模型为本研究对面板数据进行计量估计的适宜模型。在选择固定效应影响模型还是选择随机效应影响模型方面,因为本文以19902004年全国30个省、自治区和直辖市作为研究总体,所以在截面和时期方面均选择了固定影响模型。为了消除面板数据模型常见的异方差与序列自相关问题,本文选择跨省份残差变量作为权数(Cross Section Weights)，运用广义最小二乘法(GLS)进行估计,估计结果见表2和表3（为节省篇幅, 略去了各截面和各时期的常数项）。表2：经济增长模型（1）和（2）的估计结果（被解释变量为）模型（1）（解释变量：、）模型（2）（解释变量：、）北京0.308226*0.7111000.347614*0.7463350.287593天津0.384462*0.949733*0.346052*0.779237*-0.362889*河北0.468348*-1.181494*0.541167*-1.659548*0.206843山西0.233747*0.3854950.211944*-0.064682-0.365406内蒙古0.368122*0.3291410.368977*0.2864520.025025辽宁0.274719*0.3516490.263385*0.264249-0.102233吉林0.324856*0.2652760.344574*-0.296172-0.130004黑龙江0.267604*0.3379230.1713300.372134-0.327779上海0.321986*1.321578*0.330789*1.175380*-0.000903江苏0.456574*-0.4765290.465723*-0.758721-0.104930浙江0.588957*-2.017675*0.601508*-2.203228*0.016846安徽0.518468*-0.2072150.411571*-0.324685-0.615652*福建0.647677*-1.486924*0.653701*-1.845357*-0.638695*江西0.492031*-0.837423*0.491253*-0.944387*-0.212964山东0.488433*-0.640631*0.488080*-0.818935*-0.235129河南0.464471*-0.947231*0.445006*-1.184093*-0.214134湖北0.323557*-0.2084720.310650*-0.454949*-0.347628*湖南0.394285*-0.4046550.379389*-0.473430-0.172299广东0.446977*-0.3030530.425391*-0.394245-0.331311*广西0.422607*-1.092171*0.446465*-1.321558*0.094410海南0.336586*-0.0535830.352219*-0.0658050.098892四川0.44783*-1.160954*0.455971*-1.252040*0.091002贵州0.280159*-0.0767020.283170*-0.1011210.051237云南0.203001*0.316344*0.182745*0.305746*-0.114444西藏0.271412*0.964203*0.275173*0.912205*0.003228陕西0.344783*0.0234310.345084*-0.0254520.003119甘肃0.153524*0.995373*0.149773*0.872801*-0.084040青海0.204155*0.60794*0.183518*0.342392*-0.278031*宁夏0.35684*-0.042270.354716*-0.503225-0.330848新疆0.164796*0.50409*0.145285*0.346940-0.322028常数项：5.106205* 常数项： 5.137098*注: *、*、*分别表示1%、5%和10%水平上显著。表3：经济增长模型（1）和（2）的估计结果模型（1）模型（2）未加权加权未加权加权0.9983330.999970.9985710.999970残差平方和0.3172410.3145590.2720750.261267D.W.统计量1.0413921.1611161.2825131.416554从表3可以看出,加权要比不加权的估计效果好,因此选择广义最小二乘法进行估计是正确的；模型（1）和模型（2）中达到了99.9%, D.W.统计量分别为1.161116和1.416554,残差平方和均很小,说明两模型估计是有效的。从解释变量的显著性来看,对模型（1）来说，人均物质资本存量对30个省区全部显著，模型（2）人均固定资产存量只对黑龙江表现为不显著，其它29个地区都显著。在模型（1）人均物质资本存量影响显著的地区中，只有宁夏在5%水平上显著，其它29个地区的显著水平均达到了1%，并且人均物质资本存量前系数全部为正，与预期相同。在模型（1）中人力资本存量变量通过检验的地区有15个，其中，有8个地区平均受教育年限的符号为负，与预期相反，分别是河北、浙江、福建、江西、山东、河南、广西和四川；在符号为正的7个地区中，天津、上海、西藏、甘肃和青海达到了1%的显著水平，云南达到了5%的显著水平，新疆达到了10%的显著水平。我们注意到在平均受教育年限符号为正的7个地区中即有人力资本存量富裕的地区，如上海和天津，也有西藏、甘肃、云南和青海这样人力资本存量贫乏的地区。在模型（2）中平均受教育年限通过检验的地区仍有15个，但在模型（3）中显著的新疆变为不显著，而不显著的湖北变为受影响显著地区，符号为正有天津、上海、西藏、云南、甘肃和青海6个地区。人力资本基尼系数影响显著的地区较少，只有天津、安徽、福建、湖北、广东和青海6个省区。其中，安徽、福建和湖北的显著水平达到1%，青海在5%的水平下显著，天津和广东在10%水平下显著。值得关注的是，所有通过检验的6个地区，人力资本存量结构的影响全部为负，即人力资本基尼系数前的符号为负，与预期完全相同。如果将所有解释变量的系数显著不为0 ,且解释变量的系数的符号与预期相一致的地区方程视为有效的话,那么模型（1）有天津、上海、西藏、云南、甘肃、青海和新疆7个地区方程是有效的，人均固定资本存量和平均受教育年限均对人均国内生产总值有显著影响，并且平均受教育年限的影响强度要大与人均固定资本存量的影响。仅就平均受教育年限的影响来看，有效地区的系数分别为：0.949733、1.321578、0.316344、0.964203、0.995373、0.60794和0.50409。这意味着，平均受教育年限每提高1% ,地区人均国民生产总值将增加0.32%1.32%。按以上标准，模型（2）只有天津和青海两省市三个解释变量均通过了检验,仅就平均受教育年限与人力资本基尼系数的影响来看,其系数分别为0.779237、-0.362889和0.342392、-0.278031。这意味着,平均受教育年限每提高1% ,地区生产总值将增加0.34%0.77%；人力资本基尼系数每降低1%,地区生产总值将增加0.28%0.36%，并且从天津和青海两省的回归结果来看，人口平均受教育年限对经济增长的影响强于人力资本基尼系数的影响，而人力资本基尼系数的影响又强于人均固定资本存量的影响。将模型（1）和模型（2）的结果对比发现，将人力资本基尼系数引入经济增长方程对回归方程统计量的值没有影响，但残差平方和有所减少。另外从显著性以及符号的正负、系数的大小来看，两模型中平均受教育年限对GDP的影响也并没因人力资本基尼系数的引入发生较大的改变。这意味着人力资本结构变量并没成为影响我国经济增长的主要变量。（四）基本结论通过上述对人力资本存量及其结构对地区经济增长影响的检验,本文得出以下结论:(1)我国各地区人力资本存量和人力资本结构对经济增长的作用存在很大差异。一方面,人力资本和人力资本结构对经济增长的作用在有些地区显著,在有些地区不显著(至少在统计上)；另一方面,在影响显著的地区中,其系数的符号有正有负,不完全与理论预期相一致；即使系数的符号符合理论预期,其影响强度的差异也较大。这与Jones、林毅夫和刘培林、Lopez、Thomas与Wang以及吴方卫、张锦华的研究结论相一致。(2)我国多数地区的经济增长仍然依赖于物质资本,但也有一些地区人力资本存量和人力资本存量结构的作用超过了物质资本存量,说明人力资本存量及其结构也是影响经济增长的重要因素,只不过其作用在我国绝大部分地区还没有得到充分发挥。基于上述研究结论,我们认为,我国各地区应转变增长方式,由重视物质资本投入转变为充分开发和利用人力资源,以实现地区经济的持续、稳定增长。从理论上看,人力资本存量数量对经济增长的影响是正向的,而人力资本存量结构对经济增长的影响是负向的。因此,增加教育投入,调整人力资本结构,将有利于促进各地区的经济增长,同时,继续加大对教育落后地区的教育投入,增加这些地区的人力资本存量,特别是加强西部地区的基础教育投入,降低其文盲半文盲人口的比重,缩小其人力资本结构系数,有利于缩小中国经济发展中的地区间差距。三、人力资本结构对经济增长的作用机制研究回顾以往关于人力资本结构的理论及实证研究，经济学家们认为人力资本结构在经济增长过程中起到了重要的决定作用，其作用机制主要表现在以下两方面：第一，人力资本分布结构通过影响收入分布结构, 从而对经济增长发生影响。在一些分析收入不平等性和经济增长关系的模型中，人力资本扮演的角色即使不是至关重要的，也是非常重要的。 因为收入不平等性主要来源于人力资本分布的不平等性(Glomm and Ravikumar，1992； Saint-Paul and Verdier，1993；Galor and Tsiddon , 1997) 。而收入差距扩大又会通过不完善的信贷市场、恶化的社会投资环境等机制来降低经济增长的速度。第二，人力资本分布结构通过影响资源分配的效率, 主要是投资率, 进而影响经济增长率。人力资本不平等对于投资率具有负效应, 影响到诸如人口增长、公共消费以及人力资本初始存量等其他变量的变化, 因此削弱了资源分配效率和投资率。Castello和Domenech(2002)验证了人力资本存量结构对于其他要素积累的间接效应, 人力资本不平等对于物质积累具有负效应, 20世纪60年代的数据显示, 人力资本不平等严重的国家常常具有较低的投资率, 因而导致较低的经济增长率。理清中国人力资本结构对经济增长影响的作用机理是很有意义同时难度也很大的一项研究。本文以中国19902005年数据为依据，分析了人力资本结构变量与收入差距、投资率之间的关联关系，从而面验证人力资本结构是否通过收入分配、物质资本积累对中国的经济增长产生影响。下文仍使用人力资本基尼系数来反映人力资本结构，使用收入基尼系数反映收入差距，资本形成总额占国内生产总值的比重作为投资率。其中， 1981-1995 年的收入基尼系数源于向书坚全国居民收入分配基尼系数的测算与回归分析，1996-1999 年的收入基尼系数源于国家统计局资料，2000-2005 年基尼系数源于世界银行统计数据。投资率根据相关年份中国统计年鉴数据整理得到。图1显示了人力资本基尼系数、收入基尼系数和投资率三个时间序列在1990年到2005年的变化。图1 中国人力资本基尼系数、收入基尼系数和投资率时间序列图从图1看出，人力资本基尼系数15年来在不断下降虽然2005年人力资本基尼系数不降反升，笔者认为主要原因在于2005年1%抽样数据与之前年份1抽样数据的衔接有问题。，从1990年的0.252下降至2004年的0.196，平均每年下降1.49%。这说明我国教育不平等情况正逐年得到改善，越来越多的中国人接受到初等中等甚至高等教育，中国人口的教育均化程度不断提高，中国的人力资本结构越来越合理。根据以往经济学家对跨国数据的分析经验，人力资本结构的改善对收入差距的减少以及物质资本的积累起到正向的推动作用，但从图1来看，中国数据却表现为人力资本基尼系数与收入基尼系数的反方向变化，这说明在我国的收入分配中，人力资本结构对收入分配结构没有形成有效的影响机制，中国人力资本结构的改善对收入结构的合理化没能起到应有的作用。从图1还可看出，投资率与人力资本基尼系数的反方向变化与预期相同，但人力资本基尼系数下降较平缓而投资率的波动较大。我们进一步对三个变量进行了单位根检验，方法为ADF检验，结果见下表4。表4 人力资本基尼系数、收入基尼系数、投资率的单位根检验结果变量序列检验形式检验统计量值临界值平稳性人力资本基尼系数（N，N，0）-2.2511-1.6050平稳收入基尼系数（C，T，0）-2.1467-3.3250非平稳投资率（C，T，0）-1.0741-3.3250非平稳注：（C，T，P）表示存在常数项和时间趋势项，（N，N，P）表示不存在常数项和时间趋势项，滞后阶数P根据AIC准则确定，临界值为10%显著性水平下的Mackinnon临界值。从单位根检验的结果看出，人力资本基尼系数序列是平稳的，而收入基尼系数序列和投资率序列都是非平稳的。这说明中国的人力资本结构与收入分配结构、人力资本结构与投资率之间并不存在长期稳定的联系，进而也不存在人力资本结构与收入分配结构或投资率变动的因果关系。因此我们可以认为，中国的人力资本结构正是由于在影响收入分配结构以及投资率的变化中没有发挥重要作用，从而在进一步对经济增长的影响中缺乏作用。这个分析结果也显示，虽然经济学界在理论和实证上论证了人力资本存量及其结构对经济增长的重要作用，但在中国经济的实践活动中，人力资本的作用还有待进一步的认识和充分的挖掘。参考文献：1Birdsall,N. and 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