【经济金融】北京地区人才资源经济效能研究.doc

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1、北京地区人才资源经济效能研究 本文是北京市委组织部2011年度重点调研课题京津冀地区人才一体化研究的阶段性研究成果。 基于区域面板数据的比较分析王选华 曹立锋 孟志强（北京市委组织部人力资源研究中心，100013）摘要：本文以人才效能为研究对象，通过设定三维模型来检验全国30个地区的人才经济效能，结论表明，北京地区人才效能较低，目前在全国排名靠后。本文将其主要原因归结为两大类：一是从事公共事务的人才比重较大，这类人才对GDP的生产贡献目前没有得到合理的反映；二是北京地区的产业间及产业内人才结构不尽合理。最后，结合区域实际状况，对改进北京地区人才经济效能提出了政策建议。关键词：人才效能；产业结构

2、；人才结构新古典经济增长理论认为，经济增长的要素主要包括物质资本、人力资本以及科学技术，人才资本在人力资本中处于核心地位。对于北京地区来讲，目前正处于世界城市建设初期阶段，要最终实现世界城市建设宏伟目标，必然需求人才资源为其提供有效的智力支持。从当今国际公认的世界城市来看，经济实力是评判一个城市是否属于世界城市的首要标准，而人才资源是支撑经济可持续发展的主要资源。已有研究表明，在北京、纽约、伦敦和东京的人才总量比较中，北京市稳居第一，但是在人才配置效率、人才结构优化方面，北京市与其他三大城市存在明显差距（马宁，李晓霞，王选华，2011）。人才资源配置效率与结构优化都属于人才质量范畴，学术界通常

3、使用人才效能（潘晨光，2004）或人才贡献率（桂昭明，2009）对人才质量予以反映。人才效能，主要是从要素投入角度反映经济活动中所耗费的人才成本，该指标值越低，表明同样的产出所耗费的人才要素越少，同时说明在这种生产活动中人才资源的配置效率较高，人才结构较为合理；人才贡献率是从要素产出角度来反映人才资源配置状况，指标值越高，说明经济产出中人才贡献份额较多，人才配置效率较高。因此，人才效能和人才贡献率是反映同一问题（人才质量）的两个方面，且数值结果的判断方向恰好相反。我们前期对北京地区的人才贡献率进行了测算，结论表明该指标与世界发达地区还存在较大差距，将其主要原因归结为产业结构不合理，尤其是第三产

4、业内部结构急需升级（马宁、王选华，2011）。本文选用人才效能指标为研究对象，并将北京地区的效能值同其他地区进行比较，以便从成本视角反映北京地区人才资源配置状况。 本文分析框架为：第一部分综述人才效能文献；第二部分设定人才效能模型；第三部分使用全国30个地区有关数据对模型进行检验，并对北京地区人才效能进行定位；第四部分分析北京地区人才效能的形成原因；第五部分提出北京地区人才效能的改进战略；最后部分提出未来的研究方向与启示。一、人才效能文献回顾最近几年，国内一部分学者对人才效能的有关问题进行了比较深入的探讨，主要涉及两个方面：一是人才效能内涵的理解与实现路径；二是人才效能的计量问题。从人才效能的

5、内涵来看，一些学者认为，人才效能是反映人才发挥作用程度的重要指标，其显著度与人才的规模和地区的经济发展水平相关（李群、陈鹏，2006）；同时，我国人才效能的发挥具有显著的区域性：东部地区的人才效能要高于中西部地区，而中部地区与西部地区人才效能较为接近（陈安明，2007）。另一些学者认为，同一般的资金、技术以及生产设备相比，人才效能是决定企业绩效的主要因素（杨斌，2004），而企业的竞争性特征主要来源于人的社会性，竞争性特征对激发企业员工的内在潜力具有重要作用；而企业的协调活动有利于企业实现其整体目标（王自强、王浣尘，2004）。从人才效能的计量来看，国内专门讨论人才效能计量方法的文献较少，已有

6、的研究主要是基于人才在经济活动中所进行的要素投入与最终产出规模作为计量标准，他们所使用的投入，主要是指人才数量的投入，将非人才要素进行相应的分离；他们使用的产出，主要是指人才劳动的产出，一般使用GDP来表示这种产出成果。于是，人才效能的计量方法就是：人才效能=人才投入量(人)/GDP(百万元)（潘晨光、王力，2004）。本文利用来代表第个区域人才的效能，使用代表第个区域人才资本所具有的规模，它的单位通常使用人来表示，表示第个区域劳动产出的规模，使用单位百万元来表示。根据前面学者人才效能的计量方法，第个区域的人才效能可以表示为： (1)在模型（1）中，的基本内涵是每产生一百万元的价值所耗费的人才

7、规模。对于人才规模的确定，本文以Lucas（1988）的有效劳动力理论为基础，并结合我国的人才认定标准，使用受教育年限来计量人才规模。人才规模的具体估算方法和过程详见我们前期的研究成果（王美霞，王选华，2010；马宁，王选华，2011）。上面人才效能的计算指标主要适用于横向比较，而无法从时间和空间的角度来对人才效能的变化趋势作出判断。因此，我们通过对已有的人才效能指标进行修正，使用面板数据来计算人才效能指数。这样，就可以避免指标仅限于横向比较的局限性，从而拓展了指标的应用范围，可以全面地反映同一地区在不同时期人才效能的变化，同时反映不同地区人才效能的差距。 为了反映人才效能的时空变化，本文通过

8、设计三维空间变量来对人才效能进行计量，以、和来分别表示地区第年第类产出的人才效能、人才规模和人才产出量，这样，三者之间的关系仍然为：(2)二、人才效能模型检验（一）数据来源及相应解析本文选取全国30个地区1998-2007年期间的两类指标作为计量标准，即地区生产总值（GDP）、人才资本存量（H）。其中，GDP全部来自于中国统计年鉴（1996-2008年）的分地区数据，而关于人才资本的原始数据均来自于中国劳动力统计年鉴（1996-2008年）。另外，由于本文两项指标均使用面板数据，而地区生产总值属于价值型指标，它变化的时期越长，价值型指标的波动就越大。为了将不同时期的价值型指标进行比较，指标的可

9、比性要求逐渐增强。因此，为了价值型指标可比，本文使用各地区GDP指数来进行缩减，基期定为1995年。不变价GDP数据的年均值见表1。表1 全国30个地区不变价GDP年均值（1998-2007年） 单位：亿元省份北 京天 津河 北山 西内蒙古辽 宁吉 林黑龙江上 海江 苏年均GDP3117 2339 6579 2355 2143 5797 2460 4158 5861 12642 省份浙 江安 徽福 建江 西山 东河 南湖 北湖 南广 东广 西年均GDP8590 4383 5246 2659 12168 6698 5340 4709 12675 3064 省份海 南重 庆四 川贵 州云 南陕 西

10、甘 肃青 海宁 夏新 疆年均GDP693 2167 7426 1272 2316 2128 1156 356 382 1596 按照受教育年限计量人才规模，我国30个地区人才规模年均值见表2。表2 全国30个地区平均受教育年限年均值（1998-2007） 单位：万年省份北 京天 津河 北山 西内蒙古辽 宁吉 林黑龙江上 海江 苏平均教育年限20383 6085 21161 10656 8215 16136 9272 12803 15497 26332 省份浙 江安 徽福 建江 西山 东河 南湖 北湖 南广 东广 西平均教育年限22217 13793 11638 12555 29508 2917

11、4 17073 21649 35447 12330 省份海 南重 庆四 川贵 州云 南陕 西甘 肃青 海宁 夏新 疆平均教育年限2664 7463 19704 8833 7305 13540 6711 1592 2111 7490 （二）模型检验结果依据人才效能方程（3），使用表1、表2中的有关数据来分别计算全国30个地区1998-2007年间的人才效能平均指数，结果见表3。表3 全国30个地区1998-2007年人才效能平均指数 单位：万年/亿元地 区北 京天 津河 北山 西内蒙古辽宁吉 林黑龙江上 海江 苏年均值6.50992.81653.50554.82874.47652.93214.1

12、5753.33222.71592.2423提高速度0.68171.02952.81551.65255.15481.60195.52664.96163.07254.3056地 区浙 江安 徽福 建江 西山 东河 南湖 北湖南广 东广 西年均值2.67753.28552.31064.85692.59374.67973.34274.8232.95954.0871提高速度1.79213.3171.9520.55880.47132.3484.62631.60153.2575-0.6955地 区海 南重庆四 川贵 州云南陕 西甘 肃青 海宁 夏新 疆年均值4.03443.59482.85887.36053

13、.18456.67256.13784.63895.73055.0018提高速度1.48160.28544.07271.14931.00391.95651.7891.84692.4412.3741表3反映了1998-2007年期间全国30个地区的人才经济效能基本状况。在此，为了能在地区之间进行横向比较，找出人才效能的区域差异。表3使用年均受教育年限(万年)/GDP（亿元）的指标来比较全国30个地区人才效能绝对量之间的差异（如图1）。同时，通过计算人才效能的年均提高速度，以该项指标来比较地区之间的人才效能的相对量差异（见表5）。图1 全国30个地区1998-2007年间人才经济效能效能指数年均值

14、单位:万年/亿元1.人才效能指数绝对值比较从图1的结果来看，江苏省人才经济效能指数在所有地区中最低，其指数值为2.24。这充分说明江苏省的人才经济效能最高，人才在经济增长中的作用最大；贵州省的人才经济效能指数最高，其指数值为7.36，这充分说明贵州省的人才效能最低，经济增长中人才发挥作用的程度较低。除了最高和最低的人才效能指数以外，本文还将全国30个地区的效能指数划分成两个小组来比较其差异，即排在前5名和最后5名地区的效能指数，见表4。表4 . 全国分地区人才效能指数排名地 区江苏福建山东浙江上海宁夏甘 肃北 京陕 西贵 州效能指数2.242.312.592.682.725.736.146.5

15、16.677.36排名123452627282930从表4中可知，人才效能指数排在前5名的主要是东部沿海经济发达的地区；而排在后5名的地区（除北京之外）主要是西部地区经济发展相对落后的地区。2.人才经济效能指数相对值比较从人才效能指数的降低速度来看，在1998-2007年期间，吉林省的人才效能指数降低速度最快，以年均5.53%的速度降低，充分说明该地区在人才资源的配置方面取得了较好的成绩，其次是内蒙古、黑龙江、湖北省和江苏省；而广西省的人才效能指数降低速度最慢，且年均降低速度为负值，说明该地区在经济增长中人才资源的配置方面需要继续改进。人才效能改进速度较差的地区还包括北京、江西、山东和重庆地区

16、。从全国30个地区前5名和最后5名地区来看，人才效能指数降低速度排名见5。表5. 全国人才效能指数变化速度地 区吉林内蒙古黑龙江湖 北江 苏北 京江 西山 东重 庆广 西提高速度（%）5.535.154.964.634.310.680.560.470.29-0.70排名1234526272829303.人才经济效能指数比较结论以上研究结果表明，我国东部和中西部之间的人才经济效能呈现明显的区域性差异，这种差异的具体表现是：东部经济发达的沿海地区人才经济效能远远高于中部和西部地区；中部和西部地区的人才效能较为接近，两个地区的省份之间的人才效能指数交叉排列，即中部和西部之间人才效能没有显著的差别。我

17、们认为，我国人才效能呈现区域性差异的主要原因在于以下几个方面：第一，我国东部地区依靠其地理和经济发达的优势集聚了较多的人才，而该地区由于经济的发展水平较高，其人才事业平台相对较多，可以吸纳地区既有的人才充分发挥其内在效能，扩展事业发展空间，这样，在合理配置人才资源的条件下，该地区的人才往往会带来较多的经济产出；第二，东部地区的人才投入相对较多，这种措施不但可以吸纳人才群体流入，还可以激发人才个体工作的积极性，从而单位人才可以带来更多的产出，人才效能得到提高。另外，中部和西部的人才效能虽然总体偏低，但是近10年期间人才效能的提高速度较快，说明这些地区在改进人才效能方面采取了行之有效的措施。三、北

18、京地区人才效能现状实证结果表明，1998-2007年期间，北京地区的从业人员在高中以上、大专以上、本科以上和研究生以上四个层次的年均比重均排名第一，由此可知，北京地区高中以上从业人员的受教育年限会相对较高，该地区平均每年人才资本占30个地区的比重为4.75%；从GDP来看，北京市平均每年的不变价GDP占30个地区的比重为2.35%（见表6）。因此，我们可以这样来理解，北京市平均每年使用占30个地区4.75%的人才资本生产出占2.35%的GDP，从而可以看出北京市的人才效能较低。从人才效能的绝对数来看，北京地区的人才效能排名倒数第三，从近10年期间人才效能的改进状况来看，年均人才效能指数降低速度

19、也相应较慢。年份1998199920002001200220032004200520062007GDP比重2.302.332.362.402.402.372.382.352.332.31人才资本比重3.704.233.803.504.054.344.575.316.366.54表6 . 北京地区不变价GDP和人才资本分别占30个地区的比重 %四、北京地区人才效能形成原因剖析从前面的研究来看，北京市的人才经济效能偏低，在全国30个地区中，1998-2007年期间北京的人才经济效能指数为6.51，排名第28位；人才经济效能年均增长速度为0.68，排名第26位；我们将主要原因归结为：（一）人才资本的

20、计量方法与GDP生产的匹配程度较低人力资本的计量方法有多种类型，比较传统的方法有人数计算法，中国统计年鉴就是使用的这类方法，人均GDP、人均可支配收入、全员劳动生产率等等指标都是使用参与劳动的从业人员来计量，该方法只反映了人力资本的数量而不能反映其素质；另一类是使用受教育年限法，如西方学者使用该指标来计量人力资本存量的文献居多，国家中长期人才发展规划（2010-2020年）和首都中长期人才发展规划（2010-2020年）均是使用该种方法计量人才资本贡献率，该指标在反映人才资本数量的同时还可以反映人才素质的提升；第三类就是使用J-F法，这种方法是使用终生预期收入方法来计算人才资本，主要用于计算人

21、力资本指数的时候使用，其主要缺陷是不能计算人力资本的效率，也不能反映人力资本投资对经济产生的影响。因此，经过权衡各类方法的利弊，本文选用了受教育年限方法来计量人才资本，这种方法在使用时涉及GDP与人才资本的匹配问题。比如当使用受教育年限来衡量人才资本时，需要将人才所创造的GDP分离出来进行单独计量，而不是将GDP纳入人才所创造的范围。但是，目前没有一种计量方法能分离出人才GDP与非人才GDP,而所有研究地区都同样使用总量GDP与人才数量进行对比，也能大致比较出地区之间人才效能的差别。但是，北京的人才受教育年限总量较高，从而容易导致人才GDP的比重偏高，人才效能计算结果相对较低，因为其他地区更多

22、的非人才GDP计入了人才GDP。因此，计算方法是导致北京市人才效能偏低的原因之一。（二）从事公共管理和社会组织的人才比重较高从全国来看，国家机关、政党机关和社会团体从业人员占全体从业人员的比重平均维持在1.5%左右，而北京地区的该比重在3%以上，2009年甚至超过了4%的水平。从受教育程度来计算这部分人才资本，该指标会远高于4%的水平，因为在北京市的党政人才中，接受过本科教育水平以上的比重在90%左右（全国为84%），而这部分从业人员的GDP计量是按照国家定价来进行核算的。通过计算，北京市从事公共管理和社会团体人才所生产的GDP占总量的3%左右。因此，这部分人才的GDP计量偏低，其主要原因可以

23、归结为无法使用一个客观的标准来真实计量公共管理人才实际生产的GDP数量，因为该类人才向社会提供的服务成果属于非市场性服务产出，衡量其价值的方法通常是通过政府定价来实现。因此，同企业相比较而言，公共管理和社会团体人员创造的GDP无法得到市场的真实反映，从而会出现偏低的可能。（三）北京三次产业宏观结构降低了GDP的生产能力从计算结果来看，人才经济效能排名前5位的地区分别是江苏、福建、山东、浙江和上海。这些地区有一个共同特征：工业占GDP的比重较高，如上海在2003-2007年期间，该比重均保持在40%以上，而北京平均比重只有23.7%，近两年甚至低于20%，上海工业增加值占GDP的比重年均值为43

24、.3%（见表7）。从表8可知，上海市在2003-2007年期间，每年固定资本与人力资本投资同北京相应指标的倍数都要小于GDP的倍数，该数据充分表明上海的GDP生产效率要高于北京，本文认为导致这种现象发生的主要原因可能在于上海以工业为重点的第二产业所占比重较大，而该类产业在目前阶段生产GDP的能力高于第三产业，从而导致了产出倍数高于投入要素的倍数。年份北京上海GDP工业增加值工业增加值占比从业人员固定资产投资GDP工业增加值工业增加值占比从业人员固定资产投资20035007.201224.5024.50703.302157.106694.232941.2443.90813.052452.1120

25、046033.201554.7025.80854.102528.308072.833593.2544.50836.873084.6620056969.501707.0024.50878.002827.209247.664036.8543.70863.323542.5520068117.801821.8022.40919.703371.5010572.244575.3043.30885.513925.0920079846.802082.8021.20942.703966.6012494.015154.4241.301024.334458.61表7 北京与上海相关指标比较 单位：亿元表8 北京与上

26、海经济指数比较 年份GDP指数从业人员指数固定资产投资指数固定资产指数从业人员指数-GDP指数20031.341.161.14-0.02 20041.340.981.22-0.14 20051.330.981.25-0.11 20061.30.961.16-0.19 20071.271.091.12-0.05 注:表8中的指数值是使用上海指标值/北京指标值得到。因此，在目前阶段，我国第二产业对GDP的生产能力高于其他产业，这也是北京市在从业人员和固定资产投资在接近于上海的情况下而GDP总量却差距较大的原因之一。（四）北京高端第三产业人才效能较低从北京市的第三产业来看，虽然2009年其增加值占G

27、DP的比重已经达到了75.54%。但是第三产业内部人才效能较低，2009年高端行业从业人员比重占第三产业的比重为70.27%，资产总额占第三产业的比重为94.14%，而增加值所占的比重为67.41%。这充分说明高端第三产业的人才经济效能不够理想，其主要原因可能在于高端第三产业虽然集聚了大量人才，但是缺乏对人才的有效配置，缺乏有效的人才激励措施，对人才的经济激励并不充分。因为使用人才高投入、低产出在很大程度上是激励措施不到位导致的结果。由于北京市宏观产业结构中第三产业已经占据绝大部分，而高端产业人才又是决定第三产业人才效能高低的主要因素。因此，北京市高端第三产业人才效能的低下对整体人才效能产生了

28、重要影响。（五）北京第三产业投资结构降低了人才效能2009年，第三产业固定资产投资总额为4389.5亿元，投资的具体分布为：高端第三产业投资1234.31亿元，占比28.12%，其中金融业投资7.4亿元，占比为0.17%；低端第三产业投资额为3155.33亿元，占比71.88%，其中房地产投资达到2728.10亿元，占比为62.15%。因此，从第三产业的固定资产投资结构来看，低端第三产业占据固定资产投资的绝大部分，其中房地产投资占到了第三产业投资比重的60%以上；高端第三产业投资比重较小，其中金融业的投资比重不到1%。因此，北京市第三产业的投资主要是通过房地产投资来拉动，这种低端投资项目不但延

29、缓了产业持续发展，而且也降低了整个产业的人才效能。因为产业人才效能的发挥需要以一定的资本投资为前提，而这种扭曲的投资结构无疑降低了高端产业人才的生产效率，最终降低了北京市的整体人才效能。（六）北京第二产业低效的内部结构削弱了人才效能目前，北京市第二产业还是以传统制造业为主，属于低效的内部产业结构。从2009年来看，以医药、交通、电子和机电类为主导的现代制造业从业人员为43.88万人，占工业从业人员的比重为30.60%，占第二产业从业人员的比重为22%；以建筑业为代表的传统第二产业从业人员为155.72万人，占第二产业从业人员比重为78%，其中，传统制造业从业人员为99.52万人，占工业从业人员

30、的比重为69.4%，占第二产业从业人员比重为49.86%，建筑业从业人员为56.2万人，占第二产业从业人员比重为28.1%，见表 9。因此，这种以传统产业占主导地位的第二产业结构无疑会制约人才生产效率的提高。行业类别从业人员（万人）占全部从业人员比重（%）占工业从业人员比重（%）增加值（亿元）占GDP比重（%）占工业增加值比重（%）医药类4.970.503.46202.961.678.81交通类11.321.137.89243.062.0010.55电子类12.611.268.80279.522.3012.14机电类14.981.5010.45142.191.176.17小计43.884.40

31、30.60867.727.1437.68表9 . 北京市现代制造业相关指标（2009年） 除了前面分析的因素以外，影响北京地区人才效能的因素还包括产业梯度转移过程中的人才摩擦、住房价格导致的人才心理成本等等。五、提高北京地区人才经济效能的政策建议基于以上原因分析，本文认为，可以采用以下措施改进北京地区人才经济效能：（一）适当控制公务人员规模，合理反映公务人员的经济贡献要适度控制公务人员规模，重点优化公务人员的结构，提高公务人员的业务效率；改进计量公务人员GDP的计量方法，合理反映公务人员对GDP生产所作出的实际贡献。可以将北京市的不重要但必须的公共管理职能同中央进行合并，或者由中央统一管理，或

32、者由北京市承担管理职能，减少部分职能重叠，从而将多余从事公共管理的人才转移到生产效率更高的部门；在公务人员的经济贡献计量方面，合理反映该类人员对GDP生产所作的贡献，通过制定正常的工资增长机制来增加公务人员的阳光收入，尽量减少隐性收入。（二）正确认识产业结构转换与升级在研究中发现，当一个地区处于不同发展阶段，其行业的GDP生产能力也会出现差异。北京市在产业结构升级与转换过程中，以1978年为起点，1992年第三产业从业人员比重第一次超过第二产业，1994年第三产业产值比重首次超过第二产业；到2009年年底，第二产业从业人员占比降到19.98%，其增加值占GDP比重为23.50%，第三产业的相应

33、指标为75.53%和73.78%，说明第三产业的人才经济效能比第二产业低，具体数据见图2。因此，在产业结构升级与转换的过程中，第二产业需要适当维持一定规模，既不能急于追求第三产业的发展而减少第二产业，也不能为了GDP生产而停止产业结构升级，其重点是优化第二、三产业的内部结构。图2 北京市三次产业从业人员比重变化 单位 %（三）努力改善第二产业内部结构，重点培育和发展现代制造业目前，从北京市新兴产业产值分布来看，现代制造业增加值所占GDP比重不高，近几年稳定在8%左右（见表10）。其中，2004年-2009年期间，电子类制造业所占比重逐年下降，该类产业集聚科技人才较多，产品附加值较大，应当加快发

34、展该类产业发展；机电类和交通类制造业增加值比重逐年上升，这类产业应当逐渐转型，加大其内部技术改造，从传统型技术产业向技术高级化方向发展；医药制造业增加值比重逐年上升，但是占GDP比重不高，近两年增加值比重保持在1%左右，应当对这类产业给予优惠政策重点扶持，鼓励这类产业快速发展。表10 北京市新兴制造产业增加值占GDP比重 %新兴产业200420052006200720082009文化创意产业比重10.179.349.669.7712.1112.26信息服务业10.3510.3910.6310.7510.43物流业4.533.893.813.52生产性服务业37.4840.2142.0044.9

35、448.1846.71现代服务业比重44.2546.0147.6750.1050.9251.55（四）稳定发展服务业，重点优化服务业内部结构从第三次产业宏观结构来看，北京市2009年第三次产业的增加值占GDP比重已经达到了75.54%，从业人员比重达到73.78%，远高于上海的59.56%和55.70%，北京的三次产业宏观结构与日本东京比较接近；但是，北京第三产业的内部结构低端化迹象较为明显，需要及时优化内部结构，逐步向高级化方向过渡。其具体思路是：要确立发展新兴服务业的主导方向（见表11），从以一般性服务业为重点向以现代服务转变，尤其是注重发展生产性服务业；要逐渐确立支柱型服务业人才，优先培

36、育和发展金融服务、文化创意服务、信息服务、科技服务和物流服务人才。表11 北京市新兴服务业基本状况 %新兴产业200420052006200720082009信息产业比重14.3816.5416.5616.9415.8314.51高技术产业比重6.147.247.477.417.676.41现代制造业比重8.658.377.917.527.37（五）加大人才培训力度，消除人才产业结构摩擦人才结构性摩擦主要表现为宏观产业之间相互转换的过程中人才流动产生的技术摩擦。比如在第二产业人才向第三产业转换的过程中，由于人才资本的专用性，第二产业人才需要一个新岗位、新技术的培训过渡时期。这就需要增加人才培训

37、费用来增强流动性人才的服务技能，以便适应新的工作岗位。如果产业转移速度加快，人才结构性摩擦无法及时消除，最终无法实现人才资源的最优配置，就会降低人才效能。六、研究展望与启示本文使用受教育年限法来计量人才资本，可以弥补传统方法无法反映人才质量的缺陷，更为真实地反映人才在经济增长中的作用程度。而人才质量指标应当成为一个体系，分别从多角度对人才质量予以反映。本文使用单位GDP的人才耗费指标反映了人才的效能，这与经济增长中的能耗指标相似。在未来的研究中，可以通过构建人才效能指标群，将人才耗费指标、人才贡献率、人均GDP等全部纳入一个统一的分析框架，从不同角度对人才作用程度进行反映，这在国家中长期人才发

38、展规划纲要（2010-2020年）中已经提出了初步设想。在对指标群的构建过程中，需要注重同一经济变量的一致性，不同变量反映结果的可比性。只有这样，每项指标所反映的对象才会一致，指标的结果才会对同一对象从不同角度予以反映。此外，本文研究表明，北京地区人才效能较低。但是，北京地区人均GDP排名较高，2009年仅次于上海，全国排名第二。不过，这也并不能说明北京地区人才效能就高。因为按照受教育年限法来确定人才资本量，同样数量的从业人员所受教育程度北京地区会高于其他地区，这时以受教育年限为标准的单位人才资本所生产的GDP会相应降低，或者单位GDP所耗费的人才数量相应升高，从而人才效能偏低。因此，在实际研

39、究中，使用多项指标从不同角度研究人才效能较为重要。从原因分析来看，本文归结为产业间结构转换、产业内部结构升级以及非产业因素，这些因素都属于外部因素，没有涉及对人才资源配置机制的讨论。主要原因在于，中国的人才具有特殊性，有体制内与体制外之分，两种不同体制类型的人才资源，其配置机制明显不同，对于人才资源配置机制的讨论，我们拟在以后进行专题研究。参考文献：1马宁，李晓霞，王选华:北京世界城市建设人才指标体系及人才发展路径研究，载北京人才发展蓝皮书（2010），社会科学文献出版社出版，2011年。2.潘晨光，王力:中国人才发展报告, 社会科学文献出版社出版，2004年。3. 桂昭明：人才资本对经济增长

40、贡献率的理论研究，载中国人才，2009年第12期。4.马宁，王选华，饶小龙:北京经济增长中人才贡献率研究,载中国人力资源开发，2011年第4期。5.李群,陈鹏:我国人才效能分析与对策研究,载系统工程理论与实践,2006年第5期。6.陈安明:基于人才结构的区域人才效能综合评价,载重庆大学学报(自然科学版),2007年第8期。7.杨斌:基于内部人力资源效能最大化的日本式经营,载南开管理评论,2004年第3期。8.王自强，王浣尘:人力资源效能测评层次体,载企业经济，2004年第12期。9.Lucas, R. E. ,On the Mechanics of Economic DevelopmentJ.Journal of Monetary Economics, 1988年第22期。10.王美霞,王选华:我国区域人才资源配置效能比较研究基于省际面板数据的比较分析,载新视野,2010年第6期。- 11 -