中国人力资本错配的测算及成因研究——基于行政垄断的视角The calculation and causes of human capital mismatch in China:based on the perspective of administrative monopoly
葛晶,李勇
摘要(Abstract):
首先提出了一个全新的人力资本错配测算框架,其次,基于分层贝叶斯模型,利用中国家庭追踪调查数据(CFPS)和行业中观数据测算了我国2009—2015年期间19个行业的人力资本错配程度,最后,从行政垄断视角解释了其成因。研究发现:(1)我国人力资本错配程度较为严重,人力资本边际产出已出现"倒置的门槛效应";(2)行政垄断解释了人力资本错配在行业间差距的59. 65%;(3)事业单位和公共服务部门的人力资本错配问题尤为严重。研究结果对于我国坚持社会主义市场化道路,消除行政垄断,建立以人力资本价格为基础的人力资本配置机制具有很大的现实意义。
关键词(KeyWords): 人力资本错配;人力资本边际产出;分层贝叶斯模型;行政垄断;公共服务部门
基金项目(Foundation): 国家自然科学基金青年项目(71704141);; 教育部人文社会科学基金项目(17YJC790084)
作者(Author): 葛晶,李勇
DOI: 10.13269/j.cnki.ier.2019.01.006
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- (1)这种人力资本“优势”主要是相对于劳动力平均受教育年限而言。
- (2)此处劳动力表示无差异的无技能劳动力。
- (3)由于各部门间采用伯川德竞争,产品价格等于部门i中最低边际成本,因此,产品价格可视为常数,不影响利润最大化决策,可将其假定为1。
- (4)多重共线性通常与样本量和其提供的信息水平相关,由于年龄变量通常为小区间内整数,这种特殊的数据结构可能引发年龄与年龄平方变量之间的共线性问题,大量学者在使用Mincer[23]方程时未对此问题进行讨论。本文对式(7)的估计结果与理论结果一致,共线性问题未对结论造成太大影响。本文认为,与遗漏变量所造成的估计偏误相比,共线性问题是可以忍受的。基于此,本文保留年龄二次项进行回归分析。
- (5)相比于各年份教育收益率的差异,本文更关注特定年份中不同行业间教育收益率的横向比较,因此,保证各行业间估计结果的可比性成为回归方法选择优先考虑的问题。
- (6)由于退休年龄在不同性别、不同职业间仍存在差别,我们进一步考虑了退休年龄在55到60岁之间的变化对代表性年龄估算结果的影响,发现这种影响在-2到0岁之间,换句话说,若考虑了退休年龄的差异性,代表性年龄大约在42~47岁之间浮动。下文中对教育收益率进行测算时,考虑到样本量的充足性以及与代表性年龄段的接近度,实际采用的是43~46岁样本,同时考虑了42~47岁样本,估计结果与43~46岁样本几乎一致(实际上,42~47岁样本的回归结果略小,这从侧面证实了代表性年龄段样本测算方法的科学性),基本消除了退休年龄对代表性年龄的影响。
- (7)该结论与于洪霞[27]利用CHNS在1989年到2009年期间的8次调查数据测算所得的收入代表性年龄段37~38岁存在一定差异。本文认为主要有以下两方面原因导致:一是CFPS调查时间内样本的职业发展和进步空间更大,代表性年龄自然要更大;二是受教育年限本身与年龄相关,代表性收入会随着受教育年限的提高而提高,正如前文所述,1999年以来我国劳动人口平均受教育年限大幅提高,本文所采用的样本时间内的平均受教育年限更高。
- (8)若人力资本边际产出与人力资本成本完全不相关,则Redu×H×L的估计系数不显著,若两者完全相关,则Redu×H×L的估计系数的组间方差不显著,当估计系数和组间方差同时显著时,表明人力资本边际产出和人力资本成本不完全相关。
- (9)由于H和Redu×H组间方差的估计结果在本文结论中十分重要,这样处理是为保证组内样本量的充足性。具体分组结果见表5。
- (10)分样本估计会导致总体样本量减少,进而使得估计结果的说服性不足。因此,本文通过引入虚拟变量的方法对总样本再次进行估计以检验分样本估计结果的准确性。
- (11)根据本文测算,金融业资本边际产出为0.150 1,在19个行业中排名第8。虽然金融业的固定资产投入较少,但其规模的扩大会带来庞大的流动性、人员等管理费用,较低的资本边际产出同样会带来较大的效率损失和资本错配。