The Impact of Advanced Human Capital Structure on the Upgrading of Service Industry Structure: Based on Panel Data of Cities in China
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摘要: 基于中国251个城市的面板数据，实证分析人力资本结构高级化对服务业结构升级的影响，研究发现：人力资本结构高级化是中国服务业结构升级的重要推动因素，城市的人力资本结构高级化程度越高，越有利于服务业结构升级；异质性分析表明，人力资本结构高级化的影响在省会城市效果更为显著；时效性分析表明，人力资本结构高级化对服务业结构升级的影响在滞后第三期的时效性更强。因此政府应充分考虑人力资本结构升级的重要作用，提升劳动效率、促进创新，根据地区的经济实力和资源禀赋等实际情况，因地制宜地制定宏观经济政策以提升服务业的结构水平。Abstract: Compared with developed countries, the structural level of China's service industry has been lagging for a long time. Effectively improving the structural level of the service industry is an important proposition in my country's current research. Based on the data of 251 prefecture-level cities in China, this paper constructs a mathematical model to analyze the impact of advanced human capital structure on the upgrading of the service industry structure. The results indicate that the advanced structure of human capital is an important driving factor for the upgrading of the service industry structure of China's prefecture-level cities; the higher the advanced degree of a city's human capital structure, the more conducive to the upgrading of the service industry structure. The analysis of heterogeneity shows that the effect of advancement in the structure of human capital is more significant in provincial capital cities. Timeliness analysis shows that the impact of advancement of the human capital structure on the upgrading of the service industry structure is more timeliness after the third period. It can be concluded that the government should give full consideration to the important role of the upgrading of the human capital structure in the process of promoting the upgrading of the service industry structure, pay attention to relevant policies to improve labor efficiency and promote innovation, adjust measures to local conditions according to the actual conditions of the region's economic strength and resource endowments, formulate macroeconomic policies to improve the structural level of the service industry.
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表 1 主要变量的描述统计性
变量 变量名称 观测值 均值 最大值 最小值 被解释变量 生产性服务业结构升级(SS) 3012 21.75 54.44 8.92 现代服务业结构升级(MS) 3012 25.68 63.00 12.08 解释变量 人力资本结构高级化(Hstruc) 3012 1.85 17.99 0.05 控制变量 人力资本累积(Hr) 3012 0.61 3.40 0.00 资本存量(Cs) 3012 5.99 3.90 7.22 市场化程度(Market) 3012 0.55 0.83 0.32 经济发展水平(Agdp) 3012 2.40 13.23 0.55 城市化率(Urba) 3012 45.94 97.02 21.01 外商直接投资(FDI) 3012 2.21 9.18 0.03 交通基础设施(IE) 3012 9.20 33.35 2.10 互联网发展(Internet) 3012 8.36 83.39 0.99 
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表 2 人力资本结构高级化对服务业结构升级的影响①
被解释变量 模型1 模型2 模型3 模型4 生产性服务业占比(SS) 现代服务业占比(MS) 被解释变量滞后一期 — 0.142***(9.55) — 0.129***(4.94) Hstruc 0.203***(16.99) 0.240***(15.31) 0.196***(8.49) 0.287***(7.18) Hr 0.174***(8.52) 0.227***(7.55) 0.203***(10.45) 0.184***(6.33) Cs 0.205**(2.28) 0.231***(2.76) 2.073**(2.44) 2.020*(1.94) Market 0.226(1.47) 0.224*(1.68) 0.259**(2.02) 0.015**(2.15) Agdp 0.231***(11.64) 0.131***(5.30) 0.239***(12.63) 0.177***(7.34) Urba 0.155***(7.98) 0.230**(2.50) 0.119***(6.42) 0.241**(2.07) FDI 0.093**(2.40) 0.069***(4.55) 0.031**(2.36) 0.083***(5.66) IE 0.013(0.90) 0.017(0.93) 0.014(1.51) 0.040*(1.81) Internat 0.165***(9.58) 0.152***(7.20) 0.205***(12.53) 0.171***(8.43) 估计方法 固定效应 两步系统GMM 固定效应 两步系统GMM 地级市固定效应 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 AR(1)-test P值 — 0.000 — 0.000 AR(2)-test P值 — 0.161 — 0.270 Hansen-test P值 — 0.216 — 0.168 观测值 3 012 2 761 3 012 2 761 R2 0.452 — 0.521 — 注：(1)*、* *、* * *分别代表在10%、5%、1%的水平上显著，括号内的数值为经异方差纠正后的t统计量。(2)对所有连续变量进行标准化处理。
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表 3 人力资本结构高级化影响的异质性检验
被解释变量 模型1 模型2 模型3 模型4 模型5 模型6 省会城市虚拟变量 高级人才比重低的地区 高级人才比重高的地区 SS MS SS MS SS MS Hstruc 0.280***
(7.42)0.245***
(10.07)0.123***
(5.62)0.135***
(6.06)0.359***
(13.69)0.420***
(16.26)D×Hstruc 0.120**
(2.10)0.163***
(7.41)— — — — Hr 0.222*
(1.68)0.282*
(1.77)0.294***
(14.30)0.323***
(16.72)0.149***
(9.98)0.193***
(11.22)Cs 0.240***
(2.62)0.220**
(2.41)0.299***
(9.70)0.321***
(10.90)0.301***
(9.48)0.363***
(12.58)Market 0.028***
(4.42)0.022***
(4.08)0.225**
(2.12)0.123***
(3.23)0.160
(1.08)0.128**
(2.09)Agdp 0.093*
(1.65)0.094*
(1.67)0.133*
(1.79)0.118**
(2.35)0.187***
(2.59)0.190***
(2.67)Urba 0.376***
(3.08)0.320**
(2.33)0.125***
(2.62)0.132***
(3.71)0.145***
(2.91)0.157***
(2.68)FDI 0.135*
(1.75)0.131*
(1.74)0.085**
(2.42)0.086***
(4.67)0.044**
(2.41)0.035***
(5.39)IE 0.014**
(2.34)0.017***
(3.26)0.025
(1.54)0.023
(0.89)0.025
(1.26)0.039*
(1.75)Internat 0.018***
(3.44)0.012**
(2.19)0.130***
(8.35)0.136***
(7.43)0.085***
(10.39)0.039***
(7.57)地级市固定效应 是 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 是 观测值 3012 3012 2031 2031 981 981 R2 0.413 0.480 0.208 0.236 0.291 0.365 注：*、* *、* * *分别代表在10%、5%、1%的水平上显著。下表同。
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表 4 稳健性检验的基准估计结果(省级层面的数据)
被解释变量 模型1 模型2 模型3 模型4 SS MS SS MS Hstruc 0.337***(12.99) 0.341***(11.93) 0.383***(11.80) 0.294***(11.94) Hr 0.250**(2.47) 0.386**(1.96) 0.260**(2.43) 0.286**(2.49) Cs 0.239***(10.27) 0.314***(11.93) 0.237***(10.10) 0.356***(12.13) Market 0.024*(1.94) 0.037**(2.04) 0.031*(1.82) 0.033*(1.75) Agdp 0.377**(2.19) 0.403**(2.13) 0.377**(2.46) 0.403**(2.13) Urba 0.248***(11.18) 0.306***(11.83) 0.248***(10.35) 0.306***(10.44) FDI 0.011(1.22) 0.013*(1.65) 0.031**(2.22) 0.033**(2.05) IE 0.022**(2.39) 0.017**(2.12) 0.022**(2.37) 0.017**(2.49) Internat 0.023*(1.69) 0.035*(1.86) 0.036*(1.72) 0.042*(1.86) 地区固定效应 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 观测值 360 360 360 360 R2 0.847 0.829 0.818 0.827
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表 5 工具变量法
被解释变量 第一阶段 工具变量法 Hstruc 生产性服务业占比(SS) 现代服务业占比(MS) Hs_iv 0.072***(7.47) — — Hstruc — 0.287**(2.09) 0.238**(2.47) Hr 0.197***(3.39) 0.170***(4.12) 0.223***(6.10) Cs 0.123***(2.73) 0.146***(3.24) 0.128**(2.40) Market 0.145***(2.64) 0.129***(2.79) 0.217**(3.68) Agdp 0.124**(2.55) 0.116**(2.43) 0.132**(1.98) Urba 0.134*(1.67) 0.122*(1.65) 0.202(1.07) FDI 0.115*(1.74) 0.138*(1.77) 0.124(1.58) IE 0.173*(1.82) 0.096*(1.70) 0.136*(1.72) Internat 0.203(1.31) 0.122(1.55) 0.218**(2.04) 地区固定 是 是 是 时间固定 是 是 是 F统计量 78.185 68.197 82.704 观测值 3012 3012 3012 R2 0.253 0.351 0.339
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表 6 时间效应的估计结果
被解释变量 模型1 模型2 模型3 模型4 模型5 模型6 模型7 模型8 滞后1期 滞后2期 滞后3期 滞后4期 SS MS SS MS SS MS SS MS Hstruc 0.229***
(6.44)0.248***
(7.71)0.220***
(3.40)0.246***
(4.34)0.242**
(3.01)0.257***
(3.57)0.237***
(3.50)0.253***
(4.31)Hr 0.169***
(7.89)0.203***
(9.87)0.166***
(8.86)0.198***
(14.00)0.134***
(14.83)0.170***
(19.15)0.123***
(8.61)0.159***
(9.33)Cs 0.004
(0.25)0.015
(0.88)0.005
(0.09)0.017
(0.34)0.010
(0.20)0.026
(0.51)0.006
(0.15)0.026
(0.61)Market 0.021
(1.11)0.011
(1.59)0.035
(1.22)0.024
(1.76)0.044**
(2.47)0.034*
(1.64)0.080***
(7.41)0.071***
(3.66)Agdp 0.192***
(9.34)0.198***
(10.04)0.213***
(4.86)0.208***
(5.52)0.214***
(4.61)0.208***
(5.13)0.219***
(6.15)0.212***
(6.85)Urba 0.150***
(7.46)0.114***
(5.93)0.138***
(3.83)0.103**
(2.11)0.127**
(2.49)0.093*
(1.90)0.132**
(2.51)0.098*
(1.91)FDI 0.023
(1.57)0.039***
(2.74)0.034
(1.48)0.047*
(1.93)0.065
(1.50)0.077*
(1.99)0.073
(1.55)0.083**
(1.98)IE 0.013
(1.54)0.012
(1.51)0.005
(1.60)0.004
(1.42)0.019
(1.38)0.017
(1.49)0.002
(1.27)0.016
(1.01)Internat 0.179***
(4.99)0.122***
(4.90)0.192***
(10.14)0.226***
(12.28)0.193***
(7.45)0.225***
(9.11)0.180***
(14.84)0.213***
(16.90)控制变量 是 是 是 是 是 是 是 是 年份效应 是 是 是 是 是 是 是 是 观测值 2 761 2 761 2 510 3 012 2 259 2 259 2 008 2 008 R2 0.432 0.500 0.435 0.496 0.429 0.486 0.431 0.487
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