The Impact of Advanced Human Capital Structure on the Upgrading of Service Industry Structure: Based on Panel Data of Cities in China
-
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.
-
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 
下载: 导出CSV
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。
下载: 导出CSV
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。
下载: 导出CSV
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
下载: 导出CSV
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
下载: 导出CSV
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
下载: 导出CSV
-
[1] 余泳泽, 潘妍. 中国经济高速增长与服务业结构升级滞后并存之谜——基于地方经济增长目标约束视角的解释[J]. 经济研究, 2019(3): 150-165. doi: 10.3969/j.issn.1002-5863.2019.03.043 [2] 郭克莎. 第三产业的结构优化与高效发展(下)[J]. 财贸经济, 2000(11): 30-34. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CMJJ200011004.htm [3] GOODMAN B, STEADMAN R. Services: business demand rivals consumer demand in driving job growth[J]. Monthly Labor Review, 2002, 125(4): 3-16. [4] 江小涓, 李辉. 服务业与中国经济: 相关性和加快增长的潜力[J]. 经济研究, 2004(1): 4-15. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJYJ200401000.htm [5] 陈凯. 中国服务业内部结构变动的影响因素分析[J]. 财贸经济, 2006(10): 53-58. doi: 10.3969/j.issn.1005-913X.2006.10.020 [6] 高觉民, 李晓慧. 生产性服务业与制造业的互动机理: 理论与实证[J]. 中国工业经济, 2011(6): 151-160. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GGYY201106016.htm [7] 夏杰长, 戴建军. 依靠科技进步推动北京现代服务业发展[J]. 中国特色社会主义研究, 2009(3): 96-99. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SPEC200903022.htm [8] 刘智勇, 李海峥, 胡永远, 等. 人力资本结构高级化与经济增长——兼论东中西部地区差距的形成和缩小[J]. 经济研究, 2018(3): 50-63. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJYJ201803005.htm [9] 江三良, 侯缓缓. 人力资本结构优化与地区经济高质量增长[J]. 南京审计大学学报, 2020(1): 90-100. [10] 刘榆, 刘忠璐, 周杰峰. 地区经济增长差异的原因分析——基于人力资本结构视角[J]. 厦门大学学报: 哲学社会科学版, 2015(3): 11-19. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XMDS201503002.htm [11] 马宏. 人力资本分布结构对技术创新的影响——兼论收入差距的中介效应与调节效应[J]. 华中师范大学学报: 人文社会科学版, 2021(1): 34-44. doi: 10.3969/j.issn.1000-2456.2021.01.006 [12] 王莉娜, 张国平. 信息技术、人力资本和创业企业科技创新——基于中国微观企业的实证研究[J]. 科学学与科学技术管理, 2018(4): 111-122. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-KXXG201804009.htm [13] 王文, 牛泽东, 孙早. 工业机器人冲击下的服务业: 结构升级还是低端锁定[J]. 统计研究, 2020(7): 54-65. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-TJYJ202007006.htm [14] 裴瑱, 毕玉江. 加工贸易、生产性服务业与中国服务业结构升级——基于长三角地区的实证研究[J]. 经济经纬, 2012(6): 11-16. doi: 10.3969/j.issn.1006-1096.2012.06.003 [15] 唐保庆, 韩守习, 陈启斐. 知识产权保护制度促进服务业内部结构升级吗?[J]. 现代经济探讨, 2018(1): 69-79. doi: 10.3969/j.issn.1009-2382.2018.01.008 [16] 裴长洪, 李程骅. 论我国城市经济转型与服务业结构升级的方向[J]. 南京社会科学, 2010(1): 15-21. doi: 10.3969/j.issn.1001-8263.2010.01.003 [17] EVANGELISTA R, LUCCHESE M, MELICIANI V. Business services, innovation and sectoral growth[J]. Structural Change and Economic Dynamics, 2013, 25: 119-132. doi: 10.1016/j.strueco.2012.02.005 [18] 王智渊, 马晶. 服务业专业化集聚与服务业内部结构演进[J]. 产业经济评论, 2014(4): 14-23. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XDCH201404003.htm [19] 钟晓君. 服务业外商直接投资与服务业结构升级: 作用机理与实证研究[J]. 暨南学报: 哲学社会科学版, 2015 (8): 155-164. doi: 10.3969/j.issn.1000-5072.2015.08.018 [20] 陈洁, 王耀中, 姚辉斌. 地区工资差异、FDI与服务业结构高级化——基于中国省域面板数据的分析[J]. 湖南大学学报: 社会科学版, 2019(4): 73-82. doi: 10.3969/j.issn.1008-1763.2019.04.011 [21] 陈建军, 杨飞. 人力资本异质性与区域产业升级: 基于前沿文献的讨论[J]. 浙江大学学报: 人文社会科学版, 2014(5): 149-160. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZJDX201405021.htm [22] 张桂文, 孙亚南. 人力资本与产业结构演进耦合关系的实证研究[J]. 中国人口科学, 2014(6): 96-106, 128. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZKRK201406010.htm [23] 孙海波, 焦翠红, 林秀梅. 人力资本集聚对产业结构升级影响的非线性特征——基于PSTR模型的实证研究[J]. 经济科学, 2017(2): 5-17. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJKX201702002.htm [24] 陈晓光. 人力资本向下兼容性及其对跨国收入水平核算的意义[J]. 经济研究, 2005(4): 46-56. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJYJ200504004.htm [25] 耿晔强, 白力芳. 人力资本结构高级化、研发强度与制造业全球价值链升级[J]. 世界经济研究, 2019(8): 88-102, 136. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JING201908008.htm [26] CHENERY H B, ROBINSON S, SYRQUIN M. Industrialization and growth[M]. New York: Oxford University Press, 1986. [27] 干春晖, 郑若谷, 余典范. 中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响[J]. 经济研究, 2011(5): 4-16, 31. [28] BAUMOL W J. Entrepreneurship: productive, unproductive and destructive[J]. The Journal of Political Economy, 1990, 98(5): 893-921. doi: 10.1086/261712 [29] 林毅夫, 张鹏飞. 后发优势、技术引进和落后国家的经济增长[J]. 经济学(季刊), 2005(4): 53-74. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJXU200504001.htm [30] 黄燕萍, 刘榆, 吴一群, 等. 中国地区经济增长差异: 基于分级教育的效应[J]. 经济研究, 2013(4): 94-105. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJYJ201304010.htm [31] CICCONE A, PAOAIOANNOU E. Human capital, the structure of production, and growth[J]. The Review of Economics and Statistics, 2009, 91(1): 66-82. doi: 10.1162/rest.91.1.66 [32] 彭国华. 我国地区全要素生产率与人力资本构成[J]. 中国工业经济, 2007(2): 52-59. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GGYY200702006.htm [33] 周艳, 曾静. 企业R & D投入与企业价值相关关系实证研究——基于沪深两市上市公司的数据挖掘[J]. 科学学与科学技术管理, 2011(1): 146-151. [34] 张德茗, 董耀平. 上市公司智力资本投入对公司绩效影响的滞后效应[J]. 财会月刊, 2015(30): 99-103. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CKYK201530020.htm [35] 魏下海. 贸易开放、人力资本与中国全要素生产率——基于分位数回归方法的经验研究[J]. 数量经济技术经济研究, 2009(7): 61-72. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SLJY200907007.htm [36] ELLISON G, GLAESER E L. The geographic concentration of industry: does natural advantage explain agglomeration?[J]. American Economic Review, 1999, 89(2): 311-316. doi: 10.1257/aer.89.2.311 [37] PARK Y S, ESSAYYAD E. International banking and financial centers[M]. Boston, MA: Kluwer Academic Publishers, 1989. [38] BAUMOL W J, PANZAR J C, WILLIG R D. Contestable markets and the theory of industry structure[M]. New York: Harcourt Brace Jovanovich, 1982: 56. [39] 吴福象, 沈浩平. 新型城镇化、基础设施空间溢出与地区产业结构升级——基于长三角城市群16个核心城市的实证分析[J]. 财经科学, 2013(7): 89-98. doi: 10.3969/j.issn.1000-8306.2013.07.011 [40] 杨亚琴, 王丹. 国际大都市现代服务业集群发展的比较研究——以纽约、伦敦、东京为例的分析[J]. 世界经济研究, 2005(1): 61-66. doi: 10.3969/j.issn.1007-6964.2005.01.011 [41] 高翔, 龙小宁, 杨广亮. 交通基础设施与服务业发展——来自县级高速公路和第二次经济普查企业数据的证据[J]. 管理世界, 2015(8): 81-96. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLSJ201508012.htm [42] PISANO P, PIRONTI M, RIEPLE A. Identify innovative business models: can innovative business models enable players to react to ongoing or unpredictable trends?[J]. Entrepreneurship Research Journal, 2015, 5(3): 181-199. doi: 10.1515/erj-2014-0032/html [43] 范子英, 赵仁杰. 法治强化能够促进污染治理吗?——来自环保法庭设立的证据[J]. 经济研究, 2019(3): 21-37. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJYJ201903003.htm [44] 段文斌, 刘大勇, 皮亚彬. 现代服务业聚集的形成机制: 空间视角下的理论与经验分析[J]. 世界经济, 2016(3): 144-165. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SJJJ201603008.htm [45] 白雪洁, 于庆瑞. 劳动力成本上升如何影响中国的工业化[J]. 财贸经济, 2019(8): 132-145. doi: 10.3969/j.issn.1002-8102.2019.08.010 [46] 袁航, 朱承亮. 国家高新区推动了中国产业结构转型升级吗[J]. 中国工业经济, 2018(8): 60-77. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GGYY201808005.htm [47] 吕祥伟, 辛波. 人力资本促进经济高质量发展的空间效应及其溢出效应研究[J]. 广东财经大学学报, 2020(4): 34-47. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SONG202004004.htm [48] 张月玲, 叶阿忠, 陈泓. 人力资本结构、适宜技术选择与全要素生产率变动分解——基于区域异质性随机前沿生产函数的经验分析[J]. 财经研究, 2015(6): 4-18. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CJYJ201506001.htm [49] 孙晓华, 刘小玲, 翟钰. 地区产业结构优度的测算及应用[J]. 统计研究, 2017(12): 48-62. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-TJYJ201712005.htm [50] 安苑, 王珺. 财政行为波动影响产业结构升级了吗?——基于产业技术复杂度的考察[J]. 管理世界, 2012(9): 19-35, 187. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLSJ201209002.htm [51] 詹新宇, 刘文彬. 中国式财政分权与地方经济增长目标管理——来自省、市政府工作报告的经验证据[J]. 管理世界, 2020(3): 23-39, 77. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLSJ202003005.htm -
点击查看大图
图(4) / 表(6)
计量
- 文章访问数: 282
- HTML全文浏览量: 146
- PDF下载量: 20
- 被引次数: 0