高質(zhì)量人力資本與中國(guó)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)——來(lái)自“高校擴(kuò)招”的證據(jù)
發(fā)布時(shí)間:2020-12-13 13:47
人力資本能否有效促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí),對(duì)提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量至關(guān)重要。本文構(gòu)建可用于政策評(píng)估的擬自然實(shí)驗(yàn),采用雙重差分法評(píng)估1999年"高校擴(kuò)招"形成的人力資本對(duì)城市產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響。研究發(fā)現(xiàn),高質(zhì)量人力資本擴(kuò)張有效地促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí),且該效應(yīng)隨時(shí)間推移逐步增強(qiáng),這一結(jié)論在考慮識(shí)別假設(shè)條件和一系列其他可能干擾估計(jì)結(jié)果的因素后依然成立。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)效應(yīng)主要源于人力資本提升了收入水平和創(chuàng)新水平。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn),高質(zhì)量人力資本擴(kuò)張的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)效應(yīng)在東部城市、市場(chǎng)化程度較高的城市更為突出。研究表明,投資高質(zhì)量人力資本可以帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí),進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),"人才紅利"有望取代"人口紅利"為中國(guó)增長(zhǎng)提供新動(dòng)能,這對(duì)新時(shí)期穩(wěn)增長(zhǎng)具有重要的政策啟示。
【文章來(lái)源】:經(jīng)濟(jì)評(píng)論. 2020年04期 北大核心CSSCI
【文章頁(yè)數(shù)】:17 頁(yè)
【部分圖文】:
1994—2015年中國(guó)高校招生和畢業(yè)情況
模型(3)中:考慮到多重共線性問(wèn)題,本文以1994年作為基準(zhǔn)年份,將Ncollegei,t=1998分別與1995—2008年各年份虛擬變量(Yeart)交互,其他變量含義與模型(1)相同。為便于直觀了解,本文將模型(3)中各交互項(xiàng)系數(shù)估計(jì)值{γ1995,γ1996,γ1997,…,γ2006,γ2007,γ2008}繪制于圖2,圖中實(shí)線部分展示了交互項(xiàng)估計(jì)系數(shù)變化情況,刻畫(huà)了人力資本擴(kuò)張對(duì)城市產(chǎn)業(yè)升級(jí)的邊際效應(yīng),虛線部分是90%的置信區(qū)間。從圖中我們可以看出,在2003年之前,系數(shù)曲線較為平緩且統(tǒng)計(jì)上不顯著;而自2003年開(kāi)始,曲線右上方傾斜趨勢(shì)明顯,系數(shù)值隨年份逐漸增大,且至少在10%水平上顯著為正。以上證據(jù)表明,DID平行趨勢(shì)假設(shè)成立,同時(shí),“高校擴(kuò)招”政策導(dǎo)致的高質(zhì)量人力資本擴(kuò)張對(duì)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的促進(jìn)作用逐年增大。2.預(yù)期效應(yīng)檢驗(yàn)
為檢驗(yàn)基準(zhǔn)回歸結(jié)果中得到的人力資本的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)效應(yīng)是否受其他不可觀測(cè)的混淆因素的影響,本文對(duì)樣本城市組別劃分和政策實(shí)施時(shí)間進(jìn)行隨機(jī)處理的安慰劑檢驗(yàn)。具體而言,在285個(gè)樣本城市中隨機(jī)選取142個(gè)城市作為受政策沖擊較大的處理組(取值為1),其余143個(gè)城市則作為受政策沖擊較小的控制組(取值為0),在1995—2007年期間隨機(jī)選取一年作為實(shí)際政策沖擊年份。為提高安慰劑檢驗(yàn)的有效性,本文將以上步驟重復(fù)進(jìn)行500次。由于處理組城市和實(shí)際政策沖擊年份是隨機(jī)給定的,所以這種“虛假”的回歸估計(jì)出來(lái)的系數(shù)值應(yīng)主要分布于數(shù)值0兩側(cè)。安慰劑檢驗(yàn)的系數(shù)估計(jì)值核密度分布如圖3所示,由于真實(shí)回歸中核心解釋變量的系數(shù)估計(jì)值為0.092(圖中用豎虛線標(biāo)出,見(jiàn)表4第4列),遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于安慰劑檢驗(yàn)中得到的系數(shù)估計(jì)值,因此排除了其他不可觀測(cè)因素對(duì)人力資本的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)效應(yīng)的影響。五、進(jìn)一步討論
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]東部產(chǎn)業(yè)為何難以向中西部轉(zhuǎn)移——基于人力資本空間差異的解釋[J]. 嚴(yán)立剛,曾小明. 經(jīng)濟(jì)地理. 2020(01)
[2]教育層次結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)的統(tǒng)計(jì)測(cè)度[J]. 陳晉玲,張靖. 科學(xué)學(xué)研究. 2019(11)
[3]人力資本錯(cuò)配下的決策:優(yōu)先創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)還是優(yōu)先產(chǎn)業(yè)升級(jí)?[J]. 李靜,楠玉. 經(jīng)濟(jì)研究. 2019(08)
[4]人力資本擴(kuò)張與中國(guó)城市制造業(yè)出口升級(jí):來(lái)自高校擴(kuò)招的證據(jù)[J]. 周茂,李雨濃,姚星,陸毅. 管理世界. 2019(05)
[5]服務(wù)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革與跨越中等收入陷阱[J]. 張建華,程文. 中國(guó)社會(huì)科學(xué). 2019(03)
[6]人力資本推動(dòng)中國(guó)加工貿(mào)易升級(jí)了嗎?[J]. 毛其淋. 經(jīng)濟(jì)研究. 2019(01)
[7]行業(yè)間人力資本錯(cuò)配及其對(duì)產(chǎn)出的影響[J]. 馬穎,何清,李靜. 中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì). 2018(11)
[8]財(cái)政分權(quán)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)——來(lái)自“省直管縣”準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J]. 王立勇,高玉胭. 財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì). 2018(11)
[9]國(guó)家高新區(qū)推動(dòng)了中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)嗎[J]. 袁航,朱承亮. 中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì). 2018(08)
[10]公共支出效率促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的實(shí)現(xiàn)機(jī)制與經(jīng)驗(yàn)辨識(shí)[J]. 張權(quán). 財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì). 2018(05)
本文編號(hào):2914641
【文章來(lái)源】:經(jīng)濟(jì)評(píng)論. 2020年04期 北大核心CSSCI
【文章頁(yè)數(shù)】:17 頁(yè)
【部分圖文】:
1994—2015年中國(guó)高校招生和畢業(yè)情況
模型(3)中:考慮到多重共線性問(wèn)題,本文以1994年作為基準(zhǔn)年份,將Ncollegei,t=1998分別與1995—2008年各年份虛擬變量(Yeart)交互,其他變量含義與模型(1)相同。為便于直觀了解,本文將模型(3)中各交互項(xiàng)系數(shù)估計(jì)值{γ1995,γ1996,γ1997,…,γ2006,γ2007,γ2008}繪制于圖2,圖中實(shí)線部分展示了交互項(xiàng)估計(jì)系數(shù)變化情況,刻畫(huà)了人力資本擴(kuò)張對(duì)城市產(chǎn)業(yè)升級(jí)的邊際效應(yīng),虛線部分是90%的置信區(qū)間。從圖中我們可以看出,在2003年之前,系數(shù)曲線較為平緩且統(tǒng)計(jì)上不顯著;而自2003年開(kāi)始,曲線右上方傾斜趨勢(shì)明顯,系數(shù)值隨年份逐漸增大,且至少在10%水平上顯著為正。以上證據(jù)表明,DID平行趨勢(shì)假設(shè)成立,同時(shí),“高校擴(kuò)招”政策導(dǎo)致的高質(zhì)量人力資本擴(kuò)張對(duì)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的促進(jìn)作用逐年增大。2.預(yù)期效應(yīng)檢驗(yàn)
為檢驗(yàn)基準(zhǔn)回歸結(jié)果中得到的人力資本的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)效應(yīng)是否受其他不可觀測(cè)的混淆因素的影響,本文對(duì)樣本城市組別劃分和政策實(shí)施時(shí)間進(jìn)行隨機(jī)處理的安慰劑檢驗(yàn)。具體而言,在285個(gè)樣本城市中隨機(jī)選取142個(gè)城市作為受政策沖擊較大的處理組(取值為1),其余143個(gè)城市則作為受政策沖擊較小的控制組(取值為0),在1995—2007年期間隨機(jī)選取一年作為實(shí)際政策沖擊年份。為提高安慰劑檢驗(yàn)的有效性,本文將以上步驟重復(fù)進(jìn)行500次。由于處理組城市和實(shí)際政策沖擊年份是隨機(jī)給定的,所以這種“虛假”的回歸估計(jì)出來(lái)的系數(shù)值應(yīng)主要分布于數(shù)值0兩側(cè)。安慰劑檢驗(yàn)的系數(shù)估計(jì)值核密度分布如圖3所示,由于真實(shí)回歸中核心解釋變量的系數(shù)估計(jì)值為0.092(圖中用豎虛線標(biāo)出,見(jiàn)表4第4列),遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于安慰劑檢驗(yàn)中得到的系數(shù)估計(jì)值,因此排除了其他不可觀測(cè)因素對(duì)人力資本的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)效應(yīng)的影響。五、進(jìn)一步討論
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]東部產(chǎn)業(yè)為何難以向中西部轉(zhuǎn)移——基于人力資本空間差異的解釋[J]. 嚴(yán)立剛,曾小明. 經(jīng)濟(jì)地理. 2020(01)
[2]教育層次結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)的統(tǒng)計(jì)測(cè)度[J]. 陳晉玲,張靖. 科學(xué)學(xué)研究. 2019(11)
[3]人力資本錯(cuò)配下的決策:優(yōu)先創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)還是優(yōu)先產(chǎn)業(yè)升級(jí)?[J]. 李靜,楠玉. 經(jīng)濟(jì)研究. 2019(08)
[4]人力資本擴(kuò)張與中國(guó)城市制造業(yè)出口升級(jí):來(lái)自高校擴(kuò)招的證據(jù)[J]. 周茂,李雨濃,姚星,陸毅. 管理世界. 2019(05)
[5]服務(wù)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革與跨越中等收入陷阱[J]. 張建華,程文. 中國(guó)社會(huì)科學(xué). 2019(03)
[6]人力資本推動(dòng)中國(guó)加工貿(mào)易升級(jí)了嗎?[J]. 毛其淋. 經(jīng)濟(jì)研究. 2019(01)
[7]行業(yè)間人力資本錯(cuò)配及其對(duì)產(chǎn)出的影響[J]. 馬穎,何清,李靜. 中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì). 2018(11)
[8]財(cái)政分權(quán)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)——來(lái)自“省直管縣”準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J]. 王立勇,高玉胭. 財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì). 2018(11)
[9]國(guó)家高新區(qū)推動(dòng)了中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)嗎[J]. 袁航,朱承亮. 中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì). 2018(08)
[10]公共支出效率促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的實(shí)現(xiàn)機(jī)制與經(jīng)驗(yàn)辨識(shí)[J]. 張權(quán). 財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì). 2018(05)
本文編號(hào):2914641
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