物质资本和人力资本投资效率分析

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1、物质资本和人力资本投资效率分析  【摘要】文章运用VRS模型与DEA-Malmquist指数法分别对物质资本投资、人力资本投资效率进行分析。从静态来看,2011年,郑州、平顶山和济源的DEA单元有效;郑州、洛阳、平顶山、安阳的规模效率为1,除南阳外,其他地区均处于规模效率增加阶段;综合效率为0.889,属于轻度无效。从长期动态来看,全要素生产率指数的变动主要是由于技术进步的影响,规模效率和纯技术效率指数均为1。可以从推行培训费用比例分摊制、设置劳动力转移就业信息平台、培育农村市场和完善农村基础建设及社会保障制度方面提升

2、人力资本和物质资本效率。  【关键词】DEA-Malmquist指数法;VRS模型;人力资本;物质资本  一、引言  无论是亚当·斯密、大卫·李嘉图等为代表的古典经济学理论,还是以欧文·费雪、西奥多·威廉·舒尔茨等为代表的现代经济学理论,都阐述物质投资和人力投资对经济增长的作用。20世纪40年代,哈罗德和多玛在对凯恩斯理论批判继承的基础上提出经济增长理论;20世纪50年代,罗伯特·索罗将人口增长和技术进步等外部因素纳入其中,创立外生经济增长模型,但是,该模型仍然将物质资本与人力资本等同化。之后,罗默提出内生经济增长模型

3、,将技术水平作为一个独立的变量引入模型。卢卡斯则首次将人力资本与物质资本区别对待,提出人力资本溢出模型。关于物质资本和人力资本的研究引起了学界的关注。Adrian(1998)运用匹配模型、帕累托最优原理对双向物质资本和人力资本投资的效率进行分析。王金营(2005)在卢卡斯人力资本外部性模型基础上构建有效劳动模型。Ding(2008)运用贝叶斯模型分析物质资本和人力资本在经济增长中的作用。刘军等(2012)运用DEA方法,以全国29个样本省份为实证对象,构建区域人力资本投资效率的评价指标体系,并进行区域人力资本投资效率的

4、评价研究。在前人研究基础上,本文运用DEA-Malmquist指数法和建立VRS模型,结合河南省域物质资本与人力资本的投资效率现状进行分析,从而分析提高河南物质资本与人力资本利用率的途径。  二、理论与方法  (一)数据包络分析法  数据包络分析法(DEA)由Charnes,Cooper(1978)首次提出,它是纯技术性、非参数的,能够同时处理多个变量的输入与输出。Charnes,Cooper最先创建规模报酬不变的CRS模型,Banker,CharnesandCooper(1984)在此基础上,提出规模报酬变化的VRS

5、模型。对于DEA有效性的评价可以表述为:  在DEA的CRS和VRS模型中,相同的是都测算了纯技术效率和规模效率,不同的是VRS模型是对CRS的改进,其中分析计算了技术效率、纯技术效率和规模效率三者之间的关系为:θC=θV*θS。  (二)Malmquist指数  Malmquist指数由Malmquist(1953)首先提出,1982年,Caves,Christensen和Diewert将Malmquist引入DEA中阐述经济理论中用指数来测算投入产出效率的方法。  三、实证分析  (一)模型设计与变量选择  在选用

6、DEA模型时,选取固定资本投资和人力资本投资作为投入指标,地区生产总值GDP作为产出指标,具体数据来源于《河南统计年鉴1978—2012年》(表1)。  本文选取河南省1978—2011年间物质资本、人力资本和经济发展为研究对象,分析二者的效率。  1.地区生产总值(GDP)  由于统计年鉴上所给出的名义GDP是按照当年价格水平计算,因此,将名义GDP以1978年不变价计算,从而得出各年地区实际GDP。  2.物质资本投资  物质资本投资是指在各行业的固定资本投资情况,以全社会固定资产投资指标来替代。对固定资本投资存量

7、的计算采用永续盘存法,计算公式为:Kt=Kt-1(1-δt)+It。为了消除长期价格波动造成的影响,采用1978年不变价换算。此外,考虑到固定资产折旧,设定折旧率为9.6%(张军等,2004)。  3.人力资本投资  本文中采用教育年限法对人力资本存量进行估算,计算公式为:。其中,Ht代表总人力资本存量;HEit代表第t年i层次学历的人数;hi代表i学历水平劳动者受教育的年限。对受教育年限的界定,采用河南省各学历获得年限,大学及以上为16年,高中为12年,初中为9年,小学为6年,文盲半文盲为1年。  4.KMO检验和B

8、artlett球形度检验  运用相关性矩阵分析,采用最大方差法进行旋转,抽取三个因子,检验结果KMO值为0.721,Bartlett的球形度检验近似卡方为153.240,显著性水平Sig=0.000<0.01,能解释总体100%累积方差变动,所选取因子比较合理。  5.变量相关性检验  为了减弱变量间的异方差和增加结果的准确性,对

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