青海省人力资本存量的现状分析 当今社会国际竞争日趋激烈，而这种竞争实质上就是对优秀人才资源的争夺。我国的经济要实现持续健康稳定发展，必须拥有一批能够在各个领域发挥专长的人才。在经济全球化趋势下，人力资本作为经济增长中最活跃的因素和经济增长的持久动力日显重要。只有优先发展人力资本，才能使经济步入以人力资本为依托的良性发展轨道，使经济增长方式得以真正转变。 长期以来，人力资源缺乏一直是西部发展的制约因素。在西部大开发的过程中，如何加快开发和积累人力资本，改善人力资本的层次和结构，变资源优势为经济优势，是一个紧迫而现实的课题。而青海作为西部比较落后的省份，人力资源更为缺乏，制约着西部大开发的进程。多年来青海省由于财力所限，对教育投入增加不足，加上自然环境差，体制不活，留不住人，造成人力资本匮乏，人员素质低下。根据全国第五次人口普查数据，到2000年青海每万人中接受大学以上教育的为330人，比全国362人的平均水平低32人；成人文盲、半文盲率为25.4％，高出全国18.68个百分点。这种状况从很大程度上制约青海经济社会的进一步发展。 年份 青海 全国 四川 贵州 云南 西藏 陕西 甘肃 宁夏 新疆 广西 内蒙 1991 3.89 4.91 4.76 3.75 3.72 1.68 4.9 3.98 4.37 5.06 4.79 5.19 1992 3.91 5.08 4.89 3.95 3.9 1.82 5.06 4.16 4.59 5.26 4.96 5.38 1993 3.94 5.24 5.02 4.13 4.07 1.95 5.23 4.33 4.79 5.47 5.13 5.64 1994 3.96 5.39 5.14 4.31 4.23 2.08 5.39 4.49 4.97 5.65 5.3 5.72 1995 3.98 5.55 5.25 4.48 4.39 2.2 5.56 4.6 5.15 5.82 5.47 5.89 1996 3.8 5.45 5.09 4.42 4.33 2.21 5.42 4.52 5.09 5.72 5.35 5.75 1997 4.23 5.84 6.87 4.59 4.67 2.39 5.87 4.87 5.41 6.16 5.67 6.15 1998 4.47 5.07 6.41 4.53 4.79 2.45 6 4.99 5.49 6.31 5.7 6.24 1999 4.71 6.11 5.96 4.48 4.9 2.52 6.14 5.12 5.59 6.48 5.73 6.33 2000 4.93 6.13 5.7 4.72 4.96 2.56 6.35 5.24 5.56 6.2 6.1 6.42 2001 5.09 6.49 6.39 4.59 5.16 2.61 6.54 5.45 5.8 6.65 5.97 6.66 均值 4.19 5.65 5.59 4.36 4.47 2.22 5.68 4.75 5.16 5.89 5.47 5.94 青海省状况（资料来源：中国统计年鉴1991、1997、2001、2002年） 从上表可以看出：青海省的人口素质水平在全国范围内相对较低，与其他西部省份相比也处于下游位置。因此我们小组针对青海省人力资本存量作了研究分析，根据我们的分析结果希望能对青海省的发展提供有效建议，从而促进西部的开发。 1.人力资本存量的度量 国际上通用的人力资本存量的计算指标包括质和量两个方面：在量的方面，包括了人口与劳动力的数量、结构与运用水平等，在质的方面涉及知识水准，价值观念等。在这里我们主要采用人口总数（万人），平均受教育年限（年）两个因素对青海省人力资本存量的现状进行分析和预测。 设人力资本存量的模型为：Y= + + 2.分析 青海省人力资源存量及影响因素调查数据表 年份 人力资本存量Y（万人） 人口总数X1（万人） 平均受教育年限X2（年） 1991 1767 454 3.89 1992 1803 461 3.91 1993 1839 467 3.94 1994 1875 474 3.96 1995 1912 481 3.98 1996 1948 512 3.8 1997 2098 496 4.23 1998 2249 503 4.47 1999 2400 510 4.71 2000 2551 517 4.93 2001 2660 523 5.09 （数据来源：青海省统计年鉴2002）
从表中可以看到青海省1991—2001年人力资本存量是逐年递增的，并且从上图可以看出青海省人力资本存量随着人口总量的增长和平均受教育年限的提高而增长。 通过Eviews得到如下分析结果： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sample: 1991 2001 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -2028.576 36.02501 -56.31020 0.0000 X1 3.913757 0.102218 38.28828 0.0000 X2 517.7974 5.385637 96.14412 0.0000 R-squared 0.999792 Mean dependent var 2100.182 Adjusted R-squared 0.999740 S.D. dependent var 317.0958 S.E. of regression 5.116308 Akaike info criterion 6.329744 Sum squared resid 209.4128 Schwarz criterion 6.438261 Log likelihood -31.81359 F-statistic 19202.04 Durbin-Watson stat 1.338947 Prob(F-statistic) 0.000000
对模型的拟合图表如下：
将上述结果整理如下： =-2028.576 +3.913757 +517.7974 (-56.3102) (38.28828) (96.14412 ) =0.999792 =0.999740 F=19202.04
3.检验 模型整体拟合度检验 从回归结果看可决系数=0.999792，修正可决系数为=0.999740，而且F值很大，说明模型拟合优度较好。 参数检验 在5%显著性水平上检验，的显著性 :=0 , :0 在成立的条件下，t=/=3.913757/0.102218=38.2883 t统计量服从（11-3）=8的t分布，在5%显著性水平下查表得=2.036，t>,故拒绝,显著不为零，是影响人力资本存量的因素。 同理检验显著不为零，是影响人力资本存量的因素。 多重共线性检验 求出两个解释变量x1与x2的简单相关系数矩阵表如下： X1 X2 X1 1.000000 0.758733 X2 0.758733 1.000000 从表中可看出相关系数较大，两变量有一定相关关系，可能存在共线性，但是模型的F值显著，各参数t值都显著，因此可判断不存在多重共线性。 异方差检验 图示法：从下图中可以看出不存在明显的异方差。
ARCH检验： :=0 : ARCH Test: F-statistic 0.078472 Probability 0.787477 Obs*R-squared 0.099774 Probability 0.752101 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 12/25/04 Time: 20:49 Sample(adjusted): 1993 2001 Included observations: 9 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 82775404 65618285 1.261469 0.2475 RESID^2(-1) -0.106406 0.379846 -0.280128 0.7875 R-squared 0.011086 Mean dependent var 74317493 Adjusted R-squared -0.130187 S.D. dependent var 1.64E+08 S.E. of regression 1.75E+08 Akaike info criterion 40.98906 Sum squared resid 2.14E+17 Schwarz criterion 41.03289 Log likelihood -182.4508 F-statistic 0.078472 Durbin-Watson stat 1.996583 Prob(F-statistic) 0.787477 从上表可以看出，当=0.05,P=1时，(n-p)= 0.099774<=3.84146,则接受，即模型不存在异方差。 White检验 :=0 : White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.435107 Probability 0.837314 Obs*R-squared 6.986026 Probability 0.538141 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 12/25/04 Time: 21:19 Sample: 1991 2001 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -3.02E+08 4.82E+08 -0.625483 0.5955 X1 -1029892. 3449672. -0.298548 0.7934 X1^2 5786.624 8364.467 0.691810 0.5606 X2 3.09E+08 3.23E+08 0.958875 0.4388 X2^2 1617233. 6177000. 0.261815 0.8180 (X1^2)^2 -0.005554 0.006982 -0.795512 0.5097 (X2^2)^2 -287282.5 229153.9 -1.253666 0.3366 X1*X2 -974417.4 914430.5 -1.065600 0.3982 (X1*X2)^2 118.9553 106.3833 1.118177 0.3798 R-squared 0.635093 Mean dependent var 18478.64 Adjusted R-squared -0.824533 S.D. dependent var 23852.40 S.E. of regression 32218.70 Akaike info criterion 23.53010 Sum squared resid 2.08E+09 Schwarz criterion 23.85565 Log likelihood -120.4155 F-statistic 0.435107 Durbin-Watson stat 3.377736 Prob(F-statistic) 0.837314 从上表可以看出，当=0.05,n=11, n=6.986026<=11.0705, 则接受，即模型不存在异方差。 自相关检验 D-W检验 从模型回归可得D-W统计量=1.338947，当=0.05,n=11,=2时，，=1.604，则 <d<,落入不能判定区域。 图示法
从上图可看出，模型无明显自相关。
4.预测 经查得2002年有关数据分别为：人口总数 =530（万人），平均受教育年限 =5.20(年)。通过Eviews软件分析，得到2002年人力资本存量预测值：y=2738.262（万人）
5.结论 回归模型的意义：每增加一个单位的人口数量，人力资本存量增加3.913757 单位，每增加一个单位的平均受教育年限，人力资本存量增加517.7974 单位。 注：散点图中1996 年的数据不符合线形关系，其原因是：其它年限的数据是通过普查得到的 ，但是1996年的数据是通过抽样调查得到的，不免有些误差，但从整体上来说不影响我们的分析结果。
6.政策建议 通过我们的分析结果，可以看出：青海省的人力资本存量与全国平均水平相比较低，从而可以看出教育投资效果较落后。解决问题的关键就是要加大对教育和人力资本的投入，努力提高人口的整体素质，提高人力资本的使用效率，形成良好的利益机制和合理有序的流动机制，使人力资源在整体上实现合理配置、优化组合，发挥出人力资本对经济可持续发展的促进作用。因而我们想给青海省给与以下几点建议： 转变观念，实行人力资本优先投资的发展战略。 注重人力资本的教育投资，加大教育投资的力度。 合理利用人力资本，充分发挥其效能
