3.人力资本存量与水平。人力资本存量与水平，如表1所示；经过标准化处理后的数据描述统计结果如表2所示。

　　（三）实证分析

　　为了检验变量间是否存在多重共线性，本研究计算了变量间的相关系数，结果如表3所示。可以看出，各变量之间高度相关，因此可能存在共线性。

　　进一步计算各变量的容忍度和方差膨胀因子，结果如表4所示。一般认为容忍度小于0.1，方差膨胀因子大于10，说明存在严重的多重共线性。可以看出，各自变量间存在严重的多重共线性。

　　为了解决变量间的多重共线性问题，本研究进行了岭回归分析。“岭迹”（见图1）显示在k=0.2以后，三个自变量的线形趋于平稳，所以选择k值为0.2。

　　从估计结果（如表5）可知，整体模型的解释性很好。其中，物质资本对经济增长的贡献率最高为8.31%，这说明A省的经济增长仍然很大程度上依赖于物质资本要素的投入，属于典型的粗放型经济增长模式；人力资本存量对经济增长的贡献极低，仅为0.11%；人力资本水平对经济增长的贡献率为3.37排在第二位。而这三者对经济增长的贡献之和仅为11.79%。

　　人力资本结构对经济增长的影响

　　（一）研究方法

　　人力资本结构对经济增长影响的基本模型设定，仍然可以利用公式 ：

　　但是需要对这一公式加以变形，即将H分解，以体现人力资本的结构。具体将上式分解为：

　　其中H1、H2分别表示为高层级和低层级人力资本的比重；β1、β2分别表示高层级和低层级人力资本的比重对收入的弹性。

　　由于自变量之间可能存在复共性型问题，所以仍然需要采用无偏估计。同时，原始数据中并未能直接分离出高层级和低层级人力资本的比重，所以还需要对数据进行再次处理。鉴于这两个问题，在此选择主成分回归方法估计参数。

　　（二）数据来源

　　本文使用人力资本的存量结构来反映某一区域不同层次的人力资本占人力资本总量的比例关系和组合状况（见表6）。

　　（三）实证分析

　　1.因子分析。对表6中的人力资本结构中的高层次、高中、初中、小学、最低层次的比重等5个变量进行因子分析，结果如表7所示。表7表明，经过正交旋转后的新变量F1代替了初中、小学和最低层次人力资本比重3个变量，可以反映该地区的低层次人力资本比重；F2代替了高层次和高中人力资本比重2个变量，可以反映该地区的高层次人力资本比重。新变量的累计方差贡献率达到了95.006%，说明能够反映原始变量的绝大多数信息。

　　2.回归分析。由于因子分析已经剔除了变量的共线性问题，接下来采用最小二乘法估计模型中的参数。结果如表8所示。表8中回归分析的主要结果表明：固定资金本的投入对经济增长具有显著的正向效应；而人力资本结构与水平对经济增长均没能显著影响。这一结果与以上人力资本存量对经济增长的影响的分析结论是一致的。

　　结论

　　结合A省地区人力资本存量和结构对经济增长的分析结果，反映出A省地区的经济增长主要由消费拉动，财政投入并未形成有效形成固定资本。相比较而言，人力资本存量对经济增长的贡献最低，也表明A省地区经济增长本身一方面不依赖于人力资本存量，另一方面也需要与其它要素禀赋相配合共同促进增长。这也与该地区高技术、支柱型产业缺乏，高人力资本投入可能无法取得相应高产出的背景有关。而人力资本水平对经济增长的贡献相对较高，说明该地区从业人员总体素质有所提高。

　　参考文献：

　　1.姚先国，张海峰.教育、人力资本与地区经济差异[J].经济研究，2008（5）

　　2.杨丽，孔宪香.国外人力资本价值测量模型分析[J].山东轻工业学院学报，2005（6）

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