陈 健，张屹山，崔 晓

（1.吉林大学 商学院，吉林 长春 130012；2.吉林建筑大学a.博士科研工作站；b.经济与管理学院，吉林 长春 130118）

一、引言

改革开放以来，我国经济经历了40 余年的快速增长，然而，长期以来以城市为中心的发展导向使得城乡经济增长差距成为经济发展的非预期产出。与此同时，经济总量的高速增长和结构的不断失衡推动了社会主要矛盾的转化［1］，党的十九大报告正式提出“新时代中国的主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要与不平衡不充分发展之间的矛盾”。这意味着经济增长奇迹的发生并未伴随经济领域的协调发展，亟须解决经济快速增长伴生的城乡经济发展不平衡、不协调问题。我国是当今世界上最大的发展中经济体，到目前为止的基本社会结构仍是城乡二元结构［2］，我国城乡经济增长差距亦未表现出明显的收敛趋势。城乡经济增长不平衡不仅会对我国经济长期的持续发展与包容性增长产生制约，还会对城乡资源配置和收入分配产生消极影响。虽然近年来我国乡村振兴战略的实施加快了农村经济增长、增加了农民收入，使得以往割裂的城乡关系也逐渐开始融合，但这一融合进程仍较为缓慢，城乡经济一体化的道路仍然任重道远。

城乡劳动生产率的趋同是城乡经济增长实现无差异的重要标志之一，而劳动生产率的提高离不开人力资本量的累积与质的提升。人力资本在城乡的合理配置不仅是实现城乡劳动生产率趋同的关键，而且也是缓解城乡经济增长不平衡的重要途径。基于此，探究人力资本城乡配置的持续失衡对城乡经济增长不平衡的影响就极为必要，这对于缓解当前严峻的城乡经济增长不平衡问题具有重要的现实意义。

二、文献综述

人力资本对二元经济的作用早在20 世纪70年代就已经被国外学者所关注，但初始研究仅仅关注部门劳动力构成与自身经济状况的差异。城乡二元经济是工业化过程的必然产物，随着越来越多的国家不同程度地进行工业化，学者们对二元经济进行了更多研究。研究主要从以下几个方面展开：一是从城乡部门生产要素配置角度。Christiansen F（1993）对工业化初期的中国进行了研究，提出中国的计划经济不仅导致了劳动力与其他资源向城市的非自然转移，而且导致了计划内与计划外部门经济严重的不平衡［3］；高帆（2007）分析了我国二元经济结构转化的轨迹、特征与效应，认为劳动力流转在二元经济转化中具有重要作用，现代部门对传统部门剩余劳动力的吸纳能有力地促进二元经济结构的转化与增长效应的进一步加强［4］；王颂吉、白永秀（2013）分析了要素错配对二元经济的影响，提出劳动力与资本在城乡的错配严重阻碍了城乡二元经济的结构转化［5］；孟祥慧、杨飞虎（2020）研究了2001—2013 年我国人力资本城乡配置比例对经济发展的影响，提出人力资本城乡差异与经济不均衡呈现“U”型非线性关系，现阶段大部分地区的城乡人力资本差距已进入到对经济发展不均衡有放大作用的阶段［6］。二是从城乡人力资本累积角度。Ranjan G M 和Chakraborty B（2006）以人力资本积累是经济的增长源泉为研究基础，构建了富裕和贫穷两部门的内生增长模型，其中富裕部门人力资本累积远高于贫穷部门，尽管人力资本的外部效应将生产技术传递给贫穷部门，但富裕部门劳动生产率仍会高于贫穷部门，两部门经济增长差异主要是两部门人力资本累积差异造成的［7］；钞小静、沈坤荣（2014）研究了1995—2012年我国城乡收入差距、劳动力质量与经济增长的关系，提出城乡收入差距过大会使得初始财富较低的农村居民对人力资本投资较少，从而较低质量的农村劳动力制约了传统部门生产效率的提高，进而影响了经济的长期增长［8］。三是从劳动生产率角度。Dietrich V（2009）在一个统一的增长框架内对二元经济从产生、持续到消失的过程进行了研究，提出传统部门与现代部门生产效率趋同时二元经济便会消失，并且传统部门生产效率提高相比现代部门具有更慢的整体增长效应［9］；王建林（2010）对1978—2004 年甘肃省的城乡收入差异进行了协整分析，结果发现城镇和农村收入序列不存在协整关系，并且城乡收入增长是发散的，提出城乡均衡发展的最优实现路径是提高农村生产率［10］；Wingender A M（2015）使用经过校正的两部门模型匹配了美国的数据，模型中农业部门异质替代弹性较小而技术部门异质替代弹性较大，异质替代弹性通过影响人力资本的部门配置对相对生产率水平产生影响，并提出农村技术部门较高的异质替代弹性是贫穷国家农业生产率低下的原因［11］。

从现有国内外研究看，已有研究均承认人力资本的城乡差异对城乡经济增长差距具有重要影响。当前国内关于人力资本城乡配置失衡在城乡经济增长不平衡过程中的作用研究相对较少，已有研究也未将城乡经济增长不平衡的动态连续性考虑在内。此外，国内研究多数使用了教育指标法与支出法对我国城乡人力资本存量进行测算，测算结果偏差较大。针对以上不足，本文从以下两方面进行了改进：一方面，将城乡经济增长不平衡的动态连续性考虑在内，在静态面板模型基础上进一步采用动态面板模型分析人力资本城乡配置失衡对城乡经济增长差距产生的影响，并对静态与动态面板模型的实证结果进行比较研究；另一方面，使用OECD 测算世界各国人力资本存量的终生收入法测算我国分城乡、年龄、性别以及学业完成状况的人力资本存量，该方法将人力资本形成的教育、健康、个人能力以及在学习期间的时间成本等方面考虑在内，相比支出法和教育指标法，测算结果更科学全面，有利于研究结果的可靠性。

三、研究设计

内生经济增长理论提出人力资本是经济增长的主要动力源泉，如果城乡人力资本的累积出现差异，就可能会导致两部门的经济增长出现不平衡发展。那么，城乡人力资本配置比例失衡与城乡经济增长不平衡之间是否存在长期关系，城乡人力资本配置的继续失衡在城乡经济增长不平衡过程中又产生了怎样的影响？这两个问题值得进一步探讨。由此，本文以人力资本存量的城乡差异为核心解释变量，分别构建了静态面板模型和考虑了城乡经济增长不平衡惯性的动态面板模型，对以上两个问题进行探究。

（一）变量选择与说明

1.城乡人力资本差异变量的选择与说明

（1）变量选择与测算。选择城镇和农村劳均人力资本存量之比表示城乡人力资本差异，以说明城乡人力资本配置失衡状况。城镇和农村人力资本存量的测算参照Liu G（2014）［12］的研究，主要分为两大步骤：一是对分城乡、年龄、性别、学业完成状况的代表性个人终生收入的估算；二是对相应组别的人口数进行估算。两者乘积即为该组别下的人力资本存量，将城镇、农村各组别的人力资本存量相加即为城镇、农村的人力资本存量。

终生收入法使用倒推方法分三阶段对个人实际终生收入进行估算，主要原理如下：

第一阶段：65岁及以上个人（1）。由于该群体为退休人员，故终生收入为0。

第二阶段：已经不再上学的、仅工作的群体（41～64岁）。计算公式如下：

第三阶段：可能学习也可能工作的群体（15～40岁）。该阶段个人面临两个行为，一是在当前教育水平上继续进修；二是在当前教育水平结束后不再继续进修而是参加工作。计算公式如下：

（2）数据来源与使用说明。对个人实际年收入的估算使用了四个微观数据库的数据，包括城镇住户调查（UHS）、中国家庭住户收入调查（CHIP）、中国健康与营养调查（CHNS）以及中国综合社会调查（CGSS）四大微观数据库。该估算使用了mincer 方程，首先使用各微观数据库数据依次估算出mincer 方程的受教育年限与工作经验系数，然后以各数据库有效问卷数量为权重进行加权得到最终估计结果，再使用最终估计结果对个人实际年收入进行估算。估算前对各年份问卷中的个人收入项使用各年份分城乡的CPI 进行了通胀处理。估算个人终生收入时使用的升学率、工资增长率（观察期工资年均增长率）、就业率（就业人数占比）、存活率（按1-死亡率计算）数据来源于各地区历年统计年鉴、教育年鉴以及人口与就业统计年鉴，折现率直接使用OECD 估算人力资本时采用的4.58%；估计分城乡、年龄、性别、学业完成状况使用的数据包括主要年份的中国人口普查资料、全国1%人口抽样调查资料以及各地区历年统计年鉴、经济年鉴和人口普查资料。

（3）人力资本城乡配置失衡分析。图1展示了1990—2018 年各地区城乡人力资本差异的变化情况。由图1可看出，观察期内我国城乡人力资本差异的变化可分成三个阶段：1990—2001 年城乡人力资本差异的增大程度相对缓慢，2001—2012 年城乡人力资本配置的失衡程度加剧，2012—2018年城乡人力资本差异持续拉大，失衡愈发严重。结合我国教育改革的背景来看，1998年我国高校扩招，使得2001 年以后大学本专科生数量有大幅增加，2009 年环球金融风暴背景下，我国又在研究生扩招政策上调整了研究生招生比例，这使得研究生在2012年后也出现一定比例的增加。可以看出城乡人力资本差异的变化与教育有一定的联系，这与明瑟、舒尔茨、贝克尔等人力资本理论中教育的重要性不谋而合。从事实经验来看，我国城乡的教育不均等使得城镇人力资本累积的增加远高于农村，如从2010 年城乡本专科毕业生情况来看，城镇受教育程度为大学专科水平人数是农村的24.80 倍，大学本科水平人数是农村的51.35 倍，研究生水平人数则高达73.48 倍（2）。与此同时，城乡工作与生活环境的差距又使得城镇和农村因教育水平或工作技能提高而增加的人力资本多数聚集在了城镇。整体来看，当前我国城乡人力资本的差异仍在继续增大，人力资本的城乡配置失衡问题越来越严重。

图1 1990—2018年各地区人力资本存量的城乡差异变化

此外，在城乡分性别人力资本存量的测算中发现，城乡人力资本存在明显的性别差异，该差异不仅存在于城乡两部门之间，也表现在城镇和农村内部的性别差异。从城乡两部门间的差异来看，城镇男性（女性）人力资本存量远高于农村男性（女性），且表现出差异加剧趋势，其中，城乡女性人力资本加剧程度较为严重。从城镇和农村的内部差异来看，城镇男性人力资本存量高于女性，但两者差异表现出收敛趋势，即城镇女性人力资本存量增加较快，总量上逐渐向城镇男性人力资本存量靠拢；农村男性人力资本存量则远大于女性，且表现出持续扩大的趋势。从城乡人力资本性别差异比值大小与变化趋势来看，农村女性人力资本存量不论从总量上还是增长速度上均处于最劣势，如图2所示。

图2 1990—2018年全国城乡人力资本存量的性别差异

2.经济增长不平衡变量的选择与测算说明

（1）变量的选择与测算。基于鲍默（1967）在其不平衡增长理论里提出的“产出增长与劳动生产率成正比”［13］，本文使用城镇和农村比较劳动生产率比值来表示城乡经济增长差距，以说明城乡经济增长不平衡程度。计算公式如下：

农村比较劳动生产率为：

其中：RC、UC、U_R 分别为农村比较劳动生产率、城镇比较劳动生产率、城乡经济增长差距；G、G1、G2分别为全国GDP、农村GDP、城镇GDP；L、L1、L2分别为全国就业人口、农村就业人口、城镇就业人口。在城乡GDP 的计算上，参照高帆（2012）的方法［14］：农村GDP=第一产业GDP+（1-城镇化率）×乡镇企业增加值，城镇GDP=各地区GDP-农村GDP。为了剔除通胀因素影响，分别使用各年份城镇和农村CPI（1990 年=100）对城乡GDP进行平减。

（2）数据来源说明。各地区一产产值、城镇化率数据来源于历年《中国统计年鉴》、各地区统计年鉴和经济年鉴，乡镇企业增加值数据来源于《中国乡镇企业年鉴》《中国乡镇企业及农产品加工业年鉴》《中国农产品加工年鉴》。

（3）城乡经济增长不平衡分析。图3 展示了1990—2018 年我国城乡经济增长差距的变化情况。从比较劳动生产率指标计算结果来看，城镇比较劳动生产率高于农村比较劳动生产率，1992 年开始城镇比较劳动生产率开始呈现下降趋势，该年份是两部门差别的最高点，说明自此以后我国城乡经济二元加剧阶段短暂结束，进入逐渐缓和减弱阶段。而后，城乡经济增长差距在1997 年后出现微弱下降，2008年再次上升，且自2011年开始减弱的变化趋势加快，整个观察时期呈现出波动式上升的变化趋势。可以看出，观察期内我国二元经济强度是在逐渐缓和的，但减弱幅度并不大，即城乡经济增长不平衡程度仍在持续加剧。

图3 1990—2018年我国城乡经济增长差距变化过程

3.控制变量的选择与说明

（1）控制变量的选择。选择各地区城乡物质资本差异、城镇化率、农村社会消费品零售额占比、进出口额占GDP 比重、二产占比、三产占比以及城乡人力资本差异的二次项作为控制变量。其中：城乡物质资本差异指标使用各地区城乡固定资产投资之比表示，说明了各地城乡物质资本配置情况；城镇化率指标代表了各地的城市化进程；农村社会消费品零售额占比指标一定程度上说明了各地农村经济在国民经济中的地位（3）；进出口额占GDP比重代表了地区对外开放程度；二、三产业占比表示各地的产业结构情况。

（2）数据来源说明。城乡物质资本估算数据来源于历年《中国固定资产投资年鉴》以及各地区固定资产投资年鉴，各地区城镇化率、乡镇企业增加值以及城乡就业人口数据来源于各地区历年统计年鉴、经济年鉴以及人口与就业统计年鉴。

（二）变量的统计性描述

考虑微观数据库中各地区的有效问卷数量以及城乡各组别人口数据的可获得性，最终选取了1990—2018年我国19个省份的数据，所选择的19个省份包括：东北地区的辽宁、黑龙江，中部地区的安徽、江西、河南、湖北、湖南、山西，西部地区的广西、四川、贵州、甘肃、陕西、内蒙古，东部地区的河北、江苏、浙江、福建、山东。从各省份的地理位置来看，其所在全国四大区域的分布相对均匀，可以反映全国整体状况。观察期内被解释变量、核心解释变量以及控制变量的统计性描述情况见表1所列。

表1 各变量统计性描述

续表1

（三）模型设计

基于本文使用了长面板数据，由此构建双向固定效应静态面板模型：

其中：α0为截距项；α1，α2，…，α8为参数；ui为不随时间变化的不可观测的个体效应；γt为不随个体变化的不可观测的时间效应；εit为误差项；u_reconomyit为各地区城乡经济增长差距；humcap_dit为城乡人力资本差异；phycap_dit为城乡物质资本差异；urbanization_rateit为城镇化率；r_saleit为农村社会消费品零售额占比；openingit为地区开放度；scon_rateit为第二产业占比；thir_dateit为第三产业占比；为了观察城乡人力资本差异对城乡经济增长差距的作用是否具有异质性，模型中加入城乡人力资本差异的二次项human^2it。

由于城乡经济增长不平衡具有动态连续性，由此构建包含了城乡经济增长差距滞后一期变量的动态面板模型：

其中：β0为截距项；β1，β2，…，β9为参数；μi为不随时间变化的不可观测的个体效应；ρt为不随个体变化的不可观测的时间效应；ϵit为误差项；u_reconomyit-1为各地区城乡经济增长差距滞后一期变量；其他变量与式（6）相同。

（四）模型估计方法

本文使用最小二乘方法（OLS）、混合回归（Pooled Regression）和可行广义最小二乘方法（FGLS）三种方法对静态面板模型进行估计，使用差分GMM（DGMM）、系统GMM（SGMM）和偏差校正的最小二乘虚拟变量方法（LSDVC）对动态面板模型进行估计，并通过对各方法估计结果的比较来检验模型的稳健性。

在静态面板模型的估计中，当误差项不存在异方差、组内自相关和截面相关问题时，OLS 估计可以提供面板校正的标准误，最具有稳健性。当误差项存在自相关、异方差和截面相关问题时，FGLS估计则可以很好地解决这三大问题，最具有效率。在不能确定误差项是否存在自相关、异方差和截面相关问题的情况下，依据对误差项三大问题的检验结果选择相应的估计结果。

在动态面板模型的估计中，DGMM 方法可通过对原模型作一阶差分消去个体效应，再为一阶差分后的滞后一阶被解释变量找到有效工具变量进行GMM 估计，使用条件是扰动项不存在自相关。SGMM 方法将差分方程和水平方程放到一个系统进行GMM 估计，该方法可以提高估计效率，使用前提是扰动项不存在自相关且选用的工具变量与个体效应不相关。偏差校正的最小二乘虚拟变量方法（LSDVC）首先使用最小二乘虚拟变量方法（LSDV）估计模型得到估计系数，然后估计LSDV 的偏差，最后将第一步得到的估计值减去第二步估计的偏差，此差值即为偏差校正后的一致估计。结合各方法对模型的估计结果，并通过对各方法优缺点的比较选择最优估计结果。

四、实证分析

（一）单位根检验与解释变量内生性检验

为避免面板数据存在单位根而产生伪回归问题，使用LLC、Breitung、Hadri LM、HT四种方法进行单位根检验，结果显示各变量均在一阶差分后平稳。检验结果见表2所列。

表2 面板数据单位根检验结果

在模型估计时，若把具有内生性的解释变量当成外生解释变量进行估计，将会引起参数估计的不一致，因此需要首先检验各解释变量的内生性。使用Hausman Test对各解释变量的内生性进行检验，分别选用各变量的滞后一期、二期作为其工具变量，并使用Sargan检验和Stock-Yogo弱工具变量检验验证工具变量的有效性。结果显示，所有解释变量的工具变量其Sargan 检验的P值均大于0.1，即所选工具变量与干扰项都不相关，表明工具变量是有效的；Stock-Yogo 弱工具变量检验中的F值均大于所对应的15%maximal IV size 临界值，表明所有工具变量与解释变量均具有显著的相关性；所有解释变量的Hausman 检验P值均大于0.1，表明均为外生解释变量。检验结果见表3所列。

表3 解释变量内生性检验

（二）协整检验

1990—2018 年各地区城乡经济增长差距和城乡人力资本差异的时间序列如图4、图5 所示。可以看出，观察期内所有地区的城乡经济增长差距和城乡人力资本差异整体上呈现出上升趋势，并且两者在有些地区还表现出较为一致的变化趋势，这表明两者之间可能存在较大联系，由此对两者进行协整检验。

图4 各地区城乡经济增长差距时间序列

图5 各地区城乡人力资本差异时间序列

使 用Kao test、Pedroni test、Westerlund test 分别对城乡经济增长差距与城乡人力资本差异两者之间的协整关系以及增加了其他控制变量后的协整关系进行检验，结果见表4 所列。从表4的检验结果可以看出，不仅城乡经济增长差距与城乡人力资本差异之间存在协整关系，而且在加入其他控制变量后的面板数据之间也存在协整关系。

表4 面板协整检验结果

（三）实证结果分析

罗默的扩展内生增长模型从人力资本差异角度解释了跨国收入差距问题，提出人力资本存量较高地区的经济发展会较快，人力资本的差别越大，地区间经济发展差距就越大，穷国追赶富国的难题不是难以获得先进技术，而是缺乏使用这些技术的能力［15］。基于罗默的经济理论，将城乡看作“富国”与“穷国”，那么我国人力资本的城乡差异对城乡经济增长差距的影响是否显著？若显著，其影响大小如何？在考虑了城乡经济增长不平衡的动态连续性后，该影响是否依然显著？以下分别使用静态与动态面板模型对这些问题进行实证研究。

1.静态面板模型实证分析

分别使用OLS、FGLS 以及混合回归方法对构建的静态面板模型进行估计，结果见表5所列。第（1）列为使用LSDV 方法，尚未考虑误差项异方差、自相关和截面相关三大问题的估计结果；第（2）列为提供了组间异方差与组间同期相关的面板校正标准误的OLS估计结果，该结果具有一致性；第（3）列为使用FGLS 方法，考虑了组内自相关问题但要求各组自回归系数相同的估计结果；第（4）列为在（3）的基础上，允许各组自回归系数不同的估计结果；第（5）列为使用FGLS方法，考虑了组间异方差、同期相关以及组内自相关问题，但要求各组自回归系数相同的估计结果；第（6）列为在（5）的基础上，允许各组自回归系数不同的估计结果；第（7）列为使用Pooled Regression 方法，考虑了误差项的异方差、自相关和截面相关问题，并提供了Driscoll-Kraay 标准误的估计结果。从结果中可以看出，第（1）（2）（7）列的估计结果相同，只是由于估计的标准误有所不同而使得其影响系数显著性有所差异，由此可认为模型估计结果是稳健的。

表5 静态面板模型主要变量估计结果

对误差项的异方差、组内自相关和截面相关问题进行检验，检验结果显示误差项同时存在自相关、异方差和截面相关的问题，检验结果见表6所列。因此，选择表5中（5）（6）列的估计结果。结合现实背景，由于各省份省情不同，且均有自身的发展特点，因此最终选择允许各组具有不同自回归系数的第（6）列估计结果。从估计结果中可以看出，城乡人力资本差异对城乡经济增长差距的影响系数不仅显著为正，而且要稍高于城乡物质资本差异的影响系数。可见，要想缓解区域城乡经济增长的不平衡程度，缩小城乡人力资本差异尤为关键。此外，观察期内城乡人力资本差异的二次项对城乡经济增长差距的影响系数显著为负，表明两者之间存在“倒U”型关系。这说明在初始阶段，随着人力资本城乡配置比例不断失衡，城乡经济增长不平衡日益加剧，当人力资本的城乡配置比例失衡到一定程度，即达到“倒U”型的顶点时，此时城镇人力资本累积过多，而农村人力资本缺失严重，农村少量的人力资本增加即可极大地促进农村的经济增长，若在此基础上继续增大城乡人力资本差异，城乡比较劳动生产率之比会由于分母增大程度大于分子而出现变小的趋势，即表现出数字意义上城乡经济增长差距的缩小，然而实际上这种变化不仅造成城镇人力资本的浪费，而且还彻底将城乡割裂为两部分。这种并非通过城乡经济协调发展途径实现城乡经济增长差距的缩小，与通过城乡融合达到缩小城乡经济增长不平衡程度的政策背道而驰。结合观察期数据来看，当前两者之间的关系处于“倒U”型曲线上升阶段，如图6所示。

图6 城乡人力资本差异对城乡经济增长差距的异质性作用

表6 误差项三大问题检验结果

2.动态面板模型实证分析

静态面板模型实证结果已经表明城乡人力资本配置失衡对城乡经济增长不平衡有显著影响，然而该结果并未考虑城乡经济增长不平衡的惯性。基于此，对包含了城乡经济增长不平衡动态连续性的动态面板模型进行估计，以进一步考察城乡人力资本差异对城乡经济增长差距的影响是否仍然显著。不同方法下动态面板模型主要变量的估计结果见表7所列，表7中：第（1）列为使用了DGMM 方法的稳健估计结果；第（2）列为使用了SGMM 方法的稳健估计结果；第（3）列为使用了LSDVC 方法，初始值为Arellano-Bond DGMM 的估计值，偏差校正精度为O(19-129-2)，估计方差—协方差矩阵的自助法重复抽样50次的估计结果；第（4）列为使用自助校正动态固定效应回归方法（Bootstrap corrected dynamic FE regression，简称BCFE），以t分布获得置信区间、用bi方式生成初始值，采用White Bootstrap（WBOOT）抽样方法自助抽样250 次，用以推断的自助样本数为50 个的估计结果；第（5）列与第（4）列估计过程不同之处在于采用了CSD 抽样方法进行自助抽样。通过对各方法使用条件与估计结果的比较，选择LSDVC方法的估计结果，原因有以下两方面：一方面，LSDVC 方法较适用于长面板动态模型的估计，无论是偏差大小还是均方误差都优于DGMM 和SGMM，BCFE 方法对t相对于n很小的样本估计最有优势，因此四种方法中LSDVC 方法相对较适合本文面板数据的估计；另一方面，LSDVC方法的估计结果与SGMM、BCFE 方法的估计结果相近，且高于DGMM 方法的估计结果，而一般来说DGMM 方法会低估参数估计结果。由此，LSDVC方法的估计结果具有较好的稳健性。

表7 动态面板模型主要变量估计结果

从主要变量系数估计结果看，区域城乡经济增长差距滞后一期的系数显著，说明城乡经济增长不平衡存在动态连续性。城乡人力资本差异对城乡经济增长差距的影响系数仍然显著，且大于城乡物质资本差异的影响系数。这不仅间接证明了人力资本是经济增长的最主要源泉，而且也表明城乡人力资本差异的增大对城乡经济增长不平衡的影响要远大于城乡物质资本差异。此外，城乡人力资本差异的二次项系数依然显著且为负，表明两者之间存在“倒U”型非线性关系。

3.静态与动态面板模型结果比较

首先，在静态面板模型实证结果中，城乡人力资本配置失衡对城乡经济增长不平衡的影响稍大于城乡物质资本差异，在考虑了区域城乡经济增长不平衡存在动态连续性的动态面板模型中，城乡人力资本差异的影响系数要比城乡物质资本差异影响系数大得多。

其次，城乡人力资本差异系数的估计结果在两个模型中变化不大，表明对城乡经济增长差距的影响较为稳定；而城乡物质资本差异系数变化很大，说明相对于城乡人力资本差异，城乡物质资本差异在城乡经济增长不平衡过程中的作用稳定性较差。由于物质资本的价值要依托人力资本得以实现，所以相对于物质资本城乡配置比例的失衡，人力资本的城乡配置失衡对城乡经济增长不平衡会产生更深远的影响。

再次，在两个模型估计结果中，城乡人力资本差异二次项的系数均显著且为负，表明城乡人力资本差异对城乡经济增长不平衡的作用具有异质性，二者关系呈现“倒U”型变化。这说明在城镇人力资本累积尚未达到一定规模时，即在“倒U”型的左侧时，人力资本城乡配置的继续失衡会造成城乡经济增长不平衡的加剧。当城乡人力资本差异到达“倒U”型顶点后，城镇人力资本累积过多，而此时农村人力资本极度缺失，其边际劳动生产率逐渐增大，农村人力资本累积稍有增加即可对农村经济增长发挥最大作用。随着城乡人力资本配置的继续失衡，即在“倒U”型右侧时，从数字上看城乡经济增长差距开始缩小，然而实际上城镇与农村开始被割裂为完全不同的两部分。当前我国城乡人力资本差异与城乡经济增长差距的关系正处于“倒U”型曲线左侧的上升阶段，为了防止城乡的彻底割裂，亟需采取措施阻止人力资本城乡配置的继续失衡。

基于以上分析，城乡人力资本差异在城乡经济增长不平衡过程中的作用可见一斑，放任城乡人力资本配置比例的继续失衡会加剧城乡关系的割裂，对城乡经济一体化的实现极为不利。城乡的融合发展亟须人力资本在城乡的合理配置，尽管理论上当城乡人力资本配置比例处于“倒U”型右侧时可减小城乡经济增长差距，但随着城乡人力资本差异不断两极化，以至于当该差异无穷大时，农村实际上已经被完全“空心化”，此时城乡彻底割裂成为两个孤立的经济单元。因此，只有增加农村的人力资本累积，减小城乡人力资本存量差异，才能从根本上促进城乡劳动生产率的趋同，从而实现城乡经济的一体化与城乡的融合发展。

五、结论与建议

近年来，伴随市场化改革的不断推进，我国城乡经济增长不平衡问题日益凸显，本文以扩展的内生增长经济理论为基础，分别构建了静态与动态面板模型，从人力资本城乡配置失衡角度对1990—2018年我国19个省份的城乡经济增长不平衡问题进行了分析。鉴于在城乡人力资本存量测算方法上，教育指标法仅用教育水平代表人力资本水平会导致测算结果误差较大，而支出法中人力资本的折旧又难以确定，所以本文在有效利用微观数据库信息的基础上，首次引用OECD 终生收入法，更为精准地测算了我国分年龄、性别、学业完成状况的城乡人力资本存量。同时，由于静态面板模型未能考量城乡经济增长不平衡问题的动态连续性，本文通过构建包含城乡经济增长差距滞后一阶的动态面板模型，将城乡经济增长不平衡惯性的影响直接纳入分析中，并对静态与动态面板模型的估计结果进行了比较。研究结果显示：人力资本的城乡配置失衡是城乡经济增长不平衡的重要原因，并且相较于城乡物质资本差异的影响，城乡人力资本差异对城乡经济增长不平衡的影响较为稳定；静态面板模型中城乡人力资本差异对城乡经济增长差距的作用与城乡物质资本差异的作用相差不大，但动态面板模型中前者要比后者的作用大得多；城乡人力资本差异二次项的系数在两个模型中均为负且显著，说明城乡人力资本差异对城乡经济增长差距的作用具有非线性效应，两者关系呈现“倒U”型变化，即初始阶段随城乡人力资本差异增大，城乡经济增长不平衡日益加剧，在达到“倒U”型顶点后，表现出随城乡人力资本差异增大，城乡经济增长差距的拉大产生了减缓的变化趋势，然而，实际上此时的城乡已逐渐被割裂成为两部分，违背了城乡融合发展的政策初衷。

当前，我国具有刚性的城乡二元经济结构导致城乡经济的协调平衡发展需要一个较长的过程，从长远来看，缩小城乡人力资本差异，努力实现城乡劳动生产率无差异，才是达到城乡经济一体化目标的根本途径。缩小城乡经济增长差距，应当在不损害城镇经济增长的同时，更加倚重农村的创新与劳动生产率的提高。结合上述研究成果，本文提出以下几点建议：

首先，农村经济对城镇经济的追赶实质上是人力资本的追赶，应大力贯彻中央“一号文件”中有关的农村人力资本投资政策，为农民提供良好的医疗卫生保障和职业技能培训机会，加大对农村居民的人力资本投资，培养新型职业农民，以增加农村的人力资本累积。

其次，针对农村女性人力资本偏低的事实，应高度关注农村女性的教育、健康、培训等，增加处于最劣势的农村女性人力资本的累积，在缩小农村人力资本性别差异的基础上，提高农村整体人力资本存量。

再次，乡村振兴的关键是人才振兴，农村人力资本的外溢成为振兴农村的极大制约，需加强农村公共服务设施的建设和生态环境的改善，加快城乡基础服务的均等化，增强农村劳动力的返乡意愿，并采取各种优惠政策提高农村对人力资本的吸引力。

最后，促进资本要素从城镇向农村的流动，大力扶持农村的产业发展，为农村资本边际收益率提高提供有利条件。

注释：

（1）OECD终生收入法中对世界各国工作年龄分类是将65岁及以上人口划分为退休人群。在我国，依据《国务院关于工人退休、退职的暂行办法》，国家法定的企业职工退休年龄是：男年满60周岁，女工人年满50周岁，女干部年满55 周岁。从事井下、高空、高温、特别繁重体力劳动或其他有害身体健康工作（以下称特殊工种）的，退休年龄为男年满55周岁、女年满45周岁；因病或非因工致残，由医院证明并经劳动鉴定委员会确认完全丧失劳动能力的，退休年龄为男年满50周岁、女年满45周岁。当前对于延迟退休的政策还未明确，为了保证人力资本存量测算的时效性以及与其他国家的可比性，本文使用OECD的年龄分段方式对我国人力资本存量进行测算。

（2）数据来源于《中国2010年人口普查资料》。

（3）此为《中国统计年鉴》中表示农村经济占国民经济地位的重要指标。