摘 要：基于改进的Cobb-DougLas生产函数，以皖北地区为研究对象，建立物质资本投入、劳动力投入及创新型人才与经济发展关系的函数模型，通过SPSS19.0软件处理数据，分别计算各要素对经济发展的贡献率及该地区各市创新型人才对经济发展贡献率，得出结论：皖北地区创新型人才对经济增长的贡献率不高，影响经济发展的首要因素为物质资本投入。根据研究结果提出了重视创新型人才培养，加大高等教育投资力度，引导创新型人才正向流动，加强城市间合作与交流的具体建议。
关键词：创新型人才；贡献率；经济发展；Cobb-DougLas生产函数
皖北包括宿州、淮北、蚌埠、阜阳、淮南、亳州6个省辖市。皖北地区是安徽省内唯一经过“一带一路”经济区的区域，同时也处于长江三角洲城市群、中原经济区、淮河生态经济带、皖北振兴等国家主体功能区规划和沿淮城市群、南北合作“3+6”现代产业园区等省级发展战略内。近年来，皖北地区经济发展迅速，GDP逐年攀升。截至2017年底，该地区GDP总量已达7 722.21亿元，比上年同期增加了773.74亿元，占全省总量的28.58%。皖北地区资源丰富，淮南、淮北是安徽省最大的煤矿资源城市，阜阳被称为“百亿江淮粮仓”，但仍属于中部欠发达地区。这是由于皖北地区人口密集，土地面积有限，缺少就业机会与平台，导致大量劳动力流失，也伴随着人才的流失。当今社会，经济发展主要依托于高水平人才，各地区对优质人才的需要比以往任何时候都更为迫切，尤其是在一些前端领域内掌握核心技术的创新型人才。本文整理了相关文献，搜集分析数据，建立模型计算物质资本投入、劳动力投入及创新型人才对皖北地区经济发展的贡献率，并根据结果提出合理建议，为皖北地区制定经济发展相关规划提供理论依据。
一、文献综述
国外学者Lucas1988年首次提出人力资本是经济增长的原动力，把人力资本理论引入到经济增长理论中，用人力资本的累积解释技术的发展，进一步解释经济的内生增长[1]。Alberto和Davide通过内生增长模型，证明了人力资本的波动对经济增长可能造成正向、中立、逆向三种类型的影响[2]。Amitrajeet和Hamid 基于内生经济增长模型中人力资本与知识溢出相互作用的研究，分析了人力资本使经济发展产生规模效应的基本条件，突出了创新型人力资本的作用[3]。而我国学者对创新型人才的研究开始较晚，2001年姚树荣基于人力资源的异能特性，将人力资本分为一般型、专业型和创新型，并指出其中对经济增长起决定性作用的是创新型人力资本[4]。胡永远通过实证与经验研究发现：一般型和专业型的人才对经济发展的贡献率逐年降低，而创新型人才对经济发展的贡献率却不断上升[5]。谢良以教育年限、专利和论文数测度创新型人力资本的存量，分析创新型人力资本对我国经济发展的作用，表示创新型人才对经济增长的贡献率较大，且能保持较长时间[6]。张根明等从创新型人力资本的存量和水平分析发现创新型人力资本与经济发展呈“倒u型”关系[7]。严全治、杨征利用平均受教育年限法和永续盘存法，估算各级教育水平的人力资本存量和物质资本，结合有效劳动模型分析认为人力资本对经济发展的贡献远小于物质资本[8]。逯进、苏妍首次应用半参数可加模型研究人力资本和经济发展的关系，通过实证分析了国内三大地区人力资本对经济发展的影响[9]。陈洁等基于经济意义的SVAR模型，分别进行脉冲响应函数分析和方差分解分析，测度了蓝色经济区内创新人才对经济发展的作用关系和贡献率[10]。刘兵等构建了科技创新人才集聚水平评价指标体系，结合层次分析法和灰色关联法探究了科技人才集聚中各要素对京津冀三地经济发展的影响[11]。
由上述可知，国内外专家学者们已经围绕创新型人才贡献率进行了许多研究，且取得了良好的成果，但测度创新型人才的方法众多，当前业界还未达成一致。本文以皖北地区2008—2017年的相关数据为例进行实证分析，基于改进的Cobb-DougLas生产函数，运用被广泛认可的以受教育年限衡量创新型人力资本存量的方法，研究创新型人才对地区经济发展的贡献率，并与影响经济发展的其他因素贡献率相比较，进而提出相应建议。
房地产金融行业健康稳定的发展对整个金融行业的稳步发展有着重要作用，房地产行业的发展又直接影响着房地产金融行业的发展，发展房地产离不开政府的宏观调控政策。所以，政府对房地产行业有力的宏观调控对房地产金融行业发展同样十分重要。然而，当前的政府宏观调控政策与当前的房地产市场发展还存在不适应的情况。如房地产行业相关法规建设还不完善，市场资源配置不够优化，供求两端调控效果存在差异等。这些都在很大程度上抑制了房地产行业的发展，并为其发展带来一定的风险。另外，政府对于房地产金融行业的潜在风险的预判能力还不足，还需要加强对房地产金融市场的有效监管以及其发展状况和趋势的掌握。
二、模型构建与指标选取
(一)模型构建
为了更准确地计量创新型人才对皖北地区经济发展的贡献，笔者以改进后的Cobb-DougLas生产函数为分析模型[12]，表达式如下：
(1)
式中，Yt为第t年的经济产出；At为第t年的技术进步水平；Kt为第t年的物质资本存量；Lt为第t年的有效劳动力投入总量；Ht为第t年的创新型人才存量；α为物质资本的弹性系数；1-α为劳动力投入的弹性系数；β为创新型人才的弹性系数。
为了测度技术进步水平、物质资本、劳动力投入及创新型人才对经济产出的贡献率，求解(2)式的差分方程得：
根据表4可知，每个t值对应的Sig.值均小于0.05，可知各自变量对因变量的影响均很显著，将表中数据代入式(4)，得：
LnYt=LnAt+αLnKt+(1-α)LnLt+βLnHt
(2)
至臻天文台认证测试采用全自动设备，可24小时运作，对腕表的全面检测需经过283个步骤方可完成。METAS亦设有独立的办公室，以监督检测过程，确保每一枚拥有至臻天文台认证的腕表均达到行业高标准的精准度、防磁性和其它性能。
ΔYt/Yt-1=ΔAt/At-1+αΔKt/Kt-1+(1-α)ΔLt/Lt-1+βΔHt/Ht-1
(3)
式中，ΔYt/Yt-1为第t年经济产出的增长速率；ΔAt/At-1为技术进步水平对经济产出的作用率；ΔKt/Kt-1为第t年物质资本的增长速率；αΔKt/Kt-1为物质资本对经济产出的作用率；ΔLt/Lt-1为第t年劳动力投入总量的增长速率，(1-α)ΔLt/Lt-1为劳动力投入总量对经济产出的作用率；ΔHt/Ht-1为第t年创新型人才存量的增长速率，βΔHt/Ht-1为创新型人才存量对经济产出的作用率。
将各要素对经济产出的作用率分别除以ΔYt/Yt-1，即为它们各自对经济产出的贡献率，如下：
αΔKtYt-1/ΔYtKt-1；(1-α)ΔLtYt-1/ΔYtLt-1；
为缩小分析误差，在软件操作前对表1中数据进行取自然对数处理，见表2。
(二)指标选取
1.经济增长Yt。经济增长水平反映了在一定时期内，一个国家或地区经济产出量的增长率，也是评价一个国家或地区整体经济实力的重要指标。经济增长通常是用GDP增长衡量的，现价GDP体现了当地的经济发展规模，不变价GDP用来测度经济增长的速率[13]。本文根据《安徽省统计年鉴(2009—2018)》中的相关数据，以2007年为基期的不变价GDP整理计算了2008—2017年的GDP。得到皖北地区2008—2017年的GDP，见表1。
2.物质资本存量Kt。物质资本是经济增长的物质基础与条件，是生产材料的长期存在形式，曾是影响经济发展速度最重要的因素。本研究以历年的固定资产投资额表示皖北地区的物质资本存量，没有考虑到流动资本对经济发展的影响，可能会导致测算出的物质资本对经济发展贡献率偏小，但对测算创新型人才对经济发展贡献率的大小无影响，故而可以忽略不计[14]。整理《安徽省统计年鉴》，得到相关数据，见表1。
3.劳动力投入总量Lt。劳动力指的是具有劳动能力的人。考虑到劳动年龄与实际劳动能力的影响，以皖北地区每年的就业人数表示劳动力投入总量[15]。搜集汇总各市统计公报中的相关数据，计算各市历年就业人数总和，见表1。
4.创新型人才存量Ht。创新型人才是指具备开拓性精神和创新能力，能够创造新形势并为社会发展做出贡献的高水平人才。当前测算人力资本存量的方法有很多，笔者借鉴Lucas提出的受教育年限法，基于创新型人才的特殊性和统计数据的局限性，用普通高等学校毕业生数乘以其平均受教育年限表示创新型人才存量，通过研究有关文献，假定接受高等教育的平均年数为16年[16]。整理相关数据运算结果见表1。
表1 皖北地区2008—2017年各要素统计值
年份Yt/亿元Kt/亿元Lt/万人Ht/万人∗年 20082 688.49880.271 662.570.85 20092 994.151 198.211 694.274.43 20103 588.731 660.271 735.581.15 20114 326.981 949.441 769.988.59 20124 885.653 648.571 786.394.43 20135 398.84 5221 784.299.04 20146 036.735 242.121 804.7107.89 20156 360.416 208.671 933.796.12 20166 948.477 017.651 970.298.66 20177 722.218 092.931 995.5104.65
(三)数据处理
为便于确定α和β的具体数值，将式(2)进一步变形为：
在夹具装夹过程中辅助支承并不起定位作用，一般是用来提高零件的装夹刚度和它的稳定性。该夹具设计的任务首先是选择和设计相应的定位元件来确定定位方式，以保证在加工时工件的精度。夹具体须将其定位元件、导向机构、夹紧装置三个连为一体，才能保证在机床上的安装精度，采用铸造夹具体的铣床夹具。其安装方便稳定好，刚度好。
1、从农业机械维修的技术方面，无维修设计是其理想的目标，即使需要维修也是很简单的，基本上不花费时间费用。但现实情况不能兼备理想的设计制造工艺、理想的工作环境、理想的操作使用程序以及理想的使用者。因此无维修设计只能是在一定范围内的。这就对农业机械的故障诊断技术及维修技术提出了更深更广的要求。以前由于农业机械基本是由各级国营农机站掌握和使用的，维修体制基本沿袭前苏联计划维修体制，也就是预防维修制，即按一定的时间周期进行大修或更换部件，而维修周期都是基于过去的统计数据确定下来的，所以又叫定期维修。
想要使企业的发展处于长期稳定的阶段，就需要企业及时的进行自我总结，在总结中发现自己的不足并逐步完善自我，保证发展方向。首先，管理者要关注财务人员与自身对时代精神的学习与吸纳。只有以此为基础，结合公司切实的发展需求，才够将当前的工作制度进行完善。其次，应当对现阶段所形成的财务信息进行总结并加以分析，以此为依据，对公司未来的发展进行预测。最后就是对预测结果进行验证。可以提前对结果进行预测，在预测过程中要根据当前的市场变化来调整制定的预测结果。决策部门要依据所获得的预测结果，对企业的发展进行规划，并且制定相对科学的发展计划。
(4)
βΔHtYt-1/ΔYtHt-1
三、实证分析
(一)多元线性回归分析
基于式(4)，使用软件SPSS19.0对表中的数据进行多元线性回归分析，以LnKt-LnLt，LnHt为自变量，LnYt-LnLt因变量，操作结果如表3所示。
表2 2008—2017年各要素对数值
年份LnYtLnKtLnLtLnHtLnYt-LnLtLnKt-LnLt 20087.896 76.780 27.416 14.260 60.480 6-0.635 9 20098.004 47.088 67.435 04.309 90.569 4-0.346 4 20108.185 67.414 77.459 14.396 30.726 5-0.044 4 20118.372 67.575 37.478 74.4840.893 90.096 6 20128.494 18.202 17.487 94.547 91.006 20.714 2 20138.593 98.416 77.486 74.595 51.107 20.930 0 20148.705 68.564 57.498 14.681 11.207 51.066 4 20158.757 88.733 77.567 24.565 61.190 61.166 5 20168.846 38.856 27.585 94.591 71.260 41.270 3 20178.951 98.998 77.598 64.650 61.353 31.400 1
表3 模型摘要
模型RR2修正后的R2FSig. 皖北地区0.9940.9870.983267.3590.000
根据表3可知， 相关系数R=0.994， 判定系数R2=0.987， 修正判定系数=0.983，均近似于1，表明该模型的拟合度很好。F=267.359，Sig.值为0.000，说明线性回归方程显著。
表4 多元线性回归系数
模型B标准差tSig. 常量LnKt-LnLtLnHt-1.9350.2950.6100.2910.0570.093-1.4995.1652.0800.0180.0010.006
为了便于回归分析，对(1)式两边取对数处理，得到线性方程式：
LnYt-LnLt=LnAt+α(LnKt-LnLt)+βLnHt
XU Sheng-qun, PANG Shi-xiu, CUI Xiang-guo, JIANG Xue-jun, YANG Huai-an
LnYt-LnLt=-1.935+0.295(LnKt-LnLt)+0.610LnHt
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(5)
由式(5)可知，物质资本弹性系数α=0.295，劳动力投入弹性系数1-α=0.705，创新型人才弹性系数β=0.610，LnAt=-1.935，通过运算得出At=0.144。将以上结果代入式(1)可得皖北地区2008—2017年改进后的Cobb-DougLas生产函数，如下：
Yt=0.144Kt0.295Lt0.705Ht0.610
川矢队长在做了一番亲善的姿态之后，觉得时机已到，要百里香拿出香肠制作的祖传秘方。百里香心想，只要能够拿到日军情报，供出祖传秘方又算得了什么？便欣然应允。
(6)
(二)计算贡献率
根据表1中的数据，分别计算出2009—2017年皖北地区经济增长、物质资本存量、劳动力投入总量及创新型人才存量的增长速率，并代入α和β值，计算各要素对经济增长的贡献率，汇总结果见表5。
表5 2009—2017年皖北地区各要素的增长速率及对经济增长的贡献率(%)
年份Yt的增长速率Kt的增长速率Lt的增长速率Ht的增长速率Kt的贡献率Lt的贡献率Ht的贡献率 200911.3736.121.915.0593.7211.8227.11 201019.8638.562.449.0357.298.6527.73 201120.5717.421.989.1724.986.7927.19 201212.9187.160.936.59199.145.0631.14 201310.5023.94-0.124.8867.24-0.7928.35 201411.8215.921.158.9439.766.8646.13 20155.3618.447.15-10.91101.4493.99-124.11 20169.2513.031.892.6441.5714.3917.43 201711.1415.321.286.0740.598.1333.26 平均值12.5329.552.074.6173.9717.2112.69
同时根据相关数据分别计算出皖北地区2009—2017各市创新型人才存量对经济增长的贡献率，结果见表6。
表6 2009—2017皖北地区各市创新型人才存量对经济增长的贡献率/%
年份宿州淮北蚌埠阜阳淮南亳州 200975.96138.3122.9685.94-37.4915.96 201067.621.0412.8547.5029.04100.66 201153.483.71-2.9392.8529.8555.27 2012-20.1372.8439.2922.5841.5512.60 201359.162.4226.2763.76-4.8983.96 201411.4862.8047.6243.2247.2782.85 2015-204.26-236.68-71.88-99.60295.10-106.32 201662.7360.1915.04-31.56-0.91119.59 201795.3138.4014.6350.3236.60-42.19
(三)结果分析
基于上述研究可以得出如下结论：
1.根据表5可知，2009—2017年皖北地区各要素对经济增长的平均贡献率，其中创新型人才存量的平均贡献率为12.69%，比物质资本存量的平均贡献率73.97%小得多，且小于劳动力投入总量的平均贡献率17.21%，创新型人才存量的增长率也始终比物质资本存量的增长率低很多。这表明创新型人才虽在一定程度上促进了皖北地区的经济发展，但是在研究时段内，各市经济增长主要还是依靠物质资本投入，当前仍处于资本驱动型的经济发展模式，对培养创新型人才的投入还远远不够，应扩大投资力度，促进创新型人才的增长。
2.从表6的结果和图1变化趋势可以看出，2009—2014年创新型人才存量的贡献率趋势与劳动力投入总量的贡献率基本相同，逐年增加，且劳动力投入总量的贡献率大于创新型人才存量的贡献率，但2015年出现巨大转变，创新型人才存量的贡献率大幅下降。这是由于2014年底安徽省被划入长江三角洲城市群，给皖北地区带来了巨大的发展机遇，新建了2家国家级开发区，57家省级开发区，同时增加了许多就业岗位，而2015年的普通高等学校毕业生数量较之前相比略有减少，随着劳动力投入量大幅增加，创新型人才存量的贡献率明显下降。2016年后创新型人才存量的贡献率反超劳动力投入总量的贡献率，接近物质资本存量的贡献率。
3.由图2可知，各市历年的创新型人才存量的贡献率趋势大体相同，起伏明显。其中淮南市2015年的创新型人才存量的贡献率未减反增，这是由于2015年淮南市的煤矿业出现了瓶颈，没能很好地完成城市转型，经济产出较之前有所减少，增长率为负，从而导致计算出的创新型人才存量贡献率激增，此处结果有偏差，剔除淮南市该年创新型人才存量贡献率数据，不予考虑。从整体上看，创新型人才对皖北地区各市经济发展贡献水平差距不大，但总体水平偏低，部分城市偶有年份出现创新型人才贡献率峰值，但不能长久保持，各市均有年份出现负贡献率的情况。这表明皖北地区各市对创新型人才的培养能力还有所欠缺，培养水平尚不稳定，有待进一步加强。
图1 各要素对经济发展贡献率
图2 各市创新型人才对经济发展贡献率
四、结论与建议
本文通过实证分析对比了皖北地区2009—2017年包括创新型人才在内的三种要素对经济发展的贡献率，得出了如下结论与建议：
虽然皖北地区现已成为华东地区重要的经济增长极，但其创新型人才对经济发展的贡献仍然不足，尽管各市创新型人才水平差异不大，但总体水平比较落后，还未实现创新驱动发展战略。在未来很长一段时间里皖北地区依然需要依赖大量的物质资本投入去满足经济发展的需要。当前国家大力倡导经济转型，由原本的粗放型转向集约型经济，对创新型人才的投入是实现地区经济转型升级的重要途径。结合研究结果与相关文献，提出以下建议：
(一)重视创新型人才培养
充分认识到创新型人才是经济发展的源泉，发挥创新型人才的优势，加大创新型人力资本投入，加强劳动者的素质教育，重点培养创新型人才。进一步完善用人制度，改善市场机制，为人才“松绑”，给人才提供更为广阔的创造空间，迸发出无限的活力，在全社会塑造“人人渴望成才、人人努力成才、人人皆可成才、人人尽展其才”的良好氛围。大力引进优秀的高层次人才，调整优化创新型人才的配置，促使其向高级化、现代化方向发展，进而促进经济发展和社会进步。
通过拉伸试验获取材料的真实数据，得到的应力-应变曲线如图8所示。试验得到弹性模量E= 201.5 GPa，σy=355.7 MPa。
(二)加大高等教育投资力度
高等教育是培养高级专门人才的教育，是培养创新型人才的必由之路。随着社会对高层次人才需求的快速增长，个人对接受高等教育的需要也越发迫切。从研究结果看，皖北地区每年的劳动力投入量都在上升，大力推动高等教育的发展，培养更多的高素质人才。鼓励员工继续学习深造提高从业人员的综合技能和素质水平，优化当前人才组成结构，努力将现有的普通劳动力培养成高水平劳动力，将一般型人才升级成创新型人才。
影响均宫内发育情况、窒息情况等窒息患儿体格、智能及运动发育，导致窒息患儿发育落后，所以科学合理的早期干预及运动训练，使其各方面发育接近甚至达到正常婴幼儿的水平受到人们的关注和支持。希望在不久的将来，通过我们医务工作者的努力，认真跟踪，指导训练这样的窒息患儿，使这些儿童得以健康的成长。
(三)引导创新型人才正向流动
政府要加强对创新型人才的监管，通过各市的人力资源部门了解各类人才的综合水平及动向，掌握企业对人才的需求信息，制定合理的人才管理办法，引导地区之间创新型人才的正向流动。皖北地区每年都有大规模的高校毕业生，但往往真正留下发展地区经济的人才却不多。政府应完善人才管理模式，提高创新型人才的福利待遇，创造更多的就业岗位和更好的发展平台，提高人才利用率，减少人才流失率，合理地挖掘人才的潜力，将其培养成可长期利用的特殊资源。
(四)加强城市间合作与交流
皖北地区各市政府之间应具有合作意识，做到消息互通，资源共享，改革当前高等教育发展模式，各地高校之间大力推进联合办学、联合培养，建立产学研结合的创新型人才培养机制。引导企业与高校对接，开展科研合作项目，一方面可以提高学生的专业技能与知识水平，另一方面帮助企业吸纳青年人才，储备更多优秀的人力资源，鼓励企业研发创新，促进地区创新型人才长期发展。
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Analysis on Contribution Rate of Innovative Talents to Economic Development——Taking Northern Anhui as an Example
YANG Jingwen，HE Gang，ZHOU Qingting
(School of economics and management， Anhui University Of Science & Technology， Huainan，Anhui 232001， China)
Abstract: Based on the improved Cobb-DougLas production function， this paper establishes a functional model about material capital investment， labor input， innovative talents and economic development，taking the northern Anhui Province as the research object. Through SPSS19.0 software processing data， we calculate the contribution rate of each factor to economic development and the contribution rate of innovative talents to economic development in each city of the region， and draw the conclusion that the contribution rate of innovative talents to economic growth in northern Anhui is not high；the principal factor affecting economic development is material capital investment. In the light of the research results， specific suggestions are put forward to attach importance to the cultivation of innovative talents， increase investment in higher education， guide the positive flow of innovative talents， and strengthen cooperation and exchanges among cities.
Keywords:Innovative talent；Rate of contribution； Economic development；Cobb-douglas productive function
中图分类号：C964.2；F127
文献标识码：
文章编号：1672-1101(2019)04-0037-06
收稿日期：2019-01-25
基金项目：国家自然科学基金资助项目(51574010)；研究生创新基金项目(2017CX2053)
作者简介：杨静雯(1995-)，女，安徽蚌埠人，在读硕士，研究方向：人力资源管理、生态安全。
[责任编辑：范 君，李 丽]
标签：人才论文; 存量论文; 贡献率论文; 经济增长论文; 地区论文; 社会科学总论论文; 人才学论文; 世界各国人才调查及其研究论文; 《安徽理工大学学报(社会科学版)》2019年第4期论文; 国家自然科学基金资助项目(51574010)研究生创新基金项目(2017CX2053)论文; 安徽理工大学经济与管理学院论文;