一、人力资本贬值率计量方法
实证研究中人力资本贬值率表示个体人力资本价值的年均下降幅度，它既可能由人力资本存量减少引发，也可能由单位人力资本价值降低造成。现阶段国外贬值率计量研究均基于收入模型，通过构建人力资本与个体收入间动态变化关系，量化人力资本贬值对个人价值的负面影响。
1.收入模型在人力资本贬值率计量研究中的应用
目前已有文献中用于人力资本贬值率计量研究的收入模型大致可分为四类，各类模型的构建思路均存在明显差异。Johnson收入模型对某些参数进行了严格设定。第一，人力资本投资回报率与人力资本贬值率均恒定不变。第二，对于人力资本投资比例k，考虑正规教育时期，个人只进行学习，不从事生产经营活动，可视其全部收益能力均用于人力资本投资，该阶段k值设定为1；在工作时期，个人须分配其收益能力至人力资本投资和生产经营两项活动当中，通常年龄越大，个人进行人力资本投资的动机也就越弱，因此为便于分析，k被表示为个人年龄的线性单调递减函数形式，取值在0到1之间。个人实际收入Y则等于其投入到生产经营活动中的收益能力，即Yt=（1-kt）Et，在此基础上形成最终收入模型。不足的是，Jonhson收入模型未考虑工作中断情况，但其在贬值率计量方面操作性更强，各参数估计值可通过非线性最小二乘回归法直接求得。Heckman（1976）在Ben-Porath的基础上，将“休闲”（leisure）的概念引入到模型中。他认为，“休闲”和消费（consumption）一样，同样会产生个体效用。由之前分析可知，工作和教育决定了个人收入，收入越高，消费所能带来的效用也就越大；而“休闲”产生的效用则取决于人力资本在此项活动中的投入程度。因此，最优化问题即转变为如何将人力资本分配至三项活动中从而使效用函数最大化。显然，Heckman模型更贴近现实，但未能得到广泛应用。除此之外，Haley（1976）、Wu（2007）等学者也利用最优化方法对个体收入进行了研究，并得到了人力资本贬值率的估算结果。
2.收入模型法存在的局限
从当前来看，人力资本贬值率计量研究难点主要集中在以下几方面：第一，传统Mincer收入模型在估算人力资本贬值率时存在明显缺陷，模型中贬值率不能被直接识别（Arrazola，2005；Weber，2009），尽管有学者（Neuman，Weiss，1995）对其作出了改进，但仍不能解决贬值率计算要借助额外假设的问题，且方法也较为间接；第二，对各时期人力资本存量的估计较难实现，特别是非教育阶段个体人力资本投资强度很难直接测量出来①；第三，人力资本的积累具有动态性，这要求相当时间长度的面板数据作为基础②，这也增加了研究的难度。由上文不难发现，随着收入模型的不断改进，加之世界各国数据治理工作的进一步完善，上述问题已得到一定程度的解决。当然，利用收入模型计量人力资本贬值率也存在固有缺陷，此类方法主要基于个体收入和人力资本间一一对应的变化关系，最大缺点就在于难以完全剔除其它因素对个人收入的影响，这将导致估计结果出现偏差。影响因素可分为两类，一类为可量化因素，如职业、地区、企业性质等，通常学者们会采用设置控制变量的方法消除其对个人收入的影响；另一类为不可量化因素，即下文介绍的收入增长的自然效应及天生能力对个人收入的影响，对此类因素，大部分研究采取了回避的态度，但也有一些学者进行了处理。（1）收入变化的自然效应个人收入变化影响因素有很多，即使对于那些固定职业或岗位的个体而言，其收入通常会随着工作经历的延长而自然增加。一方面，工作中经验和知识的不断积累，为个人收入的增长奠定了人力资本基础；另一方面，收入增长还具有自然效应，即由非人力资本因素引发的个人收入增加。例如，企业通常会按照工作时间给予员工一定的经济补偿，如工龄工资等，而这部分收入只与工作年限有关，不能视为人力资本回报所得，若不剔除，将导致贬值率估计出现偏差。除此之外，类似因素还包括经济发展对个人收入的促进作用、政府相关政策的影响等等。针对上述情况，Johnson（1970）在研究中假设这种效应将随年龄的增长越发显著，因此在收入相同情况下，除去自然效应，个人实际收益能力与年龄呈反比关系。在此基础上，通过设定相应参数，Johnson将收益能力调整为个人年龄的反向关系形式，从而对模型做出了修正。采用类似处理方法的还有Haley（1976）。（2）天生能力对个人收入的影响个人天生能力同样对收入存在影响。实际情况中，我们常能够发现两个教育程度相同、工作经历类似、从事岗位接近的个体间，收入仍存在较大区别，而这主要归结于不同个体天生能力的差异。由于个人天生能力不容易量化，且难以找到合适的代理变量，大多数研究均忽略了能力因素的影响，造成人力资本贬值率计量结果产生偏差。当然，也有学者对此作出了有益尝试。Johnson（1970）认为不同群体间个人原始收益能力存在区别，因此他将研究对象按种族、区域及受教育程度分为多个小组，并对每组样本的原始收益能力进行了单独计算；Groot（1998）在研究中假设个体天生能力对各个时期收入的影响都是相同的，因此利用一阶差分法就可以将个人收入的变化纯粹表示为人力资本变化的结果，以此剔除能力因素的影响。
二、人力资本贬值率计量结果
目前人力资本贬值率计量研究主要在欧美国家展开，依据各类收入模型计算得到的各国人力资本贬值率在1%-21%之间。除此之外，学者们在研究中还考查了不同群体间人力资本贬值率的差异，并进行了分析。
1.人力资本贬值率计量结果
（1）Johnson收入模型人力资本贬值率计量结果最早在研究中计算得到人力资本贬值率的学者是Jonhson（1970）。他将样本按地区、种族及教育等情况细分为36组，并利用经Hanoch（1967）拟合修正过的1960年美国人口普查数据，计算得到不同群体人力资本贬值率在4.6%-13.3%之间。受截面数据所限，第一次研究Jonhson未能排除收入变化自然效应所带来对参数估计的误差，得到的人力资本贬值率高于理论值。第二次研究中，Johnson（1974）对模型作出了修正，并利用美国人口调查报告上1956-1966年个人收入数据对参数进行了重新估计，所得人力资本贬值率小于先前研究结果，为1.0%-3.4%。（2）Mincer收入模型人力资本贬值率计量结果为了探究人力资本积累对女性收入的影响，Mincer等(1974)构建了著名的Mincer收入模型，强调了工作中断的概念，指出该时期人力资本不能给个人带来经济收入，处于贬值状态。利用美国国家纵向调查（NLS）数据，Mincer和Polachek测算得到美国女性工作中断期间人力资本贬值率为0.2%-4.3%。需要指出的是，该数值实际表示人力资本投资回报率与人力资本贬值率之差，但考虑到工作中断时期个体通常不进行人力资本投资，因此可认为该数值近似等于工作中断期女性的人力资本贬值率。Mincer收入模型提出后，许多学者以此为基础对各类人力资本贬值情况进行了研究。Kunze（2002）考查了不同类型工作中断对个人收入的影响，结果发现德国女性生育产假期间人力资本贬值率要远高于其它类型工作中断导致的人力资本贬值。G觟rlich，deGrip（2009）着重计算了由家庭因素引发，工作中断时期的人力资本贬值率。研究在区分不同类型工作中断的基础上，按照职业种类、技能要求及工作中断持续时间对贬值率进行了细分。结果显示，各种类型工作中断所导致的人力资本贬值率在0.2%-5.3%之间。除了以上研究外，还有诸多学者同样利用Mincer收入模型展开了相关研究①②，鉴于篇幅所限，在此不一一介绍。（3）人力资本最优积累模型人力资本贬值率计量结果人力资本最优积累理论是学者们研究个人收入的另一视角，其开创性研究为Ben-Porath（1967）建立的收入生命周期（LifeCycleofEarning）模型。Heckman（1976）在该模型基础上，认为“休闲”同样能产生效用，因而将其引入到原始模型中，对其进行修正。基于1960年美国人口普查数据，Heckman在Ben-Porath模型及修正后Ben-Porath模型的基础上，分别对数据进行了处理。结果显示，利用原始模型得到的人力资本贬值率为8.9%，而利用修正后Ben-Porath模型得到的贬值率为3.7%。由此可见，即使在数据来源相同的情况下，不同收入模型计算得到的人力资本贬值率仍存在较大差异，模型构建思路的不同对人力资本贬值率计量结果有着显著影响。Wu（2007）试图从人力资本角度解释美国种族及性别间收入的差异。在研究中，样本被分为白人男性、白人女性、黑人男性、黑人女性四类。基于Ben-Porath模型及美国青年调查数据（NLSY），Wu计算得到这四类群体的人力资本贬值率分别为11.6%、13.2%、18.1%及12.4%。该结果要远高于Heckman（1976）的研究，Wu（2007）认为，一方面样本年龄位于14-21岁之间，这可能说明了人力资本贬值在青年时期要更为严重；另一方面，Heckman使用数据的来源时间为1960年，而Wu使用数据的来源时间为1979年，考虑到技术进步逐年加快，使用近期数据得到的人力资本贬值率较大也在情理之中。（4）Groot收入模型人力资本贬值率计量结果90年代后期，有学者开始利用个人教育年限近似替代人力资本存量，进行人力资本贬值率研究。如Groo（t1998）以此为基础建立了收入模型，并利用英国家庭调查数据（BHPS）及荷兰战略劳动力市场组织调查数据（OSALMS），对两国的人力资本贬值率进行了计算。结果表明，英国人力资本总体贬值率为10.6%，其中男性要高于女性，前者为13.6%，后者为9.1%；荷兰人力资本总体贬值率为17.3%，其中男性为21.0%，女性为17.2%。另外，研究还发现人力资本贬值率和教育程度之间存在反向关系。由于Groot（1998）未考虑“干中学”所形成人力资本对个人收入的影响，Arrazola和deHeviad等（2005）对此进行了修正，将工作中形成的人力资本一并引入到收入模型中。利用欧洲家庭调查数据（ECHP）中西班牙国家统计局的数据，Arrazola，deHevia对本国16-65岁，在私营部门工作的男性人力资本贬值率进行了计算，结果为1.2%。同时，为了探究受教育程度和人力资本贬值间的关系，学者们在对贬值率参数按教育层级进行拆分的基础上，再次对数据进行了处理，结果未发现两者间存在直接联系。基于Arrazola的研究，Weber（2009）利用瑞士劳工调查数据（SLFS）对本国人力资本贬值率进行了计算，其中男性为1%，女性为1.8%。在对贬值率参数的拆分上，Weber发现，瑞士劳动者教育程度越高，人力资本贬值率越低。人力资本贬值率差异性方面，学者们主要从职业及受教育水平两个方面进行了探讨和分析。
2.人力资本贬值率差异
（1）人力资本贬值职业间差异生活中不难发现，某些职业多为男性从事，而某些职业多为女性从事。上述现象的产生，除了生理及文化原因外，也有学者试图从人力资本贬值角度对此进行解释。Polachek（1981）提出了职业分割（occupationalsegregation）理论，对人力资本贬值和职业选择间的关系作出了解释。他认为女性受生育或家务影响，其工作中断频率要高于男性，因此她们在寻求工作时，会充分考虑由此带来对个人收入的负面影响，倾向于选择那些能够最小化工作中断损失的职业。因此女性职业的人力资本贬值率应低于男性。G觟rlich，deGrip（2009）的研究发现，在德国，高技能要求（high-skilled）女性职业的人力资本贬值率确实要低于男性，该结果支持Polachek的理论；但在低技能要求（low-skilled）行业中，男、女性职业人力资本贬值率并不存在明显差异，职业间的性别分割可能由其它因素引起。除此之外，England（1982）和Kunze（2002）的研究却发现女性职业人力资本贬值率要高于男性。对此G觟rlich，deGrip作出了分析，他们认为England之所以得到相反结果是因为研究中未对各类工作中断情况进行区分；而前者研究只针对由家庭因素引起的工作中断。事实上，由于信号作用存在差异，各类因素导致的工作中断对人力资本贬值的影响各不相同。比如，生育产假导致的工作中断能够比单纯失业传递给劳动力市场潜在雇佣者更为正面的信息，这使得一部分人能更快重新找到工作，减缓了人力资本闲置带来的贬值。另外，England研究对象为美国，不同国家在制度建设和文化风俗上各不一样，这也可能对研究结果产生影响。与此不同，Kunze在研究形式及对象上均与G觟rlich，deGrip相似，却仍得到了相反结论。G觟rlich，deGrip认为样本的选择可能是其中原因。Kunze的研究主要针对那些参与私营企业师徒形式培训的全日制年轻员工，样本中未包含高技能劳动者；另外，研究只考虑了员工的生育及产假情况，这与G觟rlich，deGrip对家庭因素引发的工作中断定义有所不同。（2）人力资本贬值率受教育程度群体间差异受教育程度和人力资本贬值间相互关系也是学者们关注的内容之一。Neuman和Weiss（1995）认为，初等教育阶段传授的多为基础知识，内容常年不变，因此基础人力资本的价值不会因时间的推移发生太大变化；与此不同，高等教育所授内容三十年来已发生较大改动，这反映旧知识难以满足新技术的需要，高层次人力资本价值受外界环境影响明显。以此推论，教育程度越高，人力资本贬值程度应该越大。但目前相关实证研究结论并不一致，只有Mincer和Polachek（1974）得到的结果与Neuman和Weiss的推论一致；Arrazola（2005）在研究中未发现人力资本贬值和教育程度之间存在直接关系；而Groot（1998）和Weber（2009）则得到了相反的结论。对于研究中学历越高贬值率反而越低的现象，Weber（2009）引用了一些学者的观点进行解释。Weisbrod（1962）认为，高学历人群对岗位的适应性要强于低学历人群。也就是说，高学历者能够更快、更好地适应由于外界环境变化所带来的工作内容或工作岗位的转变。Cipriani（1967）指出，文凭及学历就像一张“通行证”，它们会给予劳动者在职培训的机会，换而言之，高学历者获得在职培训的机会更大，同时，他们通常接受新生事物的速度也较快，在企业培训中能够更好地掌握新的知识技能，从而弥补人力资本折旧所带来的影响；Gerfin（2004）的研究也发现了高学历者在工作中参与培训的比例确实要高于低学历者。另外，根据Spence（1974）的信号传递理论，教育水平可视为传递劳动者个人能力的信号。教育程度越高，个人能力越强，它有利于个体在劳动力市场上尽快找到工作，减少人力资本闲置时间。而Gould，Moav等（2001）认为，低学历者倾向于接受专业技术教育，因此由技术进步引起的人力资本贬值对于低学历者将更为严重。
三、总结及未来研究展望
科学技术的发展越来越快，人力资本贬值问题日益凸显，在此背景下贬值率计量研究对国家制定人才发展纲要、企业完善人力资源规划、个体进行教育投资决策均有一定借鉴意义。目前也有国外学者（Allen，2002）采用问卷式自评法对劳动者个体人力资本贬值程度进行测量，但这种方法受个人主观影响较大，得到的仅是被测者对自身人力资本贬值状况的主观评价，不能获得准确、具体的结果。因此，本文认为今后人力资本贬值率计量研究应继续从收入模型入手，不断做出改进。以下为三点建议：第一，细化实证研究中的人力资本贬值概念。人力资本贬值包括两个维度，一为劳动者个体因素引起的人力资本存量减少，二为外界环境变化引起人力资本市场价值降低。对于多数劳动者而言，此两类贬值同时存在，但学者们在利用收入模型计算人力资本贬值率时，并没有对其进行区分。另外，现有模型未能考虑人力资本贬值率的动态变化过程。从个人来看，一定时期内年龄增长将加速身体机能老化从而加剧人力资本贬值，而技术进步的快慢也会对此产生影响，因此不同时期人力资本贬值程度应存在差异，而此类动态变化在现有模型中未能得到体现。因此未来研究应改进相关方法，进一步细化人力资本贬值率的计算结果。第二，改进收入模型。利用收入模型计算人力资本贬值率不足之处在于难以完全剔除其它因素对个人收入的影响，特别是个人收入增长的自然效应及个体天生能力对收入的影响。尽管有学者采用了不同方法对收入模型进行修正，但多数研究却忽略了这一问题，而这将导致估计所得人力资本贬值率出现偏差。另外，学者们构建收入模型的角度和思路有所差异，这可能导致在相同数据条件下，基于各模型计算得到的人力资本贬值率存在较大差异，因此学者们的研究结果很难进行横向比较。因此本文认为，未来研究应继续探寻最小化人力资本贬值率计算误差的收入模型，并统一相关计算方法，为各国间人力资本贬值情况的对比奠定基础。当然，这也需要各国个人信息采集工作的不断改进和完善。第三，从宏观视角展开人力资本贬值率计量研究。目前有关研究均从微观个体入手，鲜有学者对一个国家或地区总体人力资本的贬值情况进行探索。事实上，全社会人力资本存量总和可视为宏观人力资本，其对应的“收入”可以理解为经济产出中人力资本所贡献的部分。在此基础上，若能准确把握国家或地区人力资本投资强度的变化规律，借鉴收入方程对宏观人力资本贬值率进行推算还是具有相当可行性的。近年来，各级各类教育的快速发展使我国成为人才大国，但人力资本使用情况似乎并不理想，特别在当前以物质资本投资为主的经济发展方式下，此类研究的开展对监测我国人力资本总体使用效率，及时调整经济、人才发展战略，确保产业结构平稳转型是有一定理论参考意义的。
作者：黄维德 柯迪 单位：华东理工大学
