摘 要：基于“六普”與“七普”分縣數(shù)據(jù)，研究我國(guó)民族地區(qū)縣域人力資本發(fā)展的空間分布特征。研究發(fā)現(xiàn)：一是在空間分布上，民族地區(qū)縣域人力資本整體呈現(xiàn)非均衡的狀態(tài)，即北部民族地區(qū)各區(qū)縣大多處于人力資本優(yōu)勢(shì)區(qū)，而南部民族地區(qū)縣域人力資本則呈現(xiàn)相對(duì)弱勢(shì)的狀態(tài)；二是民族地區(qū)縣域人力資本具有較為顯著的空間正相關(guān)性，表現(xiàn)出空間集聚效應(yīng)，且大部分區(qū)縣人力資本處于高高集聚區(qū)，即中心區(qū)縣人力資本水平的持續(xù)提升，可帶動(dòng)周邊區(qū)縣人力資本的持續(xù)增長(zhǎng)。

關(guān)鍵詞：民族地區(qū)；人力資本；空間分異特征；空間集聚特征

中圖分類(lèi)號(hào)：F061.5 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2024）15-0125-04

一、研究背景

黨的二十大報(bào)告提出，中國(guó)式現(xiàn)代化是全體人民共同富裕的現(xiàn)代化，而實(shí)現(xiàn)共同富裕，不僅需要通過(guò)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)以做大“蛋糕”，還要通過(guò)縮小地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距以分好“蛋糕”。在扎實(shí)推進(jìn)共同富裕的過(guò)程中，人力資本水平的持續(xù)提升不僅是實(shí)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的重要推手[1]，同時(shí)也是縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的主要手段[2]，而在我國(guó)民族地區(qū)，①受到地理位置、交通條件與自然環(huán)境等因素的影響，其與非民族地區(qū)一直存在著較大的經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距。因此，提升民族地區(qū)人力資本水平，不僅是發(fā)展民族地區(qū)經(jīng)濟(jì)的現(xiàn)實(shí)需要，同時(shí)也是實(shí)現(xiàn)各族群眾共同富裕的重要工作內(nèi)容。

基于以上現(xiàn)實(shí)背景，學(xué)者們針對(duì)民族地區(qū)人力資本發(fā)展的現(xiàn)實(shí)狀況這一問(wèn)題進(jìn)行了深入研究，如刀福東和廖元昌研究發(fā)現(xiàn)，云南少數(shù)民族居民普遍存在著教育人力資本收益率低以及人力資本存量供給制度性短缺等問(wèn)題[3，4]；趙珍和Ding等分別通過(guò)對(duì)新疆與內(nèi)蒙古的研究發(fā)現(xiàn)，兩個(gè)地區(qū)的人力資本水平均與我國(guó)發(fā)達(dá)地區(qū)存在著較大的差距[5，6]；李秀芬研究發(fā)現(xiàn)，在民族地區(qū)的城鎮(zhèn)，人力資本不僅與非民族地區(qū)差距大，同時(shí)還存在著較大的人力資本內(nèi)部差距[7]；而張愛(ài)芹和高春雷研究發(fā)現(xiàn)，雖然民族地區(qū)人力資本水平在近年來(lái)因?yàn)檎叻龀侄辛溯^快增長(zhǎng)，但仍然存在著高質(zhì)量人力資本稀缺，人力資本密度偏低等問(wèn)題[8]。

上述研究已對(duì)我國(guó)民族地區(qū)人力資本的發(fā)展現(xiàn)狀有了較為深入的探討，為本文的研究奠定了理論基礎(chǔ)。然而，關(guān)于民族地區(qū)人力資本發(fā)展現(xiàn)狀問(wèn)題的研究，還有以下問(wèn)題有待深入分析與破解。其一，缺乏縣域尺度下的研究：當(dāng)前，壯大縣域經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為我國(guó)建設(shè)新型城鎮(zhèn)化、實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略目標(biāo)與推進(jìn)經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期可持續(xù)增長(zhǎng)的重要手段，因此，有必要對(duì)民族地區(qū)縣域范圍的人力資本水平進(jìn)行研究，以便有針對(duì)性地推進(jìn)民族地區(qū)縣域范圍內(nèi)人力資本水平的提升與縣域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，最終實(shí)現(xiàn)民族地區(qū)整體經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展；其二，缺乏空間視角下的分析：民族地區(qū)人力資本有怎樣的空間分布特征？人力資本弱勢(shì)區(qū)分布在民族地區(qū)的哪些區(qū)縣？這些問(wèn)題的解決有利于厘清民族地區(qū)人力資本的空間分布狀態(tài)，以便于民族地區(qū)人力資本發(fā)展政策更為精準(zhǔn)且更為高效地實(shí)施。而以上兩大問(wèn)題，正是本文所要解決的主要問(wèn)題，通過(guò)研究上述問(wèn)題，以期為后續(xù)民族地區(qū)人力資本的相關(guān)研究提供參考，同時(shí)為民族地區(qū)制定貼合地區(qū)實(shí)際的人力資本提升政策提供理論依據(jù)。

二、研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）空間權(quán)重矩陣構(gòu)建

鑒于縣域之間的空間相關(guān)性與不同縣域之間的經(jīng)濟(jì)密切程度有著較強(qiáng)的相關(guān)性，因此，借鑒林光平等學(xué)者的研究[9]，本文使用民族地區(qū)不同縣域間人均地區(qū)生產(chǎn)總值差額作為測(cè)度縣域間經(jīng)濟(jì)距離的指標(biāo)，構(gòu)建空間經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣，其具體形式如式（1）所示：

Wij1/pgdp■-pgdp■ （i≠j）0 （i=j）（1）

式（1）中，Wij表示空間經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣，pgdpi和pgdpj分別表示縣域i與縣域j的人均地區(qū)生產(chǎn)總值。

（二）空間自相關(guān)分析

首先，本文運(yùn)用全局莫蘭指數(shù)與局部莫蘭指數(shù)來(lái)探究民族地區(qū)縣域人力資本的空間依賴性與關(guān)聯(lián)性。其中，全局莫蘭指數(shù)主要用于考察研究對(duì)象空間上的整體關(guān)聯(lián)程度與分布特征，其計(jì)算公式如式（2）所示：

I=■（2）

式（2）中，S2為樣本方差，■■■■ W■為所有空間權(quán)重之和，I表示全局莫蘭指數(shù)，其取值范圍在-1到1之間，當(dāng)I大于0時(shí)，表明空間正自相關(guān)，當(dāng)小于0時(shí)，表明空間負(fù)自相關(guān)。

其次，局部莫蘭指數(shù)主要用于考察研究對(duì)象在局部區(qū)域的空間異質(zhì)性，即民族地區(qū)的某一縣域地區(qū)是屬于高值集聚還是低值集聚[10]。本文中運(yùn)用局部莫蘭指數(shù)，并繪制莫蘭散點(diǎn)圖來(lái)考察民族地區(qū)縣域人力資本低值與高值在局部空間上的集聚效應(yīng)，其計(jì)算公式如式（3）所示：

Ii=Zi■W■Zj（3）

式（3）中，Zi和Zj分別表示民族地區(qū)縣域i與縣域j人力資本水平的標(biāo)準(zhǔn)化值。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源

為更加準(zhǔn)確地衡量民族地區(qū)縣域人力資本水平及其時(shí)空特征，同時(shí)局限于數(shù)據(jù)的可獲得性與準(zhǔn)確性，本文數(shù)據(jù)全部來(lái)源于《2010中國(guó)人口普查分縣資料》《2020中國(guó)人口普查分縣資料》以及歷年《中國(guó)縣域統(tǒng)計(jì)年鑒》。

首先，本文選擇民族八省區(qū)各區(qū)縣①的平均受教育年限數(shù)據(jù)作為衡量民族地區(qū)縣域人力資本水平的指標(biāo)，其計(jì)算方法為：平均受教育年限=（6歲及以上人口中未上過(guò)學(xué)的人口比重×0）+（6歲及以上人口中小學(xué)學(xué)歷人口比重×6）+（6歲及以上人口中初中學(xué)歷人口比重×9）+（6歲及以上人口中高中學(xué)歷人口比重×12）+（6歲及以上人口中大專(zhuān)及以上學(xué)歷人口比重×16），各學(xué)歷人口數(shù)據(jù)來(lái)源于《2010中國(guó)人口普查分縣資料》與《2020中國(guó)人口普查分縣資料》。其次，由于“六普”到“七普”期間，我國(guó)的縣級(jí)行政區(qū)劃經(jīng)過(guò)了多次變動(dòng)。因此，本文基于2020年的縣級(jí)行政區(qū)劃，對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行了整理，最后共確定民族八省區(qū)共533個(gè)區(qū)縣作為本文的研究對(duì)象。

三、民族地區(qū)縣域人力資本發(fā)展的空間分異特征與空間集聚特征

（一）空間分異特征

為深入考察民族地區(qū)縣域人力資本的空間分異特征，本文基于“七普”中民族地區(qū)縣域人力資本水平數(shù)據(jù)，將各區(qū)縣人力資本水平按照從高到低的順序排序，同時(shí)平均分為3個(gè)等級(jí)進(jìn)行分析。此處，將3個(gè)等級(jí)分別定義為人力資本優(yōu)勢(shì)區(qū)、人力資本次優(yōu)區(qū)以及人力資本弱勢(shì)區(qū)。

首先，2020年處于民族地區(qū)縣域人力資本優(yōu)勢(shì)區(qū)（平均受教育年限介于8.63—11.25年）的區(qū)縣主要集中于內(nèi)蒙古自治區(qū)與新疆維吾爾自治區(qū)，相比于同時(shí)期全國(guó)居民平均人力資本水平的8.80年，這些區(qū)縣的人力資本水平已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了全國(guó)平均水平，這為兩個(gè)位于北部邊疆的民族地區(qū)省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。除此之外，青海省、云南省與貴州省均有少數(shù)具有人力資本優(yōu)勢(shì)的區(qū)縣，并有一定的集聚趨勢(shì)，而西藏自治區(qū)僅有山南市乃東區(qū)處于人力資本優(yōu)勢(shì)區(qū)。其次，2020年處于民族地區(qū)縣域人力資本次優(yōu)區(qū)（平均受教育年限介于7.87—8.63年）的區(qū)縣主要集中于新疆維吾爾自治區(qū)、云南省、貴州省以及廣西壯族自治區(qū)，內(nèi)蒙古自治區(qū)也有少量分布，這意味著上述民族地區(qū)縣域人力資本還有較大提升空間。最后，2020年處于民族地區(qū)縣域人力資本弱勢(shì)區(qū)（平均受教育年限介于4.07—7.85年）的縣級(jí)行政區(qū)主要分布在西藏自治區(qū)、青海省、寧夏回族自治區(qū)、云南省以及貴州省，這些地區(qū)的人力資本水平偏低，還需要持續(xù)加強(qiáng)基礎(chǔ)教育，增加公共教育支出以提升人力資本水平，而這些民族地區(qū)縣也正是國(guó)家教育人力資本提升支持政策應(yīng)重點(diǎn)扶持的區(qū)域。

總之，我國(guó)民族地區(qū)縣域人力資本的空間分布整體上呈現(xiàn)非均衡的狀態(tài)，即總體上呈現(xiàn)北部民族地區(qū)較強(qiáng)與南部民族地區(qū)相對(duì)較弱的空間分異特征。

（二）空間集聚特征

1.全局空間自相關(guān)分析。選用依據(jù)民族地區(qū)各區(qū)縣人均地區(qū)生產(chǎn)總值計(jì)算的空間經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣，將民族地區(qū)縣域平均受教育年限作為人力資本水平的衡量指標(biāo)，運(yùn)用全局莫蘭指數(shù)對(duì)2010年與2020年民族地區(qū)縣域人力資本進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗(yàn)，其估計(jì)結(jié)果如表1所示。

表1 空間自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果

由表1所示的空間自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果可知，2010年與2020年民族地區(qū)縣域人力資本水平的全局莫蘭指數(shù)分別為0.106與0.135，且均經(jīng)過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，這說(shuō)明民族地區(qū)縣域人力資本具有較為顯著的空間正相關(guān)性，表現(xiàn)出空間集聚效應(yīng)。與此同時(shí)，2010—2020年全局莫蘭指數(shù)由0.106增長(zhǎng)到0.135，這說(shuō)明民族地區(qū)縣域人力資本的空間集聚趨勢(shì)正在逐漸增強(qiáng)，不同縣域之間的影響正在加大。

2.局部空間自相關(guān)分析。此處，本文運(yùn)用局部莫蘭指數(shù)來(lái)考察民族地區(qū)縣域人力資本在局部區(qū)域的空間異質(zhì)性，同時(shí)繪制了莫蘭散點(diǎn)圖來(lái)表現(xiàn)民族地區(qū)各區(qū)縣是屬于高值集聚還是低值集聚，詳見(jiàn)圖1與圖2。

圖1 民族地區(qū)縣域人力資本水平散點(diǎn)圖（2010年）

圖2 民族地區(qū)縣域人力資本水平散點(diǎn)圖（2020年）

結(jié)合圖1與圖2，我國(guó)民族地區(qū)縣域人力資本局部空間自相關(guān)性主要有以下四個(gè)類(lèi)型。

一是高高（HH）集聚區(qū)。這一集聚區(qū)位于莫蘭散點(diǎn)圖的第一象限，表現(xiàn)為中心區(qū)縣人力資本水平較高且周邊區(qū)縣也較高，呈現(xiàn)空間正自相關(guān)性。這一集聚區(qū)主要集中分布在內(nèi)蒙古自治區(qū)中西部地區(qū)以及新疆維吾爾自治區(qū)的東部地區(qū)，且在云南省、貴州省與廣西壯族自治區(qū)有著零散分布。2010—2020年間，高高集聚區(qū)的民族地區(qū)區(qū)縣由183個(gè)降低到175個(gè)，占總數(shù)的比重維持在34%左右。這一期間，共有10個(gè)區(qū)縣進(jìn)入了高高集聚區(qū)，其中云南省所轄區(qū)縣進(jìn)入數(shù)量最多，共5個(gè)；共有20個(gè)區(qū)縣退出了高高集聚區(qū)，其中廣西壯族自治區(qū)退出數(shù)量最多，共5個(gè)?？傊?，處于高高集聚區(qū)的民族地區(qū)區(qū)縣數(shù)量雖然出現(xiàn)了輕微下降的趨勢(shì)，但位于此集聚區(qū)的區(qū)縣總數(shù)仍高b559f63ff529d9affe78b4bc53345b0fb1eac5bc551e631f548175c6b97e2a68達(dá)175個(gè)，是民族地區(qū)縣域人力資本擁有最多的集聚類(lèi)型?？梢?jiàn)，我國(guó)北部民族地區(qū)的縣域人力資本發(fā)展水平更高，相比南部民族地區(qū)更具優(yōu)勢(shì)，具有更為明顯的空間溢出效應(yīng)，但南部民族地區(qū)縣域人力資本發(fā)展也進(jìn)入了快速增長(zhǎng)期，兩大區(qū)域的人力資本發(fā)展水平差距將會(huì)逐漸縮小。

二是低高（LH）集聚區(qū)。這一集聚區(qū)位于莫蘭散點(diǎn)圖的第二象限，表現(xiàn)為中心區(qū)縣人力資本水平較低，但周邊區(qū)縣較高，其主要集中分布在西藏自治區(qū)以及青海省。2010—2020年間，位于這一集聚區(qū)的民族地區(qū)區(qū)縣數(shù)量由86個(gè)降低到71個(gè)，占總數(shù)的比重由16%降至13%。其中，云南省與貴州省共有6個(gè)所屬區(qū)縣進(jìn)入了高高集聚區(qū)，實(shí)現(xiàn)了縣域人力資本水平的大幅提升，而其余區(qū)縣則分別進(jìn)入了低低（LL）集聚區(qū)和高低（HL）集聚區(qū)?？傊m然位于低高集聚區(qū)的民族地區(qū)區(qū)縣數(shù)量有了明顯減少，但其空間位置和集聚范圍并沒(méi)有發(fā)生太大變化。

三是低低（LL）集聚區(qū)。這一集聚區(qū)位于莫蘭散點(diǎn)圖的第三象限，表現(xiàn)為中心區(qū)縣人力資本水平較低且周邊區(qū)縣地區(qū)也較低，同樣呈現(xiàn)了空間正自相關(guān)性，其主要集中分布在西藏自治區(qū)、青海省、寧夏回族自治區(qū)、云南省以及貴州省。2010—2020年間，位于這一集聚區(qū)的民族地區(qū)區(qū)縣數(shù)量由146個(gè)增長(zhǎng)到173個(gè)，增加18%，總數(shù)量?jī)H次于位于高高集聚區(qū)的區(qū)縣。這一期間，共有14個(gè)區(qū)縣退出了低低集聚區(qū)，且僅有云南省楚雄彝族自治州的南華縣進(jìn)入了高高集聚區(qū)，實(shí)現(xiàn)了人力資本水平的躍遷。此外，共有41個(gè)區(qū)縣進(jìn)入了低低集聚區(qū)。總之，位于低低集聚區(qū)的民族地區(qū)區(qū)縣大多位于南部民族地區(qū)，這與前文分析結(jié)果一致，即我國(guó)南部民族地區(qū)縣域人力資本水平相比北部民族地區(qū)偏低，還有很大的提升空間，且其空間位置與集聚范圍并無(wú)較大變化。

四是高低（HL）集聚區(qū)。這一集聚區(qū)位于莫蘭散點(diǎn)圖的第四象限，表現(xiàn)為中心區(qū)縣人力資本水平較高，而周邊區(qū)縣較低，呈現(xiàn)了空間負(fù)自相關(guān)性，其主要分布在新疆維吾爾自治區(qū)西部地區(qū)、內(nèi)蒙古自治區(qū)東北部地區(qū)以及廣西壯族自治區(qū)的大部分地區(qū)。2010—2020年間，位于這一集聚區(qū)的民族地區(qū)區(qū)縣數(shù)量由118個(gè)降低到114個(gè)。這期間，共有26個(gè)區(qū)縣退出了該集聚區(qū)，且廣西壯族自治區(qū)崇左市江州區(qū)與云南省昭通市水富市實(shí)現(xiàn)了由高低集聚區(qū)到高高集聚區(qū)的躍遷，實(shí)現(xiàn)了人力資本水平的整體提升。此外，共有22個(gè)區(qū)縣進(jìn)入了高低集聚區(qū)?？梢?jiàn)，位于這一集聚區(qū)的民族地區(qū)區(qū)縣雖然人力資本水平有所提升，但對(duì)其周邊區(qū)縣的帶動(dòng)作用并不明顯，形成了高低集聚現(xiàn)象。

綜上所述，我國(guó)民族地區(qū)縣域人力資本發(fā)展具有明顯的空間集聚趨勢(shì)，并表現(xiàn)為空間正相關(guān)性，且大部分區(qū)縣人力資本處于高高集聚區(qū)，即中心區(qū)縣人力資本水平的持續(xù)提升帶動(dòng)了周邊區(qū)縣人力資本的持續(xù)增長(zhǎng)。

四、基本結(jié)論與政策建議

基于“六普”與“七普”分析數(shù)據(jù)，本文研究了民族地區(qū)縣域人力資本的空間分布特征，研究發(fā)現(xiàn)：（1）在空間分布上，民族地區(qū)縣域人力資本整體呈現(xiàn)非均衡的狀態(tài)，即北部民族地區(qū)各區(qū)縣大多處于人力資本優(yōu)勢(shì)區(qū)，而南部民族地區(qū)縣域人力資本則呈現(xiàn)相對(duì)弱勢(shì)的狀態(tài)；（2）民族地區(qū)縣域人力資本具有較為顯著的空間正相關(guān)性，表現(xiàn)出空間集聚效應(yīng)，且大部分區(qū)縣人力資本處于高高集聚區(qū)，即中心區(qū)縣人力資本水平的持續(xù)提升，可帶動(dòng)周邊區(qū)縣人力資本的持續(xù)增長(zhǎng)。

基于以上結(jié)論，本文提出以下政策建議：（1）加大對(duì)民族地區(qū)縣域人力資本發(fā)展弱勢(shì)區(qū)的教育政策支持，大幅度提升南部民族地區(qū)縣域人力資本水平。教育支持政策可以包括繼續(xù)推進(jìn)基礎(chǔ)教育的普及力度、加大公共教育支出、完善人才引進(jìn)的相關(guān)配套措施以推動(dòng)本地人才在本地就業(yè)等。（2）完善包括社會(huì)保障制度在內(nèi)的社會(huì)福利制度。社會(huì)福利水平的提升不僅可以減少當(dāng)?shù)嘏c非民族地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距，還可以縮小周邊地區(qū)與非民族地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距，因此提升社會(huì)福利水平，可以加快縮小地區(qū)差距，實(shí)現(xiàn)共同富裕。（3）優(yōu)化教育資源配置，加大對(duì)高素質(zhì)人才的引進(jìn)力度，減少地區(qū)間教育資源差距，同時(shí)采取有效措施留住本地人才，為當(dāng)?shù)厝肆Y本的長(zhǎng)期可持續(xù)增長(zhǎng)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

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The Spatial Distribution Characteristics of Human Capital Development in Ethnic Minority Areas and Counties

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（1.School of Management， Inner Mongolia Minzu University， Tongliao 028043， China;

2.Inner Mongolia Rural Revitalization Research Base （East）， Tongliao 028043， China）

Abstract： Based on the data from the “Sixth Popularization” and “Seventh Popularization” counties， this study investigates the spatial distribution characteristics of human capital development in ethnic regions of China. The study finds that： first， in terms of spatial distribution， the overall human capital of ethnic regions in counties shows an unbalanced state， that is， most of the counties in the northern ethnic regions are in areas with advantages in human capital， while the human capital of ethnic regions in the southern regions is relatively weak; second， there is a significant positive spatial correlation between human capital in ethnic minority areas and counties， exhibiting spatial agglomeration effects; moreover， most counties and districts have human capital in high concentration areas， which means that the continuous improvement of human capital levels in central counties and districts can drive the sustained growth of human capital in surrounding counties and districts.

Key words： Ethnic regions; Human capital; Spatial differentiation characteristics; Spatial agglomeration characteristics

[責(zé)任編輯 文 欣]