【创研报告】全球人力资本的测度与评价

编者按：世界经济论坛（WorldEconomicForum，WEF）构建的全球人力资本指数对涵盖世界人口92%和全球GDP总量98%的124个国家人力资本优化程度进行测评。指数从全球人才价值链的角度开展测量与评价，...

编者按：世界经济论坛（World Economic Forum，WEF）构建的全球人力资本指数对涵盖世界人口92%和全球GDP总量98%的124个国家人力资本优化程度进行测评。指数从全球人才价值链的角度开展测量与评价，更加突出了人力资本的概念。评价结果显示，全球各国都未能优化人力资本，全球人力资本优化程度呈现正态分布，主要集中在60%——80%，前10名中欧洲国家最多。数据分析表明，国家收入水平对人力资本的开发有正向作用，人力资本利用效率受学习和就业两方面共同影响，人口结构与人力资本表现并未呈现强相关关系。

世界经济论坛是以研究和探讨世界经济领域存在的问题、促进国际经济合作与交流为宗旨的非官方国际性机构。同时作为一个智库研究论坛社区，它还对所关注的事务发表相关研究报告。2013年，针对世界各国如何撬动人力资本、构建劳动力队伍、为竞争经济需求做准备，世界经济论坛在教育、就业、健康和环境基础四个维度，构建了人力资本指数（Human Capital Index，HCI），第一次发布了《全球人力资本报告2013》，首次对122个国家的人力资本发展水平进行衡量并排名。时隔两年，世界经济论坛在“更好地测量、跟踪和预测人力资本变化，并促使向成功经验学习”的思想指导下，重新构建了人力资本指数的指标体系，发布了《全球人力资本报告2015》（以下简称《报告2015》），从全球人才价值链的角度对全球人力资本进行了测量与评价。《报告2015》的测评对象包括全球124个国家，涵盖了世界人口的92%和全球GDP总量的98%。《报告2015》中的全球人力资本指数以一国开发国民劳动力素质的能力为核心，测量了不同国家在给定的理想基准下实际表现情况，并且指出了不同国家的未来人才有效利用方面在世界所处的位置。通过各年龄组的人才教育、技能和就业情况，分析一国在过去和当前对人力资本的投入效果，预测该国的人才储备与未来潜力。此外，这种评估方法还体现了一国内部和各国之间的信息对比。

除此之外，这一指数还提供了每个国家人才基础方面的复杂信息，如就业人口的教育水平、人口中非就业人口和非活跃人口的情况和在劳动力市场上新就业人口情况。为企业领袖、政策制定者、公民社会和公众提供支持，帮助他们根据数据进行科学决策，以充分释放人力资本的潜力。1.数据获取

指数计算所需要的数据通过公开数据和调查数据两个渠道获得。其中，公开数据主要来源于国际劳工组织（ILO）、联合国教科文组织（UNESCO）和世界卫生组织（WHO）等国际组织的相关报告和数据源。调查数据来自于世界经济论坛《高管意见调查》的定性调查数据。

2.指标体系设计

2015年，世界经济论坛调整了思考的视角，将社会人口按年龄分组，并从学习和就业2个角度根据不同年龄的特点设置指标，更加突出了人力资本的概念。具体来说，15岁以下组是最年轻的人口群体，教育为主要评估方面；15～24岁是青年群体，高等教育和工作中的技能使用情况为主要评估方面；25～54岁是主要劳动力，再教育和就业机会为主要评估方面；55～64岁为大龄劳动力群体，职业成就和就业机会为主要评估方面；65岁以上为最高龄人口群体，持续的参与机会和健康状况为主要评估方面。这一体系下，人力资本指数共有46项指标（如表1）。









3.权重确定

2015年全球人力资本指数按照年龄分为5组，每个年龄组采用不同的指标体系。各年龄组权重的确定与全球年龄分布情况相一致。具体来说，15岁以下、15～24岁、25～54岁、55～64岁、65岁以上年龄组的权重分别为16%、26%、41%、9%、8%。每个年龄段指标按等权重计算。从按照生命周期进行年龄分组的角度考察人力资本，为更有针对性的政策介入和人才规划提供基础信息。

4.数据处理

数据的标准化是为了将指标转换为“与理想值的距离”。具体方法是确定每一个指标逻辑上的最大值和最小值，测量原始数据在逻辑范围内与理想数据的距离。最终的结果以百分比的形式呈现，表示一国在这一指标上人力资本的优化程度。

5.数据缺失

为了保证数据的有效性，人力资本指数所包含的指标要求至少有50%的有效数据。对于样本国家，在每个年龄段的指标中，至少应保证2/3的有效数据。这也就意味着：

（1）15岁以下年龄组中的6个指标至少有4个；

（2）15～24岁年龄组中的14个指标至少有8个；

（3）25～54岁年龄组中的12个指标至少有8个；

（4）55～64岁年龄组中的7个指标至少有5个；

（5）65岁以上年龄组中的7个指标至少有5个。根据2015年全球人力资本指数，全球各国人力资本优化程度呈现正态分布，主要集中在60%～80%。整体来看，全球各国都未能充分优化人力资本。其中，人力资本优化度达到80%的国家有14个，优化度70%～80%之间的国家有38个，60%～70%之间的国家有40个，50%～60%之间的国家有23个，50%以下的国家有9个。

1.前10名中欧洲国家最多

全球人力资本指数排名前10位的国家，以欧洲国家为最多，有7个，尤其集中在北欧和比荷卢经济联盟（Union Economique Benelux），其次是亚太地区的2个国家和北美的1个国家。前10名国家的人力资本指数均超过80%。芬兰以86%名列第1。挪威、瑞士、加拿大、日本、瑞典、丹麦、新西兰、荷兰和比利时分别列第2～10名。

2.世界6大区域人力资本开发优化程度不同

3.国家收入水平对人力资本开发有正向作用

形成人力资本的良性循环是所有国家的目的。据计算，世界上国家人均收入水平与人力资本开发优化度的相关系数为0.60。这种相关性从理论上说明，一个国家的收入水平是其成功利用人力资本的重要决定因素之一，但远非唯一因素。国家长期发展的能力很大程度上取决于人力资本的潜力，具体体现在人的技能和学习能力。

尽管国家收入水平对人力资本开发呈现明显正向作用，但在任何收入水平上，对人力资本的投资和计划依然可以影响一个国家的人力资本情况。对不同收入组进行对比发现，不同收入类别国家间的人力资本潜力表现既有差异也有共性，有些低收入国家的表现可能远超过高收入国家。在高收入群体中，芬兰（世界人力资本指数排名第1）和挪威（世界排名第2）分数非常接近，但后者人均收入水平更高。相反，瑞士（世界排名第3）、美国（世界排名第17）和沙特阿拉伯（世界排名第85）有相似的人均GDP水平，但却表现出不同的人力资本开发的结果。同样，加纳（世界排名第82）、肯尼亚（世界排名第101）和尼日利亚（世界排名第120）只有较低的人均GDP水平。

4.人力资本利用效率受学习和就业两方面的共同影响

按照指标体系设计，从学习和就业2个一级指标体现的主题来看，不同收入水平的群体呈现主题得分的集聚特征。具体来说，高收入水平国家在学习和就业2个指标中都属于高得分群体，低收入水平国家在这2个指标中都属于低得分群体。尤其是在学习指标下，低收入水平国家的低得分集聚更为明显。同时，指标分析也显示出，有些国家在将学习成果转化为就业能力方面表现更为突出。

在学习和就业2个指标中，芬兰和挪威都处于前列。这2个国家处于前列的原因主要是学习指标中15岁年龄以下组得分名列前茅，就业指标各年龄组都得分很高。哈萨克斯坦、乌克兰、塔吉克斯坦分别是中高收入组、中低收入组和低收入组中得分最高的国家。在低收入组，塔吉克斯坦脱颖而出主要得益于学习指标在该组别的最高分，而在就业指标方面，这一组别国家之间差异不大。在教育与就业的差异方面，利用受三级教育（相当于我国大专水平教育）的比例和高技术就业比例之差进行衡量。结果显示，亚美尼亚、奥地利、意大利是这种差异表现最大的3个国家。这3个国家表现出不同类型的资源低效利用：亚美尼亚反映的是教育过度，而奥地利和意大利则是相对于本国就业类型的教育过度。这些问题尽管是由暂时的经济周期引起的，但也会对人力资本的充分有效利用造成长期的潜在问题。

5.人口结构与人力资本表现并未体现强相关关系

从各国之间的差异角度来看，15岁以下年龄组差异最大，65岁以上年龄组次之。大部分国家都以25～54岁年龄组的人口份额最大。从年龄结构与人力资本水平得分来看，并没有发现人口结构与人力资本表现之间的强相关关系，如青年凸起或人口老龄化从本质上对一个国家开发或利用本国人力资本的潜力没有明显影响。实际上，更深层次的分析表明，国家收入和地区关系则会更强烈地影响人力资本指数的大小。这主要是为了提醒读者注意，在人力资本开发与规划中，应该采取何种态度考虑人口结构与变化的作用。确切地说，人力资本规划和投资选择最大的作用在于，决定一个国家是否能够充分利用人力资本独特的人口结构、收入或地理位置。

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