【摘要】人力資本是勞動者為社會作出貢獻并獲取相應報酬的基礎，也是決定一國潛在經濟增長能力的關鍵要素。準確測度居民人力資本水平、把握人力資本發展規律，是促進人口高質量發展的基礎性工作。運用CHC能力結構理論，對我國10萬名3周歲到90周歲居民16種能力進行測試的結果顯示，2009年到2021年期間，我國居民一般能力暨人力資本水平隨著年齡的增長呈倒U型演變，在22歲到30歲達到峰值99.8分后趨于下降，各年齡組居民人力資本平均分值為98.4分，基尼系數為0.2826。其中受先天因素影響較大的流體能力以22～30歲年齡組分值為分界點，呈明顯的倒U型走勢；受后天學習教育因素影響較大的晶體能力在12周歲之前迅速提升，此后隨著年齡增長緩慢提升。流體能力的基尼系數要明顯大于晶體能力。測試結果說明，提升居民人力資本水平，需要從早期教育抓起，加強個性化教育和職業培訓力度，開發利用好大齡、高齡勞動力資源。

【關鍵詞】人力資本 流體能力 晶體能力 基尼系數

【中圖分類號】F249.2     【文獻標識碼】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2023.16.008

李建偉，國務院發展研究中心社會和文化發展研究部部長、研究員。研究方向為經濟增長、金融發展、社會發展。主要著作有《經濟周期與中國經濟增長》、《投資率、消費率與經濟周期變動的關聯度》（論文）、《要素收入分配結構的U型演變規律及其影響因素分析——以我國要素收入分配為例》（論文）、《居民收入分布特征及其影響因素》（論文）等。

人力資本是指勞動者所擁有的知識、技能、體力以及獲取信息能力的總和，是決定經濟增長的核心要素，也是決定勞動者報酬的基礎。準確測度現階段我國居民人力資本水平、把握人力資本差異化分布特征及其內在演變規律，是完善收入分配制度、促進人口高質量發展的必要前提。當前我國正處于少子化、老齡化快速發展的進程中，提升人口技能素質和健康水平，是促進人口高質量發展、提升社會人力資本積累水平、增強經濟社會可持續發展能力的必然選擇。

我國居民流體能力的倒U型發展特點

自舒爾茨[1]和貝克爾[2]提出人力資本理論后，如何準確測度人力資本一直是經濟學界的難題。早期的測度方法以教育年限（如學歷、非文盲率）作為衡量人力資本的替代指標，但教育年限是一個同質性指標，不能反映個體之間教育學習成效的差異，無法準確體現個體人力資本的實際水平及差異性。為全面、準確測度我國居民人力資本的發展水平及發展特點，我們采用卡特爾-霍恩-卡羅爾能力結構理論模型（Cattell-Horn-Carroll, CHC）的能力測試方法，以北京師范大學認知神經科學與學習國家重點實驗室積累的108499名3至90周歲中國居民能力測試數據為分析樣本，在科學測度居民16種廣泛能力的基礎上，把居民能力劃分為兩大類，即包含9種受較大先天因素影響的廣泛能力——流體能力（Fluid Intelligence）和包含7種受較大后天培養與經驗積累因素影響的廣泛能力——晶體能力（Crystal Intelligence），[3]并把涵蓋16種廣泛能力的一般能力（General Intelligence）作為人力資本的衡量指標，對居民不同能力和人力資本水平進行了測度。結果顯示，2009年至2020年，我國居民流體能力、晶體能力和一般能力暨人力資本大致符合人的能力發展一般規律，即流體能力隨著年齡增長呈倒U型發展，晶體能力隨著人的學習和閱歷不斷增長而提高，一般能力暨人力資本水平并不必然隨著年齡的增長而衰退。

流體能力是指發現復雜關系和解決問題的能力，可以幫助人們處理嶄新的、抽象的問題。赫伯[4]等學者的研究表明，人的流體能力是一般能力的基礎，是個體與生俱來的先天稟賦，不受教育與社會因素的影響，其發展特點是隨著年齡的增長呈倒U型發展，通常在20至25歲達到頂峰，25歲以后逐漸下降。我們將感知能力、注意能力、決策能力、執行能力、想象能力、記憶能力、高級記憶能力、歸納能力和高級歸納能力共9種廣泛能力作為流體能力的內涵（見表1），根據108499名居民9種廣泛能力的測試結果，計算得到我國居民流體能力得分（見表2）。從測試結果看，我國居民流體能力大致符合隨著年齡增長呈倒U型發展的一般規律，其發展態勢具有以下四大特點。

一是居民流體能力服從正態分布。從居民流體能力包含的9種廣泛能力分值分布情況看，我國居民流體能力分值在1至265分之間，平均分值為98.5分，標準差為14.83，58%的居民分值集中在90至110分之間，模擬分析顯示，居民流體能力大致服從期望值為98.5、標準差為14.83的正態分布（如圖1所示）。流體能力的正態分布特征表明，居民流體能力分布具有很強的自然屬性，個體之間流體能力存在一定差距是客觀現象。

二是居民流體能力水平隨著年齡增長呈倒U型演變趨勢。從不同年齡組居民流體能力均值看，12周歲之前是居民流體能力快速提升時期，在3～6周歲分值只有93.1分，9～12周歲大幅度提高到98.9分，此后進入緩慢提升階段，到22～30周歲提高到100分的峰值，然后逐步下降，30～40周歲下降到98.9分，50～60周歲回升到99.4分，60～70周歲和70～90周歲分別降為99.3分和99分。與流體能力理論所揭示的流體能力達到峰值后會持續下降的結論不同，我國居民流體能力在22～30周歲達到峰值后，沒有出現較大幅度的持續下降，40周歲以后仍然保持在99分以上，我國大齡人口和老年人的流體能力仍保持了很高水平，是值得高度重視的人力資源。

三是居民流體能力離散系數隨著年齡增長不斷縮小。如圖2所示，從不同年齡組居民流體能力的離散系數（標準差／均值）看，全樣本人群的流體能力離散系數為0.1506，即樣本人群流體能力分值的平均差距為15.06%，但不同年齡組的離散系數隨著年齡增長不斷下降，從3～6周歲的0.1946下降到70～90周歲的0.1483。這一結果表明，僅從流體能力分值差距看，居民流體能力差距隨著年齡的增長趨于縮小，說明盡管流體能力主要是由先天性因素決定的，但后天學習和經驗積累等因素對流體能力仍有顯著影響。

四是居民流體能力基尼系數呈先降后升的U型發展。離散系數僅反映了居民流體能力分布情況，而從反映了流體能力的人群分布和智力分布兩個維度差距的基尼系數看，整個群體流體能力的差異化程度即基尼系數提高至0.2979，也就是說居民流體能力的綜合差距為29.79%，遠高于離散系數。不同年齡組居民的差異化程度隨著年齡增長表現為U型走勢，在從3～6周歲的0.5678降為18～22周歲的0.212之后，逐步上升到70～90周歲的0.3526。即22周歲之前居民之間的流體能力差距隨著年齡增長不斷縮小，但22周歲以后又會隨著年齡增長不斷擴大。這一結果表明，后天教育與經驗積累等社會因素對居民流體能力會產生重大影響，而非如傳統理論所說的“流體能力是個體與生俱來的先天稟賦，不受教育與社會因素的影響”。

我國居民晶體能力隨年齡增長不斷提升的發展特點

晶體能力是指人通過教育和社會經驗而獲得的能力，主要由環境和教育所塑造，受后天經驗的影響較大，與個體的教育水平和經驗密切相關。赫伯等學者的研究表明，晶體能力很大程度上取決于流體能力的初始水平，但與流體能力的倒U型發展趨勢不同，晶體能力隨著人的學習和閱歷不斷增長而提高。我們把計算能力、數感能力、識字能力、詞匯能力、聯想能力、邏輯能力、洞察能力共7種廣泛能力作為晶體能力的內涵（見表3），根據108499名居民7種廣泛能力的測試結果，計算得到我國居民晶體能力得分（見表4）。從測試結果看，我國居民晶體能力大致符合隨年齡增長不斷提升的一般發展規律，其發展態勢具有以下四大特點。

一是居民晶體能力服從正態分布。從晶體能力7種廣泛能力的分布情況看，我國居民晶體能力的分值在8至175分之間，均值為98.1，中位數為100，標準差為15.65，模擬分析顯示，晶體能力大致服從期望值為98.1、標準差為15.65的正態分布（見圖3）。晶體能力的這一分布特征表明，盡管晶體能力受教育和經驗積累等后天因素影響很大，但其分布仍具有很強的自然屬性，個體之間晶體能力存在一定差距是客觀必然現象。基于正態分布的特性，各種后天因素可以改變個體能力的水平及其差距，但無法消除個體之間的能力差距。

二是居民晶體能力水平隨著年齡增長不斷提升。從不同年齡組人群晶體能力測試結果看，我國居民晶體能力總體上隨著年齡的增長不斷提升，從3～6周歲的93.8分提升到70～90周歲的99.9分。與流體能力一樣，晶體能力快速提升的時期也是12周歲以前的學前教育和小學教育階段，這一時期居民晶體能力水平從93.8分提高到98.3分，提升了4.8%。需要關注的是，居民晶體能力水平在22～30周歲和30～40周歲兩個年齡組分值出現小幅度下降，分別降為99分和98.2分。這一偏離晶體能力持續上升趨勢的現象，與流體能力在這一時期達峰后開始下降、兩個年齡組人群教育學習積累的技能與工作后實際工作要求技能存在偏差有關，同時這兩個年齡段也正是大部分人結束學校教育進入工作的重要時期，也是婚育的關鍵時期，因此兩個年齡段晶體能力的持續下降，很可能與這一時期工作和生活壓力倍增、能夠用于個人能力提升的時間和精力縮減有關，值得高度關注。同時，60歲以后居民晶體能力雖然沒有進一步提升，但仍維持在高水平，60～70周歲和70～90周歲年齡組的晶體能力分值分別穩定在99.7分和99.9分，與50～60周歲年齡組分值基本持平。

三是晶體能力離散系數隨著年齡增長呈倒U型演變走勢。如圖4所示，整個群體晶體能力的離散系數為0.1595，基尼系數為0.2623，但不同年齡組晶體能力的離散系數和基尼系數表現出完全不同的走勢。從晶體能力的人群分布這一維度看，不同年齡人群晶體能力的差異化程度表現為先升后降的倒U型走勢，其離散系數在40歲之前呈小幅度上升趨勢，從3～6周歲的0.1578不斷上升到30～40周歲的0.1753，離散程度擴大了11.12%；但40歲以后晶體能力的離散系數趨于縮小，到70～90周歲年齡組降為0.1488，縮減了15.11%。即在40周歲之前，各種后天因素會導致居民能力差距不斷擴大，但40周歲以后，后天因素反而會導致居民能力差距縮小。

四是晶體能力基尼系數隨著年齡增長呈U型演變走勢。與離散系數的倒U型走勢相反，不同年齡組晶體能力的基尼系數表現為先降后升的U型走勢，在從3～6周歲的0.4369降為22～30周歲的0.144之后，逐步上升到70～90周歲的0.2013。離散系數與基尼系數的不同走勢表明，不同晶體能力水平下人群分布（不同人群的能力占比）的差異化程度要遠大于不同人群的能力分布（不同人群的能力占比）差異化程度，[5]也就是說，離散系數所反映的個體晶體能力偏離平均能力水平的幅度較小，但整個群體分布比較扁平，特別高或特別低的相對較多、處于中等水平區間的人群相對較少，在個體晶體能力隨著年齡增長而不斷變化的過程中，人群分布變化的影響要超過晶體能力分布變化的影響。

我國居民一般能力（人力資本）的發展特點

我們將居民一般能力作為人力資本的衡量指標。居民的一般能力是對流體能力、晶體能力及16種廣泛能力的綜合考量，通過16種廣泛能力測評得分的算術平均值，得到個體的一般能力分值。從全樣本居民一般能力水平測試結果看（見表5），我國居民的一般能力得分在4分至219分之間，均值為98.4分，中位數為100分，標準差為15.07分，56%的人一般能力分值集中在90～110分區間，整體分布大致服從期望值為98.4、標準差為15.07的正態分布（見圖5）。這一結果與國際上通行的能力測度基本一致，如韋氏量表的標準差為15，斯坦福-比內量表的標準差為16，我國居民一般能力的標準差為15.07，略高于韋氏量表的標準差，表明我們基于一般能力測量的我國居民人力資本分布特征具有較好的穩定性。

從不同年齡分組的測試結果看（見表5），3～6周歲年齡組一般能力分值最低，只有93.3分，30周歲之前一般能力隨著年齡的提高呈上升趨勢，其中6～9周歲是提升最快的時期，一般能力比3～6周歲提高了4.72%；9～12周歲仍保持了較快提升，比6～9歲提高了1.13%，此后提升幅度逐步縮小，到22～30周歲年齡組一般能力均值提升至99.8分的峰值，比3～6周歲年齡組提升了6.97%。30周歲以后，居民一般能力不再提升，但也沒有出現大幅下降，呈波動發展狀態，其中30～40周歲年齡組一般能力均值降為98.8分，40～50周歲年齡組一般能力均值回升到99.2分，50～60周歲和60～90周歲年齡組一般能力均值穩定在99.5分。

居民一般能力的這一發展特征顯示，在30歲以前，我國居民一般能力會隨著年齡的增長而不斷提升，在20～30周歲達到峰值，30歲以后居民一般能力有所波動，但均值總體穩定在99.2分左右的高水平，特別是60～70周歲和70～90周歲老年群體一般能力均值分別高達99.5分和99.4分，大幅高于3～15周歲年齡組98.04分的一般能力均值，也明顯高于15～22周歲年齡組一般能力99.15分的平均水平，僅略低于22～60周歲年齡組99.54分的一般能力均值，老年人口的一般能力并沒有出現隨著年齡增長而大幅下降的現象。

如圖6所示，從不同年齡組居民一般能力的離散系數看，各年齡組內部的一般能力差距會隨著年齡的增長而縮小，3～6周歲年齡組內部一般能力離散程度最高、離散系數為0.1905，此后隨著年齡的增長，離散程度有所波動，但總體上趨于下降，70～90周歲年齡組的離散系數降為0.1487。

離散系數僅是從人群個體一般能力偏離均值的平均幅度這一個維度反映不同個體一般能力的平均差距，而從包含了不同能力水平的人群分布和不同人群的能力分布兩個維度的基尼系數看，以全樣本數據計算得到的居民一般能力的差異化程度即基尼系數為0.2823。不同年齡組的差異化程度分化明顯，總體上表現為隨著年齡增長呈U型演變趨勢，其中3～6周歲年齡組的基尼系數最高，為0.5154，此后隨著年齡增長差異化程度不斷下降，到18～22周歲年齡組基尼系數降為0.1895的低點，此后再度隨著年齡的增長不斷擴大，到70～90周歲年齡組基尼系數上升到0.2829。居民一般能力基尼系數的U型走勢，是流體能力和晶體能力不同發展路徑及兩種能力內部差異化U型演變的結果。

啟示與建議

從我國10萬名居民能力測試結果看，我國居民人力資本具有明顯的差異性且服從正態分布。2009～2022年，居民人力資本、流體能力和晶體能力的基尼系數分別為0.2823、0.2979、0.2623，流體能力的差異化程度明顯高于晶體能力，且一般能力、流體能力和晶體能力的基尼系數均表現為隨年齡增長先降后升的U型走勢。從不同年齡組居民能力水平發展特點看，流體能力呈倒U型發展，晶體能力隨著年齡增長不斷提升，二者共同特點是能力快速提升期均為12周歲以前的早期教育階段。鑒于人力資本是經濟社會發展的基礎要素，提升居民人力資本水平是促進人口高質量發展的核心要義，也是應對人口規模下降和人口結構老齡化、提升經濟社會可持續發展能力的根本路徑，應在遵循人力資本基本發展規律的前提下，以提升勞動者素質和社會人力資本積累水平為重點，著力改革教育培訓體制機制。

提升居民能力水平最重要的環節是早期教育。傳統流體能力理論認為，流體能力是個體與生俱來的先天稟賦、不受教育與社會因素的影響，晶體能力主要取決于后天教育學習等社會因素，但從我國居民流體能力的發展特點看，居民流體能力符合隨著年齡增長呈倒U型發展的一般演變規律，其差異化程度也隨著年齡增長呈U型發展，流體能力基尼系數的這種變化顯然是由教育和社會因素造成的，如果流體能力完全取決于先天稟賦，其差異化程度也不會隨著年齡增長出現變化。考慮到影響流體能力和晶體能力的后天因素主要是教育和經驗積累，而12周歲之前又是流體能力和晶體能力提升最快的時期，這一時期能力的提升幅度直接影響后期能力的水平，因此提升學前教育和小學教育質量，是提升居民一般能力水平最為重要的環節。鑒于此，應高度重視并加強學前教育和基礎教育，加大財政投入力度，將學前教育納入義務教育范疇，盡快普及學前教育；加強小學素質教育改革力度，加大學前教育師資培養力度，提升教師素質，為普及學前教育提供充裕的高素質師資隊伍。

個性化教育對提升居民能力水平至關重要。3～6周歲居民流體能力和晶體能力的基尼系數高達0.5678和0.4639，表明個體之間的先天稟賦存在很大差別，到18～22周歲時流體能力和晶體能力基尼系數降為0.212和0.1654，即在大學本科教育結束時居民流體能力和晶體能力的差異化程度大幅下降，分別比3～6周歲時降低了62.67%和64.35%。22周歲之前是居民接受基礎教育和高等教育的關鍵時期，為推進教育公平，我國基礎教育和高等教育以標準化教育為主，流體能力和晶體能力基尼系數的大幅下降，體現了標準化教育對促進教育公平、縮小居民能力差距的積極影響，但基尼系數的大幅度下降，也意味著標準化教育在提高先天稟賦較低群體的流體能力和晶體能力的同時，并未充分提升先天稟賦較高群體的流體能力和晶體能力，導致社會一般能力即人力資本資源損失。鑒于此，提升社會人力資本水平，需要加大因材施教的個性化教育改革力度，充分開發利用好先天稟賦較高人群的能力資源。

我國各級教育日漸普惠化、普及化。2018年我國高等教育入學率已達到50.6%，邁入高等教育普及化階段門檻（入學率超過50%），2021年提高到63.6%。各級教育的普及化客觀上要求教育選拔模式轉型，需要從精英教育背景下的應試模式轉向普惠教育背景下的素質教育。

我國經濟社會發展已步入工業化后期，創新成為經濟社會可持續發展的主要動力。未來30年，我國人口規模將趨于下降、人口少子化與老齡化加快發展，[6]實現經濟社會高質量發展，不僅需要以標準化教育培育工業化時期規模經濟所需要的大規模高素質技能人才，更需要以個性化素質教育培育大量創新型人才，需要深化教育體制機制改革，在鞏固提升標準化教育體系質量與效率的同時，加大個性化素質教育改革與投入力度，尤其是在學前教育與小學教育以及研究生教育兩個階段，應以個性化素質教育為主、標準化教育為輔。

應高度重視大齡和高齡人群的能力資源開發利用。我國居民在40周歲以后流體能力有小幅度下降，但仍保持在很高水平，晶體能力仍保持上升態勢，50～90周歲居民一般能力暨人力資本仍保持在99.4分的高水平。這一結果表明，盡管大齡與高齡人口體力與精力會隨著年齡增大趨于下降，但依然是我國寶貴的人力資源財富。特別是我國人口進入快速老齡化階段，開發利用好老年人口的流體能力資源，對增強經濟社會發展的可持續性意義重大。應遵循人的能力內在演變規律，加快構建面向全民的終身學習體系，加大人力資本投資，尤其是針對40歲以后中高齡人口的教育培訓，持續提升其晶體能力，不僅可以彌補流體能力自然下降對人力資本的負面影響，也可以在一定程度上縮小居民人力資本差距。面對我國人口少子化、老齡化多重挑戰，應加大政策設計的靈活性，著力推進老年人力資源的開發和利用，不斷提升人力資本利用率。

注釋

[1]西奧多·W·舒爾茨：《論人力資本投資》，吳珠華等譯，北京經濟學院出版社，1990年。

[2]加里·S·貝克爾：《人力資本》，梁小民譯，北京大學出版社，1987年。

[3]國內通常將Fluid Intelligence和Crystal Intelligence翻譯為流體智力和晶體智力， General Intelligence翻譯為一般能力，CHC模型為人的能力測試模型，為統一起見并避免發生歧義，本文將Intelligence一詞均翻譯為能力而非智力。

[4]J. L. Horn and J. Noll, "Human Cognitive Capabilities: Gf-Gc Theory," Contemporary Intellectual Assessment Theories, 1997.

[5]基尼系數是從不同能力水平的人群占比（人群分布）和不同人群的能力占比（能力分布）兩個維度衡量居民能力的差異化程度，離散系數僅考慮了不同人群的能力占比即能力分布一個因素。

[6]國務院發展研究中心課題組、馬建堂、李建偉等：《認識人口基本演變規律 促進我國人口長期均衡發展》，《管理世界》，2022年第1期。

責 編∕桂 琰

The Human Capital of Chinese Citizenship: Development Features and Improving Path

Li Jianwei

Abstract: Human capital is not only the basis for workers to contribute to society and receive corresponding rewards, and it is also a key factor in determining the potential growth ability. Accurately measuring the level of citizens human capital and knowing the development features of human capital is the foundational work to promote the high-quality development of population. Using the CHC intelligence Structure Theory to Test 16 broad intelligences of 100000 Residents aged 3 to 90 in China, We found that the general intelligence as well as human capital level of Chinese residents showed an inverted U-shaped evolution with age from 2009 to 2021, which tends to decline after reaching the peak of 99.8 points from 22 to 30 years of age. The average score of human capital for residents of all ages is 98.4 points, and the Gini coefficient is 0.2826. Among them, of the fluid intelligence affected mainly by congenital factors presents an inverted U-shaped curve, the Inflection point of the curve is the age group of 22-30 years, while the crystal intelligence affected mainly by acquired learning and education increases rapidly before 12 years of age, and then increase slowly with age. The Gini Coefficient of fluid intelligence is obviously greater than that of crystal intelligence. The testing result indicates that it is necessary to improve the level of human capital with early education, strengthening individualized education and vocational training, and developing and unitizing adult and elder age labor resources.

Keywords: human capital, fluid intelligence, crystal intelligence, Gini coefficient