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女性人力资本投资结构与产业结构的关联性研究 　　课题：湖南省普通高校科学研究项目，《劳动力成本上升趋势下的女性人力资本投资研究》，11C0690 　　摘 要：长期以来，女性人力资本投资推动产业机构并不能得到社会各界的重视。随着经济结构的调整，市场劳动力的主体开始呈现明显的性别差异，女性慢慢开始成为第三产业的主体。通过对女性人力资本投资结构与产业结构关联性进行研究，以期能够进一步优化我国产业结构，促进产业结构升级。 　　关键词：女性人力资本；投资结构；产业结构 　　一、研究背景 　　改革开放以来，我国经济持续增长，产业结构也随之经济政治不断进行变迁，工业虽然依旧占据主导位置，但是服务业呈现不断增长的态势。与发达国家相比，我国的产业结构转变速度仍然较慢，服务业依旧处于低水平状态。随着经济结构的调整，市场劳动力的主体开始呈现明显的性别差异，女性慢慢开始成为服务行业的主体。但是，当前服务行业女性受教育程度较低，人力资本投资不足都成为了阻碍我国服务行业发展的大石，进而对我国的经济整体都产生了影响。 　　二、女性人力资本结构在产业结构中的变动 　　1978年后，我国逐步将政府工作重点转移到经济建设工作上来。经济建设工作从过去仅仅追求片面经济增长速度，转向了以全面提升经济效益为目标。特别是知识经济时代的来临，我国经济增长方式及产业结构都面临着重大变革。金融业、通信业等迅速崛起，不仅形成了核心产业群，还带动了传统行业的发展，对经济增长起到越来越大的作用。因而，产业结构优化和调整就成为了当前急需解决的问题。 　　据统计，女性职工在第一产业的人数从80年代末开始逐步减少，而第二产业在90年代女性员工数量呈现增长趋势，却在20世纪末开始出现大规模下降趋势。而女性员工在第三产业中的比例自1997年伊始就呈现上升的趋势，十几年间一共增长率千万人次，其增长速度甚至超越了第二产业的女性员工增长速度。由此可知，女性员工在第一产业中的比例远低于第二产业及第三产业，而第三产业成为了广大女性员工的主要选择。 　　三、女性人力资本投资结构与产业结构的关联性研究 　　20世纪初，我国产业结构开始进行调整，这一时期正是产业结构调整极为重要的时期，因此，本文选取2000-2003年的时间序列为样本，对全国三产业的女性员工人力资本投资结构与产业结构的关联性进行研究，探索女性员工资本投资结构对产业结构的影响。 　　1.变量选取 　　（1）产出指标Y 　　衡量产业结构的指标，即三产业的数据主要来源于统计年鉴中的全国和地区生产总值构成。GDP数据主要来源于2001年-2003年的《中国劳动统计年鉴》。第一产业Y1，第二产业为Y2，第三产业则为Y3。 　　（2）投入指标X 　　女性人力资本投资结构主要包括物质资本投入、人力资本存量、教育投资和健康投资等分类指标，但是因为数据的不可得、模型构造困难和时间缺乏等原因，本文只选择可得性指标来代替女性人力资本投资结构。因而，女性人力资本投资结构的主要用女性员工人数X1、女性人力资本存量X2、女性专业技术人员X3三个指标来代替。 　　2.实证分析 　　关于研究女性人力资本投资结构与产业结构之间关系的问题，本文拟采取相关性研究和多元线性回归对其进行分析，这种回归分析的基础是各个自变量之间是相互独立的，且不存在共线性。通过使用SPSS进行相关性检验和多远线性回归分析，即可知女性人力资本投资结构与产业结构之间的关联性。 　　首先，对各变量进行描述性统计分析，如表1所示。 　　表1 各变量的描述性统计分析（Descriptive Statistics） 　　根据表1中各变量的描述性统计分析可知，第一产业、第二产业和第三产业中各个变量的最小值、最大值、平均值和标准差。 　　其次，分析各变量间的相关分析，如表2所示。 　　表2 各变量间的相关分析（Correlations） 　　*表明P值小于0.05，**表明P值小于0.01。 　　上表为各变量间的相关分析系数表，结果显示：第一产业中女性员工数量X1与Y的相关系数为0.668，对应的P值小于0.05，具有显著的统计学意义，因此认为第一产业的女性员工人数X1与Y具有显著的正相关性。即X1值越高，Y值也相应越高。而X2、X3与Y的相关性则不显著（对应的P值均大于0.05）。进一步使用多因素回归分析方法分析X1、X2、X3对Y的影响作用。 　　最后，对样本进行回归分析。以Y为因变量，以X1、X2、X3为自变量进行多因素回归分析。第一，对样本进行模型概况分析，模型的相关系数为0.971，决定系数为0.943，调整后决定系数为0.921，说明选取的自变量的解释度达到92.1%，大于60%，因此认为模型选取的自变量解释度较高。第二，对样本进行模型拟合优度检验。模型拟