一、引言 党的二十大报告提出“教育、科技、人才”三位一体发展战略，充分体现了教育对推动强国建设的基础性、战略性作用。教育强国战略强调教育对外部社会经济发展的生产性功能，要求教育要提高对实现共同富裕与中国式现代化战略目标的支撑度与贡献度。一直以来，教育被认为是国家获取和累积人力资本最重要的投资方式，而人力资本又是促进长期经济增长的重要源泉(Lucas，1988；Romer，1986；Schultz，1961)。教育人力资本是如此重要的一个政策变量，但有关这一变量的测量问题却长期以来是国际学界的一个痛点、难点。 测量一国教育人力资本存量是宏观教育政策研究的基础性工作，要完成一项宏观教育政策计量研究，必须先要实现对一国教育人力资本的精确测量。在实际研究中，人力资本常被狭义地限定为单纯来自教育投资，学者们常使用教育相关指标来测量人力资本(Reiter et al.，2020)。准确来说，此种测量操作更多指向的是教育人力资本，而非完整的人力资本。诚然，在现有的数据与技术条件下，我们很难将通过教育投资和其他投资渠道所形成的人力资本分离开来。在此情形下，将家庭教育、学校教育与社会培训视为一个国家整体教育体系，并将所有有关一个国家人口的知识和技能的测量都视为国家教育人力资本，是可以接受的。人力资本测量争议更多不是来自人力资本与教育人力资本的概念区分，而是在于许多的技术性细节未能得到妥善处理而产生的测量偏误。已有研究指出，过往宏观计量研究无法得到令人满意的结论在很大程度上与所使用的教育人力资本测量指标存在较大的测量偏误有着密切的联系(Krueger & Lindahl，2001；De La Fuente & Doménech，2006)。以往国内外学者对于国别间的教育人力资本测量数据大都奉行的是“拿来主义”，对所使用的各国教育人力资本测量数据的建构情况不太关心，因而常错误地将各国原本不可比的教育人力资本数据“强行”进行分析，由此得到的国际比较结果往往并不可信。 近年来，国家教育人力资本测量研究有了长足的进步，除传统的人口受教育年限外，出现了不少新的测量指标，包括学生认知技能、经质量调整后的受教育年限(Quality-Adjusted Years of Schooling，QAYS)和成人认知技能等，并有越来越多学者致力于将不同国际组织提供的指标数据进行国际可比转换，通过这些测量方法与转换技术所形成的数据已被大量应用于宏观教育政策研究之中(Hanushek & Woessmann，2012a；Gust et al.，2024)，这使得对已有教育人力资本测量指标的测算方法与数据转换方法进行系统回顾与对比检视变得更加迫切和重要。然而，目前国内尚无研究聚焦此问题，国外零星文献对此问题的讨论也不够全面(De La Fuente & Doménech，2024)。有鉴于此，本文先对国家教育人力资本测量指标的演变历程进行梳理，继而沿着时间脉络对各种教育人力资本测量指标进行系统介绍，包括它们的测算方法、数据转换技术、存在的问题与解决办法，以及常用的国际可比数据库，最后依据人力资本理论与教育生产函数理论，分析各类教育人力资本测量指标的优缺点，总结评判这些测量指标优劣的基本原则，并对未来国家教育人力资本研究的发展方向进行讨论。希望借助本文，能够加深国内教育政策研究者对教育人力资本测量的了解，帮助研究者更好地将这些测量指标运用于我国宏观教育政策研究实践。 二、国家教育人力资本测量的“演变史” 自20世纪60年代，联合国教科文组织开始系统收集并公布各国各层级教育的入学率数据。因而，早期宏观经济计量研究常使用入学率来代理各国教育人力资本，将其用于实证分析人力资本对总量生产率的影响(Hanushek & Kimko，2000；Barro & Lee，2013)。入学率指标的好处在于易于获得，但很明显，它与人力资本理论内涵存在偏差。人力资本本质上是一种存量概念，而入学率是一种教育流量指标，教育人力资本的形成滞后于入学率，一个国家某个时期的学生入学率并不能反映当期国家成人劳动力的教育人力资本累积的存量水平。相较而言，人口平均受教育年限(Mean Years of Schooling，MYS)是教育产出指标，它比入学率更能反映各国的当期教育人力资本累积水平。在这一理念的驱动下，国际组织与学者们开始尝试构建各国劳动力平均受教育年限数据库，以实现对各国教育人力资本存量更为直接的测量，于是人口平均受教育年限逐渐替代学生入学率，成为测量一国教育人力资本的流行指标(De La Fuente & Doménech，2006)。 诚然，平均受教育年限指标也存在不少缺陷，学者们对该指标主要有两方面批评：一是批评不同来源所提供的平均受教育年限数据都存在较大的测量误差，这使得以平均受教育年限作为一国教育人力资本测量指标对各国经济增长的实证分析经常得到令人沮丧的结果，国际经验研究结论与人力资本理论预测不一致的问题在很长一段时期内得不到解决(Krueger & Lindahl，2001；De La Fuente & Doménech，2006)。二是批评受教育年限只测量了一国国民所接受教育的数量，忽略了各国教育质量差异。宏观计量研究常使用横截面数据对不同国家和地区进行对比分析，而不同国家和地区的教育质量显然存在较大差异，以平均受教育年限来测量教育人力资本，需假设在不同国家和地区接受相同年限的教育能获得相同质量的人力资本，这明显与事实不符(Hanushek & Kimko，2000)。在不同国家，接受一年的义务教育或高等教育经常是质量不等价的。为解决这一问题，不少研究者尝试配合使用生师比、生均经费等指标来控制各国教育质量的差异，但这些指标都属于教育投入而非产出，投入能否有效转化为产出以及能够转化为多大的产出是不确定的，因此这些指标并不见得能真实反映实际的教育质量(Schoellman，2012；Hanushek，2003)。例如，与城市学校相比，农村学校的生师比都偏小，但农村学校的教育质量通常要比城市学校差；同理，受规模效应的影响，小规模学校的生均成本(经费)都比较高，但小规模学校的教育质量未见得要比其他学校高。
