農民工人力資本回報率差異:年齡與類型——基于城市農民工調查數據的實證分析

李中建，金慧娟

(鄭州大學商學院，河南 鄭州 450001)

一、引 言

目前，中國經濟逐漸步入由高速增長向中高速增長的“換擋期”，傳統要素驅動下的發(fā)展模式在經濟“新常態(tài)”下面臨重大挑戰(zhàn)，“三農”問題更是現階段面臨的最突出經濟發(fā)展問題之一，其核心癥結在于農民收入水平的長期滯后。黨的十六大以來，中央連續(xù)11年的一號文件聚焦“三農”問題，把農村發(fā)展問題提上重要日程，折射出最高決策層重視農業(yè)、體恤農民、改善農村生活、破解“三農”問題的執(zhí)政理念。截至2013年全國大約有2．7億農民工，月均收入2609元，占農民人均收入的一半以上。因此，解決“三農”問題最直接有效的措施就是提高農民工收入，而農民工人力資本的積累是增強其職業(yè)技能和提高收入水平的動力源泉。但至今，我國人力資本水平尤其是“三農”領域的人力資本水平仍然比較落后。隨著新型城鎮(zhèn)化和新型工業(yè)化的不斷推進，如何提高農村勞動力轉移水平、促進農民工人力資本存量增加已成為解決“三農”問題最迫切的難題。

20世紀60年代，美國經濟學家舒爾茨和貝克爾創(chuàng)立人力資本理論，開辟了勞動力質量對宏觀經濟增長和個體收入影響研究的新思路?？v觀學術界關于中國人力資本投資的研究成果，主要側重于人力資本存量的估算方法、整體水平比較及與經濟增長的關系三個維度。目前，國內從學理上對人力資本存量的估算方法日趨成熟和完善［1］［2］［3］，測算出的中國人力資本存量日益精確和更具參考性。但就整體水平而言，中國人力資本投資回報率普遍偏低，且明顯低于發(fā)達國家水平［4］［5］［6］。從經濟增長的視角來看，已有大量研究成果表明人力資本投資是中國經濟增長的重要動力之一［7］［8］［9］。從既有文獻來看，關于中國人力資本投資的研究成果已比較豐富，且關于何種人力資本投資類型更能提高農民工人力資本存量及其回報率始終是研究熱點。然而，考察職業(yè)培訓對農民工收入影響的研究還有待進一步深入，特別是討論職業(yè)培訓對農民工收入影響的研究更加欠缺。就現實而言，研究職業(yè)培訓對農民工收入的影響，對提高農民工外出務工收入和制定轉型時期的社會經濟發(fā)展政策具有重要意義。

本文的研究目的是通過實證分析，檢驗職業(yè)培訓對農民工收入影響的重要性。本文的主要創(chuàng)新點包括:一是運用Heckman(1979)的樣本偏選擇計量調整法，對農民工樣本數據進行勞動參與決策Probit估計，有效降低實證偏差［10］;二是實證檢驗職業(yè)培訓對不同年齡的農民工存在不同程度的影響，繼而探析存在差異的內在原因。

二、模型設定與研究方法

(一)模型設定

明瑟(Mincer，1974)提出的Mincer收入方程是研究教育對人力資本投資回報率影響的經典理論模型［11］，其基本形式如下:

其中，lnYi為個體工資Yi的自然對數，SCHi為個體i的受教育年限，EXPi為個體i的工作經驗年限，EXP2i為個體工作經驗年限的平方，ei為隨機誤差項，α1、α2、α3分別為各變量的回歸系數。

方程(1)是Mincer收入方程的標準式，可以很好地反映教育水平和工作經驗對人力資本投資回報的影響，但無法體現職業(yè)培訓在農民工人力資本積累過程中的作用。本文在此基礎上引入職業(yè)培訓并作為核心解釋變量，同時加入年齡、性別、技能證書等控制變量，并對相關變量進行換算處理，將不確定因素的影響降到最低，建立的新方程式如下:

其中，被解釋變量Yi為農民工個體小時工資的自然對數;TR為虛擬變量，農民工個體曾受過職業(yè)培訓的取值為1，否則取值為0;SCHi為受教育年限;EXPi為農民工個體的工作經驗，工作經驗的二次方EXP2i表示工作經驗收入回報呈遞減規(guī)律;Xi為年齡、性別及技能證書等控制變量的列變量;δ為各控制變量的回歸系數，δφ為其轉置。農民工小時工資收入由月平均工資/(工作天數*每天工作小時數)換算得到。受教育年限無直接數據，本文把未受過教育、小學、初中、高中、中專、職高及技校、大專分別相對應的受教育年限界定為0、6、9、12、13、14和15年。工作經驗通過個體出生年份減去第一次參加工作年份得到。年齡、性別和技能證書有直接數據，其中性別(男性=1，女性=0)和技能證書(有技能證書=1，無技能證書=0)均采用虛擬變量表示。

本文重點關注的變量是TR和SCH，而EXP、CER、SEX、AGE等與農民工收入有直接聯系的變量作為控制變量引入模型中。由表1可知，備選解釋變量EXP、CER、SEX及AGE與被解釋變量lnY之間均存在較顯著的正相關關系。同時，我們也能看出TR與SCH、EXP、CER等解釋變量之間的線性相關性較小，從而可以較好地避免模型中可能出現的多重共線性問題。

(二)研究方法

本文求解模型的基本方法是多元回歸分析法。首先，對原始被解釋變量Y進行對數處理，得到其對數指標lnY，消除量綱和偏態(tài)對變量的影響。其次，若直接運用最小二乘法對數據進行回歸，極有可能導致系數的有偏估計，造成回歸結果與修正后的偏差較大，即出現實證回歸中常見的選擇性偏誤問題。本文運用Heckman(1979)提出的樣本出現有偏選擇情況下的計量調整方法，分兩步實現模型的回歸:第一步，以農民工平均小時工資的自然對數為被解釋變量，對農民工樣本數據進行勞動參與決策Probit估計，確定影響農民工收入的決定因素并得到逆米爾斯比率λ;第二步，用選擇性的農民工樣本數據將λ帶入明瑟方程進行OLS估計。

表1 變量相關性分析

三、數據來源及說明

本文使用數據均采自中山大學社會科學調查數據庫在珠江三角洲九市對城市外來務工人員的調查結果，樣本量分配以外來人口在這些城市中的人口比例為依據，控制性別、行業(yè)和地區(qū)分布，共發(fā)放問卷1806份，回收有效問卷1766份。接受調查的個體為15－64歲的非全日制本科學歷及以下的打工者，排除了在校學生、家務勞動者、退休人員和無勞動能力者。

在全部1766個樣本中，從外來務工人員的戶口性質來看，農業(yè)戶口有1392人，約占樣本總數的78.8%。從是否受過職業(yè)技能培訓來看，受過技能培訓的有434人，約占樣本總數的24.6%。從擁有技能證書的狀況來看，擁有技能證書的農民工有627人，約占樣本總數的35.5%。從教育層次狀況來看，初中學歷所占比重約43%，在受教育層次中占比最高，而接受過職高及技校教育的僅為2h15%。就樣本整體而言，外出務工人員大多為農村人口，具有受教育水平普遍較低、缺乏一技之長及企業(yè)對其培訓度低等特點。

表2 變量的描述性統計分析

本文著重考察受教育年限和職業(yè)培訓對1392個農民工樣本(農業(yè)戶口)收入差異的內在作用機理。根據數據庫特點，我們認為采取平均小時工資對數作為被解釋變量更加精準，即月平均工資/(工作天數*每天工作小時數)。在農民工樣本中，平均每月工資收入為1566.8元，平均每天工作9.16小時，平均每月工作26.4天，平均每小時工資為6.95元。首先，以是否接受職業(yè)培訓分為兩組，分析各變量在不同組別的分布情況。接受職業(yè)培訓的農民工占農民工樣本的22.92%，遠遠低于未接受職業(yè)培訓77.08%的比例。其次，以農民工年齡(就業(yè)年齡段內)分為青少年組(16－25歲)和中青年組(26－60歲)，分析各變量在不同組別的分布情況。其中，青少年組占農民工樣本的50.39%，與中青年組占比基本持平(如表2所示)。

四、實證研究結果及分析

(一)總體回歸結果分析

在方程(2)的基礎上，本文首先剔除相關控制變量，運用Stata12．0軟件分析受教育年限和職業(yè)培訓對農民工收入的影響，然后依次增加技能證書、年齡及性別等控制變量對模型進行逐步回歸分析(結果如表3所示)。

表3 農民工個體估計結果

由表3可知，模型1是以加入職業(yè)培訓(虛擬變量)為重要解釋變量的典型明瑟收入方程，解釋變量包括職業(yè)培訓、受教育年限及工作經驗。模型2加入了技能證書為控制變量，分析其對農民工收入的影響。模型3則加入了技能證書、年齡及性別為控制變量，分析其對農民工收入的影響?；貧w結果顯示，加入技能證書、年齡及性別為控制變量，職業(yè)培訓、受教育年限、工作經驗的回歸結果基本相同。因此，本文選擇以模型3為基準進一步分析明瑟收入方程。

回歸結果顯示，職業(yè)培訓、受教育年限、工作經驗、技能證書、性別、年齡等是影響農民工收入的重要因素。職業(yè)培訓(TR)和受教育年限(SCH)的回歸結果均顯著為正，即參加過職業(yè)培訓的農民工比未參加職業(yè)培訓的收入水平高。由于農民工普遍受教育程度較低(初中水平及以下的占農民工樣本的61．9%)，而職業(yè)培訓能彌補其文化程度低的不足，提高農民工的職業(yè)技能水平和創(chuàng)新能力可大幅度提升企業(yè)的收益率。然而，從回歸系數觀察可知，職業(yè)培訓系數是受教育年限的近1．8倍，職業(yè)培訓比受教育年限對農民工收入影響更為顯著。

(二)按年齡分組的回歸結果分析

為考察職業(yè)培訓對不同年齡段農民工收入的影響差異，本文將全體農民工樣本分為青少年組(16－25歲)和中青年組(26－60歲)，分別對模型做進一步回歸分析(結果如表4所示)。

表4 按年齡分組的回歸結果

表4回歸結果中給出的估計值和P值表明，農民工的各人力資本特征對不同年齡段有不同程度的影響。模型4、5整體都非常顯著，職業(yè)培訓對青少年組和中青年組均具有正面影響，且在統計上都為正顯著。青少年組的職業(yè)培訓系數(即職業(yè)培訓回報率)通過了1%的顯著性檢驗，而中青年組職業(yè)培訓回報率則通過了5%的顯著性檢驗。青少年組的職業(yè)培訓的收入回報率為12．04%，而中青年組的職業(yè)培訓的收入回報率為8．51%，青少年組職業(yè)培訓的收入回報率比中青年組高近42%。其他各變量對不同年齡段農民工收入存在不同程度影響。與中青年組相比，青少年組職業(yè)培訓的收入回報率更高，這也正是企業(yè)更愿意培訓年輕員工的重要原因，因此職業(yè)培訓是企業(yè)采取提高人力資本投資回報率的有效措施之一。

本文認為職業(yè)培訓對青少年組和中青年組的農民工收入水平造成差異的原因主要包括農民工自身稟賦、人力資本存量和社會資本三個方面。

首先，從農民工自身稟賦角度看，青少年組大多為剛輟學的年輕群體，90．87%的農民工為未婚群體，為典型的新生代農民工。對居住場所、社會保障及公共服務有更高的要求，具有追求經濟、身份和社會交往等目標。他們處于城市次級勞動力市場和社會的弱勢邊緣地位，對工作的積極性比較高，具有膽大、自信、創(chuàng)造力豐富及接受新知識和新技能較強的特質。對他們而言，職業(yè)培訓能提高其自身技能，是支持其向更高層次流動的階梯，他們更迫切地需要企業(yè)能提供職業(yè)培訓的機會，企業(yè)也愿意投入更大的人力資本培訓更年輕的農民工。而對中青年組來說，80．34%的農民工為已婚群體，其生活壓力相對偏大。雖然他們具有一定的社會工作經驗及操作實踐技能，但學習新技能的能力及意愿隨著年齡的增大而減弱，在一定程度上降低了企業(yè)對中青年組農民工進行職業(yè)培訓的意愿。

其次，從人力資本存量角度看，就受教育年限而言，青少年組平均受教育年限高于中青年組。從技能、工作經驗及資歷等方面考慮，青少年組的新生代農民工則遜色于中青年組的農民工。相對于中青年組的農民工而言，青少年組的新生代農民工具有受教育程度高、職業(yè)期望值高、物質與精神享受需求高等特征，接受新事物、新技能、新理念的能力較強。基于經濟快速發(fā)展，青少年組的新生代農民工更能適應我國多變的經濟形勢，人力資本存量更偏重于新生代農民工的接受新事物快、技術革新能力強及家庭支持等因素。

最后，從社會資本角度看，隨著勞動力市場競爭的日益激烈，大多數企業(yè)越來越傾向招收年輕、肯吃苦的年輕工作者，一些服務行業(yè)及生產制造行業(yè)對工作者的年齡、性別和技能提出更高的要求。相對來說，青少年組比中青年組農民工有更多的機會接受企業(yè)提供的職業(yè)培訓。職業(yè)培訓能提高新生代農民工的崗位技能和生產效率，促使其從原來的臨時性、輔助性工作崗位上升到核心崗位，增強其就業(yè)穩(wěn)定性和勞動報酬的增長，實現職業(yè)地位的提升。

五、結論與政策建議

本文以珠江三角洲九市外來務工人員中農民工為研究對象，從人力資本投資類型及年齡等方面詳細探討對農民工收入的影響。職業(yè)培訓增強農民工的素質、技能能力及創(chuàng)新能力，提高企業(yè)勞動生產率，對農民工收入最為顯著。隨著農民工受教育程度的提高，其收入回報率都有顯著的增長。工作經驗與農民工收入水平呈倒“U”型關系。獲得技能證書的農民工更容易找到工作，其對農民工收入水平的影響也比較顯著。由于我國勞動力市場存在性別歧視，設定的性別(SEX)虛擬變量(男=1，女=0)也顯著，表明企業(yè)選擇用工時更加偏重于男性。為更加明確職業(yè)培訓對不同年齡段農民工收入的影響，我們以不同年齡段進行分組實證分析后發(fā)現，職業(yè)培訓對青少年組的新生代農民工收入的影響更為顯著。

本文的實證研究主要得出兩點結論:一是在農民工收入結構上，受教育程度發(fā)揮著基礎和先導作用，職業(yè)培訓則是影響農民工收入水平的關鍵因素;二是職業(yè)培訓對青少年和中青年農民工收入均具有顯著影響，且對青少年組的新生代農民工收入影響更為顯著。青少年組的農民工為剛進入社會的新生代農民工，對經濟水平、社會地位、社會交往及個人價值實現等有著強烈的渴望，企業(yè)提供職業(yè)培訓的直接目標是培訓滿足企業(yè)所需的技能型勞動者，使青少年組的農民工逐漸從原來的臨時性、輔助性工作崗位轉移到核心崗位，激發(fā)新生代農民工的就業(yè)熱情，增強其就業(yè)穩(wěn)定性和勞動報酬的增長。就現實而言，有些企業(yè)并不情愿招聘剛畢業(yè)的新生代農民工，而更愿意雇傭經驗豐富的中青年農民工群體。但企業(yè)培訓更加年輕的新生代農民工能提升企業(yè)收益率空間，促進農民工就業(yè)穩(wěn)定性及企業(yè)可持續(xù)發(fā)展，實現農民工和企業(yè)的“雙贏”。因此，企業(yè)應加大對新生代農民工人力資本投入，滿足新生代農民工向上流動的愿望。

針對上述分析，本文提出三方面的政策建議:第一，喚醒新生代農民工對基礎義務教育的重視。2006年6月29日修訂通過最新的《中華人民共和國義務教育法》，2006年9月1日起施行國家九年義務教育，經過2年的過渡期后，于2008年秋季在全國范圍內實施名副其實的義務教育。但不少農村地區(qū)的青少年仍過早輟學，主要原因是農民工對基礎義務教育的重視不夠，不少農民工認為上學無用，不如盡早務工賺錢養(yǎng)家。因此，政府應加大宣傳基礎義務教育的重要性，保證每個農村青少年接受最起碼的義務教育，提高新生代農民工的整體文化素質，為我國未來的經濟發(fā)展奠定堅實的文化基礎。第二，倡導企業(yè)對新生代農民工的人力資本投入，創(chuàng)造更多的職業(yè)培訓機會。職業(yè)培訓對農民工生產效率提高有著不容忽視的作用。通過職業(yè)培訓，企業(yè)不僅可以大幅度提升生產效率，而且能提高新生代農民工就業(yè)穩(wěn)定性、增加工資收入、增強就業(yè)競爭力及實現職業(yè)地位的提升，從而實現企業(yè)和農民工的“雙贏”格局。因此，企業(yè)應加大對新生代農民工職業(yè)培訓的力度。第三，搭建職業(yè)培訓多元化、開放式平臺。政府應加強對農民工的職業(yè)培訓和就業(yè)指導，農民工流入地政府針對地方企業(yè)特點，開設具有無門檻、全免費、實用性強及豐富多樣化的職業(yè)培訓課程，不僅為他們提供培訓機會和就業(yè)指導，還幫助其職業(yè)發(fā)展提供良好的職業(yè)規(guī)劃。更為重要的是，為農民工搭建社交網絡平臺，擴大其職業(yè)交往的社會范圍，擺脫原有的交往“內卷化”模式(只限于同鄉(xiāng)、同層次的交往)，為其職業(yè)發(fā)展和融入就業(yè)城市提供社會資本支持，這也有助于社會持續(xù)安定。

［1］錢雪亞，王秋實，劉輝．中國人力資本水平再估算:1995－2005［J］．統計研究，2008，(12):4－10．

［2］雷輝．我國資本存量測算及投資效率的研究［J］．經濟學家，2009，(6):75－83．

［3］焦斌龍，焦志明．中國人力資本存量估算:1997－2007［J］．經濟學家，2010，(9):27－33．

［4］Raymond Byron，Evelyn Manaloto．Returns to education in China ［J］．Economic Development and Cultural Change，1990，(7):783－796．

［5］John Knight，Lina Song．The determinants of urban income inequality in China ［J］．Oxford Bulletin of Economics and Statistics，1991，(5):123－154．

［6］Emily N．Johnson，Gregory C．Chow．Rates of return to schooling in China［J］．Pacific Economics Review，1997，(23):101 －113．

［7］楊建芳，龔六堂，張慶華．人力資本的形成及其對經濟增長的影響［J］．管理世界，2006，(5):10－34．

［8］歐陽峣，劉智勇．發(fā)展中大國人力資本綜合優(yōu)勢與經濟增長——基于異質性與適應性視角的研究［J］．中國工業(yè)經濟，2010，(11):26－35．

［9］嚴成樑．資本投入對我國經濟增長的影響——基于拓展的MRW框架的分析［J］．數量經濟技術經濟研究，2011，(6):4－20．

［10］Heckman，James J．Sample selection bias as a specification error［J］．Economitrica，1979，147(1):153 －162．

［11］Mincer J．Schooling，Experience and Earnings［M］．New York:Columbia University Press for the National Bureau of Economic Research，1974．