中國(guó)教育回報(bào)率的分布特征及地區(qū)差異
——基于中國(guó)社會(huì)綜合調(diào)查（CGSS）2013年數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

劉 晗

中國(guó)教育回報(bào)率的分布特征及地區(qū)差異
——基于中國(guó)社會(huì)綜合調(diào)查（CGSS）2013年數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

劉 晗

基于中國(guó)社會(huì)綜合調(diào)查（CGSS）2013年的數(shù)據(jù)，分別使用最小二乘法（OLS）和分位數(shù)回歸法（QR）估算不同收入水平和教育層次下的教育回報(bào)率，并分析其對(duì)收入差距的影響。研究發(fā)現(xiàn)：教育回報(bào)率隨著收入的增加而遞減，教育對(duì)縮小收入差距有正向影響。各教育層次的教育回報(bào)率分布情況不同。對(duì)于初等、中等教育層次，其回報(bào)率同上述一致。對(duì)高等教育層次，高收入群體的教育回報(bào)率更高。若一味的發(fā)展高等教育，必將導(dǎo)致“馬太效應(yīng)”。教育回報(bào)率還存在顯著的地區(qū)差異，東、西部地區(qū)的收入差距存在進(jìn)一步擴(kuò)大的趨勢(shì)，對(duì)于西部偏遠(yuǎn)地區(qū)，完善基礎(chǔ)教育的同時(shí)鼓勵(lì)職業(yè)教育對(duì)調(diào)節(jié)居民間收入差距更為有效。

教育回報(bào)率；分位數(shù)回歸；收入差距

近年來(lái)，多項(xiàng)研究表明：我國(guó)的人口紅利已經(jīng)消失，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要依靠科技發(fā)展和制度創(chuàng)新。因此，加快從人口紅利向人才紅利過(guò)渡才能保證國(guó)家經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)穩(wěn)態(tài)增長(zhǎng)。提高教育水平是實(shí)現(xiàn)國(guó)家人才紅利的基礎(chǔ)，也是解決貧困代際傳遞的有力手段。

隨著我國(guó)教育事業(yè)的發(fā)展，教育經(jīng)費(fèi)也逐年提升。提高教育水平對(duì)不同收入、不同性別、不同地區(qū)的個(gè)人收入是否有影響，教育能否縮小收入差距等成為研究熱點(diǎn)。部分學(xué)者開(kāi)展了基于教育回報(bào)率的測(cè)度分析實(shí)證研究。李雪松等人運(yùn)用2000年微觀(guān)數(shù)據(jù)估計(jì)20世紀(jì)末中國(guó)的教育回報(bào)，指出我國(guó)教育回報(bào)率顯著提高，教育和勞動(dòng)力對(duì)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起到重要作用［1］。張車(chē)偉指出教育回報(bào)率存在隨收入增加而上升的趨勢(shì)，即教育在一定程度上會(huì)導(dǎo)致居民收入差距擴(kuò)大的“馬太效應(yīng)”［2］。劉生龍基于分位數(shù)回歸和審查分位數(shù)回歸對(duì)我國(guó)教育回報(bào)率進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果表明，教育對(duì)于中國(guó)居民的收入有正向促進(jìn)作用，在各分位點(diǎn)教育對(duì)女性居民收入的回報(bào)高于男性［3］。徐舒通過(guò)考察技術(shù)進(jìn)步、教育收益與收入不平等之間的關(guān)系，認(rèn)為教育拉大了居民間收入的不平等，這與張車(chē)偉的研究結(jié)果一致［4］。劉生龍等人利用2007—2009年中國(guó)城鎮(zhèn)住戶(hù)調(diào)查數(shù)據(jù)，基于斷點(diǎn)回歸方法研究義務(wù)教育法的實(shí)施對(duì)個(gè)體受教育年限和教育回報(bào)率的影響，進(jìn)一步論證了高收入群體教育回報(bào)率要高于低收入群體這一結(jié)果［5］。大部分學(xué)者對(duì)教育回報(bào)率的考察主要側(cè)重不同時(shí)期不同地區(qū)的教育回報(bào)率的變化，并未對(duì)各教育層次上不同收入水平的教育回報(bào)率進(jìn)行考察研究。筆者利用CGSS2013年調(diào)查數(shù)據(jù)，基于分位數(shù)回歸對(duì)教育回報(bào)率的分布、地區(qū)差異及不同教育階段的回報(bào)率進(jìn)行實(shí)證研究，在此基礎(chǔ)上分析教育對(duì)收入差距的影響。

一、模型設(shè)定與研究方法

（一）計(jì)量模型

Mincer考察人力資本對(duì)收入的影響，將工資收入表示為受教育年限、工作經(jīng)驗(yàn)的函數(shù)，推導(dǎo)出明瑟模型，被廣泛應(yīng)用于探討人力資本對(duì)收入回報(bào)的研究中。明瑟方程的函數(shù)形式如下：

式中：y是收入變量；x指影響收入的因素，一般為受教育年限、工作經(jīng)驗(yàn)、性別、地區(qū)、職業(yè)等。

經(jīng)典的明瑟方程只考察教育和工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)收入的影響，其具體形式為：

式中：ln（wage）為工資的對(duì)數(shù)；Sch指受教育年限；Exp為工作年限，代表經(jīng)驗(yàn)變量；Exp2測(cè)度工作經(jīng)驗(yàn)的非線(xiàn)性影響；β1的估計(jì)值即為教育的收益率。

經(jīng)典的明瑟方程是完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)的教育純收益?？紤]到勞動(dòng)力的市場(chǎng)分割，個(gè)人收入同時(shí)受性別、職業(yè)、地區(qū)等因素影響，筆者對(duì)變量進(jìn)行調(diào)整，得到模型：

模型中新加入ΣλiXi為性別、地區(qū)的綜合影響。由于教育質(zhì)量與個(gè)人能力難以測(cè)度，故研究不考慮其影響。

（二）指標(biāo)與數(shù)據(jù)

研究數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)社會(huì)綜合調(diào)查（以下簡(jiǎn)稱(chēng)CGSS）2013年的調(diào)查結(jié)果。CGSS始于2003年，2013年數(shù)據(jù)調(diào)查涵蓋了除港澳臺(tái)與新疆、西藏和海南外的全國(guó)28個(gè)省、市、自治區(qū)，調(diào)查內(nèi)容包括居民生活狀態(tài)、教育、健康、職業(yè)、社會(huì)關(guān)系等各方面的信息，適合做教育回報(bào)率的研究。筆者主要選取被調(diào)查者出生年份、最高受教育程度、受教育狀態(tài)（輟學(xué)、退學(xué)、肄業(yè)、畢業(yè)）、2012年全年總收入、職業(yè)性質(zhì)、性別、所在地區(qū)、城市或農(nóng)村8個(gè)變量估測(cè)教育回報(bào)率。

樣本選擇上，由于考察教育收益率，故只選取收入為正的樣本，并排除年齡在60歲以上和16歲以下的樣本。篩選后得到的有效樣本為6 071個(gè)。

模型中被解釋變量為工資?？紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性，筆者選取2012年全年總收入變量來(lái)衡量居民收入。由于居民收入水平呈明顯右偏態(tài)分布，故對(duì)其取自然對(duì)數(shù)，以減弱離群值和極端值的影響。采用對(duì)數(shù)處理后居民收入分布近似服從正態(tài)分布。

模型的解釋變量設(shè)為居民的受教育年限Sch、工作經(jīng)驗(yàn) Exp、地區(qū)X1、性別 X2、城市或鄉(xiāng)村X(qián)35個(gè)變量。其中，Sch由最高受教育程度和受教育狀態(tài)決定。受教育程度被劃分為未受教育、小學(xué)（包括私塾）、初中、普通高中、職業(yè)高中或技校（包括中專(zhuān)）、大學(xué)專(zhuān)科、大學(xué)本科、研究生及以上8個(gè)等級(jí)，其教育年限分別為 0、6、9、12、12、15、16 和 19 年。考慮受教育狀態(tài)，對(duì)于未完成學(xué)業(yè)的樣本，其教育年限為上層次學(xué)歷年限加上未完成層次年限的一半。Exp由工作年限衡量，由年齡-受教育年限-6年的計(jì)算方式確定。 X1、X2、X3為虛擬變量，其取值為：東部地區(qū) X1=1，中西部地區(qū)X1=0；男性 X2=1，女性 X2=0；城市X3=1，農(nóng)村X(qián)3=0。

（三）計(jì)量方法

已有研究多使用最小二乘回歸對(duì)教育回報(bào)率進(jìn)行估計(jì)。但是，最小二乘估計(jì)有以下幾方面的不足：一是最小二乘估計(jì)更容易受異常值影響，導(dǎo)致回歸結(jié)果不精確；二是存在內(nèi)生性問(wèn)題，如個(gè)人能力變量不可獲得，故模型將其歸為擾動(dòng)項(xiàng)使得擾動(dòng)項(xiàng)與解釋變量相關(guān)，從而導(dǎo)致最小二乘回歸結(jié)果不具有一致性，通常使用工具變量法解決此類(lèi)問(wèn)題；三是最小二乘回歸要求嚴(yán)格，研究實(shí)際問(wèn)題時(shí)難以滿(mǎn)足，從而使得回歸結(jié)果不穩(wěn)健。

分位數(shù)回歸的基本思路是尋求使得殘差絕對(duì)值的加權(quán)平均最小的系數(shù)估計(jì)值β^，即若對(duì)樣本做q分位數(shù)回歸，其目標(biāo)函數(shù)為：

分位數(shù)回歸計(jì)量結(jié)果不受極端值影響，較為穩(wěn)健。

分位數(shù)回歸可以對(duì)不同分位點(diǎn)的教育回報(bào)率進(jìn)行測(cè)度，反應(yīng)不同收入水平的教育回報(bào)率的差異，便于我們考察其分布特征。對(duì)不同收入水平的分位數(shù)回歸在一定程度上解決內(nèi)生性問(wèn)題。并且，分位數(shù)回歸對(duì)研究總體的分布無(wú)嚴(yán)格要求。因此，筆者使用分位數(shù)回歸法考察我國(guó)的教育回報(bào)率。

二、實(shí)證計(jì)量結(jié)果與解釋

筆者分別使用最小二乘回歸（OLS）和分位數(shù)回歸（QR）2種方法對(duì)教育回報(bào)率進(jìn)行估測(cè)。

（一）數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)

選取CGSS2013年中所需變量，進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選處理后得到607 1個(gè)有效樣本。變量的描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

從表1中可以看出，2012年我國(guó)平均受教育年限約為9.5年，學(xué)歷高于初中的人數(shù)占比超過(guò)50%。從樣本分布來(lái)看，中西部地區(qū)樣本量比較多；從性別來(lái)看，男性占比較高；從城鄉(xiāng)看，城鎮(zhèn)居民比重較大。

（二）最小二乘估計(jì)

首先運(yùn)用Stata對(duì)式（2）即經(jīng)典的明瑟方程做最小二乘估計(jì)，結(jié)果如下：

以上各變量系數(shù)估計(jì)值均在5%顯著性水平下顯著，收入與教育年限、工作經(jīng)驗(yàn)正相關(guān)，調(diào)整的可決系數(shù)R2的值為0.306 9，可以認(rèn)為模型擬合效果較好。從估計(jì)結(jié)果看，不考慮地區(qū)等因素的影響，2012年我國(guó)教育回報(bào)率大致為10.97%?？紤]地區(qū)、性別和城鄉(xiāng)因素的影響，最小二乘回歸結(jié)果為：

調(diào)整后模型的可決系數(shù)為0.441 4，說(shuō)明加入虛擬變量后，模型的擬合度變得更好，同時(shí)各系數(shù)均顯著。從回歸結(jié)果看，教育對(duì)收入的影響明顯降低，教育回報(bào)率約為5.57%，幾乎是教育純收益的一半，這說(shuō)明教育的收入效應(yīng)在很大程度上受地區(qū)、性別、城鄉(xiāng)等因素的影響。在其他條件不變時(shí)，東部地區(qū)居民的收入比中西部高52.88%，這也解釋了當(dāng)前勞動(dòng)力向東部發(fā)達(dá)地區(qū)流動(dòng)這一現(xiàn)象。在其他條件不變時(shí)，男性收入比女性高42.37%，而城市居民收入比農(nóng)村的高47.75%，地區(qū)、性別和城鄉(xiāng)等因素均對(duì)居民收入有顯著影響。

（三）分位數(shù)回歸估計(jì)（QR）

對(duì)調(diào)整的明瑟方程做分位數(shù)回歸，分別選取0.1、0.2、…、0.9共9個(gè)分位點(diǎn)，并將結(jié)果與OLS回歸進(jìn)行比較，回歸結(jié)果見(jiàn)表2。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

根據(jù)回歸結(jié)果可以看出，由于異常值等因素的影響，OLS回歸系數(shù)略低于QR回歸，通過(guò)Stata中Test檢驗(yàn)得到拒絕各分位點(diǎn)回歸系數(shù)相等的假設(shè)，且教育回報(bào)率隨著分位點(diǎn)的逐漸提高而降低?；貧w結(jié)果表明教育回報(bào)并不會(huì)導(dǎo)致“馬太效應(yīng)”，而低收入家庭可通過(guò)接受教育使得自身收入提高，縮小與高收入家庭的差距，此種差異可能源于數(shù)據(jù)或所選變量的不同。工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)收入的影響在各分位點(diǎn)無(wú)明顯變化趨勢(shì)。地區(qū)差異對(duì)工資的影響隨著收入增加呈現(xiàn)遞減的趨勢(shì)。在0.1分位點(diǎn)上，其他因素不變時(shí)，東部地區(qū)居民的工資收入比中西部地區(qū)的高65.9%；隨著分位點(diǎn)的增大，系數(shù)逐漸減??；在0.9分位點(diǎn)，這一差距為45.1%。性別與城鄉(xiāng)差異對(duì)工資的影響同地區(qū)類(lèi)似，也是隨著分位點(diǎn)增大逐漸遞減。但是，回歸中的常數(shù)項(xiàng)呈現(xiàn)出隨著收入增大而逐漸增加，在其他因素均為零時(shí)，收入最高的10%群體的工資是收入最低的10%群體的工資的2倍多。

（四）不同教育層次教育回報(bào)率的比較

1.各教育層次數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)

為了便于相互比較不同受教育的程度，筆者將其分為小學(xué)、初中、高中、職業(yè)教育（包括職業(yè)高中或技?；蛑袑?zhuān)）、高等教育（大專(zhuān)及以上）5個(gè)層次。各層次樣本量分別為 1 183、1 947、771、515 和 1 281。 各教育層次數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表3。

根據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出，隨著教育層次的提高，居民的工資收入明顯提升，標(biāo)準(zhǔn)差逐漸減小，工資收入分布越來(lái)越集中。在小學(xué)、初中、高中和職業(yè)教育層次上，收入的中位數(shù)均高于其均值，收入分布呈左偏態(tài)分布，即有低收入極端值存在。在大專(zhuān)及以上的教育層次上，收入的中位數(shù)低于均值，說(shuō)明其呈右偏態(tài)分布，即有收入很高的極端值存在。在各教育層次樣本中，男性均多于女性，城市居民多于農(nóng)村居民，且隨著教育層次的提高，東部發(fā)達(dá)地區(qū)樣本量占比上升。大專(zhuān)及以上的教育層次中，57.97%的樣本來(lái)自東部發(fā)達(dá)地區(qū)。城鄉(xiāng)間差異與地區(qū)間一致，數(shù)據(jù)表明接受過(guò)高等教育的人中有95.47%的人居住在城市，進(jìn)一步反映東西部地區(qū)教育水平存在差距，且勞動(dòng)力的地區(qū)遷移與受教育水平和收入水平有關(guān)。

表3 各教育層次數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)

2.回歸結(jié)果分析

利用分位數(shù)回歸對(duì)0.1～0.9分位點(diǎn)進(jìn)行估計(jì)，回歸結(jié)果顯示小學(xué)教育僅僅對(duì)收入水平最低的10%樣本有顯著影響。不同教育層次分位數(shù)回歸結(jié)果見(jiàn)圖1。

圖1 不同教育層次分位數(shù)回歸結(jié)果

分析圖1可得，從整體上看，大專(zhuān)及以上教育層次的教育回報(bào)率最高，其次是職業(yè)教育。在不同教育層次，教育回報(bào)率在不同分為點(diǎn)的變化趨勢(shì)不一致。具體來(lái)看，大專(zhuān)及以上教育層次的回報(bào)率隨著收入的增加而上升；職業(yè)教育層次回報(bào)率隨收入增加呈先增后減的倒“U”型；中學(xué)階段教育回報(bào)率隨收入增加而下降。在低分位點(diǎn)上，高中教育的回報(bào)率最高；在20%～35%分位點(diǎn)，職業(yè)教育的收益率最高；在高分位點(diǎn)，高等教育回報(bào)率最高。一般認(rèn)為高等教育門(mén)檻高，限制低收入群體接受高等教育的機(jī)會(huì)，從而會(huì)擴(kuò)大收入差距。從研究實(shí)證結(jié)果看，即使降低高等教育門(mén)檻，也難以縮小收入差距。對(duì)于低收入地區(qū)或群體，保障其完成中學(xué)教育，鼓勵(lì)職業(yè)教育對(duì)縮小差距更加行之有效。

3.教育回報(bào)率的地區(qū)差異

分析東部發(fā)達(dá)地區(qū)和中西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)教育回報(bào)率的差異，不同地區(qū)教育回報(bào)率的回歸結(jié)果見(jiàn)圖2。

圖2 不同地區(qū)教育回報(bào)率的回歸結(jié)果

東部地區(qū)教育回報(bào)率隨著分位點(diǎn)的增大呈先減后增趨勢(shì)；中西部地區(qū)教育回報(bào)率隨著分位點(diǎn)的升高而降低；東部地區(qū)明顯高于西部地區(qū)且差異呈擴(kuò)大趨勢(shì)。教育回報(bào)率差異不僅源于教育年限不同，還有教育質(zhì)量差異。東部發(fā)達(dá)地區(qū)具有優(yōu)越的地理位置、經(jīng)濟(jì)條件和教育資源，即使接受同樣年限的教育，其教育質(zhì)量也要普遍高于經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)地區(qū)。隨著收入的提高，地區(qū)間收入差距隨著教育回報(bào)差距的增大而增大，鼓勵(lì)勞動(dòng)力向高回報(bào)地區(qū)流動(dòng)，摒除勞動(dòng)力流動(dòng)壁壘，才能有效縮小居民收入差距。

三、結(jié)論及政策建議

筆者基于CGSS2013年的調(diào)查數(shù)據(jù)，分別利用OLS和QR方法對(duì)我國(guó)教育回報(bào)率及其分布情況、層次地區(qū)差異進(jìn)行考察，得到以下5點(diǎn)結(jié)論。第一，完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)的教育回報(bào)率（教育純收益）遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于不完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)，地區(qū)、性別、城鄉(xiāng)均對(duì)收入有顯著影響，說(shuō)明勞動(dòng)力市場(chǎng)存在嚴(yán)重分割，教育對(duì)收入的影響效應(yīng)很大程度上是通過(guò)就業(yè)途徑實(shí)現(xiàn)的。第二，隨著分位點(diǎn)的上升，教育回報(bào)率呈下降趨勢(shì)，說(shuō)明低收入家庭可以通過(guò)接受教育縮小與高收入家庭的差距，教育不會(huì)導(dǎo)致“馬太效應(yīng)”。第三，不同教育層次的回報(bào)率差異明顯，整體上看，教育回報(bào)率從高到低的順序依次為大專(zhuān)及大專(zhuān)以上教育層次、職業(yè)教育層次、初中和高中教育層次，在低分位點(diǎn)上職業(yè)教育回報(bào)率最高，高分位點(diǎn)上大專(zhuān)及以上的高等教育回報(bào)率最高。第四，不同教育層次的回報(bào)率隨收入的變動(dòng)呈不同變動(dòng)趨勢(shì)。整體上看，大專(zhuān)及以上的高等教育層次回報(bào)率隨著收入的增加而上升，職業(yè)教育層次的回報(bào)率隨收入增加呈先增后減的倒“U”型，中學(xué)階段教育層次的回報(bào)率隨收入增加而下降。第五，我國(guó)教育回報(bào)率存在較大的地區(qū)差異。東部地區(qū)的教育回報(bào)率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于中西部地區(qū)，且差距有擴(kuò)大趨勢(shì)。東部地區(qū)教育回報(bào)率隨著分位點(diǎn)的提高呈先降后升的“U”型趨勢(shì)，中西部地區(qū)總體呈下降趨勢(shì)。

基于以上結(jié)論得出如下政策建議。第一，完善基礎(chǔ)教育。初等教育是教育的基礎(chǔ)，尤其對(duì)于西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)，其初等教育收益率最高，故應(yīng)加大投入力度，保證全民完成義務(wù)教育。第二，發(fā)展職業(yè)教育。近年來(lái)國(guó)家大力支持高等教育，忽視職業(yè)教育，然而從實(shí)證結(jié)果看，高等教育回報(bào)率隨著收入的增加而增加，若一味發(fā)展高等教育必然導(dǎo)致收入差距擴(kuò)大的“馬太效應(yīng)”。對(duì)于低收入家庭，接受職業(yè)教育是其縮小收入差距的最優(yōu)選擇。第三，加大對(duì)低收入家庭的扶持力度。低收入群體教育收益率普遍高于高收入群體，扶持低收入群體接受更多教育會(huì)得到更高的回報(bào)，故應(yīng)該加大對(duì)低收入家庭的教育輔助。第四，完善勞動(dòng)力市場(chǎng)。勞動(dòng)力的市場(chǎng)分割會(huì)降低教育回報(bào)率，故應(yīng)完善勞動(dòng)力市場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)人才自由地向高回報(bào)率地區(qū)、部門(mén)流動(dòng)，實(shí)現(xiàn)人力資源的最優(yōu)配置。

[1]李雪松，詹姆斯·赫克曼.選擇偏差、比較優(yōu)勢(shì)與教育的異質(zhì)性回報(bào)：基于中國(guó)微觀(guān)數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].經(jīng)濟(jì)研究，2004（4）.

[2]張車(chē)偉.人力資本回報(bào)率變化與收入差距：“馬太效應(yīng)”及其政策含義[J].經(jīng)濟(jì)研究，2006（12）.

[3]劉生龍.教育和經(jīng)驗(yàn)對(duì)中國(guó)居民收入的影響：基于分位數(shù)回歸和審查分位數(shù)回歸的實(shí)證研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2008（4）.

[4]徐舒.技術(shù)進(jìn)步、教育收益與收入不平等[J].經(jīng)濟(jì)研究，2010（9）.

[5]劉生龍，周紹杰，胡鞍鋼.義務(wù)教育法與中國(guó)城鎮(zhèn)教育回報(bào)率：基于斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)[J].經(jīng)濟(jì)研究，2016（2）.

（編輯：唐龍）

F014.32

A

1673-1999（2017）08-0059-05

劉晗（1994—），安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院統(tǒng)計(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)2016級(jí)碩士研究生，研究方向?yàn)榻?jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)。

2017-06-05