教育對提高殘疾人就業(yè)機會及收入水平的影響
——基于CHIP2013數(shù)據(jù)的實證研究*

周春平

教育是人力資本的重要組成部分。人力資本是體現(xiàn)在勞動者身上的一種特殊資本，包括知識、技能、健康等。人力資本主要通過教育投資獲得，即個體的知識、技能主要來自對教育的投資。貝克爾指出[1]，人力資本投資包括學(xué)校正規(guī)教育、在職培訓(xùn)、醫(yī)療保健、遷移，以及收集價格與收入信息等多種形式。教育投資不僅有利于個體的職業(yè)發(fā)展，個體所受的教育程度越高，其就業(yè)的可能性與職業(yè)選擇空間也越大[2]；而且教育投資還與個體的工資收入成正比，個體所受的教育程度越高，工資收入水平也越高[3]。但在不同國家，教育投資的收益率并不相同，發(fā)展中國家一般高于發(fā)達(dá)國家[4]，其可能的原因在于教育投資的邊際報酬是遞減的。

教育作為殘疾人的人力資本重要組成部分，對殘疾人參與勞動力市場、增加收入同樣具有重要意義。但由于殘疾人的身體狀況以及人們對殘疾人的偏見，使得殘疾人在勞動力市場中往往處于劣勢地位。Acemoglu和Angrist的研究結(jié)果表明[5]，雇主對殘疾人的歧視是殘疾人就業(yè)率較低的重要原因。解堊的研究同樣發(fā)現(xiàn)[6]，工資歧視將會導(dǎo)致殘疾人離開勞動力市場，使殘疾人就業(yè)率下降了1.4%。紀(jì)雯雯、賴德勝等的研究則表明[7,8]，人口學(xué)特征是影響殘疾人勞動參與的最主要因素，康復(fù)服務(wù)對不同類別的殘疾人作用并不相同，家庭經(jīng)濟因素對殘疾人勞動參與的負(fù)面影響較小。由此可見，現(xiàn)有文獻(xiàn)多從人口學(xué)特征、殘疾狀況、康復(fù)服務(wù)、就業(yè)歧視等因素研究殘疾人在勞動力市場中的參與決策，而忽視作為人力資本重要組成部分的教育對殘疾人勞動參與以及收入水平的影響。本文擬通過大樣本數(shù)據(jù)實證分析教育在多大程度上提高了殘疾人的就業(yè)機會與收入水平，這不僅對微觀層面上殘疾人個體的教育投資決策，而且對宏觀層面上政府制定特殊教育政策都具有一定的參考價值。

1.模型與數(shù)據(jù)來源

為了估計教育對殘疾人就業(yè)與收入的影響，本文分別構(gòu)建用就業(yè)和收入作為被解釋變量的兩個模型，并將核心變量受教育水平分別引入標(biāo)準(zhǔn)的就業(yè)方程與明瑟收入方程[9]：

方程（1）為就業(yè)方程，其中，Emp表示就業(yè)狀況，Edu表示受教育程度，X為控制變量，α為核心變量受教育程度的就業(yè)彈性，β為其他待估計參數(shù)，ε表示隨機擾動項。方程（2）為收入方程，其中，Wage表示工資收入水平，Edu表示受教育程度，X為控制變量，α為核心變量受教育程度的收入彈性，β為其他待估計參數(shù)，ε表示隨機擾動項。為了消除異方差的影響而又不改變變量的趨勢，我們對方程（2）中的被解釋變量Wage取自然對數(shù)。

本文數(shù)據(jù)來源于北京師范大學(xué)中國收入分配研究院開展的中國家庭收入調(diào)查（CHIP）2013年數(shù)據(jù)。CHIP2013數(shù)據(jù)是一個按東、中、西分層抽樣方式建立的全國范圍勞動力市場調(diào)查數(shù)據(jù)，覆蓋了從15個省份126城市234個縣區(qū)抽取的64777個樣本。在CHIP2013數(shù)據(jù)中，有一項關(guān)于樣本是否有殘疾的調(diào)查：“（1）沒有；（2）有，但不影響正常工作、學(xué)習(xí)和生活；（3）有，且影響正常工作、學(xué)習(xí)和生活”。（根據(jù)CHIP問卷提供的解釋，這里的殘疾是指包括程度不同的肢體殘缺、感知覺障礙、精神情緒異常、智能缺陷等。對正常工作、學(xué)習(xí)和日常生活是否產(chǎn)生功能性障礙，由被調(diào)查對象根據(jù)自身狀況自我評價。）我們分別剔除了所有回答“沒有”殘疾以及該選項為空缺的樣本，最終一共獲得802個殘疾人樣本。其中，城市581人，占72.44%，農(nóng)村221人，占27.56%；男性703人，占87.66%，女性99人，占12.34%。

關(guān)于本文所關(guān)注的核心變量殘疾人的受教育程度，CHIP2013問卷中提供了兩個問題，一個是“受正規(guī)教育的年限：______”，另一個是“您所完成的最高學(xué)歷是：（1）未上過學(xué)（包括識字班等非正規(guī)的教育）；（2）小學(xué)；（3）初中；（4）高中；（5）職高/技校；（6）中專；（7）大專；（8）大學(xué)本科；（9）研究生”。本文將用前一個變量“受教育年限”作為核心變量進入回歸模型，而將后一個變量“最高學(xué)歷”留作模型的穩(wěn)健性檢驗。

對于被解釋變量就業(yè)狀況的衡量，CHIP2013問卷中有一個問題：“您2013年末的就業(yè)/在學(xué)情況是：（1）就業(yè)（包括離退休后再就業(yè)）；（2）機關(guān)事業(yè)單位離退休人員；（3）企業(yè)及其他單位退休人員；（4）在校學(xué)生；（5）失業(yè)/待業(yè)；（6）家務(wù)勞動者；（7）在產(chǎn)假或哺乳假的婦女；（8）在長病假；（9）其他不工作、不上學(xué)的成員。”對于該問題的回答，我們首先剔除選擇第4、6、7、8項的樣本，然后將選擇第1、2、3項的樣本定義為“就業(yè)”，選擇第5、9項的樣本定義為“未就業(yè)”，由此，殘疾人就業(yè)狀況轉(zhuǎn)換為“二分”變量。表1是對變量所做的描述性統(tǒng)計。

接著，我們對802個樣本按照受教育年限進行分組，分別考察不同受教育年限殘疾人的就業(yè)狀況與工資收入水平，如表2所示。從表2可以看出，殘疾人受教育程度越高，獲取就業(yè)機會的概率越高，工資收入也隨之上升。再從變量之間的相關(guān)系數(shù)來看，受教育年限與就業(yè)狀況、工資收入之間的相關(guān)系數(shù)分別為0.2136、0.2860，為低度相關(guān)，并且在統(tǒng)計學(xué)上均是顯著的（P＜.000）。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

表2 受教育年限與就業(yè)、年工資收入變量的描述性統(tǒng)計

2.估計結(jié)果與分析

2.1 教育對殘疾人就業(yè)的影響

我們首先根據(jù)就業(yè)方程估計教育對殘疾人就業(yè)的影響，估計結(jié)果如表3所示。模型1是對全部樣本所做的估計，核心變量為受教育年限，參考已有文獻(xiàn)以及數(shù)據(jù)的可獲得性，控制變量選擇性別、戶籍、健康狀況、殘疾程度等。模型2、3是對農(nóng)村、城鎮(zhèn)殘疾人樣本進行的分層回歸。由于就業(yè)狀況被重新定義為“二分”變量，因此，采用logit模型進行估計。

在模型1中，關(guān)鍵變量受教育年限的回歸系數(shù)為0.078，并且在1%的水平上顯著，這表明，受教育程度對殘疾人的就業(yè)有顯著的正向影響，受教育年限提高1年，殘疾人獲得就業(yè)機會的概率將提高0.078%。從前述描述性統(tǒng)計來看，我們將殘疾人受教育年限分為6年以下、6—9年、9—12年、12年以上四個組，各組的就業(yè)率分別為53.53%、64.04%、70.06%、73.50%。由此可見，隨著受教育程度的提高，殘疾人的就業(yè)率也隨之提高。

模型1中，各控制變量均達(dá)到5%以上水平顯著，這表明，殘疾人就業(yè)存在明顯的性別歧視，女性在勞動力市場獲得就業(yè)機會的可能性要小于男性。健康水平的提高則有助于提高殘疾人的就業(yè)機會，殘疾等級的提高則會顯著降低殘疾人就業(yè)機會的獲取。針對農(nóng)村、城鎮(zhèn)殘疾人樣本進行的分層回歸結(jié)果表明，盡管模型2中的控制變量性別不能通過顯著性檢驗，但本研究所關(guān)注的核心變量受教育年限在模型2、3中均能通過顯著性檢驗，因此，教育對殘疾人的就業(yè)有顯著的正向影響。

表3 教育對殘疾人就業(yè)的影響（被解釋變量：就業(yè)狀況）

2.2 教育對殘疾人工資收入的影響

接著，我們根據(jù)收入方程估計教育對殘疾人工資收入的影響，估計結(jié)果如表4所示。模型4是對全部樣本所做的分析，核心變量為受教育年限，控制變量選擇性別、戶籍、健康狀況、殘疾程度等。從變量的描述性統(tǒng)計來看，殘疾人的收入水平存在較大差異，年工資收入最大值為250000元，最小值僅為500元，因此，可能存在異常樣本點。為了檢驗估計結(jié)果是否穩(wěn)健可靠，我們對殘疾人收入水平5%的最大值和5%的最小值進行替換處理，替換方法是用相鄰的變量值替代，經(jīng)過對異常樣本點處理后的估計結(jié)果如模型5所示。模型6、7是對農(nóng)村、城鎮(zhèn)殘疾人樣本所做的分層估計。由于收入水平為連續(xù)型變量，因此模型4—7均采用OLS方法進行估計。

表4 教育對殘疾人收入的影響（被解釋變量：對數(shù)工資收入）

續(xù)表

在模型4中，關(guān)鍵變量受教育年限的回歸系數(shù)為正，并且在1%的水平上顯著，這表明，受教育年限對殘疾人的收入有顯著的正向影響。模型4、5中核心變量受教育年限的回歸系數(shù)分別為0.0591、0.0586，兩者相差不大，并且均達(dá)到0.1%的水平上顯著。這意味著，受教育年限提高1年，殘疾人收入水平將提高0.06%。從前述描述性統(tǒng)計來看，我們將殘疾人受教育年限分為6年以下、6—9年、9—12年、12年以上四個組進行考察，各組的收入水平分別為17234.13元、20921.85元、22054.42元、35913.02元。由此可見，隨著受教育年限的提高，殘疾人的收入水平也隨之提高。對農(nóng)村、城鎮(zhèn)樣本的分層回歸結(jié)果顯示，盡管部分控制變量不能通過顯著性檢驗，但本文所關(guān)注的核心變量受教育年限在模型6、7中均能通過顯著性檢驗。

2.3 模型的穩(wěn)健性檢驗

為了進一步驗證本研究結(jié)果的穩(wěn)健性，我們再用“最高學(xué)歷”替代“受教育年限”作為解釋變量進行估計，被解釋變量仍然為就業(yè)狀況、工資收入，模型中的各控制變量均保持不變，結(jié)果如表5所示。模型8—10中的被解釋變量為就業(yè)狀況，估計方法采用logit模型。模型8是對全部殘疾人樣本所做的估計，模型9、10是對農(nóng)村與城鎮(zhèn)樣本進行的分層估計。結(jié)果表明，核心變量最高學(xué)歷在模型8—10中均能通過顯著性檢驗，模型8中核心變量最高學(xué)歷的估計系數(shù)為0.248。這意味著，最高學(xué)歷提高1個級別，殘疾人獲得就業(yè)機會的概率將提高0.248%。

表5 模型的穩(wěn)健性檢驗

續(xù)表

模型11—13中的被解釋變量為對數(shù)工資收入，估計方法采用OLS模型。模型11是對全部樣本所做的估計，模型12、13是對農(nóng)村與城鎮(zhèn)樣本進行的分層估計。結(jié)果表明，核心變量最高學(xué)歷在模型11—13中同樣均能通過顯著性檢驗，模型11中核心變量最高學(xué)歷的估計系數(shù)為0.124。這意味著，最高學(xué)歷提高1個級別，殘疾人收入水平將提高0.124%。因此，本文的實證結(jié)果具有較強的穩(wěn)健性。

3.結(jié)論與政策含義

教育可以提高殘疾人的人力資本，幫助殘疾人獲得就業(yè)機會，提高殘疾人的收入水平?；贑HIP2013數(shù)據(jù)802個殘疾人樣本的回歸結(jié)果表明，教育作為一種重要的人力資本，對殘疾人的就業(yè)、收入均有顯著的正向影響，受教育年限提高1年，殘疾人獲得就業(yè)機會的概率將提高0.078%，年工資收入將提高0.06%。

本研究的政策含義是，政府應(yīng)逐步縮小殘疾人與非殘疾人的教育差距，提高殘疾人的人力資本，保障殘疾人進入勞動力市場的機會公平，提高殘疾人獲得就業(yè)機會的能力。然而，根據(jù)CHIP2013數(shù)據(jù)全部樣本的比較分析發(fā)現(xiàn)，殘疾人平均受教育年限僅為7.07年，平均學(xué)歷僅為小學(xué)畢業(yè)，總體就業(yè)率僅為63.59%；而非殘疾人平均受教育年限為8.81年，平均學(xué)歷為初中畢業(yè)，總體就業(yè)率達(dá)92.98%。因此，首先要堅決貫徹落實《義務(wù)教育法》《殘疾人教育條例》等法律法規(guī)，保障殘疾人受教育的基本權(quán)利；同時，加大對殘疾人群體的教育投入，大力實施殘疾人教育補貼制度，使更多的殘疾人獲得教育機會；加快發(fā)展殘疾人高中階段及后期教育，尤其是中等職業(yè)教育和高等職業(yè)教育，不斷提高殘疾人的受教育水平。

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