農(nóng)村流動人口自雇教育回報(bào)率的性別差異研究

李 強(qiáng) 宋中麗 劉曉紅 張林秀

改革開放40多年來，我國在經(jīng)濟(jì)增長、改善民生和減貧等方面取得了巨大成就。城鄉(xiāng)區(qū)域發(fā)展差距和居民收入分配差距不斷縮小，農(nóng)村居民的收入水平快速提升，而農(nóng)村勞動力流動是實(shí)現(xiàn)增收的重要途徑(中國農(nóng)民工戰(zhàn)略問題研究課題組，2009；羅仁福等，2011)。過去40多年來，我國外出務(wù)工的農(nóng)村勞動力數(shù)量快速增長。從20世紀(jì)80年代開始，大量農(nóng)村勞動力離開農(nóng)村，到經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)就業(yè)(李飛，杜云素，2019)。1981年，農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)人數(shù)約為5 000萬(Zhang et al.,2018)，2020年增加到2.86億(1)2020年農(nóng)民工監(jiān)測調(diào)查報(bào)告.國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng).(2021-04-30)[2021-08-01].http:∥www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/202104/t20210430_1816933.html。，農(nóng)民工已然成為一個龐大的勞動力群體。

當(dāng)前，自雇發(fā)展為我國農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的一種重要形式。借鑒學(xué)界對自雇的定義，自雇與傳統(tǒng)的拿工資受雇于人相對應(yīng)，是指在非農(nóng)產(chǎn)業(yè)部門為自己工作的所有工作形式(Steinmetz & Wright，1989；吳曉剛，2006)。據(jù)朱志勝(2019)推算，2017年我國從事自雇創(chuàng)業(yè)的農(nóng)民工規(guī)模高達(dá)7 612萬人，并且其比例在2010—2017年間維持在40%～45%。另外，流動人口監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示，農(nóng)村自雇勞動力的收入呈現(xiàn)明顯的增長趨勢，由2012年的3 664.97元上漲到2018年的5 366.84元，自雇成為就業(yè)問題研究方面無法忽視的現(xiàn)象。

教育作為人力資本的一種形式，對提高農(nóng)村勞動力的非農(nóng)收入具有重要作用。人力資本理論指出，勞動力收入水平的重要決定因素之一為人力資本，尤其是教育。人們通過學(xué)校教育積累人力資本，增強(qiáng)就業(yè)技能和認(rèn)知能力，從而預(yù)期獲得更高的收入，改善生活質(zhì)量(Card，1999:1801-1863；左停，劉文婧，2020)。因此，研究教育對農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)和自雇就業(yè)收入的影響，顯然具有重要的理論價值和現(xiàn)實(shí)意義。

現(xiàn)有文獻(xiàn)對受雇農(nóng)民工的教育回報(bào)率關(guān)注較多，并且進(jìn)行了大量的異質(zhì)性分析，而性別差異是其中的一項(xiàng)重要研究，但關(guān)于農(nóng)村流動人口自雇的教育回報(bào)率研究較少。那么，教育對于自雇農(nóng)民收入的影響究竟如何，且男性和女性之間是否存在顯著差異？

本文將聚焦農(nóng)村自雇流動人口，基于2012—2018年的流動人口動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)，運(yùn)用混合OLS方法(控制時間效應(yīng))及似無相關(guān)估計(jì)方法，分析男性和女性的教育回報(bào)率是否存在顯著差異，并遵循多數(shù)學(xué)者的分類對群體進(jìn)行進(jìn)一步細(xì)分，將身為雇主有雇員的劃分為機(jī)會型創(chuàng)業(yè)，而自主經(jīng)營無雇員的劃分為生存型創(chuàng)業(yè)，探索不同類型、不同地區(qū)自雇者教育回報(bào)率的性別差異。

一、文獻(xiàn)綜述

(一)農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)、自雇的教育回報(bào)率

自20世紀(jì)80年代以來，農(nóng)村勞動力不斷向非農(nóng)行業(yè)流動，大大推進(jìn)了城鎮(zhèn)化發(fā)展，顯著緩解了農(nóng)村地區(qū)的失業(yè)問題，也提高了農(nóng)村勞動力的非農(nóng)收入。目前，自雇成為我國重要的非農(nóng)就業(yè)形式，農(nóng)村自雇的收入溢價從1988年到1995年迅速增長，越來越多的農(nóng)村人口選擇自雇就業(yè)，雖然其收益有所減少，但在2018年仍然是可觀的(Gustafsson & Zhang，2022)。

教育一直被認(rèn)為可以通過增強(qiáng)就業(yè)技能來增加勞動者收入。在非農(nóng)就業(yè)及自雇就業(yè)形式下，教育如何影響勞動者收入，即教育回報(bào)率問題是我們需要關(guān)注的焦點(diǎn)。關(guān)于教育回報(bào)率的研究可謂汗牛充棟，大多數(shù)學(xué)者都采用明瑟收入方程進(jìn)行實(shí)證研究。Patrinos & Psacharopoulos(2010:305-312)對發(fā)展中國家的教育回報(bào)率進(jìn)行總結(jié)，發(fā)現(xiàn)發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體的平均教育回報(bào)率接近11%，略高于全球10%的平均水平。并且中國農(nóng)村多年來教育回報(bào)率有所提高，20世紀(jì)80年代末至90年代初期，農(nóng)村個人教育回報(bào)率大致在2%～4%之間，1990年代中期至2000年在4%～7%之間(鐘曉琳，黃斌，2011)?；?004年中國甘肅省農(nóng)村的調(diào)查數(shù)據(jù)，Chen et al.(2017)估算得出教育回報(bào)為7.6%。Liu et al.(2020)利用2016年收集的初步調(diào)查數(shù)據(jù)估算得出教育的平均回報(bào)為3.1%。

根據(jù)學(xué)者的研究，農(nóng)村居民非農(nóng)就業(yè)的教育回報(bào)率大致在3%～8%之間?；?000年底在中國六省農(nóng)村的調(diào)查數(shù)據(jù)，de Brauw & Rozelle(2008)估計(jì)得出農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的教育回報(bào)率為6.3%～6.5%。Yang & An(2002)采用四川省和浙江省408個農(nóng)戶的調(diào)查數(shù)據(jù)，測得農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的教育回報(bào)率為4.6%。姚先國和張海峰(2004)使用浙江省企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)和湖南、廣東農(nóng)村勞動力流動調(diào)查數(shù)據(jù)，估算得出農(nóng)村外出勞動力的教育回報(bào)率在4%左右。邢春冰等(2013)估算得出農(nóng)民工在2005年、2011年的教育回報(bào)率分別為7.51%、4.66%。王春超和葉琴(2014)基于中國健康與營養(yǎng)調(diào)查(CHNS)數(shù)據(jù)，得出農(nóng)民工的教育回報(bào)率為8.4%。

部分學(xué)者對城鎮(zhèn)、農(nóng)村勞動力自雇的教育回報(bào)率進(jìn)行了研究。Meng(2001)使用山東濟(jì)南1 504名農(nóng)民工的調(diào)查數(shù)據(jù)，估算得出農(nóng)民工受雇的教育回報(bào)率為2.1%，自雇的教育回報(bào)率為7%。王德文等(2008)基于問卷調(diào)查，測得農(nóng)村遷移勞動力中自我經(jīng)營者為2.6%。黃志嶺(2014)基于全國外來務(wù)工人員調(diào)查數(shù)據(jù)，實(shí)證得出教育對農(nóng)民工自我雇傭收入的回報(bào)率為2.8%。溫興祥和程超(2017)測得農(nóng)村居民自雇創(chuàng)業(yè)年收入的教育回報(bào)率為18.6%。Iversen et al.(2010)使用丹麥勞動力市場的調(diào)查數(shù)據(jù)，實(shí)證研究表明自雇平均每年6.5%的教育回報(bào)隱藏了不同教育水平之間的顯著差異。王守文和石丹淅(2015)基于中國住戶收入項(xiàng)目調(diào)查數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)自雇者總體和不同教育層級的教育回報(bào)率呈上升趨勢，且女性自雇者教育收益率明顯高于男性自雇者。

(二)性別的收入差異及教育回報(bào)率差異

近年來，中國在性別方面的不平等逐步減弱?！?020年人類發(fā)展報(bào)告》指出，中國性別發(fā)展指數(shù)達(dá)到95.7%，成為女性和男性在人類發(fā)展指數(shù)方面取得的成就平等程度較高的國家(2)聯(lián)合國發(fā)展計(jì)劃署.2020年人類發(fā)展報(bào)告：新前沿—人類發(fā)展與人類世.http:∥hdr.undp.org/sites/default/files/hdr2020_cn.pdf。，相比于2011年的20.9%(3)2011人類發(fā)展報(bào)告：中國性別不平等指數(shù)排名好于美國.中國新聞網(wǎng).(2011-11-03)[2021-10-08]. https:∥www.chinanews.com.cn/gn/2011/11-03/3433685.shtml。，性別不平等指數(shù)降低到16.8%，表明女性和男性在生殖健康、賦權(quán)和勞動力市場三個維度形成的不平等得到緩解。

但是，性別收入差異依然存在?！吨袊祟惏l(fā)展報(bào)告特別版》指出，縮小性別收入差距依然是收入分配領(lǐng)域需要重視的一大挑戰(zhàn)(聯(lián)合國開發(fā)計(jì)劃署等，2019)。2019年，女性就業(yè)者占全社會就業(yè)人員的比重為43.2%，女性在全社會就業(yè)人員中比重保持在四成以上(4)2019年《中國婦女發(fā)展綱要(2011—2020年)》統(tǒng)計(jì)監(jiān)測報(bào)告.國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng).(2020-12-18)[2021-10-08]. http:∥www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/202012/t20201218_1810126.html。。但中國的男性和女性就業(yè)人口之間存在巨大的收入差距，第三次中國婦女社會地位調(diào)查顯示，城鄉(xiāng)女性勞動人口的平均收入僅為男性勞動人口的67.3%和56%(第三期中國婦女社會地位調(diào)查課題組，2011)。有研究指出，女性在勞動力市場上沒有受到公平對待，女性在勞動力市場中所占份額的增長和女性平均收入的增長都低于男性(Wang et al.，2016)。在收入分配的頂端，性別收入差距高于中間或底部，并且縮小的幅度也更小，也就是說，當(dāng)女性從事高薪職業(yè)時，她們的收入也低于男性，這種收入差距的縮小非常緩慢(Blau & Kahn，2017；Juhn & Mccue，2017)。

然而，教育被普遍認(rèn)為是緩解性別收入差異的重要因素，教育水平的提高促使女性進(jìn)入更多高薪的職業(yè)領(lǐng)域，如金融、科學(xué)、技術(shù)、工程和數(shù)學(xué)等曾經(jīng)大部分被男性占據(jù)的領(lǐng)域，從而大大減弱男性和女性的收入差異(Paula，2010；閆琦等，2017)。

學(xué)界對城鎮(zhèn)居民教育回報(bào)率的性別差異研究較多，而關(guān)于農(nóng)村男性和女性教育回報(bào)率差異的研究較少，且沒有得出一致結(jié)論。第一種觀點(diǎn)認(rèn)為男性教育回報(bào)率高于女性，如Wei et al.(1999)、侯風(fēng)云(2004)、趙力濤(2006)的研究均得出男性教育回報(bào)率高于女性。第二種觀點(diǎn)認(rèn)為女性教育回報(bào)率高于男性。例如，國務(wù)院發(fā)展研究中心農(nóng)村經(jīng)濟(jì)研究部《公共財(cái)政支持農(nóng)村義務(wù)教育問題研究》課題組(2007)利用百村教育狀況調(diào)查數(shù)據(jù)，得出農(nóng)村女性教育回報(bào)率高于男性；張永麗和徐臘梅(2019)發(fā)現(xiàn)甘肅省貧困地區(qū)農(nóng)村男性勞動力的教育回報(bào)率略低于女性；基于中國山西省947個農(nóng)戶微觀數(shù)據(jù)，高夢滔和和云(2006)采用分位數(shù)回歸方法，得出農(nóng)村男性和女性勞動力多接受一年的教育能夠使家庭收入分別提高14.1%和16.3%；梁潤(2011)基于CHNS數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，分城鄉(xiāng)和性別的教育收益率都基本呈現(xiàn)逐年遞增的趨勢，但城鎮(zhèn)的教育收益率總是高于農(nóng)村，而無論是城鎮(zhèn)還是農(nóng)村，女性的教育收益率都高于男性。

另外，有學(xué)者發(fā)現(xiàn)農(nóng)村男性和女性的教育回報(bào)率在不同教育階段、不同年齡階段、不同收入分位上也存在差異。基于甘肅省15個貧困村的調(diào)查數(shù)據(jù)，運(yùn)用傾向得分匹配法，張永麗等(2018)發(fā)現(xiàn)貧困地區(qū)農(nóng)村的教育收益率存在顯著的性別差異，女性在初中、高中和大學(xué)階段教育上獲得的教育回報(bào)高于男性，但在小學(xué)階段教育上獲得的教育回報(bào)低于男性，女性和男性在高中階段教育回報(bào)最高。張永麗和徐臘梅(2019)發(fā)現(xiàn)甘肅省貧困地區(qū)46～64歲女性的教育收益率高于男性，15～45歲男性高于女性。劉玉萍和郭郡郡(2019)發(fā)現(xiàn)女性農(nóng)民工各教育水平的回報(bào)均高于男性，且在不同收入分位上，女性的教育回報(bào)均高于男性。

回顧已有研究可以發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有文獻(xiàn)并未重點(diǎn)關(guān)注農(nóng)村流動人口自雇教育回報(bào)率的性別差異。農(nóng)村的性別不平等一直存在，這導(dǎo)致女性在收入水平、創(chuàng)業(yè)參與等方面往往落后于男性，而教育對于緩解農(nóng)村自雇群體的性別收入差距有何種影響？不同類型、不同地區(qū)的自雇群體又存在什么差異？本文試圖對這些問題進(jìn)行解答。

二、數(shù)據(jù)和模型設(shè)定

(一)數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于2012—2018年原國家衛(wèi)生和計(jì)劃生育委員會組織的全國流動人口動態(tài)監(jiān)測調(diào)查。該調(diào)查按照隨機(jī)原則在全國31個省(區(qū)、市)和新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)流動人口較為集中的流入地抽取樣本點(diǎn)，采取分層、多階段、與規(guī)模成比例的PPS方法開展抽樣調(diào)查，內(nèi)容包括個人特征、家庭成員與收支情況、就業(yè)情況等，為本文研究農(nóng)村流動人口自雇的教育回報(bào)率提供了可靠資料。

本文僅關(guān)注農(nóng)村流動人口樣本，即保留年齡為16～64歲、戶口性質(zhì)為農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)居民的勞動力樣本，并剔除了缺失值、收入低于100元和高于10萬元的極端值樣本。在就業(yè)身份方面，根據(jù)前述自雇的定義和類型劃分，自營勞動者、雇主作為自雇勞動力樣本，樣本數(shù)為367 107。該問卷定義自營勞動者的特征是既不被雇也不雇用他人，如果有親屬幫忙但不支付工資，經(jīng)營者本人仍屬自營勞動者。因此，自營勞動者作為生存型創(chuàng)業(yè)者樣本，樣本數(shù)為296 112，雇主作為機(jī)會型創(chuàng)業(yè)者樣本，樣本數(shù)為70 995。

從表1可知，每年樣本超過4萬人，總樣本為367 107人?？傮w平均月收入為4 365.52元，男性在樣本中所占比重達(dá)61%，平均受教育年限為9.15年，機(jī)會型創(chuàng)業(yè)人數(shù)占總?cè)藬?shù)的19%，生存型創(chuàng)業(yè)人數(shù)占總?cè)藬?shù)的81%。

表1 樣本數(shù)據(jù)總體情況

從圖1和圖2可知，不同類型的自雇群體，女性的月平均收入都低于男性。自雇者的月平均收入隨著教育水平的提高而增長，女性的月平均收入低于男性。

圖1 不同自雇類型收入性別差異

圖2 不同受教育程度自雇者的月平均收入

樣本數(shù)據(jù)中不同類型的自雇者初中學(xué)歷占比最高，大專及以上學(xué)歷占比最低；機(jī)會型創(chuàng)業(yè)群體中，男性初中及以下學(xué)歷占比明顯低于生存型創(chuàng)業(yè)群體，女性初中學(xué)歷占比與生存型創(chuàng)業(yè)群體持平，小學(xué)及以下學(xué)歷占比低于生存型創(chuàng)業(yè)群體，而高中及以上學(xué)歷占比，無論是男性還是女性都高于生存型創(chuàng)業(yè)者(見圖3)。

圖3 不同教育水平、不同性別和不同自雇類型的人數(shù)分布

對比男性和女性發(fā)現(xiàn)，在不同類型自雇群體中，女性在中高教育水平方面的比例明顯低于男性。具體而言，女性機(jī)會型創(chuàng)業(yè)者、生存型創(chuàng)業(yè)者的小學(xué)及以下學(xué)歷占比高于男性，女性機(jī)會型創(chuàng)業(yè)者初中學(xué)歷占比與男性持平，高中及以上學(xué)歷占比低于男性，女性生存型創(chuàng)業(yè)者初中及以上學(xué)歷占比低于男性。

對樣本數(shù)據(jù)中的受教育年限與對數(shù)收入進(jìn)行擬合發(fā)現(xiàn)，在不控制其他變量的情況下，男性和女性的受教育年限對收入均有明顯的正向影響，女性的教育回報(bào)率似乎已經(jīng)與男性持平(見圖4)。

圖4 教育與對數(shù)收入

(二)模型設(shè)定

本文采用明瑟收入方程(Mincer,1974:152)來獲取農(nóng)村流動人口的教育回報(bào)率，基本方程如下：

Selflnincomei=β0+β1educi+γZi+εi

(1)

(1)式中，Selflnincomei代表勞動力自雇就業(yè)月收入對數(shù)；educi代表自雇勞動力受教育年限；Zi代表影響勞動者收入的控制變量，包括性別、以年齡及平方項(xiàng)近似代替工作經(jīng)驗(yàn)及平方項(xiàng)(溫興祥,程超，2017)、是否結(jié)婚，以及地區(qū)特征、流動范圍和年份虛擬變量；β0表示常數(shù)項(xiàng)；β1表示自雇勞動力的教育回報(bào)率；γ為控制變量的系數(shù)；εi是擾動項(xiàng)。

(三)變量選取

1.被解釋變量

本文的被解釋變量為農(nóng)村流動人口的自雇月收入、生存型創(chuàng)業(yè)月收入、機(jī)會型創(chuàng)業(yè)月收入，并對月收入取對數(shù)處理納入模型。根據(jù)問卷定義，自雇者的月收入為經(jīng)營收入，具體指扣除營業(yè)用房租金、雇傭成本、進(jìn)貨成本等相關(guān)費(fèi)用后的營業(yè)凈收入。另外，鑒于本文采用的是不同年份的數(shù)據(jù)，為了消除價格因素的干擾，以2012年為基期，基于國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的各省份的居民消費(fèi)價格指數(shù)，對2013—2018年的收入進(jìn)行平減。

2.核心解釋變量

本文的核心解釋變量為受教育年限，問卷中并沒有受教育年限變量，根據(jù)受教育程度轉(zhuǎn)換得到受教育年限，小學(xué)以下為0年，小學(xué)為6年，初中為9年，高中或中專為12年，大專為15年，大學(xué)為16年，研究生為19年。

3.控制變量

本文的控制變量有：(1)個體特征，包括性別、年齡、年齡的平方項(xiàng)、是否結(jié)婚；(2)地區(qū)特征，基于農(nóng)村流動人口的目前所在地，按照傳統(tǒng)方法劃分為東部、中部、西部，西部為參照組(5)本文也采用國家統(tǒng)計(jì)局東部、中部、西部、東北地區(qū)的分類進(jìn)行了實(shí)證分析，但發(fā)現(xiàn)與東部、中部、西部地區(qū)分類的實(shí)證結(jié)果類似，因此不再列示。；(3)流動范圍，包括跨省、省內(nèi)跨市、市內(nèi)跨縣，其中市內(nèi)跨縣為參照組；(4)年份虛擬變量，通過年份虛擬變量控制時間變化因素。

(四)描述統(tǒng)計(jì)

表2為各變量的描述統(tǒng)計(jì)。自雇者平均月收入為4 099.68元，機(jī)會型創(chuàng)業(yè)者的月平均收入為5 706.94元，生存型創(chuàng)業(yè)者為3 714.33元?？梢姡噍^于生存型創(chuàng)業(yè)，從事機(jī)會型創(chuàng)業(yè)對農(nóng)村流動人口收入的正向影響更大。另外，女性自雇者的月平均收入為3 590.17元，明顯低于男性4 427.56元的月平均水平，自雇群體中性別收入差距依然存在。

表2 變量的描述統(tǒng)計(jì)(6)數(shù)據(jù)來源于2012—2018年中國流動人口動態(tài)監(jiān)測調(diào)查數(shù)據(jù)。

自雇者平均受教育年限為9.15年，超過了義務(wù)教育法規(guī)定的受教育年限。機(jī)會型創(chuàng)業(yè)者平均受教育年限為9.62年，生存型創(chuàng)業(yè)者為9.04年?？梢?，教育水平越高，從事機(jī)會型創(chuàng)業(yè)的概率越大。此外，女性平均受教育年限為8.86年，男性為9.34年，女性的受教育水平低于男性。

從個體特征來看，自雇群體中男性占比為60.8%，高于女性，平均年齡為37歲，已婚人數(shù)占比為91%。從地區(qū)特征來看，自雇者在東部地區(qū)占比最高，達(dá)到35.6%，在中部、西部地區(qū)占比相差不大，分別為32.4%、32.0%。從流動范圍來看，跨省流動人口最多，占50.4%，市內(nèi)跨縣流動人口最少，占18.3%。

三、實(shí)證結(jié)果與討論

(一)實(shí)證結(jié)果分析

1.自雇教育回報(bào)率及性別差異

本文采用混合OLS方法(控制時間效應(yīng))，對自雇群體進(jìn)行整體的教育回報(bào)率估計(jì)。根據(jù)表3估計(jì)結(jié)果的第一列發(fā)現(xiàn)，教育對于自雇者的收入有顯著的正向作用，自雇者的教育回報(bào)率為3.9%。

為了反映教育回報(bào)率的性別差異，本文分男性和女性樣本進(jìn)行回歸。根據(jù)表3估計(jì)結(jié)果的第二列和第三列發(fā)現(xiàn)，教育對于男性、女性自雇者的收入依然有顯著的正向作用，女性的教育回報(bào)率為4%，高于男性的教育回報(bào)率(3.8%)。另外，為了證明教育回報(bào)率的性別差異在統(tǒng)計(jì)上是否顯著，本文采用似無相關(guān)估計(jì)進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果見表4。從表4可知，在以受教育年限為教育變量的前提下，b1-b0為0.002，p值為0.022，這表明女性自雇者的教育回報(bào)率顯著高于男性。也就是說，女性自雇者教育水平的增長使她們的收入效應(yīng)超過了男性，可見教育對緩解自雇者性別收入差距非常重要。

表3 自雇教育回報(bào)率及性別差異估計(jì)結(jié)果

表4 自雇教育回報(bào)率的性別差異檢驗(yàn)

為了反映不同教育水平的教育回報(bào)率，本文將受教育年限變量替換為受教育程度的虛擬變量進(jìn)行回歸。根據(jù)表3估計(jì)結(jié)果的第四列發(fā)現(xiàn)，初中、高中、大專及以上階段的教育均對自雇者的收入產(chǎn)生了顯著的正向影響。另外，基于國內(nèi)外的研究(Iversen et al.，2010；曹黎娟，顏孝坤，2016)，本文采用公式“exp(不同教育階段估計(jì)系數(shù))-1”，可獲得相比于參照組各教育階段所導(dǎo)致的收入的增長率，即不同教育階段的回報(bào)率(見表5)，初中階段為16.32%，高中階段為30.97%，大專及以上階段為51.13%。由此可以看出，教育回報(bào)率隨著教育水平的提高而增長，這與大部分學(xué)者得出的結(jié)論一致(劉玉萍，郭郡郡，2019；司秋利，張濤，2021)。另外我們發(fā)現(xiàn)，大專及以上階段的教育回報(bào)率遠(yuǎn)高于初中和高中，這表明高等教育水平意味著更高的收入溢價，增加高等教育的可獲得性對于農(nóng)村流動人口至關(guān)重要。

為了反映不同教育水平的教育回報(bào)率的性別差異，本文分男性、女性樣本進(jìn)行回歸。表3估計(jì)結(jié)果的第五列和第六列顯示，男性、女性自雇者不同教育階段的回報(bào)率依然顯著為正。通過計(jì)算不同教育階段的相對教育回報(bào)率發(fā)現(xiàn)，女性自雇者各教育階段的回報(bào)率均高于男性(見表5)；但進(jìn)行差異檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，女性自雇者初中、高中階段的教育回報(bào)率顯著高于男性，大專及以上階段的回報(bào)率沒有顯著的性別差異(見表4)。

表5 自雇教育回報(bào)率及性別差異

2.自雇分類型教育回報(bào)率的性別差異

本文對機(jī)會型創(chuàng)業(yè)群體、生存型創(chuàng)業(yè)群體教育回報(bào)率的性別差異進(jìn)行了估計(jì)。根據(jù)表6估計(jì)結(jié)果的第一列至第四列發(fā)現(xiàn)，女性機(jī)會型創(chuàng)業(yè)者的教育回報(bào)率為3.2%，低于男性(3.6%)，女性生存型創(chuàng)業(yè)者的教育回報(bào)率為3.7%，高于男性(3.1%)。進(jìn)行性別差異顯著性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，女性機(jī)會型創(chuàng)業(yè)者的教育回報(bào)率顯著低于男性，女性生存型創(chuàng)業(yè)者的教育回報(bào)率顯著高于男性(見表7)?？梢?，女性生存型創(chuàng)業(yè)者教育水平的增長使她們的收入效應(yīng)超過男性，而女性機(jī)會型創(chuàng)業(yè)者提升教育水平所創(chuàng)造的收入效應(yīng)無法追上男性。

根據(jù)表6估計(jì)結(jié)果的第五列至第八列，與前文一致，采用公式計(jì)算出各教育階段回報(bào)率。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在機(jī)會型創(chuàng)業(yè)群體中，女性高中階段的教育回報(bào)率高于男性，初中、大專及以上階段低于男性，在生存型創(chuàng)業(yè)群體中，女性各教育階段的回報(bào)率均高于男性(見表8)。但進(jìn)行性別差異檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，機(jī)會型創(chuàng)業(yè)者各教育階段的回報(bào)率沒有顯著的性別差異，女性生存型創(chuàng)業(yè)者各教育階段的回報(bào)率均顯著高于男性(見表7)。

表6 自雇不同類型教育回報(bào)率性別差異估計(jì)結(jié)果

表7 自雇教育回報(bào)率的性別差異檢驗(yàn)

表8 自雇不同類型教育回報(bào)率的性別差異

3.不同地區(qū)自雇教育回報(bào)率的性別差異

鑒于各地區(qū)教育資源、經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平參差不齊，教育回報(bào)率也會存在差異。已有研究發(fā)現(xiàn)，各地區(qū)教育回報(bào)率的性別差異也有所不同(楊瀅，汪衛(wèi)平，2020)。為了反映各地區(qū)教育回報(bào)率的性別差異，本文分地區(qū)對不同性別樣本進(jìn)行回歸。表9估計(jì)結(jié)果顯示，東部地區(qū)女性自雇者的教育回報(bào)率低于男性，而中部、西部地區(qū)女性自雇者的教育回報(bào)率高于男性。進(jìn)行性別差異檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)女性自雇者的教育回報(bào)率顯著低于男性，西部地區(qū)女性自雇者的教育回報(bào)率顯著高于男性，中部地區(qū)沒有顯著的性別差異(見表10)。而對比地區(qū)發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)自雇者的教育回報(bào)率最高，西部次之，中部最低。東部地區(qū)發(fā)展較快，教育資源豐富、質(zhì)量較高，整體收入水平也較高，教育回報(bào)率高于中部和西部地區(qū)毋庸置疑。但東部女性自雇者教育水平提升所帶來的收入效應(yīng)低于男性，這表明雖然在教育上男性和女性趨于平等，但似乎在自雇收入方面男性依然高出女性一截?？赡艿脑蚴牵詤⑴c自雇就業(yè)的比例低于男性，并且沒有充分的針對性政策措施來扶持女性進(jìn)行自雇創(chuàng)業(yè)。

表9 自雇教育回報(bào)率性別差異分地區(qū)估計(jì)結(jié)果

表10 自雇教育回報(bào)率的性別差異檢驗(yàn)

(二)進(jìn)一步討論

1.自雇不同性別教育回報(bào)率隨時間變化的結(jié)果

隨著時間變化，教育和收入水平都會有所改變。根據(jù)本文數(shù)據(jù)，2012—2018年，女性自雇者的平均受教育年限由8.62年提升到8.96年，男性則由9.06年提升到9.66年；女性自雇者的平均月收入由3 333.03元上漲到3 950.49元，男性則由3 871.51元上漲到5 375.1元。可見，男性和女性的受教育水平及收入水平都有所提升。那么，男性和女性自雇者的教育回報(bào)率又是如何變化的呢？

為了回答這一問題，本文分不同性別樣本，納入受教育年限和年份的交叉項(xiàng)進(jìn)行回歸。根據(jù)表11估計(jì)結(jié)果的第一列至第三列可以發(fā)現(xiàn)，與2012年相比，2013—2015年男性自雇群體的教育回報(bào)率顯著下降，2016—2018年顯著上升；2013年男性機(jī)會型創(chuàng)業(yè)群體的教育回報(bào)率顯著下降，2018年顯著上升；2013—2015年男性生存型創(chuàng)業(yè)群體的教育回報(bào)率顯著下降，2018年顯著上升。根據(jù)表11估計(jì)結(jié)果的第四列至第六列可以看出，與2012年相比，2013年女性自雇群體的教育回報(bào)率顯著下降，2018年顯著上升；2014年及2016—2018年女性機(jī)會型創(chuàng)業(yè)群體的教育回報(bào)率顯著上升；2013年及2015—2017年女性生存型創(chuàng)業(yè)群體的教育回報(bào)率顯著下降。

表11 自雇不同性別教育回報(bào)率時間趨勢估計(jì)結(jié)果

整體來看，自雇群體、生存型創(chuàng)業(yè)群體、機(jī)會型創(chuàng)業(yè)群體的教育回報(bào)率均呈現(xiàn)穩(wěn)中有升的趨勢，可見隨著時間推移，教育投資對自雇者收入的重要性越來越凸顯。另外，相比生存型創(chuàng)業(yè)，機(jī)會型創(chuàng)業(yè)的教育回報(bào)率均穩(wěn)定上升，并且女性機(jī)會型創(chuàng)業(yè)者教育回報(bào)率的增長速度快于男性，這表明機(jī)會型創(chuàng)業(yè)對于實(shí)現(xiàn)女性個人價值、縮小男女收入差距具有重要影響。

2.性別收入差距分解

前文提到，性別收入差距是我國收入分配的一大挑戰(zhàn)，而根據(jù)本文數(shù)據(jù)，女性自雇者的月平均收入也明顯低于男性，自雇群體中依然存在性別收入差距問題。那么在男性和女性的收入差異中，個體稟賦特征無法解釋的部分占比為多少？隨時間變化是否會有所改變？不同教育水平下是否存在差異？這對緩解性別收入差距有何啟示？為了回答這些問題，本文采用Oaxaca-Blinder分解方法，借鑒劉澤云(2008)的研究，對不同年份、不同教育水平的性別收入差距進(jìn)行分解。本文個體特征的解釋變量包括受教育年限(不同教育水平的分解不含這一項(xiàng))、年齡、年齡的平方項(xiàng)、是否結(jié)婚。

根據(jù)表12的分解結(jié)果可以看出，2012—2018年，性別收入差距雖然呈現(xiàn)擴(kuò)大趨勢，但不可解釋部分占比在不斷下降，這表明女性自雇者在市場上可能受到的不公平待遇有所緩解，有利于更多女性加入自雇創(chuàng)業(yè)的行列。根據(jù)表13的分解結(jié)果發(fā)現(xiàn)，高中階段不可解釋部分占比明顯高于初中階段，但整體呈下降趨勢，特別是在大專、本科及以上階段，不可解釋部分占比降幅很大?？梢?，隨著教育水平的提高，女性自雇者可能受到的不公平待遇會得到極大緩解，這也充分說明高等教育對于女性個人發(fā)展及緩解性別收入差距的重要性。但總體來說，不可解釋部分占比依然很高，因此需要關(guān)注女性自雇者可能受到的差別對待，對女性自雇創(chuàng)業(yè)給予更多鼓勵和支持。

表12 性別收入差距分解結(jié)果(2012—2018年)

表13 性別收入差距分解結(jié)果(不同教育水平)

四、結(jié)論與啟示

本文采用2012—2018年流動人口動態(tài)監(jiān)測調(diào)查數(shù)據(jù)，實(shí)證探討農(nóng)村流動人口自雇教育回報(bào)率的性別差異，得出以下結(jié)論。第一，整體來看，女性自雇者的教育回報(bào)率顯著高于男性；分教育階段看，女性自雇者初中、高中階段的教育回報(bào)率顯著高于男性，大專及以上階段的教育回報(bào)率沒有顯著的性別差異。第二，整體來看，女性機(jī)會型創(chuàng)業(yè)者的教育回報(bào)率顯著低于男性，女性生存型創(chuàng)業(yè)者的教育回報(bào)率顯著高于男性；在各教育階段，機(jī)會型創(chuàng)業(yè)者的教育回報(bào)率沒有顯著的性別差異，女性生存型創(chuàng)業(yè)者的教育回報(bào)率均顯著高于男性。第三，東部地區(qū)女性自雇者的教育回報(bào)率顯著低于男性，西部地區(qū)女性自雇者的教育回報(bào)率顯著高于男性，中部地區(qū)沒有顯著的性別差異。第四，從時間趨勢來看，自雇群體、生存型創(chuàng)業(yè)群體、機(jī)會型創(chuàng)業(yè)群體的教育回報(bào)率均呈現(xiàn)穩(wěn)中有升的趨勢，且女性機(jī)會型創(chuàng)業(yè)者教育回報(bào)率的增速高于男性。第五，隨著時間的變化和教育水平的提高，女性自雇者可能受到的不公平待遇會得到緩解。

根據(jù)研究結(jié)論可以得出以下兩點(diǎn)政策啟示。第一，不斷提高農(nóng)村女性的受教育程度。加大對農(nóng)村女性的教育投入，教育財(cái)政支持持續(xù)向農(nóng)村傾斜，要特別重視女性高等教育層級的資本投入，培養(yǎng)更多的高學(xué)歷女性人才。第二，鼓勵農(nóng)村女性進(jìn)行機(jī)會型創(chuàng)業(yè)。為其提供金融、財(cái)稅政策等各方面的支持，營造良好的創(chuàng)業(yè)環(huán)境，加強(qiáng)農(nóng)村女性勞動力的創(chuàng)業(yè)知識普及和職業(yè)技能培訓(xùn)，提升其就業(yè)能力和人力資本水平，進(jìn)而提高其自身競爭力和抗風(fēng)險(xiǎn)能力。

但本研究依然存在一些不足之處：第一，教育變量存在內(nèi)生性問題，但本文沒有找到一個合適的工具變量進(jìn)行解決；第二，明瑟收入方程應(yīng)采用勞動收入作為因變量，而自雇者收入包括資本回報(bào)與勞動收入，我們無法對二者進(jìn)行分離。即便如此，本文的研究結(jié)論仍然有一定的借鑒和參考價值。