教育差異、教育收益預(yù)期與收入差距

中圖分類(lèi)號(hào)：F061.3文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

一、問(wèn)題的提出

近年來(lái)，隨著改革深入推進(jìn)，一些導(dǎo)致收入差距擴(kuò)大的因素逐漸消失。教育作為培育人力資本的主要途徑，對(duì)收人的影響也在發(fā)生動(dòng)態(tài)變化，教育作為居民實(shí)現(xiàn)收入水平跨越的重要途徑被不斷重視。相關(guān)研究表明，人力資本水平差距擴(kuò)大是引起城鄉(xiāng)收入差距的重要原因[-5]，主要為教育投入差異和結(jié)果差異，尤其是教育回報(bào)率等對(duì)收入差距具有重要影響[67]

當(dāng)前，教育與收入間的關(guān)系存在一些新現(xiàn)象。

一是教育水平整體提升與教育差異的矛盾。我國(guó)各級(jí)教育普及程度均達(dá)到或超過(guò)中高收人國(guó)家平均水平。但回報(bào)率值仍有差距。二是不同群體對(duì)教育改善收入水平的認(rèn)知在教育決策中出現(xiàn)分化。一方面，以中產(chǎn)階層為主要代表的部分群體中彌漫著關(guān)于教育資源競(jìng)爭(zhēng)的焦慮9-10]，另一方面，部分農(nóng)村群體仍存在所謂“教育悲觀”傾向[11-12]。

當(dāng)前教育發(fā)展是否真的對(duì)縮小收人差距有較大影響呢？教育差異是否在城鄉(xiāng)和收入階層等方面體現(xiàn)出不同特點(diǎn)？為回答上述問(wèn)題，本文嘗試運(yùn)用2017年中國(guó)社會(huì)綜合調(diào)查（CGSS）的截面數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從教育收益率視角，針對(duì)教育差異對(duì)收入差距的作用機(jī)制進(jìn)行討論。

二、文獻(xiàn)綜述

目前文獻(xiàn)大多關(guān)注教育對(duì)收人差距的作用。比如劉精明和朱美靜（2020）發(fā)現(xiàn)，勞動(dòng)者教育差異與收入差距有明確的相互強(qiáng)化作用，教育差異程度越高，收入差距越大[13]。衛(wèi)龍寶（2005）等認(rèn)為，教育差異對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)者外出就業(yè)及收入增加有顯著的推動(dòng)作用4，相對(duì)較低的教育水平對(duì)農(nóng)村地區(qū)低收入現(xiàn)象的貢獻(xiàn)度達(dá) 47.27%^[15] 。趙強(qiáng)和朱雅玲（2021）對(duì)我國(guó)居民收人來(lái)源進(jìn)行分解，發(fā)展人力資本差距對(duì)于總收入、資本收入、勞動(dòng)收人和轉(zhuǎn)移收入差距的貢獻(xiàn)率分別高達(dá) 39.32% 、 34.67% ！37.43% 和 40.82% ，其中，教育經(jīng)歷和工作經(jīng)驗(yàn)差距是最主要影響因素。此外，不同教育階段的教育差異對(duì)收入的影響也是研究者關(guān)注的重要問(wèn)題，有學(xué)者發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)教育差異的作用更為顯著[17-19]。也有研究者聚焦我國(guó)高考升學(xué)的差異，通過(guò)斷點(diǎn)回歸的方法證明了被高水平大學(xué)錄取的畢業(yè)生第一份工作的收入顯著高于同齡群體的平均收入水平[20]

在新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論中，教育作為一種外部要素遵循邊際報(bào)酬遞減，教育優(yōu)勢(shì)群體的教育回報(bào)率低于教育資源匱乏群體，后者通過(guò)教育獲得回報(bào)的潛力更大。因而，從長(zhǎng)期來(lái)看，差異化的教育收益率會(huì)逐漸熨平群體之間的收人差距。也有研究得出類(lèi)似結(jié)論2，或認(rèn)為對(duì)于部分高收入群體，教育對(duì)收入沒(méi)有顯著影響，僅僅是為了維持其已有地位22。同時(shí)有學(xué)者存在不同意見(jiàn)，認(rèn)為農(nóng)村地區(qū)的教育收益率低于城鎮(zhèn)地區(qū)[23-24]，并且與之相對(duì)的中高收入群體教育收益率高于低收入群體[25]。也有研究關(guān)注城鄉(xiāng)層面的教育差異不僅體現(xiàn)在農(nóng)村人口教育結(jié)果上，同樣體現(xiàn)在參與教育的心態(tài)和意愿上。農(nóng)村人口在教育投資中面臨更大的成本約束，進(jìn)而影響其參與教育的決策，導(dǎo)致群體間教育結(jié)果的差異[2，農(nóng)村家庭對(duì)參與教育的期望值降低是影響其參與教育主觀決策的最重要原因[27-28]。此外，應(yīng)屆畢業(yè)生就業(yè)率變化和就業(yè)隱性歧視等也對(duì)農(nóng)村人口教育預(yù)期產(chǎn)生影響[29]。

總體來(lái)說(shuō)，已有研究對(duì)近二十年來(lái)教育差異在收入差距形成中的重要作用進(jìn)行了分析，但大多關(guān)注教育差異的客觀表現(xiàn)，針對(duì)居民參與教育的主觀意愿和動(dòng)力分析則較為缺乏。此外，大多研究采用分位數(shù)回歸進(jìn)行估計(jì)，教育差異和收入差距在城鄉(xiāng)層面的表現(xiàn)常被忽視。因此，本文采用分位數(shù)回歸和分城鄉(xiāng)回歸相結(jié)合的方法，從教育收益率視角出發(fā)，研究教育差異影響收入差距的機(jī)理。將參與教育作為對(duì)人力資本的投資，若教育收益率在合理范圍內(nèi)，表明能夠通過(guò)教育實(shí)現(xiàn)收入階層的明顯提升，進(jìn)而形成參與教育競(jìng)爭(zhēng)的正向激勵(lì)。而當(dāng)教育收益率低于某個(gè)閾值，且在群體間存在較大差異時(shí)，分化的教育投資預(yù)期或使部分受教育人群選擇“躺平”，以消極心態(tài)參與教育，甚至退出教育直接進(jìn)入社會(huì)再生產(chǎn)過(guò)程。因而提出以下假設(shè)。

H：目前農(nóng)村教育收益率存在分化效應(yīng)，具體體現(xiàn)在和其他影響收入的因素相比沒(méi)有明顯優(yōu)勢(shì)，但依舊保持在一定水平。

三、收益率與教育決策：基于成本一收益視角的討論

居民參與教育的過(guò)程同樣受到成本和收益的約束，而教育收益率作為一種收益預(yù)期，其與教育成本的相對(duì)關(guān)系在很大程度上影響居民教育決策（圖1）。

圖1中，橫坐標(biāo)為教育收益，縱坐標(biāo)為教育成本，假設(shè)教育收益為線性，直線P為教育收益曲線，代表教育水平體現(xiàn)在收入層面的現(xiàn)時(shí)收益；直線C為教育實(shí)際成本曲線，表示個(gè)人參與教育需要付出的現(xiàn)時(shí)成本；直線C為教育機(jī)會(huì)成本曲線，表示個(gè)人選擇教育而暫時(shí)放棄就業(yè)所付出的機(jī)會(huì)成本。當(dāng)某個(gè)群體面臨的教育成本收益情況在直線AB段，表明教育收益預(yù)期低于投資教育的直接成本，此時(shí)從收益角度看投資教育并非是一種理性的投資，在這種情況下只有出于非經(jīng)濟(jì)目的的受教育者會(huì)主動(dòng)參與，其余受教育者大多采用消極心態(tài)或選擇退出當(dāng)前教育階段。當(dāng)情況處于BD段時(shí)，教育收益高于直接成本但不足以彌補(bǔ)機(jī)會(huì)成本，此時(shí)部分群體可能會(huì)放棄教育進(jìn)入就業(yè)市場(chǎng)來(lái)實(shí)現(xiàn)短期收益的最大化，具體表現(xiàn)為很多可以負(fù)擔(dān)教育成本的家庭選擇輟學(xué)務(wù)工。目前，教育成本的逐漸提高以及農(nóng)民工工資增長(zhǎng)使BD段的范圍愈發(fā)狹窄，導(dǎo)致農(nóng)村高考棄考務(wù)工人群總數(shù)以每年10萬(wàn)左右的速度增加[3。當(dāng)教育收益情況較好，處于DE段時(shí)，投資教育的收益比直接成本和機(jī)會(huì)成本更大，參與教育競(jìng)爭(zhēng)以獲取更高收人成為大多數(shù)個(gè)體的理性選擇。

需要說(shuō)明的是，將教育收益看作線性并且同質(zhì)是出于簡(jiǎn)化分析需要，實(shí)際上人們?cè)趨⑴c教育決策時(shí)對(duì)教育收益的認(rèn)知更多是一種預(yù)期。因此，需要對(duì)BD段的情況進(jìn)行附加討論，個(gè)體對(duì)預(yù)期收益的心理貼現(xiàn)率和機(jī)會(huì)成本的估計(jì)，使其難以準(zhǔn)確判斷長(zhǎng)期教育投資和退出教育的收益關(guān)系，對(duì)于教育回報(bào)的預(yù)期并不如DE段穩(wěn)定，群體的教育選擇決策中可能會(huì)出現(xiàn)分化3。因此，通過(guò)教育收益率的視角來(lái)分析教育差異對(duì)收入差距的影響仍然具有理論和現(xiàn)實(shí)意義。

四、研究設(shè)計(jì)和模型構(gòu)建

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)社會(huì)綜合調(diào)查（ChineseGeneralSocialSurvey，CGSS）2017年的抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，以及歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中關(guān)于教育的相關(guān)數(shù)據(jù)。樣本選擇年齡為18＼～65歲的人口，并剔除被調(diào)查時(shí)仍為在校生，教育結(jié)果尚未體現(xiàn)在工作收入上的樣本，以及無(wú)工作無(wú)收入的樣本，并排除各指標(biāo)的缺失值，共得到有效樣本3787個(gè)。同時(shí)參照已有研究引入教育質(zhì)量指標(biāo)[32，將反映教育質(zhì)量的師生比重和CGSS樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，師生比重?cái)?shù)據(jù)來(lái)自對(duì)應(yīng)年份《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

（二）模型構(gòu)建

從教育收益率視角出發(fā)，采用擴(kuò)展明瑟收入方程來(lái)估計(jì)教育差異對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響，明瑟收入方程的基本表達(dá)式為：

式（1）中，lnwage，為居民小時(shí)工資的對(duì)數(shù)， S_i 為受教育程度， Exp_i 為工作經(jīng)驗(yàn)， Exp_i² 為工作經(jīng)驗(yàn)的平方， ε_i 為殘差干擾項(xiàng)， β₁ 為教育水平對(duì)收入的影響程度，即教育收益率， γ₁ 和 γ₂ 表示工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)收入的影響，工作經(jīng)驗(yàn)由樣本參加工作時(shí)間衡量。

在經(jīng)典明瑟方程的基礎(chǔ)上，加入相關(guān)控制變量，模型擴(kuò)展如下。

其中， 為控制變量集合，包括個(gè)人特征、家庭情況等等。進(jìn)一步將教育質(zhì)量 Q_i 和交互項(xiàng)引入模型如下：

教育和收入之間往往并非單向作用。在很多情況下，教育資源的匱乏是由于較低收入水平的制約，同時(shí)享受不到良好的教育也會(huì)導(dǎo)致自身人力資本水平難以獲得高收入，進(jìn)而陷入一種互為因果的惡性循環(huán)。因此，需要考慮該模型中教育和收入之間存在兩方面的內(nèi)生性問(wèn)題。首先，可能存在由于遺漏解釋變量造成的內(nèi)生性，需要引入合適的代理變量；其次，教育和收入作為解釋變量和被解釋變量之間具有互為因果、雙向作用的特點(diǎn)，因此在模型估計(jì)過(guò)程中需要找到合適的工具變量剔除內(nèi)生性的干擾。

對(duì)于工具變量的選擇要求只與具有內(nèi)生性的解釋變量強(qiáng)相關(guān)而與其他解釋變量無(wú)關(guān)。以往對(duì)于教育影響收入的研究通常會(huì)使用配偶受教育水平和父母受教育水平作為工具變量，但是考慮到本模型中對(duì)個(gè)人收入的定義包含了家庭投資收益，這部分收入可能與父母和配偶的受教育程度有關(guān)。因此，配偶受教育程度和父母受教育程度不適合作為工具變量納人模型估計(jì)。本文選擇調(diào)查樣本的英語(yǔ)水平作為工具變量帶人模型，原因在于我國(guó)群體英語(yǔ)能力的培養(yǎng)主要是教育過(guò)程中對(duì)英語(yǔ)的重視，英語(yǔ)作為升學(xué)必修課程，個(gè)人英語(yǔ)能力和其受教育水平具有顯著的正相關(guān)關(guān)系[33]。一般來(lái)說(shuō)，受教育程度越高的個(gè)體，其學(xué)習(xí)英語(yǔ)的時(shí)間越長(zhǎng)，具有基本英語(yǔ)讀寫(xiě)能力概率越高。因此，本文選擇居民的英語(yǔ)水平作為工具變量，

在代理變量的引入中，需要體現(xiàn)出對(duì)模型中遺漏變量如“個(gè)人能力”的考慮以減少內(nèi)生性。由于個(gè)人能力不可觀測(cè)且難以被量化，相關(guān)研究常常忽略這一變量，只有少量研究使用如“個(gè)人努力程度”等進(jìn)行近似替代。本文擬采用配偶受教育水平來(lái)作為個(gè)人能力的代理變量。原因在于受到我國(guó)傳統(tǒng)婚姻擇偶觀念的影響，配偶選擇常常遵循“門(mén)當(dāng)戶(hù)對(duì)”，個(gè)體傾向于尋找與自己能力相近的配偶，因此，配偶受教育水平可以近似反映樣本個(gè)體的能力。本文選擇配偶受教育水平 CS_i 作為個(gè)人能力的代理變量帶入模型，因此方程進(jìn)一步擴(kuò)展為：

為了進(jìn)一步解決模型可能存在的遺漏關(guān)鍵變量、解釋變量與被解釋變量的雙向因果關(guān)系以及選擇偏差等內(nèi)生性問(wèn)題，本文使用弱工具變量檢驗(yàn)和過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)來(lái)確定工作變量選取的合理性，并采用被廣泛使用的兩階段最小二乘（2SLS）進(jìn)行估計(jì)得到消除內(nèi)生性后教育對(duì)收入影響的無(wú)偏估計(jì)結(jié)果。

（三）變量定義

根據(jù)研究需要和明瑟方程基本指標(biāo)要求，以及考慮到研究對(duì)象之間存在的內(nèi)生性問(wèn)題，本文將在

解釋變量的基礎(chǔ)上引入工具變量（IV），因此擬選擇以下指標(biāo)構(gòu)建模型。

1.居民小時(shí)工資

通過(guò)對(duì)居民年收入與一年工作時(shí)長(zhǎng)的比值計(jì)算出居民的平均小時(shí)工資（lnwageph）。一年工作時(shí)長(zhǎng)由每周工作小時(shí)數(shù)乘每年周數(shù)得到，考慮教育程度不光會(huì)作用于居民的工作收人，也會(huì)影響居民的投資策略和思維。因此，居民年收入指標(biāo)為工資性收入和家庭經(jīng)營(yíng)性收人之和的對(duì)數(shù)。

2.教育變量

明瑟方程中教育變量主要為個(gè)體的受教育年限（edu），為將教育程度量化，本文將樣本學(xué)歷轉(zhuǎn)化為受教育年限。小學(xué)以下為0、小學(xué)畢業(yè)為6、初中畢業(yè)為9、高中及同等學(xué)力畢業(yè)為12、大學(xué)專(zhuān)科為14、大學(xué)本科為16、研究生及以上統(tǒng)一為19。另外，出于嚴(yán)謹(jǐn)考慮納入教育質(zhì)量變量（eduq）擴(kuò)展明瑟方程，并加入教育年限和教育質(zhì)量的交互項(xiàng)（edu×eduq）來(lái)進(jìn)行城鄉(xiāng)層面的比較。教育年限采用師生比例來(lái)表示。

3.控制變量

影響個(gè)人收入的因素除了教育水平，還有樣本的人口學(xué)特征，家庭特征以及所處環(huán)境等因素，因此本文將以下控制變量納人模型。明瑟方程中工作經(jīng)驗(yàn)（exp）以及經(jīng)驗(yàn)的平方項(xiàng)（ ，由年齡減去受教育年限再減6所得的工作年限來(lái)反映；家里是否有剛需以外的投資性房產(chǎn)（house）和家庭金融投資活動(dòng)（inv）、民族（nat）、健康狀況（hea）、性別（sex）和戶(hù)籍（ （urb^′） ）、所在地區(qū)（are）由虛擬變量表示?？紤]到部分農(nóng)村戶(hù)籍人口通過(guò)就業(yè)或者城鎮(zhèn)化轉(zhuǎn)為城鎮(zhèn)居民戶(hù)口，本文采用樣本人群14歲時(shí)戶(hù)籍登記情況來(lái)劃分城鎮(zhèn)和農(nóng)村人口。原因在于14歲為居民即將結(jié)束初中義務(wù)教育的年齡，此時(shí)的戶(hù)籍狀況最能代表戶(hù)籍對(duì)于其在受教育階段享受教育資源和教育環(huán)境的影響。

4.代理變量

作為代理變量的配偶受教育程度同樣量化為受教育年限（cedu），方法與樣本受教育年限相同。

5.工具變量

作為工具變量的英語(yǔ)水平（eng）參照受教育水平的量化方法，“完全不能說(shuō)”為1，“比較差”

為2，“一般”為3，“比較好”為4，“很好”為5，“不知道”和“拒絕回答”樣本剔除。各個(gè)變量具體定義方式見(jiàn)表1所示。

（四）描述性統(tǒng)計(jì)

分城鄉(xiāng)樣本的描述性統(tǒng)計(jì)值如表2所示。從表2中可以明顯看出城鄉(xiāng)之間和地區(qū)之間的差別。在受教育水平方面，城鄉(xiāng)之間隨著地區(qū)變動(dòng)呈現(xiàn)明顯的梯度變化，東部地區(qū)居民受教育水平高于西部，而城鎮(zhèn)地區(qū)受教育水平又整體高于農(nóng)村地區(qū)，平均高出3～4年，配偶受教育年限的情況與之類(lèi)似。根據(jù)我國(guó)教育制度安排，3～4年基本為一個(gè)完整的受教育階段，這種差距可能會(huì)對(duì)居民未來(lái)的教育水平和工資收入造成顯著影響，因此表3給出進(jìn)一步劃分不同受教育階段的居民收人分異情況。

從表3可以看出，不同階段教育對(duì)收入的影響在城鄉(xiāng)和地區(qū)之間的明顯差異，并且在不同情況下發(fā)生明顯變化的階段不同。各個(gè)教育階段的城鄉(xiāng)差別明顯，只有大專(zhuān)階段差距較小。從教育階段的縱向?qū)Ρ瓤梢钥闯觯S著受教育水平提升，城鄉(xiāng)居民收入均明顯增加，并且在大專(zhuān)和大學(xué)階段相對(duì)提升最為明顯，說(shuō)明高考在教育水平轉(zhuǎn)化為收入的過(guò)程中發(fā)揮著極為重要的作用。

（五）工具變量檢驗(yàn)

在采用工具變量進(jìn)行兩階段最小二乘（2SLS）估計(jì)時(shí)需要對(duì)工具變量的合理性進(jìn)行檢驗(yàn)，并加入不考慮教育質(zhì)量和教育年限的模型1和模型2作為對(duì)比，模型3為上文中最終確定的回歸模型。弱工具變量的檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

如表4所示，弱工具變量和過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)值均高度顯著，通過(guò)檢驗(yàn)，表明本文選擇的工具變量具有有效性，能夠顯著削弱模型存在的內(nèi)生性問(wèn)題。從三個(gè)模型的回歸結(jié)果可以看出，居民受教育水平有顯著的正向作用，而模型2中教育質(zhì)量的作用并不顯著，只有在同時(shí)將受教育水平和教育質(zhì)量引入時(shí)二者才均保持高度顯著，且模型的 R² 值最大，擬合程度最好。這表明教育質(zhì)量對(duì)教育影響收人的過(guò)程具有顯著的作用，并且只有在滿足一定的受教育年限的基礎(chǔ)上才會(huì)表現(xiàn)出來(lái)。在檢驗(yàn)完畢工具變量的有效性之后，進(jìn)一步進(jìn)行2SLS估計(jì)。表5中給出不加人工具變量和代理變量的模型4直接進(jìn)行OLS估計(jì)，加入代理變量的模型5進(jìn)行OLS估計(jì)以及加入代理變量和工具變量的模型6進(jìn)行2SLS估

計(jì)的結(jié)果。

從三種模型的估計(jì)結(jié)果可以看出，納入個(gè)人能力的代理變量提升了模型的擬合優(yōu)度，代理變量系數(shù)為正且保持高度的顯著性，說(shuō)明個(gè)人能力對(duì)收入具有顯著的正向影響，模型中忽略個(gè)人能力回歸估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性造成影響；而與模型4和模型5直接進(jìn)行OLS相比，模型6使用2SLS方法加入工具變量進(jìn)行估計(jì)，從估計(jì)結(jié)果中明顯看出各項(xiàng)模型參數(shù)均保持了良好的顯著性。教育收益率為0.207并在5% 的置信水平上顯著，表明受教育水平的提升對(duì)收入具有正向作用，值得注意的是采用2SLS估計(jì)的教育收益率顯著高于直接用OLS估計(jì)，這表明內(nèi)生性問(wèn)題尚未完全克服時(shí)估計(jì)結(jié)果會(huì)造成明顯偏誤，導(dǎo)致教育的作用并不明顯。對(duì)比國(guó)內(nèi)外相關(guān)教育收益率的研究，對(duì)內(nèi)生性問(wèn)題的忽視也常常導(dǎo)致教育收益率的估計(jì)值偏低。教育質(zhì)量系數(shù)為0.012并在 5% 的水平上顯著，說(shuō)明教育質(zhì)量的提升同樣會(huì)加強(qiáng)教育提升收入的作用，但是顯著性并不高，可能是因?yàn)槠ヅ涞慕逃|(zhì)量數(shù)據(jù)只細(xì)分到省級(jí)，只能近似反映教育質(zhì)量，而省域內(nèi)部教育質(zhì)量也有較大差異；教育年限和教育質(zhì)量的交互項(xiàng)高度顯著，進(jìn)一步表明在固定教育年限的情況下通過(guò)增強(qiáng)教育質(zhì)量能夠提升收入水平。其他變量估計(jì)結(jié)果中個(gè)人能力對(duì)收人水平有正向影響，與實(shí)際情況相符。值得注意的是性別、城鄉(xiāng)戶(hù)籍和地區(qū)三個(gè)高度顯著的變量：性別為男性的樣本收入水平明顯高于女性，收入分布存在性別上的差異；城鎮(zhèn)戶(hù)籍居民收人顯著高于農(nóng)村；東部地區(qū)顯著高于中西部地區(qū)。以上均表明收入的分布在不同類(lèi)別中有所不同，那么教育對(duì)城鄉(xiāng)收入的影響即教育收益率在不同情況下的表現(xiàn)是否有所不同？為了進(jìn)一步細(xì)化研究教育對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響，需要對(duì)模型進(jìn)行分類(lèi)估計(jì)。

五、分城鄉(xiāng)教育收益率差異的實(shí)證檢驗(yàn)

（一）教育收益率的收入分布

首先通過(guò)分位數(shù)回歸研究教育收益率在不同收入階層的分布情況，估計(jì)方式依舊采用引入代理變量和使用內(nèi)生變量的2SLS估計(jì)。估計(jì)結(jié)果如表6所示。

從分位數(shù)回歸的結(jié)果可以看出在 10% 、 25% 50% 、 75% 和 90% 的收入分位點(diǎn)上教育收益率分別為 4.8% 、 17.7% 、 22.7% 、 26.4% 和 25.2% ，大致呈現(xiàn)“倒U型”分布，在收入分組為 75% 人群中達(dá)到峰值。如果把收入分布在 25% 以下歸類(lèi)為低收入階層， 25%～75% 歸類(lèi)為中等收入階層而大于 75% 為高收入階層，那么可以看出教育對(duì)收入的影響在中等收入階層最為明顯， 10% 最低收入階層教育收益率與其他群體有明顯的差距，并且隨著收人和階層的提升整體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，證明了文獻(xiàn)綜述中低收入階層教育收益較低，教育差異會(huì)進(jìn)一步加大而不是縮小收人差距的觀點(diǎn)。低收人群體過(guò)低的教育收益率說(shuō)明收入相對(duì)較低的農(nóng)村群體通過(guò)教育改變命運(yùn)的可能性較低，并將影響其對(duì)教育的投資意愿。

這一回歸結(jié)果在某種程度上展現(xiàn)出當(dāng)前我國(guó)教育差異與收入差距關(guān)系的現(xiàn)實(shí)圖景。相對(duì)其他階層，低收人家庭通過(guò)教育改變命運(yùn)可能性相對(duì)較低，教育能夠帶來(lái)的回報(bào)進(jìn)一步挑戰(zhàn)了其原本就受制于成本且不穩(wěn)定的教育投資意愿，農(nóng)村地區(qū)越是低收人的家庭越傾向于認(rèn)同“讀書(shū)無(wú)用論”“教育無(wú)用論”[34]，當(dāng)然根本原因或許不僅在于投資教育收益不高，同樣也在于教育成本約束，導(dǎo)致很多低收入群體輟學(xué)進(jìn)入勞動(dòng)市場(chǎng)。

（二）教育收益率的城鄉(xiāng)效應(yīng)

考慮到我國(guó)教育和收入的差別更多體現(xiàn)在城鄉(xiāng)層面，本文將分城鄉(xiāng)進(jìn)行對(duì)比分析以研究教育收益率的城鄉(xiāng)效應(yīng)。

從分城鄉(xiāng)對(duì)比的回歸結(jié)果中可以看出，整體情況與分位數(shù)回歸結(jié)果基本一致，教育收益率具有明顯的城鄉(xiāng)分異，城鎮(zhèn)地區(qū)教育收益率為0.311并保持高度顯著，農(nóng)村地區(qū)只有0.147，明顯低于城鎮(zhèn)，且只在 10% 的水平上保持顯著。這說(shuō)明農(nóng)村和城鎮(zhèn)戶(hù)籍人口所受教育轉(zhuǎn)化為收入的能力有明顯差異，教育對(duì)城鎮(zhèn)人口提升收入水平作用更強(qiáng)，農(nóng)村人口通過(guò)教育帶來(lái)的收益則較低，即使農(nóng)村居民能享受同等水平的教育，教育收益率在城鄉(xiāng)之間明顯的差異依舊會(huì)顯著擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距，并且教育是城鎮(zhèn)居民收入的最主要影響因素，而在農(nóng)村則為次要因素，因此出現(xiàn)了農(nóng)村人口參與教育的選擇和態(tài)度的分化，證明了假設(shè)H。對(duì)農(nóng)村居民而言，教育對(duì)收入作用的顯著性明顯低于城鎮(zhèn)。表明在農(nóng)村地區(qū)教育帶來(lái)收入回報(bào)的預(yù)期相對(duì)較低。以上兩點(diǎn)不僅造成城鄉(xiāng)人力資本積累結(jié)果的差異，還會(huì)明顯影響農(nóng)村人口參與教育的心理預(yù)期。

六、結(jié)論

本文基于明瑟工資方程和分位數(shù)回歸模型分析了教育收益率視角下教育差異對(duì)收入差距的影響，經(jīng)過(guò)分析得出如下結(jié)論：（1）在收人水平的諸多決定因素中，居民的受教育水平依舊具有重要作用，是決定居民收人差距的重要原因；（2）教育收益率的階層分化特征明顯，教育收益率隨著收入等級(jí)提升呈現(xiàn)遞增的趨勢(shì)，表明在同等教育條件下，群體間教育收益率差異會(huì)導(dǎo)致其收入差距擴(kuò)大，考慮到不同階層的教育資源獲取存在差異，教育差異所導(dǎo)致的收入差距將會(huì)更大；（3）教育收益率在城鄉(xiāng)間存在差異，農(nóng)村地區(qū)教育收益率明顯低于城鎮(zhèn)，且作用于收入的穩(wěn)定性相對(duì)較弱；（4）教育并非影響農(nóng)村收入水平的最主要因素，介于“重要”與“不重要”之間，導(dǎo)致農(nóng)村教育預(yù)期出現(xiàn)分化。

根據(jù)以上研究結(jié)果，本文提出如下建議。進(jìn)一步推進(jìn)教育均等化發(fā)展，優(yōu)化教育資源的群體間分配。加大對(duì)農(nóng)村人群和低收入群體的教育幫扶，注重優(yōu)質(zhì)教育資源獲得機(jī)會(huì)的同質(zhì)化普及，并在就業(yè)方面給予適當(dāng)?shù)恼咧笇?dǎo)，增強(qiáng)教育投資收益預(yù)期。增強(qiáng)農(nóng)村群體參與高中教育和高等教育的現(xiàn)實(shí)條件和主觀意愿，提升其未來(lái)在就業(yè)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力，進(jìn)而提高收入水平。

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（責(zé)任編輯：張瑤菊）

Educational Disparities，Expected Educational Returns，and Income Disparities

WANG Chen

（Xi Jinping Thought on Economy Study Center， Beijing 1Ooo38， China）

Abstract： The return on investment in education willafect residents’expectations of participating in education.This articleanalyzes the impact of current education disparities on income inequality in China through CGS2017 data，and analyzes its impact mechanism from the perspective of education return rate.The research finds that：The class diferentiation of education returns is prominent，and it generally showsan increasing trend with the increase of income level; the returnrate of rural education is significantly lower than thatof urban areas， and the stabilityof its impacton income is relatively weak;education is notthe foremost factor determining the income of rural groups，leading to differentiation in educational decision-making among rural groups.

Key Words： Educational disparities; Rate of returns on education; Income gap; Urban-rural gap