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一、教育收益率的長(zhǎng)期變動(dòng)趨勢(shì)

教育收益率是大量經(jīng)濟(jì)學(xué)家所共同關(guān)注的一個(gè)重要問(wèn)題。教育收益率的高低對(duì)于理解勞動(dòng)力市場(chǎng)上的工資決定機(jī)制以及人們的人力資本投資行為(顯然,教育是人力資本形成的重要途徑)都具有非常重要的意義。在我國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型與改革過(guò)程中,對(duì)教育收益率的考察將具有更為特殊的意義,教育的投資收益不僅反映了人力資本的回報(bào)特征以及由此導(dǎo)致的人力資本投資行為,更為重要的可能在于為我國(guó)當(dāng)前居民收入差距不斷擴(kuò)張的趨勢(shì)性特征是否具有某種合理性提供經(jīng)驗(yàn)上的證據(jù)支持。在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型過(guò)程中,我國(guó)居民收入差距不斷擴(kuò)張,這其中的原因是復(fù)雜的,但對(duì)原有分配體制的矯正無(wú)疑是一個(gè)重要的解釋性原因,這種體制矯正的一個(gè)重要現(xiàn)就在于收入決定中更加強(qiáng)調(diào)具有生產(chǎn)性功能的要素貢獻(xiàn),包括教育在內(nèi)的人力資本獲得更為充分的回報(bào)。在估計(jì)我國(guó)教育收益率的文獻(xiàn)中,大體上都認(rèn)為改革開(kāi)放之初,教育收益率是非常低的;但隨著改革深化,市場(chǎng)機(jī)制作用的增強(qiáng),教育收益率具有不斷提高的趨勢(shì),這可能是因?yàn)槭杖敕峙渲懈鼮閺?qiáng)調(diào)教育等人力資本回報(bào)。從孫志軍(2004)總結(jié)的對(duì)我國(guó)城鎮(zhèn)居民明瑟收益率的18項(xiàng)研究中可以發(fā)現(xiàn),經(jīng)濟(jì)學(xué)家估計(jì)的20世紀(jì)80年代的教育收益率通常在3%左右;到90年代中期,大約為5%左右。張俊森等(Zhangetal,2005)、李實(shí)與丁賽(2003)還考察了教育收益率的長(zhǎng)期變動(dòng)趨勢(shì)特征,他們的研究結(jié)論大體上都顯示出,教育收益率有不斷升高的趨勢(shì)。①

李雪松與Heckman(2004)在考慮了教育回報(bào)的異質(zhì)性后發(fā)現(xiàn)大學(xué)階段的教育收益率為43%,大學(xué)四年的年均教育收益率大約為11%。張車(chē)偉(2006)對(duì)近年來(lái)教育收益率的估計(jì)方法與估計(jì)結(jié)果也進(jìn)行了總結(jié),本文不再對(duì)這些研究結(jié)果進(jìn)行重復(fù)性說(shuō)明。相對(duì)于已有的教育收益率的大量研究文獻(xiàn),本文對(duì)家庭特征(父母背景)、工作單位特征(就業(yè)特征)以及教育質(zhì)量等因素進(jìn)行了控制,從而在一定程度上降低了教育收益率估計(jì)中可能存在偏差的某些因素的影響;此外,我們?cè)噲D利用分位回歸的分析方法討論教育收益率與收入分布之間的分布特征,因?yàn)樵诳刂破渌蛩氐那闆r下,收入條件分布的各分位點(diǎn)或許間接地測(cè)度了不可觀測(cè)的能力特征。

二、估計(jì)方法討論

明瑟方程是估算教育收益率的基本方法,以受教育程度和工作經(jīng)驗(yàn)來(lái)解釋收入水平:lnw=α+βSch+δ1Exp+δ2SExp+ε(1)其中,lnw示個(gè)人工資的對(duì)數(shù),Sch示受教育程度(或受教育年限),Exp與SExp分別示(潛在)工作經(jīng)驗(yàn)以及工作經(jīng)驗(yàn)平方,ε為誤差項(xiàng)。估計(jì)系數(shù)β為不考慮教育成本時(shí)的教育收益率。明瑟方程在教育收益率的估計(jì)中具有非常重要的意義,同時(shí)也有大量的討論以此展開(kāi)。這些討論中有的涉及到控制變量的選擇,有的涉及到估計(jì)方法的選取。最主要的是估計(jì)方程中缺乏對(duì)能力(ability)的度量。明瑟方程中,假定了所有人獲取教育的機(jī)會(huì)是相同的,如果不同的人的能力有差異,這種能力上的差異可能會(huì)影響到教育程度,也可能同時(shí)影響到收入水平。由于能力與教育、收入之間都具有相關(guān)性,因此對(duì)這一變量的省略(omitted)會(huì)導(dǎo)致教育收益率估計(jì)中的偏差,而且由于能力對(duì)教育以及收入都具有正向作用,這種偏差現(xiàn)為對(duì)教育收益率的高估。通常也有一些方法來(lái)糾正這種內(nèi)生性偏誤,如引入能力的變量,如IQ測(cè)試等,但在我國(guó)的調(diào)查數(shù)據(jù)中一般都沒(méi)有相應(yīng)的指標(biāo),同時(shí)也有研究明這種方式仍會(huì)導(dǎo)致OLS估計(jì)結(jié)果的上偏(HarmonandWalker,1995);利用雙胞胎信息,比較雙胞胎之間的教育水平與收入水平差異,由于雙胞胎可能是一個(gè)具有特殊性的群體,因此這一結(jié)果是否具有代性并推斷為總體特征可能仍會(huì)存有疑問(wèn);將能力視為不可觀測(cè)的固定效應(yīng),從而試圖通過(guò)面板數(shù)據(jù)的特征來(lái)消除其影響,但對(duì)于已經(jīng)完成教育的大部分樣本來(lái)說(shuō),教育變量同樣構(gòu)成了面板數(shù)據(jù)中的一個(gè)“固定效應(yīng)”,只有未完成學(xué)業(yè)或再重新接受教育的樣本中才會(huì)出現(xiàn)教育變量的跨時(shí)期變化,而這兩類(lèi)樣本也是具有極強(qiáng)的特殊性的;根據(jù)某些影響教育決策的外生事件構(gòu)造“自然試驗(yàn)”(naturalexperiment),如出生時(shí)間與入學(xué)的年齡規(guī)定;或者以父母或兄弟姐妹的教育程度作為控制變量等。教育收益率估計(jì)偏差的另一種來(lái)源是由于樣本選擇造成的。只有那些參與勞動(dòng)力市場(chǎng)者才能觀察到他們的工資收入,而勞動(dòng)力參與則是自我選擇的結(jié)果。能在多大程度上糾正這些偏誤已經(jīng)成為教育收益率估計(jì)的方法論討論的重要內(nèi)容。以上糾正能力偏差的思路強(qiáng)調(diào)的是以何種方式能最佳刻畫(huà)個(gè)體的能力特征。不過(guò)由于能力本身是難以觀測(cè)的,關(guān)于能力的度量也缺乏應(yīng)有的理論基礎(chǔ),因此現(xiàn)有的各種對(duì)所謂能力偏差的糾正方式只能明是得到了一個(gè)與OLS估計(jì)量不同的估計(jì)結(jié)果,但基準(zhǔn)情形(benchmark)究竟是什么?并不容易確定,也就不能斷定哪個(gè)結(jié)果更為真實(shí)地刻畫(huà)了實(shí)際的教育回報(bào)特征。

如果把控制能力特征后對(duì)教育收益率特征的估計(jì)理解為,對(duì)于給定的能力水平,教育與收入水平之間所現(xiàn)出的關(guān)系形式,并且如果高能力者能夠獲得較高的收入回報(bào),則收入水平可以在較大程度上能力水平。①這一關(guān)系也可近似地理解為,對(duì)于不同的收入水平,教育與收入之間的關(guān)聯(lián)形式。這一思路可能與分位回歸(QR,quantileregression)的基本思想比較接近。分位回歸分析是由Koenker與Bassett(1978)所提出的,并逐漸獲得了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。利用分位回歸,我們可以得到給定解釋性因素的條件下,收入分布的不同(條件)分位點(diǎn)上教育收益率的估計(jì)結(jié)果。除了前面所提到的這一方法在估計(jì)教育收益率中或許能有助于糾正能力偏差外,能夠給出估計(jì)參數(shù)的分布特征以及對(duì)異方差的糾正也是分位回歸的優(yōu)良性質(zhì)。一般說(shuō)來(lái),基于一系列經(jīng)典假定,OLS估計(jì)量具有一些良好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì),它是最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)量(BLUE),但這些經(jīng)典假定有不被滿(mǎn)足的可能;此外,OLS估計(jì)量建立在均值回歸基礎(chǔ)上,假定估計(jì)參數(shù)在整個(gè)樣本區(qū)間內(nèi)是相同的,并且誤差項(xiàng)也具有完全相同的分布特征。

因此,OLS可以得到估計(jì)參數(shù)以及預(yù)測(cè)值的平均水平,但無(wú)法得到相關(guān)的條件分布特征。對(duì)于某些自變量來(lái)說(shuō),其回報(bào)率(即回歸參數(shù))在不同的人群組中可能是不一樣的。一種簡(jiǎn)單而直觀的處理方式是對(duì)人群組做出相應(yīng)的劃分,但這種人為的分組方式是以因變量為基礎(chǔ)的,會(huì)導(dǎo)致因變量的分布被截?cái)?truncated)。分位回歸則能糾正這種截?cái)喾植紗?wèn)題。遵循Buchinsky(1994)的思路,估計(jì)教育收益率的分位回歸模型可以寫(xiě)為:lnwi=βθSchi+γθXi+uθi,且有Quantθ(lnwi|Schi,Xi)=βθSchi+γθXi其中,Quantθ(lnw/Sch,X)示給定Sch與X,lnw的第θ個(gè)條件分位點(diǎn)(conditionalquantile);βθ與γθ為分位回歸(QR)估計(jì)系數(shù)。參數(shù)βθ與γθ估計(jì)通過(guò)最小化絕對(duì)離差(LAD)來(lái)實(shí)現(xiàn),即:(βθ,γθ)∈argmin∑{lnw≥βSch+γX}θ[lnw-(βSch+γX)]∑{lnw<βSch+γX}(1-θ)[lnw-(βSch+γX)]其中,0<θ<1,為所考慮的分位點(diǎn)。由最小化的一階條件可知,^βθ為滿(mǎn)足∑iSchi(θ-I)=0的解。相對(duì)于OLS估計(jì)量,Deaton(1997)指出分位回歸模型具有四個(gè)方面的優(yōu)勢(shì):可以在一定程度上克服異方差問(wèn)題;能給出條件分布的大體特征,不同分位點(diǎn)下所給出的βθ與γθ本身也可能有值得進(jìn)一步探討的意義;在擾動(dòng)項(xiàng)分布非正態(tài)情形下,QR估計(jì)量有可能比OLS估計(jì)量更為有效;而且QR估計(jì)量更加不容易受到異常值的影響。

三、數(shù)據(jù)描述

本文數(shù)據(jù)來(lái)自于中國(guó)社會(huì)科學(xué)院經(jīng)濟(jì)研究所收入分配課題組于2002年針對(duì)城鎮(zhèn)住戶(hù)所做的調(diào)查。本次調(diào)查共覆蓋12個(gè)省份的6835戶(hù)、總?cè)丝跒?0632人的城鎮(zhèn)樣本。調(diào)查工作由中外課題組設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷,國(guó)家統(tǒng)計(jì)局調(diào)查系統(tǒng)負(fù)責(zé)實(shí)施,所有調(diào)查樣本都來(lái)自于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的常規(guī)住戶(hù)調(diào)查樣本框。基于本文的分析目的,我們只選取了其中的部分樣本。首先,本文只考慮的是就業(yè)樣本,因此只包括16—60歲之間被雇傭的樣本,不包括自我經(jīng)營(yíng)者,也不包括在當(dāng)年的失業(yè)經(jīng)歷者。由于本文所考慮的一個(gè)重要方面是家庭特征對(duì)教育收益率的影響,在這一數(shù)據(jù)庫(kù)中,對(duì)家庭背景具有詳細(xì)登記的是父母信息。本次調(diào)查專(zhuān)門(mén)詢(xún)問(wèn)了戶(hù)主與配偶的父母親基本信息,因此在樣本選擇時(shí),只包括家庭戶(hù)主、配偶以及他們的子女,沒(méi)有包括其他家庭成員。這種選擇是否會(huì)造成教育收益率估計(jì)的偏差可能是不確定的。因?yàn)槲覈?guó)的戶(hù)主概念在更大程度上是與戶(hù)籍登記相一致的,并不完全對(duì)應(yīng)于個(gè)人在家庭中的相對(duì)收入能力。①

在本文所使用的樣本中,工資收入的分布特征如•a與•b所示。未經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換的工資分布圖現(xiàn)出了強(qiáng)烈的左偏態(tài)特征,經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)化處理后,對(duì)數(shù)工資的分布仍現(xiàn)出偏態(tài)特征。②這種(對(duì)數(shù))工資收入分布的非正態(tài)性意味著分位回歸可能更為合適。給出了不同受教育程度的年齡-工資關(guān)系曲線。顯然,在相同年齡組中,教育程度較高者的平均工資收入水平也相對(duì)較高,并且這種差距總體上隨著年齡的增長(zhǎng)而進(jìn)一步擴(kuò)張,這意味著教育程度較高者不但具有相對(duì)較高的工資水平,也具有相對(duì)較高的工資增長(zhǎng)速度。在教育收益率估計(jì)中,兩個(gè)最為重要的解釋變量是教育與工作經(jīng)驗(yàn)。與以往的研究類(lèi)似,我們?nèi)砸允芙逃晗藓徒逃潭葋?lái)度量教育,前者是一個(gè)連續(xù)變量,后者是一個(gè)離散變量。對(duì)工作經(jīng)驗(yàn)的度量通常以“年齡-受教育年數(shù)-入學(xué)年齡”來(lái)度量潛在工作經(jīng)驗(yàn),這也是國(guó)際文獻(xiàn)上通用的度量方法,但這與我國(guó)的工齡的連續(xù)計(jì)算方式是有差異的;另外如果受教育年限的數(shù)據(jù)中存在度量誤差,則也將導(dǎo)致推算的工作經(jīng)驗(yàn)的度量誤差。在2002年調(diào)查數(shù)據(jù)中,直接詢(xún)問(wèn)了開(kāi)始工作的年份,根據(jù)這一變量我們可以生成其工作經(jīng)驗(yàn)?zāi)陻?shù)的變量。①本文根據(jù)開(kāi)始工作的年份來(lái)生成工作經(jīng)驗(yàn)的變量。

本文討論以擴(kuò)展的明瑟方程為討論的起點(diǎn)。在擴(kuò)展的明瑟方程中,除了受教育程度與經(jīng)驗(yàn)變量以外,還包括性別和中共黨員身份。本文中,受教育程度、收入水平的描述性統(tǒng)計(jì)量可見(jiàn),受教育程度構(gòu)成收入水平的解釋變量,其估計(jì)系數(shù)為教育程度的收益特征。中給出了各類(lèi)控制變量的構(gòu)成:父母背景中包括了父母的黨員身份、教育程度以及他們的職業(yè)類(lèi)型;就業(yè)特征包括單位性質(zhì)、所有制、職業(yè)性質(zhì)以及所處的行業(yè)和省份等;此外,我們還以高中學(xué)校是否為重點(diǎn)學(xué)校、中學(xué)成績(jī)、上大學(xué)的途徑以及所在大學(xué)的排名評(píng)價(jià)度量教育質(zhì)量。在擴(kuò)展明瑟方程的基礎(chǔ)上,逐步加入父母背景、就業(yè)特征和教育質(zhì)量等各類(lèi)控制變量。與OLS估計(jì)相對(duì)應(yīng),分位回歸估計(jì)中也考慮不同的控制變量對(duì)教育收益率的影響,并試圖從教育收益率分布的變化中找出不同人群教育收益率差異的可能解釋因素?？傮w上說(shuō),在分位回歸中,我們所施加的三類(lèi)控制變量仍為:家庭背景(父母狀況)、就業(yè)單位特征以及教育質(zhì)量,以考察這三類(lèi)變量是否會(huì)影響到不同分位點(diǎn)的估計(jì)系數(shù)差異,或?qū)烙?jì)系數(shù)條件分布特征的影響。

四、教育收益率的分布特征

1•OLS回歸結(jié)果

作為比較,我們首先給出OLS估計(jì)量。只給出了工資方程中教育變量的估計(jì)系數(shù)。從中可以看出,根據(jù)控制了性別與黨員身份的擴(kuò)展明瑟方程,得到受教育年限的估計(jì)系數(shù)為0•0676,對(duì)這一估計(jì)系數(shù)以公式exp(b)-1進(jìn)行折算,可以得到2002年城市居民每增加一年受教育程度導(dǎo)致工資水平上升大約7%左右。當(dāng)增加新的控制變量后,教育年限的估計(jì)系數(shù)都有不同程度的下降。如果只控制某一類(lèi)因素,則不難發(fā)現(xiàn),當(dāng)控制就業(yè)特征時(shí),受教育年限的估計(jì)系數(shù)下降得最為明顯,增加一年受教育程度對(duì)工資收入的增長(zhǎng)效應(yīng)下降至0•0428(或?qū)κ杖氲呢暙I(xiàn)率為4•37%),下降2•63個(gè)百分點(diǎn);而控制父母背景受教育年限的估計(jì)系數(shù)影響則相對(duì)較小,受教育年限的估計(jì)系數(shù)下降至0•0622(或?qū)κ杖氲呢暙I(xiàn)率為6•42%),下降0•58個(gè)百分點(diǎn),相對(duì)下降幅度為8%左右。如果同時(shí)控制教育質(zhì)量與就業(yè)特征,將導(dǎo)致受教育年限估計(jì)系數(shù)的更大幅度下降。在同時(shí)控制了父母背景、教育質(zhì)量與就業(yè)特征這三類(lèi)特征后受教育年限的估計(jì)系數(shù)下降了一倍以上,只有0•033(年收益率為3•36%)?？紤]教育與收入關(guān)系的另一種重要方式是將受教育程度以離散形式度量。

同時(shí)也給出了以小學(xué)文化程度為參照組,初中、高中/中專(zhuān)、大專(zhuān)與大學(xué)及以上四類(lèi)受教育程度收益特征的估計(jì)結(jié)果。在擴(kuò)展明瑟方程中,“大學(xué)及以上”的估計(jì)系數(shù)為0•86,也就是說(shuō),“大學(xué)及以上”受教育程度者的平均收入水平相對(duì)于初中文化程度者的平均收入水平要高出136%。①就總體趨勢(shì)來(lái)說(shuō),受教育程度的估計(jì)系數(shù)隨著控制變量的增加而逐漸下降,但不同類(lèi)型的控制變量對(duì)于不同受教育程度的估計(jì)系數(shù)的影響并不相同。如果只考慮控制一類(lèi)因素的情形,無(wú)論控制的是哪一類(lèi)因素,“大學(xué)及以上”這一變量估計(jì)系數(shù)的變化是最為明顯的、變動(dòng)幅度最大,增加一類(lèi)控制因素將導(dǎo)致“大學(xué)及以上”的估計(jì)系數(shù)下降10個(gè)百分點(diǎn)左右。

并且,這種控制變量增加導(dǎo)致受教育程度估計(jì)系數(shù)下降的幅度也是隨著受教育程度的上升而擴(kuò)大的。對(duì)于受教育程度為“初中”者來(lái)說(shuō),增加新的控制變量對(duì)于其估計(jì)系數(shù)的改變并沒(méi)有明顯的影響,只是當(dāng)控制就業(yè)特征時(shí),“初中”變量的估計(jì)系數(shù)下降了0•024,而其他受教育程度變量的估計(jì)系數(shù)變動(dòng)幅度都在0•1以上,其中“大學(xué)及以上”這一變量的估計(jì)系數(shù)下降了0•23。對(duì)于任意的受教育程度,因控制就業(yè)特征而導(dǎo)致的估計(jì)系數(shù)變化幅度都是最大的,這一方面說(shuō)明就業(yè)特征對(duì)于居民收入水平的決定具有重要作用,另一方面也明教育的收益特征與就業(yè)狀況之間存在著密切的關(guān)系,這一關(guān)聯(lián)可能是由于勞動(dòng)力市場(chǎng)分割特征造成的(張車(chē)偉,2006),或更進(jìn)一步地是基于勞動(dòng)力市場(chǎng)分割而造成的就業(yè)匹配質(zhì)量差異形成的(邢春冰,2006)。如果控制兩類(lèi)因素,則父母背景與就業(yè)特征的組合導(dǎo)致各受教育程度變量的估計(jì)系數(shù)下降幅度最大。如果同時(shí)控制三類(lèi)因素,則初中組的估計(jì)系數(shù)下降0•04,是各組中下降幅度最小的;高中/中專(zhuān)、大專(zhuān)以及大學(xué)及以上分別下降0•15、0•22與0•32,隨受教育程度提升而依次下降的趨勢(shì)非常明顯。

2•分位回歸結(jié)果

我們以圖像形式展示分位回歸結(jié)果所顯示的是受教育程度在不同收入分布分位點(diǎn)的估計(jì)參數(shù)特征。給出的是以受教育年限度量的教育程度在不同分位點(diǎn)的估計(jì)系數(shù)。從中可以發(fā)現(xiàn):教育年限的估計(jì)系數(shù)隨著分位點(diǎn)的上升而現(xiàn)出明顯下降的趨勢(shì),并且這一趨勢(shì)并不隨著控制變量的變化而改變。這一變動(dòng)特征與張車(chē)偉(2006)的結(jié)論剛好相反。張車(chē)偉(2006)發(fā)現(xiàn)教育回報(bào)率隨著收入水平的增高而上升。這一結(jié)論的出現(xiàn)可能與兩個(gè)方面的原因有關(guān):一是在該文中城鄉(xiāng)樣本被混合使用,而城鎮(zhèn)居民的收入水平相對(duì)較高,并且多數(shù)的估計(jì)結(jié)果也顯示出城鎮(zhèn)居民收入決定中教育收益率也高于農(nóng)村居民;二是其樣本只包括了上海、浙江與福建三個(gè)省份,或許樣本構(gòu)成具有較強(qiáng)的特殊性。關(guān)于教育收益率估計(jì)的多數(shù)文獻(xiàn)中都強(qiáng)調(diào)對(duì)能力變量的忽略將會(huì)導(dǎo)致教育收益率的高估。如果這一結(jié)論能夠成立,則在分位回歸分析結(jié)果中,教育收益率將隨著分位點(diǎn)的上升而下降。因?yàn)樵绞窃诟呤杖虢M中,能力因素在收入決定中所起的作用可能會(huì)越強(qiáng)。沒(méi)有控制能力因素的OLS回歸結(jié)果上偏的可能性與幅度將會(huì)更大。此外,不同收入分位點(diǎn)上教育收益率變動(dòng)趨勢(shì)的不同特征所引發(fā)的政策含義也是完全不同的。如果高收入分位點(diǎn)上教育收益率相對(duì)更高,則意味著教育擴(kuò)展將會(huì)具有不斷加劇收入差距的效應(yīng);而如果教育收益率隨著收入分布分位點(diǎn)的上升而下降,則意味著教育擴(kuò)張會(huì)有助于縮小居民收入差距。本文估計(jì)結(jié)果明,收入分位點(diǎn)越高,對(duì)應(yīng)的教育收益率越低。這明,提高受教育程度,可能會(huì)更加有助于低收入階層的收入增長(zhǎng)。

總體上說(shuō),增加新的控制變量將導(dǎo)致各分位點(diǎn)上的教育收益率出現(xiàn)不同程度的下降,但這種變化并沒(méi)有改變收入條件分布的高分位點(diǎn)上對(duì)應(yīng)的教育收益率較低的總體特征。是否控制就業(yè)特征,將會(huì)導(dǎo)致收入條件分布的不同分位點(diǎn)上所對(duì)應(yīng)的教育收益率存在非常大的差異性。加入就業(yè)特征后,教育收益率曲線大幅度向下移動(dòng)。這也就意味著,受教育程度的收益特征同時(shí)要受到就業(yè)特征的影響。而這一特征可能在較大程度上與我國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)的分割特征相關(guān)。由于勞動(dòng)力市場(chǎng)是分割的,勞動(dòng)力在不同類(lèi)型單位之間缺乏充分的自由流動(dòng)性,人力資本在不同就業(yè)單位之間的回報(bào)差異無(wú)法通過(guò)勞動(dòng)力的自由流動(dòng)實(shí)現(xiàn)均等化?？刂聘改副尘皩?dǎo)致收入條件分布不同分位點(diǎn)上教育收益率的差異變動(dòng)幅度是非常小的。在這些被控制的父母特征變量中,包括了父母的人力資本特征(教育程度)以及社會(huì)政治資本等,但這些特征對(duì)于子女的教育收益率的影響并不明顯。需要說(shuō)明的是,這些父母特征對(duì)于子女的教育收益率沒(méi)有非常重要的影響并不意味著這些因素在子女的收入決定中是不重要的。事實(shí)上,這些變量在子女收入函數(shù)中的聯(lián)合顯著性通常都是非常高的,大多在1%的水平上顯著。

和給出的是以離散形式度量的各教育程度在收入條件分布不同分位點(diǎn)上的收益率特征,這里的教育程度參照組為小學(xué)及以下。為了便于比較,給出的是同一估計(jì)方程中,不同受教育程度在收入條件分布各分位點(diǎn)上的收益特征;而給出的是在施加不同控制變量的情形下,相同受教育程度在收入條件分布各分位點(diǎn)上的收益特征。從中可以看出,對(duì)于給定的參照組,較高受教育程度的收益率總是相對(duì)較高,但控制變量的差異將導(dǎo)致不同受教育程度收益率之間的差異幅度在不同分位點(diǎn)上有所差別。特別是在•7與•8中,在增加了相關(guān)控制變量后,不同受教育程度的收益率差異隨著收入條件分布分位點(diǎn)的上升而下降,這一特征也是與以受教育年限度量的教育收益率隨著收入條件分布分位點(diǎn)的上升而下降的基本趨勢(shì)相吻合的。從中也可以發(fā)現(xiàn),控制了就業(yè)特征以后,“大專(zhuān)”與“大學(xué)及以上”教育程度在收入條件分布各分位點(diǎn)上的收益率也有較大幅度的下降,這一點(diǎn)也是與所揭示的特征相一致的。從圖像上看,當(dāng)收入決定函數(shù)中施加了就業(yè)特征與教育質(zhì)量等控制變量后,教育收益率隨著收入條件分布分位點(diǎn)上升而遞減的趨勢(shì)變得更加明顯,對(duì)于“大學(xué)及以上”文化程度來(lái)說(shuō)尤其如此。這也意味著高等教育階段的收益特征受到就業(yè)以及教育質(zhì)量①的影響要更為強(qiáng)烈。在教育收益率估計(jì)中,為了得到無(wú)偏的估計(jì)結(jié)果,一種比較傳統(tǒng)的做法是增加控制變量。

給出了收入條件分布不同分位點(diǎn)上的教育收益率估計(jì)系數(shù)的變異系數(shù)?？傮w上說(shuō),控制變量的增加并沒(méi)有縮小不同分位點(diǎn)上教育收益率的變異系數(shù)值。也就是說(shuō),增加控制變量盡管會(huì)導(dǎo)致均值意義上的OLS估計(jì)量的變化,但對(duì)于改善估計(jì)系數(shù)的分布特征并沒(méi)有顯著的意義。特別是控制父母教育程度被認(rèn)為是糾正能力偏差的選擇方式之一,但從本文中可以看到,控制父母背景后,各不同分位點(diǎn)上教育收益率的變異系數(shù)不僅沒(méi)有下降,而且有所上升。從這種意義上說(shuō),盡管控制父母教育程度會(huì)導(dǎo)致教育收益率估計(jì)系數(shù)的下降(見(jiàn)),但這種下降并不一定意味著是由于收入決定中的能力因素被剔除造成的。與所不同的是,與中所展示的離散形式的受教育程度的收益率隨著收入條件分布分位點(diǎn)上升而下降的趨勢(shì)性特征遠(yuǎn)沒(méi)有明顯,受教育程度收益率與分位點(diǎn)之間的單調(diào)性關(guān)系也遠(yuǎn)沒(méi)有所顯示的那么強(qiáng)烈。為了進(jìn)一步檢驗(yàn)教育收益率與收入條件分布各分位點(diǎn)之間的聯(lián)系,我們可以估計(jì)以下方程:βθ=δ0+δ×θ+ε(2)其中βθ為給定的收入條件分布θ分位點(diǎn)上所對(duì)應(yīng)的教育收益率估計(jì)系數(shù),則δ的估計(jì)值便可以度量教育收益率與收入條件分布分位點(diǎn)之間的聯(lián)系形式。給出了施加不同控制變量情形下的教育收益率的分位回歸結(jié)果與對(duì)應(yīng)的分位點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)性。的估計(jì)結(jié)果明,基于受教育年限得到的教育收益率、“大專(zhuān)”以及“大學(xué)及以上”受教育程度在收入條件分布不同分位點(diǎn)上的估計(jì)值與分位點(diǎn)之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系非常顯著,教育收益率隨著收入分位點(diǎn)的上升而顯著下降。對(duì)于“初中”及“高中/中專(zhuān)”來(lái)說(shuō),一旦控制了就業(yè)特征,這兩個(gè)階段的教育收益率也現(xiàn)出與收入條件分布分位點(diǎn)的遞降傾向。比較不同控制變量對(duì)教育程度估計(jì)系數(shù)與分位點(diǎn)的關(guān)系的影響中可以看出,當(dāng)控制就業(yè)特征后,收入條件分布各分位點(diǎn)對(duì)以“受教育年限”度量的教育程度的回歸系數(shù)的絕對(duì)值最低,即變化趨勢(shì)最為平緩,對(duì)于“大學(xué)及以上”文化程度的估計(jì)系數(shù)來(lái)說(shuō),也是如此。這就明,就業(yè)特征的引入降低了收入條件分布不同分位點(diǎn)之間的教育收益率差異。

五、總結(jié)

本文在控制影響收入的多種因素的基礎(chǔ)上,利用OLS與分位回歸分析方法討論了城鎮(zhèn)居民的教育收益特征,包括均值意義上的教育收益率以及收入條件分布不同分位點(diǎn)的教育收益率分布特征。本文的基本結(jié)論明:在收入條件分布較高的分位點(diǎn)上,所對(duì)應(yīng)的教育收益率相對(duì)較低,即教育收益率隨著收入等級(jí)的上升而下降;另一方面,收入函數(shù)中引入不同類(lèi)型的控制變量將會(huì)影響到平均的教育收益率估計(jì)水平,也在一定程度上影響到教育收益率的分布特征。在本文所考慮的控制變量中,就業(yè)特征對(duì)于教育收益率的影響最大,不僅影響到教育收益率的均值水平,也影響到教育收益率在收入條件分布不同分位點(diǎn)上的分布特征。這在一定程度上為勞動(dòng)力市場(chǎng)分割提供了一種間接的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。就政策含義來(lái)說(shuō),盡管教育收益率可能成為我國(guó)居民收入差距擴(kuò)張的一個(gè)重要解釋因素,但現(xiàn)有的情形并不明高收入者的教育回報(bào)也要高于低收入者,因此就其本身的意義來(lái)說(shuō),教育擴(kuò)張仍將在更大程度上有助于低收入群體的收入增長(zhǎng),或者說(shuō)教育擴(kuò)展本身并不是導(dǎo)致收入差距擴(kuò)張的原因。就業(yè)特征對(duì)于教育收益率的影響明,就業(yè)狀況或職業(yè)獲得應(yīng)當(dāng)成為收入分布研究的重要內(nèi)容,因?yàn)橄鄬?duì)于教育程度而言,就業(yè)特征與職業(yè)獲得可能是影響居民收入分布、導(dǎo)致收入差距擴(kuò)張的更為重要的原因。