中国农村的教育收益率研究_赵力涛.pdf

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1、中国农村的教育收益率研究 赵 力 涛本文使用国际社会学界目前最为常用的调查数据之一研究中国农村地区的教育收益率。 以往的研究发现农村教育收益率直至 1990 年代早期仍然很低, 本研究发现到 1996 年, 农村教育收益率已经有了相当的提高。 这一提高的主要原因是农村地区快速的非农经济发展。 由于非农经济发展在全国范围内的不均衡, 教育收益率的水平在不同地区之间差别较大。 在非农经济尚未起飞的地方, 教育收益率仍然很低, 而在非农经济有了长足发展的地方, 教育收益率明显升高。 更进一步地, 本研究发现劳动力市场在配置农村劳动力资源方面发挥着重要作用, 但是非农部门内的教育收益率并没有显著高于农

2、业部门。 不过这一情况可能在沿海地区正发生改变。关键词教育收益率经济发展市场转型农村非农就业作者赵力涛, 1972 年生, 社会学博士, 新加坡国立大学东亚研究所研究员。 作者对北京大学社会学系杨善华教授提出的意见表示感谢, 但文责自负。 Victor Nee,A Theory of Market T ransition:From Redistribution to Markets in State Socialism.American Sociological Review 55 ( 1989), pp.26782.关于俄罗斯, 见 Elizabeth Brainerd, Winners a

3、nd Losers in Russia s Economic Transition.The AmericanEconomic Review 88 ( 1998) ,pp.10941116;关于波兰, 见 Jan Rutkowski, High Skills Pay Off:The Changing Wage Structure During Economic Transition in Poland. Economicsof Transition 4 ( 1996) ,pp.89111;关于捷 克, 见 Robert S.Chase, Markets for Communist Human C

4、apital:Returns toEducation and Experience in the Czech Republic and Slovakia.Industrial and Labor Relations Review 51( 1998) , pp.40123;关 于斯洛文尼 亚, 见 Peter F.Orazem, and Milan Vodopivec, Winners andLosers in Transition:Returns to Education, Experience, and Gender in Slovenia.World Bank EconomicReview

5、 9 ( 1995), pp.20130。市场转型对社会分层和流动模式的影响在国际学术界受到了越来越多的关注。教育收益率作为衡量市场转型影响的一个指标尤其是关注的焦点之一。现在已经达成的一个共识是在社会主义计划经济时代, 由于缺乏市场机制, 劳动力配置的效率比较低下 , 和非社会主义的发展中经济相比 , 教育收益率相对较低。随着从计划经济向市场经济的转型 , 一个合理的推论就是教育收益率会上升 。最近的比较研究发现在大多数的转型经济中, 教育收益率确实在增加 。这些国家包括了俄罗斯 、 波兰、 捷克和斯洛文尼亚。中国也不例外 。几乎所有对中国城市教育收益率变化的研究98都发现了教育收益率上升的

6、趋势, 在个别城市如此, 在全国范围内也是如此。当然由于使用的数据不同 , 运用的模型不一样 , 不同的研究对教育收益率上升的幅度存在不同的估计。对全国 20 个城市的一个抽样调查研究发现教育收益率在 19781993 年间缓慢地从 2 . 8 % 增加到了 3 . 6%。另一个研究使用全国抽样调查数据发现 1988 1995 年间 , 城市地区的教育收益率增加了大概一倍 。男性从 2. 1%增加到 4 . 4%; 女性从 4. 4%增加到 8 . 1%。教育收益率上升的趋势在整个 90 年代仍然继续。岳昌君发现教育收益率从 1991 年的 2 . 76%上升到 2000 年的 8 . 21

7、%。随着越来越多的证据显示教育收益率正在上升, 一个重要问题是这种变化的机制是什么 。大多数研究者同意从计划到市场的经济转型是主要动力 , 但对如何理解和测量市场转型还存在分歧 。基本上有两个取向 , 其中之一强调转型的制度方面。转型被理解为从再分配经济向市场经济过渡的制度变迁 , 转型的一个重要内容是奖励规则的变化 再分配经济偏重于奖励政治资本 , 而市场经济偏重于奖励人力资本 。根据这种理论, 非国有部门的教育收益率应该高于国有部门。随着非国有部门的不断扩大, 越来越多的就业者进入这个部门 , 教育收益率会不断上升。另外一个取向强调经济发展和结构转型的影响 。中国经济正处在一个由农业占主导

8、的经济向工业和服务业占主导的经济过渡的过程中 , 这种经济结构的变化会对教育收益率产生影响 。经济发展会创造新的就业机会 , 而受过更高教育的人一般能够更好地利用这些机会, 这就导致了教育收益率的升高 。 受此理论的启发 ,一些研究开始着重考察经济增长对教育收益率的影响 。99中国农村的教育收益率研究国外的研究 参见 Yanjie Bian and John R.Logan, Market Transition and Persistence of Power:TheChanging Stratification System in Urban China.American Sociologi

9、cal Review 61 ( 1996) ,pp.73958; Yanjie Bian and Zhanxin Zhang, Marketization and Income Distribution in Urban China, 1988 and1995. Research in Social Stratification and Mobility 19 ( 2002) , pp.377415; Seth M .Hauser andYu Xie, Temporal and Regional Variation in Earnings Inequality:Urban China in T

10、ransition between 1988and 1995.Social Science Research 34 (2005),pp.4479;Haizheng Li, Economic T ransition andReturns to Education in China. Economicsof Education Review 22 ( 2003) , pp.31728; Wei Zhao andXueguang Zhou, Institutional Transformation and Returns to Education in Urban China:An Empirica

11、lAssessment.Research in Social Strati fication and Mobility 19 ( 2002), pp.33975;Xueguang Zhou,Economic Transformation and Income Inequality in Urban China.American Journal of Sociology 105( 2000) , pp.113574。 国内的研究参见陈晓宇 、 陈良焜 、 夏晨 20 世纪 90 年代中国城镇教育收益率的变化与启示, 北京大学教育评论 2003 年第 2 期, 第 6572 页;李实、 丁赛 中国

12、城镇教育收益率的长期变动趋势, 中国社会科学 2003 年第 6 期, 第 5872 页;岳昌君 教育对个人收入差异的影响, 经济学 ( 季刊) 2004 年第 3 卷增刊, 第 135150页。Wei Zhao and Xueguang Zhou, Institutional Transformation and Returns to Education in Urban China:AnEmpirical Assessment, p.359.Seth M .Hauser and Yu Xie, Temporal and Regional Variation in Earnings Ineq

13、uality :Urban China inTransition between 1988 and 1995, p.66.岳昌君: 教育对个人收入差异的影响 。Victor Nee, A Theory of Market Transition:From Redistribution to Markets in State Socialism.Barry R. Chiswick, Earnings Inequality and Economic Development. Quarterly Journal of Economics 85( 1971) , pp.2139.例如, Seth M .

14、Hauser and Yu Xie, Temporal and Regional Variation in Earnings Inequality:UrbanChina in Transition between 1988 and 1995;Haizheng Li, Economic Transition and Returns to Educationin China;Yu Xie and Emily Hannum, Regional Variation in Earnings Inequality in Reform-Era UrbanChina.AmericanJournal of So

15、ciology 101 ( 1996), pp.95092。基于城市地区的研究为第一种取向提供了有力证据 。越来越多的证据显示非国有部门的教育收益率比国有部门要高 。在非国有部门日趋扩大和国有部门逐渐缩小的背景下, 这种部门间教育收益率的差异意味着总体的教育收益率会上升 。现有的研究对第二种取向提出了怀疑的证据。Hauser 和 Xie ( 2005)的研究甚至发现个人教育收益率的变化和城市经济增长率之间存在负关联的关系。在经济增长最快的城市, 教育收益率没有增长 ; 而在经济增长最慢的城市 , 教育收益率增长反而最快。对这一现象的合理解释现在还付诸阙如。本研究运用农村地区数据对两种取向进行检

16、验。需要指出的是 , 虽然这两种取向为分析教育收益率提供了有用的分析框架 , 它们忽略了将宏观变化与微观结果联系在一起的机制 。制度取向过度关注国有非国有部门之间教育收益率差异 , 而完全忽视了个人在部门之间流动可能对教育收益率产生的影响 。究竟流动是如何影响到教育收益率的, 现有理论还没有非常清晰的论述 。但不难想象在某个特定情境下 , 教育收益率的上升不需要部门之间的教育收益率差异 ,而只需要跨部门的流动。劳动经济学家通常把一个经济分成两个部门 : 正规部门和非正规部门 。同非正规部门相比, 正规部门就业稳定, 有升迁机会 , 工作环境较好, 工资待遇较高 。有的研究发现就教育收益率而言

17、, 两个部门之间并不存在差别。现在假设从非正规到正规部门的流动大量发生 , 在正常情况下 , 非正规部门中受过较高教育的人有优先的机会进入正规部门 。虽然教育收益率在两个部门之间没有差别, 但由于工资水平在两者之间存在较大差异, 跨部门流动的结果是不同教育水平之间的收入差距会扩大, 而教育收益率作为衡量这种差距的指标会相应升高 。现有制度取向没有考虑流动的影响, 所以忽略了教育收益率变化的一个重要机制 。本研究的目标之一, 就是把劳动力从低收入部门往高收入部门的流动作为一个重要机制 ,考察它如何影响教育收益率的变化。在厘清了这个机制之后, 第二种取向对理解中国农村的变化就会大有帮助 。1970

18、 年代末以来的农村改革作为制度转型当然重要 , 随着人民公社体制在全国范围内的瓦解 , 农民获得了劳动支配权, 对他们跨区域流动和从事工副商贸活动的制度约束逐渐降低 。就这方面的制度环境而言, 各地农村并不存在多大差别 。然而在相同的制度环境之下, 农村内部的经济差距却在扩大 , 反映收入不平等的吉尼系数在 90 年代要高于改革开放初期。显然这种差别主要不是制度转型的地区差异造成的 , 它更多体现为经济结构方面的差别 ,是由农业经济向工业和服务业为主的经济过渡的程度不一而造成的差别。现有研究还没有精确地测算出非农经济发展对中国农村教育收益率的影响, 本研究力图填补这一空缺。我根据上述理论推出几

19、个假设 , 再用相应的统计模型进行检验。第一个假设是关100中国社会科学2006 年第 3 期参见 John Knight and Lina Song , Why Urban Wages Differ in China.In Keith Griffin and Renwei Zhao( eds. ) ,The Distribution of Income in China,London,England:M acmillan,1993,pp.21684;Haizheng Li, Economic Transition and Returns to Education in China;Xiaog

20、ang Wu, Work Units andIncome Inequality :The Effects of Market Transition in Urban China.Social Forces 80 ( 2002) ,pp.106999;Xiaogang Wu and Yu Xie, Does the Market Pay Off? Earnings Returns to Education in UrbanChina.AmericanSociological Review 68 ( 2003) , pp.42542。Arthur Sakamoto and Meichu D .Ch

21、en, Inequality and Attainment in a Dual Labor Market.AmericanSociological Review 56 ( 1991), pp.295308; Zuker, Lynne G . and Carolyn Rosenstein, Taxonomiesof Institutional Structure: Dual Economy Reconsidered.American Sociological Review 46 ( 1981), pp.86984.Azizur R. Khan and Carl Riskin, Income an

22、d Inequality in China: Composition, Distribution, and Growthof Household Income,19881995.The China Quarterly 54 (1998),pp.22153;World Bank,Sharing Rising Incomes: Disparities in China.Washington, DC: World Bank, 1997.于非农经济发展和教育收益率之间的关系。如果非农经济发展确实对教育收益率有正面影响 ,那么可以推出假设 1:教育收益率在非农经济发展水平高的地区高于非农经济发展水平低的

23、地区。第二个假设是关于职业流动对教育收益率的影响 。如果从低收入部门往高收入部门流动是经济发展影响教育收益率的一个途径, 那么可以得出假设 2:如果不考虑从低收入部门往高收入部门的流动, 农村的教育收益率会被显著低估 。第三个假设来自于第一个取向, 即制度转型取向。根据这种理论, 市场转型在国有部门之外创造了一个报酬规则全新的 、 教育收益率较高的部门 。在中国农村, 我们关心的是随着非农经济发展, 是不是已经出现了一个非农业部门 , 其教育收益率明显高于农业部门 , 即假设3: 非农业部门的教育收益率高于农业部门的教育收益率。1. 数据为了检验上述假设, 我使用 1996 年 “当代中国的生

24、活史和社会变迁” 的抽样调查数据 。这一调查采用了多阶段抽样的方法, 对城市和农村地区分别进行了抽样 。本研究使用的是农村的样本。对于农村的抽样 , 全国除了西藏之外的县根据人口中受过高中教育的比例分成 25 个等份。从每一等份中抽出两个县 , 选择的概率等同于该县农业人口占该县总人口的比例 。运用相同的抽样方法, 从每个县抽出一个乡镇, 再从每个乡镇抽出两个村 。然后运用随机的方法抽出大概 30 户 , 再从每户中随机抽出一个年龄在 2069 岁之间的人接受问卷调查 , 最后获得了3003 个样本 。从抽样方法来看, 这个样本具有全国代表性 。其它使用该样本进行的研究表明它包含了经济发展水平

25、相差甚远的地区 , 有的村子还是农业占主导 , 户均收入水平很低 , 有的村子则通过工业化或者家庭企业走上了富裕之路。2. 发现之一:非农经济发展和教育收益率的上升本研究使用的测算教育收益率的模型在经济学和社会学中已经得到广泛的应用。它最早由经济学家 Mincer 于1974 年提出, 认为收入是由个人的教育和工作经验决定的。本研究从一个最基本的 Mincer 模型开始 , 再逐步扩展, 加进其它的变量。作为基准的模型是这样设定的 :ln ( 收入) = + 1教育 + 2年龄 + 3年龄平方 + ( 1)其中 ln ( 收入)是个人年收入的自然对数, 是截距, 是未被模型解释的随机误差 。方

26、程的系数 1是我们要测算的教育收益率 , 它反映了教育 ( 以最高教育年限来衡量)对收入的影响 。2和 3分别表明年龄和年龄平方对收入的影响。作为因变量的个人年收入包括两部分, 分别是受访者从其个人工作中获得的所有报酬 ( 如果没有, 记为 0) , 及家庭经营收入中应得的份额。上述模型没有考虑农村地区之间经济发展水平差异 , 所以模型中的教育收益率体现的是全国平均水平。我们更加关心非农经济发展对教育收益率的影响 , 所以需要对上述模型加以扩展 ,加入衡量当地非农经济发展水平的变量 , 及这个变量和教育的交互变量。扩展后的模型为:ln ( 收入) = + 1教育 + 2年龄 + 3年龄平方 +

27、 4非农经济发展 +5非农经济发展教育 + ( 2)101中国农村的教育收益率研究更详细 的介绍 请见 Donald J.T reiman (ed. ),Life Histories and Social Change in ContemporaryChina:Provisional Codebook .Donald Treiman and Andrew G .Walder , principal investigators,incollaboration with the People s University , Beijing ,Department of Sociology .Los

28、Angeles:UCLAInstitute for Social Research, 1998。Andrew G .Walder, Markets and Income Inequality in Rural China: Political Advantage in an ExpandingEconomy.American Sociological Review 67 ( 2002) , pp.23153; Andrew G. Walder and Litao Zhao,Political Office and Household Wealth:Rural China in the Deng

29、Era,forthcoming in The ChinaQuarterly .在本研究中 , 衡量地方非农经济发展水平的指标是村里农户所有收入中非农收入所占的比例, 如果为 0则表明所有收入来自于农业, 如果为 1 则表明所有收入来自于农业以外。对这些变量的统计描述 , 可见表 1 。表 1关键变量的统计描述变量定义均值S.D.最小值最大值样本量个人层次年收入 ( 元)受访者在过去一年的总收入30894864651333332710教育 ( 年)受访者教育的最高年限5 .53 .80162725男性受访者的性别为男性( 女性编码为 0 ).54.490 12725年龄受访者的年龄40 .311

30、 .920692725非农就业受访者获得非农收入 ( 如果所有.30.460 12725收入来自农业, 编码为 0)村级背景非农经济发展村里农户非农收入占总收入的比例.438.217.022.962 100注:数据来自于 1996 年 “当代中国的生活史和社会变迁” 的抽样调查。在这个模型中, 教育收益率由 1和 5两个因素构成 。1在统计上被称作教育的主要效果( main effect) ; 5则是非农经济发展水平和教育的交互效果 ( interaction effect) , 它反映了当非农经济发展水平从 0变到 1, 教育对收入的影响有了多大程度的变化。如果5为0 或者在统计上不显著,

31、则表明地方非农经济发展对教育回报率没有影响 , 在任何地方教育回报率都为 1。如果5为正而且在统计上显著 , 则表明地方非农经济发展水平对教育收益率有着正面的影响 , 在非农经济发展水平越高的地方教育收益率越高。在非农经济发展水平为 0 的地方, 教育受益率为1; 在非农经济发展水平为 1的地方 , 教育收益率为1与 5之和 ; 在非农经济发展水平介于两者之间的地方 , 教育回报率高于 1, 但低于1与 5之和。我们关心的第一个问题是到 1996 年 , 中国农村的教育收益率到底有多高? 对模型 ( 1)的估算表明 , 中国农村的教育收益率在 1996年是 6. 3% ( 结果见表 2) 。它

32、意味着每增加一年的教育, 个人收入平均增加 6 . 5 % ( e0. 063-1 . 065) 。和国际标准比, 这一收益率还是比较低的 。对发展中国家来说 , 平均的教育收益率是 14 . 4%。显然, 中国差距不小 。当然我们更关心的是和中国以前相比, 教育收益率是否有了变化 。虽然明显低于国际标准 ,有没有证据显示中国农村的教育收益率在过去有了显著提高? 我所使用的数据没有收集更早时期的收入资料, 因此无法用同一样本进行不同时间点的比较, 其它关于农村教育收益率的研究也受到同样的限制, 因此一个合适的方法是进行不同样本的比较。在少数可以进行比较的研究中, 有一个研究发现中国农村的教育收

33、益率在 1991 年是 4 . 8%,低于我发现的 6 . 3%的收益率。该研究是基于中部和西南 6 省 23 个县的 3709 个农村居民 。因为中部和西南内陆地区在经济方面不及沿海地区发达, 该样本可能低估了全国的教育收益率 。由于样本的原因, 这两个研究发现的 1 . 7 个百分点的差距不完全是由教育收益率在 19911996 年间增高所致。102中国社会科学2006 年第 3 期另外一个常用的指标是村人 ( 或户)均收入, 它的好处是对当地总体经济发展水平提供了一个简单的描述。 本研究使用的指标则能够反映当地经济的结构特征, 更加清楚地体现经济发展与劳动力从农业部门向非农业部门流动的关

34、系。 现有的研究表明这两个指标在统计上高度相关, 参见 Andrew G.Walder , Markets and Income Inequality in Rural China: Political Advantage in an Expanding Economy。Xin Wei, Mun C.Tsang , Weibin Xu and Liang -Kun Chen, Education and Earnings in Rural China.Education Economics 7 ( 1999), pp.16787.表 2教育对收入影响的线性回归分析:1996 年的中国农村变量所

35、有样本男性样本女性样本教育.063 . 069 .040 ( .005)( . 008)( .007)年龄.058 . 063 .054 ( .010)( . 013)( .015)年龄平方- .001 - . 001 - .001 ( 0)( 0)( 0)截距6 .121 6 . 025 6 .326 ( .200)( . 262)( .305)R -squared.090. 091.068样本量271014791231注:表中所列为回归系数, 括号中为标准误 ( standard error) ;p . 05, p . 01, p . 001 ( 双边检验) 。就样本代表性来讲, 另外一个

36、研究更适合进行比较 。这个研究使用了 1988 年全国抽样调查数据 , 发现全国农村获得工资收入的农民的教育收益率是 2. 0%。当然, 他们的收入要高于一般的农民 , 不过如果我们接受这样一个假设, 即农村居民的教育收益率不会高于农村中工人的教育收益率, 那么可以推论在 19881996年间, 中国农村的教育收益率有了显著的增加 , 增幅达 4 个百分点以上。性别研究非常感兴趣的一个问题是中国农村地区的教育收益率是否存在性别差异 。表 2 对男性和女性样本分别进行了分析。显然男性教育收益率高于女性, 前者是6. 9%, 后者是4. 0%。男性高出女性近 3个百分点。为什么会有如此性别差异?

37、后面的分析将会给出部分解释 。本研究提出的一个重要假设是农村地区的非农经济发展是教育收益率变化的重要推动力 。也就是说 , 在非农经济尚未起飞的地方 , 收入决定的模式 ( 包括低教育收益率)应该和改革前没有较大的变化 , 但是在已经工业化或者私营企业占主导的地方, 收入决定的模式应该有了显著变化, 教育收益率会有明显的上升。模型 ( 2)对这一假设进行了检验 , 分析结果见表 3 。我们首先讨论对总体样本的分析, 有三个发现值得注意 。首先 , 同表 2 相比 , 在加入了地方非农经济发展水平的变量之后 , 教育收益率明显降低 , 下降了 3 . 3 个百分点之多。这初步表明地方非农经济发展

38、水平和当地教育收益率的高低是有关系的。其次, 村里的非农经济发展水平的高低对个人收入有着很大的影响。非农经济发展水平每提高一个百分点 , 个人收入增加大约 2. 2个百分点 ( e.809- 1 . 022) 。第三 , 也是最重要的一个发现, 非农经济发展提高了教育收益率 , 从而提供了直接证据支持本研究的第一个假设 。非农经济发展和教育的交互变量的回归系数为. 058 , 在. 01 的水平上高度显著 。这一系数表明和非农经济发展水平为 0 ( 所有收入来自于农业)的村子相比, 非农经济发展水平为 1 ( 所有收入来自农业以外)的村子的教育收益率要高 5 . 8 个百分点。前面已经指出教育

39、收益率是由教育的主要效果和非农经济发展与教育的交互效果构成 。根据对总体样本的分析 , 在非农经济发展水平为 0 的村子, 教育收益率为 3% ( 0 . 03+0 . 0580 = 0. 03) , 而在非103中国农村的教育收益率研究李实、 李文彬: 中国教育投资的个人收益率的估计 , 载赵人伟和格里芬主编 中国居民收入分配研究 , 中国社会科学出版社, 1994年。这和 Walder ( 2002) 的研究发现非常接近, 他使用同一数据发现村级非农经济发展水平每提高一个百分点, 农户收入增加大约 2 .4 个百分点。 参见 Andrew G.Walder, Markets and Inc

40、ome Inequality inRural China, p.245。农经济发展水平为 1 的村子, 教育收益率为 8. 8% ( 0 . 03+ 0. 058 1=0 . 088) 。村级非农经济发展水平每提高一个百分点 , 教育收益率就增加 0 . 058 个百分点 ( 0 . 058/100=0 . 00058) 。初看好像非农经济发展的作用微不足道, 但是考虑到巨大的地区差距 , 它的作用不可小视 。根据表 1 ,非农经济发展水平最好的村与最差的村之间差距达94 个百分点 ( 分别为 96 . 2 % 与 2 . 2 % ) , 这一差距会造成 5 . 5 个百分点的教育收益率差异

41、( 94 0. 00058 0. 055) 。表 3教育和非农经济发展对收入影响的线性回归分析:1996 年的中国农村变量所有样本男性样本女性样本个人层次变量教育.030 .033.022( .010)( .015)( .010)年龄.052 .057 .050 ( .009)( .012)( .015)年龄平方- .001 - .001 - .001 ( 0)( 0)( 0)村级背景变量非农经济发展1.809 .969 .751 ( .137)( .214)( .176)教育非农经济发展.058 .061.027( .021)( .029)( .031)截距5 .965 5 .836 6 .

42、150 ( .200)( .262)( .308)R -squared.154.189.106样本量271014791231注:表中所列为回归系数, 括号中为标准误 ( standard error) ;1非农经济发展定义为村里农户收入中非农收入的比例;p . 05, p . 01, p . 001 ( 双边检验) 。对男性和女性样本分别进行的分析得出了一个值得关注的结果 。对总体样本的分析发现非农经济发展提高了个人收入, 这一结论对男性样本和女性样本同样适用 , 虽然男性从非农经济发展中得到的好处更大 村级非农经济发展水平每提高一个百分点 , 男性的收入就增加大约2 . 6 个百分点 , 而

43、女性则增加 2 . 1 个百分点。但是交互变量显示了一个重要的两性差别, 农村非农经济发展明显提高了男性的教育收益率 , 但是还没有提高女性的教育收益率 女性样本中的交互变量的回归系数虽然为正, 但是在. 05 的水平上并不显著 。这表明对于男性来说 , 教育程度较高的人从地方非农经济发展中获利更多 , 而对于女性来说, 教育程度较低的人在利用新的收入机会方面并没有太大的劣势 。后面的分析会对此作出部分的解释。3. 发现之二:流动作为联结经济发展和教育收益率上升的机制接下来的两个模型集中探讨教育影响收入的机制 。市场改革极大地扩展了农村地区的非农业部门, 而这对受过较高教育的人可能更加有利,

44、原因之一是他们会优先从低收入的农业部门转移到高收入的非农业部门, 从而导致他们的收入优势增大。另外一个原因就是非农业部门可能代表了一个新的报酬系统, 它的教育收益率可能明显高于农业部门。简而言之, 这两个原因中的任何一个如果得到证实, 农村地区的教育收益率都会上升。下面的分析就是要回答这两个机制是否在中国农村发挥作用 。用来检验第一个机制的模型是 :Y= + 1教育+ 2年龄 + 3年龄平方 + 4非农经济发展 +5非农经济发展教育 + ( 3)104中国社会科学2006 年第 3 期模型 ( 3)同模型 ( 2)相比, 自变量完全相同 , 惟一的不同在于因变量 。在模型 ( 3)中 ,因变量

45、 Y 是非农就业 , 它是一个二元变量, 如果被访谈者有一个非农的工作 ( 受雇或者是个体或私营企业主)则编码为1, 否则为0 。因为它不是一个连续变量, 所以采用 logistic 回归方法分析自变量对因变量的影响 。这一模型考察的重点是教育对获得非农就业的影响 , 因此 1和 5将是分析的重点。表 4对获得非农就业的 logistic 回归分析:1996 年的中国农村变量所有样本男性样本女性样本个人层次变量教育1. 188 1 .294 1. 088+( . 043)( .072)( . 056)年龄. 980.977. 975( . 025)( .033)( . 040)年龄平方1. 0

46、001 .0001. 000( 0)( 0)( . 001)村级背景变量非农经济发展96. 9 167 .5 69. 9 ( 44. 7)( 129 .1)( 40. 2)教育非农经济发展. 906.837. 983( . 057)( .082)( . 092)-2 log likelihood2832. 881569 .071251. 76样本量272514841241注:表中所列的是机会比率 ( odds ratio) , 括号中的是标准误 ( standard error) ;p . 05, p . 01, p . 001( 双边检验) ;+p . 05 ( 单边检验) 。表 4 列出了

47、分析结果, 表中呈列的是机会比率 ( odds ratio) 。对所有样本的分析结果显示, 教育促进了农民从农业部门往非农业部门的流动。每增加一年教育 , 进入非农部门就业的机会相对于仍然从事农业的机会增加了 18. 8%。由于获得非农就业的受访者的年平均收入为5672 元 , 而完全从事农业的受访者为 1976 元 , 考虑到两个部门间巨大的收入差距, 教育对收入的影响在很大程度上应该归功于它对获得非农就业机会的影响 。分析同时显示, 地方非农经济发展对个人获得非农就业机会的影响至为重要。村级非农经济发展水平每增加一个百分点 , 非农就业机会 ( 和仍然从事农业相比)就增加将近 97%。和教

48、育的影响结合起来看 , 非农经济发展相当于把 “饼” 做大 , 而教育则是影响到了 “饼” 的分配 。如果我们以非农经济发展水平最低的村中 ( 2 . 2 % )教育最低的人 ( 受教育年限为 0)作为比较的基准, 在非农经济发展水平位于中游的村 ( 44. 3% )中教育最低的人 ( 教育年限为 0)进入非农部门的机会增加了大约 40 倍, 村中教育最高的人 ( 教育年限为 12)增加了大约 92 倍 。可见非农经济发展和教育都对非农就业机会的分配产生了很大影响 。教育和非农经济发展水平的交互变量没有明显的效果。这表明不管当地非农经济发展水平的高低, 和教育程度较低的人相比, 教育程度较高的

49、人在获得非农就业机会方面拥有稳定的优105中国农村的教育收益率研究另外一种方法是列出 logistic 回归系数, 它和机会比率之间可以进行完全对应的转换,但是对机会比率的解释更加直观和容易。 由于因变量是非农就业, 获得非农就业的人编码为 1 而仍旧完全从事农业的人编码为 0, 这个比率比较的是获得非农就业的可能性和继续从事农业的可能性。 如果比率为 1, 表明两者的可能性一样大。 如果比率为 0 .5, 表明获得非农就业的可能性是从事农业的可能性的一半, 在这种情况下, 自变量阻碍了非农就业。势。不管是在经济发达的地区 , 还是在经济落后的地区 , 受过较高教育的人都有更多的机会进入非农部

50、门就业 。如果把性别因素考虑在内, 有两个发现值得注意。首先, 教育对男性非农就业的影响要远远大于女性。对男性而言 , 每增加一年的教育 , 非农就业的机会 和仍然从事农业相比 就增加了 29. 4%, 教育对女性的影响则小得多 , 为每年 8. 8%。如果两个男性的教育差距为 5年, 教育程度高的进入非农部门就业的可能性要高出将近 1. 5 倍;对女性而言 , 则只高出 40%。所以教育对男女非农就业的影响大不一样, 这部分地解释了教育收益率的性别差异 。另外一个值得注意的性别差异是非农就业机会在两性之间的分配并不平等。对女性而言 ,“村级非农经济发展” 这个变量虽然对于获得非农就业机会有很