教育、人力資本投資與城鄉收入差距

摘要：文章通過省際間的綜列數據計量分析來探討教育、人力資本與城鄉差距的關系，基本結論是：基礎教育的普及程度比較高，在城鄉之間的普及沒有太大的差距，因此不是形成城鄉收入差距的原因；而高等教育則與城鄉收入差距有“U”型關系，即開始階段規模的擴大會降低城鄉收入差距，隨著規模的不合理和無序擴大，反而會引起城鄉收入差距的擴大。

關鍵詞：城鄉收入差距；教育；人力資本

一、引言

新中國自建國以來，政府就一直強調提高教育水平，尤其是普及中小學基礎教育，而高等教育則實行“精英化”模式，只有很少的一部分高中畢業生才能有幸進入高等學校學習。進入20世紀90年代以來，高等教育的規模開始逐漸擴大。同時。由于政府的財政收入占GDP比值的下降，為了緩解財政壓力，義務教育階段的教育也開始向受教育學生收取部分學費，以減輕政府的教育支出負擔。而1998年之后。高等教育的收費更是逐年上升。人力資本投資的需求取決于投資的成本和預期回報的對比，教育費用的上升則意味著人力資本投資的成本增加。由于中國是典型的二元經濟結構。城鄉之間的收入差距比較大，對于大部分的城鎮家庭來說，由一個家庭負擔一個孩子的人力資本投資，大部分是可以承受的，而農村居民由于收入很低，在高等教育投資的人力資本負擔上面，即使可以預計到投資的回報比較高。但是由于金融市場不發達。缺乏進入“門檻”資金(Galor＆Zeira，1993)，無法進行大量的人力資本投資，這個結果拉大了城鄉之間的差距。同時，伴隨著教育制度的改革，教育規模雖然擴大，但是城鄉之間制度性的不平等卻仍然得到強化。

因此，本文預計中國教育、人力資本投資對城鄉差距的影響有兩個：第一，教育資源分配影響。教育資源在城市和農村之間的分配的不平等會引起城鄉收入差距的擴大；第二。規模效應。教育總體規模的擴大對城鄉收入差距的影響分為兩個部分。基礎教育規模的擴大將減少不平等，而高等教育規模的擴大則取決于高等教育資源的城鄉分配、結構效應以及工資壓縮效應。下面本文將通過宏觀數據的計量來驗證教育、人力資本投資對城鄉收入差距的影響。

二、模型與數據的選取

本文利用1990年和2000年的人口普查數據，以及中國統計年鑒的相關數據，通過省際間的綜列數據，來檢驗教育、人力資本投資對城鄉差距的影響，計量的模型如下：

INEQ＝C+a1EDU+a2CON+a3YEAR+e

其中，INEQ代表城鄉居民收入差距，本文用城市居民的可支配收入與農村居民的純收入之比的自然對數來表示，這樣可以減少截面分析中常見的異方差問題。

EDU表示教育決定的人力資本狀況。本文分別考察了EDU1、EDU2、EDU3、EDU4、EDU5五個變量，其中EDU1為城市的義務教育與農村義務教育的比率，由城鎮的九年制義務教育在校學生數與城鎮總人口的比值和農村九年制義務教育在校學生數與農村總人口的比值相除，可以反映基礎教育的城鄉差異。但是，由于農村與城市學齡人口比例可能有不同，這個比值又有可能對基礎教育的差距狀況反映不準確，因此，本文還使用EDU2作為基礎教育城鄉差距的另外一個代理變量，由城鎮小學升初中的升學率與農村小學升初中的升學率來表示。預計這兩個解釋變量與被解釋變量之間的關系是正相關關系。EDU3是總量變量。由各地區的義務教育總的在校學生數與該地區的總人口的比值表示，用以反映當地的基礎教育發展狀況。

EDU4表示人力資本存量。用本地區的大專以上學歷的人口與總人口的比例來代表。EDU5則是人力資本投資的現狀，由各地區高校在校生人數與總人口比值來表示，這兩個變量可以反映出高等教育對城鄉差距的影響。考慮到人力資本投資與收入的關系并不一定是線性關系。本文對EDU4和EDU5同時檢驗了線性函數假設和非線性函數假設，具體方程如下：

EDU=a11edu+a12edu²

CON表示其它對城鄉差距有影響的控制變量。本文考察了經濟發展狀況、城市化水平以及各地財政對農業支持程度對城鄉收入差距的影響。其中經濟發展狀況本文選擇人均GDP作為代理變量(PGDP)，以控制經濟發展對城鄉差距的影響。城市化水平(CITY)由非農業人口與總人口的比重得出，由于城市化可以吸收農村多余的勞動力，并促進現代部門的發展，預計該變量與被解釋變量的關系是負相關關系。而對農業的支持程度(AGRF)則由財政資金中支持農業支出與財政支出的比值給出。預計對農業的支持越大，城鄉收入差距就應該越小。YEAR是一個虛擬變量，如果是1990年，取值為0，2000年則取值為1，以檢驗時間變化對城鄉收入差距的影響。E則表示其它沒有考慮到的對城鄉差距有影響的因素。

三、計量結果分析

1 計量結果。根據上面的計量模型，本文利用1990年和2000年的省際綜列數據進行計量分析，截面的優點是可以避免中國經濟改革和轉型時間的長度不足以進行時間序列的某些驗證，同時，跨年度的綜列數據也考慮了時間因素的影響。由于西藏的部分數據沒有收集完整，分析中省略了該地區數據。而重慶在1990年是四川省的一個部分，因此其2000年的數據和四川合在一起。計量采用OLS估計，軟件是EVIEWS4.1。

從表1的結果可以看出，EDU1表現為負值，在10％的程度上仍然不顯著。EDU2和EDU3的顯著性同樣較低。對于EDU4，本文的線性模型和沒有加人控制變量時估計不一致，而是發生了逆向的變化，由開始的負值變為現在正值。而非線性模型則與不加入控制變量時保持著一致的估計，只是顯著性下降了。EDU5的值同樣如此，線性模型和前面的估計不一致。而非線性模型則保持著一致的估計，并且該變量及其平方項的估計在統計上分別在1％和5％的水平上顯著。因此，本文認為，對于EDU4、EDU5來說，非線性模型對于中國來說應該是合適的回歸方程。控制變量方面。PGDP在七個方程中的值穩定在-0.22到-0.26之間，T統計值也高度顯著，說明在中國，人均收入水平的提高有助于降低城鄉差距。這個估計也表明中國的經濟發展中城鄉收入差距與經濟發展之間的關系不是庫茲涅茨的倒“U”關系，而是一種線性關系。CITY可以減少城鄉收入差距，但是比例比較小，而且除了方程，4中的的T值在10％的水平上顯著外。其余都不顯著。與預期不同的是，AGRF對城鄉收入差距的是正向影響。但是統計上不顯著。而虛擬變量的影響在系數上仍然表現的比較穩定，并且幾個方程中都是高度顯著。

考慮到北京、天津和上海三個直轄市的經濟發展情況比較特殊，為了剔除三個直轄市可能的異常數據的影響，我們在剔除了三個直轄市后重新進行回歸，結果除了CITY和AGRF項之外，其它的變化都不大，與表1的結果沒有很大的區別(表格由于篇幅沒有給出)。而CITY和AGRF項在經濟意義上都表現出它們對被解釋變量的影響增加，同時，統計意義上的顯著性也增加了。說明本文進行樣本的重新選擇是有意義的。這點也是比較容易理解的，由于幾個直轄市的城鄉收入差距并不比其它省區小，而它們的城市化水平和農業比例又比較小，在總體樣本中可以看作是異常數據。

2 結果的分析與解釋。從回歸的結果來看，EDU1、EDU2屬于義務教育和基礎教育方面的城鄉差距。EDU3是基礎或義務教育的總體變量，回歸中顯著性不強。因此，對于基礎教育變量對于城鄉收入差距的影響不能確定。或者說它們之間的相關關系比較弱。主要的原因可能如速水佑次郎(2003)的解釋，因為中國的義務教育普及率較高(可能在人均經費上有差別，但受教育的面比較普及)，在農村和城市以及地區間的差距不是太大。而EDU4和EDU5所表示的人力資本積累與投資對于收入差距的影響則是一種非線性的“u”型關系，即人力資本積累和投資首先是減少了城鄉收入差距，下降到一定程度之后，開始擴大城鄉收入差距。這與一些理論分析的倒“U”關系正好相反，表面上看讓人難以理解，但是結合中國的經濟發展與高等教育現狀就可以有比較合理的解釋了。高等教育不是義務教育，因此費用應主要由受教育者承擔，接受教育者會考慮接受這種人力資本投資的預期回報與投資成本的大小。同時，經濟負擔能力是一個重要的約束條件，因為，即使預計到進行人力資本投資可以帶來比較大的收益。但是缺少投資的進入門檻資金。同時金融市場的不完善，使部分學生無法通過融資的方式進行人力資本投資。中國在以前，高等教育基本由國家出資，隨著教育規模的擴大。會給農村居民進行人力資本投資的機會，因而會帶來農村居民家庭收入的提高，縮小城鄉收入差距。而近年來，特別是1998年之后。在教育產業化、通過高等院校擴招以刺激消費的觀點的指導下，中國的高校開始大規模擴招，而國家的財政教育經費只投向幾所重點院校。學費是大部分院校收入的主要來源，于是收費也水漲船高。而這些費用對于農村居民來說。往往是家庭收入的數倍。以2003年為例，當年的農村居民的人均收入為2622元，高校的平均學費如果為5000元的話，不算其它在校生活開支就將使一個三口人的農村家庭一年無法進行任何消費和投資。造成農民家庭因為人力資本投資而陷入貧困，也阻止了一部分農村學生接受高等教育的機會。教育規模的無序擴張，造成教育質量下降，大量畢業生找工作困難，預計的未來人力資本投資收益由于畢業生不斷增加不能實現。根據李瑞娥、李偉群(2005)以及張玉林(2004)等的研究，從20世紀90年代到21世紀初，隨著高等教育制度的變遷，高等教育規模擴張的同時，高等教育在城鎮和農村學生間的分配不公也在不斷擴張。就讀學生數之比由1992年的2.68上升到2002年的8.01。而收費制度的逐步建立更是對農村學生的打擊。因此隨著高等教育規模的元序擴大和教育費用的不斷提高，人力資本投資反而會在一定程度上擴大城鄉差距。

人均國民生產總值反映的經濟發展指標與城鄉收入差距的關系呈現比較穩定的線性關系，即人均GDP上升1％，城鄉居民的收入差距將下降0.25％左右，這與在經濟發達省區，往往農村經濟發展也較好的現狀吻合。城市化水平在一定程度上可以縮小城鄉差距。這個估計與陸銘、陳釗(2004)的估計一致，但是本文的估計值影響比較小。在不包括三個直轄市的情況下，城市化水平每上升1％，城鄉收入差距將會縮小0.004％左右，而如果考慮到直轄市，這個比例將會更小。原因主要是由于多年的戶籍制度的限制，城市化的進程與現代化的進程并不完全一致，在本文的樣本中城市化與人均GDP的相關系數僅為0.0026，農村勞動力向城市的遷移受到比較大的限制，而農村人口的減少對于中國來說是增加農村居民收入的主要措施。支農財政資金的比例對城鄉居民收入差距的影響是正向的，這點比較讓人難以理解，也許說明了對農村和農業發展的資金支持效果并不理想，農村經濟發展和農民收入增加應該依靠合理的制度供給。

四、結論

本文從基礎教育與人力資本投資的角度探討了它們對城鄉收入差距的影響，基本的結論如下：

1 基礎教育的城鄉差別以及基礎教育的總體發展對于城鄉收入差距的影響比較小，在統計上不能確定它們之間的關系，主要原因是中國的基礎教育普及率相對比較高，在城鄉方面沒有表現出太大的區別。

2 以高等教育表示的人力資本存量和人力資本投資與城鄉收入差距的關系表現為一種“U”型關系，即隨著接受高等教育人數的增加，城鄉收入差距有一個先下降后上升的過程，原因是中國的高等教育的收費和擴招體制的改革，引起人力資本投資預期收益下降。對農村居民接受高等教育的影響更大。

3 在中國，此時間段里面的人均GDP表示的經濟發展水平對城鄉收入差距兩者關系可能是線性的。這個結果與庫茲涅茨(1955)倒“U”假說并不一致，也說明解決城鄉差距的問題與經濟發展在中國可能是一致的。

4 城市化水平對城鄉收入差距有降低的作用，但影響比較小，原因是城市化在中國與經濟發展并不一致，這個進程中，受到了戶籍制度等人為政策因素的限制。

5 財政資金對農業的支持并不能降低城鄉收入的差距，對農村的公共產品供給、制度供給對農村經濟發展、農民收入提高更為重要。

因此，本文認為改善城鄉分割、分配不均的狀況，在繼續加強基礎教育普及的基礎上，高等教育的改革應該有序進行，以免與經濟發展標準相比陷入“投資過度”的陷阱(速水佑次郎，2003)。同時應該采取多種方法解決農村低收入家庭接受高等教育、進行人力資本投資的資金限制。本文的結論建立在兩個年度的截面數據基礎上，時間因素對被解釋變量的解釋能力比較強，但是，不足是時間因素影響的原因沒有進行合理的解釋，這也是今后需要進一步研究的問題。