教育對中國居民收入的影響分析

白雪梅

摘 要： 教育作為人力資本形成的最主要因素，影響著收入分配，但教育對不同收入水平人群的效應并不相同。本文采用分位數回歸方法估計教育回報率，以分析教育對收入水平的影響，并通過考察教育擴張引起的收入分布位置和形態的變化來分析教育對收入不平等的影響。研究結果表明，性別、城鄉、單位所有制類型以及職業類型對各分位點上的教育回報率影響顯著；受教育程度提高使收入分布位置右移、離散程度增加，教育擴張加劇收入不平等；而右偏程度減小又減弱收入不平等程度；總體上說教育對收入不平等的影響作用被削弱了。

關鍵詞： 教育回報率；分位數回歸；收入分布

中圖分類號： F224 文獻標識碼： A 文章編號： 1000176X（2014）04001108

一、引 言

中國改革開放以來經濟快速增長，收入不平等程度也在不斷擴大， 國家統計局最新公布的基尼系數從2003年的0479增長到2008年的0491，即便2012年回落到0474，十年來也一直保持在0470以上，遠高于04的國際警戒線。 收入分配成為社會各界最為關注的焦點問題之一。

現階段，人力資本成為除勞動、土地和物質資本外影響收入的重要因素，而教育又是增加人力資本的主要渠道。從微觀角度看，教育水平的提高是否同等程度地增加不同收入以及不同性別、地區、單位所有制類型、職業類型以及城鄉居民的個人收入？從宏觀角度看，教育水平的提高是增大還是減小了收入不平等程度？

教育回報率能夠反映教育對收入差距影響的微觀機制，它既是教育投資效益的反應，又在微觀層面上體現了教育對收入水平的影響。在勞動力市場分割的條件下，不少學者考察相關變量對教育回報率的影響。Gustafsson和Li[1]認為1990—1999年間中國由性別導致的收入差距雖然在國際范圍內處于較低水平，但是上升趨勢明顯。Hannum等[2]對中國男女教育回報率差異的原因解釋為中國受教育程度低的女性結婚早，收入依賴于配偶，因此個人工資數據中的樣本向高學歷的女性偏斜，造成女性教育回報率虛高。李實和丁賽[3]、侯風云[4]以及Johnson和Chow[5]分別討論城鎮居民、農村居民教育回報率大小以及城鄉居民教育回報率差異問題，與其他國家相比，中國城鎮居民和農村的教育回報率都處于較低水平。Melly[6]和Tansel[7]認為公有部門教育回報率要低于私有部門，而教育回報率在公私部門的差異可用于判斷公有部門的運行效率。

教育對收入不平等的影響可作為教育影響收入的宏觀表現，包括教育擴張和教育不平等對收入不平等的影響。Knight和Sabot[8]指出教育擴張具有結構效應和工資壓縮效應。賴德勝[9]得到教育與收入不平等具有倒U型關系。Li和Xing[10]認為高等教育擴張加大了勞動力市場的壓力，縮小了大學畢業生與高中畢業生的收入差距。Meng等[11]發現1990年代收入不平等程度迅速增加是由于經濟轉型導致的技能價格增加，尤其是原來未被定價的技能。21世紀最初十年間收入不平等程度的增長速度放緩則是由于1990年代末的教育擴張導致的勞動要素價格下降。關于教育不平等對收入的影響研究，Gregorio和Lee[12]支持教育不平等的加劇會拉大收入不平等。陳釗等[13]研究發現高等教育在地區間的均衡發展有利于改善地區間的收入差距，但楊俊等[14]則認為教育平等不能自動導致收入平等。事實上教育擴張和教育不平等兩個因素并非割裂的，實證研究中常常將二者一起作為解釋變量。

針對已有研究中存在的問題，本文提出以下改進思路。第一，利用分位數回歸方法測算中國教育回報率，考察不同分位點上相關變量對教育回報率的影響以分析教育對收入水平的影響。分位數回歸方法的優勢在于放松了普通OLS回歸的正態分布和同方差假定，可以得到任意分位點的回歸系數，與均值回歸相比穩健性更高，提供的信息更多。第二，當前國內對于收入不平等的度量還主要集中在不平等指標上，而各不平等指標對不同收入水平人群的敏感度存在很大差異。當收入結構不同時，可比性降低。 Hao和Naiman[15]在分位數回歸基礎上發展的解釋變量對被解釋變量分布位置以及形狀影響的測度方法，可以多角度地反應教育對收入不平等的影響， 本文將通過收入分布的變化來考察教育對收入不平等的影響。 論文以下部分的結構安排：第二部分，介紹數據來源和指標選擇；第三部分，分析教育對收入水平的影響；第四部分，分析教育對收入分布的影響，進而得到教育對收入不平等的影響；最后是主要結論及政策啟示。

二、數據來源及指標選擇

本文使用中國家庭健康與營養調查（China Health and Nutrition Survey，CHNS）數據，該數據覆蓋了中國東中西部9個省份20余年的城鄉數據。收入變量包括工資性收入、生產經營收入、投資收入（或稱財產性收入）和轉移收入，其中，工資性收入與人力資本關系密切，而生產經營收入和投資收入與物質資本投入有很大關系，因此，當前文獻一般選擇工資性收入來分析教育對收入的影響。為方便與其他相關文獻比較，本文也選擇工資性收入。樣本選取工資性收入大于零的18—60歲人群，刪去缺失重要變量的樣本，并按照各地區2009年的通貨膨脹指數

通貨膨脹指數源自CHNS數據庫中的個人收入數據集 換算為可比的工資性收入。

經驗指標根據“年齡-受教育年限-6”計算得到；教育變量用受教育年限表示，對于該項缺失的樣本，根據問卷中“所受教育程度”項來補充，小學、初中、高中和中等技術學校以及大專或大學畢業的受教育年限依次畢業為6年、9年、12年和16年，碩士及以上學歷為19年。

在明瑟收入方程的擴展形式中加入地區、城鄉、性別、職業以及工作單位類型五個變量，并分析這五個變量對教育回報率的影響。調查省（區）分類：遼寧、江蘇和山東為東部，黑龍江、河南、湖北和湖南為中部，廣西和貴州為西部；城鄉的區分以調查所在地是城鎮還是農村為準，而不以戶籍為準，這樣能更真實地反映教育收益率的城鄉差別。

2009年的CHNS問卷中對于職業的細分多達12種，定性變量過多會使模型復雜化，至關重要的是如何將這些職業類型在CHNS數據的基礎上重新整合，適當減少虛擬變量個數。本文借鑒勞動力市場分割理論，將勞動力市場分為一級市場和二級市場： 一級勞動力市場包括高級專業技術工作者，一般專業技術工作者，管理者/行政官員/經理，辦公室一般工作人員，技術工人或熟練工人，軍官與警官，士兵與警察以及運動員、演員、演奏員，這些職業工資待遇好，就業穩定；二級勞動力市場上則主要從事勞動密集型生產，工資待遇差，就業不穩定、管理不規范，具體包括農民、漁民、獵人，非技術工人或熟練工人，司機以及服務行業人員。 一級勞動力市場工資待遇好，就業穩定；二級勞動力市場上主要從事勞動密集型生產，工資待遇差，就業不穩定、管理不規范。 具體包括農民、漁民、獵人，非技術工人或熟練工人，司機以及服務行業人員 雖然勞動力市場分割理論并不按具體的產業或職業劃分，而是按報酬和工作環境區分，但是一些職業比較固定地具有一級市場或二級市場的特征。

CHNS中將工作單位類型分為8種，本文按照是否屬于公有制部門歸為體制內單位（公有部門）或體制外單位（非公有部門）。體制內外收入分配機制存在很大差異，因此，教育對體制內外從業者的影響也不同。體制內單位包括政府機關、國有事業單位和研究所、國有企業以及大小集體企業；體制外單位包括家庭聯產承包農業、私營、個體企業以及三資企業。

三、教育對收入水平的影響分析

教育對收入水平的影響直接體現在教育投資的回報率上。選用分位數回歸方法估計明瑟收入方程的基本形式和擴展形式，并分析性別、城鄉、職業類型以及單位所有制類型對教育回報率的影響。

（一）教育回報率回歸結果

1完全競爭市場的教育回報率

分別表示回歸模型p分位點上教育的擬合系數和常數項。基于樣本數據和回歸系數的結果有很大差異（如表4所示）。差異的原因已經在教育對收入分布的尺度效應中做過分析，這也表明僅依賴樣本分位點數據得出的教育尺度效應和偏態效應結果并不可靠，不僅受到教育之外變量的干擾，還會受到異常值的影響。基于模型的偏態效應顯示，在大部分分位點上（01分位點除外）教育的偏態效應均為負值，增加受教育年限可以減小收入的右偏性，表明受教育年限的增加并不更利于收入分布的頂端成員，這與教育回報率遞減的結論相一致；右偏性減小也表明尺度的增加并未同比例地伸展中位數兩側的分布（收入分布頂端的伸展低于底端），收入分布的右端拖尾程度減小，表明貧富差距減小。

綜合教育對收入不平等的效應分析可知，受教育年限增加使收入分布向右移動，分散程度增加，收入不平等程度加劇；而右偏性減小，又使收入不平等程度降低。教育對收入的位置和形狀改變朝著相反的方向進行，這種相反的改變稱作“不同步”，與三種均為正向時的效應（同步）相比，收入不平等的總效應被削弱了。

五、主要結論

本文采用分位數回歸方法測算2009年教育對居民收入水平與收入分布的影響，得到以下結論：

第一，無論是完全競爭市場還是不完全競爭市場，教育回報率隨分位點的提高而降低。表明提高教育水平更有利于低收入群體增加工資收入（從相對量角度觀察）。性別、城鄉、地區、單位所有制類型以及職業類型對教育回報率有顯著的影響，表明中國勞動力市場存在嚴重分割。對這五個變量分別討論時發現，在整個分位點上，男性教育回報率低于女性，體制內單位教育回報率低于體制外單位，東中西部地區教育回報率依次遞減；在低分位點上農村教育回報率高于城鎮，二級市場教育回報率高于一級市場；在高分位點上，單位教育回報率城鎮高于農村，一級市場和二級市場的差異不再顯著。不同變量上教育回報率存在的差異也表明市場還未達到均衡狀態，人才會從低教育回報率向高教育回報率方向移動，但是目前的各種壁壘（如性別歧視、戶籍制度、福利制度等）限制了人才的自由流動，不利于達到最優化狀態。

第二，在分位數回歸的基礎上，通過分析教育對收入分布的影響發現，受教育年限的增加導致收入分布位置的右移以及分散程度的擴大，低收入群體越發偏離中等收入水平；收入分布底端和頂端越發分散，收入差距更大。從這兩個角度觀察，受教育程度的提高加劇了收入不平等程度。而受教育年限的增加使偏態減小、尺度增加引起的頂端分散程度小于底端，表明受教育年限增加并非僅僅有利于高收入群體增加工資收入。雖然教育擴張對收入不平等的影響方向并不確定，但與教育正向影響收入分布的位置、尺度、偏度相比，教育對收入不平等程度的影響被削弱了。

由以上結論可以得到主要的政策啟示：第一，兼顧教育公平和投資效率。在教育回報不足以滿足生存需求時，低收入群體更趨于改變自身的教育決策，放棄更高層次的教育以獲得短期收入的增加，而高收入群體有條件接受更高的教育，這樣會造成教育和收入的代際傳遞，收入差距問題更加惡化；從投資效率角度看，低收入群體比高收入群體有更高的教育回報率，因此必須重視扶持低收入群體教育和落到實處的措施，加大對貧困家庭的教育扶助，可兼顧收入公平和教育投資效率。第二，完善勞動力市場，實現人才的自由流動。教育回報率在各部門一致時，教育資源的配置才達到最有效的狀態，因此我們應該在制度上完善勞動力市場，健全社會保障制度，完善體制內單位的績效考核，實現人才可以自由地向高回報率的地區、行業和部門流動，最終達到一致的回報率，實現人力資源的最優配置。

參考文獻：

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[19] 邢春冰分位回歸、教育回報率與收入差距[J]統計研究，2008，（5）：43-49

Influences of Education on Chinese Residents Income

——Based on Quantile Regression and Income Distribution

Abstract： Education，as a main factor of human capitals formation，influences personal incomeBut educational return on different income level is diverseThis paper uses quantile regression to estimate the returns to education and analyze educations effect on income levelIn addition，Examines how the education affects income inequality through the changing of distributions location and shapeThe results indicate that gender，urbanrural，types of ownership and jobs have significant influence on income at different quantilesWhen the degree of education improves，income distributions location will move right and disperation will be larger，thus income inequality is severeHowever，skewness will decrease，so income inequality will declineTherefore the educations influence on income inequality has been weakened when take incomes location and shape into account

Key words： Income distribution；Quantile regression；Returns to education；Scale；Skewness （責任編輯：韓淑麗）

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——Based on Quantile Regression and Income Distribution

Abstract： Education，as a main factor of human capitals formation，influences personal incomeBut educational return on different income level is diverseThis paper uses quantile regression to estimate the returns to education and analyze educations effect on income levelIn addition，Examines how the education affects income inequality through the changing of distributions location and shapeThe results indicate that gender，urbanrural，types of ownership and jobs have significant influence on income at different quantilesWhen the degree of education improves，income distributions location will move right and disperation will be larger，thus income inequality is severeHowever，skewness will decrease，so income inequality will declineTherefore the educations influence on income inequality has been weakened when take incomes location and shape into account

Key words： Income distribution；Quantile regression；Returns to education；Scale；Skewness （責任編輯：韓淑麗）

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Key words： Income distribution；Quantile regression；Returns to education；Scale；Skewness （責任編輯：韓淑麗）