教育收益率的地區、性別差異：基于CCGGSSSS22001133的研究

段思凡　盧慧賢

（中山大學國際商學院，廣東　廣州　44400110000）

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教育收益率的地區、性別差異：基于CCGGSSSS22001133的研究

段思凡盧慧賢

（中山大學國際商學院，廣東廣州44400110000）

［摘要］本文使用中國綜合社會調查CGSS2013的數據，利用明瑟方程及OLS回歸方法，發現性別和地區差異對教育收益率存在顯著的影響，應優化對教育資源的配置，加強勞動力市場的市場化程度，減少社會性的勞動力市場分割。

［關鍵詞］教育收益率；性別差異；地區差異

近幾年，中國經濟增長速度放緩，正處于經濟社會轉型時期，而關注教育收益率的變化可以判斷勞動力的流動、勞動力市場的轉變和經濟轉型的趨勢。對教育收益率的地區差異、性別差異的研究，有利于分析勞動力市場對勞動力的評價，優化教育資源配置，這對增加教育對經濟發展的貢獻來說十分重要［1］。

本文使用2013年中國綜合社會調查（CGSS）的數據，來估計我國教育收益率的地區和性別差異。通過回歸分析，我們發現，在性別差異上，男性教育收益率高于女性，這與以往一般研究的結果不同，本文將分析此現象的原因。在地區上，西部教育收益率最高，其次是東部，中部最低。本文還研究了教育收益率性別差異在地區上的分布，西部東部均是男性教育收益率高于女性，在中部男性略低于女性。

1　文獻綜述

人力資本投資和教育收益率的研究受到不少學者的共同關注，目前也不乏在這方面的研究文獻。

在研究地區差異方面，例如魏新、邱黎強（1998）得出中部地區的教育收益率最高，東部和西部的結果相近；李實、丁賽（2003）則提出教育收益率地區差異存在但不明顯，東部地區的教育收益率最高，其次是西部地區，中部地區最低；孫志軍（2004）的文獻綜述提到總體認為西部地區的教育收益率不低于東部地區；王海港等（2007）利用中國社會科學院經濟研究所的數據，用分層線性模型估計，得出城鎮居民教育收益率的地區差異主要源于城市之間，省間差異不顯著；而李實等（2013）針對農民工群體，指出他們的教育收益率的存在明顯差異，東部地區明顯高于中西部地區。這體現了教育收益率地區差異的趨勢［2］。

在研究性別差異方面，大多數的學者研究表明女性的教育收益率高于男性［3］。例如賴德勝（1998）利用中國社會科學院經濟所收入分配與改革課題組對收入分配的調查結果，研究性別差異引起的教育收益率偏低的原因；高夢滔、張穎（2007）則提出性別差異導致的教育收益率在行業分布中的差別，低收入行業中女性高于男性，高收入行業則相反；錢文榮、盧海陽（2012）針對農民工的調查，對比CHIP數據，得出只有在較高教育水平上，教育收益率的性別差異才顯著。這反映了教育收益率性別差異在行業、教育程度上的分布。

目前針對地區和性別差異的教育收益率的研究仍存在一些不足。其一，近年來的研究主要關注其他變量對教育收益率的影響，如家庭背景、工作單位性質等，關注地區或性別差異的研究較少，而目前經濟發展放緩，趨勢有所改變，此問題有必要關注。其次，關于地區的研究，更多學者集中于城鄉間差異、城鎮間差異，或者省份間差異，對于大區域的研究的介紹較少，且存在爭議［4］。其三，關于教育收益率的性別差異，缺乏對大地理區域分布的研究。其四，針對性別差異，大多數研究得出的結論是女性收益率高于男性，但仍有少部分研究如侯風云（2005）、陳良等（2002）得出的結論與此相反，對這種情況的研究較少［5］。本文的貢獻主要體現：一是研究了教育收益率的性別差異在地區上的分布；二是分析社會整體的教育收益率的地區、性別差異，有別于以往較多的關于城鎮居民的研究；三是發現男性教育收益率高于女性收益率，與一般研究不同，并對其進行分析。

2　數據描述

2.1數據來源

本文所使用的數據主要來源于2013年“中國綜合社會調查（CGSS）”項目。CGSS2013項目調查是一項全國范圍的大規模抽樣調查項目，在全國各省（自治區、直轄市）進行抽樣調查。此次調查數據共包含11 438個樣本。本文在對關鍵變量的數據進行整理后，剔除了數據缺失的被訪問者，最終收集到了3 961個居民樣本用于實證分析，其中男性樣本1 906個，女性樣本2 055個。這3 961個樣本分布在各個省份及年齡段，故具有較強的代表性。

2.2變量說明

在構建經典明瑟方程時，調查問卷中“您個人去年全年的總收入是多少”一題用來反映個人收入Y。“您目前的最高教育程度”一題反映的是受教育水平，在之后的模型構建中通過對其賦值，可以用來表示受教育年限S。“從您第一份非農工作到您目前的工作，您一共工作了多少年？”一題可以表示工作年限或工作經驗EXP。接下來，為了探討性別以及地區對教育收益率的影響，我們在經典明瑟方程中加入了“性別”以及“地區”變量。“性別”變量按男、女進行分類；“地區”變量依據問卷中所填的居住地，將各個省份依據東中西部劃分標準，劃分為西部、中部和東部三個類別。

2.3變量的統計描述

從表1的描述性統計可以看出，男性的收入均值為44 386.23元，女性的收入均值為34 259.64元，收入差異較大。據表1中的數據進行推斷，首先，男性的平均工作年限為18.1年，而女性的平均工作年限為12.42年，這可能是造成收入差距的因素之一；男性的平均受教育年限為5.18年，女性的平均受教育年限為5.61年，男性平均受教育年限小于女性，但收入較高，這可能是因為性別歧視造成的在工作中崗位和收入的不同。并且可以依此推測，男性的教育收益率可能高于女性，這個問題將在第四部分的計量分析中進行探討。

從表1還可以看出，無論是總體，還是男性、女性，東部地區的平均收入高于中部和西部地區。可見，我國的教育和收入在地區上存在較大差異和不平等。

表1　樣本變量的描述性統計分析

3　基本模型及計量分析結果

3.1模型構建

我們采用明瑟方程來對教育收益率進行估計。所用模型的基本形式如下：

3.1.1經典明瑟方程

lnY=β1+β2S+β3EXP+β4EXP2+ε（1）

模型（1）為經典明瑟方程，Y代表個人收入，lnY為工資收入的自然對數，S代表受教育年限，EXP代表工作年限（工作經驗），EXP2為工作經驗年數的平方，用以反映工作經驗與收入的非線性關系。ε代表隨機誤差項。β2為教育收益率，代表受教育程度每提高一年為受教育者所帶來的收入的提高的比例。

3.1.2加入其他變量

lnY=β1+β2S+β3EXP+β4EXP2+aD*S+bF+ε（2）

在經典明瑟方程中加入其他可能影響收入的因素。變量D為虛擬變量，用來測量性別對教育收益的影響，對“女性”賦值為1，對“男性”賦值為0。由于考慮的是性別對教育收益率產生的影響，是為了改變直線的斜率，故采用與受教育年限的交叉項形式，即將D*S加入到模型中。變量F為虛擬變量，用來測量地區對教育收益的影響，將其按照西部、中部、東部依次賦值為0、1、2，變量值越大，表明地區經濟發展水平越高。

3.2計量結果分析

3.2.1經典明瑟方程——模型（1）

首先我們對經典明瑟方程模型（1）進行OLS估計，得到教育與工作經驗對收入及教育收益率的影響。表2給出了回歸結果：

表2　模型（1）估計結果

上述表2中，受教育年限S的系數β2，即教育收益率為11.1%，說明針對全國人民，受教育程度每提高一級，帶來的收入的提高的比例約為11.1%，且估計結果十分顯著，說明受教育程度不同確實對收入帶來不小的影響。工作經驗EXP同樣在1%的水平上顯著，說明工作經驗對收入同樣產生影響。

接下來我們對男性和女性樣本分別用經典明瑟方程進行回歸，表3給出了回歸結果：

表3　對性別分別回歸的模型（1）估計結果

上述表3中反映了性別對教育收益率的影響。估計出來的男性教育收益率為11.6%，女性教育收益率為11.0%，男性教育收益率略高于女性，且都在1%水平上顯著。而在工作經驗上，女性的工作年限對收入的影響大于男性工作年限對收入的影響，可能是女性工作年限對能力以及崗位的提升影響更大，女性需要通過工作時間來積累經驗和能力，而男性可能在更短時間內能力可以得到更大的提升。

然后我們對西部、中部、東部分別進行回歸，表4給出了回歸結果：

表4　對地區分別回歸的模型（1）估計結果

表5　對地區、性別分別回歸的模型（1）估計結果

上述表4反映的是地區對教育收益率的影響。估計出來的西部教育收益率約為11.9%，中部約為6.5%，東部約為10.4%。西部的收益率高于中部和東部，中部最低，之后我們將分析可能造成該結果的原因。

上述表5反映的是分地區、分性別對教育收益率的影響。我們可以看到，同之前的結果一樣，無論是男性女性，西部教育收益率最高，中部最低；在各地區內，西部東部均是男性教育收益率高于女性，在中部男性略低于女性。

3.2.2加入其他變量——模型（2）

接下來，在擴展的模型中，為了簡化計算，直觀起見，我們將性別作為一項交叉項，當樣本為男性時，D=0，β2表示男性的教育收益率，當樣本為女性時，D=1，（β2+β4）表示女性的教育收益率，我們可以看到此時β4表示著男女教育收益率之間的差異。我們還考慮到在我國地區差異較大、勞動力市場不健全的情況下，除了教育年限、工作經驗作為影響居民收入和教育收益率的因素，還有其他因素影響著居民收入和教育收益率，比如東中西部的地區因素，因此加入變量F，將西、中、東部分別賦值為0、1、2，表示著一種發展水平的高低，從回歸的結果便可以看出地區差異（經濟發展水平差異）帶來的影響。

我們對加入其他變量的模型（2）進行OLS估計，得到地區差異對收入及教育收益率的影響。表4給出了回歸結果：

表6　加入地區變量的模型（2）估計結果

上述表6反映了性別對教育收益率的影響，以及地區對收入的影響。

由受教育年限S的系數β2為0.119，D*S的系數a 為-0.034可知，男性的教育收益率大約為11.9%，女性的教育收益率大約為8.5%，男性教育收益率略高于女性，且都在1%水平上顯著。雖然模型（1）對男性女性分別進行回歸已可看出教育收益率存在差別，但通過交互項的t檢驗便可以判斷這個差別的確是顯著的。由地區變量F的系數b為0.23可知，隨著地區由西部向中部、東部過渡，人們的收入有所提高，且在1%水平上顯著，說明地區的差異確實會對收入產生一定的影響。雖然加入變量前后R2都不大，擬合優度有待提高，但是加入后模型（2）的R2明顯高于模型（1），擬合優度有所提高，說明性別和地區變量確實會對收入產生影響，將它們加入模型是有一定依據的。

4　結論及原因分析

針對性別與地區差異對教育收益率的影響問題，本研究通過選取樣本、構建明瑟方程模型并進行OLS回歸分析，發現如下結論，并對產生的原因進行了探討和推斷。首先，在性別對教育收益率的影響上，我們發現在我們的樣本研究基礎上，男性的教育收益率高于女性。針對全國而言，男性的教育收益率為11.6%，女性的教育收益率為11%；在分地區的條件下，男性教育收益率也一般高于女性，中部地區稍有特殊，男性的教育收益率比女性低0.4%，但差別也較小。這個結論同國內外大多數專家學者的研究有所矛盾，大多數的研究都發現女性的教育收益率普遍高于男性，但為何我們會得出一個相反的結論呢？我們對產生該結果的原因進行了推斷與分析：

第一，研究所選取的樣本可能存在一定問題。我們選取的是中國綜合社會調查CGSS2013的數據，樣本容量大、覆蓋面較廣且較為權威。但我們在剔除了數據缺失訪問者，對樣本進行一定的篩選后，樣本數量有了大幅的減少，有可能會造成樣本數量較少、涉及范圍有所變窄有所局限的情況。

第二，該樣本收集了3 961戶居民數據，其中，城鎮樣本2 292個，農村樣本1 669個，農村樣本所占比例為42.15%，比例較大。在以往的許多研究中，對性別教育收益率的差異研究很多是基于城鎮居民的樣本而言的（如陳良，鞠高升，2004；劉澤云，2008），較少或沒有考慮加入農村樣本對其的影響。而在侯風云（2004）和趙力濤（2006）對中國農村的教育收益率的研究中，都發現農村男性的教育收益率普遍高于女性，可能正是因為農村樣本比例較大，因此會出現男性教育收益率稍高于女性，差異卻不是非常明顯的結果。

關于農村教育收益率性別差異的原因，通過對文獻的研究，我們發現，近年來農村地區的非農經濟得到了較快發展，而農村地區教育對男性非農就業的影響遠遠大于女性，對于男性，每增加一年的教育，非農就業的機會——與仍然從事農業相比——增加了29.4%，而對于女性則為8.8%；且非農就業機會在兩性之間的分配不平等，盡管非農經濟的發展同時增加男女非農就業的可能性，但男性獲益更多（趙力濤，2006）［6］。聯系現實的情況，這其實不難理解，許多農村重男輕女的思想首先使男性接受教育，并且加之勞動力的考慮，非農就業機會會更多地提供給男性而非同等受教育水平的女性。再者，農村以農戶為單位的勞動分工模式仍然存在，女性通常留守家中照顧家務，或從事一些工資相對較低的工作，而男性通常外出進入薪酬較高的工作崗位以貼補家用。

從表1對樣本的描述性統計可以看到，該樣本中的男性平均工作年限長于女性，且在計量分析中發現女性工作年限對收入的影響高于男性（可能是因為女性需要通過工作時間來積累經驗和能力，而男性可能在更短時間內能力可以得到更大的提升），因此樣本中女性的工作年限短且影響大可能造成了相對較低的收入水平，從而使得教育收益率較低。

第一，勞動力市場中存在工作性別歧視的問題。由樣本的描述性統計可以看到，樣本中女性的平均受教育年限高于男性，但平均收入卻低于男性，工作中的性別歧視問題一定是此結果的原因之一。有研究指出，勞動力市場上存在“職業及職位歧視”（Ehrenberg and Smith，2000），是指雇主有時會故意將與男性雇員具有相同教育水平和生產潛力的女性雇員安排在較低工資報酬的職位上，且在晉升時的機會較少［7］。這種現象將會反映在男性與女性的收入差異以及教育收益率的差異上，相同的受教育水平，或受教育年限相同的提高下，造成了收入以及收益率變化的不同。

第二，在地區差異對教育收益率的影響上，西部、中部、東部的教育收益率為11.9%、6.5%、10.4%，呈現西部高于東部，中部最低的情況，在分性別的情況下，同樣如此。這可能與我們想象的有所差別，但在一定程度上確實可能存在這樣的情況。我們對產生該結果的原因進行了推斷與分析：一是研究所選取的樣本可能存在一定問題。所選取的樣本數相對較少，各地區樣本比例不一致，都可能造成結果不夠準確嚴謹的情況。二是制度因素和生產技術條件。由于各地區的生產技術條件不同，對勞動力的主要需求也不同，這也會引起不同地區同教育水平勞動力的報酬不一，導致教育收益率的差異。三是教育收益率是指受教育年限每增加一年所帶來的收入的比例的增加，是一個相對的衡量標準，受到經濟發展水平和教育發展水平等因素的多重影響。有研究表明，對于教育欠發達的地區，接受的教育年限越多，他們就越有機會將學到的知識化作人力資本（洪金珠，2008）［8］。中部地區人口過多，就業機會相對變少，大量受過教育的勞動力無法進入較好的工作崗位。東部地區雖然同樣存在著大量勞動力，但東部整體經濟發展水平高，相同的教育水平和工作崗位可以得到更高的收入［9］。

5　政策建議

5.1結合教育收益率地區差異，優化教育資源配置

國家應繼續加大對西部地區的教育資源投入，確保對經濟相對發達的東中部地區的教育資源投入。一方面要促進義務教育階段各地區的均衡發展，提高整體的教育水平，另一方面要發展西部的地區的優質高等教育資源，向高校給予一定的政策和資金傾斜，設立相關的科研機構，增加西部的高教育水平勞動力［10］。

5.2加強西部的技術更新發展和市場轉型改革

西部地區的教育收益率較高，但勞動力以農村勞動力為主，僅僅加大教育資源的投入是不足的。西部地區的經濟發展水平較低，對勞動者的教育水平要求不高，優質勞動力的黏性不足，往往會使高教育水平勞動力流出。只有加快技術更新發展和市場轉型改革，加快經濟發展，才能吸納優質的勞動力，在勞動力和市場的相互作用下增加對經濟的貢獻。

5.3加強勞動力市場流動，減少勞動力市場分割

目前，勞動力市場發展不完善，市場化程度不足，人力資本的價值并未得到充分的體現。應促進勞動力市場的市場化，減少人為的勞動力市場分割，如特定的制度。給勞動者提供保障，建立和完善對企業性別歧視的賠償、懲罰措施，盡量避免性別歧視［11］。采取激勵措施，盡量平衡地區間勞動力的供求關系，加快勞動力在地區間的流動。

5.4宣傳男女平等，摒棄落后陳舊思想

社會、家庭和個人都應該保障女性受教育的機會，保障女性獲得的教育投資，增強女性在勞動力市場中的競爭力。增強女性的維權意識和自我價值提升意識，適應勞動力市場發展的需求。

參考文獻：

［1］李實，丁賽.中國城鎮教育收益率的長期變動趨勢中國［J］.社會科學，2003（6）.

［2］陳良.鞠高升.教育明瑟收益率性別差異的實證分析［J］.北京大學教育評論，2004（3）.

［3］劉澤云.女性教育收益率為何高于男性——基于工資性別歧視的分析［J］.經濟科學，2008（2）.

［4］高夢滔，張穎.教育收益率、行業與工資的性別差異:基于西部三個城市的經驗研究［J］.南方經濟，2007（9）.

［5］侯風云.中國農村人力資本收益率研究［J］.經濟研究，2004（12）.

［6］趙力濤.中國農村的教育收益率研究［J］.中國社會科學，2006（3）.

［7］魏巍，岳昌君.性別工資差異研究［J］.北大教育經濟研究，2006（3）.

［8］洪金珠.東中西部農村教育收入收益的分析與比較［J］.現代經濟，2008（8）.

［9］王海港，李實，劉京軍.城鎮居民教育收益率的地區差異及研究［J］.經濟研究，2007（8）.

［10］邢春冰，賈淑艷，李實.教育回報率的地區差異及其對勞動力流動的影響［J］.經濟研究，2013（11）.

［11］孫志軍.中國教育個人收益率研究：一個文獻綜述及其政策含義［J］.中國人口科學，2004（5）.

The Regional and Gender Differences of Rate of Return to Education: Research based on CGSS 2013

Duan Sifan Lu Huixian
（International School of Business，Sun Yat-sen University，Guangzhou Guangdong 440100）

Abstract：This paper usedthe data of China general social survey CGSS2013，by Mincer equationand OLS regression methods，found that gender and regional differences have obvious influences on rate of return to edu?cation，we should optimize the allocation of educational resources，strengthen the marketization degree of labor market，and reduce social labor market segmentation.

Keywords：Rate of return to education；Gender differences；Regional differences

作者簡介：段思凡（1995.9-），女，本科，研究方向：經濟管理、金融；盧慧賢（1994.-9），女，本科，研究方向：經濟管理、金融。

收稿日期：2015-10-26

［中圖分類號］G649.2

［文獻標識碼］A

文章編號：1671-0037（2015）11-59-5