基于CHFS微觀數據的浙江教育收益率實證分析

馮眺蓮

[摘? ? ? ? ? ?要]? 通過對CHFS數據的整理，運用明瑟收益模型對浙江總體教育收益率進行統計分析，指出受教育時間越長，就業者經濟收入也隨之提高。并通過對不同學歷教育收益率的檢驗，得出浙江本科教育收益率最高的結論。另外，針對結論對現象產生的原因和對策進行討論。

[關? ? 鍵? ?詞]? 明瑟收益函數;工齡;受教育年限

[中圖分類號]? G527 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?[文獻標志碼]? A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [文章編號]? 2096-0603（2019）34-0236-02

一、研究背景

近年來，眾多學者從不同切入點對我國教育收益率進行研究討論，如李冬雪（2017）[1]通過對兩個不同模型的分析得出全國總體教育收益率分別為8.74%以及7.99%，馬文武（2018）[2]分別測定了我國農村教育收益率為1.5987%以及城市教育收益率為1.2098%。另外，徐爍（2017）[3]從性別差異角度發現我國男性教育收益率在近年已反超女性教育收益率。在對區域教育收益率的研究中，李紹亭等人（2018）[4]通過對山東省農民教育收益率的測定，得出初中、高中（含中專）、大專及以上教育層級的回報率分別為0.553%、8.05%和2.175%。

然而，針對我國特定省份的教育收益率的研究尚且不多， 包括特定省份的總體教育收益率以及不同學歷層次的教育收益率。另外，僅有的這方面文獻資料中，數據來源以及測定方法都具有改進空間。事實上，區域間的資源分配不均，發展根基不同，聚焦在特定省份的教育收益率的研究更能為該省份有針對性地提高教育質量以及了解教育投資的必要性提供幫助。本文將采用明瑟收益模型對不同學歷層次的浙江居民的教育收益率進行分析，并與總體教育收益率進行比較，在此基礎上希望可以得出浙江教育收益率的主要影響因素，為提高浙江教育收益提供可行途徑。

二、研究思路

（一）模型建立

本文采用明瑟收入函數作為模型計算教育收益率。明瑟收入函數基本公式如下：

LnIncome=α+β*EDUCATION+γ1*SENIORITY+γ2*SENIOR ITY2+ε （公式1）

其中，LnIncome代表收入的對數，EDUCATION代表受教育年限，SENIORITY指代工齡，β、γ1以及γ2均為回歸系數，α為截距，ε為誤差項。根據勞動就業理論，γ1隨時間變化呈倒U型。即當就業者收入在某一時間節點到達頂峰后會隨著工齡增長而下降。而β即為目標系數——教育收益率[5-6]。其含義為在相同條件下，每多接受一年教育的就業者的收入比未接受該年教育的就業者收入多出的百分比。對上述公式中EDUCATION求導，可得以下結果：

根據過往研究以及浙江省教育水平現狀，本文作出以下假設：

假設1：β、γ1均為正數;

假設2：β隨著年限增長而先減后增，呈倒U型變化。

（二）研究路徑

根據研究目的，本文將收入界定為樣本受訪者主要職業上一年的稅后總收入（包括獎金、補貼收入或實物收入）。另外，本文根據法律以及社會現實，將小學學歷受教育年限設為6年，初中學歷為9年，高中學歷為12年，專科學歷為15年，本科學歷為16年，研究生為19年;小學學歷、初中學歷、高中學歷的樣本工作經驗從16歲起算，高中學歷為19歲起算，以此類推，并將年齡減去起算年齡，獲得工齡。

在對收入、受教育年限以及工齡清楚界定的基礎上，本文通過對浙江教育收益率進行分析，并對各個級別教育收益率進行細分。具體來說，各級別教育收益率的獲得依賴于本級學歷及下一級學歷的樣本，如高中教育收益率的獲得是對最高學歷為高中以及初中的樣本分析而得出，并探討現象產生的原因，并于最后提出相關的對策與建議。

（三）數據來源

數據來源：西南財經大學中國家庭金融調查與研究中心組織管理的“中國家庭金融調查”項目（CHFS）2015年家庭金融調查數據

本文數據來自西南財經大學中國家庭金融調查與研究中心組織管理的“中國家庭金融調查”項目（CHFS）2015年家庭金融調查數據。本文僅選取調查地區為浙江省的受訪者自身情況作為樣本，且剔除未填寫或為完整填寫相關問題的樣本，最終，共有760個樣本符合條件。樣本的受教育情況分布，具體見表1。

三、數據分析

本文運用Eviews對整理后的數據進行回歸分析，具體結果見表2，各自變量均通過t檢驗，顯示均在5%水平上與應變量顯著相關。浙江省近年教育收益率為9.78%，表明每多受一年教育，其工作收入會增長約10%。另外，工齡與收入也呈顯著正相關且系數為3.31%，意味著每多工作一年也會對收入的提升產生正向的影響，這一結果符合假設1。

在對不同級別最高學歷的教育收益率的分析中，如表3所示，除小學教育收益率未通過t檢驗不予討論外，其余教育收益率均在5%水平上顯著，初中教育收益率為12.34%，高中（含中專）為7.07%，專科為14.82%，本科為25.74%，研究生為14.33%。需要強調的是，這些教育收益率的參照均為下一級教育層次，如專科生相較于高中（含中專）生而言，其多接受一年教育，收入可以增加14.82%。這意味著理論上，小學學歷以上的浙江居民，教育年限的增加均會對其年收入產生正面影響。其中，高中（含中專）的教育收益率相較之下最低，本科的教育收益率最高且呈現爆發式增長，說明本科學歷相較于專科學歷，對于收入的增加非常有效。下圖給出更為直觀的結果，小學學歷以上研究生學歷以下的浙江居民的教育收益率呈倒U型形狀變化，只有高中（含中專）的教育收益率低于浙江省總體教育收益率，即前文分析所得的9.78%，這一結果基本符合假設2。

很長一段時間內，浙江省執行九年制義務教育，因此近三分之一的受訪者都集中于初中學歷，而高中學歷并沒有為這些受訪者獲得更高的收入。這可能是由于高中三年并沒有學習較多與生產工作相關的專業知識，因此其教育收益率低于初中教育收益率。而高中以后，進入大學學習的專科和本科就業者經過系統的專業學習，其吸引力對就業市場呈增長狀態，這是學歷以及技術所賦予的收入效應。而這一效應，在本科就業者身上達到最大化。

然而本科以后，研究生的教育收益率又有所降低，較于預期有所偏差。究其原因，可能與浙江省的工作門檻以及工作經歷相關。隨著浙江省的經濟水平和對外開放程度的進一步提升，學歷成為某些行業的敲門磚，較低學歷只能從事較為簡單的工種，而本科學歷是大多數企業最為心儀的學歷層次，擁有一定的知識儲備、學習能力和較好的年齡優勢。而更高層次的研究生在受教育年限增加的同時，意味著工齡的減少，就業市場顯示研究生相較于本科生，文憑帶來的邊際效應遞減。

通過上述分析可得出以下結論：（1）就最高學歷水平與收入水平而言，二者呈現出正相關的線性關系，浙江就業者受教育年限的不斷增加，有助于其獲得更為可觀的收入;（2）專科以及本科教育收益率均大幅度高于其下一層次，這說明市場對于高中以上學歷認可度較高;（3）研究生教育收益率低于本科教育收益率，與預期不符。

四、對策及建議

（一）推進浙江省義務教育工作

在調查樣本中，超過四分之一的受訪者未完成九年制義務教育。政府應在鞏固現有成果的基礎上，加大對義務教育的政策、經濟扶持，完善基礎設施建設，加強宣傳正確的教育觀念，讓更多適齡兒童接受義務教育，提升整體居民素質。

（二）重視浙江省高等教育發展

按照國家“十三五”發展規劃，解決學費等教育門檻問題，加大資助力度。除了財政上加大投入外，還需要相關高等教育院校以及教育主管機構合理規劃發展路徑，也需要從政策及制度上給予支持，結合浙江省教育實際，走出一條適合本省高校發展的道路，充分發揮高等院校的職業教育針對性以及專業化程度，提高教學質量和人力資本。

（三）完善浙江省人才引入機制

將浙江打造成文化強省，不斷發展浙江省軟實力，就需要吸引人才并留住人才。根據實際情況，改善人才政策，確定急需人才領域，設計人才方案，建設人才隊伍。在此基礎上，配合相關政策，改善人才發展環境，將高精尖人才引向浙江、留在浙江。

參考文獻：

[1]李冬雪.我國教育收益率的地區差異比較[D].大連：東北財經大學，2017.

[2]馬文武.我國城鄉居民高等教育投資收益及變動的實證研究[J].蘭州學刊，2018（1）.

[3]徐爍.教育收益率性別差異的區域研究[D].廈門：廈門大學，2017.

[4]李紹亭，周霞.農民教育層級對其工資性收入的影響效應差異：基于CHIP2013山東省數據的考察[J].湖南農業大學學報（社會科學版），2018（4）：41-46.

[5]閔維方.探索教育變革：經濟學和管理政策的視角[M].北京：教育科學出版社，2005.

[6]周金燕.明瑟教育收益率述評：計量方法及在中國的估計趨勢[J].教育學報，2015（1）：54-61.

[7]甘犁，尹志超，譚繼軍.中國家庭金融調查報告2014[M].成都：西南財經大學出版社，2015.

[8]甘犁，李運.中國農村家庭金融發展報告2014[M].成都：西南財經大學出版社，2014.

◎編輯 陳鮮艷