勞動力市場化對農民工教育收益率的影響

張世偉，張君凱，林書宇

（吉林大學 商學與管理學院，吉林 長春 130012）

一、引言

人力資本水平較低通常被認為是導致農民工工資水平較低和就業質量較差的主要原因。然而，農民工工資水平不僅取決于其人力資本水平，而且取決于人力資本的生產性功能和配置性功能是否得以充分發揮。現有大量研究表明農民工在城鎮勞動力市場中的教育收益率遠遠低于城鎮居民的教育收益率。［1］低教育收益率意味著教育投資的低效益，不僅會降低農民工教育投資積極性，而且會對未來中國經濟的持續增長產生不利影響。因此，分析代表市場活力的勞動力市場化水平對農民工教育收益率的影響，不僅有助于對勞動力市場化進程的深入評價，而且有助于提出充分發揮人力資本效用，提高農民工人力資本投資意愿的政策建議。

勞動力資源配置的市場化具有不斷縮小行政配置資源的范圍，逐步擴大市場配置資源的功能，進而實現勞動力價格由供需雙方自由決定，勞動力根據市場價格變化自由流動的過程和狀態。［2］根據Welch的觀點，教育具有生產性功能和配置性功能。［3］生產性功能使得受教育水平越高的個體勞動生產率越高；而配置性功能使得受教育水平越高的個體越能發現機會，抓住機會，使既定資源得到最有效配置從而增加產出的能力越強。［4］因而，隨著勞動力市場化進程的推進，一方面，可以提高勞動力價格由市場決定的程度，使得農民工工資水平充分體現教育對勞動生產率的提升作用；另一方面，可以提高市場對勞動力數量的配置能力，促進農民工的自由流動，將有助于促進農民工教育的生產性功能和配置性功能的充分發揮，有效提高勞動生產率，從而提高農民工教育收益率。

然而，根據教育信號理論，教育作為識別勞動力生產率的篩選工具，其與市場的競爭程度呈負相關關系，［5］意味著勞動力市場化進程的推進會降低教育的信號功能。［6］因此，勞動力市場化對教育收益率的影響取決于勞動力市場化對教育人力資本功能和信號功能的綜合作用。在勞動力市場化水平較低的地區，雖然教育對工資提升的生產性功能和配置性功能受到限制，但教育的信號功能較強，仍可以使勞動力獲得較高工資的工作，導致可能會出現其教育收益率并不低于勞動力市場化水平較高地區的現象。

勞動力市場化一直被認為是教育收益率的重要影響因素。［1］目前，許多學者將教育收益率的階段性變化、部門間差異或地區間差異直接歸因于勞動力市場化的影響，并以此度量勞動力市場化的推進程度。［7-9］在通過構建勞動力市場化衡量指標直接分析勞動力市場化對勞動力教育收益率的影響方面，一些學者以城鎮居民為研究對象，分別使用非國有部門與國有部門勞動力的比例、勞動力市場謀職比例或市場化指數作為勞動力市場化的衡量指標，研究發現教育收益率隨著勞動力市場化進程的推進而提高；［10-12］還有一些學者以農村居民或全體居民為研究對象，使用工資性收入占農民純收入的比重、國有集體企業職工就業占比來衡量勞動力的市場化進程，研究發現隨著勞動力市場化水平的提高，教育收益率不斷提高。［13-14］

通過對相關文獻的梳理發現現有的研究尚存在兩個方面的不足：一方面，研究對象主要集中在城鎮職工或農村居民，而關于勞動力市場化對農民工教育收益率影響的研究卻比較鮮見。農民工作為城市社會中規模龐大的新興社會群體，流動性相對較高，更容易受到勞動力市場配置效率的影響；另一方面，現有的研究均忽視了勞動力市場化進程中的多維性，通常只關注勞動力市場化總體水平對教育收益率的影響，難以判斷具體是勞動力市場化哪個維度對教育收益率發揮主要作用，進而導致難以提出有針對性的政策建議。

根據孫文凱等人的觀點，造成勞動力市場單位所有制分割的部門性質和造成城鄉及城市間勞動力市場分割的戶籍制度是影響中國勞動力市場化發展的兩個重要制度因素。［15］基于2010 年和2017年流動人口調查數據和城市（或省份）層面勞動力市場化指數，本文使用工資方程的多層線性回歸模型分析勞動力市場化對農民工教育收益率的影響，并分析勞動力市場化進程主要維度（戶籍管制和部門分割）的作用效果，進而探究勞動力市場化對農民工教育收益率的影響在不同群體間的異質性。

二、數據來源、變量說明與統計描述

本文基準分析的數據來源于中國國家衛生健康委員會在2010年下半年組織的流動人口動態監測調查。該調查數據覆蓋我國31 個省區市（包括106 個城市），以在調查地居住一個月以上，非本地（區、縣、市）戶籍的15-59 歲的流動人口為調查對象，樣本量約為12.2 萬人，其中92%以上城市的樣本量達到1 000及以上，數據樣本量充足，具有較好的代表性。

本文主要關注農民工，故僅保留處于法定勞動年齡范圍內（男性16-60 歲，女性16-50 歲）、具有農業戶口的流動人口。在刪除在學、離退休以及操持家務等群體后，農民工就業率高達98%①因而在后文的分析中忽略農民工就業樣本選擇偏差問題，直接基于農民工就業群體來估計工資方程。。由于自主經營和雇主等與雇員的工資決定機制存在顯著差異，故僅保留就業身份為雇員的樣本。在刪除受教育年限項和工資項缺失的樣本后，為避免工資異常值的影響，進一步刪減工資分布的前1%和后1%的樣本，得到48 965個農民工的樣本。

準確刻畫城市勞動力市場化發展情況是本文研究的基礎。結合中國實際情況，本文選擇孫文凱等構建的城市勞動力數量配置指數及其二級指數（戶籍開放度和國有單位從業人數占比）②勞動力數量配置指數及其二級指數（戶籍開放度和國有單位從業人數占比）均為取值范圍在［0，1］的連續變量。各指數詳細構建過程可參見2019年中國人民大學國家發展與戰略研究院發布的《中國勞動力市場化指數編制》。［16］來衡量城市勞動力市場化綜合水平及勞動力市場化的兩個維度（戶籍管制水平和部門分割水平）。［15］其中，城市戶籍開放度指數越大代表該地區戶籍管制水平越低，勞動力數量配置指數越大；國有單位從業人數占比指數越大代表該地區實際國有單位就業人數占比越少，意味著單位性質造成的部門分割水平越低，國家對經濟的干預程度越低，勞動力數量配置指數越大；勞動力數量配置指數越大代表該地區勞動力流動性越強，勞動力市場化水平越高。將2010 年勞動力市場化衡量指數與流動人口動態調查數據進行匹配，刪除勞動力市場化衡量指數缺失的城市樣本后③被刪除的9個城市包括延吉、恩施、吉首、瓊海、西昌、紅河州、景洪、拉薩和伊寧。，最終樣本包括30 個省區市的97個城市的47 828個農民工，每個城市平均樣本量為493個，樣本量比較充足。

本文根據勞動力數量配置指數由低到高將農民工就業城市均分為低勞動力市場化城市、中勞動力市場化城市和高勞動力市場化城市。表1 給出不同市場化城市的勞動力市場化水平與農民工工資水平和受教育年限的統計描述，可以發現勞動力數量配置指數及其二級指數（戶籍開放度）呈現出同向變化，勞動力市場化水平較高城市的勞動力數量配置指數比勞動力市場化水平較低城市平均高出99.09%。勞動力市場化水平差異主要來源于戶籍管制水平差異，勞動力市場化水平較高城市的戶籍開放度比勞動力市場化水平較低城市平均高出226.06%，而國有單位從業人數占比平均僅高出16.09%。勞動力市場化水平較高城市農民工的小時工資和受教育水平都是三組群體中最高的。根據邢春冰等人的研究發現人力資本回報率高的地區會吸引更多人力資本水平較高的勞動力，而人力資本水平較低的勞動力則更傾向于遷往低回報率的地區。［8］因此，勞動力市場化水平越高的城市，農民工教育的收益率可能越高。

表1 勞動力市場化水平與農民工工資水平和受教育年限的統計描述

農民工工資水平不僅取決于教育水平，而且主要受其個體特征的影響。根據以往的經驗研究，工資方程中個體層面的控制變量應包括當前企業任期（勞動力從事當前工作的年限）、一般工作經驗（勞動力除當前企業任期外的過去所有工作年限的總和）、是否參與過技能培訓、是否為男性、是否已婚、是否有學齡前兒童、流動范圍（包括跨省流動、省內流動和市內流動）、職業類型（包括技術性工作、半技術半體力工作、體力工作和其他工作）和企業所有制類型（包括公共部門、國有與集體企業、私營企業、外資企業和個體工商戶）①本文將企業所有制類型劃分為公共部門、國有與集體企業、私營企業、外資企業和個體工商戶五類。其中，公共部門由機關事業單位構成，外資企業由港澳臺企業、日韓資企業、歐美國家企業和中外合資企業組成。。

此外，地區經濟發展水平也是農民工工資水平和教育收益率的重要影響因素。［17］因此，本文將體現城市經濟發展水平的人均GDP 作為工資方程的控制變量。不同勞動力市場化水平城市控制變量的統計描述見表2。從中可以發現隨著勞動力市場化水平的提高，農民工當前企業任期時間延長；職業技能培訓比例呈現“V”形變動趨勢；男女比例更加平衡；已婚比例和學齡前兒童比例呈現“V”形變動趨勢；跨省流動比例升高，而市內跨縣比例降低；同時，外資企業、從事非體力性工作人員比例呈上升趨勢，而個體工商戶和從事體力工作的人員比例呈下降趨勢。勞動力市場化水平越高的城市經濟發展水平越高。由于控制變量在城市間存在顯著差異，需要應用計量經濟學模型加以控制。

表2 不同勞動力市場化水平城市控制變量的統計描述

三、模型設定

城市勞動力市場化水平屬于宏觀層面特征，而個體工資和教育水平等信息均為微觀層面特征，導致數據存在嵌套結構。如果對工資方程直接應用普通最小二乘回歸則會違反最小二乘法無偏估計的獨立性假定。多層線性回歸模型能夠從宏觀角度和微觀角度對經濟問題進行綜合分析，不需要假定數據中的觀察相互獨立，可以很好地調節數據的聚類性質，從而獲得更好的假設檢驗和參數估計。［18］因此，本文使用工資方程的多層線性回歸模型考察勞動力市場化對農民工教育收益率的影響，將工資方程的基準多層線性回歸模型設定如下：

其中，一個城市的平均小時工資水平（截距）和教育收益率（斜率）被看作是從所有城市中抽取的一個隨機樣本，截距項和斜率因城市不同而不同。在微觀層，ln()hwageij表示城市j農民工i的小時工資對數；eduyearij表示城市j農民工i的受教育年限；xij表示個體層面的控制變量向量。π0j為截距項；π1j為城市j教育收益率；π2j為城市j控制變量的系數向量①因本文主要關注勞動力市場化對農民工教育收益率的影響，故忽略控制變量邊際效應的城市間差異。；εij為隨機誤差項。

在宏觀層，π0j=β00+γ0j表示城市j農民工的平均工資對數是由全國農民工平均工資對數與對這一平均值偏離之和，β00表示全國平均工資對數，γ0j表示隨機誤差，即城市j農民工平均工資對數對全國農民工平均工資對數的偏離；同理，π1j=β10+γ1j表示城市j農民工的教育收益率是由全國農民工平均教育收益率與對全國平均收益率偏離之和，β10表示全國平均教育收益率，γ1j表示隨機誤差，即城市j農民工教育收益率對全國農民工平均教育收益率的偏離。

城市間勞動力市場化發展不平衡和農民工教育收益率的顯著差異是分析勞動力市場化對農民工教育收益率影響的基礎。如果Var()γ1j顯著不為零，則意味著不同城市之間農民工教育收益率會因隨機誤差而存在顯著差異。此時，通過在基準模型的宏觀層中引入城市勞動力市場化衡量指數，建立工資方程的擴展多層線性回歸模型考察勞動力市場化對農民工教育收益率的影響。同時為控制城市經濟發展水平對估計結果的干擾，將經濟發展水平衡量指數也引入工資方程的擴展多層線性回歸模型的宏觀層。工資方程的擴展多層線性回歸模型具體設定如下：

其中，Mj表示城市j的勞動力市場化衡量指數（包括勞動力數量配置指數、戶籍開放度指數或國有單位人員占比指數）。為了使模型便于解釋，本文將勞動力市場化衡量指數進行總體中心化，即表示城市j勞動力市場化水平對全國勞動力市場化平均水平的偏離程度。Gj代表城市j的人均GDP 水平，同理，進行總體中心化處理。由于本文目的是探究勞動力市場化對農民工教育收益率的影響，故主要關注宏觀層式（4）的估計結果，其中β11即為勞動力市場化對教育收益率的邊際效應，代表一個城市勞動力市場化水平比全國平均水平高1 單位時，該城市農民工教育收益率的變化值；β12代表城市經濟發展水平對教育收益率的邊際效應，代表一個城市人均GDP水平比全國平均水平高1萬元時，該城市農民工教育收益率的變化值。

四、回歸結果分析

（一）基本回歸結果

表3給出農民工工資方程的基準多層線性回歸模型的估計結果，可以發現農民工受教育年限的邊際收益率為3.19%，即受教育年限增加一年，農民工小時工資增加3.19%，明顯低于城鎮職工的教育收益率。同時，教育收益率的城間方差在1%的水平上顯著不為0，這意味著農民工教育收益率在各城市間存在顯著差異。其他人力資本變量技能培訓和工作經驗也均對農民工工資水平具有顯著影響，其中農民工參與技能培訓可以顯著促進其工資提高7.77%；當前企業任期和一般工作經驗對農民工工資水平均具有“倒U”形影響①本文主要關注勞動力市場化對農民工教育收益率的影響，故沒有探討勞動力市場化對農民工技能培訓和工作經驗收益率的影響。。其他控制變量的估計結果顯示男性農民工工資水平顯著高于女性農民工工資水平；家庭責任會激勵農民工努力工作獲得更高工資水平；農民工流動距離對工資具有顯著的積極影響；從事職業層次較高、技術密集型的職業以及在國有企業等正規部門就業的農民工工資水平較高?？刂谱兞康墓烙嫿Y果基本符合理論預期，說明模型設定是合理的。

表3 農民工工資方程基準多層線性回歸模型的估計結果

表4給出農民工工資方程的擴展多層線性回歸模型的估計結果。其中，表4第（1）列給出僅添加控制變量人均GDP的估計結果，可以發現人均GDP對農民工教育收益率沒有顯著積極影響。表4第（2）列給出在控制人均GDP 的條件下勞動力市場化衡量指數的估計結果，可以發現勞動力數量配置指數對農民工教育收益率具有顯著的積極影響，如果一個城市的勞動力數量配置指數比全國平均水平高出0.1 時，該城市農民工的教育收益率將比全國平均水平高0.30%，表明勞動力市場化水平越高，農民工教育收益率越高，因此勞動力市場化進程的推進是提高農民工教育收益率的有效工具。

表4 農民工工資方程擴展多層線性回歸模型的估計結果

表4 的第（3）列和第（4）列分別給出了勞動力市場化的兩個主要維度——戶籍管制和部門分割對農民工教育收益率的影響，可以發現戶籍開放度對農民工教育收益率具有顯著的積極影響，但國有單位從業人數占比對農民工教育收益率沒有顯著影響。第（5）列給出同時考慮戶籍開放度和國有單位從業人數占比的估計結果，與分別考慮戶籍開放度或國有單位從業人數占比的估計結果并沒有顯著差異，說明勞動力市場化進程中戶籍管制的放松是促進農民工教育收益率提高的主要原因。部門分割水平對農民工教育收益沒有顯著影響，這一結果與王海港等人基于2002 年城鎮居民數據的估計結果一致，主要緣于經過多年的國有經濟改革后，國有經濟部門從業人員占比明顯降低，并且國有經濟部門用工制度的市場化程度也大幅度提高，部門分割不再是農民工教育收益率的重要影響因素。［19］

（二）勞動力市場化對農民工不同教育水平收益率的影響

教育水平越高其生產性功能和資源配置功能越強，導致勞動力市場化對不同學歷教育收益率的影響可能存在異質性。本文進一步將工資方程中的受教育年限換成一組受教育程度虛擬變量（包括小學及以下、初中、高中、中專、大學?？萍耙陨?，以小學及以下為參照組），分析勞動力市場化對不同學歷教育收益率的影響（見表5）。

表5 勞動力市場化對不同教育水平收益率的影響

可以發現勞動力數量配置指數對高中和大學?？萍耙陨蠈W歷的教育收益率具有顯著的積極影響，表明勞動力市場化進程的推進主要有助于促進較高層次教育收益率的提高，這種促進作用隨著受教育程度的提高會更加顯著。勞動力市場化不同維度的估計結果顯示，戶籍開放度的提高主要有助于提高農民工高中和大學?？萍耙陨蠈W歷的教育收益率，而本文樣本中約75%的農民工是初中及以下學歷（初中學歷樣本占60%），高中學歷農民工只占20.67%，大學?？萍耙陨蠈W歷的農民工僅有4.46%。

另外，國有單位從業人數占比對農民工任何教育水平的收益率均沒有顯著影響，也再次驗證了勞動力市場化進程中戶籍制度改革的深化是促進農民工教育收益率提高的主要原因這一結論，說明本文的研究結論具有穩健性。

（三）異質性分析

為全面認識勞動力市場化對農民工教育收益率的影響，本文進一步分析勞動力市場化對農民工教育收益率影響的性別差異和職業差異。

1.勞動力市場化對農民工教育收益率影響的性別差異

大量研究表明女性農民工的工資水平在城鎮勞動力市場中不僅可能會受到戶籍歧視的影響，而且還會受到性別歧視的影響。根據歧視理論，隨著市場化的推進，針對女性的工資歧視將逐漸降低。然而，女性在風險偏好、工作偏好和人際交往等方面均明顯弱于男性。［20］隨著勞動力市場競爭的加劇，處于競爭劣勢的女性會傾向于選擇技術更新較難和比較穩定的職業，這將影響其教育生產性功能的充分發揮，從而導致勞動力市場化促進女性教育收益率提升的作用有所減弱。

表6給出勞動力市場化對男性和女性農民工教育收益率影響的估計結果，可以發現勞動力數量配置指數對男性和女性農民工教育收益率均具有顯著的積極影響，邊際效應分別為4.35%和1.59%，說明勞動力市場化進程的推進有助于提高男性和女性農民工的教育收益率，但對男性農民工教育收益率的提升幅度更大。根據勞動力市場化不同維度的估計結果可知戶籍開放度對男性和女性農民工教育收益率均具有顯著的積極影響，邊際效應分別為2.89%和1.54%，而國有單位從業人數占比并未對男性和女性農民工的教育收益率產生顯著影響。以上結果表明與女性農民工相比，男性農民工從戶籍管制放松和部門分割水平降低中受益更多，從而看出隨著勞動力市場化的推進，農民工的性別工資差距將有所擴大。

表6 勞動力市場化對農民工教育收益率影響的性別差異

2.勞動力市場化對農民工教育收益率影響的職業差異

與體力工作者相比，從事技術性較高工作的農民工人力資本存量較高，技能水平較高，勞動力市場化的推進對其勞動生產率的充分發揮提供了機會；而體力工作者技能水平較低，即使勞動力市場流動充分自由，其勞動生產率的提升空間也相對較小。故與體力工作者相比，勞動力市場化對從事技術工作農民工的教育收益率影響可能會更強。

本文根據工作類型將農民工劃分為技術工作者和體力工作者①2010 年流動人口調查數據中詢問了農民工的工作類型，包括從事技術性較高工作、半技術半體力工作、體力工作和其他。由于從事技術性較高工作的農民工較少，故將從事技術性較高工作的農民工和半技術半體力工作的農民工均歸為技術工作者。其他工作者由于無法區分其工作的技術性，故不考慮該部分樣本。，分析勞動力市場化對不同職業農民工教育收益率的影響（見表7）?？梢园l現勞動力數量配置指數對從事技術工作農民工的教育收益率具有顯著積極影響，并且主要是戶籍開放度的提高促進了從事技術工作農民工教育收益率的顯著提升；而勞動力數量配置指數對體力工作者的教育收益率沒有顯著影響。另外，人均GDP 對從事技術工作農民工的教育收益率具有顯著積極影響，而對體力工作者的教育收益率甚至具有顯著的消極影響。以上結果表明與從事體力工作的農民工相比，隨著勞動力市場的完善和經濟發展水平的提高，受教育水平在從事技術工作的農民工的工資決定過程中發揮愈加重要的作用。

（四）趨勢性分析

本文應用2010年和2017年流動人口動態調查數據和孫文凱等人構建的省份勞動力數量配置指數體系探討勞動力市場化對農民工教育收益率影響的變化趨勢①2017年流動人口動態監測數據來自我國31個省區市的289個城市，在將樣本限定為勞動年齡的農民工，刪除受教育程度等關鍵變量缺失的樣本后，許多城市的樣本量低于50人，故本節在省份層面分析勞動力市場化水平對農民工教育收益率的影響。。［15］表8 分別給出了2010 年和2017年勞動力市場化指數的統計描述，可以發現勞動力數量配置指數的均值由2010 年的0.522 3 增加到2017年的0.775 2，并且標準差也由0.162 9下降到0.135 3，這表明相對于2010年，2017年我國各省份勞動力市場化水平顯著提升，并且省間差異降低。

表9 分別給出了勞動力市場化在2010 年和2017 年對農民工教育收益率影響的估計結果。其中，2017 年農民工教育的平均收益率約為3.64%～4.02%，相比2010 年農民工教育的平均收益率有所增加，說明隨著勞動力市場化進程的推進，農民工教育收益率在不斷提升。另外，根據表9 第（1）列和第（5）列教育收益率的省間方差可知，在2010年和2017年我國各省份之間農民工教育收益率均存在明顯差異，并且2017年農民工教育收益率的省間差異明顯大于2010年的省間差異，這表明農民工教育收益率存在顯著的省間差異，而且教育收益率的省間差異也沒有隨著時間推移而減小。

表9 勞動力市場化對農民工教育收益率地區差異的影響

勞動力數量配置指數的估計結果顯示：2010年勞動力數量配置指數對農民工教育收益率具有顯著的積極影響，如果某一省份的勞動力數量配置指數比全國勞動力數量配置指數平均水平高出0.1個單位，則該省份農民工教育收益率會顯著增加0.264%，并且根據（1）至（4）列農民工教育收益率省間方差的變化，可知2010 年省間勞動力市場化的發展差異可以解釋當時農民工教育收益率省間差異的20%～24.71%①勞動力市場化對農民工教育收益率地區差異的解釋程度可以通過控制勞動力市場化后教育收益率城間方差的減少比例來表示。。然而，在2017年勞動力數量配置指數對農民工教育收益率雖具有積極影響，但不再顯著。這表明隨著各省份勞動力市場化的不斷推進，勞動力市場化進程的省間差異已不再是導致農民工教育收益率存在省間差異的重要因素。

根據勞動力市場化不同維度的估計結果，可知戶籍開放度在2010 年對農民工教育收益率具有顯著積極影響，在2017 年不再具有顯著影響；而國有單位從業人員占比在2010 年和2017 年對農民工教育收益率均沒有顯著影響。這表明2010年省間勞動力市場化發展差異造成的農民工教育收益率省間差異主要是由勞動力市場化進程中戶籍管制水平的差異造成的，而自2014年《國務院關于進一步推進戶籍制度改革的意見》正式發布后，各省份積極深化戶籍制度改革，省間戶籍管制水平差異大幅縮小，2017年對農民工教育收益率的省間差異不再具有顯著影響。

最后，人均GDP 的估計結果顯示，人均GDP 在2010 年對農民工教育收益率沒有顯著影響，而在2017年對農民工教育收益率具有顯著積極影響，在2017年，若某一省份的人均GDP比全國平均人均GDP 水平高出1 萬元，則該省份農民工教育收益率會顯著增加0.37%～0.43%。并且根據表9 第（5）、（6）列農民工教育收益率省間方差的變化，可知2017年省間經濟發展水平的差異可解釋農民工教育收益率省間差異的75%。這表明隨著時間推移，省間經濟發展水平的發展差異成為導致農民工教育收益率省間差異的主要因素。

五、結論與建議

基于2010 年和2017 年全國流動人口動態監測調查數據，結合城市（或省份）層面的勞動力市場化指數，本文運用工資方程的多層線性回歸模型分析了勞動力市場化對農民工教育收益率的影響。研究結論如下：

首先，勞動力市場化有助于促進農民工教育收益率的顯著提升。這一方面意味著隨著勞動力市場化的推進，教育在個人收入分配中的作用將會日益顯化；另一方面意味著教育對農民工工資水平的提升作用會受到勞動力市場化水平的影響，勞動力市場化水平越高，教育的生產功能和配置功能越能得到充分的發揮。因此，政府部門應加大對農村地區和欠發達地區的教育投入來實現城鄉間和城市間教育的均衡發展，從收入源頭分配上來提高農民工工資水平；同時，政府部門應積極推進勞動力市場化改革，提高勞動力資源配置效率，充分發揮教育效用。

其次，勞動力市場化進程中戶籍制度改革的深化是促進農民工教育收益率隨勞動力市場化發展而提高的主要原因，而部門分割水平在經過多年的國有經濟改革后已不再是農民工教育收益率的重要影響因素。這意味著戶籍制度造成的勞動力市場分割和戶籍歧視是導致其教育收益率較低的重要因素。因此，政府部門在積極推進勞動力市場化改革過程中應重點深化戶籍制度的改革，削弱因子女教育、社會保障以及居住等諸多因素對勞動力流動的限制，努力為農民工營造一個與城鎮居民平等就業的制度環境。

再次，勞動力市場化的推進主要有助于促進男性和從事技術工作農民工教育收益率的提高，而對處于勞動力市場弱勢地位的女性和從事體力工作農民工教育收益率提高的促進作用較小，甚至沒有顯著影響。這意味著，勞動力市場化的推進導致市場競爭的加劇，可能會導致本身已處于勞動力市場弱勢地位的農民工處于更劣勢的地位，導致農民工群體間工資差距的擴大。因此，政府部門應通過適當地提高最低工資標準，使得農民工能夠獲得合理的勞動收入，從而達到抑制城市勞動力市場中工資不平等的持續擴大，促進勞動力市場健康發展的目標。

最后，省間勞動力市場化發展差異是導致農民工教育收益率存在顯著省間差異的重要因素，其在2010 年可以解釋農民工教育收益率省間差異的20%～24.71%。但隨著各省份勞動力市場化的不斷推進，尤其是2014年《國務院關于進一步推進戶籍制度改革的意見》正式發布后，各省份戶籍制度改革持續深化，戶籍管制水平的省間差異明顯減小，導致省份間勞動力市場化水平的發展差異不再是農民工教育收益率存在顯著省間差異的重要影響因素。而2017年省間經濟發展水平差異約可解釋農民工教育收益率存在顯著省間差異的75%，即經濟增長水平成為農民工教育收益率省份差異的重要因素。因此，政府部門促進經濟的穩定增長，將有助于縮小農民工地區間的工資差距。