大學本科教育回報率的實證研究

程 云,張 超

(安徽信息工程學院 大數據與人工智能學院,安徽 蕪湖 241100)

近20年來,我國高等教育規模逐漸擴大,高校擴招使更多人接受了高等教育,教育質量成為關注焦點。高等教育作為調整經濟結構和就業的重要途徑,能夠優化人力資本,影響收入分配格局,因此教育回報率的探究對于經濟發展具有重要意義,能為減少收入差距提供對策。而在高等教育中,大學本科教育占據中心地位,是高等教育的主體,是實現個體收入增長、縮小收入差距的關鍵。教育回報率體現了教育水平提升所帶來的勞動收入的增長。許多學者從不同年份、不同維度測算了高等教育、中等教育的教育回報率及城鄉差異。

明瑟收入方程是估計教育回報率的主要形式,指出工資收入的對數值與受教育水平、工作經驗等的線性關系,普遍采用傳統最小二乘法估計教育回報率。邢春冰等[1]對城鄉教育回報率的差異及變動趨勢進行了測算,對樣本進行重新劃分后,發現農村教育回報率一直被低估,且城鄉教育回報率差異有縮小趨勢。梁玉蓮[2]采用分層回歸模型測算了城鄉教育回報率,發現我國農村教育回報率較城市回報率低5.8個百分點,時間上呈現前期快速上升,后期平穩回落的趨勢。方超等[3]測算了高等教育回報率的年度變化趨勢,發現城鎮居民高等教育回報率穩步增長。教育回報率的異質性研究方面,王麗等[4]利用最小二乘法和分位數回歸法,分析了普及化階段高等教育對收入和不同收入層級群體的影響,發現高等教育對極低收入群體的增收效應最明顯,對極高收入群體的增收效應最小。祁占勇等[5]使用最小二乘法、兩階段最小二乘法與分位數回歸法,測算了城鄉個體中等職業教育回報率的變動情況,發現中等職業教育對促進農村個體收入的效益具有顯著作用。常成[6]利用無條件分位數回歸法,探討了不同收入群體的高等教育回報率分布特征,發現中等收入分位點處,女性的教育回報率處于峰值。宋迪[7]研究了性別差異視角下的教育回報率分布特征,發現男性的教育回報率高于女性。楊宜勇等[8]從戶籍、性別、代際和收入4個層面分析了流動人口教育回報率的異質性特征。

針對存在異質性、自選擇樣本導致的測量誤差,可以采用工具變量法、傾向得分匹配法予以修正。方超等[9]估計了義務教育改革對教育回報率的影響,發現義務教育改革使受教育年限提高了2.6 a,普通最小二乘法的測算低估了教育回報率,利用工具變量法進行重新測算,傾向得分匹配法能消除選擇性偏差造成的測量誤差。胡德鑫等[10]利用傾向得分匹配法和分位數回歸法測算了城鄉居民高等教育回報率,得到不同時期、不同收入層次居民的變動趨勢。戴望舒等[11]采用傾向得分匹配法,分析了職業教育回報率的變動情況,發現高等職業回報率顯著高于中等職業教育回報率。

有不少學者針對高等教育對收入的影響進行研究,劉澤云[12]估算了1998—2007年的高等教育回報率,發現教育回報率呈現持續上升的趨勢,并對不同群體之間的教育回報差異進行分析。劉生龍等[13]采用分位數處理效應方法估計中國高等教育回報的條件分布,發現隨著收入水平的提高,教育回報率呈現下降趨勢。方超等[14]探究了高校擴招政策對大學教育質量的影響,發現高校擴招政策帶來的個體增收效應較強,大學教育對于收入分布的影響呈現V型曲線趨勢。

綜上所述,關于教育回報率的研究成果頗豐,但是仍然存在不足之處。現有對高等教育回報率的研究中,并未區分大學本科教育和職業本科教育,從而缺少對大學本科教育的回報率的現狀研究,而大學本科教育與職業本科教育的特點不同,應加以區別分析。因此本文將高等教育體系中的普通大學本科教育與其他職業本科教育等相分離,從大學本科教育的角度出發,并將時間擴展到2010年之后,包含了中國綜合社會調查(Chinese General Social Survey,CGSS)2018年的數據,估算大學本科教育的回報率及其最新的時序變化趨勢,能為教育回報率的研究提供最新的經驗證據。利用最小二乘法估計大學本科教育回報率,工具變量法對內生性問題進行處理,將收入群體進行細分,采用分位數回歸法更為細致地比較不同收入群體的教育回報情況。

1 變量與數據

CGSS項目始于2003年,數據采用多階分層抽樣方法,涉及全國30多個省、自治區和直轄市,社會、家庭、個人等多個層次,具有全國代表性、廣泛性和綜合性。本研究利用CGSS 2010和2018年的數據來分析大學本科教育回報率約10年間的變化趨勢。選取16～65歲處于就業狀態的樣本,剔除在校學生、離退休樣本。變量選取如下:1)因變量:將職業/勞動收入作為年收入,取年收入對數進行平滑處理。2)自變量:是否接受過大學本科教育。大學本科教育(包括成人高等教育和普通高等教育)及研究生教育賦值為1,其他賦值為0。3)控制變量:性別(男性=1,女性=0)、工作經驗(使用年齡減去受教育年限減去6的值表示)、工作經驗的平方、婚姻狀況(已婚包括初婚有配偶、再婚有配偶、分居未離婚、喪偶,賦值為1,未婚包括未婚、同居、離婚,賦值為0)、健康狀況(自認好、很好、非常好賦值為1,一般和差賦值為0)、父親受教育程度,以受教育年限作為代理變量(未上過學=0,小學=6,初中=9,高中/中專=12,大專=15,本科=16,研究生=19)、中共黨員(是=1,否=0)、戶口類型(城市=1,農村=0)。

2 模型和實證分析

2.1 明瑟收入方程

明瑟收入方程經濟學家明瑟提出的一個研究收入決定的模型,指出工資收入的對數值與受教育水平、工作經驗等的線性關系。本文根據研究需求,針對明瑟收入方程進行部分調整,調整后公式為:

In(y)=β0+β1u+β2p+β3p2+∑βix+ε。

式中:In(y)為收入對數;u為大學本科教育的虛擬變量;p為工作經驗;x為其他控制變量;ε為隨機擾動項;β0為截距項;β1,β2,β3為各解釋變量的相關系數,其中,β1為教育回報率。

2.2 變量的描述性統計

變量的描述性統計結果如表1所示,2018年個體年收入對數較2010年呈現遞增趨勢,接受過大學本科教育的人數也呈現增長趨勢,反映出大學本科教育的大眾化能從一定程度上提高收入水平。

表1 描述性統計

2.3 普通最小二乘法回歸結果

采用最小二乘法估計教育回報率,結果如表2所示。總體來看,2010年大學本科教育回報率為64.8%,2018年大學本科教育回報率為58%,表明大學本科教育能顯著提高個體收入,但是提升幅度有所下降。

表2 本科教育回報率的普通最小二乘法估計

從控制變量看,男性的工資高于女性;工作經驗的增加有利于提高收入水平;婚姻狀況對于個體收入的影響由2010年的正向轉變為2018年的負向;健康狀況良好、父親的受教育水平對于個體收入的提升有正向顯著的影響;城市個體收入水平普遍高于農村個體。

2.4 內生性問題

內生性通常由測量誤差、樣本選擇、遺漏變量、互為因果等原因造成,會導致測量誤差。本文采用工具變量法解決教育變量的內生性問題,將配偶的受教育程度作為大學本科教育的工具變量,表示為配偶的受教育年限。

本研究將2018年數據做兩階段最小二乘回歸,結果如表3所示,第1階段的回歸結果顯示,配偶的受教育程度與是否接受大學本科教育呈正相關關系,說明配偶的教育程度越高,個體接受大學本科教育的可能性越大,所選擇的工具變量是合理的。第2階段的回歸結果顯示,大學本科教育對于年收入的影響是正向顯著的。對模型進行不可識別檢驗、弱工具變量等有效性檢驗。工具變量不可識別檢驗結果顯示,Kleibergen-Paap rk LM 統計量P值為0.000,則拒絕不可識別的原假設。弱工具變量的結果顯示,第1階段回歸F統計量的值大于10,證明配偶受教育程度為強工具變量,本文選擇的工具變量是有效的。

表3 兩階段最小二乘法回歸結果

2.5 不同收入分位點的本科教育回報率

采用分位數回歸法分析大學本科教育回報在不同收入水平下的分布情況,結果如表4所示,不同收入分位點上,大學本科教育對收入的影響均較為顯著,接受大學本科教育能明顯提高各階層群體的收入水平,但是本科教育對于不同收入群體的增收作用有較大差異,高收入群體和低收入群體本科教育回報率的差異隨著時間的推移在逐漸縮小。

表4 不同收入分位點的本科教育回報率

2010年,高收入群體的教育回報率為53.7%,高于低收入群體的40%,說明大學本科教育拉大了高收入階層和低收入階層的收入差距。2018年,高收入群體的教育回報率為63.5%,略低于低收入群體的教育回報率68.5%,表明大學本科教育對低收入群體的增收效應最強,在一定程度上能抑制高收入群體和低收入群體的收入差距擴大的趨勢,改善收入不平等的狀況。

2010年,大學本科教育回報率隨著不同收入分位點的上升呈現先上升再下降的趨勢,70%中高收入群體的教育回報率最高,達到66.1%,10%低收入群體的教育回報率最低。2018年,教育回報率總體呈現先下降再上升的趨勢,在收入分布的兩端值較高,10%低收入群體教育回報率最高,50%中等收入群體教育回報率最低,說明大學本科教育對中等收入群體的提升效應較低,謹防陷入“中等收入陷阱”。

2018年較2010年相比,10%低收入群體、30%中低收入群體、70%中高收入群體和90%高收入群體的教育回報率呈現增長趨勢,說明大學本科教育對此類群體的增收效應有所提高,而50%中等收入群體的教育回報率有所下降,說明大學本科教育對于中等收入群體的收入提升幅度有所下降。

3 結論與建議

本文基于CGSS 2010年和2018年數據,首先利用最小二乘回歸法測算接受大學本科教育等變量對個體收入的影響,其次使用工具變量法解決模型的內生性問題,最后采用分位數回歸法測算大學本科教育對不同收入群體的異質性影響。得到以下結論:1)大學本科教育對于提升個體收入的正向效應是顯著的,教育水平的提高能有效提升個體收入水平,說明高校擴招政策是有積極作用的。2)2018年相較于2010年,大學本科教育的回報率有所降低,說明大學本科教育的增收幅度有所降低,需要考慮大學本科教育的擴招政策是否降低了大學教育質量。3)大學本科教育對不同階層收入群體的增收效應有差異性。從橫向角度看,2018年低收入群體的教育回報率高于高收入群體,說明大學本科教育對低收入群體的增收效應逐漸明顯。從縱向角度看,高收入群體和低收入群體的教育回報率有所上升,但需要注意的是,中等收入群體的教育回報率有所下降,大學本科教育對于中等收入群體的正向效益正在減弱。

大學本科教育進入大眾化化階段,對于增加經濟效應,縮小個體收入差距有著顯著作用。本文提出如下建議:1)大學本科教育回報率處于較高水平,應繼續加大對大學本科教育的投入,增加不同收入群體獲得大學本科教育的機會。2)建立高質量的大學本科教育體系,注重提高本科高校人才培養質量,提升教育培養人才的競爭力,推動人力資本升級。3)大學本科教育對于縮小收入差距的作用明顯,應加大對落后地區的教育資源投入,促進教育公平化。4)提升經濟發展水平和動力,增加就業機會,建立市場需求與人才供給相結合的機制,促進大學本科教育對收入的貢獻。