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中国城镇居民高等教育收益率及变动趋势实证研究
2018年01月04日 11:28 来源:《北京社会科学》 作者:方超 黄斌 字号

内容摘要:基于中国居民收入项目调查提供的CHIP数据,利用明瑟收益方程,采用Heckman两阶段样本选择模型,实证探讨了高等教育大众化对城镇居民教育收益的影响。

关键词:供给-需求;人力资本;明瑟方程;教育收益率;研究生教育

作者简介:

  作者简介:方超(1989- ),男,江苏南京人,南京财经大学公共管理学院讲师,管理学博士;黄斌(1975- ),男,福建闽清人,南京财经大学公共管理学院院长,教授。南京 210023

  内容提要:基于中国居民收入项目调查提供的CHIP数据,利用明瑟收益方程,采用Heckman两阶段样本选择模型,实证探讨了高等教育大众化对城镇居民教育收益的影响。研究发现:教育水平与个体收入间存在着正相关,城镇居民受教育程度的逐级增长推动着个体收入水平的提高;由于样本选择偏差与遗漏变量的存在,致使OLS对教育收益的估计,存在着向上与向下两种情形的估计偏误,控制性别、民族、行业性质等个体特征差异后,城镇居民的整体教育收益率由大众化前的19%,增至大众化后的37.8%;高教规模扩张带来的劳动力市场持续供给,并未引致高等教育的私人收益率下降,大学教育收益率由13.9%上升到了16.43%;工作经验的积累、人职匹配以及进入劳动力市场的时间顺延,是研究生人力资本收益率略微回落至12.23%的动因。在此基础上提出了实现研究生教育收益最大化的政策建议。

  关 键 词:供给-需求 人力资本 明瑟方程 教育收益率 研究生教育

  标题注释:国家社会科学基金(BFA140039)。

  [中图分类号]F224.9 [文章编号] 1002-3054(2017)07-0079-12

  一、引言及文献综述

  改革开放以来,中国经济常年保持接近两位数的增幅,在高增速的推动下,经济发展取得了举世瞩目的成就,因而被外媒誉为“中国奇迹”。然而,粗放增长模式下的“中国奇迹”,一方面将中国迅速推进至中等收入国家的行列,大幅提高了国民生活水平、减少了贫困人口基数;另一方面却将市场发育的不完善、初始资本的分布不均、传统分配体系的束缚等因素引致的收入差距放大,贫富差距在区域、行业、家庭以及不同教育程度的人群间,呈现出不断扩大的趋势。[1]同时,大规模工业化推动着劳动力的城乡转移,而人口城镇化的加速发展则进一步放大了城乡割裂的二元惯性,造成城、乡居民组间收入差距的不断扩大,从而不利于全体人民共享改革与发展的成果。针对贫富差距扩大的现实问题,“十三五”发展规划纲要在全面建成小康社会的关键时期,着重强调收入分配的深化改革,致力于城乡、区域间收入差距的缩小,将包容性增长的福祉惠及更广阔范围内的人民群众,进而实现由国富向民富的转移。

  自《面向21世纪教育振兴行动计划》对高等教育领域提出15%毛入学率的指标后,便拉开了中国高等教育大众化的序幕,仅2002年就提前实现了既定的大众化战略目标,毛入学率在2010年更是达到了26.5%。[2]高教规模的迅速扩张,势必为社会经济发展提供了一批具备本科及以上学历受教育程度的劳动力,人口普查数据显示,每10万人口中大学及以上受教育程度的劳动力已由1990年的1422人,蹿升至2010年的8930人,增长了5.27倍有余。在此背景下,高等教育收益率可能存在着两种变动趋势:其一,供给理论决定下,高校扩招政策推动高阶人力资本的持续供给,而供给扩张则降低了高等教育的私人收益,但客观上也缩小了高阶与低阶人力资本间的收入差距;其二,需求理论决定下,劳动力市场对高阶人力资本的需求依旧旺盛,从而抵消了供给增加后的副作用,此时高等教育私人回报不降反升,而这也进一步扩大了高阶与低阶人力资本间的收入差距。那么,中国城镇居民高等教育私人收益率呈何种变动趋势便成为我们所关心的核心议题。

  自Mincer(1974)[3](P83-%)提出经典人力资本收益函数后,国内外学者便广泛利用明瑟方程探讨学历教育对个体收入的影响,测算出低收入组别的教育收益率显著高于中等收入与高收入组国家。[4]国内学者研究大体呈现出以下两种趋势:其一,验证了劳动力的教育年限越长则个体收入水平越高;[5-7]其二,揭示了教育收益的异质型特征,即义务教育、高中教育、大学教育的边际收益递增,而该特征也使得教育收益兼具让“贫者愈贫,富者愈富”的“马太效应”。[8-10]

  基于经典或扩展后的明瑟收入函数估算各级教育收益率时,在计量处理上通常面临着以下三种问题。第一,利用截面数据估算教育收益率时,因无法确定多接受一年教育对工资水平提升的确切值而引致的估计偏误,即反事实选择偏差。[11]利用工具变量法(Instrumental Variables),选取诸如父母或配偶受教育程度等作为工具变量,则克服了反事实选择下的教育收益估计偏误。[12-14]第二,出于被调查人自身的口味、偏好、动机等行为选择上的原因而引致的估计偏误,即样本选择偏差。而两阶段样本选择模型(2SLS-Heckman Sample Selection),则纠正了测量中的选择性偏误,该方法也日渐成为当前研究的主流选择。[15]第三,由于忽略与个人能力相关的变量而引致的估计偏误,即遗漏变量。[16]为克服遗漏变量引致的估计偏误,后续研究多采用同卵双胞胎数据、增加控制变量或控制变量组等方法,试图消除个人能力、家庭背景等遗漏能力对教育回报率的扰动。

  综上所述,我们利用北京师范大学中国收入分配研究院提供的CHIP数据,借鉴并改造经典明瑟收益函数,采用赫克曼两阶段样本选择模型,基于样本选择偏差与遗漏变量的处理,测度中国城镇居民高等教育收益率及其变动趋势。

  二、模型设计、数据来源、变量处理

  1.模型设计

  (1)理论模型。首先,基于经典明瑟收益函数探讨教育对个体工资水平的影响时,通常以下式理论方程描述劳动力的教育收益率:

   

  式中,被解释变量lnincome表示个体工资收入的对数,HC表示教育因素所刻画的影响工资水平的人力资本变量,ε为残差项,它包含除人力资本变量以外,其他对工资产生影响的要素并涵盖了不可观察或遗漏变量。我们假定残差项满足E(ε/HC)=0,即残差项对解释变量的条件期望值为零。[17]

  (2)经典明瑟收益函数。利用方程(1)估算具体教育收益率时,通常采用更为一般的线性形式,即经典明瑟收益函数:

   

  式中,被解释变量仍取对数表示的个体工资收入,解释变量Educ、EXP、分别表示教育年限、工作经验及经验的二次项,三者共同构成式(1)中的HC,即教育人力资本;而教育年限(Educ)的估计系数便为劳动力多接受一年教育引致收入上涨的百分比,也是我们所估计的城镇居民整体教育收益率,亦被称作明瑟收益率。

   

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