我國勞動者教育收益率的發(fā)展趨勢與城鄉(xiāng)差異

呂國光，屈滿學(xué)，閻 喆

（1.南通大學(xué) 教育科學(xué)學(xué)院，江蘇 南通 226019；2.對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 中國金融學(xué)院，北京 100029）

一、引言

教育收益率被認(rèn)為是評估教育在人力資本投資中所獲回報(bào)的核心指標(biāo)，它體現(xiàn)了勞動市場中教育的價(jià)值增益，并對社會大眾對于教育的重視程度及其選擇決策產(chǎn)生影響[1]。學(xué)術(shù)研究主要利用成本-收益分析與明瑟收入模型來估算教育的個(gè)人回報(bào)率。在成本-收益分析中，重要的方法有教育的凈現(xiàn)值分析、成本與收益的比率分析以及內(nèi)部回報(bào)率分析[2]；但這些方法都需要詳細(xì)的教育成本數(shù)據(jù)，而在中國的長期調(diào)查數(shù)據(jù)中，這類數(shù)據(jù)往往難以獲得。相對而言，明瑟收入模型在各種情境中的應(yīng)用更為廣泛，且解釋性強(qiáng)?；谠撃Ｐ秃拖嚓P(guān)假設(shè)，明瑟收益率揭示了教育的邊際效益，即每增加一年的學(xué)歷，工資所能增長的平均比率。

在學(xué)術(shù)領(lǐng)域中，眾多研究者針對中國城鄉(xiāng)居民以及農(nóng)民工等特定人口群體的教育收益率進(jìn)行了深入探討，并在此基礎(chǔ)上識別了這些群體之間以及內(nèi)部的教育收益率差異[3]。這些研究成果對于了解教育的社會價(jià)值以及公共政策制定具有重要的參考價(jià)值。

教育收益率的差異化是多個(gè)因素共同作用的結(jié)果。特別是在中國，隨著經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的變革和勞動力市場的演變，這種差異成為了學(xué)術(shù)界廣泛關(guān)注的焦點(diǎn)。綜合現(xiàn)有文獻(xiàn)，可以得出以下觀點(diǎn)：首先，自改革開放以來，由于非國有經(jīng)濟(jì)的持續(xù)崛起和勞動力流動性的增強(qiáng)，中國的城市和農(nóng)村地區(qū)的教育收益率都呈上升趨勢。其次，相對而言，城市地區(qū)的教育收益率普遍高于農(nóng)村地區(qū)，這可能與城市中更多的高技能職位和教育機(jī)會有關(guān)。第三，大量研究關(guān)注了某一特定時(shí)點(diǎn)的教育收益率城鄉(xiāng)差異，一些研究基于“城鎮(zhèn)住戶調(diào)查”[4]、“中國家庭收入調(diào)查”[5]、“中國健康與營養(yǎng)調(diào)查”[6]以及“中國綜合社會調(diào)查”[7]等重要數(shù)據(jù)庫來探討中國城市居民的教育收益率的動態(tài)變化。然而，受微觀調(diào)查數(shù)據(jù)的限制，目前中國教育收益率研究大多使用2013 年之前的數(shù)據(jù)，對各類別群體教育收益率的趨勢估計(jì)異質(zhì)性較大。同時(shí)對多年數(shù)據(jù)進(jìn)行縱向?qū)Ρ?、探索其動態(tài)變化的研究還相對較少，對這些變動趨勢的具體原因和機(jī)制進(jìn)行解讀的文獻(xiàn)卻相對匱乏，這意味著在這個(gè)領(lǐng)域仍存在較大的研究空白。顯而易見，在最近的幾年中，中國的社會結(jié)構(gòu)因?yàn)楦鞣N因素如疫情沖擊和國內(nèi)外的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型都經(jīng)歷了深刻的調(diào)整和變革。在這樣的背景下，對于農(nóng)業(yè)戶口與非農(nóng)業(yè)戶口之間的教育收益率差異是否仍然存在，以及如何存在，并具有什么樣的特征，都成為了值得進(jìn)一步探討的問題。因此，本研究將重點(diǎn)關(guān)注這一問題，試圖填補(bǔ)現(xiàn)有文獻(xiàn)中的這一研究缺口，為政策制定和學(xué)術(shù)界提供更為深入的見解。這一領(lǐng)域的深入研究有助于揭示長期趨勢和影響因素，為公共政策提供更有力的依據(jù)。

本研究可能的創(chuàng)新之處在于，在同一數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上，充分利用近20 年連續(xù)調(diào)查所獲得的大樣本數(shù)據(jù)，通過追蹤和分析不同年齡組別受訪者的教育收益率。本研究的另一個(gè)可能創(chuàng)新點(diǎn)在于對教育收益率的城鄉(xiāng)差異進(jìn)行深入的討論。在我國，城鄉(xiāng)差異是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的顯著特征，也是學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點(diǎn)問題之一。期望在驗(yàn)證已有研究結(jié)論的基礎(chǔ)上，還原我國城鄉(xiāng)勞動人口教育收益率的歷史變化過程，從時(shí)間演變的角度提供一個(gè)更深刻理解城鄉(xiāng)勞動人口的教育收益率及其趨勢的新視角，為決策和未來研究提供有益的參考。

二、數(shù)據(jù)、變量與模型

（一）數(shù)據(jù)

本研究數(shù)據(jù)來自中國綜合社會調(diào)查（Chinese General Social Survey，CGSS）各年的數(shù)據(jù)。CGSS是中國人民大學(xué)中國調(diào)查與數(shù)據(jù)中心組織調(diào)查的涵蓋個(gè)人、家庭、教育、民族等信息的數(shù)據(jù)，項(xiàng)目初次發(fā)布和共享數(shù)據(jù)始于2003 年，平均間隔2-3 年發(fā)布一次，至2020 年共開展了10 期，最新數(shù)據(jù)是2020年10月發(fā)布的CGSS2017。根據(jù)研究需要，我們將2003—2017 年度的數(shù)據(jù)組合為混合橫截面數(shù)據(jù)，擴(kuò)大樣本容量以期得到穩(wěn)健可靠的經(jīng)驗(yàn)結(jié)果。

（二）模型

明瑟方程是學(xué)術(shù)界估計(jì)教育收益時(shí)公認(rèn)的經(jīng)典方法，該方法把受教育年限和工作年限作為關(guān)鍵因素解釋個(gè)人收入差異，具體表達(dá)式為:

方程（1）是簡化的明瑟方程，其中W表示年收入，lnW表示年收入的自然對數(shù)。個(gè)人的教育年限和工作經(jīng)驗(yàn)是人力資本的兩種主要形式，方程（2）在解釋變量個(gè)人受教育年限EDU 之外增加了工作經(jīng)驗(yàn)及其平方項(xiàng)。工作經(jīng)驗(yàn)為勞動力市場經(jīng)歷，反映了個(gè)體在學(xué)校教育之外通過實(shí)踐獲得知識經(jīng)驗(yàn)和提升工作業(yè)績的能力，其二次項(xiàng)work2則表示隨著個(gè)體年齡的增大，其體力和學(xué)習(xí)能力發(fā)生變化，出現(xiàn)所謂的U型或倒U型現(xiàn)象。通常認(rèn)為伴隨著年齡的增長，個(gè)人的體力和學(xué)習(xí)能力從弱變強(qiáng)再由強(qiáng)轉(zhuǎn)弱。α表示截距，β1和β2分別表示學(xué)校教育和工作經(jīng)驗(yàn)的收益率，通常解釋為教育年限或工作經(jīng)驗(yàn)每增加一年導(dǎo)致的工資增加的百分比，ε為擾動項(xiàng)。為方便和已有研究進(jìn)行比較，我們在控制性別、婚姻狀況、黨派(是否中共黨員)、民族等變量的情況下，同時(shí)測算了方程(3)的各項(xiàng)系數(shù)，比較教育收益率及工作經(jīng)驗(yàn)對收入的貢獻(xiàn)。

以往涉及教育收益率的回歸分析，多采用截面數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，這樣分析的缺陷在于無法考察教育收益率變化的時(shí)間特征，也不能準(zhǔn)確地判斷中國教育收益率的變化趨勢或是否出現(xiàn)了拐點(diǎn)。為了充分利用不同年份形成的面板數(shù)據(jù)信息，在方程（2）的基礎(chǔ)上，分別加入調(diào)查年份和出生年份兩個(gè)時(shí)間因素進(jìn)行估計(jì)，具體方程如式（4）和式（5）。

方程（4）和方程（5）中，year_dummy 是二元變量，調(diào)查當(dāng)年取1，其余年份取0；born_dummy 是表示被調(diào)查者是否某特定年份出生的二元變量，統(tǒng)計(jì)當(dāng)年取1，其余年份取0，由此形成了基于不同調(diào)查年份和不同出生年份的教育收益率估算值.

（三）變量

收入變量是本研究的被解釋變量，來源于調(diào)查數(shù)據(jù)中的勞動收入項(xiàng)，該項(xiàng)目調(diào)查的是被調(diào)查對象去年全年勞動收入總額。由于各調(diào)查年份表述不盡相同，數(shù)據(jù)整理過程中，根據(jù)題意對其進(jìn)行了歸并整理，但數(shù)據(jù)信息未變。為使各年度間的勞動收入可比，我們以2002 年為基準(zhǔn)年對各個(gè)年度的收入按照下式進(jìn)行折算：

教育程度在本文的分析中有兩種用法，一種是作為定距變量主要計(jì)算其受教育年限，另一種為類別變量，分為小學(xué)及以下文化程度、初中文化程度、高中文化程度、大學(xué)?？票究啤⒀芯可耙陨衔幕潭?。本研究根據(jù)問卷信息，采用第二種方法。受教育年限根據(jù)學(xué)歷轉(zhuǎn)化，依次為“沒有受過任何教育”=0 年、“私塾＆掃盲班”=1年、“小學(xué)”=6年、“初中”=9年、“職業(yè)高中＆普通高中＆中專＆技?！?12年、“大?！?15年、“本科”=16年、“研究生及以上”=19年。在工作經(jīng)驗(yàn)(work)及其二次項(xiàng)(work2)的處理上，我們采用國際上慣常的“年齡-受教育年限-6”的處理方法，假定勞動者接受學(xué)歷教育后立即參加工作，其工作年限便可表述為當(dāng)前實(shí)際年齡與入學(xué)年齡相減并扣除接受教育的年限數(shù)，年齡以調(diào)查年份與出生年份相減的辦法計(jì)算得到。

控制變量?，F(xiàn)有研究已經(jīng)表明性別、民族、戶籍、婚姻狀況、政治面貌等個(gè)體人口學(xué)和社會學(xué)特征對教育收益率產(chǎn)生了實(shí)質(zhì)性影響，本研究采用以上變量為控制變量。

由于我們研究的對象是進(jìn)入勞動力市場的個(gè)體，所以剔除了年齡小于15歲和大于60歲的樣本以及2062 名在校生樣本，共篩選出符合條件的樣本66087 人，其中農(nóng)村樣本34909 人，城市樣本31178人，分別占52.82%和47.18%。表1描述了全樣本和分城鄉(xiāng)的變量分布情況。

表1 相關(guān)變量賦值及其統(tǒng)計(jì)特征

總樣本的年收入均值為14420元，而城鎮(zhèn)樣本均值為19055元，農(nóng)村樣本為10279元，城鎮(zhèn)樣本平均年收入比農(nóng)村高出85.4%。

城鄉(xiāng)平均受教育年限分別為10.89 和6.91 年，城鄉(xiāng)相差4年。從最高教育水平來看，農(nóng)村樣本中最高教育水平為小學(xué)及以下、初中、高中、大專、本科、研究生及以上的占比分別為44.90%、35.20%、14.10%、3.30%、2.30%和0.30%。而城鎮(zhèn)樣本則依次為11.20%、24.90%、32.70%、15.70%、13.20%和2.20%。大約而言，農(nóng)村樣本平均受教育程度為初一年級，而城鎮(zhèn)樣本為高二年級，差異非常顯著。樣本平均年齡為47 歲，城鄉(xiāng)樣本平均出生年份在1968—1969 年之間。性別、婚姻狀況、民族、黨派等變量，其結(jié)構(gòu)特征和全國第七次人口普查無明顯差異，是一個(gè)較好的全國性樣本。

三、研究結(jié)果

（一）城鄉(xiāng)全樣本回歸結(jié)果

作為分析的起點(diǎn)，首先，我們對方程（1）、（2）、（3）進(jìn)行OLS回歸，回歸結(jié)果如表2所示。

表2 明瑟方程的回歸結(jié)果

經(jīng)回歸分析，不論是采用方程（1）還是方程（2）、（3）來計(jì)算教育收益率，都揭示出了明顯的城鄉(xiāng)間的差異。這一發(fā)現(xiàn)與現(xiàn)有的多數(shù)研究結(jié)論保持了一致性。然而，所得的具體數(shù)值顯然高于先前文獻(xiàn)的計(jì)算結(jié)果。對城鄉(xiāng)分組進(jìn)行的回歸分析進(jìn)一步揭示，農(nóng)村戶籍人口的原始教育收益率為14.9%，即農(nóng)村戶籍人口每增加1 年的學(xué)校教育，年收入增加14.9%，這一比例超過城鎮(zhèn)戶籍人口的11.5%。具體來說，這是農(nóng)村戶籍人口超出城鎮(zhèn)戶籍人口3.4個(gè)百分點(diǎn)的收益?；?002年的收入數(shù)據(jù)，農(nóng)村戶籍人口每增加一年的學(xué)校教育，其年收入可增加約1532 元（=10279×14.9%），而城鎮(zhèn)戶籍人口則為2191 元（=19055×11.5%），這意味著城鎮(zhèn)戶籍人口的收入增加額超過農(nóng)村戶籍人口659元。

當(dāng)引入如工作經(jīng)驗(yàn)、工作經(jīng)驗(yàn)的平方、性別、民族和婚姻狀況等控制變量，通過方程（2）和（3）來計(jì)算城鄉(xiāng)人口的調(diào)整后教育收益率，結(jié)果表明農(nóng)村戶籍人口的教育收益率從14.9%顯著降至11%和5%，分別下降了3.9 個(gè)和9.9 個(gè)百分點(diǎn)。相反，城鎮(zhèn)戶籍人口的教育收益率從11.5%升至20.1%和18.8%。這些調(diào)整后的結(jié)果提示，當(dāng)考慮工作經(jīng)驗(yàn)、性別、民族和婚姻等因素時(shí)，這些變量對城鄉(xiāng)教育收益率的影響是逆向的：即對城鎮(zhèn)戶籍人口可能是正面的，但對農(nóng)村戶籍人口可能是負(fù)面的?？刂谱兞抗ぷ鹘?jīng)驗(yàn)和性別對教育收益率的影響表明，城市提供了更多的職業(yè)發(fā)展機(jī)會，使得個(gè)體能夠更快速地積累有價(jià)值的工作經(jīng)驗(yàn)。同時(shí)在城市，由于文化和經(jīng)濟(jì)的原因，性別差異可能不如農(nóng)村那么明顯。這意味著，在城市，受教育的女性可能比農(nóng)村的女性更容易獲得與她們的教育背景相匹配的工作機(jī)會。

造成中國城市居民和農(nóng)村居民之間教育收益率差異的原因是多方面的。首先，從勞動特點(diǎn)來看，農(nóng)村人員所從事的體力勞動明顯較多，而此類勞動的報(bào)酬對受教育水平的反映程度相對較低。相比之下，城市居民所從事的工作更傾向于腦力勞動，其收入更能反映其受教育水平，這種勞動特點(diǎn)的差異成為城鄉(xiāng)教育收益率差異的主要原因。其次，有一部分高學(xué)歷的農(nóng)業(yè)戶口人員在接受高等教育后選擇到城鎮(zhèn)地區(qū)工作，進(jìn)而轉(zhuǎn)為非農(nóng)戶口。研究顯示，大學(xué)畢業(yè)后的收入不因原有戶口差異而有明顯區(qū)別。然而，非農(nóng)戶口中相當(dāng)一部分高學(xué)歷人員原來持有農(nóng)業(yè)戶口，這種流動也導(dǎo)致了農(nóng)業(yè)戶口人員教育收益率的降低。再者，城鄉(xiāng)居民接受的教育質(zhì)量也存在差異。由于我國的二元經(jīng)濟(jì)特征，城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)的不平衡發(fā)展也導(dǎo)致了教育資源的差距，包括教育設(shè)施、教師素質(zhì)及家庭教育投入。城市的教育質(zhì)量往往超過農(nóng)村，導(dǎo)致同樣教育年限的城市居民獲得的人力資本提升更為明顯，從而在增加的教育年限帶來的收入上，其增幅遠(yuǎn)超農(nóng)村居民，表現(xiàn)為更高的教育收益率。

（二）我國城鄉(xiāng)教育收益率的變化趨勢分析

鑒于工作經(jīng)驗(yàn)，工作經(jīng)驗(yàn)的平方項(xiàng)及性別變量的顯著影響，為了測算近20 年中國城鄉(xiāng)教育收益率的變化趨勢，在統(tǒng)計(jì)近20 年中國城鄉(xiāng)教育收益率的變化趨勢的時(shí)候，本研究利用方程(4)來估計(jì)城鄉(xiāng)兩個(gè)群體的各項(xiàng)參數(shù)。結(jié)果如表3所示。

表3 方程（4）回歸結(jié)果

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表3 顯示，就10 次調(diào)查橫截面數(shù)據(jù)的逐年變化特點(diǎn)而言，存在以下結(jié)論：首先，城鎮(zhèn)人口的凈收益率明顯高于農(nóng)村人口。近20 年來，城鎮(zhèn)人口的教育凈收益率在10%以上，逐年攀升，2010年達(dá)到最高點(diǎn)為31.2%，2011年回調(diào)到21.3%，此后幾年不斷靠近30%。其次，農(nóng)村凈教育收益率的總體趨勢與城鎮(zhèn)相同，從2003-2017年期間不斷上升。在2012 年之前在6-10%之間波動，和較多學(xué)者的研究結(jié)論類似。不過，2012 年后，農(nóng)村凈教育收益率突破10%的限制，逐年提高，2017 年的調(diào)查結(jié)果顯示，農(nóng)村凈教育收益率超過19%。第三，就趨勢而言，城鄉(xiāng)教育凈收益率延續(xù)了之前許多學(xué)者的觀點(diǎn)，他們認(rèn)為自1990 年代初期起中國城鄉(xiāng)教育收益率在不斷上升。[8]本研究支持了上述學(xué)者的觀點(diǎn)，但是在收益率數(shù)值上差別很大。如前所述，中國學(xué)者使用2012 年之前的數(shù)據(jù)和類似的明瑟方程模型都統(tǒng)計(jì)表明，中國城鄉(xiāng)教育收益率在10%以內(nèi)。本研究增加2萬多名2012年以后的樣本，統(tǒng)計(jì)表明，最近幾年中國城鄉(xiāng)教育收益率均出現(xiàn)大幅提升。農(nóng)村樣本在最早于2008年首次突破10%，2012 年后一直在向20%攀升。而城鎮(zhèn)樣本的教育凈收益率在進(jìn)入新世紀(jì)以來從未低于10%。為考察教育凈收益率的城鄉(xiāng)差距，對城鄉(xiāng)平均教育凈收益率的比值統(tǒng)計(jì)顯示，在2010 年之前，中國城鄉(xiāng)教育凈收益率是逐年拉大的，最低值為1.4，最高值為3.9。2011年之后的數(shù)次調(diào)查顯示，城鄉(xiāng)教育收益率的差距顯著收窄，2017 年的數(shù)據(jù)顯示，城鄉(xiāng)教育凈收益之比為1.46，接近20年來的最低水平。為直觀演示表3中的研究結(jié)果，我們以調(diào)查年份為橫軸，以教育凈收益率為縱軸，將方程（4）的研究結(jié)果——城鄉(xiāng)教育凈收益率情況對比繪圖如圖1所示。

圖1 農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)人口變化

城鎮(zhèn)戶口居民的教育收益率顯著高于農(nóng)村戶口居民，其原因上文有展開，在此不再贅述。為什么2008年以后，城鄉(xiāng)居民的教育收益率大幅提升呢？這主要受到以下四個(gè)主要因素的共同推動。首先，產(chǎn)業(yè)升級與經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型起到了關(guān)鍵作用[9]。隨著2008年后中國經(jīng)濟(jì)從低成本、勞動密集型的制造業(yè)轉(zhuǎn)型為中高端、技術(shù)和服務(wù)導(dǎo)向的產(chǎn)業(yè)，對受過良好教育的勞動力的需求顯著增加，從而提高了教育的經(jīng)濟(jì)回報(bào)。其次，政策和技術(shù)的雙重驅(qū)動也為這一趨勢提供了助力。中國政府對教育進(jìn)行了持續(xù)的改革和投資，強(qiáng)化了九年義務(wù)教育并推動高等教育的普及，特別是在農(nóng)村地區(qū)。同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)、移動通信和電子商務(wù)的迅速發(fā)展為受教育的人群創(chuàng)造了更多的就業(yè)機(jī)會和創(chuàng)業(yè)路徑。第三，全球經(jīng)濟(jì)危機(jī)與中國的內(nèi)部刺激計(jì)劃相互作用，使國家加大對內(nèi)部市場和消費(fèi)的依賴，進(jìn)而推動了對于更高技能和知識的需求[10]。最后，城市化進(jìn)程與人口流動也對此產(chǎn)生了顯著影響[11]。大量的農(nóng)村勞動力流入城市，帶動了城鄉(xiāng)之間人口結(jié)構(gòu)和勞動市場的深刻變化，使得受過教育的人在城市中更容易找到與其技能和知識相匹配的工作，從而進(jìn)一步提高了教育的回報(bào)。綜合這四個(gè)因素，2008 年后的中國在經(jīng)濟(jì)、技術(shù)、政策和社會文化等多個(gè)方面經(jīng)歷了深刻的變革，共同推動了城鄉(xiāng)人口的教育收益率的大幅提高。

（三）中國城鄉(xiāng)各年齡段人口的教育收益率

以往研究多關(guān)注不同調(diào)查年份的研究，缺乏對不同年代勞動者的分析，實(shí)際上，出生在一個(gè)優(yōu)越的時(shí)代，在收入方面的差異，可能比教育或個(gè)人努力的貢獻(xiàn)更大，畢竟每個(gè)人都無法回避時(shí)代變遷所帶來的紅利或損失。CGSS調(diào)查橫跨近20年，為我們深入研究某一個(gè)群體提供了很好的數(shù)據(jù)支撐。我們將1949-1994年出生的群體，每1年劃分為一組，分別測算了方程（5）中各年齡組群體的明瑟教育收益率。為節(jié)約版面，表格從略。有感興趣的讀者來信索取。

統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，無論在哪個(gè)年份出生，城鎮(zhèn)勞動者的教育收益率普遍高于農(nóng)村，但相比較而言，1950 年代出生的勞動者，其教育收益率較低，從1950年到1993年40年間，各年齡段人口的教育收益率呈上升趨勢，即：出生越晚的人群，其教育收益率越高。在代際差異方面，研究發(fā)現(xiàn)50后和60后的城鎮(zhèn)戶籍同齡人教育收益率是農(nóng)村同齡人的10倍多。70后和80后城鎮(zhèn)戶籍同齡人的教育回報(bào)率優(yōu)勢明顯降低，但也是農(nóng)村同齡人的數(shù)倍。相比較而言，80后的城鄉(xiāng)同齡人口的教育收益率最接近，但90后的教育收益率的城鄉(xiāng)差距似乎又有所拉大。從年齡段看，80后的教育收益率最高，特別是1985年以后出生的人群，其教育收益率最高，這部分人群預(yù)計(jì)在2000年后就業(yè)，生逢其時(shí)，其所處時(shí)代的教育對收入的貢獻(xiàn)較高，其投資回報(bào)也較高。但是90后所面臨的困難也較多，教育收益率增速有放緩的趨勢，可能與高等教育大眾化、收入多元化以及經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變遷有關(guān)。

圖2 直觀地描繪出這46 個(gè)年份出生的城鄉(xiāng)同齡人群體在教育收益率方面的變化。橫軸為出生年份，縱軸是方程（5）中的未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)×100。

圖2 城鄉(xiāng)教育收益率比較

中國城鄉(xiāng)不同年齡組人口的教育收益率呈現(xiàn)持續(xù)增加的特點(diǎn)，主要原因包括以下一些：首先，不同年齡段間受教育質(zhì)量的顯著差異。相較于西方國家在很早前就注重教育質(zhì)量，我國在新中國初期的幾十年中，由于各種原因，教育質(zhì)量并不出色。但隨著改革開放的進(jìn)行，教育體系逐漸完善，政府增加了對教育的投入，教育質(zhì)量逐步提高。因此，相對年輕的人群受到的教育質(zhì)量更為優(yōu)良，這也意味著他們因?yàn)榻逃@得的收益也更高。其次，人力資本模型（如Mincer 模型）指出，個(gè)人的收入在很大程度上受到其人力資本的影響，包括教育程度和工作經(jīng)驗(yàn)。對于年輕一代，教育在他們的人力資本中所占比重較大，這使得他們的收入更受教育程度的影響。然而，對于較老的年齡段，工作經(jīng)驗(yàn)在其人力資本中所占比重加大，因此教育對其收入的影響相對較小。第三，受到改革開放和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動，我國的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)也在發(fā)生巨大變革，從傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)和制造業(yè)轉(zhuǎn)型為更現(xiàn)代化、知識密集型的產(chǎn)業(yè)。這無疑增加了對高技能、高教育程度勞動者的需求，進(jìn)一步推高了教育的收益率。在模型中，50-60歲的年齡段城鄉(xiāng)人口，其教育收益率可能被高估。因?yàn)樵趪衅髽I(yè)的改革中，許多此年齡段的人員被迫提前退休或下崗。而那些仍然在工作的可能是在其職業(yè)領(lǐng)域中能力更強(qiáng)、地位更高的人員，或是因?yàn)楣べY剛性而獲得更高收益的人員。這可能導(dǎo)致了對該年齡段教育收益率的高估。最后，不同年齡段的人在社會中的認(rèn)知和價(jià)值觀也在發(fā)生變化。隨著經(jīng)濟(jì)和社會的進(jìn)步，人們逐漸認(rèn)識到教育對于職業(yè)成功和經(jīng)濟(jì)回報(bào)的重要性。因此，家庭和個(gè)人越來越重視教育，期望通過它獲得更好的生活和經(jīng)濟(jì)回報(bào)。這些原因共同作用，導(dǎo)致了不同年齡段人員在中國的教育收益率持續(xù)增加。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

上述研究結(jié)果表明，近20 年中國農(nóng)村人口教育收益率穩(wěn)步提高。為了進(jìn)一步檢驗(yàn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，采用CSS數(shù)據(jù)，對主要研究結(jié)論進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

“中國社會狀況綜合調(diào)查”（Chinese Social Survey，簡稱CSS）是中國社會科學(xué)院社會學(xué)研究所于2005 年啟動的全國性大型連續(xù)性抽樣調(diào)查項(xiàng)目。該項(xiàng)目旨在通過對全國范圍內(nèi)公眾的勞動就業(yè)、家庭生活、社會態(tài)度等方面的長期縱貫調(diào)查，獲取轉(zhuǎn)型時(shí)期中國社會變遷的詳實(shí)數(shù)據(jù)，為社會科學(xué)研究和政府決策提供科學(xué)基礎(chǔ)。CSS是一項(xiàng)雙年度的縱貫調(diào)查，采用概率抽樣的入戶訪問方式，覆蓋全國31 個(gè)省/自治區(qū)/直轄市，涵蓋151個(gè)區(qū)市縣和604 個(gè)村/居委會。每次調(diào)查訪問7000至10000余個(gè)家庭，其研究結(jié)果可推論全國年滿18至69 周歲的住戶人口。為兼顧調(diào)查的連續(xù)性和社會議題的現(xiàn)實(shí)性，CSS的調(diào)查問卷設(shè)計(jì)分為基礎(chǔ)模塊、更替模塊和熱點(diǎn)模塊三個(gè)部分。本文穩(wěn)健性檢驗(yàn)所采用的數(shù)據(jù)來自基礎(chǔ)模塊的相關(guān)變量，數(shù)據(jù)處理方式與本文其他部分一致。

通過重新構(gòu)建明瑟方程模型進(jìn)行回歸分析，結(jié)果顯示兩個(gè)核心自變量的回歸系數(shù)都為正，且均顯著。

在本研究中，盡管我們?yōu)榱私鉀Q同源性問題而使用了中國社會狀況綜合調(diào)查數(shù)據(jù)（CSS2017）對部分結(jié)論進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)，但仍有一些重要方向可以進(jìn)一步探索，以提高結(jié)論的穩(wěn)健性和廣泛性，首先，我們希望增加多數(shù)據(jù)源交叉驗(yàn)證。例如，除了CGSS 和CSS2017 之外，還可以采用其他國家或地方性的大型調(diào)查數(shù)據(jù)，以檢查我們的發(fā)現(xiàn)是否在不同數(shù)據(jù)集中保持一致。在統(tǒng)計(jì)方法方面，在處理潛在的內(nèi)生性問題或同源性問題時(shí)，后續(xù)研究考慮使用工具變量法、雙重差分法或其他先進(jìn)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，進(jìn)一步確保我們的結(jié)論不受潛在偏見的影響。另外，本研究主要關(guān)注教育對收入的影響，但還有其他多種因素可能影響城鄉(xiāng)居民的收入差距，例如健康狀況、家庭背景、所在地區(qū)的經(jīng)濟(jì)狀況等。后續(xù)研究應(yīng)考慮這些變量，以更全面地解釋城鄉(xiāng)收入差距的原因。

四、討論與建議

本文基于歷年中國綜合社會調(diào)查（CGSS）95787個(gè)樣本數(shù)據(jù)，分城鄉(xiāng)40多個(gè)年齡組別，對近幾十年來中國農(nóng)村勞動人口的教育收益率的總體水平及其長期變化趨勢進(jìn)行了縱向比較評估的同時(shí)，將之與城鎮(zhèn)同齡人口進(jìn)行了比較。分析后發(fā)現(xiàn)：2008 年以后我國城鄉(xiāng)人口教育收益率均在10%以上，顯著高于之前研究的點(diǎn)估計(jì)。同時(shí)存在教育收益率城市高于農(nóng)村、教育收益率隨出生年份逐年增加的特點(diǎn)。就變化趨勢而言，此前已有文獻(xiàn)表明，中國教育收益率在2013 年后出現(xiàn)了拐點(diǎn)，呈現(xiàn)出下降跡象。本研究認(rèn)為，中國的教育收益率城市高于鄉(xiāng)村，但是收益率在10-30%之間，遠(yuǎn)高于此前的估算，教育收益率不僅沒有出現(xiàn)拐點(diǎn)，而且有加速的趨勢。

城鄉(xiāng)差異是中國許多領(lǐng)域都面臨的一個(gè)顯著問題，而城市與農(nóng)村之間教育收益率的差異可能由多種原因造成。首先，關(guān)鍵的問題是城市與農(nóng)村在就業(yè)機(jī)會和方式上存在顯著的不平等。目前，盡管農(nóng)村勞動力可以向城市轉(zhuǎn)移，但由于種種原因如戶籍制度，他們不能真正地進(jìn)行勞動力轉(zhuǎn)移，而只能作為臨時(shí)工向城市轉(zhuǎn)移。這意味著他們無法完全享受城市提供的經(jīng)濟(jì)機(jī)會。其次，教育資源在城鄉(xiāng)之間的分布嚴(yán)重傾斜。由于城市的經(jīng)濟(jì)條件和行政資源都遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于農(nóng)村，大量優(yōu)質(zhì)的教育資源也隨之集中在城市。這導(dǎo)致農(nóng)村學(xué)生在教育機(jī)會上存在實(shí)質(zhì)性的不平等，進(jìn)一步導(dǎo)致農(nóng)村人口的教育水平普遍低于城市人口。第三，由于中國的特定國情，農(nóng)村居民主要依賴體力勞動，教育的優(yōu)勢在這樣的工作環(huán)境中難以顯現(xiàn)，導(dǎo)致其教育回報(bào)率相對較低。相對的，在城市，隨著科技的發(fā)展，企業(yè)對高學(xué)歷勞動者的需求日益增加，使得受過更多教育的勞動者能夠更好地展現(xiàn)其能力和價(jià)值。然而，要深入了解這一問題，我們還需要考慮到樣本偏差的影響，因?yàn)楦邔W(xué)歷勞動者更可能集中在城市。這意味著城市與農(nóng)村之間的學(xué)歷差異可能是造成教育收益率差異的一個(gè)重要原因。為了得到更準(zhǔn)確的結(jié)論，未來的研究或許應(yīng)該根據(jù)受教育者14 歲時(shí)的戶口所在地重新劃分樣本，或者基于不同的教育層次研究他們的收益率。這樣，我們可能會獲得更具洞察力的發(fā)現(xiàn)，為政策制定提供更為精確的指導(dǎo)。

根據(jù)Mincer 模型的推導(dǎo)，教育的收益率與受教育程度差異的勞動收入有顯著關(guān)聯(lián)。當(dāng)高學(xué)歷與低學(xué)歷之間的收入差異拉大，教育的收益率隨之上升；相反，當(dāng)這一差異縮小，收益率相應(yīng)降低。基于此邏輯，相關(guān)研究識別了兩大影響教育收益率的關(guān)鍵因素：首先，是經(jīng)濟(jì)的市場化進(jìn)程；其次，是不同學(xué)歷勞動者的供需結(jié)構(gòu)演變。隨著經(jīng)濟(jì)的市場化深化，在固定的學(xué)歷勞動力供需結(jié)構(gòu)下，市場化趨勢的強(qiáng)化可優(yōu)化人力資本配置，導(dǎo)致高學(xué)歷勞動者更易進(jìn)入高收益職位，而低學(xué)歷者則面臨更大的收入壓力。如Brainerd（1998）對俄羅斯[12]、Chase（1997）對捷克斯洛伐克[13]，及李實(shí)等（2003）[14]、趙力濤（2006）[15]與丁小浩等[16]（2012）對中國的研究均支持這一結(jié)論。而根據(jù)曾學(xué)文等[17]（2010）、樊綱等[18]（2010）、王小魯?shù)萚19]（2017）的數(shù)據(jù)，中國的市場化自1978年加速，但2005年后漸趨穩(wěn)定，局部甚至出現(xiàn)回落，此階段市場化進(jìn)程的穩(wěn)定難以繼續(xù)驅(qū)動各年齡段的教育收益率上升。與此同時(shí)，另一方面的影響源自學(xué)歷勞動者的供需結(jié)構(gòu)變化。高學(xué)歷勞動者的市場需求與供應(yīng)調(diào)整會對其與低學(xué)歷勞動者間的收入差異造成影響，進(jìn)而對教育收益率造成擠壓或提振。例如，近年我國經(jīng)歷了兩大勞動力供需轉(zhuǎn)變：其一是由于人口紅利拐點(diǎn)而出現(xiàn)的“民工荒”現(xiàn)象，導(dǎo)致低學(xué)歷勞動者短缺，推升其收入；其二是1999 年起的大規(guī)模高等教育擴(kuò)張，引發(fā)高學(xué)歷勞動者供過于求，對教育收益率施加壓力。另外，勞動力年齡也對上述效應(yīng)有所調(diào)節(jié)。年輕勞動者更易受供需結(jié)構(gòu)影響，如許為民和楊陽[20]（2011）的研究指出，年輕員工的離職傾向更高。而薪酬的剛性，如Lebow[21]（2011）與陳冬華等[22]（2010）的研究所示，會影響勞動者的薪資調(diào)整空間。綜上，中國勞動力結(jié)構(gòu)的演變使年輕勞動者的教育收益率下降趨勢更為顯著，而中高齡勞動者則較為穩(wěn)定。

鑒于此，提出如下建議，供決策者參考。

首先，鑒于教育對于收入的顯著促進(jìn)作用，我們建議全面加強(qiáng)教育財(cái)政投入。教育不僅可以提升居民的教育水平，從而增加個(gè)人收入，而且從長遠(yuǎn)的角度看，增加對教育的財(cái)政投入還可以有效地縮小城鄉(xiāng)收入差距，為我國構(gòu)建和諧社會提供有力支撐。因此，為了充分釋放教育的潛力，政府應(yīng)考慮提高義務(wù)教育水平至高中階段。

其次，優(yōu)化教育資源配置至關(guān)重要。本研究顯示，城鄉(xiāng)之間在教育收益率上存在顯著的差異，其中，城市在教育資源和教育投入方面比農(nóng)村具有更多的優(yōu)勢。為了應(yīng)對這一問題，政府在增加總體教育投入的同時(shí)，需要特別加大對農(nóng)村地區(qū)的支持，確保教育資源在農(nóng)村得到公平和高效的配置，從而避免因資源分配不均帶來的低效率和浪費(fèi)。

第三，打破城鄉(xiāng)間的教育壁壘已迫在眉睫。為了進(jìn)一步提高農(nóng)村的教育水平和效果，我們應(yīng)鼓勵(lì)教育機(jī)構(gòu)和教育者在城鄉(xiāng)之間進(jìn)行更多的交流和互動。這不僅可以幫助農(nóng)村教育從城市的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)中受益，還可以幫助城市教育機(jī)構(gòu)更好地了解農(nóng)村的真實(shí)需求，從而提供更為針對性的支持。

第四，為了確保政策的調(diào)整能夠與實(shí)際效果相符，我們建議建立一個(gè)針對不同群體的教育投入與其長期收入增長的追蹤機(jī)制。通過這一機(jī)制，我們不僅可以監(jiān)測政策的實(shí)施效果，還可以根據(jù)追蹤結(jié)果對政策進(jìn)行及時(shí)的調(diào)整和優(yōu)化。