摘要：文章依據(jù)微觀調(diào)研樣本數(shù)據(jù)，采用區(qū)間回歸模型對不同就業(yè)群體的教育收益率進行了測算?；窘Y論如下：第一，技術工人群體的教育收益率偏低，但從分級教育收益率角度分析，技術工人在大專教育的收益率要高于本科教育收益率；第二，專業(yè)與職業(yè)的匹配程度與工資收入呈現(xiàn)正相關，但對技術工人的影響相對較小；第三，技工群體在積累一定工作經(jīng)驗的情況下，收入將出現(xiàn)較為明顯的提升。

關鍵詞：教育收益率；技術工人；會計師

一、 引言

目前，盡管很多學者對我國的教育收益率進行了研究，但多數(shù)文獻側重于城鎮(zhèn)教育收益率的計算（如賴德勝（1998）、羅楚亮（2007）、王海港等（2007），婁世艷，羅潤東（2009）等），對特定群體教育收益率計算的研究則很少（只有李鋒亮、李曼麗（2010）對工程師教育收益率進行了測算）；此外，很多學者都以CHNS數(shù)據(jù)庫與“中國居民收入分配課題組”的住戶調(diào)查數(shù)據(jù)為研究樣本，造成部分研究只注重估計方法的改善，而不注重改變控制變量，以更精確的測算個人能力對教育收益率的影響。本文依據(jù)山東五市與河北三市的實地調(diào)研數(shù)據(jù)對技術工人與會計師（樣本并非全是注冊會計師，下同）的教育收益率進行了比較研究，以分析增加普通教育與職業(yè)/技術教育對個人的回報。

二、 模型、數(shù)據(jù)與方法說明

1. 理論模型。

本文采用明瑟方程作為計算教育收益率的依據(jù)，明瑟方程如式（1）所示：

LnY=a+∑biE+cEXP+dEXP2+ε（1）

其中，Y表示年收入；a為截距項；E為受教育年限； EXP表示勞動力的市場經(jīng)驗，多數(shù)文獻采用工齡作為衡量指標；ε為隨機擾動項。在何亦名（2009）研究的基礎上，本文引入教育模式以及反映教育狀況與職業(yè)匹配程度的相關控制變量對明瑟人力資本模型進行改進，以衡量由于職業(yè)教育、專業(yè)與職業(yè)匹配程度所造成的勞動力市場分割對個人教育收益率帶來的影響。具體形式如式（2）、（3）所示：

LnY=a+∑biE+cEXP+dEXP2+αSex+βiXi+ε（2）

LnY=a+∑biEi+cEXP+dEXP2+αSex+βiXi+ε（3）

式（2）通過添加控制變量，對明瑟方程進行了擴展：Sex是性別虛擬變量，多數(shù)文獻在計算教育收益率時，都將性別作為一個重要的外生變量加以控制，Xi是從教育角度衡量勞動力市場分割的向量，包括教育類型（是否接受職業(yè)教育）、專業(yè)知識對工作的幫助、專業(yè)與職業(yè)是否匹配；在式（2）的基礎上，式（3）通過引入受教育程度的虛擬變量，以計量各級教育的收益率：Ei是以初中及以下為參照組的虛擬變量，反映受教育程度。在本科教育擴招的背景下，本文將本科教育與研究生及以上教育加以區(qū)分，以期準確衡量高等教育收益率。此外，在對技術工人樣本進行回歸分析時，為更好的區(qū)分個人能力，本文增加了技工等級虛擬變量。各變量的解釋如表2所示。

在過對（3）式各變量系數(shù)估計的基礎上，各級教育收益率可根據(jù)b1、b2、b3、b4的系數(shù)計算獲得，如式（4）所示：

Rn=■×100%（4）

其中，tn表示相應教育水平的受教育年限，且b0=t0=0，根據(jù)該式計算出的教育收益率的含義是：與未接受該級教育的勞動力相比，多接受一年該級教育所帶來收入增加的百分比。

2. 數(shù)據(jù)說明。

本文的數(shù)據(jù)來自中央財經(jīng)大學經(jīng)濟學院社會調(diào)研團隊于2011年8月和11月在山東5市與河北3市的實地調(diào)研與問卷調(diào)查，調(diào)研隊以隨機抽樣為原則，共發(fā)放問卷1 300份，回收1 102份，回收率為84.77%；其中有效問卷966份，有效率為87.66%。根據(jù)調(diào)查對象就業(yè)特征的不同可將全樣本劃分為兩類——技術工人（山東五市企業(yè)回收的336份有效問卷，其中技術工人294份，企業(yè)管理人員42份）與會計師（河北三市回收的672份）。本次問卷調(diào)查的一個特點是，有關收入的問題并不是采用讓調(diào)查者填寫具體數(shù)值的方法，而是讓其選擇數(shù)值區(qū)間。之所以采用這種方式，首先是因為大部分技術工人在計算工資時采用的是計件工資，無統(tǒng)一的工資標準；其次是為了讓被調(diào)查者更愿意填寫，從而使他們關于收入的問題回答更接近真實，以減少由度量誤差帶來的偏差（Juster Smith），1997）。各解釋變量的描述性統(tǒng)計如表3所示。

3. 方法。

由于本文采用的收入數(shù)據(jù)并不是具體的數(shù)值，而是有序的區(qū)間數(shù)據(jù)，因此，下文選取區(qū)間回歸模型對教育收益率進行估計。在使用區(qū)間回歸模型時，本文根據(jù)問卷對工資區(qū)間的劃分，選取兩個變量對因變量的上限與下限進行定義：當年工資處于閉區(qū)間時，則因變量的取值就是該區(qū)間的上下限；如果年工資處于大于72 000元的開區(qū)間，則定義因變量的區(qū)間下限為72 000，上限為+∞。在此基礎上，使用極大似然方法對參數(shù)進行估計。各收入組的分布如圖1所示（總樣本的工資均值為3 316.87元，技工樣本為2 544.90元，會計師樣本為3 654.61元）。

三、 結果及相關分析

1. 平均教育收益率的估計。

本部分首先采用上文提及的估計方法，根據(jù)就業(yè)群體的不同，選取全樣本、技工樣本與會計工作者樣本對式（2）的參數(shù)進行了估計，結果如表4所示。

回歸結果說明以下問題：

（1）擬合情況的數(shù)據(jù)說明，三個模型均通過了顯著性檢驗，并且不存在異方差等問題。系數(shù)估計值的顯著情況說明，除工作經(jīng)驗、工作經(jīng)驗的平方、專業(yè)知識對工作幫助以外，其余自變量在三個模型中均顯著；此外，表示教育類型的虛擬變量在全樣本估計中的系數(shù)通過了顯著性檢驗，說明分別估計兩類工作群體的教育收益率是有必要的。

（2）三個樣本的回歸結果中，以會計工作者為主的樣本的教育收益率最高，以技術工人為主的樣本的教育收益率最低，該結果不但說明不同就業(yè)群體之間的教育收益率存在一定差距，而且反映出接受職業(yè)教育并不能夠使技術工人獲得相對較高的收益。

（3）控制變量的系數(shù)說明：①女性獲得的工資收入少于男性，在技工樣本中，女性與男性在工資收入的差距最大，達到25%左右；②盡管多數(shù)勞動力認為專業(yè)知識對工作比較有幫助，但是這種幫助并不能夠帶來工資收入的提高；③專業(yè)與職業(yè)的匹配程度與工資收入呈現(xiàn)正相關，說明專業(yè)對口程度與個人工資收入聯(lián)系緊密，這也在一定程度上驗證了篩選理論；④專業(yè)與職業(yè)不匹配對技術工人收入的影響最小，本文認為，這是由于職業(yè)教育的特色是注重技能的培養(yǎng)，與生產(chǎn)中的崗位聯(lián)系更加緊密；⑤教育類型的虛擬變量說明，接受職業(yè)教育的勞動力所獲收入明顯低于接受普通教育的勞動者，在技工短缺的背景下，該現(xiàn)象說明技術工人與會計師明顯處于兩個不同的勞動力市場，造成這種勞動力市場分割的原因，表面上看是職業(yè)與部門的不同，實質(zhì)上是由于教育類型的不同，在就業(yè)之前就已劃定；⑥技術工人樣本的回歸結果中，技工等級虛擬變量的系數(shù)說明，技術工人的收入水平與其掌握的技能水平有著明顯的正相關關系。

（4）從總體趨勢看，三個樣本的教育收益率估計系數(shù)都在添加控制變量（性別、勞動力市場分割與技工等級）后下降，但控制變量對不同樣本教育收益率估計系數(shù)的影響并不相同。表5是三個樣本在添加控制變量后的教育收益率變化情況。

通過表5可以看出：添加控制變量之后，全樣本回歸中教育收益率的估計系數(shù)由11.88%下降至7.49%，增加一年教育對工資收入的增長效應下降了4.39個百分點，會計師樣本的降幅為1.54%，技工樣本受到的影響相對較小，為0.48%?？梢?，性別與教育類型不同對兩類就業(yè)群體的教育收益率有顯著影響：在職業(yè)教育對應的勞動市場中，由于專業(yè)對口性強，使勞動力易于就業(yè)，但在就業(yè)后需要花費較長時間積累工作經(jīng)驗，只有在經(jīng)驗與技術積累到一定程度，才能使工資出現(xiàn)較大程度的提升；相對而言，普通高等教育對應的勞動力市場中，專業(yè)對口性較低，以本次調(diào)研為例，會計工作者樣本中認為專業(yè)與職業(yè)完全對口的僅占不到50%。因此，發(fā)揮個人能力，彌補專業(yè)與職業(yè)之間的“隔閡”，是造成上述高等教育收益率降低的重要原因，也是造成我國大學畢業(yè)生結構性失業(yè)的主要原因。

2. 不同學歷層次教育收益率的估計。

在平均教育收益率測算的基礎上，本文對式（3）進行估計（以初中學歷作為參照組），得到高中、大專、本科、研究生及以上虛擬變量的估計值，之后將結果代入式（4）計算，以得出接受不同層級的教育對勞動者的回報情況?；貧w結果如表6所示。

通過對分級教育收益率的計算（控制變量作用下）可以看出：

（1）在高校擴招的大環(huán)境下，本科教育的收益率已明顯減低，多接受一年本科教育的收益率僅為2.45%；而多接受一年研究生教育相對于高中的收益率則為6.03%，該結果在一定程度上與何亦名（2009）關于我國高等教育收益率下降的結論相吻合。

（2）技術工人接受大專教育的收益率為4.17%，不僅高于依據(jù)全樣本估計結果計算得出的3.26%，也高于本科教育收益率。上述結果說明：①盡管技術工人群體的教育收益率最低，但是技術工人接受高等職業(yè)教育（大專是職業(yè)教育體系中最高學歷）的收益率卻相對較高（僅低于研究生教育收益率）；②造成技術工人教育收益率與薪酬偏低的原因在于該群體所接受的教育不足。本文認為，造成這種情況的原因有四方面：一是1999年以來的本科教育擴招，擴大了普通教育規(guī)模，而相對壓縮了職業(yè)教育的發(fā)展空間。二是長期以來對職業(yè)教育的重視不足，根據(jù)表3的統(tǒng)計結果，從受教育年限看，技術工人樣本的平均受教育年限為13.39年，未能完成大專教育；從完成各級教育的比重看，完成大專教育的比重不足53%，而會計師樣本中完成本科以上教育的比重超過90%；三是技術工人不僅收入較低，社會地位也較低。根據(jù)本次調(diào)研的統(tǒng)計，近60%的技術工人認為該職業(yè)在社會處于弱勢地位；近70%的技術工人表示，不愿讓子女繼續(xù)從事同樣的工作。四是技術工人需要較長的工作時間積累經(jīng)驗與技能。據(jù)調(diào)研組在企業(yè)獲取的訪談資料，中專技校畢業(yè)后走上崗位的技術工人至少需要經(jīng)過半年的學徒工培訓，才能適應崗位的技術要求，并且需要3年～5年的時間才能具備高級工的技術水平；此外，調(diào)查問卷的統(tǒng)計說明，近68%的技術工人認為由初級工晉升到高級技師有難度。由此可見，中專技校對技術工人勞動能力的培養(yǎng)并不能夠滿足工作崗位的需要，完成大專階段的教育能夠使其獲得更高的勞動技能，因此提高了技術工人群體在該階段教育的收益率。

四、 結論與建議

通過對不同就業(yè)群體教育收益率的計算，本文得出以下結論：第一，技術工人群體的教育收益率偏低，但從分級教育收益率角度分析，我國本科教育的收益率已處于較低的水平，技術工人在大專教育的收益率要高于本科教育收益率；第二，控制變量的系數(shù)估計說明，我國現(xiàn)有的教育類型導致我國勞動力市場出現(xiàn)分割，這種分割的現(xiàn)狀則通過職業(yè)教育與高等教育畢業(yè)生所從事的職業(yè)表現(xiàn)出來；第三，專業(yè)與職業(yè)的匹配程度對教育收益率有較為顯著的影響，但是對技術工人的影響相對較小，這是由于技術工人群體所學專業(yè)與職業(yè)的匹配程度較高所致。第四，隨著技術工人掌握技能水平的逐步增加，其收入也將不斷提升。

就政策含義來說，首先應繼續(xù)加強和改善職業(yè)教育，特別是高等職業(yè)教育；強化本科教育中應用型人才培養(yǎng)的專業(yè)與職業(yè)的對應性，同時，強化專業(yè)基礎教育，拓寬學生的職業(yè)適應性；其次，通過市場供求機制和工資指導價位等提高技術工人，特別是高級技師的勞動報酬；增加一般性培訓的社會機構，并通過政策引導、宣傳示范等加強企業(yè)進行特殊培訓的積極性、自覺性。再次，通過發(fā)揮政府的指導作用規(guī)范勞動力市場建設：教育機構應注重提高培養(yǎng)學生的綜合素質(zhì)和能力，相關政府部門和社會團體應規(guī)范、修訂、監(jiān)督執(zhí)行職業(yè)資格制度、職業(yè)技能等級、專業(yè)職稱等級，協(xié)調(diào)教育機構的專業(yè)與職業(yè)技能之間的匹配關系。

參考文獻：

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5. 李鋒亮，李曼麗.對工程師教育收益率的實證研究——基于“卓越工程師計劃”調(diào)查數(shù)據(jù)的分析.中國人口科學.2009，（2）：44-54.

6. 何亦名.教育擴張下教育收益率變化的實證分析.中國人口科學.2009，（2）：44-54.

基金項目：中央財經(jīng)大學2012年研究生科研創(chuàng)新基金資助。

作者簡介：蔣選，中央財經(jīng)大學經(jīng)濟學院教授、博士生導師，經(jīng)濟學博士；趙錚，中央財經(jīng)大學經(jīng)濟學院博士生；李丕毅，中央財經(jīng)大學統(tǒng)計學院碩士生。

收稿日期：2013-01-26。