吳 楊，施永孝

(北京理工大學(xué) 教育研究院，北京100010)

一、前言

工業(yè)化和現(xiàn)代化的發(fā)展，促使農(nóng)村富余勞動(dòng)力開始向城市轉(zhuǎn)移，變成“農(nóng)民工”。根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局抽樣調(diào)查結(jié)果，2013年全國農(nóng)民工總量26 894萬人，比上年增加633 萬人，增長2．4%，1980年及以后出生的新生代農(nóng)民工12 528 萬人，占農(nóng)民工總量的46．6%，占1980年及以后出生的農(nóng)村從業(yè)勞動(dòng)力的比重為65．5%。［1］新生代農(nóng)民工和老一輩農(nóng)民工在教育水平、職業(yè)期望以及生活方式等方面存在較大差異，其教育水平的差異見表1。

表1 新生代農(nóng)民工和老一輩農(nóng)民工教育水平比較

如表1所示，高中及以上文化程度的新生代農(nóng)民工占到三分之一，比老一代農(nóng)民工高19．2個(gè)百分點(diǎn)。新生代農(nóng)民工更多地集中在東部地區(qū)和大中城市。從新生代農(nóng)民工就業(yè)地點(diǎn)看，6 872萬人在地級以上大中城市務(wù)工，占新生代農(nóng)民工的54．9%，老一代農(nóng)民工這一比例為26%，新生代農(nóng)民工更偏好在大中城市務(wù)工。八成以上的新生代農(nóng)民工選擇外出就業(yè)，而且近87．3%的新生代農(nóng)民工沒有從事過任何農(nóng)業(yè)生產(chǎn)勞動(dòng)。此外，新生代農(nóng)民工更多的從事制造業(yè)，更傾向于就地消費(fèi)。鑒于新生代農(nóng)民工的教育水平和職業(yè)與老一代的農(nóng)民工的特征差異，研究新生代農(nóng)民工的教育水平和其職業(yè)是否匹配，對指導(dǎo)新生代農(nóng)民工規(guī)劃職業(yè)、擇業(yè)與就業(yè)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

國際經(jīng)濟(jì)學(xué)界和教育經(jīng)濟(jì)學(xué)界對教育投資收益率研究始于20世紀(jì)50年代左右。當(dāng)時(shí)西方國家學(xué)者調(diào)查眾多的教育收益率來證明人力資本理論的假設(shè)，并成為西方國家后來加大對教育投資，國民經(jīng)濟(jì)快速增長的理論基礎(chǔ)。關(guān)于教育—職業(yè)匹配對教育收益率影響的研究較早的是明瑟，他建立了關(guān)于教育回報(bào)的模型—明瑟收入模型。Duncan 在教育回報(bào)的研究中，將聲望、性別等納入地位取得模型。［2］Sichenman 針對勞動(dòng)力市場的過度教育情況以及教育—職業(yè)匹配進(jìn)行數(shù)據(jù)調(diào)研分析。［3］Rumberger 針對教育—職業(yè)是否匹配的三種情況的收益率進(jìn)行研究分析。［4］西方國家關(guān)于教育—職業(yè)匹配對薪資影響研究較深入的是Bauer。［5］這些研究已經(jīng)達(dá)成共識，實(shí)際教育收益率低于工作所需教育收益率，無論教育過高還是教育不足都將使個(gè)人教育收益率降低。

關(guān)于農(nóng)民以及農(nóng)民工教育西方國家研究和中國有很多不同的地方，西方國家對于“農(nóng)民工”，這個(gè)中國特有群體的相關(guān)研究少之又少。英國經(jīng)濟(jì)學(xué)家舒馬赫注重研究發(fā)展中國家教育問題，但是更多的時(shí)候假設(shè)研究對象從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，并在研究農(nóng)業(yè)生產(chǎn)前提下，研究農(nóng)民教育收益率。［6］李實(shí)和王海港利用1995年和2002年家庭收入調(diào)查數(shù)據(jù)估算和解釋中國城市和農(nóng)村地區(qū)的個(gè)人教育收益率。［7］孫志軍揭示了教育與收入、收入分配及勞動(dòng)力市場之間的關(guān)系及其政策含義。［8］杜育紅對內(nèi)蒙古赤峰市城鎮(zhèn)地區(qū)的個(gè)人教育與收入及勞動(dòng)力市場經(jīng)歷進(jìn)行了研究。［9］岳昌君則研究教育收益率個(gè)體間的差異，提出行業(yè)、地域以及是否流動(dòng)將影響教育收益率。［10］汪傳艷針對新生代農(nóng)民工教育需求進(jìn)行分析，研究發(fā)現(xiàn)新生代農(nóng)民工對于自身教育水平需求較為清晰。［11］劉萬霞則通過問卷調(diào)查研究職業(yè)教育對農(nóng)民工收入的影響，并分析農(nóng)民工的教育收益率。［12］董延芳和劉傳江通過實(shí)證研究農(nóng)民工過度教育對其收入的影響。［13］這些研究更多的是針對新生代農(nóng)民工教育需求進(jìn)行分析，而針對新生代農(nóng)民工教育收益率的實(shí)證分析較少。

本文通過ORU 模型，針對新生代農(nóng)民工群體的教育水平以及其職位教育需求進(jìn)行分析，研究教育—職業(yè)匹配對其教育收益率的影響。

二、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與研究變量

研究設(shè)計(jì)共分為兩個(gè)階段:新生代農(nóng)民工教育—職業(yè)匹配度研究、新生代農(nóng)民工教育—職業(yè)匹配對其教育收益率的影響研究。新生代農(nóng)民工教育與職業(yè)匹配研究主要是調(diào)查新生代農(nóng)民工自身教育水平與所從事職業(yè)教育需求匹配程度。新生代農(nóng)民工教育—職業(yè)匹配對其教育收益率影響，則是研究新生代農(nóng)民工這一群體的教育過剩、教育不足以及適當(dāng)教育的教育收益率。

1.研究設(shè)計(jì)

本文主要采用深入訪談、問卷調(diào)查、職位教育測量、ORU 模型擬合以及回歸分析等方法分析教育—職業(yè)匹配對新生代農(nóng)民工收入的影響。本研究分為深入訪談和問卷調(diào)研兩個(gè)階段。第一階段:項(xiàng)目組根據(jù)研究的主題，選擇了20 個(gè)新生代農(nóng)民工進(jìn)行了深入訪談，涉及制造業(yè)、建筑業(yè)以及服務(wù)業(yè)等，訪談話題涉及學(xué)歷需求、職業(yè)規(guī)劃、工資收入以及生活情況等。第二階段:綜合深入訪談和前人研究經(jīng)驗(yàn)制定調(diào)研問卷，并進(jìn)行問卷的試發(fā)放。并在火車站、工廠、飯店以及建筑工地等，新生代農(nóng)民工聚集的地方發(fā)放問卷。問卷共發(fā)放250 份，回收問卷250 份，有效問卷225 份，有效問卷率為90%。項(xiàng)目組成員現(xiàn)場指導(dǎo)訪談?wù)咛顚憜柧?，以保障?shù)據(jù)質(zhì)量。

2.因變量選擇

在同20 多位新生代農(nóng)民工的深入訪談中，新生代農(nóng)民工談到工作時(shí)提及更多的是工作的報(bào)酬、工作的環(huán)境以及工作前景。工作報(bào)酬是新生代農(nóng)民工提及較多的詞匯，深入訪談過程中發(fā)現(xiàn)，新生代農(nóng)民工的工資之外的福利較少，工資占據(jù)勞動(dòng)報(bào)酬的絕對份額，且工資以月薪形式發(fā)放，因此本文選擇新生代農(nóng)民工月工資作為因變量。

3.自變量選擇

綜合深入訪談資料和相關(guān)研究分析得知，影響新生代農(nóng)民工工資的因素主要有教育水平、工作年限、社會(huì)關(guān)系、性別以及教育與職業(yè)的匹配程度等。本文的研究重點(diǎn)為新生代農(nóng)民工的教育水平和職業(yè)匹配對其工資收入的影響。因此本文利用ORU 模型方法，具體的將明瑟模型中的個(gè)體受教育年限(S)細(xì)分為過度教育年限(So)、工作所需教育年限(Sr)和教育不足年限(Su)三個(gè)自變量。

4.研究方法選擇

教育收益率計(jì)算方法有兩種:一種是內(nèi)部收益率法，另一種是明瑟收益函數(shù)法，此外還有基于明瑟收益函數(shù)的過度教育收入模型(ORU 模型)。［14］教育—職業(yè)測度方法有三種:職位分析法、自我測評法以及標(biāo)準(zhǔn)差法，本文教育—職業(yè)匹配采取的測度方法為自我評估法，就是通過被訪者對其所從事的職業(yè)和崗位進(jìn)行自我評估來確定其教育和職業(yè)匹配程度。針對ORU 模型進(jìn)行改進(jìn)，在控制性別、工作行業(yè)的基礎(chǔ)上利用線性回歸方法進(jìn)行模型擬合。具體如下:

ORU 模型式中Y 代表工資收入，Sr指的是工作所需教育年限，S 代表新生代農(nóng)民工實(shí)際所接受的教育年限;So代表過度教育年限，Su指的是代表教育不足年限;實(shí)際教育年限與工作所需年限的差值為過度教育年限數(shù)(見式4);工作所需年限與實(shí)際教育年限的差值為教育不足年限(見式5)。X 代表其他影響個(gè)體收益率的因素(如工作經(jīng)驗(yàn)、培訓(xùn)等)，ε 代表標(biāo)準(zhǔn)誤。ORU 回歸模型針對新生代農(nóng)民工工資收入和過度教育(So)與教育不足(Su)的年限進(jìn)行回歸分析。

三、研究結(jié)果與討論

1.新生代農(nóng)民工特征均值分析

根據(jù)調(diào)查問卷所調(diào)查的225 位新生代農(nóng)民工，針對不同性別的新生代農(nóng)民工的收入Y、工作所需教育水平各個(gè)特征變量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。具體見表2所示。

表2 分性別均值教育水平統(tǒng)計(jì)

由表2分析可知，不同性別的新生代農(nóng)民工在工資收入、教育水平上不存在顯著性差異，很重要的原因就是由于新生代農(nóng)民工從事職業(yè)的分工程度較低，對教育水平的要求不存在顯著性差異。新生代農(nóng)民工平均工作年限是4．23年，這和新生代農(nóng)民工年齡相符合。新生代農(nóng)民工平均教育年限是13年，我國15 歲以上人口平均受教育年限是8．5年，新生代農(nóng)民的平均受教育年限高于這一水平。

2.新生代農(nóng)民工教育—職業(yè)匹配率分析

新生代農(nóng)民工教育—職業(yè)匹配指的是崗位所需要教育水平Sr與從事該職位的個(gè)體所具備的教育水平S 是否相匹配。由于本課題采取的職位教育需求分析方法是自我測量方法，既是通過從事該職位的新生代農(nóng)民工個(gè)體對所從事職位對教育水平進(jìn)行估計(jì)，因此，教育與職位是否配主要研究Sr與S 的關(guān)系。根據(jù)我們調(diào)查問卷所得到的結(jié)果分析見表3。

表3 新生代農(nóng)民工教育—職業(yè)匹配率分析

表3所示，新生代農(nóng)民工教育—職業(yè)匹配度較低。數(shù)據(jù)顯示，53%的新生代農(nóng)民工存在教育不足問題，17%的新生代農(nóng)民工認(rèn)為自己的教育過剩，有30%的新生代農(nóng)民工認(rèn)為自己所接受的教育程度和自己所從事的職業(yè)相匹配。

3.相關(guān)分析

本文假設(shè)新生代農(nóng)民工所從事工作所需的教育年限，新生代農(nóng)民工的教育年限以及工作經(jīng)驗(yàn)是影響新生代農(nóng)民工工資收入的重要因素。針對新生代農(nóng)民工工資收入與其相關(guān)影響因素進(jìn)行相關(guān)分析具體如表4。

表4 相關(guān)因素與工資收入相關(guān)性

由表4可知工作經(jīng)驗(yàn)、教育水平等對新生代農(nóng)民工的工資收入影響較大，其中教育年限對新生代農(nóng)民工的工資收入影響是正向的，即教育水平越高新生代農(nóng)民工工資將收入越高。

4.新生代農(nóng)民工工資收入回歸分析

通過教育和工資的收入相關(guān)性分析，得出教育是影響新生代農(nóng)民工工資收入的重要因素。其中，自變量引入職位教育年限Sr、過度教育年限So、教育不足年限Su、工作經(jīng)驗(yàn)X 作為自變量，工資收入Y作為因變量。通過ORU 模型進(jìn)行建模分析，如(式6)所示:

其中a0是常數(shù)變量，a1是過度教育的系數(shù)，指的是過度教育年限每增加一年對收入的影響。a2指的是職位所需教育對收入的影響，同時(shí)也是教育—職位匹配條件下的教育收益率，即是教育—職位匹配的收益率;a3是教育不足條件下的教育收益率，指的是教育不足情況下，教育每增加一年對收入的影響。模型擬合目的旨在求出各個(gè)自變量的系數(shù)，即找出每個(gè)自變量每變化一個(gè)單位對于因變量收入的影響。根據(jù)模型進(jìn)行模擬結(jié)果如表5:

表5 ORU 模型回歸分析

根據(jù)調(diào)查所得到的數(shù)據(jù)，進(jìn)行模型擬合所得到的各個(gè)自變量的系數(shù)如表5所示。其中，常數(shù)變量為7．359;工作年限的系數(shù)為0．064，即表明工作年限每增加一年將對新生代農(nóng)民工收入的對數(shù)將增加0．064;工作所需受教育年限Sr每變化一個(gè)單位，收入對數(shù)將變化0．033;過度教育年限So每變化一個(gè)單位，收入對數(shù)將變化0．023;教育不足年限Su每變化一個(gè)單位，輸入對數(shù)將變化－0．019。經(jīng)過擬合后得到的ORU 模型如(式7)所示:

對所建立的ORU 模型結(jié)果如表示所示，其中F檢驗(yàn)值為55．037，查表得知調(diào)查樣本中存在離群值，而且至少存在兩個(gè)離群值。針對模型擬合優(yōu)度檢驗(yàn)值R 值為0．711，R 值越接近1，模型擬合越好，但是R 并不能完全準(zhǔn)確判定模型擬合優(yōu)劣，針對ORU 模型擬合R 值為0．711，模型擬合優(yōu)度較高。

5.不同性別下的教育—職業(yè)匹配收益率

調(diào)查數(shù)據(jù)表明，男女的教育水平存在較大差異，所從事職業(yè)教育需求也存在極大的差異。因此，需要針對不同性別的教育—職業(yè)匹配收益率進(jìn)行分析，根據(jù)所調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析所得到的結(jié)果如表6所示。

表6 新生代農(nóng)民工的教育—職業(yè)匹配回歸分析

式(8)為男性新生代農(nóng)民工ORU 模型回歸結(jié)果，式(9)為女性新生代農(nóng)民工ORU 模型回歸結(jié)果。男性過度教育So的系數(shù)是0．009，女性的為0．005，女性新生代農(nóng)民工過度教育收益率較低;男性教育—職業(yè)匹配系數(shù)為0．030，女性為0．039，兩者之間不存在顯著差異;男性新生代農(nóng)民工教育不足Su系數(shù)為－0．024，而女性為－0．011，男性教育不足對工資收入影響更大。工作經(jīng)驗(yàn)對男性的工資收入影響也大于女性，這和男女新生代農(nóng)民工從事的職業(yè)性質(zhì)有關(guān)，男性從事的職業(yè)更多要求技術(shù)性，對學(xué)歷的要求更高，女性從事的職業(yè)更多集中在餐飲業(yè)和服務(wù)業(yè)，教育對薪資影響差異較小。

ORU模型回歸結(jié)果顯示教育—職業(yè)匹配時(shí)教育收益率最大，教育水平不足是限制新生代農(nóng)民工工資收入重要因素，而新生代農(nóng)民工雖然教育年限高于老一輩農(nóng)民工，但是仍存在較為嚴(yán)重的教育不足。

四、結(jié)論與建議

綜合以上分析可知，新生代農(nóng)民工的工資收入受教育水平的影響較大，當(dāng)新生代農(nóng)民工教育—職業(yè)匹配時(shí)其教育收益率最高;影響新生代農(nóng)民工工資收入的因素是多元的。結(jié)合分析結(jié)果與我國新生代農(nóng)民工實(shí)際教育情況，本文提出以下三點(diǎn)建議:

1.豐富教育途徑，提高新生代農(nóng)民工教育水平

新生代農(nóng)民工存在較為嚴(yán)重的教育不足，教育不足是導(dǎo)致新生代農(nóng)民工工資收入較低的重要因素，提高新生代農(nóng)民工教育水平是提高其工資收入的有效途徑。我國教育基礎(chǔ)和發(fā)達(dá)國家相比仍存在較大差距，新生代農(nóng)民工缺乏合適的教育途徑。深入訪談過程中，新生代農(nóng)民工表達(dá)希望接受繼續(xù)教育的愿望，也同時(shí)表達(dá)了工作和生活的壓力無法接受全日制的在校學(xué)習(xí)的擔(dān)憂。因此需展開多種形式的教育教學(xué)，充分利用互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的便利，展開諸如網(wǎng)絡(luò)課堂、MOOCS 課程等，豐富教育途徑，提高新生代農(nóng)民工教育水平。

2.提供繼續(xù)教育補(bǔ)助，降低新生代農(nóng)民工受教育成本

新生代農(nóng)民工對教育的渴望十分迫切，高昂的教育費(fèi)用是阻礙他們接受教育的因素之一，提供一定的教育補(bǔ)助能夠減輕新生代農(nóng)民工受教育成本，從而激勵(lì)新生代農(nóng)民工接受所需教育。提供教育補(bǔ)助的形式可以采取專項(xiàng)基金、教育券或者直接將相應(yīng)補(bǔ)助分配到培訓(xùn)機(jī)構(gòu)和高校，從而使資金能夠有效的使用到對新生代農(nóng)民工的教育培訓(xùn)中。

3.建立健全新生代農(nóng)民工職業(yè)規(guī)劃等相關(guān)服務(wù)

現(xiàn)階段的農(nóng)民工求職服務(wù)更多偏重于促進(jìn)就業(yè)，可對擇業(yè)以及職業(yè)規(guī)劃的服務(wù)卻較少。新生代農(nóng)民工教育與職業(yè)匹配時(shí)教育收益率較高，提供職業(yè)規(guī)劃服務(wù)能夠提高新生代農(nóng)民工教育—職業(yè)匹配程度，進(jìn)而提高新生代農(nóng)民工的教育收益率。

總之，新生代農(nóng)民工是新農(nóng)村建設(shè)和我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量，提高新生代農(nóng)民工教育水平具有較大的社會(huì)效益。多途徑的提高新生代農(nóng)民工的教育水平，進(jìn)而促進(jìn)其教育—職業(yè)相匹配對提高新生代農(nóng)民工工資收入、促進(jìn)國家產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、實(shí)現(xiàn)我國民族復(fù)興具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

［1］2013年國家統(tǒng)計(jì)公報(bào)．［2014．5．12］．http://www．gov．cn/gzdt/2013-02/22．

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［4］Rumberger，R．W．The Impact of Surplus Schooling on Productivity and Earning［J］．Journal of Human Resources，1987，(22)．

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［6］Ahn，J．，S．J．Moon，and Y．S．Lee．“Mismatch and Job Satisfaction of Korean Workers”［J］．Paper presented at the Asian Consumer and Family Economics Association Conference，2001，July(5)，China．

［7］王海港，李實(shí)．城鎮(zhèn)居民教育收益率的地區(qū)差異及其解釋［J］．經(jīng)濟(jì)研究，2007，(8):73—81．

［8］孫志軍．中國教育個(gè)人收益率研究:一個(gè)文獻(xiàn)綜述及其政策含義［J］．中國人口科學(xué)，2004，(5):65—80．

［9］杜育紅．中國欠發(fā)達(dá)地區(qū)的教育、收入與勞動(dòng)力市場經(jīng)歷——基于內(nèi)蒙古赤峰市城鎮(zhèn)地區(qū)的研究［J］．管理世界，2003，(9):68—75．

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［13］董延芳，劉傳江，胡銘．農(nóng)民工的過度教育與收益率的統(tǒng)計(jì)考量［J］．統(tǒng)計(jì)與決策，2012，(9):104—106．

［14］武向榮．過度教育的經(jīng)濟(jì)學(xué)分析及政策選擇［J］．大學(xué)，2008，(1):45—49．

［15］James W．Overeducation and Earnings:A Structural Approach to Differential Attainment in the U．S．Labor Force(1970—1982)Shockey American Sociological Review，Vol．54，No．5，1989(10)．