韓文龍 劉 璐

(西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，四川 成都 611130)

一、問(wèn)題的提出

教育問(wèn)題不僅僅關(guān)系著創(chuàng)新生產(chǎn)力的發(fā)展，也關(guān)乎社會(huì)的和諧穩(wěn)定。放眼未來(lái)，到2035年中國(guó)要基本實(shí)現(xiàn)社會(huì)主義現(xiàn)代化，中等收入群體比例明顯提高，城鄉(xiāng)區(qū)域發(fā)展差距和居民生活水平差距顯著縮小，到本世紀(jì)中葉實(shí)現(xiàn)全體人民共同富裕的宏偉目標(biāo)，則教育應(yīng)當(dāng)發(fā)揮社會(huì)公平的穩(wěn)定器作用。教育是提高國(guó)民素質(zhì)、提高創(chuàng)新能力和發(fā)展生產(chǎn)力的基礎(chǔ)工程，教育對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有兩方面作用，一是直接對(duì)個(gè)人收入的提高，二是間接改善社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境，如教育有助于減少失業(yè)和犯罪[1]。其中教育對(duì)個(gè)人收入的提高又被稱為教育的回報(bào)率，這一指標(biāo)是激勵(lì)個(gè)體接受更高教育、產(chǎn)生更多社會(huì)正外部性的關(guān)鍵因素。研究中國(guó)教育回報(bào)率尤其是不同教育階段的回報(bào)率變動(dòng)趨勢(shì)，對(duì)于經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展具有重要意義。

由于沒(méi)有長(zhǎng)時(shí)段的微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，中國(guó)近幾十年來(lái)的教育回報(bào)率沒(méi)有形成一致的長(zhǎng)期估算。考慮到教育成本數(shù)據(jù)難以獲取，本文采用明瑟收入函數(shù)法，使用CHNS①、CLDS②和CGSS③合并后的1991～2016年的數(shù)據(jù)，分別對(duì)均質(zhì)的年教育回報(bào)率、地區(qū)和城鄉(xiāng)教育回報(bào)率以及異質(zhì)的不同教育階段回報(bào)率的變動(dòng)趨勢(shì)和影響因素進(jìn)行了分析。在研究方法上，本文在最小二乘法的基礎(chǔ)上，運(yùn)用了不會(huì)損失樣本量的分位數(shù)回歸方法[2]，這一方法不僅使回歸結(jié)果更為穩(wěn)健，還可以將傳統(tǒng)的個(gè)人教育回報(bào)率細(xì)分為高收入群體、中等收入群體和低收入群體的教育回報(bào)率，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)中國(guó)教育回報(bào)率影響因素和變動(dòng)趨勢(shì)的結(jié)構(gòu)性分析。

二、文獻(xiàn)綜述

(一)國(guó)外教育回報(bào)率估計(jì)研究

關(guān)于教育回報(bào)率估計(jì)的研究最早興起于國(guó)外。共有四大估計(jì)方法：(1)20世紀(jì)50年代后期的“詳細(xì)闡述法”，將回報(bào)率定義為在某一時(shí)刻上收益流等于成本流的折現(xiàn)率[3]。使用該方法需要事先獲得年齡收入曲線，經(jīng)常表現(xiàn)為對(duì)樣本數(shù)據(jù)的鋸齒狀敏感且本身難以獲取。為了克服這一困難，發(fā)展出平滑處理的方式，將相等教育水平的從業(yè)人員按年齡分組回歸，然后再利用該回歸結(jié)果建立年齡收入曲線。改良后的這種方法對(duì)數(shù)據(jù)量要求很大，且教育投資的內(nèi)部回報(bào)率對(duì)外設(shè)參數(shù)(教育對(duì)收入增加的影響程度)非常敏感。(2)20世紀(jì)70年代由經(jīng)濟(jì)學(xué)家雅各布·明瑟(Jacob Mincer)提出的明瑟收入函數(shù)方程，將教育作為一個(gè)重要變量，教育變量的系數(shù)就是個(gè)人收益率[4]。該函數(shù)中沒(méi)有涵蓋教育的個(gè)人成本，但是作為一個(gè)工資定價(jià)模型，它揭示了工作經(jīng)驗(yàn)、教育年限等因素對(duì)工資報(bào)酬的影響，從而決定人力資本最佳教育投資水平。盡管這種方法不是數(shù)學(xué)意義上的收益率，但憑借其特有的勞動(dòng)力市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)含義和簡(jiǎn)單易行的方法，成為研究教育回報(bào)率使用最廣泛的方法，為此，本文也擬運(yùn)用這種方法。(3)“捷徑法”，該方法將個(gè)人收入用特定教育水平的勞動(dòng)者的平均收入來(lái)代替，在個(gè)人收入數(shù)據(jù)難以獲取時(shí)有一定意義。(4)加里·貝克爾(Gary S Becker)提出的成本收益法，也被稱為凈現(xiàn)值法[5]。這里教育總成本既包括機(jī)會(huì)成本也包括直接成本，凈收益是教育潛在收益和教育總成本之差，該方法因難以計(jì)算且數(shù)據(jù)難以獲取而很少被用到。

國(guó)外學(xué)者也注意到不同教育階段對(duì)個(gè)人教育回報(bào)率有著異質(zhì)性的影響。喬治·薩卡羅普洛斯(George Psacharopoulos)運(yùn)用不同國(guó)家數(shù)據(jù)得出,教育的社會(huì)回報(bào)率隨著教育階段的提高而減少,個(gè)人教育回報(bào)率除了發(fā)達(dá)國(guó)家外高等教育回報(bào)率不低于中等教育回報(bào)率[6]。值得注意的是，這一結(jié)論是教育回報(bào)率在部分國(guó)家的變化情況,并不意味著所有國(guó)家的教育回報(bào)率隨著教育階段變化的特點(diǎn)都是如此。有學(xué)者對(duì)尼日利亞的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究發(fā)現(xiàn)，不管是被雇傭人員還是自我創(chuàng)業(yè)人員,教育回報(bào)率都隨著教育水平的提高而增加[7]。中國(guó)的教育回報(bào)率如何隨教育水平提高而變化以及是否呈現(xiàn)先低后高的規(guī)律值得我們進(jìn)一步探究。

(二)中國(guó)教育回報(bào)率變動(dòng)趨勢(shì)研究現(xiàn)狀

關(guān)于中國(guó)教育回報(bào)率的研究，早期學(xué)者更加關(guān)注中國(guó)教育回報(bào)率的測(cè)算及其變動(dòng)趨勢(shì)，尤其是考察九年義務(wù)教育普及和大學(xué)生擴(kuò)招政策對(duì)教育回報(bào)率變動(dòng)趨勢(shì)的影響[8-10]。隨著中國(guó)教育回報(bào)率研究逐步向著模型精細(xì)化方向發(fā)展，學(xué)者們更加關(guān)注實(shí)證分析中的計(jì)量偏誤及處理方式[11-12]，對(duì)于基礎(chǔ)的教育回報(bào)率變動(dòng)趨勢(shì)研究成果相對(duì)較少，但是近年來(lái)出現(xiàn)的大學(xué)生就業(yè)難現(xiàn)象和教育無(wú)用論的甚囂塵上，中國(guó)教育回報(bào)率是否不再呈現(xiàn)過(guò)去的上升趨勢(shì)而出現(xiàn)新的下降趨勢(shì)、這種趨勢(shì)在不同的教育階段是否存在差異成為亟待解決的理論問(wèn)題。

有關(guān)中國(guó)教育回報(bào)率的實(shí)證研究，最早影響力較大的是李實(shí)等估算出的1988年中國(guó)教育回報(bào)率為3.8%[13]，該數(shù)據(jù)樣本來(lái)自于中國(guó)社會(huì)科學(xué)院經(jīng)濟(jì)研究所收入分配與改革課題組。此后賴德勝又利用該課題組在1995年的大規(guī)模調(diào)查，得到中國(guó)教育回報(bào)率為5.73%，教育回報(bào)率在1988～1995年總體呈現(xiàn)出增長(zhǎng)趨勢(shì)[14]。后該課題組樣本數(shù)據(jù)發(fā)展成為CHIP數(shù)據(jù)④，李春玲利用該數(shù)據(jù)庫(kù)得到2002年中國(guó)教育回報(bào)率進(jìn)一步提高到11.4%的結(jié)論[15]。有關(guān)20世紀(jì)末中國(guó)教育回報(bào)率的研究，也有學(xué)者使用國(guó)家統(tǒng)計(jì)局城鎮(zhèn)入戶調(diào)查數(shù)據(jù)，得到教育回報(bào)率由1988年的4%上漲到2001年的10.2%[16]。進(jìn)入21世紀(jì)，隨著國(guó)內(nèi)微觀調(diào)查數(shù)據(jù)的發(fā)展，對(duì)中國(guó)教育回報(bào)率的實(shí)證研究有了進(jìn)一步的深入，所使用的模型也不僅限于普通最小二乘法(Ordinary Least Squares,簡(jiǎn)稱OLS)，而是越來(lái)越多地使用多層線性模型、工具變量等方法對(duì)原有模型進(jìn)行修正。如范靜波利用CGSS數(shù)據(jù)，基于OLS研究發(fā)現(xiàn)，教育回報(bào)率2003年為9.9%,2005年增長(zhǎng)到15.5%，2006年又下降到14.3%，2008年小幅上升為14.6%。值得注意的是，使用同樣的數(shù)據(jù)，范靜波基于擴(kuò)展后的OLS，得出的教育回報(bào)率遠(yuǎn)低于基于OLS所得數(shù)據(jù)[17]。這也就是說(shuō)，即使是同一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，使用不同時(shí)期的數(shù)據(jù)，得到的教育回報(bào)率是不具有比較基礎(chǔ)的；同樣的數(shù)據(jù)使用不同計(jì)算方法得到的結(jié)果，也不能作為教育回報(bào)率變動(dòng)趨勢(shì)的依據(jù)。因此，在一個(gè)較長(zhǎng)的時(shí)間維度上，用統(tǒng)一的方法來(lái)測(cè)算教育回報(bào)率及其變動(dòng)趨勢(shì)就顯得尤為重要。CHNS從1989～2011年共進(jìn)行了十次調(diào)查抽樣，眾多學(xué)者利用CHNS數(shù)據(jù)對(duì)中國(guó)教育回報(bào)率進(jìn)行了分析。鄧峰等利用層次分析法發(fā)現(xiàn)，從全國(guó)范圍來(lái)看，教育收益率從1989～1993年間處于緩慢上升的趨勢(shì)，1993～2004年間上升勢(shì)頭更加快速，2004～2006年間處于平穩(wěn)狀態(tài)，2006～2009年間則出現(xiàn)了回落現(xiàn)象[18]。鐘甫寧等也利用CHNS數(shù)據(jù)，基于工具變量模型發(fā)現(xiàn)，教育回報(bào)率在1988年為2.7%，到2003年增長(zhǎng)為6.3%[19]。從以上研究中可以發(fā)現(xiàn)，1988～2004年教育回報(bào)率呈總體上升趨勢(shì)已成為學(xué)界共識(shí)。對(duì)于這一期間教育回報(bào)率增長(zhǎng)的原因，可以歸納為以下三個(gè)：①工資決定機(jī)制改革對(duì)教育回報(bào)率的直接激勵(lì)作用；②多種所有制結(jié)構(gòu)改革的影響; ③改革開放后勞動(dòng)力市場(chǎng)化逐步施行[20-22]。

現(xiàn)有的教育回報(bào)率估計(jì)模型，大多是以受教育年限作為解釋變量使用明瑟收入函數(shù)模型進(jìn)行估計(jì)，這樣做有一個(gè)隱含的假設(shè)條件，即教育年限和個(gè)人收入被假設(shè)為是線性相關(guān)關(guān)系，個(gè)體所受的教育對(duì)收入的影響是相同的。但是，現(xiàn)實(shí)中不同等級(jí)的教育回報(bào)率是異質(zhì)的，比如高等教育階段的回報(bào)率遠(yuǎn)高于義務(wù)教育階段。在勞動(dòng)力市場(chǎng)中，用人單位也往往根據(jù)個(gè)人所接受的最高學(xué)歷教育而不是總體受教育時(shí)間來(lái)確定工資水平。學(xué)界也將其稱為羊皮紙效應(yīng)或文憑效應(yīng)，認(rèn)為教育具有文憑篩選功能，高等級(jí)教育文憑獲得者比低等級(jí)教育文憑獲得者有更高的薪酬[23]。國(guó)內(nèi)對(duì)于各個(gè)教育階段的回報(bào)率都有研究，但更多的是關(guān)注于某個(gè)特定的教育階段。雖然也有部分學(xué)者對(duì)不同教育階段的回報(bào)率進(jìn)行了分析，如婁世艷估算出2005年平均教育回報(bào)率為6.18%，小學(xué)教育回報(bào)率為6.67%，初中教育回報(bào)率為4.47%，高中教育回報(bào)率為3.86%，大專教育回報(bào)率為11.25%，本科教育回報(bào)率為13.75%，研究生教育回報(bào)率為5.37%[24]，但是對(duì)不同教育階段教育回報(bào)率在長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)的變動(dòng)趨勢(shì)進(jìn)行對(duì)比分析的研究成果較少。

(三)簡(jiǎn)要述評(píng)

雖然對(duì)前期教育回報(bào)率的實(shí)證研究及其變動(dòng)原因的研究文獻(xiàn)較多，但是限于微觀數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度較小，有些研究的時(shí)間甚至還是10年前，沒(méi)有體現(xiàn)出最新的教育回報(bào)率變動(dòng)趨勢(shì)。因此，對(duì)于近年來(lái)的教育回報(bào)率變動(dòng)趨勢(shì)還需要新的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，同時(shí)，為了使各個(gè)年份的結(jié)果有比較基礎(chǔ)，選取較長(zhǎng)時(shí)間跨度的數(shù)據(jù)，用相同的方法來(lái)分析是十分必要的?；诖?，本文考慮到單個(gè)微觀數(shù)據(jù)庫(kù)難以達(dá)到較長(zhǎng)時(shí)間的跨度，因而對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了合并處理，使用CHNS、CLDS和CGSS合并后的1991～2016年的數(shù)據(jù)，分別對(duì)均質(zhì)的年教育回報(bào)率、異質(zhì)的不同教育階段回報(bào)率、地區(qū)和城鄉(xiāng)教育回報(bào)率的變動(dòng)趨勢(shì)和影響因素進(jìn)行了分析，以期對(duì)我國(guó)教育回報(bào)率近年來(lái)的變動(dòng)趨勢(shì)作出一些邊際貢獻(xiàn)。

三、研究方法和模型

(一)教育年限回報(bào)率模型

1974年明瑟提出了著名的明瑟收入函數(shù)。該收入函數(shù)模型采用線性形式簡(jiǎn)單有效地解釋了個(gè)人教育對(duì)個(gè)人收入的影響，在研究教育回報(bào)率時(shí)被廣泛使用。其基本的表達(dá)式如下：

ln(Income)=a+b×edu+c1×

(1)

基本的明瑟收入函數(shù)考慮的因素較少，在原有模型中加入其他控制變量，構(gòu)成擴(kuò)展的明瑟收入函數(shù)。擴(kuò)展的模型為如下形式：

ln(Income)=a+b×edu+c1×

(2)

參考現(xiàn)有文獻(xiàn)，本文選取的控制變量Xj主要有性別、城鄉(xiāng)虛擬變量和地區(qū)類別變量。為了避免虛擬變量陷阱，選取女性、農(nóng)村作為基準(zhǔn)類別變量，不計(jì)入模型的解釋變量中。此時(shí)，dj表示的是非基準(zhǔn)的虛擬變量相對(duì)于基準(zhǔn)虛擬變量來(lái)講的收入差別，符號(hào)為正表示比基準(zhǔn)類別收入多，符號(hào)為負(fù)則說(shuō)明收入比基準(zhǔn)類別少。對(duì)于教育回報(bào)率這一核心主題來(lái)講，加入Xj控制了可能造成偏誤的其他因素，改變了擬合方程的截距項(xiàng)。

(二)不同教育階段回報(bào)率模型

為了更符合實(shí)際地刻畫各個(gè)教育階段的教育回報(bào)率，解決非線性問(wèn)題，本文在傳統(tǒng)年教育回報(bào)率的分析基礎(chǔ)上，將原有解釋變量教育年限edu替換為最高學(xué)歷diploma這一類別變量。反映各教育階段教育回報(bào)率的模型如下：

ln(Income)=a+b×diploma+c1×exp+

(3)

變化后，系數(shù)b含義與之前不同，變?yōu)樽罡呤芙逃A段相比較于基準(zhǔn)教育階段而言，在其他條件不變的情況下收入將增加b×100%?；鶞?zhǔn)教育水平取決于diploma這一類別變量，后文將未受過(guò)教育作為基準(zhǔn)變量，系數(shù)b則體現(xiàn)了獲得某階段教育者相比較于沒(méi)有接受正規(guī)教育者收入增加的百分比，盡管形式上仍是線性模型，但卻用類別變量的方式一定程度上解決了異質(zhì)性問(wèn)題。其余系數(shù)解釋與傳統(tǒng)明瑟教育回報(bào)率一致。

(三)收入差異的分位數(shù)回歸方法

回歸分析是在自變量信息確定的情況下，探求因變量的變動(dòng)規(guī)律，模型對(duì)現(xiàn)實(shí)的解釋力越強(qiáng)越好，在樣本中表現(xiàn)為模型誤差的最小化。由于正負(fù)誤差會(huì)抵消，常用誤差取平方后再加總求和最小化(即OLS),或者誤差取絕對(duì)值后加總求和最小化(即最小絕對(duì)偏差估計(jì)量法，Least Absolute Deviation Estimator,簡(jiǎn)稱LAD)，分位數(shù)回歸屬于LAD方法范疇。

假設(shè)條件分布y|X的q分位數(shù)yq(Xi)是X的線性函數(shù)，如下所示：

yq(Xi)=Xiβq

(4)

其中，βq就是分位數(shù)回歸偏系數(shù)向量,q是分位數(shù)，βq會(huì)隨著q的變化而不同。q估計(jì)量可由(5)式求得：

(5)

根據(jù)式(4)和式(5)得yq，為ln(Income)q工資收入的對(duì)數(shù)，Xi代表一系列自變量的向量。q的數(shù)值表示在回歸平面上的數(shù)據(jù)占全體數(shù)據(jù)的百分比，如當(dāng)q=0.9，則1-q=0.1，表示模型得到的是90%的條件分位數(shù)，90%的數(shù)據(jù)分布在回歸平面上，還有10%分布在回歸平面以下。OLS與分位數(shù)回歸的系數(shù)解釋意義有所不同，如在本文中的系數(shù)b，OLS估計(jì)式是教育年限或不同教育階段這一自變量對(duì)工資收入的平均邊際影響,分位數(shù)回歸估計(jì)式是教育年限或不同教育階段這一自變量對(duì)工資收入q分位數(shù)的邊際效果。OLS只能提供一個(gè)平均數(shù)，分位數(shù)回歸卻能提供很多不同分位數(shù)的回歸結(jié)果。如果條件分布的形狀隨著解釋變量而變化，不同分位數(shù)回歸的系數(shù)也將不同，這有利于處理數(shù)據(jù)異質(zhì)性問(wèn)題。此外，分位數(shù)回歸所求的是最小誤差絕對(duì)值，相比較于誤差平方和OLS而言，對(duì)于異常值的敏感度很低，因而更具有穩(wěn)健性。

本文使用分位數(shù)回歸方法，將傳統(tǒng)的個(gè)人教育回報(bào)率細(xì)分為高收入群體、中等收入群體和低收入群體來(lái)研究，正是對(duì)應(yīng)著分位數(shù)回歸中因變量q的不同數(shù)值。值得注意的是，此時(shí)因變量是調(diào)查時(shí)期個(gè)體的收入，高中低收入群體代表的也是個(gè)體接受訪問(wèn)(終點(diǎn))時(shí)期的收入群體情況，而非個(gè)體初始時(shí)期的群體情況。

教育對(duì)社會(huì)群體的流動(dòng)性的影響可以從兩個(gè)時(shí)點(diǎn)出發(fā)來(lái)衡量，一是站在個(gè)體的初始點(diǎn)，此時(shí)不同群體的個(gè)體通過(guò)教育可以改變收入從而實(shí)現(xiàn)社會(huì)階層的流動(dòng)(例如當(dāng)高收入群體教育回報(bào)率低于低收入群體時(shí)，最終的結(jié)果既可能是最初高收入群體在個(gè)體終點(diǎn)時(shí)變?yōu)榈褪杖肴后w；也可能是高收入群體仍為高收入，但相較低收入群體兩者的差距在縮小或擴(kuò)大)；二是站在個(gè)體的終點(diǎn)，此時(shí)高收入群體的教育回報(bào)率低于低收入群體，隱含著如果沒(méi)有教育，那么終點(diǎn)處的高收入群體與低收入群體的差距將進(jìn)一步拉大。從這兩個(gè)時(shí)點(diǎn)出發(fā)，都能說(shuō)明教育對(duì)社會(huì)群體流動(dòng)性的影響，第一種更符合一般的思維方式，但第二種方式在搜集數(shù)據(jù)和處理時(shí)更為簡(jiǎn)潔，兩者最終都能較好地衡量教育對(duì)社會(huì)群體流動(dòng)性的影響。本文采取的是第二種衡量方式。

四、數(shù)據(jù)說(shuō)明

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本分布狀況

本文使用了三個(gè)微觀調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)共12年的混合截面數(shù)據(jù)，分別是CHNS、CGSS和CLDS。由于微觀調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)錄入的是個(gè)體的數(shù)據(jù)，如能夠統(tǒng)一口徑，可以使不同的數(shù)據(jù)庫(kù)相互補(bǔ)充，最大化利用各方資源。關(guān)于人力資本方面的微觀數(shù)據(jù)庫(kù)合并文章雖然鮮見，但仍不乏成功先例，如李磊等[25]利用CHIP、CHNS、CGSS和CULS⑤最終形成了2000～2009年的混合截面數(shù)據(jù)來(lái)研究金融發(fā)展對(duì)企業(yè)家精神的影響。本文合并的數(shù)據(jù)庫(kù)中，使用年份最多的數(shù)據(jù)庫(kù)是CHNS，該調(diào)查分別于1989、1991、1993、1997、2000、2002、2004、2006、2009、2011年進(jìn)行了十次抽樣調(diào)查。CGSS使用了2013年的數(shù)據(jù)，CLDS使用了2012、2014、2016年的數(shù)據(jù)。在這三個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中，個(gè)體的人口統(tǒng)計(jì)特征、就業(yè)狀況、工作收入以及教育狀況等數(shù)據(jù)信息都是可以獲取的。

在本文的模型中，還包括年齡、城鄉(xiāng)、性別、省份、受教育年限等變量。CGSS2013、CLDS2012、CLDS2014和CLDS2016都沒(méi)有直接的年齡變量，但是有出生年月信息，本文用調(diào)查時(shí)期的年份減去出生年份從而得出每個(gè)個(gè)體的年齡。CGSS2013、CLDS2012和CLDS2014沒(méi)有個(gè)體受教育年限這一變量，僅提供了個(gè)體接受過(guò)的最高教育水平。CHNS1989-1991年的數(shù)據(jù)既提供了教育年限變量，也提供了最高的受教育水平變量。但是CLDS、CGSS和CHNS調(diào)查數(shù)據(jù)中接受過(guò)的最高教育水平這一類別變量并不統(tǒng)一，本文以CHNS為標(biāo)準(zhǔn)，將CGSS2013中的受教育程度的13個(gè)等級(jí)和CLDS2012、CLDS2014和CLDS2016中的11個(gè)等級(jí)按照最相近原則劃歸為標(biāo)準(zhǔn)的7個(gè)等級(jí)，然后再通過(guò)受教育程度的最高等級(jí)生成個(gè)體的受教育年限，具體賦值方法如下：未曾受過(guò)教育為0年，小學(xué)畢業(yè)為6年，初中畢業(yè)為9年，技術(shù)學(xué)校畢業(yè)為11年，普通高中、中專畢業(yè)為12年，大學(xué)?？飘厴I(yè)為15年，大學(xué)本科畢業(yè)為16年，研究生畢業(yè)為19年。在城鄉(xiāng)控制變量中，CHNS數(shù)據(jù)庫(kù)中分為城市和農(nóng)村這一虛擬變量，而CGSS2013的戶籍類型劃分較為細(xì)致，包括農(nóng)業(yè)戶口、非農(nóng)業(yè)戶口、藍(lán)印戶口、居民戶口、軍籍和沒(méi)有戶口七類，本文將農(nóng)業(yè)戶口之外的全部歸為城鎮(zhèn)人口，從而使城鄉(xiāng)控制變量一致。上面三個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)共涉及29個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)，本文在此基礎(chǔ)上生成了東部、中部、西部三個(gè)地區(qū)變量，劃分標(biāo)準(zhǔn)以國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的劃分標(biāo)準(zhǔn)為主，值得注意的是，東北地區(qū)的遼寧被劃為東部地區(qū)，吉林和黑龍江被劃分為中部地區(qū)。本文對(duì)合并后的樣本進(jìn)行了如下篩選：①為了真實(shí)反映收入與教育的關(guān)系，剔除了未滿18歲和超過(guò)65歲的個(gè)體，這是因?yàn)檫@部分人群存在嚴(yán)重的生命周期偏誤，未滿18歲的個(gè)體大多還在接受教育，而65歲的人群大多數(shù)已經(jīng)退休，個(gè)人收入會(huì)比年輕時(shí)期有較大幅度的下降；②根據(jù)受訪者對(duì)于工作情況的回答對(duì)樣本進(jìn)行了篩選，剔除了未回答的、目前沒(méi)有工作的個(gè)體樣本；③剔除了其他變量沒(méi)有觀察值的個(gè)體樣本。

最終，本文一共得到92 125個(gè)觀察值，樣本的分布狀況如表1所示。

表1 樣本分布狀況(樣本總量92 125個(gè))

注：12個(gè)年份比例之和為1，東部、中部、西部三地區(qū)比例之和為1，地區(qū)類別變量東部、中部和西部由省(直轄市)類別變量產(chǎn)生：東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東10省(直轄市)；中部地區(qū)包括黑龍江、吉林、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南8??；西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆11省(自治區(qū)、直轄市)。

由表1個(gè)體樣本的分布狀況可知，樣本的城鄉(xiāng)、性別比例大致相當(dāng)，涉及東部、中部和西部共29個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)，時(shí)間跨度從1991～2016年長(zhǎng)達(dá)26年(CHNS數(shù)據(jù)中1989年的數(shù)據(jù)只有周工資，而沒(méi)有本文研究的年工資、獎(jiǎng)金和其他來(lái)自工作的收入這一指標(biāo)，因而本文選取的數(shù)據(jù)是從1991年開始)，數(shù)據(jù)的分布特征能夠較好地代表中國(guó)整體的教育回報(bào)率狀況。

(二)變量選取與描述性統(tǒng)計(jì)

在被解釋變量選擇上，CHNS數(shù)據(jù)對(duì)個(gè)人和家庭收入進(jìn)行了詳細(xì)的調(diào)查，在個(gè)人收入方面有按件計(jì)價(jià)的工資、每月工資、農(nóng)林牧副漁等各項(xiàng)收入。在綜合考慮本文的研究?jī)?nèi)容與CGSS2013、CLDS2012、CLDS2014、CLDS2016共有的收入指標(biāo)，采用年工資、獎(jiǎng)金和其他來(lái)自工作的收入總和指標(biāo)作為因變量。與單純采取月工資收入或者是小時(shí)工資相比，所選指標(biāo)能夠一定程度上探測(cè)出隱性收入，從而更為準(zhǔn)確地衡量教育對(duì)個(gè)人收入的影響。在研究中國(guó)教育回報(bào)率的變動(dòng)趨勢(shì)過(guò)程中，為避免價(jià)格效應(yīng)對(duì)回歸結(jié)果造成偏誤影響，本文把1991年作為基準(zhǔn)年對(duì)被解釋變量進(jìn)行CPI指數(shù)平減。解釋變量使用了兩種數(shù)據(jù)，一是個(gè)體回答的最高學(xué)歷的類別變量，二是通過(guò)個(gè)體回答的受教育年限或最高學(xué)歷推測(cè)出的個(gè)體受教育年限。其他變量方面需要注意的是：工作經(jīng)驗(yàn)這一變量并不是調(diào)查問(wèn)卷直接獲得的，而是用受訪者的年齡減去教育時(shí)間再減去6，使用這一方法來(lái)描述工作年限已被普遍使用[26-27]。由于工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)收入的影響往往是非線性的，在明瑟收入函數(shù)模型中也會(huì)將工作經(jīng)驗(yàn)的二次項(xiàng)加進(jìn)來(lái)。本文中所使用到的變量統(tǒng)計(jì)性描述如表2所示。

表2 變量的統(tǒng)計(jì)性描述

五、實(shí)證分析

本部分在模型設(shè)定的基礎(chǔ)上，同時(shí)使用OLS和分位數(shù)回歸來(lái)分析均質(zhì)的年教育回報(bào)率和異質(zhì)的最高等級(jí)教育回報(bào)率，著重關(guān)注教育回報(bào)率的影響因素和變動(dòng)趨勢(shì)，然后通過(guò)分組回歸進(jìn)一步探究地區(qū)差異、城鄉(xiāng)差異在教育回報(bào)率及其變動(dòng)趨勢(shì)上的不同。主要從兩個(gè)方面分析：一是不考慮教育異質(zhì)性的教育年回報(bào)率，二是考慮教育異質(zhì)性的不同教育階段的教育回報(bào)率。

(一)教育年回報(bào)率分析

1.教育年回報(bào)率變動(dòng)趨勢(shì)

教育年回報(bào)率是以受教育年限作為解釋變量，不考慮不同教育階段對(duì)教育回報(bào)率的非線性影響，而假設(shè)每一年的教育是均質(zhì)的。首先運(yùn)用OLS估計(jì)擴(kuò)展后的明瑟收入方程，來(lái)分析教育回報(bào)率的影響因素。然后通過(guò)0.15、0.5、0.85三個(gè)分位數(shù)回歸進(jìn)行分析，回歸結(jié)果分別代表低收入群體、中等收入群體和高收入群體三類人群教育回報(bào)率的變動(dòng)趨勢(shì)，基本回歸結(jié)果見表3。

表3 教育年回報(bào)率基本回歸結(jié)果

注：*、**、***分別代表在10%、 5%和1%的水平上顯著，括號(hào)內(nèi)均通過(guò)Bootstrap(重復(fù)100次)獲得標(biāo)準(zhǔn)誤。

從表3中可以發(fā)現(xiàn)，使用中位數(shù)回歸得到的教育回報(bào)率與OLS的回歸結(jié)果相似，并且在分位數(shù)回歸中，0.85分位數(shù)回歸得到的教育回報(bào)率最低，0.15分位數(shù)上得到的教育回報(bào)率最高。這意味著，在所有年份的數(shù)據(jù)中低收入群體更能通過(guò)教育提高自身收入?；灸Ｐ突貧w結(jié)果中工作經(jīng)驗(yàn)的系數(shù)顯著為正，工作經(jīng)驗(yàn)的二次項(xiàng)數(shù)為-0.001，在百分之一的水平上顯著，說(shuō)明工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)于收入而言有正向效應(yīng)，但其邊際效用是遞減的，這與我們的預(yù)期相符。在OLS的回歸分析中，性別虛擬變量的系數(shù)為0.350且在百分之一水平下顯著為正，也就是說(shuō)，男性相比較于女性而言，在其他條件不變的情況下，工資收入高出35%，分位數(shù)回歸的結(jié)果與此差異不大。

以上分析是將所有年份作為混合截面數(shù)據(jù)從而得到了中國(guó)20世紀(jì)90年代到21世紀(jì)初這一時(shí)期教育回報(bào)率的籠統(tǒng)結(jié)果。為了進(jìn)一步分析在這一期間中國(guó)教育回報(bào)率的變動(dòng)趨勢(shì)，本文根據(jù)年份進(jìn)行分組回歸來(lái)探究其變動(dòng)趨勢(shì)，也嘗試用時(shí)間虛擬變量與受教育年限的交互項(xiàng)加入模型中來(lái)探究變動(dòng)趨勢(shì)，交互項(xiàng)的系數(shù)即為相比較于基準(zhǔn)年(1991年)教育回報(bào)率的增減變動(dòng)百分比。引入交互項(xiàng)的好處在于不會(huì)損失樣本量，但它會(huì)使模型變得復(fù)雜，出現(xiàn)了嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題，造成大量偏回歸系數(shù)不顯著。由此得到的教育回報(bào)率變動(dòng)趨勢(shì)情況如圖1，從圖1中可以看出，教育回報(bào)率在2004年以前有顯著上升趨勢(shì)，而在2004年以后整體教育回報(bào)率不再保持原有的上升態(tài)勢(shì)，并且在2006～2011年和2013～2014年出現(xiàn)了下降的新趨勢(shì)，2016年又上升到2004年的教育回報(bào)率水平，這與鄧峰等[18]用CHNS數(shù)據(jù)估計(jì)出來(lái)的1989～2004年趨于上升、2006年開始下降的結(jié)論大體一致。教育年回報(bào)率前期的不斷上升，是因?yàn)楦母镩_放后中國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)分割被打破、流動(dòng)性不斷增強(qiáng)以及市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中產(chǎn)權(quán)得到界定和保護(hù)，促使受教育者得到更充分的激勵(lì)；教育年回報(bào)率在2006年后出現(xiàn)的增速放緩甚至下降趨勢(shì)，則是因?yàn)殡S著改革開放的進(jìn)一步深入，市場(chǎng)對(duì)教育的激勵(lì)作用增速減緩，加之義務(wù)教育階段的普及和高等教育擴(kuò)招，造成勞動(dòng)力市場(chǎng)供大于求局面，使得教育年回報(bào)率呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

在分位數(shù)回歸中，代表低收入群體的年教育回報(bào)率趨勢(shì)線始終高于代表中等收入群體的中位數(shù)回歸，代表高收入群體的教育年回報(bào)率有小幅上升。不過(guò)，2016年的回歸結(jié)果顯示中低收入群體的教育回報(bào)率依然呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，增長(zhǎng)率還略高于高收入群體。由此可見，低收入群體更能通過(guò)勤奮學(xué)習(xí)來(lái)提高個(gè)人收入，教育無(wú)論是在改革開放初期還是近幾年都起到了提高社會(huì)群體流動(dòng)性和保障社會(huì)穩(wěn)定的作用。

圖1 教育年回報(bào)率變動(dòng)趨勢(shì)

2.教育年回報(bào)率的地區(qū)性差異

我國(guó)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異大，義務(wù)教育普及與高等教育擴(kuò)招政策也是分地區(qū)、分批次推行的。圖2是使用所有年份數(shù)據(jù)求得的各地區(qū)在OLS和分位數(shù)回歸方法下的偏回歸系數(shù)教育回報(bào)率。在OLS回歸方法下，2011年之前中部的教育回報(bào)率最高，東部的教育回報(bào)率最低。但是2011年之后的教育回報(bào)率東部地區(qū)均高于中部地區(qū)，而西部地區(qū)教育回報(bào)率在2011～2014年間總體呈現(xiàn)出不斷增長(zhǎng)的趨勢(shì)。有關(guān)地區(qū)差異對(duì)教育回報(bào)率的影響沒(méi)有定論，2004年以前大多認(rèn)為教育回報(bào)率西部地區(qū)至少不低于東部地區(qū)[8]，但是此后楊穗[28]利用2005年1%人口抽樣數(shù)據(jù)得出，東部地區(qū)的教育回報(bào)率比中部地區(qū)高出1.07%，而西部地區(qū)最低。教育回報(bào)率的地區(qū)差異及其趨勢(shì)變動(dòng)的原因，有以下幾種可能：①所采用的樣本在每個(gè)地區(qū)搜集的比例不一致，尤其是當(dāng)各個(gè)年份在各地區(qū)的樣本采集數(shù)量不一致時(shí)，可能會(huì)造成結(jié)果不準(zhǔn)確；②各個(gè)地區(qū)生產(chǎn)技術(shù)條件、對(duì)勞動(dòng)力的要求不同而導(dǎo)致這種差異。東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高于中西部地區(qū)，但其教育回報(bào)率在2011年以前卻是最低的，這可能與對(duì)外開放初期東部地區(qū)發(fā)展以需要廉價(jià)勞動(dòng)力的外貿(mào)型經(jīng)濟(jì)為主有關(guān)，在2011年以后，隨著東部地區(qū)制造業(yè)的升級(jí)，對(duì)高等教育人才需求增加，東部地區(qū)教育回報(bào)率也不斷上升。而隨著一帶一路倡議的實(shí)施，使得西部地區(qū)對(duì)高等教育人才的吸引力變大，因而西部地區(qū)教育回報(bào)率也在上升。與東部地區(qū)相比較而言，中部地區(qū)和西部地區(qū)教育水平較低，因而在早期教育回報(bào)率高于東部地區(qū)，但是隨著中西部地區(qū)教育水平與東部地區(qū)差距逐漸縮小，中部地區(qū)的教育回報(bào)率也有所下降。

本文也對(duì)東部、中部和西部地區(qū)的教育回報(bào)率進(jìn)行了分位數(shù)回歸，從圖2中可以發(fā)現(xiàn)，中高收入群體的教育回報(bào)率回歸結(jié)果相比較于OLS回歸的地區(qū)之間的差異相對(duì)較小，而地區(qū)間的差異更多體現(xiàn)在低收入群體。中部地區(qū)低收入群體的教育回報(bào)率在2011年以后下降幅度遠(yuǎn)超其他收入群體，這與中部地區(qū)人口眾多、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相比東部地區(qū)較低、大量受過(guò)教育的個(gè)人難以找到報(bào)酬豐厚的工作崗位有關(guān)。東部地區(qū)高收入群體的教育回報(bào)率近年來(lái)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)也要強(qiáng)于其他收入群體，同樣是存在眾多人口的東部地區(qū)，卻因?yàn)榻?jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，擁有良好教育的勞動(dòng)力能夠找到收入高的工作崗位，所以東部地區(qū)高收入群體的教育回報(bào)率近年來(lái)呈現(xiàn)更快的增長(zhǎng)趨勢(shì)[29]。

圖2 東中西部地區(qū)教育回報(bào)率變動(dòng)趨勢(shì)比較圖

3.教育年回報(bào)率的城鄉(xiāng)差異

早期城市教育回報(bào)率高于農(nóng)村教育回報(bào)率這一結(jié)論被普遍接受[30-31]，為探究城鄉(xiāng)教育回報(bào)率近年來(lái)變動(dòng)趨勢(shì)，本文在OLS的基礎(chǔ)上還進(jìn)行了分位數(shù)回歸，圖3是城鄉(xiāng)教育回報(bào)率的趨勢(shì)對(duì)比分析圖，從圖3中可以發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是OLS回歸還是分位數(shù)回歸，城市的教育回報(bào)率均顯著高于農(nóng)村,這與學(xué)界共識(shí)一致。2006年之前城市和農(nóng)村的教育回報(bào)率都呈現(xiàn)出顯著增長(zhǎng)趨勢(shì)，2006年以后增長(zhǎng)趨勢(shì)放緩，個(gè)別年份出現(xiàn)下降趨勢(shì)，這與前文分析的整體變動(dòng)趨勢(shì)也是一致的。但是到2012年以后，城鄉(xiāng)之間教育回報(bào)率的差異發(fā)生了逆轉(zhuǎn)，農(nóng)村教育回報(bào)率大幅提升，考慮到本文合并數(shù)據(jù)庫(kù)的特殊性，2011年以前使用的是CHNS數(shù)據(jù)，2011年以后則使用了其他數(shù)據(jù)庫(kù)，但2012年、2014年和2016年均使用了CLDS數(shù)據(jù)，僅僅是比較這三年的數(shù)據(jù)，也可以發(fā)現(xiàn)農(nóng)村的教育回報(bào)率有了顯著提升，而城市的教育回報(bào)率穩(wěn)步不前，甚至略有下降。其中農(nóng)村低收入群體教育回報(bào)率增長(zhǎng)幅度最大，農(nóng)村中等收入群體增長(zhǎng)幅度次之，農(nóng)村高收入群體教育回報(bào)率增長(zhǎng)幅度最小。造成這種趨勢(shì)的原因如下：①早期城市的教育回報(bào)率高于鄉(xiāng)村，主要是由于城鄉(xiāng)二元體制造成受過(guò)教育的農(nóng)村勞動(dòng)力難以找到報(bào)酬豐厚的工作崗位[18]；②2012年后，隨著城鄉(xiāng)戶籍制度改革，農(nóng)村勞動(dòng)力人口更方便進(jìn)入城市尋找工作以及中國(guó)人口數(shù)量紅利開始逐漸消失，擁有初級(jí)和中等教育水平的農(nóng)村低收入群體在城市中的勞動(dòng)報(bào)酬不斷提升，其教育回報(bào)率大幅度上升。

圖3 城鄉(xiāng)教育回報(bào)率趨勢(shì)比較

4.教育年回報(bào)率的性別差異

不同性別個(gè)體的年教育回報(bào)率存在差異，其變動(dòng)趨勢(shì)見圖4，從圖4中可以發(fā)現(xiàn)，女性教育回報(bào)率普遍高于男性，在2006年以前兩者都呈現(xiàn)出波動(dòng)上升的趨勢(shì)，而在2006年以后這種增長(zhǎng)趨勢(shì)消失，與之前整體的、地區(qū)的、城鄉(xiāng)的教育回報(bào)率變動(dòng)趨勢(shì)和情況相同。

圖4 教育回報(bào)率趨勢(shì)的性別差異比較

(二)各階段教育回報(bào)率分析

上文中對(duì)教育回報(bào)率變動(dòng)趨勢(shì)和影響因素的研究沒(méi)有考慮到不同教育階段對(duì)收入的回報(bào)效應(yīng)是非線性相關(guān)的，下面將把最高學(xué)歷這一類別變量作為解釋變量，探尋各個(gè)階段教育回報(bào)率的變動(dòng)趨勢(shì)。

1.初等教育回報(bào)率

本文將小學(xué)階段和初中階段，統(tǒng)稱為初等教育階段。初等教育回報(bào)率的回歸結(jié)果如圖5，盡管大多數(shù)偏回歸系數(shù)均不顯著，但仍可以從1991年、2004年和2012年中的OLS偏回歸系數(shù)中發(fā)現(xiàn)初等教育回報(bào)率存在先升后降的趨勢(shì)，系數(shù)不顯著與下降的趨勢(shì)可能是由于1994年在全國(guó)普及義務(wù)教育導(dǎo)致的[32]。2004～2012年教育回報(bào)率有一個(gè)劇烈下降，結(jié)合我國(guó)九年義務(wù)教育的普及，就個(gè)人而言，8歲入學(xué)、18歲成人后進(jìn)入勞動(dòng)力市場(chǎng)，2004～2012年恰好處于第一批九年義務(wù)教育個(gè)體進(jìn)入勞動(dòng)力市場(chǎng)時(shí)期，因而受到供求關(guān)系的影響導(dǎo)致教育回報(bào)率下降。供求關(guān)系主要是指到2004年以后，初等教育學(xué)歷者供給大于需求；而相應(yīng)的高等教育人才市場(chǎng)卻十分緊缺，在下文關(guān)于中、高等教育變動(dòng)趨勢(shì)中可以發(fā)現(xiàn)，2004年中、高等教育回報(bào)率呈現(xiàn)突增態(tài)勢(shì)。

圖5 初等教育回報(bào)率變動(dòng)趨勢(shì)

2.中等教育回報(bào)率

中等教育回報(bào)率的回歸結(jié)果相比較于初等教育顯著性有大幅提高，圖6是中等教育回報(bào)率的變動(dòng)趨勢(shì)圖，從圖6中可以發(fā)現(xiàn)，從2009年之后教育回報(bào)率呈現(xiàn)明顯下降趨勢(shì)，一方面這與丁小浩等[33]發(fā)現(xiàn)中等教育回報(bào)率(高中)從2002年的13.89%下降到了2009年的13.21%的結(jié)論相佐證，另一方面回歸結(jié)果還證實(shí)中等教育回報(bào)率在2012～2014年進(jìn)一步下降，盡管2016年相比2014年有小幅上升，但原有大幅增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)已經(jīng)消失。分位數(shù)回歸研究發(fā)現(xiàn)，在1993～2000年間，低收入群體的教育回報(bào)率呈下降趨勢(shì)，而高收入群體的教育回報(bào)率卻呈現(xiàn)不斷上升趨勢(shì)，由此可知，這一時(shí)期是我國(guó)社會(huì)群體流動(dòng)性變差、教育穩(wěn)定器作用減弱的一個(gè)時(shí)期。此外，2014年以后中等教育回報(bào)率在不同收入群體之間的差距大幅縮小這一新的趨勢(shì)出現(xiàn)。

圖6 中等教育回報(bào)率變動(dòng)趨勢(shì)

3.高等教育回報(bào)率

高等教育回報(bào)率一直是社會(huì)關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題，尤其是近年來(lái)大學(xué)生就業(yè)難與社會(huì)熱衷于上大學(xué)的現(xiàn)象并存。1999年開始的大學(xué)生擴(kuò)招導(dǎo)致高等教育學(xué)歷人數(shù)不斷增加，高等教育回報(bào)率的變化為學(xué)界所關(guān)注。楊素紅等利用CHNS1991-2011的數(shù)據(jù)分析研究認(rèn)為，高等教育溢價(jià)效應(yīng)在2000年以后顯著下降[27]；但方超采用CHIP1995和CHIP2013兩期截面數(shù)據(jù)分析研究得出，大學(xué)本科的教育回報(bào)率在1995～2013年增長(zhǎng)了三個(gè)百分點(diǎn)，而同期研究生的教育回報(bào)率則有所下降[34]。對(duì)于這兩個(gè)相互矛盾的結(jié)論，有必要在更長(zhǎng)的時(shí)間跨度上來(lái)考察高等教育回報(bào)率的變動(dòng)趨勢(shì)。

高等教育回報(bào)率的年份分組回歸結(jié)果統(tǒng)計(jì)顯著性很好，使用OLS回歸和分位數(shù)回歸，得到高等教育變量的偏回歸系數(shù)即高等教育回報(bào)率，其變動(dòng)趨勢(shì)如圖7所示。從圖7中可以發(fā)現(xiàn)，2004年以前高等教育回報(bào)率呈顯著上升趨勢(shì)，但是在2004年以后增長(zhǎng)趨勢(shì)消失甚至個(gè)別年份高等教育回報(bào)率在下降。如前所述，造成這一現(xiàn)象的原因可能是，高等教育實(shí)行擴(kuò)招后的首批大學(xué)生、研究生進(jìn)入勞動(dòng)力市場(chǎng)，造成供大于求的局面，從而使得高等教育回報(bào)率下降。這與楊素紅等得出的高等教育回報(bào)率變動(dòng)趨勢(shì)開始下降主要體現(xiàn)在2000年以后(相比本文研究得出的下降趨勢(shì)主要體現(xiàn)在2004年，開始下降的年份由于模型中選取的控制變量不同而稍有差異)但是后期不再上升的結(jié)論是一致的。

圖7 高等教育回報(bào)率變動(dòng)趨勢(shì)圖

4.影響因素中考慮不同教育階段的異質(zhì)性

探討城鄉(xiāng)間不同等級(jí)的教育回報(bào)率情況，OLS回歸以及分位數(shù)回歸結(jié)果如表4所示。從表4中可以發(fā)現(xiàn)，城市教育回報(bào)率遠(yuǎn)高于農(nóng)村。其中，在義務(wù)教育階段，同樣取得初等教育水平的個(gè)體，城市個(gè)體的教育回報(bào)率是農(nóng)村個(gè)體的2.015倍；在中等教育階段，城市個(gè)體的教育回報(bào)率是農(nóng)村個(gè)體的1.826倍；在高等教育階段，城市個(gè)體的教育回報(bào)率是農(nóng)村個(gè)體的1.516倍。尤其值得注意的是，在高等教育回報(bào)率中，城市低收入群體教育回報(bào)率高于農(nóng)村低收入群體，但農(nóng)村高收入群體教育回報(bào)率卻高于城市高收入群體，這意味著城鄉(xiāng)因素對(duì)高等教育回報(bào)率的影響在高收入群體和中低收入群體中差異較大。

表4 城鄉(xiāng)各教育階段教育回報(bào)率對(duì)比

注：*、**、***分別代表在10%、 5%和1%的水平上顯著。

目前，學(xué)界普遍認(rèn)為女性的教育回報(bào)率普遍高于男性[8]，但現(xiàn)有對(duì)教育回報(bào)率性別差異的分析，大多是將受教育年限作為因變量，較少考慮教育的異質(zhì)性問(wèn)題。表5是將所有年份的數(shù)據(jù)分為初、中、高等三個(gè)教育層次進(jìn)行分析。OLS回歸中，各個(gè)教育階段下，男性的教育回報(bào)率均高于女性的教育回報(bào)率，該結(jié)果與現(xiàn)有女性教育回報(bào)率高于男性的結(jié)論不同。我們發(fā)現(xiàn)，只有在低收入群體中，女性的教育回報(bào)率才在各個(gè)教育階段高于男性，這意味著社會(huì)應(yīng)當(dāng)更加關(guān)注那些低收入群體的女性教育問(wèn)題。

表5 性別的各階段教育回報(bào)率對(duì)比

注：*、**、***分別代表在10%、5%和1%的水平上顯著。

(三)內(nèi)生性問(wèn)題與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

在研究教育回報(bào)率變動(dòng)趨勢(shì)時(shí)，最嚴(yán)重的內(nèi)生性問(wèn)題便是遺漏能力變量和家庭背景變量。個(gè)體能力對(duì)個(gè)體收入和個(gè)體接受教育都有影響，一方面一個(gè)能力強(qiáng)、智商高的人讀書更輕松、更愿意選擇去獲取高學(xué)歷，另一方面憑借著天生的能力優(yōu)勢(shì)也會(huì)使其在工作中獲得更高的收入；個(gè)體擁有更好的家庭背景，一方面在物質(zhì)生活和家庭氛圍中更有利于其學(xué)習(xí)和追求更高的學(xué)歷，另一方面在找工作中也更容易找到高薪職業(yè)。從此可知，由能力遺漏變量和家庭背景遺漏變量引起的內(nèi)生性問(wèn)題將會(huì)使得教育回報(bào)率被高估。分位數(shù)回歸相比較于OLS的均值回歸方法，可以對(duì)收入不同分位點(diǎn)的群體進(jìn)行分別回歸討論，由于不同收入群體涵蓋了不同的能力和家庭背景變量，可以在一定程度上減輕內(nèi)生性問(wèn)題。對(duì)此，考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，本文用CGSS2013的數(shù)據(jù)對(duì)OLS和分位數(shù)回歸下的內(nèi)生性問(wèn)題進(jìn)行檢驗(yàn)。得到的回歸結(jié)果如表6所示，其中控制的遺漏變量有兩個(gè)，一個(gè)是用來(lái)代表個(gè)體能力智商的配偶受教育水平，這是基于人們總是和自己能力相近的人結(jié)合在一起即門當(dāng)戶對(duì)的假設(shè)，二是用父親的社會(huì)地位來(lái)代表家庭背景這一遺漏變量。表6中的數(shù)值為該回歸結(jié)果下的教育回報(bào)率取值，括號(hào)內(nèi)的數(shù)字是系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤。從表6中可以清晰地看出，控制遺漏變量后，OLS回歸結(jié)果、代表低收入群體的0.15分位數(shù)回歸結(jié)果和代表高收入群體的0.85分位數(shù)回歸結(jié)果都下降了，關(guān)于內(nèi)生性問(wèn)題的存在會(huì)高估教育回報(bào)率的猜想是正確的。同時(shí)我們注意到，代表中等收入群體的0.5分位數(shù)的回歸結(jié)果相比較于OLS的回歸結(jié)果而言，是否控制遺漏變量對(duì)系數(shù)影響不大，也就是說(shuō)，相比較于傳統(tǒng)的OLS回歸，分位數(shù)回歸的結(jié)果在一定程度上可以緩解內(nèi)生性問(wèn)題?？刂七z漏變量的前后，低收入群體得到的教育回報(bào)率均高于高收入群體，也證明前文中關(guān)于不同收入群體教育回報(bào)率比較的分析結(jié)果是穩(wěn)健的。

表6 教育回報(bào)率穩(wěn)健性分析

注：*、**、***分別代表在10%、 5%和1%的水平上顯著，括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)誤。

六、結(jié)論

現(xiàn)有對(duì)中國(guó)教育回報(bào)率變動(dòng)趨勢(shì)的研究，在數(shù)據(jù)上采用時(shí)間跨度較短的微觀數(shù)據(jù)庫(kù)，不能較好地反映長(zhǎng)期趨勢(shì)；在研究方法上多采用OLS回歸方法，具有一定的研究局限性。本文使用CHNS、CLDS和CGSS合并后的1991～2016年的數(shù)據(jù)，使用分位數(shù)回歸方法分別對(duì)均質(zhì)的年教育回報(bào)率、地區(qū)和城鄉(xiāng)教育回報(bào)率以及異質(zhì)的不同教育階段回報(bào)率變動(dòng)趨勢(shì)和影響因素進(jìn)行了分析，在不損失樣本量的情況下緩解了部分因遺漏個(gè)人能力、家庭背景而造成的模型偏誤問(wèn)題。同時(shí)分位數(shù)回歸代表的收入差異，也使得原有單一的個(gè)人教育回報(bào)率變動(dòng)趨勢(shì)，被細(xì)化為高收入群體、中等收入群體、低收入群體的個(gè)人教育回報(bào)率變動(dòng)趨勢(shì)，使分析結(jié)果更具有現(xiàn)實(shí)解釋力。

通過(guò)對(duì)1991～2016年數(shù)據(jù)的分析，可以發(fā)現(xiàn)，中國(guó)年教育回報(bào)率的總體變動(dòng)趨勢(shì)在2004年前教育回報(bào)率呈顯著上升趨勢(shì)，之后教育回報(bào)率增長(zhǎng)趨勢(shì)放緩，甚至個(gè)別年份出現(xiàn)下降趨勢(shì)。分地區(qū)來(lái)看，東部地區(qū)的教育回報(bào)率在2011年前是最低的，2011年后其教育回報(bào)率不斷上升；分城鄉(xiāng)來(lái)看，城市教育回報(bào)率顯著高于農(nóng)村；分性別來(lái)看，中等收入群體和高收入群體下，男性的教育回報(bào)率均高于女性的教育回報(bào)率，只有在低收入群體中，女性的教育回報(bào)率在各教育水平階段均高于男性。

針對(duì)中國(guó)教育回報(bào)率變動(dòng)的研究，我們認(rèn)為要進(jìn)一步提高教育的回報(bào)率和公平性，第一，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，重視教育數(shù)量型資源和質(zhì)量型資源的投入，逐步提高全國(guó)勞動(dòng)者的受教育年限；第二，解決教育資源的地區(qū)性和城鄉(xiāng)之間不均等問(wèn)題，通過(guò)轉(zhuǎn)移支付和教育質(zhì)量提升使得地區(qū)之間和城鄉(xiāng)之間的教育資源更加均等化，使得中西部地區(qū)和農(nóng)村地區(qū)的勞動(dòng)者通過(guò)提升人力資本獲得更合理的收入；第三，重視對(duì)女性的教育，尤其是要提高低收入群體的中西部地區(qū)和農(nóng)村地區(qū)女性的教育水平，使得更多的適齡女性能夠接受更好和時(shí)間更長(zhǎng)的教育，提高教育中的性別平等度。

注釋：

①CHNS(China Health and Nutrition Survey),中國(guó)家庭健康營(yíng)養(yǎng)調(diào)查。

②CLDS(China Labor-force Dynamics Survey),中國(guó)勞動(dòng)力動(dòng)態(tài)調(diào)查。

③CGSS(Chinese General Social Survey),中國(guó)綜合社會(huì)調(diào)查,始于2003年，是我國(guó)最早的全國(guó)性、綜合性、連續(xù)性學(xué)術(shù)調(diào)查項(xiàng)目。CGSS系統(tǒng)全面地收集社會(huì)、社區(qū)、家庭、個(gè)人多個(gè)層次的數(shù)據(jù)，總結(jié)社會(huì)變遷的趨勢(shì)。

④CHIP(Chinese Household Income Project Survey)，中國(guó)家庭收入調(diào)查。

⑤ CULS(China Urban Labor Survey)，中國(guó)城市勞動(dòng)力調(diào)查，是由中國(guó)社會(huì)科學(xué)院負(fù)責(zé)組織實(shí)施的一項(xiàng)大規(guī)模城市家庭抽樣調(diào)查項(xiàng)目，2001年啟動(dòng)首輪調(diào)查，每五年開展一次。該調(diào)查旨在全面動(dòng)態(tài)了解城市家庭生活、就業(yè)和社會(huì)保障狀況，通過(guò)嚴(yán)謹(jǐn)規(guī)范的科學(xué)研究為政府相關(guān)政策制定提供依據(jù)。