李銘娜，回 瑩

（1.長春大學(xué) 文學(xué)院，吉林 長春 130012；2.廊坊師范學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，河北 廊坊 065000）

一、引言

教育是一種培養(yǎng)人的社會活動，任何個人的成長成才都離不開教育。無論個體的起點(diǎn)、基因、階層、地域的差異有多大，教育在對個體傳授知識、啟迪智慧的過程中是最為公平的一種方式。個體接受的教育水平越高，其積累的知識就越豐富，個體綜合能力的提升也越明顯，未來更好發(fā)展的基礎(chǔ)越穩(wěn)固。所有個體素質(zhì)和能力的提升會產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)社會效應(yīng)，Heckman指出教育已經(jīng)成為推動經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的關(guān)鍵因素。［1］我國政府高度重視教育的積極作用，伴隨著我國經(jīng)濟(jì)實力的不斷增強(qiáng)，對教育經(jīng)費(fèi)的投入力度也不斷加大。1993 年提出國家財政性教育經(jīng)費(fèi)支出占國內(nèi)生產(chǎn)總值的4%的目標(biāo)。與此同時，居民個人的教育觀念也在逐漸增強(qiáng)。根據(jù)2020年中國教育發(fā)展公告，2019年我國的高中階段毛入學(xué)率達(dá)到89.5%，高等教育毛入學(xué)率為51.6%。大量接受良好教育的個體顯著改善了我國勞動力供給的質(zhì)量，有效滿足了經(jīng)濟(jì)社會建設(shè)對各類人才的旺盛需求，更好地服務(wù)于我國經(jīng)濟(jì)社會的高質(zhì)量發(fā)展。

隨著個體受教育程度的提高，個體的工資收入也顯著提高。教育通過提高人力資本的方式影響勞動力的貨幣收入和物質(zhì)收入。［2］岳昌君和劉士杰等學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)教育能夠顯著影響勞動力的工資收入水平。［3-4］劉生龍等基于2007-2009年中國城鎮(zhèn)住戶調(diào)查數(shù)據(jù)分析義務(wù)教育法的實施對教育年限和教育回報率的影響，研究發(fā)現(xiàn)教育為中國城鎮(zhèn)居民帶來了約12.8%的工資回報。［5］然而，受教育程度高的個體往往具有更突出的個人能力，其高工資收入很可能是因其能力獲得的，并非完全是教育的結(jié)果①個人能力的形成與教育密切相關(guān)。但是，個體基因等先天異質(zhì)性差異對個體能力存在著重要影響。教育作為個體能力培養(yǎng)的后天手段，對于能力的單獨(dú)作用機(jī)制和效果有待明確。。高估教育回報率很可能會夸大教育的作用，使得部分個體片面追求學(xué)歷教育，盲目推崇“學(xué)歷至上”的就業(yè)法則，形成高分低能、高學(xué)歷畢業(yè)生就業(yè)難、高學(xué)歷低工資等怪現(xiàn)象，進(jìn)而推諉于教育質(zhì)量，提出過度教育等偽命題。教育究竟能不能提高個體工資水平，是一個關(guān)系我國教育評價和個體選擇的重要命題，既需要深入的理論分析，更需要大量數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)驗研究。

因此，本文在教育影響個體工資收入的理論分析基礎(chǔ)上，利用2017 年中國流動人口調(diào)查數(shù)據(jù)，從流動人口的角度考察不同教育程度對工資收入的作用效果，以期為教育提高個體工資收入提供可靠的經(jīng)驗證據(jù)。本文首先分析個體教育程度、就業(yè)類型和工資收入水平的關(guān)系，三者分別反映了教育層次結(jié)構(gòu)、就業(yè)結(jié)構(gòu)和工資結(jié)構(gòu)。其次，基于全國流動人口調(diào)查的數(shù)據(jù)樣本分析教育對個體工資收入的影響。最后，分別研究教育對體力勞動者、混合勞動者和腦力勞動者的工資收入影響②混合勞動是指工作崗位需要相當(dāng)?shù)哪X力勞動和體力勞動，而非偏向于體力勞動或者腦力勞動的某一種。。研究發(fā)現(xiàn)教育對我國個體的工資收入具有積極的正向作用，這對于肯定教育、鼓勵求學(xué)、加大教育投入具有重要意義。

二、文獻(xiàn)綜述

教育是人力資本形成的最主要方式，個體通過教育能較快完成自身基礎(chǔ)知識積累和能力的提高。而人力資本是決定個體工資收入的重要變量，因此，教育能夠?qū)€體的工資收入產(chǎn)生顯著影響。人力資本是凝結(jié)在勞動力身上的具有累積性和遞增性的社會資本，［6］其主要包括體現(xiàn)為知識、技能等的智力要素和意志品德、能力、體力為主的非智力因素。人力資本具有知識效應(yīng)、外部效應(yīng)和溢出效應(yīng)，能夠有效地促進(jìn)勞動收入的增長和社會產(chǎn)出的增加。Schultz認(rèn)為人力資本的知識效應(yīng)是指接受過教育培訓(xùn)的勞動力具有較強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)決策能力，在有效的資源配置中能抓住收益增加的機(jī)會，進(jìn)而帶來勞動收入的增加。［6］Becker通過人力資本的成本收益函數(shù)來分析知識效應(yīng)的均衡條件，其中，成本包括個體在人力資本形成過程的時間投入和產(chǎn)品投入兩種要素，收益主要為貨幣收入和效用收入，當(dāng)邊際成本現(xiàn)值等于未來收益現(xiàn)值時，人力資本達(dá)到均衡值，個體實現(xiàn)人力資本收益的最大化。［7］Lucas 在《論經(jīng)濟(jì)發(fā)展的機(jī)制》中闡述了人力資本的外部效應(yīng)運(yùn)行機(jī)理，人力資本的提高在促進(jìn)產(chǎn)出增加的同時，也引起了社會平均人力資本水平的提高，而社會平均人力資本決定了社會運(yùn)作效率，企業(yè)和個人能夠從社會運(yùn)作效率提升中獲取收益。［8］考慮人力資本的正外部性效應(yīng)，個體不僅能夠通過教育提升自身人力資本獲益，還能夠通過社會整體人力資本提升而獲益。此外，除了正式教育外，Arrow提出“干中學(xué)”的人力資本形成觀點(diǎn)，強(qiáng)調(diào)實踐學(xué)習(xí)的重要性，并且“干中學(xué)”的知識擴(kuò)散傳遞作用更加明顯，具有不同人力資本的個體間相互學(xué)習(xí)會產(chǎn)生更加顯著的正外部性效應(yīng)，［9］進(jìn)而促進(jìn)勞動力生產(chǎn)率的提高和工資收入的增加。Romer將知識生產(chǎn)引入到生產(chǎn)函數(shù)中，指出人力資本是知識生產(chǎn)的重要變量，具有高水平人力資本的國家也具有高水平的知識產(chǎn)出，高水平的技術(shù)水平使得個體具有高水平的邊際產(chǎn)出和工資收入。［10］如果將教育、人力資本、勞動生產(chǎn)率、工資收入視為一個符合經(jīng)濟(jì)邏輯的因果鏈，那么教育就能夠顯著地提升個體的工資收入水平，這也是解釋發(fā)達(dá)國家（地區(qū)）比欠發(fā)達(dá)國家（地區(qū)）具有高水平個人收入的重要理由之一。

在連接人力資本與工資收入兩個變量時，就業(yè)類型是一個關(guān)鍵變量。毫無疑問，社會分工的存在使得不同的工作崗位需要不同人力資本水平的個體來匹配。一個個體的人力資本水平和特點(diǎn)基本決定了該個體的職業(yè)選擇。Lucas 將勞動力擁有的人力資本劃分為體力型人力資本、一般型人力資本和專業(yè)化人力資本，有且僅有專業(yè)化人力資本的勞動力才能推動經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長。［8］絕大多數(shù)成年健康個體均具有體力型人力資本，一般型人力資本需要個體接受完基礎(chǔ)教育，專業(yè)化人力資本則需要接受更長的專業(yè)化高等教育和職業(yè)培訓(xùn)，使擁有專業(yè)化人力資本的個體具有加強(qiáng)的創(chuàng)新協(xié)作等能力。也就是說，受教育程度越高，其人力資本水平也就越高。對應(yīng)于不同的人力資本類型，工作崗位可以相應(yīng)地分為體力勞動、混合勞動、腦力勞動三種。其中，一般型人力資本和專業(yè)化人力資本因需要接受正規(guī)的學(xué)校教育，其就業(yè)崗位以混合勞動和腦力勞動為主，體力型人力資本普遍從事的是同質(zhì)性體力工作。不同類型的就業(yè)崗位對應(yīng)的工資收入水平存在巨大差異，普遍而言，腦力勞動的工資收入要高于混合勞動的工資收入，混合勞動的工資收入又要高于體力勞動的工資收入。這種人力資本與崗位匹配的現(xiàn)象在我國表現(xiàn)為不同的企業(yè)性質(zhì)對個體就業(yè)選擇的影響，即國有企業(yè)和合資企業(yè)因工作機(jī)會稀少求職競爭激烈，有較高的人力資本門檻，普遍聘用有專業(yè)化人力資本的個體從事腦力相關(guān)工作，提供相對較高的工資收入水平；大量擁有一般型人力資本和體力型人力資本的個體則普遍在民營企業(yè)從事與體力勞動、混合勞動相關(guān)的工作。個體就業(yè)企業(yè)的性質(zhì)成為識別個體人力資本水平、就業(yè)類型與工資收入水平的重要標(biāo)志。方福前和武文琪指出腦力職業(yè)工作者相比非純腦力職業(yè)工作者具有明顯的工資收入優(yōu)勢，其中人力資本差異是導(dǎo)致工資收入差異的最主要因素，能夠解釋腦力職業(yè)工作者優(yōu)于非純腦力職業(yè)工作者工資收入的70%。［11］

除了理論分析教育對個體工資收入的影響外，隨著我國在1994 年確立了市場經(jīng)濟(jì)體制和1995年《教育法》的頒布實施①隨著中國市場化改革的深入，個體就業(yè)不再由教育部門和人事部門決定，而是可以根據(jù)自身需求自主選擇工作崗位。，國內(nèi)學(xué)者對教育能夠提高個體工資收入這一命題進(jìn)行了實證檢驗。賴德勝基于1995 年中國收入分配狀況調(diào)查數(shù)據(jù)分析教育對收入的影響，研究發(fā)現(xiàn)1995 年勞動力的教育收益率為5.73%，［12］相比李實和李文彬使用相同數(shù)據(jù)、方法、指標(biāo)回歸得到的1988 年的教育回報率3.8%，［13］賴德勝認(rèn)為中國的體制改革促進(jìn)了教育的配置能力和生產(chǎn)能力的改進(jìn)。李春玲利用2001年全國抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，使用明瑟工資方程分析教育程度對個體勞動收入的影響，研究發(fā)現(xiàn)2001年中國的教育回報率為11.8%。李春玲指出市場經(jīng)濟(jì)體制的收入分配機(jī)制基本消除了長期存在的“腦體倒掛”現(xiàn)象，教育收益率將不斷提高。［14］然而，姚先國和張海峰認(rèn)為由于存在明顯的城市-農(nóng)村二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，中國的教育回報率可能會存在城鄉(xiāng)差異，他們基于2004年企業(yè)和農(nóng)村勞動力流動調(diào)查數(shù)據(jù)估計的城鎮(zhèn)教育回報率為8%，而農(nóng)村教育回報率僅為4%，城市的教育回報率明顯高于農(nóng)村。［15］為了進(jìn)一步研究教育回報率的城鄉(xiāng)差異，張車偉基于2004 年上海、浙江和福建三地的“家庭動態(tài)與財富代際流動”抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)中國的教育回報率為4.34%，屬于中等教育回報率水平，但是教育回報率呈現(xiàn)隨收入差距擴(kuò)大而變化的“馬太效應(yīng)”。［16］王德文等利用2005年《中國城市就業(yè)與社會保障研究》和2006 年、2007 年春季的《農(nóng)村外出務(wù)工人員就業(yè)情況問卷調(diào)查》，基于拓展的明瑟方程研究發(fā)現(xiàn)教育程度每增加一個單位，個體工資收入增加約5.3%～6.8%，此外，個體就業(yè)類型也會影響教育回報率。［17］

考慮個體的就業(yè)類型是影響教育回報率的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，將個體從事的職業(yè)引入實證方程中。姚亞文和趙衛(wèi)亞基于2006 年中國營養(yǎng)與健康調(diào)查數(shù)據(jù)分析了教育程度、勞動力職業(yè)對工資收入的影響，使用Oaxaca 對工資分解發(fā)現(xiàn)勞動力從事的職業(yè)屬性能夠解釋66%的工資報酬差異。［18］謝桂華運(yùn)用勞動力自我職業(yè)選擇和技能轉(zhuǎn)換教育理論分析比較了城鎮(zhèn)和農(nóng)村流動人口的教育回報率，研究發(fā)現(xiàn)非農(nóng)流動人口的教育回報率高于本地人口的教育回報率，而農(nóng)村流動人口中的高技能勞動力在經(jīng)過一定時間能與當(dāng)?shù)厝丝诘氖杖氤制健＃?9］李強(qiáng)研究發(fā)現(xiàn)教育和技能培訓(xùn)等人力資本對女性人口的就業(yè)決策產(chǎn)生顯著影響，同時教育水平也為女性人口帶來了收入的增加。［20］葉光基于2012年全國城鄉(xiāng)居民收入現(xiàn)狀調(diào)查數(shù)據(jù)，研究認(rèn)為忽略個體的就業(yè)選擇差異可能會導(dǎo)致教育回報率的估計偏誤，修正的教育回報率表明就業(yè)機(jī)會是影響個體工資收入差距的主要原因。［21］為探討教育和就業(yè)對收入的影響機(jī)理，全磊等利用2016年鄂粵兩省農(nóng)民工家庭生計調(diào)查數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)教育程度和非農(nóng)就業(yè)對個體的工資收入具有顯著的促進(jìn)作用。［22］

對上述既有文獻(xiàn)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)教育對個體的工資收入具有顯著的正向影響。但是，上述研究多使用教育年限作為教育的單一指標(biāo)，較少對個體的教育程度進(jìn)行細(xì)分，尤其是沒有結(jié)合當(dāng)前我國高等教育大眾化的趨勢，加強(qiáng)對高學(xué)歷個體的工資收入進(jìn)行分析。為此，我們將教育程度劃分為高中及以下學(xué)歷、大專大學(xué)學(xué)歷和研究生學(xué)歷三個層次，重點(diǎn)研究高等教育對個體工資收入的影響。此外，上述研究普遍忽視了就業(yè)類型對個體工資收入的影響。雖然全磊等從所有行業(yè)中選取制造業(yè)、建筑業(yè)和服務(wù)業(yè)進(jìn)行研究，但并沒有從人力資本類型與就業(yè)類型關(guān)聯(lián)的角度進(jìn)行分析。因此，我們將不同的就業(yè)崗位劃分為體力勞動、混合勞動和腦力勞動三種，分別研究不同就業(yè)類型下的教育對個體工資收入的影響。實證過程中，考慮了性別、年齡、政治面貌、婚姻等個體因素的影響，同時將流動時長、企業(yè)性質(zhì)等可能影響工資收入的因素納入模型中，盡可能減少遺漏變量導(dǎo)致的估計偏誤。

三、模型設(shè)定和變量說明

1.數(shù)據(jù)來源

本文使用的數(shù)據(jù)是2017 年中國流動人口動態(tài)調(diào)查數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)的調(diào)查范圍覆蓋我國31 個省、市、自治區(qū)和新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)，問卷調(diào)查內(nèi)容包括流動人口的個人、家庭、工作和流動等信息。文章選取16 至60 周歲具備勞動能力的流動人口作為研究對象，剔除自營經(jīng)商、雇主身份、工資收入為非正值以及周工作時長不足5 小時的流動人口，以確保個體收入來源于工資收入而非其他經(jīng)營所得。另外，我們還對勞動力的就業(yè)選擇進(jìn)行篩選，剔除無固定職業(yè)和職業(yè)為不便分類的流動人口，最終獲得54 660個有效樣本個體。

2.模型設(shè)定

借鑒明瑟對勞動力工資收入決定方程的研究，［23］將流動人口的工資收入視為教育和多種影響因素共同作用的結(jié)果。實證模型的表達(dá)式如下：

其中，lnw為流動人口的工資收入對數(shù)，edu為個體的受教育程度，根據(jù)高中及以下、大專大學(xué)、研究生定義設(shè)定為分類變量，X為流動人口的工作經(jīng)驗、性別、民族等個人特征變量。β為教育對個體工資收入的影響系數(shù)，γ為其他解釋變量的待估計系數(shù)，α為常數(shù)項，ε為隨機(jī)擾動項。

3.變量說明

對主要變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析（見表1）。被解釋變量工資對數(shù)的均值為8.201，流動人口的平均收入為4 265.504 元①此處勞動力的平均收入為未取對數(shù)的工資均值，并非工資對數(shù)的均值8.201對應(yīng)的數(shù)值。。核心解釋變量教育的均值為0.314②這里為了分析方便，暫時將高中及以下、大專大學(xué)、研究生分別取值為0、1、2，按有序分類變量處理。，說明樣本中處于高中及以下學(xué)歷的個體數(shù)量要明顯高于大專大學(xué)和研究生兩種學(xué)歷的個體數(shù)量。根據(jù)個體的就業(yè)類型，將職業(yè)劃分為體力勞動、腦力勞動和混合勞動三類，定義為虛擬變量，具體劃分方法是將專業(yè)技術(shù)人員和國家機(jī)關(guān)、黨群組織、企事業(yè)單位負(fù)責(zé)人劃入腦力勞動者，將公務(wù)員、辦事人員和商販人員劃入混合勞動者，將保安人員、保潔人員、餐飲人員、家政人員、建筑人員、快遞人員、農(nóng)、林、牧、漁、水利業(yè)生產(chǎn)人員、其他商業(yè)、服務(wù)業(yè)人員、其他生產(chǎn)、運(yùn)輸設(shè)備操作人員、生產(chǎn)人員、運(yùn)輸人員、裝修人員劃分為體力勞動者。該變量的均值為0.327，表明樣本中從事體力工作的個體數(shù)量要大于從事腦力勞動和混合勞動的個體數(shù)量。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計

此外，工作經(jīng)驗和流動時長為連續(xù)型變量，其中，流動人口的平均工作經(jīng)驗為4.1年，平均流動時長為10年。流動人口的性別、民族、戶籍、黨員、婚姻、住房、居民醫(yī)保為二值分類變量③以上變量的界定如下，性別：女性=1，男性=0；民族：漢族=1，其他=0；戶籍：非農(nóng)=1，農(nóng)業(yè)=0；黨員：是=1，否=0；婚姻：結(jié)過婚=1，未婚=0；住房：自有=1，其他=0；居民醫(yī)保：辦理=1，未辦理=0。，其對應(yīng)均值分別為0.452、0.926、0.199、0.067、0.738、0.26、0.595，表明樣本中男性流動人口數(shù)量高于女性流動人口、漢族流動人口數(shù)量高于非漢族流動人口數(shù)量、農(nóng)業(yè)戶籍流動人口數(shù)量高于非農(nóng)業(yè)流動人口數(shù)量、非黨員流動人口數(shù)量高于黨員流動人口數(shù)量、有過婚史的流動人口數(shù)量高于未婚流動人口數(shù)量、在流動城市無自有住房的流動人口數(shù)量高于擁有自有住房的流動人口數(shù)量、辦理醫(yī)保的流動人口數(shù)量高于未辦理醫(yī)保的流動人口數(shù)量。行業(yè)、公司所有制性質(zhì)、流入地區(qū)為分類變量①行業(yè)分別為租賃和商務(wù)服務(wù)，采礦，電煤水熱生產(chǎn)供應(yīng)，電器機(jī)械及制造，房地產(chǎn)，紡織服裝，公共管理、社會保障和社會組織，國際組織，化學(xué)制品加工，計算機(jī)及通訊電子設(shè)備制造，建筑，交通運(yùn)輸、倉儲和郵政，交通運(yùn)輸設(shè)備制造，教育，金融，居民服務(wù)、修理和其他服務(wù)業(yè)，科研和技術(shù)服務(wù)，木材家具，農(nóng)林牧漁，批發(fā)零售，其他制造業(yè)，社會工作，食品加工，水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理，衛(wèi)生，文體和娛樂，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)，醫(yī)藥制造，儀器儀表制造，印刷文體辦公娛樂用品，住宿餐飲，專業(yè)設(shè)備制造等32個行業(yè)；所有制分別為外商獨(dú)資企業(yè)，私營企業(yè)，中外合資企業(yè)，國有及國有控股企業(yè)，機(jī)關(guān)事業(yè)單位，集體企業(yè)和其他企業(yè)共7種所有制性質(zhì)；東部地區(qū)指隸屬于北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南的城市，中部地區(qū)指隸屬于山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南的城市，西部地區(qū)指隸屬于四川、重慶、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、廣西、內(nèi)蒙古的城市。。

四、實證分析結(jié)果

1.教育程度、就業(yè)類型和工資收入的關(guān)系

在進(jìn)行實證分析之前，應(yīng)分析流動人口教育程度、就業(yè)類型和工資收入三者的關(guān)系。首先，分析教育程度、就業(yè)類型和工資收入的基本表現(xiàn)情況。根據(jù)流動人口的受教育程度將樣本劃分為高中及以下、大專大學(xué)、研究生三個子樣本，其對應(yīng)的流動人口分別為38 164、15 843 和653 人，在總樣本中占比為69.82%、28.98%和1.19%（見表2），表明我國大多數(shù)流動人口仍然不具有高等教育經(jīng)歷。根據(jù)流動人口的工資收入水平，將其劃分為低收入（2 000 元以下）、中低收入（2 000 至5 000 元）、中高收入（5 001 至10 000 元）和高收入（10 000 元以上）四個類別，對應(yīng)的流動人口分別為4 115、34 817、13 079和2 649人，在總樣本中占比為7.53%、63.7%、23.93%和4.85%，表明我國六成以上流動人口的工資收入集中于中低收入水平，達(dá)到高收入水平的流動人口較少。根據(jù)就業(yè)類型，將樣本劃分為體力勞動、混合勞動、腦力勞動三個子樣本，對應(yīng)的流動人口分別為44 464、7 659 和2 537 人，在總樣本中占比為81.35%、14.01%和4.64%，表明我國大多數(shù)流動人口從事體力勞動，這與我國制造業(yè)全球第一、生活服務(wù)業(yè)發(fā)達(dá)的現(xiàn)實相符合。

表2 不同教育程度流動人口的工資收入分布和就業(yè)類型分布

其次，分析流動人口的教育程度與工資收入水平的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)高中及以下學(xué)歷的流動人口人數(shù)在低收入水平、中低收入水平、中高收入水平和高收入水平的比重分別為9.43%、69.02%、19.88%和1.67%；大專大學(xué)學(xué)歷的流動人口人數(shù)在四種工資收入水平上所占比重分別為3.21%、52.5%、33.16%和11.12%；研究生學(xué)歷流動人口人數(shù)在四種工資收入水平上所占比重分別為1.23%、24.2%、36.6%和37.98%。顯然，高中及以下學(xué)歷和大專大學(xué)學(xué)歷的流動人口的工資收入基本集中在中低收入水平上；研究生學(xué)歷的流動人口工資收入更多地集中在中高收入水平和高收入水平上。這表明流動人口接受的教育程度越高，其從事高收入水平工作的可能性越大，即流動人口接受的教育程度與工資收入水平存在正相關(guān)關(guān)系。

再次，分析流動人口的教育程度與就業(yè)類型的關(guān)系。發(fā)現(xiàn)高中及以下學(xué)歷的流動人口從事體力勞動、混合勞動和腦力勞動的比重分別為80.61%、14.48%、4.92%；大專大學(xué)學(xué)歷的流動人口從事該類工作的比重為83.24%、12.89%、3.87%；研究生學(xué)歷的流動人口選擇從事體力勞動、混合勞動和腦力勞動的比重分別為78.56%、14.09%、7.35%。無論高中及以下、大專大學(xué)還是研究生學(xué)歷的流動人口，其就業(yè)選擇都是以體力工作為主，這反映了我國對普通勞動力的巨大需求和腦力勞動崗位供給的不足。大專大學(xué)學(xué)歷的流動人口從事腦力相關(guān)工作的比重較低，在就業(yè)類型上并沒有優(yōu)于高中及以下學(xué)歷的流動人口，可能的原因是只接受大專大學(xué)的高等教育并不能在就業(yè)市場中優(yōu)勝于高中及以下學(xué)歷的流動人口，其知識儲備還不能完全勝任腦力勞動的要求。此外我們的研究對象并非是應(yīng)屆畢業(yè)的大學(xué)生，流動人口的工作經(jīng)驗對于當(dāng)下的就業(yè)類型具有重要影響，高中及以下學(xué)歷的流動人口擁有的3年以上工作經(jīng)驗可能足以抵消大專大學(xué)教育的影響。同樣的，研究生學(xué)歷的流動人口從事腦力勞動、混合勞動的人數(shù)較多，占比約為21%，反映了研究生教育對于就業(yè)類型的積極重要作用。姚亞文和趙衛(wèi)亞認(rèn)為教育程度的提高會顯著增大個體選擇高級技術(shù)工作者、單位負(fù)責(zé)人、行政人員等腦力相關(guān)工作的概率。［18］個體接受的教育程度越高，其積累的知識就會越豐富。而且要想在研究生考試中勝出，個體普遍具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和自控能力，這些會有利于個體形成自信和能力的長期增長，從而影響個體的職業(yè)選擇和崗位升遷。

最后，分析流動人口的就業(yè)類型與工資收入的關(guān)系（見表3）。發(fā)現(xiàn)從事體力工作的流動人口人數(shù)在四種收入水平上的比重分別為8.37%、63.41%、23.01%和5.21%；混合勞動者在四種收入水平上的比例分別為4.33%、67.93%、25.19%和2.55%；腦力工作者在四種收入水平上所占比例為2.4%、56.01%、36.15%和5.44%。不論是體力勞動者、混合勞動者，還是腦力勞動者，其工資收入的分布均呈中間大兩頭小的“梭形”，即在中低收入水平的比重最高，在中高收入水平的比重次之，在低收入水平和高收入水平的比重較小。這表明三種就業(yè)類型并沒有明顯的高低貴賤之分，即沒有對應(yīng)于顯著的收入差距。雖然工作性質(zhì)因是否以體力還是腦力為主而不同，但具體的工作崗位和內(nèi)容才是決定工資收入高低的關(guān)鍵，就業(yè)類型對工資收入差異不具有很強(qiáng)的解釋能力。此外，互聯(lián)網(wǎng)大潮下涌現(xiàn)出的大量快遞、網(wǎng)約車等新型工作崗位，多勞多得、月薪過萬在行業(yè)內(nèi)成為常見現(xiàn)象。這些都使得就業(yè)類型與工資收入沒有那么明顯的正相關(guān)關(guān)系。但是，腦力工作者還是更加易于獲得較高的收入，其在中高收入水平及高收入水平所占比重合計為41.59%，遠(yuǎn)大于其他群體。

表3 不同就業(yè)類型流動人口的工資收入分布

2.回歸分析

以流動人口數(shù)據(jù)為樣本，實證分析教育對個體工資收入的影響，分別建立并估計4 個線性回歸模型（見表4）。其中，模型（1）的解釋變量只有教育一項，參數(shù)估計結(jié)果顯示與高中及以下流動人口相比，大專大學(xué)教育對流動人口的工資收入具有顯著的正向影響，影響程度為32.4%；研究生學(xué)歷對流動人口工資收入的影響程度為83.2%。模型（2）引入就業(yè)類型作為控制變量，估計結(jié)果顯示教育對流動人口工資收入仍然有顯著的正向影響，且就業(yè)類型對個體的工資收入具有顯著影響，相比體力勞動，混合勞動對個體工資收入的影響為6.1%，腦力勞動對個體工資收入的影響程度為20.7%。模型（3）將個人特征變量引入模型，參數(shù)估計結(jié)果顯示大專大學(xué)學(xué)歷、研究生學(xué)歷對流動人口工資收入的正向顯著影響有所下降，估計系數(shù)分別為0.227和0.635，相比模型（2）的參數(shù)估計結(jié)果下降幅度約為10%和19.2%。由于工資收入受地域城市物價水平和生活成本的影響，可以分析教育對個體凈收入的影響①凈收入是用名義工資扣除勞動力生活成本的收入，其中，生活成本是由勞動力月生活總支出和家庭人數(shù)計算得到的。。模型（4）將凈收入作為被解釋變量進(jìn)行回歸，參數(shù)估計結(jié)果為0.185 和0.651，雖然略低于模型（3）的估計結(jié)果，但是仍然顯示教育對流動人口工資收入有顯著的正向影響，這表明我們的結(jié)論比較穩(wěn)健。流動人口受教育程度越高，其工資收入也越高，與大專大學(xué)教育相比，研究生教育對流動人口工資收入的提高幅度更大。

表4 教育對流動人口工資收入影響的回歸結(jié)果

分析模型（3）中控制變量的回歸結(jié)果，發(fā)現(xiàn)流動人口的職業(yè)、工作經(jīng)驗、性別、民族、婚姻等個人特征變量對個體工資收入產(chǎn)生顯著影響。其中，流動人口的漢族身份、非農(nóng)業(yè)戶籍、黨員身份、在婚狀態(tài)、擁有醫(yī)保、擁有住房均對個體的工資收入水平具有顯著的正向影響。從流動人口流入城市所屬區(qū)域來看，東部地區(qū)的工資收入顯著高于西部地區(qū)，中部地區(qū)略高于西部地區(qū)，估計系數(shù)分別為0.237和0.021，這與我國地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距的現(xiàn)實一致。女性流動人口的工資收入水平顯著低于男性流動人口，估計系數(shù)為-0.277，一個可能的原因是男性流動人口的工作強(qiáng)度大且在體力型勞動中占據(jù)優(yōu)勢；當(dāng)然也可能是因為女性流動人口在就業(yè)過程中遭遇了性別歧視。流動人口的工作經(jīng)驗對工資收入具有顯著的“倒U 形”影響，一次項和平方項的估計系數(shù)分別為0.027和-0.001，這表明流動人口起初的工作經(jīng)驗對工資收入具有促進(jìn)作用，但是隨著工作年限的增長，個體的年齡不斷增大，大約在13年后，流動人口的工作經(jīng)驗對工資收入的影響將達(dá)到峰值，隨后不斷下降，大約在27 年后轉(zhuǎn)為負(fù)值。現(xiàn)實中個體年齡對于以體力勞動為主的工作崗位來說是非常重要的因素，由于個體的體力勞動能力會因身體耐勞度下降而下降，老齡勞動力在就業(yè)競爭中處于劣勢，其工資收入也會低于年輕勞動力。如果一個個體在22歲開始參加工作，那么在35 歲左右達(dá)到自己的最佳狀態(tài)，隨后體力、學(xué)習(xí)能力等各項人體機(jī)能開始下降，在50 歲左右可能面臨著被動失業(yè)的風(fēng)險。

為了更全面地分析教育對流動人口工資收入的影響，對根據(jù)就業(yè)類型劃分的三個子樣本分別進(jìn)行回歸（見表5）。其中，模型（5）是以體力勞動為主的流動人口為樣本，參數(shù)回歸結(jié)果表明大專大學(xué)學(xué)歷流動人口的工資收入水平顯著高于高中及以下學(xué)歷，溢價程度為22.8%，研究生學(xué)歷流動人口的工資收入水平也顯著高于高中及以下學(xué)歷，溢價程度為66.4%。模型（6）是以混合勞動為主的流動人口為樣本，參數(shù)回歸結(jié)果表明大專大學(xué)學(xué)歷流動人口的工資收入水平顯著高于高中及以下學(xué)歷，溢價程度為18.4%，研究生學(xué)歷流動人口的工資收入水平也顯著高于高中及以下學(xué)歷，溢價程度為45.4%。模型（7）是以腦力勞動為主的流動人口為樣本，參數(shù)回歸結(jié)果表明大專大學(xué)學(xué)歷流動人口的工資收入水平顯著高于高中及以下學(xué)歷，溢價程度為19%，研究生學(xué)歷流動人口的工資收入水平也顯著高于高中及以下學(xué)歷，溢價程度為50.1%。由此可知，無論是體力勞動者、混合勞動者，還是腦力勞動者，教育對個體的工資收入影響均是正向顯著的，研究生教育對個體工資收入的正向影響最大；與此同時，不同的就業(yè)類型會影響教育的回報率，其中體力勞動者的教育回報率最大，其次為腦力勞動者，最后是混合勞動者，這也突出了體力勞動者中教育的稀缺價值，加強(qiáng)教育投入有利于提高體力勞動者的工資收入，反駁了社會上流行的讀書無用、學(xué)歷不值錢等消極論調(diào)。

表5 教育對不同就業(yè)類型個體工資收入影響的回歸結(jié)果

對表5 中的控制變量估計結(jié)果進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)男性流動人口、非農(nóng)業(yè)戶籍、黨員、在婚狀態(tài)仍然具有顯著的正向影響。相比非黨員，黨員對體力勞動者、混合勞動者和腦力勞動者的工資溢價分別為7%、4.4%和9.3%，黨員對腦力工作的影響最高，可能的原因是部分國家機(jī)關(guān)、黨群組織對工作人員的身份要求較為嚴(yán)格，更傾向于具有共產(chǎn)黨身份的個體。民族除了對體力勞動者的工資收入有影響外，對腦力勞動者和混合勞動者不再具有顯著影響，這反映了我國民族團(tuán)結(jié)、融合和諧穩(wěn)定的社會局面。自有住房只對體力勞動者的工資收入具有顯著影響，估計系數(shù)為0.025，但對于混合勞動者和腦力勞動者的影響不顯著。一般來說，流動人口在流入的城市擁有住房是很少見的，擁有住房反映了流動人口愿意在城市長期居留的意愿和較強(qiáng)的家庭經(jīng)濟(jì)實力，并不具備影響個體工資收入的合理經(jīng)濟(jì)解釋，因此，其不能影響流動人口的工作收入是正常的。對于體力勞動者來說，擁有自有住房顯示其在當(dāng)?shù)鼐哂幸欢ǖ纳鐣P(guān)系網(wǎng)，有較強(qiáng)的社會資本從而更加容易獲得高工資收入水平的工作機(jī)會，且能夠滿足傾向?qū)ふ曳€(wěn)定就業(yè)勞動力的企業(yè)需求，從而獲得比其他體力勞動者更高的工資收入水平。是否有醫(yī)保對腦力勞動者的工資收入沒有顯著影響，這很可能是因為腦力勞動者的工作都具有居民醫(yī)保。工作經(jīng)驗對體力勞動者和混合勞動者的工資收入具有顯著的“倒U”影響，但對于腦力勞動者的工資收入具有顯著的正向影響，估計系數(shù)為0.016，這意味著腦力勞動者會隨著工作經(jīng)驗的增長而不斷獲得更高的工資收入水平，不受身體機(jī)能條件的限制。那么個體努力提高教育水平，就能夠獲得更長的工作時間，從而為社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出更多的貢獻(xiàn)。相比于中西部地區(qū)，流動人口在東部地區(qū)工作仍然具有更高的工資收入，體力勞動者、混合勞動者和腦力勞動者的工資溢價幅度分別為24.3%、18.6%和22.3%；但是相比西部地區(qū)，工作在中部地區(qū)的混合勞動者和腦力勞動者的工資收入已經(jīng)不存在顯著溢價的情況。

五、結(jié)論

教育關(guān)系一個國家和民族的未來，是事關(guān)國家興衰的最根本事業(yè)。同時，受教育也是公民的一項基本權(quán)利。接受良好的教育已經(jīng)成為人們生存發(fā)展的第一需要和終身受益的財富。面對社會上的讀書無用和學(xué)歷不值錢等消極論調(diào)，本文深入研究教育對個體工資收入的影響，歸納出“教育-人力資本-勞動生產(chǎn)率-工資收入”的因果關(guān)系鏈，并指出教育能夠影響個體的就業(yè)選擇和工資收入，進(jìn)而利用2017年中國流動人口調(diào)查數(shù)據(jù)，實證研究教育對個體工資收入的影響。通過上述研究，獲得如下主要結(jié)論：

第一，教育、就業(yè)類型和工資收入存在緊密的相關(guān)關(guān)系。按受教育程度分為高中及以下學(xué)歷、大專大學(xué)學(xué)歷和研究生學(xué)歷三個類別，按就業(yè)類型將工作分為體力勞動者、腦力勞動者和混合勞動者三個類別，按工資收入水平分為低收入（2 000元以下）、中低收入（2 000至5 000元）、中高收入（5 001至10 000 元）和高收入（10 000 元以上）四個類別，統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明我國六成以上流動人口的工資收入集中在中低收入水平上，個體的工資收入基本呈現(xiàn)出中間大兩頭小的“梭形”分布，八成以上流動人口從事的是體力勞動，流動人口的受教育程度與工資收入水平存在正相關(guān)關(guān)系。

第二，教育能夠提升流動人口的工資收入水平。以全體流動人口為樣本，控制個體特征等因素對工資收入的影響，實證研究發(fā)現(xiàn)高等教育能夠顯著正向影響個體的工資收入水平，相對于高中及以下學(xué)歷的個體，接受大專大學(xué)教育和研究生教育的個體的工資收入溢價幅度達(dá)到22.7%和63.5%，研究生教育對工資收入的提升作用更加明顯。分別以體力勞動者、混合勞動者和腦力勞動者為樣本的研究顯示，教育對流動人口的工資收入影響仍然是顯著為正的，不同的就業(yè)類型會影響教育的回報率，其中體力勞動者的教育回報率最大，其次為腦力勞動者，最后是混合勞動者。

第三，流動人口的個體特征、工作經(jīng)驗、城市位置等均對個體工資收入具有顯著影響。其中，女性流動人口的工資收入水平顯著低于男性。工作經(jīng)驗對流動人口工資收入具有顯著的“倒U”影響，即隨著工作經(jīng)驗的增加，流動人口的工資收入會逐步增加，到達(dá)某一時間后又會逐步下降。而對于從事腦力勞動的個體來說，工作經(jīng)驗對工資收入的影響始終為正。流動人口工作的城市位置對于工資收入具有顯著影響，東部地區(qū)城市的工資收入大于中西部地區(qū)，中部地區(qū)城市的工資收入大于西部地區(qū)，而對于從事腦力勞動的個體來說，中部和西部地區(qū)的工資收入沒有差異。

基于上述研究結(jié)果，結(jié)合中國現(xiàn)階段的發(fā)展現(xiàn)狀，提出以下建議：

一是鼓勵個體追求卓越，形成專業(yè)型人力資本。創(chuàng)新是未來我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的根本動力，創(chuàng)新急需大量高素質(zhì)專業(yè)型人才的供給，發(fā)揮人才集聚的正外部性，不斷提高我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的技術(shù)水平。面對國外在部分高精尖技術(shù)上的卡脖子行為，一方面反映了我國在某些領(lǐng)域的科技水平上存在著短板，另一方面也反映出我國專業(yè)型人才的匱乏。大國競爭的關(guān)鍵是科技的競爭，而決定科技競爭成敗的是人才的競爭。國內(nèi)城市競爭和企業(yè)競爭同樣如此，國內(nèi)各大城市、互聯(lián)網(wǎng)大廠、高科技公司不斷上演搶人大戰(zhàn)，唯才是舉。只要是高素質(zhì)人才、稀缺性人才在我國就具有廣闊的才能施展空間，因此成才是每個個體的最優(yōu)選擇，成為最高水平人才就能夠獲得最高水平的回報，在培養(yǎng)自己成才的道路上盡可能投入是最符合經(jīng)濟(jì)理性的，其可能產(chǎn)出是難以想象的。并且個人人力資本的提升具有顯著的正外部性，能夠促進(jìn)整個社會的向好發(fā)展。

二是擴(kuò)大政府對高等教育的投入力度，尤其是研究生教育的投入力度。在我國基本普及高中教育的前提下，高等教育應(yīng)該成為我國財政投入的重點(diǎn)方向。長期以來，我國的高等教育因多種原因而落后于世界知名學(xué)府的發(fā)展，大量優(yōu)秀學(xué)生留學(xué)國外，為國外科技創(chuàng)新做出了重要貢獻(xiàn)。提高國內(nèi)高校的人才培養(yǎng)能力，提供充足的經(jīng)費(fèi)支持，尤其是對科研教師隊伍、博士研究生提供有力的經(jīng)濟(jì)支持，是留住人才和高校持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。面對南方經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市對創(chuàng)建高校和爭搶一流學(xué)科的不計成本的投入，東北等具有較好高等教育資源的經(jīng)濟(jì)低迷地區(qū)更應(yīng)該警醒，進(jìn)一步加大對高校這一優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)的扶持，培養(yǎng)更多高素質(zhì)人才，進(jìn)而促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和拉動地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長。

三是形成崇尚讀書、獎勵專研的社會氛圍。終身學(xué)習(xí)是現(xiàn)代社會對每個個體的基本要求，一個個體在進(jìn)入社會之前保持的學(xué)習(xí)時間越長，其知識儲備和學(xué)習(xí)能力越強(qiáng)，其基本功也就越扎實，未來發(fā)展的潛力也越大。毫無疑問，能力比學(xué)歷重要，但是能力的形成離不開艱苦的學(xué)習(xí)奮斗過程，這往往就是在校學(xué)習(xí)的過程、攻讀高難度學(xué)位的過程。對于當(dāng)下中國廣大中下階層來說，讀書求知仍然是改變命運(yùn)的最優(yōu)選擇。學(xué)歷是甄選個體能力最好的信號，打擊假學(xué)歷，淘汰不達(dá)標(biāo)高校畢業(yè)生，寬進(jìn)嚴(yán)出，讓學(xué)歷值錢是高等教育工作者和社會公眾共同的責(zé)任。