侯 力

（吉林大學(xué) 東北亞研究中心，吉林 長春 130012）

一、引言

改革開放以來我國人口在地區(qū)間的流動(dòng)趨勢不斷加強(qiáng)。2020 年第七次中國人口普查數(shù)據(jù)顯示全國流動(dòng)人口達(dá)到3.76億，人口城鎮(zhèn)化率達(dá)到63.89%，［1］說明人口的流動(dòng)性仍在不斷增強(qiáng)。一方面，鄉(xiāng)村人口仍在以年均提高1 個(gè)百分點(diǎn)的速度加快向城市流動(dòng)，受戶籍等方面制度的制約，大量進(jìn)城務(wù)工人員成為我國流動(dòng)人口的主體；另一方面，城城流動(dòng)人口規(guī)模不斷擴(kuò)大，在全部流動(dòng)人口中所占比重呈上升態(tài)勢，由2013年的14.44%提高至2018年的15.84%，各年度平均受教育年限分布在12.3～13.2年之間，6年平均水平為12.9年，高于流動(dòng)人口總體10.1年和鄉(xiāng)城流動(dòng)人口9.6年的平均水平①根據(jù)中國流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測調(diào)查數(shù)據(jù)2013-2018 年數(shù)據(jù)計(jì)算。城城流動(dòng)人口是指流動(dòng)人口中現(xiàn)居住地在城市且戶口性質(zhì)為非農(nóng)業(yè)和非農(nóng)轉(zhuǎn)居的人口。。隨著戶籍制度改革深入推進(jìn)，人口向大城市和城市群核心城市流動(dòng)的特征會(huì)日益顯著?？傮w來看，人口在城市間流動(dòng)會(huì)表現(xiàn)出多元性特征。這種多元性體現(xiàn)在勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)和流向特征等方面，它與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿σ约爱a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)關(guān)系密切。

獲得更高的收入是人口流動(dòng)就業(yè)的重要原因。教育與個(gè)體收入增長具有密切關(guān)系，一般認(rèn)為受教育年限增加與個(gè)體收入增長呈正向關(guān)系。［2］經(jīng)驗(yàn)研究指出城市人均受教育水平高于農(nóng)村①2019年全國勞動(dòng)力人口平均受教育年限為10.5年，其中城鎮(zhèn)為11.4年，鄉(xiāng)村為9.1年，分別較1985年提升了4.4年、3.2年和3.6年。，［3］大城市人均受教育水平高于小城市②根據(jù)2015年人口1%抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)計(jì)算，大城市人均受教育年限為9.785年，小城市為8.465年，大城市較小城市高1.32年。，［4］這意味著通常情況下城市教育回報(bào)率高于農(nóng)村，［5］大城市平均教育回報(bào)率要高于中小城市。［6］同時(shí)，也有研究指出流動(dòng)人口平均受教育水平高于農(nóng)村居民平均受教育水平，教育回報(bào)率也高于農(nóng)村教育回報(bào)率，但仍低于城鎮(zhèn)平均水平。［7-8］因此，為了追求更高的教育回報(bào)，人口必然不斷由農(nóng)村向城市流動(dòng)、由欠發(fā)達(dá)小城市向發(fā)達(dá)大城市流動(dòng)。教育回報(bào)通常需要通過就業(yè)來實(shí)現(xiàn)。［9］國際相關(guān)研究表明同公有部門相比，私有部門具有相對(duì)較高的教育個(gè)人收益率。［10］我國不同行業(yè)部門、不同所有制類型企業(yè)也存在教育回報(bào)率的差異。［11］因此，考察我國流動(dòng)人口教育回報(bào)率，需要綜合考慮受教育水平、制度影響以及就業(yè)特征等多方面因素。

有研究顯示城城流動(dòng)人口教育回報(bào)率高于鄉(xiāng)城流動(dòng)人口。［12］一方面，城城流動(dòng)人口平均受教育水平較高，在發(fā)達(dá)的城市地區(qū)具有更強(qiáng)的人力資本學(xué)習(xí)效應(yīng)，這會(huì)在一定程度上提高其教育回報(bào)率；另一方面，城城流動(dòng)人口也面臨就業(yè)特征造成的教育回報(bào)率差異并受到一些制度性因素的不利影響，這也可能導(dǎo)致部分城城流動(dòng)人口教育回報(bào)率相對(duì)偏低。那么，受教育水平高于城鎮(zhèn)平均水平的城城流動(dòng)人口，在不同規(guī)模城市就業(yè)，能否實(shí)現(xiàn)相對(duì)較高的教育回報(bào)率，并且在這一過程中，就業(yè)發(fā)揮著什么樣的作用，人口受教育水平是否會(huì)對(duì)城城流動(dòng)人口在流入城市的就業(yè)選擇產(chǎn)生影響，正是本文擬探討的主要問題。

二、文獻(xiàn)回顧

教育回報(bào)率一直以來受到學(xué)術(shù)界的普遍關(guān)注。20世紀(jì)50年代末美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家提出個(gè)體收入與教育具有密切關(guān)系，［13］關(guān)注教育年限每增加一年所能帶來收入增長的百分比。20 世紀(jì)80 年代中期以來中國教育回報(bào)率問題受到國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。已有研究雖然是應(yīng)用不同微觀調(diào)查數(shù)據(jù)庫展開，但其得出的基本結(jié)論是比較一致的。改革開放初期中國教育回報(bào)率很低，甚至為負(fù)值，［14］表現(xiàn)出農(nóng)村高于城鎮(zhèn)的特征。［15］城市改革啟動(dòng)后中國城鎮(zhèn)平均教育回報(bào)率逐步提高，但整體上偏低，直到21世紀(jì)初期才基本達(dá)到國際平均水平。［9］［11］此后，中國城鎮(zhèn)平均教育回報(bào)率保持了穩(wěn)定增長態(tài)勢，隨學(xué)歷教育層次提升而遞增，［16-17］但不同層次教育回報(bào)率差異在不斷擴(kuò)大。［18］同時(shí)，工作經(jīng)驗(yàn)的積累以及職業(yè)培訓(xùn)所帶來的技能的提升也對(duì)個(gè)體收入增長產(chǎn)生正向影響，［19-20］但其在長期內(nèi)對(duì)提高勞動(dòng)力收入的作用會(huì)逐步減弱。［16］

盡管運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)明瑟收入模型研究所得出的結(jié)論基本認(rèn)為教育回報(bào)率呈不斷上升態(tài)勢，但如果考慮個(gè)體特征、就業(yè)特征等方面的因素，教育回報(bào)率則有不同程度的下降。［21-22］這表明教育對(duì)于收入的影響在很大程度上是由職業(yè)、行業(yè)以及就業(yè)單位與方式?jīng)Q定的，即要通過勞動(dòng)力就業(yè)選擇來實(shí)現(xiàn)。［23］從理論上說，那些市場化程度較高且競爭力較強(qiáng)的部門通常對(duì)勞動(dòng)力的學(xué)歷和生產(chǎn)率具有較高的要求，高學(xué)歷和高生產(chǎn)率使他們能夠獲得更高的收入。［24］我國城鎮(zhèn)不同性質(zhì)的就業(yè)部門，教育收益率存在著明顯的差異。［5］［25］

另外，人口不斷向大城市流動(dòng)，主要是因?yàn)榇蟪鞘芯哂懈叩膭趧?dòng)生產(chǎn)率，在大城市就業(yè)能夠獲得更高的收入；同時(shí)高素質(zhì)勞動(dòng)力在大城市集聚，不僅能夠獲得更高的私人教育回報(bào)率，而且能夠產(chǎn)生人力資本外部性，即通過與他人交流與互動(dòng)形成知識(shí)溢出效應(yīng)，每個(gè)人就能從其他人教育水平的提高獲益，從而使個(gè)人收入進(jìn)一步提高。不僅如此，高素質(zhì)勞動(dòng)力在大城市集聚也能夠?yàn)榈图寄軇趧?dòng)力帶來更多的就業(yè)機(jī)會(huì)，通過技能互補(bǔ)性，帶動(dòng)低技能勞動(dòng)力提高生產(chǎn)率，從而提高整體教育回報(bào)率。［4］有研究顯示城市人口規(guī)模大及高技能勞動(dòng)力多將促進(jìn)城市平均勞動(dòng)力工資水平的提高，流動(dòng)人口教育回報(bào)率也相對(duì)較高。［2］［26］而農(nóng)民工教育回報(bào)率也表現(xiàn)出區(qū)域和城市差異性，即在東部沿海地區(qū)和發(fā)達(dá)的大城市更高。［6］［27-28］

已有研究圍繞教育回報(bào)率變動(dòng)及區(qū)域差異、行業(yè)與部門教育回報(bào)率差異等展開并不斷深入。近年來對(duì)于流動(dòng)人口教育回報(bào)率的研究不斷增加，較為普遍的結(jié)論是流動(dòng)人口教育回報(bào)率低于城鎮(zhèn)人口平均教育回報(bào)率但高于鄉(xiāng)村人口平均教育回報(bào)率，城城流動(dòng)人口教育回報(bào)率高于鄉(xiāng)城流動(dòng)人口教育回報(bào)率，同時(shí)也有研究指出城市流動(dòng)人口受教育水平不斷提高，使其高等教育回報(bào)率高于本地勞動(dòng)力。［29-30］但總的來看，關(guān)于城城流動(dòng)人口教育回報(bào)率，目前的研究仍較為有限。本文擬綜合考慮上述因素，運(yùn)用2013-2018 年中國流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測調(diào)查數(shù)據(jù)，專門研究學(xué)歷教育和工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)城城流動(dòng)人口收入增長的影響，分析其城市異質(zhì)性和區(qū)域異質(zhì)性以及時(shí)序上的變動(dòng)，同時(shí)考慮就業(yè)特征在教育回報(bào)中的貢獻(xiàn)，進(jìn)一步探討受教育水平如何影響城城流動(dòng)人口的就業(yè)選擇。

三、流動(dòng)人口教育回報(bào)率及異質(zhì)性分析

本文使用中國流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測調(diào)查數(shù)據(jù)（CMDS），分析2018年受教育年限和工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)城城流動(dòng)人口個(gè)體收入增長的影響及其異質(zhì)性以及2013-2018 年城城流動(dòng)人口教育回報(bào)率的變動(dòng)。根據(jù)研究需要，選取年齡為15-60 歲、戶口性質(zhì)為非農(nóng)業(yè)和非農(nóng)轉(zhuǎn)居、流動(dòng)原因?yàn)閯?wù)工/工作和經(jīng)商的就業(yè)人口作為研究對(duì)象，對(duì)存在異常值或缺失值的樣本進(jìn)行刪除處理，最終獲得有效研究樣本。通過以上處理，2013-2018年有效研究樣本數(shù)量分別為19 696個(gè)、20 976個(gè)、18 240個(gè)、15 799個(gè)、15 274個(gè)、15 258個(gè)。

（一）模型設(shè)定

根據(jù)Mincer 收入方程，個(gè)體工資收入是學(xué)歷教育、工作經(jīng)驗(yàn)等多種因素共同作用的結(jié)果。本文以城城流動(dòng)人口受教育年限代表教育水平，并借鑒已有研究方法，以個(gè)體年齡減去受教育年限，再減去6年學(xué)齡前時(shí)間，計(jì)算工作經(jīng)驗(yàn)。在此基礎(chǔ)上，控制就業(yè)行業(yè)、職業(yè)等工作特征、個(gè)體特征、流入時(shí)長以及流動(dòng)范圍等流動(dòng)特征，展開實(shí)證分析。實(shí)證模型為：

lnincomei為個(gè)體收入的對(duì)數(shù)；edui為個(gè)體的受教育年限，系數(shù)β1為個(gè)體教育回報(bào)率，本文重點(diǎn)關(guān)注該系數(shù)變化；expi為個(gè)體的工作經(jīng)驗(yàn)，是個(gè)體工作經(jīng)驗(yàn)的二次項(xiàng)，用以檢驗(yàn)工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)收入的非線性影響；Xi為一組包括性別、婚姻狀況、戶口性質(zhì)、流動(dòng)時(shí)長、流動(dòng)范圍、就業(yè)行業(yè)、就業(yè)職業(yè)、就業(yè)單位性質(zhì)、就業(yè)身份、城市規(guī)模等級(jí)以及區(qū)域在內(nèi)的控制變量；εi為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

本部分?jǐn)M運(yùn)用OLS 方法，分析2018年城市間流動(dòng)人口受教育年限對(duì)其收入的影響，并在此基礎(chǔ)上，探討其城市異質(zhì)性和區(qū)域異質(zhì)性以及在時(shí)間上的變動(dòng)特征。

（二）變量說明及描述性統(tǒng)計(jì)分析

本文的被解釋變量為個(gè)體收入，即個(gè)人上個(gè)月或上次就業(yè)的月純收入，取自然對(duì)數(shù)。2013-2018 年城城流動(dòng)人口收入對(duì)數(shù)的均值分別為8.08、8.22、8.34、8.34、8.43、8.53，呈不斷增加趨勢。

本文的核心解釋變量為受教育年限。受教育年限是將受訪者填報(bào)的選項(xiàng)，按未上過學(xué)為0年、小學(xué)為6年、初中為9年、高中或中專為12年、大專為15 年、本科為16 年、研究生為19 年折算。2013-2018 年平均受教育年限的均值呈現(xiàn)不斷提高特征，由12.27 年提高至13.23 年，基本相當(dāng)于高中畢業(yè)水平（見表1）。

表1 2013-2018年主要變量描述統(tǒng)計(jì)（%、年）

本文的重要控制變量是工作經(jīng)驗(yàn)。按照前述工作經(jīng)驗(yàn)估算方法，結(jié)果顯示2013-2018年工作經(jīng)驗(yàn)均值在15.68～16.69年之間。

一般控制變量：第一，流動(dòng)時(shí)長由本次流動(dòng)到流入地時(shí)間計(jì)算，是連續(xù)變量，呈現(xiàn)出增加特征，其均值由4.39 年增至6.09 年。第二，其余控制變量包括性別、婚姻、戶口性質(zhì)、流動(dòng)范圍①這四個(gè)分類變量界定如下：性別：男性=1，女性=2；婚姻：未婚=1，已婚=2，離婚和喪偶=3；戶口性質(zhì)：非農(nóng)業(yè)=1，非農(nóng)轉(zhuǎn)居=2；流動(dòng)范圍：跨省流動(dòng)=1，省內(nèi)流動(dòng)=2。、城市等級(jí)②按照2014 年城市等級(jí)分類標(biāo)準(zhǔn)，以《中國城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》中城區(qū)人口與城區(qū)暫住人口之和作為基數(shù)，將城市等級(jí)界定為：特大及以上規(guī)模城市（城區(qū)人口超過500萬）=1，大城市（城區(qū)人口在100～500萬之間）=2，中小城市（城區(qū)人口小于100萬）=3。、區(qū)域③區(qū)域按傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)區(qū)域標(biāo)準(zhǔn)劃分為四大類，界定為：東部（10省區(qū)市）=1，中部（6省區(qū)）=2，西部（12省區(qū)市）=3，東北（3省）=4。、就業(yè)特征（含行業(yè)、職業(yè)、單位及身份）④就業(yè)行業(yè)：農(nóng)林牧漁業(yè)=1，工業(yè)=2，建筑業(yè)=3，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)=4，生活性服務(wù)業(yè)=5，公共管理=6；就業(yè)職業(yè)：黨政機(jī)關(guān)事業(yè)單位及辦事人員=1，專業(yè)技術(shù)人員=2，服務(wù)業(yè)人員=3，生產(chǎn)人員及其他=4；就業(yè)單位：機(jī)關(guān)事業(yè)單位=1，國有集體股份聯(lián)營企業(yè)=2，獨(dú)資合資企業(yè)=3，個(gè)體私營企業(yè)及其他=4；就業(yè)身份：雇員=1，雇主=2，自營勞動(dòng)者及其他=3。，均為分類變量⑤實(shí)證分析中，以最高序號(hào)者為參照組。。其中男性、已婚人口比例較大；跨省流動(dòng)人口接近或略超過50%；戶口性質(zhì)方面，2014 年后逐步開始出現(xiàn)非農(nóng)轉(zhuǎn)居戶口類型，從當(dāng)年的1.70%提高至2018 年的14.88%；在區(qū)域和城市分布方面，東部地區(qū)流動(dòng)人口比例超過50%，西部次之，超過20%，特大及以上規(guī)模城市流動(dòng)人口比例最高，大城市次之，均超過30%；從就業(yè)特征看，主要是以服務(wù)業(yè)、個(gè)體私營企業(yè)、雇員為主。

（三）實(shí)證分析結(jié)果

1.2018 年城城流動(dòng)人口教育回報(bào)率研究

對(duì)2018 年數(shù)據(jù)做回歸分析，從明瑟方程核心變量開始，逐步引入控制變量，建立4 個(gè)回歸模型。即模型（a）包含受教育年限、工作經(jīng)驗(yàn)和工作經(jīng)驗(yàn)二次項(xiàng)，估計(jì)結(jié)果中如果工作經(jīng)驗(yàn)二次項(xiàng)為負(fù)值，則代表工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)于收入增長具有非線性影響，呈倒U型；模型（b）引入個(gè)體特征和流動(dòng)特征作為控制變量；模型（c）進(jìn)一步引入就業(yè)特征變量作為控制變量；模型（d）引入城市和區(qū)域特征變量作為控制變量。由此觀察受教育年限對(duì)個(gè)體收入增長的影響以及在引入更多控制變量后，個(gè)體教育回報(bào)率是否穩(wěn)?。ㄒ姳?）。

表2 2018年教育對(duì)城城流動(dòng)人口收入增長的影響回歸結(jié)果

表2 估計(jì)結(jié)果顯示無論是只包含明瑟方程核心變量，還是引入不同特征的控制變量，個(gè)體的教育回報(bào)率均是顯著的。綜合來看，城城流動(dòng)人口受教育年限每增加1 年，個(gè)體收入增加4.91%～7.30%。同時(shí)，模型（a）表明個(gè)體工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)收入存在顯著的非線性影響，呈“倒U”型。個(gè)體工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)收入的影響，會(huì)先增長，然后下降，與經(jīng)典明瑟方程的結(jié)論一致。

另外，表2 模型（b）、模型（c）和模型（d）的估計(jì)結(jié)果表明各控制變量對(duì)收入增長的影響表現(xiàn)為：第一，個(gè)體特征方面，相對(duì)于女性城城流動(dòng)人口，男性收入更高；第二，流動(dòng)特征方面，流動(dòng)時(shí)長對(duì)個(gè)體收入的影響顯著為正；相對(duì)于省內(nèi)城城流動(dòng)人口，跨省流動(dòng)人口收入更高；第三，就業(yè)特征方面，相對(duì)于參照組，只有農(nóng)林牧漁業(yè)、服務(wù)業(yè)從業(yè)人員的收入沒有顯著的統(tǒng)計(jì)差異，機(jī)關(guān)事業(yè)單位從業(yè)人員、雇員的收入更低，表現(xiàn)為顯著負(fù)向影響，其余均表現(xiàn)為顯著正向影響；第四，城市和區(qū)域特征方面，相對(duì)于中小城市，特大及以上規(guī)模城市和大城市的收入均顯著更高，相對(duì)于東北地區(qū)，東部城城流動(dòng)個(gè)體的收入最高，而中部和西部則顯著低于東北地區(qū)。

2.異質(zhì)性分析

本部分利用2018年數(shù)據(jù)樣本觀察城城流動(dòng)人口教育回報(bào)率的城市異質(zhì)性和區(qū)域異質(zhì)性。

在不同類型城市和區(qū)域，城城流動(dòng)人口收入對(duì)數(shù)均值分布在8.23～8.75之間，體現(xiàn)出隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度和城市規(guī)模變動(dòng)的基本規(guī)律。受教育年限，特大及以上規(guī)模城市顯著高于其他城市，達(dá)到13.87年，大城市也超過13 年；東部地區(qū)顯著超過其他區(qū)域，達(dá)到13.67 年。工作經(jīng)驗(yàn)均值分布在15.39～19.46年之間，發(fā)達(dá)地區(qū)和規(guī)模較大城市中，城城流動(dòng)人口工作經(jīng)驗(yàn)均值相對(duì)較小主要是因?yàn)槠淦骄芙逃晗薷L，個(gè)體人力資本更多體現(xiàn)在其受教育年限上面。流動(dòng)特征方面，流動(dòng)時(shí)長在5～7 年之間，其中特大及以上規(guī)模城市和中小城市、東部地區(qū)和東北地區(qū)流動(dòng)人口此次流入就業(yè)時(shí)間相對(duì)較長。跨省流動(dòng)人口分布差異性較大，表現(xiàn)出明顯的以發(fā)達(dá)地區(qū)和城市為主的特征，其中，特大及以上規(guī)模城市跨省流動(dòng)人口占比最高，達(dá)76.68%，東部地區(qū)次之，跨省流動(dòng)人口占比也超過76%，中部地區(qū)最低，跨省流動(dòng)人口占比僅略高于20%（見表3）。

表3 2018年各類區(qū)域和城市主要變量描述統(tǒng)計(jì)

以2018 年城城流動(dòng)人口數(shù)據(jù)為樣本，分析教育對(duì)收入增長影響的城市異質(zhì)性和區(qū)域異質(zhì)性。鑒于對(duì)總體樣本分析的結(jié)果，在異質(zhì)性分析中只做了兩個(gè)步驟的回歸分析，建立兩個(gè)回歸模型。其中模型（a）僅包含個(gè)體受教育年限、工作經(jīng)驗(yàn)和工作經(jīng)驗(yàn)的二次項(xiàng)，模型（c）引入其他控制變量，由此觀察受教育年限和工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)收入增長影響在不同城市和區(qū)域之間的差異。主要估計(jì)結(jié)果如表4和表5所示，由于篇幅有限，除核心解釋變量外，表4和表5僅給出了主要控制變量結(jié)果。

表4 基于2018年樣本的教育對(duì)城城流動(dòng)人口收入增長影響的城市異質(zhì)性分析

表5 基于2018年樣本的教育對(duì)城城流動(dòng)人口收入增長影響的區(qū)域異質(zhì)性分析

首先，觀察城市異質(zhì)性，對(duì)2018 年特大及以上規(guī)模城市、大城市和中小城市數(shù)據(jù)做回歸分析。第一，僅包含明瑟方程核心變量時(shí)三類城市均表現(xiàn)出教育對(duì)收入增長的顯著正向影響，即受教育年限每增加1 年，特大及以上規(guī)模城市流動(dòng)個(gè)體收入增加10.16%，明顯高于其他類型城市流動(dòng)個(gè)體收入增加程度，并且隨城市規(guī)模等級(jí)下降而下降；第二，引入更多控制變量后三類城市仍然均表現(xiàn)為教育對(duì)收入增長的正向顯著影響，教育回報(bào)率仍是特大及以上規(guī)模城市顯著較高，并隨城市規(guī)模下降而下降。另外，對(duì)其他控制變量的估計(jì)結(jié)果顯示，相對(duì)于參照組，三類城市均表現(xiàn)為男性和跨省流動(dòng)群體的收入顯著較高，而流動(dòng)時(shí)長僅在特大及以上規(guī)模城市表現(xiàn)出對(duì)收入的顯著正向影響。

其次，觀察區(qū)域異質(zhì)性，對(duì)2018 年東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)和東北地區(qū)數(shù)據(jù)做回歸分析。第一，僅保留明瑟方程核心變量時(shí)四大區(qū)域均表現(xiàn)出教育對(duì)收入增長的顯著正向影響，教育回報(bào)率由高到低分別為東部、東北、西部和中部，其中，東部地區(qū)教育回報(bào)率顯著高于其他區(qū)域；第二，引入更多控制變量后四個(gè)區(qū)域仍存在教育對(duì)收入增長的顯著正向影響，教育回報(bào)率的區(qū)域分布特征與此前一致。另外，對(duì)其他控制變量的估計(jì)結(jié)果顯示，相對(duì)于參照組，四大區(qū)域均表現(xiàn)為男性和跨省流動(dòng)群體的收入顯著更高，而流動(dòng)時(shí)長在東部表現(xiàn)為對(duì)收入增長的顯著正向影響，在西部則表現(xiàn)為對(duì)收入增長的顯著負(fù)向影響。

綜上可見，城城流動(dòng)人口教育對(duì)收入增長的影響具有較為顯著的城市異質(zhì)性和區(qū)域異質(zhì)性。越是較高層級(jí)的城市越能夠?qū)σ氐牧鲃?dòng)和配置提供更有效的途徑和載體；越是發(fā)達(dá)的區(qū)域越能夠?yàn)橐亓鲃?dòng)與配置提供更好的環(huán)境。當(dāng)然，教育對(duì)城城流動(dòng)人口收入增長影響的區(qū)域異質(zhì)性表現(xiàn)出一定程度的復(fù)雜性，主要是除東部地區(qū)以外，其他三個(gè)區(qū)域教育回報(bào)率水平與各區(qū)域受教育年限平均水平呈相反的趨勢，即受教育年限平均水平最低的東北地區(qū)，其教育回報(bào)率相對(duì)更高，西部次之，這可能與各區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)結(jié)構(gòu)有關(guān)。

3.2013 -2018年城城流動(dòng)人口教育回報(bào)率變動(dòng)研究

本部分?jǐn)M進(jìn)一步觀察受教育年限對(duì)收入增長影響在時(shí)序上的變動(dòng)。

以2013-2018 年城城流動(dòng)人口數(shù)據(jù)作為六個(gè)獨(dú)立的樣本進(jìn)行實(shí)證分析。對(duì)每個(gè)樣本均做兩個(gè)步驟的回歸分析并建立兩個(gè)回歸模型，即模型（a）僅包含明瑟方程核心變量，模型（d）引入其他控制變量，由此觀察受教育年限和工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)收入增長影響在時(shí)序上的變動(dòng)，主要估計(jì)結(jié)果由表6所示。

表6 2013-2018年教育對(duì)城城流動(dòng)人口收入增長影響的主要變量回歸結(jié)果

分別對(duì)2013-2018年數(shù)據(jù)做回歸分析。第一，僅保留明瑟方程核心變量時(shí)各年度受教育年限對(duì)收入均表現(xiàn)為顯著正向影響。同時(shí)，城城流動(dòng)人口的教育回報(bào)率在2013-2017 年間呈上升態(tài)勢，在2018 年略有下降。第二，引入更多控制變量后各年度受教育年限對(duì)收入仍然存在顯著正向影響，個(gè)體教育回報(bào)率的時(shí)序特征沒有變化。在主要控制變量中，相對(duì)于參照組，各年度均表現(xiàn)出男性和跨省流動(dòng)群體的收入顯著較高，而流動(dòng)時(shí)長在2013年、2016年、2017年和2018年對(duì)個(gè)體收入有顯著正向影響。

綜合以上關(guān)于不同年份受教育年限對(duì)城城流動(dòng)人口收入增長影響的實(shí)證分析，可見城城流動(dòng)人口的教育回報(bào)率隨著城市經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展而增長，但是在2018 年城城流動(dòng)人口的教育回報(bào)率有所下降。城市發(fā)展的放緩是導(dǎo)致城城流動(dòng)人口教育回報(bào)率開始下降的可能因素。城市作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)發(fā)展的載體，其發(fā)展速度和發(fā)展質(zhì)量必然關(guān)系流動(dòng)人口的微觀福利。近年來，各個(gè)城市都在進(jìn)行“搶人大戰(zhàn)”，但是各個(gè)城市在關(guān)注吸引人口流入的同時(shí)，也應(yīng)當(dāng)努力通過城市的發(fā)展提高城城流動(dòng)人口的教育回報(bào)率，增進(jìn)其微觀福利。

四、進(jìn)一步分析

就業(yè)是個(gè)體獲得收入的重要來源，也是個(gè)體獲得教育回報(bào)的載體。個(gè)體在進(jìn)入勞動(dòng)力市場后會(huì)根據(jù)自身?xiàng)l件選擇職業(yè)和身份，這將對(duì)其收入產(chǎn)生重要影響，進(jìn)而在一定程度上影響其教育回報(bào)率。那么，勞動(dòng)力在自身受教育水平和個(gè)體條件下，如何做出就業(yè)職業(yè)和就業(yè)身份選擇，同時(shí)對(duì)于不同規(guī)模城市，其選擇是否有所差異，這是本部分?jǐn)M探討的內(nèi)容。下文擬運(yùn)用多元Logit 回歸模型，進(jìn)一步分析城城流動(dòng)人口受教育水平對(duì)其就業(yè)選擇的影響。

（一）模型與變量說明

研究受教育年限對(duì)就業(yè)職業(yè)選擇影響的多項(xiàng)Logit模型為：

πij是個(gè)體i選擇j就業(yè)職業(yè)的概率，J個(gè)就業(yè)職業(yè)分別為黨政機(jī)關(guān)事業(yè)單位及辦事人員、專業(yè)技術(shù)人員、服務(wù)業(yè)人員、生產(chǎn)人員及其他職業(yè)四種類型。參照組是生產(chǎn)人員及其他職業(yè)。yi是個(gè)體回答的就業(yè)職業(yè)類型，edui是個(gè)體的受教育年限，Xi是一組控制變量，具體包括年齡、性別、婚姻狀況、戶口性質(zhì)、流動(dòng)時(shí)長、流動(dòng)范圍以及城市規(guī)模等級(jí)。γ表示控制變量相應(yīng)系數(shù)向量。

研究受教育年限對(duì)個(gè)體就業(yè)身份選擇影響時(shí)的模型與此模型一致，就業(yè)身份選項(xiàng)包括雇主、雇員、自營勞動(dòng)者及其他就業(yè)身份，參照組為其他就業(yè)身份。

（二）描述性統(tǒng)計(jì)分析

本部分被解釋變量分別為就業(yè)職業(yè)和就業(yè)身份，均為分類變量。城城流動(dòng)人口就業(yè)職業(yè)主要分布在專業(yè)技術(shù)人員、服務(wù)業(yè)人員和生產(chǎn)人員，占比在92.40%～93.03%之間；就業(yè)身份主要為雇員和自營職業(yè)者，占比在90.84%～91.78%之間（見表7）。

表7 2018年各類城市不同就業(yè)特征分布與受教育年限描述統(tǒng)計(jì)（%、年）

核心解釋變量為受教育年限，計(jì)量方法與前文相同。根據(jù)具有上述就業(yè)特征的流動(dòng)人口在各類城市的主要分布，觀察其平均受教育年限，可以發(fā)現(xiàn)在各自的群體中均處于中等偏上水平，而在不同規(guī)模城市基本處于高中或接近高中畢業(yè)的水平，即特大及以上規(guī)模城市為12.72-12.77年，大城市為11.85-11.95 年，而中小城市為11.31-11.43 年，流動(dòng)人口平均受教育年限隨城市等級(jí)下降而下降，中小城市內(nèi)部差異最大。

控制變量主要考慮年齡、性別、婚姻、戶口性質(zhì)等個(gè)體特征以及流動(dòng)時(shí)長、流動(dòng)范圍等流動(dòng)特征。

（三）實(shí)證結(jié)果分析

以2018 年城城流動(dòng)人口數(shù)據(jù)為樣本分析受教育年限對(duì)就業(yè)選擇的影響，所選取的參照變量與前文一致。主要是從總體和城市兩個(gè)大的維度，即總體加上三個(gè)規(guī)模城市，對(duì)2大類5項(xiàng)就業(yè)特征分別展開分析。實(shí)證分析因?yàn)閿?shù)據(jù)量較大，限于篇幅，僅通過表8顯示部分主要變量的估計(jì)結(jié)果。

表8 2018年教育對(duì)城城流動(dòng)人口就業(yè)選擇影響的回歸結(jié)果

續(xù)表8

第一，就業(yè)職業(yè)回歸結(jié)果分析。分別對(duì)總體和三類城市各就業(yè)職業(yè)數(shù)據(jù)樣本做回歸分析。估計(jì)結(jié)果顯示：受教育年限對(duì)于就業(yè)職業(yè)選擇的影響，除大城市服務(wù)業(yè)人員職業(yè)類別外，相較于生產(chǎn)人員及其他就業(yè)職業(yè)類型，受教育年限提高都顯著影響了個(gè)體的職業(yè)類別選擇。在所有具有顯著影響的結(jié)果中，相較于生產(chǎn)人員及其他職業(yè)類別，受教育年限增加會(huì)提高個(gè)體選擇黨政機(jī)關(guān)事業(yè)單位及辦事人員職業(yè)類別和專業(yè)技術(shù)人員職業(yè)類別的概率，會(huì)降低個(gè)體選擇服務(wù)業(yè)人員職業(yè)類別的概率。前者選擇概率增加的程度在53.3%～72.6%之間且在大城市和中小城市較高；后者選擇概率下降的程度在2.4%～3.4%之間，不同規(guī)模城市間差別不大。

第二，就業(yè)身份回歸結(jié)果分析。分別對(duì)總體和三類城市各就業(yè)身份數(shù)據(jù)樣本做回歸分析。估計(jì)結(jié)果顯示：相較于自營勞動(dòng)者及其他就業(yè)身份，受教育年限對(duì)于勞動(dòng)者就業(yè)身份選擇影響顯著。相較于自營勞動(dòng)者及其他就業(yè)身份，個(gè)體受教育年限增加會(huì)顯著增加其選擇雇員就業(yè)身份和雇主就業(yè)身份的概率，即個(gè)體受教育年限每增加1 年，會(huì)使雇員就業(yè)身份的選擇概率增加18.3%～31.5%，使雇主就業(yè)身份的選擇概率增加10.5%～14.7%，整體上是隨著城市規(guī)模擴(kuò)大，選擇概率增加的程度越高，并均表現(xiàn)為更傾向于選擇雇員職業(yè)身份。

綜合來看，無論是對(duì)于全部流動(dòng)人口還是對(duì)于各類城市流動(dòng)人口，相較于生產(chǎn)人員及其他職業(yè)類型，受教育年限提高都會(huì)增加選擇黨政機(jī)關(guān)事業(yè)單位及辦事人員和專業(yè)技術(shù)人員的概率，這樣的職業(yè)部門往往具有較高的門檻，但工資水平也相對(duì)較高并且在大城市和中小城市該特征相對(duì)更加顯著，這可能是因?yàn)楦笠?guī)模城市中，勞動(dòng)力，特別是高素質(zhì)勞動(dòng)力對(duì)于就業(yè)職業(yè)具有更加多樣化的選擇。同時(shí)，在就業(yè)身份選擇上，城市規(guī)模越大，相較于自營勞動(dòng)者及其他職業(yè)身份，對(duì)于雇員的傾向越強(qiáng)，獲取更高的工資是其實(shí)現(xiàn)教育對(duì)收入增長影響的重要途徑。

五、結(jié)論

本文利用2013-2018年中國流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測調(diào)查數(shù)據(jù)，探討城城流動(dòng)人口受教育年限對(duì)收入的影響及其城市異質(zhì)性和區(qū)域異質(zhì)性，并觀察其在時(shí)序上的變動(dòng)。進(jìn)而，基于教育回報(bào)需要以就業(yè)為載體、同時(shí)不同就業(yè)特征對(duì)收入增長存在差異性影響的經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)一步探究受教育水平對(duì)就業(yè)選擇的影響，試圖觀察就業(yè)通道在教育回報(bào)變動(dòng)中的作用。研究得出以下主要結(jié)論：

首先，教育對(duì)城城流動(dòng)人口的收入具有正向影響。分別對(duì)2013-2018年城城流動(dòng)人口數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，估算受教育年限對(duì)其收入的影響。實(shí)證結(jié)果顯示，僅考慮明瑟方程核心變量時(shí)城城流動(dòng)人口的受教育年限對(duì)收入有顯著正向影響，工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)于收入具有非線性影響，呈現(xiàn)先升后降的特征，與經(jīng)典明瑟方程結(jié)論一致。在逐步引入個(gè)體特征和流動(dòng)特征、就業(yè)特征、城市和區(qū)域特征等控制變量之后城城流動(dòng)人口的受教育年限對(duì)收入的影響仍顯著為正。

第二，教育對(duì)城城流動(dòng)人口收入增長具有城市異質(zhì)性和區(qū)域異質(zhì)性。運(yùn)用2018 年數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，估計(jì)結(jié)果顯示不同規(guī)模城市的教育回報(bào)率均顯著大于0，且隨城市規(guī)模變大，城城流動(dòng)人口的教育回報(bào)率也在上升。不同區(qū)域的教育回報(bào)率均顯著大于0，且相較來看，城城流動(dòng)人口的教育回報(bào)率在東部地區(qū)高于其他地區(qū)，東北地區(qū)次之。

第三，教育回報(bào)率在時(shí)序變動(dòng)方面，總體上表現(xiàn)為不斷上升。2013-2017 年城城流動(dòng)人口教育回報(bào)率呈總體上升態(tài)勢，2018年略有下降。

第四，教育對(duì)于就業(yè)選擇具有重要影響，并且在大城市層面的各項(xiàng)特征更為突出。受教育水平提升會(huì)相應(yīng)地增加流動(dòng)人口進(jìn)入具有一定門檻但工資水平較高的職業(yè)，同時(shí)城市規(guī)模大，對(duì)成為雇員的傾向增強(qiáng)，以期通過獲得更高工資增加收入。

上述研究表明城市規(guī)模對(duì)于人口收入增長具有重要作用，而人口向大城市流動(dòng)是提高教育回報(bào)的重要且有效途徑。為此，要盡快打破限制大城市發(fā)展和現(xiàn)代化都市圈建設(shè)的障礙，加快推動(dòng)戶籍制度改革和土地要素市場化改革，實(shí)現(xiàn)人口等要素合理流動(dòng)和有效高效配置。