白雪梅

摘 要： 教育作為人力資本形成的最主要因素，影響著收入分配，但教育對(duì)不同收入水平人群的效應(yīng)并不相同。本文采用分位數(shù)回歸方法估計(jì)教育回報(bào)率，以分析教育對(duì)收入水平的影響，并通過(guò)考察教育擴(kuò)張引起的收入分布位置和形態(tài)的變化來(lái)分析教育對(duì)收入不平等的影響。研究結(jié)果表明，性別、城鄉(xiāng)、單位所有制類型以及職業(yè)類型對(duì)各分位點(diǎn)上的教育回報(bào)率影響顯著；受教育程度提高使收入分布位置右移、離散程度增加，教育擴(kuò)張加劇收入不平等；而右偏程度減小又減弱收入不平等程度；總體上說(shuō)教育對(duì)收入不平等的影響作用被削弱了。

關(guān)鍵詞： 教育回報(bào)率；分位數(shù)回歸；收入分布

中圖分類號(hào)： F224 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1000176X（2014）04001108

一、引 言

中國(guó)改革開(kāi)放以來(lái)經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)，收入不平等程度也在不斷擴(kuò)大， 國(guó)家統(tǒng)計(jì)局最新公布的基尼系數(shù)從2003年的0479增長(zhǎng)到2008年的0491，即便2012年回落到0474，十年來(lái)也一直保持在0470以上，遠(yuǎn)高于04的國(guó)際警戒線。 收入分配成為社會(huì)各界最為關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題之一。

現(xiàn)階段，人力資本成為除勞動(dòng)、土地和物質(zhì)資本外影響收入的重要因素，而教育又是增加人力資本的主要渠道。從微觀角度看，教育水平的提高是否同等程度地增加不同收入以及不同性別、地區(qū)、單位所有制類型、職業(yè)類型以及城鄉(xiāng)居民的個(gè)人收入？從宏觀角度看，教育水平的提高是增大還是減小了收入不平等程度？

教育回報(bào)率能夠反映教育對(duì)收入差距影響的微觀機(jī)制，它既是教育投資效益的反應(yīng)，又在微觀層面上體現(xiàn)了教育對(duì)收入水平的影響。在勞動(dòng)力市場(chǎng)分割的條件下，不少學(xué)者考察相關(guān)變量對(duì)教育回報(bào)率的影響。Gustafsson和Li[1]認(rèn)為1990—1999年間中國(guó)由性別導(dǎo)致的收入差距雖然在國(guó)際范圍內(nèi)處于較低水平，但是上升趨勢(shì)明顯。Hannum等[2]對(duì)中國(guó)男女教育回報(bào)率差異的原因解釋為中國(guó)受教育程度低的女性結(jié)婚早，收入依賴于配偶，因此個(gè)人工資數(shù)據(jù)中的樣本向高學(xué)歷的女性偏斜，造成女性教育回報(bào)率虛高。李實(shí)和丁賽[3]、侯風(fēng)云[4]以及Johnson和Chow[5]分別討論城鎮(zhèn)居民、農(nóng)村居民教育回報(bào)率大小以及城鄉(xiāng)居民教育回報(bào)率差異問(wèn)題，與其他國(guó)家相比，中國(guó)城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村的教育回報(bào)率都處于較低水平。Melly[6]和Tansel[7]認(rèn)為公有部門教育回報(bào)率要低于私有部門，而教育回報(bào)率在公私部門的差異可用于判斷公有部門的運(yùn)行效率。

教育對(duì)收入不平等的影響可作為教育影響收入的宏觀表現(xiàn)，包括教育擴(kuò)張和教育不平等對(duì)收入不平等的影響。Knight和Sabot[8]指出教育擴(kuò)張具有結(jié)構(gòu)效應(yīng)和工資壓縮效應(yīng)。賴德勝[9]得到教育與收入不平等具有倒U型關(guān)系。Li和Xing[10]認(rèn)為高等教育擴(kuò)張加大了勞動(dòng)力市場(chǎng)的壓力，縮小了大學(xué)畢業(yè)生與高中畢業(yè)生的收入差距。Meng等[11]發(fā)現(xiàn)1990年代收入不平等程度迅速增加是由于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型導(dǎo)致的技能價(jià)格增加，尤其是原來(lái)未被定價(jià)的技能。21世紀(jì)最初十年間收入不平等程度的增長(zhǎng)速度放緩則是由于1990年代末的教育擴(kuò)張導(dǎo)致的勞動(dòng)要素價(jià)格下降。關(guān)于教育不平等對(duì)收入的影響研究，Gregorio和Lee[12]支持教育不平等的加劇會(huì)拉大收入不平等。陳釗等[13]研究發(fā)現(xiàn)高等教育在地區(qū)間的均衡發(fā)展有利于改善地區(qū)間的收入差距，但楊俊等[14]則認(rèn)為教育平等不能自動(dòng)導(dǎo)致收入平等。事實(shí)上教育擴(kuò)張和教育不平等兩個(gè)因素并非割裂的，實(shí)證研究中常常將二者一起作為解釋變量。

針對(duì)已有研究中存在的問(wèn)題，本文提出以下改進(jìn)思路。第一，利用分位數(shù)回歸方法測(cè)算中國(guó)教育回報(bào)率，考察不同分位點(diǎn)上相關(guān)變量對(duì)教育回報(bào)率的影響以分析教育對(duì)收入水平的影響。分位數(shù)回歸方法的優(yōu)勢(shì)在于放松了普通OLS回歸的正態(tài)分布和同方差假定，可以得到任意分位點(diǎn)的回歸系數(shù)，與均值回歸相比穩(wěn)健性更高，提供的信息更多。第二，當(dāng)前國(guó)內(nèi)對(duì)于收入不平等的度量還主要集中在不平等指標(biāo)上，而各不平等指標(biāo)對(duì)不同收入水平人群的敏感度存在很大差異。當(dāng)收入結(jié)構(gòu)不同時(shí)，可比性降低。 Hao和Naiman[15]在分位數(shù)回歸基礎(chǔ)上發(fā)展的解釋變量對(duì)被解釋變量分布位置以及形狀影響的測(cè)度方法，可以多角度地反應(yīng)教育對(duì)收入不平等的影響， 本文將通過(guò)收入分布的變化來(lái)考察教育對(duì)收入不平等的影響。 論文以下部分的結(jié)構(gòu)安排：第二部分，介紹數(shù)據(jù)來(lái)源和指標(biāo)選擇；第三部分，分析教育對(duì)收入水平的影響；第四部分，分析教育對(duì)收入分布的影響，進(jìn)而得到教育對(duì)收入不平等的影響；最后是主要結(jié)論及政策啟示。

二、數(shù)據(jù)來(lái)源及指標(biāo)選擇

本文使用中國(guó)家庭健康與營(yíng)養(yǎng)調(diào)查（China Health and Nutrition Survey，CHNS）數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)覆蓋了中國(guó)東中西部9個(gè)省份20余年的城鄉(xiāng)數(shù)據(jù)。收入變量包括工資性收入、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)收入、投資收入（或稱財(cái)產(chǎn)性收入）和轉(zhuǎn)移收入，其中，工資性收入與人力資本關(guān)系密切，而生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)收入和投資收入與物質(zhì)資本投入有很大關(guān)系，因此，當(dāng)前文獻(xiàn)一般選擇工資性收入來(lái)分析教育對(duì)收入的影響。為方便與其他相關(guān)文獻(xiàn)比較，本文也選擇工資性收入。樣本選取工資性收入大于零的18—60歲人群，刪去缺失重要變量的樣本，并按照各地區(qū)2009年的通貨膨脹指數(shù)

通貨膨脹指數(shù)源自CHNS數(shù)據(jù)庫(kù)中的個(gè)人收入數(shù)據(jù)集 換算為可比的工資性收入。

經(jīng)驗(yàn)指標(biāo)根據(jù)“年齡-受教育年限-6”計(jì)算得到；教育變量用受教育年限表示，對(duì)于該項(xiàng)缺失的樣本，根據(jù)問(wèn)卷中“所受教育程度”項(xiàng)來(lái)補(bǔ)充，小學(xué)、初中、高中和中等技術(shù)學(xué)校以及大?；虼髮W(xué)畢業(yè)的受教育年限依次畢業(yè)為6年、9年、12年和16年，碩士及以上學(xué)歷為19年。

在明瑟收入方程的擴(kuò)展形式中加入地區(qū)、城鄉(xiāng)、性別、職業(yè)以及工作單位類型五個(gè)變量，并分析這五個(gè)變量對(duì)教育回報(bào)率的影響。調(diào)查?。▍^(qū)）分類：遼寧、江蘇和山東為東部，黑龍江、河南、湖北和湖南為中部，廣西和貴州為西部；城鄉(xiāng)的區(qū)分以調(diào)查所在地是城鎮(zhèn)還是農(nóng)村為準(zhǔn)，而不以戶籍為準(zhǔn)，這樣能更真實(shí)地反映教育收益率的城鄉(xiāng)差別。

2009年的CHNS問(wèn)卷中對(duì)于職業(yè)的細(xì)分多達(dá)12種，定性變量過(guò)多會(huì)使模型復(fù)雜化，至關(guān)重要的是如何將這些職業(yè)類型在CHNS數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上重新整合，適當(dāng)減少虛擬變量個(gè)數(shù)。本文借鑒勞動(dòng)力市場(chǎng)分割理論，將勞動(dòng)力市場(chǎng)分為一級(jí)市場(chǎng)和二級(jí)市場(chǎng)： 一級(jí)勞動(dòng)力市場(chǎng)包括高級(jí)專業(yè)技術(shù)工作者，一般專業(yè)技術(shù)工作者，管理者/行政官員/經(jīng)理，辦公室一般工作人員，技術(shù)工人或熟練工人，軍官與警官，士兵與警察以及運(yùn)動(dòng)員、演員、演奏員，這些職業(yè)工資待遇好，就業(yè)穩(wěn)定；二級(jí)勞動(dòng)力市場(chǎng)上則主要從事勞動(dòng)密集型生產(chǎn)，工資待遇差，就業(yè)不穩(wěn)定、管理不規(guī)范，具體包括農(nóng)民、漁民、獵人，非技術(shù)工人或熟練工人，司機(jī)以及服務(wù)行業(yè)人員。 一級(jí)勞動(dòng)力市場(chǎng)工資待遇好，就業(yè)穩(wěn)定；二級(jí)勞動(dòng)力市場(chǎng)上主要從事勞動(dòng)密集型生產(chǎn)，工資待遇差，就業(yè)不穩(wěn)定、管理不規(guī)范。 具體包括農(nóng)民、漁民、獵人，非技術(shù)工人或熟練工人，司機(jī)以及服務(wù)行業(yè)人員 雖然勞動(dòng)力市場(chǎng)分割理論并不按具體的產(chǎn)業(yè)或職業(yè)劃分，而是按報(bào)酬和工作環(huán)境區(qū)分，但是一些職業(yè)比較固定地具有一級(jí)市場(chǎng)或二級(jí)市場(chǎng)的特征。

CHNS中將工作單位類型分為8種，本文按照是否屬于公有制部門歸為體制內(nèi)單位（公有部門）或體制外單位（非公有部門）。體制內(nèi)外收入分配機(jī)制存在很大差異，因此，教育對(duì)體制內(nèi)外從業(yè)者的影響也不同。體制內(nèi)單位包括政府機(jī)關(guān)、國(guó)有事業(yè)單位和研究所、國(guó)有企業(yè)以及大小集體企業(yè)；體制外單位包括家庭聯(lián)產(chǎn)承包農(nóng)業(yè)、私營(yíng)、個(gè)體企業(yè)以及三資企業(yè)。

三、教育對(duì)收入水平的影響分析

教育對(duì)收入水平的影響直接體現(xiàn)在教育投資的回報(bào)率上。選用分位數(shù)回歸方法估計(jì)明瑟收入方程的基本形式和擴(kuò)展形式，并分析性別、城鄉(xiāng)、職業(yè)類型以及單位所有制類型對(duì)教育回報(bào)率的影響。

（一）教育回報(bào)率回歸結(jié)果

1完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)的教育回報(bào)率

分別表示回歸模型p分位點(diǎn)上教育的擬合系數(shù)和常數(shù)項(xiàng)?；跇颖緮?shù)據(jù)和回歸系數(shù)的結(jié)果有很大差異（如表4所示）。差異的原因已經(jīng)在教育對(duì)收入分布的尺度效應(yīng)中做過(guò)分析，這也表明僅依賴樣本分位點(diǎn)數(shù)據(jù)得出的教育尺度效應(yīng)和偏態(tài)效應(yīng)結(jié)果并不可靠，不僅受到教育之外變量的干擾，還會(huì)受到異常值的影響?；谀Ｐ偷钠珣B(tài)效應(yīng)顯示，在大部分分位點(diǎn)上（01分位點(diǎn)除外）教育的偏態(tài)效應(yīng)均為負(fù)值，增加受教育年限可以減小收入的右偏性，表明受教育年限的增加并不更利于收入分布的頂端成員，這與教育回報(bào)率遞減的結(jié)論相一致；右偏性減小也表明尺度的增加并未同比例地伸展中位數(shù)兩側(cè)的分布（收入分布頂端的伸展低于底端），收入分布的右端拖尾程度減小，表明貧富差距減小。

綜合教育對(duì)收入不平等的效應(yīng)分析可知，受教育年限增加使收入分布向右移動(dòng)，分散程度增加，收入不平等程度加?。欢移詼p小，又使收入不平等程度降低。教育對(duì)收入的位置和形狀改變朝著相反的方向進(jìn)行，這種相反的改變稱作“不同步”，與三種均為正向時(shí)的效應(yīng)（同步）相比，收入不平等的總效應(yīng)被削弱了。

五、主要結(jié)論

本文采用分位數(shù)回歸方法測(cè)算2009年教育對(duì)居民收入水平與收入分布的影響，得到以下結(jié)論：

第一，無(wú)論是完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)還是不完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)，教育回報(bào)率隨分位點(diǎn)的提高而降低。表明提高教育水平更有利于低收入群體增加工資收入（從相對(duì)量角度觀察）。性別、城鄉(xiāng)、地區(qū)、單位所有制類型以及職業(yè)類型對(duì)教育回報(bào)率有顯著的影響，表明中國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)存在嚴(yán)重分割。對(duì)這五個(gè)變量分別討論時(shí)發(fā)現(xiàn)，在整個(gè)分位點(diǎn)上，男性教育回報(bào)率低于女性，體制內(nèi)單位教育回報(bào)率低于體制外單位，東中西部地區(qū)教育回報(bào)率依次遞減；在低分位點(diǎn)上農(nóng)村教育回報(bào)率高于城鎮(zhèn)，二級(jí)市場(chǎng)教育回報(bào)率高于一級(jí)市場(chǎng)；在高分位點(diǎn)上，單位教育回報(bào)率城鎮(zhèn)高于農(nóng)村，一級(jí)市場(chǎng)和二級(jí)市場(chǎng)的差異不再顯著。不同變量上教育回報(bào)率存在的差異也表明市場(chǎng)還未達(dá)到均衡狀態(tài)，人才會(huì)從低教育回報(bào)率向高教育回報(bào)率方向移動(dòng)，但是目前的各種壁壘（如性別歧視、戶籍制度、福利制度等）限制了人才的自由流動(dòng)，不利于達(dá)到最優(yōu)化狀態(tài)。

第二，在分位數(shù)回歸的基礎(chǔ)上，通過(guò)分析教育對(duì)收入分布的影響發(fā)現(xiàn)，受教育年限的增加導(dǎo)致收入分布位置的右移以及分散程度的擴(kuò)大，低收入群體越發(fā)偏離中等收入水平；收入分布底端和頂端越發(fā)分散，收入差距更大。從這兩個(gè)角度觀察，受教育程度的提高加劇了收入不平等程度。而受教育年限的增加使偏態(tài)減小、尺度增加引起的頂端分散程度小于底端，表明受教育年限增加并非僅僅有利于高收入群體增加工資收入。雖然教育擴(kuò)張對(duì)收入不平等的影響方向并不確定，但與教育正向影響收入分布的位置、尺度、偏度相比，教育對(duì)收入不平等程度的影響被削弱了。

由以上結(jié)論可以得到主要的政策啟示：第一，兼顧教育公平和投資效率。在教育回報(bào)不足以滿足生存需求時(shí)，低收入群體更趨于改變自身的教育決策，放棄更高層次的教育以獲得短期收入的增加，而高收入群體有條件接受更高的教育，這樣會(huì)造成教育和收入的代際傳遞，收入差距問(wèn)題更加惡化；從投資效率角度看，低收入群體比高收入群體有更高的教育回報(bào)率，因此必須重視扶持低收入群體教育和落到實(shí)處的措施，加大對(duì)貧困家庭的教育扶助，可兼顧收入公平和教育投資效率。第二，完善勞動(dòng)力市場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)人才的自由流動(dòng)。教育回報(bào)率在各部門一致時(shí)，教育資源的配置才達(dá)到最有效的狀態(tài)，因此我們應(yīng)該在制度上完善勞動(dòng)力市場(chǎng)，健全社會(huì)保障制度，完善體制內(nèi)單位的績(jī)效考核，實(shí)現(xiàn)人才可以自由地向高回報(bào)率的地區(qū)、行業(yè)和部門流動(dòng)，最終達(dá)到一致的回報(bào)率，實(shí)現(xiàn)人力資源的最優(yōu)配置。

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Influences of Education on Chinese Residents Income

——Based on Quantile Regression and Income Distribution

Abstract： Education，as a main factor of human capitals formation，influences personal incomeBut educational return on different income level is diverseThis paper uses quantile regression to estimate the returns to education and analyze educations effect on income levelIn addition，Examines how the education affects income inequality through the changing of distributions location and shapeThe results indicate that gender，urbanrural，types of ownership and jobs have significant influence on income at different quantilesWhen the degree of education improves，income distributions location will move right and disperation will be larger，thus income inequality is severeHowever，skewness will decrease，so income inequality will declineTherefore the educations influence on income inequality has been weakened when take incomes location and shape into account

Key words： Income distribution；Quantile regression；Returns to education；Scale；Skewness （責(zé)任編輯：韓淑麗）

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——Based on Quantile Regression and Income Distribution

Abstract： Education，as a main factor of human capitals formation，influences personal incomeBut educational return on different income level is diverseThis paper uses quantile regression to estimate the returns to education and analyze educations effect on income levelIn addition，Examines how the education affects income inequality through the changing of distributions location and shapeThe results indicate that gender，urbanrural，types of ownership and jobs have significant influence on income at different quantilesWhen the degree of education improves，income distributions location will move right and disperation will be larger，thus income inequality is severeHowever，skewness will decrease，so income inequality will declineTherefore the educations influence on income inequality has been weakened when take incomes location and shape into account

Key words： Income distribution；Quantile regression；Returns to education；Scale；Skewness （責(zé)任編輯：韓淑麗）

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Influences of Education on Chinese Residents Income

——Based on Quantile Regression and Income Distribution

Abstract： Education，as a main factor of human capitals formation，influences personal incomeBut educational return on different income level is diverseThis paper uses quantile regression to estimate the returns to education and analyze educations effect on income levelIn addition，Examines how the education affects income inequality through the changing of distributions location and shapeThe results indicate that gender，urbanrural，types of ownership and jobs have significant influence on income at different quantilesWhen the degree of education improves，income distributions location will move right and disperation will be larger，thus income inequality is severeHowever，skewness will decrease，so income inequality will declineTherefore the educations influence on income inequality has been weakened when take incomes location and shape into account

Key words： Income distribution；Quantile regression；Returns to education；Scale；Skewness （責(zé)任編輯：韓淑麗）