● 楊河清 高文靜

我國知青人力資本回報研究
——基于分位數(shù)回歸的實(shí)證分析

● 楊河清 高文靜

內(nèi)容摘要上山下鄉(xiāng)運(yùn)動類似于一場社會大實(shí)驗(yàn)，知青則是在這一特殊歷史背景下產(chǎn)生的，本文從分位數(shù)回歸視角對其人力資本回報進(jìn)行了探究。數(shù)據(jù)表明，知青在工作中并不具有人力資本、工作特征等優(yōu)勢，但基準(zhǔn)OLS估計(jì)表明，知青的教育回報率和工作經(jīng)驗(yàn)回報率普遍高于非知青組。具體在不同分位數(shù)上，各分位數(shù)的教育回報率中非知青群體最高，知青次之，“老三屆”知青組最低。兩種結(jié)果的差異可能是由知青、“老三屆”知青的教育回報率呈現(xiàn)“U形”趨勢所導(dǎo)致的，即回報率隨著分位數(shù)的提高先減小后增大。

關(guān) 鍵 詞知青 力資本回報 分位回歸

楊河清，首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)勞動經(jīng)濟(jì)學(xué)院，教授、博士生導(dǎo)師。電子郵箱：yanghq58@126.com。

高文靜，首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)勞動經(jīng)濟(jì)學(xué)院，碩士研究生。電子郵箱：gaowenjing18@outlook. com。

一、引言及文獻(xiàn)綜述

知識青年上山下鄉(xiāng)運(yùn)動，發(fā)端于50年代初，60年代初掀起波瀾，文化大革命期間形成席卷全國的高潮。從1962年到70年代末，曾有1700萬以上的城鎮(zhèn)知識青年被送往農(nóng)村，也就是城市人口的十分之一被派遣到了農(nóng)村地區(qū)，而家居農(nóng)村、在城鎮(zhèn)學(xué)校讀書畢業(yè)后回鄉(xiāng)務(wù)農(nóng)的知識青年為數(shù)更多（劉曉萌，1998）。托馬斯·伯恩斯坦（1993）稱“中國是第一個策劃了人口倒流去鄉(xiāng)村的社會”，李宏彬等（2008）指出這次從城市到農(nóng)村的人口遷移活動可能是人類歷史上規(guī)模最大的一次。知青，即是指20世紀(jì)60年代初至70年代末在政府組織下從城鎮(zhèn)下放到農(nóng)村、邊疆落戶的初、高中畢業(yè)生。其中文革開始后的三屆（1966、1967、1968）初中、高中畢業(yè)生合稱“老三屆”知青。20世紀(jì)70年代末起，知青返城人數(shù)漸次增加，最初通過招工、招生、征兵調(diào)離農(nóng)村，即所謂“兩招一征”，1973年起，在“病退”、“困退”名義下返城的知青也顯著增加。

上山下鄉(xiāng)運(yùn)動類似于一場社會大實(shí)驗(yàn)，知青則是在這一特殊歷史背景下產(chǎn)生的，現(xiàn)有文獻(xiàn)對知青的研究主要從歷史、文學(xué)等角度進(jìn)行，而鮮有學(xué)者探究這部分特殊群體的收入、教育、就業(yè)等經(jīng)濟(jì)狀況。人力資本回報率一直是學(xué)者研究的重要內(nèi)容，自舒爾茨于1960年系統(tǒng)闡述了人力資本理論，之后無論是宏觀經(jīng)濟(jì)增長理論還是微觀收入決定理論均考慮了人力資本的作用。人力資本回報率的重要性體現(xiàn)在其與人力資本的激勵、資源的分配效率以及由于人力資本的差異導(dǎo)致的收入分配的差異有密切關(guān)系。

Xin Meng 和 R. G. Gregory （2002）研究了文革期間教育中斷的個體繼續(xù)接受教育的狀況，結(jié)果表明大規(guī)模持續(xù)性的教育中斷對后期的繼續(xù)教育具有顯著影響，那些由于教育中斷沒有接受初中和高中教育的人再接受大學(xué)教育的概率降低了55%；中斷教育的群體接受大學(xué)教育的概率較低，他們更愿意選擇類似的大專教育；這種負(fù)面影響對有低學(xué)歷、低職位父母親的群體影響更大。劉亞秋（2008）依據(jù)知青的城鄉(xiāng)情節(jié)，從知青苦難角度探究了中國社會的城鄉(xiāng)關(guān)系。他認(rèn)為，鄉(xiāng)村與城市的關(guān)系問題， 并不僅僅是簡單的二元對立關(guān)系，知青一方面在訴說農(nóng)村生活之苦，這是農(nóng)村內(nèi)在苦難的一個鏡像，另一方面又對“遙遠(yuǎn)清平灣”有著鄉(xiāng)愁式的追溯。楊娟和李實(shí)（2010）研究了下鄉(xiāng)經(jīng)歷對知青收入的影響，下鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)對知青產(chǎn)生了正面影響，傳統(tǒng)人力資本理論中教育能提高人力資本的觀點(diǎn)無法解釋，他們認(rèn)為國家對知青從下鄉(xiāng)年份開始計(jì)算工齡的政策，在一定程度上提高了低收入知青群體的收入。

本文區(qū)別于前人研究的創(chuàng)新點(diǎn)有兩個：第一，不僅探討了平均人力資本回報率，還研究了不同分位數(shù)的回報率問題，這是學(xué)者首次使用分位數(shù)回歸的方法研究知青的人力資本回報問題。平均教育回報率只能反映因變量與自變量均值方面的關(guān)系，而分位數(shù)回歸則提供了一個更加完整的圖景，本文研究豐富和推進(jìn)了人力資本回報率的研究；第二，現(xiàn)有社會條件下，類似于“知青下鄉(xiāng)”這種大規(guī)模的人口流動似乎是不可能的，但本文的研究結(jié)論可以應(yīng)用于微觀個體的決策中，如目前大學(xué)生在臨畢業(yè)時面臨的“先讀研再就業(yè)”還是“先就業(yè)再讀研”的選擇，如果知青下鄉(xiāng)經(jīng)歷真的可以提高人力資本回報率，尤其是下分位數(shù)勞動者的回報，也就是說，在實(shí)際社會中鍛煉可以提高未來的收入，那么“先就業(yè)再讀研”似乎是一個更好的選擇。因此，雖然“知青”這個在特殊歷史背景下形成的群體在現(xiàn)今社會具有不可復(fù)制性，但對其研究仍具有現(xiàn)實(shí)意義。

知青一方面由于上山下鄉(xiāng)運(yùn)動中斷甚至結(jié)束了學(xué)習(xí)生涯，另一方面農(nóng)村的苦難在一定程度上磨練了他們的意志，正如中國傳統(tǒng)文化中所強(qiáng)調(diào)的 “梅花香自苦寒來”，本文從人力資本角度出發(fā)，利用分位數(shù)回歸的方法，探究知青人力資本回報率，并著重關(guān)注了處于低分位數(shù)工資水平的知青群體以及“老三屆”知青。

二、知青人力資本回報初步分析

（一）數(shù)據(jù)描述

本文使用的數(shù)據(jù)是來自中國社會科學(xué)院經(jīng)濟(jì)研究所收入分配課題組的1995-2002年中國家庭住戶收入調(diào)查數(shù)據(jù)（Chinese Household Income Project Survey，簡稱CHIP），CHIP是由國家統(tǒng)計(jì)局農(nóng)調(diào)總隊(duì)和中國社會科學(xué)院經(jīng)濟(jì)研究所共同開展的專門調(diào)查，調(diào)查內(nèi)容主要包括：收入、消費(fèi)、就業(yè)、生產(chǎn)等有關(guān)方面的情況。到目前為止，共公布了四輪數(shù)據(jù)，分別是1988，1995，2002，2007。知青是在特定的歷史條件下產(chǎn)生的，目前沒有專門針對其就業(yè)、收入等方面進(jìn)行的調(diào)查數(shù)據(jù)，CHIP在1995-2002的調(diào)查問卷中問及了“以前是否當(dāng)過下鄉(xiāng)知青”這一問題，這為本文分析知青人力資本回報問題提供了數(shù)據(jù)來源。具體地，1995年調(diào)查覆蓋了11個省份共21698位城鎮(zhèn)個人，1999年調(diào)查覆蓋了6個省份共12060位城鎮(zhèn)個人，2002年調(diào)查覆蓋了12個省份共20632位城鎮(zhèn)個人。本文使用的是1995年和1999年城鎮(zhèn)個人數(shù)據(jù)庫、2002年城鎮(zhèn)個人收入、消費(fèi)和就業(yè)數(shù)據(jù)庫。筆者通過“以前是否當(dāng)過下鄉(xiāng)知青”這一問題對樣本進(jìn)行篩選，刪除缺失值，共37979位樣本，其中知青共6469人，非知青共31510人。

表1給出本文所用的主要變量的描述統(tǒng)計(jì)及其相應(yīng)差異的顯著性檢驗(yàn)?？傮w來看，知青和非知青在年收入、年齡、文化程度、身份狀況、獲取工作渠道、職稱和級別、行業(yè)、職業(yè)種類上均存在顯著差異，這反映了知青經(jīng)歷對整體樣本產(chǎn)生了分割作用。從年收入上看，知青群體的平均年收入為8626，非知青組為7001，知青收入要高于非知青組，這種差距是否來源于兩個群體不同的個體特征，需要在后文中加以驗(yàn)證。知青組的男女性別比例為49.74% 比50.26%，非知青組的性別比例為51.05%和48.95%，兩者均接近1：1，表明本文所用樣本在性別結(jié)構(gòu)上分布比較均勻，數(shù)據(jù)質(zhì)量較好。從年齡結(jié)構(gòu)上看，知青組和非知青組的差異很大，知青組人群的年齡主要集中在“41-50”年齡段，占比高達(dá)64.55%，而非知青組的年齡結(jié)構(gòu)分布則更加均勻，“31-40”年齡段的比重最大，為23.20%，“61歲及以上”年齡段占比最小，為15.28%。從文化程度角度來看，兩組樣本比重隨著受教育程度的提高而降低，“初中及以上”占比均超過了40%，“大學(xué)及以上”的比例則不到10%。具體地，知青組樣本中受教育水平為“大專”的比例為15.19%高于非知青組的13.46%，具有“大學(xué)及以上”學(xué)歷的樣本比重為4.67%，遠(yuǎn)低于非知青組的7.78%，正如Xin Meng和R. G. Gregory（2002）所指出的，中斷教育的知青較之非知青接受正規(guī)大學(xué)教育的概率較低，他們更傾向于程度較低的中專、大專教育。這種現(xiàn)象實(shí)際上與傳統(tǒng)的人力資本理論相悖，受教育水平相對較低的知青卻擁有更高的平均收入，下文即將深入探究這種現(xiàn)象出現(xiàn)的原因。

從身份狀況角度來看，知青中“工作或就業(yè)”的比例高達(dá)82.69%，遠(yuǎn)高于非知青組61.13%的比重，同時“待業(yè)或失業(yè)”的比例也較非知青組高（6.62%和4.75%），知青組中“離退休”和“在校學(xué)生”的比重分別為23.28% 和7.56%，高于非知青組的9.93%和0.06%。從就業(yè)單位類型來看，知青組與非知青組也存在顯著差異，知青組樣本中進(jìn)入“企業(yè)”的比例為70.83%，高于非知青組的64.28%，但進(jìn)入“機(jī)關(guān)事業(yè)單位”的比例占24.27%，低于非知青組的29.86%。張車偉、薛欣欣（2008）研究表明，國有部門有著比非國有部門更高的平均工資水平，其中人力資本對低分位點(diǎn)貢獻(xiàn)率為60%，由此可以得出，知青在“就業(yè)單位”類型方面并不占有優(yōu)勢，也就是說，這一變量并不是知青組樣本平均工資高于非知青組的原因。從獲取工作渠道來看，知青組樣本更多地是通過“政府安排”和“頂替”而獲得工作，所占比例分別為76.97%和5.29%，而非知青組樣本則更多地是通過“職業(yè)介紹所介紹”和“自己找到的”，所占比例分別為2.36%和19.94%。對于職稱和級別變量，知青組樣本具有初級職稱、中級職稱和高級職稱的比例要高于非知青組樣本，而科級干部、處級干部、司局級以上干部的比重則要低于非知青組，這與上文中兩組樣本的教育狀況一致，即知青組多接受操作性更強(qiáng)的大專教育，而非知青組則更多地接受更綜合的大學(xué)教育。從職業(yè)種類來看，知青中“專業(yè)技術(shù)人員”、“技術(shù)工人”、“非技術(shù)工人”的比例相對較高，“私營企業(yè)主或個體戶主”、“機(jī)關(guān)事業(yè)單位負(fù)責(zé)人”的比例則相對較低。李實(shí)、馬欣欣（2006）認(rèn)為在20 世紀(jì)90 年代后期城市勞動力市場存在一定的職業(yè)的分割，并且職業(yè)對工資差異有顯著的影響。從行業(yè)角度看，知青組樣本在“農(nóng)林牧漁”、“工業(yè)”、“采掘業(yè)”、“建筑業(yè)”、“交通運(yùn)輸、倉儲及郵電通信業(yè)”行業(yè)中占比較多，非知青樣本在“衛(wèi)生、體育和社會福利業(yè)”、“教育、文化藝術(shù)廣播電影電視業(yè)”、“科學(xué)研究和綜合技術(shù)服務(wù)業(yè)”、“金融保險業(yè)”、“國家機(jī)關(guān)、黨政機(jī)關(guān)和社會團(tuán)體”行業(yè)中比重更高。因此，從工作特征來看，知青整體來講相對于非知青不具有職業(yè)優(yōu)勢。

表1 變量比例和均值

既然知青并不具有人力資本、工作特征等優(yōu)勢，為何其具有更高的平均工資？傳統(tǒng)人力資本理論是否適用于這部分特殊的群體？下面通過建立計(jì)量模型對其進(jìn)行深入探究。

（二）人力資本回報率基準(zhǔn)回歸結(jié)果

為了考察知青人力資本回報，首先分別估計(jì)知青組、非知青組和“老三屆”知青組的收入決定方程，模型設(shè)定為標(biāo)準(zhǔn)Mincer 方程：

其中l(wèi)nincome表示年收入的自然對數(shù)，edu為教育水平，age 和age2分別為年齡及年齡的平方，現(xiàn)有研究中，一般可以用年齡作為工作經(jīng)驗(yàn)的代理變量，下標(biāo)i表示第i個樣本。

為了提高模型估計(jì)的準(zhǔn)確性，加入性別、職級、行業(yè)、職業(yè)等控制變量，具體表達(dá)式如下式：

其中g(shù)ender為性別，rank為工作職稱和級別，occupation為職業(yè)種類，sector為所在行業(yè)。

回歸結(jié)果如表2所示，對三組樣本分布匯報了標(biāo)準(zhǔn)Mincer收入決定方程和加入控制變量的Mincer收入決定方程的結(jié)果。通過對比兩組結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，總體上，加入了控制變量后，人力資本回報率呈現(xiàn)了不同程度的下降，并且模型的解釋度有所提高，為20%左右。為了保持一致，后文中對人力資本回報的分析均基于加入控制變量的模型。

從教育回報率來看，以“初中及以下”為基準(zhǔn)，知青中具有“高中”、“中專”、“大學(xué)及以上”學(xué)歷的樣本較之“初中及以下學(xué)歷”分別可以提高17%、21%和40%收入，高于非知青組樣本的15%、19%和39%；但具有“大專學(xué)歷”的樣本相對于“初中及以下學(xué)歷”可以提高收入的28%，這一數(shù)據(jù)低于非知青組32%。這反應(yīng)了勞動力市場的供求作用，與第二部分對樣本的描述相一致，知青組樣本中具有“大專學(xué)歷”的比例高于非知青組，也就是說他們?yōu)槭袌鎏峁┝烁嗟墓┙o，因此對應(yīng)的要素回報較低；而知青組中具有“高中”、“中?！薄ⅰ按髮W(xué)及以上”學(xué)歷的樣本比重要低于非知青組，市場中供給較少，因此其對應(yīng)的要素回報率較高。

從工作經(jīng)驗(yàn)（年齡）變量來看，對數(shù)收入與工作經(jīng)驗(yàn)存在正向關(guān)系，與工作經(jīng)驗(yàn)的平方存在反向關(guān)系，也即對數(shù)收入隨著工作經(jīng)驗(yàn)的增加先增加后減少，這與前人對Mincer收入決定方程的估計(jì)結(jié)果保持一致。從工作經(jīng)驗(yàn)回報率來看，知青組樣本每增加1年工作經(jīng)驗(yàn)，收入將提高17%，而非知青組樣本則僅可以提高收入的7%，兩者差距顯著。工作經(jīng)驗(yàn)回報率的差異要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于教育回報率，這一方面強(qiáng)調(diào)了社會學(xué)習(xí)的重要性，另一方面工作經(jīng)驗(yàn)變量也部分反映了知青的下鄉(xiāng)經(jīng)歷，可能是農(nóng)村艱苦生活的回報。Zhou和Hou（1999）生動地指出，知青的經(jīng)歷是艱苦的，他們必須地里干完每周7天、每天12小時的體力活，有些人被派到偏遠(yuǎn)地區(qū)，每三年才有一次探親回城的機(jī)會。下鄉(xiāng)經(jīng)歷磨練了他們的意志，增強(qiáng)了他們承受壓力和困難的能力，而這種品質(zhì)通過年齡的增長而積淀下來。工作經(jīng)驗(yàn)回報率的結(jié)果支持了他們的研究。

同時值得注意的是，“老三屆”知青組樣本的人力資本回報與非知青組十分接近，在教育回報率方面，僅“大?！睂W(xué)歷樣本的回報率略低于非知青組樣本，分別為31%和32%。在工作經(jīng)驗(yàn)回報率方面，“老三屆”知青組略高于非知青組，分別為8%和7%。這可能是由于“老三屆”知青大都接受了比較完整的初中教育或高中教育，因此在返城后有能力接受完整的高等教育（Xin Meng，R. G. Gregory，2002），也就是說這部分群體受到上山下鄉(xiāng)運(yùn)動的影響并不深重，因此其人力資本回報率結(jié)果與非知青組結(jié)果更加接近。由此可以對大學(xué)生畢業(yè)的選擇進(jìn)行推測，只要可以接受完整的階段教育，最終教育回報率的差別并不大。

本部分僅對知青樣本的人力資本回報進(jìn)行了初步分析，并將其與非知青組和“老三屆”知青組進(jìn)行了對比，然而對于這部分群體來說更重要的是考察人力資本在不同的收入分位數(shù)之間的數(shù)值和變化，尤其是處于低分位數(shù)的知青群體，本文第三部分即構(gòu)建分位回歸模型，從更全面的角度考察人力資本對知青收入的影響。

三、知青人力資本回報率分位數(shù)回歸分析

（一）分位數(shù)回歸原理

分位數(shù)回歸（Quantile Regression）最早由Koenker 和 Bassett（1978）提出，與傳統(tǒng)最小二乘估計(jì)相比，它具有很多優(yōu)勢。首先，與傳統(tǒng)OLS僅考量自變量與因變量條件均值關(guān)系不同的是，它提供了自變量與因變量不同分位數(shù)之間的關(guān)系的估計(jì)，為我們考量變量間關(guān)系提供了一個更詳細(xì)的圖景。其次，分位數(shù)回歸方法并不要求對殘差分布做假設(shè)，因此更適合對具有異方差性的收入回歸模型（Kristen Keith和James P. LeSage，2004）進(jìn)行估計(jì)。

分位回歸模型參數(shù)估計(jì)的目標(biāo)方程為：

其中Yi和Xi分別為因變量和自變量，N為樣本量，0＜q＜1，βq為各分位點(diǎn)的系數(shù)，很顯然每個不同的分位點(diǎn)都對應(yīng)不同的βq。

根據(jù)最小值求解條件可以得到βq的估計(jì)值bq，滿足一些基準(zhǔn)條件時，bq服從漸進(jìn)正態(tài)分布。

（二）人力資本回報率分位數(shù)回歸結(jié)果

為更深入地研究知青的人力資本回報率問題，筆者進(jìn)行了分位數(shù)回歸分析。表3為知青組和非知青組0.10、0.25、0.50、0.75和0.90分位數(shù)回歸結(jié)果。對應(yīng)地，圖1展示了非知青組樣本、知青組樣本以及“老三屆”知青組樣本的人力資本回報率的分位數(shù)回歸結(jié)果及其與OLS的對比。

表2 知青收入模型回歸結(jié)果

從整體上對比三個樣本群體可以看出，非知青組在不同分位數(shù)上的人力資本回報率在三組樣本中最高，“老三屆”知青組的人力資本回報率最低。并且，低分位收入群體的人力資本回報差別很大，非知青的人力資本回報率在低分位數(shù)群體中最高；知青中，只有接受過較高水平教育的群體的教育回報率在低分位數(shù)時較高，而工作經(jīng)驗(yàn)、高中教育并未對低分位數(shù)群體產(chǎn)生額外的影響；對于“老三屆”知青來說，低分位數(shù)群體的教育回報率相對其他分位數(shù)較高，但工作經(jīng)驗(yàn)回報率則是所有分位數(shù)中最低的。

表3 知青收入模型分位回歸結(jié)果

圖1 非知青、知青、“老三屆”知青人力資本回報率（OLS和分位回歸）

從教育回報率來看，以“初中及以下”作為基準(zhǔn)，非知青組樣本、知青組樣本及“老三屆”知青組樣本的教育回報率均隨著教育水平的提高而增加，其中非知青組的增長最為明顯。非知青組十分位數(shù)回歸結(jié)果表明，具有“大學(xué)及以上”學(xué)歷樣本的收入比“初中及以下”樣本提高了近一倍（0.96），知青組和“老三屆”知青組的對應(yīng)值分別為0.79和0.55。具有“高中”學(xué)歷樣本的收入比“初中及以下”樣本提高了0.45，知青組和“老三屆”知青組的對應(yīng)值分別為0.22和0.19。非知青組的教育回報率隨著分位數(shù)的提高而降低。知青組人力資本回報率卻沒有表現(xiàn)出類似的趨勢，具有大專、大學(xué)及以上教育水平的知青群體的教育回報率呈現(xiàn)“U形”趨勢，下分位數(shù)群體的教育回報率隨著分位數(shù)的提高而下降，上分位數(shù)群體的教育資本回報率則隨著分位數(shù)的提高而上升。具有中專教育水平的知青群體其人力資本回報率隨分位數(shù)提高而降低，而只具有高中學(xué)歷的知青群體其不同分位數(shù)收入水平約比初中學(xué)歷高20%左右。“老三屆”知青組中具有“高中”、“大?！?、“大學(xué)及以上”教育水平的樣本的教育回報率同樣呈現(xiàn)“U形”趨勢，而具有“中?！睂W(xué)歷的“老三屆”知青群體的教育回報率隨分位數(shù)提高而減少。

從工作經(jīng)驗(yàn)回報率來看，非知青組中低分位數(shù)收入群體的工作經(jīng)驗(yàn)回報率較高，高分位數(shù)收入群體的工作經(jīng)驗(yàn)回報率較低。知青組不同分位數(shù)上工作經(jīng)驗(yàn)回報率差別不大，“老三屆”知青組的工作經(jīng)驗(yàn)回報率出現(xiàn)了隨分位數(shù)提高而上升的趨勢，但這種趨勢在統(tǒng)計(jì)上并不顯著。通過對比可以發(fā)現(xiàn)，低分位數(shù)回歸結(jié)果（10分位數(shù)和25分位數(shù)回歸）表明知青組的工作經(jīng)驗(yàn)回報率高于非知青組，但高分位數(shù)回歸結(jié)果（75分位數(shù)和90分位數(shù)回歸）的趨勢相反，知青組的回報率低于非知青組。也就是說工作經(jīng)驗(yàn)對非知青組的低分位數(shù)收入群體和知青組的高分位數(shù)群體貢獻(xiàn)較大。如10分位數(shù)回歸結(jié)果表明每提高一年工作經(jīng)驗(yàn)非知青組樣本的收入可增加21%，而知青組樣本則僅可以增加11%；90分位數(shù)回歸中每提高一年工作經(jīng)驗(yàn)非知青組收入可增加7%，知青組則可以增加10%。由圖1可以直觀地看出，這種差異主要是緣于非知青組的工作經(jīng)驗(yàn)回報率隨著分位數(shù)的上升而下降導(dǎo)致的。

四、結(jié)果及討論

大規(guī)模知識青年下鄉(xiāng)是一次城市向農(nóng)村的大移民，也類似于學(xué)術(shù)界所說的自然實(shí)驗(yàn)（natural experiment），然而在三十多年后的今天，他們似乎已經(jīng)開始被人們遺忘，對知青這個特殊群體的研究還很不足。本文從人力資本角度出發(fā)，探究傳統(tǒng)人力資本理論對這部分特殊群體的解釋力，其中不僅從整體上考察了知青群體的平均人力資本回報率，還研究了人力資本回報率在不同分位數(shù)上的變化特征，并且首次對“老三屆”知青的人力資本回報狀況進(jìn)行了研究。主要結(jié)論如下：

第一，變量描述統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，知青組樣本的年收入均值高于非知青組，知青的受教育水平主要集中在初高中等低學(xué)歷水平，中斷教育的知青較之非知青接受正規(guī)大學(xué)教育的概率較低，他們更傾向于程度較低的中專、大專教育。知青樣本中的“機(jī)關(guān)事業(yè)單位”員工、“私營企業(yè)主或個體戶主”、“機(jī)關(guān)事業(yè)單位負(fù)責(zé)人”比例低于非知青。知青在工作中并不具有人力資本、工作特征等優(yōu)勢。

第二，基準(zhǔn)OLS估計(jì)顯示，知青的平均教育回報率特征表現(xiàn)了市場中供需比例的效用，知青中比例較高的“大專學(xué)歷”樣本對應(yīng)較低的教育回報率，而比例較低的“高中”、“中?！焙汀按髮W(xué)及以上”樣本則對應(yīng)較高的教育回報率。知青的工作經(jīng)驗(yàn)回報率遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于非知青組，這可能是知青在農(nóng)村“艱苦”生活的回報。而“老三屆”知青由于下鄉(xiāng)前接受了比較完整的初中教育或高中教育，回城后有能力接受完整的高等教育，因此其人力資本回報率結(jié)果與非知青差異不大。

第三，分位數(shù)回歸結(jié)果表明，不同分位數(shù)上的教育回報率中非知青組最高，“老三屆”知青組最低。具有大專、大學(xué)及以上教育水平的知青群體的教育回報率則呈現(xiàn)“U形”趨勢。知青的工作經(jīng)驗(yàn)回報率在各分位數(shù)之間差別不大，“老三屆”知青組的工作經(jīng)驗(yàn)回報率是分位數(shù)的增函數(shù)，但這種特征并不顯著。

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■ 責(zé)編/張新新 E-mail：hrdxin@126.com Tel： 010-88383907

The Human Capital Returns to ZHIQING——-Empirical Analysis Based on Quantile Regresion

Yang Heqing and Gao Wenjing
（School of Labor Economics， Capital University of Economics and Business）

Abstract：Up to the mountain and down to the country is similar to a social experiment，under this historical background， the educated generation was called ZhiQing， this paper focuses on their human capital return from the perspective of quantile regression. Data shows that ZhiQing don’t have advantages on their human capital and work characteristics. OLS model indicates that human capital return to ZhiQing is higher. But QR model indicates that education returns is lower for ZhiQing， and is lowest for the “LaoSanJie” ZhiQing. The difference is because their education returns showed a trend like "U"， as the quantile goes up， the return rate firstly decrease and then increase.

Key Words：ZhiQing； Returns to Human Capital； Quantile Regression