陽玉香+莫旋

摘 要：基于2014年全國流動人口動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)，分析政府培訓(xùn)對流動人口的收入效應(yīng)。加入選擇性偏誤項以控制樣本“自我選擇”問題，通過OLS估計擴(kuò)展的明瑟收入方程，發(fā)現(xiàn)參加政府培訓(xùn)可以顯著地增加流動人口的收入，且這種“收入溢價”具有異質(zhì)性，外資企業(yè)高于私營企業(yè)和國有集體企業(yè)，高學(xué)歷者高于低學(xué)歷者，但低學(xué)歷者培訓(xùn)的收入效應(yīng)不顯著。運(yùn)用Blinder-Oaxaca方法對收入差異進(jìn)行分解顯示，收入差異中不可解釋部分占比較高，表明政府培訓(xùn)在流動人口收入的決定方面起到了較大的作用。

關(guān)鍵詞：培訓(xùn)；流動人口；選擇性偏誤；Blinder-Oaxaca分解

中圖分類號：F244 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1000-4149（2017）04-0119-08

DOI：10.3969/j.issn.1000-4149.2017.04.012

Does Government Training Improve the Migrants Income？：

Empirical Study Based on the Blinder-Oaxaca Decomposition

YANG Yuxiang1， MO Xuan2

（1. School of Economics and Management， Hengyang Normal University，Hengyang 421008， China；

2. School of Economics， Shanghai University of Finance and Economics，Shanghai 200433， China）

Abstract：Based on the dynamic monitoring data of national migrants in 2014， this paper analyzes the effect of government training on the income of migrants. In order to overcome the self-selection bias between trained and non-trained migrants， we add the selectivity bias item to the extended Mincer income equation and estimate it through OLS regression， We find that government training can improve the income of migrants significantly， and the income premium of migrants are heterogenous， that of the foreign-owned enterprises is higher than private-owned and stated-owned ones； that of the high educated is higher than low one，however， the training on low educated has no significant effect on income. Using Blinder-Oaxaca decomposition method， we find that the unexplained portion of the income differential proportion is relatively high， which indicates that government training plays an important role in the decision of migrants income.

Keywords：training； migrants； selectivity bias； Blinder-Oaxaca decomposition

一、引言

改革開放以來，我國興起了蔚為壯觀的人口流動浪潮，1982年，流動人口只有3000萬，僅占總?cè)丝诘?.97%，至2015年，流動人口規(guī)模高達(dá)2.47億，占總?cè)丝诘?8%，這種大規(guī)模人口流動已成為社會經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和城市化發(fā)展的必然趨勢[1]。隨著我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入“新常態(tài)”，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)要求不斷優(yōu)化升級、發(fā)展動力要求從要素驅(qū)動和投資驅(qū)動轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動，傳統(tǒng)的以體力勞動為主的勞動力供給模式已難以適應(yīng)此要求，需要實現(xiàn)勞動力由數(shù)量型增長向質(zhì)量型供給轉(zhuǎn)變。流動人口作為我國城市建設(shè)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的中堅力量，各級政府十分重視他們的培訓(xùn)工作，具體實施了各種形式的培訓(xùn)項目，如陽光工程、雨露計劃、星火計劃等，那么，如何科學(xué)合理地評價培訓(xùn)的收入效應(yīng)？培訓(xùn)能否顯著提高流動人口的收入水平？探索這些問題，將有利于更好地利用培訓(xùn)資源，增強(qiáng)培訓(xùn)效果，進(jìn)而推進(jìn)流動人口的順利轉(zhuǎn)移與就業(yè)，增加收入水平，因而研究政府培訓(xùn)的收入效應(yīng)具有重要的現(xiàn)實意義。

目前，培訓(xùn)主要有兩種基本形式，一種是職前培訓(xùn)，屬于一般培訓(xùn)，目的是為了促進(jìn)勞動力的順利轉(zhuǎn)移，通常由政府提供；另一種是在職培訓(xùn)，屬于專業(yè)培訓(xùn)，目的是進(jìn)行職業(yè)技術(shù)教育，通常由企業(yè)提供[2]。本文研究政府培訓(xùn)對流動人口的收入效應(yīng)，定位于職前培訓(xùn)。根據(jù)經(jīng)典的人力資本理論，培訓(xùn)與正規(guī)教育一樣，是人力資本積累的重要形式，不僅可以使勞動力獲得新的技能，促進(jìn)流動人口順利轉(zhuǎn)移與就業(yè)，而且還能提高勞動力素質(zhì)，提高勞動生產(chǎn)率，從而提高個體的收入。勞動力培訓(xùn)的收入效應(yīng)問題引起了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，研究方法也逐漸從理論分析轉(zhuǎn)向?qū)嵶C研究[3]。明瑟（Mincer）最早利用平均處理效應(yīng)研究發(fā)現(xiàn)，接受培訓(xùn)的勞動者具有較高的收入[4]。伍德里奇（Wooldridge）利用傾向得分和工具變量法估計培訓(xùn)對收入的影響，同樣得出培訓(xùn)可增加勞動者的收入[5]。國外實證研究結(jié)論較為一致，但國內(nèi)實證研究結(jié)論因研究方法、數(shù)據(jù)來源、模型設(shè)定以及實施對象的不同而存在較大差異，培訓(xùn)能增加個體收入的假說并沒有通過普遍的實證檢驗。王德文認(rèn)為培訓(xùn)對農(nóng)村遷移勞動力的收入作用不明顯[6]。王海港研究培訓(xùn)對農(nóng)村居民非農(nóng)收入的影響，認(rèn)為培訓(xùn)沒有發(fā)揮應(yīng)有的作用[7]。但周逸先、崔玉平發(fā)現(xiàn)，相對于未參加培訓(xùn)家庭，培訓(xùn)家庭人均月收入高33.19元，培訓(xùn)能顯著地提高收入[8]。范秀燎等也發(fā)現(xiàn)培訓(xùn)對工人的收入有顯著的正效應(yīng)[9]。endprint

上述研究均是通過簡單比較參加培訓(xùn)組與未參加培訓(xùn)組之間的收入差異，或使用傳統(tǒng)的OLS模型探討培訓(xùn)對收入的影響。然而實際上，個體是否參加培訓(xùn)存在“自我選擇”問題，而不是隨機(jī)的。只有極少數(shù)學(xué)者在研究培訓(xùn)效應(yīng)時考慮過選擇性偏誤問題。潘丹認(rèn)為個人通過培訓(xùn)獲得的收入并不能完全歸因于培訓(xùn)行為，個人能力比較強(qiáng)的勞動者對技能要求更高，或者對自身要求更高，會更傾向選擇參加培訓(xùn)[10]。宋月萍認(rèn)為是否參加培訓(xùn)受職業(yè)發(fā)展偏好的影響，那些渴望找到更高收入工作的個體，將更傾向于尋找培訓(xùn)機(jī)會[11]。寧光杰認(rèn)為參加培訓(xùn)具有反向選擇，培訓(xùn)者在不可觀測的能力特征上劣于未培訓(xùn)者，正是意識到個人能力低，才會選擇參加培訓(xùn)[12]。而個人能力、職業(yè)偏好等變量往往是無法直接觀測的，無法通過調(diào)查數(shù)據(jù)直接控制他們，如果在度量培訓(xùn)收入效應(yīng)時忽視他們的影響，將會導(dǎo)致估計結(jié)果有偏誤，因此，必須剔除“自我選擇”效應(yīng)的干擾，這一點在已有的文獻(xiàn)中沒有得到充分重視。此外，還有一個問題是現(xiàn)有文獻(xiàn)考察培訓(xùn)對收入的均質(zhì)性影響，忽視異質(zhì)性作用，從而導(dǎo)致研究結(jié)論過于籠統(tǒng)。

本文以全國流動人口動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以對樣本的典型化事實分析為依據(jù)，利用Mlogit模型計算選擇性偏誤，再引入明瑟收入方程以解決樣本“自我選擇”問題，然后運(yùn)用Blinder-Oaxaca方法，對流動人口收入差異進(jìn)行分解，并分析不同所有制企業(yè)和不同學(xué)歷層次的流動人口培訓(xùn)情況，以考察流動人口參加政府培訓(xùn)“收入溢價”的異質(zhì)性作用，這是本文的創(chuàng)新所在。

二、數(shù)據(jù)、變量與典型化事實

1.數(shù)據(jù)來源及處理

本研究的數(shù)據(jù)來自2014年全國流動人口動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)的調(diào)查對象為在本地居住一個月以上，非本區(qū)（市）戶口的15—59歲（即1954年6月至1999年5月間出生）流入人口，抽樣按照多階段、分層、與規(guī)模成比例的PPS方法進(jìn)行，調(diào)查地點覆蓋北京市朝陽區(qū)、浙江省嘉興市、福建省廈門市、山東省青島市、河南省鄭州市、廣東省深圳市和中山市、四川省成都市8個城市（區(qū)）。為確保收入主體比較的同一性，將樣本的就業(yè)身份限定為“雇員”；剔除流動人口小時收入變量處于第1百分位數(shù)以下和第99百分位數(shù)以上的極端值；刪除其他變量觀察值缺失與極端值的樣本，最終獲得樣本9743個。

2.變量設(shè)計及描述性統(tǒng)計

（1）收入（hincome）。包括個人工資、獎金、加班費(fèi)、津貼和單位包吃包住折合的資金等。學(xué)術(shù)界關(guān)于收入變量一般用年收入或月收入表示，但這沒有考慮個體工作時長的差異，因此小時收入更為準(zhǔn)確。調(diào)查問卷中只有月收入數(shù)據(jù)，沒有小時收入數(shù)據(jù)，且沒有對流動人口每月工作多少周進(jìn)行調(diào)查，本文采用每周工作小時數(shù)乘以4估算每月工作小時數(shù)，小時收入即為月收入除以月工作小時數(shù)。

（2）培訓(xùn)（train）。一般認(rèn)為參加培訓(xùn)有利于增加收入水平，設(shè)定二元虛擬變量，取1表示參加培訓(xùn)，取0表示未參加培訓(xùn)。這里的培訓(xùn)指在2011年6月至2014年5月期間接受過由本地政府提供的、不收取任何費(fèi)用的培訓(xùn)，不僅包括與就業(yè)、職業(yè)活動有較大關(guān)系的培訓(xùn)，也包括其他的生活技能或健康知識培訓(xùn)，但不包括由企業(yè)提供的上崗前和在崗培訓(xùn)。

（3）個體特征。選取如下影響流動人口收入的個體特征變量：①性別 （gender）。一般認(rèn)為男性平均收入要高些，設(shè)定虛擬變量，男性取1，女性取0。②受教育程度（edu）。設(shè)定虛擬變量，未上過學(xué)取值為1；小學(xué)取值為2；初中取值為3；高中取值為4；大學(xué)?？迫≈禐?；大學(xué)本科取值為6；研究生及以上取值為7。③工作經(jīng)驗（exp）。用工齡作為工作經(jīng)驗的代理變量，通常，個體收入隨工作經(jīng)驗的累積而增加。exp=年齡-受教育年限-6（假設(shè)個人上學(xué)年齡是6歲，以取得學(xué)歷的最高教育時間為受教育年限）。用工作經(jīng)驗平方項反映工作經(jīng)驗與收入的非線性關(guān)系，為了避免變量數(shù)值大小的影響，工作經(jīng)驗平方項取值時除以100。④戶口性質(zhì)（household）。農(nóng)業(yè)戶口取值為1，非農(nóng)戶口取值為0。⑤婚姻狀況（marriage）。設(shè)定虛擬變量，在婚取值為1，其他取值為0。

（4）流動特征。影響收入的流動特征變量有：①外出務(wù)工時間（year）。通常外出務(wù)工時間越長，平均收入越高。為了便于計量，用第一次離開戶籍地到本次調(diào)查的年限表示，本文外出務(wù)工時間為2014減去第一次外出務(wù)工的年份。②流動范圍（range）。根據(jù)流動模式設(shè)定虛擬變量，跨省流動取值為1，省內(nèi)跨市流動取值為2，市內(nèi)跨縣流動取值為3。

（5）就業(yè)特征。影響流動人口收入的就業(yè)特征變量包括就業(yè)單位性質(zhì)、城市、行業(yè)和是否簽訂合同。

①單位性質(zhì)（owner）。借鑒劉瑤研究中的所有制分類標(biāo)準(zhǔn)，把研究對象的就業(yè)單位性質(zhì)分為私營企業(yè)、國有集體企業(yè)和外資企業(yè)[13]。②城市（city）。以四川省成都市為對照組，構(gòu)造城市

虛擬變量，

反映不同城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡所導(dǎo)致的區(qū)域性收入差異。③行業(yè)（industry）。構(gòu)造行業(yè)虛擬變量，以反映勞動者收入的行業(yè)性差異。行業(yè)可分為制造采供業(yè)、建筑農(nóng)牧業(yè)、商務(wù)服務(wù)業(yè)、高端服務(wù)業(yè)和社會服務(wù)業(yè)。④是否簽訂合同（contract）。簽訂合同表示就業(yè)正規(guī)化和勞動者談判能力增強(qiáng)，因而具有較高的收入。設(shè)定虛擬變量，簽訂合同取值為1，否則取值為0。主要變量的描述性統(tǒng)計見表1。

3.收入差異的典型化事實

表2顯示了培訓(xùn)組與未培訓(xùn)組的收入差異狀況。從收入差異的典型化事實可知，培訓(xùn)組的平均小時收入為18.6295元，高于未培訓(xùn)組10.45%，存在1.7626元的培訓(xùn)“收入溢價”，這表明參加政府培訓(xùn)可以增加流動人口的收入水平。

資企業(yè)中“收入溢價”最大，國有集體企業(yè)中“收入溢價”最小。同時，我們按流動人口的學(xué)歷層次進(jìn)行劃分，接受初中及以下教育，界定為低學(xué)歷者，接受高中以上教育，界定為高學(xué)歷者。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，高學(xué)歷者的平均小時收入高于低學(xué)歷者，且無論是低學(xué)歷者還是高學(xué)歷者，培訓(xùn)組的平均收入均高于未培訓(xùn)組，高學(xué)歷者中，培訓(xùn)組的平均收入高于未培訓(xùn)組11.15%，而低學(xué)歷者中，培訓(xùn)組的平均收入只高于未培訓(xùn)組0.73%，差異不大。endprint

收入差異的典型化事實表明，培訓(xùn)組獲得的“收入溢價”效應(yīng)普遍存在。政府培訓(xùn)對收入的提升作用，外資企業(yè)高于私營企業(yè)和國有集體企業(yè)；高學(xué)歷者高于低學(xué)歷者。上述結(jié)論是基于就業(yè)單位性質(zhì)與學(xué)歷劃分平均意義而言，但培訓(xùn)組與未培訓(xùn)組之間的收入差異并不完全是由培訓(xùn)變量決定，很大程度上是由個體特征、流動特征和就業(yè)特征等變量決定[14]，在研究政府培訓(xùn)對流動人口收入的提升作用時，需要控制這些變量，因此，我們還需通過更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶嵶C方法進(jìn)行研究。

三、政府培訓(xùn)對流動人口收入效應(yīng)的實證分析

1.研究模型

利用明瑟收入方程估計培訓(xùn)的收入效應(yīng)涉及兩個重要問題：一是關(guān)于個人能力的異質(zhì)性問題，即能力偏差問題[15]，每位勞動者因?qū)W歷、工作經(jīng)驗、性別等特征差異而呈現(xiàn)出不同的個人能力。二是培訓(xùn)的內(nèi)生性問題[16]，存在一些不可觀測因素，如個人能力，通常與培訓(xùn)相關(guān)，若將其遺漏在隨機(jī)誤差項中，會導(dǎo)致培訓(xùn)變量與誤差項相關(guān)。如果在回歸方程中不考慮個人能力的異質(zhì)性和內(nèi)生性問題，會導(dǎo)致估計結(jié)果有偏誤。所以，為了避免樣本選擇可能產(chǎn)生的估計偏誤，借鑒帕克（Pak）的模型[17]，采用Mlogit模型分析相關(guān)變量對流動人口是否參加培訓(xùn)的影響：

Pi，j=Prob（yi=trainj）=exp（Ziαj）∑1j=0exp（Ziαj）， i=1，...，N； j=0，1（1）

式（1）中，N代表樣本量，train0表示未參加政府培訓(xùn)，train1表示參加政府培訓(xùn)，而Pi，j表示流動人口i是否參加培訓(xùn)的概率。Zi表示一組外生的影響流動人口i是否參加培訓(xùn)的解釋變量，包括個體特征變量、流動特征變量和就業(yè)特征變量，αj是解釋變量Zi影響流動人口是否參加培訓(xùn)的待估參數(shù)。

為了解決樣本選擇的內(nèi)生性問題，本文借鑒懷特（White）[18]和帕克（Pak）[17]的方法，利用λi，j=-φ[Ψ（Ziαj）]Pij計算選擇性偏誤項，再納入明瑟收入方程[19]，其中φ（·）為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)密度函數(shù)，Ψ（Ziαj）=Φ-1（Pi，j），Φ（·）為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)。

選取流動人口的小時收入對數(shù)作為被解釋變量，以是否參加培訓(xùn)作為關(guān)鍵解釋變量，對明瑟收入方程進(jìn)行擴(kuò)展，建立流動人口收入決定模型：

ln（hincome）=β0+β1train+β2edu+β3exp+β4exp2+θX+πλ+μ（2）

其中，式（2）中解釋變量X包括除培訓(xùn)、受教育程度、工作經(jīng)驗之外其他影響流動人口收入的變量，λ為培訓(xùn)的選擇性偏誤，π為選擇性偏誤的系數(shù)，μ為隨機(jī)誤差項。

2.引入選擇性偏誤項的OLS估計

表3為全樣本、不同所有制企業(yè)和學(xué)歷層次的分樣本OLS估計結(jié)果。結(jié)果表明，無論是全樣本回歸還是分樣本回歸，選擇性偏誤項均在1%的顯著性水平上顯著，這說明模型中存在樣本選擇性偏誤，因此，在收入方程中引入樣本選擇性偏誤項是有必要的。

在全樣本OLS回歸中，控制個體特征、流動特征和就業(yè)特征變量后，培訓(xùn)使流動人口的平均小時收入增加2.18%，且在1%的顯著性水平上顯著，這表明政府培訓(xùn)對提高流動人口的收入有明顯作用；性別、受教育程度、婚姻狀況、是否簽訂合同和外出務(wù)工時間等因素的系數(shù)為正，表明它們對提高流動人口的收入具有明顯的正向作用；工作經(jīng)驗系數(shù)符號為正，但工作經(jīng)驗平方項的系數(shù)符號為負(fù)，表明工作經(jīng)驗與收入呈倒“U”型關(guān)系；農(nóng)業(yè)戶口的平均收入低于非農(nóng)戶口；流動人口流動的距離越近收入越低，這些均符合人們的經(jīng)濟(jì)預(yù)期。分樣本OLS回歸結(jié)果顯示：對于不同的所有制企業(yè)而言，培訓(xùn)均在1%的顯著性水平上顯著。私營企業(yè)中，培訓(xùn)組的平均收入比未培訓(xùn)組高出1.56%，國有集體企業(yè)中，培訓(xùn)組的平均收入比未培訓(xùn)組只高出0.83%，而外資企業(yè)中，培訓(xùn)組的平均收入高于未培訓(xùn)組8.11%，這表明外資企業(yè)中政府培訓(xùn)的收入效應(yīng)最高，其次是私營企業(yè)，國有集體企業(yè)最小。這是因為外資企業(yè)的規(guī)模一般較大，是行業(yè)的創(chuàng)新者和引領(lǐng)者，產(chǎn)品或服務(wù)的技術(shù)含量較高，需要具備較強(qiáng)能力的勞動者，從而管理者非常重視勞動者的技能；對于私營部門，中小企業(yè)占比較大，他們更關(guān)注產(chǎn)品的生產(chǎn)和銷售方面，需要有較好人際交往能力的勞動者，對技能的要求稍低[13]。而國有集體企業(yè)受傳統(tǒng)收入決定機(jī)制的影響，“論資排輩”現(xiàn)象仍較嚴(yán)重，培訓(xùn)的收入效應(yīng)沒有得到應(yīng)有的體現(xiàn)。對于不同的學(xué)歷層次而言，低學(xué)歷者培訓(xùn)的收入效應(yīng)不顯著，因為九年義務(wù)教育屬于基礎(chǔ)教育，并未涉及專業(yè)技能，培訓(xùn)效果未能在工作中體現(xiàn)；而高學(xué)歷者培訓(xùn)的收入效應(yīng)在1%的顯著性水平上顯著，且影響程度高于全樣本，這可能是因為高學(xué)歷者的認(rèn)知能力、接受能力較強(qiáng)，并能把培訓(xùn)所學(xué)技能靈活運(yùn)用于工作之中

。

四、收入差異的Blinder—Oaxaca分解

1.收入差異的分解方法

一般來說，培訓(xùn)組與未培訓(xùn)組的收入差異來源于兩個方面：一方面是由勞動力的個體特征、流動特征和就業(yè)特征帶來的收入差異，這部分是市場因素作用的結(jié)果，屬于可解釋部分，稱為特征差異；另一方面是由培訓(xùn)導(dǎo)致的收入差異，這部分是非市場因素造成的結(jié)果，屬于不可解釋部分，稱為系數(shù)差異。對于不同群體之間收入差異的研究，通常采用Blinder-Oaxaca方法，公式一般為：

R=E（lnIt=1）-E（lnIt=0）=（X-t=1-X-t=0）′β^t=1+X-′t=0（β^t=1-β^t=0） （3）

式（3）中，R表示參加政府培訓(xùn)與未參加政府培訓(xùn)的流動人口收入差異，下標(biāo)t=1和t=0分別表示培訓(xùn)組與未培訓(xùn)組，lnIt=1和lnIt=0分別表示培訓(xùn)組與未培訓(xùn)組的收入對數(shù)，X-表示平均特征向量，β^表示估計的特征報酬率向量。等式右邊第一項表示特征差異，第二項表示系數(shù)差異。由于本文的收入方程中含有選擇性偏誤，在分解過程中需進(jìn)行特別處理，參考紐曼克（Neumark ）和奧薩卡（Oaxaca）[20]、張車偉和薛欣欣[21]、常進(jìn)雄和趙海濤[22]的方法，我們作如下處理：endprint

R=E（lnIt=1）-E（lnIt=0）

=[X-t=1-X-t=0]′β^t=0+X-′t=1[β^t=1-β^t=0]+[π^1ελ-t=1-π^0ελ-t=0]

=[X-t=1-X-t=0]′β^t=0+π^0ε[λ-t=1-λ-t=0]+X-′t=1[β^t=1-β^t=0]+[π^1ε-π^0ε]λ-t=1（4）

在式（4）的右邊，前兩項相加表示因為市場因素導(dǎo)致的特征差異，后兩項相加表示因為非市場因素導(dǎo)致的系數(shù)差異。

2.分解結(jié)果

表4是流動人口參加政府培訓(xùn)的全樣本和分樣本收入差異分解結(jié)果。從全樣本分解結(jié)果可以看出，培訓(xùn)組與未培訓(xùn)組之間收入差異的54.07%可由流動人口特征差異解釋，這是合理部分；但還有45.93%為不可解釋部分，這說明政府培訓(xùn)對流動人口收入起到了較大作用，然而它并未揭示培訓(xùn)的作用在不同所有制企業(yè)和不同學(xué)歷者之間是否存在差異。由于不同所有制企業(yè)在產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)、經(jīng)營機(jī)制和追求目標(biāo)導(dǎo)向方面存在差異，不同學(xué)歷層次者在認(rèn)知能力和工作效率方面不同[14]，所以，我們認(rèn)為政府培訓(xùn)在不同所有制企業(yè)和不同學(xué)歷層次流動人口之間的收入決定中有差異?；谶@樣的認(rèn)識，我們按照所有制企業(yè)和學(xué)歷層次進(jìn)一步對培訓(xùn)組和未培訓(xùn)組的收入差異進(jìn)行分解。

從表4的分樣本分解結(jié)果可以看出：①在私營企業(yè)中，培訓(xùn)組與未培訓(xùn)組之間收入差異的57.6%可以由流動人口特征差異解釋，但還有42.4%為不可解釋部分；在國有集體企業(yè)中，培訓(xùn)組與未培訓(xùn)組之間收入差異的60.25%可由流動人口特征差異解釋，只有39.75%為不可解釋部分；在外資企業(yè)中，培訓(xùn)組與未培訓(xùn)組之間收入差異的40.68%可由流動人口特征差異解釋，而不可解釋部分高達(dá)59.32%；這表明外資企業(yè)中政府培訓(xùn)對流動人口收入提升的貢獻(xiàn)度最高，其次是私營企業(yè)，國有集體企業(yè)的貢獻(xiàn)率最低。②在低學(xué)歷者中，培訓(xùn)組與未培訓(xùn)組之間收入差異的71.62%可由流動人口特征差異解釋，而不可解釋部分為28.38%；在高學(xué)歷者中，培訓(xùn)組和未培訓(xùn)組之間收入差異的44.11%可由流動人口特征差異解釋，而不可解釋部分高達(dá)55.89%；這表明高學(xué)歷者中政府培訓(xùn)對流動人口收入提升的貢獻(xiàn)度要遠(yuǎn)高于低學(xué)歷者。

五、結(jié)論及政策啟示

本文基于2014年全國流動人口動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)，對流動人口參加政府培訓(xùn)的收入效應(yīng)進(jìn)行了分析。加入選擇性偏誤項以控制樣本“自我選擇”問題，通過OLS估計擴(kuò)展后的明瑟收入方程，發(fā)現(xiàn)參加政府培訓(xùn)可以顯著增加流動人口的收入，且這種“收入溢價”存在異質(zhì)性，外資企業(yè)高于私營企業(yè)和國有集體企業(yè)，高學(xué)歷者高于低學(xué)歷者，但低學(xué)歷者培訓(xùn)的收入效應(yīng)不顯著。通過Blinder-Oaxaca方法對收入差異分解顯示，流動人口參加培訓(xùn)與未參加培訓(xùn)收入差異的54.07%可由流動人口特征差異解釋，但還有45.93%為不可解釋部分，這表明政府培訓(xùn)在流動人口收入的決定方面起到了較大的作用。政府培訓(xùn)對流動人口收入提升的貢獻(xiàn)度，外資企業(yè)高于私營企業(yè)和國有集體企業(yè)，高學(xué)歷者高于低學(xué)歷者。

當(dāng)前，我國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)，各個領(lǐng)域面臨著深化改革、結(jié)構(gòu)調(diào)整和轉(zhuǎn)型發(fā)展，因此，審視個體的培訓(xùn)問題恰逢其時。本文的研究可為新常態(tài)下經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型提供一些政策啟示：一是政府部門需加大培訓(xùn)力度。習(xí)近平指出“勞動者的知識和才能積累越多，創(chuàng)造能力就越大，創(chuàng)新能力就越大”[23]。因而，政府部門需加大培訓(xùn)投入，鼓勵更多的人參加培訓(xùn)，進(jìn)而提高他們的技能水平，釋放出創(chuàng)新潛能，發(fā)揮培訓(xùn)最本質(zhì)的“學(xué)習(xí)效應(yīng)”，為推進(jìn)流動人口的順利轉(zhuǎn)移與就業(yè)發(fā)揮重要作用。二是推進(jìn)國有企業(yè)改革。國有集體企業(yè)中政府培訓(xùn)對流動人口收入的貢獻(xiàn)率最低，因此要推進(jìn)國有企業(yè)改革，堅持以市場為導(dǎo)向，以企業(yè)為主體，完善公司治理結(jié)構(gòu)，理順發(fā)展體制，建立長效激勵約束機(jī)制，發(fā)揮員工的積極性，增強(qiáng)企業(yè)活力，充分體現(xiàn)培訓(xùn)效果。三是提高流動人口的受教育水平。低學(xué)歷者培訓(xùn)的收入效應(yīng)不顯著。政府要增加對流動人口的教育經(jīng)費(fèi)投入，讓他們有更多機(jī)會接受高等教育，進(jìn)而提升自己的學(xué)歷和技能；讓教育成為創(chuàng)新、研發(fā)的助推器和催化劑，進(jìn)而助推他們向城鎮(zhèn)有序轉(zhuǎn)移，完成新常態(tài)下創(chuàng)新驅(qū)動的轉(zhuǎn)型。

參考文獻(xiàn)：

[1]徐愫，田林楠.流動人口收入性別差異

的實證研究[J].貴州社會科學(xué)，2015（5）：34-39.

[2]張世偉，王廣慧.培訓(xùn)對農(nóng)民工收入的影響[J].人口與經(jīng)濟(jì)，2010（1）：34-38.

[3]翁杰，郭天航.中國農(nóng)村轉(zhuǎn)移勞動力需要什么樣的政府培訓(xùn)？[J].中國軟科學(xué)，2014（4）：73-82.

[4]MINCER J. Experience and the distribution of earnings[J].Review of Economics of the Household，2001，1（4）：343-361.

[5]WOOLDRIDGE J M.Econometric analysis of cross section and panel data[M].Cambridge Massachusetts： MIT Press，2008：603-636.

[6]王德文，蔡昉，張國慶.農(nóng)村遷移勞動力就業(yè)與工資決定：教育與培訓(xùn)的重要性[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2008（4）：1131-1138.

[7]王海港，黃少安，李琴，等.職業(yè)技能培訓(xùn)對農(nóng)村居民非農(nóng)收入的影響[J].經(jīng)濟(jì)研究，2009 （9）：128-139.

[8]周逸先，崔玉平.農(nóng)村勞動力受教育與就業(yè)及家庭收入的相關(guān)分析[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2001（4）：60-66.

[9]范秀燎，李強(qiáng).企業(yè)在職培訓(xùn)對工人工資收入的影響[J].華南師范大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2012（5）：108-112.endprint

[10]潘丹.自選擇、農(nóng)業(yè)科技培訓(xùn)與農(nóng)村居民收入的關(guān)系[J].中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2015（2）：244-250.

[11]宋月萍，張涵愛.應(yīng)授人以何漁？——農(nóng)民工職業(yè)培訓(xùn)與工資獲得的實證分析[J].人口與經(jīng)濟(jì)，2015（1）：81-89.

[12]寧光杰，尹迪.自選擇、培訓(xùn)與農(nóng)村居民工資性收入提高[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2012（10）：49-57.

[13]劉瑤.我國居民工資的所有制差異研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2012（11）：94-95.

[14]莫旋，劉杰.中國是否存在工會“工資溢價”？——基于工業(yè)企業(yè)微觀數(shù)據(jù)的分析[J].商業(yè)研究，2016（6）：50-57.

[15]GRILICHES Z. Estimating returns to schooling：some econometric problems[J]. Econometrica， 1977，45（1）：1-22.

[16]CARNEIRO P，HECKMAN J. Estimating marginal returns to education[J].American Economic Review，2011，101（6）：2754-2781.

[17]PAK W L，JUNSEN Z，SHU C. Occupational segregation and wage differentials between natives and immigrations： evidence from Hong Kong[J]. Journal of Development Economics， 2004，73（1）：395-413.

[18]WHITE H. A heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator and a direct test for heteroskedasticity[J].Econometica，1980（48）：817-838.

[19]MINCER J. Schooling，experience，and earings[M].New York：Columbia University Press，1974：36.

[20]NEUMARK S， OAXACA R. Estimating labor market discrimination with selectivity-corrected wage equation： methodological considerations and an illustration from Israel[R].CEPR working paper， 2003.

[21]張車偉，薛欣欣.國有部門與非國有部門工資差異及人力資本貢獻(xiàn)[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2008（4）：15-25.

[22]常進(jìn)雄，趙海濤：所有制性質(zhì)對農(nóng)村戶籍勞動力與城鎮(zhèn)戶籍勞動力工資差距的影響研究[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2016（2）：627-644.

[23]習(xí)近平. 在慶祝“五一”國際勞動節(jié)暨表彰全國勞動模范和先進(jìn)工作者大會上的講話[M]. 北京：人民出版社，2015：18.endprint