基于教育回报率视角高学历热的统计考察.docx

基于教育回报率视角高学历热的统计考察 摘要：文章是在“高学历热”背景下，以明瑟(Jacob Mincer)方程为基础，通过控制个人能力这一内生因素的影响，估计不同个体的教育回报程度结果表明“高学历热”具有一定的合理性，具体表现在：学历越高，教育回报越大同时不同特征的个体追逐高学历的效果不同，突出表现为：“所在地区”为东、中、西部的个体的高等教育回报率分别为25.66%、20.99%和12.21%：“14岁时家庭等级”较高和较低的个体高等教育回报率分别为23.51%和19.64，存在显著差异关键词：“高学历热”，个人能力，教育回报率0 引言传统观点认为，高学历能够增加就业筹码、提升收入水平，这也是大多数人追求高学历的出发点和目的但是，高学历是否一定能带来高的回报率呢？高学历对于不同特质的个体所带来的回报是否一样呢？针对以上疑问，本文使用微观数据，利用明瑟方程从教育回报率的角度分析我国不同学历层次的教育回报情况，从而对“高学历热”的合理性展开讨论1 研究方法本文从明瑟回归方程出发，引入个人能力指标控制模型可能存在的内生性问题，将劳动者的教育回报方程设定为：模型中，Si(i=1，…，5)分别代表受教育最高程度为小学、初中、高中、大专和本科及以上的样本的受教育年数，均为哑变量，其取值规则为：当该教育阶段出现时将其取值直接确定为该受教育程度样本的受教育年数，否则将其赋值为0。

如当样本的受教育程度为大专时，S4取值为该样本的受教育年数，S1、S2、S3和S5均取0Dj(j=1，…，6)代表6个控制变量，分别为性别、所在地区、14岁时家庭等级、14岁时居住地、当前所在单位性质、个人能力需要特别强调的是：将14岁时家庭等级和14岁时居住地这两个指标纳入此处是因为这两个指标反映了劳动者的成长环境，而成长环境可能对个人以后收入产生影响mj表示第j个控制变量取值水平数减1，Djk(k=1，…，mj)表示第j个控制变量所对应的mj个虚拟变量；代表所有控制变量对回归方程截距项的影响为了说明教育回报率可能随控制变量变化而表现出差异特征，我们在模型中同时引入了控制变量与教育程度的交互项当我们分析某一控制变量时，模型中既考虑该控制变量对截距项的影响，又考虑它对Si(i=1，…，5)回归系数的影响，而其他控制变量只考虑对截距项的影响Y为小时工资收入；E代表工作年数；其余的符号都表示回归系数，ε为残差项以上回归所得到的系数并不能直接反映各个受教育阶段的教育回报率以初中为例，回归所估计的S2前面的系数表示的是初中和小学两个教育层次的平均教育回报率，而不是单独反映初中的教育回报率所以这里需要进行一些处理，处理方法参见范静波(2011)《2003～2008年间中国教育收益变动趋势研究》，具体计算过程叙述如下：设ri(i=1，…，5)为五个受教育阶段的教育回报率；σi(i=1，…，5)为Si(i=1，…，5)前的回归系数。

需要注意的是：同一控制变量的不同取值水平的σi存在差异，以性别为例，在计算女性的教育回报率时，性别所对应的虚拟变量取值为1，σi=αi+πi；计算男性的教育回报率时，虚拟变量取值为0，σi=αi；λi(i=1，2，3)代表小学、初中和高中三个受教育阶段的规定年数，这里假设为6年、3年和3年；Mi(i=1，…，5)代表受教育最高程度分别为小学、初中、高中、大专和本科及以上的样本的平均受教育年数；设小学的教育回报率为σ1，即r1=σ1，定义，能够得到各个受教育程度的教育回报率：2 数据说明本文研究所用样本来自2008年中国综合社会调查(CGSS)选择CGSS2008调查数据有两个原因：一方面是CGSS2008数据相对较新，而且本文研究所用指标从2008年的问卷中都可以得到，这一年的问卷设计相对其余年而言更加切合本文研究内容；另一方面是调查范围涵盖个人家庭结构、能力认知、收入特征、教育经历等各个方面，能够基本准确反映全国各地区间收入分布形态及与劳动者相关的个体特征状况，足以供本文研究教育回报率问卷调查中提供了劳动者上年全年职业总收入，但是由于在同样职业总收入水平下，工作时间短的个体真实收入水平要高于工作时间长的个体，所以为了更准确地度量教育回报率，模型(1)中的被解释变量Y我们以小时工资收入表示。

小时工资收入指标是在问卷中受访者上一年全年职业总收入和受访者每周工作小时数两个问题的基础上进行计算得到的计算过程中假设一年共有52周(不考虑节假日)，且受访者每周都在工作这样小时收入就通过受访者上年职业总收入除以每周工作小时数及52(周)得到所在地区”指标对应于问卷中受访者被采访的地点，文章将其默认为受访者当前工作所在地区根据1986年全国人大六届四次会议通过的“七五”计划，我们将工作地区划分为东、中、西部三类文中考虑这一指标是因为不同工作地区的经济发展水平不同，由此可能导致教育回报率不同问卷中反映“14岁时家庭等级”的变量是按照受访者的主观感受打分得到的，打分评定为1～10分本文按照各类数量样本数目大致相当的原则将主观打分分为两类，分别反映较高(8～10)和较低(1～7)家庭等级14岁时居住地”指标的分类则依据当地经济发展状况，将问卷中的京津沪与省会城市两个选项划分为一类、地级市和县城两个选项划分为一类、镇和农村两个选项划分为一类受教育程度”分为小学、初中、高中、大专、本科及以上五个层次，其中高中包括问卷中职业高中、普通高中、中专、技校四个选项；大专包括大学专科(成人高等教育)和大学专科(正规高等教育)两个选项；本科及以上包括大学本科(成人高等教育)、大学本科(正规高等教育)和研究生及以上三个选项，本文假定五个层次内的(年)教育回报率都是一样的。

为了处理方便，同时假定最高受教育水平为本科的受访者未上过大专，受教育最高水平为研究生的受访者一定是本科毕业受教育年数”指标是根据问卷中“从上小学开始算起，您一共受过多少年的学校教育”问题得到的工作年数”指标是根据问卷中受访者所填的各段工作经历所持续时间之和计算得到的当前工作单位性质”是从问卷直接获得的指标，包括党政机关、企业、事业单位和无单位/自雇/自办/合伙/社会团体四类最后需要特别说明的是，本文研究首次引入了“个人能力”变量受访者首先依照自身情况对问卷中有关受访者自身学习态度与能力的10个问题，如：“一旦为了学习制定了计划，我非常肯定可以完成这些计划”、“我觉得自己常常可以掌控与学业有关的事情”等进行评估，即对每个问题按照“非常同意”到“非常不同意”五个等级进行1分到5分的打分，然后根据这些打分对受访者进行聚类，“个人能力”变量即根据聚类结果取值为个人能力较强、个人能力一般和个人能力较弱共三类同时，我们将“个人能力”变量与“受教育程度”指标进行列联表分析，发现p值为0.000，且两者存在显著的正相关，这进一步说明如果模型设定中忽视个人能力变量，教育回报率将会得到有偏的估计结果，文中引入该指标是有必要的。

本文将样本限定为16岁以上、60岁以下有工资收入的劳动者，删除缺失值后最终确定样本数量为2304个2.3 结果分析根据表1中回归结果算得的男性本科及以上教育回报率(也称为高等教育回报率)为21.68%，女性为20.29%，男性高于女性，但差异较小，这一点从表1中交叉项并不显著可以看出同时运用2003与2006年的这些数据进行回归，发现这一差距有逐年递减的趋势总的来说，在考虑时间与机会成本的情况下，在面临是否追求高学历(本科及以上学历)的时候，男性比女性更有优势表1 考虑性别差异的回归结果符号含义估计值t统计量P值C常数项-0.207-1.1330.257E工作年数0.0325.3500.000***E2工作年数平方-0.001-3.1130.002**S1“小学”哑变量0.1203.8310.000***S2“初中”哑变量0.1216.0530.000***S3“高中”哑变量0.1127.3320.000***S4“大专”哑变量0.1279.8980.000***S5“本科及以上”哑变量0.13611.6070.000***D11性别-0.073-0.2790.780D21D22所在地区0.3480.2347.4874.8360.000***0.000***D3114岁家庭等级0.1945.1800.000***D41D4214岁主要居住地0.3130.0226.0280.000***0.5100.610D51D52个人能力0.0240.0510.5421.1320.5880.258D61单位性质-0.125-1.2190.223D62-0.040-0.8500.395D63-0.050-0.8170.414Gender1S1性别与各教育水平哑变量交互项0.0030.0590.953Gender2S2Gender3S3Gender4S4-0.028-0.008-0.002-0.914-0.339-0.1280.3610.7350.898Gender5S5-0.007-0.3690.713对于所在地区这一因素，通过计算可得到东部、中部和西部的高等教育回报率分别为25.66%、20.99和12.21%。

从数值上可以看出东部显著优于中部、中部显著优于西部，表明不同地区间存在着明显的劳动力市场分割对此合理的解释是不同区域经济发展水平存在显著差异，工资水平也有显著差异对于“14岁时主要居住地”这一控制变量，我们发现14岁时居住地为京津沪和省会城市、地级市和县、镇和农村的样本，其高等教育回报率分别为23.71%、19.36%、19.18%这可能是由于教育水平在各阶层有较大的差异，并能够对个人发展产生巨大影响大城市的经济教育水平比较发达，个人能得到较好的培养，相应的教育回报也就越高因此14岁时主要居住地为大城市的个体拥有显著优势对于“14岁时家庭等级”这个反映家庭因素的控制变量，结果显示家庭等级较高与较低的样本高等教育回报率分别为23.51%和19.64%，对此的解释与前面分析“14岁时主要居住地”时相似因此，高等级家庭(较高的家庭收入、较和睦的家庭氛围、较高的社会地位等等)的个人在面对高等教育时比低等级家庭的个人拥有显著的比较优势在分析“当前所在单位性质”这一变量时，得到的工作单位为党政机关、企业和事业单位的高等教育回报率分别为22.08%、24.73%和21.54%，这表明不同类型的单位存在着较为明显的劳动力市场分割。

对于“个人能力”变量分别处于“强”、“中”、“弱”三档时，高等教育回报率呈现出由高到低的趋势，分别为20.88%、20.81%和19.96%，存在一定的差异这种现象表明个人能力对个人发展确有影响，好的学习态度与强的学习能力对个人职业生涯有着积极的影响，“乐学”和“善学”的个人面对高等教育时更有优势最后需要指出的最重要的一点是：当别的情况不变时，高等教育回初中、高中以及大专的教育回报率4 研究结论与政策建议前文使用明瑟回归方法对各受教育阶段的教育回报率进行了估计，同时也考虑了性别、所在地区、14岁时家庭等级、14岁时居住地、当前所在单位性质和个人能力对教育回报率的影响，得出了本科及以上教育回报率要显著大于其余各受教育阶段教育回报率的结论，并且不同的控。