普及农村义务教育对农民增收的实证分析，本文主要内容关键词为：实证论文,农民增收论文,农村义务教育论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
人力资本是提高国民素质、增强综合国力的重要因素，教育是积累人力资本的有效途径。中国作为农业大国，农村居民约占人口总数的70％，普及农村义务教育更是影响广泛，关系到农村经济、农民增收和社会发展的全局。近年来，国家财政对农村义务教育的经费投入大幅度增长，以求有效地提高农村劳动力素质，促进传统农业向现代农业转变，提高农业科技水平，增强农村居民的生存和生产能力，最终促进农民增收，从根本上解决“三农”问题。加大财政教育投入，普及农村义务教育，对农村经济和社会发展具有重要影响。本文在回顾前人的研究基础上，结合经济理论框架和中国农村义务教育的实际情况，试图建立一个普及农村义务教育对农村居民增收影响的模型，在分析农村居民个人教育收益率的基础上提出政策建议。
一、文献回顾
关于教育和收入增长之间的研究，主要集中于运用人力资本理论对两者之间的关系进行理论和实证分析，而测算教育向人力资本的转化程度，是一个极具争议和挑战性的问题。
在人力资本理论研究方面，雅各布·明塞尔建构了一个把个人收入的分配与个人的教育投资联系起来的模型，指出人力资本投资是提高个人获得收入能力的形式。西奥多·W·舒尔茨率先提出了人力资本学说，分析了人力资本投资(包括教育、培训和保健)在现代经济增长中的作用。他通过长期对农业经济的研究认为，促使美国农业产量迅速增长的重要原因已不是土地、劳动力或金融资本存量的增加，而是人的知识和技能的提高。加里·S·贝克尔将新古典经济学的基本工具应用于人力资本投资分析，提出了一套较为系统的人力资本理论框架，包括人力资本投资的原因和均衡状态、人力资本收益分配及其与职业选择的关系等内容。贝克尔认为，收入和人力资本之间存在对应关系，这种关系可以解释很多收入分配中的复杂现象。例如，收入的增长率随劳动力年龄的增长而递减主要是因为技术水平的变化，失业率一般与技术水平呈负相关关系等。
现有的关于教育与收入关系的实证分析的结论主要集中在两个方面。一方面的实证分析显示了初等教育投资比其他教育有更高的回报。Psacharopolous(1994)通过对世界各地区的考察得出初等教育的回报率超过中等或高等教育的结论。Hossain(1996)对中国和世界上其他国家的教育回报率进行了测算，结论是，教育是对人力资本的投资，不仅能带来私人收益，而且还能产生社会效益，有助于实现公平和效率的双重目标，特别是初等教育投资的社会回报率和私人回报率皆大于中等教育和高等教育。
中国中央政策研究室、农业部农村固定观察点办公室2000年对全国31个省、自治区、直辖市的320多个县的22000多个农户的受教育程度和收入进行的调查表明，初等教育投资具有更大的私人收益。此次调查首先将22000个农户按收入高低进行“五等分”(各组的比重均为20％)，即最高收入组、次高收入组、中间收入组、次低收入组和最低收入组；然后，用劳动力受教育程度作为人口素质参数，验证农户收入和受教育程度的关系。结果显示，最高收入组的收入构成全部农户收入的主要来源，大约占到一半；最高收入组同时也是初中及初中以上文化程度劳动力(完成九年义务教育)占各组劳动力总数的比重最高的组别(56.9％)，这意味着农村义务教育普及和农村居民收入水平呈现较强的正相关关系。
另一方面的实证分析主要论证了增加学校教育对社会上的弱势群体比对强势群体具有更高的回报。Tin et al.(1996)通过对中国5个省份农村居民教育与农业生产率之间关系的回归分析，认为提高教育水平(尤其是提高户主的教育水平)有助于提高农业生产率。这篇文章对前人的研究结果进行了一定的解释，但是，由于数据包含了两个小群体的异常值——没有受过教育的非常贫困的家庭和相对富裕的受过3年教育的家庭，研究结果受到异常值、多重共线性以及变量偏离的质疑。Yang and Tao(1997)讨论了教育和增加农村居民剩余劳动力转移的机会之间的关系，认为受过较好教育的农村居民通常具有被非农业部门雇佣的优先权。他们的模型以中国农业数据、比较优势原理和知识溢出假设为依据，发现学校的教育并不能成为提高耕作的实际效率的因素，但有利于提高非农就业的农村劳动力的工资。樊胜根等(2002)通过分析公共投资对各地区农村社会发展、生产率和改善贫困状况的边际回报率，计算出每增加1万元的教育投资，就可使9个人脱贫；他们还提出，教育投资可以提供贫困农村居民需要的技能，增加城镇非农就业者的能力，从而提高他们的农业生产效率以及利用市场的能力。在农业科技推广、水利、道路交通、教育、电力、通讯6项投资中，教育投资的减贫影响排名第一位，影响远远大于其他各项投资；教育投资对农业增加值的回报率排名第二位，仅次于农业科技推广。
作为一个发展中的大国，中国的农村居民收入增长的问题一直受到广泛关注。中国自上个世纪70年代末改革开放以来，农业在GDP中的比重从28.1％(1978年)降低至14.6％(2003年)，但是，农村人口在全国总人口中仍然占到59.47％(2003年)。全国多于一半的人口依赖15％的GDP生存，表明了作为“三农”问题之一的农民问题亟待解决的重要性和紧迫性。理论界虽然在农村居民增收方面研究较多，但由于数据难以取得等方面的原因，对农村义务教育与农村居民收入之间关系的研究相对较少。然而，20世纪90年代中期以来，在中国教育快速发展，伴随着农村居民增收出现困难的情况下，研究农村义务教育与农村居民增收之间的关系具有重大的现实意义，它直接关系到中国“三农”问题的解决，农村居民收入水平的最终提高，二元经济结构的改善，以及农村义务教育政策的有效设计、实施和修正。
与现有的文献不同，本文的研究重点和分析角度表现为注重考察普及农村义务教育对农村居民收入的影响。
二、建立模型
农村居民收入主要由家庭经营纯收入、工资性收入、财产性纯收入和转移性纯收入四个部分组成。农村人力资本的积累尤其是完成九年义务教育至少在以下两个方面有利于农村居民收入的提高(如图1所示)：一方面，从农业生产的角度讲，知识的力量促使农村居民更有效地使用现代农业要素，提高农业劳动生产率，增加农业收入；另一方面，从农村居民向非农产业流动的角度讲，农村居民受到更好的教育为年轻农村居民寻找非农工作创造了有利条件，获得在非农行业就业的比较优势，有助于获得更高的非农收入。
附图
图1 农村居民收入结构图
明赛尔(2001)收入函数是关于教育和收入关系的被广泛采用的经典计量回归模型，是教育经济学领域最常见的一种衡量教育收益率的方法，它包含受教育年限和工作年限两个解释变量，其表达式为：
Ln(Inc)=a+bE+c[，1]t+c[，2]t[2]+μ
其中，Inc为从业人员的收入，E为受教育年限，t为工作年限，t[2]为工作年限的平方项(反映个人收入与工作年限之间的非线性关系)，μ为随机扰动项。b表示教育收益率，含义是劳动者多受一年教育时个人收入的变化率，预期的回归系数的符号为正。c[，1]和c[，2]分别表示工作年限和工作年限的平方项对个人收入的影响，预期c[，1]的回归系数的符号为正，预期c[，2]的回归系数的符号为负。
需要说明的是，明赛尔收入函数对于分析农村居民的收入存在某些不足，比如，它过分简化了收入的决定因素，假设条件过于严格，只考虑了受教育年限和工作经验，没有考虑教育对形成个人能力的延迟和社会、经济环境对收入的影响等重要因素，这在一定程度上会影响研究结论的可靠性。但是，明赛尔收入函数使得教育的经济回报率的含义更加清晰，它提供了一个简便的、对数据要求较低且便于进行各种比较的方法，因此，本文关于农村义务教育对农村居民收入的贡献率的分析也是基于明赛尔收入函数而建立的。同时，考虑到不同的研究对象和研究目的，本文建立的农村居民收入模型所选取的指标与明赛尔收入函数有所不同。首先，用来体现农村居民受教育程度的指标，本文选取的是农村义务教育普及率。农村义务教育普及率本质上也是对农村居民受教育年限的衡量。随着农村义务教育普及率的提高，农村居民的平均受教育年限也随之增加。农村完全普及义务教育，意味着农村居民的平均受教育年限约为9年。根据本课题组的计算(见表3)，2003年，农村义务教育普及率大约为65％，那么，此时的农村居民的平均受教育年限约为5.85年。其次，本文选取了时间趋势项解释变量来替代明赛尔收入函数中的工作年限解释变量作为对工作经验作用的考察。这一方面是考虑到农村居民一般是在农闲的时候从事非农业劳动，其工作属于临时性质，从而在统计农村居民从事非农业劳动的具体年限上存在困难；另一方面是考虑到时间对于农村居民在农业生产和非农业生产上的技能存有较大影响。随着时间的延长或者实践的增加，农村居民的劳动技能会在从事生产(包括农业和非农业生产)后逐渐提高。但是，随着个人年龄的增大，农村居民体能逐渐下降，接受新知识的能力也下降。同时，随着知识和技术的突飞猛进，劳动者原有的知识和技术也会因老化而被淘汰。因此，劳动者劳动到一定年龄后，其劳动技能或劳动生产率随着个人年龄的增加反而会下降，为此，还需在模型中加入时间的平方项解释变量。于是，本文建立农村居民收入模型如下：
Ln(Inc)=α[，1]+α[，2]Edu+α[，3]t+α[，4]t[2]+μ(1)
表3 农村义务教育普及率 单位：万人，％
年份 农村16周岁人口数 农村初中毕业生人数 农村义务教育普及率
1990 1717.59715.90 41.68
1991 1574.93685.50 43.53
1992 1432.27671.50 46.88
1993 1376.41658.27 47.82
1994 1320.55653.92 49.52
1995 1333.12684.56 51.35
1996 1345.68715.87 53.20
1997 1443.37787.61 54.57
1998 1541.05864.59 56.10
1999 1413.72891.31 63.05
2000 1421.91904.00 63.56
2001 1430.10833.00 58.22
2002 1438.29878.00 61.03
(1)式中，Inc为农村居民收入，Edu为农村义务教育普及率，t为时间趋势项，t[2]为时间趋势的平方项(反映个人收入与时间之间的非线性关系)，μ为随机扰动项。α[，1]为截距项。α[，2]表示农村义务教育普及率对农村居民收入的贡献程度，含义是农村义务教育普及率提高1个百分点时农村居民收入的变化率，预期的回归系数的符号为正。α[，3]和α[，4]分别表示时间和时间的平方项对农村居民收入的影响，预期α[，3]的回归系数的符号为正，预期α[，4]的回归系数的符号为负。
教育的经济价值已经在人力资本理论中得到了很好的论证，教育实际上是一项投资活动，其目的在于获得本领，促进生产率的提高，以便将来得到进一步满足，或增加此人作为一个生产者的未来收入(舒尔茨，1990)。个人收入一定程度的增长是追加这种资本的结果，那么，接受教育者的教育会形成对个人挣得收入的延迟。设农村居民在完成他的义务教育以后的收入函数为V[，s[，i]]=V(s[，i]，n[，i])，i=1，2。s[，i]为农村居民i接受教育的年限。假设s[，2]＞s[，1]，n[，i]为农村居民i的受教育后从事劳动(包括农业劳动和非农业劳动)的年限，农村居民的劳动年限一般较长，因此，n[，i]的数值较大。同时，假定单个人在完成义务教育后不再从事任何进一步的人力资本投资，他们受教育后每年的收入是不变的。农村居民i接受义务教育的年龄约为7～16周岁，一般而言，这个年龄阶段对于就读于小学和初中的儿童来说似乎不存在放弃所得或者机会成本的问题。但事实上，应该上学的适龄儿童，尤其是高年级的儿童在农村务农或者做童工的现象还是存在的，他们的数量也是可观的，农家父母很看中他们的孩子能够为他们做的工作，也正是由于这些经济价值而不让儿童入学，那么，应入学儿童年龄较小时也可看作有收入来源。农村居民的收入流现值可假设为(明赛尔，2001)：
附图
(2)式中，i=1，2，r＞0代表市场贴现率或对于不同的投资均等同的内在收益率，E[，s[，i]]是从一生收入来看每年的平均净收入。把农村居民1和农村居民2的收入流现值均等化(令V[，s[，2]]=V[，s[，1]])，则有：
附图
因为s[，2]＞s[，1]，并且n[，1]和n[，2]的数值较大，即
这意味着教育对受教育者的回报具有一定的滞后性。根据(4)式的证明，(1)式中需要加入教育的滞后变量。本文根据数据的时间长度，在(1)式中加入农村义务教育的滞后一期的解释变量Edu(-1)和滞后两期的解释变量Edu(-2)。另外，考虑到农村税费改革从1999年在安徽试点后在全国推广对农村居民收入的影响，增加虚拟变量D[，1]，以及在1994年出现农村非农产业劳动力就业高潮(农村非农就业人数第一次超过乡镇企业职工人数)和1998年后农村非农就业人数与乡镇企业职工人数之比一直超过100％(纪宝成等，2005)，增加虚拟变量D[，2]。则农村义务教育对农村居民收入影响的计量回归模型为：
Ln(Inc)=α[，1]+α[，2]Edu+α[，3]t+α[，4]t[2]+α[，5]Edu(-1)+α[，6]Edu(-2)+α[，7]D[，1]+α[，8]D[，2]+μ(5)
三、数据说明
本文拟用农村初中毛毕业率描述农村义务教育普及率。农村初中毛毕业率是指农村初中毕业生人数在农村16周岁人口中的所占百分比。这一指标是衡量一个国家、一个地区实际初中普及程度的核心指标。农村初中毕业生人数是用农村普通中学毕业生人数减去农村高中毕业生人数得到(见表1)。
表1 农村初中毕业生人数 单位：万人
年份
农村普通中学毕业生人数 农村高中毕业生人数 农村初中毕业生人数
1990 772.0056.10715.90
1991 734.3048.80685.50
1992 718.3046.80671.50
1993 703.3345.07658.27
1994 691.7737.86653.92
1995 717.6533.08684.56
1996 747.4931.62715.87
1997 819.9132.30787.61
1998 900.0435.46864.59
1999 927.1035.79891.31
2000 943.0039.20903.79
2001 870.0337.40832.63
2002 917.5239.80877.72
数据来源：《中国统计年鉴》(相关各年)，中国统计出版社。
对农村16周岁人口数的计算较复杂。首先，由全国部分年份16周岁人口数通过移动平均的方法估计全国各年16周岁人口数，例如，1991年的全国估计16周岁人口数是用1990年和1992年全国16周岁人口数进行算术平均得到。然后，用全国各年16周岁人口数乘以70％得到农村16周岁人口数(见表2)。
表2 农村16周岁人口数 单位：万人
年份
全国部分年份16周岁人口数 全国估计16周岁人口数
农村16周岁人口数
1990 2453.70 2453.70 1717.59
1991—2249.90 1574.93
1992 2046.10 2046.10 1432.27
1993—1966.30 1376.41
1994 1886.50 1886.50 1320.55
1995—1904.45 1333.12
1996 1922.40 1922.40 1345.68
1997—2061.95 1443.37
1998 2201.50 2201.50 1541.05
1999 2019.60 2019.60 1413.72
2000 2031.30[*]
2031.30 1421.91
2001—2043.00 1430.10
2002—2054.70 1438.29
资料来源：①汪海燕(2003)。
②第五次全国人口普查(带*的数据)。
运用表1和表2的数据，本文得到农村义务教育普及率(见表3)。
综合以上分析，本文选取1990～2002年的农村居民个人纯收入、农村义务教育普及率以及农村税费改革和非农就业人数与乡镇企业职工人数比例两个虚拟变量(见表4)。
表4 相关数据 单位：元，％
农村居民 财产性 转移性
农村居民
年份纯收入
收入收入
生产性收入EduD[，1] D[，2]
(Inc[，1])
(Inc[，2]) (Inc[，3]) (Inc=Inc[，1]-Inc[，2]-Inc[，3])
1990686.31
0.0028.96 657.3541.680.000.00
1991708.55
0.0033.04 675.5143.530.000.00
1992783.99
0.0038.04 745.9546.880.000.00
1993921.62
7.0241.61 872.9947.830.000.00
1994
1220.98 28.5547.591144.8449.520.001.00
1995
1577.74 40.9857.271479.4951.350.000.00
1996
1926.07 42.5970.191813.2953.200.000.00
1997
2090.13 23.6079.251987.2854.570.000.00
1998
2161.98 30.3792.032039.5856.100.001.00
1999
2210.34 31.55
100.172078.6263.051.001.00
2000
2253.42 45.0478.812129.5763.561.001.00
2001
2366.40 46.9787.902231.5358.221.001.00
2002
2475.63 50.9898.192326.4661.031.001.00
资料来源：①《中国统计年鉴》(相关各年)，中国统计出版社。
②表3。
四、实证分析
利用表4中的相关数据，根据前文建立的计量回归模型(5)式，经过ADF单位根检验后，运用OLS方法处理可得回归结果，如表5所示。
表5 回归结果1
系数 t值
Edu(农村义务教育普及率) 0.065[***] 16.772
t(时间趋势项)
0.0471.919
t[，2](时间趋势项的平方)
-0.010[***] -5.662
Edu(-1)(教育滞后一期变量) -0.001
-0.235
Edu(-2)(教育滞后二期变量)
0.085[***] 18.369
D[，1](虚似变量1) -0.405[***] -7.414
D[，2](虚似变量2) -0.120[***] -5.116
R[2]0.998
0.995
注：***、**、*分别表示该系数达到10％、5％、1％的显著性水平。
分析表5的回归数据可以发现模型拟合效果较好，调整后的拟合优度达到99.5％。Edu(-1)和t两个解释变量的回归系数表现出不显著，观察到这两个变量有较强的相关性，存在多重共线性的可能，且时间趋势项可以大部分解释Edu(-1)对Inc的影响，可以考虑去掉其中的一个变量。这里运用多余变量检验方法来检验剔除是否有利于模型的优化。从检验结果来看，相伴概率为83％(见表6)，接受零假设，这表明，剔除变量Edu(-1)有利于模型的改善。从新的回归结果(见表7)可以看到，该方程中的解释变量对被解释变量有较强的解释能力，农村义务教育普及程度当期对农村居民个人纯收入的贡献率为6.5％，滞后两期的贡献率为8.4％。
表6 多余变量检验结果显示(冗余变量：教育滞后一期变量)
统计量相伴概率
F检验
0.054258
0.827247
对数似然比 0.148206
0.700256
表7 回归结果2
系数
t值
Edu(农村义务教育普及率) 0.065[***] 19.023
t(时间趋势项)
0.045[*]2.184
t[2](时间趋势项的平方) -0.010[***] -6.701
Edu(-2)(教育滞后二期变量) 0.0844[***] 27.121
D[，1](虚拟变量1) -0.409[***] -8.799
D[，2](虚拟变量2) -0.120[***] -5.678
R[2]0.998
0.996
注：***、**、*分别表示该系数达到10％、5％、1％的显著性水平。
从上述实证分析可以得出下列结论：①农村义务教育普及率与农村居民收入之间存在显著的正相关关系，提高1个百分点的农村义务教育普及率，可带来6.5％的当期收入增长和8.4％的延迟收入增长。2003年，农村义务教育普及率约为65％，因此，如果完全普及农村义务教育，即农村义务教育普及率增长35个百分点，那么，在其它条件稳定的情况下，农村居民收入将会增加2.28～5.22倍。考察2002年，农村义务教育普及率比1990年提高了20个百分点，农村居民收入是1990年的3.54倍，那么，这个回归结果存在着经济意义。②时间趋势项的平方与农村居民收入存在负相关关系。这表明，农村居民收入增长机制中从义务教育中获得增收的能量会随着时代进步逐渐减弱，那么，对接受义务教育之后的农村居民进行新的教育投资，加强农村居民的继续教育、职业教育和“干中学”，对于农民增收具有重要意义。③虚拟变量对于农村居民收入的影响在本文的模型分析中也比较显著，这也证实了政治、经济环境对于作为弱势群体的农村居民脱贫致富的重要性是显而易见的。④本研究的主要不足是忽略了教育的社会回报，例如，单个人受教育对于整个家庭收入增加的影响。另外，由于考察数据的年限较短，无法对更多的滞后期进行分析。
五、政策含义
本文在明赛尔提出的收入函数的基础上，建立了一个农村义务教育普及率对农村居民收入的回报率的模型，并利用1990～2002年的数据做实证研究。该实证研究对模型提供了强有力的支持。研究结果表明，农村居民收入与农村义务教育程度成正相关关系。这个研究结论的政策含义在于通过国家教育财政支出来提高农村义务教育普及程度对农村居民具有显著的正收益结果。一方面，教育财政支出体现了“以人为本”的经济发展战略思想，农村义务教育的普及会形成一条把主要人口积聚在农村的压力转变为人力资源优势的有效途径；另一方面，从测算的农村义务教育普及率对农村居民收入的回报率的数字来看，财政教育支出是可行的，它不仅仅体现了公共财政的职能，而且农民增收之后必然会提高储蓄率、增加投资，积累国民经济增长的后劲，最终会回报财政支出。由于篇幅所限，本文仅仅考虑了普及农村义务教育对受教育者的私人回报，实际上，它对农业经济增长、农村发展的贡献都是可测量的。