教育回报率的城乡差别与城乡收入阶层分化
——基于断点回归分析的经验证据
孙晨冬
摘 要: 利用中国综合社会调查(Chinese General Social Survey，CGSS)的微观数据，使用断点回归方法，通过高校扩招政策对中国城乡教育回报率的差异与城乡收入阶层的分化进行实证分析。回归结果表明，中国农村劳动者的教育回报率明显低于城镇劳动者，高校扩招政策客观上对农村劳动者的影响有局限性，促进了城乡内部不同收入阶层的分化。因此，在推行教育拓展政策的同时，应重点关注并着力解决城乡教育回报率的差异和受教育机会分配不公导致的收入阶层分化问题。
关键词: 教育回报率；收入阶层分化；高校扩招政策；断点回归
一、引言
自中国改革开放以来，高等教育的各项指标急速向好攀升，高等教育事业蓬勃发展。1999年6月，以高校扩招为主要手段的教育拓展政策正式推行，自此之后，中国的高等教育进入了黄金发展时期，其规模不断迅速扩张。2018年，中国高校升学率上升至45.9%，高等教育招生规模相较扩招政策实施前增长了近七倍，毛升学率增长了35.92%。简必希等(2013)认为教育扩展政策使得受教育机会在城乡间的分配更加平等，教育回报率也于政策实施之后实现了大幅上涨。但与此同时，根据初帅等(2017)的实证研究，中国劳动者的教育回报率在城镇与农村之间存在显著差异，2016年中国城镇劳动者的教育回报率为14.2%，农村地区劳动者的教育回报率却仅为10.3%。
可以预见，中国高等教育招生规模在最近一段时期内不会缩减，甚至仍可能保持增长趋势。那么，因高校扩招政策导致的劳动力素质的提升是否对城乡居民的教育回报率造成了影响?如果有影响，是否在城乡之间存在差异性特征?此外，教育拓展政策是否会在城乡之间以及城乡内部拉大不同阶层的收入差距，进而促进不同收入阶层的分化?本文利用2015年和2013年CGSS微观数据，以断点回归为分析工具，探讨教育拓展政策对教育回报率与收入阶层分化的影响。
英国政府在财政开支极为紧张和“脱欧”可能导致获得欧盟科研经费锐减的情况下，承诺2016—2020年政府科学投入总额将达263亿英镑，并加强与产业界及社会各界的合作，推行最具国际竞争力的研发税收优惠政策，力争未来10年内使英国全社会研发投入增加800亿英镑，到2027年将研发投入占GDP的比例提高到2.4%（2015年为1.68%），最终实现3%的长期目标[5]。自2015年4月1日起，英国将企业研发支出税收抵扣率由10%提高到11%，2018年1月1日起又进一步提升至12%。
二、文献综述
进入21世纪以来，中国的劳动力市场在国家内部经济结构优化和全球化竞争的外部压力下日趋完善，随着劳动者微观统计数据的持续更新，越来越多的研究发现中国劳动者的教育回报率整体上持续上升，大有不断攀升的态势，尤以城镇地区最为显著。Zhang J.等(2006)的研究结果显示，在1988～2003年这段时期内，中国城镇劳动者的教育回报率从4.1%上升至10.3%。同时许多学者认为农村劳动者的教育回报率虽然相较之前有所上升，但明显低于城镇居民，长期处于较低水平。曹黎娟等(2016)研究发现，农村劳动者的教育回报率在1995～2012年虽有缓慢上升，但始终停留在5%左右，局部地区甚至只有2.7%。在关于教育回报率的经验研究中，通行的做法是根据明瑟方程设定模型进行估计，但从计量经济学的角度来看，这种方法中普通最小二乘法的假设前提难以满足，无法避免与受教育年限相关的其他解释变量(如个人学习能力)对个人总收入的影响，从而带来严重的内生性问题。
在广东，珠江门户战略目标清晰，广州、深圳国际航运枢纽建设如火如荼；现代航运服务业积极发展，珠江航运指数适时对外发布，航运市场有了“珠江价格”；集疏运体系不断完善，江海联运和多式联运发展迅速，形成了珠三角地区通往中亚、俄罗斯和欧洲的主要物流通道。
模型三是工具变量回归方程，通过模糊断点回归(Fuzzy RD)探究了居民受教育年限对其全年总收入的影响效应，从而得出排除内生性问题后城乡教育回报率的相关数据。回归结果表明，在婚姻状况等控制变量保持不变的情况下，城镇居民的受教育年限每增加1年，其全年总收入将增加12.4%，也就是说城镇居民的教育回报率为12.4%，用同样的方法可以得到农村居民的教育回报率为10.7%，两者存在显著差异。
三、数据与模型
(一)数据来源
表3分别展示了基于城镇居民数据和农村居民数据的模糊断点回归结果。从表中可以看到，是否在模型中放入驱动变量的平方项及控制变量对回归结果存在很大的影响，在加入这些不可忽略的因素之后，回归系数相较之前出现了一定程度的波动。模型一在对收入变量进行CPI平减的基础上估计了高校扩招政策对适龄劳动者全年总收入的影响程度，从回归结果中可以发现，高校扩招政策起码在0.05的显著性水平上于城乡两个层面显著增加了劳动者的全年收入。从回归系数的数值来看，城镇居民的回归系数较大，说明在同样受到高校扩招政策影响的情形下，城镇劳动者收入的增长幅度更大。
高校扩招政策并不是强制执行的法律文本，并且该政策的实施是“润物细无声”的过程，达不到“一刀切”的效果，故本文采用模糊断点回归(Fuzzy RD)分析方法对教育回报率的相关问题进行探究。在模糊断点回归模型中，学术界普遍认为实验的平均因果效应如下:因变量logwi 对驱动变量的回归在临界值处之差除以处理效应对驱动变量的回归在临界值处之差，即:
(二)变量选择与模型构建
因为高校扩招政策的执行相对于个人来说是外生的，本文用该变量作为工具变量来识别高校扩招对于幸福感的影响，因此，就本文来说，驱动变量是出生日期，处理效应是劳动者是否受到高校扩招政策的影响，该效应表现为个体受教育年限的变化。当个体的出生日期超过临界值时，便会受到高校扩招的影响；并且高校扩招又会影响因变量logwi 。表1是本文断点回归的各要素。
表1 断点回归的各要素及内容
续表
利用ROS分布式框架的特点，在Rovio机器人只设置惯性导航数据采集以及部分预处理的节点，在上位机完成定位、导航以及可视化的节点。上位机和Rovio之间各节点使用无线网络进行数据通信[6]。
为估计出此差值，我们可以按照工具变量法中两阶段最小二乘法(2SLS)的思路，将教育回报率断点回归模型设定如下:
本研究所使用的问卷题目以封闭式选项题目为主，以开放性问题为内容补充，设有单选题和多选题。问卷内容主要包括游客的行为特征、游客态度调查、游览项目的满意度评价、样本人口特征以及对动物园发展的建议等五个方面的内容。
如果控制变量不连续的话，处理效应所导致的跳跃可能是因为控制变量，而非驱动变量。所以首先对婚姻状况、健康程度及所在行业等控制变量进行连续性检验，若符合要求，则除受教育年限以外，所有的控制变量在驱动变量的临界值两侧应该是连续的，由此本文得出如表5所示的检验结果。
表2体现了模型中一些变量的数值特征，将受教育年限和工作年限结合起来看，农村劳动者的平均工作年限比城镇劳动者多而受教育年限比城镇劳动者少，说明农村劳动者可能因为经济拮据或其他特殊原因更早放弃了学业开始工作，受教育年限的数值则说明城镇劳动者大部分都读过高中，而农村劳动者大部分只完成了义务教育。从其余变量来看，城乡劳动者中性别为男性、从事非农行业、婚姻状况为已婚以及健康状况良好的劳动者比例更大。
表2 变量描述性统计
四、实证分析
(一)城乡教育回报率差异的断点回归分析
本文使用来自中国综合社会调查(Chinese General Social Survey，CGSS)2013年度和2015年度的公开数据，CGSS的调查内容不仅包括家庭财务状况和居住环境等家庭基本信息，还包括个体的年龄、性别、职业、收入水平、受教育水平等个人特征，因此这些数据能够满足本文的研究要求。在数据处理方面，考虑到高考考生的年龄以及关于小学适龄儿童入学的相关规定，本文在排除学生、离退休职工、失业人员和劳动收入为0的样本的基础上，选取了高校扩招政策实行前后十年的样本数据。
民有所呼，我有所应。人民群众对公平正义的感受最直接、最强烈。司法体制改革剑指司法不公、司法腐败的顽瘴痼疾，交出了一份沉甸甸的优异答卷。
从而教育收益率方程的结构式形式为:
表3 模糊断点回归(Fuzzy RD)估计结果
模型二探究了教育拓展政策对城乡劳动者受教育年限的影响，在婚姻状况等变量保持不变的情况下，教育拓展政策会使城镇劳动者的受教育年限平均提高0.742年，对农村劳动者受教育年限的影响是平均提升0.703年，并且经过显著性检验之后，可以发现高校扩招政策同时显著提高了城乡居民受教育年限，但使得城镇居民相较于农村居民来说更可能接受高等教育。
Knight等(1983)对美国城乡劳动者的教育回报率进行研究后发现，教育拓展政策对收入分配具有两种效应:组成效应和工资压缩效应。组成效应是指接受高等教育的群体受教育扩展的影响而不断扩大，劳动者中的教育分配发生变化，从而加剧了收入不平等；工资压缩效应则是指在教育规模拓展的背景下，受教育程度较高的劳动力市场上供给相对于需求不断增加导致教育回报率降低的情况，该效应对收入不平等现象有抑制作用。后续研究表明，工资压缩效应的影响更为持久，从长期来看其作用会逐渐超过组成效应，即教育规模拓展到一定程度之后会抑制收入不平等。上述研究大多使用宏观经济数据进行分析，缺乏微观基础，存在明显的不足——无法将微观个体的受教育程度和收入不平等建立联系，缺少微观层面的解读，故本文采用微观数据进行实证研究。
(二)不同收入阶层教育回报率差异的断点回归分析
表4是城乡不同收入群体的回归结果，可以发现教育拓展这一政策变量在城乡、收入阶层这两个维度上对教育回报率的影响均存在十分显著的差异。在符合显著性要求的前提下，城镇低收入群体、农村高收入群体和城镇高收入群体的教育回报率分别为5.4%、6.9%和4.1%。从以上数据来看，在城镇居民内部，高收入阶层的教育回报率显著低于低收入阶层，教育回报率存在趋同趋势，受教育年限对居民总收入的边际效用递减，其中很重要的因素是城镇居民的受教育程度已进入较为先进的阶段，并且其全年总收入基数较大。在农村居民内部，受教育年限的提高对高收入群体的收入具有显著正向影响，而对低收入群体收入的影响不显著，说明高校扩招政策在农村的受益者大多为高收入群体，存在潜在的“马太效应”。
表4 城乡不同收入阶层模糊断点回归结果
五、稳健性检验
其中，h (·)、g (·)和f (·)是驱动变量D (样本的出生日期)在临界值两侧的多项式模型，KZ 表示是否受到高校扩招政策影响的虚拟变量，若样本个体出生于1981年9月1日之后，就将其定义为1，反之定义为0。
表5 控制变量连续性检验结果
表5展示了婚姻状况、健康程度、地区及所在行业等控制变量的连续性检验结果，由最后一列估计结果可以看出，所有的控制变量都符合要求，满足连续性假定。
Li H等(2015)提出了模糊断点回归的带宽估计方法，据此根据不同的准则进行不同带宽下的模糊断点回归，回归结果如表6所示。
高职上接研究型大学，下连中职，是国家技能型人才链的重要组成部分，在有效服务地方经济发展中占有不可替代的层次与作用。因此，高职要依据地方经济产业发展用人预期需求，与企业合作，共同培育高素质创新人才和技术技能人才。
表6 不同标准、不同带宽下的模糊断点回归结果
从表6中可以看出，在IK 准则下，农村劳动者和城镇劳动者的教育回报率分别是12.1%、15.2%，后者大于前者；在CV 准则下，农村劳动者的教育回报率是11.4%，城镇劳动者的教育回报率为13.7%，后者大于前者。在不同准则之下得到的回归结果均表明城镇劳动者的教育回报率大于农村劳动者，所以上文中断点回归的结果具有稳健性。
六、结论及政策建议
回归结果表明:一是教育拓展政策会使城乡劳动者更易于接受教育，能够显著提高劳动者的受教育年限，但城镇居民相较于农村居民来说接受高等教育的机会更大；二是城乡劳动者的教育回报率确实存在明显的差异，在城镇经济迅速发展的同时，城镇劳动者得到的报酬也水涨船高，而乡村振兴的愿景仍在建设之中，农村劳动者的教育回报率显著低于城镇劳动者；三是教育拓展政策促进了城乡内部不同收入阶层的分化，虽然该政策在城镇居民中缩小了高收入群体和低收入群体之间教育收益率的差异，但在居民的受教育年限和收入方面却将两个群体之间的差距拉大。在农村居民内部，高校扩招政策将高收入群体和低收入群体受教育程度的差距进一步拉大，使得农村劳动者的受教育程度出现相对下降趋势，而且受教育年限的提高对农村低收入群体收入提高的影响不显著，该政策有可能引起“马太效应”。
教育拓展政策增加了劳动者接受高等教育的机会，对中国劳动者的收入水平产生了普遍的正向影响，但值得注意的是，该政策在城乡之间、城乡内部不同收入群体之间产生的效应存在明显的差异，农村居民、低收入群体难以获得优质的教育资源，使得接受高等教育的机会被城镇居民、高收入群体挤占。这应当引起政策制定者的高度重视，在大力发展高等教育的同时，应重点关注并着力解决城乡教育回报率的差异和受教育机会分配不公导致的收入阶层分化问题。
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中图分类号: G40
文献标识码: A
文章编号: 1008-4428(2019)08-0132-03
作者简介:
孙晨冬，男，中国人民大学经济学院学生。
标签：教育回报率论文; 收入阶层分化论文; 高校扩招政策论文; 断点回归论文; 中国人民大学经济学院论文;