高中教育还是中等职业教育更有利于西部地区农村劳动力非农收入的增加？基于异质性的加工效果估计_异质性论文

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      从上世纪80年代中国农村劳动力开始大量流入非农业部门开始，非农收入在农民收入中所占比重不断上升，从1990年的约20%上升到2011年的43%①，并逐渐成为农民增收的主要来源。教育是增加劳动者人力资本进而提高其收入水平的重要途径。许多学者研究了中国农村地区教育的非农收入回报率，发现教育对于提高农村劳动力非农收入水平具有重要作用。基于2003年年末到2004年年初对广东、湖南、浙江三省457位外出务工农民工的调查数据，姚先国、张海峰（2004）估计出中国农村劳动力正规学历教育的非农收入回报率约为4%；de Brauw and Rozelle（2006）利用2000年年末在河北、陕西、辽宁、浙江、四川、湖北六省调查得到的1022个参加非农工作的农村劳动力样本数据，使用改进的明瑟收入方程估计出农村劳动力所受教育的非农收入回报率为6.3%；韩俊、郭建鑫（2007）利用2004年百村教育状况调查数据研究发现，农村劳动力受教育程度与农村家庭非农收入呈现正相关关系，教育的非农收入回报率为75%；王德文等（2008）使用2005～2007年全国25个省（区、市）农村外出务工劳动力调查数据，在纠正样本选择偏差的基础上估计出中国农村劳动力所受教育的非农收入回报率约为5.3%～6.8%。

      中国西部地区农村拥有丰富的劳动力资源，也是东部经济发达地区劳动力资源的重要来源地。但是，受地区经济发展水平的限制，西部地区农村教育发展较为落后，对劳动力质量和农村居民收入水平的提高造成了严重的负面影响。相关研究表明，中国西部地区农村的教育回报率低于全国农村平均水平。曹子坚等（2009）利用2006年西部四省（区）的调查数据估计出西部地区农村的教育回报率仅为1.1%～3.9%。教育水平落后还造成西部地区农村辍学率攀升（高梦滔、和云，2007）；很多农村居民认为，他们读书后所获得的收入甚至不如尽早辍学参加工作所获得的收入高，“读书无用论”盛行（赵海，2013）。目前，亟须采取有效措施加快西部地区农村教育事业的改革与发展。

      2004年，教育部、国务院西部地区开发领导小组办公室联合印发的《2004～2010年西部地区教育事业发展规划》提出，要扩大高中阶段教育规模，大力发展职业教育与培训特别是初中后职业教育，使西部地区新增劳动力和转移劳动力的素质有明显提高。2012年，在实现农村九年免费义务教育的基础上，国家又开始实施农村免费中等职业教育。与传统高中教育不同，中等职业教育的主要目的是培养学生的非农就业技能。然而，高中教育与中等职业教育相比，哪种教育更有利于提高西部地区农民非农收入水平这一基本问题，还没有得到科学的论证，特别是缺少使用微观调查数据进行定量分析的研究。在大样本调查数据的基础上，科学而准确地比较高中教育和中等职业教育对提高农村劳动力非农收入水平的影响，正是本文的主要研究目标。

      在有关教育回报率的研究中，明瑟收入方程得到了普遍的应用。学者们通过技术手段对明瑟收入方程进行扩展，以排除内生性等问题的影响，进而更加精确地估计出教育的非农收入回报率水平。但是，明瑟收入方程无法有效解决个体异质性给估计结果带来的偏差（Heckman and Li，2004）。关于教育回报率的估计，已有的研究大都建立在个体同质性假设的基础上。但是，劳动者个体是具有异质性的（Roy，1951；Willis and Rosen，1979）。具体来说，教育是个人的一种选择行为，个体在决定是否接受某阶段教育时会根据其自身的情况来选择，不同的个体接受某个阶段教育的概率是不同的。比较优势在教育选择中起着重要作用，预期能够从教育中获得更高收益的个体，便会倾向于接受更多的教育，其决定参与更高水平教育的概率也就越大，因此，这一决策并非随机产生的。这就造成了个体在决定是否接受教育上具有自选择性。如果使用以随机样本为假设前提的普通最小二乘法（OLS）来估计教育对非农收入的作用，其结果将是有偏的。为了科学地分析教育对劳动者非农收入的影响，本文采用倾向得分匹配方法（propensity-score matching，PSM）来排除个体异质性的影响，分别估计高中教育和中等职业教育对提高西部地区农村劳动力非农收入水平的作用，从而为合理配置西部地区农村教育资源、提高西部地区农村劳动力非农收入水平提供政策依据。

      本文结构安排如下：第一部分为引言，第二部分为经济计量模型与方法的介绍，第三部分为样本数据的介绍及描述性统计分析，第四部分为经济计量模型的估计结果及其解释，第五部分为研究结论与政策启示。

      二、经济计量模型与方法

      （一）明瑟收入方程

      本文首先采用明瑟收入方程来研究西部地区农村劳动力所受教育的非农收入回报率，其基本形式如下：

      

      对于明瑟收入方程，内生性是学者们所要重点解决的问题之一，主要包括劳动者能力和测量误差等带来的估计偏差问题。由于劳动者能力和测量误差因素一方面与个体的工资水平和受教育程度高度相关，另一方面无法通过调查获得准确的数据，所以，它们无法作为变量进入模型。学者们一般通过代理变量法、工具变量法（IV）、Heckman两步法等解决这部分偏差对估计结果的影响。

      （二）教育的处理效应

      采用劳动者受教育年限估计教育对非农收入的回报率面临的一个重要问题是教育阶段的异质性，即不同阶段的教育对收入水平的影响是不同的。例如，劳动者多上一年小学对其收入水平的影响肯定要小于多上一年大学对其收入水平的影响。因此，使用劳动者受教育年限变量估计出来的教育回报率无法解释不同阶段教育对劳动者收入水平的影响。

      

      根据Heckman(2011)的研究，处理效应可分为以下三种类型：

      第一，设影响个体非农收入水平的因素为X，那么，某个体样本接受过某阶段教育后所获得的收入与假设其未接受过该阶段教育后所获得的收入的平均差距为平均处理效应(average treatment effect,ATE)，其表达式为：

      

      第二，接受过某阶段教育的个体样本的平均处理效应称为接受教育斱平均处理效应(average treatment effect on the treated,ATT)，其表达式为：

      

      第三，未接受过某阶段教育的个体样本的平均处理效应称为未接受教育者的平均处理效应(average treatment effect on the untreated,ATU)，其表达式为：

      

      （三）异质性问题

      

      而个体是否接受某阶段教育的决定可以用潜变量模型来表示：

      

      当D*≥0时，D=1，此时劳动者选择接受某阶段教育；反之，当D*＜0时，D=0，此时劳动者选择不接受该阶段教育。Z是一组可观测到的影响个体选择的特征变量，

为代表不可观测因素的随机误差项。

      因此，如果采用OLS方法估计处理效应，结果一般是有偏的(Heckman and Li,2004)。根据(5)式和(6)式，可以得到OLS估计结果的极限：

      

      

      但是实际上，由于个体选择是否接受高中或者中等职业教育并非是随机决定的，通过微观调查方式获得的样本数据并不具备随机实验的条件。选择接受某阶段教育的个体往往是预期该阶段教育回报率较高的个体，这就产生了个体的异质性问题。根据之前对ATT的定义即(3)式，有：

      

      （9）式中，

为接受过该阶段教育的劳动者的异质性所导致的偏差，该项若不等于零，就说明劳动者选择接受该阶段教育有额外的收益（或损失）。

      （四）倾向得分匹配方法

      为了解决异质性问题导致的估计结果偏差，本文采用倾向得分匹配方法（PSM）来估计高中教育和中等职业教育对非农收入的处理效应。倾向得分匹配方法的原理是借助倾向得分来模拟随机试验过程，它最早是由Rosenbaum and Rubin（1983）在其研究中使用的。近年来，国内学者也越来越多地使用这一方法。例如，向国成等（2013）使用倾向得分匹配方法，在考虑农村家庭异质性的基础上估计了劳动力转移就业对农村家庭收入的影响；屈小博（2013）采用倾向得分匹配方法，估计了剥离受教育程度影响后技能培训对农民工人力资本收益的平均净效应。

      倾向得分匹配方法的基本思路如下：首先，建立劳动者是否接受某阶段教育的Logit或Probit概率模型p（z）=p（D=1｜Z），其中，Z是一组可观测到的影响个体选择的特征变量。对概率模型进行估计，能够计算出处理组和对照组的劳动力样本接受某阶段教育的概率值p（z），即劳动者接受某阶段教育的倾向得分。第二，将每一个处理组（D=1）中的个体样本与对照组（D=0）中倾向得分相近的个体样本进行匹配，对照组个体样本的收入可以被看作与之相匹配的处理组个体样本的潜在收入（即他们未接受某阶段教育时可能获得的收入）。最后，根据（3）式计算出教育对处理组个体样本的平均处理效应（ATT）。相应地，ATU也可以根据这一匹配方法估算出来。为了将处理组个体样本与对照组个体样本进行匹配，通常采用以下四种匹配方法：分层匹配（stratification matching）、近邻匹配（nearest neighbor matching）、半径匹配（radius matching）和核匹配（kernel matching）。

      分层匹配方法的具体步骤为：首先将样本按照倾向得分分成不同的区间，每个区间里处理组和对照组收入的平均值之差就是该区间教育的处理效应；再根据每个区间内处理点的数量，对所有区间的处理效应进行加权平均，即得到处理组的平均处理效应。一般将处理组和对照组内的样本分别分为五个区间即可（Cochran and Chambers，1965）。近邻匹配方法是为每个处理组个体寻找倾向得分最接近的对照组个体进行匹配，得出每个处理点的个体处理效应；再将个体处理效应进行加权平均，得到处理组的平均处理效应。半径匹配方法是对每一个处理组个体设定一定的匹配半径，对半径内的对照组个体的收入进行加权平均，将其作为该处理组个体的潜在收入；然后求出每个处理点个体的处理效应，再对个体处理效应进行加权平均，计算出处理组的平均处理效应。核匹配方法是使用所有对照组个体收入的加权平均值作为每一个处理组个体的潜在收入水平，对照组个体的倾向得分离处理组个体的倾向得分越近，其权重越大，越远则权重越小；最后计算出处理组个体的处理效应之后，对其进行加权平均，便可求出处理组的平均处理效应。

      使用倾向得分匹配方法需要有两个前提条件：一是条件独立假设（conditional independence assumption），即控制了X向量之后，个体是否接受高中教育或中等职业教育与其收入水平无关。换言之，在拥有相同X水平的情况下，接受与不接受某阶段教育的人都可能得到相同的结果

，使得接受某阶段教育成为有条件的随机实验。这要求研究者掌握丰富的X数据，以保证倾向得分结果的有效性。二是匹配条件假设（support condition assumption），即对于每一个个体，都存在接受和不接受某阶段教育的概率，从而保证样本中每个接受某阶段教育的个体都能够找到与之匹配的不接受该阶段教育的对象。

      本文使用倾向得分匹配方法估计高中教育和中等职业教育的处理效应。为了能够更直观地对两种类型的教育的处理效应进行比较，本文对劳动力样本按照以下原则进行了分组：假设农村居民接受完九年义务教育后，只有三条途径可供选择：结束教育、继续上高中或接受中等职业教育，并且每一个个体在上述三条途径中只能选择一条。按照这一原则，本文将所有劳动力样本分为三组：只接受过初中或初中以下程度教育组（以下简称“初中组”）、接受过中等职业教育组（以下简称“中职组”）和接受过高中教育组（以下简称“高中组”）。所以，本文在研究中将中职组设置为中职教育的处理组，将高中组设置为高中教育的处理组，将初中组设置为两种类型的教育的对照组。这样分别估计出中职教育和高中教育回报率后，比较两种类型的教育处理效应的高低，就可以得出哪种类型的教育更有利于提高西部地区农村居民非农收入水平的结论。

      三、样本数据

      本文研究所使用的数据为北京林业大学2012年“中国贫困地区劳动力非农就业、农村人力资本和农村发展研究”项目的调查数据。本次调查在甘肃、陕西两个西部省份进行，按照随机抽样原则抽取了8个县进行实地调查。农户和劳动者个体样本采用分层随机抽样的方式获得，即：在每个县内部，按农民人均纯收入高、中、低三类各随机抽取1个乡；在每个乡随机抽取3个村；在每个村随机抽取10个左右农户进行调查。根据上述抽样方法，本项目共调查了8个县24个乡72个村的726个农户，得到17～60岁之间、在2012年从事非农工作三个月以上并取得过非农收入的劳动力样本共计1164个。

      

      

      本文研究所使用的主要变量的描述性统计结果详见表1。初中组包含946个劳动力样本，高中组包含124个劳动力样本，中职组包含94个劳动力样本。总体来看，西部两省农村劳动力受教育水平较低，有82%的从事非农工作的劳动力样本，其受教育程度在初中及以下；全部劳动力样本的平均受教育年限仅为7.73年，约为初中二年级水平。

      从劳动者非农工作的月平均收入水平来看，所有劳动力样本2012年月平均非农收入为1756元，中职组样本月平均非农收入水平高于高中组和初中组，初中组样本月平均非农收入水平最低。全体劳动力样本的平均年龄为33.32岁，中职组样本的平均年龄明显小于初中组和高中组。由于年龄相对年轻，中职组样本的非农工作经验显著低于初中组和高中组。从2012年非农就业时间来看，高中组和中职组样本非农就业的月数比初中组样本多约2个月。整体来看，有18%的样本接受过非农技能培训，高中组和初中组分别有21%和19%的劳动力样本接受过非农技能培训，而中职组仅有10%的劳动力样本接受过非农技能培训，这在一定程度上是因为中等职业教育主要培养劳动者的职业技能，因而他们对培训需求较小。仅有4%的劳动力样本有自营工商业收入。其中，高中组比例最高，为11%；中职组比例最低，仅为2%。

      在非农就业区域方面，大部分劳动力样本选择向省外转移。由于东部地区经济较发达，就业机会较多，有38%的劳动力样本选择到东部外省从事非农工作，该比例是所有非农就业区域选择比例中最高的；其次是选择到西部外省从事非农工作，比例约为26%；极少有劳动力样本选择到中部外省从事非农工作，这可能是由于中部地区在非农就业机会和转移距离方面都不具有明显的比较优势，难以吸引西部地区农村劳动力就业；劳动力样本省内转移以本县内转移为主，其比例约为26%。不同受教育程度组的劳动力样本，其转移就业的区域存在较为显著的差异。高中组样本更倾向于就近转移，在本县从事非农工作的占50%。而受教育程度较低的初中组样本更倾向于长距离转移，该组有72%的劳动力样本转移到省外工作。

      从劳动力非农就业的行业分布来看，第二产业是吸纳农村转移劳动力就业的主要领域。有67%的劳动力样本为工业和建筑业工人。为了进一步区分劳动力样本的职业特征，本文将所有工业和建筑业工人进一步划分为低技术工人和技术工人。低技术工人的工作，技术含量较低，主要为体力劳动，例如矿工、搬运工等；而技术工人的工作，技术含量较高，例如电焊工、木匠等。全部样本中，技术工人占样本总量的23%，低技术工人占样本总量的44%。服务和零售业从业人员样本数量排在第二，占样本总量的15%。从事管理工作的劳动力样本（包括自营工商业者）8%。而掌握专业技能并通过国家资格认证的专业技术人员（例如教师、医生等）仅占4%。村干部占6%。不同受教育程度组样本的职业选择分布也有较大不同。高中组中管理和技术岗位的样本比例显著高于其他两组；中职组样本主要为服务和零售业从业人员、技术工人；初中组样本主要为低技术工人。

      从以上分析可以看出，不同受教育程度的农村劳动力在个人特征、家庭特征、非农工作性质以及收入水平等方面均存在较大的差异。接下来，本文将使用计量模型进一步分析教育对农村劳动力非农收入的影响程度。

      四、估计结果分析

      （一）明瑟收入方程估计结果

      本文首先使用明瑟收入方程对西部农村劳动力所受教育的非农收入回报率进行了估计，结果详见表2。使用OLS方法估计的教育回报率为3.4%，即农村劳动力每多接受一年正规教育，其非农收入可以提高3.45%；同时，性别、工龄、健康状况、是否参加过职业技能培训、家庭经营耕地面积、是否自营工商业以及就业地点对非农收入都具有显著影响。由于个人能力等不可观测因素的存在，使用OLS方法的估计结果存在内生性偏差。为了排除不可观测的个人能力对估计结果造成的干扰，本文进一步采用工具变量法（IV）对方程进行了估计。本文选择劳动力样本父亲、母亲受教育年限作为劳动力样本受教育年限的工具变量，因为父母的受教育程度在很大程度上会影响子女的受教育程度，但同时与子女的收入水平关联性较小，是较为理想的工具变量。对所选工具变量的有效性进行Sargan检验，结果证明不存在过度识别问题，工具变量有效。采用2SLS方法估计得到的教育回报率为2.7%，说明OLS估计结果确实存在由个人能力导致的内生性偏差，教育回报率的估计结果存在向上的偏误，这与Wooldridge（2003）的研究结论一致。除了个人能力等因素造成的内生性问题外，劳动者参与非农工作的自选择问题同样会造成估计结果的偏差②。为此，本文又使用Heckman两阶段方法对教育回报率进行了估计。从选择方程的估计结果可以看出，受教育年限对农村劳动力外出务工概率具有显著的正向影响，根据收入方程估计出来的教育回报率为3.1%。收入方程中逆米尔斯比率为负，且在1%的水平上显著，证明劳动力样本在参与非农工作时具有自选择性（朱农，2003）。

      通过三种方法估计出来的西部农村劳动力所受教育的非农收入回报率在2.7%～3.9%之间，这一结果与曹子坚等（2009）使用西部四省调查数据估计出来的1.1%～3.9%接近，但仍然低于近年来相关研究对全国农村地区教育的非农收入回报率的估计结果。例如，韩俊、郭建鑫（2007）估计的农村劳动力所受教育的非农收入回报率为7.5%，de Brauw and Rozelle（2006）使用Heckman两阶段法的估计的教育的非农收入回报率结果为6.3%，卫龙宝等（2012）估计的教育的非农收入回报率结果为5.61%。西部地区农村经济条件较差，教育资源、教育质量相对落后（李元春，2003），教育对西部地区农村劳动力人力资本的提高程度有限，造成西部农村劳动力所受教育的非农收入回报率偏低的结果。

      最后，本文用高中教育和中等职业教育的虚拟变量代替受教育年限代入收入方程，估计结果显示，接受中等职业教育和高中教育的劳动力样本的非农收入分别比仅接受初中及以下教育的样本高出45.8%和33.6%，中等职业教育对农村劳动力非农收入的提高程度比高中教育高12.2个百分点。从这一结果来看，中等职业教育提高西部地区农村劳动力非农收入水平的效果比高中教育更大。但是，上述估计方法均没有考虑个体样本异质性所带来的影响，接下来本文使用倾向得分匹配方法对教育的处理效应进行估计。

      （二）基于倾向得分匹配方法的估计结果

      在进行倾向得分匹配时，本文在控制了劳动力样本的性别、年龄、父母受教育年限、家庭耕地面积、家庭财产、家庭人口数量等个人和家庭特征变量以及乡镇虚拟变量后，使用Logit模型估计了高中组和初中组劳动力样本接受高中教育的倾向得分；同时，估计了中职组和初中组劳动力样本接受中等职业教育的倾向得分。对于高中教育，高中组的倾向得分区间为[0.06，0.83]，初中组的倾向得分区间为[0，0.75]，匹配后高中组样本量为116个，初中组为926个。对于中等职业教育，中职组的倾向得分区间为[0.08，0.86]，初中组的倾向得分区间为[0，0.78]。因为两种类型的教育的处理组和对照组中均存在一小部分样本无法按照倾向得分找到匹配对象，所以，在匹配后部分样本被剔除。匹配后中职组样本量为88个，初中组为922个。高中教育和中等职业教育倾向得分拟合值分布见图1和图2。

      

      

      

      

      表3和下页表4给出了通过倾向得分匹配方法估计的高中教育和中等职业教育对西部地区农村劳动力非农收入的处理效应，该估计结果普遍低于之前使用分教育类型的回归方程所估计的高中教育和中等职业教育的回报率水平。具体来说，高中教育对高中组劳动者非农收入的平均处理效应（ATT）范围为0.279～0.34，说明高中教育使高中组劳动力样本的非农收入水平提高了27.9%～34%。而高中教育对初中组劳动者非农收入的平均处理效应（ATU）范围为0.247～0.313，说明假如初中组劳动力样本接受了高中教育，其非农收入水平将提高24.7%～31.3%。中等职业教育对中职组劳动者非农收入的平均处理效应（ATT）范围为0.298～0.332，说明中等职业教育使中职组劳动力样本的非农收入水平提高了29.8%～33.2%。而中等职业教育对初中组劳动者非农收入的平均处理效应（ATU）范围为0.304～0.356，说明假如初中组劳动力样本接受了中等职业教育，其非农收入水平将提高30.4%～35.6%。

      不管是高中教育还是中等职业教育，其ATU水平普遍高于ATT水平。这在一定程度上说明，西部地区农村教育资源没有得到最优化的配置，如果初中组劳动力样本能够接受高中教育或中等职业教育，教育对提高其非农收入水平的作用将高于对实际上接受了这两种类型的教育的劳动力样本的作用。一方面，农村教育资源较为缺乏，在教育费用负担重、教育质量低以及学校距离远等外界因素的困扰下，很多人选择放弃学业，初中后辍学率很高；另一方面，个人是否接受九年义务教育之后的教育在农村是家庭决策的过程，决定初中毕业生是否继续接受教育所依据的往往是家庭资源配置效用最大化，而非个人人力资本投资效用最大化。例如，在西部地区，农户受传统观念影响较大，他们更愿意让男孩接受教育而让女孩辍学。这些因素都会造成教育资源的不合理配置。

      比较高中教育和中等职业教育对非农收入的处理效应，可以看出，中等职业教育的ATT水平和ATU水平均高于高中教育。这说明，中等职业教育比高中教育更有利于提高西部地区农村劳动力的非农收入水平。这与颜敏（2012）针对全国农村地区的研究所得到的结论相近。这是因为：一方面，两种类型教育的主要目标不同。中等职业教育更主要的是面向非农工作技能，方便学生毕业之后直接寻找非农工作；而高中教育则主要侧重于文化教育，其主要目标是培养学生接受高等教育的能力。另一方面，西部地区农村高考升学率极低，本次调查中仅有不到3%的农村劳动力接受过大学教育，高中教育的作用没有得到充分发挥。同时，大学教育对于收入水平较低的西部地区农村家庭来说具有较大的教育投资风险。

      若学制按照3年来计算，劳动者每多接受一年高中教育，其非农收入水平将提高8%～11%左右；而劳动者多接受一年中等职业教育，其非农收入水平将提高10%～12%左右。这一结果显著高于本文通过明瑟收入方程估计出来的劳动者受教育年限的回报率水平，说明西部地区农村初中阶段后的中等教育对提高农村劳动力非农收入水平作用较大。但是，通过之前的描述性统计分析可以看到，初中后学历教育在西部地区农村的普及程度相当低，仅有17%的农村劳动力接受过高中或中等职业教育，83%的农村劳动力在接受完或未接受完九年义务教育后便辍学。大部分农村劳动力没有得到较高学历所带来的高收入回报率，这也是造成西部地区农村教育回报率偏低的原因之一。

      五、结论与政策启示

      

      本文通过对甘肃、陕西两个西部省份农户的调查，使用参数方法估计了教育回报率，在通过倾向得分匹配方法纠正了样本中的异质性偏差后，比较了高中教育和中等职业教育对农村劳动力非农收入的处理效应，得到主要结论如下：①采用参数方法估计出来的西部地区农村明瑟教育回报率为2.7%～3.9%，这一结果低于近年来大部分对农村教育回报率的估计结果。②比较利用非参数的倾向得分匹配方法估计出来的高中教育和中等职业教育的处理效应，发现中等职业教育对农村劳动力非农收入的处理效应高于高中教育，说明中等职业教育比高中教育更有利于提高西部地区农村劳动力的非农收入水平。③无论是高中教育还是中等职业教育，其ATU水平普遍高于ATT水平，这在一定程度上说明西部地区农村教育资源没有得到最优化的配置。

      根据以上结论，可以得到如下政策启示：①加大对西部地区农村教育的投入力度，提高教育资源的数量和质量，充分发挥教育在提高人力资本质量和增加人力资本积累方面的作用。②大力推进中等职业教育在西部地区农村的发展，着力发展和拓宽中等职业教育培养各类技术技能型人才的通道，提高职业教育体系在教育结构中的地位并强化其作用。③逐步实现九年义务教育后的中等教育在农村的普及，有条件的地方应免除高中、中等职业教育的学费，减轻农户所承担的教育成本，保障教育在农村的公平程度。

      ①数据来源：国家统计局（编）：《中国统计年鉴2012》，中国统计出版社，2012年。

      ②关于非农就业样本自选择偏差问题的详细介绍，可参考Heckman（2001）和de Brauw and Rozelle（2006）。

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