对中国远程高等教育收益率的实证研究——以南京、哈尔滨地区中央电大本科生为例，本文主要内容关键词为：哈尔滨论文,南京论文,高等教育论文,为例论文,收益率论文，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。
［中图分类号］G728 ［文献标识码］A ［文章编号］1007-2179（2009）03-0010-06
做事之前先匡算一下值不值，是人们生活、学习、工作中常有的，对教育的投资自然也不例外。一般而言，个人或家庭进行教育投资的重要依据或者判断标准之一是教育的个人收益率，即教育投资能够给个人带来多少收入的增长。个人收益率作为决定教育需求的一个因素，通过投资教育的收益率与投资物质资本的收益率比较来判断个人在教育上的投资是否有利可图（Psacharopoulos & Patrinos,2004）。教育收益中除个人收益外还有社会收益。社会收益是指一定时期内教育投资对社会财富增长的贡献。
国际上对教育收益率的研究开始于上世纪50年代末期。当时，众多的教育收益率的研究被用来论证人力资本理论关于教育能够提高个体劳动生产率的假设，并成为发达国家以及发展中国家60年代扩展教育规模、促进国民经济增长、减少贫困、缩小贫富差距的理论依据，而在此之后对于教育收益率的研究更是经久不衰，并且成为不同国家、组织、群体和个人进行教育投资的一项基本分析工具。
本研究关注的是教育的个人收益率。目前，国际上常用的测量个人教育收益率的工具有两种：一种是明瑟收益率（Mincerian Rate of Return），指的是受教育者由于多受一定时间的教育，如一年教育而增加的收入，它反映的是教育边际收益率；另一种是内部收益率（Internal Rate of Return），这一收益率通过使长期成本和收益的贴现值等于零并解出其内在的贴现率r而得到。由于计算内部收益率对于直接成本的数据要求较高，因此有许多研究选择了不考虑直接成本数据的明瑟收益率。明瑟收益率，应该说是在没有成本的基础上研究教育的个人收益率问题，因此不是严格意义上的收益率分析（即成本效益分析），它主要研究一定量的教育所带来的边际收益问题。由于明瑟收益率简单易行、不考虑成本，在实际的应用过程中不像内部收益率涉及更多的问题，也就成为教育经济学中测算教育收益率的一种常用方法。如果没有特别说明，本文探讨的个人教育收益率即指明瑟收益率，其计算函数为：
式中：Y为个人的收入，LnY为个人收入的自然对数，α为常数项，β和γ为系数，S为个人的受教育年限，E为个人在劳动力市场中的工作年限，ξ为残差项。
对上式做偏导，可以求得：
因此，系数β的含义是个人多接受一定时间教育，如一年教育而使个人收入增加的变化率。在教育经济学的文献中β经常是教育收益率的代名词，又被称为明瑟收益率。
自从明瑟收益率面世以来，半个多世纪过去了，世界各国的学者、研究机构用明瑟收入函数以及其扩展形式对于不同国家（地区）、不同年代、不同群体进行了大量教育收益率的研究，其结论普遍认为明瑟收益率介于5％-15％之间（Fleischhauer,2007）。其中，很多研究者考察了不同教育程度（比如小学、中学、大学等）、不同教育类型（比如普通教育与职业教育）的教育收益率，然而可能由于缺乏数据或其他原因却较少有研究者去考察远程教育的收益率。
本文利用“电大远程教育成本效益实证与比较研究”获取的南京、哈尔滨地区接受电大远程开放教育本科在校生样本数据，通过模拟明瑟收入函数来估算电大远程开放教育，也即远程高等教育的收益率。这不但能够弥补有关中国远程教育收益率研究的空白，具有较强的理论意义，而且估算得到的远程高等教育的收益率对于广大远程高等教育的在校生、潜在受众具有很强的实际价值，他们可以通过比较远程高等教育的收益率与其他类型教育或者培训甚至商业投资的收益率，来做出是否投资或者是否追加投资远程高等教育的决定。
研究假设
假设1：远程高等教育的收益率要低于普通高等教育
我们知道，远程教育的学生多是在职学习，在其学习机会成本与普通高等教育新生劳动力的学习机会成本相比都偏低的前提下，可以在一般意义上比较远程高等教育与普通高等教育的收益率高低。由于已有研究证实那些毕业于声誉更好高校的毕业生比起那些毕业于一般高校的毕业生，前者能够获得更高的教育收益率（Card & Krueger,1992; Heckman,et al.,1996），加之，目前国内远程高等教育比起普通高等教育，前者的声誉明显低于后者，因此我们给出的第一个假设：远程高等教育的收益率要低于普通高等教育。
假设2：远程高等教育中男性的收益率要低于女性
我们知道，很多针对普通教育收益率的研究对教育收益率的性别差异进行了比较，其结果都发现，无论是国内还是国外，女性的教育收益率要高于男性（Fleischhauer，2007；孙志军，2004）。产生差异的解释也有多种，一种解释认为由于女性接受教育的机会成本低于男性，从而只考虑机会成本而不考虑直接成本的明瑟收益率会使女性的收益率要比男性高（赖德胜，1998）。这种解释对于普通教育而言是成立的，而对于远程高等教育来说可能就不成立。因为接受远程高等教育的受众大部分都是在职劳动者，他们多选择工作之余进修，所以可能放弃的机会成本差别不大。那么对于远程高等教育而言，教育收益率是否也有性别差异呢？如果有的话，是否也是女性的教育收益率高于男性呢？在此，我们做出本研究的第二个假设：和普通高等教育一样，远程高等教育的收益率同样存在着性别差异，而且是女性的教育收益率要高于男性。
假设3：私立部门的收益率要高于公立部门
我们知道，1978年改革开放之前的我国施行的是计划经济体制，几乎所有的经济部门都是公立部门（public sectors），随着改革开放的不断深化，私立部门（private sectors）不断发展壮大。由于公立部门和私立部门在聘用机制、工资机制等方面存在着较大差异，因此教育收益率的所有制差异也吸引了许多国内研究者的兴趣。其实，在世界范围内考察教育收益率的所有制差异也一直是研究的热点。考察国外已有的比较公立部门与私立部门教育收益率差异的许多实证研究可以看到，大多数研究都发现私立部门的教育收益率要高于公立部门；但也有例外的研究发现，公立部门的教育收益率更高、或者两者没有显著差异（李锋亮，2008）。对国内的多项实证研究也基本上证实了国外的这一规律，即国内公立部门的教育收益率要显著低于私立部门的教育收益率（陈晓宇等，2003；杜育红等，2003；李锋亮等，2003；李实等，2003）。如何解释私立部门的教育收益率会高于公立部门，著名教育经济学家Psacharopoulos（1979）认为，科层、官僚体制较为明显的公立部门是“非竞争性”部门，与之对比，薪酬主要与业绩直接挂钩的私立部门是“竞争性”部门。如果私立部门的教育收益率更高，则表明教育具有持久的价值（continue to have a value），也即说明教育对劳动生产率具有实在的促进作用。但也有学者认为，公立部门的教育收益率可能高于也可能低于私立部门，这取决于就业政策或工资制度等公共政策的决定（Lambropoulos,1992; Ziderman,1992）；还有学者指出，公立部门的教育收益率大于私立部门，则可能支持了二元劳动力市场理论（Hinchliffe,1987）。在此，我们依然先做出和大多数研究发现一致的研究假设：远程高等教育的收益率同样存在所有制差异，而且私立部门的教育收益率要高于公立部门。
数据与研究方法
本研究所用数据来自全国教育科学“十五”规划国家一般课题“电大远程教育成本效益实证与比较研究”课题组于2007年9月和2008年4月分别在南京、哈尔滨电大实施的“在校生私人教育支出”抽样调查。调查对象为两城市电大远程开放教育的专科和专升本在校生。调查采取整群抽样与方便抽样相结合的办法，共收到调查问卷981份，其中，本科在校生为460人，占样本有效百分比的47.1％。本研究利用这些本科在校生的样本，研究远程本科教育的收益率。
由于在接受远程本科教育之前所有受众都必须获得专科学历，也就是说本研究的样本都是专科学历以上，研究生学历以下的个体，再加上本研究所用样本都还是没有最终毕业的在校生，也就是说并不是真正意义上的横截面数据，因此这给直接应用函数计算明瑟收益率带来了困难。不过，由于本研究所用样本包含了不同年级的信息，这样就可以换算得到不同个体接受远程本科教育的教育年限。
调查收集到了学习者工作年限、月收入、性别、工作单位等信息。数据筛查中发现，在460名本科生样本中，有34个样本缺乏收入或者工作年限的信息，将这些存在缺失值的样本删除，最后有效总样本为426个。有效样本中，男生样本为170个，女生样本为256个。我们将那些在“国有及控股企业”、“机关和事业单位”以及“部队”工作的学习者定义为“公立部门”组，合计样本为186个；将那些在“港澳台及外资企业”、“集体、个体及合伙人企业”①，以及“私营企业”归为“私立部门”组，合计样本为240个。
实证检验结果
表一列出了标准明瑟收入函数的回归结果。我们看到，无论是总样本还是男性样本、女性样本、公立部门样本和私立部门样本的回归结果，“受教育年限”与“工作年限”的系数都是显著为正，而且除女性样本之外其他组“工作年限平方”的系数都是负，这和经典的明瑟收入方程回归结果完全吻合。这说明，虽然本研究所用的数据并不是真正意义上的横截面数据，而且教育年限也是根据远程教育学习者的学习年级转换得来，但即便使用这样的数据来计算远程教育的明瑟收益率仍然是有着较大的有效性，而且“工作年限平方”的系数并不显著，这其中主要原因可能还在于本研究所用样本并不是真正意义的横截面数据，样本中工作年限跨度并不大。另外，表一中所有回归结果的“调整后R平方”都不大，最大的也仅为0.16，这也提醒我们，虽然用在校生的数据模拟横截面数据有着较大的有效性，但是方程的解释力却并不是很理想。
首先，我们来看远程本科教育的平均收益率情况，也就是总样本的回归结果。从表一的总样本回归结果可以看到，“受教育年限”的系数显著为正，系数大小为0.069，这也意味着学习者每多接受一年的远程本科教育，其月收入就能增加6.9％。
我们对比一下普通高等教育的明瑟收益率情况。北京大学教育经济研究所课题组（2005）利用2004年国家统计局在全国范围内② 的城镇入户调查数据，计算了我国平均明瑟收益率和各级教育的明瑟收益率。结果显示，在2004年我国城镇劳动力的平均明瑟收益率为11.71％，也就是说个体每平均多接受一年教育可以促使其收入提高11.71％。按教育级别来看，其中初中教育的明瑟收益率为7.02％，高中、中专、大学专科教育收益率分别为7.29％、13.8％和14.5％，而大学本科的收益率则达到了18.9％，研究生教育的收益率为17.4％。这项研究用的是国家统计局城调队的数据，数据中有关个人教育的信息并没有区分所接受的教育到底是普通教育、职业教育还是远程教育，所以这项研究得到大学本科的明瑟收益率18.9％应该是整个高等教育的收益率。我们在这里做一个假定，那就是国家统计局所调查的接受本科教育的样本大部分是接受四年制普通本科教育，其他许多研究也是将基于国家统计局城镇入户调查数据计算得到的本科教育的明瑟收益率近似等同于普通本科教育的收益率（陈晓宇等，2003；李实等，2003）。因此，我们也基本认同普通本科教育的明瑟收益率近似等于18.9％。与我们研究得到的远程本科教育的明瑟收益率6.9％相比，假设1是成立的。如果考虑到远程教育学生在职学习有更小的机会成本，那么远程本科教育的收益率与普通本科教育的收益率的差距可能比本研究得到的结果要更小一些。
其次，我们来看远程本科教育收益率的性别差异。从表一的男性回归结果可以看到，男性的教育收益率是2.4％，而从女性回归结果可以看到女性的教育收益率却高达8.7％，女性的教育收益率远远高于男性。
我们进一步以学生性别与受教育年限交互项的方法来考察，教育收益率的性别差异在统计上是否显著。在标准明瑟函数中加入性别与受教育年限交互项后，所得到的明瑟收入函数性别差异扩展形式为：
式中，LnY仍然为个人收入的自然对数，S为个人的受教育年限，E为个人在劳动力市场中的工作年限，M为男性的虚拟变量（M＝1，表示男性；M＝0，表示女性），M*S是男性虚拟变量与受教育年限的交互项，δ是男性虚拟变量与受教育年限交互项的系数。
对明瑟收入函数性别差异扩展形式的回归结果如下：
回归结果的样本数＝426，调整后R平方＝0.07，“a”表示显著性水平为1％，“b”表示显著性水平为5％。
我们看到，性别与受教育年限交互项的系数δ显著为负，这说明男性远程本科教育的收益率显著低于女性。本研究的假设2也得到了实证结果的支持。
最后，我们看一看远程本科教育所有制的差异。从表一公立部门的回归结果可以看到，公立部门远程本科教育收益率为8.5％，而从私立部门的回归结果可以看到，私立部门的远程本科教育收益率为5.8％，公立部门的收益率要高于私立部门。我们进一步以所有制与受教育年限交互项的方法来考察，教育收益率的所有制差异在统计上是不是显著的。
在标准明瑟函数加入所有制与受教育年限交互项后，所得到的明瑟收入函数所有制差异扩展形式为：
式中，LnY仍为个人收入自然对数，S为个人受教育年限，E为个人在劳动力市场中的工作年限，P为公共部门的虚拟变量（P＝1，表示公立部门；P＝0，表示私立部门），P*S是所有制虚拟变量与受教育年限的交互项，λ是所有制虚拟变量与受教育年限交互项的系数。
对明瑟收入函数所有制差异扩展形式的回归结果如下：
回归结果的样本数＝426，调整后R平方＝0.07，“a”表示显著性水平为1％，“c”表示显著性水平为10％。
我们看到，所有制和受教育年限交互项的系数λ显著为正，这说明公立部门的远程本科教育的收益率要显著高于私立部门，也就是说实证结果和本研究的假设3不符。
至此，对本研究三个研究假设的验证发现：远程高等教育的收益率低于普通高等教育，即假设1得到了实证结果的支持；男性远程高等教育的收益率显著低于女性，即假设2也得到了实证结果的支持；不过实证结果发现公立部门的远程高等教育收益率显著高于私立部门，这拒绝了假设3。
讨论
实证结果支持了假设1，即远程本科教育的收益率要低于普通本科教育，这应该符合人们通常的认识，也容易理解。按照人力资本理论，在教育过程中投入的时间越多，获得的人力资本越多，那么收益就会更高。普通本科教育一般是全日制学习，远程本科教育一般是在职学习，全日制学习者在学习上投入的时间与精力明显会更多，积累的人力资本也就可能更多，必然会给他们带来更多的收益，因此必然是普通本科教育的收益率更高。按照信号理论，对于同一层次的教育，如果A项教育比B项教育的入学门槛高，则前者对于人的能力要求更高，那么A项教育能够吸引能力更高的人进行投资，自然A项教育的收益率就会高于B项教育。普通本科教育要接受高考的筛选，远程本科教育对于学习者入学没有一个严格的筛选过程，那么理论上讲普通本科教育的收益率也是应该高于远程本科教育。
有人可能会认为，由于普通本科教育大多是脱产学习，而远程本科教育大多是在职学习，因此前者有可能要付出更多的机会成本，这也就意味着远程本科教育的收益率不一定低于普通高等教育。对此我们可以这样理解，对于普通本科教育的学习者而言，他们的年龄一般都比较集中在17-23岁之间，基本上没有太多在劳动力市场的工作经验；而对于远程本科教育的学习者而言，他们的年龄比较分散，很多已经有了一定的在劳动力市场的工作经验。所以前者即使是脱产学习，其机会成本也不一定会大于后者。因此就目前而言，远程本科教育的收益率要低于普通本科教育，这应该是符合现实的，这个差异也体现了远程高等教育与普通高等教育在声誉与质量上的差异。当然，如果未来随着终身教育在实践层面将远程教育与普通教育整合在一起，那么随着远程高等教育在声誉与质量上的提升，远程高等教育的收益率也会随之提高，甚至很可能超过普通高等教育。不过需要再次强调的是，本研究所用的数据并不是真正意义上的横截面数据，年龄与工作年限的跨度都不大，因此可能会低估远程高等教育的收益率。
实证结果同样支持了假设2，即男性远程本科教育的收益率要显著低于女性，这说明教育收益率的性别差异在普通教育中的规律同样在远程教育中适用。在“研究假设”部分，我们已经提及有研究者从机会成本角度对普通教育男性收益率低于女性给出了解释，认为女性劳动者上学的机会成本低于男性，从而只考虑机会成本而不考虑直接成本的明瑟收益率会使女性比男性高（赖德胜，1998）。除了来自机会成本的解释外，已有研究还从以下两个方面对女性教育收益率更高给出了可能的解释：其一，女性的劳动参与率要低于男性，就一般而言，在劳动力市场上女性的能力要高于纯粹在家里的主妇，而男性就没有表现出这一特征。从计量方法上讲，在估计明瑟收益率时忽略能力因素会高估教育收益率，因而女性的教育收益率会高于男性（Zhang et al,2005）。其二，由于存在性别的劳动力市场分割，使得接受更多教育的女性比起接受较少教育的女性的收入差异要高于男性的这一收入差距，这就直接导致了女性教育收益率要高于男性（Fleischhauer，2007；杜育红等，2003）。
然而，上述这三种情况对于本研究所使用的数据而言都是不完全适用的，因为本研究所使用的数据具有较大的同质性，所有样本均是已经取得了专科学历的、有一定工作经历的劳动者，而且本研究所用数据并不是真正意义上的横截面数据，所以既没有充足的理由认定女性的机会成本低于男性，也没有充足的理由相信那些低年级就读的女性比起高年级就读的女性会面临更大的就业歧视。
本研究试着给出另外一个解释，那就是在劳动力市场中雇主可能更加看重女性雇员所接受的远程本科教育而并不怎么看重男性雇员。这也能解释为什么男性的远程本科教育的收益率仅为2.4％，而女性却高达8.7％。另外表一中男性样本回归方程中“调整后R平方”仅为0.02，而女性样本的这一指标达到了0.14，这就再次验证了我们的解释，那就是远程本科教育能够更好地解释女性学习者的收入，而对男性的解释力度却很弱。
实证结果拒绝了假设3，即实证结果发现公立部门远程本科教育的收益率要高于私立部门。我们在“研究假设”部分已经提及，就目前国内已有的研究大多都发现私立部门的教育收益率要高于公立部门（陈晓宇等，2003；杜育红等，2003；李锋亮等，2003；李实等，2003）。那么，为什么这一规律对于远程教育不再适用呢？在“研究假设”部分，我们已经提及Psacharopoulos（1979）认为，如果私立部门的教育收益率更高，则表明教育具有持久的价值（continue to have a value），也即说明教育对劳动生产率具有真实的促进作用。如果公立部门的教育收益率更高，则说明教育更多是一个筛选工具，是一个劳动者向雇主显示自己能力或身份的凭证。换言之，目前，国内的远程高等教育对于大多数学习者能力的提升幅度比较有限，原因之一在于许多学习者更期望获得的只是一纸文凭，弱化了对于教学质量的敏感性。私立部门由于市场机制的原因，不得不更多地关注学习者的能力，因此远程本科教育文凭对于劳动者收入的促进作用在公立部门就显得更大。标准明瑟收入函数在公立部门回归结果的“调整后R平方”大于在私立部门又进一步支持了这种解释。但是可以预计，随着我国远程高等教育在真正促进学习者的能力方面有了新的突破与发展，那么远程高等教育收益率的所有制差异将有缩小的趋势。
应该说，本研究所用样本量较小而且局限于两个城市，回归方程的“调整后R平方”也都很小，这都表明本研究得到结论可能具有较大的局限性与不稳定性，需要有后续更多的实证研究进一步检验本研究提出的三个假设。
结论与启示
本研究通过电大远程开放本科教育学习者的数据实证计算了远程本科教育的收益率，研究发现：远程本科教育的收益率远远低于普通本科教育的收益率；女性远程本科教育的收益率要高于男性远程本科教育的收益率；公立部门远程本科教育的收益率要高于私立部门远程本科教育的收益率。这一结论有如下两点现实启示：首先，尽管远程高等教育的收益率要低于普通高等教育，但是远程高等教育还是能够给学习者带来一定收益的。我们发现，学习者平均每多接受1年的远程本科教育，其收入将显著提高6.9％。这也能说明为什么即使在普通高等教育大规模扩张后，学习者对远程高等教育的需求依然旺盛的客观现实。其次，要进一步提高远程高等教育的质量与声誉，这样才能从根本上提高整个远程高等教育的收益率。一旦远程高等教育能够在真正意义上较大幅度地提升学习者的能力，那么远程高等教育的需求也将从一个岗位资质、晋职或职称评定的证明转变成学习者内在的学习需求。这不仅会提升远程高等教育在私立部门的收益率，而且能够整体提高远程高等教育的收益率，进而吸引更多的受众来接受远程高等教育，那么远程高等教育就能进入一个更加良性的发展循环。
研究最后建议，国家统计部门在调查数据中对于个人教育的信息调查应该加入远程教育的信息。党的十七大提出，发展远程教育和继续教育，建设全民学习、终身教育的学习型社会，这意味着远程教育不仅确立了自身在整个教育系统中的地位和作用，而且将成为社会建设中重要的组成部分。只有有了更丰富、更全面的数据，这样才可以既有助于个体学习者根据自己的情况来判断是否应该投资远程教育、投资什么样的远程教育，也有助于相关行政部门更好地发展和管理远程教育。
【收稿日期】2009-02-24
【修回日期】2009-05-03
注释：
① 我国的集体企业是一个非常复杂的所有制问题，一般很难界定它到底属于公立部门还是私立部门，然而由于我们所使用的数据将集体企业和个体企业、合伙人企业放在同一个选项内，而后两者是典型的私立部门，因此本研究就将整个选项一并归为私立部门。
② 样本覆盖了在北京、山西、辽宁、黑龙江、浙江、安徽、湖北、广东、四川、贵州、陕西和甘肃等12个省市的10000户城镇居民。