中国农村的教育收益率研究，本文主要内容关键词为：收益率论文,中国农村论文，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。
市场转型对社会分层和流动模式的影响在国际学术界受到了越来越多的关注。教育收益率作为衡量市场转型影响的一个指标尤其是关注的焦点之一。现在已经达成的一个共识是在社会主义计划经济时代，由于缺乏市场机制，劳动力配置的效率比较低下，和非社会主义的发展中经济相比，教育收益率相对较低。随着从计划经济向市场经济的转型，一个合理的推论就是教育收益率会上升。①
最近的比较研究发现在大多数的转型经济中，教育收益率确实在增加。这些国家包括了俄罗斯、波兰、捷克和斯洛文尼亚。② 中国也不例外。几乎所有对中国城市教育收益率变化的研究都发现了教育收益率上升的趋势，在个别城市如此，在全国范围内也是如此。③ 当然由于使用的数据不同，运用的模型不一样，不同的研究对教育收益率上升的幅度存在不同的估计。
对全国20个城市的一个抽样调查研究发现教育收益率在1978—1993年间缓慢地从2.8％增加到了3.6％。④ 另一个研究使用全国抽样调查数据发现1988—1995年间，城市地区的教育收益率增加了大概一倍。男性从2.1％增加到4.4％；女性从4.4％增加到8.1％。⑤ 教育收益率上升的趋势在整个90年代仍然继续。岳昌君⑥ 发现教育收益率从1991年的2.76％上升到2000年的8.21％。
随着越来越多的证据显示教育收益率正在上升，一个重要问题是这种变化的机制是什么。大多数研究者同意从计划到市场的经济转型是主要动力，但对如何理解和测量市场转型还存在分歧。基本上有两个取向，其中之一强调转型的制度方面。转型被理解为从再分配经济向市场经济过渡的制度变迁，转型的一个重要内容是奖励规则的变化——再分配经济偏重于奖励政治资本，而市场经济偏重于奖励人力资本。⑦ 根据这种理论，非国有部门的教育收益率应该高于国有部门。随着非国有部门的不断扩大，越来越多的就业者进入这个部门，教育收益率会不断上升。另外一个取向强调经济发展和结构转型的影响。中国经济正处在一个由农业占主导的经济向工业和服务业占主导的经济过渡的过程中，这种经济结构的变化会对教育收益率产生影响。⑧ 经济发展会创造新的就业机会，而受过更高教育的人一般能够更好地利用这些机会，这就导致了教育收益率的升高。受此理论的启发，一些研究开始着重考察经济增长对教育收益率的影响。⑨
基于城市地区的研究为第一种取向提供了有力证据。越来越多的证据显示非国有部门的教育收益率比国有部门要高。⑩ 在非国有部门日趋扩大和国有部门逐渐缩小的背景下，这种部门间教育收益率的差异意味着总体的教育收益率会上升。现有的研究对第二种取向提出了怀疑的证据。Hauser和Xie(2005) 的研究甚至发现个人教育收益率的变化和城市经济增长率之间存在负关联的关系。在经济增长最快的城市，教育收益率没有增长；而在经济增长最慢的城市，教育收益率增长反而最快。对这一现象的合理解释现在还付诸阙如。
本研究运用农村地区数据对两种取向进行检验。需要指出的是，虽然这两种取向为分析教育收益率提供了有用的分析框架，它们忽略了将宏观变化与微观结果联系在一起的机制。制度取向过度关注国有—非国有部门之间教育收益率差异，而完全忽视了个人在部门之间流动可能对教育收益率产生的影响。究竟流动是如何影响到教育收益率的，现有理论还没有非常清晰的论述。但不难想象在某个特定情境下，教育收益率的上升不需要部门之间的教育收益率差异，而只需要跨部门的流动。劳动经济学家通常把一个经济分成两个部门：正规部门和非正规部门。同非正规部门相比，正规部门就业稳定，有升迁机会，工作环境较好，工资待遇较高。有的研究发现就教育收益率而言，两个部门之间并不存在差别。(11) 现在假设从非正规到正规部门的流动大量发生，在正常情况下，非正规部门中受过较高教育的人有优先的机会进入正规部门。虽然教育收益率在两个部门之间没有差别，但由于工资水平在两者之间存在较大差异，跨部门流动的结果是不同教育水平之间的收入差距会扩大，而教育收益率作为衡量这种差距的指标会相应升高。现有制度取向没有考虑流动的影响，所以忽略了教育收益率变化的一个重要机制。
本研究的目标之一，就是把劳动力从低收入部门往高收入部门的流动作为一个重要机制，考察它如何影响教育收益率的变化。在厘清了这个机制之后，第二种取向对理解中国农村的变化就会大有帮助。1970年代末以来的农村改革作为制度转型当然重要，随着人民公社体制在全国范围内的瓦解，农民获得了劳动支配权，对他们跨区域流动和从事工副商贸活动的制度约束逐渐降低。就这方面的制度环境而言，各地农村并不存在多大差别。然而在相同的制度环境之下，农村内部的经济差距却在扩大，反映收入不平等的基尼系数在90年代要高于改革开放初期。(12) 显然这种差别主要不是制度转型的地区差异造成的，它更多体现为经济结构方面的差别，是由农业经济向工业和服务业为主的经济过渡的程度不一而造成的差别。
现有研究还没有精确地测算出非农经济发展对中国农村教育收益率的影响，本研究力图填补这一空缺。我根据上述理论推出几个假设，再用相应的统计模型进行检验。第一个假设是关于非农经济发展和教育收益率之间的关系。如果非农经济发展确实对教育收益率有正面影响，那么可以推出假设1：教育收益率在非农经济发展水平高的地区高于非农经济发展水平低的地区。第二个假设是关于职业流动对教育收益率的影响。如果从低收入部门往高收入部门流动是经济发展影响教育收益率的一个途径，那么可以得出假设2 ：如果不考虑从低收入部门往高收入部门的流动，农村的教育收益率会被显著低估。第三个假设来自于第一个取向，即制度转型取向。根据这种理论，市场转型在国有部门之外创造了一个报酬规则全新的、教育收益率较高的部门。在中国农村，我们关心的是随着非农经济发展，是不是已经出现了一个非农业部门，其教育收益率明显高于农业部门，即假设3：非农业部门的教育收益率高于农业部门的教育收益率。
1.数据
为了检验上述假设，我使用1996年“当代中国的生活史和社会变迁”的抽样调查数据。(13) 这一调查采用了多阶段抽样的方法，对城市和农村地区分别进行了抽样。本研究使用的是农村的样本。对于农村的抽样，全国除了西藏之外的县根据人口中受过高中教育的比例分成25个等份。从每一等份中抽出两个县，选择的概率等同于该县农业人口占该县总人口的比例。运用相同的抽样方法，从每个县抽出一个乡镇，再从每个乡镇抽出两个村。然后运用随机的方法抽出大概30户，再从每户中随机抽出一个年龄在20—69岁之间的人接受问卷调查，最后获得了3003个样本。从抽样方法来看，这个样本具有全国代表性。其它使用该样本进行的研究表明它包含了经济发展水平相差甚远的地区，有的村子还是农业占主导，户均收入水平很低，有的村子则通过工业化或者家庭企业走上了富裕之路。(14)
2.发现之一：非农经济发展和教育收益率的上升
本研究使用的测算教育收益率的模型在经济学和社会学中已经得到广泛的应用。它最早由经济学家Mincer于1974年提出，认为收入是由个人的教育和工作经验决定的。本研究从一个最基本的Mincer模型开始，再逐步扩展，加进其它的变量。作为基准的模型是这样设定的：
ln（收入）＝α＋β[,1]教育＋β[,2]年龄＋β[,3]年龄平方＋∈（1）
其中ln（收入）是个人年收入的自然对数，α是截距，∈是未被模型解释的随机误差。方程的系数β[,1]是我们要测算的教育收益率，它反映了教育（以最高教育年限来衡量）对收入的影响。β[,2]和β[,3]分别表明年龄和年龄平方对收入的影响。作为因变量的个人年收入包括两部分，分别是受访者从其个人工作中获得的所有报酬（如果没有，记为0），及家庭经营收入有应得的份额。
上述模型没有考虑农村地区之间经济发展水平差异，所以模型中的教育收益率体现的是全国平均水平。我们更加关心非农经济发展对教育收益率的影响，所以需要对上述模型加以扩展，加入衡量当地非农经济发展水平的变量，及这个变量和教育的交互变量。扩展后的模型为：
ln（收入）＝α＋β[,1]教育＋β[,2]年龄＋β[,3]年龄平方＋β[,4]非农经济发展＋β[,5]非农经济发展*教育＋∈（2）
在本研究中，衡量地方非农经济发展水平的指标是村里农户所有收入中非农收入所占的比例，如果为0则表明所有收入来自于农业，如果为1则表明所有收入来自于农业以外。(15) 对这些变量的统计描述，可见表1。
表1 关键变量的统计描述
变量定义 均值 S.D. 最小值 最大值 样本量
个人层次
年收入(元)受访者在过去一年的总收入
3089 4864
65 133333 2710
教育(年) 受访者教育的最高年限
5.5 3.8016 2725
男性 受访者的性别为男性(女性编码为).54 .49 01 2725
年龄 受访者的年龄 40.3 11.9
20
69 2725
非农就业 受访者获得非农收入(如果所有
.30
.4601 2725
收入来自农业，编码为0)
非农经济发展 村里农户非农收入占总收入的比例.438 .217 .022 .962 100
注：数据来自于1996年“当代中国的生活史和社会变迁”的抽样调查。
在这个模型中，教育收益率由β[,1]和β[,5]两个因素构成。β[,1]在统计上被称作教育的主要效果（Main effect）；β[,5]则是非农经济发展水平和教育的交互效果（interaction effect），它反映了当非农经济发展水平从0变到1，教育对收入的影响有了多大程度的变化。如果β[,5]为0或者在统计上不显著，则表明地方非农经济发展对教育回报率没有影响，在任何地方教育回报率都为β[,1]。如果β[,5]为正而且在统计上显著，则表明地方非农经济发展水平对教育收益率有着正面的影响，在非农经济发展水平越高的地方教育收益率越高。在非农经济发展水平为0的地方，教育受益率为β[,1]；在非农经济发展水平为1的地方，教育收益率为β[,1]与β[,5]之和；在非农经济发展水平介于两者之间的地方，教育回报率高于β[,1]，但低于β[,1]与β[,5]之和。
我们关心的第一个问题是到1996年，中国农村的教育收益率到底有多高？对模型（1）的估算表明，中国农村的教育收益率在1996年是6.3％（结果见表2）。它意味着每增加一年的教育，个人收入平均增加6.5％（e[0.063]－1≈.065）。和国际标准比，这一收益率还是比较低的。对发展中国家来说，平均的教育收益率是14.4％。显然，中国差距不小。
表2 教育对收入影响的线性回归分析：1996年的中国农村
变量 所有样本 男性样本 女性样本
教育 .063*** .069***
.040***
(.005) (.008)(.007)
年龄 .058*** .063***
.054***
(.010) (0.13) (.015)
年龄平方 -.001***-.001*** -.001***
(～0)
(～0) (～0)
截距 6.121***6.025*** 6.326***
(.200) (.262)(.305)
R-squared .090.091 .068
样本量27101479 1231
注：表中列为回归系数，括号中为标准误（standard error）；*p＜.05,**p＜.01,***p＜.001（双边检验）。
当然我们更关心的是和中国以前相比，教育收益率是否有了变化。虽然明显低于国际标准，有没有证据显示中国农村的教育收益率在过去有了显著提高？我所使用的数据没有收集更早时期的收入资料，因此无法用同一样本进行不同时间点的比较，其它关于农村教育收益率的研究也受到同样的限制，因此一个合适的方法是本行不同样本的比较。在少数可以进行比较的研究中，有一个研究发现中国农村的教育收益率在1991年是4.8％，(16) 低于我发现的6.3％的收益率。该研究是基于中部和西南6省23个县的3709个农村居民。因为中部和西南内陆地区在经济方面不及沿海地区发达，该样本可能低估了全国的教育收益率。由于样本的原因，这两个研究发现的1.7个百分点的差距不完全是由教育收益率在1991—1996年间增高所致。就样本代表性来讲，另外一个研究更适合进行比较。这个研究使用了1988年全国抽样调查数据，发现全国农村获得工资收入的农民的教育收益率是2.0％。(17) 当然，他们的收入要高于一般的农民，不过如果我们接受这样一个假设，即农村居民的教育收益率不会高于农村中工人的教育收益率，那么可以推论在1988—1996年间，中国农村的教育收益率有了显著的增加，增幅达4个百分点以上。
性别研究非常感兴趣的一个问题是中国农村地区地教育收益率是否存在性别差异。表2对男性和女性样本分别进行了分析。显然男性教育收益率高于女性，前者是6.9％，后者是4.0％。男性高出女性近3个百分点。为什么会有如此性别差异？后面的分析将会给出部分解释。
本研究提出的一个重要假设是农村地区的非农经济发展是教育收益率变化的重要推动力。也就是说，在非农经济尚未起飞的地方，收入决定的模式（包括低教育收益率）应该和改革前没有较大的变化，但是在已经工业化或者私营企业占主导的地方，收入决定的模式应该有了显著变化，教育收益率会有明显的上升。模型（2 ）对这一假设进行了检验，分析结果见表3。我们首先讨论对总体样本的分析，有三个发现值得注意。首先，同表2相比，在加入了地方非农经济发展水平的变量之后，教育收益率明显降低，下降了3.3个百分点之多。这初步表明地方非农经济发展水平和当地教育收益率的高低是有关系的。其次，村里的非农经济发展水平的高低对个人收入有着很大的影响。非农经济发展水平每提高一个百分点，个人收入增加大约2.2个百分点（e[,.809]－1≈.022）。(18)
第三，也是最重要的一个发现，非农经济发展提高了教育收益率，从而提供了直接证据支持本研究的第一个假设。非农经济发展和教育的交互变量的回归系数为.058，在.01的水平上高度显著。这一系数表明和非农经济发展水平为0（所有收入来自于农业）的村子相比，非农经济发展水平为1 （所有收入来自农业以外）的村子的教育收益率要高5.8个百分点。前面已经指出教育收益率是由教育的主要效果和非农经济发展与教育的交互效果构成。根据对总体样本的分析，在非农经济发展水平为0的村子，教育收益率为3％（0.03＋0.058×0＝0.03），而在非农经济发展水平为1的村子，教育收益率为8.8％（0.03＋0.058×1＝0.088）。村级非农经济发展水平每提高一个百分点，教育收益率就增加0.058个百分点（0.058／100＝0.00058）。初看好像非农经济发展的作用微不足道，但是考虑到巨大的地区差距，它的作用不可小视。根据表1，非农经济发展水平最好的村与最差的村之间差距达94个百分点（分别为96.2％与2.2％），这一差距会造成5.5个百分点的教育收益率差异（94×0.00058≈0.055）。
对男性和女性样本分别进行的分析得出了一个值得关注的结果。对总体样本的分析发现非农经济发展提高了个人收入，这一结论对男性样本和女性样本同样适用，虽然男性从非农经济发展中得到的好处更大——村级非农经济发展水平每提高一个百分点，男性的收入就增加大约2.6个百分点，而女性则增加2.1个百分点。但是交互变量显示了一个重要的两性差别，农村非农经济发展明显提高了男性的教育收益率，但是还没有提高女性的教育收益率——女性样本中的交互变量的回归系数虽然为正，但是在.05的水平上并不显著。这表明对于男性来说，教育程度较高的人从地方非农经济发展中获利更多，而对于女性来说，教育程度较低的人在利用新的收入机会方面并没有太大的劣势。后面的分析会对此作出部分的解释。
表3 教育和非农经济发展对收入影响的线性回归分析：1996年的中国农村
变量 所有样本
男性样本
女性样本
个人层次变量
教育.030** .033* .022*
(.010) (.015)(.010)
年龄.052*** .057***
.050***
(.009) (.012)(.015)
年龄平方
-.001***-.001*** -.001***
(～0)
(～0) (～0)
村级背景变量
非农经济发展[1] .809***.969***
.751***
(.137) (.214)(.176)
教育*非农经济发展 .058** .061* .027
(.021) (.029)(.031)
截距
5.965***5.836*** 6.150***
(.200) (.262)(.308)
R-squared
.154.189 .106
样本量 27101479 1231
注：表中所列为回归系数，括号中为标准误（standard error）；[1]非农经济发展定义为村里农户收入中非农收入的比例；*p＜.05,**p＜.01,***p＜.001（双边检验）。
3.发现之二：流动作为联结经济发展和教育收益率上升的机制
接下来的两个模型集中探讨教育影响收入的机制。市场改革极大地扩展了农村地区的非农业部门，而这对受过较高教育的人可能更加有利，原因之一是他们会优先从低收入的农业部门转移到高收入的非农业部门，从而导致他们的收入优势增大。另外一个原因就是非农业部门可能代表了一个新的报酬系统，它的教育收益率可能明显高于农业部门。简而言之，这两个原因中的任何一个如果得到证实，农村地区的教育收益率都会上升。下面的分析就是要回答这两个机制是否在中国农村发挥作用。用来检验第一个机制的模型是：
Y＝α＋β[,1]教育＋β[,2]年龄＋β[,3]年龄平方＋β[,4] 非农经济发展＋β[,5]非农经济发展＊教育＋∈ （3）
模型（3）同模型（2）相比，自变量完全相同，惟一的不同在于因变量。在模型（3）中，因变量Y是非农就业，它是一个二元变量，如果被访谈者有一个非农的工作（受雇或者是个体或私营企业主）则编码为1，否则为0。因为它不是一个连续变量，所以采用logistic回归方法分析自变量对因变量的影响。这一模型考察的重点是教育对获得非农就业的影响，因此β[,1]和β[,5]将是分析的重点。
表4 对获得非农就业的logistic回归分析：1996年的中国农村
变量 所有样本男性样本女性样本
个人层次变量
教育 1.188***1.294***1.088[+]
(.043) (.072) (.056)
年龄
.980.977.975
(.025) (.033) (.040)
年龄平方 1.000
1.000
1.000
(～0)(～0) (.001)
村椽背景变量
非农经济发展 96.9***167.5*** 69.9
(44.7) (129.1) (40.2)
教育*非农经济发展.906.837.983
(.057) (.082) (.092)
-2 log likelihood 2832.88 1569.07 1251.76
样本量272514841241
注：表中所列的是机会比率（odds ratio），括号中的是标准误（standard error）；*p＜.05,**p＜.01,***p＜.001（双边检验）；(＋)P＜.05（单边检验）。
表4列出了分析结果，表中呈列的是机会比率（odds ratio）。(19) 对所有样本的分析结果显示，教育促进了农民从农业部门往非农业部门的流动。每增加一年教育，进入非农部门就业的机会相对于仍然从事农业的机会增加了18.8％。由于获得非农就业的受访者的年平均收入为5672元，而完全从事农业的受访者为1976元，考虑到两个部门间巨大的收入差距，教育对收入的影响在很大程度上应该归功于它对获得非农就业机会的影响。
分析同时显示，地方非农经济发展对个人获得非农就业机会的影响至为重要。村级非农经济发展水平每增加一个百分点，非农就业机会（和仍然从事农业相比）就增加将近97％。和教育的影响结合起来看，非农经济发展相当于把“饼”做大，而教育则是影响到了“饼”的分配。如果我们以非农经济发展水平最低的村中（2.2％）教育最低的人（受教育年限为0）作为比较的基准，在非农经济发展水平位于中游的村（44.3％）中教育最低的人（教育年限为0 ）进入非农部门的机会增加了大约40倍，村中教育最高的人（教育年限为12）增加了大约92倍。可见非农经济发展和教育都对非农就业机会的分配产生了很大影响。
教育和非农经济发展水平的交互变量没有明显的效果。这表明不管当地非农经济发展水平的高低，和教育程度较低的人相比，教育程度较高的人在获得非农就业机会方面拥有稳定的优势。不管是在经济发达的地区，还是在经济落后的地区，受过较高教育的人都有更多的机会进入非农部门就业。
如果把性别因素考虑在内，有两个发现值得注意。首先，教育对男性非农就业的影响要远远大于女性。对男性而言，每增加一年的教育，非农就业的机会——和仍然从事农业相比——就增加了29.4％，教育对女性的影响则小得多，为每年8.8％。如果两个男性的教育差距为5年，教育程度高的进入非农部门就业的可能性要高出将近1.5倍；对女性而言，则只高出40％。所以教育对男女非农就业的影响大不一样，这部分地解释了教育收益率的性别差异。
另外一个值得注意的性别差异是非农就业机会在两性之间的分配并不平等。对女性而言，“村级非农经济发展”这个变量虽然对于获得非农就业机会有很大的影响，对男性来说，它的影响则更大。因此，尽管地方非农经济的发展同时增加女性和男性非农就业的可能性。男性显然获益更多。这个差异似乎表明了一种以农户为单位的劳动分工模式。女性留守土地，从事收入水平相对低下的农业，而男性则试图进入报酬相对较高的非农部门就业，以达到家庭收入的最大化。1980年代末期对中国农村的抽样调查发现市场改革重新带来了基于性别的家庭劳动分工模式，(20) 本研究证实这一发现直到90年代中期仍然有效。
4.发现之三：新的报酬系统尚未出现
对中国城市地区的研究证实市场转型已经在国有部门之外创造了一个新的报酬系统，其教育收益率要高于国有部门。这表明市场转型带来了新的报酬规则。那么同样的现象是否也出现于农村地区？在农业部门之外，是否出现了一个非农业部门，其教育收益率要明显高于农业部门呢？下面的分析会对此作出回答。不过这里先澄清可能引起误解的两个概念。收入水平和教育收益率是两个不同的概念。前面已经指出，教育收益率表明的是不同教育水平之间的收入差距，所以非农部门的收入水平相对较高并不代表它的教育收益率一定也会相对较高。
用于检验非农业部门的教育收益率是否高于农业部门的模型是：
ln（收入）＝α＋β[,1]教育＋β[,2]年龄＋β[,3]年龄平方＋β[,4]非农就业＋β[,5]非农就业＊教育∈ （4）
其中“非农就业”是一个二元变量，如果受访者在非农部门就业则编码为1，否则为0。非农部门的教育收益率为β[,1]与β[,5]之和，而农业部门的教育收益率则为β[,1]，因此两个部门之间的教育收益率的差别将由β[,5]决定。
基于这个模型，我们先分析了总体样本。对总体样本的第一个分析（结果见表5第一列）没有加入教育和非农就业的交互变量，它的一个假设是教育收益率在农业部门和非农业部门之间没有差别。基于这一假设，分析的结果显示教育收益率为4％，也就是说，不管在哪个部门就业，他们的教育收益率都是4％。
和表2中对所有样本的分析结果相比，我们得出一个重要发现。这两个分析的唯一差别在于表2没有“非农就业”这个变量，显然，表2的教育收益率反映了教育对收入的全部影响，包括了教育通过影响非农就业对收入产生的影响。而表5的教育收益率反映的是每个就业部门的教育收益率，所以它排除了从农业部门向非农部门流动带来的影响。比较表2和表5，我们就能估算出这一影响到底有多大。加入“非农就业”变量后，教育收益率从表2中的6.3％下降到表5中的4.0％，减幅达2.3个百分点。这给本研究的假设2提供了有力证据：教育对收入的影响很大程度上是通过教育影响职业流动而实现的，由低收入的农业部门转移到高收入的非农业部门就业提高了教育收益率。
通过加入教育和非农就业的交互变量，表5对总体样本进行的第二个分析（结果见第二列）允许教育收益率在两个部门之间变化。在这个分析中，农业部门的教育收益率体现在教育的回归系数上，而非农业部门的教育收益率则是教育的回归系数与交互变量的回归系数之和。由于交互变量的回归系数在统计上并不显著，所以它被视为0。也就是说，农业部门的教育收益率和非农业部门的教育收益率都是3.7％。同样地，这个教育收益率要明显低于表2中6.3％的教育收益率。所以不管持何种假设，非农就业机会增加促进了从农业部门向非农部门的流动，提高了教育收益率，多达2.3—2.6个百分点。
表5 教育和非农就业对收入影响的线性回归分析：1996年的中国农村
变量
所有样本 男性样本女性样本
教育 .040***
.037*** .037*** .036.024*** .021***
(.005)(.005) (.007) (.008) (.007) (.008)
年龄 .059***
.059*** .065***.065*** .058*** .058***
(.009)(.009)
(.011) (.011) (.134) (.013)
年龄平方-.001*** -.001*** -.001***
-.001*** -.001***
-.001***
(～0) (～0)
(～0) (～0)
(～0) (～0)
非农就业 .911***
.845*** .935***.900*** .885
.816***
(.036)(.070)
(.048) (.113) (.054) (.089)
教育*非农就业 .010.003.013
(.009) (.014) (.014)
截距5.919*** 5.929*** 5.877*** 5.882*** 6.040***
6.043***
(.179)(.180)(.234)(.235)
(.277) (.277)
R-squared
0.267 0.267 0.281 0.2810.236 0.237
样本量
2710 2710 1479 1479 1231
1231
注：表中所列的是回归系数，括号中的是标准误（standard error）；*p＜.05,**p＜.01,***p＜.001（双边检验）。
第二个分析同时也为第三个研究假设提供了检验，即市场转型是否在中国农村地区创造了一个新的报酬系统，在农业部门之外是否出现了一个教育收益率相对较高的部门。分析结果显示，教育和非农就业的交互变量在.05的水平上并不显著，表明虽然非农部门的收入要高出农业部门一倍以上（e[0.845]≈2.3），非农部门的教育收益率和农业部门没有差别。可见，尽管计划经济和人民公社制度在中国农村已经不复存在，尽管市场经济已经取得了长足的进展，直到1996年，中国农村地区还没有出现一个教育收益率相对较高的部门，非农业部门的教育收益率还有待于明显超越农业部门的教育收益率。
对总体样本分析所得出的结论大致也适用于男性和女性样本。首先，在非农部门就业的人收入优势明显。其次，从农业部门往非农部门转移在很大程度上提高了教育收益率。最后，不管是男性还是女性，非农业部门的教育收益率和农业部门没有差异。如果关注性别差别本身，和前面的分析结果相一致，女性的教育收益率在两个部门都低于男性，只是差距由表2中的2.9个百分点缩小到1.3—1.5个百分点，而这也间接表明流动对男性教育收益率变化的影响要大于女性。
本研究关于非农部门的教育收益率较低的发现似乎出乎意料。但是，这个发现和以往的研究并不违背。前面提到过的一个研究(21) 发现在1991年中国的中部和西南部的省份，工业和服务部门的教育收益率只有3％（而且统计上不显著），甚至低于农业和种植养殖业的教育收益率。研究者把非农部门的低教育收益率归结为中西部地区欠发达的非农经济。本研究则指出，中国农村地区非农部门的低教育收益率的模式不仅存在于中西部地区，而且在全国范围内直至1996年亦是如此。
5.总结和讨论
中国农村地区的市场转型作为一个宏大的社会历史过程既包含了深刻的制度变革，也包含了快速的经济发展。本文通过研究教育收益率发现市场改革对中国农村社会产生了积极和深远的影响，它促进了劳动力市场的兴起，转变了人力资源配置的方式，提高了人力资源配置的效率。具体而言，本文通过对1996年中国农村教育收益率的研究得出了如下几个发现：
第一，和以前的研究相比，本研究发现教育收益率在农村地区升高了。对城市地区的研究早就发现了教育收益率在改革以来不断上升的趋势，本研究通过和以前研究比较，初步证实类似的变化也发生于中国农村地区，这说明农村地区的人力资源配置效率在改革以来有了提高。
第二，非农经济发展是农村地区教育收益率上升的重要原因。在非农经济还未取得长足发展的村子里，教育收益率仍然很低；但是在工业和服务业已经占主导的村子里，教育收益率有了明显提高。这说明非农经济发展是提高教育收益率的一个重要条件。
第三，从低收入的农业部门往高收入的非农业部门流动是联结经济发展和教育收益率升高的重要机制。农村地区的经济发展创造了大量非农就业的机会，本研究发现教育程度高的人在获得这些机会方面有着明显优势。这既是劳动力市场发挥作用的直接证据，也是教育收益率上升的一个重要机制。
这些发现说明劳动力市场在配置劳动力资源方面发挥着重要作用。有的研究者质疑农村地区的劳动力市场到底起了多大作用，他们发现农业部门或非农业部门的教育收益率相对较低，因而认为劳动力市场在配置劳动力资源方面作用有限。本研究部分地修正了这种观点。首先，分部门的研究低估了教育收益率；其次，本研究发现劳动力市场作为配置人力资源的重要机制确实正在发挥作用，它将受过更高教育的人安排到报酬更高的工作上去。就此而言，上个世纪80年代以来的一系列制度变革，包括人民公社的解体，人口迁移控制的放松，以及对农民就地或异地务工经商的许可，构成了劳动力市场兴起的制度基础。
本研究同时发现，除了制度基础之外，劳动力市场发挥作用还需要一定的结构条件，这就是非农经济发展。在一个非农就业机会极其匮乏的地区，即使任何阻碍劳动力向非农产业转移的制度障碍不复存在，教育收益率仍然维持在一个很低的水平上。当地方经济成功起飞，非农产业有了长足的发展，教育收益率就会有明显上升，所以非农经济发展是提高农村地区教育收益率的一个重要动力。
总之，农村地区的市场转型确实促进了经济发展和劳动力市场的兴起，带来了人力资源配置方式的转变。这些变化已经提高了反映人力资源配置效率的教育收益率。但从国际比较和城乡比较的角度看，中国农村的市场转型还处在一个主要通过劳动力跨部门流动提高教育收益率的阶段上，还没有演化出新的报酬规则和报酬系统。对中国城市地区的研究表明，市场转型业已在国有部门之外创造了一个新的报酬系统，相比于国有部门对效率和创新不够充分的奖励，非国有部门运用市场机制配置人力资源，对效率、创新和人力资本的奖励更加充分。非国有部门因此代表了一个新的报酬系统，其教育收益率明显高于国有部门，这也构成了城市教育收益率上升的一个重要机制。(22) 本研究发现在中国农村地区，类似的报酬系统直到1996年还没有出现。虽然非农部门的人均收入水平远高于农业部门，虽然从农业部门往非农部门的劳动力流动提高了教育收益率，但是非农部门的教育收益率并没有明显高于农业部门，仍然处于一个相对较低的水平。这也是中国农村地区的教育收益率低于城市地区以及其它发展中经济的重要原因。
由于中国农村地区教育收益率上升的主要动力是从农业部门往非农部门的大规模流动，而不是非农部门明显高于农业部门的教育收益率，从比较的角度看，中国农村地区的市场转型还处在高效利用人力资源的初级阶段。对人力资源的更有效利用以及教育收益率的继续提高因此在很大程度上取决于非农部门是否能够演化成为一个教育收益率较高的报酬系统。目前非农部门教育收益率较低的一个重要原因是农村的劳动分工远没有城市发达，对技术的要求也不如城市严格。相比之下，城市地区的劳动分工体系高度发达，既有对技术要求非常高的正规部门，也有对技术要求甚少、报酬很低的非正规部门。在这样的分工体系下，不同教育水平之间的收入差距相对较大，教育收益率作为反映这一差距的指标当然相对较高。
虽然本研究发现农村地区非农部门的教育收益率直到1996年仍然相对较低，但是这种情况也许在最近几年有了新的变化。从2004年以来，劳动力短缺的现象首次出现在东南沿海的广东、福建和浙江。劳动和社会保障部2004年的调查指出，在劳动力密集型产业聚集的珠江三角洲，劳动力短缺达到200万，占了市场需求的10％以上。调查同时显示，技术不熟练工人的短缺并不严重，但是技术熟练工人和年轻女工短缺严重。
在全国剩余劳动力大量存在的情况下出现区域性、局部性的劳动力短缺也许预示着新一轮教育收益率上升的开始。技术熟练工人的短缺会迫使市场作出反应，增加他们的工资报酬。反映在薪资结构上，技术熟练工人和技术不熟练工人的收入差距会拉大，人力资本在收入分配中的作用会增加，教育收益率相应地会上升。劳动力成本的上升会迫使劳动力密集型企业或者升级为技术密集型企业，或者转移至劳动力成本相对较低的内地。前一策略会提高沿海地区的教育收益率，后一策略则会提高内陆地区的教育收益率。总而言之，中国的市场转型在改善人力资源配置效率方面也许进入了一个新的阶段。在农村地区，劳动力的跨部门流动曾是教育收益率上升的主要动力，这一机制在经济持续增长的背景下仍会发挥作用，但是非农部门的教育收益率上升将成为农村地区教育收益率上升的另外一个主要动力。对于市场转型的这些动态变化，我们需要更多的研究进行记录和检验。
注释：
① Victor Nee,A Theory of Market Tranisition:Form Redistribution to Markets in State Socialism.American Sociological Review 55(1989),pp.267—82.
② 关于俄罗斯，见Elizabeth Brainerd,Winners and Losers in Russia's Economic Transition.The American Economic Review 88(1998),pp.1094—1116；关于波兰，见Jan Rutkowski,High Skills Pay Off:The Changing Wage Structure During Economic Transition in Poland.Economics of Transition 4(1996),pp.89—111；关于捷克，见Robert S.Chase,Markets for Communist Human Capital:Returns to Education and Experience in the Czech Republic and Slovakia.Industrial and Labor Relations Review 51(1998),pp.401—23；关于斯洛文尼亚，见Peter F.Orazem,and Milan Vodopivec,Winners and Losers in Transition:Returns to Education,Experience,and Gender in Slovenia.World Bank Economic Review 9(1995),pp.201—30。
③ 国外的研究参见Yanjie Bian and John R.Logan,Markety Transition and Persistence of Power:The Changing Stratification System in Urban China.American Sociological Review 61(1996),pp.739—58; Yanjie Bian and Zhanxin Zhang,Marketization and Imcome Distribution in Urban China,1988 and 1995.Research in Social Stratification and Mobility 19(2002),pp.377—415; Seth M.Hauser and Yu Xie,Temporal and Regional Variation in Earnings Inequality:Urban China in Transition between 1988 and 1995.Social Science Research 34(2005)，pp.44—79; Haizheng Li,Economic Transition and Returns to Education in China.Economics of Education Review 22(2003),pp.317—28; Wei Zhao and Xueguang Zhou,Institutional Transformation and Returns to Education in Urban China:An Empirical Assessment.Research in Social Stratification and Mobility 19(2002)，pp.339—75; Xueguang Zhou,Economic Transformation and Income Inequality in Urban China.American Journal of Sociology 105(2000),pp.1135—74。国内的研究参见陈晓宇、陈良焜、夏晨《20世纪90年代中国城镇教育收益率的变化与启示》，《北京大学教育评论》2003年第2期，第65—72页；李实、丁赛《中国城镇教育收益率的长期变动趋势》，《中国社会科学》2003年第6期，第58—72页；岳昌君《教育对个人收入差异的影响》，《经济学（季刊）》2004年第3卷增刊，第135—150页。
④ Wei Zhao and Xueguang Zhou,Institutional Transformation and Returns to Education in Urban China:An Empirical Assessment,p.359.
⑤ Seth M.Hauser and Yu Xie,Temporal and Regional Variation in Earnings Inequality:Urban China in Transition between 1988 and 1995,p.66.
⑥ 岳昌君：《教育对个人收入差异的影响》。
⑦ Victor Nee,A Theory of Market Transiton:From Redistribution to Markets in State Socialism.
⑧ Barry R.Chiswick,Earnings Inequality and Economic Development.Quarterly Journal of Economics 85(1971),pp.21—39.
⑨ 例如，Seth M.Hauser and Yu Xie,Temporal and Regional Varniation in Earnings Inequality:Urban China in Transition beween 1988 and 1995; Haizheng Li,Economic Transition and Returns to Education in China;p Yu Xie and Emily Hannum,Regional Variation in Earnings Inequality in Reform-Era Urban China.American Journal of Sociology 101(1996),pp.950—92。
⑩ 参见John Knight and Lina Song,Why Urban Wages Differ in China.In Keith Griffin and Renwei Zhao(eds.),The Distribution of Income in China,London,England:Macmillan,1993,pp.216—84; Haizheng Li,Economic Transition and Returns to Educationin China; Xiaogang Wu,Work Units and Income Inequality:The Effects of Market Transition in Urban China.Social Forces 80(2002),pp.1069—99; Xiaoagng Wu and Yu Xie ,Does the Market Pay Off? Earnings Returns to Edfucation in Urban China. American Sociologycal Review 68(2003),pp.425—42。
(11) Arthur Sakamoto and Meichu D.Chen,Inequality and Attainment in a Fual Labor Market.American Sociological Review 56(1991),pp.295—308; Zuker,Lynne G.and Carolyn Rosentein,Taxonomies of Institutional Structure:Dual Economy Reconsidered.American Sociological Review 46(1981),pp.869—84.
(12) Axixur R.Khan and Carl Riskin,Income and Inequality in China:Composition,Destribution,and Growth of Household Income,1988—1995.The China Quarterly 54(1998)，pp.221—53; World Bank,Sharing Rising Incones: Disparities in China.Washington,DC:World Bank,1997.
(13) 更详细的介绍请见Donald J.Treiman (ed.),Life Histories and Social Change in Contemporary China:Provisional Codebook.Donald Treiman and Andrew G.Walder,principal investigators,in collaboration with the People's University, Beijing,Department of Sociology.Los Angeles:UCLA Institute for Social Research,1998。
(14) Andrew G.Walder,Markets and Income Inequality in Rural China:Politicla Advantage in an Expanding Economy.American Sociological Review 67(2002),pp.231—53; Andrew G.Walder and Litao Zhao,Political Office and Household Wealth:Rural China in the Deng Era,forthcoming in The China Quarterly.
(15) 另外一个常用的指标是村人（或户）均收入，它的好处是对当地总体经济发展水平提供了一个简单的描述。本研究使用的指标则能够反映当地经济的结构特征，更加清楚地体现经济发展与劳动力从农业部门向非农业部门流动的关系。现有的研究表明这两个指标在统计丰高度相关， 参见Andrew G.Walder,Markets and Income Inequality in Rural China:Political Advantage in an Expanding Economy。
(16) Xin Wei,Mun C.Tsang,Weibin Xu and Liang-Kun Chen,Education and Earnings in Rural China.Education Economics 7(1999),pp.167—87.
(17) 李实、李文彬：《中国教育投资的个人收益率的估计》，载赵人伟和格里芬主编《中国居民收入分配研究》，中国社会科学出版社，1994年。
(18) 这和Walder （2002）的研究发现非常接近，他使用同一数据发现村级非农经济发展水平每提高一个百分点，农户收入增加大约2.4个百分点。参见Andrew G.Walder,Markets and Income Inequality in Rural China,p.245。
(19) 另外一种方法是列出logistic回归系数，它和机会比率之间可以进行完全对应的转换，但是对机会比率的解释更加直观和容易。由于因变量是非农就业，获得非农就业的人编码为1而仍旧完全从事农业的人编码为0，这个比率比较的是获得非农就业的可能性和继续从事农业的可能性。 如果比率为1，表明两者的可能性一样大。如果比率为0.5，表明获得非农就业的可能性是从事农业的可能性的一半，在这种情况下，自变量阻碍了非农就业。
(20) Barbara Entwisle,Gail E.Henderson,Susan E.Short,Jill Bouma and Zhai Fengying,Gender and Family Businesses in Rural China.American Sociological Review 60(1995),pp.36—57.
(21) Xin Wei,Mun C.Tsang,Weibin Xu and Liang-Kun Chen,Education and Earnings in Rural China.
(22) John Knight and Lina Song,Why Urban Wages Differ in China; Haizheng Li,Economic Transition and Returns to Edueation in China; Xiaogang Wu,Work Units and Income Inequality:The Effects of Market Transition in Urban China; Xiaogang Wu and Yu Xie,Does the Market Pay Off? Earnings Retnings Returns to Education in Urban China.
标签：经济转型论文; 经济模型论文; 经济研究论文; 非农数据论文; 国有经济论文; 农业发展论文; 经济学论文; 经济论文;