中国农村教育的收益率与外溢性分析，本文主要内容关键词为：收益率论文,中国论文,农村教育论文，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。
DOI：10.3785/j.issn.1008-942X.2012.04.061
[本刊网址·在线杂志]http://www.journals.zju.edu.cn/soc
[在线优先出版日期]2012-09-03
我国拥有庞大的农村人口，如何使这些人口不成为国家和社会的负担，反而成为人力资源的优势，教育是一个必不可少的转换器。农村教育能够有效提高农民的个人素质，进而提高劳动生产率和收入水平；此外，教育还具有很强的外溢性，农民的教育水平能够对周围群体产生积极影响。然而，当前我国农村教育面临着许多问题，如农民自身认识不够、农村基础教育供给不足，等等。因此，在此背景下研究农村地区教育收益率及其外溢效应，具有重要的现实意义。
一、相关文献综述
(一)农村教育收益率
大量实证研究表明，教育确实能够提高劳动者的收入水平，当前研究的重点是精确测算教育收益率的大小[1]1801。对于农村教育的收益率，Schultz进行了开创性研究，他发现，美国在1923—1929年间的教育投资对经济增长的贡献率高达33％，说明教育对经济发展的重要作用[2]16。在非农业方面，也有数据证明教育对收入有重大影响，学校教育对学生而言具有高回报率[3]1325。不过，虽然很多研究表明教育对收入影响很大，但Rosenzweig却指出，投资农村教育并不是灵丹妙药，他认为提高教育回报率不仅要从投资教育角度入手，还要从技术革新和制度变革角度进行分析[4]31。
国内学者对教育收益率问题也做了不少研究。陈晓宇等发现，中国20世纪90年代的教育收益率经历了明显的增长过程，并且教育时间的收益率在1995年已经超越了工作年限的作用，表明在收入分配格局中，年资因素对劳动者收入的影响程度在降低，而教育因素在个人收入分配中正产生越来越重要的影响[5]70。白菊红对农村教育投资的私人报酬率进行测算，也发现农村劳动力受教育时间越高，其教育投资的边际收益越大[6]147。蔡昉的分析表明，受教育时间较长的劳动力，往往能在劳动力市场中获得较高的劳动报酬[7]10。周雪光和赵巍对中国20个城市进行抽样调查发现，教育收益率在1978—1993年间从2.8％增长到了3.6％[8]224。
(二)农村教育外溢性
由于教育和知识的公共品属性，通过学校教育积累的很多知识都外部化了，如果把这些外部收益也计算到私人收益中，那么教育的收益率将会进一步提高[9]1002。Lucas认为人力资本的积累是一种群体行为，个人人力资本积累的外部效应会影响到其他人，而且在有人口流动的情形下，人力资本的积累会提高整个国家的财富[10]3。Appleton和Balihuta通过统计乌干达农村地区农民的受教育时间来评估教育对农民收入的外部效应，发现农村邻居的小学教育对农民的产出有显著影响[11]]415。Weir和Knight发现，埃塞俄比亚农村地区教育对农民收入也存在着明显的外部性，但对生产效率却没有显著影响[12]134。Asadullah和Rahman使用同样的方法研究了孟加拉国教育的外部回报问题，但他们没有发现明显的教育外部性的存在，这可能是由于他们对群体的定义过于狭窄。他们定义的群体(称为"Bari")范围很小，有时候仅有两个农民被选为"Bari"，从而观察不到外部效应[13]17。
相比教育收益率，中国学者在教育外溢性方面的研究较少。岳昌君和吴淑姣使用2000年的城镇住户调查数据，对中国人力资本的外部性与行业收入差异之间的关系进行实证分析。结果表明，中国教育存在显著的外部性，即行业平均受教育时间越高，行业收入溢出效应就越大[14]31。查显友和丁守海利用统计年鉴数据，通过回归分析发现，我国高等教育的外部性不明显，研究生的外部性比本科生更弱，且绝大部分已经转化为个人收益而非社会收益[15]45。朱长存和马敬芝从人力资本外溢性的角度解释农村劳动力向城市转移过程中的人力资本溢出：一是政府对城乡公共投资的不平衡导致农村人力资本的形成具有更强的私人性；二是农村人力资本单向外流使其溢出效应主要发生在城市；三是由于城市劳动力市场对农村劳动力的歧视，农村人力资本在城市不能获得与其边际贡献相对应的报酬[16]37。
综上所述，尽管教育收益率研究较多，但近年来利用一手调查数据对农村教育收益率进行分行业或分性别的实证分析并不多见。而教育外部性的估算存在两个困难：一是难以构建农村教育外部效应的分析框架，二是难以获取农村教育外部性的相关数据。因此，本文通过最新的全国十省百村的实地调研数据，对中国农村教育的收益率进行一个比较准确的测算，并尝试从相同村庄、相同行业的角度定义农村群体，分析农村群体教育水平产生的外部效应方向及其大小。
二、理论模型与变量选择
对农民而言，教育对自身素质和技能的提高主要来自以下三个方面：(1)提高农民基本的读、写、算能力，从而提高劳动生产率；(2)提高农民的信息分析能力，使农民可以更加灵敏地应对技术和工具变化，从而更有效地获取和处理信息；(3)提高农民的资源配置能力，使农民的行为更加理性，从而提高农民对资金、土地、时间等资源的使用效率。
(一)教育收益率模型
本文采用Mincer的收入函数法分析农村地区教育的收益率。收入函数法是美国经济学家Jacob Mincer提出的教育收益率估计模型，该模型提供了将个人收入与教育程度及工作经验联系起来的收入函数[17]281-298。收入函数法最初是用来分析人力资本积累模型中工资(可观察到的)和个人所拥有的技能(不可观察到的)之间的数量关系，其基本模型为：
第一种定义基于简单的地理结构。Foster和Rosenzweig认为这种简单社会里的相互影响是很普遍的，特别是在农村相对封闭的社会中[18]1197。本文将农村群体定义为来自同村的人，即如果i和j来
(三)相关变量说明
(1)农民收入(包括农业收入和非农收入)：被调查农民个人2010年(或2009年)全年纯收入，取对数形式。其中所定义的农业收入是指大农业的收入，包括农、林、牧、渔的总收入。农民的非农收入为总收入减去农业收入。
(2)农民受教育时间：农民接受正规教育的年数。
(3)工作年限：由于农业生产有其特殊性，很难估算农民的工龄，因此，“工作年限”变量被设定为调查对象的实际年龄减去入学年龄和受教育时间以后得到的年数。
(4)家庭人均土地量：家庭总土地数量除以家庭人口数。
(5)家庭人均生活费：家庭每月生活费用除以家庭人口数。
(6)所处省份经济情况：根据2010年《中国农村统计年鉴》数据，将农民人均收入高于3000元的省份定义为高收入省份，将农民人均收入低于3000元的省份定义为低收入省份。
(7)邻居受教育时间：同村邻居的受教育时间。
(8)在外工作干部人数：各个村中在县级及以上单位任职的人数，包括已经退休的人数。
(9)是否为新农村示范村：如果该村为新农村示范村，则赋值为1，否则为0。
三、计量结果分析
(一)数据来源及统计描述
本文的数据来源于课题组承担的国家社科基金重大项目“全面建设小康社会的社会主义新农村建设”的调查。在浙江温州进行预调查的基础上，笔者从2010年7月到2011年7月在全国范围内开展了十省百村的调研活动，调研地区包括黑龙江齐齐哈尔、山东寿光、安徽淮南、陕西长安、四川沿滩、内蒙古武川、海南琼海、江西瑞昌、浙江吴兴和贵州湄潭。全部样本按照分层随机抽样方法进行选择，每个省随机选取一个市(县)辖区内的10个村庄，每村访谈20户左右农民，共收集农民问卷2001份，其中有效问卷1956份，有效率为97.8％；村级问卷100份，有效问卷99份，有效率为99.0％。
通过描述性统计发现，被调查农民中男性占绝大多数，并且男性的平均年龄比女性大4.45岁。此外，被调查农民中接受初中水平教育者比例最高，其次依次为小学教育、高中或中专教育、不识字或初识、大学及以上教育。样本农民和样本村庄的基本情况统计详见表1至表3。
(二)实证分析结果
1.农村教育收益率的行业差异
以农民收入的对数形式为因变量，对农民受教育时间、工作年限、家庭人均土地量、家庭人均生活费以及所处省份经济情况等自变量进行多元线性回归，计量结果(见表4)显示：
第一，无论对于农业收入还是非农收入，教育的作用都是非常显著的。相比而言，教育对非农收入的影响为5.61％，大于对农业收入的影响4.28％，也就是说，如果农民可以从传统农业领域转移到非农领域，教育对农民收入的影响会更大。
第二，工作年限对非农收入与农业收入的影响不同。工作年限和工作年限的平方项在非农收入的回归中都是显著的，保持其他条件不变，农民工龄越长，非农收入越高。但工作年限及其平方项放到农业收入的回归中就不再显著，这可能是因为传统农业收入对于工作年限的要求几乎为零，一个新农民和一个工作几十年的农民在农业劳动生产上的收益不会有很大差异。
第三，家庭人均土地量对农业收入和非农收入的影响都非常显著，但方向不同。土地拥有量越多，农民收入会相应上升。但人均土地量对非农收入是负相关的，这可能是因为拥有较多的土地反而限制了农民转向非农产业。
2.农村教育收益率的性别差异
以农民收入的对数形式为因变量，对农民受教育时间、工作年限、家庭人均土地量、家庭人均生活费及所处省份经济情况等自变量进行多元线性回归，计量结果(见表5)显示：无论是农业收入还是非农收入，男性的教育收益率都高于女性。对男性农民而言，保持其他因素不变，受教育时间增加每1年，农业收入增加4.85％，非农收入增加7.18％。对女性收入而言，受教育时间并不是一个显著的变量。
为什么女性的教育收益率会低于男性呢?笔者认为，农村女性主要以从事传统农业为主，调查样本中的女性有62.4％在从事农业生产；其次，女性的贡献更多体现在对家庭的照顾上，她们从事的是没有现金收入的家务劳动，由此导致了女性的教育收益率偏低。
3.农村群体受教育时间对农民收入的外溢效应
对农村群体进行筛选并分组，第一组用相同村庄来定义农村群体，第二组用相同行业来定义农村群体，并分别计算农村群体的受教育时间对农民收入的影响。以农民收入的对数形式为因变量，对农民受教育时间、相邻群体受教育时间、家庭人均土地量、家庭人均生活费、在外工作干部人数、是否为新农村示范村及所处省份经济情况等自变量进行回归，得到的计量结果(见表6)如下：
第一，农村相邻群体的受教育时间对农民收入的影响是显著的，并且是正向外溢。保持其他因素不变，同村农民的平均受教育时间每增加1年，农民收入将增加6.21％。同行业的农民平均受教育时间每增加1年，农民收入将增加8.13％。两个结果都说明，农民收入不仅会受到自身受教育时间的影响，也会受到相邻群体受教育时间的影响。
第二，在外工作干部人数及村庄所处地区等因素对农民收入的影响是显著的。保持其他因素不变，在外工作干部人数每增加1人，农民收入将增加0.3％～0.4％，这可能与在外工作干部带来的人脉和信息资源有关。此外，新农村示范村、所处地区为高收入省份(农民人均年收入超过3000元)等因素均对农民收入有显著的正向影响。
四、结论及政策含义
本文分别采用Mincer的收入函数法和Lucas的人力资本溢出模型，分析农村教育收益率和外溢性。实证结果表明：(1)农民受教育时间对农民收入有显著的正向影响，保持其他因素不变，农民的受教育时间每增加1年，农业收入将增加4.28％，非农收入将增加5.61％。(2)农村男性的教育收益率要高于女性，保持其他因素不变，男性受教育时间每增加1年，农业收入将增加4.85％，非农收入将增加7.18％。对女性收入而言，教育时间对收入的影响并不显著。(3)中国农村地区教育外溢效应是存在的，并且是正向外溢。保持其他因素不变，同村农民平均受教育时间每增加1年，农民收入将增加6.21％；同行业的邻居平均受教育时间每增加1年，农民收入将增加8.13％。
根据以上研究结论，笔者给出以下政策建议：
第一，进一步加大农村基础教育的供给。可以将种粮补贴等支农资金中的一部分转移到农村教育机构建设中。同时，为降低农村基础教育供给的成本，可组织大学生定期开展农村支教服务，使大学生抽出一定时间轮流到农村从事教育工作。对大学生自己而言，农村支教服务也是一段宝贵的经历。
第二，大幅增加农村女性的就业机会。中国农村女性的特殊家庭地位使她们无法外出务工，就近择业成为对她们而言最现实的途径。这需要政府部门和基层妇联组织根据本地发展情况制订适合的培训计划，并提供信息沟通、就业环境优化等方面的支持，帮助农村女性劳动力就近择业。
第三，加速农村剩余劳动力的跨地区流动。应提高我国高等学校对农村地区尤其是贫困地区的招生比例，一旦农村家庭中出现更多高学历和高素质的人，他们就会对家庭及周围村民的收入提高产生积极的影响，这对于减少贫困人口、提高生活水平无疑将产生非常积极的效果。另外，由于传统农业收入已不再是农民收入的主要来源，政府应该鼓励农民走出农村、走向非农产业，通过教育外溢效应使农民从村庄和农业外部获得更多增加收入的机会。