教育培训对苏州市农民工收入的影响r - 教育培训经济收益率的再检验 

教育培训对苏州市农民工收入的影响——教育培训经济收

益率的再检验

崔玉平，吴 颖

【摘 要】基于扩展的明瑟收入方程模型，实证检验苏州市农民工教育培训的经济收益率，得到以下结论：第一，教育和培训对提高农民工收入均有积极的正向作用，只不过培训的纯收益率

（10.8%）显著高于教育的纯收益率（5.8%）；第二，教育和培训交互作用，合力促进农民工收入增加，有培训经历的农民工的教育收益率显著高于无培训经历的农民工；第三，“来源地”和“婚姻状况”对农民工收入水平有显著影响，而“性别”和“职业类型”的影响并不显著；第四，农民工教育收益率随着学历层次的上升而呈现非线性递增趋势；第五，农民工的培训收益率会随着学历层次的提升而提高。为有效促进农民工收入增长，亟需重视并加强农民工的人力资本投资，建立一套适合农民工发展需求的“‘长线’教育+‘短线’培训”体系；同时关注不同背景农民工的发展需要，根据其个体特征提供不同程度的教育培训服务。【期刊名称】教育与经济【年(卷),期】2017(033)002【总页数】9

【关键词】农民工；教育培训；明瑟收益率；明瑟收入方程教育投资与收益

一、问题的提出

当前我国经济发展步入降速转型、提质、增效、升级的“新常态”，作为改革开放后快速成长起来的城市新型劳动大军，农民工队伍将在劳动就业、技能提升、工资收入等方面面临新挑战。其中，收入提升一直是农民工自身乃至整个社会关注的核心问题。截至2015年，全国农民工约2.77亿人，月均收入3072元，收入总体呈现上升趋势，但农民工工资性收入增长速度明显放缓①数据来源：国家统计局《2015年农民工监测调查报告》。。要实现农民工工资性收入可持续增长，就必须促使农民工劳动性质发生改变，由简单劳动向复杂劳动转变、由体力型劳动向智力型劳动转变、由依靠劳动力数量向依靠劳动力质量转变，而教育和培训是实现农民工劳动性质转变和收入倍增的驱动力。然而，近年来学历与初次就业率倒挂、农村大学生找工作难、大学毕业生初期工资收入不如技艺熟练的农民工的现象屡屡出现，由此引发了新一轮“读书无用论”；甚至一度出现许多农村孩子放弃高考而选择上技校或直接进城打工。这些现象值得反思，是正规学校教育对个体收入的倍增作用被低估了，还是职业培训、干中学对增加就业机会和提高收入水平的作用的确更大？需要比较教育和培训两方面经济收益率，才能对此作出解答。

鉴于此，考察农民工工资性收入及其人力资本投资收益率，对检验和比较正规学校教育和职业培训的经济收益率，具有重要的理论价值和现实意义。

二、理论基础与文献回顾

人力资本理论是教育培训收益率研究的理论基础之一，它认为正规学校教育和职业培训是个体人力资本形成的根本途径。作为现代人力资本理论的开拓者之一，美国学者明瑟将学校教育与学校后培训投资之间的关系加以分离，最早通过函数形式揭示了通过学校教育和在职培训两条途径形成的人力资本与个人收入之间的数量关系，并单独估算出教育的个人收益率[1]。贝克尔基于“成本——收益”视角解释了教育投资行为，并强调职业培训的重要作用，论证了职业培训同样能够带来较大收益[2]。总之，人力资本理论认为教育培训具有更高经济价值，可以有效提高个人收入和改善收入分配，由此形成“人力资本投资→收入倍增→人力资本再投资”的良性循环。

人力资本投资与收入之间的关系是学界长盛不衰的研究热点之一，其中教育对收入的影响一直是研究者关注的课题。目前，研究者们普遍采用最小二乘法（OLS）、两阶段估计法（2SLS）、工具变量法（IV）、匹配法（theMatching Estimator）、固定效应法（the Fixed Effects Estimator）、分位数回归（Quantile Regression）等方法计量教育收益率，其中，最小二乘法因其易于操作和便于比较，依然为多数研究者所用。国外已有大量研究成果表明教育对收入具有显著的正向影响（Psacharopoulos，1989[3]；Harmon等，2003[4]；Psacharopoulos和

Patrinos，2004[5]；Brauw和Rozelle，2006[6]；Gao和Smyth，2015[7]）。我国关于教育私人收益率的研究多以全国居民、城镇居民或农村居民为研究对象，其中，使用中国城乡混合样本估计全国教育收益率的研究表明，全国教育收益率先快速上升，然后出现稳中带降趋势，而且城镇地区较农村地区更为突出（邓峰、丁小浩，2013[8]）。对中国城镇居民教育收益率的研究表明，20世纪90年代至21世纪初，我国城镇个人教育收益率呈上升趋势（李实、丁赛，2003[9]；陈晓宇等，2003[10]；Zhang Junsen等，2005[11]）；但也有研究认为，21世纪以来我国城镇教育收益率并没有延续以往快速上升的趋势，而是逐渐趋于平稳，甚至出现某种下降迹象（丁小浩等

，2012[12]）。对中国农村居民的研究表明，20世纪90年代以来，我国农村地区的教育收益率基本呈持续上升趋势（Tsang，1999[13]；国务院发展研究中心农村经济研究部，2007[14]）。然而，单纯的城镇教育收益率或农村教育收益率研究成果都无法很好地反映我国自经济新常态以来城市农民工群体的教育收益率现状。已有的多数研究认为教育对农民工收入具有积极的正向作用。不过，在教育回报率估计值上尚存在较大差异，有的估计值低于4%（侯风云，2004[15]；刘万霞，2011[16]），也有估计值介于4%～10%之间（王德文等，2008[17]；罗忠勇，2010[18]；毕先进、刘林平，2014[19]），还有估计值大于或远大于10%（张杨珩，2007[20]；郭冬梅等，2014[21]）。

学校教育的结束并不意味着人力资本投资的终结，脱产或在职培训是人力资本投资的又一重要途径和方式，也越来越为人们所关注。目前，研究者们普遍采用回归分析法（OLS）、自然实验法（Natural Experiment）、倾向分匹配法（Propensity ScoreMatching）等经验研究方法研究培

训收入效应，诸多研究结果都支持了人力资本理论的基本观点，即培训对个人收入具有显著的正向作用（Blundell等，1999[22]；李湘萍等，2007[23]）。但在不同的社会经济环境下，因培训对象不同，培训的收入效应也会不同。以接受培训的城市农民工群体为研究对象，研究培训的收入效应，有研究结果显示，职业培训能够有效促进农民工收入增加（张世伟等，2010[24]；李实、杨修娜，2015[25]）；也有研究结果显示，职业培训对农民工收入提高的作用并不显著（王海港等，2009[26]；周世军等，2016[27]），可见，关于培训能够增加农民工个体收入的假说仍需要再检验。

总体来看，关于人力资本投资收益率的研究成果可谓相当丰富，而考察农民工人力资本投资收益率的研究则相对少一些，且大多为单独估算教育回报率或者培训收益率，对教育和培训经济收益及各自对收入分配影响的研究略显不足；由于时间、抽样偏差以及计量方法的不同，导致部分研究结论之间尚存在矛盾性差异。可见，有必要利用微观城市农民工调查数据，测算农民工人力资本投资收益率，再检验教育和培训对农民工收入的影响，为提高当地农民工非农收入、开发劳动力质量红利和制定转型期城市人力资源开发政策提供决策参考。

三、研究设计与数据来源

（一）研究假设与模型设定1.研究假设

综合已有理论及研究成果，本文提出如下研究假设。H1：正规学校教育对农民工收入具有显著正向影响。H2：培训对农民工收入具有显著正向效应。

H3：性别、来源地、婚姻状况、职业类型不同的农民工收入水平存在显著差异，其中：H3.1：男性农民工的收入水平将显著高于女性农民工；

H3.2：来自相邻省区的农民工收入水平将显著高于非相邻省区的农民工；H3.3：已婚农民工的收入水平将显著高于未婚农民工；

H3.4：职业层次（或声望）高的农民工收入水平将显著高于职业层次（或声望）低的农民工。2.模型设定

教育经济学者常用明瑟收益率（Mincerian Rate ofReturn）法和内部收益率

（InternalRateofReturn）法估计教育回报率。前者通过明瑟收入方程反映人力资本如何影响个人收入，且收入方程中的各个变量数据较容易获得，计算方法也较为简单，因而被广泛应用于诸多实证研究中。后者的计算需要成本和收入两方面的数据，考虑到难以获得足够的教育显性成本和隐性成本方面的数据，本文选择前一种方法研究教育培训对农民工收入的影响，并在此基础上根据研究

需要进行扩展。

通常设定明瑟收入方程的标准形式如下：

其中，被解释变量为月平均工资收入的自然对数；表示个体的受教育程度，以受教育年限表征；表示个体 的工作经验年限，取值方法为“=年龄－（学校）受教育年限－入学年龄”；表示个体 工作经验年限的平方,其系数一般为负值，揭示工龄与收入之间的函数关系呈“倒U”型曲线特征；为常数项；、、为各变量的回归系数，其中为教育回报率，、为工作经验的系数；为随机误差项。在以下方程中，以上各变量的含义相同，不再赘述。

明瑟收入标准方程只反映教育和工作经验两个变量对个体收入的影响，并未涉及其他影响因素，估计结果可能存在偏差[28]。为克服影响因素单向度问题，也考虑到本研究所关注的人力资本主要指正规学校教育和职业培训，故在此基础上引入培训经历变量和培训次数变量；然后加入教育与培训的交互作用项，得到两个新的扩展估计方程：

其中，表示培训次数；表示个体的培训经历（参加过相关培训=1，未参加过任何培训=0）；表示教育年限与培训经历的交互项；表示教育年限与培训次数的交互项。

上述方程（2）、（3）以劳动力市场完全竞争为前提假设，据此估计教育和培训的纯收益率。但在实际中劳动力市场相互分割，收入还可能受到其他因素影响，而且教育培训变量与这些因素之间可能存在相关性，因此，为了降低估计偏差，根据研究需要引入一些相关控制变量，得到如下估计方程：

其中，表示一系列可能影响收入的控制变量，如性别、来源地、婚姻状况、职业类型等。此外，考虑到不同教育阶段的教育收益率之间往往存在明显差异。为提高回归方程的稳健性，研究进一步用学历层次变量替代受教育年限变量，同时引入各学历层次与培训次数的交互项，于是得到如下估计方程：

其中，、、、分别表示学历层次是否为初中、高中、大专、本科的虚拟变量（是=1，否=0）；、、、分别表示初中、高中、大专、本科及以上各学历层次与培训次数的交互项。（二）数据来源与变量描述

2015年3至6月，以苏州大市地区农民工为调查对象，采取非随机抽样调查的判断抽样法，共发放调查问卷900份，回收812份，经手动剔除84份无效问卷后保留有效问卷728份，有效率为80.89%。需要说明的是，由于问卷均为被调查对象单方面填写，所以可能存在某种误差，在数据汇总和录入过程中剔除了那些故意胡乱填写的问卷。调查样本的基本情况呈现在表1中。

在性别构成上，农民工的男女比例约为3:2，反映在当前农民工群体中以男性为主。在年龄构成上，绝大多数农民工处于20～49岁之间，说明中青年农民工成为农民工的主力。从来源地来看，来自

江苏本省以及周边邻省的农民工约占57.7%，多于来自其他省区的农民工（41.9%）。从受教育程度上看，农民工整体学历层次低，绝大多数人受教育程度为初中及以下。从婚姻状况来看，他们当中以已婚人士为主，高达七成以上。在所从事的职业方面，以从事劳务型职业所占比例最高（35.9%），其次为事务型职业（19.8%）和商务型职业（19.2%），最低为管理型职业

（15.9%），不便分类的其他职业类型比例不足一成，表明当前农民工仍以职业层次（或声望）较低的体力劳动为主。进一步观察发现，绝大多数农民工进城务工前的家庭年收入均较低，基本在5万元以下，进城务工后个体获得的月平均工资性收入大多介于2000～4000元之间；超过一半以上的农民工表示进城工作时间已超过5年。

调查对象的描述性统计信息如表2所示，结果显示，农民工的月平均工资收入为3486.5元，平均受教育

年限为10.4年，平均工作年限为17.9年，60.0%的农民工接受过培训。

四、教育培训对农民工收入影响的实证研究结果

（一）教育培训经历不同的农民工收入差异分析

首先，依据问卷中调查对象选择的当前月收入等级，取其中位数并以各等级人数在同一受教育程度总人数中所占比例作为权数计算（见表3），则不同受教育程度农民工的月平均工资收入分别为：由计算结果可知，当前样本农民工的工资收入水平整体呈现出随受教育程度提高而提高的趋势，尤其本科及以上受教育程度者的月平均工资收入远远高于其他受教育程度者。明瑟教育投资收益理论的经典论证在此得以体现，即教育对提高个人收入和改善收入分配具有重要作用。

其次，使用相同方法计算出进城工作之前接受过培训和未接受过培训的农民工月平均工资收入分别为3663元、3445元，二者在绝对量上相差218元。进一步对双样本均值做差异检验，结果显示Wilcoxon检验统计量的相伴概率值均小于0.001，表明农民工收入水平在培训经历上存在显著差异。

再次，分别计算出16～19岁、20～29岁、30～39岁、40～49岁、50～59岁、60～69岁农民工的月平均工资收入为2318元、2769元、3886元、4047元、2690元、2100元。通过绘制“农民工年龄——收入曲线”图发现，不同年龄农民工收入随工龄的变化而呈现“倒U”型曲线特征，即农民工月平均工资收入在30岁之前随年龄单调递增；在30～49岁之间随年龄缓慢增长，并在40～49岁区间段达到最高位；自49岁以后开始呈现下降趋势。（二）教育培训对农民工收入影响的实证分析

教育培训因素对农民工收入的影响是否显著？其影响程度如何？仅仅依靠描述性统计和简单推断统计结果还不足以回答这些问题。因此，有必要利用样本数据进行多元回归分析。考虑到使用大样本数据进行OLS估计可能存在异方差问题，而怀特检验（White test）则可以检验任何形式的异方差