【教育对个人收入差异的影响】 影响个人收入的因素

教育对个人收入差异的影响

1991年,我国普通高等院校共招收了62万的大学生,而2003 年入学的大学生数量达到340万左右,高等教育招生规模的 增长速度年平均达到15•2%。伴随着高等教育规模的扩展, 各高等院校收取的学费水平增加的幅度更是惊人。到2002年 为止,作为高等教育成本补偿或成本分担,全国各高等院校 向本、专科学生收取的学费年平均达到5000元,这一数字占 当年人均GDP的比重高达60%。然而,如此高的学费标准似乎 并未减少人们对高等教育的需求。为什么我国高等教育的需 求在90年代以后越来越旺盛?花费数万元的成本上大学是否 值得?从经济学角度分析,合理的解释必然是人们预期通过 高等教育可以得到更高的收益,和不上大学相比,上大学净 增加的收益会大于接受高等教育的直接成本和机会成本。那 么,我国的个人教育收益率究竟有多大?事实上,基于明瑟收 入函数的实证研究方法(Mincer,1974),几乎所有的文献都 发现我国从改革开放以来到90年代初期的教育收益率都很 低。例如,Byron和Manaloto(1990)使用1986年对800名南京 市国有企业职工的调查数据进行研究,发现增加一年的教育 个人的收入平均仅仅增加1•4%。Maurer-Fazio(1999)基于1988年中国城镇居民收入调查的数据,发现明瑟教育收益率 只有2•9%。

然而,一些研究发现近年来我国的教育收益率有上升的 趋势。Zhang和Zhao(2002)使用包括6个省市1988―1999年的 城调队数据,研究明我国的个人教育收益率从4•7%逐年上 升至11•7%。Li(2003)使用的是1995年11个省市的城镇居民 收入调查数据,得出的我国个人教育收益率是5•4%。陈晓宇 等(2003)使用包含30个省市区的1991年、1995年和2000年的 城调队数据,利用简单明瑟收入方程进行的回归分析结果显 示,我国的个人教育收益率从1991年的6•8%上升到2000年 的8•5%。李实和丁赛(2003)使用中国社会科学院经济研究 所收入分配课题组和城镇贫困研究课题组的两次住户抽样 调查数据,发现教育收益率在1990―1999年期间是逐年上升 的,简单明瑟回归方程的结果显示教育收益率从1990年的2 •4%上升至1999年的8•1%,而引入控制变量的回归结果显 示教育收益率从1990年的1•2%上升至1999年的4•8%。与现 有的文献不同,本文的研究重点和分析角度现在三个方面: 一是本文不仅仅研究个人教育收益率的大小以及动态变化 趋势,还将比较教育收益率与地区、行业、单位所有制性质、 职业等其他因素收益率的大小,从而回答决定我国城镇职工 收入的主要因素是什么;二是通过显示比较优势指数来比较 不同受教育程度的劳动力在行业和地区上的分布结构,并比 较各级受教育程度劳动力的流动方向和流动能力;三是从高等教育的预期收益与成本比较上看我国高等教育的需求状 况。

二、教育收益率 (一)教育收益率的计量回归方程 明瑟(Mincer,1974)以人力资本理论为基础,在解释收 入差异时,认为在一个完全竞争的劳动力市场上,人力资本 是决定个人收入的关键因素。这是因为人力资本决定劳动者 的劳动生产率,人力资本较高的劳动者其劳动生产率一般来 说也较高,因此应该获得较高的劳动报酬。而人力资本的两 种主要形式是从学校教育中获得的知识以及在工作中通过 “干中学”、知识外溢或在职培训中获得的能力。因为很难 精确地衡量一个人的知识水平到底有多大,但是人们普遍认 为它和受教育程度有关,因此受教育年限是一个很好的代理 变量。同样道理,一个人的工作能力也是难以测量的,在劳动 者开始参加工作后,劳动技能随着实践的增加而提高,但是 随着个人年龄的增大,体能逐渐下降,接受新知识的能力也 下降,同时,随着世界知识和技术进步的突飞猛进,劳动者原 有的知识和技术也会老化而被淘汰,因此,劳动者工作到一 定年龄时,劳动技能或劳动生产率随着个人年龄的增加反而 会下降。于是,明瑟的个人收入函数中仅仅包含了受教育年 限和工作年限两个解释变量,采用的计量回归方程的达式如 下:Ln(INC)=a+bSCH+c1EXP+c2EXP2+μ.(1)其中,INC为从业 人员的工资收入,SCH为受教育年限,EXP为工作年限,EXP2为工作年限的平方项(反映个人收入与工作年限之间的非线性 关系),μ为随机扰动项。b示教育收益率,含义是劳动者多受 一年教育时个人收入的变化率,预期的回归系数符号是正的。

c1和c2分别示工作年限和工作年限的平方项对个人收 入的影响,预期c1的回归系数符号是正的,预期c2的回归系 数符号是负的。需要说明的是,明瑟收入函数也存在某些不 足。比如,它过分简化了收入的决定因素,只考虑了受教育年 限和工作经验,没有考虑个人能力和学校质量等重要因素, 在一定程度上会影响研究结论的可靠性,假设条件也过分严 格(Krueger等,2000;Heckman等,2003)。但是,明瑟收入函数 使得教育收益率估计的经济含义更加清晰,它提供了一个更 简便的、对数据要求较低且便于进行各种比较的方法,因此, 明瑟收益率至今仍被广泛采用,成为教育经济学领域最常见 的衡量教育收益率的方法,这也是本文采用明瑟收入函数的 原因所在。在明瑟函数的基本形式中,受教育年限SCH是一个 连续型变量,为了分析不同层次的教育所带来的收益率的差 异,可以用一系列代不同教育程度的虚拟变量代替SCH,通过 虚拟变量的系数来示虚拟变量代的教育程度与省略变量(基 准类别变量)之间的教育收益率差异。具体的回归方程达式 如下:Ln(INC)=a+∑biEDUi+c1EXP+c2EXP2+μ.(1a)其 中,EDUi和bi分别示不同的受教育程度以及相应的教育收益 率,基准变量为小学。

利用回归结果,很容易计算出各级教育的年均教育收益率。计算公式如下:RREi=[exp(bi)-1]/di.(1b)其中,RREi为 第i级年平均教育收益率,bi为回归系数,di为第i级教育程 度与小学教育程度的受教育年限之差。此处的年平均教育收 益率是一个相对的概念,是和受小学教育者的收益相比较。

由于我国转型经济的特点,劳动力市场还不健全。劳动力在 不同地区、行业、单位和职业之间还不容易自由流动,工资 制度也不完善,垄断现象和计划经济色彩还大量存在,因此 对于我国劳动者的个人收入而言,除了受教育年限和工作年 限因素的影响之外,还受到其他一些因素的影响。根据我国 劳动力市场的特点和工资制度的状况,结合样本数据中变量 的种类,本文在明瑟回归模型中加入了性别、地区、行业、 单位所有制性质、职业性质等控制变量,用于比较分析。

回归方程变为如下形 式:Ln(INC)=a+bSCH+c1EXP+c2EXP2+∑djDUMj+ μ,(2)Ln(INC)=a+∑biEDUi+c1EXP+c2EXP2+∑djDUMj+ μ.(2a)DUMj为示不同性别、地区、行业、单位所有制性质、 和职业性质的虚拟变量。在进行不同方面的比较时,本文选 择的基准类别变量(Bench-mark)分别为女性、西部地区、竞 争性行业、城镇集体所有制、生产工人,也就是说这些虚拟 变量为省略变量,不作为解释变量进入回归方程。dj示不同 性别、地区、行业、单位所有制性质、和职业性质的收入差 别,在几何意义上示的是截距项的差别,正的系数示该虚拟 变量对应类别的个人收入比基准类别的个人收入多一个常数量。由于可能存在劳动力市场的分割性,以及劳动力流动 仍然存在各种限制等原因,在不同地区、行业、单位所有制 性质、和职业性质中的教育收益率也可能是不一样的。因此, 本文除了引入控制变量以外,回归方程还纳入教育变量与控 制变量之间的交互项,回归方程的形式变 为:Ln(INC)=a+bSCH+c1EXP+c2EXP2+∑djDUMj +∑ ekSCH*DUMk+μ;(3)Ln(INC)=a+∑biEDUi+c1EXP+c2EXP2+∑ djDUMj +∑ekSCH*DUMk+μ.(3a)其中,SCH*DUMk示教育变 量SCH与虚拟变量DUMk的交互项。各分类变量的基准分类(省 略变量)分别为女性、西部地区、竞争性行业、城镇集体所 有制、生产工人。ek示教育收益率在不同性别、地区、行业、 单位所有制性质、和职业性质之间的差别,在几何意义上示 的是斜率项的差别,正的系数示该虚拟变量对应类别的教育 收益率大于基准类别的教育收益率。因此,在此回归方程 中,b的解释与方程(1)和(2)中的含义不同,此处示基准变量 的教育收益率,即示女性、西部地区、竞争性行业、城镇集 体所有制、生产工人的教育收益率。

(二)数据本文对教育收益率 进行计量回归估计过程中所用的数据来自国家统计局 城市社会经济调查队每年度进行的“中国城镇住户调查”。

给出了主要变量的简单统计描述。在删除了数据有缺失的观 测值后,1991年和2000年的有效样本容量分别为25905和 24998个,人均年收入分别为2605元和9634元。2000年的数据包括7种受教育程度,分别是本科(及以上)、大专、中专、高 中、初中、小学以及其他。在计算受教育年限时上述类别的 受教育程度分别按16年、15年、12年、12年、9年、5•5年 和2年计算。受教育年限的样本总平均值为11.95年。7类受 教育程度的比重分别为8•6%、19•6%、14•9%、28•3%、 25•2%、3•2%和0•1%。根据2002年《中国统计年鉴》的数 据计算,我国城镇人口中研究生教育程度的人口比重仅为0 •19%,所以在“中国城镇住户调查”的数据中研究生被包括 在大学本科的类型里,因为比重是如此之小,本文在计算大 学本科及以上教育程度的受教育年限时,未进行处理,仍按 16年算。在进行不同受教育程度的教育收益率的比较时采用 的是虚拟变量的方式,“小学及小学以下”作为省略的基准 类别。2000年的数据包括了除重庆、西藏自治区和台湾省之 外的29个省市自治区。

本文按照经济和地理的特点将这29个省市自治区分为4 类:第一类为北京、上海、天津等3个直辖市(简记为京津沪 地区);第二类为东部沿海省份,包括辽宁、河北、山东、江 苏、浙江、福建、广东、海南等8个省份(简记为东部地区);
第三类为中部内陆省份,包括黑龙江、吉林、安徽、江西、 河南、湖北、湖南等7个省份(简记为中部地区);第四类为西 部内陆省份,包括山西、内蒙古、广西、四川、贵州、云南、 陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆等11个省份(简记为西部地 区)。在进行计量回归时,西部地区作为省略的基准类别。2000年的数据包含16种行业,按照各个行业的特点将其合并 为5类,分别为:(1)“竞争性行业”(包括制造业、建筑业、 批发零售贸易餐饮业、社会服务业等4个行业);(2)“垄断性 行业”(包括电力煤气及水的生产和供应业、交通运输仓储 和邮电通信业、金融保险业、房地产业等4个行业);(3)“事 业性行业”(包括卫生体育和社会福利业、教育文化艺术及 广播电影电视业、科学研究和综合技术服务业等3个行 业);(4)“机关团体”(国家机关政党机关和社会团体);(5) “其他行业”(包括农林牧渔业、采掘业、地质勘查业水利 管理业、其他等4个行业)。

在进行计量回归时,“竞争性行业”作为省略的基准类 别。2000年的数据包括15种单位所有制,因为主要是国有经 济单位和城镇集体单位(所占比例分别为79•9%和10•6%), 并且不能区分出三资企业和私营企业等特别单位,因此本文 将除国有经济单位和城镇集体单位以外的13种单位合并为 “其他所有制”(所占比例为9•5%)。在进行计量回归时,“城 镇集体单位”作为省略的基准类别。2000年的数据包括8种 职业,分别为:各类专业技术人员;国家机关、党群组织和企 事业负责人;办事人员和有关人员;商业工作人员;服务性工 作人员;农林牧渔劳动者;生产工人、运输工人和有关人员 (本文简称为“生产工人”);不便分类的其他劳动者。在进 行计量回归时,“生产工人”作为省略的基准类别。在1991 年的数据中,受教育程度中没有区分本科和专科,行业的划分只有14类。对1991年的数据本文也按地区、行业、单位所 有制、职业性质进行了分类合并,与2000年的分类保持一致。

在引进虚拟变量时,采用的基准类别完全一致,都是女性、西 部地区、竞争性行业、城镇集体所有制、生产工人,以便比 较不同年份的教育收益率。

(三)按受教育年限计算的教育收益率的回归结果 在所有的回归结果中,教育变量的回归系数都和预期的 一样是正的,并且在统计上是高度显著的,显著性水平达到0 •01。无论采用哪种回归方程形式,结果都显示出2000年的 教育收益率大于1991年的教育收益率。按照简单明瑟回归方 程(1),我国城镇职工的教育收益率从1991年的2•76%上升 至2000年的8•21%;按照回归方程(3),教育收益率则从1991 年的2•56%上升至2000年的5•09%。为了检验2000年教育收 益率比1991年有显著的提高,本文将两年的数据合并在一起, 引入时间虚拟变量以及教育变量与时间虚拟变量的交互项 进行回归,结果显示2000年与1991年教育收益率的差别是非 常显著的。教育收益率的提高显示出随着我国劳动力市场的 不断完善和工资制度的改革,人力资本在经济发展中的重要 作用也越来越凸显出来。在全部的回归结果中,工作年限的 回归系数都是正的,工作年限平方项的回归系数都是负的, 在0•01的显著性水平上都是统计显著的。回归结果显示出 2000年工作年限的回归系数明显小于1991年的回归系数,呈 下降的趋势。在1991年,工作年限的回归系数大约是受教育年限回归系数的2倍,也就是说,增加1年的工作年限带来的 收入增加大约是增加1年受教育年限带来的收入增加的2倍。

而到了2000年,按照明瑟回归方程(1)的结果,受教育年限的 回归系数大约是工作年限的回归系数的2•7倍,显示出学校 教育的相对重要性。回归结果(3)显示女性的教育收益率大 于男性。性别虚拟变量与教育变量交互项的回归系数都是负 的,并且在0•01的显著性水平上都是统计显著的,这一结果 和现有文献的发现是一致的(如Psacharopoulos,1994)。

但是,在回归结果中性别虚拟变量的回归系数都是正的, 在0•01的显著性水平上也都是统计显著的,显示出在个人 收入方面的性别差异或性别歧视,即,仅仅因为是男性就会 增加相当数量的个人收入。在2000年的样本中,女性平均受 教育年限为11•8年,仅比男性少0•3年(差3%),可是女性的 平均年收入仅为8624元,比男性少1863元(差22%)。教育收益 率在不同地区之间是有显著差异的,并且这种差异从1991年 到2000年发生了逆转。京津沪和东部地区虚拟变量与教育变 量交互项的回归系数在1991年是负的,在0•05的显著性水 平上是统计显著的;而2000年的回归系数是正的,在0•05的 显著性水平上也是统计显著的。并且,2000年各地区的教育 收益率呈现明显的层次结构,即,京津沪地区比东部地区高1 •13%,东部地区比中部地区高0•37%,而中部地区又比西部 地区高0•37%。另外,京津沪和东部地区虚拟变量的回归系 数1991年和2000年都是正的,在0•05的显著性水平上是统计显著的,沿海地区(京津沪和东部地区)比内陆地区(中西 部地区)有更多的收入。因此,与沿海地区相比,内陆地区不 仅绝对收入少,并且教育收益率低,地区差异十分明显。教育 收益率在不同行业之间的差异主要现在竞争性行业与垄断 性行业之间。

2000年垄断性行业虚拟变量与教育变量交互项的回归 系数在2000年是正的,在0•05的显著性水平上是统计显著 的,明在垄断行业中,对教育的重视在加强。另外,事业性单 位和机关团体的教育收益率大于竞争性行业,而“其他行业” 的教育收益率小于竞争性行业,但是这些差异都不显著。国 有经济单位的教育收益率小于非国有单位。1991年和2000年 的回归结果显示出,国有经济单位的教育收益率小于城镇集 体单位;而城镇集体单位的教育收益率又小于其他经济单位。

2000年,国有经济单位虚拟变量与教育变量交互项的回归系 数为-0•014,在0•01的显著性水平上是统计显著的;但是, 其他经济单位与教育变量交互项的回归系数是不显著的。教 育收益率在不同职业之间存在一定的差异,主要现在技术人 员、办事人员与生产工人之间的差异。2000年和1991年技术 人员、办事人员虚拟变量与教育变量交互项的回归系数在 2000年都是正的,在0•05的显著性水平上都是统计显著的, 明技术人员、办事人员的教育收益率显著大于生产工人。而 其他各种职业的教育收益率与生产工人之间并无显著的差 异。(四)分不同教育层次的教育收益率的回归结果在所有的回归结果中,各级受教育程度的虚拟变量的回归系数都是正 的,并且在统计上是高度显著的,显著性水平达到0•01。回 归结果显示出两个特点:一是2000年的各级教育收益率大于 1991年的相应级别的教育收益率;二是按照受教育程度的从 低到高,年均教育收益率也基本呈现出从小到大的规律 (1991年的大学年均教育收益率例外)。这一规律与陈晓宇等 (2003)和李实等(2003)的结论一致,显示出我国教育收益率 特有的规律。对于一般的发展中国家的教育收益率而言,初 中教育的收益率最高,中等教育的教育收益率最低 (Psacharopoulos,1985)。按照回归方程(3a),大学本科的年 均教育收益率最高,为8•84%;其次是大学专科,为6•24%;
中专和高中的教育收益率相差无几,分别为5•40%和5• 24%;初中的教育收益率为3•74%。

三、行业和地区因素对个人收入的影响 (一)行业因素对收入差异的影响我国行业之间的收入 差异在20世纪90年代期间进一步扩大。1991年,事业性单位 的平均工资最高(2829元),竞争性行业的平均工资最低 (2558元),两者之比为1•11。2000年,仍然是事业性单位的 平均工资最高(11728元),竞争性行业的平均工资最低(8307 元),但是两者之比上升为1•41。行业对收入差异的净影响, 本文称之为“行业收益率”。以竞争性行业作为比较的基准 行业,用明瑟函数回归方程(3)的行业虚拟变量的回归系数 来衡量行业收益率。2000年的数据显示,个人收入的行业收益差异十分显著,事业性单位的行业收益率最大,比竞争性 行业的收入高24•7%;其次是垄断性行业,行业收益率比竞 争性行业高出17•66%;第三是机关团体,行业收益率比竞争 性行业高17•02%;第四是“其他行业”,行业收益率比竞争 性行业高6•26%。可见,竞争性行业的收益率在5类行业中最 低。(二)地区因素对收入差异的影响我国地区之间的收入差 异在20世纪90年代期间也在扩大。1991年,地区差异主要现 在沿海省市与内陆省份之间。东部地区最高(2947元),中部 地区最低(2312元),两者之比为1•27。同时,京津沪与东部 地区、中部地区与西部地区之间的工资差异并不大。2000年, 地区收入差距进一步拉大,京津沪的平均收入变得最高 (13667元),中部地区仍然最低(8029元),最高与最低收入之 比上升为1•69。上述统计结果也只是一般平均结果,没有考 虑各个地区中劳动力的其他因素。给出的是在控制了各种因 素影响后,地区因素对收入差异的净影响,本文称之为“地区 收益率”。以西部作为比较的基准地区,用明瑟函数回归方 程(3)的地区虚拟变量的回归系数来衡量地区收益率。2000 年的数据显示,个人收入的地区差异十分显著,京津沪的地 区收益率最大,比西部地区的收入高28•3%;其次是东部地 区,地区收益率比西部地区高出16•44%;地区收益率最低的 地区是中部地区,比西部地区低8•62%。需要说明的是,单位 所有制、职业性质以及性别等因素对个人收入也有显著影响, 分析方法和结果与上述的分析类似,本文不再赘述。四、显示比较优势指数 从前面一节我们可以看出我国城镇职工的个人收入存 在行业和地区差异的净影响。如果劳动力市场是完全竞争的, 没有流动的限制,那么劳动力就会从收入低的行业和地区流 向收入高的行业和地区。一般来说,劳动力流动的程度与受 教育程度有关,受教育程度高的劳动力更容易流动,并且某 些行业的特点(如知识密集型行业)决定了只有受过更高教 育的人才有资格进入。因此,本节的目的是研究不同教育级 别的劳动力在不同行业和地区的分布结构的差异。为了便于 比较,本文采用显示比较优势指数的方法,计算公式 为:RCAij=(Lij/Li)/(Ltj/Lt).(4)其中,RCAij示显示比较 优势指数,定义为第i级受教育程度劳动者在行业(或地区)j 中的人数与全部第i级受教育程度劳动者的数量之比,除以 全部劳动者在行业(或地区)j中的人数与全部劳动者的总人 数之比。RCAij的取值若大于1,示第i级受教育程度劳动者在 行业(或地区)j中有显示比较优势,并且取值越大说明显示 优势越强。RCAij的取值若小于1则示有显示比较劣势。和中 的后5列给出了2000年分不同教育程度的劳动力的行业显示 比较优势指数和地区显示比较优势指数。不同教育程度劳动 力的行业显示比较优势的差异非常明显。大学毕业生(本科 和专科)的比较优势现在事业性单位和机关团体,在竞争性 行业和“其他行业”中现出比较劣势;与大学毕业生的情况 恰好相反,初中和小学毕业生的比较优势现在竞争性行业和“其他行业”,在事业性单位和机关团现出比较劣势;而高中 毕业生的比较优势主要体现在竞争性行业上。换句话来说, 对于事业性单位和机关团体而言,大学毕业生有比较优势, 高中、初中和小学毕业生有比较劣势;对于竞争性行业和“其 他行业”而言,高中、初中和小学毕业生有比较优势,大学毕 业生有比较劣势;特别地,对于垄断性行业而言情况比较特 殊,几乎没有哪一级别教育程度的劳动力有强的显示比较优 势,同样也没有哪一级别教育程度的劳动力有很强的显示比 较劣势。在垄断性行业中,高中毕业生显示比较优势指数最 大,为1•12;其次是专科毕业生,为1•01;初中、本科和小学 毕业生的这一指数分别为0•96、0•81和0•74。数据显示, 教育因素不是决定是否能够进入垄断性行业工作的显著因 素,但是,高等教育确实可以使得劳动力更容易从竞争性行 业和“其他行业”流动到事业性单位和机关团体,或者说从 行业收益率最低的行业流向行业收益率最高的行业。不同教 育程度劳动力的地区显示比较优势基本上没有差异,显示出 劳动力在地区之间的流动还存在很多限制,流动的成本很大。

在由5种教育程度毕业生和4种地区产生的20个地区显示比 较优势指数中,除了小学毕业生在京津沪地区现出显著的比 较劣势(0•29)以外,其他的比较优势指数都在1附近波动。

尽管如此,从地区收益率的显著差异来看,存在劳动力从中 西部向京津沪和东部省份流动的潜在动力,特别是对受高等 教育者来说,当地区之间的流动壁垒逐渐消除后,高校毕业生将向京津沪和东部省份流动,“孔雀东南飞”的现象将加 重。

五、高等教育的预期收益与劳动力流动 为了估算各种因素对个人收入的影响,我们举例来说明 教育收益与其他收益的差别。在中我们引入了控制变量以及 控制变量与教育变量的交互项,基准类别是女性、西部地区、 竞争性行业、城镇集体所有制、生产工人。根据样本数据计 算,2000年在西部地区、竞争性行业、城镇集体所有制工作 的女性生产工人的平均工资为4425元。假如小李是这样的一 位女性,但是她拥有上大学本科的机会,并且她期望大学本 科毕业后在京津沪的事业性单位从事办事人员工作,单位性 质为国有经济单位。分为以下几个步骤:首先,计算因教育而 增加的直接收益。上大学本科的年均教育收益率按8•84%计 算,则上4年大学的教育收益率为8•84%×4=35•36%;和不 上大学相比,年收入增加额为35•36%×4425元=1565元;如 果按终身工作年限38年计算,则终身总收入增加额为1565× 38=59458元。其次,计算因为工作变动带来的间接教育收益。

如果小李如愿在京津沪的国有事业性单位找到工作,那么她 的教育收益率将增加(1•87%+0%-1•39%+2•19%)×4=10• 58%;由此带来的年收入增加额为10•58%×4425元=468元;
按终身工作年限38年计算,则终身总收入增加额为468× 38=17790元。第三,计算其他收益。地区收益率、行业收益 率、单位所有制收益率、职业收益率之和为28•31%+24•7%+40•99%-9•79%=84•21%;由此带来的年收入增加额为 84•21%×4425元=3726元;按终身工作年限38年计算,则终 身总收入增加为3726×38=141599元。第四,计算全部收益增 加额。由前3项之和相加得到小李大学毕业后总的收益增加 额为59458+17790+141599=218847元。第五,大致估算教育成 本。4年的大学学费按每年5000元计算,则教育的直接成本为 20000元,另外教育的机会成本为4425元×4=17700元,因此, 教育总成本为20000+17700=37700元。第六,比较上大学增加 的收益与教育成本。从以上的粗略估计看,小李大学毕业后 的终生总收入将增加18万元左右,即使小李仍然在西部地区 的竞争性行业的集体所有制单位从事生产工作的话,那么她 上大学从收入上也是合算的。以上只是粗略估算,没有考虑 利率等诸多其他因素的影响,但是从以上分析显而易见投资 高等教育是非常有利的。从上面的模拟计算结果看,因接受 高等教育增加的收入远远小于工作变动而增加的收入,后者 大约是前者的3倍。因此,从我国目前的收入情况看,教育对 个人收入的直接影响是显著的,但是教育并不是影响个人收 入的决定性因素,地区差异、行业差异、单位所有制差异、 职业差异等因素对个人收入的影响也都非常显著。产生这些 差异的原因有很多,比如由于行业垄断、地域垄断带来的垄 断收益;因为某些行业或地区受高等教育劳动者的比例大, 存在知识和技术的外溢性,使得劳动生产率提高,通过获得 效率工资而增加个人收入;由于制度不同产生的效率,使得个人收入也不同。本文的目的只是从定量方面比较各种因素 对收入影响的大小,至于产生这些差异的深层次的原因不是 本文研究的重点。从行业显示比较优势指数来看,高中、初 中以及小学毕业生跨行业流动的概率非常小,一般来说不得 不在竞争性行业和“其他行业”中工作;相反,受高等教育者 选择在事业性单位和机关团体工作的概率要大得多,因此, 对高等教育的需求不仅体现在较高的直接教育收益上,更重 要的是要获得跨行业流动的机会;但是,对于垄断性行业而 言,即使接受了高等教育也未必能够增加进入垄断性行业的 工作机会。另外,从2000年的数据看,即使受过高等教育,劳 动力跨地区流动也是不容易的。

六、结论 本文在明瑟收入函数的基础上,利用国家统计局城市社 会经济调查队每年度进行的“中国城镇住户调查”数据对我 国城镇职工的收入影响因素进行了计量回归分析,并比较了 教育直接收益率与地区、行业、单位所有制性质、职业等其 他因素收益率的大小。借用显示比较优势指数,分析了劳动 者通过教育可能实现的流动方向和流动带来的收益。从实证 研究的结果中我们可以得出以下主要结论:首先,我国城镇 职工的教育收益率有显著的提高,简单明瑟教育收益率从 1991年的2•76%上升至2000年的8•21%。按不同教育级别计 算,随着受教育程度的提高年均教育收益率呈现出一致变大 的规律。相对于受小学教育者而言,初中、高中、中专、大学专科、大学本科的年均教育收益率依次为3•74%、5•24%、 5•40%、6•24%和8•84%。其次,教育对个人收入的直接影 响是显著的,但是教育并不是影响个人收入的决定性因素, 地区差异、行业差异、单位所有制差异、职业差异等因素对 个人收入的影响也都非常显著。第三,从显示比较优势指数 看,只有受高等教育者才最有可能跨行业流动,并通过流动 提高个人的收入。同时,数据也显示出教育对跨地区流动的 促进作用极不显著。第四,从高等教育的预期收益与成本比 较上看,在目前的学费水平下,高等教育投资的直接教育净 收益是正的,如果再考虑由高等教育导致的行业等其他因素 收益的增加以及间接教育收益增加的话,那么高等教育的回 报就会非常高,这在一定程度上解释了我国高等教育的需求 在90年代以后变得更加旺盛的原因。