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      教育的財(cái)富異質(zhì)性回報(bào)分析

      2019-03-22 02:37梁銀鶴周建波董志勇
      關(guān)鍵詞:基尼系數(shù)教育

      梁銀鶴 周建波 董志勇

      摘要:采用CHIPS 1995年和2002年、CFPS 2010年的微觀數(shù)據(jù),研究全國(guó)財(cái)富不平等變動(dòng)情況,估計(jì)教育的財(cái)富異質(zhì)性回報(bào)。結(jié)果發(fā)現(xiàn):個(gè)人教育水平對(duì)于財(cái)富的正向影響大于對(duì)于收入的影響。異質(zhì)性分析結(jié)果表明,教育回報(bào)率在城鄉(xiāng)之間和調(diào)查年份之間都存在異質(zhì)性。分位數(shù)回歸的結(jié)果表明,教育對(duì)財(cái)富和收入的影響存在非線性關(guān)系,教育信號(hào)對(duì)于低財(cái)富人群有更大影響。因此,政府應(yīng)該加大對(duì)于農(nóng)村和低財(cái)富人群的教育投入,以緩解我國(guó)財(cái)富差距。

      關(guān)鍵詞:教育;財(cái)富不平等;收入不平等;基尼系數(shù)

      中圖分類號(hào):D14;D31? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A? ?文章編號(hào):1007-2101(2019)02-0013-08

      一、引言

      改革開(kāi)放后,特別是社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制確立后,國(guó)家鼓勵(lì)私有產(chǎn)權(quán)激發(fā)了市場(chǎng)活力,也促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展。個(gè)人可以通過(guò)自身努力,將自身的人力資本轉(zhuǎn)換為個(gè)人收入和財(cái)富。由于個(gè)體之間能力和稟賦的差異,其所得到的經(jīng)濟(jì)回報(bào)也有不同,居民之間必然存在財(cái)富和收入的差距和不平等。教育通過(guò)改變個(gè)人的人力資本,進(jìn)而影響個(gè)人在勞動(dòng)力市場(chǎng)上的物質(zhì)性回報(bào)和非物質(zhì)性回報(bào),并且教育也可以通過(guò)擴(kuò)寬個(gè)體的投資渠道和投資回報(bào)率來(lái)影響財(cái)產(chǎn)性收入和個(gè)人財(cái)富[1]。因此,教育對(duì)于財(cái)富和收入具有直接和間接的影響。那么,在市場(chǎng)化進(jìn)程逐步推進(jìn)的過(guò)程中,我國(guó)1990年代至今的財(cái)富和收入不平等變化趨勢(shì)是什么?教育如何影響財(cái)富和收入不平等程度?這個(gè)問(wèn)題的回答對(duì)于我國(guó)收入分配改革和國(guó)家教育政策制定都有重要意義。

      目前關(guān)于我國(guó)財(cái)富不平等程度影響機(jī)制的研究,部分是從住房的私有化進(jìn)程(特別是住房體制改革)的角度進(jìn)行分析。1990年代中后期,我國(guó)住房體制改革毫無(wú)疑問(wèn)增加了農(nóng)村財(cái)富,但是也顯著擴(kuò)大了城市和農(nóng)村地區(qū)的財(cái)富不平等[2]。比如,Porter和Park(2012)研究了住房改革和中國(guó)住房市場(chǎng)的代際轉(zhuǎn)移和老年人的幸福度,認(rèn)為我國(guó)1990年代的住房體制改革把房產(chǎn)從單位分給居民,這個(gè)不可預(yù)期的意外所得隨著房產(chǎn)價(jià)格的增長(zhǎng),顯著影響了財(cái)產(chǎn)持有量和被影響的城市居民財(cái)富[3]。同時(shí),也有學(xué)者對(duì)遺產(chǎn)機(jī)制和家庭財(cái)富杠桿等因素進(jìn)行分析。比如,吳衛(wèi)星等(2016)研究了家庭財(cái)務(wù)杠桿因素對(duì)于不同家庭之間財(cái)富差距的影響,發(fā)現(xiàn)財(cái)富杠桿促使富裕家庭的財(cái)富增長(zhǎng)更快,這最終導(dǎo)致了家庭財(cái)富差距的擴(kuò)大[4]。另外,部分研究從代際人力資本轉(zhuǎn)移進(jìn)行了分析。相關(guān)研究認(rèn)為,人力資本從父母到子女的轉(zhuǎn)移是家戶財(cái)富和收入能力的非常重要的機(jī)制[5]。Saez and Zucman(2016)認(rèn)為,財(cái)富不平等的增長(zhǎng)是由于高收入人群與儲(chǔ)蓄不平等的增長(zhǎng)[6]。Lusardi等(2017)認(rèn)為金融知識(shí)是一個(gè)關(guān)鍵的決定因素,金融知識(shí)使得個(gè)人能夠更好地分配一生的資源,并且退休財(cái)富不平等的30%至40%是由財(cái)務(wù)知識(shí)造成的[7]。

      本文采用CHIPS 1995年和2002年、CFPS 2010年的微觀數(shù)據(jù),分析教育對(duì)于個(gè)人財(cái)富和個(gè)人收入的影響。與以往文獻(xiàn)相比,本文主要有以下三點(diǎn)邊際貢獻(xiàn)。第一,以往研究主要采用單年份或者兩個(gè)年份的數(shù)據(jù)[8-10],本文的研究時(shí)間是1995年、2002年和2010年,時(shí)間跨度大于現(xiàn)有研究,可以對(duì)我國(guó)1990年代至今的不平等狀況進(jìn)行更為詳細(xì)的梳理和對(duì)比分析,從而研究結(jié)果更具有代表性。第二,McKinley(1993)側(cè)重于農(nóng)村樣本[8],Park and Shen(2015)側(cè)重于45歲以上樣本[9],而本文不僅分析城鎮(zhèn)和農(nóng)村樣本,并且戶主的年齡沒(méi)有限制。第三,以往對(duì)于我國(guó)財(cái)富不平等產(chǎn)生原因的分析主要側(cè)重于住房體制改革的影響分析,雖然1990年代的住房體制改革對(duì)于我國(guó)的影響非常大,但是住房私有化改革主要影響在事業(yè)單位工作的家庭,對(duì)其他家庭的影響相對(duì)小。因此,本文從教育的角度分析財(cái)富不平等和收入不平等產(chǎn)生的原因,這對(duì)于不平等的文獻(xiàn)是有益的補(bǔ)充。

      二、數(shù)據(jù)處理方法和變量定義

      (一)數(shù)據(jù)來(lái)源

      本文分別采用中國(guó)家庭收入調(diào)查(China Household Income Projects,CHIPS)的1995年和2002年數(shù)據(jù)以及中國(guó)家庭追蹤調(diào)查(China Family Panel Studies,CFPS)的2010年數(shù)據(jù)。采用CFPS 2010數(shù)據(jù)而不采用CHIPS 2013數(shù)據(jù),主要有以下兩個(gè)原因。第一,由于CHIPS 2013的對(duì)外公布數(shù)據(jù)中缺失了房屋價(jià)值的變量1,而這個(gè)變量在家戶的財(cái)富中占比非常高,根據(jù)Knight和Li(2016)采用CHIPS 2013的研究結(jié)果,在全國(guó)層面,家戶的房屋價(jià)值占家戶總財(cái)富的71.1%[10]。如果采用缺失房產(chǎn)財(cái)富的調(diào)查數(shù)據(jù),計(jì)算和估計(jì)結(jié)果的偏誤會(huì)非常大。第二,雖然兩個(gè)調(diào)查的省份有差異,但是在調(diào)查方法和財(cái)富與收入變量的定義方面,CFPS與CHIPS調(diào)查幾乎完全一致。因此,為了更加精確地估計(jì)家戶財(cái)富水平,參照Li和Wan(2015)的方法[11],本文采用CFPS 2010年數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)2010年家戶財(cái)富水平進(jìn)行測(cè)度。

      雖然CHIPS 2013的對(duì)外公布數(shù)據(jù)中不包含房屋價(jià)值的變量,但是CHIPS 2013的全樣本和全變量中應(yīng)該是包含房屋價(jià)值的數(shù)據(jù)。比如Knight和Li(2016)采用CHIPS 2013的數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)的家戶財(cái)富水平進(jìn)行了測(cè)度,其中就包含家戶房產(chǎn)的數(shù)據(jù)。

      (二)財(cái)富變量的定義和處理方法

      本文將財(cái)富定義為家戶擁有的所有凈資產(chǎn)的當(dāng)前市場(chǎng)價(jià)值,這與Piketty等(2017)的定義一致[12]。因此,由于相比較于非人力資本財(cái)富,人力資本不能在市場(chǎng)上售賣(mài),本文的財(cái)富概念不包含人力資本。另外,本文采用Knight and Li(2016)的方法[10],把家戶的財(cái)產(chǎn)分為以下七類。

      第一,凈房屋價(jià)值等于房屋價(jià)值減去房屋負(fù)債。(1)對(duì)于那些報(bào)告了房屋面積,但是沒(méi)有報(bào)告房屋價(jià)值的樣本,本文先計(jì)算得到該縣或者市的平均房屋價(jià)格,然后通過(guò)“該地區(qū)平均房屋價(jià)格*房屋面積”的方程來(lái)對(duì)房屋總價(jià)值進(jìn)行估算。需要說(shuō)明的是,雖然這種方法可以解決房屋價(jià)值的缺失值問(wèn)題,但是由于把缺失值用平均值替代,那么樣本的波動(dòng)性就會(huì)降低,從而會(huì)低估財(cái)富的基尼系數(shù)。(2)對(duì)于沒(méi)有房屋所有權(quán),但是報(bào)告了房屋面積和房屋價(jià)值的樣本,我們?cè)O(shè)定其房屋價(jià)值為0。(3)在CFPS調(diào)查樣本中,對(duì)于共有房屋產(chǎn)權(quán)的樣本,借鑒Knight和Li(2016)的方法[10],本文認(rèn)為家戶具有50%的產(chǎn)權(quán)對(duì)其房屋價(jià)值進(jìn)行估算。(4)對(duì)于2002年和2010年的調(diào)查數(shù)據(jù)中,房屋每平米價(jià)格高于100 000元或者低于10元的樣本,采用該縣或者市的平均房屋價(jià)格對(duì)其房屋價(jià)值進(jìn)行重新估算。

      第二,凈金融資產(chǎn)。(1)對(duì)于金融資產(chǎn)總價(jià)值不等于自報(bào)告的總價(jià)值的情況,本文以自報(bào)告的加總價(jià)格為準(zhǔn)。(2)對(duì)于擁有某項(xiàng)金融資產(chǎn),但是沒(méi)有報(bào)告具體金額的樣本。本文根據(jù)該縣或者市該項(xiàng)金融資產(chǎn)的平均價(jià)值來(lái)對(duì)其進(jìn)行估算。

      第三,非房屋負(fù)債。本文采用非房屋負(fù)債單項(xiàng)的加總數(shù)據(jù)。

      第四,生產(chǎn)性固定資產(chǎn)。對(duì)于CHIPS數(shù)據(jù),本文采用農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)性固定資產(chǎn)(在問(wèn)卷中報(bào)告的)的加總數(shù)據(jù);對(duì)于CFPS數(shù)據(jù),用農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)的固定生產(chǎn)資產(chǎn)的單項(xiàng)數(shù)據(jù)加總得到。

      第五,消費(fèi)耐用品。本文采用家戶有形財(cái)產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值,比如私人(非商業(yè))的汽車和其他耐用消費(fèi)品。對(duì)于在CHIPS和CFPS的部分?jǐn)?shù)據(jù)僅僅公布的家戶耐用消費(fèi)品的件數(shù),但是沒(méi)有公布單項(xiàng)或者加總的耐用品價(jià)值的樣本,本文采用以下兩種方法進(jìn)行估算。(1)CHIPS 1995的城市數(shù)據(jù)缺失耐用消費(fèi)品價(jià)格或者價(jià)值數(shù)據(jù),本文采用CHIPS 1995的農(nóng)村樣本建立耐用品總價(jià)值與每種消費(fèi)品數(shù)量的回歸方程(不含截距項(xiàng)),然后把每種消費(fèi)品的估計(jì)價(jià)格與數(shù)量進(jìn)行相乘得到總價(jià)值。(2)對(duì)于CFPS 2010數(shù)據(jù),本文采用城鎮(zhèn)住戶調(diào)查數(shù)據(jù)(UHS)估計(jì)出該年耐用消費(fèi)品的平均價(jià)格,然后再估算家戶耐用消費(fèi)品的總價(jià)值。

      第六,農(nóng)村土地價(jià)值。由于農(nóng)村土地價(jià)值沒(méi)有準(zhǔn)確的數(shù)據(jù),所以本文采用Li and Wan(2015)的方法進(jìn)行估算[11],具體方法如下。一畝水地等于兩畝旱地;家戶農(nóng)業(yè)凈收入等于農(nóng)業(yè)收入減去生產(chǎn)成本?;趦艮r(nóng)業(yè)收入的25%來(lái)自于土地,并且土地的回報(bào)率為25%(McKinley,1993)[8]。本文計(jì)算的土地價(jià)值為家戶凈農(nóng)業(yè)收入的25/8。另外,由于我國(guó)的城市家戶不擁有土地,因此,本文設(shè)定城市家戶的土地價(jià)值為0。

      第七,其他資產(chǎn),主要包含不屬于以上的資產(chǎn)類別。本文主要變量的描述統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

      (三)實(shí)證策略

      本文主要研究教育對(duì)于個(gè)人財(cái)富和個(gè)人收入的影響,估計(jì)方程為

      ln_wealthijt=?琢+?茁*edu_yearijt+?酌*Xijt+?鬃j+?濁t(yī)+?著ijt

      ln_incomeijt=?琢+?茁*edu_yearijt+?酌*Xijt+?鬃j+?濁t(yī)+?著ijt(1)

      其中,回歸部分的被解釋變量為CPI調(diào)整后的人均財(cái)富和CPI調(diào)整后的人均收入。由于財(cái)富和收入的值比較大,為了估計(jì)結(jié)果的可讀性和部分消除異方差問(wèn)題,本文對(duì)人均財(cái)富和人均收入進(jìn)行了對(duì)數(shù)化處理。并且,本文也采用未進(jìn)行CPI調(diào)整的人均財(cái)富和人均收入作為被解釋變量進(jìn)行了分析,估計(jì)結(jié)果與已有結(jié)果差異不大。

      另外,本文對(duì)于所有回歸結(jié)果都進(jìn)行了以下三點(diǎn)處理。第一,為了控制個(gè)體特征X對(duì)于結(jié)果的影響,在回歸中額外控制了城鎮(zhèn)與農(nóng)村的虛擬變量和戶主的年齡和性別。第二,為了剔除地區(qū)異質(zhì)性對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響,在所有回歸中均控制了地區(qū)(市縣)固定效應(yīng)?鬃j,并且所有回歸結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)誤都采用地區(qū)層面cluster處理。第三,由于本文的研究年份為1995—2010年,年份跨度很大,因此,所有回歸結(jié)果也都控制了調(diào)查年份固定效應(yīng)?濁t(yī)。

      不過(guò),對(duì)于以上方程的估計(jì),可能存在反向因果、遺漏變量和測(cè)量誤差等內(nèi)生性問(wèn)題。第一,反向因果問(wèn)題。由于本文的調(diào)查樣本為戶主及其配偶,這部分人群已經(jīng)成家立業(yè),基本完成了學(xué)業(yè)。那么,個(gè)人財(cái)富水平變化很難影響十幾年前(甚至幾十年前)的個(gè)人最高受教育程度。因此,個(gè)人受教育程度與個(gè)人財(cái)富之間不存在反向因果的問(wèn)題。第二,遺漏變量和測(cè)量誤差的問(wèn)題。對(duì)于遺漏變量問(wèn)題最直接的解決方法是工具變量法,比如采用所在地區(qū)的平均受教育年限[13]、農(nóng)民所在村莊到附近初中的時(shí)間[14]作為個(gè)人受教育程度的工具變量。但是,這兩個(gè)變量可能與地區(qū)層面的遺漏變量(比如,經(jīng)商文化)相關(guān),這會(huì)導(dǎo)致工具變量必須滿足的“排他性假設(shè)”不成立。另外,根據(jù)Angrist等[15],在樣本之間具有較大差異的情況下,工具變量估計(jì)的結(jié)果可能只是“順從者”(compliers)的處理效應(yīng),這只占很小的比例,從而會(huì)導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果不能很好的估計(jì)出整體影響。因此,本文認(rèn)為代理變量的估計(jì)結(jié)果可能比工具變量更加穩(wěn)健。另外,本文在控制變量中,控制了個(gè)人特征,以及地區(qū)與時(shí)間層面的固定效應(yīng),以控制個(gè)體異質(zhì)性和隨地區(qū)與時(shí)間不變因素的影響。

      三、財(cái)富與收入的不平等趨勢(shì)分析

      由于本文對(duì)于缺失值和異常值的處理方法與Knight和Li(2016)不同[10],因此,本文計(jì)算的財(cái)富和收入值與其有差異。不過(guò),本文更加側(cè)重于趨勢(shì)分析,具體數(shù)值的微小差異對(duì)于結(jié)果的分析沒(méi)有太大影響。由圖1可知,我國(guó)1995年、2002年和2010年財(cái)富和收入的基尼系數(shù)情況主要有以下三個(gè)特點(diǎn)。

      第一,從圖1中的收入和財(cái)富洛倫茲曲線可以發(fā)現(xiàn),1995年、2002—2010年,收入和財(cái)富的洛倫茲曲線都逐漸向右側(cè)傾斜,這說(shuō)明收入和財(cái)富的不平等程度都有增大的趨勢(shì)。并且,財(cái)富洛倫茲曲線向右側(cè)傾斜的程度要高于收入洛倫茲曲線,這也說(shuō)明,從1995—2010年,我國(guó)居民的財(cái)富不平等程度要高于收入不平等程度。

      第二,在1995年和2002年,財(cái)富基尼系數(shù)增加量小于收入的基尼系數(shù)。這可能是由于在20世紀(jì)90年代,財(cái)富作為一個(gè)存量的變量,在房產(chǎn)價(jià)格變化不是非??斓那闆r下,收入增長(zhǎng)主要靠?jī)?chǔ)蓄增長(zhǎng);而收入作為流量的變量,會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)迅速地做出調(diào)整。從2002—2010年,收入不平等趨勢(shì)得到有效緩解。

      第三,2002—2010年,我國(guó)的財(cái)富基尼系數(shù)變化率明顯大于收入變化率。2002年以后,隨著我國(guó)加入WTO和市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的深化,偏向性技術(shù)進(jìn)步使得收入差距明顯擴(kuò)大。與此同時(shí),由經(jīng)濟(jì)發(fā)展引致的房產(chǎn)價(jià)格迅速上升導(dǎo)致城市之間、城鄉(xiāng)之間的家戶財(cái)富差距明顯增長(zhǎng),受益于房產(chǎn)財(cái)富增長(zhǎng)快的家戶有明顯的家戶財(cái)富增長(zhǎng)。

      四、回歸分析

      (一)教育對(duì)于財(cái)富和收入的影響(基礎(chǔ)回歸)

      從表2的第(1)列和第(2)列中可以看到四種受教育水平對(duì)于人均財(cái)富和人均收入都有顯著的正向影響。這說(shuō)明教育作為個(gè)人人力資本的重要標(biāo)志,對(duì)于個(gè)人的財(cái)富和受教育的水平影響很大。同時(shí),戶主與配偶平均受教育水平對(duì)于人均財(cái)富和人均收入的系數(shù)最大,這說(shuō)明家戶的投資和收入決策主要根據(jù)兩者的平均受教育水平,而僅僅根據(jù)戶主受教育水平可能使得估計(jì)結(jié)果的系數(shù)有偏誤。另外,根據(jù)教育程度的系數(shù)大小可以發(fā)現(xiàn),教育對(duì)于財(cái)富值的影響要大于對(duì)于收入的影響,這與Park and Shen(2015)的結(jié)論是不一致的[9]。這可能有兩方面的原因。第一,兩篇文章的時(shí)間跨度不同,而且教育的財(cái)富回報(bào)率和收入回報(bào)率自20世紀(jì)90年代至今發(fā)生著變化。Park和Shen(2015)主要采用CHARLS 2011基線調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行研究[9],而本文的時(shí)間跨度為1995年至2010年,從本文的表2中也可以看出,在1995年和2002年,教育對(duì)于財(cái)富的作用大于收入(與Park and Shen(2015)的結(jié)論有差異)[9],而在2010年,教育對(duì)于財(cái)富的改善作用小于收入(與Park and Shen(2015)的結(jié)論一致)[9]。第二,教育對(duì)于財(cái)富改善作用的年份差異,可能與我國(guó)20世紀(jì)90年代實(shí)施的住房改革和國(guó)有企業(yè)改革有關(guān)。我國(guó)居民在20世紀(jì)80年代擁有的個(gè)人財(cái)富值比較少,社會(huì)財(cái)富主要由國(guó)家支配。但是,20世紀(jì)90年代實(shí)施的住房體制改革和國(guó)有企業(yè)改革打破了這種格局,不過(guò),這次改革主要是政府和企事業(yè)單位的城鎮(zhèn)居民受益,這部分人群的受教育程度普遍比較高,因此,在1995年和2002年,教育對(duì)財(cái)富的改善作用要明顯大于對(duì)于收入的改善作用。

      另外,本文也分析了教育對(duì)于財(cái)富與收入的城鄉(xiāng)差異。根據(jù)表2第(3)至(6)列的估計(jì)結(jié)果,城市地區(qū)的教育收入回報(bào)率和財(cái)富回報(bào)率高于農(nóng)村地區(qū)。這可能是由于以下兩個(gè)原因?qū)е碌摹5谝?,城鄉(xiāng)之間財(cái)富回報(bào)率差異。由于信貸投向和投資渠道可達(dá)性存在城鄉(xiāng)差異(Lusardi等,2017)[7],財(cái)富回報(bào)率也存在明顯差距,進(jìn)而對(duì)影響財(cái)富轉(zhuǎn)變?yōu)槭杖氲那喇a(chǎn)生影響。第二,城市工資溢價(jià)效應(yīng)的存在。人口在城市集聚會(huì)在提升本地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)提升城市的教育回報(bào)率,提升城市的工資溢價(jià),導(dǎo)致教育對(duì)于城市影響的作用大于對(duì)于農(nóng)村樣本的影響。另外,根據(jù)全樣本與城鄉(xiāng)分樣本估計(jì)結(jié)果的對(duì)比可以發(fā)現(xiàn),城市地區(qū)教育的兩種回報(bào)率都高于全國(guó)平均水平,而農(nóng)村地區(qū)的教育回報(bào)率低于全國(guó)平均水平。

      (二)教育對(duì)于財(cái)富和收入的年份差異(分調(diào)查年份)

      對(duì)于人均財(cái)富來(lái)說(shuō),教育對(duì)于財(cái)富在各個(gè)調(diào)查年份有明顯差異,從1995—2002年,教育對(duì)于人均財(cái)富的促進(jìn)作用增長(zhǎng)明顯,這可能與我國(guó)在20世紀(jì)90年代實(shí)施的國(guó)有企業(yè)改革和住房私有化政策有關(guān)。1991年和1996年實(shí)施的城市住房私有化改革在1998年大規(guī)模實(shí)施,這種房產(chǎn)帶來(lái)的財(cái)富以外所得對(duì)于家戶的財(cái)富有明顯提升,這次改革主要影響城市居民中在事業(yè)單位工作的人群,而這部分人群的受教育水平整體比較高。同時(shí),城市居民還更多地享有“鐵飯碗”,比如保障就業(yè)、住房、健康保險(xiǎn)、救濟(jì)金和其他福利,而這些福利是農(nóng)村居民不能得到的(即使移民到城市)[16]。因此,在個(gè)人人力資本和1990年代住房私有化改革的共同作用下,2000年前后的教育財(cái)富回報(bào)率和收入回報(bào)率發(fā)生了顯著變化。同時(shí),相比較于CHIPS 2002的樣本,CFPS 2010調(diào)查樣本下的教育財(cái)富回歸率變化不大,而收入的回報(bào)率發(fā)生了明顯的變化,這可能是由于兩方面的原因?qū)е碌摹5谝唬?002年和2010年的家戶中房產(chǎn)價(jià)值的占比越來(lái)越高,這說(shuō)明房產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)對(duì)于家戶財(cái)富的影響非常大,并且,這種變化與原住民的受教育水平無(wú)關(guān)。第二,2002年以后,由于WTO和我國(guó)市場(chǎng)化改革的推動(dòng),人力資本逐漸在市場(chǎng)中發(fā)揮作用,教育的收入回報(bào)率迅速提升,并且在城市工資溢價(jià)的作用下,教育對(duì)于人均收入的作用越來(lái)越大。

      另外,從表3的回歸結(jié)果中可以看出,在三個(gè)調(diào)查年份下,教育對(duì)于個(gè)人住房財(cái)富的影響要小于對(duì)于總凈財(cái)富的影響;并且三個(gè)年份相比,2002年教育對(duì)住房財(cái)富產(chǎn)生的影響最大,這種影響呈現(xiàn)“先上升,再下降”的態(tài)勢(shì)。這是因?yàn)椋谧》克接谢母锖?,住房?cái)富主要取決于自己的工作性質(zhì)是否屬于事業(yè)單位,以及所在地區(qū)制定的房屋私有化價(jià)格與自身的人力資本關(guān)系不大。同時(shí),2000年以后,我國(guó)房屋價(jià)格的上漲主要與所在地區(qū)的房屋價(jià)格有關(guān),而與自身的人力資本關(guān)系越來(lái)越弱。另外,教育對(duì)于非住房財(cái)富的影響逐年增加,并且一直大于對(duì)于住房財(cái)富的作用。

      五、進(jìn)一步分析:教育對(duì)財(cái)富和收入的非線性影響

      為了研究不同財(cái)富和收入水平的教育邊際報(bào)酬率差異,采用分位數(shù)回歸,分不同的調(diào)查年份和城鄉(xiāng)地區(qū),選擇5個(gè)具有代表性的分位數(shù),進(jìn)一步研究教育對(duì)于人均財(cái)富和個(gè)人收入的影響。表4的回歸結(jié)果可以得到以下兩點(diǎn)結(jié)論。

      第一,不論全國(guó)和城鄉(xiāng)層面,教育對(duì)于人均財(cái)富的影響均呈現(xiàn)下降趨勢(shì),也就是說(shuō),隨著財(cái)富的增長(zhǎng),教育信號(hào)對(duì)于財(cái)富的影響逐漸變?nèi)?,這可能與房產(chǎn)財(cái)富有關(guān)。對(duì)于高財(cái)富人群來(lái)說(shuō),房產(chǎn)財(cái)富占比較高,并且教育對(duì)于房產(chǎn)財(cái)富的影響比較小,因此財(cái)富值越高,教育對(duì)于總凈財(cái)富的影響越小。

      第二,對(duì)于城市來(lái)說(shuō),教育對(duì)于收入的影響逐漸下降,對(duì)于農(nóng)村而言,教育對(duì)于收入的影響呈現(xiàn)出“倒U”的形態(tài),這與居民的個(gè)人收入構(gòu)成有很大關(guān)系。對(duì)于低收入人群來(lái)說(shuō),個(gè)人收入主要是非財(cái)產(chǎn)性收入,這部分收入主要是個(gè)人在勞動(dòng)力市場(chǎng)中,通過(guò)自身人力資本來(lái)實(shí)現(xiàn)收入增長(zhǎng),而人力資本與教育的關(guān)系較強(qiáng);另外,對(duì)于高收入人群來(lái)說(shuō),個(gè)人收入中財(cái)產(chǎn)性收入的比重要高于低收入人群,而財(cái)產(chǎn)性收入主要取決于自身的財(cái)產(chǎn)擁有量和資產(chǎn)回報(bào)率,這些變量受教育的影響要小很多。因此,對(duì)于城市和農(nóng)村的高收入人群來(lái)說(shuō),教育對(duì)其影響會(huì)小一些。這也意味著,農(nóng)村地區(qū)教育水平的提升對(duì)于低收入群體財(cái)富和收入的作用要大于高收入人群,因此,提升農(nóng)村平均受教育水平會(huì)有助于改善農(nóng)村的財(cái)富和收入不平等程度。

      六、結(jié)論和政策建議

      在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下,群體之間的人力資本、努力程度和運(yùn)氣等有很大的差異,這使得居民內(nèi)部的私有收入和財(cái)富積累出現(xiàn)很大差異。而收入是流量的概念,相對(duì)容易被體察和改善。但是,財(cái)富是存量的概念,一旦形成,很難逆轉(zhuǎn)。同時(shí),相對(duì)于收入不平等,財(cái)富不平等對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有更加明顯的負(fù)面作用[17]。因此,對(duì)于財(cái)富不平等的研究需要引起足夠重視。本研究主要結(jié)論如下:

      第一,在1995年、2002年和2010年,財(cái)富和收入的基尼系數(shù)在增加,并且財(cái)富不平等程度都高于收入的不平等程度。改革開(kāi)放至今(特別是1992年社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制建設(shè)至今),我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得了長(zhǎng)足進(jìn)步,社會(huì)收入和財(cái)富分配格局也發(fā)生了巨大變革。經(jīng)過(guò)住房體制改革、國(guó)有企業(yè)改革和市場(chǎng)化改革等一系列改革,人力資本在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用逐步增強(qiáng),人力資本回報(bào)率不斷增加。但與此同時(shí),我國(guó)的財(cái)富不平等程度也在逐步變大,重視程度有待進(jìn)一步加強(qiáng)。

      第二,戶主受教育水平對(duì)于人均財(cái)富和人均收入都有顯著的正向影響,而教育對(duì)于財(cái)富值的影響要大于對(duì)于收入的影響,并且這種影響具有異質(zhì)性。城市地區(qū)的教育收入回報(bào)率和財(cái)富回報(bào)率高于農(nóng)村地區(qū)。另外,教育對(duì)于住房財(cái)富的影響小于對(duì)總凈財(cái)富的作用。從1995—2002年,教育對(duì)于人均財(cái)富的促進(jìn)作用有明顯增長(zhǎng),同時(shí),相比較于CHIPS 2002的樣本,CFPS 2010調(diào)查樣本下的教育財(cái)富回歸率變化不大,而收入的回報(bào)率變化明顯。

      第三,分位數(shù)回歸結(jié)果表明,教育對(duì)財(cái)富和收入的影響存在非線性關(guān)系。隨著財(cái)富增長(zhǎng),教育信號(hào)對(duì)于財(cái)富的影響逐漸變?nèi)?不過(guò),對(duì)于農(nóng)村而言,教育對(duì)于收入的影響呈現(xiàn)出“倒U”的形態(tài);農(nóng)村地區(qū)教育水平提升對(duì)于低收入群體財(cái)富和收入的作用要大于高收入人群,因此,政府應(yīng)該加大對(duì)于農(nóng)村和低財(cái)富人群的教育投入。一方面,加大農(nóng)村的教育基礎(chǔ)設(shè)施投入,推行免費(fèi)午餐和義務(wù)教育階段免費(fèi)政策,以及擴(kuò)大高中教育的質(zhì)量和規(guī)模。另一方面,對(duì)于低收入人群來(lái)說(shuō),不論城市和農(nóng)村,都應(yīng)該加大在職培訓(xùn)的力度和覆蓋范圍,通過(guò)重點(diǎn)扶持來(lái)調(diào)節(jié)社會(huì)財(cái)富和收入不平等程度。

      注釋:

      ①雖然CHIPS 2013的對(duì)外公布數(shù)據(jù)中不包含房屋價(jià)值的變量,但是,CHIPS 2013的全樣本和全變量中應(yīng)該是包含房屋價(jià)值的數(shù)據(jù)。比如Knight和Li(2016)采用CHIPS2013的數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)的家戶財(cái)富水平進(jìn)行了測(cè)度,其中就包含家戶房產(chǎn)的數(shù)據(jù)。

      ②為了剔除通貨膨脹對(duì)于財(cái)富和收入的影響,使得各年份數(shù)據(jù)更有可比性,本文采用省級(jí)層面各年份的CPI指數(shù),以1995年基準(zhǔn)年份,對(duì)于個(gè)體指標(biāo)進(jìn)行了調(diào)整。

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      責(zé)任編輯:母愛(ài)英

      An Analysis of the Wealth Heterogeneity Return of Education

      Liang Yinhe, Zhou Jianbo, Dong Zhiyong

      (School of Economics, Peking University, Beijing 100871,China)

      Abstract: This article uses the microscopic data set of the 1995,2002 CHIPS and the 2010 CFPS to analyze the changes in wealth inequality in China,and estimate the impact of education on inequality. The results show that the positive impact of education on wealth value is greater than that of income. The results of heterogeneity analysis show that,the rate of return on education has a heterogeneity between the urban and rural areas,and each survey year. Besides,the quantile regression results show that,there is a nonlinear relationship between education and wealth and income,and educational signals have a greater impact on low wealth people. Therefore,in order to alleviate the wealth gap in China,the government should increase the educational investment forrural and low wealth groups.

      Key words:education,wealth inequality,income inequality,Gini coefficient

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