方超
(南京財(cái)經(jīng)大學(xué) 公共管理學(xué)院,江蘇 南京 210023)
教育是促進(jìn)階層流動(dòng),實(shí)現(xiàn)社會(huì)再生產(chǎn)的重要途徑。在全面建成小康社會(huì)的決勝時(shí)期,如何提高學(xué)歷教育的經(jīng)濟(jì)價(jià)值成為教育阻斷貧困代際傳遞的核心問題。教育阻斷貧困代際傳遞的根本點(diǎn)在于教育事業(yè)發(fā)展與勞動(dòng)者的人力資本積累,因此,厘清教育擴(kuò)張政策與教育人力資本投資-收益的成效成為變“輸血式”扶貧為“造血式”扶貧的關(guān)鍵舉措。改革開放以來(lái),中國(guó)通過兩次外生型的教育擴(kuò)張政策,即義務(wù)教育改革和高校擴(kuò)招,極大地推動(dòng)了教育事業(yè)發(fā)展。其中,中華人民共和國(guó)教育部在2019年7月發(fā)布的《2018年全國(guó)教育事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》中提到,小學(xué)學(xué)齡兒童凈入學(xué)率和初中毛入學(xué)率分別達(dá)到了99.95%和100.9%(1)小學(xué)學(xué)齡兒童凈入學(xué)率是指小學(xué)教育在校學(xué)齡人口數(shù)占小學(xué)教育國(guó)家規(guī)定年齡組人口總數(shù)的百分比,是按各地不同入學(xué)年齡和學(xué)制分別計(jì)算的;毛入學(xué)率是指某一級(jí)教育不分年齡段的在校學(xué)生總數(shù)占該級(jí)教育國(guó)家規(guī)定年齡組人口數(shù)的百分比,由于包含非正規(guī)年齡組學(xué)生(低齡或超齡),因此毛入學(xué)率可能會(huì)超過100%。數(shù)據(jù)來(lái)源:http://www.moe.gov.cn/jyb_sjzl/sjzl_fztjgb/201907/t20190724_392041.html。,小學(xué)與初中兩級(jí)義務(wù)教育體系已實(shí)現(xiàn)了對(duì)適齡兒童的全覆蓋,顯示出轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)時(shí)期義務(wù)教育改革取得的積極成效。
如果將教育和勞動(dòng)力市場(chǎng)視作供給-需求兩側(cè),義務(wù)教育改革在提高農(nóng)村勞動(dòng)力受教育程度的同時(shí),也為勞動(dòng)力市場(chǎng)提供了一批具有初中文化程度的勞動(dòng)力,而農(nóng)村勞動(dòng)力的義務(wù)教育收益率及相應(yīng)的組內(nèi)工資差異是否會(huì)因此產(chǎn)生變化成為本文關(guān)心的焦點(diǎn)問題。對(duì)于這一問題的關(guān)注有如下兩點(diǎn)原因:第一,從理論層面看,利用義務(wù)教育收益率能夠有效評(píng)估義務(wù)教育改革對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力工資水平的影響效應(yīng),為評(píng)價(jià)公共教育政策提供新的分析思路;第二,從實(shí)踐層面看,本文對(duì)于義務(wù)教育改革的政策效果評(píng)估,有助于決策部門將教育事業(yè)發(fā)展與勞動(dòng)力市場(chǎng)需求相結(jié)合,為深刻理解教育阻斷貧困代際傳遞的現(xiàn)實(shí)路徑,推動(dòng)農(nóng)村地區(qū)的教育減貧提供信息支撐與決策基礎(chǔ)。
受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)以及戶籍制度的影響,既有研究普遍發(fā)現(xiàn)農(nóng)村勞動(dòng)力的教育收益率低于城鎮(zhèn)勞動(dòng)力與世界平均水平[1-2]。雖然經(jīng)濟(jì)體制改革和勞動(dòng)力市場(chǎng)制度建設(shè)推動(dòng)農(nóng)村教育收益率呈現(xiàn)出先高后低的變化趨勢(shì),但學(xué)歷教育的經(jīng)濟(jì)價(jià)值在農(nóng)村地區(qū)仍然相對(duì)較低,并且義務(wù)教育階段的教育投資-收益低于中等職業(yè)教育及其他學(xué)歷教育層級(jí)[3-4]。近年來(lái),隨著教育事業(yè)改革逐漸步入深水區(qū),人們對(duì)于更加公平且更具質(zhì)量的基礎(chǔ)教育表現(xiàn)出更強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)需求,學(xué)術(shù)界增強(qiáng)了利用教育收益率進(jìn)行政策效果評(píng)估的研究[5],以期從勞動(dòng)力市場(chǎng)的視角為深化新時(shí)代教育事業(yè)改革提供依據(jù)。
相關(guān)研究大多借助1986年4月頒布的《中華人民共和國(guó)義務(wù)教育法》提供的自然實(shí)驗(yàn),通過構(gòu)造工具變量或模糊斷點(diǎn)回歸的研究方法,發(fā)現(xiàn)義務(wù)教育改革能夠有效提高農(nóng)村勞動(dòng)力的受教育程度,但既有研究較少利用義務(wù)教育收益率評(píng)估義務(wù)教育改革的個(gè)體增收效應(yīng)[6-9]。此外,還有部分研究采用了有條件和無(wú)條件分位數(shù)處理效應(yīng)模型,實(shí)證評(píng)估了義務(wù)教育改革對(duì)非農(nóng)收入水平的異質(zhì)性影響,發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)教育擴(kuò)張有利于收窄農(nóng)村勞動(dòng)力的性別工資差異[10]。
自Blinder-Oaxaca[11]提出均值分解后,工資差異成為勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)關(guān)注的經(jīng)典議題,相當(dāng)多的文獻(xiàn)不斷發(fā)掘工資差異的影響因素,發(fā)現(xiàn)歧視是工資差異的主要原因。對(duì)此,吳珊珊與孟凡強(qiáng)[12]的研究綜述曾對(duì)歧視問題做過系統(tǒng)梳理。譬如,張廣勝等[13]聚焦性別歧視,利用改進(jìn)Brown分解的研究發(fā)現(xiàn),性別歧視主導(dǎo)了農(nóng)民工的工資差異。孟凡強(qiáng)等[14]聚焦教育歧視的研究指出,雖然教育歧視對(duì)城鄉(xiāng)工資差異的影響隨時(shí)間趨勢(shì)逐步減弱,但卻成為影響城鄉(xiāng)工資差異的主要因素。
從研究主題看,還有部分研究關(guān)注了農(nóng)村或城鎮(zhèn)勞動(dòng)力組內(nèi)、組間工資差異的分布形態(tài)??偟膩?lái)看,工資差異主要分為兩種:一種是能被解釋的工資差異,即構(gòu)成效應(yīng);另一種是無(wú)法被解釋的工資差異,即結(jié)構(gòu)效應(yīng),又被稱為歧視[15-16]。譬如,屈小博[17]指出,城鎮(zhèn)本地與鄉(xiāng)-城轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力工資差異的構(gòu)成效應(yīng)逐步減弱,但市場(chǎng)歧視造成的結(jié)構(gòu)效應(yīng)卻不斷增強(qiáng),工資差異主要集中在收入分布下尾端,符合“黏地板效應(yīng)”。
既有文獻(xiàn)為本研究的順利開展提供了借鑒,但仍然存在以下不足:第一,相關(guān)文獻(xiàn)缺乏以農(nóng)村勞動(dòng)力為研究對(duì)象,通過義務(wù)教育收益率評(píng)估義務(wù)教育改革的個(gè)體增收效果,并從勞動(dòng)力市場(chǎng)的視角為調(diào)試公共教育政策提供證據(jù)支撐;第二,有關(guān)工資差異的研究尚未涉及分解由義務(wù)教育改革引致組內(nèi)工資差異;第三,教育與收入的關(guān)系問題向來(lái)受到內(nèi)生性的掣肘,但既有研究在估計(jì)教育收益率時(shí)尚未考慮由可觀測(cè)異質(zhì)性和不可觀測(cè)異質(zhì)性引致的估計(jì)偏誤。
本文數(shù)據(jù)來(lái)自北京師范大學(xué)收入分配研究院與國(guó)家統(tǒng)計(jì)局聯(lián)合開展的中國(guó)家庭收入調(diào)查項(xiàng)目(China Household Income Project,CHIP)。CHIP在1989年、1996年、2003年、2008年以及2014年共開展了5輪入戶收入調(diào)查,數(shù)據(jù)涵蓋城、鄉(xiāng)、鄉(xiāng)-城轉(zhuǎn)移(流動(dòng)人口)就業(yè)、收入等方面。本文采用CHIP2014農(nóng)村住戶適用卷,在剔除缺失值后得到樣本有效觀測(cè)值6288個(gè)。
1.因變量。根據(jù)工資決定方程的設(shè)置,農(nóng)村勞動(dòng)力的工資收入是本文的因變量。由于月工資和小時(shí)工資可能存在觀測(cè)誤差,本文選擇年工資水平作為代理指標(biāo)。
2.識(shí)別變量。1986年4月頒布的《中華人民共和國(guó)義務(wù)教育法》規(guī)定,年滿六周歲的適齡兒童都應(yīng)接受九年義務(wù)教育,結(jié)合小學(xué)入學(xué)時(shí)間為每年9月,計(jì)算出1971年9月是農(nóng)村勞動(dòng)力受義務(wù)教育改革政策干預(yù)的截?cái)帱c(diǎn)。同時(shí),為剔除自然災(zāi)害等事件對(duì)受教育程度的外生沖擊,本文將截?cái)帱c(diǎn)前后近十年出生的人群(1960年9月—1980年9月)納入樣本的識(shí)別范圍,在技術(shù)處理上將精確到月份的個(gè)體出生日期與政策干預(yù)月份相減,將取值小于等于0的賦值為1,并定義為政策干預(yù)組;反之,將取值大于0的賦值為0,并定義為未受政策干預(yù)組。從而將政策變量轉(zhuǎn)換成二元識(shí)別變量。
3.處理變量。在傾向得分估計(jì)中,需要設(shè)定處理變量才能估計(jì)義務(wù)教育改革的平均處理效應(yīng)。因此,本文對(duì)教育年限進(jìn)行二元變量設(shè)置,將教育年限在9年及以上的農(nóng)村勞動(dòng)力賦值為1,并定義為處理組,表示具有義務(wù)教育受教育程度;反之賦值為0,并定義為控制組,表示不具有義務(wù)教育受教育程度。
4.協(xié)變量。協(xié)變量主要包括農(nóng)村勞動(dòng)力的個(gè)體特征與行業(yè)特征,除人力資本變量外,參與估計(jì)的協(xié)變量主要包括性別、民族、婚姻、家庭規(guī)模、政治面貌、健康狀況與行業(yè)性質(zhì)。
表1報(bào)告了所涉變量的基本統(tǒng)計(jì)描述,處理組為受義務(wù)教育改革影響的農(nóng)村勞動(dòng)力,觀測(cè)值為2205個(gè);控制組則是未受義務(wù)教育改革影響的農(nóng)村勞動(dòng)力,觀測(cè)值為4083個(gè)。因變量方面,處理組的對(duì)數(shù)工資為10.007,相對(duì)于控制組中的9.851高出了0.156,雙T檢驗(yàn)在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著(2)對(duì)樣本進(jìn)行處理時(shí),本文將非農(nóng)戶口、居民戶口(不區(qū)分農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè))以及其他戶口剔除,同時(shí)剔除目前在勞動(dòng)力市場(chǎng)上處于“不活躍”狀態(tài)的個(gè)體,包括機(jī)關(guān)事業(yè)單位離退休人員、企業(yè)及其他單位退休人員、在校學(xué)生、失業(yè)/待業(yè)、家務(wù)勞動(dòng)者、在產(chǎn)假或哺乳假的婦女、在長(zhǎng)病假、其他不工作及不上學(xué)成員等。。人力資本變量方面,處理組的教育年限為8.426年,比控制組的7.728年多了0.698年,表明義務(wù)教育改革顯著提升了農(nóng)村勞動(dòng)力的受教育年限;處理組的工作經(jīng)驗(yàn)為23.460年,相對(duì)于控制組的33.675年要少10.215年。
表1 變量名稱、含義及描述性統(tǒng)計(jì)
實(shí)證研究采用明瑟提供的工資決定方程:
(1)
1.傾向得分匹配估計(jì)
事后觀測(cè)數(shù)據(jù)只能為研究者提供一種收入狀態(tài),接受或未接受義務(wù)教育時(shí)的工資收入,但無(wú)法提供個(gè)體未接受義務(wù)教育卻假設(shè)其接受時(shí)的工資收入,即反事實(shí)。傳統(tǒng)研究方法在處理反事實(shí)時(shí)通常將未接受義務(wù)教育的工資收入作為已接受義務(wù)教育的反事實(shí)工資,但是否接受義務(wù)教育的農(nóng)村勞動(dòng)力在可觀測(cè)特征上卻可能不同,這將導(dǎo)致傳統(tǒng)研究方法偏估農(nóng)村勞動(dòng)力的義務(wù)教育收益率。鑒于此,本文將利用傾向得分匹配法對(duì)可觀測(cè)特征引致的選擇性偏差進(jìn)行糾偏[18]。
傾向得分匹配法在技術(shù)處理上共分三步:第一,確定工資決定方程中參與估計(jì)的協(xié)變量,估計(jì)農(nóng)村勞動(dòng)力接受義務(wù)教育的條件概率擬合值;第二,根據(jù)傾向分值對(duì)處理組與控制組的樣本進(jìn)行匹配;第三,計(jì)算受到義務(wù)教育改革干預(yù)者的平均處理效應(yīng)(Average Treatment Effect on the Treated,ATT)、未受到義務(wù)教育改革干預(yù)者的平均處理效應(yīng)(Average Treatment Effect on the Untreated,ATU)以及平均處理效應(yīng)(Average Treatment Effect,ATE):
(2)
(3)
(4)
2.處理效應(yīng)模型
(5)
(6)
式(6)中,F(xiàn)μ(·)為μi的累積分布函數(shù)。根據(jù)選擇方程的估計(jì)結(jié)果,進(jìn)一步構(gòu)造二階段結(jié)果方程:
(7)
式(7)中的δi可以和式(6)中的Xi部分重合,但至少有一個(gè)識(shí)別變量X′i不在Xi中,從而確保第二階段結(jié)果方程的可識(shí)別性[19]。
3.無(wú)條件分位數(shù)回歸及其分解
傾向得分匹配和處理效應(yīng)模型只能捕捉義務(wù)教育改革影響農(nóng)村勞動(dòng)力工資水平的均值效應(yīng),但公共政策制定者可能更關(guān)心教育政策的異質(zhì)性特征。既有研究采用了有條件分位數(shù)回歸的研究方法,刻畫了義務(wù)教育對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力工資水平的異質(zhì)性影響,但該方法只能揭示自變量對(duì)因變量的有條件影響,無(wú)法為因變量的無(wú)條件變化提供合理的解釋[20]。鑒于此,本研究將采用Firpo等[21]提供的無(wú)條件分位數(shù)回歸,捕捉義務(wù)教育改革對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力工資收入的無(wú)條件影響:
E[RIF(lnwagei,Qτ)|Di]=Diβτ
(8)
式(8)中,β表示政策變量Di的邊際變化對(duì)Qτ分位點(diǎn)上工資收入的邊際影響,即義務(wù)教育改革對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力工資分布的無(wú)條件影響。
為考察義務(wù)教育改革對(duì)工資差異的影響效應(yīng),本文在無(wú)條件分位數(shù)回歸的基礎(chǔ)上進(jìn)一步采用Firpo等[21]提供的權(quán)重重置法,通過構(gòu)建反事實(shí)的工資分布,將工資差異分解為能夠解釋的構(gòu)成效應(yīng)和不能被解釋的歧視,利用再集中相應(yīng)函數(shù)(Recentered Influence Function,RIF)進(jìn)行無(wú)條件估計(jì):
(9)
(10)
海洋不僅承載著生活的文明和歷史,也承載著我們未來(lái)的希望。它起伏的巨大范圍是我們經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、糧食安全資源以及遏制氣候變化影響的解決方案的關(guān)鍵。然而,由于人類活動(dòng)的不利影響,海洋承受著巨大的壓力。海洋污染、漂白珊瑚礁、海水溫度升高和不可持續(xù)捕撈不斷發(fā)生。最近關(guān)于捕魚活動(dòng)中的人口販運(yùn)、野生動(dòng)物販運(yùn)以及武器和毒品走私的調(diào)查結(jié)果也揭露了對(duì)海洋的間接威脅。
基準(zhǔn)回歸采用普通最小二乘法估計(jì)農(nóng)村勞動(dòng)力的教育收益率與義務(wù)教育收益率(表2)。教育收益率方面,β1在方程(1)—(3)中的參數(shù)估計(jì)值分別為0.046、0.035和0.060,表明全樣本、男性以及女性勞動(dòng)力的整體教育收益率分別為4.6%、3.5%和6.0%。義務(wù)教育收益率方面,β1在方程(4)—(6)中分別為0.149、0.101和0.240,表明全樣本、男性以及女性勞動(dòng)力的義務(wù)教育收益率分別為14.9%、10.1%和24%。
根據(jù)方程(4)對(duì)控制變量的估計(jì)結(jié)果可知:接受義務(wù)教育能將男性、漢族勞動(dòng)力的工資水平提高43.2與25.9百分點(diǎn);黨員或民主黨派的身份特征并不能給農(nóng)村勞動(dòng)力帶來(lái)正向工資效應(yīng),政治資本與個(gè)體工資水平不具有正相關(guān)性;健康狀況較好的勞動(dòng)力的工資水平比自評(píng)健康狀況較差的高22.5百分點(diǎn);已婚勞動(dòng)力相對(duì)于未婚勞動(dòng)力的工資水平要高22.7百分點(diǎn);家庭規(guī)模與工資水平呈負(fù)相關(guān),兄弟姊妹個(gè)數(shù)越多則工資水平越低,這符合資源系數(shù)理論與同胞競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)。
表2 普通最小二乘法估計(jì)結(jié)果
1.平衡性檢驗(yàn)
為保證樣本匹配后的平衡性,首先采用Imbens[22]提供的方法確定并篩選參與估計(jì)的協(xié)變量及其形式(3)確定參與估計(jì)的協(xié)變量包括:工作經(jīng)驗(yàn)、工作經(jīng)驗(yàn)平方、政治面貌、行業(yè)性質(zhì)、婚姻狀況、性別、家庭規(guī)模、健康狀況、經(jīng)驗(yàn)平方項(xiàng)與經(jīng)驗(yàn)平方項(xiàng)的交叉項(xiàng)、家庭規(guī)模與家庭規(guī)模的交叉項(xiàng)以及性別與經(jīng)驗(yàn)平方項(xiàng)的交叉項(xiàng)。。其次,借鑒Rubin提供的平衡性檢驗(yàn)原則,從以下3個(gè)方面檢驗(yàn)樣本的平衡性:(1)檢驗(yàn)處理組與控制組的標(biāo)準(zhǔn)化偏差減少幅度;(2)檢驗(yàn)協(xié)變量在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)匹配后是否存在差異;(3)利用Pseudo-R2、均值偏差、B值和R值等診斷性指標(biāo),檢驗(yàn)樣本是否滿足匹配要求。從圖1可以看出,雖然數(shù)據(jù)匹配在一定程度上消耗了部分觀測(cè)樣本,但處理組與控制組在匹配后變得更為聚攏,并且大多數(shù)觀測(cè)值落入共同取值范圍內(nèi),表明匹配后的整體效果較好(4)匹配前的樣本量為6288個(gè),匹配后落入共同取值范圍內(nèi)的樣本量為6044個(gè),耗損樣本為244個(gè)。。
與匹配前數(shù)據(jù)相比,匹配后的偽R2、偏差均值、B值以及R值均呈現(xiàn)不同幅度的下降。除了異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤的核匹配外,所有匹配的B值均小于25%,R值則落入[1.12,1.41]的取值區(qū)間內(nèi),多項(xiàng)診斷性指標(biāo)滿足樣本整體平衡性檢驗(yàn)的要求。此外,絕大部分協(xié)變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)匹配后均有所下降,標(biāo)準(zhǔn)化偏差小于10%,t檢驗(yàn)結(jié)果表明幾乎所有協(xié)變量不能拒絕處理組與控制組之間不存在顯著差異的原假設(shè),故有理由認(rèn)為數(shù)據(jù)匹配具有良好的平衡性(5)限于文章篇幅,文中并未報(bào)告樣本整體平衡性與協(xié)變量的平衡性檢驗(yàn)結(jié)果,備索。。
圖1 數(shù)據(jù)匹配前后的核密度函數(shù)
2.平均處理效應(yīng)估計(jì)
從表3報(bào)告的估計(jì)結(jié)果來(lái)看,ATT、ATU、ATE的參數(shù)估計(jì)值在5種匹配策略中基本一致,并且均通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn),表明更換匹配策略后,估計(jì)結(jié)果仍然具有較高的一致性。通過比較OLS與ATT、ATU以及ATE的參數(shù)估計(jì)值發(fā)現(xiàn),OLS相對(duì)于真實(shí)處理效應(yīng)給出了向下估計(jì),基準(zhǔn)估計(jì)由于并未涉及自選擇問題而高估了義務(wù)教育改革的處理效應(yīng)。
從參數(shù)估計(jì)值上看,接受義務(wù)教育者的平均處理效應(yīng)(ATT)在5種匹配策略分別是0.194、0.142、0.145、0.144和0.186,將參數(shù)估計(jì)值橫向整理后,得到農(nóng)村勞動(dòng)力的義務(wù)教育收益率落入[0.142,0.194]的取值區(qū)間內(nèi),說明在糾正選擇性與反事實(shí)偏差后,接受義務(wù)教育能將農(nóng)村勞動(dòng)力的工資水平提升14.2%~19.4%,估計(jì)結(jié)果高于基準(zhǔn)回歸估計(jì)的結(jié)果。進(jìn)一步分析ATT、ATU、ATE的參數(shù)估計(jì)不難發(fā)現(xiàn),估計(jì)值的總體趨勢(shì)表現(xiàn)出ATU>ATE>ATT,表明未接受義務(wù)教育的農(nóng)村勞動(dòng)力如果接受義務(wù)教育將能顯著提高自身的工資水平。
表3 傾向得分匹配估計(jì)結(jié)果
表4 處理效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果
1.無(wú)條件分位數(shù)回歸
從表5的無(wú)條件分位數(shù)回歸結(jié)果來(lái)看,受教育年限的參數(shù)估計(jì)值在低收入分位點(diǎn)、中低收入分位點(diǎn)、中位數(shù)、中高收入分位點(diǎn)以及高收入分位點(diǎn)分別為0.319、0.151、0.137、0.106和0.103,各分位點(diǎn)上的參數(shù)估計(jì)值均通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn),表明相對(duì)于未接受義務(wù)教育的農(nóng)村勞動(dòng)力,接受義務(wù)教育能將農(nóng)村勞動(dòng)力在各分位點(diǎn)上的工資水平提高31.9%、15.1%、13.7%、10.6%和10.3%。受教育年限的參數(shù)估計(jì)值隨收入分位點(diǎn)的上升而單調(diào)下降,表明義務(wù)教育改革對(duì)低收入群體的個(gè)體增收效應(yīng)強(qiáng)于高收入群體,因而針對(duì)低收入群體的基礎(chǔ)教育擴(kuò)張有利于縮小因人力資本因素引致的工資收入差距。
表5 無(wú)條件分位數(shù)回歸估計(jì)結(jié)果
控制變量方面,男性工資水平在各分位點(diǎn)上高于女性,但性別工資差異隨收入分位點(diǎn)的上升而縮??;漢族勞動(dòng)力的工資水平高于少數(shù)民族,但不同民族的組間工資差異隨收入分位點(diǎn)的上升而收斂;具有黨員或民主黨派政治身份的農(nóng)村勞動(dòng)力在工資水平上低于不具有政治資本的農(nóng)村勞動(dòng)力,但估計(jì)結(jié)果在中高收入分位點(diǎn)和高收入分位點(diǎn)上不具有統(tǒng)計(jì)功效;自評(píng)身體健康狀況正向影響農(nóng)村勞動(dòng)力工資水平,但影響效應(yīng)隨收入分位點(diǎn)的上升而下降;已婚勞動(dòng)者的工資水平高于未婚勞動(dòng)者,參數(shù)估計(jì)值隨收入分位點(diǎn)的上升呈現(xiàn)先下降再上升的V型曲線。
2.無(wú)條件分位數(shù)回歸分解
表6報(bào)告了以義務(wù)教育改革為二分變量的分解結(jié)果,參數(shù)估計(jì)包含Panel A(總差異)、Panel B(構(gòu)成效應(yīng))和Panel C(結(jié)構(gòu)效應(yīng))三部分。
表6 無(wú)條件分位數(shù)回歸分解結(jié)果
在Panel A中,總工資差異表明:未受到義務(wù)教育改革影響的農(nóng)村勞動(dòng)力,在不同收入分位點(diǎn)上的對(duì)數(shù)工資顯著低于受到義務(wù)教育改革影響的農(nóng)村勞動(dòng)力,總體工資差異由低收入分位點(diǎn)上的-0.185下降到高收入分位點(diǎn)上的-0.147。一方面,總差異隨收入分位點(diǎn)的上升表現(xiàn)出先上升再下降的倒V型曲線;另一方面,低分位點(diǎn)上的工資差異高于高分位點(diǎn),表明義務(wù)教育改革引致的工資差異具有“黏地板效應(yīng)”的鮮明特征。此外,構(gòu)成效應(yīng)隨收入分位點(diǎn)的上升呈現(xiàn)“上升-下降-上升”的N型曲線,結(jié)構(gòu)效應(yīng)也呈現(xiàn)類似的N型曲線特征。從參數(shù)估計(jì)值來(lái)看,構(gòu)成效應(yīng)在各分位點(diǎn)上的估計(jì)結(jié)果分別為-0.010、-0.291、-0.262、-0.299和-0.305,在總體工資差異中的占比分別為5.41%、103.93%、109.17%、202.03%以及207.48%,能夠被勞動(dòng)者可觀測(cè)特征所解釋的構(gòu)成效應(yīng)主導(dǎo)了中高和高收入分位點(diǎn)上的工資差異;結(jié)構(gòu)效應(yīng)在各分位點(diǎn)上的估計(jì)結(jié)果分別為-0.195、-0.011、-0.022、0.152以及0.158,在總體工資差異中的占比分別為105.41%、3.78%、9.17%、102.70%以及107.48%,無(wú)法被勞動(dòng)者可觀測(cè)特征所解釋的“歧視”主導(dǎo)了低分位、中高以及高分位點(diǎn)上的工資差異。
公共教育政策的效果評(píng)估是近年來(lái)學(xué)界與決策者關(guān)注的焦點(diǎn)議題。本文基于義務(wù)教育改革提供的自然實(shí)驗(yàn),通過測(cè)量農(nóng)村勞動(dòng)力的因果性與異質(zhì)性教育收益率,分解工資差異及其影響因素,實(shí)證評(píng)估了義務(wù)教育改革的實(shí)施效果,得到以下結(jié)論:
第一,義務(wù)教育改革顯著提高了農(nóng)村勞動(dòng)力的受教育程度與工資水平,但傳統(tǒng)研究方法受到選擇性偏差與內(nèi)生性的掣肘,無(wú)法實(shí)現(xiàn)教育與收入的因果關(guān)系推斷。首先,利用基準(zhǔn)回歸測(cè)得農(nóng)村勞動(dòng)力的教育收益率和義務(wù)教育收益率分別為4.6%和14.9%。其次,利用傾向得分匹配法糾正可觀測(cè)異質(zhì)性后,發(fā)現(xiàn)農(nóng)村勞動(dòng)力的義務(wù)教育收益率約為14.2%~19.4%。最后,利用處理效應(yīng)模型糾正不可觀測(cè)異質(zhì)性后,發(fā)現(xiàn)義務(wù)教育改革的收入效應(yīng)為33.6%~34.3%。第二,義務(wù)教育改革對(duì)于不同收入群體具有異質(zhì)性的增收特征。利用無(wú)條件分位數(shù)回歸發(fā)現(xiàn)義務(wù)教育改革的收入效應(yīng)隨收入分位點(diǎn)的上升單調(diào)下降,低收入群體的義務(wù)教育收益率高于高收入群體,表明義務(wù)教育改革能夠更好地促進(jìn)低收入群體的個(gè)體增收,因而有利于縮小因人力資本因素引致的工資差異。第三,義務(wù)教育改革在一定程度上造成了農(nóng)村勞動(dòng)力的組內(nèi)工資差異。利用無(wú)條件分位數(shù)回歸分解發(fā)現(xiàn),農(nóng)村勞動(dòng)力的總工資差異主要集中在低收入分位點(diǎn)上,具有“黏地板效應(yīng)”的鮮明特征;構(gòu)成效應(yīng)對(duì)于工資差異的貢獻(xiàn)值高于結(jié)構(gòu)效應(yīng),表明能夠被勞動(dòng)者可觀測(cè)特征所解釋的因素主導(dǎo)了現(xiàn)階段農(nóng)村勞動(dòng)力的工資差異,教育年限、工作經(jīng)驗(yàn)及其平方項(xiàng)構(gòu)成的人力資本變量是影響構(gòu)成效應(yīng)的主要因素。
從公共教育政策的實(shí)施效果上看,1986年4月頒布的《中華人民共和國(guó)義務(wù)教育法》一方面推動(dòng)了我國(guó)教育事業(yè)的發(fā)展,另一方面通過提高農(nóng)村勞動(dòng)力的工資水平推動(dòng)了農(nóng)村地區(qū)的減貧增收,顯示出公共教育政策具有較強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)價(jià)值。更為重要的是,義務(wù)教育改革的異質(zhì)性增收特征顯示出針對(duì)農(nóng)村低收入群體的基礎(chǔ)教育擴(kuò)張,能夠有效縮小因人力資本因素引致的工資收入差距,這對(duì)于釋放教育人力資本的生產(chǎn)性與分配性功能,發(fā)揮教育阻斷貧困代際傳遞的功能性價(jià)值有著較強(qiáng)的政策意涵:
首先,政府部門應(yīng)切實(shí)承擔(dān)供給基礎(chǔ)教育的公共責(zé)任,進(jìn)一步夯實(shí)農(nóng)村地區(qū)的義務(wù)教育鞏固率;其次,各級(jí)政府應(yīng)增強(qiáng)對(duì)農(nóng)村貧困地區(qū),尤其是“三區(qū)三州”義務(wù)教育經(jīng)費(fèi)的投入力度,減輕貧困家庭接受義務(wù)教育的負(fù)擔(dān)和機(jī)會(huì)成本;最后,在有條件的農(nóng)村地區(qū),政府部門可適當(dāng)提高義務(wù)教育的供給質(zhì)量,將基礎(chǔ)教育供給由校內(nèi)教育適時(shí)延伸至校外,同時(shí)規(guī)范校外教育供給的市場(chǎng)化運(yùn)作,通過高質(zhì)量的義務(wù)教育供給,一方面滿足人民群眾對(duì)于更加公平且更具質(zhì)量的義務(wù)教育訴求,另一方面形成早期人力資本積累,為農(nóng)村勞動(dòng)力進(jìn)入勞動(dòng)力市場(chǎng)后獲得更高的工資收益奠定前期基礎(chǔ)。
南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)2021年2期