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      教育擴(kuò)張政策對農(nóng)村勞動力工資水平的影響:兼論教育政策的工資效應(yīng)和分配效應(yīng)

      2023-06-05 09:00:26方超孫晗葉林祥
      關(guān)鍵詞:工資水平異質(zhì)性勞動力

      方超,孫晗,葉林祥

      (南京財經(jīng)大學(xué) 公共管理學(xué)院/經(jīng)濟(jì)學(xué)院,南京 210023)

      一、問題的提出

      黨的十一屆三中全會以來,經(jīng)濟(jì)體制改革一方面推動中國經(jīng)濟(jì)高速增長,提升人民生活福祉,另一方面收入差距的不斷擴(kuò)大折射出社會變遷的“痛點(diǎn)”。據(jù)統(tǒng)計,以基尼系數(shù)反映的中國收入不平等在1985—2014年由0.38上升到了0.469,業(yè)已超過了0.4的警戒線[1]。自1958年《中華人民共和國戶口登記條例》實(shí)施以來,城鄉(xiāng)分割的二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)就演化為中國經(jīng)濟(jì)市場的重要特征,城鎮(zhèn)和農(nóng)村3∶1的收入比引致的城鄉(xiāng)收入差距也成為中國收入差距的重要組成[2]。在此背景下,如何穩(wěn)步提高農(nóng)村勞動力的工資水平,縮小城鄉(xiāng)組間工資收入差距就成為新時代收入分配深化改革的重要課題。

      同時,教育事業(yè)改革也在公共教育擴(kuò)張政策的主導(dǎo)下取得了巨大突破。經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型時期公共教育擴(kuò)張主要集中在基礎(chǔ)教育和高等教育領(lǐng)域,1986年推行的《中華人民共和國義務(wù)教育法》(下文簡稱“義務(wù)教育法”)逐步普及、免費(fèi)了九年制義務(wù)教育;1998年頒布的《面向21世紀(jì)教育振興行動計劃》放寬了大學(xué)教育的配額限制,為勞動力市場提供了一批具有大學(xué)受教育程度的技能勞動力,九年義務(wù)教育鞏固率和高等教育毛入學(xué)率分別上升到了95.2%和54.4%(1)注:具體參見http://www.moe.gov.cn/jyb_sjzl/sjzl_fztjgb/202108/t20210827_555004.html。。當(dāng)教育事業(yè)發(fā)展及勞動力市場需求受到公共教育擴(kuò)張政策的外生沖擊時,學(xué)歷教育是否仍然具有經(jīng)典人力資本理論指涉的生產(chǎn)性和分配性功能,能夠提高農(nóng)村勞動力的工資水平,縮小農(nóng)村勞動力的組內(nèi)工資差異就成為本文的核心問題。

      與既有研究相比,本文具有以下三方面的邊際貢獻(xiàn):第一,本文聚焦經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型時期公共教育擴(kuò)張政策,在學(xué)校教育供給和勞動力市場需求間構(gòu)建供給-需求關(guān)系,通過農(nóng)村勞動力的教育收益率捕捉學(xué)歷教育的個體增收效應(yīng)和收入分配效應(yīng),有助于科學(xué)評價教育擴(kuò)張政策的社會經(jīng)濟(jì)價值;第二,本文采用最新一輪中國家庭收入調(diào)查數(shù)據(jù),能夠較為全面地刻畫現(xiàn)階段農(nóng)村勞動力的工資水平,掌握教育對工資水平的影響效應(yīng);第三,本文通過教育收益率的因果性和異質(zhì)性測量,與前期文獻(xiàn)形成縱向歷史對話,豐富相關(guān)研究成果。

      二、文獻(xiàn)綜述及假說

      自明瑟提出工資決定方程后,明瑟教育收益率便被廣泛地用來測量學(xué)歷教育的經(jīng)濟(jì)價值[3],城鄉(xiāng)分割的二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)使得以教育收益率為媒介的相關(guān)研究愈發(fā)重視對農(nóng)村勞動力市場的關(guān)注。早期研究發(fā)現(xiàn)學(xué)歷教育對農(nóng)村勞動力工資水平的影響并不明顯,甚至在20世紀(jì)70年代一度呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)的關(guān)系,直到20世紀(jì)90年代才由負(fù)轉(zhuǎn)正并上升到了3%[4]。但是,隨著勞動力市場的演化成熟,學(xué)歷教育不斷釋放提高農(nóng)村勞動力工資水平的個體增收效應(yīng),教育收益率才日益表現(xiàn)出不斷增長的長期趨勢并達(dá)到了較高水平[5]。

      (一)教育擴(kuò)張政策的國際研究趨勢

      近年來,隨著公共教育擴(kuò)張政策在轉(zhuǎn)型國家的逐步興起,以教育收益率為切入點(diǎn)的政策效果評估逐漸成為教育經(jīng)濟(jì)學(xué)和勞動經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究趨勢之一[6]。針對發(fā)達(dá)國家的研究指出,公共教育擴(kuò)張?zhí)岣吡藢W(xué)校教育向勞動力市場的畢業(yè)生輸出數(shù)量,但短期供需變化造成過度教育及文憑通脹,降低了勞動者的教育收益率[7-8]。教育收益率在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型國家的情況存在些許不同。經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型、社會變遷與教育擴(kuò)張在一定程度上提升了學(xué)歷教育的工資決定機(jī)制,從而提高了勞動者的教育收益率[9]。從國際研究趨勢上看,公共教育擴(kuò)張政策與教育收益率的變動關(guān)系相對復(fù)雜,原因在于國家所處的發(fā)展階段、勞動力市場的供需水平以及教育的工資決定機(jī)制等方面的不同,造成了教育收益率的上升或下降趨勢。

      (二)教育擴(kuò)張政策與中國教育收益率的變動

      經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型時期,中國教育事業(yè)發(fā)展主要經(jīng)歷了基礎(chǔ)教育和高等教育兩級擴(kuò)張,因而數(shù)量相當(dāng)?shù)膶W(xué)術(shù)研究分別關(guān)注了義務(wù)教育改革和高校擴(kuò)招政策對勞動者受教育程度與工資水平的外生沖擊。義務(wù)教育改革方面,既有研究充分利用“義務(wù)教育法”提供的自然實(shí)驗(yàn),借助教育法律的強(qiáng)制性構(gòu)造外生工具變量,通過工具變量或模糊斷點(diǎn)回歸設(shè)計實(shí)現(xiàn)教育改革與工資收入的因果關(guān)系推斷[10-11]。部分研究發(fā)現(xiàn),“義務(wù)教育法”實(shí)施后勞動力的受教育年限提高了8年,中國勞動力的教育收益率達(dá)到了20%[12]。當(dāng)然,也有研究指出“義務(wù)教育法”實(shí)施后的工資收入效應(yīng)源于政策干預(yù)時間和“中國奇跡”下的高速經(jīng)濟(jì)增長存在重合,導(dǎo)致相關(guān)研究高估了基礎(chǔ)教育擴(kuò)張政策的個體增收效應(yīng)[13]。

      高校擴(kuò)招方面,1998年頒布的《面向21世紀(jì)教育振興行動計劃》對高等教育毛入學(xué)率的中長期要求,為既有研究采用微觀方法識別大學(xué)教育收益率提供了便利。譬如,劉澤云[14]的研究指出,高校擴(kuò)招雖然放寬了大學(xué)教育的配額限制,但勞動者的大學(xué)教育收益率在1998—2007年仍然呈現(xiàn)不斷上升的時間趨勢。劉生龍與胡鞍鋼[15]采用斷點(diǎn)回歸設(shè)計的研究則進(jìn)一步指出,高校擴(kuò)招與城鄉(xiāng)居民個體增收之間具有較強(qiáng)的因果關(guān)系,但大學(xué)教育回報率存在城鄉(xiāng)差異,城鎮(zhèn)居民的大學(xué)教育回報率為17.1%,高于農(nóng)村居民的15.9%。此外,還有研究關(guān)注了高校擴(kuò)招與農(nóng)村勞動力大學(xué)教育機(jī)會獲得的因果關(guān)系。王琳等[16]學(xué)者的研究發(fā)現(xiàn),高校擴(kuò)招未能提高農(nóng)村勞動力的大學(xué)教育參與率,擴(kuò)招對改善大學(xué)教育機(jī)會分布的深層次影響停留在農(nóng)戶的中上階層,而對中下階層的影響較為有限。

      (三)研究述評及假說

      相關(guān)研究圍繞公共教育擴(kuò)張與教育收益率的變化業(yè)已形成了豐富的學(xué)術(shù)積累,也為學(xué)界與決策者深入理解學(xué)歷教育的經(jīng)濟(jì)價值提供了決策信息,但基于對既有文獻(xiàn)的系統(tǒng)梳理,我們發(fā)現(xiàn)該主題還存在兩方面的拓展可能:第一,受到“城市偏向型”經(jīng)濟(jì)體制改革的影響,既有研究更多關(guān)注兩級教育擴(kuò)張與城鎮(zhèn)勞動力工資收入的關(guān)系,但對農(nóng)村勞動力的關(guān)注僅在城鄉(xiāng)差異的部分研究[17-18],而以農(nóng)村勞動力為研究對象的主體研究則稍顯不足。第二,公共教育擴(kuò)張包括基礎(chǔ)教育和高等教育,但既有研究更加關(guān)注高等教育和大學(xué)擴(kuò)招的影響效應(yīng),但對“義務(wù)教育法”和義務(wù)教育改革及其收入分配效應(yīng)的關(guān)注稍顯不足[19],而這在經(jīng)典人力資本分析框架中不利于科學(xué)、全面評估不同學(xué)歷教育層級對農(nóng)村勞動力收入水平及工資差異的影響效應(yīng)。

      鑒于既有研究尚存上述拓展空間,本文在此基礎(chǔ)上提出后續(xù)實(shí)證研究有待檢驗(yàn)的研究假設(shè)。H1:經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型時期的兩次公共教育擴(kuò)張政策——義務(wù)教育改革和高校擴(kuò)招政策,具有較強(qiáng)的社會經(jīng)濟(jì)價值,能夠提高農(nóng)村勞動力的工資水平,但學(xué)歷教育的個體增收效應(yīng)在義務(wù)教育和大學(xué)教育存在異質(zhì)性的特征;H2:兩次教育擴(kuò)張政策還具有一定的收入分配效應(yīng),能在一定程度上縮小農(nóng)村勞動力因教育人力資本因素引致的組內(nèi)工資收入差距。

      三、研究設(shè)計

      (一)數(shù)據(jù)來源

      數(shù)據(jù)來源于中國居民收入分配課題組(CHIP)委托國家統(tǒng)計局調(diào)查樣本庫開展的中國家庭收入調(diào)查2018(農(nóng)村住戶適用)。中國家庭收入調(diào)查數(shù)據(jù)涵蓋北京、山西、遼寧、江蘇、山東、安徽、河南、湖北、湖南、廣東、重慶、四川、云南、甘肅以及內(nèi)蒙古等15個省份,是目前我們能夠獲得且最適宜評價公共教育政策社會經(jīng)濟(jì)價值的微觀研究數(shù)據(jù),調(diào)查總計涉及7萬余人,能在最大限度上滿足本文數(shù)據(jù)外部有效性的要求。

      基于CHIP2018(農(nóng)村住戶適用)研究數(shù)據(jù),本文對樣本做了三方面處理:第一,剔除在工資水平、教育年限等核心指標(biāo)上存在缺失值的個體;第二,剔除在勞動力市場上處于“不活躍”的個體,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)人員、家務(wù)勞動者、在休產(chǎn)假或哺乳假的婦女、在休長病假以及其他不工作、不上學(xué)的成員等;第三,將農(nóng)村勞動力的年齡范圍限定在16~65歲,同時根據(jù)“義務(wù)教育法”和高校擴(kuò)招的政策干預(yù)時間,將義務(wù)教育改革和高校擴(kuò)招的樣本年齡分別限定在1960—1980年和1971—1991年。最終得到義務(wù)教育改革和高校擴(kuò)招樣本的有效觀測值分別為5126個和5449個。

      (二)識別策略

      基于經(jīng)典工資決定方程,估計教育擴(kuò)張政策對農(nóng)村勞動力工資水平的線性影響:

      (1)

      1.因果識別

      因果識別借助兩次教育擴(kuò)張政策提供的自然實(shí)驗(yàn),通過構(gòu)造兩階段工具變量進(jìn)行估計。第一步,構(gòu)造第一階段選擇方程,識別兩次教育擴(kuò)張政策對農(nóng)村勞動力受教育程度的外生沖擊:

      Educi=α+β5Expansioni+β6Xi+γi

      (2)

      式(2)中,因變量Educi為個體受教育程度,表示農(nóng)村勞動力是否具有義務(wù)教育或大學(xué)教育的受教育程度;Expansioni為二元工具變量,當(dāng)個體受到義務(wù)教育改革或高校擴(kuò)招政策干預(yù)時Expansioni=1,反之為0,受到教育擴(kuò)張政策干預(yù)的個體有著更高的概率接受義務(wù)教育或大學(xué)教育;Xi為影響受教育程度的前定變量(2)注:受到研究數(shù)據(jù)可獲得性的掣肘,式(2)中的Xi上同式(1)。。

      第二步,將選擇方程的估計結(jié)果代入式(1),利用第二階段結(jié)果方程估計教育擴(kuò)張政策對農(nóng)村勞動力工資水平的影響。

      2.異質(zhì)性分析

      異質(zhì)性分析采用Firpo等[20]學(xué)者提供的無條件分位數(shù)回歸,利用再集中響應(yīng)函數(shù)刻畫學(xué)歷教育的異質(zhì)性增收特征,該特征也是評估教育擴(kuò)張政策收入分配效應(yīng)的重要依據(jù)。與條件分位數(shù)回歸及其處理效應(yīng)模型相比,無條件分位數(shù)回歸放寬了對于變量可觀測特征相同或相似的要求,因而增強(qiáng)了估計結(jié)果對現(xiàn)實(shí)世界的解釋力度[21-22]。

      (3)

      (三)變量處理

      1.因變量

      農(nóng)村勞動力的工資水平為本文因變量,代理指標(biāo)選擇問卷中的“2018年這份工作的收入總額”,剔除缺失值和異常值后對代理指標(biāo)做對數(shù)處理。

      2.處理變量

      教育年限是本文識別教育擴(kuò)張政策對個體受教育程度干預(yù)效果的處理變量。處理辦法是將連續(xù)變量轉(zhuǎn)換為二元變量,當(dāng)個體具有9年以上和12年以上教育年限時Educi=1,表示具有義務(wù)教育或大學(xué)教育的受教育程度(3)注:9年以上的教育年限表示農(nóng)村勞動力受到義務(wù)教育改革的影響,受教育程度至少為義務(wù)教育;12年以上的教育年限表示農(nóng)村勞動力受到高校擴(kuò)招政策的影響,受教育程度在高中以上,包括大專、本科、研究生等。;反之Educi=0。

      3.工具變量

      因果識別借助教育政策和出生日期的外生性構(gòu)造工具變量。對處理變量的技術(shù)處理分兩步進(jìn)行:(1)根據(jù)“義務(wù)教育法”和高校擴(kuò)招政策,結(jié)合法定入學(xué)年齡計算出1971年9月和1981年9月分別是義務(wù)教育改革和高校擴(kuò)招政策干預(yù)的時間截斷點(diǎn)[23];(2)利用農(nóng)村勞動力精確到月的出生日期與截斷點(diǎn)相減,取值小于等于0的個體賦值為1,即Di=1,表示受到教育擴(kuò)張政策干預(yù),反之則賦值為0,即Di=0。

      4.協(xié)變量

      協(xié)變量包括農(nóng)村勞動力的人力資本特征、個體特征以及行業(yè)特征三個方面。人力資本特征由工作經(jīng)驗(yàn)及其二次項構(gòu)成;個體特征由性別、民族、家庭規(guī)模、健康狀況、婚姻狀況、政治面貌等因素構(gòu)成(4)注:自評健康包括非常好和好,自評不健康則包括一般、不好和非常不好。;行業(yè)性質(zhì)為農(nóng)村勞動力所屬行業(yè)性質(zhì)。表1報告了全部變量的基本統(tǒng)計信息,其中處理組和控制組表示受到和未受到教育擴(kuò)張政策干預(yù)的農(nóng)村勞動力。

      表1 統(tǒng)計描述

      四、實(shí)證分析

      (一)基準(zhǔn)估計

      表2報告了利用普通最小二乘法估計的義務(wù)教育和大學(xué)教育影響農(nóng)村勞動力工資水平的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。其中,第2—4列、第5—7列分別報告的是義務(wù)教育改革和高校擴(kuò)招全樣本、男性和女性分樣本的回歸結(jié)果,各樣本在回歸過程中均控制了聚類到個體的固定效應(yīng)。

      義務(wù)教育改革方面,β1的回歸結(jié)果在全樣本、男性和女性分樣本中分別是0.20、0.164以及0.288,參數(shù)估計結(jié)果具有統(tǒng)計顯著性,其含義可以理解為與未接受義務(wù)教育的農(nóng)村勞動力相比,接受義務(wù)教育能將全體、男性和女性的年工資水平分別提高20、16.4以及28.8個百分點(diǎn)。高校擴(kuò)招方面,β1的回歸結(jié)果在全樣本、男性和女性分樣本中分別為0.318、0.296以及0.308,表明與未接受大學(xué)教育的農(nóng)村勞動力相比,接受大學(xué)教育能將全體、男性和女性年工資水平分別提高31.8、29.6以及30.8個百分點(diǎn)。普通最小二乘法的估計結(jié)果表明,雖然存在內(nèi)生性擾動,但“義務(wù)教育法”的實(shí)施和高校擴(kuò)張仍然顯示出較強(qiáng)的社會經(jīng)濟(jì)價值,大學(xué)教育的個體增收效應(yīng)高于義務(wù)教育,符合學(xué)歷教育層級異質(zhì)性的鮮明特征,研究假說H1得到驗(yàn)證。同時女性教育回報率高于男性也與既有研究結(jié)果相對一致[24]。

      協(xié)變量方面,經(jīng)驗(yàn)及其平方項的參數(shù)估計結(jié)果正負(fù)相異,體現(xiàn)出人力資本積累對工資水平的影響具有非線性的變化趨勢,該趨勢與加里·貝克爾提供的年齡-工資曲線是一致的,即工齡上升對農(nóng)村勞動力工資水平的影響呈現(xiàn)先上升再下降的倒U型變化趨勢。男性工資水平高于女性,但教育對女性個體增收的促進(jìn)作用高于男性;自評健康者的工資水平高于不健康者。

      表2 普通最小二乘法估計

      (二)內(nèi)生性檢驗(yàn)

      內(nèi)生性檢驗(yàn)借助教育擴(kuò)張政策和個體出生日期的外生性構(gòu)造工具變量,利用兩階段工具變量法估計義務(wù)教育和大學(xué)教育對農(nóng)村勞動力工資水平的因果性影響,表3報告了工具變量法的估計結(jié)果。在表3中,第2—4列為義務(wù)教育改革各樣本的估計結(jié)果,第5—7列為高校擴(kuò)招各樣本的估計結(jié)果。從兩階段工具變量法的檢驗(yàn)性指標(biāo)上看,Kleibergen-Paap rk LM和Kleibergen-Paap rk Wald F檢驗(yàn)表明本文所構(gòu)造的工具變量為強(qiáng)工具變量,因而拒絕存在弱工具變量的可能。

      第一階段估計的是個體受教育程度的選擇方程,即教育擴(kuò)張政策對農(nóng)村勞動力受教育程度的影響效應(yīng),該估計結(jié)果是本文評價教育擴(kuò)張政策是否具有教育價值的重要依據(jù)。義務(wù)教育改革方面,工具變量Expansioni的參數(shù)估計值在全樣本、男性和女性分樣本中分別為0.029、0.027以及0.034,估計結(jié)果顯著,可以理解為“義務(wù)教育法”將農(nóng)村地區(qū)全體、男性以及女性勞動力接受義務(wù)教育的概率值分別提高了2.9、2.7以及3.4個百分點(diǎn)。高校擴(kuò)招方面,工具變量Expansioni的參數(shù)估計值在全樣本、男性和女性分樣本中分別為0.098、0.096以及0.099,參數(shù)估計結(jié)果在1%水平上統(tǒng)計顯著,可以理解為1998年教育部頒布的《面向21世紀(jì)教育振興行動計劃》在農(nóng)村地區(qū)將全體、男性以及女性接受大學(xué)教育的概率值分別提高了9.8、9.6以及9.9個百分點(diǎn)。

      第二階段估計的是受教育程度影響工資水平的結(jié)果方程,該部分是判斷教育擴(kuò)張政策是否具有社會經(jīng)濟(jì)價值的重要依據(jù)。義務(wù)教育改革方面,β1的參數(shù)估計值在全樣本、男性和女性分樣本中分別為8.301、8.680以及7.718,參數(shù)估計結(jié)果顯著,表明在“義務(wù)教育法”的政策干預(yù)下,接受義務(wù)教育能將全體、男性、女性年工資對數(shù)提高830.1%、868%以及771.8%。高校擴(kuò)招方面,β1的參數(shù)估計值在全樣本、男性和女性分樣本中分別為1.819、1.447、2.303參數(shù)估計結(jié)果在1%水平上統(tǒng)計顯著,表明在《面向21世紀(jì)教育振興行動計劃》的政策干預(yù)下,接受大學(xué)教育能將全體、男性、女性年工資對數(shù)分別提高181.9%、144.7%以及230.3%。

      根據(jù)兩階段工具變量的估計結(jié)果,我們能夠得到教育擴(kuò)張政策與農(nóng)村勞動力工資水平的三點(diǎn)推論:第一,義務(wù)教育改革和高校擴(kuò)招具有較強(qiáng)的教育功能,在兩次教育擴(kuò)張政策的推動下,農(nóng)村勞動力的受教育程度得到了一定提升,教育擴(kuò)張的政策紅利向女性傾斜,擴(kuò)大了向農(nóng)村女性的教育機(jī)會供給,致使女性接受義務(wù)教育和大學(xué)教育的概率值相對于男性要高出0.7和0.3個百分點(diǎn)。第二,教育擴(kuò)張政策還具有較強(qiáng)的社會經(jīng)濟(jì)價值,突出表現(xiàn)為對個體工資的增收效應(yīng)。一方面,大學(xué)教育對個體工資的增收效應(yīng)高于義務(wù)教育階段,表明教育收益率在學(xué)歷教育層級上具有異質(zhì)性的特征,另一方面,女性在義務(wù)教育階段的教育收益率低于男性,但在高等教育階段高于男性,體現(xiàn)出教育收益率在不同學(xué)歷教育階段的個體增收效應(yīng)具有鮮明的性別差異。第三,從估計結(jié)果的縱向?qū)Ρ壬峡?工具變量法對教育收益率的估計全面高于普通最小二乘法,表明遺漏變量導(dǎo)致基準(zhǔn)估計對學(xué)歷教育經(jīng)濟(jì)價值的真實(shí)處理效應(yīng)給出了向下偏誤,不利于學(xué)術(shù)研究科學(xué)評價教育擴(kuò)張政策的個體增收效應(yīng)。

      表3 兩階段工具變量估計

      (三)異質(zhì)性分析

      1.無條件分位數(shù)回歸

      首先采用無條件分位數(shù)回歸,選擇0.1、0.25、0.5、0.75以及0.9分位點(diǎn),表示農(nóng)村勞動力在低、中低、中位數(shù)、中高以及高分位點(diǎn)上的工資水平,回歸利用自舉法進(jìn)行1000次反復(fù)抽樣后,估計結(jié)果見表4(5)注:無條件分位數(shù)回歸在Stata中利用rifreg命令進(jìn)行估計。。

      義務(wù)教育改革方面,β1的參數(shù)估計值隨工資分位點(diǎn)不斷上升呈現(xiàn)“下降-上升”的變動趨勢,該趨勢類似于V型曲線,中高工資分位點(diǎn)(τ=0.75)則是教育收益率向上偏折的拐點(diǎn)。從收入分配效應(yīng)上看,低工資分位點(diǎn)上的教育收益率為0.365(P<0.01),高于高分位點(diǎn)上的0.151(P<0.01),表明義務(wù)教育的異質(zhì)性增收特征有利于收窄農(nóng)村勞動力在低-高分位點(diǎn)上的組內(nèi)工資差異。從性別差異上看,男性在低分位點(diǎn)上的教育收益率為31.2%,相比女性的32.7%低了1.5個百分點(diǎn),但在高分位點(diǎn)上卻比女性的教育收益率高出0.3個百分點(diǎn)。

      高校擴(kuò)招方面,β1的參數(shù)估計值隨工資分位點(diǎn)不斷上升呈現(xiàn)“下降-上升-再下降-再上升”的變動趨勢,該趨勢類似于W型曲線,中位數(shù)(τ=0.5)和高分位點(diǎn)(τ=0.9)是W型曲線向上偏折的拐點(diǎn)。從收入分配效應(yīng)上看,低工資分位點(diǎn)上的教育收益率為0.278(P<0.01),低于高分位點(diǎn)上的0.502(P<0.01),表明大學(xué)教育的異質(zhì)性特征客觀上擴(kuò)大了農(nóng)村勞動力在低-高分位點(diǎn)上的組內(nèi)工資差異,這一點(diǎn)和義務(wù)教育的異質(zhì)性增收特征存在顯著不同。從性別組內(nèi)差異上看,男性在低分位點(diǎn)上的教育收益率為53.2%,比高分位點(diǎn)上的41.1%高12.1個百分點(diǎn),但女性在低分位點(diǎn)上的教育收益率為1.7%,比高分位點(diǎn)上的48.8%低47.1個百分點(diǎn),顯示出高校擴(kuò)招更有利于縮小男性勞動力的組內(nèi)工資差異,卻擴(kuò)大了女性在不同工資水平上的組內(nèi)差異。

      表4 無條件分位數(shù)回歸

      2.無條件分位數(shù)處理效應(yīng)

      與條件分位數(shù)回歸相比,無條件分位數(shù)回歸雖然放寬了計量方程中對于可觀測特征相同或相似的假設(shè)要求,提高了估計結(jié)果對現(xiàn)實(shí)世界的解釋力度,但未對內(nèi)生性引致的估計偏誤進(jìn)行處理。因此,異質(zhì)性分析進(jìn)一步借助公共教育擴(kuò)張政策構(gòu)造工具變量,通過無條件分位數(shù)處理效應(yīng)模型刻畫義務(wù)教育和大學(xué)教育的異質(zhì)性增收特征,以期為公共教育政策的收入分配效應(yīng)提供穩(wěn)健結(jié)論,表5利用自舉法反復(fù)抽樣1000次后得到無條件分位數(shù)處理效應(yīng)的估計結(jié)果(6)注:無條件分位數(shù)回歸在Stata中利用ivqte命令進(jìn)行估計。。

      義務(wù)教育改革方面,β1的參數(shù)估計值隨工資分位點(diǎn)上的不斷上升呈現(xiàn)“下降-上升”的變動趨勢,該趨勢類似于V型曲線,這一點(diǎn)與無條件分位數(shù)回歸所捕捉的異質(zhì)性增收特征基本一致,中高分位點(diǎn)(τ=0.75)則是V型曲線向上偏折的拐點(diǎn)。從收入分配效應(yīng)上看,與無條件分位數(shù)回歸相一致的是,農(nóng)村勞動力在低分位點(diǎn)上的教育收益率為18.4%,高于高分位點(diǎn)上的16%,表明針對低收入群體的基礎(chǔ)教育擴(kuò)張有利于縮小低-高收入群體間的組內(nèi)工資差異。從性別組間差異上看,男性在低分位點(diǎn)上的教育收益率高于女性,但在高分位點(diǎn)上低于女性,表明義務(wù)教育更有利于促進(jìn)低收入男性和高收入女性的工資增進(jìn),而這意味著義務(wù)教育改革的收入分配效應(yīng)能夠縮小男性勞動力的組內(nèi)工資差異,卻擴(kuò)大了女性勞動力的組內(nèi)工資差異。

      高校擴(kuò)招方面,β1的參數(shù)估計值隨工資分位點(diǎn)的不斷上升呈現(xiàn)“上升-下降-再上升”的變動趨勢,該趨勢類似于N型曲線,這一點(diǎn)與無條件分位數(shù)回歸所捕捉的W型曲線有所不同,而中低分位點(diǎn)(τ=0.25)和中高分位點(diǎn)(τ=0.75)則是N型曲線向下和向上偏折的拐點(diǎn)。從收入分配效應(yīng)上看,農(nóng)村勞動力在低分位點(diǎn)上的教育收益率為16.7%,低于高分位點(diǎn)上的35.6%,表明高校擴(kuò)招擴(kuò)大了位于收入分布兩端的工資收入差距,這一點(diǎn)與無條件分位數(shù)回歸所得結(jié)論較為一致。

      根據(jù)無條件分位數(shù)處理效應(yīng)對義務(wù)教育和大學(xué)教育的異質(zhì)性增收特征的捕捉,我們對研究假設(shè)H2做出部分修正:“義務(wù)教育法”的頒布起到了縮小收入差距的分配效應(yīng),但《面向21世紀(jì)教育振興行動計劃》與大學(xué)配額限制的放寬可能具有“精英導(dǎo)向型”的改革特征,從而擴(kuò)大了農(nóng)村勞動力因教育人力資本因素引致的組內(nèi)工資收入差距[25]。

      表5 無條件分位數(shù)處理效應(yīng)

      五、結(jié)論與討論

      (一)研究結(jié)論

      本文利用中國家庭收入調(diào)查2018(農(nóng)村住戶適用)數(shù)據(jù),通過因果性和異質(zhì)性教育收益率的測量,實(shí)證評估了教育擴(kuò)張政策對農(nóng)村勞動力工資水平的影響,得到以下幾點(diǎn)研究發(fā)現(xiàn)。

      第一,利用普通最小二乘法發(fā)現(xiàn)教育年限與個體工資水平呈正相關(guān),不同學(xué)歷教育層級間的個體增收效應(yīng)具有異質(zhì)性的特征,大學(xué)教育收益率高于義務(wù)教育階段,包括經(jīng)驗(yàn)及其平方項在內(nèi)的人力資本特征對農(nóng)村勞動力工資水平的影響在生命周期內(nèi)呈倒U型變化。

      第二,利用教育政策和出生日期的外生性構(gòu)造工具變量,采用兩階段工具變量法糾正內(nèi)生性后,第一階段估計發(fā)現(xiàn)教育擴(kuò)張政策顯著提升了農(nóng)村勞動力的受教育程度,在女性教育人力資本積累方面扮演了尤為重要的作用。與未受到教育擴(kuò)張政策干預(yù)相比,義務(wù)教育改革將農(nóng)村全體、男性和女性勞動力接受義務(wù)教育的概率值分別提高了2.9、2.7以及3.4個百分點(diǎn),而將上述群體接受大學(xué)教育的概率值分別提高了9.8、9.6以及9.9個百分點(diǎn)。

      第三,利用工具變量法的第二階段回歸,發(fā)現(xiàn)教育擴(kuò)張政策具有較強(qiáng)的社會經(jīng)濟(jì)價值,接受學(xué)歷教育顯著提高了農(nóng)村勞動力的工資水平,但義務(wù)教育的個體增收效應(yīng)高于大學(xué)教育。與未受到教育擴(kuò)張政策干預(yù)的個體相比,義務(wù)教育改革能將全體、男性和女性年工資水平提高830.1%、868%以及771.8%,高校擴(kuò)招則能將各群體的年工資水平提高181.9%、144.7%以及230.3%。

      第四,利用無條件分位數(shù)回歸進(jìn)行異質(zhì)性分析,發(fā)現(xiàn)義務(wù)教育改革和高校擴(kuò)招的異質(zhì)性增收特征分別呈現(xiàn)出V型和W型曲線的變動趨勢,其收入分配效應(yīng)存在一定的差異,義務(wù)教育改革有助于縮小組內(nèi)工資差異,但高校擴(kuò)招卻擴(kuò)大了農(nóng)村勞動力在低-高分位點(diǎn)上的組內(nèi)工資差異。進(jìn)一步利用無條件分位數(shù)處理效應(yīng)模型糾正了內(nèi)生性問題后,發(fā)現(xiàn)高校擴(kuò)招政策的異質(zhì)性收益特征由W型曲線轉(zhuǎn)變?yōu)镹型曲線。

      (二)延展討論

      本文以學(xué)歷教育的個體增收效應(yīng)和收入分配效應(yīng)為切入點(diǎn),實(shí)證評估了教育擴(kuò)張政策對農(nóng)村勞動力工資水平的影響效應(yīng),具有以下三方面的政策意涵。第一,公共教育擴(kuò)張是后發(fā)外生型國家推動教育事業(yè)跨越式發(fā)展的重要模式,也是推動我國由人力資源大國邁向人力資源強(qiáng)國的重要舉措。經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期兩次教育擴(kuò)張顯著提升了農(nóng)村勞動力的受教育程度,實(shí)現(xiàn)了教育人力資本的均質(zhì)積累,新時代的教育事業(yè)改革應(yīng)繼續(xù)深化,進(jìn)一步擴(kuò)大優(yōu)質(zhì)基礎(chǔ)教育和高等教育機(jī)會供給,提升農(nóng)村勞動力的受教育程度和人力資本質(zhì)量。第二,公共教育擴(kuò)張具有較強(qiáng)的社會經(jīng)濟(jì)價值,其個體增收效應(yīng)能夠提高農(nóng)村勞動力的工資水平,這就要求教育改革明確其和勞動力市場的供給-需求關(guān)系,增強(qiáng)教育改革應(yīng)對宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)整和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的靈敏性,充分釋放學(xué)歷教育的個體增收效應(yīng)。第三,公共教育政策尤其是高校擴(kuò)招的收入分配效應(yīng)客觀上擴(kuò)大了農(nóng)村勞動力在低-高收入分布上的組內(nèi)工資差異,這就要求新時代的高等教育內(nèi)涵式發(fā)展注重提高農(nóng)村、女性以及低收入群體的工資水平,收斂由人力資本因素引致的工資差異。

      需要指出的是,受到研究數(shù)據(jù)及其提供信息有限性的掣肘,本文在以下兩方面存在未來優(yōu)化的可能:一是受到樣本量的掣肘,利用“義務(wù)教育法”構(gòu)造工具變量進(jìn)行分樣本回歸時,義務(wù)教育改革是否是合適的工具變量還需新近的數(shù)據(jù)做進(jìn)一步驗(yàn)證。更進(jìn)一步地,“義務(wù)教育法”規(guī)定年滿6周歲的適齡兒童應(yīng)當(dāng)接受義務(wù)教育,在條件不允許的地區(qū)可適當(dāng)放寬至7周歲。但在當(dāng)前的數(shù)據(jù)條件下,我們無法獲取農(nóng)村勞動力開始接受義務(wù)教育的具體時間,因而工具變量的構(gòu)造可能不那么“純凈”,而這也是利用兩階段工具變量對于義務(wù)教育改革進(jìn)行估計時,估計結(jié)果高于基準(zhǔn)回歸的可能原因。二是公共教育政策如何通過義務(wù)教育縮小以及大學(xué)教育擴(kuò)大農(nóng)村勞動力的組內(nèi)工資收入差距,其背后的運(yùn)行機(jī)制還需要后續(xù)研究進(jìn)一步識別,而這些將成為本文后續(xù)的工作重點(diǎn)。

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