教育收益率模型的研究浅析基于mincer个人收入函数.doc

.教育收益率模型研究浅析基于Mincer个人收入函数 摘要：本文首先分析了教育投资的成本、收益、风险，并介绍了目前普遍用于分析教育收益率的模型Mincer个人收入函数；在对目前文献研究情况进行概述后指出，鉴于我国所特有的情况，以及当前阶段我国教育出现的一些特点，应在控制变量中引入全日制教育；并且，相对也其它教育阶段，更要重点分析研究生教育的收益率，以及教育投资的风险。关键词：教育收益率 明瑟个人收入函数 全日制教育 研究生教育 风险The Expand on the Model of Return to Education ABSTRCT: The paper analyses the cost, return and risk about personal educa- tion. Then based on the introduction of the Mincer Income Function, which is the most common model used to measure return to education, the paper suggest to introduce full-time education as dummy invariable. More effort should be spent to study the return to postgraduate education and the measure of risk companied with return to education.KEY WORDS: return to education; Mincer Income Function; full-time education；Postgraduate education; risk analysis王文举(1965 - ) ,男,吉林东丰人,首都经济贸易大学副校长,教授,博士生导师,博弈论与经济仿真研究。韩蓓（1978- ），女，河北石家庄人，首都经济贸易大学数量经济学博士研究生，博弈论与经济仿真研究。联系地址：北京市丰台区丰台南路看丹苑4号楼1112 邮编 100070联系方式箱：beihan_一、引 言美国著名经济学家舒尔茨认为, 人力资本是“体现于人身体上的知识、能力、健康”，但必须通过教育、培训、健康、迁移等形式进行投资才能取得，其中, 个体教育投资是人力资本投资的主要组成部分。教育具有增加劳动者未来收益的功能：增加家庭或个人的货币收入和改善福利状况、工作条件、生活品质，以及拥有较大的职业流动性、更多的行业选择机会和更好的社会地位或声誉的等其他非货币化收益。在各国劳动力市场中，教育与收入之间的正相关都较为普遍。并且，个体教育投资多是家庭内部代际间的投资行为，家庭或父母的利他行为，以及情感、习俗、社会观念等因素使得对教育未来收益的理性分析与抉择受到较多干扰；教育投资所带来的声誉、地位等非经济收益（比如，“惟有读书高”者的示范作用）不可低估。因此，虽然一直以来我国就有重视教育的传统，但把教育看作一项投资，对未来收益、即相应风险的考虑较少，相关研究乏善可陈。自1999 年以来，中国高等教育规模以前所未有的速度扩张，各种类型的高等教育在校学生总规模已达到2000万人。在高校扩招的背景下，对高学历的追逐开始在国内蔓延。众多用人单位的门槛不断提高，要求硕士、博士，甚至博士后。大学生在各城市的就业“日益困难”，为了能获得更好的就业机会与更高的收入，越来越多的人选择考研，其中还有数目可观，年复一年不懈奋斗专职考研的啃老一族。对高学历的追逐，从积极的角度说，既可以提高个人的受教育水平，增加社会的人力资本含量，又可以对毕业生做到分流，分散社会就业压力。但对社会经济发展的负面影响也已显现，高学历人才失业呈上升趋势。高学历者失业是知识失业知识失业是指受过较高教育的劳动力处于不得其用状态，一方面表现为失业，另一方面表现为干些与专业毫无相干的工作。的一种显性形式，大规模的知识失业会造成资源浪费，降低社会整体工作效率。并且，高等教育的成本也逐年提高，单就学费来看，从1995 年到2000 年普通高等学校平均年学费从800元增加到4500 元，2001 年起学费又有较大幅度的增长，其中研究生学费的增长还远高于本科教育。教育支出在家庭支出中占有较大比重，对大多数家庭来说都是一个不小的负担，在我国各个地区，教育支出还对家庭其他消费有着不同程度的挤出作用。除此以外，对个人来说，为获得高等学历还要付出多年读书的辛苦。同时，就业压力从本科生不断上移，应届毕业研究生的起薪不断降低。高等教育的收益不确定性在增大，2007年研究生报名人数首次出现了增速下降，这似乎表明对研究生教育的选择已经开始趋于理性。社会中关于高校扩招的讨论十分激烈，学术界对教育收益的讨论也逐渐深入。研究教育收益率，为个体理性选择提供参考，可在一定程度上规避个体教育投资风险，是提高教育和人才资源效率的重要基础，也是实现个体、社会和政府投资效用最大化的有效途径。因此，对个体教育投资收益率进行理论和实证研究是十分必要的。二、教育的收益、成本、风险分析按照消费理论、投资理论、以及人力资本理论, 个人是否投资教育必须综合考虑教育投资成本、收益以及风险情况, 并通过权衡分析比较然后做出决策。(一) 个人教育投资成本 靳娟、杨光永，个人教育投资的均衡分析，中央财经大学学报，2006年第10期个人教育投资的成本主要包括以下几方面：1、直接成本。是指由于接受教育所发生的直接费用支出, 主要有学杂费、书本费、其他学习用品的费用等, 以及由于上学带来的额外生活支出如食宿费、交通费、通讯费等。2、间接成本。主要指因受教育不能参与工作而失去的可能收入，即机会成本，该部分收入既包括工资性收入、投资性收入、还包括通货膨胀对收入的影响，比如，近几年在我国大多数城市房价上涨迅速，早参加工作的人财富积累较早，购房时间也较早，投资教育而后参加工作的人购买同样商品房的支出会高于前者，两者的差额同样也属于教育的机会成本。间接成本是影响个人教育投资的最重要原因。个人教育投资具有边际成本递增的特点，在于：1、直接成本大幅度增加。目前在各国的教育体制中，随着受教育年限的增加, 投资者个人所承担的直接成本增加较快。并且，我国高等教育的直接成本逐年上涨趋势非常明显。2、机会成本上升。随着年龄的增长，人力资本的积累，受教育者获得更高报酬的机会也在递增, 所以教育的机会成本也迅速上升。 (二) 个人教育投资收益个人教育投资的收益包括以下几个方面：1、未来更高的收入。一般而言, 个体收入水平与其所接受教育的年限成正相关。为了弥补在校接受教育的成本，个体都希望得到高薪回报。新华网2004 年考研调查发现：本科生考研人群中多数以追求高薪为目的。由此看来，薪资已成为首否进行教育投资的重要决策变量。2、未来更多的选择机会。教育程度较高者对工作地点、行业、闲暇等能有更多的选择机会。3、非货币收益。个体受教育程度越高，社会的认可度越高，给予的社会地位、名誉也越高。（三）个人教育投资风险个体教育投资风险主要来源于其收益风险，由多种不确定性因素产生：赵宏斌、赖德胜，个体教育投资风险与教育资产组合选择，教育研究2006年第8期个体教育投资是一个长周期过程。投入过程很长，大学毕业需要16年的时间，博士毕业则至少需要20年以上；收益期也很长，贯穿于个体工作的整个过程。其周期要经历几十年的时间，并且受系统性因素、个体因素等的影响很大。随着受教育年限的增加, 受教育者面临的风险也越来越大。人力资本依附于个体而存在，与其所有者不可分离，而个体教育投资收益必须在劳动力市场通过职业选择，与物质资本结合才能实现。教育投资收益是劳动力市场与产品或资本市场共同作用的结果，使得教育投资收益有较大的不确定性，主要包括市场风险、个性风险和意外风险。市场风险指由于人才市场需求情况变动导致的收入不确定性；个性风险指由于未结合投资者的个性特点进行教育投资导致投资回报的不确定性；意外风险指因遇到疾病、意外等不可抗拒力因素导致的人力资本投资损失。三、Mincer个人收入函数（一）基本模型及其扩展形式明瑟（Mincer，1974）以人力资本理论为基础，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。而人力资本主要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。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，除教育年限外，Mincer个人收入函数中还包含了工作年限和工作年限的平方项，计量回归方程的表达式如下： (1)其中wage为从业人员的工资收入，edu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），为随机扰动项。1表示教育收益率，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为正。2 和3分别表示工作年限和工作年限的平方项对个人收入的影响。在分析不同层次的教育收益率差异时，对（1）式进行扩展，用一系列代表不同教育程度的虚拟变量代替edu，通过虚拟变量的系数来表示虚拟变量代表的教育程度与基准类别变量之间的教育收益率差异，具体回归方程表达式如下： (2)其中edui和i分别表示不同的受教育程度以及相应的教育收益率，利用回归结果，很容易计算出不同教育程度的教育收益率的差异。并且，当log(y)是一个模型的因变量时，虚拟变量的系数乘以100，近似描述了在保持其他因素不变时y的百分比差异 Wooldridge J. M. (2003), Introductory Econometrics, A Modern Approach, second edition, 清华大学出版社，使用对数函数和指数函数的简单数学性质，可以给出精确计算的差异。由于Mincer收入函数过分简化了收入的决定因素，因此，在实际应用中一般会添加个人能力、学校质量、性别、行业、地区等重要因素为控制变量，以方便做比较分析： （3）其中为表示不同个人能力、学校质量、性别、地区、行业的虚拟变量。Mincer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，是教育经济学领域最常见的衡量教育收益率的方法。（二）利用Mincer个人收入函数的研究状况：目前，我国相关文献主要利用Mincer个人收入函数，对个人教育收益率的动态变动趋势进行分析，并通过控制变量分析在劳动力市场分割下，收入的行业差异、城乡差异、性别差异等等。黄国华（2006）的实证研究表明，我国个人教育收益率逐年上升的 黄国华，非观测效应和教育收益率，数量经济技术经济研究2006 年第4 期，到90年代末期, 我国城镇的个人教育收益率水平已与国际平均水平基本一致（10%左右）。这一变动趋势与中国城镇劳动力市场改革和工资制度改革密不可分。另外，根据新古典经济理论，教育投资应和其他投资一样，呈现边际报酬递减规律，即随着教育水平的提高，教育收益率表现出下降趋势。对世界发达国家的研究验证了这一规律。但中国却不同，虽然我国教育收益率水平不高，但高等教育的收益率高于中等教育和初等教育，这主要源于我国劳动力市场的分割和制度性约束。1、行业差异在中国这样的转型市场经济体系中，劳动力市场中存在较多壁垒，基于政府规制的行业垄断大量存在，垄断行业的工资收入普遍较高，因此众多文献研究都引入虚拟变量对该差异进行了设定。并且，所有的研究都发现，不同所有制结构部门的教育收益率存在差异，一般是国有部门和公共部门的教育收益率低于私人部门。大多文献认为，这是由于国有部门和公共部门的劳动力资源配置的市场化程度低于私人部门造成的(杜育红、孙志军，2003)。岳昌君（2004）的实证分析中，竞争性行业与垄断性行业之间教育收益率的差异显著，事业性单位和机关团体的教育收益率大于竞争性行业。2、地区差异由于地区发展不平衡和城乡二元结构，高教育程度劳动者从经济发达地区向不发达地区、从农村向城市的流动十分普遍。研究表明，城镇居民个体的教育收益率明显高于农村。李实和李文彬(1994)用1988年全国数据的估计表明，城市个体收益率比农村个体收益率高出近2个百分点。李春玲(2003)的研究表明2001年两者的差距达到了7个百分点。并且，东部地区各级的教育收益率普遍高于西部地区。岳昌君（2004）的实证分析得出，内陆地区不仅比沿海地区绝对收入少，并且教育收益率低，地区差异十分明显。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%。这为缘何众多大学毕业生选择在京、沪，以及东部城市就业给出了依据和解释。3、性别差异基本所有的实证研究都表明我国工资存在明显的性别差异，女性的教育收益率高于男性。岳昌君（2004）的分析表明，在2000 年的样本中，女性平均受教育年限比男性少0.3 年（差3%），可是女性的平均年收入比男性少1863 元（差22%）。余学军（2000）的研究表明1986年男女收益率的差异为2个百分点，1994年该差异继续扩大。这也为资助女性接受更多教育的公共政策或慈善活动提供了很好的依据。四、对进一步研究的浅要分析通过对上述文献的综述可以看到，目前我国教育收益率的研究已经取得了很大进步。不过，我国教育发展迅速，不同发展阶段特点也有较大差异。笔者以为，以Mincer个人收入函数为基础，结合我国教育的特点，对教育收益率进行研究具有重要的意义，或者可以成为下一步工作的重点，比如引入虚拟变量教育形式（全日制教育与在职学历教育），对研究生教育收益率进行研究、对教育投资收益风险进行定量研究等。但是，鉴于目前阶段微观数据的可得性，本文仅阐述引入上述问题的考虑，以及如何就这些问题建立模型，使用微观数据对相应问题进行实证分析是下一步研究工作的重点。1、引入虚拟变量教育形式（全日制教育与在职学历教育）目前研究一般只区分被调查者的最后学历，但好像尚未有文献区分该学历的获得形式。在我国全日制教育与在职学历教育是两种重要的教育形式，区别在于后者是在工作的同时，利用业余时间接受更高层次的教育。原来在职学历教育的途径较少，主要是电大和自考。随着成人教育的开展，各个高等院校都成立了学生规模可观的成人教育部门，提供在职高等教育。2004年，高校普通本专科4,473,422人，成人本专科2,211,580人，后者人数为前者的近一半，如将网络本专科（839,325人）、学历文凭考试（129,805人）计算在内，数量更为巨大。（1）忽略教育形式因素对教育收益率估计的影响在职教育与全日制教育在计算教育收益率时的不同之处在于，接受教育时间同时也是工作经验积累时间，如果不将两者加以区分，势必会影响到参数估计，影响情况取决于工作经验的计算方式。若在数据中个体工作时间可以直接获得，则不加区分影响不大；由于个体的工作时间较难获得，而年龄相对容易获知，因此大多数实证研究中一般通过间接计算得出个体的工作时间：工作时间=年龄接受教育年限上学年龄。在个体在职接受教育的情况下，工作时间少于实际工作时间，若采用上述间接计算方式，会低估工作经验积累对收入增加的作用。鉴于目前工作单位对对工作经验的重视，以及薪酬状况，忽略在职教育的形式，会低估了工作经历和在干中学对人力资本的增加作用，并对教育收益率的估计产生较大的影响。（2）模型设定： （4） 模型中为教育形式，全日制教育该变量取1，非全日制教育形式该变量取0；模型引入了三个交互项，教育变量和教育形式的交互项，教育变量和控制变量的交互项，以及教育形式和控制变量的交互项，相应的系数分别有以下含义：表示教育收益率在不同教育阶段全日制教育与非全日制教育的差异，比如，在大学本科教育阶段全日制教育形式和非全日制教育形式两者的教育收益率的差异程度，研究生教育阶段全日制教育和非全日制教育两种教育形式收益率的差异，等等。表示教育收益率不同教育阶段在不同个人能力、学校质量、性别、地区、行业等控制变量之间的差异。表示教育收益率在上述控制变量之间在不同形式下的差异，比如，在不同行业两种不同教育形式教育收益率的差异，不同性别两种不同教育形式教育收益率的差异，等等。进而可以得出，哪些行业的人更有倾向在工作之后继续接受非全日制教育，男性和女性谁有更强的意愿在工作之余进行非全日制教育的学习。具体到数据收集过程中，对被调查样本的教育程度增加教育形式的指标，并且增加工作年限指标，以此推算被调查样本在初次就业时的受教育程度。2、重视对研究生教育收益率的研究在接受教育程度中，研究一般分为大专及以上、中专、高中、初中、小学以及其他七类，有的将本科及以上从中分出增加为八类，极少将研究生从中分出单独进行研究并计算其教育收益率，以及和本科教育收益率的差异。而此类研究恰恰是最有实际意义和研究价值的。（1）研究生教育收益率研究的重要意义与其它教育程度相比，研究生教育的投资决策更接近于理性。这是因为，由于高等教育资源的相对稀缺，我国本科教育的收益率高于中学教育的收益率（这与国际发达国家随着教育程度的提高，教育年限的增加，教育收益率逐渐降低的情况不同）。并且，按照劳动力市场分层模型，劳动力市场可区分为主要部分和次要部分。前者提供相对较高的工资和福利，工作和培训条件优越；后者工资不高，福利很少，培训和晋升机会少。只有接受了高等教育，才能获得进入主要劳动力市场的机会，因此，在我国全日制本科教育层次，由于基本不存在其他的主动抉择，对其收益率的研究对个体选择不会有太大影响和实质意义。在本科教育结束后，个体在年龄、心理已经比较成熟，对专业、工作前景、职业生涯等情况了解比较充分；并且，此时教育的代际间投资基本结束，对大多数主体而言，经济更趋于独立，受非理性因素的影响相对要小得多。因此研究生教育的决策与一般投资行为更为类似，是否继续接受研究生教育可以看作个体的理性最优决策。（2）模型设定：对该问题的研究仍可采用上述模型（4）：在教育程度变量中引入研究生教育程度，在教育程度、教育形式和其他控制变量的交互作用项中，系数可以衡量研究生与本科两种教育程度之间的差异，全日制研究生教育与非全日制之间的差异，以及在不同行业、地区研究生教育和本科教育收益率的差异，不同行业、地区全日制研究生教育与非全日制之间的差异，等等。对上述模型进行计量回归分析，不但可以较准确地反映目前的教育选择情况，而且能对个体的抉择有一定借鉴参考。3、增加对教育投资收益的风险的定量研究目前大多数研究都是对教育投资收益率的研究，对相应风险的定量研究还不多。同金融产品一样，只有经过风险调整过的收益率才是更准确、科学的。教育投资的风险收益可用收益率与收益率变动的标准差两者之比衡量教育投资的风险收益。以表示教育收益率， 表示教育收益率变动的标准差，教育投资的风险收益为。教育收益率变动的标准差可以以行业差异来衡量，即某一教育程度在不同行业的收益率差异，可以地区差异来衡量，还可以以动态变动来衡量。上述教育收益率的差异可从模型四计算得出。