收入流动性与中等收入群体扩容：教育的影响效应与作用机制

/收入流动性与中等收入群体扩容：教育的影响效应与作用机制【摘要】教育是实现全体人民共同富裕的重要途径。以中等收入群体扩容为目标，依据2014年和2018年中国劳动力动态调查数据，构建Probit模型考察教育对低收入群体跃升为中等收入群体(“提低”)和中等收入群体稳固自身收入阶层地位(“稳中”)的贡献。研究发现：(1)教育可以显著“提低”与“稳中”，但对“稳中”的效应更大。与其他学历层次相比，大学教育的“提低”效应更强。(2)教育通过人力资本积累对“提低”的影响较弱，且无法通过人力资本流动显著提升低收入群体的收入阶层，表明教育对该群体的增收效率较低。(3)教育对“稳中”群体存在明显的异质性影响，对农业户口、父亲学历低、家庭社会地位较低群体的效果更突出。未来应加大高中及以上教育供给、加快实施普惠性人力资本提升行动与中小企业扶持计划、深化对弱势家庭子女的教育扶持，以期推动共同富裕与教育强国建设。【关键词】共同富裕；中等收入群体；收入流动性；教育

一、引言 “治国之道，富民为始。”共同富裕既是全体人民追求美好生活的终极理想，也是中国特色社会主义的本质要求。实现共同富裕需要构建“中间大、两头小”的“橄榄型”分配结构，其关键在于扩大中等收入群体比重[1]。中等收入群体比重的提高不仅有助于缩小贫富差距、促进社会公平正义，还在拉动消费需求和推动产业结构升级等方面发挥着重要作用[2]。自十六大报告首次提出“扩大中等收入者比重”以来，我国致力于培育和壮大中等收入群体，当前已经取得较为明显的成效。基于不同标准的测算结果显示，2022年我国中等收入群体比重至少在30％以上[3]。但与英国、德国以及法国相比，该比重仍严重偏低，尚不足其一半[4]。如何促进中等收入群体扩容成为社会各界关心的重要议题。 在我国，中等收入群体扩容存在两条路径：一是“提低”，即提高低收入群体的收入，促使其成为中等收入群体；二是“稳中”，即保障中等收入群体的收入稳定性，防止其下滑为低收入群体[5]。依据人力资本理论，实现这两种路径的核心是要增强居民的人力资本水平。教育作为人力资本投资的重要方式，其与“提低”“稳中”的关系已经引起众多学者的关注与讨论，但相关经验证据还未达成共识。既有研究发现，无论是短期还是长期，教育均有助于居民实现收入阶层的跃升[6-7]。也有研究指出，教育仅能显著抑制居民收入阶层的下滑[8]。还有研究表明，教育对低收入群体和中等收入群体的收入阶层变化均无明显影响[9]。出现这一争议的原因主要是：第一，相关学者对收入阶层的划分标准并不一致，多数标准依赖于统计学基础，忽视了收入分层本身的经济意义；第二，现有研究对二者关系的识别仅限于相关关系层面，遗漏变量与双向因果等引起的内生性问题会影响到实证结果的准确性。此外，鲜有学者讨论教育通过何种方式影响上述两种路径的实现，而这一分析恰恰是厘清教育影响中等收入群体扩容的应用限度与作用边界的关键所在。 鉴于此，有必要重新审视教育对中等收入群体扩容的贡献。本文从收入流动性出发，依据2014年和2018年中国劳动力动态调查数据，构建Probit模型考察教育对“提低”与“稳中”的影响，同时从人力资本积累与人力资本流动两方面分析两者间的传导机制，并对潜在的异质性效应进行讨论，最后基于研究发现提出若干政策启示。 二、文献综述与理论分析 教育与收入的关系是教育经济学领域的经典议题。早期学者对二者关系的探讨往往基于直观和经验性的观察，直到20世纪60年代舒尔茨提出人力资本理论，这一关系的研究才开始转向更加系统和理论化的分析。 学界关于教育与收入关系的研究主要分为三类：一是采用因果推断方法精确估计教育收益率[10]。无论是基于人力资本理论还是基于信号筛选理论，教育能够显著促进收入增长已经成为学界共识[11-12]；二是分析教育扩展对收入不平等的影响[13]。由于教育扩展会产生结构效应与工资压缩效应[14]，这两种效应的叠加使得基于不同样本得到的发现并不一致[15]；三是探究教育对收入流动性的影响。一支文献重点关注教育对代际收入流动性的影响，多数学者发现前者可以有效促进后者[16-17]。为了克服代际收入流动性无法刻画个体收入在时间维度上的变化这一局限，另一支文献在代内收入流动性框架下揭示教育的影响效应[18-19]。相较于教育收益率与收入不平等，代内收入流动性强调个体生命周期内的收入阶层变化，该指标可以有效评估社会福利的好坏[20]，为学界分析教育影响中等收入群体扩容提供了新思路。但相关文献没有专门考察教育在中等收入群体扩容中发挥的作用[18，21]，只是将教育作为众多影响因素之一进行初步分析，加之收入流动性的测量缺乏统一的标准，这就造成有关发现需要进一步检验与修正，目前针对教育的既有研究仍以宏观的静态式考察为主[22-23]。 在收入流动性视角下，中等收入群体扩容既需要“提低”，也需要“稳中”。在该过程中，理清教育与“提低”“稳中”间的传导机制将有助于把握教育在推动形成“橄榄型”分配结构中的潜在瓶颈。从理论上看，教育主要通过影响人力资本积累与人力资本流动发挥其贡献。从人力资本积累来看，人力资本投资具有累积性，前期人力资本投资决定了后期人力资本再投资的产出效率，进而影响个体后期的收入增长[24]。在这个意义上，教育属于个体进入劳动力市场前的人力资本投资，会影响其进入劳动力市场后的在职培训、干中学和继续教育等人力资本再投资，最终导致个体收入在时间维度上发生变动。以在职培训为例，受教育年限提高一年，城镇劳动力在职培训参与率就会提高2％[25]，同时劳动力接受在职培训后，其工资收入会出现明显上涨[26]。从人力资本流动来看，个体的收入水平受限于外部经济分配制度对人力资本的偏好[27]，人力资本在不同经济环境间的流动会直接导致其收入发生变动[28]。教育可以促使个体从低人力资本偏好的经济环境向高人力资本偏好的经济环境流动，进而实现收入的增长[29]。这种流动直观表现为就业地的流动、就业部门的流动以及就业层级的流动[30]。众多研究表明，受教育程度越高，个体越容易发生就业的向上流动(进入更好的就业环境)，进而实现自身收入水平的提高[31-32]。 综上所述，收入流动性为评估教育对中等收入群体扩容的贡献提供了新的分析视角，但这类文献还相对薄弱。鉴于此，本文使用2014年和2018年中国劳动力动态调查数据，构建Probit模型考察教育对“提低”和“稳中”的影响，同时展开一系列延展性分析，以期为共同富裕和教育强国建设提供可靠的经验参考。 三、研究设计 (一)模型构建 为了识别教育对“提低”与“稳中”的影响，本文参考以往研究，构建如下二元Probit模型： 其中，y表示收入流动性；Φ表示标准正态的累积分布函数；edu表示受教育程度；control表示控制变量；n表示控制变量数量；i表示个体编号；t1和t2分别表示时间段的基期和末期；α0表示截距项；α1表示核心解释变量的回归系数；β表示控制变量的回归系数。 (二)变量选取 (1)被解释变量：收入流动性。对该指标的构造需要确定“中等收入群体”的衡量标准，从共同富裕的建设目标与评估要求来看，我国宜采用绝对收入标准[33]。本文将李强和徐玲(2017)[34]基于国际比较与本土化调整所测算的“人均年收入3.5万～12万”(2012年价格)作为中等收入群体的最终标准。按照该标准，本文将居民分为低收入群体、中等收入群体和高收入群体，并依据收入转置矩阵将收入流动性设定为虚拟变量。其中，“提低”样本：若个体在2013和2017年均为低收入群体，则赋值为0，若个体在2013年为低收入群体而在2017年为中等收入群体，则赋值为1；“稳中”样本：若个体在2013年为中等收入群体而在2017年为低收入群体，则赋值为0，若个体在2013年和2017年均为中等收入群体，则赋值为1。需要说明的是，本文在分析时不考察低收入群体和中等收入群体转变为高收入群体的样本。 (2)核心解释变量：受教育程度。本文采用两种方式对其进行表征：一是将个体的学历教育受教育年限作为代理变量。本研究将未上过学、小学/私塾、初中、普通高中、职业高中、技校、中专、大专、本科、硕士以及博士的相应受教育年限设定为0年、6年、9年、12年、12年、12年、12年、15年、16年、19年、23年。若个体最高学历教育阶段以肄业方式结束，则将最高学历教育阶段的相应学习年限减半；二是将个体的学历层次作为代理变量，参考学界通用做法，本文将个体的学历层次划分为高中以下教育、高中教育、大学教育。 (3)机制变量：人力资本积累与人力资本流动。在人力资本积累方面，本文选取专业技术资格证书获得与专业技术培训参与作为代理变量。其中，前者的构建方式为：个体若在2013年报告不拥有专业技术资格证书，但在2017年报告拥有专业技术资格证书，则该变量赋值为1，否则赋值为0；后者的构建方式为：个体若在2017年以来接受至少5天的专业技术培训，则该变量赋值为1，否则赋值为0。 在人力资本流动方面，本文选取就业部门流动与就业类型转换作为代理变量。其中，就业部门流动变量的构建方式为：对低收入群体而言，个体若在2013年于农业部门工作而在2017年于非农部门工作，则该变量赋值为1，否则赋值为0；对中等收入群体而言，个体若在2013年和2017年均于非农部门工作，则该变量赋值为1，否则赋值为0。就业类型转换变量的构建方式为：对低收入群体而言，个体就业类型若在2013年为非雇员而在2017年为雇员，则该变量赋值为1，否则赋值为0；对中等收入群体而言，个体就业类型若在2013年和2017年均为雇员，则该变量赋值为1，否则赋值为0。 (4)控制变量。为了准确估计出教育对“提低”与“稳中”的影响效应，本文对存在的混淆变量予以控制。这些变量为年龄、性别、出生时的户口性质、是否为独生子女、个体的出生队列、父亲的受教育水平、母亲的受教育水平、父亲的政治面貌、母亲的政治面貌、14岁时的家庭社会地位。 (三)数据来源 本文使用的数据来源于中国劳动力动态调查(CLDS)。CLDS于2012年正式开始，每两年调查一次，其调查对象为家庭劳动力年龄人口，问卷主题涉及婚姻、教育、就业、健康以及社会感知等，该调查采用多阶段、多层次、与劳动力规模成比例的概率抽样方法，样本区域覆盖全国29个省市。其中，CLDS对追踪样本的调查采取的是轮换样本的追踪方式，即将样本随机分为4份，每份样本连续追踪6年，然后退出调查。由于该数据库最新公布的数据为2018年调查数据，加之2012年调查数据与之匹配的样本较少，因此本文使用2014年和2018年的数据进行分析。2014年和2018年调查涉及的收入信息均反映前一年状况。此外，本文的分析对象满足两项条件：一是年龄在劳动力年龄范围内，即男性年龄为16～60岁、女性年龄为16～55岁；二是个体在基期已经结束正式教育。各变量的描述性统计结果如下页表1所示。 四、教育对中等收入群体扩容影响的实证研究 (一)我国中等收入群体扩容的特征事实 依据本文测算标准，2013年全国低收入群体、中等收入群体和高收入群体的比重分别为78.30％、19.84％、1.86％，2017年相应比重为72.08％、25.20％、2.72％。不难看出，2017年全国中等收入群体已经占据四分之一，较2013年增加5.36个百分点。从收入阶层变化来看，2013年至2017年，16.63％的低收入群体向上跃升为中等收入群体，61.69％的中等收入群体保持原有的收入阶层地位，39.47％的高收入群体下滑至中等收入群体。由于高收入群体所占比重不足3％，我国中等收入群体比重的提高实际上是由低收入群体跃升为中等收入群体和中等收入群体保持原有阶层这两种收入流动模式所驱动。进一步地，2013年有接近三分之一的中等收入群体于2017年下滑至低收入群体，这说明我国中等收入群体的抗风险能力相对较弱，容易出现“收入降级”问题。换言之，对于我国这样一个以低收入群体为主的发展中国家而言，中等收入群体扩容需要“提低”与“稳中”并重。 (二)基准回归 “提低”和“稳中”作为我国中等收入群体扩容的主要驱动路径，教育在其中发挥何种作用?本文通过构建Probit模型分析教育对“提低”和“稳中”的贡献，回归结果见第80页表2。 列(1)和列(3)显示，在“提低”与“稳中”两类样本中，受教育年限的回归系数均显著大于0，即受教育年限的提高可以明显促进低收入群体跃升为中等收入群体与中等收入群体稳固既有的收入阶层地位。具体来看，对低收入群体而言，受教育年限的回归系数为0.083(平均边际效应为0.019)，说明受教育年限每提高1年，低收入群体向上流动成为中等收入群体的概率就增加1.9个百分点；对中等收入群体而言，受教育年限的回归系数为0.108(平均边际效应为0.033)，说明受教育年限每提高1年，中等收入群体保持自身收入阶层地位的概率就增加3.3个百分点。 不难看出，受教育年限对“稳中”的影响是“提低”的1.74倍，也就是说教育对中等收入群体更为有利。可能的解释是，我国劳动力市场存在较为突出的部门分割特点，中等收入群体和低收入群体分别集中在主要就业部门与次要就业部门，由于次要就业部门的就业环境、就业待遇、就业前景以及就业制度等劣于主要就业部门，因此次要就业部门会抑制教育经济作用的发挥。该观点已经得到众多学者的验证。例如，季雷和周博(2021)研究发现，初级岗位对教育回报存在明显的加成作用，而次级岗位则没有表现出这种效应[35]。此外，我国低收入群体的就业类型大多为无业和务农，且其他来源收入①是其主要收入，而中等收入群体的就业类型大多为雇员，工资性收入是其主要收入，二者的就业市场存在明显错位。 表2列(2)和列(4)显示，对低收群体而言，高中教育和大学教育的回归系数分别为0.235、0.948(平均边际效应为0.055、0.285)；对中等收入群体而言，高中教育和大学教育的回归系数分别为0.440、0.841(平均边际效应为0.151、0.263)。简言之，相对于高中以下教育，大学教育对“提低”与“稳中”的影响基本相似，且高于高中教育，即大学教育是有效实现中等收入群体扩容的重要方式，来自高校扩招的经验证据也有类似发现[36]。 (三)稳健性检验 为了确保基准回归结果具有良好的可信度，本文通过更换被解释变量测度标准、控制社会称许性反应、删除潜在不合格样本以及更换数据库对回归结果进行检验。 1.更换被解释变量测度标准 目前学界在中等收入群体测度标准上争议很大，既有强调使用绝对收入标准，也有主张使用相对收入标准，还有提倡使用混合收入标准[37]。基于不同收入标准测算的中等收入群体具有不同特征，这意味着教育的“提低”与“稳中”效应可能随之改变。为此，本文借鉴李金昌和任志远(2023)的做法[38]，将收入中位数的0.75倍至2倍作为中等收入的下限与上限，并以此重新计算被解释变量。结果显示，无论是“提低”还是“稳中”，受教育年限与学历层次(除高中教育)的回归系数均显著大于0，平均边际效应的相对大小也与表2类似，即基准回归结果较为稳健。 2.控制社会称许性反应 在问卷调查中，受访者在面对较为敏感的问题时，会出于自我中心趋向和道德趋向给出不真实的回答，即受访者存在社会称许性反应[39]。数据的社会称许性偏误可能导致回归结果不可信，因此本文利用问卷中两道题目“在访问过程中，被访者是否应付?”和“这份问卷访问所得的可靠程度如何?”的答案作为数据社会称许性偏误的代理指标，将其加入回归方程中。结果显示，当控制数据社会称许性偏误后，受教育年限和学历层次对“提低”“稳中”的影响没有发生较大变化，也就是说基准回归结果具有良好的稳健性。 3.删除潜在不合格样本 本文的分析样本包括50年代出生至90年代出生的人群。其中，90年代出生的人群可能因刚进入劳动力市场，教育的经济作用难以凸显；50年代出生的人群可能因快接近退休年龄，教育的经济作用已经比较微弱。因此，包含这两类人群的样本得到的结果不一定准确反映教育的经济效应。鉴于此，本文将50年代出生和90年代出生的人群从样本中剔除，进而重新估计结果。结果显示，受教育年限和学历层次的回归系数与表2结果高度相似，这说明基准回归结果的稳健性良好。 4.更换数据库 本文基准回归的有效样本总计2350个，该样本容量可能较小，进而得到的结果可能无法推断全国的情况，即基准回归结果的外部有效性可能较低。对此，本文基于2014年和2018年中国家庭追踪调查数据进行二次回归，结果见表3。列(1)至列(4)表明，即使更换数据库，受教育年限和学历层次对“提低”“稳中”的影响仍然显著大于0，且边际效应的相对大小与表2高度相似。换言之，样本容量并不影响本文的结果分析，本文的基准回归结果具有良好的稳健性。 (四)内生性检验 前文的一系列回归结果显示，教育对“提低”“稳中”有着显著的促进作用，但由于模型还存在其他不可观测的混淆变量(如个人能力)，变量间的相关关系是否真实表现为因果关系还需进一步考察。鉴于此，本文采用工具变量法和逆概率加权回归调整(IPWRA)来克服内生性问题，估计结果见下页表4。 对于以受教育年限衡量的教育水平而言，本文参考赖德胜等人(2024)[40]的做法，选取配偶的受教育年限作为工具变量，其合理性在于：一是个体在选择配偶上存在明显的“婚姻匹配”特征，即夫妻双方的受教育水平具有高度的正相关性；二是夫妻双方的受教育年限只影响自身的收入水平，与对方的收入水平无关，即配偶的受教育年限具有良好的外生性。表4列(1)和列(5)显示，无论是“提低”还是“稳中”，工具变量回归第一阶段的估计系数显著大于0，且F值大于10，这说明配偶的受教育年限是一个有效的工具变量。与此同时，列(2)和列(6)显示，工具变量回归第二阶段的估计系数也均显著大于0，受教育年限的平均边际效应分别为0.011、0.033，该结果与前文结果高度相似。换言之，即使克服了潜在的内生性问题，教育对“提低”“稳中”的影响仍然存在。 考虑到工具变量估计结果反映的是局部平均处理效应，该结果难以反映全样本的教育经济效应，因此本文使用IPWRA估计教育的影响效应，该方法仅应用于以学历层次衡量的教育水平。IPWRA同时考虑逆概率加权和回归调整，具有双重稳健效果，比倾向得分匹配更具估计效率，且不会损失样本容量[41]。IPWRA估计需要构建处理方程和结果方程，处理方程用于计算个体接受处理的概率，结果方程用于计算处理组与反事实的结果预测值。为了防止因处理变量类型过多而导致估计样本不足，本文将学历层次重新界定为二元虚拟变量。此外，由于无法对IPWRA估计下Probit模型系数求解边际效应，本文采用Logit模型作为IPWRA的基础模型。表4列(3)和列(7)显示，当将学历层次划分为高中以下教育和高中及以上教育时，以高中以下学历为基准组，高中及以上教育的估计结果分别为0.128、0.230，即接受高中以上教育有助于“提低”与“稳中”。同理，列(4)和列(8)表明，接受大学教育可以明显促进“提低”与“稳中”。值得一提的是，大学教育对“提低”的影响要更强，这意味着接受大学教育对低收入群体要更为有利。 (五)机制分析 教育对“提低”与“稳中”有着显著的促进作用，这种促进作用究竟是通过何种方式实现?为了理清各级教育的经济效应差异，本文后续分析均采用学历层次代理教育水平，IPWRA估计结果如表5所示。这里参照江艇(2022)的建议[42]，仅考虑核心解释变量对机制变量的影响。 列(1)和列(2)显示，不论是哪类群体，高中及以上教育对个人专业技术资格证书获得和专业技术培训参与均表现出显著的正向影响。相关研究已经发现，技能的增加和职业技术培训有助于个体实现收入的向上流动、增强抗风险能力[43]。例如，Cuesta和Salverda(2009)基于欧洲共同体家庭面板数据的研究表明，在职培训会增加工人从低薪工作转向高薪工作的可能性，大大降低其处于低薪境地的风险[44]。换言之，接受高中及以上教育有利于促进个体进入劳动力市场后的人力资本积累，从而扩大中等收入群体规模。值得一提的是，在人力资本积累上，教育对“稳中”样本群体的影响要高于“提低”样本群体，这从另一方面解释了教育对“稳中”的贡献为何高于“提低”。 然而，从人力资本流动来看，高中及以上教育对“提低”样本群体的就业部门流动与就业类型转换无显著影响，但对“稳中”样本群体的就业部门流动与就业类型转换存在明显促进作用，如列(3)和列(4)所示。该结果验证了前文的推测，说明我国劳动力市场存在明显的分割特征，处于次要就业部门的低收入群体难以突破就业的制度隔离，从而其收入增长潜力受到限制，如何文炯和王中汉(2022)发现非稳定就业不利于居民收入流动性的提高[45]，杨希雷和黄杏子(2023)指出非正规就业对居民收入向上流动产生了抑制作用[46]。对不同就业类型的教育回报估计也能支撑该发现，即正规就业的教育回报要明显高于非正规就业[47]。 由此来看，教育对“提低”与“稳中”的作用机制并不相同，教育对前者是仅通过人力资本积累发挥作用，对后者则是通过人力资本积累和人力资本流动共同发挥作用。二者的差异预示着增强居民的人力资本固然重要，构建一个充分释放居民人力资本的市场环境也同样重要。来自教育错配的文献也有相似论断，即加强就业的向上流动有助于个体实现教育与工作的适配，进而实现人力资本的有效配置，最终提高工资收入[48]。 (六)异质性分析 我国低收入群体和中等收入群体的构成较为多样，教育对“提低”与“稳中”的贡献是否存在明显的群体异质性?本文将样本按照出生时的户口性质、父亲受教育水平以及家庭社会地位进行分组估计，以此分析教育对弱势群体和优势群体的影响差异，结果见表6。 列(1)至列(6)显示，教育对“提低”的贡献在不同群体间的差异并不突出，但对“稳中”的贡献则表现出较大的群体差异，具体表现为教育对农业户口、父亲为小学及以下学历、低等家庭社会地位群体的影响更大。究其原因，在就业市场分割的约束下，家庭背景特征对低收入群体成为中等收入群体的影响均较为有限，进而使得教育的经济效应没有表现出群体异质性；对中等收入群体而言，在主要就业部门中，教育的经济效应得以充分释放，加之优势群体的高收入部分来自家庭环境因素[49]，这就导致教育对弱势群体的“稳中”更为有利。刘成奎和何英明(2020)的发现可以间接佐证该论断，即教育环境对农村户口群体收入不平等的贡献要远高于非农户口群体[50]。此外，该结果表明，扩大高中及以上教育的供给可以有效实现“稳中”过程中的公平正义。 五、结论与政策启示 习近平总书记在中共中央政治局第五次集体学习时强调，“建设教育强国……是促进全体人民共同富裕的有效途径”。本文从收入流动性出发，以中等收入群体扩容为目标，建立Probit模型探究教育对“提低”与“稳中”的贡献，主要得到以下结论。 首先，教育对“提低”与“稳中”均存在明显的促进作用，且教育对前者的贡献要弱于后者，但分学历层次来看，大学教育更有利于低收入群体跃升为中等收入群体；其次，教育对“提低”与“稳中”的作用机制存在较大差异，表现为教育一方面对“提低”样本群体的人力资本积累影响更弱，另一方面对“提低”样本群体的人力资本流动无显著影响，这预示着加快低收入群体成为中等收入群体既需要强调个体人力资本积累，也需要重视构建开放积极的宏观就业环境；然后，教育仅对“稳中”的贡献存在突出的群体异质性，表现为高中及以上教育在农业户口、父亲为小学及以下学历和低等家庭社会地位群体中发挥的作用更强，这暗示着扩大高中及以上教育的供给将有助于弥补弱势家庭与优势家庭的抗风险能力差距。 上述研究结果表明，教育在我国中等收入群体扩容过程中发挥着重要作用，但该作用的释放也面临着制度上的障碍。结合近年来人口负增长和人工智能的大规模应用，未来通过教育扩大中等收入群体规模可以从以下方面做出调