新生代农民工教育—职业匹配收益率实证分析

吴 杨，施永孝

(北京理工大学 教育研究院，北京100010)

一、前言

工业化和现代化的发展，促使农村富余劳动力开始向城市转移，变成“农民工”。根据国家统计局抽样调查结果，2013年全国农民工总量26 894万人，比上年增加633 万人，增长2．4%，1980年及以后出生的新生代农民工12 528 万人，占农民工总量的46．6%，占1980年及以后出生的农村从业劳动力的比重为65．5%。［1］新生代农民工和老一辈农民工在教育水平、职业期望以及生活方式等方面存在较大差异，其教育水平的差异见表1。

表1 新生代农民工和老一辈农民工教育水平比较

如表1所示，高中及以上文化程度的新生代农民工占到三分之一，比老一代农民工高19．2个百分点。新生代农民工更多地集中在东部地区和大中城市。从新生代农民工就业地点看，6 872万人在地级以上大中城市务工，占新生代农民工的54．9%，老一代农民工这一比例为26%，新生代农民工更偏好在大中城市务工。八成以上的新生代农民工选择外出就业，而且近87．3%的新生代农民工没有从事过任何农业生产劳动。此外，新生代农民工更多的从事制造业，更倾向于就地消费。鉴于新生代农民工的教育水平和职业与老一代的农民工的特征差异，研究新生代农民工的教育水平和其职业是否匹配，对指导新生代农民工规划职业、择业与就业具有重要的现实意义。

国际经济学界和教育经济学界对教育投资收益率研究始于20世纪50年代左右。当时西方国家学者调查众多的教育收益率来证明人力资本理论的假设，并成为西方国家后来加大对教育投资，国民经济快速增长的理论基础。关于教育—职业匹配对教育收益率影响的研究较早的是明瑟，他建立了关于教育回报的模型—明瑟收入模型。Duncan 在教育回报的研究中，将声望、性别等纳入地位取得模型。［2］Sichenman 针对劳动力市场的过度教育情况以及教育—职业匹配进行数据调研分析。［3］Rumberger 针对教育—职业是否匹配的三种情况的收益率进行研究分析。［4］西方国家关于教育—职业匹配对薪资影响研究较深入的是Bauer。［5］这些研究已经达成共识，实际教育收益率低于工作所需教育收益率，无论教育过高还是教育不足都将使个人教育收益率降低。

关于农民以及农民工教育西方国家研究和中国有很多不同的地方，西方国家对于“农民工”，这个中国特有群体的相关研究少之又少。英国经济学家舒马赫注重研究发展中国家教育问题，但是更多的时候假设研究对象从事农业生产，并在研究农业生产前提下，研究农民教育收益率。［6］李实和王海港利用1995年和2002年家庭收入调查数据估算和解释中国城市和农村地区的个人教育收益率。［7］孙志军揭示了教育与收入、收入分配及劳动力市场之间的关系及其政策含义。［8］杜育红对内蒙古赤峰市城镇地区的个人教育与收入及劳动力市场经历进行了研究。［9］岳昌君则研究教育收益率个体间的差异，提出行业、地域以及是否流动将影响教育收益率。［10］汪传艳针对新生代农民工教育需求进行分析，研究发现新生代农民工对于自身教育水平需求较为清晰。［11］刘万霞则通过问卷调查研究职业教育对农民工收入的影响，并分析农民工的教育收益率。［12］董延芳和刘传江通过实证研究农民工过度教育对其收入的影响。［13］这些研究更多的是针对新生代农民工教育需求进行分析，而针对新生代农民工教育收益率的实证分析较少。

本文通过ORU 模型，针对新生代农民工群体的教育水平以及其职位教育需求进行分析，研究教育—职业匹配对其教育收益率的影响。

二、实验设计与研究变量

研究设计共分为两个阶段:新生代农民工教育—职业匹配度研究、新生代农民工教育—职业匹配对其教育收益率的影响研究。新生代农民工教育与职业匹配研究主要是调查新生代农民工自身教育水平与所从事职业教育需求匹配程度。新生代农民工教育—职业匹配对其教育收益率影响，则是研究新生代农民工这一群体的教育过剩、教育不足以及适当教育的教育收益率。

1.研究设计

本文主要采用深入访谈、问卷调查、职位教育测量、ORU 模型拟合以及回归分析等方法分析教育—职业匹配对新生代农民工收入的影响。本研究分为深入访谈和问卷调研两个阶段。第一阶段:项目组根据研究的主题，选择了20 个新生代农民工进行了深入访谈，涉及制造业、建筑业以及服务业等，访谈话题涉及学历需求、职业规划、工资收入以及生活情况等。第二阶段:综合深入访谈和前人研究经验制定调研问卷，并进行问卷的试发放。并在火车站、工厂、饭店以及建筑工地等，新生代农民工聚集的地方发放问卷。问卷共发放250 份，回收问卷250 份，有效问卷225 份，有效问卷率为90%。项目组成员现场指导访谈者填写问卷，以保障数据质量。

2.因变量选择

在同20 多位新生代农民工的深入访谈中，新生代农民工谈到工作时提及更多的是工作的报酬、工作的环境以及工作前景。工作报酬是新生代农民工提及较多的词汇，深入访谈过程中发现，新生代农民工的工资之外的福利较少，工资占据劳动报酬的绝对份额，且工资以月薪形式发放，因此本文选择新生代农民工月工资作为因变量。

3.自变量选择

综合深入访谈资料和相关研究分析得知，影响新生代农民工工资的因素主要有教育水平、工作年限、社会关系、性别以及教育与职业的匹配程度等。本文的研究重点为新生代农民工的教育水平和职业匹配对其工资收入的影响。因此本文利用ORU 模型方法，具体的将明瑟模型中的个体受教育年限(S)细分为过度教育年限(So)、工作所需教育年限(Sr)和教育不足年限(Su)三个自变量。

4.研究方法选择

教育收益率计算方法有两种:一种是内部收益率法，另一种是明瑟收益函数法，此外还有基于明瑟收益函数的过度教育收入模型(ORU 模型)。［14］教育—职业测度方法有三种:职位分析法、自我测评法以及标准差法，本文教育—职业匹配采取的测度方法为自我评估法，就是通过被访者对其所从事的职业和岗位进行自我评估来确定其教育和职业匹配程度。针对ORU 模型进行改进，在控制性别、工作行业的基础上利用线性回归方法进行模型拟合。具体如下:

ORU 模型式中Y 代表工资收入，Sr指的是工作所需教育年限，S 代表新生代农民工实际所接受的教育年限;So代表过度教育年限，Su指的是代表教育不足年限;实际教育年限与工作所需年限的差值为过度教育年限数(见式4);工作所需年限与实际教育年限的差值为教育不足年限(见式5)。X 代表其他影响个体收益率的因素(如工作经验、培训等)，ε 代表标准误。ORU 回归模型针对新生代农民工工资收入和过度教育(So)与教育不足(Su)的年限进行回归分析。

三、研究结果与讨论

1.新生代农民工特征均值分析

根据调查问卷所调查的225 位新生代农民工，针对不同性别的新生代农民工的收入Y、工作所需教育水平各个特征变量进行统计分析。具体见表2所示。

表2 分性别均值教育水平统计

由表2分析可知，不同性别的新生代农民工在工资收入、教育水平上不存在显著性差异，很重要的原因就是由于新生代农民工从事职业的分工程度较低，对教育水平的要求不存在显著性差异。新生代农民工平均工作年限是4．23年，这和新生代农民工年龄相符合。新生代农民工平均教育年限是13年，我国15 岁以上人口平均受教育年限是8．5年，新生代农民的平均受教育年限高于这一水平。

2.新生代农民工教育—职业匹配率分析

新生代农民工教育—职业匹配指的是岗位所需要教育水平Sr与从事该职位的个体所具备的教育水平S 是否相匹配。由于本课题采取的职位教育需求分析方法是自我测量方法，既是通过从事该职位的新生代农民工个体对所从事职位对教育水平进行估计，因此，教育与职位是否配主要研究Sr与S 的关系。根据我们调查问卷所得到的结果分析见表3。

表3 新生代农民工教育—职业匹配率分析

表3所示，新生代农民工教育—职业匹配度较低。数据显示，53%的新生代农民工存在教育不足问题，17%的新生代农民工认为自己的教育过剩，有30%的新生代农民工认为自己所接受的教育程度和自己所从事的职业相匹配。

3.相关分析

本文假设新生代农民工所从事工作所需的教育年限，新生代农民工的教育年限以及工作经验是影响新生代农民工工资收入的重要因素。针对新生代农民工工资收入与其相关影响因素进行相关分析具体如表4。

表4 相关因素与工资收入相关性

由表4可知工作经验、教育水平等对新生代农民工的工资收入影响较大，其中教育年限对新生代农民工的工资收入影响是正向的，即教育水平越高新生代农民工工资将收入越高。

4.新生代农民工工资收入回归分析

通过教育和工资的收入相关性分析，得出教育是影响新生代农民工工资收入的重要因素。其中，自变量引入职位教育年限Sr、过度教育年限So、教育不足年限Su、工作经验X 作为自变量，工资收入Y作为因变量。通过ORU 模型进行建模分析，如(式6)所示:

其中a0是常数变量，a1是过度教育的系数，指的是过度教育年限每增加一年对收入的影响。a2指的是职位所需教育对收入的影响，同时也是教育—职位匹配条件下的教育收益率，即是教育—职位匹配的收益率;a3是教育不足条件下的教育收益率，指的是教育不足情况下，教育每增加一年对收入的影响。模型拟合目的旨在求出各个自变量的系数，即找出每个自变量每变化一个单位对于因变量收入的影响。根据模型进行模拟结果如表5:

表5 ORU 模型回归分析

根据调查所得到的数据，进行模型拟合所得到的各个自变量的系数如表5所示。其中，常数变量为7．359;工作年限的系数为0．064，即表明工作年限每增加一年将对新生代农民工收入的对数将增加0．064;工作所需受教育年限Sr每变化一个单位，收入对数将变化0．033;过度教育年限So每变化一个单位，收入对数将变化0．023;教育不足年限Su每变化一个单位，输入对数将变化－0．019。经过拟合后得到的ORU 模型如(式7)所示:

对所建立的ORU 模型结果如表示所示，其中F检验值为55．037，查表得知调查样本中存在离群值，而且至少存在两个离群值。针对模型拟合优度检验值R 值为0．711，R 值越接近1，模型拟合越好，但是R 并不能完全准确判定模型拟合优劣，针对ORU 模型拟合R 值为0．711，模型拟合优度较高。

5.不同性别下的教育—职业匹配收益率

调查数据表明，男女的教育水平存在较大差异，所从事职业教育需求也存在极大的差异。因此，需要针对不同性别的教育—职业匹配收益率进行分析，根据所调查数据进行回归分析所得到的结果如表6所示。

表6 新生代农民工的教育—职业匹配回归分析

式(8)为男性新生代农民工ORU 模型回归结果，式(9)为女性新生代农民工ORU 模型回归结果。男性过度教育So的系数是0．009，女性的为0．005，女性新生代农民工过度教育收益率较低;男性教育—职业匹配系数为0．030，女性为0．039，两者之间不存在显著差异;男性新生代农民工教育不足Su系数为－0．024，而女性为－0．011，男性教育不足对工资收入影响更大。工作经验对男性的工资收入影响也大于女性，这和男女新生代农民工从事的职业性质有关，男性从事的职业更多要求技术性，对学历的要求更高，女性从事的职业更多集中在餐饮业和服务业，教育对薪资影响差异较小。

ORU模型回归结果显示教育—职业匹配时教育收益率最大，教育水平不足是限制新生代农民工工资收入重要因素，而新生代农民工虽然教育年限高于老一辈农民工，但是仍存在较为严重的教育不足。

四、结论与建议

综合以上分析可知，新生代农民工的工资收入受教育水平的影响较大，当新生代农民工教育—职业匹配时其教育收益率最高;影响新生代农民工工资收入的因素是多元的。结合分析结果与我国新生代农民工实际教育情况，本文提出以下三点建议:

1.丰富教育途径，提高新生代农民工教育水平

新生代农民工存在较为严重的教育不足，教育不足是导致新生代农民工工资收入较低的重要因素，提高新生代农民工教育水平是提高其工资收入的有效途径。我国教育基础和发达国家相比仍存在较大差距，新生代农民工缺乏合适的教育途径。深入访谈过程中，新生代农民工表达希望接受继续教育的愿望，也同时表达了工作和生活的压力无法接受全日制的在校学习的担忧。因此需展开多种形式的教育教学，充分利用互联网时代的便利，展开诸如网络课堂、MOOCS 课程等，丰富教育途径，提高新生代农民工教育水平。

2.提供继续教育补助，降低新生代农民工受教育成本

新生代农民工对教育的渴望十分迫切，高昂的教育费用是阻碍他们接受教育的因素之一，提供一定的教育补助能够减轻新生代农民工受教育成本，从而激励新生代农民工接受所需教育。提供教育补助的形式可以采取专项基金、教育券或者直接将相应补助分配到培训机构和高校，从而使资金能够有效的使用到对新生代农民工的教育培训中。

3.建立健全新生代农民工职业规划等相关服务

现阶段的农民工求职服务更多偏重于促进就业，可对择业以及职业规划的服务却较少。新生代农民工教育与职业匹配时教育收益率较高，提供职业规划服务能够提高新生代农民工教育—职业匹配程度，进而提高新生代农民工的教育收益率。

总之，新生代农民工是新农村建设和我国经济发展的重要力量，提高新生代农民工教育水平具有较大的社会效益。多途径的提高新生代农民工的教育水平，进而促进其教育—职业相匹配对提高新生代农民工工资收入、促进国家产业转型、实现我国民族复兴具有重要的现实意义。

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