阳玉香+莫旋
摘 要:基于2014年全国流动人口动态监测数据,分析政府培训对流动人口的收入效应。加入选择性偏误项以控制样本“自我选择”问题,通过OLS估计扩展的明瑟收入方程,发现参加政府培训可以显著地增加流动人口的收入,且这种“收入溢价”具有异质性,外资企业高于私营企业和国有集体企业,高学历者高于低学历者,但低学历者培训的收入效应不显著。运用Blinder-Oaxaca方法对收入差异进行分解显示,收入差异中不可解释部分占比较高,表明政府培训在流动人口收入的决定方面起到了較大的作用。
关键词:培训;流动人口;选择性偏误;Blinder-Oaxaca分解
中图分类号:F244 文献标识码:A 文章编号:1000-4149(2017)04-0119-08
DOI:10.3969/j.issn.1000-4149.2017.04.012
Does Government Training Improve the Migrants Income?:
Empirical Study Based on the Blinder-Oaxaca Decomposition
YANG Yuxiang1, MO Xuan2
(1. School of Economics and Management, Hengyang Normal University,Hengyang 421008, China;
2. School of Economics, Shanghai University of Finance and Economics,Shanghai 200433, China)
Abstract:Based on the dynamic monitoring data of national migrants in 2014, this paper analyzes the effect of government training on the income of migrants. In order to overcome the self-selection bias between trained and non-trained migrants, we add the selectivity bias item to the extended Mincer income equation and estimate it through OLS regression, We find that government training can improve the income of migrants significantly, and the income premium of migrants are heterogenous, that of the foreign-owned enterprises is higher than private-owned and stated-owned ones; that of the high educated is higher than low one,however, the training on low educated has no significant effect on income. Using Blinder-Oaxaca decomposition method, we find that the unexplained portion of the income differential proportion is relatively high, which indicates that government training plays an important role in the decision of migrants income.
Keywords:training; migrants; selectivity bias; Blinder-Oaxaca decomposition
一、引言
改革开放以来,我国兴起了蔚为壮观的人口流动浪潮,1982年,流动人口只有3000万,仅占总人口的2.97%,至2015年,流动人口规模高达2.47亿,占总人口的18%,这种大规模人口流动已成为社会经济转型和城市化发展的必然趋势[1]。随着我国经济发展进入“新常态”,经济结构要求不断优化升级、发展动力要求从要素驱动和投资驱动转向创新驱动,传统的以体力劳动为主的劳动力供给模式已难以适应此要求,需要实现劳动力由数量型增长向质量型供给转变。流动人口作为我国城市建设和经济发展的中坚力量,各级政府十分重视他们的培训工作,具体实施了各种形式的培训项目,如阳光工程、雨露计划、星火计划等,那么,如何科学合理地评价培训的收入效应?培训能否显著提高流动人口的收入水平?探索这些问题,将有利于更好地利用培训资源,增强培训效果,进而推进流动人口的顺利转移与就业,增加收入水平,因而研究政府培训的收入效应具有重要的现实意义。
目前,培训主要有两种基本形式,一种是职前培训,属于一般培训,目的是为了促进劳动力的顺利转移,通常由政府提供;另一种是在职培训,属于专业培训,目的是进行职业技术教育,通常由企业提供[2]。本文研究政府培训对流动人口的收入效应,定位于职前培训。根据经典的人力资本理论,培训与正规教育一样,是人力资本积累的重要形式,不仅可以使劳动力获得新的技能,促进流动人口顺利转移与就业,而且还能提高劳动力素质,提高劳动生产率,从而提高个体的收入。劳动力培训的收入效应问题引起了学术界的广泛关注,研究方法也逐渐从理论分析转向实证研究[3]。明瑟(Mincer)最早利用平均处理效应研究发现,接受培训的劳动者具有较高的收入[4]。伍德里奇(Wooldridge)利用倾向得分和工具变量法估计培训对收入的影响,同样得出培训可增加劳动者的收入[5]。国外实证研究结论较为一致,但国内实证研究结论因研究方法、数据来源、模型设定以及实施对象的不同而存在较大差异,培训能增加个体收入的假说并没有通过普遍的实证检验。王德文认为培训对农村迁移劳动力的收入作用不明显[6]。王海港研究培训对农村居民非农收入的影响,认为培训没有发挥应有的作用[7]。但周逸先、崔玉平发现,相对于未参加培训家庭,培训家庭人均月收入高33.19元,培训能显著地提高收入[8]。范秀燎等也发现培训对工人的收入有显著的正效应[9]。endprint
上述研究均是通过简单比较参加培训组与未参加培训组之间的收入差异,或使用传统的OLS模型探讨培训对收入的影响。然而实际上,个体是否参加培训存在“自我选择”问题,而不是随机的。只有极少数学者在研究培训效应时考虑过选择性偏误问题。潘丹认为个人通过培训获得的收入并不能完全归因于培训行为,个人能力比较强的劳动者对技能要求更高,或者对自身要求更高,会更倾向选择参加培训[10]。宋月萍认为是否参加培训受职业发展偏好的影响,那些渴望找到更高收入工作的个体,将更倾向于寻找培训机会[11]。宁光杰认为参加培训具有反向选择,培训者在不可观测的能力特征上劣于未培训者,正是意识到个人能力低,才会选择参加培训[12]。而个人能力、职业偏好等变量往往是无法直接观测的,无法通过调查数据直接控制他们,如果在度量培训收入效应时忽视他们的影响,将会导致估计结果有偏误,因此,必须剔除“自我选择”效应的干扰,这一点在已有的文献中没有得到充分重视。此外,还有一个问题是现有文献考察培训对收入的均质性影响,忽视异质性作用,从而导致研究结论过于笼统。
本文以全国流动人口动态监测数据为基础,以对样本的典型化事实分析为依据,利用Mlogit模型计算选择性偏误,再引入明瑟收入方程以解决样本“自我选择”问题,然后运用Blinder-Oaxaca方法,对流动人口收入差异进行分解,并分析不同所有制企业和不同学历层次的流动人口培训情况,以考察流动人口参加政府培训“收入溢价”的异质性作用,这是本文的创新所在。
二、数据、变量与典型化事实
1.数据来源及处理
本研究的数据来自2014年全国流动人口动态监测数据。该数据的调查对象为在本地居住一个月以上,非本区(市)户口的15—59岁(即1954年6月至1999年5月间出生)流入人口,抽样按照多阶段、分层、与规模成比例的PPS方法进行,调查地点覆盖北京市朝阳区、浙江省嘉兴市、福建省厦门市、山东省青岛市、河南省郑州市、广东省深圳市和中山市、四川省成都市8个城市(区)。为确保收入主体比较的同一性,将样本的就业身份限定为“雇员”;剔除流动人口小时收入变量处于第1百分位数以下和第99百分位数以上的极端值;删除其他变量观察值缺失與极端值的样本,最终获得样本9743个。
2.变量设计及描述性统计
(1)收入(hincome)。包括个人工资、奖金、加班费、津贴和单位包吃包住折合的资金等。学术界关于收入变量一般用年收入或月收入表示,但这没有考虑个体工作时长的差异,因此小时收入更为准确。调查问卷中只有月收入数据,没有小时收入数据,且没有对流动人口每月工作多少周进行调查,本文采用每周工作小时数乘以4估算每月工作小时数,小时收入即为月收入除以月工作小时数。
(2)培训(train)。一般认为参加培训有利于增加收入水平,设定二元虚拟变量,取1表示参加培训,取0表示未参加培训。这里的培训指在2011年6月至2014年5月期间接受过由本地政府提供的、不收取任何费用的培训,不仅包括与就业、职业活动有较大关系的培训,也包括其他的生活技能或健康知识培训,但不包括由企业提供的上岗前和在岗培训。
(3)个体特征。选取如下影响流动人口收入的个体特征变量:①性别 (gender)。一般认为男性平均收入要高些,设定虚拟变量,男性取1,女性取0。②受教育程度(edu)。设定虚拟变量,未上过学取值为1;小学取值为2;初中取值为3;高中取值为4;大学专科取值为5;大学本科取值为6;研究生及以上取值为7。③工作经验(exp)。用工龄作为工作经验的代理变量,通常,个体收入随工作经验的累积而增加。exp=年龄-受教育年限-6(假设个人上学年龄是6岁,以取得学历的最高教育时间为受教育年限)。用工作经验平方项反映工作经验与收入的非线性关系,为了避免变量数值大小的影响,工作经验平方项取值时除以100。④户口性质(household)。农业户口取值为1,非农户口取值为0。⑤婚姻状况(marriage)。设定虚拟变量,在婚取值为1,其他取值为0。
(4)流动特征。影响收入的流动特征变量有:①外出务工时间(year)。通常外出务工时间越长,平均收入越高。为了便于计量,用第一次离开户籍地到本次调查的年限表示,本文外出务工时间为2014减去第一次外出务工的年份。②流动范围(range)。根据流动模式设定虚拟变量,跨省流动取值为1,省内跨市流动取值为2,市内跨县流动取值为3。
(5)就业特征。影响流动人口收入的就业特征变量包括就业单位性质、城市、行业和是否签订合同。
①单位性质(owner)。借鉴刘瑶研究中的所有制分类标准,把研究对象的就业单位性质分为私营企业、国有集体企业和外资企业[13]。②城市(city)。以四川省成都市为对照组,构造城市
虚拟变量,
反映不同城市经济发展不平衡所导致的区域性收入差异。③行业(industry)。构造行业虚拟变量,以反映劳动者收入的行业性差异。行业可分为制造采供业、建筑农牧业、商务服务业、高端服务业和社会服务业。④是否签订合同(contract)。签订合同表示就业正规化和劳动者谈判能力增强,因而具有较高的收入。设定虚拟变量,签订合同取值为1,否则取值为0。主要变量的描述性统计见表1。
3.收入差异的典型化事实
表2显示了培训组与未培训组的收入差异状况。从收入差异的典型化事实可知,培训组的平均小时收入为18.6295元,高于未培训组10.45%,存在1.7626元的培训“收入溢价”,这表明参加政府培训可以增加流动人口的收入水平。
资企业中“收入溢价”最大,国有集体企业中“收入溢价”最小。同时,我们按流动人口的学历层次进行划分,接受初中及以下教育,界定为低学历者,接受高中以上教育,界定为高学历者。结果发现,高学历者的平均小时收入高于低学历者,且无论是低学历者还是高学历者,培训组的平均收入均高于未培训组,高学历者中,培训组的平均收入高于未培训组11.15%,而低学历者中,培训组的平均收入只高于未培训组0.73%,差异不大。endprint
收入差异的典型化事实表明,培训组获得的“收入溢价”效应普遍存在。政府培训对收入的提升作用,外资企业高于私营企业和国有集体企业;高学历者高于低学历者。上述结论是基于就业单位性质与学历划分平均意义而言,但培训组与未培训组之间的收入差异并不完全是由培训变量决定,很大程度上是由个体特征、流动特征和就业特征等变量决定[14],在研究政府培训对流动人口收入的提升作用时,需要控制这些变量,因此,我们还需通过更严谨的实证方法进行研究。
三、政府培训对流动人口收入效应的实证分析
1.研究模型
利用明瑟收入方程估计培训的收入效应涉及两个重要问题:一是关于个人能力的异质性问题,即能力偏差问题[15],每位劳动者因学历、工作经验、性别等特征差异而呈现出不同的个人能力。二是培训的内生性问题[16],存在一些不可观测因素,如个人能力,通常与培训相关,若将其遗漏在随机误差项中,会导致培训变量与误差项相关。如果在回归方程中不考虑个人能力的异质性和内生性问题,会导致估计结果有偏误。所以,为了避免样本选择可能产生的估计偏误,借鉴帕克(Pak)的模型[17],采用Mlogit模型分析相关变量对流动人口是否参加培训的影响:
Pi,j=Prob(yi=trainj)=exp(Ziαj)∑1j=0exp(Ziαj), i=1,...,N; j=0,1(1)
式(1)中,N代表样本量,train0表示未参加政府培训,train1表示参加政府培训,而Pi,j表示流动人口i是否参加培训的概率。Zi表示一组外生的影响流动人口i是否参加培训的解释变量,包括个体特征变量、流动特征变量和就业特征变量,αj是解释变量Zi影响流动人口是否参加培训的待估参数。
为了解决样本选择的内生性问题,本文借鉴怀特(White)[18]和帕克(Pak)[17]的方法,利用λi,j=-φ[Ψ(Ziαj)]Pij计算选择性偏误项,再纳入明瑟收入方程[19],其中φ(·)为标准正态密度函数,Ψ(Ziαj)=Φ-1(Pi,j),Φ(·)为标准正态分布函数。
选取流动人口的小时收入对数作为被解释变量,以是否参加培训作为关键解释变量,对明瑟收入方程进行扩展,建立流动人口收入决定模型:
ln(hincome)=β0+β1train+β2edu+β3exp+β4exp2+θX+πλ+μ(2)
其中,式(2)中解释变量X包括除培训、受教育程度、工作经验之外其他影响流动人口收入的变量,λ为培训的选择性偏误,π为选择性偏误的系数,μ为随机误差项。
2.引入选择性偏误项的OLS估计
表3为全样本、不同所有制企业和学历层次的分样本OLS估计结果。结果表明,无论是全样本回归还是分样本回归,选择性偏误项均在1%的显著性水平上显著,这说明模型中存在样本选择性偏误,因此,在收入方程中引入样本选择性偏误项是有必要的。
在全样本OLS回归中,控制个体特征、流动特征和就业特征变量后,培训使流动人口的平均小时收入增加2.18%,且在1%的显著性水平上显著,这表明政府培训对提高流动人口的收入有明顯作用;性别、受教育程度、婚姻状况、是否签订合同和外出务工时间等因素的系数为正,表明它们对提高流动人口的收入具有明显的正向作用;工作经验系数符号为正,但工作经验平方项的系数符号为负,表明工作经验与收入呈倒“U”型关系;农业户口的平均收入低于非农户口;流动人口流动的距离越近收入越低,这些均符合人们的经济预期。分样本OLS回归结果显示:对于不同的所有制企业而言,培训均在1%的显著性水平上显著。私营企业中,培训组的平均收入比未培训组高出1.56%,国有集体企业中,培训组的平均收入比未培训组只高出0.83%,而外资企业中,培训组的平均收入高于未培训组8.11%,这表明外资企业中政府培训的收入效应最高,其次是私营企业,国有集体企业最小。这是因为外资企业的规模一般较大,是行业的创新者和引领者,产品或服务的技术含量较高,需要具备较强能力的劳动者,从而管理者非常重视劳动者的技能;对于私营部门,中小企业占比较大,他们更关注产品的生产和销售方面,需要有较好人际交往能力的劳动者,对技能的要求稍低[13]。而国有集体企业受传统收入决定机制的影响,“论资排辈”现象仍较严重,培训的收入效应没有得到应有的体现。对于不同的学历层次而言,低学历者培训的收入效应不显著,因为九年义务教育属于基础教育,并未涉及专业技能,培训效果未能在工作中体现;而高学历者培训的收入效应在1%的显著性水平上显著,且影响程度高于全样本,这可能是因为高学历者的认知能力、接受能力较强,并能把培训所学技能灵活运用于工作之中
。
四、收入差异的Blinder—Oaxaca分解
1.收入差异的分解方法
一般来说,培训组与未培训组的收入差异来源于两个方面:一方面是由劳动力的个体特征、流动特征和就业特征带来的收入差异,这部分是市场因素作用的结果,属于可解释部分,称为特征差异;另一方面是由培训导致的收入差异,这部分是非市场因素造成的结果,属于不可解释部分,称为系数差异。对于不同群体之间收入差异的研究,通常采用Blinder-Oaxaca方法,公式一般为:
R=E(lnIt=1)-E(lnIt=0)=(X-t=1-X-t=0)′β^t=1+X-′t=0(β^t=1-β^t=0) (3)
式(3)中,R表示参加政府培训与未参加政府培训的流动人口收入差异,下标t=1和t=0分别表示培训组与未培训组,lnIt=1和lnIt=0分别表示培训组与未培训组的收入对数,X-表示平均特征向量,β^表示估计的特征报酬率向量。等式右边第一项表示特征差异,第二项表示系数差异。由于本文的收入方程中含有选择性偏误,在分解过程中需进行特别处理,参考纽曼克(Neumark )和奥萨卡(Oaxaca)[20]、张车伟和薛欣欣[21]、常进雄和赵海涛[22]的方法,我们作如下处理:endprint
R=E(lnIt=1)-E(lnIt=0)
=[X-t=1-X-t=0]′β^t=0+X-′t=1[β^t=1-β^t=0]+[π^1ελ-t=1-π^0ελ-t=0]
=[X-t=1-X-t=0]′β^t=0+π^0ε[λ-t=1-λ-t=0]+X-′t=1[β^t=1-β^t=0]+[π^1ε-π^0ε]λ-t=1(4)
在式(4)的右边,前两项相加表示因为市场因素导致的特征差异,后两项相加表示因为非市场因素导致的系数差异。
2.分解结果
表4是流动人口参加政府培训的全样本和分样本收入差异分解结果。从全样本分解结果可以看出,培训组与未培训组之间收入差异的54.07%可由流动人口特征差异解释,这是合理部分;但还有45.93%为不可解释部分,这说明政府培训对流动人口收入起到了较大作用,然而它并未揭示培训的作用在不同所有制企业和不同学历者之间是否存在差异。由于不同所有制企业在产权结构、经营机制和追求目标导向方面存在差异,不同学历层次者在认知能力和工作效率方面不同[14],所以,我们认为政府培训在不同所有制企业和不同学历层次流动人口之间的收入决定中有差异。基于这样的认识,我们按照所有制企业和学历层次进一步对培训组和未培训组的收入差异进行分解。
从表4的分样本分解结果可以看出:①在私营企业中,培训组与未培训组之间收入差异的57.6%可以由流动人口特征差异解释,但还有42.4%为不可解释部分;在国有集体企业中,培训组与未培训组之间收入差异的60.25%可由流动人口特征差异解释,只有39.75%为不可解释部分;在外资企业中,培训组与未培训组之间收入差异的40.68%可由流动人口特征差异解释,而不可解释部分高达59.32%;这表明外资企业中政府培训对流动人口收入提升的贡献度最高,其次是私营企业,国有集体企业的贡献率最低。②在低学历者中,培训组与未培训组之间收入差異的71.62%可由流动人口特征差异解释,而不可解释部分为28.38%;在高学历者中,培训组和未培训组之间收入差异的44.11%可由流动人口特征差异解释,而不可解释部分高达55.89%;这表明高学历者中政府培训对流动人口收入提升的贡献度要远高于低学历者。
五、结论及政策启示
本文基于2014年全国流动人口动态监测数据,对流动人口参加政府培训的收入效应进行了分析。加入选择性偏误项以控制样本“自我选择”问题,通过OLS估计扩展后的明瑟收入方程,发现参加政府培训可以显著增加流动人口的收入,且这种“收入溢价”存在异质性,外资企业高于私营企业和国有集体企业,高学历者高于低学历者,但低学历者培训的收入效应不显著。通过Blinder-Oaxaca方法对收入差异分解显示,流动人口参加培训与未参加培训收入差异的54.07%可由流动人口特征差异解释,但还有45.93%为不可解释部分,这表明政府培训在流动人口收入的决定方面起到了较大的作用。政府培训对流动人口收入提升的贡献度,外资企业高于私营企业和国有集体企业,高学历者高于低学历者。
当前,我国经济进入新常态,各个领域面临着深化改革、结构调整和转型发展,因此,审视个体的培训问题恰逢其时。本文的研究可为新常态下经济转型提供一些政策启示:一是政府部门需加大培训力度。习近平指出“劳动者的知识和才能积累越多,创造能力就越大,创新能力就越大”[23]。因而,政府部门需加大培训投入,鼓励更多的人参加培训,进而提高他们的技能水平,释放出创新潜能,发挥培训最本质的“学习效应”,为推进流动人口的顺利转移与就业发挥重要作用。二是推进国有企业改革。国有集体企业中政府培训对流动人口收入的贡献率最低,因此要推进国有企业改革,坚持以市场为导向,以企业为主体,完善公司治理结构,理顺发展体制,建立长效激励约束机制,发挥员工的积极性,增强企业活力,充分体现培训效果。三是提高流动人口的受教育水平。低学历者培训的收入效应不显著。政府要增加对流动人口的教育经费投入,让他们有更多机会接受高等教育,进而提升自己的学历和技能;让教育成为创新、研发的助推器和催化剂,进而助推他们向城镇有序转移,完成新常态下创新驱动的转型。
参考文献:
[1]徐愫,田林楠.流动人口收入性别差异
的实证研究[J].贵州社会科学,2015(5):34-39.
[2]张世伟,王广慧.培训对农民工收入的影响[J].人口与经济,2010(1):34-38.
[3]翁杰,郭天航.中国农村转移劳动力需要什么样的政府培训?[J].中国软科学,2014(4):73-82.
[4]MINCER J. Experience and the distribution of earnings[J].Review of Economics of the Household,2001,1(4):343-361.
[5]WOOLDRIDGE J M.Econometric analysis of cross section and panel data[M].Cambridge Massachusetts: MIT Press,2008:603-636.
[6]王德文,蔡昉,张国庆.农村迁移劳动力就业与工资决定:教育与培训的重要性[J].经济学(季刊),2008(4):1131-1138.
[7]王海港,黄少安,李琴,等.职业技能培训对农村居民非农收入的影响[J].经济研究,2009 (9):128-139.
[8]周逸先,崔玉平.农村劳动力受教育与就业及家庭收入的相关分析[J].中国农村经济,2001(4):60-66.
[9]范秀燎,李强.企业在职培训对工人工资收入的影响[J].华南师范大学学报(社会科学版),2012(5):108-112.endprint
[10]潘丹.自选择、农业科技培训与农村居民收入的关系[J].中国农业大学学报,2015(2):244-250.
[11]宋月萍,张涵爱.应授人以何渔?——农民工职业培训与工资获得的实证分析[J].人口与经济,2015(1):81-89.
[12]宁光杰,尹迪.自选择、培训与农村居民工资性收入提高[J].中国农村经济,2012(10):49-57.
[13]刘瑶.我国居民工资的所有制差异研究[J].数量经济技术经济研究,2012(11):94-95.
[14]莫旋,刘杰.中国是否存在工会“工资溢价”?——基于工业企业微观数据的分析[J].商业研究,2016(6):50-57.
[15]GRILICHES Z. Estimating returns to schooling:some econometric problems[J]. Econometrica, 1977,45(1):1-22.
[16]CARNEIRO P,HECKMAN J. Estimating marginal returns to education[J].American Economic Review,2011,101(6):2754-2781.
[17]PAK W L,JUNSEN Z,SHU C. Occupational segregation and wage differentials between natives and immigrations: evidence from Hong Kong[J]. Journal of Development Economics, 2004,73(1):395-413.
[18]WHITE H. A heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator and a direct test for heteroskedasticity[J].Econometica,1980(48):817-838.
[19]MINCER J. Schooling,experience,and earings[M].New York:Columbia University Press,1974:36.
[20]NEUMARK S, OAXACA R. Estimating labor market discrimination with selectivity-corrected wage equation: methodological considerations and an illustration from Israel[R].CEPR working paper, 2003.
[21]張车伟,薛欣欣.国有部门与非国有部门工资差异及人力资本贡献[J]. 经济研究,2008(4):15-25.
[22]常进雄,赵海涛:所有制性质对农村户籍劳动力与城镇户籍劳动力工资差距的影响研究[J].经济学(季刊),2016(2):627-644.
[23]习近平. 在庆祝“五一”国际劳动节暨表彰全国劳动模范和先进工作者大会上的讲话[M]. 北京:人民出版社,2015:18.endprint