高等教育明瑟收益率历史变迁浅析

何华武，马国贤

(上海财经大学 公共经济与管理学院，上海 200433 )

一、引言

我们已经进入二十一世纪的第二个十年，各方数据表明，中国高等教育已经完成了从精英教育阶段向大众化教育转变的跨越，正向着高等教育普及化的方向前进。但是，又据报道，近两年山东省少数高校开始面临线上零志愿的尴尬局面。[1]可以说，中国的大学正面临着一个生死攸关的发展关键期。如果大学教育走下“精英” 的神坛，褪去了光环，变成普通的经济投资事项，人们还愿意趋之若鹜吗？上大学乃至硕士、博士值得吗？教育的个人收益率将会如何发展？这些问题如芒刺在背时时纠结或拷问着学生、家长以及大学的管理者及教育行政部门。本文拟从教育个人明瑟收益率历史变迁的角度，对此予以剖析，希望能在一定程度上解答上述之惑。

二、数据来源及模型和变量选择

(一)数据来源

本论文的分析依据北卡罗来纳大学的调查数据。这项调查由该大学的研究机构以及美国食品管理机构一起完成，目的是分析中国在社会和经济快速发展过程中的食品健康问题。该项调查始于1989年，目前已经公开了9期数据。该研究团队每隔两年左右就进行一次新的调查，最近的一次调查发生在2011年。在2009年之前，该项目选择了我国的9个省份作为研究对象，分别是江苏、湖北、贵州等地。在他们前三期的调查过程中并未包括黑龙江。2011年，调查增加了北京、上海和重庆三个地区。因为这些地区代表了我们国家沿海、南方和北方等地的经济发展情况，其中分析了四千多个家庭，数据样本大于十万个。

本文除了在部分时间截面比较时采集了前八期的数据外，在具体计算收益率时仅选取了CHNS最近一次即2011年的调查样本中本科、研究生两类样本数据进行分析研究，样本总数为4387个。对于调查内容方面，这些数据涵盖了三个层次的内容，包括个人、家庭及社区，涉及到家庭营养健康、就业情况等方面的情况。这些数据覆盖面广，样本的容量充足，具有极强的代表性，可以满足这篇论文的研究需求。为了降低样本误差带来的影响，本文舍弃了收入最低以及最高的样本。因为每年的调查内容通常和前一年是一样的，所以本文把数据库里的样本年龄减去一年，并将最后结果作为实际年龄。结合预期结果，这篇文章所研究的对象是那些经过系统教育的劳动人员，因此选取年龄在17～65岁且学历为大学本科、研究生当做研究的样本，其中没有涉及到失去劳动能力的人员、在校学生、没有工作的人等。同时，在相关环节中，选取高中生群体作为研究样本的参照类型。

(二)模型选择及扩展

基本的明瑟收入方程为：

lnY=a+bS+cX+dX2+μ

(1)

利用回归运算可以计算出b的值，它就是教育收益率，就是说在接受教育时间多一年的情况下，可以提高的收入比重是多少。通常情况下，明瑟收入方程仅仅顾及到2个方面对劳动人员的影响，在学校里面学习的知识以及在工作过程中所积累的社会经验，对于前者通过受教育的时间进行表示，而后者通过工作时间进行表示。然而，对劳动人员来说，其收入高低和工作经验并非符合正比例关系，如果劳动人员的岁数达到一定高度的情况下，那么其具有的经验也许跟不上时代的发展，也许年龄问题导致工作效率并不高，因而，在方程里面引进了工作经验这一参数。

但是，单单涉及到这些因素的模型并不能很好的体现教育收益率的变化情况，劳动人员的性别、所在单位的类型、工作时间的长短等很多情况都会使教育收益率产生变化。因而，仅仅涉及到上面2个因素的方程并非很准确。在这种情况下，可以引入其他因素来精确表示。比较常见的方式就是引入控制变量。引入控制变量后的方程如下：

lnY=a+bS+cX+dX2+eiZi+μ

(2)

其中，zi是一个控制变量，ei反映控制变量影响劳动人员收入程度的大小。还有一个因素就是教育时间的连续性。在上面的两个方程里面，我们都设想这一年限是连续的，所以，回归系数说明了教育平均的收益率。然而，因为教育体制的原因，劳动人员的教育水平体现出了明显的阶段性特点，通常涉及到小学、初中、高中以及大学阶段，而且不同时期的收益率是不一样的。如此一来，利用对教育时间的表现方式进行更改能够得出不同时期的收益率，其方程见下：

lnY=a+biSii+cX+dX2+eiZi+μ

(3)

在该表达式中，bi以及Si分别体现了不同阶段的教育收益率。结合我们国家如今的教育体制，能够对方程进行转换表示为：

lnY=a+b1S1+b2S2……+bnSn+cX+dX2+eiZi+μ

(4)

此处b1，b2……bn分别表示小学、初中、高中、中专、大专、本科等学历层次。

(三)变量选择

为了克服明瑟方程的缺点，一些研究人员在使用过程中，通常会利用增添变量的方式来扩展，尽可能得到拟合度更好的预期结果，一般使用的变量包括性别、宗教等等。在国内的研究中，相关人员结合我国的实际情况对明瑟方程做了改进，希望能与国情符合。目前，很多学者对方程扩展的因素有地区、职业、所在地等等。经过详细分析筛选，我们采用了以下变量：

1.工资高低：虽然很多研究人员都把小时工资当做第一选择，认为这一因素更能体现劳动人员的生产力，但由于CHNS数据库提供的劳动者劳动收入与劳动时间的数据比较复杂，不但涉及劳动人员的工作，而且还给出了返聘数据，其中在不同的调查年度中工作时间的数据具有较大差别，利用相关的数据对小时工资进行计算并不简单，同时可能会导致很大误差，所以本文把年净收入当做工资的表现因素，其中涉及到平均的工作和奖金等。为了在最大程度上减少通货膨胀带来的影响，保证可对比性，本文使用2011年的收入数据进行分析，以降低时效匹配对预期结果产生的影响。

2.教育情况：CHNS的数据库中具有这方面的详细数据，其中既涉及到最高的教育程度，也有每一个教育时期所需的实际时间。为了减少误差，把最高教育程度依据小学六年，初中九年等标准进行分析。

3.工作经验：考虑到该数据库还没有提供直接的样本工作时间，本文采用大部分研究人员的做法，即假设劳动人员的入学年龄是六岁，同时连续接受教育，那么工作经验的时间是实际年龄减上学的时间然后减去六。

5.职业岗位：对于职业变量，CHNS调查通常包括国家机关、企业单位负责人等等，其中一共有七类。本文将其重新分为高级专业技术人员、普通技术人员、领导干部、机关职员、普通企业职员(工人)等共6类。影响收入的一个重要因素就是职业，就像之前所提到的一样，很多研究人员都利用加入职业变量的方式来扩展该方程。

6.地区：在地区变量里面，把每个省当做一组。其中涉及到辽宁、江苏、北京、湖北等共12个省区。

三、数据的描述性分析

该部分经过研究样本中的数据，描述了这些数据的大致分布情况和结构特点。

1．性别比例：在所有的劳动力当中，男性在数量方面具有优势，在2009年之前一般存在20%左右的性别差异，但是，随着接受高等教育的女性比例逐年上升，高学历群体中男女比例差异呈现缩小趋势，2011年的调查中更是缩小到6.4%左右，这与我国高等教育的实际发展状况是相符的。

图1 样本男女性别比例

2．地域的分布特点：从分布情况来看，2009年之前所有省份的样本数量大致处于稳定状态。在区域上，辽宁、河南、湖北所占比例最大，并有逐年下降的趋势；江苏、山东以及湖南所占的比重里面，一年比一年高，其中广西的比重大致稳定，贵州一直保持最小比重，甚至不断下降。2011年，增加了北京、上海、重庆三个直辖市，并且在本科以上群体中所占比例较大，超过了50%，其他区域的样本比例相应下降，这与高学历人群相对更趋向于发达地区与城市的国情是吻合的。

表1 样本地域分布

3．单位类型：从历年的数据看，早期的大学毕业生就业单位绝大多数属于政府部门或事业单位，在2000年之前这两者之和最高达到96.6%，最低也在83.2%。但前者一直处于下降趋势，至2011年时仅占调查样本的12.1%，后者则正好相反，一直呈现上升态势，特别是2004年开始大幅度上升，至2011年时已达到40%。高校毕业生就业于国有企业占比也逐年上升，从最低的0上升至2011年的13.8%。个体民营、外企及其他占比从无到有，逐步增加，到2011年已经将达到30%左右。总体上，这些变化与我国的政治、经济体制改革进程相一致。政治体制改革逐步推进，国有企业进行了深入的改革，而随着市场经济体制的逐步建立、发展与完善，非公有制企业则保持着快速的发展势头。

表2 样本单位类别

4．职业岗位：相对于其他变量来看，职业岗位总体上的变化是最小的，但也呈现出较为明显的两股趋势：一是高级专业技术岗位由最高46.6%的比例逐年下降，2011年时仅为25%，下降了20%；二是机关普通职员由最低的7.9%逐年上升，2011年时上升至19.5%，最高是曾达到22.7%，上升了14.8%。这种现象也许可以说明，更多高学历人员在倾向于到政府机关或事业单位谋职，这也是多年来国家公务员或事业单位招聘考试一直受到大学毕业生热捧的反映。

5.学历：在本文所选取的样本中，硕士以上样本比例一直偏小，仅占平均3%左右。根据笔者多方面调查，在现有的所有调查类数据中，高学历特别是硕士以上学历受访者比例都极为缺失，很少有完全达到满意效果的数据比例。但是，本文的重点在于微观与宏观的对比，仅取本科学历样本数据进行对比就可以说明情况，至于硕士以上，仅表明参考性意义。

表4 样本学历层次

四、 高等教育的明瑟收益率

(一)高等教育明瑟收益率估算

本部分首先用基本明瑟方程OLS回归法估计2011年我们国家的教育回报率，其中的被解释变量是年收入的对数，解释变量是接受教育的时间，工作年限以及工作时间的平方。为了降低其他因素对这一结果的影响，把职业控制变量以及其他因素加入模型中。估算方程如下：

lnY=a+b1S1+b2S2……+bnSn+cX+dX2+eiZi+μ

(4)

这里分别用S1、S2、S3表示高中、大学、研究生三个阶段受教育年限。大学与硕士阶段明瑟教育个人收益率估算结果见表5。

表5 大学教育收益率(工具变量)

表5是采用将教育年限变量设置为“是当前阶段为1，否为0”的虚拟工具变量方法计算出的分阶段教育收益率。表6采用“是当前阶段则取实际教育年限，否取0”的方法计算出的分阶段教育收益率。

表6 大学教育收益率(教育年限变量)

在表6利用公式(4)运算中，假设样本接受的是某个阶段的教育，那么就设置为本阶段的实际教育时间，不然的话就设置为零。通过这种方式得到的所有回归系数是教育时间多一年所取得的收益率。在这种情况下，教育时期并不是虚拟的变量，所以在对收益率进行计算的过程中，并不需要特殊处理。假如想计算某个时期的收益率，应该把该回归系数乘以本阶段的时间，然后减本阶段之前的收益率，最后除以本阶段的教育时间。即：

(5)

Rn是增加一年所产生的收益率，bn是第n个环节的回归系数。

(二)高等教育明瑟收益率历史变迁比较分析

在国内高等教育明瑟收益率研究领域，学者们开展了一系列研究。本文仅阐述相关学者采取与本研究所选取的相同数据来源，即CHNS调查数据进行分析研究所获得的结果，同时加入2011年的最新调查数据，以此探析我国高等教育的历史变迁趋势。

刘婧婧采用CHNS历史数据，对我国个人教育投资的风险进行了研究。[2]在其研究中，依据CHNS前8期调查数据，采用实际教育年限、工龄、工龄方作为解释变量，回归分析出我国大学本科教育的个人明瑟收益率(表7)。

表7 大学教育个人明瑟收益率

李小顺同样结合CHNS之前的数据，详细分析了我国收益率中存在的差别。[3]在他的研究中，教育年限解释变量采用的不是实际教育年限，而是采用的按照教育分级，是当前级别则取1，否取0的虚拟工具变量方法。

表8 大学教育个人明瑟收益率

笔者根据CHNS发布的2011年调查最新数据，分别采用“实际教育年限解释变量”和“虚拟工具变量”两种方法，同时参照与刘婧婧和李小顺相同的教育程度分级标准，计算出2011年的大学教育个人收益率分别为13.39和9.53。

需要说明的是，刘婧婧和李小顺两位研究者得出的数据的参照对象分别是大专和中专，因此其收益率绝对值比起前面笔者按照高中作为参照对象的数据即20.82和20.98要低，这也是符合收入分配实际情况的，是合理的。图2展示了大学教育个人收益率的历史发展态势。

图2 大学教育个人明瑟收益率历史趋势

如图所示，整体上，从1989年至2011年，我国高等教育个人收益率有了大幅度提高，从1989年的2.3%和4.6%上升到2011年的9.53%和13.39%，增长幅度分别达到414.34%和291.08%。但是，仔细分析发现有两个现象值得我们思考：一是，在2006年达到顶峰后，2006 —2011阶段高等教育个人收益率开始呈现下滑趋势，两种不同的研究方法得出的结果都同时支持此结论；二是，通过实际教育年限作为解释变量计算得出的个人收益率在1989-1993阶段略有下降，1993年达到最低值1.61%。

根据国内众多学者的研究，在1997年以前，教育收益率都是很低的，[4]这个时期的显著特征表现在，具有专科和其以上教育水平的劳动人员收益率低于高中水平的劳动者，出现所谓的脑体倒挂现象。然而，从1997年开始，高等教育的收益率明显提高，在较短的时间内高过了其他教育水平劳动人员的收入。这也说明了我国用工体制及市场化改革取得了一定成果，受教育水平作为人力资本的关键因素，逐渐被市场所认可和赞同。九十年代，我国经历了多次事业单位以及政府部门的工资改革，在公共机构中引入竞争机制，在很大程度上促进了劳动力市场的发育。也就是说，高等教育的收益率逐渐增加。

然而，自从2006年开始，高等教育的收益率有下降趋势，而此时我国的GDP始终维持两位数的加速增长。显然，这是20世纪末大规模的高校招生后果。一方面，根据供需规律，扩招后毕业的大学生大量涌入劳动力市场，使得劳动力供给增加，必然带来工资的下降；另一方面，大学扩招后果具有滞后性，随着时间的推移，刚刚进入社会的应届毕业生的工资将渐渐对收益率产生影响。换句话说，受高校扩招冲击，收益率受到的影响必须在很长时间之后才可以凸显出来。[5]从2000年开始，教育收益率的变化全面反映了我国教育大众化的特点。经过十几年时间的规模扩张，我国的教育发展速度有所降低，甚至出现了止步不前的现象。分析发现，教育规模的扩大确实具有降低教育收益率的消极影响，其中由于教育规模扩大导致的工资降低的现象逐渐显现出来。在以后的时间里，我国的教育收益率会不会保持这一发展趋势？通过如今的数据我们能够进行大胆的猜想，假如没有别的作用力的影响，我国教育收益率提高的可能性很小，甚至会逐渐降低。

从20世纪末期开始，我国高等教育便进入了迅猛发展的阶段，特别是2000年至2003年期间，很多学校进行了合并，甚至有人将之称为扩招大跃进。在当时的社会背景下，一方面国企改革导致大量职工下岗，形成了严重的社会问题；另一方面，青年就业压力较大。扩招政策由此出现，其目的是推迟青年人就业，减轻社会就业压力。随着扩招政策的推进，越来越多的学生享受到了接受高等教育的机会，人力资源逐渐被积累，为经济社会的发展提供了有利条件。但与此同时，大学毕业生越来越多，由于社会不能在较短的时间内吸纳大量的毕业生，毕业即失业的现象出现。高等教育收益率减少也是不能避免的事情。

大学教育收益率的变迁趋势在我国现阶段必然会让我国高校特别是二三流高校面临非常严峻的考验。因此，我们必须正视现实，以学生为本，以培养人才为本，努力提高大学教育特别是研究生阶段以上的教育质量，使我国的高等教育迈上一个新的台阶。

[1]单俊楠.山东二本600所高校断档200余所零投档[N].半岛都市报,2013-07-30.

[2]刘婧婧.我国个人教育投资收益与风险研究[D].山东大学硕士学位论文,2013.

[3]李小顺.我国教育收益率内部差异的影响因素分析[D].浙江财经大学硕士学位论文,2013.

[4]陈晓宇，闵维方.我国高等教育个人收益率研究[J],高等教育研究,1998,(6).

[5]何芬芳.我国普通高等教育个人收益率研究[D].北京交通大学硕士学位论文,2006.