教育对农村劳动力流动和收入的影响

第1组计量经济学理论与方法字数：8200教育对农村劳动力流动和收入的影响EffectsofEducationonRuralLabor’sMigrationandEarnings王广慧，张世伟WangGuanghui,ZhangShiwei作者单位：吉林大学数量经济研究中心通信地址：长春市前进大街2699号，吉林大学数量经济研究中心，邮编：130012联系电话：[phone]，王广慧电子信箱：[e-mail]，[e-mail]作者简介：王广慧（1979-），女，吉林大学数量经济研究中心博士生，吉林大学商学院讲师；张世伟（1964-），男，吉林大学数量经济研究中心教授，博士生导师教育对农村劳动力流动和收入的影响摘要：依据吉林省的微观数据，本文对进城务工人员和农村务农人员进行了统计性描述，并应用微观经济计量模型分析了教育对农村劳动力流动和收入的影响。研究结果表明，一方面教育对农村劳动力的流动有显著的、积极的作用。在其他条件相同的情况下，个体受教育程度越高，外出务工的概率越大；另一方面教育对农村劳动力的收入也有积极作用，但进城务工人员和农村务农人员的教育收益并不相同，前者高于后者。关键词：教育；农村劳动力；流动；收入一、引言根据人力资本理论，教育与培训、迁移以及寻找新的工作是劳动者所承担的人力资本投资的三种类型。经典人力资本理论已经证实了教育与收入之间的相关性，而且通常认为受过较多教育的人往往具有较高的平均收入。而迁移行为和寻找新的工作则是通过提高既定的知识技能（这些知识技能是从教育和培训中获得的）在劳动力市场上所能够获得的价格来增加某人人力资本价值的活动。但迁移是具有选择性的，并非是所有人都愿意从事的活动。人力资本理论认为，年轻人和受过良好教育的人所具有的流动性要高一些。国外一些学者在这一方面给出了相应的经验证据。例如L.Long[1]曾指出在美国的同一年龄群体中，一个人是否接受过高中以上教育是推测迁移可能性的主要因素；A.SpeareandJ.Harris[2]对印度尼西亚不同年龄、性别和教育的农村劳动力的研究表明，具有小学以上教育的年轻人具有较高的流动倾向；L.Lanzona[3]对菲律宾的数据分析表明，个体所受的教育越多其流动的可能性越高。由此，我们可以看出，教育不仅仅是影响个体收入的直接因素，而且也是影响另外一种人力资本投资——迁移的直接因素。因此，Sahota[4]把教育称作是人力资本理论“内核”中的“内核”。在我国的劳动力市场中，农村劳动力的迁移行为尤为突出。我国作为一个农业大国，农村人口基数巨大，农业劳动力严重过剩，农村失业和不充分就业人口大量存在，因此农村剩余劳动力为了增加自己的收入，开始向城市转移。作为一种人力资本投资，这个行为确实给劳动者及其家庭带来了相应的回报。李实[5]通过对农村劳动力流动的收入分配效应的分析结果表明农村劳动力的流动确实提高了外出打工户家庭的收入水平。但这并不是本文所要研究的问题，我们关心的是教育对农村劳动力流动和收入的影响。胡士华[6]利用2000-2002年数据检验了教育对农村劳动力流动概率的影响，但并没有指明劳动力流动和收入的关系。另外虽然侯风云[7]和赵力涛[8]等国内学者分析了人力资本对外出劳动力收入的影响，但却没有分析其流动的成因。与现有的文献不同，本文既研究了教育对农村劳动力流动的影响，又分析了教育对进城务工人员和农村务工人员的收入的影响。本文第二部分对进城务工人员和农村务农人员的统计特征进行了描述，并给出了各教育-年龄组劳动力流动倾向。第三部分利用二元逻辑模型分析了教育以及其它因素对农村劳动力流动产生的作用效果。第四部分给出了农村劳动力流动前后教育对其收入的影响效果。另外，我们在构建人力资本模型时，特别地将劳动者的家庭背景和社会背景因素也考虑进来，以尽量减少教育收益的估计偏差。综上所述，本文的目的就在于通过研究教育对农村劳动力流动倾向及其收入的影响，提供一个更为直观地理解我国劳动力市场行为的实证依据。二、农村劳动力统计特征描述与分析本文使用的微观数据集来自于2005年吉林省人口抽样调查数据。其调查对象覆盖了吉林省各个城市［基金项目］本文为国家社会科学基金项目（05BYJ026）；教育部人文社会科学重点研究基地重大项目（05JJD790079）和教育部新世纪优秀人才支持计划（NCET-05-0318）的阶段性研究成果。和农村的现有人口和外出人口，因此能够较全面地反映吉林省的人口特征。该数据集提供了户主、配偶、子女、父母等每一位家庭成员人口和经济信息，包括出生年月、性别、受教育程度、月收入、户口性质、婚姻状况、工作单位类型等。在选择样本的时候首先需要明确一个事实——我国劳动力市场存在着性别歧视①，为了尽可能消除这种影响，我们将农村15岁以上的男性作为基本样本集。由于农民的收入并不是按月获得，因此我们将其年收入换算为月收入。最终样本总量为15305，进城务工样本数为1118，占总样本的7.3%。样本的平均年龄为23.06岁（最小年龄为15岁，最大年龄为31岁），可见我们研究的是农村中年轻一代的劳动力流动状况和教育收益。对于进城务工人员，主要包括两类流动人口：一类是在城市中定居的农村劳动力，另一类是暂时到城市打工的人。我们通常称后者为“候鸟式”流动，当他们赚到一些钱或者家里需要他们时，他们可能会返回农村。由表1可以发现，进城务工人员的平均受教育年限为8.866年，而农村务农人员的平均受教育年限为8.359年，即具有较高平均教育水平的年轻人在流动过程中似乎占有优势。这与少数发达国家农村向城市迁移的大多数研究结果一致[9]。表1进城务工人员和农村务农人员的统计特征变量进城务工人员农村务农人员差异连续变量均值标准差均值标准差均值差异收入（元）597.993452.795402.692244.172195.301受教育年限（年）8.8661.5528.3591.6590.507年龄23.0733.96523.0604.0880.013父亲受教育年限（年）7.7252.3737.3922.3270.333母亲受教育年限（年）6.8022.6646.2202.5920.582父母收入（元）688.185555.496636.083399.98552.102离散变量频数百分比频数百分比百分比差异婚姻状况（无配偶）78570.2880262.08.2工作单位类型：土地承包者32025.61310892.4-66.8国有企业454.0450.33.7集体企业595.3640.54.8个体工商户27824.94152.922.0私营企业18916.91311.315.6样本量111814187表2给出了具有相似年龄和教育背景的进城务工人员和农村务农人员的收入和收入差距。本文中使用的收入数据是个体的可支配收入，不包括个体的实物收入，因此可能会低估农村收入。同时，本文也没有考虑城市和农村生活的成本差距问题。在农村，很多人的劳动可能不被支付现金，他们收到实物或以换工的形式得到报酬，这在一定程度上节约了生活成本，而相应的进城务工人员在大多数情况下都能收到现金。如果对其进行调整，城市和农村的收入差距可能会变小。由表2可以发现，当我们控制年龄变量时，无论是进城务工人员还是农村务农人员，其收入都随着教育水平的提高而增加，尽管增加的幅度不同。当同时控制年龄和教育变量，我们发现除了单样本组和零样本组之外，进城务工人员的收入要高于相应的农村务农人员的收入。这符合人们通常的预期，即教育对那些在城市中找工作的人来说比在农村更有帮助。①张世伟（2006）中论述了劳动力市场中性别歧视对工作获得和行业进入的影响。表2具有相似年龄和教育背景的进城务工人员和农村务农人员的对数收入及收入差距进城务工人员农村务农人员差异年龄和教育均值标准差均值标准差平均对数收入差异15-19岁：未上过学5.193a5.6830.444-0.490小学5.6820.7375.5800.5690.102初中5.9750.6015.6260.5940.349高中6.551a5.7850.5230.76620-24：未上过学5.7110.469小学5.9500.6495.7830.5530.167初中6.2720.5575.8500.5450.422高中6.3850.6765.9110.5970.474大专6.9530.7596.0870.5690.86625-29岁：未上过学5.298a5.7470.748-0.449小学6.1840.5735.8750.5830.309初中6.2960.6585.9520.5390.344高中6.3790.5186.0500.5150.329大专6.6420.4436.2110.5780.43130-39岁：未上过学5.5950.428小学5.9320.4005.9190.5740.013初中6.1970.5606.0030.5480.194高中6.2080.6706.1450.5860.063大专6.3380.454a只有一个样本表3给出了不同教育-年龄组的劳动力流动倾向。从总体上看，劳动力流动比率随年龄的增加具有先升高后下降的趋势，但随教育程度的增加而增加。迁移率对于那些教育程度低（初中及以下）的人来说，随着年龄的增加具有“高—低—高—低”的趋势，表明没受过什么教育的人倾向于在年轻时流向城市，在20-24岁时返回家乡，并在25-29岁时重新返回城市，30-39岁又回到农村。出现这种趋势的原因可能是由于20-24岁是适婚年龄，农村青年返乡结婚几年后又重新回到城市中工作。对于那些具有高中和大专以上学历的人来说，迁移倾向高于同年龄组的其他人，并随着年龄增加而增加。表3不同教育-年龄组的劳动力流动比率①年龄受教育程度总体未上过学小学初中高中大专15-19岁（0.856）0.6011.238（0.351）—1.0320-24岁（.00）0.5381.0931.689（3.044）1.07125-29岁（0.442）0.5791.2731.7643.2621.171①因为我们感兴趣的是不同组之间迁移倾向的比较，而不是迁移的绝对比率，所以我们将总体的迁移比率定义为1.0。30-39岁（.00）0.4630.9054.262（.00）0.895总体（0.356）0.5341.0961.6162.3151.00注：括号表示分子或分母小于10三、教育对农村劳动力流动的影响劳动者的流动在市场经济中起着非常重要的作用，社会依靠劳动者在雇主之间、地区之间的自由流动来进行劳动力配置。根据Harris和Todaro假说，发展中国家的个体迁移决策是基于期望的收入差距[10]。如果劳动力流动仅仅是由收入差距所引起的，我们希望发现对于那些从流动中获得最大的收益组的流动率是最大的。关于劳动力流动与收入差距之间标准假设的直接检验就是对表2中“平均对数收入差距”和表3中“流动倾向”进行相关性分析。鉴于收入差距缺乏系统地变化，因此两者之间不存在较强的联系并不奇怪。实际上，流动倾向和收入差距之间简单相关系数为0.279，虽然符号是正的，但是相关性并不是统计显著的。因此，我们需要进一步分析影响劳动力流动的因素以及它们的作用效果。人力资本理论认为，除了预期的收入差异外，个人的教育、年龄、婚姻状况也是决定流动性大小的主要因素，其中教育对流动者预期收益的影响尤为显著。已有的国外相关文献也表明年轻人和具有良好教育的人所具有的流动性要更高一些①。为了检验这一结论是否也适用于我国，本文运用二元逻辑模型对其进行了分析。由于我们不能观察到预期的收入差距，而只能观察到某个人是否外出务工，因此观察到外出务工行为时，定义Mobility=1，表示流动后的预期收入差距大于零。逻辑模型的一般形式如（1）式所示：XXXMobilityexp1exp1Pr（1）其中X表示劳动力的个人和家庭特征，包括受教育程度、年龄、婚姻状况、父母的收入情况和父母的教育程度。由表4可以看出，一方面教育对劳动力流