教育对农民工工资收入影响的再考察——基于CHIP数据的分析

张锦华，王雅丽，伍山林

（1.上海财经大学财经研究所，上海200433；2.上海财经大学期刊社，上海 200434；3.上海财经大学 经济学院，上海200433）

一、引 言

拥有农业户籍而又从事非农工作的农民工是一个特殊的群体，是中国经济发展的重要劳动力资源。近年来，随着中国经济的快速发展，城乡二元发展的不平衡性导致了收入差距问题的凸显。研究发现，教育的发展会缩小劳动者的收入差距[1-2]。教育水平不仅关乎农民工的收入，而且关乎非农产业的发展和提升空间[3]，而农民工的人力资本积累和回报又关乎中国人口红利下降期间和经济转型后的创新力和竞争力。

劳动力的异质性使得教育与收入之间的问题复杂化。进入21世纪，特别是2005年以来，农民工群体内部出现异质性，新生代农民工或第二代农民工成为研究领域的焦点，这部分农民工通常是20世纪80年代以后出生。目前新生代农民工总量达1亿人左右，占农民工总数的60%以上，已经逐渐成为农民工群体的主力，新生代农民工同老一代农民工一样，在推动中国经济发展中发挥不可或缺的作用。只有新生代农民工的教育水平得到提升，其收入状况才能够得到改善，人力资本积累和回报才能相应得到提升，进而有助于经济新常态下高质量发展的实现。

学者们通常以1980年为界划分新老两代农民工，主要依据的是两者在教育政策、工作经验、代际属性3个方面表现不同：

（1）某些重要教育制度变迁与上述划分标准刚好相呼应。1980年出生的农业户籍者，正好在1999年参加高考，而从这一年开始中国实行了高校扩招政策，这项政策对农户教育决策、教育质量、劳动力市场、身份改变等产生复杂的影响，并通过农民工收入决定方式反映出来。

（2）两代农民工工作经验具有实质性差异。1980年之后出生的农民工，是从1996年开始陆续进入非农劳动力市场的，此时中国农村劳动力转移已达到了较大规模，不少新生代农民工一出校门就外出打工了。与之恰成对照的是，老一代农民工外出打工之前普遍从事过农业生产。因此，在两代农民工身上，工作经验与收入之间的关系可能存在差异。

（3）与年龄差异相伴的社会认知差异、主观偏好差异、适应能力差异等，可能使两代农民工在诸多方面产生差异，进而影响收入决定方式和教育收益率。

鉴于此，研究基于2008年CHIP数据，先从整体上分析，然后通过对由新、老两代农民工混杂在一起的样本做出区分，分析两代农民工教育收益率的差异，进而揭示农民工群体在教育收益率问题上存在异质性；其次，从多个具有明确政策含义的维度进行考察，包括学历等级和学历类型，尽量给出两代农民工教育收益分化的详细特征；最后，对农民工工作经验的收益贡献予以特别关注，尤其是对新生代农民工，在考虑学校教育与工作经验之间替代关系的基础上分析教育的净效应。为了验证研究结果的准确性和可信度，研究还对实证结果进行了稳健性检验分析。

二、文献评述与研究假说

（一）文献评述

就教育对工资收入的意义而言，农民工与非农户籍劳动力之间存在明显差异[4-6]。对农民工群体来说，教育收益率尽管在上升，但长期以来一直严重偏低[7-9]。已有的研究文献主要从如下维度展开研究。

（1）考察教育收益率随学历等级的分化。以受教育年限作为解释变量时，隐含假说明瑟收益率对任何一年的教育来说都是一样的，针对学历等级进行估计则可以克服这个缺陷。Ho和Dong等人利用1999年样本发现，农民工各个学历等级的教育收益率都很低[10]，但是利用晚近的样本估计发现，各个学历等级的教育收益率在提高[11-14]。

（2）考察教育收益率随学历类型的分化。对于后义务教育阶段，有必要考虑学历类型对工资决定的差异化影响。其中，高中阶段特别值得重视。现有文献大多支持如下发现：职业高中（包括中专和技校）收益率高于普通高中收益率[15]。其中，虽然并未给出比较性结果，但是使用平均处理效应方法考虑了个体自选性问题，得到了职业教育高回报的稳健估计结果。

（3）考察新生代农民工与老一代农民工教育收益率的差异。但是，利用同一时点上的样本分别进行考察的文献并不多见，主要成果是Wang等人发现新生代农民工各个学历等级教育收益率均比老一代农民工的高[16]。其他文献，或者使用混杂的样本进行分析，或者考察老一代农民工的教育收益率，或者考察新生代农民工的教育收益率。其中，以1996年之前的样本进行研究时，针对的都是老一代农民工。针对新生代农民工教育收益率进行估计的研究[9,17]，认为对于新生代农民工群体而言，工作经验对提高其收入水平的作用要远远高于正规教育的作用，他们对职业教育的需求高于对其他类型教育的需求。

综上所述，学者们先验地假设两代农民工收入决定方式并不存在差异，直接根据全样本估算一个统一的教育收益率，或者先验假设在其他方面两代农民工收入决定方式上并不存在差异，即使用虚拟变量进行控制，从而把其他因素对收入的影响视为是一致的，因此有必要对在区分样本（从而减轻样本异质性）基础上分别估计新生代农民工与老一代农民工教育收益率的必要性做出详细说明。

（二）研究假说

现实中的劳动力市场通常呈现出二元分割的格局，导致劳动力市场处于一种不完全竞争的状态。事实上，对于由于劳动力市场二元状态导致的仅能在非正规部门就业的农民工而言，新生代和老一代农民工面临的状态已然不同，户籍身份的重要性下降，一部分来自农村的具有高等学历的劳动力甚至主动放弃了改变户籍的机会。之所以如此，是由于维持农民工身份可以得到相应的好处[18]。例如，除生育约束更加宽松之外，一部分企业由于不用为其缴纳各种社会保险费用而愿意支付较高的（现期）工资[19]。就年龄而言，与老一代农民工相比，新生代农民工更年轻，对新生事物（如网络等）的接受和利用要积极得多。这些方面通过工作选择等渠道而产生的收入上的好处，在教育收益率上得到一定的体现。

基于上述分析，提出待验证假说1：新生代农民工的教育收益率要高于老一代农民工的教育收益率。

通常，学历等级与受教育水平呈现正相关关系，学历等级越高意味着受教育水平越高。在计时工资下，劳动者的受教育水平对其收入具有显著的正向影响[20]，那么学历等级越高其收入水平会相应提高。根据《2013年全国农民工监测调查报告》显示，在新生代农民工中，小学及以下文化程度仅占6.1%，初中占60.6%，高中占20.5%，大专及以上文化程度占12.8%。在老一代农民工中，小学及以下文化程度占24.7%，初中占61.2%，高中占12.3%，大专及以上文化程度占1.8%。高中及以上文化程度的新生代农民工占到1/3，比老一代农民工高19.2%。可见，新生代农民工接受教育的质量和水平均有所提高，初中以上的学历等级（高中学历和大专学历）分布均高于老一代农民工。根据教育收益率随学历等级提高的现有研究结果，提出以下待验证假说。

假说2a：高中学历和大专学历的新生代农民工的教育收益率要普遍高于对应的老一代农民工。

新生代和老一代农民工教育收益率状况就政策变化的反应来看，始自1996年的高校毕业生不再包分配的政策与始自1999年的高校扩招政策的影响不可忽略。最高学历为普通高中的农民工绝大部分是高考失败者，这与最高学历为职业高中的农民工（几乎未参加高考）很不相同。当普通高中生学习那些高考必备而与劳动力市场知识需求并不对接的课本内容并且在特殊环境中围绕高考展开竞争的时候，职业高中生却一边学习与劳动力市场比较对接的知识，一边在现实社会环境中得到适应[15,21]。在包分配和未扩招情形下，只要高考成功，社会身份改变和收益实现就是确定性的。高校毕业生不再包分配给毕业生就业前景引入了不确定性，高校扩招又加剧了高校毕业生的市场竞争（尽管高考成功率上升了）①，于是从主观上说，那些预期自己很难考入心仪高校的学生在高中阶段将更加社会化。这反而有利于提升其教育收益率，与普通高中毕业者相比其劣势将缩小。结合文献述评中学历类型分化状态，借此提出如下假说。

假说2b：不论是新生代农民工还是老一代农民工，职业高中教育收益率高于普通高中的教育收益率水平。

此外，人力资本理论认为教育是人力资本积累的重要途径。教育作为一种重要的人力资本投资形式，能有效促进个人收入增长[22]，工作经验与教育一样具有不可忽略的作用[23]。两代农民工拥有不同特点，除了受教育水平的区别外，务农经验和工作经验也是值得关注的差异，特别是工作经验的不同，比起老一代农民工，新生代农民工具有初次外出平均年龄低，大多数没从事过农业生产劳动的特点，有着更为强烈的面向城市的非农发展取向。因而，其收入决定背后的影响机制亦存在不同，结合文献述评中工作经验对新生代农民工的影响，引申出如下假说。

假说3：工作经验对两代农民工教育收益率的影响会表现的有所差异，尤其是对新生代农民工而言将更为重要。

三、数据描述、计量模型与实证结果

（一）数据描述

研究选取2008年中国居民收入调查（CHIP）中针对农民工的样本进行分析②。这一样本来自9省（市）中的15个城市，包括：东部地区的上海、广州、深圳、东莞、南京、无锡、杭州和宁波，中部地区的武汉、合肥、蚌埠、郑州和洛阳，以及西部地区的重庆和成都。其中有效样本3337个，新生代农民工样本占比为48.1%。工作经验由年龄减去入学年龄再减去受教育年限得到。将行业划分为垄断性行业和非垄断性行业，6.7%的农民工在垄断性行业工作。鉴于小时工资更纯粹（测量误差更少），选取小时工资作为被解释变量。针对全样本及主要变量的描述统计见表1。

表1 主要变量统计描述及解释变量（预期）影响方式

（二）新老两代农民工教育收益率的总体差异

收入方程除了考虑受教育年限的影响之外，还通过一次项和二次项考虑工作经验的作用。此时工作经验收益率呈现出随工作经验增加而线性递减的模式。Murphy和Welch发现，工作经验与收入存在非线性的关系，在收入方程中通过引入高次项来描述工作经验收益率的多样化（或非线性）变化模式[23]。通过尝试，引入工作经验的3次方③。在表1中变量定义的基础上，扩展明瑟收入方程写为：

式中：i表示样本类型（老一代、新生代及全样本）；β表示明瑟教育收益率，其含义是每增加一年教育，（在不考虑教育成本等前提下）个人收入增加百分之几；βi是工作经验j次项的系数；X是一组控制变量；α是与控制变量对应的一组待估系数；μ是残差。

通过异方差检验④后，表2给出了针对全样本及各个子样本的估计结果，第（1）和（2）列给出了考虑诸多控制变量后的全样本OLS估计结果。需要说明的是，这一结果是针对全样本而得到的，而样本异质性问题不可忽略，农民工工作经验显然是值得关注的一个方面⑤。图1显示了新生代农民工和老一代农民工收入平均值及标准差随工作经验的变化。由此可以看出，在工作经验重叠的部分，无论收入平均值还是收入标准差随两代农民工之间都出现了较大差异。然而，单看全样本，这种差异被掩盖起来了⑥。

表2 新老两代农民工教育收益率的总体差异结果（假说1、假说3检验）

图1 工作经验对新老两代农民工收益的不同体现

区分新生代农民工与老一代农民工样本后的OLS估计结果见表2第（3）至第（6）列，根据结果分析发现：

（1）尽管教育对两代农民工的收入都有显著影响，但两代农民工教育收益率却出现了严重分化，老一代农民工教育收益率（3.51%）还不及新生代农民工（7.53%）的一半，假说1得以验证。

（2）工作经验对两代农民工收入作用的分化也很明显，对于老一代农民工而言，工作经验的影响不再是显著的；对新生代农民工而言，只有工作经验的一次项的影响才是显著的，相应收益率为6.76%。重要的是，受教育年限与工作经验对收入的影响都是显著的，并且收益率都比较高，以至于两者之间收益率相差比较小（0.77%）。由此可以认为，对新生代农民工而言，如果其预期在高考中难以取得满意的结果，不妨在完成义务教育之后就早一点外出打工。

（3）控制变量对两代农民工收入的影响也出现了一定的分化，体现了性别作用和行业分割对新生代收入决定的弱化，健康状况更显著影响这一群体的收入。

（三）新老两代农民工的教育收益率多维分化

1．新老两代农民工的教育收益率随学历等级分化

上述分析中使用受教育年限来表示教育变量，其隐含假设是任何一年学校教育所导致的收入增长百分比都是一样的。这里，采用学历等级作为教育的代理变量。对于全样本及新生代或老一代农民工样本，待估方程为：

式中：k表示学历等级（将其分为小学及以下、初中、高中、大专、大本及以上），小学及以下学历等级作为参照；Dk为学历等级哑变量（对于所讨论学历等级其值为1，对于其他学历等级其值为0）；Bk表示明瑟收益率，其含义是获得最高学历等级k的（总）教育收益率。

表3给出了针对教育收益率随学历等级分化全样本及各个子样本的估计结果。其中具有共性的特征是：全样本中教育收益率从高到低依次为大本及以上学历（70.4%）、大专学历（45.7%）、高中学历（21.7%）和初中学历（6.8%），由此可见，农民工的教育收益率随着学历水平的提高而增加。但是在各个子样本估计结果中，无论对哪一代农民工，初中学历对收入的影响都不显著，对两代农民工的收入提升没有显著影响。从高中及以上学历开始对收入的影响才显著，说明此学历等级以上的受教育程度才会有助于两代农民工收入水平提升。除此而外，教育收益分化特征也很明显，例如，新生代农民工高中学历与大专学历的教育收益率分别为29.6%和56.1%，老一代农民工则分别为17.1%和34.2%，对应相同背景的两代农民工教育收益率的差距分别为12.5%和21.9%，新生代的比老一代的分别高出很多，假说2a的推测得以验证。大本及以上学历，教育收益率的状态却刚好相反，老一代农民工比新生代农民工高出5.1%。这说明老一代农民工高等教育的“含金量”要大于新生代农民工，这一现象也与近年教育扩张对高等教育的教育回报有明显的压缩效应的状态相契合。另外，与以受教育年限作为解释变量的分析结果一样，只有新生代农民工工作经验的一次项对收入才具有显著影响。

表3 新老两代农民工的教育收益率随学历等级分化结果（假说2b、假说3检验）

2.新老两代农民工的教育收益率随学历类型分化

在样本中，拥有大专及以上学历的农民工只占7.5%，而小学及以下学历是不分学历类型的。为了得到更细致的分化特征，针对最高学历为高中的农民工，将学历类型区分为普通高中和职业高中两个类型，按照如下方法估算教育收益率：

式中：m表示学历类型，即普通高中或职业高中（含中专和技校）；Dm是学历类型哑变量（对所讨论学历类型其值为1，其他学历类型其值为0）；Bm为明瑟收益率，其含义是取得学历类型m的（总）教育收益率。

教育收益率随学历类型分化采用全样本及各个子样本进行估计的结果见表4。从学历类型全样本分析结果可见：农民工的职业高中收益率为24.2%，普通高中收益率为20.7%，前者高出后者3.5%。从各子样本的估计结果可以得到几点新的发现：

（1）无论是普通高中还是职业高中，新生代农民工的教育收益率（分别为29.3%和30.1%）都是高于相应背景的老一代农民工（分别为15.7%和23.2%）。

（2）无论对新生代农民工还是对老一代农民工，职业高中教育收益率都是高于普通高中教育收益率的，对应上述两种收益率类型中新生代农民工和老一代农民工的差距分别为0.8%和7.5%，在新生代农民工那里，两者之间教育收益率差异已很小，此结果说明假说2b是成立的。

上述分析可见，对于老一代农民工而言职业高中教育具有重要的现实意义，而对于新生代农民工而言，职业高中教育的重要性进一步强化，并且与普通高中教育对收入的贡献中“平分秋色”。另外，与上文分析结果一样，只有工作经验一次项对新生代农民工的收入才具有显著的影响。

表4 新老两代农民工的教育收益率随学历类型分化结果（假说2b、假说3检验）

综合上文实证中工作经验对新生代农民工收入影响的一致表现：工作经验影响显著且收益率较高，而对老一代农民工，工作经验对收入影响不显著，上述结果为假说3的合理性提供支持。这也揭示了新生代农民工收入决定的特性，就考察教育收益率而言，工作经验对新生代农民工的影响比老一代农民工更为重要，这一结果不可避免地引起潜在担忧。2008年尽管已成为过去，但当时的教育收益状况却会影响农户此后的教育决策。对2008年之后需要考虑子女教育的农户而言，老一代农民工教育收益率过低的阴影还没有散去，更重要的是，从教育收益率中扣除工作经验收益率之后，新生代农民工教育的净收益率也比较低，在学历类型分化中，职业教育收益率赶超普通高中收益率，这些改变对农户教育投资而言并没有发出具有积极意义的信号。这些或远或近的事实，势必对这些农户教育投资产生实质性影响，进一步影响农民工的人力资本积累。

（四）稳健性检验

通过删除异质性样本、控制区域因素对收入决定模式的影响和分位回归等方法，进一步验证了研究结果的稳健性。

五、结论和政策建议

研究采用2008年CHIP调查中有关农民工的数据进行分析发现，高校扩招政策下教育显著促进了农民工收入水平的提升，新生代农民工的教育收益率远高于老一代农民工。初中学历对提高两代农民工收入的影响均不显著，高中学历与大专学历的教育收益率表现为新生代农民工高于老一代农民工。对最高学历为高中的农民工而言，职业教育收益率高于普通教育收益率，职业教育的预期收益优于普通教育的收益将会影响农民工未来的教育选择。考虑学校教育与工作经验之间的替代关系后，新生代农民工学校教育的经济价值将大幅下降，相比工作经验的收益率，教育投资的收益显著下降，会更进一步降低农户的教育投资。

依据研究结论，不可避免地存在一定的担忧，即其他方面不变前提下，农户很难具有更高积极性主动提升子女教育水平，这将会为中国未来人力资本的提升带来不可避免的消极作用，因此引出如下政策建议：

（1）初中学历水平的教育即仅对农村实施义务教育阶段的支持，已经不足以影响农户对教育投资的偏好，进而改善农村现有的教育状况，因此对农村义务教育阶段后的教育，应给予更多财政支持。

（2）职业高中的教育收益率高于普通高中的教育收益率这一状况，很可能会使农户在经济能力低下、教育投资的短视的情况下选择职业高中教育，从而降低深层次继续教育的可能性，而学历水平将会影响农民工在收入水平。针对上述担忧，建议进一步可以考虑将中国9年制义务教育提升为12年制义务教育，即完成对高中阶段的义务教育覆盖。不过，这样的法律改革也是不能匹马独进，而是要同时采取必要的配套措施，确保农户福利不会由于法律改革而受损，所以除财政政策支持外，还需就提升义务教育年限的必要性、可能性和实现条件展开进一步研究。

（3）新生代农民工的教育收益率总体水平及其随学历等级分化的状态，均体现了教育对新生代农民工收入的促进作用。由此可见，对想要达到收入“市民化”目标的农民工来说，强调了提高其受教育水平的重要性。进而，如果想通过提升教育人力资本来促进经济持续增长，需加快户籍制度改革，使大部分年轻农民工改变户籍性质，其收入决定方式逐渐朝非农户籍劳动力收入决定方式靠拢。同时措施之间的配套是至关重要的，包括教育财政支持政策、提升义务教育年限立法、户籍制度改革等，需要在一个大系统中进行综合考虑。

注释

①很多文献已论及扩招政策对高校毕业生教育收益率的影响[12,25-26]，尽管结论分歧颇大，然而尚未见有文献仔细论述高校扩招对农民工教育收益率的影响。需要指出的是，本研究不是围绕这个专题展开论述。

②选取的2008年CHIP数据和中国的农村-城镇移民调查（RUMiC2009）数据是一致的，调查包含5000个流动人口家庭、8000个农村家庭和5000个城镇家庭样本。最新的2013年CHIP数据只包含760户外来务工住户样本，介于主要的研究主体是农民工群体，而这部分群体主要是来源于流动人口的数据，因此从实证角度看，CHIP2008的数据比CHIP2013虽然在时间上略显滞后，但是从样本容量上具有优势，可以排除异常值和误差的影响，提高计量结果的准确性。

③在数据计量初期的思考是结合以往经验，尝试将三次项放入到方程中，结果发现方程中工作经验的三次项系数十分显著（1%水平），虽然系数不大，但是仍能够说明工作经验与收入的非线性关系，因此在后续的回归中并没有将这一个现象忽略。

④采用whitetst检验后p=0.9290，说明数据回归结果不存在异方差问题。

⑤这套样本设计了从事非农工作时间这个问项（它是一个度量工作经验的更好指标），但应答缺失很多，为了避免删失大量样本选择惯用方法计算工作经验。

⑥以1980年为界划分新生代与老一代农民工，以7岁进入小学来推算，最高学历高于高中的新生代农民工都处于高校扩招（1999年开始）政策环境下。

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