高等教育擴招與教育收益率

　　摘要：基于2010年中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)（CFPS），本文以我國的高等教育擴招政策產(chǎn)生的入學(xué)機會在時間和地區(qū)兩個層面的雙重變異為個體受教育水平的工具變量，實證估計了我國居民的個體教育收益率。實證結(jié)果發(fā)現(xiàn)如下結(jié)論：第一，高等教育擴招政策使我國居民的平均受教育年限延長了1.132年。第二，我國居民個體教育收益率的IV估計值為12.6%，為OLS估計值的兩倍左右。第三，分樣本回歸發(fā)現(xiàn)，女性的教育收益率為14%，高于男性的教育收益率9.1%；城市地區(qū)的個體教育收益率為14.2%，高于農(nóng)村地區(qū)的個體教育收益率10.3%；東部地區(qū)的個體教育收益率值高達20.8%，遠高于中部地區(qū)的14.2%和西部地區(qū)的8.4%。本文利用新的數(shù)據(jù)和研究方法在新的勞動力市場條件下為我國教育收益率研究提供了新的實證證據(jù)。
　　關(guān)鍵詞：教育收益率；高等教育擴招；工具變量方法
　　20世紀90年代末期，中國高等教育在短時間內(nèi)經(jīng)歷了世界上最大規(guī)模的擴張，從精英化發(fā)展階段邁向了大眾化發(fā)展階段。在1998年到2006年間，我國共新增845所普通高等教育機構(gòu)。在政策實施的最初三年內(nèi)，普通高等教育機構(gòu)入學(xué)人數(shù)年增長率分別達到42.68%、42.46%及21.61%，而普通高等教育機構(gòu)的在校生人數(shù)從1998年的340萬增長到2005年的1740萬，2006年中國高等教育的毛入學(xué)率提升到了22%（見圖1）。盡管我國的高等教育擴招政策在同一時間（1999年）面向所有省份及地區(qū)居民實施，這一政策對于不同人群的惠及程度卻不相同。在我國 “分省定額” 的高等院校招生錄取制度規(guī)定下，這場以中央宏觀政策形式推動的大規(guī)模的高等教育機會擴張對我國居民的受教育水平產(chǎn)生了一種外生的沖擊：個人的出生時間（進而決定其高中畢業(yè)時間）及高中畢業(yè)時的戶籍所在地共同決定了個體是否以及能夠在多大程度獲得擴張的高等教育入學(xué)機會。本研究利用我國高等教育擴招政策造成的個體高等教育入學(xué)機會在時間和地區(qū)的雙重變異作為個體受教育水平的工具變量，借助準實驗設(shè)計，圖1高等教育擴招規(guī)模示意圖
　　資料來源：中國國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)（1970-2012年）。實現(xiàn)對我國教育個人收益率的準確估計。針對不同社會群體及地區(qū)教育投資收益率的考察，對于個體進行理性的教育投資，政府判斷社會資源分配的適切性，進而提高整個社會的經(jīng)濟運行效率具有重要意義。
　　一、文獻綜述
　　自20世紀60年代人力資本理論創(chuàng)立以來，教育被越來越多的人視為一種投資行為。過去三十年，國內(nèi)外有關(guān)教育投資的經(jīng)濟回報，即投資收益率的理論研究和實證方法討論層出不窮，研究者為準確估計教育收益率進行了大量的嘗試，積累了許多寶貴經(jīng)驗。20世紀80年代，由于市場經(jīng)濟體制剛剛建立，多數(shù)研究顯示我國的教育收益率非常低，不足3%。[1][2]進入20世紀90年代，隨著勞動力市場體制改革的深化，統(tǒng)一勞動力市場逐步建立和完善，我國的教育收益率逐步上升，達到5%左右。[3][4][5]進入21世紀，實證研究結(jié)果顯示我國的教育收益率水平進一步提高，接近10%的世界平均教育收益率水平。[6][7]
　　早期教育收益率的實證研究大多使用美國經(jīng)濟學(xué)家明瑟（Mincer，1974）提出的工資方程，使用現(xiàn)實觀察數(shù)據(jù)（Observational data），結(jié)合最為常用的普通最小二乘法（Ordinary Least Square， OLS）來估計教育的收益率。[8]這種非實驗方法由于無法完全控制無關(guān)因素的干擾，使得模型中的教育變量具有內(nèi)生性，進而引起對教育收益率的估計偏誤。[9]例如，當(dāng)在明瑟收入方程中考慮了教育、工作經(jīng)驗及其他個人或制度特征變量對收入的影響后，可能還存在著影響個人收入水平且與受教育程度相關(guān)的其他解釋變量（比如無法觀察的個人能力），這將導(dǎo)致對教育收益率的有偏估計。研究者嘗試使用不同方法解決教育回報率估計的內(nèi)生性問題。有研究者通過尋找能夠衡量個人能力的代理變量（Proxy variable），如智商、考試成績、家庭其他成員的教育水平等，加入明瑟收入方程，糾正教育收益率的估計偏誤；有研究者借助雙胞胎樣本，采用固定效應(yīng)模型，消除遺漏變量對于收入的影響效應(yīng)。[10][11]近年來，越來越多的研究者借助心理學(xué)領(lǐng)域的準實驗設(shè)計思路，在無法完全控制研究條件和無關(guān)干擾因素的情況下模擬實驗設(shè)計，降低教育收益率的估計偏誤。工具變量方法為常用的準實驗方法之一，它的基本思路是尋找到一個與個人教育水平密切相關(guān)但與其他遺漏的干擾因素?zé)o關(guān)的外生變量，作為受教育水平的工具加入明瑟收入方程。[12][13]近年來，越來越多的研究者開始嘗試利用各種社會歷史事件或政策制度產(chǎn)生的外生沖擊作為受教育程度的工具變量來估計教育對收入和其他結(jié)果變量的影響。例如愛芝諾和艾博馬（Ichino & Winter-Ebmer，2004）利用第二次世界大戰(zhàn)對德國和澳大利亞的適齡兒童個體受教育水平造成的外生沖擊，估算了教育對于個體成年后的收入值及整個國家GDP的影響。[14]孟鑫和趙國昌（Meng& Zhao，2013）利用中國的文化大革命事件造成各級學(xué)校教育的中斷作為一代人受教育程度的工具變量，估計了個體受教育水平的代際效應(yīng)。[15]杜佛羅（Duflo，2001） 利用印尼政府的學(xué)校建設(shè)計劃實施的時間和地區(qū)雙重差異，評估了學(xué)校建設(shè)項目對于個體受教育水平及未來收入的影響。[16]另外，有許多研究者利用義務(wù)教育法帶來的受教育機會增加來估算教育的收益率。[17][18][19][20]最近，英國研究者利用高等教育擴張政策作為個體受教育水平的外生沖擊，估計了本國的教育收益率。[21][22]以上研究中，部分研究者使用地區(qū)層面的變異（cross-state variation）作為受教育水平的工具變量，另一些研究者使用時間層面的變異（cohort-level variation），還有研究者同時使用時間和地區(qū)層面的雙重變異作為工具變量。
　　二、研究設(shè)計

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