教育与收入不平等：中国的经验研究

1教育与收入不平等：中国的经验研究［摘要］教育对收入不平等有着重要的影响。多数研究认为，教育水平的提高会降低收入不平等程度，教育不平等会加剧收入不平等程度。本文采用中国1982-2000年的数据对中国的经验研究表明，教育与收入不平等之间不仅存在密切关系，而且这种关系比较稳定；教育的不平等会加剧收入的不平等；尽管不能拒绝平均受教育年限和收入不平等程度之间的倒U型关系，但现阶段中国正处于倒U型曲线顶点左侧，平均受教育年限的增加不是降低而是提高了收入的不平等程度。这个结果与中国劳动力市场两重属性下工资压缩效应表现较弱有关。上述结论对收入分配政策和教育政策的制定和调整具有重要的启示意义。［关键词］教育收入不平等工资压缩效应一、引言收入分配问题是社会各界长期以来广为关注的重大问题之一。按照库兹涅茨倒U型假说，随着经济的发展，收入不平等程度先上升后下降。在个人收入中，工资收入占据最主要的部分，而工资收入又和个人受教育程度密切相关。因此，教育对收入不平等应该有重要影响。决策者往往把增加教育支出作为降低收入不平等程度的一个政策工具。然而，理论研究表明，教育和收入不平等之间的关系常常是不确定的。例如，舒尔茨（Schultz，1960）、贝克尔（Becker，1975）和明瑟（Mincer，1974）关于收入分配的人力资本模型认为，人口总体中的平均受教育程度和教育分布状况都会影响收入分配状况。通常教育不平等与收入不平等之间存在正相关关系，而平均受教育程度的提高对收入不平等的影响可能是正向的，也可能是负向的，这取决于教育收益率的演变。奈特和萨伯特(Knight&Sabot，1983)强调，在二元经济中由教育的“结构效应”（compositioneffect）和“工资压缩效应”（wagecompressioneffect）1产生的人力资本积累对收入分配的复杂影响。他们认为，教育的扩展会对经济产生两种不同效应。一方面，教育扩展使高学历群体规模相对扩大，这种结构效应起初会扩大收入不平等程度，但后来将降低收入不平等程度；另一方面，由高学历劳动力供给的相对增加而产生的工资压缩效应会减少教育的未来收益，从而降低收入不平等程度。由此可见，教1结构效应是指在教育收益率保持不变的情况下，劳动力的学历构成变化对收入不平等程度的影响；工资压缩效应是指在劳动力学历构成不变的情况下，劳动力的供求发生变化，导致教育收益率发生变化，进而对收入不平等程度的影响。2育的扩展对收入分配的效应在理论上是不确定的。自从库兹涅茨(Kuznets，1955)提出“随着劳动者受教育越来越多，资本主义国家的收入分配将会越来越平等”之后，很多经验研究都考察过教育与收入不平等之间的关系。最初的研究大都表明发达国家的教育与收入不平等之间存在密切的关系（Psacharopoulos&Woodhall，1985；Ram，1989）。贝克尔和契斯威克（Becker&Chiswick，1966）的研究表明，美国各地区的收入不平等与教育不平等正相关，与平均受教育程度负相关。契斯威克（Chiswick，1971）用9个国家的截面数据研究表明，收入不平等随教育不平等程度的提高而增加。廷伯根(Tinbergen，1972)用美国、加拿大和荷兰的数据所作的研究也发现，教育水平与教育的不均等对收入分配有相当重要的影响，平均受教育程度增加和教育不平等程度的减小有助于改善收入分配状况。后来的研究大都建立在相对较多国家数据的基础上。温内加登(Winegarden，1979)用32个国家数据的分析表明，平均受教育程度越高，收入分配越趋于平等；而教育的不平等程度越大，收入分配的不平等程度也越大。帕克(Park，1996)用59个国家的数据也得出了类似的结论。拉姆（Ram，1984，1989）和萨卡罗布罗斯（Psacharopoulos，1977）在略微不同的设定和数据下的研究发现，平均受教育程度和教育不平等对收入不平等的影响在统计上是不显著的。赖德胜（1997）用49个国家的数据研究发现，教育扩展与收入分配不平等程度之间存在库兹涅茨倒U型关系。格利高里奥和李（Gregorio&Lee，2002）在一套相对完整的100多个国家的时序－截面数据基础上的研究发现，教育因素（如较高的平均受教育程度和相对平等的教育分布，政府教育支出等）在改变收入分配状况方面发挥着重要作用。同时，也证实了库兹涅茨倒U型关系的存在。总之，多数研究认为，教育程度的提高会降低收入不平等程度，而教育程度的不平等会加剧收入的不平等。作为一个发展中的大国，中国的收入分配问题一直受到广泛关注。理论界在收入分配差异方面的研究较多，但由于数据难以取得等方面的原因，对教育与收入分配之间关系的研究相对较少。然而，20世纪90年代中期以来，在我国教育快速发展，特别是义务教育后的教育迅速扩张，而同时伴随着收入分配差距扩大的情况下，研究教育与收入不平等之间的关系具有重大的现实意义，它直接关系到我国收入分配政策和教育政策的有效设计、实施与修正。本文经过大量统计数据的再处理，获得1982-2000年的相关指标的时间序列数据，运用这些数据对中国教育与收入不平等之间的关系进行经验分析，并与国外的研究结论进行对照，以揭示其内在规律和政策启示意义。文章其余部分的结构安排如下：第二部分是模型和数据说明；第三部分给出估计结果，并进行了成因分析；最后是结论和启示。3二、模型和数据说明（一）模型说明多数研究一般从平均受教育年限及其离散程度两方面来分析教育对收入不平等的影响。我们从贝克尔和契斯威克（Becker&Chiswick，1966）提出的人力资本理论模型出发说明这一影响，即用双对数模型形式来解释一个接受过S年教育的典型个人的收入水平：01logloglog(1)SSjjYYru（1）式中jr为第j年教育的收益率，u反映除教育之外其它影响收入的因素。上述模型可近似为：0loglogSYYrSu（2）对式（2）求方差，得到：22(log)()()2(,)()SVarYrVarSSVarrrSCovrSVaru（3）变量上带一横线表示该变量的均值。从式（3）可以看出，在其他变量保持不变的情况下，教育不平等（()VarS）的增加无疑会导致更大程度上的收入不平等。如果收益率（r）和受教育年限（S）之间独立，受教育年限的增加将导致收入不平等程度的提高；如果教育收益率和受教育年限之间的协方差为负，那么受教育年限的增加可能会降低收入不平等程度。例如，假设存在这样一个经济：个人能力和工资收入正相关，教育门槛较低，起初所有人的受教育年限都比较低，且差距不大。在这种情况下，随着教育的扩展，收入分配会变得更加不平等。这种情形常见于教育不发达的发展中国家。但是后来，随着越来越多的人接受越来越多的教育，教育收益率将下降，收入不平等程度也将降低。在式（3）的基础上，考虑到库兹涅茨的倒U型假说和政府公共教育经费支出的影响。我们建立的一般模型为：220123456ln(ln)EGEEyyD1（4）式中，基尼系数G用来测度收入分配不平等程度；E表示平均受教育年限；E表示总体受教育的离散程度，用它说明教育的不平等程度；y表示人均GDP；D表示政府的教育投入力度，一般用公共教育经费支出占上一年GDP的比重表示。（二）数据说明我们采用1982-2000年的时间序列数据来研究中国的教育和收入不平等之间的关系。为了消除价格因素的影响，所有收入数据都按1982年价格计算。人均GDP和公共教育经费支出占上一年GDP的比重这两个指标可以从《中国统计年1为了消除异方差，这里对人均国内生产总值y取自然对数。4鉴》上获得原始数据，再经过价格缩减后得到。其他一些指标则需要通过复杂的间接推算，具体处理如下：1．基尼系数的计算。在中国，现行的居民家庭收支抽样调查是分别按城镇和农村进行的，因此只能先分别测算城镇和农村的基尼系数，然后用Sundrum（1990）提出的城乡分解法测算全国的基尼系数。城乡分解法的计算公式为：221221112212GPGPGPP。式中，G、1G和2G分别表示全国居民、城镇居民和农村居民收入分配的基尼系数,1P、2P分别表示城镇人口和农村人口占总人口的比重，、1和2分别表示全国居民、城镇居民和农村居民的人均收入。考虑到基础数据的完整性、实际经济意义以及和农村对应等问题，收入指标选取城镇居民人均生活费收入，原始的抽样资料是按收入水平由低到高分为最低、低、中等偏下、中等、中等偏上、高、最高七组，比重分别为0.1、0.1、0.2、0.2、0.2、0.1、0.1。农村的收入指标选取与城镇相近的人均纯收入指标，数据同样是不等分组。但与城镇不同，计算时各组平均值取其组中值。由于农村分组资料的组限在1985年和1995年前后有变动，必须对附近年份的测算结果做出调整。为保证计算结果的准确性，尽可能采用较详细的分组数据进行计算和调整。全国居民、城镇居民和农村居民的人均收入根据抽样分组数据计算；人口比重根据年中人口数(年初和年末人口的算术平均值)计算得到。2．平均受教育年限的计算。平均受教育年限是用人口受正规教育年限之和除以人口总数，其结果对人口普查的依赖性很强。平均受教育年限是由各层次受教育人口加权平均后构造的统计指标，如果统计口径和权重系数不同，那么得到的计算结果就会存在差异。国外研究多采用15岁及15岁以上人口受教育年限的构成资料来计算平均受教育年限。在中国，由于缺乏相关的统计资料，只能利用现有数据，并辅之适当的估算。1993－2000年的数据是根据全国人口变动抽样调查和人口普查得到的6岁及6岁以上人口的受教育年限构成资料计算的；1982－1993年的数据是根据1982年人口普查和全国有关年份各级学校的毕业生数推算得到的。受教育年限用年表示，文盲、半文盲为1年，小学为6年，初中为9年，高中和中专为12年，大学（包括大专、本科和研究生）为16年。3.教育不平等程度的计算。通常反映教育不平等程度的指标有两个：受教育年限的标准差和受教育年限的基尼系数。前者反映教育的绝对不平等程度，后者反映教育的相对不平等程度。本文采用前一指标进行计算。三、估计结果与成因分析(一)估计结果根据上述数据，用EVIEWS软件对教育与收入不平等之间的关系模型进行5估计，结果见表1。表1收入不平等程度的回归方程基尼系数G解释变量1.11.21.31.41.50-0.320（-3.663）-0.813（-3.625）-0.386（-3.596）-2.179（-3.152）-2.160（-2.956）E0.068（3.226）0.060(3.086)0.062（2.842）0.070（3.748）0.069（3.225）E0.063（14.889）0.223(2.900)0.034*（1.242）0.091（2.850）0.093（2.437）2E-0.012**（-2.087）lny0.038*（1.047）0.514（2.788）0.511（2.669）2(ln)y-0.039（-2.617）-0.039（-2.526）D-0.344*（-0.139）2R0.9260.9390.9270.9470.943DW0.9141.2310.9581.571.57注：2R为调整后的拟合优度，括号内为t检验值，标*号的表示在5%显著性水平下不显著，标**号的表示在5%水平下不显著但在10%水平下显著。。在表1中，方程1.1是不带收入变量的线性方程。变量E和E系数的t检验在5%水平下显著；20.926R，这说明，与很多国家一样，中国的平均受教育程度和教育不平等程度是影响收入分配的重要因素。方程1.2是不带收入变量的非线性方程，是为了检验在中国是否存在教育扩展对收入不平等变动影响的倒U型关系。结果发现，平均受教育年限的平方2E的系数在5%的显著性水平下不显著，只在10%的显著性水平下显著。也就是说，在中国，不能显著拒绝平均受教育年限与收入不平等程度之间的倒U型非线性关系。在教育不平等程