《教育人力资本投资与城乡收入差距2019年文档资料.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《教育人力资本投资与城乡收入差距2019年文档资料.docx（10页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、教育、人力资本投资与城乡收入差距一、引言 新中国自建国以来，政府就一直强调提高教育水平，尤其是普及中小学基础教育，而高等教育则实行“精英化”模式，只有很少的一部分高中毕业生才能有幸进入高等学校学习。进入20世纪90年代以来，高等教育的规模开始逐渐扩大。同时。由于政府的财政收入占GDP比值的下降，为了缓解财政压力，义务教育阶段的教育也开始向受教育学生收取部分学费，以减轻政府的教育支出负担。而1998年之后。高等教育的收费更是逐年上升。人力资本投资的需求取决于投资的成本和预期回报的对比，教育费用的上升则意味着人力资本投资的成本增加。由于中国是典型的二元经济结构。城乡之间的收入差距比较大，对于大部分
2、的城镇家庭来说，由一个家庭负担一个孩子的人力资本投资，大部分是可以承受的，而农村居民由于收入很低，在高等教育投资的人力资本负担上面，即使可以预计到投资的回报比较高。但是由于金融市场不发达。缺乏进入“门槛”资金(GalorZeira，1993)，无法进行大量的人力资本投资，这个结果拉大了城乡之间的差距。同时，伴随着教育制度的改革，教育规模虽然扩大，但是城乡之间制度性的不平等却仍然得到强化。 因此，本文预计中国教育、人力资本投资对城乡差距的影响有两个：第一，教育资源分配影响。教育资源在城市和农村之间的分配的不平等会引起城乡收入差距的扩大；第二。规模效应。教育总体规模的扩大对城乡收入差距的影响分为两
3、个部分。基础教育规模的扩大将减少不平等，而高等教育规模的扩大则取决于高等教育资源的城乡分配、结构效应以及工资压缩效应。下面本文将通过宏观数据的计量来验证教育、人力资本投资对城乡收入差距的影响。 二、模型与数据的选取 本文利用1990年和2000年的人口普查数据，以及中国统计年鉴的相关数据，通过省际间的综列数据，来检验教育、人力资本投资对城乡差距的影响，计量的模型如下： INEQC+a1EDU+a2CON+a3YEAR+e 其中，INEQ代表城乡居民收入差距，本文用城市居民的可支配收入与农村居民的纯收入之比的自然对数来表示，这样可以减少截面分析中常见的异方差问题。 EDU表示教育决定的人力资本状
4、况。本文分别考察了EDU1、EDU2、EDU3、EDU4、EDU5五个变量，其中EDU1为城市的义务教育与农村义务教育的比率，由城镇的九年制义务教育在校学生数与城镇总人口的比值和农村九年制义务教育在校学生数与农村总人口的比值相除，可以反映基础教育的城乡差异。但是，由于农村与城市学龄人口比例可能有不同，这个比值又有可能对基础教育的差距状况反映不准确，因此，本文还使用EDU2作为基础教育城乡差距的另外一个代理变量，由城镇小学升初中的升学率与农村小学升初中的升学率来表示。预计这两个解释变量与被解释变量之间的关系是正相关关系。EDU3是总量变量。由各地区的义务教育总的在校学生数与该地区的总人口的比值表
5、示，用以反映当地的基础教育发展状况。 EDU4表示人力资本存量。用本地区的大专以上学历的人口与总人口的比例来代表。EDU5则是人力资本投资的现状，由各地区高校在校生人数与总人口比值来表示，这两个变量可以反映出高等教育对城乡差距的影响。考虑到人力资本投资与收入的关系并不一定是线性关系。本文对EDU4和EDU5同时检验了线性函数假设和非线性函数假设，具体方程如下： EDU=a11edu+a12edu2 CON表示其它对城乡差距有影响的控制变量。本文考察了经济发展状况、城市化水平以及各地财政对农业支持程度对城乡收入差距的影响。其中经济发展状况本文选择人均GDP作为代理变量(PGDP)，以控制经济发展
6、对城乡差距的影响。城市化水平(CITY)由非农业人口与总人口的比重得出，由于城市化可以吸收农村多余的劳动力，并促进现代部门的发展，预计该变量与被解释变量的关系是负相关关系。而对农业的支持程度(AGRF)则由财政资金中支持农业支出与财政支出的比值给出。预计对农业的支持越大，城乡收入差距就应该越小。YEAR是一个虚拟变量，如果是1990年，取值为0，2000年则取值为1，以检验时间变化对城乡收入差距的影响。E则表示其它没有考虑到的对城乡差距有影响的因素。 三、计量结果分析 1计量结果。根据上面的计量模型，本文利用1990年和2000年的省际综列数据进行计量分析，截面的优点是可以避免中国经济改革和转
7、型时间的长度不足以进行时间序列的某些验证，同时，跨年度的综列数据也考虑了时间因素的影响。由于西藏的部分数据没有收集完整，分析中省略了该地区数据。而重庆在1990年是四川省的一个部分，因此其2000年的数据和四川合在一起。计量采用OLS估计，软件是EVIEWS4.1。 从表1的结果可以看出，EDU1表现为负值，在10的程度上仍然不显著。EDU2和EDU3的显著性同样较低。对于EDU4，本文的线性模型和没有加人控制变量时估计不一致，而是发生了逆向的变化，由开始的负值变为现在正值。而非线性模型则与不加入控制变量时保持着一致的估计，只是显著性下降了。EDU5的值同样如此，线性模型和前面的估计不一致。而
8、非线性模型则保持着一致的估计，并且该变量及其平方项的估计在统计上分别在1和5的水平上显著。因此，本文认为，对于EDU4、EDU5来说，非线性模型对于中国来说应该是合适的回归方程。控制变量方面。PGDP在七个方程中的值稳定在-0.22到-0.26之间，T统计值也高度显著，说明在中国，人均收入水平的提高有助于降低城乡差距。这个估计也表明中国的经济发展中城乡收入差距与经济发展之间的关系不是库兹涅茨的倒“U”关系，而是一种线性关系。CITY可以减少城乡收入差距，但是比例比较小，而且除了方程，4中的的T值在10的水平上显著外。其余都不显著。与预期不同的是，AGRF对城乡收入差距的是正向影响。但是统计上不
9、显著。而虚拟变量的影响在系数上仍然表现的比较稳定，并且几个方程中都是高度显著。 考虑到北京、天津和上海三个直辖市的经济发展情况比较特殊，为了剔除三个直辖市可能的异常数据的影响，我们在剔除了三个直辖市后重新进行回归，结果除了 CITY和AGRF项之外，其它的变化都不大，与表1的结果没有很大的区别(表格由于篇幅没有给出)。而CITY和AGRF项在经济意义上都表现出它们对被解释变量的影响增加，同时，统计意义上的显著性也增加了。说明本文进行样本的重新选择是有意义的。这点也是比较容易理解的，由于几个直辖市的城乡收入差距并不比其它省区小，而它们的城市化水平和农业比例又比较小，在总体样本中可以看作是异常数据
10、。 2结果的分析与解释。从回归的结果来看，EDU1、EDU2属于义务教育和基础教育方面的城乡差距。EDU3是基础或义务教育的总体变量，回归中显著性不强。因此，对于基础教育变量对于城乡收入差距的影响不能确定。或者说它们之间的相关关系比较弱。主要的原因可能如速水佑次郎(2003)的解释，因为中国的义务教育普及率较高(可能在人均经费上有差别，但受教育的面比较普及)，在农村和城市以及地区间的差距不是太大。而EDU4和EDU5所表示的人力资本积累与投资对于收入差距的影响则是一种非线性的“u”型关系，即人力资本积累和投资首先是减少了城乡收入差距，下降到一定程度之后，开始扩大城乡收入差距。这与一些理论分析的
11、倒“U”关系正好相反，表面上看让人难以理解，但是结合中国的经济发展与高等教育现状就可以有比较合理的解释了。高等教育不是义务教育，因此费用应主要由受教育者承担，接受教育者会考虑接受这种人力资本投资的预期回报与投资成本的大小。同时，经济负担能力是一个重要的约束条件，因为，即使预计到进行人力资本投资可以带来比较大的收益。但是缺少投资的进入门槛资金。同时金融市场的不完善，使部分学生无法通过融资的方式进行人力资本投资。中国在以前，高等教育基本由国家出资，随着教育规模的扩大。会给农村居民进行人力资本投资的机会，因而会带来农村居民家庭收入的提高，缩小城乡收入差距。而近年来，特别是1998年之后。在教育产业化
12、、通过高等院校扩招以刺激消费的观点的指导下，中国的高校开始大规模扩招，而国家的财政教育经费只投向几所重点院校。学费是大部分院校收入的主要来源，于是收费也水涨船高。而这些费用对于农村居民来说。往往是家庭收入的数倍。以2003年为例，当年的农村居民的人均收入为2622元，高校的平均学费如果为5000元的话，不算其它在校生活开支就将使一个三口人的农村家庭一年无法进行任何消费和投资。造成农民家庭因为人力资本投资而陷入贫困，也阻止了一部分农村学生接受高等教育的机会。教育规模的无序扩张，造成教育质量下降，大量毕业生找工作困难，预计的未来人力资本投资收益由于毕业生不断增加不能实现。根据李瑞娥、李伟群(200
13、5)以及张玉林(2004)等的研究，从20世纪90年代到21世纪初，随着高等教育制度的变迁，高等教育规模扩张的同时，高等教育在城镇和农村学生间的分配不公也在不断扩张。就读学生数之比由1992年的2.68上升到2002年的8.01。而收费制度的逐步建立更是对农村学生的打击。因此随着高等教育规模的元序扩大和教育费用的不断提高，人力资本投资反而会在一定程度上扩大城乡差距。 人均国民生产总值反映的经济发展指标与城乡收入差距的关系呈现比较稳定的线性关系，即人均GDP上升1，城乡居民的收入差距将下降0.25左右，这与在经济发达省区，往往农村经济发展也较好的现状吻合。城市化水平在一定程度上可以缩小城乡差距。
14、这个估计与陆铭、陈钊(2004)的估计一致，但是本文的估计值影响比较小。在不包括三个直辖市的情况下，城市化水平每上升1，城乡收入差距将会缩小0.004左右，而如果考虑到直辖市，这个比例将会更小。原因主要是由于多年的户籍制度的限制，城市化的进程与现代化的进程并不完全一致，在本文的样本中城市化与人均GDP的相关系数仅为0.0026，农村劳动力向城市的迁移受到比较大的限制，而农村人口的减少对于中国来说是增加农村居民收入的主要措施。支农财政资金的比例对城乡居民收入差距的影响是正向的，这点比较让人难以理解，也许说明了对农村和农业发展的资金支持效果并不理想，农村经济发展和农民收入增加应该依靠合理的制度供给
15、。 四、结论 本文从基础教育与人力资本投资的角度探讨了它们对城乡收入差距的影响，基本的结论如下： 1基础教育的城乡差别以及基础教育的总体发展对于城乡收入差距的影响比较小，在统计上不能确定它们之间的关系，主要原因是中国的基础教育普及率相对比较高，在城乡方面没有表现出太大的区别。 2以高等教育表示的人力资本存量和人力资本投资与城乡收入差距的关系表现为一种“U”型关系，即随着接受高等教育人数的增加，城乡收入差距有一个先下降后上升的过程，原因是中国的高等教育的收费和扩招体制的改革，引起人力资本投资预期收益下降。对农村居民接受高等教育的影响更大。 3在中国，此时间段里面的人均GDP表示的经济发展水平对城
16、乡收入差距两者关系可能是线性的。这个结果与库兹涅茨(1955)倒“U”假说并不一致，也说明解决城乡差距的问题与经济发展在中国可能是一致的。 4城市化水平对城乡收入差距有降低的作用，但影响比较小，原因是城市化在中国与经济发展并不一致，这个进程中，受到了户籍制度等人为政策因素的限制。 5财政资金对农业的支持并不能降低城乡收入的差距，对农村的公共产品供给、制度供给对农村经济发展、农民收入提高更为重要。 因此，本文认为改善城乡分割、分配不均的状况，在继续加强基础教育普及的基础上，高等教育的改革应该有序进行，以免与经济发展标准相比陷入“投资过度”的陷阱(速水佑次郎，2003)。同时应该采取多种方法解决农村低收入家庭接受高等教育、进行人力资本投资的资金限制。本文的结论建立在两个年度的截面数据基础上，时间因素对被解释变量的解释能力比较强，但是，不足是时间因素影响的原因没有进行合理的解释，这也是今后需要进一步研究的问题。