教育与收入不平等：中国的经验研究faur.docx

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”（composition effect）和“工资压缩效应”（wage compression effect） 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。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。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： （1）式中为第j年教育的收益率，反映除教育之外其它影响收入的因素。上述模型可近似为： （2）对式（2）求方差，得到： （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（）的增加无疑会导致更大程度上的收入不平等。如果收益率（）和受教育年限（）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：为了消除异方差，这里对人均国内生产总值取自然对数。 （4）式中，基尼系数G用来测度收入分配不平等程度；表示平均受教育年限；表示总体受教育的离散程度，用它说明教育的不平等程度；表示人均GDP；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：。式中，、和分别表示全国居民、城镇居民和农村居民收入分配的基尼系数,、分别表示城镇人口和农村人口占总人口的比重，、和分别表示全国居民、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。19932000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；19821993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解释变量1.11.21.31.41.5-0.320（-3.663）-0.813（-3.625）-0.386（-3.596）-2.179（-3.152）-2.160（-2.956）0.068（3.226）0.060(3.086)0.062（2.842）0.070（3.748）0.069（3.225）0.063（14.889）0.223(2.900)0.034*（1.242）0.091（2.850）0.093（2.437）-0.012*（-2.087）0.038*（1.047）0.514（2.788）0. 511（2.669）-0.039（-2.617）-0.039（-2.526）-0. 344*（-0.139）0.9260.9390.9270.9470.9430.9141.2310.9581.571.57注：为调整后的拟合优度，括号内为检验值，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。变量和系数的t检验在5%水平下显著；，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。在教育不平等程度保持不变情况下，当平均受教育年限达到9.3年这可以通过一阶导数求极值得到，即2.23（2×0.012）9.3，倘若再考虑到近20年来中国的教育不平等程度稳中有降这一事实，这一数值会稍低于9.3。 左右的时候，方程1.2中的收入不平等程度达到最大。根据2000年人口普查数据计算，我国平均受教育年限为7.7年，显然，位于倒U型曲线顶点的左侧。此时的方程形式可能更符合线性形式，而不是倒U型的非线性形式，但也不显著地拒绝非线性形式。最后需要指出的是，无论是方程1.1还是方程1.2的检验值都不高，说明方程中遗漏了其他重要的解释变量。方程1.3和1.4是在方程1.1基础上增加了收入变量，只不过方程1.3采用了线性形式，而方程1.4是二次非线性形式 倒U型的非线性形式有很多种，这里采取常见的抛物线形式。从检验结果看，方程1.4显然优于方程1.3，说明库兹涅茨（1955）提出的收入分配与经济发展之间的倒U型假说在中国是成立的。在教育状况保持不变的情况下，当人均达到728元 通过一阶导数求极值，即0.514（2×0.039）6.590，再求反对数，得到728。 时，收入不平等程度最大。2000年，我国按1982年价格计算的人均为2333元，大于临界值，这说明在教育状况保持不变的情况下，随着收入的增加，收入的不平等程度在下降。然而，从前面的分析看，随着教育的扩展，收入的不平等程度在上升。很显然，目前教育扩张对收入不平等程度的影响要大于收入增加对收入不平等的影响，导致中国当前收入的基尼系数上升。这也从侧面进一步印证了教育是影响中国收入分配状况的重要因素。方程1.5是在方程1.4的基础上增加政府的教育投入指标得到的。从结果看，公共教育经费支出占上一年GDP比重的系数符号为负，但在统计上不显著；与方程1.4相比，拟合优度有所下降，检验值没有变化。这说明，在中国，政府的教育投入会减小收入不平等程度，但这种平等化效应在统计上并不显著。我们认为其可能原因有二：1.中国教育投入规模相对较小。世界银行1998/99年世界发展报告显示，1995年中国公共教育支出占GNP的比重为2.3%，远低于同期世界平均水平的5.2%和高收入国家平均水平的5.5%。2.投入分布不够合理。2000年我国义务教育的学生数超过1.9亿，非义务教育学生数为2247万，而当年国家财政性教育经费用于义务教育的比重为62.3%，其中预算内教育经费用于义务教育的比重为59.0%，义务教育投入力度要小于非义务教育。从教育投入的生均经费看，我国义务教育远远低于非义务教育，而农村义务教育的生均经费更低。同是义务教育，2000年城镇小学财政性生均经费和预算内生均经费分别比农村小学高33.65%和18.65%；城镇初中财政性生均经费和预算内生均经费分别比农村初中高65.99%和46.56%。纵向看，小学、初中、高中和大学财政性生均经费之比为1:1.37:2.53:14.65。显然，同样的资金，投向义务教育比投向非义务教育的公平化效果要好得多，尤其是在现阶段。综合考虑以上所有方程，教育不平等程度的系数均在0.6左右，而除去回归效果不好的方程1.2和1.3之外，平均受教育年限的系数变化也不大。说明教育与收入不平等之间的关系估计具有鲁棒性(robustness)。也就是说，在中国，教育与收入不平等之间不仅存在着密切关系，而且这种关系比较稳定。根据比较理想的方程1.4计算，平均受教育年限每提高一年，收入的基尼系数上升0.09，这与前面多数研究文献中得出的“随着平均受教育年限的提高，收入的基尼系数下降”的结论截然相反；教育不平等程度每下降1个单位，收入的基尼系数下降0.07，这与前面多数研究文献得出的“教育不平等程度下降，收入的基尼系数下降”的结论相吻合。(二) 成因分析奈特和萨伯特(1983)强调在二元经济中由教育的结构效应和工资压缩效应产生的人力资本积累对收入分配的复杂影响。中国作为一个典型的二元经济国家，教育与收入不平等之间的上述关系也是教育扩展的结构效应与工资压缩效应相互作用的结果。1结构效应在现代经济中，教育是一种需要个人支付成本的准公用品。个人教育成本的筹措来源可以是父母、亲戚朋友的赠与、社会和政府的赞助等，但这些资金来源带有一定程度的配给性，还必须寻找其他的资金来源，这其中最主要的是从资本市场上借贷。但由于种种原因，教育借款者所面临的资本市场是不完全的。这种不完全提高了教育借款者的借款利率和教育成本，使教育的供给严重滞后于社会对教育的需求。教育供求的失衡将导致受教育者与未受教育者之间，或者说受过较多教育者与受过较少教育者之间的工资收入存在较大差距。对于一个国民教育水平比较低的国家，随着教育的扩展、平均受教育年限的提高，收入分配不平等程度先上升后下降。当前，中国的教育仍处于初级阶段，教育水平较低，高学历人才匮乏，2003年中国教育与人力资源报告显示，2000年中国25-64岁人口平均受教育7.97年，受过高等教育的人口比例仅为5%，远低于同期美国的12.74年和35%，日本的12.55年和31%，英国的12.46年和25%，德国的12.34年和23%，韩国的11.48年和23%。教育扩展的结构效应也就表现为收入不平等程度的扩大。2工资压缩效应随着教育的扩展，劳动力队伍将随着教育水平的提高而更加技能化。通过竞争性市场，技能工人供给的增加必将相对降低技能较好、报酬较高工人的工资；同时，低技能工人供给的下降必将提高技能较低、报酬较低工人的工资(Ahluwalia, 1976)。这就是所谓的工资压缩效应，其作用在于减少教育收益率，降低收入的不平等程度。在人口众多的中国，劳动力市场具有两重属性，一方面有技能的劳动力稀缺，另一方面低技能劳动力又由于低学历人口基数庞大而呈现无限供给的态势。再加上地区劳动力市场分割、高级人才市场缺位等，结果随着教育的扩展，高技能劳动力和低技能劳动力的工资都呈现一定的“刚性”。因此，在现阶段的中国，工资压缩效应即教育的扩展对收入不平等程度的平等化效应表现不明显。综上所述，在中国，教育的结构效应扩大了收入的不平等程度，而工资压缩效应对收入不平等程度几乎没有影响。所以，当前平均受教育年限和收入不平等程度之间的关系就表现为正相关。教育不平等程度与收入不平等程度之间正相关关系的原因也显而易见，这里不再赘述。四、结论与启示教育是影响收入分配的重要因素。采用中国1982-2000年的时间序列数据，考察中国的教育与收入分配不平等之间的关系发现：1在中国，教育与收入不平等之间不仅存在着密切的关系，而且这种关系比较稳定。因而，在中国的长期经济发展过程中，不能不重视教育对收入分配不平等的调节作用。2在中国，不能拒绝平均受教育年限和收入不平等程度之间存在着倒U型关系，即前一阶段，随着平均受教育年限的提高，收入不平等程度扩大；后一阶段，随着平均受教育年限的提高，收入不平等程度缩小。目前，整体教育水平落后的中国正处于前一阶段，平均受教育年限和收入不平等程度之间就更显著地表现为线性正相关关系，即平均受教育年限的增加会提高收入不平等程度。这与国外多数研究的结论明显不同。这个结论提示我们要历史地、客观地、阶段性地理解提高全民教育水平的作用。3与国外多数研究的结论相同，中国教育的不平等程度和收入不平等程度正相关。4在中国，由于教育投入份额较低以及投入分布不够合理等原因，当前政府教育投入的平等化效应不太明显。基于正确判断的决策才可能避免效率下降和公平失衡，才会有利于教育和经济的健康发展和社会安定。上述结论对当前和未来的收入分配政策与教育政策的制定和调整具有重要的启示意义。第一，通过教育缩小收入差距、促进经济增长趋同是一个漫长而复杂的过程，但只要在不同的阶段采取适宜的政策，就能发挥教育在缓解和缩小收入差距上的重要作用。第二，当前，政府必须提高公共教育经费支出占GDP的比重，增加教育投入；必须调整教育投入流向，把有限的投入更多地用于基础教育，特别是落后地区和低收入群体的基础教育；必须对低收入群体采取适当的倾斜政策，增加他们的受教育机会和改善教育条件，通过平民化教育提高他们的选择能力，进而改变命运，摆脱贫困；必须发展高级人才市场，打破地区劳动力市场分割，进一步完善劳动力市场体系，最终通过教育的平等化效应达到缩小收入差距的预期目的；第三，现阶段扩大高等教育规模并不利于我国居民收入差距的减小，但将来平均受教育年限越过临界点之后，高等教育规模的扩大必将起到降低收入分配不平等程度的作用。参考文献：1. Ahluwalia, M.S. (1976), “Income distribution and development: some stylized facts,” American Economic Review, Papers and Proceedings, 66: 128-135.2. Atkinson, A. (1997), “Bringing income distribution in from the cold,” Economic Journal, 107: 297-321.3. Becker G.S. and B. R. Chiswick (1966), “Education and the distribution of earnings,” American Economic Review, 56: 358-369.4. Becker, G.S. (1975). Human capital: a theoretical and empirical analysis with special reference to education, Second Edition, New York: National Bureau of Economic Research.5. Chiswick, B.R. (1971), “Earnings inequality and economic development,” Quarterly Journal of Economics, 85: 21-39.6. Cowell, F. A.(1999), Estimation of inequaliy indices, Handbook on Income Inequality Measurement, edited by J. Silber. London: Kluwer Academic Publishers.7. 陈宗胜. 关于总体基尼系数估算方法的一个建议对李实研究员答复的再评论J，经济研究M，2002年第5期。8. Gregorio, J.D & Lee，J.W.(2002), “Education and income distribution: new evidence from cross-country data, ” Review of Income and Wealth，48:395-416.9.教育部课题组.中国教育与人力资源报告DB/OL, 10. 金双华. 财政教育支出政策与收入分配J，财贸经济M，2003年第1期。11. Knight, J.B. and R. H. Sabot (1983), “Educational expansion and the Kuznets effect,” American Economic Review, 73: 1132-1136.12. Kuznets, S. (1955), “Economic growth and income inequality,” American Economic Review, 45: 1-28.13.赖德胜.教育扩展与收入不平等J，经济研究M，1997年第10期。14. Mincer, J. (1974). Schooling, experience and earnings. Cambridge: National Bureau of Economic Research15. Park, K.H. (1996). Educational expansion and educational inequality on income distribution, Economics of Education Review, 15:51-58.16. Psacharopoulos, G. (1977), “Unequal access to education and income distribution: an international comparison,” De Economist, 125: 383-392.17. Psacharopoulos, G. and M. Woodhall (1985), Education for development, New York: Oxford University Press.18. Ram, R.(1984), “Population increase, economic growth, educational inequality, and income distribution: some recent evidence,” Journal of Development Economics, 14: 419-428.19. Ram, R.(1989), “Can educational expansion reduce income inequality in less-developed countries?” Economics of Education Review 8: 185-189.20. Schultz, T.W. (1960). Capital formation by education. Journal of Political Economy, 68(12): 571-583.21. Sundrum，R.M.，1990. Income distribution in less development countries. London and New York: Routledge.22. Tinbergen, J. (1972). The impact of education on income distribution. Review of Income and Wealth, 16(2): 221-34.23. Winegarden, C. R. (1979). Schooling and income distribution: Evidence from international data. Economica, 46:83-87.Education and Income Inequality: A Empirical Study in ChinaBai xue-mei Lv guang-ming(Statistics Department, Dongbei University of Finance & Economics，Dalain, 116025)Abstract: Education has great influence on income inequality. Most researchers believe that a higher level of education can reduce income inequality, while inequality of educational attainment can increase it. This article adopts the data in China from 1982 to 2000 and makes a empirical study. It is suggested that there is a close relationship between education and income inequality in income in china, whats more, this relationship is relatively stable; inequality of educational attainment increases income inequality; although the inverted- U relation between the average years of educational attainment and income inequality cant be rejected, But china is still on the left side of the peak and the increase in the average years of educational attainment will increase income inequality, instead of decreasing it. This result is related to the relatively weak performance of the wage compression effect under the double attribute of Chinas Labor Market. The above conclusion has important implications for constituting and adjusting income distribution policy and the education policy in the current and in the future.Key words: education income inequalitywage compression effect 作者简介：白雪梅(1949)，女，辽宁人，经济学博士，东北财经大学统计系教授、博士生导师，研究方向：宏观经济统计分析、国际经济统计、区域经济比较。吕光明(1978)，男，河南人，东北财经大学统计系博士生。研究方向：宏观经济统计分析。通讯地址：大连市东北财经大学统计系邮政编码：116025联系电话：（0411）4711272E-mail：xmbai