高等教育扩招与教育收益率

　　摘要：基于2010年中国家庭追踪调查数据（CFPS），本文以我国的高等教育扩招政策产生的入学机会在时间和地区两个层面的双重变异为个体受教育水平的工具变量，实证估计了我国居民的个体教育收益率。实证结果发现如下结论：第一，高等教育扩招政策使我国居民的平均受教育年限延长了1.132年。第二，我国居民个体教育收益率的IV估计值为12.6%，为OLS估计值的两倍左右。第三，分样本回归发现，女性的教育收益率为14%，高于男性的教育收益率9.1%；城市地区的个体教育收益率为14.2%，高于农村地区的个体教育收益率10.3%；东部地区的个体教育收益率值高达20.8%，远高于中部地区的14.2%和西部地区的8.4%。本文利用新的数据和研究方法在新的劳动力市场条件下为我国教育收益率研究提供了新的实证证据。
　　关键词：教育收益率；高等教育扩招；工具变量方法
　　20世纪90年代末期，中国高等教育在短时间内经历了世界上最大规模的扩张，从精英化发展阶段迈向了大众化发展阶段。在1998年到2006年间，我国共新增845所普通高等教育机构。在政策实施的最初三年内，普通高等教育机构入学人数年增长率分别达到42.68%、42.46%及21.61%，而普通高等教育机构的在校生人数从1998年的340万增长到2005年的1740万，2006年中国高等教育的毛入学率提升到了22%（见图1）。尽管我国的高等教育扩招政策在同一时间（1999年）面向所有省份及地区居民实施，这一政策对于不同人群的惠及程度却不相同。在我国 “分省定额” 的高等院校招生录取制度规定下，这场以中央宏观政策形式推动的大规模的高等教育机会扩张对我国居民的受教育水平产生了一种外生的冲击：个人的出生时间（进而决定其高中毕业时间）及高中毕业时的户籍所在地共同决定了个体是否以及能够在多大程度获得扩张的高等教育入学机会。本研究利用我国高等教育扩招政策造成的个体高等教育入学机会在时间和地区的双重变异作为个体受教育水平的工具变量，借助准实验设计，图1高等教育扩招规模示意图
　　资料来源：中国国家统计局数据（1970-2012年）。实现对我国教育个人收益率的准确估计。针对不同社会群体及地区教育投资收益率的考察，对于个体进行理性的教育投资，政府判断社会资源分配的适切性，进而提高整个社会的经济运行效率具有重要意义。
　　一、文献综述
　　自20世纪60年代人力资本理论创立以来，教育被越来越多的人视为一种投资行为。过去三十年，国内外有关教育投资的经济回报，即投资收益率的理论研究和实证方法讨论层出不穷，研究者为准确估计教育收益率进行了大量的尝试，积累了许多宝贵经验。20世纪80年代，由于市场经济体制刚刚建立，多数研究显示我国的教育收益率非常低，不足3%。[1][2]进入20世纪90年代，随着劳动力市场体制改革的深化，统一劳动力市场逐步建立和完善，我国的教育收益率逐步上升，达到5%左右。[3][4][5]进入21世纪，实证研究结果显示我国的教育收益率水平进一步提高，接近10%的世界平均教育收益率水平。[6][7]
　　早期教育收益率的实证研究大多使用美国经济学家明瑟（Mincer，1974）提出的工资方程，使用现实观察数据（Observational data），结合最为常用的普通最小二乘法（Ordinary Least Square， OLS）来估计教育的收益率。[8]这种非实验方法由于无法完全控制无关因素的干扰，使得模型中的教育变量具有内生性，进而引起对教育收益率的估计偏误。[9]例如，当在明瑟收入方程中考虑了教育、工作经验及其他个人或制度特征变量对收入的影响后，可能还存在着影响个人收入水平且与受教育程度相关的其他解释变量（比如无法观察的个人能力），这将导致对教育收益率的有偏估计。研究者尝试使用不同方法解决教育回报率估计的内生性问题。有研究者通过寻找能够衡量个人能力的代理变量（Proxy variable），如智商、考试成绩、家庭其他成员的教育水平等，加入明瑟收入方程，纠正教育收益率的估计偏误；有研究者借助双胞胎样本，采用固定效应模型，消除遗漏变量对于收入的影响效应。[10][11]近年来，越来越多的研究者借助心理学领域的准实验设计思路，在无法完全控制研究条件和无关干扰因素的情况下模拟实验设计，降低教育收益率的估计偏误。工具变量方法为常用的准实验方法之一，它的基本思路是寻找到一个与个人教育水平密切相关但与其他遗漏的干扰因素无关的外生变量，作为受教育水平的工具加入明瑟收入方程。[12][13]近年来，越来越多的研究者开始尝试利用各种社会历史事件或政策制度产生的外生冲击作为受教育程度的工具變量来估计教育对收入和其他结果变量的影响。例如爱芝诺和艾博马（Ichino & Winter-Ebmer，2004）利用第二次世界大战对德国和澳大利亚的适龄儿童个体受教育水平造成的外生冲击，估算了教育对于个体成年后的收入值及整个国家GDP的影响。[14]孟鑫和赵国昌（Meng& Zhao，2013）利用中国的文化大革命事件造成各级学校教育的中断作为一代人受教育程度的工具变量，估计了个体受教育水平的代际效应。[15]杜佛罗（Duflo，2001） 利用印尼政府的学校建设计划实施的时间和地区双重差异，评估了学校建设项目对于个体受教育水平及未来收入的影响。[16]另外，有许多研究者利用义务教育法带来的受教育机会增加来估算教育的收益率。[17][18][19][20]最近，英国研究者利用高等教育扩张政策作为个体受教育水平的外生冲击，估计了本国的教育收益率。[21][22]以上研究中，部分研究者使用地区层面的变异（cross-state variation）作为受教育水平的工具变量，另一些研究者使用时间层面的变异（cohort-level variation），还有研究者同时使用时间和地区层面的双重变异作为工具变量。
　　二、研究设计

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