受教育程度對我國農民收入來源和結構的影響

受教育程度對我們國家農民收入;和結構的影響中圖分類號：F126.2；D422.7文獻標志碼：A文章編號：1674??8131〔2014〕04??0009??07一、引言中國作為一個農業(yè)大國，“三農問題〞歷來是關系到穩(wěn)定、發(fā)展、民族復興的重大問題，而“三農問題〞的核心在于“農民問題〞，“農民問題〞的關鍵在于“收入問題〞。近年來，我們國家農民收入快速增長，1995年居民年人均純收入為1577.74元，2012年達到7916.58元，18年間增長了4倍，年均增長速度達到9.4%。我們國家農民收入不但在數(shù)量上增長較快，在結構上也發(fā)生了深刻變化。從收入;看，農民的工資性收入占純收入的比重從1995年的22.42%上升到了2012年的43.55%，家庭經(jīng)營性收入則相應的從71.35%下降到了44.63%；轉移性收入和財產(chǎn)性收入在農民純收入中占比很小，但相對于財產(chǎn)性收入，農民的轉移性收入近年來增長更快〔見表1〕?？傮w上看，我農民收入在結構上呈現(xiàn)出非農收入比重不斷上升而農業(yè)收入比重不斷下降的趨勢。農民收入作為一個復雜的現(xiàn)象會受到諸多因素的影響，但毋庸置疑的是農民的受程度是影響農民收入的一個重要因素。圖1體現(xiàn)了農民“人均受年限〞與“人均收入〞兩個絕對量之間的相關關系，從二者之間的散點圖可以看出，農民受教育年限與收入之間同方向變動，且兩者間皮爾遜相關系數(shù)高達0.95。表2體現(xiàn)了農民收入結構與層次之間的關系，可以看出，在農民收入從低收入組到高收入組的變動中，小學程度以下的低學歷群體所占比重逐漸下降，而初中及以上的相對高學歷群體所占比重逐漸上升。結合圖1和表2，我們不難發(fā)現(xiàn)農民受教育程度與農民收入之間無論是在絕對量上還是在內部分配上都存在著明顯的正向相關關系。表1我們國家居民純收入構成〔按收入;分〕／%年份純收入工資性收入家庭經(jīng)營純收入轉移性收入財產(chǎn)性收入199510022.4271.353.632.60200010031.1763.343.502.00200510036.0856.674.532.72201010041.0747.867.653.42201210043.5544.638.673.15數(shù)據(jù);〔中國年鑒〕譚銀清，王釗，陳益芳:受教育程度對我們國家農民收入;和結構的影響圖12001―2011年農民人均受教育程度與人均收入散點圖數(shù)據(jù);：農民人均收入數(shù)據(jù);于〔中國年鑒〕，農民人均受教育年限根據(jù)〔中國住戶調查年鑒〕相關數(shù)據(jù)加權平均得到。表22011年我們國家農民不同收入分組中勞動力程度結構／%低收入戶〔20%〕中等偏下收入戶〔20%〕中等收入戶〔20%〕中等偏上收入戶〔20%〕高收入戶〔20%〕文盲、半文盲8.26.34.94.33.2小學程度31.428.626.724.120.6初中程度50.353.154.454.652.6高中及以上程度10.111.913.017.023.7數(shù)據(jù);：〔中國住戶調查年鑒2012〕西方人力資本理論較早對受教育程度與收入之間的關系進行了關注。美國著名家、人力資本專家舒爾茨在長期的農業(yè)經(jīng)濟研究中發(fā)現(xiàn)，除了土地、勞動和資本，農民知識和技能的提高也是美國農業(yè)產(chǎn)量增長的重要因素；他同時還發(fā)現(xiàn)人力資本促進了美國工人的工資增長。Mincer〔1974〕利用美國的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)受教育年限與收入之間存在著正向的線性關系，并提出了著名的“明瑟收入方程〞。Knight〔1979〕認為較高的受教育程度之所以能帶來較高的收入是因為良好的教育能提高個人的生產(chǎn)效率。Layard和Psacharopoulos〔1979〕對英國相關數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，受教育年限和工作經(jīng)驗都對個人收入有著顯著的影響；Connolly和Gottschalk〔2003〕也通過實證分析表明受教育年限對個人收入具有正向影響，工作經(jīng)驗對收入的影響呈現(xiàn)出先增后減的趨勢。文化程度與收入之間的關系也一直是國內學術界探討的熱點話題。羅亞萍〔2010〕采用1979―2007年的時間序列數(shù)據(jù)對勞動力的平均受教育程度、新增勞動力中的大學及以上學歷數(shù)和大學以下學歷數(shù)與中國城鎮(zhèn)就業(yè)之間的關系進行了分階段檢驗，發(fā)現(xiàn)由于我們國家教育結構內部發(fā)展不平衡且與經(jīng)濟結構不匹配等原因，與1979―1994年相比較，1997―2007年新增大學及以上學歷勞動力對城鎮(zhèn)就業(yè)的促進作用有所降低，而大學以下學歷勞動力對城鎮(zhèn)就業(yè)的促進作用有所提高。王回瀾〔2007〕對青島女性受教育程度與社會經(jīng)濟回饋之間的關系進行了分析，發(fā)現(xiàn)女性的收入會隨著文化程度的提高而增加，但是女性的教育收入彈性小于男性。隨著近年來農民收入問題的升溫，農民文化程度對收入的影響也引起了學界的關注。白菊紅〔2003〕分析了農村人力資本與農民收入之間的關系，認為農民受教育程度越高，其收入的抗干擾力和抗波動力就越強，農村中具有初、高中文化水平農民的收入明顯高于平均水平，而小學及以下學歷農民的收入則恰好相反。辛嶺〔2008〕的研究也表明，我們國家農民受教育水平是農民收入變動的Granger原因，農民收入和農民受教育水平之間存在長期的穩(wěn)定均衡關系。宋英杰〔2010〕對1985―2005年全國30個省區(qū)的面板數(shù)據(jù)的分析表明，農民受教育程度總體上對收入具有顯著的正向作用，且受教育程度對農民增收的貢獻率高于物資資本和支持。通過文獻梳理可以發(fā)現(xiàn)，以往研究主要關注的是農民受教育程度對農民總體收入水平的影響，證明了農民的文化程度對其收入水平具有顯著的正向影響。但是已有的研究沒有能揭示農民受教育程度對其收入;有何影響，亦即農民受教育程度的變動是否會改變其收入的結構？因此，本文擬采用2000―2011年我們國家30個省區(qū)〔西藏因統(tǒng)計數(shù)據(jù)不完整而未納入分析〕的面板數(shù)據(jù)對這一問題進行實證檢驗，以拓展和補充相關研究，并為提高我們國家農村居民收入以及改善其收入結構提供參考和借鑒。二、模型設定與數(shù)據(jù);1974年，美國著名家明瑟通過對美國勞動力市場的研究發(fā)現(xiàn)，個人收入與教育水平以及工作年限之間存在著一定的線性關系，并提出了著名的“明瑟收入方程〞，這一方程簡潔地反映了勞動力市場對教育與工作經(jīng)驗等投入要素的回報，已成為微觀經(jīng)濟學經(jīng)驗研究中最常用的回歸方程?！懊魃杖敕匠台暤暮喢鞅磉_式為：lny=A+β1edu+β2exp+β3exp2+ε其中，lny為工資收入的對數(shù)形式，edu為受教育年限，exp表示工作經(jīng)驗通常用“年齡-受教育年限-6〞衡量，其中“6〞表示兒童入學年齡，，ε為隨機誤差，β1、β2、β3為各變量對收入的邊際效應。該方程的缺陷在于缺少性別、培訓、職業(yè)、所有制與行業(yè)等控制變量，有可能導致估計結果不一致，因此我者對“明瑟收入方程〞進行了本土化改進：lny=A+β1edu+β2exp+β3exp2+?鼎?jX+ε其中，X表示一系列的控制變量，λj為每個控制變量相應的回歸系數(shù)。本文擬采用面板數(shù)據(jù)分析農民受教育程度對其收入;和結構變動的影響。從經(jīng)驗來看，我們國家農民無論是農業(yè)收入還是非農收入都主要來自于初級體力勞動，工作年限對農民收入的影響相對較小，且這方面的宏觀統(tǒng)計數(shù)據(jù)缺乏，因此在本文的研究中忽略這一變量；同時，農民收入既受文化程度的影響，也受其他變量的影響，因此本文將引入相關的控制變量。本文采用以下兩個模型進行檢驗：模型一：Rjit=β0+βeduit+?鼎?jXit+μi+εit模型二：Rjit=β0+β1edu1it+β2edu2it+β3edu3it+β4edu4it+?鼎?jXit+μi+εit模型一體現(xiàn)了農民受教育年限對其收入;的影響，模型二進一步揭示了農民各文化程度對其收入結構的影響。為了更好地體現(xiàn)農民收入結構的變動，模型中的變量均處理為結構相對數(shù)形式。Rjit表示第i省第t年農民某項純收入;占純收入的比重〔j=1表示農民家庭經(jīng)營收入占比，j=2表示農民工資性收入占比，j=3表示農民財產(chǎn)性收入占比〕需要特別說明的是，由于農民的轉移性收入主要;于的轉移支付及其他捐贈等，屬于外生變量，本文對農民轉移性收入的變動不做討論。。模型一中edu表示農民的受教育年限，通過各文化程度的受教育年限〔文盲、半文盲為1年,小學為6年,初中為9年,高中為12年,大學為16年〕表3各變量的描述性統(tǒng)計變量均值標準差最小值最大值個數(shù)第一產(chǎn)業(yè)人均占比／%0.140.070.010.38360第二產(chǎn)業(yè)人均占比／%0.460.080.200.59360第三產(chǎn)業(yè)人均占比／%0.410.070.280.76360家庭經(jīng)營收入占比／%0.520.200.030.90360工資收入占比／%0.380.160.060.79360財產(chǎn)性收入占比／%0.030.020.000.11360文盲、半文盲／%0.070.060.010.33360小學占比／%0.280.080.050.47360初中占比／%0.510.080.270.67360高中占比／%0.110.030.030.21360大學占比／%0.020.020.000.14360平均受教育年限／年7.800.685.469.56360與其相應比重加權平均得到；模型二中edu1、edu2、edu3和edu4分別表示文盲、半文盲、小學、初中、高中四個文化程度各自的比重由于當前我們國家大學學歷層次的農民主要屬于“戶籍意義〞上的農民，而非正真意義上的農民，同時也為了排除數(shù)據(jù)計量分析上的完全共線性，本文實證分析中不考慮大學學歷這一層次。，各個學歷變量的腳標it表示第i省第t年。Xit表示第i省第t年的控制變量：考慮到農民收入主要來自于國民收入的初次分配，采用第一產(chǎn)業(yè)〔農業(yè)〕人均占人均總量的比重作為“家庭經(jīng)營收入占比〞的控制變量，采用第二和第三產(chǎn)業(yè)〔工業(yè)和服務業(yè)〕人均分別占人均總量的比重作為農民“工資收入占比〞的控制變量；考慮到農民的財產(chǎn)性收入主要;于農民收入扣除消費后剩余的，采用農民當年收入扣除消費后的剩余占農民當年純收入的比重作為農民“財產(chǎn)性收入占比〞的控制變量。模型中的λj為第j個控制變量的回歸系數(shù)；ui表示各省區(qū)的個體效應，在固定效應中ui為常數(shù)，在隨機效應中ui服從N(0,σ2μ)；εit表示殘差，代表未被觀測到的因素。本文選取我們國家2000―2011年30個省區(qū)的相關數(shù)據(jù)，其中農民各項收入數(shù)據(jù)以及各項數(shù)據(jù)均來自各年的〔中國統(tǒng)計年鑒〕，農民各項文化水平數(shù)據(jù);于各年的〔中國農村住戶調查年鑒〕。本文數(shù)據(jù)具有典型的“寬而短〞的結構特征，因此使用Eviews6.0進行估計時運用面板結構的工作文件來進行估計是較為合適的Eviews對面板數(shù)據(jù)模型的估計主要通過Pool對象和面板結構〔Panel〕兩個工作文件來實現(xiàn)。Pool對象一般適用于截面成員數(shù)量較少而時期較長的數(shù)據(jù)結構，側重于時間序列分析；面板結構適合成員較多但時期較短的數(shù)據(jù)結構，主要側重于截面分析。。三、實證分析結果面板數(shù)據(jù)包含了研究對象個體、指標和時間三個維度的信息，分析前要求對模型進行準確設定。為了排除截面間異方差性和相關性，本文對個體固定效應模型和個體隨機效應模型分別采用廣義最小二乘法〔GLS〕和可行的廣義最小二乘估計〔FGLS〕對模型參數(shù)進行估計?？傮w上看模型一和模型二都在1%的顯著性水平拒絕混合效應模型，并且Hausman檢驗均在1%的顯著性水平拒絕隨機效應原假設，因此，本文對模型一和模型二的分析均選取個體固定效應模型。1．受教育年限對農民收入;的影響表4反映了農民受教育年限對其收入;的影響，結果表明，農民受教育年限對其家庭經(jīng)營收入占比以及工資性收入占比均有顯著影響。從符號上看，受教育年限對農民家庭經(jīng)營收入占比具有負向效應而對工資性收入占比具有正向效應，這表明農民人力資本存量的增加不但降低了農民對農業(yè)收入的依賴，也同時提升了農民獲取非農收入的能力。從系數(shù)大小來看，受教育年限對農民家庭經(jīng)營收入占比的影響大于對工資性收入占比的影響，這一方面與我們國家的產(chǎn)業(yè)結構有關，另一方面也可能與“劉易斯拐點〞到來前第一產(chǎn)業(yè)勞動力的充分供給有關。除此之外，分析表明農民受教育年限對其財產(chǎn)性收入占比的影響并不顯著，這可能是因為當前我們國家農民財產(chǎn)性收入的異質性較強，采用平均指標進行回歸難以準確刻畫出變量相互間的關系。表4模型一中各變量回歸結果家庭經(jīng)營收入占比工資性收入占比財產(chǎn)性收入占比平均教育年限-0.19***〔-7.06〕0.07***〔3.50〕0.01〔1.12〕控制變量2.16***〔6.93〕1.43***〔7.09〕1.01***〔3.61〕0.04***〔2.77〕R20.770.820.80F值7.8912.6613.93冗余固定效應F檢驗190.59***270.98***288.97***Hausman檢驗30.66***10.55***11.02***回歸模型選取個體固定效應個體固定效應個體固定效應注：〔1〕“家庭經(jīng)營收入占比〞的控制變量為“第一產(chǎn)業(yè)人均〞占“人均〞比重，“工資性收入占比〞的控制變量為第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的人均分別占“人均〞的比重，“財產(chǎn)性收入占比〞的控制變量為“農民收入扣除消費后的剩余〞占“人均〞的比重；〔2〕?~、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上顯著。表4同。2．受教育程度對農民收入結構的影響〔1〕農民受教育程度對家庭經(jīng)營收入比重的影響農民家庭經(jīng)營收入是指農村住戶以家庭為生產(chǎn)經(jīng)營單位進行生產(chǎn)籌劃和而獲得的收入，就當前來看，農業(yè)收入依然是我們國家農民家庭經(jīng)營收入的主要;，而農業(yè)生產(chǎn)由于風險大、周期長，比較收益相對較低。實證結果表明〔表5〕，農民家庭經(jīng)營收入占純收入的比重隨著農民文化水平的增加而降低，高中文化〔學歷〕層次對農民家庭經(jīng)營收入占比的回歸系數(shù)為負，表明農民中高中學歷這一群體對家庭經(jīng)營收入具有排斥性；而文盲、半文盲文化層次對農民家庭經(jīng)營收入占比具有最大的正效應，表明文化層次越低對農業(yè)收入的依賴就越強。不難發(fā)現(xiàn)，農民文化水平越高，獲取非農收入的意愿和能力就越強?！?〕農民受教育程度對工資性收入比重的影響農民工資性收入是指農村住戶成員受雇于單位或個人，靠出賣勞動而獲得的收入。近年來我們國家農民收入增長較快主要得益于其工資性收入的快速增長，在經(jīng)濟較發(fā)達地區(qū)，農民的工資性收入已取代農民家庭經(jīng)營收入成為收入的主要;?；貧w分析表明，初中及以下文化層次與工資性收入占純收入比重反方向變動，但小學和初中文化層次對工資性收入占比的影響并不顯著；而高中文化層次則具有較大的正向效應。我們國家的城鎮(zhèn)化與工業(yè)化發(fā)展為農民提供了大量外出務工的非農就業(yè)機會，但農民能否外出且獲得工作機會受到其自身基本文化知識水平的制約。文盲、半文盲群體由于外出就業(yè)的能力較弱，所以獲取的務工收入較少；相比之下，高中文化層次的農民群體在思維和技能上較具優(yōu)勢，能從事較好的工種并獲得較高的收入?！?〕受教育程度對農民財產(chǎn)性收入比重的影響農民財產(chǎn)性收入是指農民通過行使對自己所擁有的財產(chǎn)的占有權、使用權、收益權、處置權等權能而獲得的相應收益，即農民對所擁有的財產(chǎn)通過出租、分紅和資產(chǎn)增值等方式所取得的收入。在我們國家農民的收入構成中，財產(chǎn)性收入是最薄弱的一個組成部分，主要體現(xiàn)為財產(chǎn)性收入在農民收入中占比最低、增速最慢、起伏不定。我們國家農民的財產(chǎn)性收入主要以利息為主，;單一，再加上近年來受危機、通貨膨脹等金融沖擊，農民的財產(chǎn)性收入在農民收入構成中的比重有降低的趨勢。研究結果顯示，農民的各個文化層次對“財產(chǎn)性收入占比〞的回歸系數(shù)均為負數(shù)，這表明我們國家農民的財產(chǎn)性收入近年來在一定程度上受到了抑制。從統(tǒng)計顯著性來看，文盲、半文盲和高中文化層次對“財產(chǎn)性收入占比〞的影響在統(tǒng)計上并不顯著，這可能是因為前者的財產(chǎn)性收入數(shù)量較少，而后者具有較高的理財技能；小學和初中這兩個文化層次對“財產(chǎn)性收入占比〞的影響顯著，可能是因為這兩個群體一方面能獲取一定的財產(chǎn)性收入，但另一方理財技能相對較差，財產(chǎn)性收入易受沖擊。表5模型二中各變量回歸結果家庭經(jīng)營收入占比工資性收入占比財產(chǎn)性收入占比解釋變量文盲、半文盲小學初中高中2.36***〔4.55〕1.36***〔4.13〕1.25***〔3.46〕-1.32***〔-1.85〕-0.95***〔-2.69〕-0.35〔-1.58〕-0.25〔-0.99〕0.84**〔1.91〕-0.09〔-1.62〕-0.13***〔-2.73〕-0.12***〔-2.51〕-0.08〔-1.20〕控制變量1.89***〔5.21〕1.28***〔5.78〕0.90***〔3.15〕0.40***〔2.37〕R20.770.820.78F值5.8110.2910.51冗余固定效應F檢驗150.46***235.00***238.20***Hausman檢驗40.60**