人力資源會計論文

課程論文題目：人力資源教育收益率估算及其差異分析專業(yè)：2011級人力資源管理專業(yè)1101班姓名：李麗敏學號：110240004課程名稱：人力資源會計課程教師：陳若華提交日期：2014年05月20日人力資源教育收益率估算及其差異分析【摘要】教育投資是最重要的人力資本投資方式,是推動社會政治、經(jīng)濟、文化前進與發(fā)展的重要力量。要保證持續(xù)的教育投資,必須保證已有教育投資收益的實現(xiàn)。教育收益率是衡量教育投資收益的指標,研究教育收益率具有重要的意義,它不僅能夠衡量教育對經(jīng)濟發(fā)展的影響程度,反映資源的利用效率,而且能夠反映教育對收入分配的影響,還可以用于判斷勞動力配置效率的高低。本文基于以往研究的數(shù)據(jù)樣本和估計方法，分析以往估計結(jié)果在行業(yè)、地區(qū)、教育層級、性別與年齡之間的差異特征。【關(guān)鍵詞】教育投資收益率估算差異分析目錄一、引言 4二、人力資源教育收益率估算的方法模型和研究數(shù)據(jù) 4（一）方法模型 4（二）研究數(shù)據(jù) 6三、我國人力資源教育收益率的差異分析 7（一）人力資源教育收益率的行業(yè)差異 7（二）人力資源教育收益率的教育層級差異 9（三）人力資源教育收益率的性別差異 11（四）人力資源教育收益率的地區(qū)差異 12（五）教育收益率的年齡差異 13四、結(jié)論和啟示 13參考文獻 16附件1評審表 17一、引言人力資源投資是指為了使作為人力資源載體的現(xiàn)實的和潛在的掌握必要的知識、技能從而提高人力資源素質(zhì)所進行的投資，也包括勞動者為了追求更好地體現(xiàn)自身所擁有的人力資源的價值或獲取更滿意的收益等目的而在不同的區(qū)域、不同單位之間流動時所進行的投資。人力資源投資的最終目的是為了提高人力資源的利用效益。人力資源投資主要有醫(yī)療和保健、在職人員培訓、學校教育、企業(yè)以外的組織為成年人舉辦的學習項目、個人和家庭為適應就業(yè)機會的變化而進行的遷移活動等五種方式。教育投資是人力資源投資的最主要的方式，對人力資本的形成和積累起著非常重要的作用。因此，本文主要對人力資源教育投資收益進行分析和研究。近年來，針對我國人力資源教育收益率估算的研究文獻不斷增多，但大多數(shù)是對整體的教育收益率進行估算，沒有很好的解釋行業(yè)地區(qū)，教育層級，年齡，性別等差異性的因素，有鑒于此，本文對我國近些年以來出現(xiàn)的個人教育收益率所進行的估算來分析其存在的差異性特征。二、人力資源教育收益率估算的方法模型和研究數(shù)據(jù)（一）方法模型在以往的研究中，我們可以發(fā)現(xiàn)有簡單收益率估算模型，Mincer收益率估算模型，分層次線性收益率估算模型，內(nèi)部收益率估算模型等等。其中采用的比較多的是Mincer收益率模型，Mincer收入方程較為簡單，操作性強。Mincer人力資本模型指出:個人的可觀察到的小時報酬(勞動報酬率)的對數(shù)可以用在校學習年限、實際工作經(jīng)驗及其平方來解釋,即:ln勞動報酬率=α+β×在校學習年限+γ1×實際工作經(jīng)驗+γ2×實際工作經(jīng)驗2+誤差，用符號表示為：lnωt=α+βs+γ1Z+γ2Z2+εt（公式1）其中，α，β，γ1，γ2是常數(shù)，β是Mincer收益率。Mincer收益率估算方法雖然考慮了教育的機會成本，但是卻忽略了教育的直接成本，乃是基于個人終身凈現(xiàn)值收入最大化模型數(shù)理推導之下的一種近似估計。另一方面，Mincer收益率估算方法所估算出來的其實是一種平均的教育收益率，而不是教育的邊際收益率。下面，是對Mincer模型中幾個變量的定義。1.收人：收人指個人的勞動收人,有年平均收人、月平均收人和小時收入等幾種衡量指標,此外,有的研究使用總收入數(shù)據(jù),有的使用凈工資數(shù)據(jù),其差別在于是否扣除稅收和福利。衡量收人的指標不同可能造成收益率估算結(jié)果不同。如1968年瑞典男性小時工資率的教育收益率為8.5%,而稅前和稅后的年平均工資的教育收益率分別為9.0%和7.2%。2.教育：教育收益率是各國人力資本收益率研究主要考察的對象,大多數(shù)研究中都以受教育年限作為教育變量。另一種方式就是通過一組虛擬變量來代表不同水平的正規(guī)教育或職業(yè)教育文憑。3.工作經(jīng)驗：計算個人實際工作年限要考慮工作間歇期或失業(yè)滯留期等因素，而在數(shù)據(jù)采集中往往很難獲得此類信息，因此大多數(shù)研究都以潛在工作經(jīng)驗來代替實際的工作經(jīng)驗，即通過個人年齡減去受教育年限再減去法定人學前年齡得到個人在勞動力市場上的工作時間。此外，也有的研究使用了其他變量表示,如勞動者實際年齡、資歷(勞動者在目前企業(yè)的工作年限)、在職培訓的時間或費用等。4.其他變量：許多學者為實際研究需要而在模型中加人其他一些控制變量,比如勞動者的性別、婚姻狀況、職業(yè)、企業(yè)所在部門、企業(yè)規(guī)模、地理位置等,從而擴展了明瑟收人方程,為探究人力資本收益率的個體差異和企業(yè)層面的差異提供了可能性,但這種處理方法會產(chǎn)生經(jīng)濟計量學方面的一些問題,需謹慎對待。（二）研究數(shù)據(jù)個人教育收益率的估算，數(shù)據(jù)是非常重要的，數(shù)據(jù)的可靠性和代表性很大程度上決定教育收益率估算的準確性，不同的研究結(jié)果也大部分是因為數(shù)據(jù)分析處理的不一樣。查看已有文獻，我們可以發(fā)現(xiàn)：1.從數(shù)據(jù)的來源來看，研究的數(shù)據(jù)一般來源于學術(shù)機構(gòu)或者課題項目組的調(diào)查數(shù)據(jù)，但是學術(shù)機構(gòu)調(diào)查數(shù)據(jù)的樣本容量一般很大，并非針對個人教育收益率，例如，美國北卡羅萊納大學組織的中國健康與營養(yǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)（簡稱CHNS）就主要針對中國人口的營養(yǎng)和健康狀況展開調(diào)查，因此，采用此類型數(shù)據(jù)的研究常常無法將一些需要考慮或者控制的變量納入到個人教育收益率的測算和分析之中，研究具有較大的局限性。而課題項目組的調(diào)查數(shù)據(jù)針對性比較強，但其樣容量比較?。ㄍǔ６荚?000樣本量以下），其代表性常常受到質(zhì)疑。2.從數(shù)據(jù)的時間來看，很多研究采用的是2002年以前的數(shù)據(jù)，且主要集中于1986-1993、1996、1998和2000-2002等年份，最新的研究數(shù)據(jù)為2007年在廣西省融安縣農(nóng)村入戶調(diào)研數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)訊息不具有時代性，信息滯后會導致結(jié)果的不準確性。3.從數(shù)據(jù)的地域范圍來看，以往研究既有全國普查性數(shù)據(jù)，全國或者多省市的抽樣數(shù)據(jù)，也有單一省份的或者地區(qū)的抽樣數(shù)據(jù)。其中，多數(shù)以全國性調(diào)查數(shù)據(jù)基礎的研究僅僅是從普查數(shù)據(jù)中抽取部分數(shù)據(jù)進行分析，如趙力濤的研究。課題項目組在農(nóng)村地區(qū)的入戶調(diào)研絕大多數(shù)僅僅局限于單一省份或者地區(qū)。三、我國人力資源教育收益率的差異分析（一）人力資源教育收益率的行業(yè)差異相關(guān)研究表明，行業(yè)差別是影響個人教育收益率的主要因素。以往研究發(fā)現(xiàn)，從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的教育收益率普遍低于非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者。陸慧的研究指出，農(nóng)村居民中從事純農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的教育收益率僅為2.9%，顯著低于從事非農(nóng)業(yè)工作者的教育收益率（3.9%），更低于外出打工者的教育收益率（5.62%）。韋等人研究發(fā)現(xiàn)從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的教育收益率（4.57%）低于總體平均水平（4.84%），而從事林牧漁業(yè)的教育收益率（4.92%）則高于總體平均水平。對此，趙力濤認為農(nóng)村地區(qū)非農(nóng)經(jīng)濟的發(fā)展將會提高教育收益率，其研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)村非農(nóng)經(jīng)濟的發(fā)展與教育收益交互變量的回歸系數(shù)為0.058，這意味著與以農(nóng)業(yè)收入為主的農(nóng)村相比，以非農(nóng)收入為主農(nóng)村的個人教育收益率平均要高出5.8%。表12010年不同行業(yè)職工年平均工資一覽表項目平均工資（元）全國總計32244按國民經(jīng)濟行業(yè)分組農(nóng)、林、牧、漁業(yè)14356采礦業(yè)38038制造業(yè)26810電力、燃氣及水的生產(chǎn)41869和供應業(yè)建筑業(yè)24161交通運輸、倉儲和郵政業(yè)35315信息傳輸、計算機服務和58154軟件業(yè)批發(fā)和零售業(yè)29139住宿和餐飲業(yè)20860金融業(yè)60398房地產(chǎn)業(yè)32242租賃和商務服務業(yè)35494科學研究、技術(shù)服務和地質(zhì)50143勘查業(yè)水利、環(huán)境和公共設施管理業(yè)23159居民服務和其他服務業(yè)25172教育34543衛(wèi)生、社會保障和社會福利業(yè)35662文化、體育和娛樂業(yè)37755公共管理和社會組織35326資料來源：中國統(tǒng)計局我們再來看看不同的行業(yè)之間存在著怎樣的差距，上面表1是我國2010年的不同行業(yè)的職工平均工資：從圖中的數(shù)據(jù)不難發(fā)現(xiàn)，在不同的行業(yè)，職工的收入存在著較大的差距，從表中可以發(fā)現(xiàn)，金融業(yè)高居榜首，職工年平均工資為60398元，相比農(nóng)、林、牧、漁業(yè)的14356元，其收入確實是比較高的，是其的4.21倍之多。根據(jù)人力資本投資理論，今天的潛在收入依賴于昨天對人力資本的投資，在整個社會的平均水平下，我們可以發(fā)現(xiàn)，人力資本投資收益率在不同行業(yè)之間存在著較大的差距。因此,必須打破勞動力市場的制度分割,實現(xiàn)人力資本在行業(yè)間合理流動,在各行各業(yè)中引入競爭機制,實現(xiàn)就業(yè)機會平等。（二）人力資源教育收益率的教育層級差異各教育層級收益率描述的是某一教育層級相對于上一個教育層級個人收入的增長比率。從不同教育水平的收益率差異來看，薩卡洛普路思（Psacharopoulos）指出隨著個人受教育水平的提高，教育收益率符合邊際報酬遞減規(guī)律，呈現(xiàn)不斷下降的趨勢。然而，以往針對我國的研究中，大多數(shù)研究的結(jié)果恰好與論斷相悖。薩卡培普洛思根據(jù)以往多數(shù)研究結(jié)果，個人小學教育的收益率一般是最低，而初中和高中教育收益率則較高。布萊爾和洛塞勒認為這主要是因為中國高知識勞動力較稀缺，導致小學后教育的收益率高于小學教育收益率。也有研究發(fā)現(xiàn)中國城鎮(zhèn)地區(qū)小學教育收益率較低，他認為之所以會有這種現(xiàn)象主要是因為在城鎮(zhèn)絕大多數(shù)勞動力都具備小學文化水平此外，亦有研究表明在城鎮(zhèn)高中和中專學歷最有利于個人收入增長，而在農(nóng)村初中學歷的經(jīng)濟收益最好。這一結(jié)論也在某種程度上反映了不同地域在勞動力受教育水平上的供給結(jié)構(gòu)差異對不同教育層級收益率水平所具有的重要影響。有研究顯示在農(nóng)村，個人中等職業(yè)教育的收益率顯著高于普通高中教育，另有研究顯示在農(nóng)村，個人正式職業(yè)教育與普通教育的收益率并無顯著性差別，而非正式的培訓收益率卻遠高于其他形式的人力資本投資。本杰明（Benjamin）等人對中國部分地區(qū)的研究也發(fā)現(xiàn)非正式的技術(shù)培訓和學徒學藝對家庭人均收入均有一定的正影響。針對農(nóng)民工的相關(guān)研究也表明，相對初中和高中教育，中等職業(yè)教育或職業(yè)培訓能夠較好地提高轉(zhuǎn)移就業(yè)者的收入和就業(yè)穩(wěn)定性。根據(jù)第六次人口普查的數(shù)據(jù)，我們可以歸納總結(jié)出以下數(shù)據(jù)：表2第六次人口普查各教育層級人數(shù)地區(qū)小學（萬人）初中（萬人）高中中專（萬人）大專以上（萬人）20002010200020102000201020002010全國35701267793396138788111461403236118930北京169569956343913139623151212201684331499天津250311704934590381502085120654900717480河北33760246613907544400107171270926987296山西31761218553892845126115621573334238721內(nèi)蒙古311342541834798392181376015125380310208資料來源：中國統(tǒng)計局根據(jù)表2和表3，我們發(fā)現(xiàn)隨著社會的發(fā)展，在我國對教育的投資時不斷加大的。從宏觀的角度考慮，10年來，我國大學受教育人數(shù)從3611上升到8930，我國的職工平均工資也是在不斷上升的，說明了教育對收益率的投資是有很大的作用的，這對于人力資本投資有著重大的意義。表3各年份地區(qū)就業(yè)人員平均工資一覽表年份

地區(qū)合計（元）200315329.6200417615.0200520627.1200624262.3200729471.5200835289.5200940288.2201047269.9北京4136.1天津1051.2河北1629.6山西1286.5內(nèi)蒙古888.2資料來源：中國統(tǒng)計局（三）人力資源教育收益率的性別差異以往針對收益率研究發(fā)現(xiàn)個人教育收益率性別差異的主要特點是男性的教育收益率普遍低于女性。表4第五次和第六次人口普查男女人數(shù)一覽表年份性別2000（萬人）2010（萬人）男6533568685女6122865287資料來源：中國統(tǒng)計局在眾多的研究中,男性的教育收益率要低于女性,而且兩者的差異隨著時間的推移有擴大的趨勢。如于學軍（2000）的研究發(fā)現(xiàn)1996年男女收益率的差異為2個百分點1994年這一差距擴大到3個百分點以上。有研究（2002）表明，隨著時間的推移，男女教育收益率的差距先是略有縮小，然后又逐漸擴大。這一差異從1988年的2.9%到1992年最小的2.4%，再到1998年最大的5.8%，女性較高的收益率為傾向于女性教育投資的政策提供了一定的依據(jù)。（四）人力資源教育收益率的地區(qū)差異有研究發(fā)現(xiàn)我國中部地區(qū)個人教育收益率一般要高于西部和東部地區(qū)。表5不同地區(qū)收入一覽表地區(qū)收入（元）遼寧30523吉林25943黑龍江24805上海58336江蘇35217安徽28723福建28366江西24165山東29398河南26906湖南26534廣東36469海南24790四川28149云南26163西藏45347青海32481寧夏32916新疆27617資料來源：中國統(tǒng)計局以往的研究中，教育收益率的地區(qū)性差異多被歸因于勞動力市場開放和開發(fā)程度的地區(qū)差異性，但這很難解釋為什么在東部勞動力市場開放程度高于中部地區(qū)的現(xiàn)實條件下，中部個人教育收益率卻會高于東部地區(qū)。王海港等認為隨著市場經(jīng)濟體系的不斷完善，勞動力市場化程度對教育收益率差異的解釋力將會越來越小。因此，為更好地解釋此種收益率東中西部差異特征，未來的研究還需做出更進一步的理論探討與實證驗證。（五）教育收益率的年齡差異有研究發(fā)現(xiàn)年長者的教育收益率高于年輕人的教育收益率，而另一些研究則表明年輕人的教育收益率更高?？偟膩砜?，當前有越來越多的研究支持后一種觀點，其解釋也更具有說服力。侯風云對中國農(nóng)村地區(qū)的研究便支持了后一種結(jié)論，他發(fā)現(xiàn)個人教育收益率隨年齡增高而下降，即15至34歲勞動力的教育收益率最高（4.5%），35至49歲勞動力次之（3.2%），50歲以上勞動力的教育收益率最低（2%）；布萊爾和洛塞勒的研究也表明，在農(nóng)村地區(qū)35歲以下勞動力的教育收益率普遍高于35歲以上者和總體平均的教育收益率水平。他們認為年輕和年老者之間的收益率差異可能會預示著：教育及其所形成的人力資本對于中國農(nóng)村地區(qū)年輕人口未來收入會變得越來越重要。四、結(jié)論和啟示對中國人力資源教育收益率的估算的過程中，行業(yè)差異，教育層級差異，年齡差異，地區(qū)差異，性別差異都會對估算的結(jié)果產(chǎn)生影響，從研究中發(fā)現(xiàn)，不同的學者對不同的問題也有不同的看法，針對在人力資本的教育收益率估算中存在的差異，我們可以把其擴展到整個人力資本投資的角度，因此我們提出以下一些看法：（一）行業(yè)壟斷是影響人力資本收益率的重要因素。因此,必須打破勞動力市場的制度分割,實現(xiàn)人力資本在行業(yè)間合理流動,在各行各業(yè)中引入競爭機制,實現(xiàn)就業(yè)機會平等。（二）勞動力市場不是我們常規(guī)所理解的產(chǎn)品買賣的市場,而是勞動力“租借”使用的市場。中國在20世紀90年代以前,教育程度之所以對個人收入影響微乎其微,是由于不存在真正意義上的勞動力市場,在社會主義市場經(jīng)濟體制建立過程中,建立統(tǒng)一健全的勞動力市場,讓勞動力流動起來,讓市場在勞動力資源配置和評價中起基礎性作用。（三）在市場經(jīng)濟條件下,建立和健全勞動力市場過程中,人力資本的生產(chǎn)能力應成為人力資本決定個人收入差距的主要因素。當然，現(xiàn)有個人教育收益率研究所存在的不足，以及近年來一些新研究成果的獲得，也給予后續(xù)研究一些重要啟示。第一，關(guān)注實證研究中的技術(shù)性問題。目前，數(shù)據(jù)與方法已成為影響個人教育收益率估計結(jié)果的重要因素。在研究中，采用更具代表性的數(shù)據(jù)必定有助于增強估計結(jié)果的可靠性和說服力，同時，除傳統(tǒng)的方法外，采用更新且更為恰當?shù)挠嬃糠椒ㄒ矊⒂兄讷@得更為準確的估計結(jié)果。第二，關(guān)注職業(yè)教育對于農(nóng)村個人收入的影響。已有研究重視教育水平對個人教育收益率的影響，但關(guān)于教育類型對個人教育收益率的影響探討較少。因此，關(guān)注個人教育收益率中普通教育與職業(yè)教育的差異、正式職業(yè)教育與非正式職業(yè)教育的差異，對于深入認識教育對個人收入的影響及其影響機制具有重要意義。第三，拓展個人教育收益率的研究范圍。以往的研究已表明教育對于個人收入的影響實際上存在著多種可能的路徑。除勞動生產(chǎn)力外，教育還會對農(nóng)村個人的勞動遷移和收入多樣化、家庭內(nèi)部分工和生產(chǎn)資源配置具有重要影響。因此，未來研究應跳出單純?yōu)楣烙嬍找媛识芯渴找媛实娜ψ樱瑪U展研究范圍，圍繞教育對于個人收入之影響及其機制展開更廣泛的研究，為更好地認識與理解個人教育與勞動行為提供更豐富的經(jīng)驗證據(jù)。參考文獻【1】鄧潔.歐洲人力資本收益率-文獻綜述.比較研究教育[J].2003【2】楊玲.淺談教育收益率估算的幾種計量模型.中國科技創(chuàng)新導刊[J].2011【3】鐘曉琳，黃斌.我國農(nóng)村地