一、引言

　　随着中国经济不断增长、GDP总额超过日本成为世界第二的同时，收入分配差距越来越扩大，基尼系数已经达到0.478(李实等，2010)，超过国际警戒线。中国政府已经认识到这一问题的严重性，在第十一届全国人民代表大会第四次会议上，温家宝总理在政府工作报告中指出，目前发展中不平衡、不协调、不可持续的问题依然突出，其中，收入分配差距较大是主要问题之一。“十二五”规划纲要明确提出要改革收入分配制庋，并提出居民收入要和经济发展同步，劳动报酬要和劳动生产力的提高同步；提高居民收入在整个国民收入中的比重，提高劳动报酬在国内生产总值中的比重。然而，解决收入分配问题不是一蹴而就的，其涉及的因素和层面也不仅是政府的政策干预，而且有些已经不能单靠政府政策调控。其中因素之一就是教育及教育对收入增长和分配的影响。　　薛进军等(2008)曾经撰文指出，中国的收入分配差距固然与政府的政策有关，但对深圳市住户调查的分析表明，教育差距可以解释城乡差距的40%，因此，收入分配差距很大程度上是由教育差距引起的。但上述研究只用了一个城市的数据，而且着重于分析以城市职工为代表的城市和以农民工为代表的农村的城乡差异。为了提高样本的代表性，本文以城市职工为对象，采用1988、1995和2002年的全国住户调查数据(CHIP)，将教育水平分为受教育年数和教育收益率两个部分，分析受教育年数对收入增长的贡献和教育收益率对收入分配差距的影响，以期找到影响收入分配的深层次原因。　　一方面，收入分配的平等可以减少社会不安定的风险；另一方面，允许不平等在一定范再论教育对收入增长与分配的影响围内存在可以提高人们的劳动生产积极性。因此，要想强化市场竞争，提高对人力资本的回报、增加高学历人群的收入是经济发展过程中必然经历的一个阶段。近年来，中国教育发展迅速，教育机构向社会输送高水平教育人才的能力大大增强。如表1所示，1989～2009年，高中毕业生从243.2万人增加到823.7万人，大学毕业生从57.6万人增加到531.1万人。在IT产业和外资企业快速发展的今天，尽管每年都有大量的高学历人才走向社会，但高学历人才不足的现象仍然存在。本科毕业是在高薪企业就职时不可缺少的人力资本。在中国市场经济体制改革的几十年间，教育和技能收益的增加是收入分配差距扩大的主要原因(严善平，2003)。

　　二、文献综述

　　20世纪60年代以来，有关教育收益率的研究不胜枚举。Card (1999)、Harmon等(2003)使用回归方程验证了教育与收入之间在统计上有着正的相关关系。Psacharopoulos (1994)综述了100多个国家关于教育收益率方面的研究，表明世界平均教育收益率约为l1%；女性的教育收益率要高于男性的教育收益率，因为相对于男性来说，女性的高学历人才更加稀缺；教育收益率会随着人均GDP的增加而递减，中低收入国家（人均年收入在2 449美元以下）的教育收益率约为11%，高收入国家（人均收入在7 620美元以上）约为7%。美国经济学家Buchinsky (2001)使用分位数回归模型对人口调查数据进行了分析，指出在20世纪60年代低收入阶层的教育收益率比高收入阶层的教育收益率高，在90年代高收入阶层的教育收益率反而超过了低收入阶层的教育收益率。这些研究表明，由教育产生的人力资本是收入决定的最重要因素。　　关于中国教育收益率的研究也相当多。Byron等(1990)使用南京市场调查数据分析表明，中国城市的教育收益率为4%。Johnson等(1997)使用CHIP1988分别对城市与农村的教育收益率进行了分析，推断中国的教育收益率在3%～4%之间；农村的教育收益率高于城市，说明20世纪80年代开始的农村经济体制改革对农村的教育收益率提高产生了影响。Zhang等(2005)使用1988～2001年中国国家统计局的数据计算，表明中国教育收益率从4%上升到10.2%，并判断教育收益率受中国劳动力市场改革的影响。Fleisher等(2005)的研究表明，中国近年教育收益率的上升与经济体制改革密切相关，社会福利政策及教育平等化政策的实行显得越来越重要。Shu (2005)的研究表明，市场经济体制改革促进了劳动力的流动，从而提高了对人力资本的回报。Knight等(1993)指出，与国有企业相比，集体企业和私营企业中的教育收益率更高。李实(2008)认为，城镇个人教育收益率存在显著的递增性，而且其递增性不断上升，高等教育的收益率要明显高于中等和初等教育的收益率，且差别变得越来越大。　　在人力资本研究中，讨论教育对收入分配差距的影响是一个重要的课题。Ashenfelter等(1998)的研究表明，学校教育能够有效地提高个人技能及其收入水平，从而减少了先天、家庭背景等因素对收入分配差距的影响。然而，目前有关中国教育对收入分配差距影响的论文并不多，为了弥补这方面研究的不足，本文试图用3个年度跨越较大的横截面数据进行系统的计量经济学分析，并解析教育对收入分配差距的影响。

　　三、数据与统计变量描述　　1988～2002年是中国进行市场经济体制改革的芙键时期，这段时间的数据记录下了很多关于收入分配方面的信息。尽管目前由于劳动力市场的变化使城市工资水平发生了较大变化，特别是“民工荒”引起的民工工资上涨，但由于这些新的现象还没有像CHIP那样的大型住户调查数据为依据的理论研究支撑。所以，尽管CHIP2002已是9年前的数据，但仍然是我们能够得到的比较全面、能够符合分析要求的数据。为了弥补数据在时效性上的不足，本文引用《中国统计年鉴》的一些数据，并进行简要解释。　　在样本筛选方面，虽然国际标准劳动力人口的定义为16～65岁的劳动人群，但CHIP数据中16～19岁劳动年龄人口较少，所以本文将分析对象选择为20～65岁的劳动人口。由于我们只考虑教育对当前收入的影响，而不考虑教育对失业补助和退休金的影响，所以学生、失业人员、退休人员及有缺失值的数据被排除在分析对象之外。　　年收入的定义包括分红、奖金、价格补助金、地区补助金、最低生活保障、业余收入及实物收入等。我们以2002年消费者物价指数为基准，对各年度的收入进行了调整，并在推算模型时采用了年收入的自然对数。　　受教育年数按照下列标准进行换算：大学=16，大专=15，高中毕业=12，初中毕业=9，小学毕北=6，小学未毕业=0。工作经验年数按照标准明瑟方程的标准来换算：经验年数=年龄一受教育年数-6。工作经验年数与年龄有很强的相关性，我们计算了这个相关系数，其值为0.9645。　　本文采用以下虚拟变量：“性别虚拟变量”：设女性为0，男性为1。10个“地区虚拟变量”：设甘肃为0，北京、山西、辽宁、江苏、安徽、河南、湖北、广东、云南为1。7个“职业虚拟变量”：将生产人员设为0，企业所有者、个体户、技术人员、机关负责人、管理人员、事务人员6个职业设为1。13个“行业虚拟变量”：将其他行业设为0，农业、制造业、矿业、建筑业、交通运输业、商业、房地产业、医疗行业、教育行业、科学研究机构、金融行业、政府机关12个行业设为1。　　样本的描述性统计如表2所示。1988年中国城市居民年平均收入仅为4 820元（根据2002年消费者物价指数调整），随着中国经济的高速增长，1995年人均年收入增长至7 462元，2002年达到12 377元。劳动人口中男性所占比例由1988年的52%上升至2002年的56%。劳动人口的受教育年数由1988年的10.37年上升到2002年的12.06年。劳动人口的年龄从1988年的37.11岁上升到2002年的40.39岁。在学历方面，1988年大学以上学历占6%，中专占7%，高中占36%，初中占3g%，小学占10%，小学未毕业占2%。至2002年为止，大学以上学历占10%，中专占23%，高中占41%，初中占23%，，J、学占2%，，卜学未毕业为0。高学历劳动者增长的同时，低学历劳动者大为减少。值得注意的是，2002年民营企业从业人员占劳动人口的比例已达23%，而公有制企业（国有企业及集体企业）从业人员则由1988年的gg%减少至2002年的70%①。按照行业来看，制造业的从业比率由1988年的43%减少至2002年的27%，而房地产行业的从业比率则从1988年的2%上升至2002年的11%。

　　四、分析结果

　　（一）收入差距概要　　为了测量中国城市的不平等程度，本文采用了被广泛使用的基尼系数和泰尔指数。近年来收入分配差距的变化可以用表3来说明。以个人为单位来推算，1988年中国城市地区基尼系数为0.235，1995年为0.312，2002年土升至0.345。泰尔指数也从1988年的0.105上升至2002年的0.207。与此同时，高收入阶层与低收入阶层的差距在扩大。1988年收入最高的10%与收入最低的10%的比率为2.77，2002年达到了4.96。中国城市地区收入分配差距呈现出扩大的趋势。

　　《中国统计年鉴》公布的数据显示，城市基尼系数由1988年的0.17上升至2002年的0.295，比我们的计算结果稍小。我们研究发现，1998～2002年收入不平等迅速扩大，尽管扩大的趋势在后7年间有所减慢。随着中国的经济增长，中国社会结构产生了极大的变化，可以概括为“收入分配的两极化”。　　本文的论述中心是教育与收入差距之间的关系。图1显示了随着时间的推移，学历与收入关系的变化。1988～2002年，由教育水平产生的收入分配差距在持续扩大，而且可以看出教育越来越成为影响收入分配差距的决定性因素。1988年大学本科以上的年收入为2 971元，大专为2 509元，初中为2 244元；1995年大学本科以上的年收入为10 412元，大专为9 195元，初中为7 238元；2002年大掌本科以上的年收入为18 172元，大专学历的收入为14 168元，初中为11 526元。为了便于观察其相对变化情况，将高中学历设为100，1988年大学及以上学历的年收入为130，大专为1 10，初中为98;1995年大学及以上学历的年收入为135，大专为119，初中为94; 2002年大学本科及以上学历的年收入为157，大专为123，初中为85（见表4）。将2002年与1998、1995年数据进行比较可看出，学历间的收入差距正在逐渐扩大。

　　高收入人群的学历变化可由收入最高的20%个人的学历分布得以确认（见图2）。高收入人群的学历分布为1998年大学本科及以上学历占12.86%，大专占8.1%，高中占33.85%，初中占32.5%；大专及以上学历在高收入人群中所占比例由1988年的21%上升至2002年的50%以上，高中与初中学历所占比例由66%减少至46.4%。低学历者（小学或小学未毕业）的比例减少至接近0。由此可见，中国也与过去的日本一样，学历成为提升收入的重要手段。

　　（二）教育收益率分析　　我们用明瑟方程计算教育的收益率，其基本公式为：表4分学历的相对收入　　注：高中学历者收入为100。根据CHIP教据计算得到。　　InY= aO+alEdu+a2 Exp +a3 Exp 2+∑7L1X,+p　　式中，Y为年收入（包括奖金等）；Edu为受教育年数；Exp为工作经验年数；Exp2为工作经验年数的平方；Xj为其他控制变量（性别、地区、职业、行业等）；p为误差项；d．为教育收益率；仪：为工作经验一次项的收益率；仪，为工作经验二次项的收益率；入J为其他控制变量的收益率。其中，a，：aln (Y)—  aY/Y　　aEdu aEdu/Eciu。　　计算教育收益率时，本文采用3个模型：(1)标准明瑟方程；(2)控制了性别与地区的明瑟方程；(3)控制了所有条件（性别、地区、行业、职业）的明瑟方程。计算结果表明，城市地区的教育收益率从1988年的4%快速上升，1995年为8.2%，2002年上升到11.8%0。　　教育收益率的上升可以由中国从计划经济向市场经济转型这一事实来解释。计划经济时期，在国家统一管理的情况下，工资无法随个人效率的提高而提升。但改革开放以来，中国对劳动力市场实行了改革，工资随个人工作效率的变化而变化。有三方面的事实可以对其进行解释。一是国有企业的改革。国有企业职工的工资以前是根据政府规定制定的，但由于国有企业导入了经营自主权并在一定程度上获得了成功，因此国有企业可以自主决定职工的工资。二是非国有企业的发展壮大。1988年非国有企业职工占城市劳动者的0.5%，2002年增至25%（见表2）。非国有企业以营利为动机，因此更能正确地反映劳动者的生产率。三是无论国有企业还是非国有企业都引入了以能力为基础的工资评价制度(南亮进等，2008)。尽管1998年中国城市教育收益率与世界各国的收益率相比仍然较低，但2002年已达到中低收入国家的平均水平。中国今后教育收益率如何变化值得关注。

　　我们的研究还发现，工作经验年数的收益率从4.8%下降至2.7%。据南亮进等(2008)的解释，其主要原因是随着市场经济的发展，能力工资制度得以普及，因而工资与年龄的相关性减弱。性别的收益率变化十分显著，由1988年的11.6%上升至2002年的19.6%，可见男性收入明显高于女性，而且正在扩大。同时决定系数随着时间的推移有减少的趋势。薛进军(2010)的研究表明，能力等不可计算的市场要因对收入的决定具有越来越大的影响。职业和行业作为广义的人力资本变量，与受教育年限有着较强相关性。因此在不控制行业与职业的情况下，教育收益率较高。　　为了进一步分析教育对收入增长的影响，我们将大学本科及以上、高中、初中和小学学历等作为虚拟变量加入明瑟方程进行计算（假设小学未毕业及O～9年工作经验为0）。回归分析结果如表6所示。所有教育虚拟变量与工作经验虚拟变量的系数都在统计意义上显著，说明学历与工作经验对收入有显著影响。值得注意的是，教育收益率的增加有所变化。1988年，小学、初中、高中、大专和大学本科及以上学历每一级的教育收益率分别为18%、27%、38%、47%和58%，2002年分别为53%、72%、100%、12g%、160%。每一级学历的收益都随时间推移显著增加。而工作经验收益率的变化与教育收益率的变化却有所不同。10～19年、20～29年、30年及以上工作经验收益率，1988年分别为3 8%、56%、65%；2002年分别为26%、43%、61%，即每个工作经验项的收益率都在减少。

　　由于就职时实际成为薪资交涉因素的并不是受教育年数，而是高中、大专、大学本科等最终学历。考虑到这个因素，我们对学历晋级的教育收益率变化进行了计算（见表7）。从表7可以看出，学历晋级对收入增长的效果十分显著，这种效果随时间的推移而增大。

　　（三）教育对收入增长的贡献度　　我们用Blinder- Oaxaca分解法分析教育对收入增长的贡献度。Blinder- Oaxaca模型假设对数型的收入函数为：Inw，。=∑pmi．戈。Inw，。=∑卢，。．戈n。其中，w。，为基准年的年收入；w。为比较年的年收入；戈为影响收入的因素：学历、经验、性别、职业、地区、行业；启为系数。　　许多研究使用Blinder- Oaxaca分解来分析男女之间的收入差距，本文将使用这一方法分解基准年与比较年份之间的收入差距，并分解各个因素对收入增长的影响。上述二式可以变形为：　　其中，第一项∑pmj称为由基准年与比较年的属性差所产生的收入差距，即由存量的增加所产生的收入差距，第二项称为由基准年与比较年的系数差(p:)所产生的收入差距，即教育收益率的差所产生的收入差距。

　　下面分析Blinder- Oaxaca分解的计算结果。逆分解与正分解有着相似的结果，所以逆分解的结果在此省略。与传统分解方式不同，本文做了跨年度的分解。1988～1995年常数项与其他变量的贡献度并不大，教育系数与教育存量的贡献度之和占总贡献度的70%以上。因此，收入增长的最大因素可以认为是由敦育导致的。1988～2002年教育对收入增加的贡献度，存量为14%，系数为48.4%，两项之和为62.4%。关于教育对收入增加的贡献度，1988～1995年为76.7%，1995～2002年为51.7%。关于贡献度的分解，1988～1995年系数之差为62.3%，存量之差为14.5%；1995～2002年的系数之差为41.7%，存量之差为10.0%。上述结果表明，教育系数之差大于教育存量之差，教育收益率的上升是收入差距扩大的决定因素。　　（四）教育对收入分布的影响——根据分位数回归的分析　　我们还用分位数回归方程分析教育对收入分布的影响。分位数回归方程的定义为：　　Inw。=戈。卢日+M所，Quanto (lnw。lx。)=戈。p口　　这里Quanto (lnw。lx：)为关于戈。的Inw。条件分布。当F0.5时，上述方程为中位数回归。在各个分位点p上计算回归方程，对于了解回归方程随收入分布是如何变化将是十分有效的。分位数回归方程的参数估计为：　　nun卢。科f∑i:lnwi≥戈ippI Inw。一戈。卢。l+∑i:lnwi