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《農村經濟雜志》2014年第五期

一、教育、流動對農民收入分化的影響分析

改革以來，隨著市場化和工業化進程的加快，越來越多的農民離開世代耕種的農村，加入了非農就業的跨區域流動洪流。流動和非農就業是農民自選擇的結果，地區間的收入差距以及農業與非農產業間的收入差距，是吸引農村勞動力流動和非農就業的最重要驅動力。布爾迪厄認為，主要以職業為社會分層基礎的現代社會中，教育是一種重要的階級再生機制。從中國改革以來的教育與就業關系看，接受高等教育是進入體制內從事非農產業獲得較高和穩定收入的“通行證”，也就意味著農民身份和階層的轉換。對于大多數沒有接受過高等教育的農民而言，上述關于教育在社會分層機制作用的理論和觀點并不適用。需要說明的是，本文關注的重點是初等教育對農民收入分化的影響。理論上，同等教育水平和能力的個體從事不同的產業，或者在不同經濟發展水平的地區從事相同的產業，其獲得的收入水平存在顯著的差異。因此，在農民收入的分化機制中，職業以及職業所在地區的經濟發展水平是能力因素以外影響收入的最重要因素。較高或者較低的教育水平既可能增加農民的流動概率，也可能降低農民的流動概率，這取決于農民所處的區位和時期，國內學者對此做過一些實證研究。例如，早期研究中，趙耀輝對勞動力外出大省的農戶調查研究發現，教育程度越高，越是傾向于在本地就業。近些年來有研究發現，受教育程度對跨省流動概率的影響呈倒U型，即受教育程度較低和受教育程度較高者均傾向于省內流動。基于以上分析可以看出，教育首先是通過影響流動進而影響農民的非農就業選擇，來實現對收入的影響，是影響收入的間接因素。教育水平的提高對于個體來說，意味著知識水平的提升，但并不意味著能力的必然提升。從另一個角度看，教育水平提升意味著減弱了工作經驗的積累，從而不利于實際工作中的能力提升。同時，教育水平提升也會導致人力資本投資的機會成本增加，從某種程度上削弱了個體在市場經濟中的“冒險”精神。特別是在法律和制度不規范的改革初期，對于個體來說，把握市場機會往往比接受更多的教育更為重要，這一時期盛行“讀書無用論”就是重要的佐證。因此，教育是通過影響個體的知識和能力、職業選擇和空間流動選擇，進而影響自身的收入水平，是影響收入水平的間接因素。

二、數據和模型

1．數據來源和樣本特征本文所用數據來源于2012年春節前后對安徽省6縣582個農戶的問卷調查。在調查區域的選擇中，課題組依據不同人口規模和經濟發展程度類似的原則，在安徽省選擇6個代表性的縣，有關調查樣本的分布區域、各區域的村民組數以及樣本戶數見表1。按照簡單隨機原則，選取這些村民組中一半的農戶作為樣本農戶。調查共發放問卷680份，經整理獲得有效問卷582份，問卷有效率達到91．8％。本次調查的對象均為已婚男性戶主。從樣本農戶的戶主年齡看，55歲以上的樣本戶占比為24．7％，36～45歲和46～55歲的樣本戶占比合計為67．1％。從學歷層次看，戶主學歷為不識字的占比為18．3％，高中及以上占比僅為6．5％。從就業地點來看，有33．3％的戶主在省外工作，58．8％的戶主在縣內工作。從家庭收入看，樣本戶主的年收入大多在4萬元～8萬元，占總樣本農戶數的68．1％，收入在8萬元以上的戶主占比為10．3％。整體來看，樣本農戶的戶主年齡較大，學歷層次較低，大部分戶主在縣內就業，戶主的年收入水平較高。

2．模型設定在社會學理論里，收入分化也稱為垂直分化，是度量社會分層的一個最為重要的維度，一般采用基尼系數、家庭恩格爾系數、五等分法等相對指標來度量，本文直接采用五等分法度量收入分層。五等分法是按照收入高低分成五個等級，較高等級表示收入向上分化。在本文中，將農民年收入分組，即將年收入在2萬元以下的農民定義為“低收入”戶主，取值為1，以此類推，將年收入在2萬元～4萬元、4萬元～6萬元、6萬元～8萬元以及8萬元以上的農民定義為“較低”、“中等”、“較高”和“高”收入戶主，分別賦值為2、3、4、5。由此，在實證分析中，采用有序Logistic模型來估計上述各項因素對收入分層的影響，定義如下：（1）式中，j的取值為1～5，表示各收入等級，μj表示門檻值，xk表示影響收入的因素，βk表示回歸參數。

3．變量選取國內不少學者研究并證實了土地經營規模、農地流轉、營養和健康、子女性別結構等對農民收入分化的影響。基于現有關于農民收入問題的研究文獻，本文選取工作經驗、受教育水平、空間流動、自感健康狀況、承包地數量、子女性別等作為影響農民收入分化的因素。鑒于本文的樣本農戶沒能獲得工作經驗的指標，本文采用年齡減去受教育年限這一指標來度量工作經驗。由于可能存在系統性的地區間收入差異，本文依據樣本農戶所在地理區位設置了地區虛擬變量作為控制變量納入模型。勞動力空間流動分為三種情形：省外就業、省內縣外就業、縣內就業，在變量選取中選擇縣內和縣外省內兩個虛擬變量納入模型。有關受教育程度指標，分為兩類：一類是接受教育的年限，另一類是將教育程度分為小學及以下、初中、高中及以上三種類型，考慮到受教育年限對收入可能存在非線性的影響，選擇小學及以下和高中及以上虛擬變量納入模型。

三、估計結果和解釋

1．基于全樣本的農民收入分化影響因素分析基于現有研究文獻，本文建立了農民收入分化影響因素的有序Logistic模型，采用極大似然法對農民收入分化的影響因素進行估計。考慮到空間流動和非農就業變量之間存在較大的相關性，同時出現在模型中可能會引發嚴重的多重共線性問題，本文首先對這兩個變量的線性相關系數進行了計算，結果顯示，相關系數均在0．2以下，可以認為不存在嚴重的多重共線性問題。考慮到教育水平對收入分化可能存在非線性影響，本文分別報告了受教育年限和學歷虛擬變量兩種度量教育水平的模型估計結果，即模型1和模型2，具體結果見表2。模型估計結果顯示，似然比統計檢驗和卡方統計檢驗均表明，方程通過了顯著性檢驗，且通過了成比例發生比假設檢驗。地區虛擬變量、工作經驗對農民收入分化有顯著的正向影響，在模型1和模型2中均通過了1％統計水平的顯著性檢驗且系數均為正。非農就業、縣內流動對農民收入分化有顯著的正向影響，在模型1和模型2中均通過了5％統計水平的顯著性檢驗且系數均為正。教育水平對戶主收入水平的影響不顯著，無論是采用受教育年限還是采用虛擬變量度量教育水平的模型1和模型2中，教育水平對收入水平的影響均不顯著，這一結論與現有研究并不一致。

2．不同群體特征戶主收入分化影響因素分析在人力資本理論中，教育與收入的關系集中表現為教育回報率問題。關于教育回報的研究，大多采用經典的明瑟工資方程為分析框架，假定教育回報率為常數，以受教育年限為解釋變量估計其對收入的影響，估計出來的系數即為教育回報率，是一個平均意義的常數。國內外的研究顯示，受教育年限對收入往往存在非線性的影響，因此，傳統的估算平均教育回報率的意義并不大。國內外不少學者注意到教育回報的異質性問題，嘗試按照樣本的不同特征對樣本進行分組，分別估算不同子樣本的教育回報率。借鑒現有研究的一些做法，本文按照戶主的流動特征和就業特征對樣本進行分類，分別估算教育對不同特征群體收入分化的影響。（1）教育對不同流動特征戶主收入分化的影響。本文首先按照戶主的空間流動特征對樣本戶主進行分組，分別采用多元有序Logistic模型估算教育對農民收入分化的影響，模型1的估計結果是以戶主均為縣內就業的樣本，模型2以戶主均為縣外就業的樣本，估計結果見表3。地區虛擬變量對縣外就業戶主的收入分化存在顯著的正向影響，對縣內就業戶主的收入分化有負向影響，但并不顯著。地區虛擬變量在模型2中通過了1％統計水平的顯著性檢驗且系數符號為負。工作經驗對縣內就業和縣外就業戶主的收入分化均有顯著的正向影響，在模型1和模型2中均通過了1％統計水平的顯著性檢驗且系數符號為正。承包地數量對縣外就業戶主的收入分化有顯著的正向影響，對縣內就業戶主的收入有顯著的負向影響。承包地數量和耕地流轉在模型2中均通過了1％統計水平的顯著性檢驗且系數符號為正，承包地數量在模型2中通過了5％統計水平的顯著性檢驗且系數符號為負。這表明，在其他條件不變情況下，在縣外就業的農戶承包地越多，戶主的收入水平相對越高；在縣內就業的戶主，擁有的承包地越多，戶主的收入水平越低。受教育年限對縣外就業戶主的收入分化有顯著的正向影響，對縣內就業戶主的收入分化有負向影響，但不顯著，且在模型2中通過了5％統計水平的顯著性檢驗，表明在其他條件不變情況下，在縣外就業農戶的受教育水平越高，其收入水平相對越高。（2）教育對不同就業特征戶主收入分化的影響。在農戶調查中發現，很多被調查的村莊，縣外就業的戶主不一定都是在從事非農產業，因此，有必要進一步按照是否為非農就業的就業類型將戶主分組，分別估算教育對不同就業特征戶主收入分化的影響，估計結果見表4。①地區虛擬變量對非農就業戶主的收入分化有顯著的正向影響，對農業就業戶主的收入分化有負向影響，但不顯著。工作經驗對非農就業戶主的收入分化有顯著的正向影響，對農業就業戶主的收入分化的影響不顯著，在模型1中通過了1％統計水平的顯著性檢驗且系數符號為正。受教育年限對農業就業戶主的收入分化有顯著的負向影響，對非農就業戶主有正向影響，但不顯著，在模型2中通過了5％統計水平的顯著性檢驗，且系數為負。

四、結論和啟示

本文利用安徽省6縣582個農戶調查資料，采用有序Logistic模型實證分析了欠發達地區的教育、空間流動對農民收入分化的影響。基于全樣本的農民收入分化影響因素分析發現，地區虛擬變量、工作經驗、非農就業對戶主的收入分化有顯著的正向影響，縣內流動對戶主的收入分化有顯著的負向影響，無論是以受教育年限或學歷虛擬變量度量的教育水平變量，對農民收入分化的影響均不顯著。以縣外就業戶主為樣本的分析結果顯示，地區虛擬變量、工作經驗、受教育年限和承包地數量對農民收入分化有顯著的正向影響；以縣內就業戶主為樣本的分析結果顯示，工作經驗對農民收入分化有顯著的正向影響；以非農就業戶主為樣本的分析結果顯示，地區虛擬變量對收入分化有顯著的正向影響；以農業就業戶主為樣本的分析結果顯示，受教育水平對收入分化有顯著的負向影響。以上分析可以看出，教育水平顯著地提高了外出（縣外）就業戶主收入的向上分化，同時，也顯著地提高了農業就業戶主收入的向下分化。由此，本文從實證角度提出關于教育對農民收入分化的影響機制，即教育本身不是影響農民收入分化的直接因素，而是通過影響空間流動和非農就業實現對農民收入分化的影響。

本文的研究結論對理解和研究中國當前農村社會的教育、流動與農民收入分化的關系，農民的教育回報率，以及農民收入的分化機制等問題，具有一定的理論價值和現實意義。第一，從理論上看，研究教育回報率問題需要對所研究群體進行詳細和科學的分組。如果對農民樣本不加區分，教育對農民收入分化的影響不顯著；基于流動和就業特征對樣本進行分組后研究發現，教育顯著地提高了縣外就業戶主的收入水平，而顯著地降低了農業就業戶主的收入水平。可見，基于不同農民樣本進行的實證研究結果差異極大，甚至可能相反。第二，從公共政策的角度看，在大力提升農村基礎教育水平的同時，應繼續鼓勵和促進欠發達地區農民的自由遷徙和非農就業。通過提高教育水平來提升農民經濟收入，進而真正解決“三農”問題，就必須通過充分地鼓勵和促進個體在空間上的自由流動和在職業上的自由選擇來實現。為此，中央和地方政府應進一步推進戶籍和土地等制度的改革，盡力消除影響勞動力自由流動和非農就業的制度性障礙。

作者：彭長生鐘鈺單位：安慶師范學院經濟與管理學院中國農業科學院農業經濟與發展研究所