技工和教育收益率分析范文

本站小编为你精心准备了技工和教育收益率分析参考范文，愿这些范文能点燃您思维的火花，激发您的写作灵感。欢迎深入阅读并收藏。

本文的数据来自中央财经大学经济学院社会调研团队于2011年8月和11月在山东5市与河北3市的实地调研与问卷调查，调研队以随机抽样为原则，共发放问卷1300份，回收1102份，回收率为84.77%；其中有效问卷966份，有效率为87.66%。根据调查对象就业特征的不同可将全样本划分为两类———技术工人（山东五市企业回收的336份有效问卷，其中技术工人294份，企业管理人员42份）与会计师（河北三市回收的672份）。本次问卷调查的一个特点是，有关收入的问题并不是采用让调查者填写具体数值的方法，而是让其选择数值区间。之所以采用这种方式，首先是因为大部分技术工人在计算工资时采用的是计件工资，无统一的工资标准；其次是为了让被调查者更愿意填写，从而使他们关于收入的问题回答更接近真实，以减少由度量误差带来的偏差（Juster&Smith），1997）。各解释变量的描述性统计如表3所示。

由于本文采用的收入数据并不是具体的数值，而是有序的区间数据，因此，下文选取区间回归模型对教育收益率进行估计。在使用区间回归模型时，本文根据问卷对工资区间的划分，选取两个变量对因变量的上限与下限进行定义：当年工资处于闭区间时，则因变量的取值就是该区间的上下限；如果年工资处于大于72000元的开区间，则定义因变量的区间下限为72000，上限为+∞。在此基础上，使用极大似然方法对参数进行估计。各收入组的分布如图1所示（总样本的工资均值为3316.87元，技工样本为2544.90元，会计师样本为3654.61元）。

一、结果及相关分析

1.平均教育收益率的估计。本部分首先采用上文提及的估计方法，根据就业群体的不同，选取全样本、技工样本与会计工作者样本对式（2）的参数进行了估计。回归结果说明以下问题：（1）拟合情况的数据说明，三个模型均通过了显著性检验，并且不存在异方差等问题。系数估计值的显著情况说明，除工作经验、工作经验的平方、专业知识对工作帮助以外，其余自变量在三个模型中均显著；此外，表示教育类型的虚拟变量在全样本估计中的系数通过了显著性检验，说明分别估计两类工作群体的教育收益率是有必要的。（2）三个样本的回归结果中，以会计工作者为主的样本的教育收益率最高，以技术工人为主的样本的教育收益率最低，该结果不但说明不同就业群体之间的教育收益率存在一定差距，而且反映出接受职业教育并不能够使技术工人获得相对较高的收益。（3）控制变量的系数说明：①女性获得的工资收入少于男性，在技工样本中，女性与男性在工资收入的差距最大，达到25%左右；②尽管多数劳动力认为专业知识对工作比较有帮助，但是这种帮助并不能够带来工资收入的提高；③专业与职业的匹配程度与工资收入呈现正相关，说明专业对口程度与个人工资收入联系紧密，这也在一定程度上验证了筛选理论；④专业与职业不匹配对技术工人收入的影响最小，本文认为，这是由于职业教育的特色是注重技能的培养，与生产中的岗位联系更加紧密；⑤教育类型的虚拟变量说明，接受职业教育的劳动力所获收入明显低于接受普通教育的劳动者，在技工短缺的背景下，该现象说明技术工人与会计师明显处于两个不同的劳动力市场，造成这种劳动力市场分割的原因，表面上看是职业与部门的不同，实质上是由于教育类型的不同，在就业之前就已划定；⑥技术工人样本的回归结果中，技工等级虚拟变量的系数说明，技术工人的收入水平与其掌握的技能水平有着明显的正相关关系。（4）从总体趋势看，三个样本的教育收益率估计系数都在添加控制变量（性别、劳动力市场分割与技工等级）后下降，但控制变量对不同样本教育收益率估计系数的影响并不相同。表5是三个样本在添加控制变量后的教育收益率变化情况。通过表5可以看出：添加控制变量之后，全样本回归中教育收益率的估计系数由11.88%下降至7.49%，增加一年教育对工资收入的增长效应下降了4.39个百分点，会计师样本的降幅为1.54%，技工样本受到的影响相对较小，为0.48%。可见，性别与教育类型不同对两类就业群体的教育收益率有显著影响：在职业教育对应的劳动市场中，由于专业对口性强，使劳动力易于就业，但在就业后需要花费较长时间积累工作经验，只有在经验与技术积累到一定程度，才能使工资出现较大程度的提升；相对而言，普通高等教育对应的劳动力市场中，专业对口性较低，以本次调研为例，会计工作者样本中认为专业与职业完全对口的仅占不到50%。因此，发挥个人能力，弥补专业与职业之间的“隔阂”，是造成上述高等教育收益率降低的重要原因，也是造成我国大学毕业生结构性失业的主要原因。

2.不同学历层次教育收益率的估计。在平均教育收益率测算的基础上，本文对式（3）进行估计（以初中学历作为参照组），得到高中、大专、本科、研究生及以上虚拟变量的估计值，之后将结果代入式（4）计算，以得出接受不同层级的教育对劳动者的回报情况。回归结果如表6所示。通过对分级教育收益率的计算（控制变量作用下）可以看出：（1）在高校扩招的大环境下，本科教育的收益率已明显减低，多接受一年本科教育的收益率仅为2.45%；而多接受一年研究生教育相对于高中的收益率则为6.03%，该结果在一定程度上与何亦名（2009）关于我国高等教育收益率下降的结论相吻合。（2）技术工人接受大专教育的收益率为4.17%，不仅高于依据全样本估计结果计算得出的3.26%，也高于本科教育收益率。上述结果说明：①尽管技术工人群体的教育收益率最低，但是技术工人接受高等职业教育（大专是职业教育体系中最高学历）的收益率却相对较高（仅低于研究生教育收益率）；②造成技术工人教育收益率与薪酬偏低的原因在于该群体所接受的教育不足。本文认为，造成这种情况的原因有四方面：一是1999年以来的本科教育扩招，扩大了普通教育规模，而相对压缩了职业教育的发展空间。二是长期以来对职业教育的重视不足，根据表3的统计结果，从受教育年限看，技术工人样本的平均受教育年限为13.39年，未能完成大专教育；从完成各级教育的比重看，完成大专教育的比重不足53%，而会计师样本中完成本科以上教育的比重超过90%；三是技术工人不仅收入较低，社会地位也较低。根据本次调研的统计，近60%的技术工人认为该职业在社会处于弱势地位；近70%的技术工人表示，不愿让子女继续从事同样的工作。四是技术工人需要较长的工作时间积累经验与技能。据调研组在企业获取的访谈资料，中专技校毕业后走上岗位的技术工人至少需要经过半年的学徒工培训，才能适应岗位的技术要求，并且需要3年~5年的时间才能具备高级工的技术水平；此外，调查问卷的统计说明，近68%的技术工人认为由初级工晋升到高级技师有难度。由此可见，中专技校对技术工人劳动能力的培养并不能够满足工作岗位的需要，完成大专阶段的教育能够使其获得更高的劳动技能，因此提高了技术工人群体在该阶段教育的收益率。

二、结论与建议

通过对不同就业群体教育收益率的计算，本文得出以下结论：第一，技术工人群体的教育收益率偏低，但从分级教育收益率角度分析，我国本科教育的收益率已处于较低的水平，技术工人在大专教育的收益率要高于本科教育收益率；第二，控制变量的系数估计说明，我国现有的教育类型导致我国劳动力市场出现分割，这种分割的现状则通过职业教育与高等教育毕业生所从事的职业表现出来；第三，专业与职业的匹配程度对教育收益率有较为显著的影响，但是对技术工人的影响相对较小，这是由于技术工人群体所学专业与职业的匹配程度较高所致。第四，随着技术工人掌握技能水平的逐步增加，其收入也将不断提升。就政策含义来说，首先应继续加强和改善职业教育，特别是高等职业教育；强化本科教育中应用型人才培养的专业与职业的对应性，同时，强化专业基础教育，拓宽学生的职业适应性；其次，通过市场供求机制和工资指导价位等提高技术工人，特别是高级技师的劳动报酬；增加一般性培训的社会机构，并通过政策引导、宣传示范等加强企业进行特殊培训的积极性、自觉性。再次，通过发挥政府的指导作用规范劳动力市场建设：教育机构应注重提高培养学生的综合素质和能力，相关政府部门和社会团体应规范、修订、监督执行职业资格制度、职业技能等级、专业职称等级，协调教育机构的专业与职业技能之间的匹配关系。

作者：赵铮蒋选李丕毅单位：中央财经大学经济学院