对收入与教育维度多维贫困的进一步讨论

摘要：本文采用CHNS2000-2009年的个人数据，利用A-F多维贫困测量方法估计中国9省的劳动者在收入、健康、教育、医疗保险四个维度的多维贫困，对比分析农民工和城市劳动者多维贫困的状况。引入市场化指数这一制度变量解释农民工和城市劳动者多维贫困的变化。研究发现市场化是农民工多维贫困状况改善的重要原因。为了避一步分析农民工多维贫困内部各维度的变化，利用Heckman两步法分别估计农民工和城市劳动者的教育对收入回报的截面变动趋势，并采用个体面板数据估计、比较农民工和城市劳动者十年问的总体教育回报状况。研究发现：农民工的多维贫困状况较全国水平和城市劳动者均严重。收入与教育雏度的贫困对农民工多维贫困的贡献率较高，尤其是教育维度的贡献率更高且呈现上升趋势。农民工的教育回报低于城市劳动者，近年来两个群体之问教育回报的差距呈拉大趋势。在教育回报较低的情况下，农民工的理性选择是减少教育的投入。在中国经济转型升级背景下，教育投入动力不足将不利于农民工人力资本的积累，容易回到多维贫困，难以真正融入城市。

关键词：农民工；A-F；多维贫困测量；多维贫困；市场化教育回报

教育和收入不仅是多维贫困的组成部分，也是其变化的重要因素。随着市场化改革推进，市场对劳动者的素质要求应有提升。此时，劳动者的教育在其多维贫困的变化中占有重要的作用。一旦劳动者教育维度状况恶化，会导致多维贫困的恶性循环式的恶化。

1.数据处理、描述与估计方程

前面的分析我们发现收入与教育对农民工和城市劳动者的多维贫困有着较高的贡献率，且农民工的教育维度贫困率和多维贫困贡献率都高于城市劳动者。这样一来，很可能会不利于农民工的人力资本积累。下面我们进一步讨论农民工和城市劳动者的教育回报率的变化。

本文测度的是农民工与城市劳动者的教育回报率，所以将数据中农民的样本删除。由于CHNS里面包含大量的收入缺失样本，若直接删除缺失数据可能会造成样本选择偏误，这样利用OLS回归得出的估计是有偏的，因此在估计教育回报时有必要考虑样本选择性偏误问题。我们在随后的分析中采用Heckman两步法检验和克服选择性偏误。表9描述了数据及主要变量的基本特征。

2.计量结果与分析

我们采用Heckman两步法以避免选择性偏误的影响，研究获得劳动收入与否（即收入是否为缺失值）的决定因素。本文的选择方程使用的被解释变量为：获得劳动收入=l．不获得劳动收入=0。Heckman选择方程中引入两个工具变量刻画劳动供给和劳动需求因素对个体劳动参与决策的影响：劳动者所在区域的劳动力需求结构、劳动者所在区域的所有制结构。选择方程还控制了包括年龄、性别、受教育程度等个体特征变量。在明瑟工资方程回归模型中，我们选取教育、工作经验、工作经验的平方为解释变量，并控制了个体所在的省份和个体的职业等个体特征。

在本文中，我们重点关注农民工在收入与教育维度变动的状况。我们希望比较收入维度贫困与教育维度贫困以及其他社会福利维度之间的相对变化趋势，重点分析农民工收入与教育的变化。本文的动态比较发现：农民工的收入在稳步上升，但是其教育维度的贫困率没有改善，在2006年有上升趋势。此外，农民工教育维度对其多维贫困的贡献率也呈现迅速上升的趋势。

Liu(2001)基于越南的数据研究发现市场化改革显著降低了贫困；陶然和徐志刚(2005)认为中国在市场化转型过程中的快速经济增长使得贫困状况大为改观。因此，市场化的进程可能会是多维贫困变化的原因，我们将引入市场化程度作为制度变量对农民工和城镇劳动者多维贫困差距变化的影响机制和程度进行研究。

本文的主要贡献是：第一，首次尝试对农民工个人发展带来的多维贫困程度进行了测定，结合农民工和城市劳动者发展状况进行多维比较分析。第二，对农民工的收入和人力资本维度进行了动态分析，我们发现：教育和收人是本文测度的多维贫困的霞要组成部分，这两个维度的贡献率呈上升趋势；农民工的教育和收入维度贫困率和多维贫困贡献率都高于城市劳动者。第三，引入市场化程度作为制度因素来解释农民工与城市劳动者之间多维贫困差距的变化。拓展本文研究的一个启示是：教育回报随着劳动者受教育程度的提高而增加，但是农民工的教育回报低于城市劳动者，而且其继续增加受教育程度的动力不足。故政府应在推进市场化改革的同时，关注如下可能发生的情形：农民工由于教育回报相对较低，教育投资不足，多维贫困改善的趋势难以持续，存在贫困的脆弱性。

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