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北京工商大学学报(社会科学版)摇 摇 摇 摇 2019 年摇 第 2 期

衡量,lnability 为劳动者标准化测试得分的对数 生产的收入较难衡量,为提高估算结果的准确
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形式,edu 为劳动者受访时的受教育年限,age 指 性,仅对调查中非农就业者的能力回报率进行
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劳动者受访时的年龄,age 为年龄的平方,X 为一 分析。
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组控制变量,包括性别及户口。 四、实证分析
2郾 能力对收入的影响模型 (一)教育与能力形成之间的关系
[7] 从大量对个人收入 1郾 教育程度相同情况下,能力得分和年龄的
Hanushek & Woessmann
的研究中提炼出如下隐含的人力资本理论模型: 关系分析
Y = 酌H + 着 (2) 表 5 中将调查对象按教育程度分为小学及以
其中,Y 代表个人收入,H 代表个人具有的人 下、初中、高中及中专技校、大专及以上四组后,分
力资本或劳动技能,随机干扰项 着 代表异质性收 别在组内用能力得分对年龄进行回归,以观察同
入差距,模型隐含的人力资本理论假设是,劳动者 样教育程度的成人,其能力得分与年龄之间的关
在劳动力市场上获得的收入由其具有的人力资本 系,此处以阅读能力得分代表个人能力得分。 结
水平决定。 果显示,除了大专及以上这一组年龄变量的回归
[27] 系数不显著以外,其他三组中年龄的系数均显著
Mincer 提出,劳动者接受教育和培训是为
了提高自身人力资本水平,因此教育年限及在职 为负。 大专及以上的组内回归系数不显著,可能
培训可用来测量人力资本水平,并以此为基础构 是该组样本量过少造成的。 据此结果可以推论:
建了 Mincer 工资方程,奠定了量化研究教育回报 具有相同的教育程度的个体,年龄越大,则其能力
[28]
率的基础。 本文参照 Hanushek et al郾 的做法, 得分越低;考虑到年龄越大,受教育年限越久远。
在 Mincer 工资方程的半对数形式基础上进行扩 也就是说,随着社会科学技术的进步和知识的更
展,用能力变量替代原方程中的受教育程度,为了 新换代,教育存在一定的折旧效应,劳动者通过接
避免工作经验变量的内生性,用年龄代替工作经 受教育获得的人力资本随着时间推移不断地贬
验,最终设置能力回报估算方程如下: 值,且初始受教育程度越高,边际贬值程度越严
lnwage = 茁 + 茁 ability + 茁 age + 茁 age + 啄X + 着 重。 换言之,劳动者要想在整个职业生涯中保持
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一定的竞争力,仅凭较高的初始教育水平还远远
(3)
其中,lnwage 为劳动者月平均工资的对数 不够,必须通过继续教育、在职培训等不断更新技
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形式,ability 指代劳动者的能力变量,用劳动者 能和知识体系,实现终身学习。
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在标准化测试中取得的计算能力得分和阅读能 摇 摇 2郾 教育对能力的影响分析
力得分衡量,age 指劳动者截至 2016 年受访时 表 6 为教育———能力形成率的回归结果,模
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型1 ~ 模型 3 中的因变量为用计算得分的对数形
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的年龄,age 是年龄的平方,X 为一组控制变量,
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含性别、户口和受教育年限。 由于从事纯农业 式衡量的个人能力,模型 4 ~ 6 中的因变量为用阅
摇 摇 表 5摇 能力得分对年龄按教育程度分组的回归结果
因变量:阅读得分 小学及以下 初中 高中及中专技校 大专及以上
* *** ***
- 1郾 491 - 1郾 590 - 1郾 784 0郾 066
年龄
(0郾 76) (0郾 58) (0郾 60) (0郾 85)
*** *** *** ***
258郾 296 261郾 073 299郾 545 262郾 526
常数项
(36郾 33) (23郾 83) (24郾 96) (30郾 26)
观测数 190 274 146 114
2
R 0郾 026 0郾 031 0郾 059 0郾 000
2
调整后 R 0郾 020 0郾 030 0郾 050 - 0郾 010
摇 摇 注: *** ** *
、 、 分别表示在 1% 、5% 和 10% 水平上显著;括号中为稳健的标准误。
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