教育收益的测量

四、教育收益的测量

教育给个人和社会带来直接收益和间接收益。最明显的直接收益是受过教育的工人比缺乏教育的工人获得较高的收入。于是，教育的个人直接收益是一生较高的收入，教育的社会直接收益是受过教育的工人较高的生产率和整个工作期间对国民收入做出的额外贡献。如果我们接受工人的相对收入反映他们的生产率，因而附加收入是受过教育的工人较高的产出的一个替代性测量指标，那么，受过教育的工人一生较高的收入就可以用来测量教育的直接收益。教育也产生一系列个人不能直接得到的间接收益(如我们知道的外部性)，要对这种间接收益进行实证性测量是非常困难的。

就个人收益而言，没有必要建立教育与生产率之间联系的假定。如果受过教育的工人比没有受过教育的工人赚较多的钱，那么，一生较高的收入就表示个人的一种直接收益，而不管雇主为什么选择支付他们较高工资。就社会收益而言，受过教育的人力获得较高的收入反映他们较高的生产率就是一个严格的假定。例如，“筛选假设理论”假定，雇主把工人的文凭简单地看做识别工人能力、特征和态度的一种筛选器。如果这是真的，那么，受过教育的人力获得较高的收入简单反映的就是这种筛选特性而不是他们的教育。然而，长期以来，我们撇开教育与生产率之间的联系问题来思考如何用收入数据构建年龄与收入曲线，作为对受过教育的人力一生附加收入的测量。

有关构建个人一生收入模式的数据可以通过两个途径获得。一是追踪调查样本中一定时期工人的生涯，看看他们的收入是如何变化的。这就叫纵向研究。二是在大多数成本与收益分析中使用的反方法，就是获取调查样本中不同年龄工人在某一时间点上的收入数据，它提供的信息可用来评价年龄或经历对收入的影响因而可用来构建年龄与收入曲线。这一方法的另一个优点就是避免了由通货膨胀引起的货币价值随时间变化而变化的问题。

教育对收入影响的分析，首先需要获取工人收入的数据，并按年龄和教育水平分类。自1939年以来，美国就在国民经济统计中收集这样的数据，但在大多数国家，必须通过样本调查来获取有关工人收入、年龄和教育水平或文凭的数据。如图7-8所示，依据这些数据可以绘制出每个教育水平的年龄与收入曲线，它被用来计算不同教育水平的人力一生的平均收入。

图7-8　不同教育程度的年龄与收入曲线

年龄与收入曲线符合50多个国家的情况，每条曲线都说明教育与收入之间存在很强的联系，也就是说，全世界，无论发达国家还是发展中国家，受过教育的工人一生的平均收入高于没有受过教育的工人一生的平均收入，或者说，受教育水平较高的工人一生的平均收入高于受教育水平较低的工人一生的平均收入。年龄与收入在职业生涯中后期达到最高点，然后在退休之前缓慢下降。年龄与收入曲线有这样几个主要特点:

①收入同教育高度正相关，在每个年龄上高学历者比低学历者获得的收入高，年龄与收入曲线不交叉。②收入随年龄增大而上升到一个顶峰，然后在退休前缓慢下降。③高学历者年龄与收入曲线的起步点比低学历者高。④学历水平越高，收入达到顶峰的年龄就越晚。

年龄与收入曲线可用于分析大学毕业生收入和中学毕业生收入之间的差距，那就是大学毕业生一生比中学毕业生一生多获得的收入。如果把大学毕业生多获得的收入完全归结为他们受到更高教育，那么，就可以用大学毕业生一生多获得的收入作为大学教育经济收益的测量指标，其收益总量就可以通过累计大学毕业生一生各个年龄上高于中学毕业生一生收入的差距来计算出来。于是，在图7-9中，用加号表示的多获得的收入或收益的正号区，就一定可以与用减号表示的放弃的收入和其他教育成本的负号区之间进行比较，那么，收益率就可以作为这样一种利率计算出来，那就是使图7-9中正号区的当前价值与负号区的当前价值相等的利率。

图7-9　大学教育的收入估计

但是，决定收入的因素不仅有工人的教育水平，而且有年龄。另外，收入反映人力资本投资的其他形式(如在职培训)和工人的先天能力、个性特征(如态度、动机、社会等级、家庭背景、性别、种族、工作地点，即农村或城市)以及影响收入能力的其他可变因素。

事实上，平均收入随年龄增加而增加表明工作经历提高了工人的生产率。明瑟(1974)认为，在美国，收入同工作年限的相关性比年龄更高。另一研究(Simmons，1974)表明，在突尼斯，制鞋业中工作经历对工人收入的影响比认知能力和小学教育年限要大些。然而，除了年龄和经历之外，其他因素也会影响收入，在用收入差距衡量教育收益之前，必须考虑到这些因素的影响。