不同民族收入水平与教育回报率研究

A Study on Income Levels and Education Return of Different Nationalities

摘要: 本文采用中国人民大学中国调查与数据中心中国综合社会调查数据库2003~2017年的数据，采用扩展的明瑟(Miner)工资方程模型，实证分析中国不同民族的收入水平和教育回报率及其演变趋势，研究发现：1) 不同民族总体受教育水平均有所提升，且少数民族受教育水平提升速度快于汉族，与汉族受教育水平的差距总体呈缩小态势。2) 同期不同民族的收入水平都在提升，但收入增速和人均收入水平仍存在差异。3) 不同民族的教育回报率均为正，并且少数民族教育回报率总体高于汉族，即提高少数民族受教育水平是增加其个人收入、缩小收入差距的关键。4) 区域差距、城乡差距可能是导致不同民族存在收入差距的重要原因。

Abstract: Based on the data of the China General Social Survey Database from 2003 to 2017 from the China Survey and Data Center of Renmin University of China, this paper uses the extended Miner’s wage equation model to empirically analyze the income level and education rate of return of different nationalities in China and their evolution trends. The findings are as follows: 1) The education level of different nationalities has been improved, and the education level of minorities has been im-proved faster than that of the Han nationality, and the education gap between minorities and Han nationality is narrowing. 2) During the same period, the income increased among different nation-alities, but the growth rate and per capita income level remained gap. 3) The rate of return on edu-cation of different nationalities is positive, and the rate of return on education of minorities is gen-erally higher than that of Han nationality, that is to improve the level of education of minorities is the key to increase their personal income and narrow the income gap. 4) Regional disparity and urban-rural disparity may be important reasons for the income gap among different nationalities.

1. 引言

中国居民收入差距主要是东西部地区、城乡之间居民的收入差距，这一观点长期为人们接受。中国少数民族主要分布在西部、农村地区，这导致民族间的收入差距可能被忽略。2020年，中国实现全面脱贫。据统计，在全部“摘帽”的832个贫困片区中，民族区域自治地方县有421个，占整个贫困地区的51%¹。中国少数民族人口众多，且不断增加，已由1990年的9100万增至2020年的1.25亿²。“授人以鱼，不如授人以渔”。教育作为重要的人力资本，对其进行投资可以提高个人的能力和素质，提高劳动生产率，进而提高个人收入水平。因此，促进不同民族教育发展是调节居民收入分配格局的重要手段之一。改革开放以来，我国施行了诸多优惠政策和特殊政策促进民族的教育发展，如双语教育政策、“两免一补”、高考加分、普通高校民族班以及少数民族高层次骨干人才计划等等。这些政策的最终目的是通过教育提高少数民族的人力资本，最终提高其收入水平。

基于此，本文首先分析不同民族受教育程度、收入水平以及二者在这两方面差距的演变趋势。在此基础上，采用扩展的明瑟(Miner)工资方程模型，对不同民族的教育回报率进行比较研究，旨在探明不同民族的收入差距是否通过受教育水平的提高得到有效调节，以及是否还有其他因素影响个人收入水平。最后提出促进个人收入增加，缩小收入差距的建议启示。

2. 文献综述

目前，针对我国不同民族教育回报率的研究不算特别多，大致上可以分为两类：第一，单独研究不同民族的教育回报率。刀福东(2007) [1] 以云南一个傣族村寨为例对傣族教育回报率估计发现，傣族农村教育回报率非常低；孙百才(2009) [2] 对不同民族的教育回报率比较发现，少数民族的教育回报率高于汉族，其中，藏族的教育回报率与汉族相当，回族的教育回报率则远高于汉族，此外，各民族内部教育回报率的性别差异明显；戴平生(2011) [3] 利用CGSS2005年的数据对少数民族个人教育回报率进行了估算发现，2004年城乡居民综合教育回报率为15.81%，与汉族基本持平，说明我国的少数民族教育政策对少数民族个人教育回报率的提高有很大的促进作用；孟大虎(2012) [4] 利用1995、2002和2007年中国家庭收入调查(CHIP)的城镇地区样本对中国经济转型期城镇少数民族教育回报率的实证研究发现，在经济转型期，中国城镇居民教育回报率总体上呈逐年上升趋势。方超、黄斌(2020) [5] 利用1999、2007、2013年的中国家庭收入调查数据(CHIP)研究高校扩招政策对少数民族大学教育回报率的影响发现，少数民族劳动力的整体教育回报率由扩招前的7.8%，上升到了扩招后的9.4%，高于同期汉族劳动力的整体教育收益率。第二，对民族地区的教育回报率进行研究分析。杨荣海、张洪(2012) [6] 对云南少数民族地区居民的个人教育回报率分析发现，城乡差距和性别差异对云南少数民族地区的教育回报率存在明显影响；王国洪(2020) [7] 对我国民族地区居民教育的回报率估计发现，我国民族地区教育回报率存在显著差异，但总体来看，我国民族地区个体教育回报率较高，为9.41%，而且，个体年龄与收入之间呈倒U型关系，女性的收入比男性低。

综上所述，目前对于我国不同民族居民教育回报率的比较研究较少，且已有的文献研究时期也较早。因此，本文利用中国综合社会调查(CGSS) 2003~2017年的数据，采用扩展的明瑟(Miner)工资方程模型，对不同民族的教育回报率、以及城乡、区域、家庭收入等其他影响个人收入水平因素进行比较研究。

3. 数据、变量和模型设计

3.1. 数据来源

本文数据来源于中国人民大学中国调查与数据中心中国综合社会调查(Chinese General Social Survey，简称“CGSS”)数据库。自2003年起，该中心每年一次，对中国大陆各省市自治区10000多户家庭进行连续性横截面调查，每年数据在1万个左右。该数据集中包含了个体收入、教育程度、民族、城乡、政治面貌等数据，这为本文分析教育是否有助于改善民族间的收入差距提供了可能。本文使用的是2003~2017年所有已公布年份的调查数据。通过个人年收入、受教育程度、年龄、性别、政治面貌、户籍、地区、家庭生活水平等指标筛选后，共计获得52,388个样本，其中，汉族样本48,832个和少数民族样本3556个。样本结构基本符合中国汉族与少数民族人口数量分布的实际。

3.2. 变量选取

研究选择的被解释变量、核心解释变量和控制变量如下(具体设定见表1)：

① 被解释变量：月收入的对数(Lnwage)。由于CGSS数据库里关于收入的调查数据为年收入，故本文用年收入除以12得到月收入水平，再取其对数。

② 核心解释变量：受教育年限(edu)。

③ 控制变量：工作经验(exp)、工作经验的平方(exp²)、性别(gender)、政治面貌(politic)、户籍(hk)、家庭生活水平(f_class)和地区(area)。

Table 1. Variable description and assignment

表1. 变量描述及赋值

3.3. 模型设计

人力资本理论认为，人力资本不同导致劳动者收入差异。教育可以提高人的知识和技能，进而提升个人人力资本(Schultz, 1961) [8] 。这是个人收入水平提高，居民收入差距缩小的根本原因。在此基础上，Mincer (1974) [9] 提出，经验也是一种人力资本，经验和教育一样都是促进个人收入增加的重要因素，并构建明瑟收入方程模型。该模型是研究教育回报率的经典模型。为了更准确地测量不同民族的教育回报率，本研究扩展了明瑟收入方程，将性别、家庭、户籍、地区和政治面貌等社会因素纳入方程。模型具体形式如下：

$Lnwag{e}_i={\beta }_0+{\beta }_{1}ed{u}_i+A_1{X}_i+{\epsilon }_i$ (1)

上式中， $Lnwag{e}_i$ 代表月收入的对数； $ed{u}_i$ 代表受教育年限； $X_i$ 是其他决定工资收入的自变量，包括工作经验、工作经验的平方、性别、政治面貌、户籍、家庭生活水平和地区等， $A_1$ 则是其系数； ${\beta }_1$ 代表教育回报率， ${\epsilon }_i$ 是扰动项，分别代入汉族和少数民族的数据，则可估计其教育回报率。

4. 研究结果及分析

4.1. 不同民族收入和受教育水平现状及演变趋势

研究时段内，不同民族的收入均在增加(见图1)。2017年中国少数民族人口平均收入为3310.50元/月，是2003的4.55倍，年平均增长速度高达25.36% (附录表A3)。同年汉族人口平均收入为4184.48元/月，是2003年的4.96倍(附录表A2)。少数民族人均收入水平较汉族低874.35元，也比全样本人口月平均收入低816.63元(附录表A1)。因同期收入增长速度略低于汉族(年均28.31%)，少数民族与汉族收入差距相应由2003年的115.77元/月，扩大至2017年的874.35元/月。

Figure 1. Evolution of average monthly income of different nationalities (2003~2017)

图1. 不同民族平均月收入演变(2003~2017年)

如图2所示，同期不同民族总体受教育水平提升，少数民族受教育水平略低于汉族，但差距总体呈缩小态势。2017年中国少数民族和汉族的平均受教育年限分别为10.59年和11.01年，分别较2005年延长了2.99年和1.77年(附录表A2、附录表A3)。但少数民族平均受教育年限较后者低0.42年，也较全样本平均值低0.39年(附录表A1)。研究时段内，少数民族平均受教育程度与汉族的差距波动较大，最高为2005年的1.64年，但2008年后这一差距逐渐缩小，2017年降至0.42年。

Figure 2. Evolution of the average years of schooling of different nationalities (2003~2017)

图2. 不同民族平均受教育年限演变(2003~2017年)

就不同民族收入水平和受教育水平差距的变化趋势而言，不同民族平均受教育年限的差距总体呈逐渐缩小的趋势，但是其平均月收入的差距却有所增大(图3)。由此可见，少数民族教育优惠政策提升少数民族人口受教育水平的目标基本得以实现。

Figure 3. Evolution of income and education gap among different nationalities (2003~2017)

图3. 不同民族收入及受教育水平差距的演变(2003~2017年)

4.2. 不同民族教育回报率回归结果及分析

运用扩展明瑟工资方程模型(式(1))分别对不同民族的数据逐年回归，回归结果见表2和表3。具体分析如下：

第一，回归结果显示，少数民族教育回报率为正，但波动较大。如表2所示，研究时段内所有年份，教育对收入均有显著正向影响。即受教育水平提高，增加了少数民族个人收入。2003年教育的收入回报率最高，为10.90%，即受教育时间每增加一年可以使个人收入提高10.90个百分点；2012年最低，为5.55%。值得注意的是，此后少数民族教育回报率逐渐增加，2017年达到8.43%。

第二，汉族教育回报率也为正，总体呈波动下降趋势。与少数民族情况类似，研究年份教育对汉族个人收入均有显著正向影响。2003年汉族教育回报率最高为8.55%，即受教育时间每延长一年，使汉族个人收入增加8.55个百分点。此后，汉族教育回报率波动下降，2015年达到5.34%的最低值。

第三，少数民族教育回报率总体高于汉族。对比研究发现，除2008年和2012年，研究时段内其它年份，少数民族教育回报率都高于后者(图4)。并且少数民族教育回报率自2012后持续上升，汉族教育回报率自2010后逐步降低，虽然2017年有所回升，但仍较少数民族低1.74%。这表明，受教育年限每延长一年，少数民族个人收入提高更多。

因此，促进少数民族受教育水平提高的一系列优惠政策不仅提高了少数民族受教育程度；较之于汉族，受教育程度提升使少数民族个人收入提高的幅度更大，即少数民族教育回报率更高。

Table 2. Regression results of education return of minorities (2003~2017)

表2. 少数民族教育回报率回归结果(2003~2017年)

Standard errors in parentheses, ^*p < 0.1, ^**p < 0.05, ^***p < 0.01.

Table 3. Regression results of education return of Han nationality (2003~2017)

表3. 汉族教育回报率回归结果(2003~2017年)

Standard errors in parentheses, ^*p < 0.1, ^**p < 0.05, ^***p < 0.01.

Figure 4. Comparison of education return of different nationalities (2003~2017)

图4. 不同民族教育回报率对比(2003~2017年)

4.3. 影响不同民族收入水平的其他因素分析

如前所述，人力资本除了教育还包括工作经验。此外，家庭背景、社会等方面得因素亦会影响个人收入。由表2和表3的回归结果可知：

第一，户籍、区域、家庭生活水平以及性别对不同民族居民的收入水平均有显著影响。回归结果显示，这四个因素几乎全都通过了所有年份的统计显著性检验(个别年份除外)。家庭生活水平较高、城镇户口和东部地区的居民获得收入较高。这可能是因为家庭经济条件较好、城镇和区域经济发展水平较高，有利于个人能力的培养以及教育和就业机会的获得。而随着人员流动性的增加，户籍对收入的影响2010年之后整体上有所下降。不同民族的性别收入差异显著，男性往往获得更高收入。

第二，相对而言，工作经验对个人收入的影响不甚明显。只有2017年不同民族的回归结果中工作经验与个人收入呈现出显著的“倒U型”关系，即随着工作经验的增加，收入先增加后降低。

5. 研究结论与启示

5.1. 研究结论

1) 研究时段内，不同民族总体的受教育水平均有所提升，但少数民族受教育水平提升速度快于汉族。这表明我国一系列促进民族教育优惠政策的政策目标基本实现。

2) 同期不同民族居民的收入水平一直在提高，教育回报率均为正，并且少数民族教育回报率总体高于汉族。即受教育水平的提高，增加了居民个人收入，但受教育年限每延长一年，少数民族获得的收入更多。提高少数民族受教育水平是增加其个人、缩小收入差距的关键。

3) 区域差距、城乡差距可能是导致不同民族收入差距的重要原因。收入水平低的家庭，在子女教育方面投资较少，无法为其提供就业支持，进而不利于子女及家庭未来收入增加。

5.2. 建议启示

为了进一步提高少数民族受教育水平，缩小收入差距，基于上述研究结论，我们提出如下建议启示：

1) 进一步完善和落实各项教育优惠政策。目前，我国已经采取了众多教育优惠政策来缩小受教育水平的差异，积极建设和发展民族地区的学校和教育、把教育资源向这些地区倾斜等方式的效果更加显著。因此，继续加强落实合理有效的教育优惠政策，提高其受教育水平和质量，最终达到提高个人收入，缩小收入差距的目的。

2) 进一步缩小区域经济发展水平差距。地区差距也是导致不同民族存在收入差距的重要因素，而且地区差异的存在还可能会减弱教育对民族间收入差距的缩小作用和我国实行的少数民族教育优惠政策的效用。因此，不仅要加强西部地区的基础设施建设、优化投资环境，实行优惠的税收政策等吸引投资。此外，还应借鉴发达地区的发展经验，提升西部地区的经济发展效率，促进东西部地区协调发展。

3) 加快农村经济发展，提高农村居民，尤其是农村少数民族居民的收入水平。完善对农村低收入家庭的补贴政策以及相应的教育优惠政策，加大支援力度；同时，也要紧跟乡村振兴，加快农村建设，调整农村经济和产业结构，从根本上解决农村人口收入低的情况。

附录

Table A1. Descriptive statistics of variables of the full sample (2003~2017)

表A1. 全样本变量描述统计(2003~2017年)

注：第一行为平均值，第二行为标准。

Table A2. Descriptive statistics of variables of Han nationality (2003~2017)

表A2. 汉族变量描述统计(2003~2017年)

注：第一行为平均值，第二行为标准。

Table A3. Descriptive statistics of variables of minorities (2003~2017)

表A3. 少数民族变量描述统计(2003~2017年)

注：第一行为平均值，第二行为标准。

NOTES

¹数据来源：《2017年民族地区农村贫困监测情况》。

²数据来源：国家统计局。