自选择、培训与农村居民工资性收入提高

作者：宁光杰 、尹 迪  责任编辑：中农网  信息来源：《中国农村经济》2012年第10期  发布时间：2015/11/24  浏览次数：29次

【内容提要】本文基于中国多省份农村居民的入户调查数据，运用处理效应模型克服农村居民参与培训的选择性偏差问题，分析了培训对农村居民工资性收入的影响。本文研究得出如下结论：第一，参加培训能够使农村居民的工资性收入显著增加；第二，存在内生性因素影响农村居民选择是否参加培训，考虑培训的选择性偏差问题后，培训对农村居民工资性收入提高的作用更大；第三，参加培训时长、培训费用由谁支付等因素对农村居民工资性收入的影响都比较显著，尤其是培训费用由农村居民个人支付的效果较好。

【关键词】农村居民培训； 工资性收入； 选择性偏差

一、引言

中国目前正处于二元经济结构转型时期，“三农”问题是这一时期的重点问题之一，而农村居民收入问题又是“三农问题”的重中之重。从数据来看，改革开放以来，农村居民人均纯收入大幅度增长，从1978 年的134 元增长到2010 年的5919 元。按照农村居民收入的结构和来源，可将其分为工资性收入、家庭经营性收入、财产性收入和转移支付收入。在农村居民人均纯收入中，占比最大的是家庭经营性收入，其次是工资性收入。从变化趋势上看，虽然这两种来源的收入都在增加，然而，其增幅并不相同。家庭经营性收入在农村居民人均纯收入中的占比呈下降的趋势，而工资性收入的占比则呈上升的趋势。1993 年，家庭经营性收入占农村居民人均纯收入的73.62%，2010 年降至47.86%；1993 年，工资性收入占农村居民人均纯收入的20.11%，随着时间的推移，2010 年升至41.07%①。

从以上统计数字可以看出，工资性收入在农村居民人均纯收入中的占比越来越大，这与二元经济转型时期农村居民向城市转移的趋势是一致的：越来越多的农村居民进入城市赚取工资性收入。而要在城市顺利地找到工作并获得较高收入，一般需要接受相应的培训。因此，研究培训对农村居民工资性收入的影响就非常必要。本文将使用中国多省份农村居民的调查数据，就这一问题进行分析。

本文的结构安排如下：第一部分为引言；第二部分对影响农村居民工资性收入的因素进行文献回顾；第三部分说明调查数据来源并对其进行描述性统计；第四部分建立回归模型并应用调查数据进行实证分析；第五部分是结论和启示。

二、文献综述

在已有文献中，一般将影响农村居民工资性收入的因素归结为两大类：宏观经济因素和微观个体因素。例如，赵丽（2010）从宏观经济的角度研究了地方经济发展水平、农村工业化程度以及政府对基本建设和教育的投资等因素对农村居民工资性收入的影响，发现地方经济发展水平、农村工业化程度、政府教育支出的比例等越高，则农村居民工资性收入的水平也就越高。更多的学者则从微观个体层面研究了影响农村居民工资性收入的因素。例如，赖德胜（2001）和高文书（2006）使用不同省份的数据就受教育水平对农村居民工资性收入的影响进行了考察，得出了受教育水平提高有助于农村居民工资性收入提高的结论。然而，魏众（2004）的研究表明，以农村居民工资性收入衡量，教育的回报率较低；张车伟（2006）发现，在考虑市场分割因素与否的两种情况下，受教育水平对农村居民工资性收入的影响有所不同。张车伟（2003）还提出，农村居民的健康程度也会对其工资性收入产生影响。

除受教育水平外，培训也是影响农村居民工资性收入的重要微观因素。一些学者对农村居民的培训需求和影响其参加培训的因素进行了研究。例如，方轮（2005）针对广东省出现的“用工荒”问题，对农村居民进城务工的状况和培训中出现的问题进行了描述性分析，进而提出了树立新产业工人观、安排财政专项经费、建立培训新模式等方面的对策与建议。一些学者研究了影响农村居民参加培训的因素。例如，卫龙宝、阮建青（2007）对杭州市城郊的农村居民进行了调查，并就城郊农村居民的失地状况对其参加培训的意愿的影响进行了分析。徐金海等（2011）对江苏省农村居民参加农业培训的意愿进行了调查和实证分析，得出了影响农村居民参加农业培训的因素包括个体因素（包括个体特征、家庭特征、对农业技术的态度和对风险的承受能力）、培训方的供给因素和政府对培训的倾斜政策的结论。刘志兵等（2011）采用江西省宜春市的调查数据，分析了农村居民对农业培训的需求，发现科技方面的培训至关重要。于敏（2010）就农村居民对农业培训的意愿进行了Tobit 模型回归分析，发现农村居民最愿意接受按照农时安排的农业培训。

另外一些学者就培训对农村居民收入的影响进行了分析。例如，刘芳等（2010）对北京市农村居民的培训与收入状况进行了调查和实证分析，认为科技培训给农村居民带来的人均纯收入增长的实效性不明显。杨玉梅、曾湘泉（2011）对河南农民工培训问题的研究发现，国家提供部分补贴，培训时间为3 个月、4 个月、5 个月的培训，更能增加被培训者的工资；一些专业性较强的培训，例如电器维修、建筑装饰、汽车驾驶与维修，更容易提高被培训者的工资。

实际上，考虑到农村居民参与培训的内生性和选择性偏差问题，在研究方法上需要把培训对收入的影响和参与培训的选择性偏差问题结合起来。例如，陈耀波（2009）运用工具变量法克服培训的选择性偏差，分析了浙江省某县级市“阳光工程”的培训效果。王海港等（2009）运用异质性处理效应模型分析了珠江三角洲农村的职业培训问题，发现农村居民的不可观察变量在其参与培训决策和工资性收入获得中发挥了重要的作用。

从已有研究看，还很少有学者采用中国多省份数据，就培训尤其是非农培训对农村居民工资性收入的影响进行分析。因此，本文拟利用全国9 个省份农村居民共7999 个样本的调查数据，对这一问题进行分析。本文在前人研究的基础上将进行如下两个问题的研究：①就参加培训对农村居民工资性收入的影响进行分析，并将考虑参加培训与否的选择性偏差问题；②就参加培训的类型、培训费用由谁支付和培训时长等因素对农村居民工资性收入的影响进行分析。

三、数据来源及描述性统计

本文研究所用数据来源于一项针对中国农村居民设计的调查——Rural Household Survey，该调查的内容主要包括农村居民的教育培训、劳动就业、家庭生活等方面的信息，数据获取于2008年，考察的是2007 年的状况。该调查涉及全国9 个省份的农村居民，总计7999 人。其中，河北省500人，江苏省1000 人，浙江省1000 人，安徽省900 人，河南省1000 人，湖北省1000 人，广东省1000人，重庆市499 人，四川省1100 人。在7999 个被调查者中，有7657 个是男性，342 个是女性。

（一）被调查者的年龄结构、受教育程度和收入情况

1.被调查者的年龄结构。被调查者的年龄主要在30～60 岁之间，他们占被调查者总数的82.9%。被调查者年龄的均值为50.33 岁，标准差为10.10 岁；其中，年龄最大的被调查者为92 岁，年龄最小的被调查者为22 岁。在年龄结构方面，这些省份的被调查者并不存在明显差异。

2.被调查者的受教育程度。被调查者的平均受教育年限为7.47 年，标准差为2.34 年，说明农村居民的受教育程度差异不大。从数据可以看出，被调查者的受教育程度普遍偏低，大多数被调查者受教育程度处在小学毕业水平到初中毕业水平之间，他们占被调查者总数的63.59%；受教育年限达到9年以上的被调查者仅占被调查者总数的34.45%。

3.被调查者的收入情况。调查问卷专门考察了被调查者从现在从事的工作中获取的月均工资性收入。在7999 个被调查者中，有3255 人从事耕作之外的其他带薪工作，占被调查者总数的40.69%。从地区分布来看，江苏省和浙江省的被调查者从事其他带薪工作的比例较大，分别为66.10%和58.70%，这与长江三角洲地区的区位优势有着直接的关系。其后，按照从事其他带薪工作的被调查者比例由大到小依次是河南省、安徽省、河北省、四川省、广东省、湖北省和重庆市。

下面从被调查者从事耕作之外的其他带薪工作的月均工资性收入、周均工作时长和平均工资率三个方面说明被调查者的收入情况。从月均工资性收入来看，被调查者月均工资性收入的均值为1480.29 元。其中，月均工资性收入均值最高的省份是江苏省，为1968.70 元。按照被调查者月均工资性收入均值的高低，其余省份由高到低依次为浙江省、安徽省、广东省、重庆市、湖北省、河北省、四川省和河南省。河南省月均工资性收入的均值为1179.02 元。从周均工作时长来看，被调查者周均工作时长的均值是50.41 小时。按照每周5 个工作日计算，被调查者的日均工作时长在10 小时左右，超过每天工作8 小时的规定。从省际来看，平均周均工作时长最长的省份为江苏省，长达54.98 小时。按照平均周均工作时长的高低，其余省份由高到低依次是重庆市、河北省、河南省、浙江省、安徽省、四川省、广东省和湖北省。湖北省的平均周均工作时长为48.80 小时。依据月均工资性收入和周均工作时长，本文计算出了被调查者的平均工资率，其均值是每小时8.51 元。从省际来看，平均工资率最高的省份为江苏省，为9.75 元/小时。按照平均工资率的高低，其余省份由高到低依次是安徽省、浙江省、湖北省、广东省、河北省、河南省、重庆市和四川省。四川省的平均工资率为6.68 元/小时。

（二）被调查者参加培训的状况

1.被调查者参加培训的类型。在7999 个被调查者中，有1974 人接受过培训，占被调查者总数的24.70 %，接近1/4。从省际来看，被调查者接受过培训比例最高的省份为四川省，达40.82%；其次是浙江省和江苏省，分别为34.40%和31.40%；其余省份按照被调查者接受过培训的比例从高到低依次为安徽省、湖北省、河北省、河南省、广东省和重庆市。按照被调查者参加过培训的内容与农业的关系来分类，可以将培训分为农业培训、非农培训（企业内或社区内）和双重培训（既包含农业培训又包含企业内或社区内的非农培训）。在参加过培训的被调查者中，有40.51%的人参加了农业培训，有40.71%的人参加了非农培训，还有8.61%的人参加了双重培训①。从省际比较中可以发现，河北省和湖北省的被调查者参加过农业培训的比例较大，高达49.49%和47.71%；相比之下，安徽省和江苏省的被调查者参加过农业培训的比例较小，分别为28.49%和29.62%。从调查数据中还可以发现，江苏省和浙江省的被调查者参加过非农培训的比例较大，高达56.69%和48.84%；相比之下，河北省的被调查者参加过非农培训的比例较小，为27.27%。重庆市和安徽省的被调查者参加过双重培训的比例较大，分别为11.65%和10.35%。通过以上分析，可以得出结论：经济较发达的长江三角洲地区的被调查者更倾向于参加非农培训（以江苏省和浙江省两省作为代表）。从上面的分析中可以看到，这两个省份被调查者的收入也相对较高。因此，本文在此得出推论：非农培训对农村居民工资性收入有着积极的影响。按照被调查者参加过培训的内容与工作的相关性来分类，可以将培训分为与工作相关的培训和一般性培训，其中，一般性培训包括一般性技能培训和保护劳动者权益类培训。在参加过培训的被调查者中，有83.20%的人参加过与工作相关的培训。从省际比较来看，江苏省和浙江省参加过与工作相关培训的被调查者比例较大，分别为86.58%和81.68%。按照参加过与工作相关培训的被调查者比例，由大到小将其余省份进行如下排序：湖北省、广东省、河北省、四川省、安徽省、河南省和重庆市。

2.被调查者参加培训时长和培训费用。在参加过培训的被调查者中，所接受的上一次培训的平均时长为28.27 天，即大约一个月。其中，河北省和重庆市的平均培训时长较长，分别为46.91 天和46.13 天，即为期一个半月左右。相比之下，江苏省和浙江省的平均培训时长较短，分别是30.93 天和19.36 天。虽然四川省被调查者参加过培训的比例较大，但是，其培训时长却很短，平均仅为13.20天。在参加过培训的被调查者中，平均培训费用为407.18 元。其中，平均培训费用最高的省份分别为浙江省和广东省，平均培训费用分别为752.62 元和646.29 元。在调查问卷中还有培训费用由谁支付这一问题。有52.57%的被调查者的培训费用由政府支付，28.64%的被调查者的培训费用由被调查者个人支付，10.96%的被调查者的培训费用由雇主支付。由此可以推断出，政府很有可能是培训的主导者，它们为农村居民提供培训机会，同时也支付培训费用。从省际比较来看，重庆市、湖北省和河北省由政府支付培训费用的被调查者的比例分别为66.67%、66.35%和60.87%；而江苏省和浙江省由其个人支付培训费用的被调查者的比例与其他省份相比较高，分别为35.54%和30.13%。从统计数据中还可以发现，江苏省和浙江省由雇主支付培训费用的被调查者的比例也较其他省份较高，分别为16.53%和12.91%。

四、实证分析与结果解释

本文实证分析的理论基础是人力资本理论。经典的Mincer 方程在考虑工资决定时只考虑教育和工龄两个变量。一般来说，工龄越长，代表劳动者接受的培训越多，经验越丰富。本文研究在教育和工龄外，考虑了较多的变量。教育、培训、健康、劳动力迁移都是重要的人力资本形式，本文预期它们对被调查者的收入都会产生正向影响。在实证分析中，首先，本文运用普通最小二乘法分析影响农村居民工资性收入的因素，以确定培训对农村居民工资性收入的影响；其次，考虑到不参加培训者和参加培训者存在不可观测的特征差异，本文运用处理效应模型（treatment effect model）克服这些不可观测的特征差异，来分析培训对农村居民工资性收入的真实影响；最后，本文分析培训类型、培训时长、培训费用等因素对农村居民工资性收入的影响。

（一）农村居民工资性收入的影响因素

在不考虑培训的内生性的情况下，本文直接用普通最小二乘法估计影响被调查者工资性收入的因素。多元线性回归公式如下：

（1）式中，Lnwagerate 是工资率的对数。train 代表是否参加过培训的虚拟变量，1 代表“参加过培训”，0 代表“没有参加过培训”。这是本文研究主要考察的变量，它比工龄更能直接反映劳动者接受培训的状况。health 是被调查者的健康状况，“身体健康”被定义为1，否则为0；educ 是被调查者的受教育年限；tenure是被调查者从事现在工作的工龄；tenure2是工龄的平方项；unitscale 代表被调查者受雇单位规模，以雇员人数的对数来表示，用以考察劳动者就业单位的特征对其收入的影响。migrate 是外出打工与否的虚拟变量，“外出打工”定义为1，否则为0，这是因为农村居民在家乡工作和外出打工会面临不同的就业环境和机遇，从而对其收入产生不同的影响。

province 是表征被调查者所在区域的虚拟变量，对照组为四川省，以反映不同省份劳动者的收入差异。 为残差项。普通最小二乘法的估计结果如表1 所示。

表 1 工资性收入影响因素的OLS 估计结果（略）

在第（1）列中，与未参加过培训者相比，参加过培训者小时收入高8.4%，体现了培训对收入提高的作用。由于农村居民获得工资性收入的主要来源为非农经济领域，因而非农培训更为重要。在第（2）列中，本文研究设定“参加过非农培训”为1，其他情况（包括参加过农业培训和未参加过培训两类）为0，结果表明，非农培训对工资性收入提高的作用更大，系数为14.1%。进一步地，在第（3）列中，本文研究分别设定“是否参加过农业培训”和“是否参加过非农培训”两个虚拟变量，并将“未参加过培训”定义为0，发现与未参加过培训者相比，参加过非农培训者的收入高14.5%，而参加过农业培训者收入略低，但不显著。

模型中其他解释变量大多符合预期。健康有益于收入提高。受教育年限的影响相对较小，这可能由于农村劳动力大多就业于对人力资本要求不高的非农行业以获取工资性收入，也可能是由于他们的受教育年限相差不大，因而教育的收益体现得不明显。外出打工者收入更高一些，说明迁移与培训一样，也是一项重要的人力资本投资。

（二）培训对收入的真实影响

本文运用处理效应模型进一步考察培训对工资性收入的影响，并与多元线性回归模型的估计结果相对比。这里涉及被调查者的自选择问题。也就是说，如果参加过培训的被调查者不论是否参加过培训都会比其他人获得更高的收入，那么，这就不能证明参加过培训者的较高收入完全是参加过培训的结果。进一步说，存在着与培训无关的不可观测的能力差异，本文使得被调查者的收入提高。

使用处理效应模型两步法考察影响培训变量的内生因素：第一阶段构造Probit 选择模型，考察影响被调查者是否参加培训的因素；第二阶段构造普通最小二乘法模型，考察影响被调查者工资性收入的因素。第一阶段Probit 选择模型的具体公式如下：

（2）式中，train 为表示“是否参加过培训”的虚拟变量，1代表“参加过培训”，0代表“没有参加过培训”。这里的解释变量包括年龄、健康状况、受教育年限、社会网络和省份虚拟变量。年龄越大，学习新技能会越困难，培训收益的回收期越短，因而参加培训的可能性会越低。健康状况也会影响被调查者参加培训的积极性。而受教育年限越长者越容易接受新的技能，学习成本也越低，所以越有可能参加培训。拥有良好的社会网络，也有利于劳动者参加培训。这里age 是被调查者的年龄；network 是表征被调查者社会网络的变量，用过去一年帮助过被调查者的人数来表示。G 是一个取值严格介于0～1之间的函数：

表 2 培训对工资性收入的影响：克服选择性偏差的模型估计结果（略）

结果表明，在克服了不可观测的能力特征后，培训对工资性收入的影响明显增大，参加过培训者的工资性收入比未参加过培训者高140%多，而第（2）列中参加过非农培训的工资性收入效果也在140%以上。通过观测逆米尔斯比，发现参加过培训者是反向选择的，即他们在不可观测的能力特征上劣于未参加过培训者。这也可以理解：正是意识到个人能力低，农村居民才会选择参加培训。或者说，如果不参加培训，这些农村居民的收入会更低一些。正是由于存在反向选择，普通最小二乘估计结果存在着对培训的收入效果的严重低估。陈耀波（2009）运用工具变量法克服培训的选择性偏差后，发现培训对小时收入的影响由采用普通最小二乘估计时的负值或微弱正值（且不显著）提高到105%～113%，这与本文研究结果比较一致。在没有给出的结果中，本文研究用是否有未入学子女来替代社会网络变量①，发现参加过培训和参加过非农培训的工资性收入效果分别为192.01%和132.63%，参加过培训者也是反向选择的。模型中其他解释变量的影响都没有发生大的变化，只是受教育年限不显著或有负向影响。在影响参加培训与否的变量中，本文研究发现，年龄越大，被调查者参加培训的可能性越低。这说明，年轻的被调查者更倾向于参加培训，从直觉上讲，这与年轻人更容易接受新事物、更注重自身能力和素质提高的一般认识是一致的。而受教育年限长的被调查者参加培训的可能性较大，农村居民接受教育后素质得到了提高，对新事物的接受能力更强，因而更愿意参加培训。此外，社会网络对参加培训的概率有正向影响。

（三）培训类型、培训时长和培训费用对工资性收入的影响

最后，本文考察培训类型（与工作的相关性，“与工作相关的培训”定义为1，否则为0）、培训时长（培训天数的对数及其平方）培训费用（培训费用的对数）以及培训费用由谁支付（设“培训费用由政府支付”和“培训费用由被培训者个人支付”两个虚拟变量，以“培训费用由企业支付”作为对照组）对收入的不同影响。其他解释变量与（1）式相同。

表 3 不同培训变量对工资性收入的影响（略）

结果如表 3 所示。在第（1）列中，与参加过其他类型培训（一般性技能培训、保护劳动者权益类培训等一般性培训）的被调查者相比，参加过与工作相关培训的被调查者收入高11.9%。这说明，培训要有针对性，培训内容要与被调查者的工作相结合才能获得较好的收益。在第（2）列中，本文用培训时长作解释变量，发现培训时长越长，被调查者收入越高。但是，并非培训时间越长越好。在第（3）列中，本文研究发现，随着培训时长的延长，培训给被调查者带来的工资性收入出现递减。杨玉梅、曾湘泉（2011）的研究表明，培训3～5 个月对被培训者收入提高的效果最显著，高于培训1～2个月和6～8 个月的效果。第（4）列中，本文研究发现，被调查者的培训费用越高，其工资性收入越高，这符合成本收益原则。同样，本文没有给出的结果也显示：随着培训费用增加，培训收益会递减。在第（5）列中，本文考察了培训费用由谁支付对被调查者收入的影响，发现与培训费用由企业支付的被调查者相比，培训费用由政府支付的被调查者收入低14.1%，而培训费用由其个人支付的被调查者收入高18.1%。这可能是由于培训费用是由其个人支付的，被调查者会积极学习，并在培训后有很强的动力去寻找收入较高的工作。但是，这也可能与培训内容有关：培训费用由其个人支付，被调查者才有自主权选择最适合个人的培训项目，从而也能获得较高的收入。杨玉梅、曾湘泉（2011）也发现完全由国家补贴培训费用的劳动者，其收入低于国家补贴部分培训费用（其余部分由个人支付）的劳动者。这里强调了培训的效果，但并不能成为企业和政府推卸培训责任的理由，因为有的培训项目仍需要企业和政府投入经费。

五、结论与启示

本文研究基于中国多省份农村居民的调查数据，就培训对农村居民工资性收入的影响进行了分析。本文研究结果表明，存在内生性因素影响被调查者选择是否参加培训，不可观测的能力和素质较低的被调查者更倾向于参加培训。考虑了选择性偏差后，参加过培训对农村居民工资性收入提高的效果更明显，即采用普通最小二乘估计时存在着对培训效果的低估。培训的类型很重要，非农培训、与工作相关的培训更有利于农村居民工资性收入的提高。参加培训的时长和培训费用由被调查者个人支付等都对工资性收入产生了有利影响，而且由被调查者个人支付培训费用比由企业或政府支付培训费用的收入提高效果更明显。

根据上述结论，本文研究认为：一方面，应该鼓励更多的农村居民参加培训，尤其是那些能力和技能水平偏低的农村居民，要让他们看到培训的真实效果。要更多地开展非农类型的培训。另一方面，要增强农村居民的培训成本意识，提高其培训费用的个人支付比例以更好地激励他们认真参加培训并积极寻找工作，从而获得更好的培训效果。政府或企业不能包办、替代农村居民对培训的自主选择，但在需要的情况下也不能推卸培训的责任。最后需要说明的是，由于数据的限制，各省份被调查者参加的可能不是相同的培训，他们参加培训的时间不同、类型不同都会影响到本文分析结果的准确性。

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