“多多益善”还是“恰到好处”

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　　【摘   要】 对甘肃省多个贫困地农户人力资本和收入进行调查。结果显示，农户人力资本、社会资本对收入有重要影响，受教育程度存在9年的门槛值，跨过门槛值后，人力资本对收入的影响产生了质的飞跃。因此，保障贫困地区教育质量和义务教育十分重要，最后为类似地区提供了建议。
　　【关键词】 人力资本;教育;贫困户;门槛
　　中图分类号：{G7}               文献识别码：A               文章编号：2096-1073（2020）02-0059-61
　　"More Is Better" Or "Just Right"-- The Impact Of Education On The Income Threshold Of Poor Households
　　LI Zhaolong
　　（School Of Business， Northwest Normal University   Lanzhou， Gansu   730071）
　　[Abstract]  Human capital and income of rural households in several poverty-stricken areas in gansu province were investigated. The results showed that the human capital and social capital of rural households had an important impact on income， and there was a 9-year threshold for education level. After crossing the threshold， the impact of human capital on income had a qualitative leap. Therefore， it is very important to ensure the quality of education and compulsory education in poor areas.
　　[Key words] human capital; education; poor households; threshold
　　1  引言
　　在脫贫攻坚收尾的关键时期，深度贫困地区由于位置偏隅、环境恶劣、存在“思想贫困”等原因，成了脱贫工作中的“硬骨头”。对此除了主动“输血”，还必须将扶贫和扶智结合，在源头上“造血”，从根源激发脱贫动力，防止返贫现象的发生。
　　学者们的研究表明教育对促进农户增收、脱贫有显著作用（张永丽、李青原，2018）。而在贫困地区，由于个体能力差异及贫困发生机制的复杂，导致受教育程度的提高对不同个体有着不同的效果。
　　由于不同区域、不同人群的教育收益率存在显著差异，因此，本文将探究，深度贫困地区农户受教育程度对脱贫增收影响的门槛效应，了解对贫困户而言受教育程度究竟应该“多多益善”还是“恰到好处”？
　　2  实证检验
　　2.1  描述性统计
　　本研究数据源于2017年西北师范大学对甘肃省多个国家级贫困县的入户调查，筛选后的样本点4055个。其中，样本家庭人均收入均值9993.25元，劳均受教育年限6.1年。
　　2.2  模型设定和变量选取
　　采用明瑟收入函数作为基础模型：
　　其中，因变量Y为农户家庭人均纯收入;解释变量EDU表个体接受的正规教育年限;β为教育收益率;EXP为工作经验，用劳动年龄人口的工龄表示;〖EXP〗^2为工作经验的平方。
　　展进涛、黄宏伟（2016）的研究指出，虽同属人力资本，但相对正规教育，技能培训在农户就业上的作用更大，对收入的影响也更直接。在精准扶贫中，非农职业培训可通过针对性提升来弥补正规教育的不足。同时考虑到健康对收入和支出的影响，在研究模型（2）纳入skill、health变量，代表是否接受过非农技能培训及身体是否健康。拓展后的模型：
　　控制变量上，考虑到家庭状况会影响人力资本发挥作用的效果，故使用人均耕地面积（AL）衡量自然资本;使用人口负担比（SC）衡量家庭人口负担;充足的社会资本能够弥补人力资本的不足，因此选取电话费（PF）、交通（TF）及婚丧嫁娶（MF）三项支出体现社会资本使用状况（关爱萍、李静宜，2017），并设置家庭是否有公务员这一虚拟变量来完善社会资本，拓展后的模型如下：
　　基础模型设定后，利用Hansen（1999）的非动态门槛模型，以受教育年限为门槛变量。由于样本总体受教育水平较低，以受教育年限为门槛时，设置双重和三重门槛会人为弱化真实门槛值的影响，故本文只设置单一门槛模型：
　　其中，门槛变量为EDU受教育年限，门槛值待估，β为影响系数，I（·）为示性函数，在相应情况真实时取1。
　　3  实证结果分析
　　3.1  普通计量回归
　　本文使用的数据为截面数据，不需考虑非平稳性等问题。针对异方差性，回归时采用稳健标准误提高整体准确性。多重共线性检验结果显示，平均vif值为3.04，除工作经验和工作经验平方项外，其余变量均不存在共线性。稳健性上，将被解释变量更换为家庭总收入的对数后，各主要被解释变量的显著性和上述模型一致，结果稳健。使用stata15.0对上述模型进行回归分析，结果如下： 　　由表1，三个模型受教育年限的系数均在1%的水平下显著，模型3显示教育收益率为2.31%，即农户多接受一年正规教育，收入会增加2.31%。此外，模型1、2中劳动力工龄和工龄平方系数均显著为负，加入控制变量后的模型3中工作经验开始不显著，说明该地区务农的农户并不能因劳动年龄的增长带来收入的显著增加，“干中学”效应不明显。同时，作为扶贫增收、激发脱贫内生动力，增加人力资本存量的重要手段，有非农培训的要比没有的收入高15.7%，但由于调查地区参与培训的人极少，培训在脱贫增收中的作用尚未完全发挥。
　　控制变量上，社会资本对农户收入有重要影响，家庭中有公务员的要比没有的收入高62.9%;人口状况上，家庭人口负担比的系数为-0.126，意味着家庭人口越多，压力越大;此外，农户家庭自然资本对收入有着显著正向的影响，农户人均耕地面积每增加1亩，收入提高1.29%。
　　3.2  门槛计量回归
　　门槛回归前先检验是否存在门槛值，借鉴Hansen（2000）的方法使用Stata15测试，结果显示p为0，在1%的水平下显著拒绝不存在门槛值的原假设，证明以受教育年限为门槛变量时，门槛效应存在，门槛值为9年。由此，受教育年限的门槛值为9时，似然比接近于0。门槛估计值位于直线和曲线交点以下（6，11）的区间时，似然比小于临界值，位于原假设接受范围内，门槛效应估计通过真实性检验。
　　进一步，进行门槛计量回归，模型回归结果如下：
　　由回归结果，当受教育年限低于9年时，教育收益率仅为1.77%，而当受教育年限高于9年时，教育收益率激增到了4.74%，前后相差了近3个百分点，证明当农户文化水平提升到初中后，教育对收入增长的促进作用有了突飞猛进的提升，说明在被调查地区，受教育水平有重要的“门槛效应”影响。
　　其他变量，社会资本使用状况、家庭人口负担比及家庭资产对收入的影响上，跨越门槛值与否差距不大，但家庭否有公务员却在门槛值两侧有不同的表现：当受教育程度低于9年时，有公务员的要比没有的收入高71.23%。然而一旦跨过门槛，这一比例便下降到了50.1%，证明对于一些农户增收，人力资本和社会资本存在互补效果。此外，虽然是否接受培训在门槛值两侧变动不大，但工作经验变量在跨过门槛后，系数由负变正，对收入提升有了正向影响，“干中学”的效果开始出现。这也意味着，只有农户受教育程度达到初中，教育也好，经验也罢，才能对收入提升产生实质性影响，同时也从侧面说明了仅有小学文化并不能在劳动力市场上传递出有效信号，提高薪资水平。
　　4  结论
　　本文调查的贫困村资源禀赋恶劣，人力资本薄弱，存在严重的“人力资本失灵”状况：健康和工作经验对收入的影响不明显，而培训虽然对增收有着非常显著的效果，但农户参与意愿不足，效果无法发挥。农户劳均受教育年限为6年，教育收益率仅为2.31%。此外，是否接受培训以及社会资本使用均對农户增收有着显著正向的影响，特别是家庭有公务员的，能够极大改善贫困家庭的收入状况。
　　以受教育年限为门槛变量发现，农户接受的正规教育年限存在一个9年的门槛值，这一门槛前后各个变量对收入的影响有着不同的表现。门槛值前的教育收益率为1.77%，而门槛值后达到了4.74%，有着非常显著的提升。此外，跨越门槛值后，人力资本和社会资本的互补效应才会凸显。结合贫困地区现状，并考虑教育投资成本和支出的问题，对一些能力较弱、思想落后的贫困户的脱贫摘帽，受教育程度更应是“恰到好处”，完成九年义务教育即可，一味提高受教育年限在一些情况下反而会给贫困户增加负担，也即“恰到好处”，而非“多多益善”。
　　因此，对类似贫困地区还需继续加大基础教育投入，对一些特殊的贫困户应结合自身条件，积极跨越教育门槛值，保证完成九年义务教育。与此同时，广大贫困户应拓展社会网络，丰富社会资本，并积极参与职业培训，促成社会资本和人力资本形成互补，鼓励有条件的农户“走出去”，去往发达地区，逐步推动贫困地区农户人力资本和社会资本的促进发展。
　　参考文献：
　　[1] 张永丽，李青原.贫困与非贫困家庭教育收益率的差异及原因      分析——基于甘肃省14个贫困村1749个农户的调查[J].教         育与经济，2018（03）：65-74.
　　[2] 展进涛，黄宏伟.农村劳动力外出务工及其工资水平的决定：         正规教育还是技能培训？——基于江苏金湖农户微观数据的      实证分析[J].中国农村观察，2016（02）：55-67+96.
　　[3] 关爱萍，李静宜.人力资本、社会资本与农户贫困——基于甘        肃省贫困村的实证分析[J].教育与经济，2017（01）：66-74.
　　[4] Hansen B E. Sample splitting and threshold estimation[J]. Econo       metrica， 2000， 68（3）： 575-603.
　　（编辑：赫亮）
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