我国知青人力资本回报研究——基于分位数回归的实证分析

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1、我国知青人力资本回报研究——基于分位数回归的实证分析●杨河清高文静内容摘要上山下乡运动类似于一场社会大实验，知青则是在这一特殊历史背景下产生的，本文从分位数回归视角对其人力资本回报进行了探究。数据表明，知青在工作中并不具有人力资本、工作特征等优势，但基准OLS估计表明，知青的教育回报率和工作经验回报率普遍高于非知青组。具体在不同分位数上，各分位数的教育回报率中非知青群体最高，知青次之，“老三届”知青组最低。两种结果的差异可能是由知青、“老三届”知青的教育回报率呈现“u形”趋势所导致的，即回报率随着分位数的提高先减小后增大。关键词知青力资本回报分位回归一、引言及文献综述知

2、识青年上山下乡运动，发端于50年代初，60年代初掀起波澜，文化大革命期间形成席卷全国的高潮。从1962年到70年代末，曾有1700万以上的城镇知识青年被送往农村，也就是城市人口的十分之一被派遣到了农村地区，而家居农村、在城镇学校读书毕业后回乡务农的知识青年为数更多(刘晓萌，1998)。托马斯·伯恩斯坦(1993)称“中国是第一个策划了人口倒流去乡村的社会”，李宏彬等(2008)指出这次从城市到农村的人口迁移活动可能是人类历史上规模最大的一次。知青，即是指20世纪60年代初至70年代末在政府组织下从城镇下放到农村、边疆落户的初、高中毕业生。其中文革开始后的三届(1966、

3、1967、1968)初中、高中毕业生合称“老三届”知青。20世纪70年代末起，知青返城人数渐次增加，最初通过招工、招生、征兵调离农村，即所谓“两招一征”，1973年起，在“病退”、“困退”名义下返城的知青也显著增加。上山下乡运动类似于一场社会大实验，知青则是在这一特殊历史背景下产生的，现有文献对知青的研究主要从历史、文学等角度进行，而鲜有学者探究这部分特殊群体的收入、教育、就业等经济状况。人力资本回报率一直是学者研究的重要内容，自舒尔茨于1960年系统阐述了人力资本理论，之后无论是宏观经济增长理论还是微观收入决定理论均考虑了人力资本的作用。人力资本回报率的重要性体现在其

4、与人力资本的激励、资源的分配效率以及由于人力资本的差异导致的收入分配的差异有密切关系。XinMeng和R．G．Gregory(2002)研究了文革期间教育中断的个体继续接受教育的状况，结果表明大规模持续性的教育中断对后期的继续教育具有显著影响，那些由于教育中断没有接受初中和高中教育的人再接受大学教育的概率降低了55％；中断教育的群体接受大学教育的概率较低，他们更愿意选择类似的大专教育；这种负面影响对有低学历、低职位父母亲的群体影响更大。刘亚秋(2008)依据知青的城乡情节，从知青苦难角度探究了中国社会的城乡关系。他认为，乡村与城市的关政策分析lPOL

5、CYANALYSI

6、S杨河清，首都经济贸易大学劳动经济学院，教授、博士生导师。电子邮箱：yaaghq58@126．corn。高文静，首都经济贸易大学劳动经济学院．硕士研究生。电子邮箱：gaowenjiag18@outlook．corn。政簟分析lPOLICYANALYSIS系问题，并不仅仅是简单的二元对立关系，知青一方面在诉说农村生活之苦，这是农村内在苦难的一个镜像，另一方面又对“遥远清平湾”有着乡愁式的追溯。杨娟和李实(2010)研究了下乡经历对知青收入的影响，下乡经济对知青产生了正面影响，传统人力资本理论中教育能提高人力资本的观点无法解释，他们认为国家对知青从下乡年份开始计算工龄的政策

7、，在一定程度上提高了低收入知青群体的收入。本文区别于前人研究的创新点有两个：第一，不仅探讨了平均人力资本回报率，还研究了不同分位数的回报率问题，这是学者首次使用分位数回归的方法研究知青的人力资本回报问题。平均教育回报率只能反映因变量与自变量均值方面的关系，而分位数回归则提供了一个更加完整的图景，本文研究丰富和推进了人力资本回报率的研究；第二，现有社会条件下，类似于“知青下乡”这种大规模的人口流动似乎是不可能的，但本文的研究结论可以应用于微观个体的决策中，如目前大学生在临毕业时面临的“先读研再就业”还是“先就业再读研”的选择，如果知青下乡经历真的可以提高人力资本回报率，尤

8、其是下分位数劳动者的回报，也就是说，在实际社会中锻炼可以提高未来的收入，那么“先就业再读研”似乎是一个更好的选择。因此，虽然“知青”这个在特殊历史背景下形成的群体在现今社会具有不可复制性，但对其研究仍具有现实意义。知青一方面由于上山下乡运动中断甚至结束了学习生涯，另一方面农村的苦难在一定程度上磨练了他们的意志，正如中国传统文化中所强调的“梅花香自苦寒来”，本文从人力资本角度出发，利用分位数回归的方法，探究知青人力资本回报率，并着重关注了处于低分位数工资水平的知青群体以及“老三届”知青。知青人力资本回报初步分析(一)数据描述本文使用的数据是