“多多益善”还是“恰到好处”

    李兆隆

    

    

    

    【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:

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