供給分析（1）：教育、農(nóng)業(yè)技術(shù)和資本對(duì)二元?jiǎng)趧?dòng)力市場勞動(dòng)供給的影響

供給分析（1）教育、農(nóng)業(yè)技術(shù)和資本對(duì)二元?jiǎng)趧?dòng)力市場勞動(dòng)供給的影響

第一節(jié)文獻(xiàn)回顧教育既可以指學(xué)校正式教育又可以指在職教育或培訓(xùn)，但學(xué)校正式教育和在職教育對(duì)勞動(dòng)力的職業(yè)變換和遷移行為決策具有很不同的含義。雖然在本課題的前面兩章對(duì)主要經(jīng)濟(jì)學(xué)流派關(guān)于勞動(dòng)力市場工資決定的理論文獻(xiàn)做了綜述性的概括，但是并沒有具體探討教育因素影響作用方面的文獻(xiàn)，因此本章主要闡述古典經(jīng)濟(jì)學(xué)家和現(xiàn)當(dāng)代經(jīng)濟(jì)學(xué)家是如何對(duì)此做出精辟闡述的，然后再來看最新研究的情況。一古典與新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)派的代表性觀點(diǎn)：教育對(duì)勞動(dòng)力供給的作用亞當(dāng)·斯密在其巨著《國富論》（Smith，1776）中對(duì)牧師（churchman）教育的影響進(jìn)行了非常精辟的分析。他認(rèn)為在歐洲所有基督教國家里，大部分牧師的教育費(fèi)用是由許多獎(jiǎng)金、助學(xué)金、獎(jiǎng)學(xué)金、苦學(xué)生津貼等來支付的，很少人是完全自費(fèi)接受牧師教育的（Smith，1776，BookI，I.10.88）。斯密認(rèn)為，這些自費(fèi)教育的人很難在教會(huì)職業(yè)里獲得他應(yīng)有的報(bào)酬，因?yàn)榻虝?huì)里充斥著太多愿意接受比正常情況下更低報(bào)酬的窮人，以至于這些窮人搶奪了能夠自費(fèi)教育的富人的收入。斯密是在論述三種歐洲政策產(chǎn)生的勞動(dòng)和資本各種用途利害關(guān)系變化的不平等時(shí)闡述教育的影響。這種結(jié)果的根本原因是這些歐洲的政策使得某些職業(yè)產(chǎn)生過度競爭，從而產(chǎn)生這些勞動(dòng)力過度供給。而馬歇爾在《經(jīng)濟(jì)學(xué)原理》（Marshall，1890）一書中論及教育對(duì)勞動(dòng)力供給的影響時(shí)則從接受教育機(jī)會(huì)的不平等上來分析。他認(rèn)為對(duì)勞動(dòng)技能的投資與對(duì)物質(zhì)資本的投資是不同的，那些負(fù)擔(dān)自身教育和培訓(xùn)費(fèi)用的人卻只能從其未來提供勞動(dòng)服務(wù)的價(jià)值中獲得很少。另外，工人的培養(yǎng)和早年的訓(xùn)練卻受到其父母的資產(chǎn)、預(yù)見未來的能力和為子女做出犧牲的意愿所限制；這些限制對(duì)于上層階級(jí)來說是微不足道的，因?yàn)樗麄兡軌蛞院艿偷恼郜F(xiàn)率（discountitatalowrateofinterest）來對(duì)子女教育進(jìn)行投資（BookVI4），而對(duì)于下層階級(jí)，由代代累積下來的貧窮造成的能力和意愿的低下使得他們子女的教育極為缺乏，這就有一種惡性循環(huán)的效應(yīng)（參見《勞動(dòng)力市場分割理論的辨析》，陳廣漢、曾奕、李軍，2006）。他認(rèn)為，當(dāng)我們考慮勞動(dòng)的供給依賴于那些負(fù)擔(dān)教育和培訓(xùn)費(fèi)用的人的資源時(shí)，我們應(yīng)該考慮全部階級(jí)，而不是某一行業(yè)的；如果勞動(dòng)的供給受到用以支付它的生產(chǎn)成本的資本制約時(shí)，則任何階級(jí)的勞動(dòng)供給決定于這一階級(jí)上代人（而不是當(dāng)代人）的工資。事實(shí)上，馬歇爾關(guān)于勞動(dòng)供給的觀點(diǎn)類似于適應(yīng)性預(yù)期（Adaptiveexpectation）的思想。他分析說，在英國，工人階級(jí)大多想當(dāng)然地認(rèn)為每一行業(yè)的當(dāng)前狀態(tài)足以預(yù)示其未來的情況，只要這種習(xí)慣的影響擴(kuò)展開來，任一行業(yè)任一代人的勞動(dòng)供給就會(huì)取決于前一代人的工資水平（BookVI5）。二關(guān)于中國勞動(dòng)力市場的一些研究關(guān)于中國農(nóng)村勞動(dòng)力的一些特點(diǎn)，20世紀(jì)90年代就已有很多學(xué)者做了研究，但大多停留在一些純粹的定性分析或者干脆就是一些簡單的統(tǒng)計(jì)分析（周其仁，1997；陸銘、葛蘇勤，2000），而很少有深入的理論分析和計(jì)量分析。在理論分析之前我們先要知道中國勞動(dòng)力市場的一些特點(diǎn)，才能研究二元?jiǎng)趧?dòng)力市場。我們把中國勞動(dòng)力市場劃分為農(nóng)村勞動(dòng)力市場、城市非正式部門勞動(dòng)力市場和城市正式部門勞動(dòng)力市場來進(jìn)行分析。（1）一般而言，我們很容易認(rèn)為中國農(nóng)村勞動(dòng)力市場應(yīng)該是完全競爭的市場。事實(shí)上，據(jù)WANGetal.（WANG、MARUYAMAandKIKUCHI，2000）的研究，中國農(nóng)村勞動(dòng)力市場是不完全競爭的、分割的市場。WANG等人以問卷調(diào)查的形式對(duì)黑龍江省的一些農(nóng)村勞動(dòng)力市場做了深入研究后得出結(jié)論：1998年黑龍江省一些種植玉米的村莊的農(nóng)民日平均收入為14元，而種植水稻的村莊的農(nóng)民日平均收入則是19元，盡管有這么明顯的收入差距卻沒有任何勞動(dòng)力從收入低的玉米村莊遷移到收入高的水稻村莊的情況發(fā)生。由于這些村子地理上是相鄰的，不存在自然地理?xiàng)l件的遷移障礙，顯然這里存在人為障礙。他們認(rèn)為，技能水平不成為遷移障礙，況且技能水平是遷移后的結(jié)果（即改為種植水稻后技能總可以提高）。由此他們認(rèn)為家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制以及戶籍制度的限制才是真正的勞動(dòng)力遷移障礙，這是一種制度障礙。除此之外，我們很容易知道還有更多政策性的障礙，比方說各地區(qū)的地方保護(hù)政策、思想觀念的保守落后等等。所以，我們認(rèn)為中國農(nóng)村勞動(dòng)力市場是分割的、不完全競爭的。（2）顯然，中國農(nóng)村勞動(dòng)力向城市遷移的最初動(dòng)機(jī)是城鄉(xiāng)收入差距，因此高低不同的農(nóng)村收入會(huì)使得農(nóng)村勞動(dòng)力遷移的方向不同，農(nóng)村收入低一些的勞動(dòng)力會(huì)傾向于遷移到就近的城市地區(qū)而收入高一些的則會(huì)傾向于遷移到較遠(yuǎn)的東南沿海發(fā)達(dá)地區(qū)。這里的主要原因是存在勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)移成本以及許多生理和心理成本（Zhao，1999b）。WANG等人的研究也證實(shí)了這一點(diǎn)：玉米村莊的勞動(dòng)力主要是遷移到哈爾濱市或者本省的其他城市；而水稻村莊的勞動(dòng)力則遷移到南方省份的大城市或工業(yè)發(fā)達(dá)地區(qū)的非正式部門。他們的研究結(jié)果指出，藍(lán)領(lǐng)勞動(dòng)力的市場無論是在城市非正式部門還是在城市正式部門都是統(tǒng)一的、連接在一起的。城市正式部門藍(lán)領(lǐng)市場的進(jìn)入障礙很低，而城市正式部門的白領(lǐng)市場的進(jìn)入障礙明顯而且主要是教育程度要求的限制。因此，我們可把農(nóng)村向城市遷移的勞動(dòng)力市場總結(jié)為：農(nóng)村低生產(chǎn)力的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力市場和城市（包括非正式部門和正式部門）低技能的非熟練勞動(dòng)力市場（或藍(lán)領(lǐng)工人）是一體化的競爭性勞動(dòng)力市場；而城市正式部門的高技能勞動(dòng)力（白領(lǐng)工人）市場則明顯存在教育程度的限制從而與前者分割開來。三教育對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力決策行為的影響劉易斯1954年發(fā)表的論文《無限勞動(dòng)供給下的經(jīng)濟(jì)發(fā)展》創(chuàng)立了二元?jiǎng)趧?dòng)力理論，但劉易斯本人并沒有對(duì)教育水平對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力決策行為的影響做出具體分析，當(dāng)然這要視每一個(gè)國家的具體情況而定。最直接對(duì)教育影響中國農(nóng)村家庭戶勞動(dòng)力決策行為做出深入研究的是Yang（1997）。他從家庭戶成員之間的比較優(yōu)勢(shì)來研究家庭戶成員之間農(nóng)業(yè)與非農(nóng)勞動(dòng)時(shí)間的配置行為，而主要影響因素則是家庭成員的不同受教育程度。他認(rèn)為，在某一農(nóng)戶家庭內(nèi)如果任何成員的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)邊際產(chǎn)品價(jià)值（VMP：thevaluemarginalproduct）和各自非農(nóng)工資率（wage）的比較都是同一個(gè)方向，即要么都是VMP＞wage，要么都是VMP＜wage，那么這個(gè)家庭將會(huì)專業(yè)化從事其中一種職業(yè)，即要么都是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，要么都是非農(nóng)工作。如果家庭戶要在兩個(gè)部門工作，那么受教育程度的選擇性作用就會(huì)出現(xiàn)：假設(shè)成員i的受教育程度高于成員j，（1）如果wagei-wagej>VMPi-VMPj，則i首先從事非農(nóng)工作；（2）如果wagei-wagej=VMPi-VMPj，則i或j都有可能從事非農(nóng)工作，而且家庭戶對(duì)在兩個(gè)部門（農(nóng)業(yè)和非農(nóng)）就業(yè)沒有差異；（3）相反，若wagei-wagej＜VMPi-VMPj，則j（原文是i，疑有誤）首先從事非農(nóng)工作。事實(shí)上，我們把差異比較移項(xiàng)變?yōu)椋簑agei-VMPi>wagej-VMPj，則能更好理解比較優(yōu)勢(shì)的原理。一般在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的研究中都假定教育水平的提高會(huì)提高物理的勞動(dòng)生產(chǎn)率和配置決策的效率。Huffman（1977），Chaudhri（1968）等人的研究還把更高受教育程度的收益分解為物理的勞動(dòng)生產(chǎn)率和勞動(dòng)時(shí)間配置效率（轉(zhuǎn)引自Yang，1997）。Yang在計(jì)量實(shí)證研究中以變量交叉效應(yīng)的方法檢驗(yàn)了這兩種效率提高之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)家庭戶內(nèi)受教育程度最高的成員從事非農(nóng)工作并不會(huì)影響其在農(nóng)業(yè)勞動(dòng)中的決策效率。這一點(diǎn)與Abdulai和Huffman（2000）對(duì)非洲國家加納的研究剛好相反。Abdulai和Huffman的研究表明農(nóng)民參與更多的非農(nóng)工作會(huì)降低農(nóng)業(yè)的盈利效率；他們以隨機(jī)前沿超越對(duì)數(shù)利潤函數(shù)（stochastictranslogprofitfrontier）模型來研究農(nóng)業(yè)非效率的影響因素，認(rèn)為農(nóng)民的非農(nóng)工作會(huì)產(chǎn)生非效率的影響。不過他們的研究還表明更高的受教育程度可以提高農(nóng)民有效感知市場價(jià)格等信息而產(chǎn)生的配置能力，這一點(diǎn)與Yang的研究一致。以上Yang研究的第（1）種情況下，又可以分為兩種情形：第一，i首先從事非農(nóng)勞動(dòng)同時(shí)兼顧農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，而j全職從事農(nóng)業(yè)勞動(dòng)；第二，i全職從事非農(nóng)勞動(dòng)，而j同時(shí)從事農(nóng)業(yè)與非農(nóng)勞動(dòng)。那么我們看到這兩種情形對(duì)于農(nóng)業(yè)勞動(dòng)投入影響的意義有很大不同，而且在不同時(shí)期會(huì)隨勞動(dòng)力本身受教育程度和城鄉(xiāng)收入差距等因素的變化而變化。而Yang研究的樣本數(shù)據(jù)只是1990年的微觀靜態(tài)數(shù)據(jù)，無法得出這種變化情況。因此，本章旨在從宏觀上研究教育對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)投入影響的總體時(shí)期變化軌跡以及地區(qū)和區(qū)域之間的差異。第二節(jié)理論模型分析：教育水平的影響一理論假設(shè)根據(jù)以上分析，我們對(duì)本章的理論分析做出一些假設(shè)。首先，我們認(rèn)為劉易斯的假定是合理的，即中國城市非熟練勞動(dòng)力市場是競爭性的勞動(dòng)力市場，也是農(nóng)民工遷移的主要目標(biāo)就業(yè)市場，正如前文所分析的。本章的分析正是集中于這種競爭性的城市非熟練勞動(dòng)力市場。其次，在競爭性市場的假設(shè)下，假定農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力是收益最大化的理性主體，他們會(huì)把勞動(dòng)時(shí)間分配到農(nóng)業(yè)和非農(nóng)勞動(dòng)上直到兩者的邊際收益相等為止。再次是失業(yè)問題：由于中國城市的失業(yè)主要是國有企業(yè)或國有事業(yè)單位的下崗人員，而在三資企業(yè)以及私有企業(yè)里失業(yè)比較少見，中國農(nóng)村勞動(dòng)投入影響的也正是這些企業(yè)而非國有企事業(yè)單位，因此我們假定城市不存在（勞動(dòng)類型）周期性失業(yè)。我們認(rèn)為，這里的假設(shè)是合理的，而且與蔡昉等人的研究結(jié)論是相符的（蔡昉、都陽、高文書，2004）。我們引入一個(gè)微觀分析框架來解釋這個(gè)模型中的四種不同情形。二農(nóng)村教育水平、農(nóng)業(yè)技術(shù)水平和城市勞動(dòng)工資率不變情況下的時(shí)間配置分析如圖4-1所示，這是一個(gè)把工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、消費(fèi)和閑暇結(jié)合起來分析理性經(jīng)濟(jì)個(gè)體的稀缺時(shí)間資源的分配行為，是由Huffman（1974）以及Yang（1997b）的分析發(fā)展而來的。圖中橫軸為可分配的時(shí)間資源t，即24小時(shí)去除正常睡眠時(shí)間之外的時(shí)間，一般認(rèn)為共有16小時(shí)；縱軸是使用工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所得收入進(jìn)行的消費(fèi)。曲線GEB為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可能性曲線，U為等效用曲線，直線部分G是初始財(cái)富或非勞動(dòng)收入；W為農(nóng)業(yè)勞動(dòng)邊際產(chǎn)品，W0為城市勞動(dòng)工資率。當(dāng)不存在城市工業(yè)部門時(shí)，個(gè)體會(huì)選擇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可能性曲線、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)邊際產(chǎn)品曲線和等效用曲線U′三者同時(shí)相切的那一點(diǎn)E；而當(dāng)出現(xiàn)城市工業(yè)部門并且其工資率高于農(nóng)業(yè)勞動(dòng)邊際產(chǎn)品，即表現(xiàn)為傳統(tǒng)理論所說的城市收入高于農(nóng)村收入時(shí)，盡管農(nóng)村教育水平、農(nóng)業(yè)技術(shù)水平和城市勞動(dòng)工資率保持不變，理性的農(nóng)民完全可以通過減少農(nóng)業(yè)勞動(dòng)時(shí)間同時(shí)增加投入到工業(yè)生產(chǎn)的時(shí)間，從而使W移動(dòng)到與W0完全重合時(shí)達(dá)到均衡。[1]那么，為什么農(nóng)民減少農(nóng)業(yè)勞動(dòng)時(shí)間卻會(huì)提高農(nóng)業(yè)勞動(dòng)邊際產(chǎn)品呢？顯然從劉易斯無限剩余勞動(dòng)供給的理論可以得到很好解釋——太多的勞動(dòng)投入到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)使得最后的農(nóng)業(yè)邊際生產(chǎn)率幾乎為零，因此較少農(nóng)業(yè)勞動(dòng)投入便會(huì)自然增加農(nóng)業(yè)勞動(dòng)邊際產(chǎn)品。此時(shí)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出會(huì)有一些減少，不過非農(nóng)工資收入彌補(bǔ)后還能夠獲得更高的效用（U>U′）。如圖4-1所示，OL為閑暇，LM為實(shí)際非農(nóng)業(yè)勞動(dòng)供給，MT為實(shí)際農(nóng)業(yè)勞動(dòng)供給。LM0為潛在非農(nóng)業(yè)勞動(dòng)供給水平，這是因?yàn)檗r(nóng)業(yè)勞動(dòng)邊際產(chǎn)品低于城市勞動(dòng)工資率W0。所以LM有增大的趨勢(shì)，MT則有減少的趨勢(shì)。圖4-1時(shí)間分配行為分析三農(nóng)業(yè)技術(shù)水平提高與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出對(duì)時(shí)間配置的影響顯然，農(nóng)業(yè)技術(shù)水平提高會(huì)使得農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)可能性曲線向上擴(kuò)張，如圖4-2所示BEG曲線向上移動(dòng)。這時(shí)，應(yīng)分為兩種情況。（1）假設(shè)城市非農(nóng)工資率不變，同時(shí)我們假設(shè)W和W0已完全重合為W0，即第（1）種情況下的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)變化已達(dá)到均衡。此時(shí)W0平行移動(dòng)到W0′，從而使得農(nóng)業(yè)勞動(dòng)供給增加到M0′T，并且由于存在收入效應(yīng)使得閑暇的消費(fèi)增加到OL′，因此非農(nóng)勞動(dòng)供給必然減少到L′M0。當(dāng)然，一方面，非農(nóng)工資不變與農(nóng)業(yè)技術(shù)水平提高導(dǎo)致的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)邊際產(chǎn)品上升從而使得農(nóng)業(yè)勞動(dòng)供給增加，這一點(diǎn)并不會(huì)因?yàn)槭Ｓ鄤趧?dòng)力的存在而受到影響；另一方面，直觀上我們可以知道農(nóng)業(yè)技術(shù)水平提高將會(huì)增加農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，使農(nóng)業(yè)收益與非農(nóng)工資收入的差距縮小從而減少農(nóng)民工遷移的動(dòng)力。所以，實(shí)質(zhì)上農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步也會(huì)通過增加農(nóng)業(yè)產(chǎn)出來影響農(nóng)業(yè)勞動(dòng)時(shí)間。圖4-2農(nóng)業(yè)技術(shù)和農(nóng)業(yè)產(chǎn)出對(duì)勞動(dòng)時(shí)間配置的影響（2）假設(shè)非農(nóng)工資率上升，由W0變?yōu)閃0″，則此時(shí)W0是原來的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)邊際產(chǎn)品而且低于新的非農(nóng)工資率，所以就會(huì)出現(xiàn)第（1）種情況下的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)時(shí)間調(diào)整。四農(nóng)業(yè)資本增加的作用農(nóng)業(yè)資本的增加分兩種情形。（1）顯然，農(nóng)業(yè)資本的增加會(huì)擴(kuò)大農(nóng)民的勞作范圍，從而使其作用類似于農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步進(jìn)而會(huì)使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可能性曲線向外移動(dòng)，如圖4-2所示，這時(shí)如果假設(shè)其他條件不變，最優(yōu)生產(chǎn)點(diǎn)會(huì)由E點(diǎn)變?yōu)镋′點(diǎn)，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力由M0T增加到M0′T。這是農(nóng)業(yè)資本增加的收入效應(yīng)。（2）如圖4-3所示，若資本增加的同時(shí)城市（目標(biāo)就業(yè)市場）非農(nóng)工資率增加到W0″，假設(shè)W0″與生產(chǎn)可能性曲線相切點(diǎn)E″正好與原均衡點(diǎn)E有相同的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，則農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可能性曲線向外移動(dòng)，此時(shí)農(nóng)民將會(huì)產(chǎn)生資本替代勞動(dòng)的行為，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)時(shí)間將會(huì)移到原來M0T與最低農(nóng)業(yè)勞動(dòng)時(shí)間M0′T之間的某點(diǎn)（注意，圖中新的可能性曲線上假設(shè)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)時(shí)間不變則農(nóng)業(yè)勞動(dòng)邊際產(chǎn)品將會(huì)提高到W0′）。這是因?yàn)檗r(nóng)業(yè)資本的增加要求農(nóng)業(yè)產(chǎn)出必須不低于原來的產(chǎn)值，同時(shí)又要減少農(nóng)業(yè)勞動(dòng)時(shí)間增加非農(nóng)工作時(shí)間。這是農(nóng)業(yè)資本替代農(nóng)業(yè)勞動(dòng)的情況，不過這種替代效應(yīng)會(huì)隨著勞動(dòng)的減少而下降。圖4-3農(nóng)業(yè)機(jī)械動(dòng)力對(duì)勞動(dòng)時(shí)間配置的影響綜合這兩種效應(yīng)，若收入效應(yīng)大于替代效應(yīng)則農(nóng)業(yè)勞動(dòng)時(shí)間將會(huì)隨農(nóng)業(yè)資本增加而增加，否則將會(huì)隨著農(nóng)業(yè)資本增加而減少，我們將會(huì)在計(jì)量模型中來看總的效應(yīng)。五教育水平提高的影響教育水平提高的影響分為兩種情況。（1）教育水平提高使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可能性曲線向外擴(kuò)張，在城市勞動(dòng)工資率（與農(nóng)業(yè)勞動(dòng)邊際產(chǎn)品相等）和農(nóng)業(yè)勞動(dòng)投入量不變的情況下，W平行移動(dòng)到W′；同時(shí)教育水平提高會(huì)增加農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率從而提高農(nóng)業(yè)勞動(dòng)邊際產(chǎn)品（由W→W0），W0為農(nóng)業(yè)勞動(dòng)邊際產(chǎn)品。這樣，W0會(huì)逐漸調(diào)整到再次與W′重合的水平，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)供給會(huì)增加到M0T（MT→M0T）（見圖4-4）。圖4-4教育水平對(duì)勞動(dòng)配置時(shí)間的影響（2）與（1）相比，假設(shè)教育水平提高會(huì)同時(shí)提高農(nóng)業(yè)勞動(dòng)邊際產(chǎn)品（通過提高農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率）和城市勞動(dòng)工資率，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)邊際產(chǎn)品與城市勞動(dòng)工資率的比較就難以確定，此時(shí)的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)供給量與初始水平MT的大小關(guān)系難以確定。若城市勞動(dòng)工資率上升到新的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)邊際產(chǎn)品W0的右邊大于W0的某點(diǎn)，則會(huì)引起農(nóng)業(yè)勞動(dòng)時(shí)間向右邊調(diào)整從而減少農(nóng)業(yè)勞動(dòng)時(shí)間；若在W0的左邊則增加農(nóng)業(yè)勞動(dòng)時(shí)間。總之兩者最終必然會(huì)調(diào)整到相等的水平。不過，我們可以預(yù)期，由于整體教育水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，城市工資率會(huì)有一個(gè)領(lǐng)先增加的趨勢(shì)。這是因?yàn)槌鞘鞋F(xiàn)代產(chǎn)業(yè)部門工資上升推動(dòng)城市生活費(fèi)用上升從而引起城市傳統(tǒng)部門工資水平上升。至于劉易斯-費(fèi)-拉模型所論述的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率提高會(huì)推動(dòng)城市部門工資率上漲的理論在開放的發(fā)展中國家似乎未必成立，即使本國的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率提高使得本國農(nóng)業(yè)工資水平上升從而推動(dòng)本國農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格上漲，本國的工業(yè)原料完全可以通過進(jìn)口來替代本國價(jià)格較高的農(nóng)產(chǎn)品原料。這樣，城市工資率上升就會(huì)使得農(nóng)業(yè)勞動(dòng)邊際產(chǎn)品隨其增加（通過調(diào)整農(nóng)業(yè)勞動(dòng)時(shí)間），從而農(nóng)業(yè)勞動(dòng)供給量總體上會(huì)有減少的趨勢(shì)。這是本章下面計(jì)量模型部分所要分析的重點(diǎn)。在這里我們應(yīng)注意農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率與農(nóng)業(yè)勞動(dòng)邊際產(chǎn)品的區(qū)別。農(nóng)業(yè)勞動(dòng)邊際產(chǎn)品除了與前者有關(guān)之外，還與農(nóng)業(yè)勞動(dòng)時(shí)間（或農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力投入數(shù)量）直接相關(guān)，在前者不變的情況下，可通過調(diào)整農(nóng)業(yè)勞動(dòng)時(shí)間來改變農(nóng)業(yè)勞動(dòng)邊際產(chǎn)品。第三節(jié)模型設(shè)定與研究方法針對(duì)以上分析的理論模型我們?cè)O(shè)計(jì)一個(gè)計(jì)量模型來提供一定的實(shí)證依據(jù)。一變量的選擇及其相關(guān)關(guān)系正如本章的標(biāo)題，本章的分析重點(diǎn)是教育對(duì)于農(nóng)村勞動(dòng)力的釋放所起的作用，從而得知從農(nóng)村遷移到城市的農(nóng)村剩余勞動(dòng)力的供給作用。因此，我們可以選擇在農(nóng)村從業(yè)的勞動(dòng)力數(shù)量作為被解釋變量，而農(nóng)村勞動(dòng)力的受教育程度、農(nóng)業(yè)資本存量和農(nóng)業(yè)產(chǎn)出則作為解釋變量。受教育程度被普遍認(rèn)為是影響農(nóng)民決策行為的一個(gè)很重要的因素（Zhang，HuangandRozelle，2002；Zhao，1997，1999a，1999b；都陽，1999；朱農(nóng)，2002）。由于農(nóng)村勞動(dòng)力主要從事農(nóng)業(yè)勞動(dòng)，而且由于農(nóng)業(yè)機(jī)械是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的其中一個(gè)要素，所以農(nóng)業(yè)資本存量可作為一個(gè)解釋變量。最后，我們沿襲傳統(tǒng)理論的分析，包括劉易斯-費(fèi)-拉模型和托達(dá)羅模型的分析，農(nóng)村勞動(dòng)力遷移的一個(gè)重要?jiǎng)訖C(jī)是由于存在城鄉(xiāng)收入差距，不過我們這里不直接把收入差距作為解釋變量，而是把農(nóng)村農(nóng)業(yè)收入作為解釋變量。事實(shí)上，假設(shè)農(nóng)民遷移能夠得到的非農(nóng)工資不變[2]，則收入差距的影響完全轉(zhuǎn)化為農(nóng)業(yè)收入的影響。根據(jù)前文的理論分析，農(nóng)村勞動(dòng)力數(shù)量與勞動(dòng)力受教育程度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，即農(nóng)村勞動(dòng)力受教育程度越高則在農(nóng)村從業(yè)的勞動(dòng)力就越少，從而將會(huì)釋放出勞動(dòng)力遷往城市。一般而言，農(nóng)業(yè)資本存量與農(nóng)村勞動(dòng)力數(shù)量應(yīng)該呈弱正相關(guān)關(guān)系，因?yàn)檗r(nóng)業(yè)資本還會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力產(chǎn)生一種要素替代作用，因此勞動(dòng)力和農(nóng)業(yè)資本相結(jié)合的正相關(guān)關(guān)系不明顯，當(dāng)然具體情況我們還是要看計(jì)量分析結(jié)果。而農(nóng)業(yè)收入與被解釋變量也應(yīng)該是正相關(guān)關(guān)系，因?yàn)橐环矫孓r(nóng)業(yè)收入越高則城鄉(xiāng)收入差距越小從而遷移動(dòng)力也越小，使得在農(nóng)村就業(yè)的勞動(dòng)力數(shù)量增加，當(dāng)然另一方面也可以直接說農(nóng)業(yè)收入越高勞動(dòng)力越有動(dòng)力投入。二模型結(jié)構(gòu)形式的分析以往對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力或民工潮的研究，大多是農(nóng)村勞動(dòng)力向城市的遷移決策研究，采用的是微觀樣本的probit模型（Zhao，1999a，1999b；都陽，1999；朱農(nóng)，2002）。其中，都陽的研究和趙耀輝（Zhao，1999b）的研究還分析了教育對(duì)遷移決策的作用。這些模型分析的一個(gè)好處是可以發(fā)現(xiàn)哪些主要因素影響勞動(dòng)力從農(nóng)村遷移到城市的決策，但它們共同的缺點(diǎn)是我們無法知道這些因素影響一個(gè)國家總體的效果，也無法知道國家內(nèi)地區(qū)之間的差別所在，當(dāng)然更無法知道這些因素的影響效果是如何隨時(shí)間變化而變化的，因?yàn)樗鼈兊臉颖静杉窃谀骋粋€(gè)固定時(shí)間點(diǎn)。既然我們想知道各個(gè)時(shí)間點(diǎn)和各個(gè)地區(qū)的總體變化，那么我們就應(yīng)該選擇面板數(shù)據(jù)模型。我們選擇幾個(gè)有代表性的年份來采集各個(gè)地區(qū)所有變量的數(shù)據(jù)，包括30個(gè)省區(qū)市的。這樣我們固定時(shí)間不變，分析各個(gè)橫斷面（地區(qū)）差異變化，然后再看各個(gè)時(shí)間點(diǎn)的參數(shù)估計(jì)的變化。模型的數(shù)學(xué)形式，我們采用對(duì)數(shù)線性模型：lnL=β0+β1lnH+β2lnK+β3lnY[3]L、H、K、Y分別代表農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力數(shù)量、勞動(dòng)力受教育程度、農(nóng)業(yè)資本量和農(nóng)業(yè)產(chǎn)出。至于采用固定系數(shù)模型還是隨機(jī)系數(shù)效應(yīng)（random/variablecoefficients），我們認(rèn)為從時(shí)間的維度來看，中國農(nóng)村生產(chǎn)中L、H、K、Y的結(jié)合存在一個(gè)穩(wěn)定的系數(shù)均值β，這個(gè)系數(shù)均值使得在一定條件下產(chǎn)生最佳的要素組合。而每一年的系數(shù)值都是由這一年的具體條件決定的圍繞這個(gè)均值的隨機(jī)變量。因此我們采用隨機(jī)系數(shù)模型，這一點(diǎn)我們會(huì)在數(shù)據(jù)分析中來檢驗(yàn)。模型如下：Yi=Xiβ0+（Xivi+εi）=Xiβ0+wi，E［wi］=0，E［wiw′i］=σ2iΙ+XiTX′i=ΠiVi=σ2i（X′iXi）-1則：，b為各個(gè)個(gè)體OLS參數(shù)估計(jì)值?？ǚ浇y(tǒng)計(jì)量為：，為OLS估計(jì)值的加權(quán)平均值。每個(gè)個(gè)體的FGLS最佳線性預(yù)測值為：第四節(jié)數(shù)據(jù)與變量由于我們的計(jì)量分析是一種宏觀的計(jì)量分析，因此我們采用中國各種統(tǒng)計(jì)年鑒的數(shù)據(jù)，主要是《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》。從時(shí)間上來說，我們分別取1988年、1990年、1992年、1994年、1995年、1996年、1998年、2000年、2002年九年的數(shù)據(jù)，本打算從1985年開始隔1年取數(shù)據(jù)，但一方面從橫斷面看1985年沒有海南省的數(shù)據(jù)（海南省直到1988年才從廣東省分出去），只好從1988年開始；另一方面也考慮到1988年是中國改革的重點(diǎn)開始從農(nóng)村改革轉(zhuǎn)移到城市改革的年份。從橫斷面上來看，樣本包括30個(gè)省區(qū)市，但沒有包括1997年才設(shè)立的重慶市，而是將其包括在四川省的數(shù)據(jù)內(nèi)。[4]首先，被解釋變量1988年、1990年、1992年三年的數(shù)據(jù)我們?nèi)∽浴吨袊r(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》1989年、1991年和1993年中“各地區(qū)農(nóng)村勞動(dòng)力”下“鄉(xiāng)村勞動(dòng)力”這一項(xiàng)；1994～1998年數(shù)據(jù)則是取自相應(yīng)《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》里“各地區(qū)農(nóng)村勞動(dòng)力”下“鄉(xiāng)村實(shí)有勞動(dòng)力”這一項(xiàng)。而2000年和2002年的數(shù)據(jù)也是取自相應(yīng)年鑒中的“各地區(qū)鄉(xiāng)村從業(yè)人員”。這些數(shù)據(jù)被命名為labor1988等。再看解釋變量農(nóng)業(yè)資本量，所有年份的數(shù)據(jù)都是來自《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》的“各地區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力”下“農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力”；這些數(shù)據(jù)被命名為capital1988等。農(nóng)業(yè)產(chǎn)出1988年、1990年、1992年數(shù)據(jù)取自《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》1989、1991、1993年的“各地區(qū)農(nóng)林牧副漁業(yè)產(chǎn)值”下“農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值”一項(xiàng)；而1994～2002年也是《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》中相應(yīng)年份的“各地區(qū)農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值、增加值和中間消耗”下“總產(chǎn)值”一項(xiàng)。這些數(shù)據(jù)被命名為output1988等。以上統(tǒng)計(jì)量的口徑是一致的。農(nóng)村勞動(dòng)力受教育程度方面，我們先取《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》1989年和1991年的“各地區(qū)農(nóng)村勞動(dòng)力文化狀況”獲得1988年和1990年的數(shù)據(jù)；然后取《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》相應(yīng)年份的“各地區(qū)農(nóng)民家庭勞動(dòng)力文化狀況”得到1992～2002年的數(shù)據(jù)。所有這些關(guān)于勞動(dòng)力文化狀況的數(shù)據(jù)是一些各種文化程度所占的百分比，我們不能直接使用，必須轉(zhuǎn)化成具體的平均受教育年限。這些統(tǒng)計(jì)資料把文化狀況分為“不識(shí)字或識(shí)字很少”、“小學(xué)程度”、“初中程度”、“高中程度”、“中專程度”、“大專及大專以上”六個(gè)等級(jí)，我們分別給予2年、6年、9年、12年、13年、15年的相當(dāng)受教育年限。為什么“不識(shí)字或識(shí)字很少”不是0年而是2年呢？考慮到那些年紀(jì)較大的農(nóng)民即使沒有上過學(xué)經(jīng)過幾十年的勞作也積累了相當(dāng)?shù)慕?jīng)驗(yàn)，如果我們給予0年的受教育年限等于忽略了他們的作用，因此給予2年較為合理；另外，“中專程度”很多都是高中考上去讀的，所以只給予比高中多一年的相當(dāng)受教育年限，而“大專及大專以上”由于是高中考上讀三年（本科及以上的極少回到農(nóng)村因而忽略）所以給予15年的相當(dāng)受教育年限。這樣，我們就可以把這些年限乘以各自的百分比得到一個(gè)平均受教育年限，比方說2002年北京市農(nóng)村勞動(dòng)力平均受教育年限=（2×1.240000+6×10.56000+9×56.26000+12×19.26000+13×8.700000+15×3.990000）/100=9.762500。這是一個(gè)相當(dāng)高的受教育年限，是當(dāng)年全國最高的地區(qū)。每一年的原始數(shù)據(jù)經(jīng)過這種換算之后得到每一年各地區(qū)的平均受教育年限，命名為edu1988、edu1990等。另外，有些省區(qū)市的個(gè)別數(shù)據(jù)缺失，我們都把它歸于零；1997年后重慶和四川的數(shù)據(jù)則是兩者的簡單平均值。我們計(jì)算得到的農(nóng)村勞動(dòng)力平均受教育程度如表4-1所示。表4-1農(nóng)村勞動(dòng)力平均受教育程度情況從表4-1我們可以看出，我們國家每個(gè)地區(qū)農(nóng)村勞動(dòng)力的受教育水平是越來越高的。第五節(jié)實(shí)證結(jié)果與分析一隨機(jī)系數(shù)模型的檢驗(yàn)根據(jù)Swamy提出的隨機(jī)系數(shù)模型，在Eviews軟件下必須通過編程來實(shí)現(xiàn)。編程的思路是先對(duì)9個(gè)年份的子樣本分別進(jìn)行OLS估計(jì)得出9組相應(yīng)參數(shù)估計(jì)值，然后再求出加權(quán)平均值。這樣就可以求出Swamy（1971，參見Greene，2000）提出的卡方統(tǒng)計(jì)量。檢驗(yàn)方法有兩種。第一種方法為卡方統(tǒng)計(jì)量。我們可以看到這九年數(shù)據(jù)的分別單獨(dú)OLS估計(jì)都很顯著。[5]計(jì)算出的卡方值=139.4968，這個(gè)統(tǒng)計(jì)量的自由度=k（n-1）=4（9-1）=32，卡方分布32個(gè)自由度在5%顯著度的臨界值是46.1943，所以5%的顯著度下拒絕不同時(shí)期同參數(shù)（不變參數(shù)）的原假設(shè)，即模型應(yīng)該選擇隨機(jī)參數(shù)模型。第二種方法為F統(tǒng)計(jì)量。Johnston（1984，也可參見Hsiao，2002）證明，在滿足一定條件下，以上卡方檢驗(yàn)與對(duì)H0：β1=β2=…=βn檢驗(yàn)的F統(tǒng)計(jì)量是等價(jià)的。程序運(yùn)行得出F統(tǒng)計(jì)量=1.8778，在5%的顯著度下臨界值F［（T-1）（K+1），NT-T（K+1）］=F［116，150］=1.3305。[6]這樣，在5%顯著度下拒絕原假設(shè)，結(jié)論與第一種方法是一致的。二隨機(jī)參數(shù)模型的FGLS估計(jì)及其結(jié)果分析1.OLS的估計(jì)結(jié)果從圖4-5來看，三個(gè)解釋變量參數(shù)估計(jì)結(jié)果的符號(hào)與我們的理論預(yù)期是一致的，勞動(dòng)力受教育程度對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力數(shù)量是負(fù)的影響，即勞動(dòng)力平均受教育程度越高，投入到農(nóng)村農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的勞動(dòng)力越少，因此越可能把勞動(dòng)投入到城鎮(zhèn)的非農(nóng)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)中。農(nóng)業(yè)資本的總效應(yīng)是正的，這說明農(nóng)業(yè)資本的收入效應(yīng)大于替代效應(yīng)。農(nóng)業(yè)產(chǎn)出也是正的，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的正作用意味著農(nóng)業(yè)技術(shù)對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力投入的影響為正的。2.隨機(jī)系數(shù)模型的FGLS最佳預(yù)測值比較表4-2結(jié)果，顯然FGLS估計(jì)的精度提高了，因?yàn)樗袇?shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤都比單獨(dú)OLS估計(jì)的相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)誤小。表4-2只是9個(gè)年份隨機(jī)系數(shù)的均值，我們也能通過編程來獲得各個(gè)年份系數(shù)值的線性最佳預(yù)測值（Greene，2000），如表4-3所示。我們繪出參數(shù)估計(jì)的時(shí)間趨勢(shì)圖：由圖4-6與圖4-5的比較我們知道隨機(jī)系數(shù)模型的FGLS估計(jì)更能清楚地反映參數(shù)估計(jì)值的趨勢(shì)。受教育年限的估計(jì)參數(shù)值（絕對(duì)值），從1988年到2002年有一個(gè)先上升而后下降的趨勢(shì)，先是從1988年到1995年上升然后到2002年都是下降。這說明農(nóng)村勞動(dòng)力受教育年限對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力的最大釋放作用發(fā)生在1995年，而在此之后作用開始下降。我們的這個(gè)結(jié)果與Zhang，Huang和Rozelle的研究結(jié)果非常接近（Zhang，HuangandRozelle，2002）。這也完全符合中國在這個(gè)時(shí)間段經(jīng)濟(jì)改革過程的特點(diǎn)，即1988年中國經(jīng)過近10年的經(jīng)濟(jì)改革農(nóng)村開始釋放出大量的剩余勞動(dòng)力向城市遷移，再加上教育的發(fā)展也逐步開始推動(dòng)勞動(dòng)力的遷移；直到1995年左右（或20世紀(jì)90年代下半葉）中國經(jīng)濟(jì)改革出現(xiàn)了一個(gè)調(diào)整期，即教育發(fā)展的勞動(dòng)投入影響推動(dòng)作用達(dá)到頂峰并開始下降，見圖4-6（a）。從圖4-6（b）我們看到，農(nóng)業(yè)資本對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力數(shù)量雖然是正的關(guān)系，但影響作用越來越小。這是由于農(nóng)業(yè)資本替代勞動(dòng)的作用越來越大，但是還沒有大于它的收入效應(yīng)，因而其參數(shù)估計(jì)值還是正的。這一點(diǎn)很符合農(nóng)業(yè)機(jī)械在農(nóng)業(yè)耕作中的作用。圖4-6（c）顯示，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力數(shù)量的正向作用從1988年到2002年有一個(gè)緩慢上升的趨勢(shì)，這表明農(nóng)業(yè)收入的增加對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力向城市遷移的抑制作用越來越大，也是在1995、1996年達(dá)到最大，之后有一些下降，2000年又開始上升。這似乎印證了托達(dá)羅強(qiáng)調(diào)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的政策建議。[7]表4-2隨機(jī)系數(shù)模型的OLS回歸結(jié)果及FGLS總體均值圖4-5（a）1988～2002年log（EDU）系數(shù)（絕對(duì)值）變化（OLS）圖4-5（b）1988～2002年log（CAPITAL）系數(shù)變化（OLS）圖4-5（c）1988～2002年log（OUTPUT）系數(shù)變化（OLS）表4-3各個(gè)年份系數(shù)值的線性最佳預(yù)測值圖4-6（a）1988～2002年log（EDU）系數(shù)（絕對(duì)值）變化（FGLS）圖4-6（b）1988～2002年log（CAPITAL）系數(shù)變化（FGLS）圖4-6（c）1988～2002年log（OUTPUT）系數(shù)變化（FGLS）我們比較表4-3和表4-1的相應(yīng)年份的結(jié)果，F(xiàn)GLS的估計(jì)大部分比OLS估計(jì)更為精確，所有參數(shù)估計(jì)更精確一些。我們來分析表4-3和表4-2，所有解釋變量的參數(shù)估計(jì)完全符合我們的理論模型分析，即受教育年限與農(nóng)村勞動(dòng)力數(shù)量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系因而其參數(shù)為負(fù)，而其他解釋變量是正相關(guān)關(guān)系因而其參數(shù)是正的。三地區(qū)和教育水平作用的差別1.地區(qū)差別我們來看同一時(shí)間不同地區(qū)的差別是否存在，這在計(jì)量上我們主要通過同一時(shí)間不同個(gè)體（地區(qū)，這是本章的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)決定的）是否存在異方差來檢驗(yàn)。檢驗(yàn)方法包括兩步：第一步，每一個(gè)年份先以O(shè)LS估計(jì)并生產(chǎn)殘差系列；第二步，以這個(gè)殘差系列的平方作為被解釋變量對(duì)相應(yīng)年份的解釋元回歸，能得到可決系數(shù)R2，如果NR2>X20.95（K-1），則拒絕同方差的原假設(shè)，N為每一個(gè)OLS的觀察變量數(shù)，這里是30。按照這種方法，我們編一個(gè)小程序就可以實(shí)現(xiàn)（見表4-4）。表4-4地區(qū)異方差檢驗(yàn)所以每一個(gè)年份都不能拒絕同方差的原假設(shè)，即沒有異方差。這表明各地區(qū)之間的殘差在統(tǒng)計(jì)上并沒有表現(xiàn)出異質(zhì)性。這個(gè)檢驗(yàn)結(jié)果也支持了前面隨機(jī)系數(shù)模型的可行性。2.教育水平作用的差別孫志軍、杜育紅（2004）對(duì)農(nóng)村居民的研究表明，教育的邊際收益存在一個(gè)邊界點(diǎn)，在這個(gè)邊界點(diǎn)之前，教育對(duì)農(nóng)業(yè)收入有顯著的正向影響，而過了這個(gè)點(diǎn)之后，教育的作用逐漸降低。在這個(gè)研究結(jié)果啟發(fā)下，我們對(duì)每個(gè)年份的樣本做一個(gè)區(qū)域劃分：按教育對(duì)勞動(dòng)力吸納的作用來確定一個(gè)邊界點(diǎn)，平均教育水平大于這個(gè)邊界點(diǎn)的地區(qū)為一個(gè)區(qū)域，小于或等于這個(gè)邊界點(diǎn)的為另外一個(gè)區(qū)域。然后對(duì)這兩個(gè)子樣本分別進(jìn)行OLS估計(jì)，看教育參數(shù)的變化情況。我們先以2000年為例說明這種方法。首先看2000年各省區(qū)市勞動(dòng)力與教育水平之間關(guān)系的散點(diǎn)圖：這是包含勞動(dòng)力對(duì)教育水平二次方程簡單回歸的散點(diǎn)圖。圖4-72000年各省區(qū)勞動(dòng)力與教育水平之間關(guān)系的散點(diǎn)示意我們可以看到教育的分界點(diǎn)為7.78左右。我們接著把2000年的樣本分為兩個(gè)子樣本：教育水平大于7.78的為一個(gè)子樣本，剩下的為另一個(gè)子樣本。之后對(duì)這兩個(gè)子樣本分別進(jìn)行回歸得到以下結(jié)果（見表4-5）。表4-5Subsample1：ifedu2000＞7.78Subsample2：ifedu2000≤7.78從表4-5我們看出，在較高教育水平的子樣本中，所有參數(shù)估計(jì)較為顯著，更重要的是教育的估計(jì)參數(shù)要遠(yuǎn)大于低教育水平的子樣本。同時(shí)在兩個(gè)子樣本教育參數(shù)估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤幾乎一樣，這證明了教育參數(shù)估計(jì)在兩個(gè)子樣本上的差別完全來源于各自參數(shù)估計(jì)值的大小。換言之，低教育水平子樣本的教育估計(jì)參數(shù)之所以不顯著是因?yàn)槠鋮?shù)估計(jì)值太小。按照這種方法我們分別對(duì)其他年份進(jìn)行估計(jì)得到以下結(jié)果。從表4-6我們可以看出經(jīng)過截段的這些子樣本的估計(jì)值中，教育變量的估計(jì)值仍然是在1995年達(dá)到最大值（絕對(duì)值）4.85，這個(gè)估計(jì)