[摘要] 为增进人力资本的积累,我国高等学校从1999年开始实施大规模的扩招。针对高等教育普及化对劳动者人力资本投入的影响,以及此种影响如何随人力资本积累正外部性的强弱而变化的研究表明,用人单位的不同工资制度带来“预期效应”,使得劳动者在高等教育普及之后,能够最优地选择受教育期间的人力资本积累水平。当劳动者面对未来用人单位“多劳多得”的工资制度时,更有激励利用高等教育扩张的机会来提高自身的人力资本,教育的正外部性得以内化。而当劳动者面对未来用人单位“平均化”的工资制度时,其增加的人力资本对社会总生产力有贡献,但收益却被群体均分。此时,人力资本积累的正外部性过强,能力较高的劳动者通过受教育来进一步提高自身能力的激励反而减弱。因此,应该从政策层面降低高等教育的正外部性造成的效率损失,最大限度地调动劳动者积极性。
[关键词] 高等教育普及化;教育信号模型;激励机制;工资溢价
一、引言
从“高校招聘辅导员要求博士文凭”到“研究生送快递”,再到“大学生竞争保姆职位”,我国劳动力市场中的平均受教育年限逐年上升①2017年9月28日,教育部发展规划司司长刘昌亚在教育部新闻发布会上介绍,我国新增劳动力平均受教育年限已超过13.3年。,也促使绝大多数用人单位的入门门槛水涨船高。这一现实背后是我国高等教育自1999年开始的大扩招。高等教育毛入学率从1998年的9.76%上升到2002年的15%、2010年的26.5%,并在2019年超过50%,标志着高等教育普及化的到来。同时,在2009年全球金融风暴的背景下,教育部开始调节研究生招生比例,研究生录取人数从2008年的38.6万人上升到2019年的72万人。②数据来源于相关年份《中国教育统计年鉴》。受经济运行态势影响,2020年研究生招生规模将比上年增加18.9万人,同比增长23.42%。高等教育扩招带来了劳动力市场整体学历的提升,也从直观上引发了“文凭贬值”“教育资源浪费”等诟病。大学毕业生平均能力下降、劳动参与率下降,同时失业率上升。①吴要武、赵泉:《高校扩招与大学毕业生就业》,载《经济研究》,2010(9);邢春冰、李实:《扩招“大跃进”、教育机会与大学毕业生就业》,载《经济学(季刊)》,2011(4)。高等教育扩招对增进人力资本积累的积极效应不容忽视。具有现实意义的问题是,扩招和就业市场的形势是如何共同影响劳动者自身受教育水平选择的? 用人单位的不同类型工资激励制度又对劳动者的受教育选择和人力资本积累产生怎样的影响?
关于高等教育机会对劳动力市场中工资和个人福利的影响,自20世纪70年代起国内外学者就展开了广泛的讨论。其中最为著名的理论框架是Spence的“教育信号模型”,即通过一个不完全信息下的劳动力市场博弈模型,提出教育可以作为表达劳动者实际能力的“信号”,从而解决由信息不对称所带来的逆向选择问题。这一模型存在多个完美贝叶斯均衡,其中绝大多数都存在着“过度教育”的现象:高能力的劳动者选择更高的教育程度以将自己与低能力劳动者区分开,而雇主亦相信只有当教育程度达到这一高水平时才值得支付相应的工资。在高等教育普及化的背景下,均衡的这种“自我实现”性质,使得雇主对于劳动者能力的预期降低,高能力劳动者需要选择更高的学历水平以区分于低能力劳动者。Spence模型的问题在于高等教育对于提高劳动者个人能力、提高社会生产力具有积极的作用,而不仅仅是解决逆向选择问题的“信号”。②Spence,Michael.“Signaling in Retrospect and the Informational Structure of Markets”.The American Economic Review,2002,92(3):434459;唐可月、张凤林:《高校扩招引发教育信号贬值的机理分析》,载《财经问题研究》,2007(3)。但是,后续加入了教育“生产力特性”的拓展模型仍然无法解释为什么在非国有单位、外企或私营等就业部门当中,高等教育扩招所带来的大学毕业生的工资溢价更高。③姚先国、方昕、钱雪亚:《高校扩招对大学毕业生工资的干预效应》,载《人口与经济》,2014(1);彭树宏:《中国大学教育溢价的倒U型演化特征:基于CHIP1988—2013的证据》,载《南方经济》,2017(11);欧阳任飞、孟大虎、杨娟:《高等教育扩展与大学生性别工资差距的演变——基于CHIPs数据的经验研究》,载《清华大学教育研究》,2017(3)。
针对高等教育扩招之后劳动力市场发生的变化,我们通过构建一个劳动者能力连续分布、引入人力资本积累正外部性的信息经济学模型,来探究其背后的经济和制度原因。如前所述,现代微观经济学关于教育对劳动力市场影响的研究主要以信号理论为分析框架,并围绕教育对社会生产力的正向作用进行了拓展。然而,现有文献对教育的“生产力特性”的讨论并未能与其“正外部性”有机结合。教育具有正外部性,劳动者个人技能对于社会生产力有溢出效应,是决策部门在政策层面支持高等教育普及化的一个重要原因。而正是因为这种正外部性的存在,才可能由于劳动者个人的最优选择,造成整体范围内的效率损失。在某些特定的薪酬制度安排下,个人教育投入增加所带来的生产力收益也将惠及他人,但教育投入的成本却全部由个人承担。因此,劳动者对于市场中工作性质、薪酬制度的预期是决定其在受教育阶段的实际投入水平和人力资本积累的重要因素。
在分析高等教育扩招与社会人力资本积累的关系时,本文的视角是区分不同的工资激励机制,具体考察劳动者未来面临的薪酬制度如何影响其在前期的教育选择。不同的薪酬制度给劳动者带来不同的预期,从而影响其在受教育过程中选择的投入水平。在“按劳分配、多劳多得”的薪酬制度下,每位劳动者将得到与其个人生产力水平相对应的工资收入。劳动者预期将进入此类就业部门时,会充分利用扩招带来的教育资源增进人力资本积累,以享受到自身教育程度提高所带来的生产力提高。这在一定程度上解释了外企和私营部门中大学文凭所获得的更高的工资溢价。而在“平均化”的薪酬制度下,劳动者得到其所在工作群体的平均工资。个人增加的人力资本对群体的生产力有贡献,但带来的收益却有较大部分被群体内其他劳动者均分。此时,劳动者在受教育阶段增加教育投入而带来的生产力提高具有正外部性,其工作部门的人数越多,这种正外部性就越强。因此,相比于“按劳分配、多劳多得”的薪酬制度,“平均化”的薪酬制度下均衡的教育投入水平有所下降。此时扩招使得持有高等教育文凭的劳动者数量增加,教育投入的正外部性也更强,个人增加人力资本积累的意愿也更弱。
本文的理论创新点在于强调高等教育的正外部性,并且考察不同的薪酬制度下这种正外部性对个人教育投入以及社会生产力的影响。高等教育的扩张是否能够增加全社会的人力资本存量,是否对生产力有积极的贡献,取决于未来用人单位的工资激励机制。已有的博弈论理论在讨论高等教育扩招时,或是利用传统的教育信号模型得出“过度教育”的结论,或是通过引入教育的“生产力特性”得出“信号效应削弱”的结论。本文通过对“按劳分配、多劳多得”和“平均化”工资制度的比较,指出在后一种制度下,个人教育投入的正外部性随劳动者群体的扩大而增强,这一点是已有的理论文献未曾关注的。正是由于这种正外部性,劳动者在受教育阶段选择教育投入程度时,面临着两难困境,即增加自身人力资本的收益被所在的劳动者群体共同享受,而成本却完全由个人承担。能力较高的劳动者通过教育来进一步提升自身人力资本的激励减弱,但与此同时,不具有高等教育文凭的劳动者提升自身人力资本的激励增强。因此,在政策设计层面要遵循市场经济规律,唯有采用恰当的工资激励制度,才可能通过高等教育普及化来促进社会生产力的提高和经济效率的改善。
本文的结构安排如下:第二部分回顾文献;第三部分建立了一个不完全信息序贯博弈的理论模型,刻画劳动者在接受教育和进入劳动力市场、雇主在市场中的招聘这个动态过程中的策略选择;第四部分讨论了“按劳分配、多劳多得”和“平均化”的薪酬制度下劳动者的教育水平选择,以及其对应的市场效率;第五部分总结全文并提出政策建议。
二、文献综述:教育扩张、工资溢价与劳动者福利
长期以来,国内外学者一直在讨论教育扩张及其对工资溢价和社会不平等的影响。我国的高等教育扩招政策开始于20世纪90年代末,并被认为是一项能提供更多教育机会的福利政策。有证据表明,尽管大学生在劳动力市场上的供给大幅增加,大学生与非大学生间的工资差距也扩大了①徐舒:《劳动力市场歧视与高校扩招的影响——基于信号博弈模型的结构估计》,载《经济学(季刊)》,2010 (4);姚先国、方昕、钱雪亚:《高校扩招后教育回报率和就业率的变动研究》,载《中国经济问题》,2013(2)。,但在通常情况下,受教育劳动者的供给增加将压低技术型劳动力价格,从而缩小这两类劳动者之间的工资差距。由此引发了一个问题:如何解释高校扩招后工资差距的扩大?
关于教育如何导致受教育与未受教育劳动者之间工资差异的争论由来已久,最主要的两个理论是Spence提出的信号理论及Schultz开创的人力资本理论。后者认为教育直接提高了劳动者的生产力②Schultz,Theodore W.“Investment in Human Capital”.The American Economic Review,1961,51(1):117.;而前者则认为教育本身对生产力没有影响,但提供了一种区分高能力劳动者和低能力劳动者的良好机制③Spence,Michael.“Job Market Signaling”.Quarterly Journal of Economics,1973,87(3):355374.。根据信号理论,由于学习成本的差异,劳动者通过选择攻读大学学位向雇主表明他们的高能力。
相关实证研究结果高度依赖于具体情况。Kroch和Sjoblom 以个人受教育年限和受教育程度等级作为代理变量,分别估计人力资本和信号对收入的影响,发现人力资本是影响教育回报的主要因素,支持了纯人力资本模式。④Kroch,Eugene A.and Kriss Sjoblom.“Schooling as Human Capital or a Signal:Some Evidence”.Journal of Human Resources,1994,29(1):156 180.Chatterji、Seaman和Singell Jr.指出这种方法的局限性:无法区分个人需要提供信号的情况。他们提供了一个新的指标以直接测量所需信号和必要信号之间的差异,得到了支持信号模型的结果。①Chatterji,Monojit,Paul T.Seaman,and Larry D.Singell Jr.“A Test of the Signaling Hypothesis”.Oxford Economic Papers,2003,55(2):191-215.Riley基于之前以教育作为信号的实验,发现信息在某些职业中比在其他职业中更为重要,证明工作类型是检验这两种理论的显著因素。②Riley,John G.“Testing the Educational Screening Hypothesis”.Journal of Political Economy,1979,87 (5):227-252.另外,Bedard利用20世纪60年代和70年代的NLSM 和NLSYW 教育数据,得出与人力资本理论不同但支持信号假说的结果。③Bedard,Kelly.“Human Capital versus Signaling Models:University Access and High School Dropouts”.Journal of Political Economy,2001,109(4):749775.此外,还有许多研究结果也支持信号理论而反对人力资本理论。④Taubman,Paul J.,and Terence J.Wales.“Higher Education,Mental Ability,and Screening”.Journal of Political Economy,1973,81(1):2855;Lang,Kevin,and David Kropp.“Human Capital versus Sorting:The Effects of Compulsory Attendance Laws”.Quarterly Journal of Economics,1986,101:609624.这两种理论模型被最近的一些文献纳入一个结构模型。Fang提出了一个包含教育投资和工资提供选择的模型,用以估计人力资本改善和能力信号对工资溢价的影响。⑤Fang,Hanming.“Disentangling the College Wage Premium:Estimating a Model with Endogenous Education Choices”.International Economic Review,2006,47(4):1151-1185.
20世纪80年代以来,美国高等教育迅速发展,高校毕业生的工资待遇大幅提高。⑥Ge,Suqin,and Hans Haller.“Job Market Signaling and Returns to Education”.Southern Economic Journal,2018,84(3):734-741.对这一现象有四种解释,最流行的是技能偏向型技术进步(SBTC)。高校扩招大幅度增加了技术工人的供给,从而促进了技术型产业的发展。⑦Acemoglu,Daron.“Technical Change,Inequality,and the Labor Market”.Journal of Economic Literature,2002,40(1):7-72.
此外,Card和Dinardo认为技术进步同时改变了劳动力市场组织和工资结构⑧Acemoglu,Daron.“Technical Change,Inequality,and the Labor Market”.Journal of Economic Literature,2002,40(1):7-72;Katz,Lawrence F.,and Kevin M.Murphy.“Changes in Relative Wages,1963-1987:Supply and Demand Factors”.Quarterly Journal of Economics,1992,107(1):35-78.,但未能解释20世纪90年代的工资稳定以及在性别和种族等方面存在的工资不平等问题。尽管这种解释在特殊情况下会受到质疑,但它与人力资本理论的结果一致。⑨Card,David,and John E.Dinardo.“Skill Biased Technological Change and Rising Wage Inequality:Some Problems and Puzzles”.Journal of Labor Economics,2002,20(4):733-783.Hendricks和Schoellman的研究发现,能力差距可以解释近几年一半的教育工资溢价,也可以完全解释20世纪早期和中期的工资溢价。⑩Hendricks,Lutz,and Todd Schoellman.“Student Abilities during the Expansion of US Education”.Journal of Monetary Economics,2014,63:1936.
另一种解释是统计歧视和信号模型。徐舒认为SBTC不适用于中国的情况,而给出另一种解释:在信息不对称的情况下,高校扩招可能会加剧市场对非大学毕业生的歧视,从而扩大他们与大学毕业生之间的收入差距。⑪徐舒:《劳动力市场歧视与高校扩招的影响——基于信号博弈模型的结构估计》,载《经济学(季刊)》,2010(4)。 徐舒的研究没有详细地证明这一观点,但这种方法是有效的,并长期被用于关于种族工资不平等的研究中。⑫Moro,Andrea.“The Effect of Statistical Discrimination on Black-White Wage Inequality:Estimating a Model with Multiple Equilibria”.International Economic Review,2003,44(2):467 500.
Hendel、Shapiro和Willen更加关注经济援助政策的影响。结合信用约束与教育信号机制,他们认为:当政策使高等教育更容易被负担得起时,能力强但财力低的学生就可以上大学,而只剩低能力者不会接受教育。这使得未受教育群体的平均能力更低,收入差距增大。①Hendel,Igal,Joel Shapiro,and Paul Willen.“Educational Opportunity and Income Inequality”.Journal of Public Economics,2005,89,(5):841-870.
上述理论均忽视了扩大高等教育规模对教育投入选择的影响。本文由此出发,采用改进的信号模型进行研究,使用不同的招生名额来反映政策变化。劳动者能否入学由教育投入和名额决定。个人能否入学决定了雇主对其能力的期望,从而影响企业的工资提供及劳动者的教育投资。
在此,我们简要总结均衡选择的相关文献,以说明本文模型设定的合理性。首先,本文使用信号模型而非信息甄别模型。在信号模型中,劳动者决定是否接受教育或者受教育水平(劳动者先行),然后公司相应地提供工资;在信息甄别模型中,公司分别公布为受教育和未受教育者开出的工资(公司先行),然后由劳动者决定教育投资。Kubler、Muller和Normann发现,信号博弈在实际中的结果更加分散,劳动者更有可能对教育投资做出不同选择。②Kubler,Dorothea,Wieland Muller and Hans-Theo Normann.“Job-Market Signaling and Screening:An Experimental Comparison”.Games and Economic Behavior,2008,64(1):219-236.本文旨在对比不同能力的劳动者的选择,因此采用信号模型更加合适。其次,本文对信号模型进行了具有实质意义的拓展。已有的理论文献对高等教育扩招的讨论主要分为两类:一类直接应用Spence的基本分析工具来考察高等教育扩招对大学生就业的影响③余华义、陈东:《高校扩招、毕业生就业难与“人才高消费”》,载《社会科学研究》,2006(3);谷宏伟:《高等教育扩张与教育投资过度:基于信号理论的视角》,载《财经问题研究》,2009(9)。,以及劳动力市场分割对扩招后大学生和非大学生工资与福利的影响④马颖、秦永:《高校扩招背景下大学毕业生就业的经济学分析》,载《当代经济科学》,2008(2);杨金阳、周应恒、严斌剑:《劳动力市场分割、保留工资与“知识失业”》,载《人口学刊》,2014(5)。。另一类运用Spence所讨论的模型拓展,考虑高等教育除信号作用之外也具有“生产力特性”,探讨拓展模型中均衡的性质。⑤唐可月、张凤林:《高校扩招后果的经济学分析——基于劳动市场信号发送理论的研究》,载《财经研究》,2006 (3);唐可月、张凤林:《高校扩招引发教育信号贬值的机理分析》,载《财经问题研究》,2007(3)。不同于已有模型对于信号模型的直接运用,本文的模型将劳动力就业后的工资激励制度也纳入序贯博弈的分析框架中,着重强调在不同的工资制度下教育的正外部性如何影响劳动者的教育选择。不同于已有模型主要关注劳动力的就业与“知识失业”这一现象,本文关注在正外部性影响下劳动者的人力资本积累及其对社会生产力的贡献,力图更为全面地反映我国劳动力市场的现实状况。
三、基本模型
我们考察如下的劳动力市场情形:在市场上有n 名劳动者和M 家雇主。每位劳动者的能力类型记为θ,服从均匀分布θ~U [0,1]。随机变量θ的实现值是每位劳动者的私人信息,仅有劳动者本人可以观测到。不同劳动者的能力类型之间独立同分布。M 家雇主是同质的,在劳动力市场中是完全竞争关系。
劳动者接受教育和求职的过程分为以下六个阶段进行:(1)机会随机产生能力类型θ∈[0,1]的实现值,成为相应劳动者的私人信息。(2)教育主管部门公布文凭发放率α∈(0,1),即在所有劳动者中有多大比例能够取得高等教育文凭。(3)每位劳动者选择一个努力程度e∈R+∪{0},作为其在个人教育上的投入。能力类型为θ的劳动者选择努力程度e会产生成本c(e,θ)和生产力水平π(e,θ),均为关于e和θ的可微函数。关于这两个函数的性质我们将在后文详细讨论。(4)教育主管部门将劳动者根据其个人教育的投入水平进行排名,排名最高的α比例的劳动者将取得高等教育文凭,用d i=1(d i=0)表示劳动者i有(或者没有)取得文凭。(5)劳动力市场上的雇主们观察到求职劳动者的文凭取得情况,并提供相应的工资合同,其中细化工资的核算标准,记为函数w(·)。(6)劳动者选择是否接受以及接受哪一家雇主的工资合同。如果多家雇主提供的合同完全相同,那么劳动者将在这些雇主之间随机选择一家。以上所述的劳动力市场分阶段模型的时间轴如图1所示。
图1 劳动力市场序贯博弈的时间轴
在现实经济中,劳动者在教育上的投入能够增加个人的人力资本积累,从而促进生产力的提高。这样的人力资本增加往往是连续的,比如多修读的科目、多掌握的技术、多参加的实践活动,因此我们用连续变量e来刻画。不同劳动者的能力水平差异也是连续的,因此我们将传统模型中的二元能力类型假设拓展到能力类型连续分布的情形。这一设定与Spence、Ge和Haller的模型扩展是一致的。①Spence,Michael.“Signaling in Retrospect and the Informational Structure of Markets”.The American Economic Review,2002,92(3):434459;Ge,Suqin,and Hans Haller.“Job Market Signaling and Returns to Education”.Southern Economic Journal,2018,84(3):734 741.
对于能力高低不同的劳动者来说,同样的努力程度带来的生产力提高往往不同。类似地,通过教育投入增加人力资本也会给个人带来成本,能力类型不同的劳动者面临的边际成本也不同。这些成本包括:受教育期间直接付出的物质代价、所牺牲的闲暇以及未从事其他工作所产生的机会成本。我们对生产力函数π(e,θ)和成本函数c(e,θ)的性质做如下假设:
假设一 生产力函数π(e,θ)对于劳动者努力程度e和能力类型θ的一阶和二阶偏导满足:
命题五 当文凭发放率α上升时,对于“有文凭群体”的劳动者,每个能力类型θ所对应的均衡教育投入(θ)都下降,群体劳动者工资w H 下降;对于“无文凭群体”的劳动者,每个能力类型θ所对应的均衡教育投入(θ)都上升,对群体劳动者工资w L 的影响不确定。
命题五说明高校扩招(α上升)对于两群体劳动者教育投入选择的影响是不同的。(1)对“有文凭群体”而言,扩招使得这一群体加入了能力类型低、原先处于“无文凭群体”的劳动者。群体劳动者的工资收入将受到平均生产力下降和人数增多的双重影响。这使得人力资本积累的正外部性凸显,因此“有文凭群体”内的劳动者对教育阶段选择的人力资本投入减小,从而造成生产力水平下降,群体工资w H 也随之下降。(2)对“无文凭群体”而言,高校扩招使得这一群体减少了原先能力类型最高的一部分劳动者。但与此同时,群体的人数减少了,由人力资本提高带来的生产力上升将更多地被劳动者以个人工资收入增加的形式获得。因此,扩招使得“无文凭群体”的正外部性减小,劳动者在教育阶段反而更有激励增加对人力资本的投入。人力资本水平提高为生产力水平带来正面效应,能力最高的劳动者的离开对生产力水平造成负面效应,两种效应叠加使得该群体的工资变化方向不定。当正面效应大于负面效应时,“无文凭群体”的劳动者工资w L 将上升。
类似于第一种均衡的分析,命题七描述了比较静态分析的结果,即教育投入水平e*(θ)是如何随文凭发放率α的变化而变化的。
命题七 当文凭发放率α 上升时,对于“有文凭群体”的劳动者,能力类型θt+1,…,θn 所对应的均衡教育投入(θ)都下降,能力类型θk+1,…,θt 所对应的教育投入水平^e 的变化不确定,群体劳动者工资w H 下降;对于“无文凭群体”的劳动者,每个能力类型θ所对应的均衡教育投入(θ)上升,对群体劳动者工资w L 的影响不确定。
图2展示了当劳动力人数有限时,模型中的两类完美贝叶斯均衡中劳动者的教育水平选择e*(θ)。其中,左图对应当条件(1.1)得到满足时的第一类均衡,其中无文凭劳动者和有文凭劳动者所选择的教育水平(θ)和(θ)分别是能力类型θ的连续可微函数。右图对应当条件(1.1)不满足时的第二类均衡,其中无文凭劳动者选择的教育水平(θ)是能力类型θ 的连续可微函数,而有文凭劳动者选择的教育水平e*H=max{(θ),^e}为图中所示的连续折点函数。
图2 劳动力人数为有限时市场中的两类均衡
2.市场上劳动者人数n→∞的情形
考虑市场上的劳动者数量众多,即n→∞的情形。在观察到劳动者的高等教育文凭情况后,每个雇主分别针对“有文凭群体”和“无文凭群体”给出平均制的工资合同,分别记为w H =和此时,由于劳动者人数趋向于无穷多,因此有n H →∞,n L→∞,劳动者增加人力资本积累能带给自己的边际工资趋近于零。任何个人都无法通过改变其教育投入,对其所在群体的平均生产力水平产生影响。下面将分几步证明,在完美贝叶斯均衡中,每位劳动者都会采取如下形式的界限点均衡策略来选择其最优教育投入水平: