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題記：2023年10月14日，“北大國發(fā)院MBA講壇”特邀北大博雅特聘教授、國發(fā)院黨委書記兼學(xué)術(shù)委員會(huì)主任、健康老齡與發(fā)展研究中心主任，教育部長江學(xué)者特聘教授雷曉燕做主旨演講。本文根據(jù)演講內(nèi)容整理。

今天與大家分享的主題是“教育、人力資本與長期發(fā)展”。最近，諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主克勞迪婭·戈?duì)柖〕蔀閭涫荜P(guān)注的人物，她是一位女性勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)家，這次憑借在教育領(lǐng)域的研究而獲獎(jiǎng)。我們的研究領(lǐng)域有不少相近之處。

今天主要講如下幾個(gè)部分：

1. 關(guān)于教育和經(jīng)濟(jì)的幾個(gè)典型事實(shí)；

2. 從研究模型的角度探討教育的作用，教育回報(bào)的評(píng)估；

3. 2023年度諾獎(jiǎng)得主戈?duì)柖≡谘芯恐刑岬降慕逃c技術(shù)競賽問題；

4. 對(duì)中美教育比較的觀察和思考。

關(guān)于教育和經(jīng)濟(jì)的典型事實(shí)

首先要明確三組關(guān)系：教育與勞動(dòng)力參與之間存在正相關(guān)關(guān)系，即受教育程度越高的人越有可能參與工作；教育與失業(yè)率存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，即受教育程度越高的人失業(yè)的可能性越低；教育與收入之間也存在正相關(guān)關(guān)系，即受教育程度越高的人收入越高。

根據(jù)對(duì)北大CFPS（中國家庭追蹤調(diào)查）2014-2020年四期數(shù)據(jù)的觀察，我們發(fā)現(xiàn)，受教育程度為大專及以上的人群相比于高中、初中和小學(xué)及以下的人群，其收入水平明顯較高。隨著時(shí)間的推移，不同教育水平人群的收入都有所增長，但相互之間的收入差距非常明顯，特別是大專及以上教育水平的人群與其他教育水平的人群之間的收入差距最大。

從模型角度探討教育的作用

在解釋教育與收入之間的關(guān)系時(shí)，有一個(gè)經(jīng)典的模型被稱為“信號(hào)模型”。該模型認(rèn)為，教育并沒有直接提高生產(chǎn)力，而是起到篩選人才的作用。例如，考上大學(xué)的人本身就是能力更強(qiáng)的人。他們并不是通過讀大學(xué)提高了自身能力，而是他們本身就具備較高的能力，高考只是把他們從人群中篩選出來。能夠考上名牌大學(xué)的人可能具備更高的能力。

信號(hào)模型認(rèn)為教育的效應(yīng)可以被形象地描述為“羊皮效應(yīng)”，這個(gè)比喻源自最初學(xué)位證書是用羊皮制作的?！把蚱ば?yīng)”指擁有學(xué)位證書可以向企業(yè)傳遞一個(gè)信息，即持有該學(xué)位的人具備較高的能力。學(xué)位起到了篩選人才或提供資格認(rèn)證的作用?！把蚱ば?yīng)”的存在基于信息不對(duì)稱：因?yàn)槠髽I(yè)往往無法準(zhǔn)確評(píng)估一個(gè)人的生產(chǎn)能力，因此需要依賴第三方的資格證明來輔助判斷。考學(xué)就成了重要的篩選。

如果教育只具有信號(hào)功能，那么投資教育并沒有提高整體的社會(huì)效益（除非能夠提高人與工作之間的匹配度以提高生產(chǎn)效率）。

人力資本模型則認(rèn)為教育可以通過提升人力資本來提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。通過提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，個(gè)體能夠創(chuàng)造更多的價(jià)值，從而獲得更高的收入。人力資本模型有一些基本結(jié)論：教育年限與收入之間存在正相關(guān)關(guān)系，即教育年限越高，收入越高。然而，隨著教育年限的增加，收入的增長速度會(huì)下降。當(dāng)勞動(dòng)力的教育程度較低時(shí)，增加一年的教育會(huì)顯著提升工資水平；但當(dāng)勞動(dòng)力的教育程度已經(jīng)相對(duì)較高時(shí)，再增加一年的教育對(duì)工資提升的幅度就不再顯著。

依據(jù)教育的人力資本模型可以進(jìn)一步推出一些擴(kuò)展結(jié)論：

1. 投資教育可以顯著提高社會(huì)效益，因?yàn)榻逃軌蛱嵘齽趧?dòng)生產(chǎn)率。

2. 欠發(fā)達(dá)地區(qū)教育程度較低和較高群體之間的收入差距大于發(fā)達(dá)地區(qū)。隨著教育程度的提升，工資差距雖然存在，但會(huì)縮小。在貧窮地區(qū)，增加一單位的教育可以帶來較大的工資提升，導(dǎo)致教育程度高低之間的收入差距較大。因此，在欠發(fā)達(dá)地區(qū)，教育回報(bào)相對(duì)更高。

3. 在欠發(fā)達(dá)地區(qū)增加對(duì)教育的投資，包括學(xué)校建設(shè)和培訓(xùn)等，投資回報(bào)率較高。在貧困地區(qū)或國家，投資教育是非常有效的扶貧手段。通過在貧困地區(qū)提供教育，可以大大改善當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)狀況。當(dāng)然，直接為貧困地區(qū)的孩子提供教育，比進(jìn)行再分配也能更加精準(zhǔn)進(jìn)行扶貧。

從美國的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)來看，當(dāng)在黑人生活區(qū)修建更多的學(xué)校時(shí)，會(huì)明顯地縮小黑人和白人之間的收入差距。

如何評(píng)估教育回報(bào)

教育回報(bào)的評(píng)估方法是一個(gè)被學(xué)術(shù)界廣泛討論的話題，去年三位諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主的貢獻(xiàn)主要在這些方法方面。今年的諾獎(jiǎng)主要在于研究的問題，戈?duì)柖〉难芯可婕皠趧?dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)中的教育、歷史和性別等領(lǐng)域。

教育程度與收入之間的正相關(guān)關(guān)系并不能簡單地歸因?yàn)橐蚬P(guān)系。如前所述，高教育程度的人薪資較高可能僅僅是因?yàn)榻逃潭雀叩娜吮旧砭途邆漭^高的能力。因此，我們不能僅僅根據(jù)相關(guān)性就認(rèn)為教育對(duì)提高人力資本有益而大量投資教育。

在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，有多種方法可以消除不可觀測的能力水平對(duì)結(jié)果的偏誤。其中一種方法是隨機(jī)實(shí)驗(yàn)。類似于疫苗實(shí)驗(yàn)的思路，研究對(duì)象被隨機(jī)分為兩組，一組接受教育，另一組不接受教育，然后觀察他們之后的工作和收入差異。盡管教育對(duì)個(gè)人的影響是長期的，難以進(jìn)行完全的隨機(jī)實(shí)驗(yàn)，但在政府實(shí)施的教育扶貧項(xiàng)目中可以進(jìn)行隨機(jī)實(shí)驗(yàn)。例如，在兩個(gè)地區(qū)選擇能力水平相近的人進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，其中一個(gè)地區(qū)實(shí)施教育項(xiàng)目，另一個(gè)地區(qū)不實(shí)施，這可以確保被選中的人群在能力水平上基本相似，是否接受教育就可以成為最重要的差異化變量。通過比較他們之后找工作和收入方面的差異，可以更準(zhǔn)確地評(píng)估教育的回報(bào)率，并消除能力差異對(duì)結(jié)果的影響。這種方法可以提供更可靠的教育效應(yīng)評(píng)估，從而為政策制定者提供更有針對(duì)性的參考。

隨機(jī)實(shí)驗(yàn)在規(guī)模上存在限制，并且耗時(shí)耗力，在使用人為實(shí)驗(yàn)進(jìn)行教育干預(yù)也存在爭議。在大多數(shù)情況下，研究者傾向于用自然實(shí)驗(yàn)，即利用現(xiàn)有的自然數(shù)據(jù)來進(jìn)行實(shí)證分析。其中一種典型方法是將政策沖擊作為工具。例如，在某地新建學(xué)校就是一種政策沖擊，然后觀察該地區(qū)教育水平的提高是否伴隨著收入的增長。通過與教育情況未發(fā)生變化的群體進(jìn)行比較，可以判斷教育是否對(duì)收入產(chǎn)生影響。在這種情況下，教育并非個(gè)體自主選擇，而是政府強(qiáng)制性政策的結(jié)果。

為了消除不可觀測的能力水平對(duì)結(jié)果的影響，另一種方法是使用斷點(diǎn)回歸，其中政策沖擊可以是自然發(fā)生的政策。例如，入學(xué)年齡和義務(wù)教育是常見的政策，因?yàn)檫@兩個(gè)規(guī)定可以使得年齡接近的人教育程度不一樣。比如，去年的諾獎(jiǎng)得主Angrist等就利用這種外生沖擊巧妙地識(shí)別教育回報(bào)率。

中國的義務(wù)教育和大學(xué)擴(kuò)招也是外生的政策沖擊。比如在義務(wù)教育實(shí)施時(shí)你已經(jīng)超過義務(wù)教育年齡，比如15歲、16歲，那么政策對(duì)你就沒有影響。但如果你當(dāng)時(shí)只有5歲，那么受該政策的影響就會(huì)很大。通過比較這些不同群體的收入水平，也可以識(shí)別出教育對(duì)收入的影響當(dāng)然，研究中不僅關(guān)注收入，還關(guān)注了其他方面。

研究教育回報(bào)的另一種常用方法是斷點(diǎn)回歸。比如通過比較高考分?jǐn)?shù)相近，但剛剛上線上了大學(xué)和剛好落榜沒上過大學(xué)的人的收入差異。因?yàn)楦呖挤謹(jǐn)?shù)在一定程度上代表了人的學(xué)習(xí)能力，而學(xué)習(xí)能力又與其他能力相關(guān)聯(lián)。那些在高考錄取分?jǐn)?shù)線上下的兩部分人群，其能力幾乎相當(dāng)。然而，只有錄取分?jǐn)?shù)線上的人才有機(jī)會(huì)上大學(xué)，而線下的人則沒有這個(gè)機(jī)會(huì)，這就形成了所謂“斷點(diǎn)”，這兩個(gè)群體的收入差異，更是教育帶來的回報(bào)。因此，通過斷點(diǎn)回歸的方法，研究者能夠更準(zhǔn)確地評(píng)估教育對(duì)個(gè)體收入和其他方面的影響。

賈瑞雪和李宏斌就是用這種方法識(shí)別精英大學(xué)（如985、211大學(xué)）的教育回報(bào)情況，發(fā)現(xiàn)精英大學(xué)的教育回報(bào)相當(dāng)可觀。Bleemer and Mehta也是用這種方法來識(shí)別經(jīng)濟(jì)學(xué)教育的回報(bào)。他們以加州大學(xué)一所分校的學(xué)生為研究對(duì)象，該校大一學(xué)生需要先修的經(jīng)濟(jì)學(xué)原理課程達(dá)到一定分?jǐn)?shù)才能被錄入經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)，這個(gè)錄取成績就形成了識(shí)別的“斷點(diǎn)”。研究發(fā)現(xiàn)，讀了經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)的學(xué)生未來收入明顯較高，說明經(jīng)濟(jì)學(xué)教育的回報(bào)不菲。

教育的其他非經(jīng)濟(jì)影響

教育的回報(bào)不僅僅限于收入，還包括其他非經(jīng)濟(jì)方面的回報(bào)。

美國的研究表明，教育程度高的人具有更健康的生活方式，比如戒煙、減少酒量、避免藥物濫用、積極鍛煉等行為。特別是受過高等教育的人群，在健康行為改善方面表現(xiàn)最為顯著和積極。人們的這些行為改善最終帶來了更好的健康狀況。

北大國發(fā)院趙耀輝老師主持收集的CHARLS（中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查）數(shù)據(jù)顯示了中老年人的預(yù)期壽命和身體健康狀況與受教育程度之間的關(guān)系。把研究對(duì)象按不同的教育程度（文盲、半文盲、小學(xué)、初中及以上）進(jìn)行分組。在65歲以下的人群中，當(dāng)被問及他們能否活到75歲時(shí)，教育程度較低的人表示活到75歲的可能性很低，而教育程度較高的人大多認(rèn)為自己能夠活到75，顯示教育程度與預(yù)期壽命呈正向關(guān)系。同時(shí)，老年人的教育程度與其他健康指標(biāo)也顯示出正向關(guān)系。

教育程度高的人也能夠更好地影響自己的子女，影響機(jī)制包括自然因素和養(yǎng)育因素。自然因素指的是遺傳因素，即聰明的父母往往會(huì)有聰明的孩子，這與基因有關(guān)。而養(yǎng)育因素則是指高教育程度的父母能夠更好地?fù)嵊徒逃⒆?。除了遺傳和養(yǎng)育，

養(yǎng)育的渠道，最近我們的一篇文章還發(fā)現(xiàn)義務(wù)教育的實(shí)施通過提高女性教育而促進(jìn)了女性在生育方面做出更好的選擇，從而達(dá)到優(yōu)生優(yōu)育的效果。這對(duì)下一代的影響也非常深遠(yuǎn)。

因此，教育對(duì)于個(gè)體的影響非常廣泛且全面。

教育與技術(shù)的競賽問題

戈?duì)柖〉难芯俊督逃c技術(shù)的競賽》討論了美國教育發(fā)展的情況。在20世紀(jì)初，美國的教育發(fā)展非常迅速，其中高中運(yùn)動(dòng)起到了重要作用，大大提高了高中的入學(xué)率和畢業(yè)率。此外，大學(xué)教育也得到了提升，入學(xué)率和畢業(yè)率也有顯著提高。

這段時(shí)間的美國高等教育具有兩個(gè)重要特點(diǎn)。首先，美國高等教育分為公立學(xué)校和私立學(xué)校，并且在這一時(shí)期內(nèi)，公立學(xué)校與私立學(xué)校同步發(fā)展。其次，美國的教育系統(tǒng)非常開放，鼓勵(lì)外來移民到美國接受教育，尤其是接受高等教育，包括博士學(xué)位。這對(duì)于美國人獲得諾貝爾獎(jiǎng)尤為重要。在諾貝爾獎(jiǎng)科學(xué)和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的獲得者中，美國人的比例在1935年之前較低，但在20世紀(jì)初有了顯著提升并保持穩(wěn)定增長，這表明美國引進(jìn)了大量的人才并鼓勵(lì)他們留在美國，而這些人最終獲得了諾貝爾獎(jiǎng)。這說明美國的教育系統(tǒng)為那些有潛力獲得諾貝爾獎(jiǎng)的人才提供了充分支持。

美國人受教育年限也迅速增長，到1980年已經(jīng)高達(dá)14年，即大部分的受教育程度都高于高中水平，也就是有很大比例獲得了大學(xué)學(xué)歷。

戈?duì)柖≈赋?，?0世紀(jì)初期，美國教育發(fā)展的同時(shí)，經(jīng)濟(jì)也在發(fā)展，并且收入差距較小，但是在20世紀(jì)后期，盡管經(jīng)濟(jì)仍在發(fā)展，但收入差距變大。她對(duì)此提供了一個(gè)解釋，美國后期收入差距擴(kuò)大的原因是教育的發(fā)展沒有跟上技術(shù)進(jìn)步，即沒有滿足技術(shù)對(duì)人才的需求，從而導(dǎo)致收入差距擴(kuò)大。技術(shù)的進(jìn)步需要更高水平的教育人才。如果教育投入不足，無法培養(yǎng)出足夠數(shù)量的高等教育人才，供不應(yīng)求的情況就會(huì)推高高等教育人才的工資水平，因此收入差距就會(huì)擴(kuò)大。

研究者還比較了大學(xué)教育回報(bào)率和高中教育回報(bào)率的不同。從1950年開始，大學(xué)教育回報(bào)率高于高中教育回報(bào)率，并且這個(gè)差距在不斷擴(kuò)大。這說明教育發(fā)展沒有跟上技術(shù)發(fā)展的趨勢，從而可以解釋美國的收入差距問題。

中國教育與跨國比較

從CFPS（中國家庭追蹤調(diào)查)數(shù)據(jù)可以了解中國的教育回報(bào)情況。通過觀察不同出生年代人群的教育完成率發(fā)現(xiàn)，60后、70后的小學(xué)完成率可達(dá)百分之八十，90后接近100%。從70后開始，高中和大專學(xué)歷的完成比例均上升，特別是90后完成高中學(xué)業(yè)的比例達(dá)60%。這個(gè)比例包括了普通高中和職業(yè)高中學(xué)生。反過來看，大約有40%的人未完成高中及以上學(xué)歷。至于大學(xué)學(xué)歷，90后大約有40%的人可達(dá)此水平。

盡管我們的教育水平已經(jīng)有很大改善，但由于歷史積累，我們與其他國家仍存在差距，特別是與發(fā)達(dá)國家差距較大。OECD（2021年）數(shù)據(jù)將成年人群體的教育狀況分為三類：高中以下、高中和高等教育（大學(xué)及以上）。相對(duì)于發(fā)達(dá)國家來說，中國高中以下人群的比例相對(duì)較高。

高等教育勞動(dòng)力比例跨國比較

再觀察我國勞動(dòng)力的教育水平。勞動(dòng)力人口是我國未來發(fā)展和創(chuàng)造生產(chǎn)力的主力軍，因此他們的教育水平非常重要。關(guān)注勞動(dòng)力中受過高等教育者的占比，發(fā)現(xiàn)中國勞動(dòng)力中高等教育程度占比較低。這是因?yàn)槟壳拔覈娜丝诮Y(jié)構(gòu)仍以年齡較大的群體為主導(dǎo)，年輕群體相對(duì)較少。因此，未來需要進(jìn)一步加大教育投入的力度。

關(guān)于教育投入的情況，我們可以綜合考慮多個(gè)指標(biāo)。其中一個(gè)指標(biāo)是公共財(cái)政教育支出占國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的比重，這可以反映出國家在教育方面的投入水平。根據(jù)2017年的數(shù)據(jù)，中國的比例為3.54%。然而，我查詢2020年的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，這一比例已提高到4.22%。今年我們也在不斷增加教育投入。盡管如此，與其他國家相比，我們的教育投入仍然存在差距，整體較低。

戈?duì)柖≌劦浇逃c技術(shù)的競賽，中國是否也存在這個(gè)問題？近年來，大家都在討論收入差距擴(kuò)大問題。雖然我們的發(fā)展速度很快，但收入差距也在不斷擴(kuò)大?；蛟S其中一個(gè)原因也是教育投入沒有跟上技術(shù)發(fā)展的步伐。

我并沒有深入研究過這個(gè)問題，但我之前畫過一張圖，關(guān)注數(shù)字技術(shù)和技術(shù)進(jìn)步。這張圖顯示的是技術(shù)進(jìn)步的一個(gè)衡量標(biāo)準(zhǔn)，即機(jī)器人的存量和新安裝量，也就是機(jī)器人的使用情況。通常來說，機(jī)器人的使用越多，說明技術(shù)相對(duì)更先進(jìn)。當(dāng)然，技術(shù)進(jìn)步還可以有很多其他指標(biāo)，比如專利創(chuàng)新、人工智能等。

和其他技術(shù)發(fā)達(dá)國家如德國、美國、瑞典等相比，中國在2010年之前的機(jī)器人使用量相對(duì)較低。然而，隨后我們機(jī)器人的存量和新安裝量迅速增加，顯示出我們的技術(shù)進(jìn)步很快。

問題是我們的教育步伐是否趕上了技術(shù)進(jìn)步？當(dāng)我們轉(zhuǎn)型并開始應(yīng)用這些技術(shù)時(shí)，對(duì)勞動(dòng)力素質(zhì)、教育質(zhì)量等方面的要求也會(huì)更高。如果我們沒有跟上技術(shù)的步伐，就有可能出現(xiàn)戈?duì)柖∷岬降拿绹闆r，即收入差距擴(kuò)大問題。

教育與用工需求

有文章討論勞動(dòng)力供給和需求問題。如之前所說，隨著技術(shù)進(jìn)步，對(duì)高教育程度勞動(dòng)力的需求會(huì)增加。觀察招聘廣告中對(duì)不同受教育程度的人所提供的薪酬，可以在一定程度上反映對(duì)勞動(dòng)力的需求情況。2021年智聯(lián)招聘上的數(shù)據(jù)顯示，招聘崗位提供的工資隨著對(duì)受教育程度的要求提高而增加。

另外一個(gè)有意思的現(xiàn)象是，對(duì)初中及以下學(xué)歷、中專學(xué)歷、高中學(xué)歷者提供的工資差距不明顯，最大的跳躍出現(xiàn)在大專以上學(xué)歷處，這說明市場對(duì)大學(xué)生的需求明顯高于其他學(xué)歷群體。這也是技術(shù)進(jìn)步過程中對(duì)高學(xué)歷需求增加的真實(shí)反映。

教育選擇與個(gè)人終生收入

教育選擇模型假設(shè)個(gè)人是按照終生收入的現(xiàn)值來進(jìn)行選擇。要直接檢驗(yàn)這個(gè)假設(shè)，必須要觀察到一個(gè)工人兩種選擇下所對(duì)應(yīng)的終生收入，但我們只能觀察到現(xiàn)有一種選擇下的結(jié)果。

因此，用觀察到的工資差異來判斷個(gè)人是否選擇了“最正確”的收入流沒有實(shí)際意義。但從年齡與收入趨勢的數(shù)據(jù)中，我們可以觀察到一些特點(diǎn)：

1.高教育程度的工人比低教育工人掙得多；

2.隨著年齡增長，收入增長速度放緩，最后變得平穩(wěn)；

3.不同受教育程度的群體隨著年齡的增長而收入差距擴(kuò)大。

可能的原因有：高教育程度工人收入增長更快，高教育程度者可能在學(xué)校教育之外還有更多的教育投入，例如閱讀更多的書籍、學(xué)習(xí)更多的知識(shí)，接受其他培訓(xùn)等。這些后期的教育投入可能與前期教育程度互補(bǔ)，從而加速收入的增長。

整體而言，未來加大教育投入非常重要。我國已經(jīng)在初中和小學(xué)階段做得很好，現(xiàn)在需要更大力度地提升高中及以上教育的供給。此外，還要重視對(duì)勞動(dòng)力的再教育和培訓(xùn)，因?yàn)橐涌鞂?shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型發(fā)展，就必須讓教育趕上技術(shù)進(jìn)步的步伐。