高考成绩好坏与未来收入的关系

作者简介：王胜（1985-），男，汉族，安徽太湖，在职硕士，单位：安徽师范大学教育科学学院，研究方向：中学教育。

通讯作者：詹鹏（1988-），男，汉族，安徽太湖，在读博士，单位：北京师范大学经济与工商管理学院，研究方向：收入分配

摘要：近几十年来我国收入差距显著增加，而教育与收入分配之间存在显著联系。本文根据中国家庭收入调查的微观调查数据分析了高考成绩与未来收入之间的关系，结论反映了劳动力在高中阶段受益大小对未来收入回报的贡献。高中教育来源于三个方面：个人智力和努力、家庭培养和学校教育。它可以从两个途径对未来收入产生影响，一是对于继续接受高等教育的人，起“敲门砖”和较少程度的综合能力培养；另一个是对高中以后直接进入劳动力市场的人群，高中教育将直接影响他们的综合能力，如价值观、人文素质等。实证分析发现，高考成绩每多一分，未来收入将增加0.17%；如果继续接受了高等教育，那么高中成绩的影响将降为0.11%。一般没有继续接受高等教育的人在高中的成绩相对较差。实证发现，这些人在未来的收入更容易受到高中教育的影响。本文的社会意义是希望中学不要仅仅强调学校的升学率和尖子生，也需要重视那些成绩不太好的差生。

关键词：高中教育；工作收入

一、引言

改革开放以来，随着市场机制的逐渐进入国民经济的各个环节，中国的居民收入差距趋于增加，基尼系数从改革开放初期的0.3左右上升到2012年的0.474（国家统计局，2013）。国内外大量研究表明：不论是发达国家还是发展中国家，受教育程度不同是导致收入差距扩大的重要原因之一（颜敏，2012）。由于中国九年义务教育政策和每年轰轰烈烈的高考过程，高中教育作为基本教育和专业之间的过渡具有越来越强的作用。李晓飞（2010）根据中国农业政策研究中心（CCAP）2005年和2008年组织的两轮全国农户调查数据，发现初中及初中以下教育的回报率从3.5%下降到0.9%，高中及高中以上教育的回报率从11.7%上升到13. 8%。初中及以下在提高劳动回报方面的影响逐渐减弱，而高中及以上的影响逐渐提高。这种逐渐提高的趋势从二十多年前就开始发生了。李实（1999）根据中国家庭收入调查（CHIP）1995年和1999年数据发现，高中的教育收益率从1990年的12%上升至1999年的32%。丁小浩（2012）根据国家统计局住户调查数据发现2002年至2009年高中的教育收益率由23%上升为36%。由于他们采用了不同的数据来源，其数值结果不完全一致，但在严密实证分析下所反映的趋势是一致的。不过目前这些研究的参照组都是“如果没有接受高中教育”，那么高中教育会得到多少回报。这也是普遍意义上教育回报率（或称教育收益率）的含义。那么对于同样接受了高中教育，但从高中教育中获取了不同程度养分的人而言，其未来收入有怎样的差别呢？这反映了中学教育质量等因素对学生未来发展前景的影响情况。

高中成绩是学生从高中教育中所获取的养分多少的一个重要代表指标。从现实情况看，目前绝大多数中学过多看重升学率，也即中学生的高考分数。分数在很大程度上体现了学生自身、家庭和学校在高中阶段的付出。那么高考分数能够给学生未来就业带来多少收益呢？高中成绩的好坏主要来源于三个方面：学生本身的智力、家庭环境和所在学校的培养方式。这三个方面都可以归结为影响学生能够从高中教育中获得多少养分。在高中阶段获得的教育可以从两个途径影响到最终就业的收益，一个途径是针对继续进入高等教育学校继续深造的学生，高中教育的价值是敲门砖和间接的能力培养；另一个途径是对高中毕业以后直接进入社会工作的人群，将直接影响他们的就业技能及其收益。此问题的意义在于，某些高校一味重视升学率，实际上是努力提高学生在第一个途径的就业收益。然而，过分追求升学率会忽视那些成绩较低的学生。如果高中教育的好坏对他们就业收益的高低也产生直接影响，高中教育可能对成绩较低学生也非常重要。这种影响可能是让学生本身受益，而对高校可能产生较少的收益。但是从宏观层面看，成绩较低学生在未来的收入整体上较低，对这部分群体的忽视，可能会潜在地拉大收入差距。反之，在中学教育中同样重视这部分群体的教育，可能有利于该群体在未来获得更好的回报，对社会整体而言也是减少收入差距的一个方面。对此，本文着重解决的问题是，高中成绩对两类学生未来就业会带来多大的影响呢？进而反映的问题是，高中教育的侧重点是否应该仅仅集中于成绩较好的学生？

二、构建分析模型

本文主要研究的问题是高考分数对未来就业的影响。高考分数当然不能与高中教育等同。但高考分数能够在一定程度上反映出学生在高中教育中得到了多少养分。一个人如果没有经历过高中学习，很难想象他在高考中能考出怎样的分数。所以，高考分数中学生从高中教育中获取的能力提升和机会因素都非常重要。正如前面的分析，高中教育主要通过两个途径对学生未来就业产生影响，其界限在于学生是否成功进入高校继续学校。这二者对学生的影响会存在一些差别。因为经历三至四年以上的高等教育往往都对个人产生综合方面的影响，这种影响可能会让学生形成新的价值观。而没有进入高校的学生，在社会上或某些职业培训学校所得到的大多数技能上的培训，在人文思想方面的影响较少。

对于进入高校继续学习的学生，高中教育一方面将作为敲门砖让他们尽可能进入较好的学校，同时也会间接影响他们的就业技能。已经接受过高等教育的学生而言，在找工作或工作当中所表现出来的观念和技能大多是高校所获得的。但高中教育的作用一方面是让学生获得更好的高考分数，进而更可能进入较高的高校深造。当然，录取分数线较高的高校不一定绝对较好，但从整体上看，录取分数线与高校的师资资源、培训实践机会和就业机会等是可以成正比的。另一方面，高中教育可能潜在地培养了学生的学习习惯、学习能力等，这些潜在的能力因素在未来就业和工作实务中也将会发挥一定的作用。

有些中学学生可能经历高考以后没有顺利进入高校。他们可能进入一些职业培训学校继续学习技能，也可能直接进入社会参加工作。对于前者是通过另外一种途径继续学习，而直接进入社会参加工作实际上是“干中学”——在工作中不断学习。这些学多强调技能本身，而缺乏对人文思想、学习能力等综合能力培养，所以总的来说是在高中教育的基础之上进行技能补充的过程。在这种情况下，高中教育在综合能力方面的培养更加直接，影响会更加明显。

因此，在本文的分析中，是否继续接受了高等教育是非常重要的虚拟变量。由于不同途径下高中教育对就业的影响不同，所以本文的模型需要考虑“是否接受高等教育”与“高考分数”之间的交互项。在本文的分析中，还加入了如下这些控制因素：（1）个人特征因素，例如性别、年龄、年龄平方、户籍等；（2）就业因素，例如所在职业、行业、所有制类型、所在单位规模；（3）教育因素，是否文科、是否参与了培训、何种类型培训等。最终得到的模型形式是：

三、实证分析

（一）数据及样本描述

本文基于北京师范大学中国收入分配研究院在2008年进行的中国家庭收入调查数据（CHIP）进行分析，该调查反映了2007年的一些住户特征。该调查还询问了被调查者关于高中教育的一些问题，包括是否参加高考、高考分数、受教育年限、当年报考的文史类还是理工类、在哪个省参加高考等。这些数据对解决本文问题具有很大价值。本文仅适用了该调查的城镇样本。这是因为农村样本的收入不仅仅是现金收入，还可能包含在务农等方面的实物收入，其家庭所拥有的耕地面积、宅基地面积、地理位置等因素都可能间接影响到他们的收入，不便于衡量。而城镇样本的收入大多数来源于现金收入，即使是实物收入，也比农村容易量化，相对便于衡量。根据对数据的整理，选择符合条件的样本，仅保留参加过高考并回答了高考分数、收入大于0的样本，去除其他重要指标的缺失值，最终得到1749个样本。关于这些样本的描述见表格 1。

被调查的样本中78%的人最终教育年限不限于高中水平，即进入了高校继续学习。被调查样本的主要工作月收入约2800元左右，但标准差比较大，说明高收入和低收入的差别也是非常明显的。每周工作小时约42小时左右，按照五个工作日算，平均每天的实际工作时间超过了8小时。加上一些副业收入以后，月工资增加不多，说明整体上来说兼职的比例很低。所有人的高考分数平均440左右，标准差120分，在高分段和低分段都分布了大量被调查者，这对本文的分析是有利的。在样本中，理工比例最高，达到56%，文史次之，文艺体育比例较低。这与现实中感受到的结果是基本一致的。被调查者平均年龄35岁左右，大部分人已经在社会上工作了10年左右，他们的就业状态已经基本稳定，这对被解释变量的稳定性具有重要意义。样本中男性占比55%。由于这里选取的是CHIP数据城镇样本，所以户口类型中绝大多数都是城镇户口。

由于篇幅所限，这里没有列出样本在行业、职业、所有制类型、高考所在省份上的描述统计结果。根据统计，被调查样本在行业之间的分布相对比较均匀，分布最多的是制造业，占比15%，其次是公共管理与社会组织、教育、批发零售业等；占比最低是的国际组织、农林牧渔业、水利环境公共设施管理业等，比例约1%左右。这种分布与本文数据主要取自于城镇调查有关的。从职业类型看，占比最多的是专业技术人员，约占36%；其次是办事人员和有关人员等，占比27%左右。占比最低的是农林牧渔从业人员和军人。这与现实是基本吻合的。从考试所在省份看，有10个省份的样本人数超过了30人，这些省份包括：广东、四川、河南、安徽、湖北、江苏、浙江、上海、重庆、湖南等，而其他省份的人数都低于30人。所以，在本文的分析中，将这以外的省份标记为“其他”，作为一类进行分析。从单位所有制看，样本大多分布于“国家、集体的事业单位”，占比约30%，其次是党政机关（约12%），私营独资公司（约11%）等。占比较少的是各类合资公司，他们各自的占比都在2%以下。

（二）实证结果

这部分拟合了两个回归模型，第一个模型没有添加控制变量，第二个模型添加了控制变量。这样设计的目的是考察高考分数对就业收入的影响是否在各地区、各类型单位或各行业之间存在差异。如果没有差异，那么这些控制变量的设置就没有意义了。拟合结果见表格 2。

实证结果基本印证了前文的分析思路。高考分数对未来就业收入之间存在显著的影响。无论是否控制行业等控制变量，系数的值和显著性都没有太大差异。说明高考分数所反映的高中教育成果，对未来收入的影响在各行各业各地区都是一致的。高考分数每增加1分，未来收入将增加0.17%左右。在加入控制变量的模型2中，是否继续接受高等教育与高考分数之间的交互项是显著的，其统计检验的P值为0.0384，小于0.05的临界值。说明在95%的显著性水平下，高中教育对未来收入的影响在继续接受高等教育的人和不再接受高等教育的人之间存在差异。继续接受高等教育的人，高考分数的边际影响会减小为0.11%（0.0017减去0.0006）。这个结果也印证了前文的理论分析，也即进入高等教育以后将会接收到新的价值观和技能方面的培训，冲淡了高中教育对未来就业能力的影响。

根据模型结果还可以发现，无论是否加入控制变量，性别和年龄对未来收入的影响都是显著的。说明在高考分数相同的情况下，不同年龄的人从就业中可以获得的收益存在差别。这从一定程度上反映了工作以后的“经验”因素对未来就业和收入的积极作用。年龄的影响是倒U型的，表现在年龄的二次方变量的系数为负，且统计上显著。随着年龄增加，收入增加的幅度会下降。这是因为人的职业生涯一般在中年时期会有一个顶峰期，随后由于精力、可用资源等的限制，上升幅度已经很小。随着年龄进一步增长，部分人的职业生涯会进入一个缓慢的衰退期。性别的系数表现为统计上显著，说明在高考分数等因素相同的前提下，男性的收入比女性高21%左右。这种性别之间的差异非常明显。模型中还加入了文理科的类别变量，不过并不显著。说明在相同的高考分数前提下，不同文理科的未来收入之间不存在显著差异。

四、分析结论和现实意义

本文借助2007年中国家庭收入调查数据，选取其中填写了高考分数等指标的变量进行分析，力图探索高中教育对未来收入的影响。根据理论分析和实证分析，我们发现高中教育对未来就业存在显著影响。在控制其他因素相同的前提下，高考分数每增加1分，未来收入将增加0.17%。高中教育对未来收入的影响对继续接受高等教育的人会显著减弱，边际影响降为0.11%。这在一定程度上说明，高中教育在追求高考升学率的同时，也应多注意成绩偏差的学生。

对这些可能不能考取大学的学生，高中教育对未来就业收入的影响更加直接。从国家宏观层面上看，高中教育对差生的关注在一定程度上能够提高低技能水平劳动力的技能水平，从而提高他们的劳动能力、获取收入的能力，这对减小居民间收入差距具有非常重要的意义。（作者单位：1.安徽师范大学教育科学学院；2.北京师范大学经济与工商管理学院）

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