三 高校收入决定机制的实证分析

本研究主要根据前人有关收入分配决定机制的基本指标以及当前在教师收入分配中比较具有争议的一些因素提出研究假设，并通过大样本的抽样调查数据进行验证。

（一）研究假设

大学是一个知识传授和知识生产的地方，是高层次人才云集的地方，经典的人力资本回报的模型所关注的因素，即学历以及工龄对个人的收入有怎样的影响呢？高学历是带来高收入的原因吗？高校经过历次改革，还是论资排辈吗？工龄是决定收入高低的因素吗？这是经典的人力资源收益模型最关心的问题，也是本研究第一个要回答的问题，由此得出假设一：

假设1：人力资本假设，即在高校内部，受教育程度、工龄对收入具有显著影响，受教育程度高者、工龄长者收入也会较高。

教师是学校的宝贵财富，重视教师，是重视学术的一个重要表现。学术地位在高校收入分配中有怎样的影响呢，一般来说，相较于其他方面而言，学术地位应该在高校收入分配中有充分的体现，所以本研究的假设之二即学术地位假设。

假设2：学术地位假设，即在高校内部，代表学术地位的职称对收入具有很大影响，专业技术职称高者收入水平也高。

近年来，社会上对大学行政化的批评不绝于耳，大学行政化却愈演愈烈。行政力量在大学的影响力日益强大，那么在高校内部的收入分配上，行政化产生了怎样的影响，这是本文试图回答的问题之一。关于行政化，本文有两个层次的变量。

一是在单位层次上单位行政级别的影响。在转型研究中，美国的著名学者魏昂德在其关于中国的研究中发现，在再分配经济中，组织的权力对资源配置有非常重要的作用，工作单位的预算级别决定了单位的地位，并对个人的收入分配产生影响，改革开放以后，单位的预算级别依然对收入和福利有重要的影响作用。那么在高校经历了多次市场化改革之后，学校的预算级别对高校人员的收入分配的影响是否还存在呢？具体来说，地方院校与部属院校，进入211工程、985工程与没有进入这些工程的院校，对个人的收入分配是否有明显的影响呢？

二是在个人层次上行政因素的影响。这有两个方面，一是在高校担任行政职务对个人收入分配的影响；二是单位内部教师工作岗位和非教师工作岗位对个人收入分配的影响，由此得到假设之三。

假设3：行政资源假设，（1）在高校之间，行政级别较高的学校，教职工的收入较高，这里的级别有两个指标：一是部属学校比市属学校教职工收入高，二是985高校教职工比其他高校收入水平高。（2）在高校内部，行政资源对收入分配有很大影响，有行政职位者会比没有行政职位者收入高。这里有两个指标：一是担任行政职务的影响；二是教学岗位（即教师与非教学的教辅及行政管理岗），对这两个岗位的影响分别检验。

假设4：劳动投入假设，即劳动投入越多，收入越高。随着20世纪90年代以来的大学市场化改革，大学成为一个市场主体，其创收的冲动非常强烈。大学要创收，教师也要创收，这种创收的压力传导到每一个教师的身上。在这样一种市场化的导向下，拉课题、做课题成为衡量教师工作业绩的重要指标。教学和科研压力巨大，教师超时工作的现象非常普遍。那么劳动投入和教师收入是怎样的关系呢，这是要验证的假设之四，即劳动投入假设。在高校中，对教师绩效的考核一般是教学科研成就，但是由于近年来量化考核带来的粗制滥造作品泛滥，所以用论文著作的数量来衡量绩效饱受诟病。本研究假设高校教职工单位工作时间投入所创造的价值是一样的，进而用一周工作时间作为劳动投入指标，一周劳动时间越长，收入越高。

（二）模型

以明瑟教育收益率模型为基础，建立多元回归分析模型：

Ln（Y）=a+b1S+b2X+b21X2+b3Q+b4T+b5P+biZi+ε

式中Ln（Y）为个人收入的对数，Y表示收入，S为受教育年限，X表示工龄，工龄的平方项用来反映工龄与收入的非线性关系，Q表示有无行政职务，T表示是否教学岗位，P表示职称高低，ε为误差项，b表示各变量的回归系数。系数b1即在不考虑教育成本的情况下就业者从学校教育中获得的个人收益率，又简称为教育收益率；而就业者从工作经验中获得的人力资本的个人收益率从系数b2和b3中获得，b3、b4、b5则分别是行政资源和学术地位对收入的贡献率。

根据上述基本模型，在工资性收入的决定机制模型中，因变量是工资收入的自然对数，自变量包括：受教育年限、工作年限、教育年限×工作年限、专业技术职称、工作岗位（是否教师）、行政级别、专业技术职称×行政级别、学校类别、学校的隶属关系、个人的劳动投入（一周工作时间），另外，还有一个作为控制变量的性别，变量的具体操作化指标如下：

自变量：受教育年限是把学历换算为受教育年限；工作年限是指从开始工作到2010年；专业技术职称是定序变量，作为定距变量纳入模型，即设有定级=1、初级=2、中级=3、副高=4、正高=5；工作岗位（是否教师）是虚拟变量，教师=1，非教师=0；行政级别、性别是定序变量，作为定距变量纳入，专业技术职称×行政级别的交叉影响是二者的乘积；学校类别为虚拟变量，985院校=1，其他=0； 学校隶属关系是虚拟变量，市属=0，部属=1。考虑到高校绩效指标的数量化存在种种问题，所以对于工作绩效，采用工作投入时间，即一周工作小时数；性别是虚拟变量，男性=1，女性=0。

因变量有两个：一是年工资收入的对数，工资收入是教职工从学校活动的工资、福利、奖励等各项学校发的工资总额，工资表明一个人在单位工作的回报。

另一个是年总收入的对数。总收入既包括工资收入，也包括教职工在单位以外获得的各种收入，包括校外兼职讲课、评审、投资等收入，总收入包括了一个人由职位因素和非职位因素带来的市场化收入。

本研究使用的数据是本课题组2011年在北京高校调查获得，本次调查采用分层抽样，首先在北京抽取18所高校，其中市属高校11所、部属高校7所。高校选取的标准是市属高校2009年年末在职教职工1000人以上，部属高校4000人以上。其次采用随机抽样方法，在市属高校按照80%的概率保证程度，根据人（年）平均工资的极限误差为600元，确定抽样调查人数为982人。部属高校按照68.27%的概率保证程度，根据人（年）平均工资的极限误差为600元，确定抽样调查人数为601人。18所高校实际共收回有效问卷1697份。考虑到市属高校和部属高校教师人数的比例和教师职称结构不同，利用北京地区2009年年末市属高校和部属高校教职工总人数的比例，对调查数据进行了加权处理。

（三）数据结果

1．工资收入的决定机制分析

关于工资收入的决定机制，分别拟合了7个模型，这7个模型都非常显著。模型1是根据明瑟教育收入率的基本模型计算的，主要看受教育年限和工作年限对收入的影响，从模型结果看，在高校，受教育年限和工作年限都对工资收入有显著影响，教育毛收益率是4.9%，即多接受一年教育，工资收入增加4.9%。这个模型能够解释20.2%的误差。在模型2中，加入了专业技术职称的影响，R2值升高到0.303，模型的解释力显著增强。在模型3中，进一步增加行政级别变量，模型的R2值提高到0.333，教育年限、专业技术职称和行政级别都显著，但是工作年限不显著了。在模型4中，进一步加入工作岗位变量（教师=1，其他=0），模型的R2值下降，工作岗位变量不显著，说明是否教师在工资收入上没有显著差别。接着剔除工作岗位变量，进一步加入性别、行政职务与技术职称的交互影响、教育程度与工作年限的交叉影响纳入模型，得到模型5，模型5的R2值进一步提高，达到了0.345。考虑到单位差别可能对教职工的收入分配有影响，把高校的行政隶属关系和类型的差别变量，即高校是省（市）还是部属以及高校是否是985高校两个变量纳入模型，R2进一步升高，工作年限不显著了，但这些单位属性的变量则都是显著的，也就是说市属高校和部属高校，985高校和其他高校的教职工在工资收入方面存在显著的差距，最后把绩效指标，即一周劳动时间纳入，得到模型7，结果，劳动投入时间不显著，其他变量的影响方向都没有变化，但R2进一步提高到0.358（见表3-2）。

根据回归分析结果得到以下结论。

第一，教育收益率和工作经验的影响。大学教职工是一个高学历的群体，至少都接受了中等教育和高等教育，在这个群体内，教育收益率相对于社会整体来说并不高，从人力资源回报率的模型看，其毛收益率是4.9%，低于全行业的教育收益率。当控制了其他因素的影响后，教育收益率逐步下降，特别是在模型6中，教育的收益率是负的，而且不显著，说明受教育年限对收入的影响极其微弱。

工作经验（工作年限）是人力资源的一个重要方面。在改革开放以前，在单位体制内部，工龄与收入存在一种直线关系，但是改革开放以后，很多研究都表明，工资与收入之间并非直线关系，在一定年龄劳动者收入达到顶点后会逐渐下降。而本研究结果表明，在高校，原来的那种单位制的工资模式已不存在。资历不再是决定收入高低的重要因素。在模型1中，工龄的平方是显著的，说明收入与工龄是非直线关系，但是当加入了专业技术职称等其他因素的影响后，如加入行政职务、性别、行政职务与职称的交叉、受教育年限与工作年限的交叉影响、学校隶属关系以及是否985高校等因素之后，工作年限的系数是负的，而且其对工资收入的影响是不显著的。这说明，在高校，工作年限对收入的影响是非常微弱的。

教育和工作年限对收入的影响表现在二者的交叉效应上。从模型6看，教育与工作年限的交叉影响是正的，显著的。这说明，在高校，虽然高学历并不带来高收入，甚至有的高学历者收入还会更低一些，如刚毕业的博士，但是随着工作年限的增长，教育的收益会逐渐显现出来，但是这种影响也是比较微弱的，其系数只有0.1%。

第二，学术地位对工资收入的影响最大，而且与行政职务有累积效应。以专业技术职称为标志，专业技术职称越高，收入越高，专业技术职称对收入的贡献最大。从模型6看，在控制了其他因素的影响后，专业技术职称每提高一级对工资收入的贡献达到13.1%。这说明，学术地位是体制内高收入的最重要影响因素。而且，学术地位与行政级别的交叉效应也是显著的，这意味着，如果学术地位高，又有行政职务，二者还会产生一种累积效应，进一步提高其在收入分配体系中的地位。

第三，行政地位对收入的影响，一是表现在行政级别越高，其收入越高。平均来看，行政级别提高一级可能增加6%的收入。二是表现在教师和非教师岗位没有差别，模型4显示，教师和非教师岗位在工资收入方面并没有显著差别，说明在高校内部，不同工作岗位，即教师和行政办事人员在工资收入方面并没有差别，这种分配模式也是行政化的又一个表现。三是高校的行政级别，是否进入985工程对教职工的收入分配影响较大。部属高校、985高校教职工的收入水平要高于市属和非985高校的收入。

第四，工作投入对收入的影响。从工作投入时间看，高校教职工工作投入时间对工资收入的影响不显著，工作时间多少与工资收入没有直接关系。

第五，性别对收入分配的影响显著，说明在高校，虽然表面看来男女是同工同酬的，但是在机会结构等方面，隐性的性别差别还是存在的。

2．总收入的决定机制分析

总收入是工资收入与工资外收入之和，总收入的差别实际上体现的是教师通过本职工作和市场化方式获得收入的差别。对于总收入的决定机制，也拟合了7个模型。在模型1中，采用明瑟收益率模型测算高校内部的教育收益率。教育年限和工作年限都是有显著影响的，但是模型的解释力不高，调整后的R2值只有0.178。在模型2、模型3中，逐次加入专业技术职称和行政级别两个变量，结果显示，这两个变量的影响都非常显著，加入这两个变量以后，工作年限的影响不再显著。在模型4中，加入了工作岗位的变量，结果显示，这个变量不显著，对整个模型的解释力也没有贡献。去掉这个变量，在模型中加入了控制变量性别、专业技术职称与行政级别的交叉影响、受教育年限与工作年限的交互影响，模型的解释力进一步提高，而且，这种交互影响不但显著，也改变了其他因素对收入的影响，如教育本身的影响也变得不显著了。考虑到单位性质，即高校隶属关系、级别对教职工收入的影响，加入学校隶属（是否部属）、是否985高校，构建模型6，模型6中学校隶属关系不显著，但是否985高校则影响显著。最后加入工作时间变量，模型7显示，工作时间对总收入的影响也是不显著的（见表3-3）。

关于总收入模型分析的几点结论。

总收入的决定机制与工资收入有很多相似之处：

第一，教育和工作年限的影响。教育对总收入的影响是复杂的。从明瑟收益率模型看，教育的毛收益率达到了6.3%，很多学者在20世纪80～90年代有关中国教育明瑟收益率的研究结果在2%～6%，低于世界平均水平（约为10%），而李春玲采用全国抽样调查数据所估计的教育收益率为11.8%，加入关键性的制度和结构控制变量，教育收益率则为5%～6%。

在本研究中，与工资收入一样，受教育年限和工作年限对总收入的影响都是不显著的。说明个人在市场上获得收入的能力与教育和经验都没有关系，但是教育年限和工作年限的交叉影响是显著的，也就是教育程度高、工作年限长者，其获得工资外收入可能就多。

第二，学术地位的影响。职称对总收入的影响最大。职称越高，总收入也越高。职称提高一级带来的总收入提高达到21.6%。这意味着高技术职称不但是获得较高工资收入的最重要决定因素，更是获得较高总收入的最重要决定因素。

第三，行政地位的影响。一是个人的行政级别，个人行政级别对总收入的影响非常显著，其非标准化回归系数是0.046。也就说，行政级别每提高一级可能带来4.6%的总收入增长。二是学校的行政地位，学校的行政地位对收入有显著影响，985学校的教职工比非985高校的教职工拥有更多的市场化收入，其非标准化回归系数是0.106。

第四，工作投入对总收入的影响。从模型看，工作投入时间不显著，即工作投入时间多少与总收入多少也没有任何关系。

第五，性别的影响。性别对总收入的影响也非常显著，男性比女性的总收入更高一些。

比较总收入和工资收入的决定机制发现，代表学术地位的职称和代表行政地位的行政级别、高校隶属关系、是否985高校这三个因素是决定工资收入和总收入的最重要因素，职称高和行政级别高，既是获得较高工资收入的因素，也是获得其他较高收入的因素。而学历本身对收入并没有影响，只有工作一定年限后，学历的优势才有所凸显，但是其对收入提高的效应是很小的。