本研究利用清华大学"卓越工程师计划"课题组对北京、西安、兰州与大庆四个城市的电力、铁路与石化三个行业的近千名工程师的调查数据,借鉴明瑟收入方程,分析了工程师的教育收益率,发现工程师的教育收益率远远低于全国平均水平;经过进一步的分析,发现硕士学位工程师教育对收入的贡献率远远低于全国平均水平,女性工程师教育对收入的贡献率不显著,在科研院所工作的工程师教育对收入的贡献率也不显著,这都严重拉低了整体样本工程师的教育收益率。研究最后认为上述现象背后的原因是工程师成长最为关键的是第一线的工程经验,而非学校教育。
　　国际上对教育收益率的研究开始于20世纪50年代末期。当时众多的教育收益率的研究被用来论证人力资本理论关于教育能够提高个体劳动生产率的假设,并成为发达国家以及发展中国家在20世纪60年代扩展教育规模、促进国民经济增长的理论依据。而在此之后对于教育收益率的研究更是经久不衰,并且成为不同国家、组织、群体和个人进行教育投资的一项基本分析工具。
　　对于教育收益率的研究除了有着重要的教育财政、教育与就业等宏观政策意义外,还有一个重要的微观层面的意义,那就是指导个人和家庭根据不同层次、不同类型、不同专业、不同职业与行业的教育收益率来理性调整自己对于教育的投资。
　　从所能看到的文献来看,最早的对中国教育收益率的研究大概是由Jamison和Gaag在1987年所做。在此之后,随着可以获得的数据越来越多、信息越来越全面,有关中国教育收益率的研究也越来越深入。但是在笔者的文献阅读范围内,目前似乎没有一项实证研究去考察中国工程师的教育收益率。
　　然而工程师在中国是一个庞大的职业群体,而且中国目前正处于高速城市化、工业化与现代化过程中,各行各业的工程师在这个过程中已经承担而且将继续承担不可替代的重要作用,因此对工程师群体的研究应该受到相关领域研究者广泛的关注。
　　本研究将从多个视角研究工程师群体的教育收益率,以系统勾勒出教育对工程师群体收入的促进作用,并有助于:指导那些希望将来投身于工程师这一职业的学生更好地进行自己的教育投资规划;指导那些目前在读而且将来准备从事工程师职业的大学生进行自己的就业规划。
　　教育收益率可以分为私人收益率和社会收益率两种,本文关注的是前者。现在国际上通用的私人教育收益率有两种。一种是明瑟收益率(Mincerian Rate of Return),指的是根据明瑟收入方程计算得到的教育边际收益率,反映了受教育者由于多受一年教育而增加的收入的比率;另一种是内部收益率(Internal Rate of Return),这一收益率通过使长期成本和收益的贴现值等于零并解出其内在的贴现率r ,这个r就是内部收益率。
　　本文讨论的主要是通过明瑟收入方程计算得到的教育收益率,即明瑟收益率。本文将从不同角度为读者呈现出样本工程师教育收益率的特征。
　　数据与研究方法本文所用数据来自清华大学教育研究院、清华大学工程教育中心于2009年底到2010年初,对北京、西安、兰州与大庆四个城市的电力、铁路、石化等三个行业的工程师进行的问卷调查。由于对工程师群体抽样与调查的难度很大,因此课题-37-组采用了方便抽样的办法,最终收集到958个有效工程师的样本,这是本文研究所用的总样本。
　　在这958个有效工程师样本中学历分布包括:高中、大专、本科、硕士与博士。
　　本文主要考察工程师的明瑟收益率,因此主要借助的是明瑟收入方程。所谓明瑟收入方程,是人力资本理论的创始者之一明瑟(Mincer)提出的一种计算教育收益率的方法:
　　为劳动者收入的自然对数,S是劳动者的受教育年限,EX是劳动者在劳动力市场中的工作年限。通过简单的数学转换,可以推断得出,教育年限的系数β的经济学含义是:在不考虑教育直接成本时,β表示劳动者个体多接受一年的教育导致收入增加的变化率。β这个收益的变化率一般又被称为明瑟收益率。
　　方程(1)又被研究者称之为标准明瑟收入方程,也就是只包含教育年限、工作年限和工作年限平方这3个基准变量;很多研究根据特定的情况,一般还会在标准明瑟收入方程之外加入地区、单位所有制等控制变量,以更精确地测量教育对于个人收入的贡献。
　　以下从不同角度分析工程师的教育收益率。
　　整体工程师的教育收益率将总样本中那些在年收入、教育背景、工作年限存在缺失值和奇异值的样本剔除后,剩下804个样本,我们将这些样本全部纳入加入单位性质("研究所",虚拟变量,以企业为基准)和地区(3个虚拟变量,分别是"北京"、"兰州"和"大庆",以"西安"为基准变量)的明瑟收入方程进行回归,回归结果如表1所示。
　　地代表了样本工程师的高等教育的收益率。而现有大部分针对中国明瑟收益率的研究都发现中国的教育收益率随着学历层次的增加而递增(李实、李文彬,1994;陈晓宇、闵维方,1998;李实、丁赛,2003;陈晓宇、陈良火昆、夏晨,2003;北京大学课题组,2005)。也就是说全国平均的高等教育收益率要高于11.71%。
　　为什么样本工程师的教育收益率会远低于国家的平均水平?研究者带着这个问题,试图从不同学历层次、不同性别、不同单位性质的样本工程师的教育收益率的差异逐一进行分析与讨论。
　　不同教育层次工程师的收益率本研究沿用北京大学课题组(2005)同样的方法-抽子取样方法来分析不同教育层次的样本工程师的教育收益率。这种方法是在计算某一级别教育的收益率时,从样本总体中抽取该教育程度及其低一级别(例如大学本科和大学专科以高中为低一级别,硕士研究生以大学本科为低一级别)的样本,在此子数据集合上对明瑟收入方程进行回归分析,所得教育年限的系数即为该级别教育程度的教育收益率,即样本工程师每多接受该教育程度1年的教育对其收入增加的贡献率。

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