高等教育分流對居民收入差距的影響研究

曾嘉

摘要：本文采用CGSS2008調(diào)查數(shù)據(jù)，在Heckman計(jì)量模型基礎(chǔ)上探討了高等教育分流與居民收入差距互為影響的內(nèi)生機(jī)制，研究表明：兩者之間存在的互為影響作用顯著。全樣本中的職院組和普通大專組表現(xiàn)出人力資本的異質(zhì)性與教育不平等，對居民收入差距的影響顯著。但是在分樣本情況下，尤其在城鎮(zhèn)樣本下，教育分流所導(dǎo)致的職院組與普通大專組在居民收入差距水平上的差異不明顯，然而在農(nóng)村樣本上的表現(xiàn)與全樣本一致。這說明總體上，職院組比普通大專組在居民收入差距和人力資本存量上劣勢明顯。

關(guān)鍵詞：教育分流；職業(yè)教育；收入差距

中圖分類號(hào)：G52 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1005-913X（2016）08-0010-06

一、引言

近年來在收入差距研究領(lǐng)域，越來越多學(xué)者開始聚焦于教育不平等與收入差距的相關(guān)性研究（馮云、王維國，2011等）。其主要原因是：由于教育政策以及二元經(jīng)濟(jì)體制所造成的教育資源分配不均加劇了居民收入差異的不斷擴(kuò)大。

而在中國1999年以來教育急速擴(kuò)展的同時(shí)，一個(gè)不容忽視的教育政策就是教育分流（升學(xué)軌道的差異），一般可以分為職業(yè)教育（vocational education）和普通學(xué)術(shù)教育（academic education）。我國教育分流主要有初等教育分流（小學(xué)升初中：普通初中/中專）、中等教育分流（初中升高中：普通高中/職高）以及高等教育分流（高中升大學(xué)：普通大專/職院）三個(gè)階段的分流。目前，隨著中國經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，教育不平等、居民收入差距以及城鄉(xiāng)差距持續(xù)擴(kuò)大的態(tài)勢日益深化。我們不禁要問，教育分流與居民收入差距有著怎樣的聯(lián)系？這種聯(lián)系顯著嗎？本文認(rèn)為，研究我國教育分流對居民收入差距的影響具有較大的理論意義與實(shí)踐意義。加強(qiáng)對職業(yè)教育發(fā)展的扶持力度，平衡教育資源分配，提高教育質(zhì)量，這對于縮小居民收入差距具有積極的作用。本文正基于此，以高等教育分流為例，探討教育分流對居民收入差距的影響這一論題。

二、相關(guān)研究

國外較多關(guān)注教育分流對收入差距的間接影響，不少學(xué)者針對美國中學(xué)的學(xué)術(shù)與職業(yè)教育分流進(jìn)行分析，其中指出分流可能會(huì)導(dǎo)致一些負(fù)面的結(jié)果：一是區(qū)分出較低層（lower-track）的學(xué)生；二是剝奪他們選擇的權(quán)力；三是以個(gè)人的社會(huì)背景作為教育選擇的基礎(chǔ)；四是排除進(jìn)入大學(xué)的機(jī)會(huì)；五是較低的學(xué)業(yè)成就；六是選擇職業(yè)課程者，并無明顯增加就業(yè)機(jī)會(huì)（Cicourel and Kitsuse 1963；Schafer and Olexa 1971）。由此可見，分流體制并非僅僅在教學(xué)上作區(qū)分，其中也涉及了家庭背景因素，以及職業(yè)機(jī)會(huì)不均等的問題。學(xué)者Jencks等人對于初、中等教育分流的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，早在小學(xué)初等教育階段（elementary level）就有分流的概念。例如，學(xué)校根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)的速度加以分班教學(xué)，其實(shí)就是所謂的分流或能力分班。Jencks（1972）特別提及，在同一班級(jí)中，有些老師也會(huì)將學(xué)習(xí)能力較佳者集中起來教導(dǎo)，即使教材一樣，然而基本上仍屬于一種分流。美國學(xué)者Friedkin and Scott（1997）認(rèn)為，除了課程的分流外，公立與私立部門（sector）的區(qū)分，也可算另一層次的分流。Grant（1994）則擴(kuò)大解釋，將教育分流定義出四種類型：“tracking”、“ability grouping”、“assignment of pupils to special education”、“gifted-program”，而且他認(rèn)為此四者是造成美國教育機(jī)會(huì)不均等、種族隔離的四大機(jī)制。以上的研究足以表明，公/私立學(xué)校的區(qū)分，就是一種教育分流制度。

就中國的現(xiàn)狀來看，這種教育分流更多表現(xiàn)在職業(yè)教育和普通教育以及重點(diǎn)學(xué)校和非重點(diǎn)學(xué)校之間的不平等現(xiàn)象上。然而到目前為止，國內(nèi)對于教育分流的研究尚不多見。國內(nèi)學(xué)者林大森（2002）對臺(tái)灣高中/高職和公立/私立分流的后果研究發(fā)現(xiàn)，在教育年限相同的條件下，分別就讀于公/私立高中與公/私立高職的學(xué)生存在著明顯的教育質(zhì)量方面的差異，主要表現(xiàn)為：教育成就、職業(yè)獲得以及收人水平等方面。尤其是畢業(yè)于公立高中的學(xué)生最有可能獲得高教育成就、高職業(yè)與高收入。相比之下，私立高職的學(xué)生在這些方面的表現(xiàn)是最弱的?？傮w而言，國內(nèi)對于我國教育分流對居民收入差距的影響這一論題的研究尚不多見，亟待進(jìn)一步探討。

三、數(shù)據(jù)描述及內(nèi)生性的確認(rèn)

（一）數(shù)據(jù)描述

根據(jù)本文研究目的，數(shù)據(jù)來源于中國人民大學(xué)社會(huì)學(xué)系和香港科技大學(xué)社會(huì)學(xué)部2008年開展的中國綜合社會(huì)調(diào)查數(shù)據(jù)（簡稱CGSS2008），我們選取了受訪者在60歲以下且有年收入的樣本，同時(shí)剔除受訪者或其父親“從未工作過或在學(xué)且沒有工作的以及戶籍為‘其他”的樣本。對受訪者及其父親教育缺失的采用插值。主要變量描述性統(tǒng)計(jì)量見表1。

（二）教育分流與居民收入差距的內(nèi)生性確認(rèn)

根據(jù)上述統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對人力資本存量與兩組別進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示。Wald test of exogeneity檢驗(yàn)顯示收入與教育分流職院組（賦值1）/普通大專組（賦值0）。由此可見，下文如果使用ols估計(jì)兩組別對人力資本存量的影響將帶來嚴(yán)重的估計(jì)偏誤，因此有必要對其進(jìn)行內(nèi)生性確認(rèn)。

四、模型設(shè)定一基于內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型

上文已經(jīng)證明居民收入差距與教育分流（職院組和普通大專組）之間的內(nèi)生性關(guān)系，并非一個(gè)外生事件。所以在進(jìn)一步探討職院組和普通大專組（教育分流）對居民收人差距的影響時(shí)，必須考慮到個(gè)體選擇進(jìn)入職院組還是普通大專組之間的“樣本自選擇性”問題。

已有文獻(xiàn)在研究轉(zhuǎn)型國家教育分流的人力資本效應(yīng)和居民收入差距時(shí)，沒有注意到職院組和普通大專組的形成過程。本文認(rèn)為內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型（Endogeneity switching regression model）是較為合適的，這個(gè)模型能夠通過反事實(shí)分析分離出不可觀測因素的影響，從而消除選擇性偏誤，達(dá)到變量系數(shù)的一致性估計(jì)，同時(shí)還能夠?qū)崿F(xiàn)反事實(shí)分析。鑒于此，本文將使用內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型展開分析。

若要估計(jì)職院組和普通大專組對居民收人差距的影響，可以把職院組視為實(shí)驗(yàn)組，普通大專組視為控制組。如果兩組成員是隨機(jī)的，不存在樣本異質(zhì)性，那么兩組之間的收入差距可以視為教育分流的效應(yīng)。然而，正如我們前文分析所指出的，兩者之間并非是外生的，那么我們在利用經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行因果推斷時(shí)就會(huì)存在內(nèi)生性問題導(dǎo)致估計(jì)偏誤，表現(xiàn)為兩點(diǎn)：一是樣本選擇性偏誤，二是遺漏關(guān)鍵潛在變量偏誤（Brand and Xie，2010）。傳統(tǒng)的研究范式常用回歸分析法，在研究對象是隨機(jī)的基本假設(shè)下，運(yùn)用回歸分析能夠分析解釋變量的效應(yīng)，且不會(huì)遺漏控制一切重要的因素，然而，這種做法容易發(fā)生內(nèi)生性或自我選擇（self-selection）的問題，使其不能充分排除實(shí)驗(yàn)組與控制組的基準(zhǔn)差異（baseline difference），亦或是實(shí)驗(yàn)前組別間的異質(zhì)性。因此，這種因果估計(jì)與推斷往往會(huì)發(fā)生錯(cuò)誤。

可以觀測到的變量和不可觀測到的變量都有可能導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)組和控制組在實(shí)驗(yàn)前存在差異。近年來，對于可以觀測到的變量所導(dǎo)致的組別差異的處理方法是反事實(shí)分析方法（Winship and Sobel，2004；Winship and Morgan，1999；Morgan and Harding，2006）。這種方法主要有：傾向性評(píng)分匹配方法（PSM）、異質(zhì)性處理效應(yīng)模型以及Heckman（1979）提出的兩步法、內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型和工具變量法。本文使用內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型進(jìn)一步糾偏樣本的自選擇和內(nèi)生性問題。