姚 堯，施明華

(1.華威大學(xué) 經(jīng)濟(jì)系，考文垂 英國(guó) CV4 7ES；2.皖西學(xué)院 金融與數(shù)學(xué)學(xué)院, 安徽 六安 237012)

教育扶貧旨在阻斷貧困在代際間傳遞，從根源上解決貧困問(wèn)題，在精準(zhǔn)扶貧精準(zhǔn)脫貧中具有持續(xù)性作用[1]。若農(nóng)村地區(qū)存在明顯的教育代際傳遞效應(yīng)，通過(guò)教育扶貧來(lái)改善農(nóng)村地區(qū)教育公平，提高貧困家庭子代教育水平就顯得尤為重要。教育代際傳遞是指教育水平在父輩和子代間傳遞的現(xiàn)象，即認(rèn)為父輩教育和子代教育間存在著因果關(guān)系。此種傳遞機(jī)制強(qiáng)調(diào)子代的教育不完全由先賦性的遺傳因素決定，而是由后致性的撫育作用決定[2]。通過(guò)撫育作用影響下一代教育的途徑主要包括人力資本、經(jīng)濟(jì)資本、文化資本和社會(huì)資本[3-4]。教育代際傳遞效應(yīng)越強(qiáng)，意味著子代教育越依賴于父輩的綜合教育水平，由家庭背景差異導(dǎo)致的教育成就差距就越大。

目前，國(guó)內(nèi)學(xué)者在代際傳遞的研究中越來(lái)越重視教育的作用。一些學(xué)者在研究中著重探討了教育作為中介要素，在打破收入的代際傳遞中所起到的作用。如郭叢斌和閔維方分析得出，教育具有較強(qiáng)的促進(jìn)代際流動(dòng)、改善收入公平的功能[5]；徐俊武和易祥瑞的研究表明，各地區(qū)公共教育支出水平將顯著影響該地區(qū)收入代際傳遞效應(yīng)的大小[6]。同時(shí)，不少學(xué)者也開(kāi)始直接研究教育的代際傳遞現(xiàn)象，如文東茅使用OLS模型分析得出家庭背景對(duì)子女的教育獲得和教育結(jié)果都有著顯著影響[7]；魏曉艷采用中國(guó)家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)OLS與分樣本回歸的方法分析發(fā)現(xiàn)中國(guó)的高等教育存在明顯的代際傳遞現(xiàn)象[8]；李云森和齊豪以上世紀(jì)七十年代出臺(tái)的基礎(chǔ)教育普及政策為工具變量，采用Probit模型考察了父母教育年限對(duì)子女是否接受10年以上教育的影響[9]；而林菀娟和張戈則選擇1978—1982年增加中小學(xué)年限的學(xué)制改革作為工具變量，研究了父母教育與子女教育間存在的因果關(guān)系[10]。

在現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，為探究農(nóng)村地區(qū)教育代際傳遞效應(yīng)是否存在，本文首次采用2011年中國(guó)健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查(CHARLS)數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)證分析父輩受教育水平對(duì)子代受教育水平的影響。同時(shí)，使用OLS、分樣本和Probit回歸從多個(gè)維度考察農(nóng)村教育代際傳遞的特點(diǎn)和變化。文章余下部分安排如下：第二部分主要介紹本文的實(shí)證方法、數(shù)據(jù)和變量；第三部分給出實(shí)證結(jié)果并針對(duì)結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，最后是結(jié)論與政策含義。

一、研究方法和數(shù)據(jù)說(shuō)明

(一)計(jì)量模型

本文分析教育代際傳遞問(wèn)題的OLS模型如下：

Yi=β0+β1Xi+β2D+β3S+εi

(1)

其中，Yi表示子代的受教育程度，以子女的受教育年限代替，Xi表示父輩的受教育程度，考慮到父親對(duì)子女教育具有十分重要的作用，而且對(duì)子女其他方面的發(fā)展也存在獨(dú)特影響力，以父親的受教育年限來(lái)代替父輩教育；D表示父親或子女可觀測(cè)的個(gè)人特征，如年齡、子代性別等，S表示影響子女教育的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)因素，包括父親的職業(yè)、家庭所居區(qū)域等，εi表示殘差項(xiàng)。同時(shí)，為考察父親受教育程度對(duì)子女是否接受高水平教育的影響，本文還構(gòu)建了農(nóng)村家庭教育代際傳遞效應(yīng)的Probit模型：

Pr(Yi=1)=Φ(β0+β1Xi+β2D+β3S+ui)

(2)

等式(2)中的Yi為虛擬變量，表示子女是否接受過(guò)高水平教育(當(dāng)Yi=1表示接受過(guò)高水平教育)，ui是Probit模型中的隨機(jī)干擾項(xiàng)，模型中的其它變量均與等式(1)保持一致。

(二)數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文的數(shù)據(jù)來(lái)自2011年中國(guó)健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查(CHARLS)，該調(diào)查主要針對(duì)全國(guó)45周歲及以上的中老年人家庭和個(gè)人，問(wèn)卷內(nèi)容涵蓋個(gè)人基本信息、家庭結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)支持、工作收入等多個(gè)方面。本文的研究對(duì)象是農(nóng)村家庭，故從問(wèn)卷中選取戶口為農(nóng)村的父親，將其和子女信息匹配后整合成為樣本，經(jīng)過(guò)篩選，得到的有效樣本為7755份①。

變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1和表2所示，表中除了列出反映父親和子女教育年限的變量，還包括反映個(gè)人特征的控制變量(父親和子代年齡、子代性別)，及反映社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素的控制變量(父親職業(yè)、所居區(qū)域)，從表1中可以看出，父親的平均教育年限為5.95年，子女平均受教育年限達(dá)到8.77年。父親的平均年齡為63.11歲，其中年齡最大的達(dá)到83歲，年齡最小的為43歲，由調(diào)查年份可推，父親的出生年份介于1928—1968年之間。而子女的平均年齡為35.53歲，出生年份介于1945—1989年之間。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)(上)

表2顯示，由于研究對(duì)象是農(nóng)村家庭，父親的職業(yè)主要以務(wù)農(nóng)為主，超過(guò)八成的父親從事農(nóng)業(yè)，然后依次是公共部門(mén)、國(guó)企、其他職業(yè)和私企。從居住的區(qū)域來(lái)看，樣本中所含家庭在東部、中部和西部地區(qū)的分布較為接近，比例分別為33.79%、34.79%和31.42%。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)(下)

二、回歸結(jié)果與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

首先，使用OLS回歸分析農(nóng)村家庭父親教育年限對(duì)子代教育年限的影響，結(jié)果如表3所示。為檢驗(yàn)回歸的穩(wěn)健性，采用逐步回歸法，在表3(2)—(4)列的回歸中依次加入反映個(gè)人特征、父親職業(yè)和家庭所居區(qū)域的控制變量，結(jié)果顯示：變量“父親受教育年限”的估計(jì)系數(shù)在各次回歸中均在1%的置信水平顯著，證明OLS回歸是穩(wěn)健的。當(dāng)加入所有控制變量后，父親受教育年限每增加1年，其子女的受教育年限增加0.239年，表明父親的受教育程度與孩子受教育程度存在顯著的正相關(guān)關(guān)系?？紤]到中國(guó)農(nóng)村地區(qū)的實(shí)際，造成這種相關(guān)關(guān)系的原因可能有以下幾點(diǎn)：首先，受教育程度高的父親通常在觀念上會(huì)更偏向“讀書(shū)改變命運(yùn)”，因而更期望他們的孩子能夠接受更高水平的教育；其次，文化程度高的父親可以在孩子的學(xué)習(xí)上給予更多指導(dǎo)和幫助，孩子更可能獲得高學(xué)歷；第三，學(xué)歷相對(duì)較高的父親可能收入也相對(duì)較高，可以為子女教育提供較好的經(jīng)濟(jì)支持。

反映子女年齡和性別影響的變量同樣顯著。在第(4)列的回歸中，子女年齡與其受教育年限呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，表明年齡越小的孩子平均教育年限越長(zhǎng)，這也從側(cè)面反映了促進(jìn)農(nóng)村教育發(fā)展的相關(guān)政策和改革措施總體上是富有成效的。子女性別的系數(shù)為1.425，表明農(nóng)村家庭中兒子平均受教育年限要高于女兒1.425年。考慮到多項(xiàng)調(diào)查均表明女性學(xué)生在高中和大學(xué)入學(xué)考試中的表現(xiàn)要優(yōu)于男性，故推測(cè)這種男性教育年限更高的現(xiàn)象可能來(lái)源于“重男輕女”陋習(xí)的影響，男性在教育上能得到更多家庭上的支持，而女性輟學(xué)率則更高。社會(huì)因素在教育的代際傳遞中起到了很大的作用。第一，父親的職業(yè)能顯著影響子女的教育?？傮w來(lái)看，父親就職于企事業(yè)單位的孩子相比父親在其他行業(yè)工作的孩子受教育年限更高(一年以上)，其中，國(guó)企最長(zhǎng)，然后依次是公共部門(mén)、私企；第二，東部農(nóng)村地區(qū)的孩子比西部平均受教育年限要高出0.47年，而中部農(nóng)村地區(qū)的孩子則比西部高出0.35年。

表3 OLS回歸結(jié)果

(2)分樣本回歸結(jié)果

為進(jìn)一步判定不同時(shí)期農(nóng)村教育代際傳遞效應(yīng)的差異，本文按照父親年齡將樣本分為三組，分別為60歲以下、60—69歲、70歲以上父親群體。對(duì)這三組樣本分別進(jìn)行OLS回歸，結(jié)果如表4(1)—(3)列所示，三組回歸中父親受教育年限的估計(jì)系數(shù)均顯著為正，進(jìn)一步證明了農(nóng)村地區(qū)教育的代際傳遞效應(yīng)一直存在，但三組系數(shù)大小各不相同，表明在不同時(shí)期教育的代際傳遞效應(yīng)確有差異。其中，第(3)列回歸中的估計(jì)系數(shù)(0.191)要明顯小于前兩列回歸中的系數(shù)(0.225和0.295)，說(shuō)明相比60歲及以上父親群體，60歲以下父親的教育水平對(duì)其子女教育水平的影響明顯降低，這反映了農(nóng)村地區(qū)教育代際傳遞效應(yīng)的減弱和教育公平的改善。

(3)Probit回歸結(jié)果

為考察父親受教育水平對(duì)子女是否接受高水平教育的影響，使用表示“子女是否接受大學(xué)教育”的虛擬變量作為子女受教育水平的代理變量，采用Probit模型進(jìn)行回歸分析?？紤]到樣本中子女平均受教育年限較低(8.77年)，同時(shí)考察父親教育年限對(duì)子女是否接受高中和初中教育的影響。結(jié)果如表4(1)—(3)列所示，三組回歸中變量“父親受教育年限”的估計(jì)系數(shù)均顯著為正，再次證實(shí)了OLS回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，也同時(shí)說(shuō)明了父親受教育程度高對(duì)孩子獲得更高水平教育有著顯著促進(jìn)作用。其中，第(1)列回歸的系數(shù)最大(0.085)，表示父親受教育年限每增加1年，其子女接受高等教育的概率將增加約8.5%，這一結(jié)果高于當(dāng)父親受教育年限提升1年，子女增加的上高中(7.8%)和上初中(6.4%)的概率，說(shuō)明農(nóng)村地區(qū)教育的代際傳遞效應(yīng)在高等教育環(huán)節(jié)更為顯著。另外，三組回歸顯示子代中男性接受大學(xué)、高中、初中教育的概率分別比女性高約32%、26%和57%，進(jìn)一步證實(shí)了農(nóng)村地區(qū)教育水平和教育的代際傳遞效應(yīng)存在著性別差異。

表4 父親年齡的分樣本回歸結(jié)果

表5 Probit回歸結(jié)果

三、結(jié)語(yǔ)

本文基于2011年中國(guó)健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查(CHARLS)的數(shù)據(jù)，探究中國(guó)農(nóng)村地區(qū)父親受教育程度和子女受教育程度之間的相關(guān)關(guān)系。實(shí)證結(jié)果表明：父親受教育年限對(duì)孩子教育有著顯著的正向影響，體現(xiàn)在子女的平均受教育年限和接受更高水平教育的概率都會(huì)隨父親平均受教育年限的增加而增加，證明了農(nóng)村家庭教育的代際傳遞效應(yīng)仍然存在。鑒于此，政府應(yīng)當(dāng)加大貧困地區(qū)資源的投入力度，構(gòu)建從幼兒園到研究生不間斷的資助政策體系，并凝聚社會(huì)各界力量推進(jìn)教育精準(zhǔn)扶貧，著力阻斷教育代際傳遞現(xiàn)象。

注釋：

① 樣本篩選中剔除的數(shù)據(jù)包括：1)存在信息缺失的樣本；2)存在反常數(shù)據(jù)的樣本，如孩子與父親年齡差距過(guò)小(小于15年)的樣本；3)子女出生在1989年以后的樣本，因?yàn)樵跀?shù)據(jù)采集的2011年這些孩子可能還未完成學(xué)業(yè)，將其加入樣本中會(huì)低估孩子的受教育年限。