普及化階段高等教育對(duì)收入及收入分配的影響

王 麗，李鳳蘭

(1.華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院， 武漢 430070； 2.華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 馬克思主義學(xué)院， 武漢 430070)

一、問題提出

2020年5月教育部發(fā)布的《2019年全國教育事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》顯示，2019 年包括研究生、普通本?？啤⒊扇吮緦？?、網(wǎng)絡(luò)本?？啤⒏叩冉逃詫W(xué)考試本?？频雀鞣N形式的高等教育在學(xué)總規(guī)模達(dá)到4 002萬人，全國高等教育毛入學(xué)率為51.6%[1]。《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》對(duì)高等教育發(fā)展提出了新的目標(biāo)，即高等教育毛入學(xué)率要提高到60%。當(dāng)前，我國高等教育正處在普及化發(fā)展的初始階段。

一直以來，高等教育深刻改變了很多人的命運(yùn)，特別是對(duì)于弱勢(shì)階層來說，接受高等教育是提高收入、跨越階層的重要途徑。根據(jù)Knight和Sabot提出的教育“結(jié)構(gòu)效應(yīng)”和“工資壓縮效應(yīng)”理論，在一定時(shí)期內(nèi)，高等教育普及化會(huì)降低個(gè)體工資收入[2]。這是因?yàn)?，高等教育普及化?huì)極大擴(kuò)張高等教育規(guī)模，這種結(jié)構(gòu)效應(yīng)會(huì)導(dǎo)致收入差距呈先擴(kuò)大后縮小的變化，與此同時(shí)，高學(xué)歷勞動(dòng)力供給增加會(huì)產(chǎn)生工資壓縮效應(yīng)?？紤]到高收入群體具有更高的高等教育回報(bào)率[3-4]，高等教育普及化的進(jìn)一步發(fā)展可能會(huì)拉大各群體之間的收入差距。普及化階段的高等教育還能幫助個(gè)體實(shí)現(xiàn)提升收入、跨越階層的愿望嗎？高等教育對(duì)收入的影響是怎樣的？在推進(jìn)我國高等教育普及化發(fā)展的背景和趨勢(shì)下，對(duì)這些問題的有效回答關(guān)系到我國高等教育發(fā)展的方向和進(jìn)程。

為此，本文圍繞高等教育與收入這一主題，探究我國普及化階段高等教育對(duì)收入及收入分配的最新影響效果。本文主要探究如下3個(gè)問題：(1)普及化階段高等教育對(duì)于收入的影響效應(yīng)；(2)普及化階段高等教育對(duì)極低收入、低收入、中等收入、高收入和極高收入等不同收入群體的影響效應(yīng)；(3)普及化階段高等教育能否縮小低收入與高收入群體之間的收入差距。

二、文獻(xiàn)綜述

自1978年起，我國高等教育發(fā)展經(jīng)歷了精英化發(fā)展階段(1978—2002年)和大眾化發(fā)展階段(2002—2019年)，再到如今的普及化發(fā)展階段(2019年至今)，各階段高等教育的發(fā)展以及高等教育對(duì)收入的影響一直備受學(xué)術(shù)界關(guān)注?？v觀已有研究，學(xué)術(shù)界已對(duì)精英化及大眾化階段高等教育與收入的關(guān)系做了一定的探討，但由于我國正處在高等教育普及化初始階段，目前該領(lǐng)域仍缺乏普及化階段高等教育對(duì)收入影響的可靠分析。

根據(jù)研究視角的不同，已有研究可以分為兩類：一類是基于收入增長視角的研究，另一類是基于收入差距視角的研究?；谑杖朐鲩L視角，一部分學(xué)者利用截面調(diào)查數(shù)據(jù)估算了我國精英化階段以及大眾化階段的高等教育回報(bào)率。由于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源以及研究對(duì)象等不同，高等教育回報(bào)率的估算結(jié)果存在差異。吳要武利用2005年全國人口普查的1.31%樣本數(shù)據(jù)估算，大眾化初期階段高等教育回報(bào)率為13.9%～15.9%[5]。但總體來看，隨著我國高等教育精英化向大眾化發(fā)展的逐漸深入，高等教育回報(bào)率逐年增大為5%～20%，且高水平大學(xué)的高等教育回報(bào)率達(dá)到11.4%[6]。

由于我國高等教育經(jīng)歷了由精英化轉(zhuǎn)向大眾化的發(fā)展過程，多數(shù)學(xué)者更愿意比較分析這兩個(gè)階段高等教育影響收入的效應(yīng)變化。近年來，有關(guān)高等教育影響收入的跨時(shí)點(diǎn)動(dòng)態(tài)分析研究明顯增多，關(guān)于兩個(gè)階段高等教育的增收效應(yīng)，研究一致認(rèn)為，隨著高等教育發(fā)展由精英化進(jìn)入大眾化階段，高等教育對(duì)收入增長的提升效應(yīng)逐年增加。據(jù)簡必希和寧光杰估計(jì)，與精英化階段相比，大眾化階段高等教育的平均收益率上漲了近10%[7]。但關(guān)于增收效應(yīng)的幅度變化問題，出現(xiàn)了兩種不同觀點(diǎn)。一種觀點(diǎn)認(rèn)為，高等教育進(jìn)入大眾化階段以后，其對(duì)收入提升的效應(yīng)不斷增大[8]；另一種觀點(diǎn)認(rèn)為，高等教育的收益率明顯減小且呈平穩(wěn)下降趨勢(shì)[9-10]。導(dǎo)致觀點(diǎn)截然相反的原因可能是：研究使用的數(shù)據(jù)不同，后者選取樣本量偏少，且缺乏中部地區(qū)省份的樣本。劉澤云使用CHIP 1988—2007年城鎮(zhèn)住戶調(diào)查面板數(shù)據(jù)證明，隨著高等教育發(fā)展由精英化進(jìn)入大眾化階段，高等教育對(duì)收入增長的提升效應(yīng)呈持續(xù)增強(qiáng)趨勢(shì)，且對(duì)比東部和西部地區(qū)，中部地區(qū)的高等教育回報(bào)率在2002年之后出現(xiàn)了增長停滯甚至下降[11]。

一部分學(xué)者從收入差距視角分析了高等教育對(duì)收入分配帶來的影響，研究的核心議題是高等教育能否縮小收入差距。支持者認(rèn)為，高等教育有助于縮小收入差距。從微觀層面看，高等教育對(duì)不同收入群體的影響存在明顯差異，對(duì)比高收入群體，中低收入群體具有更高的回報(bào)率，這在很大程度上彌補(bǔ)了家庭背景等因素造成的收入差異，擴(kuò)大高等教育規(guī)模有助于縮小收入差距、打破階層鎖定[12]。但反對(duì)者認(rèn)為，高等教育會(huì)拉大收入差距[13]，因?yàn)楦呤杖肴后w具有更高的回報(bào)率[3]，且相比于城鎮(zhèn)居民，農(nóng)村居民接受高等教育的可能性更低，因而，隨著高等教育規(guī)模的不斷擴(kuò)大，高等教育可能會(huì)拉大收入差距[4,7]?？紤]到我國地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡，也有學(xué)者認(rèn)為，高等教育對(duì)收入差距的影響可能會(huì)因地區(qū)差異而產(chǎn)生異質(zhì)性。東部地區(qū)高等教育可能會(huì)促進(jìn)收入分配均等化，而中西部地區(qū)高等教育反而會(huì)擴(kuò)大收入差距[14]。因此，各地區(qū)高等教育的發(fā)展方向和重點(diǎn)也應(yīng)存在差別，東部地區(qū)要著重?cái)U(kuò)大高等教育規(guī)模和提高高等教育質(zhì)量，而中西部地區(qū)則應(yīng)著重發(fā)展基礎(chǔ)教育和中等教育。

從上述文獻(xiàn)分析可以看出，第一，在我國高等教育發(fā)展進(jìn)程中，現(xiàn)有研究基于不同視角分析了精英化、大眾化階段高等教育對(duì)收入及收入分配的影響，但缺乏針對(duì)普及化階段高等教育的可靠分析。由于我國高等教育正處在普及化發(fā)展的初始階段，普及化階段高等教育對(duì)收入及收入分配的影響研究還比較鮮見。第二，從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)上看，使用面板數(shù)據(jù)的研究較多，而使用截面數(shù)據(jù)的研究較少，且數(shù)據(jù)來源在時(shí)間上并未拓展到2010年以后。高等教育大眾化發(fā)展距今已經(jīng)多年，當(dāng)前普及化初始階段的高等教育與收入之間的關(guān)系是否與多年前的研究存在差異還有待探討。第三，從分析方法上看，少有研究對(duì)模型的內(nèi)生性及穩(wěn)健性問題進(jìn)行充分討論。第四，從研究內(nèi)容上看，多數(shù)研究都分析了高等教育對(duì)低、中和高收入3類群體收入的異質(zhì)性影響，而將收入群體進(jìn)行進(jìn)一步細(xì)化比較的分析研究并不多見。

基于以上分析，本研究推進(jìn)主要體現(xiàn)在以下3個(gè)方面：第一，在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)上，本文采用的是2018年微觀數(shù)據(jù)，在時(shí)間維度上推進(jìn)了高等教育對(duì)收入的影響研究。同時(shí)，該數(shù)據(jù)是我國高等教育從大眾化轉(zhuǎn)向普及化的銜接階段數(shù)據(jù)，能夠及時(shí)體現(xiàn)我國高等教育普及化最初始階段對(duì)收入的影響狀況。第二，在研究內(nèi)容上，本文將收入群體劃分為極低收入、低收入、中低收入、中等收入、中高收入、高收入和極高收入群體，更為細(xì)致地比較高等教育對(duì)各收入群體的邊際貢獻(xiàn)。第三，在模型估計(jì)上，本文采用兩階段最小二乘回歸方法對(duì)內(nèi)生性問題進(jìn)行處理，并采用樣本分割和變量替換兩種方法對(duì)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，估計(jì)結(jié)果更為可靠，可信度更高。

三、數(shù)據(jù)、變量與模型設(shè)定

(一)數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

本文所使用的數(shù)據(jù)來源于北京大學(xué)中國社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心開展的中國家庭追蹤調(diào)查(China Family Panel Studies，CFPS)數(shù)據(jù)。CFPS 問卷幾乎涵蓋了社會(huì)科學(xué)的所有研究領(lǐng)域，樣本覆蓋25個(gè)省(市、自治區(qū))，代表了中國95%的人口。本文選擇的樣本群體為18～60歲的勞動(dòng)年齡人口，按照數(shù)據(jù)邏輯對(duì)樣本數(shù)據(jù)的奇異值和缺失值進(jìn)行處理，最終共獲取2 875個(gè)有效樣本。

(二)變量

1.被解釋變量

年工資收入對(duì)數(shù)：僅考慮個(gè)人全年的主要職業(yè)收入，并剔除填答“拒絕回答”“不適用”“不知道”以及年收入在200元以下、300 000元以上的樣本，并取對(duì)數(shù)。

小時(shí)工資收入對(duì)數(shù)：用全年主要職業(yè)收入除以周工作小時(shí)數(shù)，再除以全年工作近似50周，并取對(duì)數(shù)?？紤]到工作時(shí)間長短帶來的誤差，后續(xù)穩(wěn)健性檢驗(yàn)選擇小時(shí)工資收入對(duì)數(shù)作為被解釋變量進(jìn)行回歸。

2.核心解釋變量

高等教育：剔除填答“拒絕回答”“不適用”以及“不知道”的樣本，本文所考慮的高等教育定義為最高學(xué)歷為大專及以上，未接受過高等教育則定義為最高學(xué)歷為高中。

3.控制變量

本文選取的控制變量包括性別、年齡、婚姻狀況、工作類型、自評(píng)健康、養(yǎng)老保險(xiǎn)、醫(yī)療保險(xiǎn)、戶口類型、家庭規(guī)模和居住地區(qū)。性別和婚姻狀況是影響工資收入的重要因素，與男性相比，女性的薪酬普遍更低，女性平均起薪只有男性的90.2%[15-16]，而婚姻對(duì)男性具有保護(hù)作用，已婚男性更受勞動(dòng)力市場(chǎng)青睞，工資收入更高[17]。個(gè)人工資收入還與工作類型、居住地區(qū)以及健康狀況關(guān)系密切，城市職工的工資一般高于農(nóng)村職工[18]。年齡、戶籍和家庭規(guī)模等也會(huì)對(duì)個(gè)體收入產(chǎn)生顯著影響[19]，戶口類型不同的居民適用不同的養(yǎng)老保險(xiǎn)和醫(yī)療保險(xiǎn)政策[20]。此外，考慮到地區(qū)因素的影響[14,21]，本研究還控制了省份變量。主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)(N=2 875)

(三)計(jì)量模型

本文首先運(yùn)用OLS方法研究高等教育對(duì)收入的影響?；贛incer的工資方程[22]，本研究的基本回歸方程如式(1)所示：

lnYic=β0+β1eduic+β2Xic+εic

(1)

其中，lnYic表示c省樣本i的年工資收入對(duì)數(shù)；eduic表示c省樣本i接受高等教育的狀況；Xic表示控制變量，包括性別、年齡、婚姻狀況、工作類型、自評(píng)健康、養(yǎng)老保險(xiǎn)、醫(yī)療保險(xiǎn)、戶口類型、家庭規(guī)模、居住地區(qū)以及所在省份；εic表示干擾項(xiàng)。

在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上，本文運(yùn)用分位數(shù)回歸(quantile regression)進(jìn)一步分析高等教育對(duì)不同收入群體的異質(zhì)性影響。構(gòu)建的分位數(shù)回歸模型如式(2)所示：

lnYq=βq0+βq1edu+βq2X+εq

(2)

其中，q是分位點(diǎn)，取值為0～1；βq1表示q分位點(diǎn)下高等教育狀況的回歸系數(shù)；εq表示q分位點(diǎn)下的干擾項(xiàng)。

四、結(jié)果與分析

(一)回歸結(jié)果

我們采用普通最小二乘法對(duì)模型進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果見表2。表2顯示，普及化階段高等教育對(duì)收入具有顯著的正向影響，模型整體解釋度達(dá)26.1%，說明本文所構(gòu)建的模型具有一定的解釋力度。該結(jié)果表明，接受高等教育能夠顯著提高個(gè)體收入，且提升效應(yīng)高達(dá)34.3%。這說明，與前些年相比，普及化階段高等教育對(duì)收入仍具有較強(qiáng)的提升效應(yīng)，但增收幅度已有所下降。同時(shí)也反映出，在高等教育普及化初始階段，接受高等教育仍是明顯提高個(gè)體及家庭收入的關(guān)鍵選擇。但隨著未來高等教育普及化發(fā)展的進(jìn)一步深入，高等教育的增收作用會(huì)變小。本文與吳要武的估算結(jié)果差距較大，可能是由于我國經(jīng)濟(jì)的快速增長，我國居民收入水平整體提高，與此同時(shí)，勞動(dòng)力市場(chǎng)對(duì)高學(xué)歷人才需求旺盛，接受高等教育給個(gè)體收入帶來了很大提升。當(dāng)然，這種差距也有可能是樣本選擇導(dǎo)致的，本研究樣本不僅包含城鎮(zhèn)居民，還包含農(nóng)村居民，而農(nóng)村居民的平均收入普遍低于城鎮(zhèn)居民，接受高等教育對(duì)農(nóng)村居民收入的提升作用更為明顯。

表2 普及化階段高等教育對(duì)收入影響的OLS回歸和高等教育異質(zhì)性影響的分位數(shù)回歸

續(xù)表

為避免多重共線性造成的偏誤，本文對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了多重共線性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)該模型所有變量的方差膨脹因子(VIF)的平均值及最大值均小于10，其關(guān)鍵解釋變量——是否接受高等教育的方差膨脹因子為1.21，模型平均方差膨脹因子為2.39，表明模型不受多重共線性問題的影響，整體的系數(shù)估計(jì)是穩(wěn)健的。

(二)普及化階段高等教育影響的異質(zhì)性

基于上述分析，本文進(jìn)一步采用Koenker等提出的分位數(shù)回歸方法分析普及化階段高等教育對(duì)不同收入群體的異質(zhì)性影響[23]。本文的考慮如下：高等教育對(duì)不同收入群體的收入影響并不相同，很有可能因受到收入階層影響而產(chǎn)生異質(zhì)性。因此，本文以不同分位點(diǎn)為基準(zhǔn)，考察高等教育在不同分位點(diǎn)上所產(chǎn)生的效應(yīng)是否有顯著差異，以觀測(cè)高等教育對(duì)各群體收入影響的異質(zhì)性。

從表2可以看出，高等教育對(duì)各類群體收入均具有顯著正向影響，對(duì)極低收入、低收入、中低收入、中等收入、中高收入、高收入和極高收入群體的邊際貢獻(xiàn)分別為0.461、0.371、0.333、0.292、0.282、0.305和0.261，表明接受高等教育有利于提高各類收入群體的收入。然而，高等教育對(duì)不同收入群體的邊際效應(yīng)存在明顯差異，高等教育對(duì)低收入群體的邊際效應(yīng)普遍明顯大于中、高收入群體，相比于中、高收入群體，低收入群體具有更高的高等教育回報(bào)率。不僅如此，極高收入群體受到高等教育的影響最小，而極低收入群體受到高等教育的影響最大，其邊際貢獻(xiàn)達(dá)到0.461，遠(yuǎn)高于其他收入群體。

圖1顯示了高等教育對(duì)各群體收入的邊際貢獻(xiàn)變化情況。從總體趨勢(shì)來看，從極低收入群體依次到極高收入群體，高等教育對(duì)各群體收入的邊際貢獻(xiàn)，呈現(xiàn)“先持續(xù)下降，再緩慢上升又下降”的趨勢(shì)，說明高等教育對(duì)極低收入、低收入和中低收入群體帶來的增收效果更為明顯。

圖1 高等教育對(duì)于各群體收入的邊際貢獻(xiàn)

為進(jìn)一步從收入差距視角解釋該問題，本文采用Hausman檢驗(yàn)方法對(duì)各收入群體之間進(jìn)行系數(shù)差異性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表3。表3中，“系數(shù)差”是較低收入群體與較高收入群體關(guān)于高等教育回歸系數(shù)的差值，表示高等教育對(duì)兩個(gè)群體收入的邊際貢獻(xiàn)差異，系數(shù)差顯著則說明高等教育對(duì)收入差距有顯著影響。若系數(shù)差為正，表示高等教育縮小了較低收入群體與較高收入群體之間的收入差距，若為負(fù)，則表示高等教育拉大了較低收入群體與較高收入群體之間的收入差距。從表3中數(shù)據(jù)來看，極低收入群體和低收入群體分別與中低、中等、中高、高和極高收入群體的系數(shù)差均為正且在1%水平上顯著，說明高等教育縮小了極低和低收入群體分別與中低、中等、中高、高和極高收入群體之間的收入差距。同理，高等教育縮小了中低收入群體分別與中等、中高及高收入群體之間的收入差距，但拉大了中等收入群體與高收入群體之間的收入差距，而極高收入群體分別與中等、中高和高收入群體之間的收入差距并不受高等教育的顯著影響。

表3 系數(shù)差異性檢驗(yàn)結(jié)果

以上研究結(jié)果表明，接受高等教育不僅有利于各收入群體的收入增長，還有利于縮小低收入群體與中高收入群體之間的收入差距，在一定程度上反映出接受高等教育是打破階層鎖定、縮小收入差距的有效途徑。

(三)內(nèi)生性問題

內(nèi)生性問題一般是由測(cè)量誤差、變量遺漏或雙向因果的存在造成的，內(nèi)生性問題可能會(huì)使回歸結(jié)果有偏。因此，本文采用工具變量法對(duì)內(nèi)生性問題進(jìn)行處理，以驗(yàn)證本文基本結(jié)論的穩(wěn)健性。參考Lam和Schoeni的做法，將父母受教育程度作為個(gè)體接受高等教育的工具變量[24]，并采用受教育年限進(jìn)行測(cè)量，回歸結(jié)果見表4。

表4 兩階段最小二乘回歸(2SLS)結(jié)果(N=2 875)

續(xù)表

首先，本文對(duì)工具變量父母受教育程度的有效性進(jìn)行了檢驗(yàn)，不可識(shí)別檢驗(yàn)結(jié)果顯示，Kleibergen-Paap rk LM 統(tǒng)計(jì)量為27.608，其p值為0.000，即拒絕不可識(shí)別的原假設(shè)；弱工具變量檢驗(yàn)結(jié)果顯示，第一階段回歸F統(tǒng)計(jì)量為13.250，大于10，此外，Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計(jì)量和Kleibergen-Paap rk Wald F 統(tǒng)計(jì)量分別為13.373和13.933，均超過了Stock-Yogo弱工具變量在15%顯著水平的臨界值，可見，本文的工具變量不是弱工具變量。過度識(shí)別檢驗(yàn)結(jié)果顯示，Sargan統(tǒng)計(jì)量為1.663，且p值為0.197，大于0.1，表明工具變量嚴(yán)格外生。因此，本文的工具變量父母受教育程度通過了有效性檢驗(yàn)。其次，根據(jù)第一階段的回歸結(jié)果，父母受教育程度與個(gè)體接受高等教育情況顯著正相關(guān)，說明父母受教育程度越高，個(gè)體接受高等教育的可能性越大，可見本文選的工具變量是合理的。最后，從第二階段的回歸結(jié)果可知，IV-2SLS與OLS得到的結(jié)論一致，接受高等教育對(duì)提高收入具有顯著的正向作用，進(jìn)一步表明本文基本結(jié)論的穩(wěn)健可靠。

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

由于抽樣、測(cè)量等誤差可能會(huì)導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果有偏，本文采用樣本分割和變量替換兩種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表5。考慮到地區(qū)抽樣不均帶來的偏誤[25]，本文刪掉了樣本數(shù)量過多或過少的省份重新進(jìn)行回歸；考慮到工作時(shí)間長短對(duì)收入的影響，本文選擇小時(shí)工資收入對(duì)數(shù)來衡量收入。兩個(gè)模型的回歸結(jié)果與OLS回歸相比，高等教育對(duì)收入的影響系數(shù)符號(hào)和顯著性并未發(fā)生改變。這表明，本文的基本結(jié)論是十分穩(wěn)健的，即在普及化階段，個(gè)體接受高等教育確實(shí)有助于提升收入水平。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

五、結(jié)論與建議

本文基于2018年CFPS數(shù)據(jù)，首先采用OLS回歸估計(jì)了普及化階段高等教育對(duì)收入的影響效應(yīng)。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步將收入群體劃分為極低、低、中低、中等、中高、高和極高7類收入群體，并采用分位數(shù)回歸分析了普及化高等教育對(duì)不同收入群體的異質(zhì)性影響。最后采用兩階段最小二乘回歸方法對(duì)內(nèi)生性問題進(jìn)行處理，并通過樣本分割和變量替換兩種方法對(duì)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。本文主要研究結(jié)論如下：(1)從收入增長角度看，普及化階段高等教育對(duì)收入仍具有顯著的正向影響，但與吳要武和張凱寧等的研究相比[5,12]，盡管高等教育對(duì)收入仍具有顯著的提升效應(yīng)，但提升幅度已明顯下降。這反映出，在高等教育普及化初始階段，接受高等教育仍是明顯提高個(gè)體及家庭收入的關(guān)鍵選擇，承載著個(gè)體及家庭改變命運(yùn)、跨越階層的希望，但隨著高等教育普及化發(fā)展的進(jìn)一步深入，高等教育的增收作用會(huì)變小。(2)在異質(zhì)性方面，接受高等教育有利于提高各類收入群體的收入，但相比于中、高收入群體，低收入群體具有更高的高等教育回報(bào)率，說明高等教育對(duì)低收入群體的增收作用更大，尤其是極低收入群體，而對(duì)極高收入群體的增收作用最小。這是因?yàn)?，?duì)于低收入群體來說，接受高等教育能改變其工作類型，如由普通農(nóng)民蛻變?yōu)楣景最I(lǐng)，收入提升明顯；對(duì)于極高收入群體，他們本身具有豐富的家庭資本積累、廣泛的人脈以及較高的社會(huì)地位，高等教育對(duì)其收入產(chǎn)生的影響較小。(3)高等教育對(duì)各收入群體的邊際貢獻(xiàn)不同，從極低收入群體依次到極高收入群體呈現(xiàn)“先持續(xù)下降，再緩慢上升又下降”的趨勢(shì)。(4)從收入分配角度看，高等教育縮小了低收入群體與中高收入群體之間的收入差距。

以上結(jié)果表明，高等教育普及化發(fā)展不僅有助于提高個(gè)體收入，還有助于縮小低收入群體與中高收入群體之間的收入差距。對(duì)于個(gè)體及家庭而言，接受高等教育無疑是一項(xiàng)有價(jià)值的投資，能幫助其提高收入、打破階層鎖定、實(shí)現(xiàn)階層跨越。然而，因受到地區(qū)、戶籍、教育資源不平等以及家庭背景等多元因素的影響[8]，相比于中高收入家庭子女，低收入家庭子女擁有較少的學(xué)習(xí)時(shí)間以及較差的教育資源[26]，導(dǎo)致其高等教育入學(xué)率更低，接受優(yōu)質(zhì)高等教育的機(jī)會(huì)更少。因此，在我國高等教育普及化發(fā)展進(jìn)程中，為低收入群體提供更多的接受高等教育的機(jī)會(huì)以及更優(yōu)質(zhì)的高等教育資源尤為必要。如何提高低收入家庭子女的高等教育入學(xué)率，以及如何保障該類家庭子女接受優(yōu)質(zhì)高等教育是普及化階段高等教育發(fā)展的重中之重。

基于以上研究結(jié)論，本文提出如下對(duì)策建議：

第一，重視并大力發(fā)展高等職業(yè)教育，適當(dāng)加快高等教育普及化進(jìn)程。高等教育普及化是高等教育發(fā)展的必然趨勢(shì)，在普及化初始階段，接受高等教育仍是明顯提高個(gè)體及家庭收入的關(guān)鍵選擇。作為高等教育的重要組成部分，高等職業(yè)教育在我國高等教育體系中占有較大比例，然而，它并不像普通高等教育那樣受到認(rèn)可，社會(huì)“輕職業(yè)教育”現(xiàn)象較為常見。高等職業(yè)教育與普通高等教育是高等教育的“兩條腿”，“兩條腿”走路才能保障普及化階段高等教育走得穩(wěn)、走得好。因此，一方面，政府應(yīng)出臺(tái)相關(guān)政策，確立高等職業(yè)教育的重要地位，肯定其在應(yīng)用型、技能型人才培養(yǎng)及勞動(dòng)力市場(chǎng)中的特殊作用，引起人們對(duì)高等職業(yè)教育的重視。另一方面，教育部門要加大對(duì)高等職業(yè)教育的經(jīng)費(fèi)投入。通過重視并大力發(fā)展高等職業(yè)教育，適當(dāng)加快高等教育普及化進(jìn)程，讓更多個(gè)體及家庭享受到高等教育的增收福利，提高人們的生活幸福感。

第二，擴(kuò)大低收入家庭子女的中考、高考錄取比例，著重提高低收入家庭子女的高等教育入學(xué)率。根據(jù)本文研究結(jié)論，讓更多低收入家庭子女獲得高等教育機(jī)會(huì)，是有效縮小低收入群體與中高收入群體之間收入差距的重要策略選擇。眾所周知，中考錄取比例決定著高考學(xué)生數(shù)量，而高考錄取比例意味著接受高等教育的機(jī)會(huì)。在這種“遞進(jìn)關(guān)系”下，擴(kuò)大低收入家庭子女的中考、高考錄取比例是有效提高低收入家庭子女高等教育入學(xué)率的直接手段。

第三，充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，精準(zhǔn)識(shí)別來自低收入家庭的學(xué)生。要想有針對(duì)性地?cái)U(kuò)大低收入家庭子女的中考、高考錄取比例，學(xué)校如何有效識(shí)別來自低收入家庭的子女最為關(guān)鍵。我國大數(shù)據(jù)技術(shù)的蓬勃發(fā)展帶來了學(xué)校在數(shù)據(jù)采集和管理決策等方面的變革。應(yīng)推動(dòng)大數(shù)據(jù)在高等教育發(fā)展過程中的合理運(yùn)用，充分利用現(xiàn)代大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，采集學(xué)生的家庭收入、消費(fèi)水平等數(shù)據(jù)信息，再根據(jù)各地區(qū)平均收入水平設(shè)定低收入閾值，以此識(shí)別來自低收入家庭的學(xué)生，最終使高等教育資源適當(dāng)向低收入群體傾斜。

第四，強(qiáng)化高等教育質(zhì)量導(dǎo)向，提升各類高校的人才培養(yǎng)質(zhì)量。由于地區(qū)發(fā)展不平衡、教育資源分配不均等問題，對(duì)于低收入家庭子女來說，雖然上大學(xué)可能不難，但接受優(yōu)質(zhì)的高等教育卻并不容易。因此，在高等教育普及化發(fā)展階段，各類高校應(yīng)注重提高人才培養(yǎng)質(zhì)量，讓考上非“一流”大學(xué)的低收入家庭子女也能獲得高質(zhì)量的高等教育，提高我國高等教育的整體質(zhì)量。