高考分省招生制度背景下個體高等教育入學機會不平等的測度與分解

樂志強,劉英瑩

(江西師范大學 教育研究院,江西 南昌 330022)

從教育活動過程來看,教育平等可分為起點平等、過程平等和結(jié)果平等[1](P159-179)。高等教育入學機會平等主要涉及的是教育起點平等問題,即公民享有同等的接受高等教育的可能性。根據(jù)Blau和Duncan(1967)的地位獲得模型[2](P170)可知,影響個體高等教育入學機會的因素分為先賦性因素和后致性因素兩類;Roemer和Trannoy(2016)則認為個人成就由環(huán)境和努力兩類因素決定[3]。先賦性因素屬于先天的環(huán)境因素,既包括微觀層面的家庭背景因素以及由家庭所決定的性別、民族等個體特征因素,也包括宏觀層面的社會結(jié)構(gòu)和制度因素。后致性因素屬于后天的努力因素,主要是指個體努力程度等?，F(xiàn)有研究表明,較強的認知能力和非認知能力會提升個體的學業(yè)成就[4],進而影響個體的高等教育入學機會,但他們既受家庭背景等先賦性因素影響,又會受教育等后天努力因素影響[5],所以這兩類因素不能簡單歸屬于先賦性因素或后致性因素。一般來說,后致性因素所造成的高等教育入學機會不平等是合理的,但先賦性因素所造成的高等教育入學機會不平等則不然[6](P21-25)。鑒于此,高等教育入學機會不平等問題應主要關注先賦性因素,即家庭背景、個體特征(即由家庭所決定的性別、種族(民族)等特質(zhì))以及社會結(jié)構(gòu)和制度等三類因素。鑒于認知能力和非認知能力兼具先賦性和后致性因素的雙重屬性,且與高等教育入學機會構(gòu)成雙向因果關系,故在此不予考慮。

現(xiàn)有研究對微觀層面的家庭背景和個體特征因素所造成的高等教育入學機會不平等問題關注較多,而對宏觀層面的社會結(jié)構(gòu)和制度因素所導致的高等教育入學機會不平等問題則關注較少。高考分省招生制度是我國長期實行的高校招生制度,在該制度背景下,原本僅為個體層面的高等教育入學機會競爭被加入省域?qū)用娴脑?。如果省域高等教育入學機會差異過大,就可能擴大個體高等教育入學機會的不平等。鑒于此,可將我國高等教育入學機會區(qū)分為省域和個體兩個維度。遺憾的是,學術界關于省域高等教育入學機會對個體高等教育入學機會影響的研究相對較少。就實證研究而言,雖然現(xiàn)有研究對個體高等教育入學機會不平等程度進行了測算,但深入分析各類影響因素,尤其是省域高等教育入學機會對個體高等教育入學機會不平等的貢獻度的研究較少。鑒于此,有必要深入分析各類影響因素,尤其是省域高等教育入學機會因素對個體高等教育入學機會不平等的貢獻度,從而揭示個體高等教育入學機會不平等的原因,并給出相應的政策建議。

一、文獻綜述

不平等問題的研究,起初主要集中在收入分配領域[7],后來逐漸擴展至教育不平等領域,如教育資源配置不均衡問題[8]、受教育水平的區(qū)域差異問題[9]等。如果要測度各影響因素對個體高等教育入學機會不平等的貢獻度,首先需要測算個體高等教育入學機會不平等程度,然后再具體計算各影響因素的貢獻度?，F(xiàn)將相關文獻梳理如下。

(一)關于個體高等教育入學機會不平等的測算研究

教育不平等的測量指標大多分為兩類,一類是測量絕對差異的指標,一類是測量相對差異的指標。前者主要包括方差與標準差[10],后者則主要包括變異系數(shù)[11]、基尼系數(shù)[12]以及廣義熵指數(shù)(如泰爾指數(shù))[13]等。其中,基尼系數(shù)和廣義熵指數(shù)被廣泛應用于教育不平等問題的分析[14]。

由于教育活動不同階段的不平等具有較大差異,所以上述教育不平等的測量指標所依據(jù)的變量也不盡相同。比如:教育起點不平等的測量常用入學率這一變量[15];教育結(jié)果不平等的測量常基于平均受教育年限[16]、標準化的學業(yè)成就測驗[17];教育過程不平等的測量則常用課堂公正[18]和學習機會[19]等變量。高等教育入學機會不平等屬于教育起點不平等問題,除了入學率之外,研究者?；谏洗髮W的概率來計算各類不平等指數(shù),相關的經(jīng)驗研究,大多都是基于回歸的方法對個體上大學的概率進行估計[20][21]。相對來說,測量教育結(jié)果不平等的研究較為豐碩,但測量教育起點不平等,尤其是教育過程不平等的研究相對較少。

(二)關于個體高等教育入學機會不平等的影響因素的貢獻度研究

關于個體高等教育入學機會不平等的影響因素的研究較多,但存在較多局限性。首先,從研究內(nèi)容看,多集中于分析家庭背景因素以及由家庭所決定的性別、種族(民族)等個體特征因素所導致的個體高等教育入學機會不平等問題[22],而對宏觀結(jié)構(gòu)和制度因素所造成的不平等問題關注不多;宏觀結(jié)構(gòu)和制度因素主要分析戶籍制度、黨員身份和單位制度等方面[23][24][25],而這些因素本身也可被視為家庭背景因素。其次,從研究方法來看,除了大量思辨類研究外,相關實證研究主要通過構(gòu)建回歸模型分析各因素對個體高等教育入學機會的影響程度,較少測度影響個體高等教育入學機會不平等各因素的相對貢獻度[26]。

現(xiàn)有測量不平等的影響因素的貢獻度的方法有二:一種是通過泰爾指數(shù)(或其他廣義熵指標)分解的方法,分別計算組間不平等和組內(nèi)不平等的貢獻度[27];一種是基于回歸的夏普利(Shapley)值分解方法,測度各類因素對個體高等教育入學機會不平等的相對貢獻度[28]。泰爾指數(shù)分解只能分析不平等的來源主要是由組間差異還是組內(nèi)差異造成的,具有局限性。基于回歸的夏普利值分解技術則能夠得到所有可能影響不平等的因素的貢獻值大小及相對比例[29]。

綜上所述,現(xiàn)有關于個體高等教育入學機會不平等的測度的研究較多,但集中于測算教育結(jié)果不平等,對高等教育入學機會這一教育起點不平等的測算相對較少;現(xiàn)有研究較少測算個體高等教育入學機會不平等的影響因素的貢獻度,且更多關注家庭背景或個體特征因素,較少分析宏觀結(jié)構(gòu)和制度因素,對高考分省招生制度的關注則更少。因此,有必要測算我國個體高等教育入學機會不平等的程度,并分析高考分省招生制度背景下省域高等教育入學機會因素對個體高等教育入學機會不平等的貢獻度。

二、研究設計

(一)數(shù)據(jù)來源

因需要研究省域高等教育入學機會對個體高等教育入學機會的影響,并且控制家庭背景和個體特征因素的作用,所以需要家庭背景、個體特征、個體高等教育入學機會等方面的微觀數(shù)據(jù)以及省域高等教育入學機會方面的宏觀數(shù)據(jù)。微觀數(shù)據(jù)來源于中國家庭收入調(diào)查項目(CHIP)數(shù)據(jù)庫,宏觀數(shù)據(jù)即當年入學率指標,基于分省分年的高考錄取人數(shù)和滯后三年的初中畢業(yè)生數(shù)測算。

1.關于家庭背景、個體特征和個體高等教育入學機會等變量的數(shù)據(jù)來源

家庭背景、個體特征、個體高等教育入學機會等方面的微觀數(shù)據(jù)均來源于中國家庭收入調(diào)查項目(CHIP)2018年數(shù)據(jù)。(CHIP)2018年調(diào)查樣本來自國家統(tǒng)計局2018年城鄉(xiāng)一體化常規(guī)住戶調(diào)查大樣本庫,按照東、中、西分層,根據(jù)系統(tǒng)抽樣方法抽樣,包括城鎮(zhèn)住戶和農(nóng)村住戶兩大類、 71 266個個體樣本。該樣本數(shù)據(jù)覆蓋全國14個省份,具有較強的全國代表性,包括東部地區(qū)的北京、江蘇、遼寧、廣東、山東,中部地區(qū)的河南、湖北、湖南、山西、安徽,西部地區(qū)的重慶、四川、云南、甘肅。難能可貴的是,該數(shù)據(jù)庫提供了個體參加高考的年份以及參加高考時的戶籍和省份信息,非常適合研究需要。

為確保研究需要,按如下方法進行樣本篩選。首先,篩選實際參加高考或期望參加高考為1998年-2018年的個體。由于數(shù)據(jù)獲取受限,僅可獲取1998年及之后的分省高考錄取人數(shù),所以只能篩選1998年及之后預期高考的個體。實際參加高考的個體,依據(jù)其調(diào)查時填寫的最后一次參加高考的年份來確定其參加高考的年份;未實際參加高考的個體,則根據(jù)其出生年份加18之后獲取其期望參加高考的年份。其次,選取與戶主關系為“戶主”“配偶”和“子女”的個體為研究樣本。由于研究數(shù)據(jù)庫中預期參加高考的個體的最早出生年為1980年,而與戶主關系為“岳父親或公婆”“祖父親”的個體的出生年均小于1980年,故無需考慮此類個體。由于與戶主關系為“孫子女”和“其它”的個體數(shù)量較少,且孫子女的出生年大多晚于1994年,尚未達到研究數(shù)據(jù)庫截止的高考年份2018年,因而可以直接剔除。與戶主關系為“媳婿”和“兄弟姐妹”的個體,因為無法識別其父親背景信息而不能使用,可能對估計帶來偏誤。

2.當年入學率的數(shù)據(jù)來源

可采用“當年入學率”作為測量省域高等教育入學機會的重要指標。當年入學率是當年某省高考實際錄取人數(shù)與該省18歲人口數(shù)之比[30]。此處選擇18歲人口數(shù)這一高等教育入學的適齡人口基數(shù)而非實際參加高考的人數(shù)作為當年入學率的分母可以考察潛在而真實的高等教育入學機會,減少各省份基礎教育質(zhì)量異質(zhì)性的影響。之所以采用18歲人口數(shù)作為高等教育入學的適齡人口基數(shù),是因為假定個體參加高考的年齡是18歲。

1998-2013年各省高考錄取總?cè)藬?shù)大多可從教育部考試中心每年出版的《中國教育考試年鑒》以及部分省份出版的教育考試年鑒獲取。上述年份的少量缺失數(shù)據(jù)以及2014年及之后的各省高考錄取總?cè)藬?shù)則依據(jù)陽光高考網(wǎng)、中國教育在線等網(wǎng)站進行補充。由于無法獲取當年某省的18歲人口數(shù),故采用滯后三年的初中畢業(yè)生數(shù)推算。該數(shù)據(jù)可從每年教育部出版的《中國教育統(tǒng)計年鑒》獲取。當然,改革開放以來,我國人口流動較為頻繁,使用滯后三年的初中畢業(yè)生數(shù)并不能精確反映該省三年之后的18歲人口數(shù),只是一個估算值。

(二)變量

研究使用的被解釋變量為個體高等教育入學機會,即“是否考上大學”;解釋變量則分為家庭背景因素變量、個體特征因素變量以及省域高等教育入學機會。

1.個體高等教育入學機會

被解釋變量——“是否考上大學”為虛擬變量(0=未考上大學,1=考上大學)。根據(jù)數(shù)據(jù)庫中受訪者回答“完成的最高學歷”問題的結(jié)果對“是否考上大學”變量進行賦值,將最高學歷為大專、大學本科、研究生的個體該變量的值賦為1,將其它學歷水平的個體該變量的值賦為0。對于在校學生,將會調(diào)查其在2018年末上學的學校,因此不會遺漏已經(jīng)獲取高等教育機會但是未完成學業(yè)的個體。

2.家庭背景因素變量

家庭背景方面的變量包括“父親受教育年限”“父親職業(yè)類型”“父親單位性質(zhì)”和“戶口性質(zhì)”四個變量。父親單位性質(zhì)反映了父親是在何種所有制單位工作的狀況,是一種具有中國特色的特殊制度安排。改革開放以后尤其是市場經(jīng)濟體制改革早期,體制內(nèi)單位的工作人員在薪酬、福利、社會資源等方面可能具有更多優(yōu)勢。因此,父親單位性質(zhì)可在一定程度上反映家庭經(jīng)濟資本的狀況。戶口性質(zhì)是指受訪者預期參加高考當年的戶口是農(nóng)業(yè)戶口還是非農(nóng)業(yè)戶口。在城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟背景下,城鎮(zhèn)居民的收入通常會高于農(nóng)村居民,所以戶口性質(zhì)也可在一定程度上反映家庭經(jīng)濟資本的狀況。此外,父親受教育年限和父親職業(yè)類型分別反映了家庭文化資本和社會資本的狀況。

父親受教育年限根據(jù)受訪者的受教育程度轉(zhuǎn)換而來,“未上學”計為0年,“小學”計為6年,“初中”計為9年,“高中”“中專”和“職校/技?！庇嫗?2年,“大?！庇嫗?5年,“大學本科”計為16年,“研究生”計為19年。

父親職業(yè)類型參照中華人民共和國職業(yè)分類大典的職業(yè)大類進行賦值,為分類變量(1=單位負責人,2=專業(yè)技術人員,3=辦事人員,4=服務人員,5=農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者,6=生產(chǎn)制造及有關人員)。由于父親職業(yè)類型為軍人的樣本極少,故兩個數(shù)據(jù)庫均將該類型的樣本予以刪除。

“父親單位性質(zhì)”變量為虛擬變量(0=體制外單位,1=體制內(nèi)單位)。可將黨政機關團體、事業(yè)單位、國有及控股企業(yè)集體和集體企業(yè)被定義為體制內(nèi)單位,中外合資或外商獨資企業(yè)、個體、私營企業(yè)、土地承包者和其他被定義為體制外單位。

“戶口性質(zhì)”為虛擬變量(0=農(nóng)業(yè)戶口,1=非農(nóng)業(yè)戶口)。該變量根據(jù)實際參加高考的受訪者在高考報名時的戶口類型確定,或者根據(jù)沒有實際參加高考的受訪者18歲時的戶口類型確定。沒有實際參加高考的受訪者18歲時的戶口的處理方法:首先根據(jù)受訪者當前的戶口性質(zhì),將農(nóng)業(yè)戶口賦值為0,將非農(nóng)業(yè)戶口、居民戶口和其它(外籍等)賦值為1,然后根據(jù)個體戶籍變遷歷史數(shù)據(jù)和出生年數(shù)據(jù),將之前戶口性質(zhì)狀態(tài)為農(nóng)業(yè)、當前戶口為非農(nóng)的個體重新賦值為0。

3.個體特征因素變量

個體特征方面的變量為性別和民族?！靶詣e”為虛擬變量(0=男,1=女);“民族”為虛擬變量(0=漢族,1=少數(shù)民族)。

個體高等教育入學機會、家庭背景、個體特征三個方面的變量均從微觀數(shù)據(jù)庫中獲取,其基本情況如表1所示。

表1 微觀層面數(shù)據(jù)的變量基本情況表

4.省域高等教育入學機會

省域高等教育入學機會主要采用各省每年的當年入學率進行測算,同時將個體參加高考年份的虛擬變量作為控制變量。對于實際參加高考的個體,按照其最后一次參加高考時的年份和省份匹配當年入學率;對于沒有實際參加高考的個體,則根據(jù)其出生年份加18作為其期望高考年份,將其戶籍所在省份作為期望高考省份,從而匹配其當年入學率。之所以需要控制“高考年份”,并將其作為省域高等教育入學機會的一個指標,主要有兩個原因:其一,由于同一年度同一省份的個體面臨相同的當年入學率,所以需要從統(tǒng)計上將“高考年份”作為控制變量,從而準確估計某省當年入學率對個體高等教育入學機會的影響效應。其二,自1999年起,我國高等學校實施了多年的擴招政策,參加高考的年份對于個體高等入學機會有普遍影響;而各省高考錄取人數(shù)的變化趨勢并不一致,控制“高考年份”才能更加準確地反映個體所面臨的省域高等教育入學機會。

1998-2018年各省高等教育當年入學率均值的情況如圖1所示。根據(jù)圖1可以發(fā)現(xiàn):不同省份的高等教育當年入學率均值存在差異,但呈現(xiàn)出模式化的特征,即不同模式省份的當年入學率均值差異較大, 但模式內(nèi)省份的當年入學率均值則較為接近。省域高等教育入學機會模式的劃分方法是將某個時間段內(nèi)各省份當年入學率的均值由小到大進行排序,進行五等分,當年入學率均值位于最低20%范圍的省份納入地獄模式,當年入學率位于最高20%范圍的省份納入天堂模式,以此類推,將各省份分別納入地獄模式、噩夢模式、普通模式、幸福模式、天堂模式五類。具體劃分如下:地獄模式省份為:云南、貴州、廣西、四川、河南、海南;噩夢模式省份為:廣東、新疆、山西、安徽、河北、湖南;普通模式省份為:江西、福建、黑龍江、山東、湖北、江蘇、吉林;幸福模式省份為:陜西、甘肅、浙江、重慶、遼寧、寧夏;天堂模式省份為:西藏、青海、內(nèi)蒙古、北京、天津、上海。從上述分類來看,每一模式均包含不同經(jīng)濟發(fā)展水平的省份,也可能同時包括來自不同地區(qū)(如中部、東部或西部)的省份?？梢?省域高等教育入學機會模式與經(jīng)濟發(fā)展水平或地區(qū)差異并不具有直接關系。需要說明的是,由于不同省份在不同時期的當年入學率均值會有所不同,因此,在不同時期,5個模式區(qū)域的省份并不會完全一致。

圖1 1998-2018年各省高等教育當年入學率均值

(三)分析方法

1.測算個體高等教育入學機會不平等程度

根據(jù)Roemer和Trannoy(2016)以及Youness和Hamzaoui(2017)的方法,本研究擬采用如下步驟對個體高等教育入學機會不平等程度進行測算。

首先,使用二項Logit 模型估計家庭背景、個體特征和省域高等教育入學機會三類因素對個體高等教育入學機會的影響,模型設置如下:

log[Pi/(1-Pi)]=β0+βmfammijk+βnxnijk+βrratejk+βkyeark+eijk

(1)

其中,Pi為第i個個體獲得高等教育入學機會的概率,fammijk為家庭背景因素的解釋變量,xnijk為個體特征因素的解釋變量,ratejk代表第j省第k年的當年入學率,yeark為高考年份的虛擬變量,eijk為殘差項,βm代表第m個家庭背景變量的回歸系數(shù),βn代表第n個個體特征變量的回歸系數(shù),βk代表第k年當年入學率的回歸系數(shù)。

其次,根據(jù)式(1)估算個體上大學的概率值,據(jù)此估算個體高等教育入學機會不平等程度。此處采用基尼系數(shù)和泰爾指數(shù)兩個指標。基尼系數(shù)的大小位于0和1之間,當基尼系數(shù)為0 時,表示個體高等教育入學機會處于絕對平等狀態(tài);當基尼系數(shù)為 1 時,代表個體高等教育入學機會處于絕對不平等狀態(tài)。換言之,基尼系數(shù)越大,則個體高等教育入學機會不平等程度就越高,反之,高等教育入學機會不平等程度就越低。泰爾指數(shù)可進行區(qū)域分解,計算不同模式區(qū)域高等教育入學機會的泰爾指數(shù),從而比較不同模式區(qū)域的高等教育入學機會不平等程度。此外,通過比較區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間的泰爾指數(shù)的相對貢獻,可以分析個體高等教育入學機會不平等主要是由區(qū)域間的差異造成的還是由區(qū)域內(nèi)的差異導致的。

2.測算高等教育入學機會不平等的影響因素的貢獻度

根據(jù)式(1)二項Logit回歸分析的結(jié)果,參照Shorrocks(2013)提出的基于回歸的夏普利(Shapley)值分解方法,將家庭背景、個體特征和省域高等教育入學機會三類因素對個體高等教育入學機會不平等的貢獻進行分解。根據(jù)不同因素貢獻率的高低,可以具體分析影響個體高等教育入學機會不平等各因素的重要性。夏普利值分解的原理其實是對R2或pseduo R2進行分解,考察各解釋變量在R2或pseduo R2中的貢獻度。由于夏普利值分解沒有考慮殘差項,只能通過夏普利值分解說明在模型能解釋的變異量中尋找各影響因素的相對貢獻度,但對于模型不能解釋的部分,則無能為力。

三、研究結(jié)果

(一)二項logit模型的估計結(jié)果

采用CHIP2018年數(shù)據(jù)可以構(gòu)建二項logit模型,從而分析各影響因素對個體高等教育入學機會的影響,估計結(jié)果如表2所示。

表2 二項logit模型的分析結(jié)果①

首先,分析家庭背景因素的影響效應。結(jié)果顯示,家庭背景各因素對個體高等教育入學機會均具有顯著的影響。父親受教育年限越長,個體越容易獲得高等教育入學機會;父親職業(yè)類型為“農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者”的個體比父親職業(yè)類型為其它職業(yè)的個體更難以獲得高等教育入學機會;父親在體制內(nèi)單位工作的個體比父親在體制外單位工作的個體更容易獲得高等教育入學機會;非農(nóng)業(yè)戶口的個體相對于農(nóng)業(yè)戶口的個體更容易獲得高等教育入學機會。

其次,分析個體特征因素的影響效應。女性相比于男性擁有更多的高等教育入學機會,但少數(shù)民族相比于漢族在高等教育獲得方面處于劣勢。

再次,分析省域高等教育入學機會的影響效應。估計結(jié)果顯示,當年入學率越高,個體越有可能獲得高等教育入學機會。這再次印證了高考分省招生制度會顯著影響個體的高等教育入學機會。限于篇幅,表格中并未顯示個體參加高考的年份這一控制變量的參數(shù)估計結(jié)果。個體參加高考的年份以1998年為參照組,其他年度參加高考的個體獲得高等教育入學機會的概率顯著高于1998年。

綜上所述,家庭背景對個體高等教育入學機會具有顯著的正向作用,不同性別和民族的個體在高等教育獲得方面也具有顯著差異。在高考分省招生制度的影響下,即使在同樣的家庭背景和個體特征條件下,如果個體身處省域高等教育入學機會較多的省份,也就更容易獲得高等教育入學機會。

(二)個體高等教育入學機會不平等的狀況

通過二項logit模型可以預測個體考上大學的概率,根據(jù)概率值可以計算反映個體高等教育入學機會不平等的基尼系數(shù)和泰爾指數(shù)。

圖2呈現(xiàn)了1998-2018年每年的個體高等教育入學機會不平等指數(shù),可以發(fā)現(xiàn),基尼系數(shù)和泰爾指數(shù)的變化趨勢是高度一致的。1998年和1999年,也就是高校擴招前后的兩年,個體高等教育入學機會不平等程度相當高。隨著高校擴招政策的深入推進,個體高等教育入學機會不平等基本處于下降通道,2015年則處于近年來歷史最低水平。2016年起,個體高等教育入學機會不平等狀況有所加劇。

圖2 1998-2018年個體高等教育入學機會不平等指數(shù)

表3呈現(xiàn)了1980-1989年出生、1990-1999年出生以及不同時期參加高考的個體高等教育入學機會不平等狀況,并呈現(xiàn)了區(qū)域的泰爾指數(shù)以及區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間差異的泰爾指數(shù)情況。根據(jù)表3可以得出如下結(jié)論:

其一,分析全樣本和各時期全國的基尼系數(shù)。從全樣本來看,全國的基尼系數(shù)超過了0.3,表明個體高等教育入學機會不平等程度是比較高的。90后比80后面臨的基尼系數(shù)低53%,表明90后預期參加高考時的個體高等教育入學機會不平等程度有所改善。從1998-2018年個體預期參加高考的5個時期區(qū)分來看,預期在1998-2000年參加高考的個體所面臨的基尼系數(shù)最高,超過了0.4,而預期在2016-2018年參加高考的個體所面臨的基尼系數(shù)則最低,僅略高于0.2。雖然5個時期的基尼系數(shù)基本處于下降趨勢,但降幅逐步縮小,尤其是預期在2016-2018年參加高考的個體所面臨的基尼系數(shù)與上一時期相比變化很小。上述結(jié)果說明高校擴招政策可能對改善個體高等教育入學機會不平等具有較大影響,但這種作用近年來卻有所減弱。

表3 區(qū)分時期的個體高等教育入學機會不平等的基尼系數(shù)和泰爾指數(shù)

其二,分析各時期全國的泰爾指數(shù)。90后比80后面臨的泰爾系數(shù)低138%,表明90后預期參加高考時的個體高等教育入學機會不平等程度明顯改善。從1998-2018年個體預期參加高考的5個時期區(qū)分來看,預期在1998-2000年參加高考的個體所面臨的泰爾指數(shù)最高,近0.3,而預期在2011-2015年和2016-2018年參加高考的個體所面臨的基尼系數(shù)最低,均不足0.1。雖然5個時期的泰爾指數(shù)基本處于下降趨勢,但降幅逐步縮小,尤其是預期在2011-2015年和2016-2018年參加高考的個體所面臨的泰爾指數(shù)相差無幾。

其三,將全國各時期的基尼系數(shù)和泰爾指數(shù)進行對比分析。從80后和90后所面臨的不平等指數(shù)的對比來看,基尼系數(shù)和泰爾指數(shù)的結(jié)果是一致的,兩者均表明90后所面臨的個體高等教育入學機會不平等程度比80后更低。從1998-2018年個體預期參加高考的5個時期區(qū)分來看,基尼系數(shù)和泰爾指數(shù)的變化趨勢也是基本一致的,總體呈下降趨勢,但泰爾指數(shù)則在近期有所上升。

其四,分析各區(qū)域全樣本和不同時期的泰爾指數(shù)。從全樣本來看,各區(qū)域泰爾指數(shù)基本上隨其區(qū)域高等教育入學機會的增加而下降。即區(qū)域高等教育入學機會最少的地獄模式區(qū)域,其個體高等教育入學機會不平等的程度也是最高的;區(qū)域高等教育入學機會最多的天堂模式區(qū)域,其個體高等教育入學機會不平等的程度反而最低。不過,幸福模式區(qū)域的個體高等教育入學機會不平等的程度相比于普通模式區(qū)域則略高。各模式區(qū)域80后的泰爾指數(shù)差距不大,但地獄和幸福模式區(qū)域的泰爾指數(shù)較大,超過了0.2,天堂模式區(qū)域的泰爾指數(shù)最低,不足0.18。各模式區(qū)域90后的泰爾指數(shù)同樣差距較小,但地獄模式區(qū)域的泰爾指數(shù)較大,超過了0.1,天堂模式區(qū)域的泰爾指數(shù)最低,約為0.07。雖然各區(qū)域80后預期參加高考時的泰爾指數(shù)排序與90后相同,即由大到小依次是地域、幸福、噩夢、普通、天堂,但各區(qū)域90后預期參加高考時的泰爾指數(shù)與80后相比明顯減小,表明各區(qū)域個體的高等教育入學機會不平等程度明顯下降。預期在1998-2000年或2006-2010年參加高考的個體,各區(qū)域的泰爾指數(shù)差距較小;預期在2001-2005年或2016-2018年參加高考的個體,各區(qū)域的泰爾指數(shù)差距略大;無論預期在何時參加高考,在區(qū)域高等教育入學機會最低的地獄模式和噩夢模式區(qū)域,個體高等教育入學機會不平等程度都是最高的,而在區(qū)域高等教育入學機會最高的天堂模式區(qū)域,個體高等教育入學機會不平等程度卻是最低的。從1998-2018年個體預期參加高考的5個時期區(qū)分來看,每個區(qū)域的泰爾指數(shù)幾乎都是逐漸減小的,表明各區(qū)域高等教育入學機會不平等程度均在逐漸下降。

其五,從泰爾指數(shù)分解分析不平等的來源。從全樣本來看,區(qū)域內(nèi)差異的泰爾指數(shù)遠高于區(qū)域間差異的泰爾指數(shù),占據(jù)泰爾指數(shù)的99%,表明個體高等教育入學機會不平等主要是區(qū)域內(nèi)的差異造成的,區(qū)域間的差異影響十分微弱。由于省域高等教育入學機會模式與經(jīng)濟發(fā)展水平或地區(qū)差異并不具有直接關系,所以可以認為個體高等教育入學機會不平等或許與經(jīng)濟發(fā)展水平或地區(qū)差異并沒有直接關聯(lián)。無論是80后還是90后,其預期參加高考時的區(qū)域內(nèi)泰爾指數(shù)均大于區(qū)域間的泰爾指數(shù),但80后預期參加高考時的區(qū)域內(nèi)泰爾指數(shù)占總的泰爾指數(shù)的比例為96%,90后這一比例則上升至97%。從1998-2018年個體預期參加高考的5個時期區(qū)分來看,區(qū)域內(nèi)差異的泰爾指數(shù)均明顯大于區(qū)域間的泰爾指數(shù),但兩者的貢獻度并未呈現(xiàn)出規(guī)律性的變化。

(三)個體高等教育入學機會不平等的夏普利值分解

表4呈現(xiàn)了80后、90后以及不同時期參加高考的個體的高等教育入學機會不平等的夏普利值分解結(jié)果。根據(jù)表4可以得出如下結(jié)論:

其一,分析家庭背景各因素的貢獻度。從全樣本來看,家庭背景各因素對個體高等教育入學機會不平等的貢獻度按照從大到小依次是:父親受教育年限、戶口性質(zhì)、父親職業(yè)類型和父親單位性質(zhì)。其中,父親受教育年限的貢獻度接近30%、戶口性質(zhì)的貢獻度接近20%,父親職業(yè)類型和父親單位性質(zhì)的貢獻度差別不大,均低于15%。90后預期參加高考的個體相比于80后預期參加高考的個體來說,父親受教育年限因素對其高等教育入學機會不平等的貢獻度明顯更高;父親職業(yè)類型、父親單位性質(zhì)和戶口性質(zhì)三個家庭背景因素的貢獻度則更低,尤其是戶口性質(zhì)的貢獻度明顯更低。從1998-2018年個體預期參加高考的5個時期區(qū)分來看,預期在1998-2000年和2001-2005年參加高考的個體,影響其高等教育入學機會不平等的最重要的因素是戶口性質(zhì),其次是父親受教育年限,父親職業(yè)類型和父親單位性質(zhì)的貢獻則差別不大;從2006年開始,影響預期參加高考的個體高等教育入學機會不平等的最重要因素始終是父親受教育年限;對預期在2006-2010年或2011-2015年參加高考的個體而言,戶口性質(zhì)的貢獻度均位于第二,但對預期在2016-2018年參加高考的個體來說,戶口性質(zhì)的貢獻度則是最低的。分別觀察4個家庭背景因素在5個時期的貢獻度的變化趨勢,會發(fā)現(xiàn)父親受教育年限的貢獻度不斷提高,戶口性質(zhì)和父親單位性質(zhì)的貢獻度基本處于下降趨勢,父親職業(yè)類型的貢獻度則呈現(xiàn)出先下降再提高的趨勢。由此可見,文化資本對個體高等教育入學機會不平等的影響是日漸增強的,而父親單位性質(zhì)和戶口性質(zhì)等制度的作用則日趨衰弱。

其二,分析個體特征各因素的貢獻度。從全樣本來看,性別對個體高等教育入學機會不平等的貢獻度明顯高于民族。對80后預期參加高考的個體來說,相比于性別,民族對其高等教育入學機會不平等的貢獻度更高;對90后預期參加高考的個體來所,情況則完全相反。從1998-2018年個體預期參加高考的5個時期區(qū)分來看,預期在1998-2000年和2001-2005年參加高考的個體,民族比性別對其高等教育入學機會不平等的貢獻度更高,但預期在2006年之后參加高考的個體,情況則恰恰相反;對于預期在1998-2000年、2001-2005年或2016-2018年參加高考的個體而言,性別與民族對其高等教育入學機會不平等的貢獻度的差距較小,但對于預期在2006-2010年或2011-2015年參加高考的個體而言,性別與民族的貢獻度的差距極大。分別觀察兩個個體特征因素在5個時期的貢獻度的變化趨勢,會發(fā)現(xiàn)性別對個體高等教育入學機會不平等的貢獻度呈現(xiàn)出先降后升再降的趨勢,且變化幅度較大,而民族的貢獻度則呈現(xiàn)出先下降再上升的趨勢,且變化幅度較小。我國對少數(shù)民族考生一直有高等教育入學方面的優(yōu)待,“重男輕女”的文化傳統(tǒng)也日益式微。不過,兩者對個體高等教育入學機會不平等的影響都不大,而且存在此消彼長的態(tài)勢。

其三,分析省域高等教育入學機會的貢獻度。從全樣本來看,高考年份對個體高等教育入學機會不平等的貢獻度接近15%,且高于當年入學率的貢獻度?？梢?預期參加高考的年份對個體高等教育入學機會的影響相當大。無論是對80后還是90后而言,高考年份都比當年入學率對其高等教育入學機會不平等的貢獻度明顯更高;90后預期參加高考的個體相比于80后預期參加高考的個體而言,高考年份比當年入學率對其高等教育入學機會不平等的貢獻度都更高。從1998-2018年個體預期參加高考的5個時期區(qū)分來看,預期在2016-2018年參加高考的個體,當年入學率比高考年份對個體高等教育入學機會不平等的貢獻度更高,但預期在2016年之前參加高考的個體,情況則相反;分別觀察兩個省域高等教育入學機會因素在5個時期的貢獻度的變化趨勢,會發(fā)現(xiàn)當年入學率對個體高等教育入學機會不平等的貢獻度未呈現(xiàn)出規(guī)律性的變化,但高考年份的貢獻度基本呈上升趨勢,尤其在2016-2018年實現(xiàn)躍升。

表4 個體高等教育入學機會不平等的夏普利值分解結(jié)果

為更清晰地呈現(xiàn)家庭背景、個體特征和省域高等教育入學機會三類因素各自的貢獻度,可以將上述三類因素的夏普利值進行匯總處理。圖3呈現(xiàn)了80后、90后以及不同時期參加高考的個體的高等教育入學機會不平等的夏普利值分解結(jié)果,據(jù)此可得出如下結(jié)論:

其一,從全樣本來看,家庭背景是影響個體高等教育入學機會不平等的最重要的因素,貢獻度接近75%;省域高等教育入學機會因素也很重要,其貢獻度接近25%;而個體特征因素的貢獻度最低,僅略超過2%。

其二,從80后和90后預期參加高考的個體來看,家庭背景都是影響個體高等教育入學機會不平等的最重要的因素,盡管這一影響對90后而言有所下降;無論是對80后還是90后來說,省域高等教育入學機會均為影響個體高等教育入學機會不平等的第二大因素,但其對90后的貢獻略高;雖然個體特征因素對80后和90后預期參加高考的個體高等教育入學機會不平等的貢獻度都很低,但相比而言,個體特征因素對90后的影響明顯比對80后更大。

圖3 三類影響因素對個體高等教育入學機會不平等的貢獻率(%)

其三,從在5個不同時期預期參加高考的個體來看,家庭背景始終是對個體高等教育入學機會不平等貢獻最大的因素,省域高等教育入學機會次之,個體特征因素則最小。伴隨個體預期參加高考的年份往后推移,家庭背景對其高等教育入學機會不平等的貢獻度逐漸降低,但近年來則有上升之勢。預期參加高考的時間越晚,省域高等教育入學機會因素的貢獻度基本上越來越高,且增幅較大;個體特征因素的貢獻度則一直波動。由此可見,在高考分省招生制度的調(diào)節(jié)下,雖然家庭背景對個體高等教育入學機會不平等的影響在一定程度上被弱化,但仍起著最重要的作用。

四、研究結(jié)論

基于中國家庭收入調(diào)查項目(CHIP)2018年數(shù)據(jù)構(gòu)建二項Logit模型,采用基尼系數(shù)和泰爾指數(shù)測算我國1998-2018年期間的個體高等教育入學機會不平等程度,根據(jù)夏普利值分解的方法估算省域高等教育入學機會、家庭背景和個體特征三類因素對個體高等教育入學機會不平等的貢獻度。主要結(jié)論如下:

第一,1998-2018年期間,雖然我國個體高等教育入學機會不平等程度較高,但無論是在全國范圍還是在不同區(qū)域(即地域、噩夢、普通、幸福和天堂5個模式區(qū)域)范圍內(nèi),個體高等教育入學機會不平等程度總體均呈現(xiàn)下降趨勢?？梢?高校擴招政策對改善個體高等教育入學機會不平等具有積極影響。

第二,從泰爾指數(shù)來看,不同區(qū)域內(nèi)個體高等教育入學機會不平等程度基本上隨其區(qū)域高等教育入學機會的增加而下降。比如:區(qū)域高等教育入學機會最少的地獄模式區(qū)域,其個體高等教育入學機會不平等的程度也是最高的;區(qū)域高等教育入學機會最多的天堂模式區(qū)域,其個體高等教育入學機會不平等的程度反而最低。此外,區(qū)域內(nèi)差異的泰爾指數(shù)遠高于區(qū)域間差異的泰爾指數(shù),表明個體高等教育入學機會不平等主要是由區(qū)域內(nèi)的差異造成的,區(qū)域間的差異則影響甚微。因此,個體高等教育入學機會不平等或許與經(jīng)濟發(fā)展水平或地區(qū)差異沒有直接關聯(lián)。

第三,從影響個體高等教育入學機會不平等的三類因素來看,家庭背景因素對個體高等教育入學機會不平等的貢獻度最高,省域高等教育入學機會因素次之,個體特征因素的貢獻度則最低。個體預期參加高考的時間越晚,家庭背景對其高等教育入學機會不平等的貢獻度越低,但近年來有所上升;省域高等教育入學機會因素的貢獻度基本上越來越高,且增幅較大;個體特征因素的貢獻度則未表現(xiàn)出規(guī)律性。此外,如果不區(qū)分影響因素的類別,影響個體高等教育入學機會不平等的最重要的三大因素依次是父親受教育年限、戶口性質(zhì)和高考年份,性別和民族兩個個體特征因素的影響微乎其微,尤其是民族因素。父親受教育年限的貢獻度最高,表明文化資本對個體高等教育入學機會不平等的影響較大,文化資本較高的家庭可能更加重視子女教育,對個體獲得高等教育入學機會頗有裨益。性別和民族對個體高等教育入學機會不平等的貢獻度很低,說明我國個體高等教育入學機會的性別和民族差異問題并不嚴重。

綜上所述,在高考分省招生制度背景下,我國個體高等教育入學機會仍然存在一定程度的不平等現(xiàn)象。省域高等教育入學機會對個體高等教育入學機會不平等的影響日益增強,尤其是參加高考的年份顯得相當重要。雖然家庭背景對個體高等教育入學機會不平等的貢獻度仍然很高,但在一定程度上被弱化,尤其是父親單位性質(zhì)和戶口性質(zhì)具有計劃經(jīng)濟色彩的制度因素的貢獻度越來越低。因此,我國需要切實采取措施改善個體高等教育入學機會不平等狀況。其一,由于家庭背景因素依然是造成個體高等教育入學機會不平等的關鍵因素,所以需要采取措施弱化家庭背景的影響效應。除繼續(xù)弱化單位制和戶籍制對個體發(fā)展的影響外,應進一步提高我國民眾的受教育水平,消除家庭文化資本差異的影響顯得至關重要。其二,由于個體高等教育入學機會不平等與經(jīng)濟發(fā)展水平或地區(qū)差異沒有直接關系,所以不應簡單按照區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平高低來確定高校招生指標或制定傾斜政策,而應根據(jù)各省高等教育適齡人口基數(shù)科學確定分省招生計劃人數(shù),并對近期當年入學率較高和較低的省份進行調(diào)整。為避免社會矛盾,還需根據(jù)央屬高校和地方高校的實際招生能力,對分省招生計劃人數(shù)進行適度調(diào)節(jié)。其三,雖然國家已經(jīng)打破參加高考的年齡限制,但在不同年份參加高考會面臨省域高等教育入學機會的不確定性,且研究表明高考年份對個體高等教育入學機會不平等的影響較大,所以應鼓勵高等教育適齡人群按照既定年齡參加高考。當然,這有賴于國家進一步提高高等教育總體的當年入學率,并縮小高等學校之間的質(zhì)量差距。比如:平衡職業(yè)教育和學術教育的辦學差距,鼓勵高校辦好特色專業(yè)發(fā)展等。

注釋：

① 1.模型的因變量為“是否考上大學”(參照水平為:“未考上大學”);2.括號內(nèi)為標準誤,“***”“**”“*”分別代表在0.01、0.05、0.1的顯著性水平上顯著;3.限于篇幅,不顯示個體參加高考的年份這一控制變量的分析結(jié)果。