经济·管理
家庭经济资本对子女教育获得的影响
秦昌才1，郭斯雨2，刘译聪3
（1．2．3．烟台大学经济管理学院，山东烟台，264005）
摘 要： 基于中国家庭追踪调查（CFPS）2014年的微观数据，通过建立计量回归模型，实证分析显示家庭收入等经济资本变量对个人教育获得具有影响：人均家庭收入、现金及存款总额和工资性收入越高，个人最高学历会越高，但经营性收入对个体的教育获得有负向作用；家庭纯收入和家庭消费性支出也与个人最高学历呈显著的正相关关系；家庭收入对个人最高学历的影响存在显著的性别、城乡和区域差异；男性大于女性，城市高于农村，中东部多于西部。
关键词： 教育获得；经济资本；中国家庭追踪调查
教育公平是社会公平的重要基础，是促进社会和谐发展的重要环节。教育公平的关键是机会公平，教育获得就是教育机会的分配公平问题，本质上是父母对子女的人力资本投资问题。家庭背景，特别是家庭的社会经济特征与子女的教育获得密切相关（Becker，1994）。[1]艾瑞深研究院对2007—2016年中国各地的高考状元的家庭背景作了调查，见图1。a 艾瑞深中国校友会网．2017中国高考状元调查报告．http://www．cuaa．net．
图1 2007—2016年中国高考状元家庭背景统计
从图1中可以看出，中国各地区的高考状元中父母为工人和农民的仅占21.55%，其余绝大多数来自教师、公务员、工程师、医生、律师、金融、证券和财务等职业家庭。并且，最近十年来自农村、经济状况欠佳家庭的状元比例逐年下降。这说明，个人的学习成绩除了自身努力外，其原生家庭所占有的社会经济资源也非常关键。而根据澎湃新闻对2017全国高考状元的问卷调查，40名高考状元中只有6位来自农村，其余34位均来自城市。父亲为本科以上学历的为17人，母亲为本科以上学历的为18人。b 高考状元调查:公务员家庭占比最高硕士父母渐增．https://www．thepaper．cn/newsDetail_forward_17426222017． 这说明家庭所在的地理区域和家庭内部的文化资本都与个人教育获得都有一定的关系。相关研究表明，改革开放以来家庭背景对个人高等教育获得的影响逐渐上升，且没有随着扩招等高等教育规模的扩大而减弱（吴俞晓，2013）。[2]
本研究基于中国家庭追踪调查（CFPS）的微观样本，从家庭经济资本的角度对个人教育获得进行了实证分析，试图解决以下两个问题：一是家庭经济资本对个人教育获得的影响到底有多大；二是家庭经济资本对个人教育获得是否存在性别、城乡与区域差异。
一、 理论依据与文献回顾
家庭背景较好的优势阶层会将有形的经济资本、无形的社会资本和人力资本（Coleman J S.,1988），用于为个人创造高质量的教育选择，从而取得较好的教育成就，进而实现文化再生产。[3]在这方面存在着两种竞争性的理论观点，即“持续的不平等”和“减弱的不平等”。
（一）持续的不平等理论
持续的不平等，特别是最大化维持不平等理论（简称MMI）主张优势阶层在某一级别的教育中最大化地为子女追求教育获得，在此要求饱和之后才转向下一层级的教育。根据此理论，家庭经济资本对个人的教育获得应该具有显著的正面作用。
“地位获得模型”（Blau and Duncan，1967）指出，家庭收入水平和父亲所处阶层越高，家庭的经济地位越优越，个人的教育获得水平也越高。[4]薛海平（2017）认为，优势家庭利用其家庭经济资本优势，通过各种资源排斥机制，占据学校教育和影子教育机会优势。[5]袁梦等（2016）认为，农村父母外出打工、城市父母下岗等影响家庭经济资本的事项都对子女的教育产生重要影响。[6]李忠路（2016）提出教育决策理性模型，认为经济资本不足的家庭继续升学的成本大大提高，成功升学的概率降低，进入劳动力市场的预期收益下降。[7]范静波（2016）将家庭经济资本概括为一个家庭手中所有可以货币化形式度量的经济资源之和，对子女的成长与发展具有重要的促进作用。[8]肖日葵（2016）认为家庭收入对大学生读研有明显的正向作用，家庭收入越高，父母社会经济水平越高，大学生选择继续接受研究生教育的概率也越高。[9]顾剑秀等（2016）认为家庭经济背景对博士攻读期间的论文发表以及出国都有正面作用。[10]孙天华等（2017）认为，在学校选择和升学过程中，优势阶层充分发挥家庭资本优势，使用形形色色的经济资源和社会资源来降低个人的竞争程度，甚至于把其他竞争者排除在竞争之外，从而取得更高的教育机会。[11]
虽然民营经济获得了快速的发展，但是，与国有企业相比，民营企业还是十分脆弱的。企业家们把这些困难总结为“三座山三道门”。
（二）减弱得不平等理论
减弱得不平等，特别是“绩效选择假设”，认为现代社会中个人教育与社会地位的获得主要根据学习成绩和资质绩效等引致性因素，家庭背景、性别等先赋性因素的作用会逐渐消失（Breen and Goldthorpe,1999）。[12]因此，部分研究者认为家庭经济资本对于个人的教育获得并没有显著作用。
李德显等（2015）研究表明，家庭年收入为标志的家庭经济资本对个人高等教育获得的作用并不显著。[13]在大学阶段的入学机会方面，杨倩（2012）认为家庭收入与个人教育层级的提高并不是正相关关系。[14]赵延东等（2012）认为家庭的经济资本（包括家庭财产和家庭人均月收入）对教育获得的影响，不具有统计学意义上的显著性。[15]闫广芬等（2012）研究发现，经济资本对于个体教育获得的影响力正在下降。[16]
（三）教育获得影响因素
模型（1）的交互效应检验模型显示了样本性别和人均家庭纯收入的交互作用。交互项的系数为0.0231，在0.001水平上显著。这说明在其他因素相同的情况下，人均家庭纯收入对于个人最高学历的正向影响，男性比女性要高出0.0231个单位。即，人均家庭收入每增加1个百分点，男性学历会提高0.052个单位。这表明家庭经济资本对个人教育获得的影响存在性别差异。可能的解释是，中国家庭的传统理念中更加重视对男孩的培养，因此家庭经济资本边际上会更多地被追加到男孩的人力资本投资上，男孩的受教育水平会更高。
城乡差异方面，李春玲（2003）认为经济收入对城市个体的教育没有显著影响，但对农村人的教育有显著影响。[17]方长春（2011）认为城市区域的差别不但是地理区域上的差别，还是指基本设施和公共服务的差别。家庭经济资本通过房地产交易产生的对居住空间的占有，自动成为教育获得的一种社会屏蔽与隔离功能。那些具备丰富经济资本的家庭，在对孩子进行教育服务的选择方面有更大的空间。[18]“资源稀释论”认为，在家庭资源有限的条件下，兄弟姐妹之间存在着竞争关系，每多一个兄弟姐妹都意味着分到每个孩子身上的资源量变少（张月云、谢宇，2015）。[19]经济条件越好的家庭，对子女教育投资的性别（男性）偏好越不明显，因而教育获得的性别差异越小（王晓焘，2011）。[20]吴愈晓等（2015）研究发现，城镇居民的教育获得在性别方面的不平等程度不大，且差距在不断变小，而农村家庭中男女差异却非常大。[21]蔡栋梁等（2016）认为教育获得机会的性别不平等随着教育层次的提高而减弱。城乡差异加剧了教育获得机会的性别不平等，农村家庭教育获得机会的性别差异程度要高于城市家庭。[22]
二、数据、变量和描述性统计
（一）数据来源
预防方法：红腿病常在水温、pH变化较大的季节交替时期暴发。红腿病传染性强，被致病菌污染的水体和排泄物，未及时捞出的死蛙均可造成该病的传播。对此，在红腿病暴发高峰期，应加强管理与防疫工作。①蝌蚪在入池前，可使用复合碘（2%有效碘）进行浸泡消毒，避免将致病菌携带入蛙池。②养殖过程中，保持水质清新，及时清除饵料台上残留饵料。特别是在雨后，注重对水体的消毒，可选用适量的漂白粉或生石灰进行全池泼洒。③定期使用三黄散、板黄散等中草药制剂拌料投喂，每个月2次，连用5天，起到保肝护胆、增强疾病抵抗力的作用。
开花前后2天内用浓度 25 mg/kg的2，4-D 丁酯蘸花，处理过的花冠要在果实大后轻轻摘掉，进而保障茄子的健康生长。
（二）变量选取与处理
工业作为国家经济建设的第一产业，电自动化是工业发展中不可缺少的技术，特别是在电力行业。电力对国家发展的重要性不言而喻，电气自动化技术可以有效提高电力系统的运行效率，可以有效减少工作人员的负担，减少和预防电力生产事故的发生，全面提升电力系统运行的稳定性与安全性［2］。
事实上，图书馆学人已然开始关注公共文化服务建设与研究，并取得了不错成绩。在中国知网的“期刊”检索页面，设定“主题”的检索词为“信息经济”或“知识经济”，在“全部期刊”中进行检索，共获得51463篇文章。其中，归口“图书情报与数字图书馆”学科分类的文章有4205 篇，占8.17%，且两者之间发文量趋势大致相同。以“大数据”或者“云计算”，以及“文献计量”或者“科学评价”为主题，在“中国知网”进行检索，也得到了相似的结论。说明，在图书馆学人中，已经集聚了一批公共文化服务研究的高产作者群，成为一支不可忽视的重要力量，在公共文化服务研究中起到了引领作用。
2.解释变量。本研究关注的主要解释变量是家庭经济资本，用各项收入来表示。包括人均家庭纯收入、经营性收入、财产性收入、转移性收入和工资性收入等流量变量和现金及存款总额等存量变量。稳健性检验采用了全部家庭纯收入和家庭消费性支出两个变量。为避免异方差对实证结果的影响，分析过程中对上述变量做了对数处理。而本文中使用的健康状况和智力水平，在问卷中由采访者对受访者的健康状况和智力水平做出判断，得出介于1至7之间的分值，分值越高则代表此项能力越强、水平越高。
3.控制变量。本文选取的控制变量包括性别、健康状况、智力水平等个人变量，和父亲的最高学历、母亲的最高学历、家庭成员数、户口等家庭变量，以及家庭所在地区的虚拟变量。其中，健康状况及智力水平，采用CFPS问卷调查中的1—7个分类和赋值。家庭成员数体现了兄弟姊妹数量等社会资本对家庭经济资源的稀释程度。此外，考虑到性别、城乡户籍、居住地区都会内生的影响家庭经济资本与个人受教育程度的关系，因此本文引入了个人性别虚拟（男性取1，女性取0），户口虚拟（城市取1，农村取0）和东部区域虚拟（东部地区取1，其他取0）及中部区域虚拟变量（中部地区取1，其他取0）。
SIM卡槽电路如图5所示，SIM卡槽各引脚与芯片引脚相连接，在模块开机后从SIM-RST引脚和SIM-CLK引脚发送芯片自动产生的时钟和复位信号，同时SIM-VDD引脚输出电压对SIM卡供电，当供电、时钟、复位信号响应后，芯片数据接口与卡槽I/O口建立通信[10]。
（三）描述性统计
本文选取的有效样本共38977个，其中城市样本16211个，占41.6%，农村则是22766，占58.4%。东部样本14786个，中部样本12198个，西部样本11993个，分别占37.9%、31.3%和30.8%。实证分析的软件是Stata 13。
全体样本在城乡、性别、区域上的教育分布，见表1。
表1 教育分布的差异
城乡差异方面，高中学历是分界点。高中以上学历，城市人口比重都大于农村，而且随着学历提高、城乡差异越大。高中学历，城市比农村多15.6%；而到硕士阶段，城市比农村多59.1%。
性别差异方面，在几乎所有的学历阶段上，男性都比女性比例要高，且差距比较稳定。小学学历上，男性比女性多15.2%，而到了硕士阶段，男性比女性多16.1%。
经营性收入对个人教育获得是显著的负向作用，且都在0.001水平上显著。模型（1）和（2）都显示经营性收入的系数为-0.0261。可能的解释是经营性收入较高的家庭具有企业、工厂等经济来源，其子女无须追求更高的教育水平即可获得未来收益的保障。这会使得个人更早离开学校部门而进入劳动力市场。财产性收入对个人最高学历的影响，并不具有统计意义上的显著性。转移性收入与个人最高学历有显著的负相关关系，模型（3）显示转移性收入每上升1个百分点，个人最高学历会下降0.0126个单位。可能的解释是获得转移性收入越多的家庭，应该是经济状况更糟糕的家庭，出身于此的个人可能会放弃教育投资以减轻家庭的经济压力。转移性收入的托底保障作用是无法满足此类家庭的个人对教育的支出需求的。工资性收入对个人最高学历有显著的正向影响。模型（4）显示其系数为0.0301，且在0.001水平上显著。这说明工资性收入每增加1个百分点，个人最高学历会上升0.0301个单位。工资性收入是我国家庭最为重要的家庭收入，为家庭教育支出提供了最稳定的保障。
三、计量模型与实证分析
（一）模型构建
每隔24 h取30 mL污泥，将污泥置于1 200 r/min的离心机中离心6 min，取过滤后的水样来测定其氨氮、磷酸盐和COD的浓度，同时做荧光光谱的扫描。将收集的污泥经冷冻干燥12 h后用于中红外光谱分析。
本研究所采用的微观数据来自于2014年的中国家庭追踪调查（Chinese Family Panel Studies，CFPS），是第三轮全样本调查。该数据从2010年开始实施，调查范围涉及25个省级行政单位，调查对象覆盖全部家庭成员。本研究主要利用其中的成人库、家庭成员关系库和家庭经济库数据。以成人数据库中的个人ID为依据，根据家庭关系库中对家庭成员间关系的界定，将每个家庭的父母ID等家庭数据与个人ID进行匹配对应，从而获得所需要的全部个人及家庭数据信息，保证了不同数据库之间数据信息的一致性和可靠性。去除缺失值与无效值之后，最终得到38977个有效样本。
（二）基准回归
本文使用全部样本对方程（1）进行了普通最小二乘OLS估计，研究结果见表2。所有模型均汇报了人均家庭纯收入和现金及存款总额的回归系数，以测度家庭经济资本中最重要的流量和存量对个人最高学历的影响。为了测度收入各组成部分的作用，从模型（1）到模型（4）依次进入经营性收入、财产性收入、转移性收入和工资性收入变量。
其中，被解释变量 是个体教育获得的测度——个人最高学历，主要解释变量 为家庭经济资本的测度，分别是人均家庭纯收入、经营性收入、财产性收入、转移性收入、工资性收入以及现金及存款总额、家庭纯收入和家庭消费性支出。控制变量 包括性别、健康状况、智力水平等人口统计学变量和父亲的最高学历、母亲的最高学历、家庭成员数、户口等家庭变量，以及家庭所在地的东部和中部虚拟变量。
结果显示，人均家庭纯收入对于个体教育获得的影响均在0.001水平上显著，系数最大为0.0517，这说明人均家庭收入每增加1个百分点，个人最高学历会提高0.0517个单位。现金及存款总额对于个体教育获得的影响也在0.001水平上显著，系数最大为0.0158。这说明人均家庭纯收入、现金及存款总额对于个人最高学历均具有显著的正向作用。
地区差异方面，在几乎所有的学历水平上，东部比中部要高，中部比西部要高，而且之间的差距越来越大。初中阶段，东部地区占比40.41%，高于中部地区的32.15%，高于西部地区的27.44%。到硕士研究生阶段，这样的差距更大，东部地区占比高达58.06%，远高于中部地区的30.11%，而西部地区仅占11.83%。
表2 家庭收入对个人最高学历的基准回归
（三）稳健性检验
由于家庭消费支出与家庭收入密切相关，也是衡量家庭经济资本的重要指标，因此，本部分使用“家庭消费性支出”和“家庭纯收入”作为主要解释变量进行稳健性检验，进一步考察家庭经济资本对个体教育获得的影响，研究结果见表3。数据表明，上述基准回归的结论是稳健的。
（四）异质性检验：性别、城乡、区域差异
本部分纳入了性别虚拟、户口虚拟和区域虚拟（东部虚拟和中部虚拟）与人均家庭纯收入变量的交互项，来考察家庭经济资本对个人教育获得的影响是否存在性别差异、城乡差异和区域差异，见表4。
1.被解释变量。本文研究家庭经济资本对个人教育获得的影响，以“个人最高学历”作为被解释变量。在CFPS调查问卷中，个人最高学历调查一共有8个分类，分别是文盲/半文盲、小学、初中、高中、大专、大学本科、硕士和博士。为了方便后面的实证研究，我们将被解释变量依次赋值为1—8，取值每增加一单位，意味着受访者的受教育程度提升一个阶段。
表3 稳健性检验
表4 对子女教育获得的交互效应
除此之外，家庭经济资本对个体教育获得的影响还与城乡差异、家庭成员数、性别差异等多种因素密切相关。
模型（2）中户口与收入交互项的系数为0.0542，也在0.001水平上显著。而收入系数仅为0.0171。也就是说，对于农村户口者来说，人均家庭纯收入每增加1个百分点，个人教育水平会增加0.0171个单位，但对于城市户口者，这个作用却高达0.0713个单位。这说明家庭经济资本对个人教育获得的影响具有显著的城乡差异。可能的解释是，户口差别主要意味着社会公共教育资源的差异。城市学校在教学硬件设施、优秀教师资源配置以及先进而科学的教学理念方面，均优于农村地区，并且教学水平较高的学校数量也远多于农村。因此，在家庭经济状况改善的情况下，城市家庭通过对优良教育资源的获取，更能在个人教育获得上取得明显的成果。
模型（3）和（4）汇报了地区与收入的交互作用。东部交互项的系数为0.0212，说明家庭收入对个人教育获得的影响，东部比西部地区要高0.0212个单位；而中部交互项的系数为0.0150，说明中部比西部地区要高0.0150个单位，这在0.001水平上都是显著的。可能的解释是，类似于城乡差异，我国东中西三地区的经济发展不平衡，反映在从小学、中学到大学教育资源的分配也不平衡。在家庭经济资本有所改善的情况下，家庭对个人教育投资的边际选择，东部和中部应该比西部都更好，因此对个人教育获得的最终影响也相对的更高。
四、结论与启示
本文根据中国家庭追踪调查2014年的微观数据，探究了以家庭收入为代表的家庭经济资本对个人教育获得的作用。基本结论是：（1）人均家庭纯收入、现金及存款总额对个人最高学历都有显著的正向作用。（2）收入结构中，工资性收入对个人最高学历有显著的正向作用。工资性收入增加1个百分点，个人最高学历会提升0.0301个单位；但经营性收入和转移性收入有显著的负向影响；财产性收入对个人最高学历的影响并不具有统计意义上的显著性。（3）稳健性检验中，家庭纯收入和家庭消费性支出都对个人最高学历有显著的正向作用。（4）异质性分析中，收入对个人最高学历的影响存在显著的性别差异、城乡差异和区域差异。家庭经济资本对教育获得的影响男性要大于女性，对城市户口者的影响要大于农村，对东部和中部地区的影响要大于西部。
教育获得作为社会底层向上流动的重要通道，对于教育公平乃至社会公平具有非常重要的意义。本文的启示是，虽然个人的教育获得是个体家庭的人力资本投资行为，其结果非常依赖于微观家庭的经济状态，以及个人的健康状况、智力水平和努力程度等因素。但在改善教育机会公平方面，国家和社会还有很大的努力空间。建议在整个教育阶段完善升学体制，尽量体现个人努力等因素在升学过程中的决定性作用，削弱或消除经济资本在教育机会筛选领域的影响；进一步完善各种奖学金制度，在为家境欠佳子弟的受教育机会提供托底保障的同时，加大奖励力度，发挥激励作用；均衡地配置教育资源，加强对于农村地区和西部地区公共教育的财政投入，改善教学硬件设施、增加公立学校数量和提高教师工资薪酬，全面提高经济落后地区的教育水平。
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参考文献：
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Family Economic Capital and Education Attainment
QIN Chang-cai1,GUO Si-yu2,LIU Yi-cong3
(1.2.3.School of Economics and Management,Yantai University,Yantai,264005,China)
Abstract: Based on the micro-data from the China Family Panel Studies (CFPS) in 2014,empirical evidence shows that economic capital variables such as household income have an impact on individual education by establishing a quantitative regression model:per capita household income,cash and total deposits,and wage income.The higher the per capita household income,cash and total deposits,and wage income,the higher the individual's highest academic qualifications,but the operating income has a negative effect on the individual's educational acquisition;the household net income and household consumption expenditure are also significantly positively correlated with the individual's highest education;There are significant gender, urban-rural and regional differences in the impact of household income on the highest level of personal education.Men are larger than women,cities are higher than rural areas,and the central and eastern parts are more than the west.
Key words: education acquisition;economic capital;China family panel studies
中图分类号： F126.2；G78
文献标识码： A
文章编号： 2095-2082（2019）05-0016-08
收稿日期： 2019-09-23
作者简介：
1．秦昌才（1980—），男，山东沂水人，烟台大学经济管理学院副教授，硕士生导师，经济学博士；
2．郭斯雨（1995—），女，山东淄博人，烟台大学经济管理学院硕士研究生；
第二主成分（F2）包括发明专利有效数（X9）、研发人员全时当量（X12）、新产品开发经费占销售收入比重（X7）、制造业R&D经费支出（X6）。其中，发明专利有效数反映了技术创新、技术研发能力，研发人员全时当量反映了科技人才的投入情况、新产品开发经费占销售收入比重，制造业研发经费支出反映了制造业进行科技创新的资金投入状况。因此将第二个主成分命名为科技创新能力因子。
3．刘译聪（1997—），女，山东沂水人，烟台大学经济管理学院硕士研究生。
（责任编辑 郑娟榕）
标签：教育获得论文; 经济资本论文; 中国家庭追踪调查论文; 烟台大学经济管理学院论文;