家庭背景對教育收益率影響的研究綜述

張雅楠

(北京師范大學教育學部，北京100875)

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家庭背景對教育收益率影響的研究綜述

張雅楠

(北京師范大學教育學部，北京100875)

根據科爾曼的家庭資本理論，本文將家庭背景分為家庭經濟資本、家庭人力資本和家庭社會資本，以此綜述了已有研究中三者對教育收益率的影響。通過對已有文獻的回顧，發現家庭經濟資本、家庭人力資本和家庭社會資本對子女教育收益率均有顯著的影響，同時，所用的教育收益率多指平均教育收益率，少有研究探討家庭背景對教育收益率影響的作用機制。因此，在未來研究中，需更深入地、分教育階段地討論家庭背景對教育收益率的影響，并探討其影響的作用機制。

家庭背景 家庭經濟資本 家庭人力資本 家庭社會資本 教育收益率

人們普遍認為，教育機會擴張有助于促進社會流動和收入平等。以高等教育為例，隨著高等教育擴張，低收入家庭的資優生更有可能上大學并完成大學教育，從而獲得較高學位要求的高薪工作和經濟地位向上流動的機會[1]。然而，越來越多的研究表明，高等教育作為一種重要的人力資本投資方式，本是增加低層社會成員收入、加速階層流動和晉升的手段，但實際情況并非如此。近年來，教育收益率的分布在不同群體具有分布差異，教育是否能夠發揮“社會公平器”的作用遭到一些學者的質疑[2]。一些研究表明“貧窮者更貧窮，富有者更富有”的“馬太效應”的依然存在，教育的低收益仍然經過代際傳遞。不同家庭背景的群體高等教育收益率不同，優勢階層群體的收益率高于弱勢群體，從而造成弱勢階層收入與優勢階層收入的差距越來越大，社會階層結構比例嚴重失調。教育本應成為促進社會公平的平衡器，反而變成了加劇社會不公的加速器。本文對家庭背景給教育收益率造成何種影響進行實證研究，結合我國現有研究成果提出若干研究建議。

一、教育收益率的估算方法

國內對教育收益率的研究起步較晚，首次對中國教育回報率進行估算的是Jamison 和 Gaag(1987)。二人根據甘肅省徽縣的家庭調查資料計算了城鄉的教育回報率，計算結果表明，甘肅省徽縣80年代中期城鎮居民教育收入率男性為 4.5%，女性為5.6%[3]。Byron和Manaloto(1986)對南京市民的調查數據依據 Mincer 方程進行回歸，認為中國教育回報率依然很低，工齡是一個比教育更重要的回歸變量[4]。在教育收益率的不斷發展中，不少學者開始利用 Mincer(1974)提出的方程估計我國教育收益率(見表1)，到了90年代中后期，我國學者對教育收益率的研究達到了一個高峰階段。從表1可以看出，并非所有對教育收益率的測算進行研究的學者都能控制家庭背景對教育收益率的影響作用，若沒有考慮到能力和家庭背景對教育回報的影響，則可能導致對教育回報的估計產生偏差[5]。

表1 近些年不同學者對于教育收益率估算所用的數據和方法

二、家庭背景對教育收益率的影響

在過去的四十年間，大量研究聚焦于家庭背景與受教育程度和成績的關系，這是受兩大因素的驅動，分別是1966年美國發布的《科爾曼報告》和英國中央教育咨詢委員會1967年發表的《普勞頓報告書》。這兩個報告結論中都強調在決定學生教育收益的因素中，學生家庭背景比學校更為重要。爾后，較多的學者針對家庭和學校對教育的影響展開了深入的研究。例如1976年詹姆斯·科爾曼教授發表了《科爾曼報告》，稱在烏干達，決定學生學業成績的主要因素是學校而不是家庭，并在1983年發表的文章中稱對于發展中國家而不是發達的工業化國家而言，家庭背景對學生的成績的影響遠遠小于學校因素的影響[6]。

科爾曼在考慮家庭背景因素中并非是將其看作單一變量，而是認為對于家庭背景的測量不僅包括社會經濟背景，還包括其他維度。科爾曼將家庭背景或者家庭資本分為經濟資本、人力資本和社會資本，其中經濟資本是家庭能夠提供獲得教育成績的物質資源，經濟資本的衡量可以使用家庭收入進行近似測量；人力資本是家庭中能夠為學生提供各種與學習相關的家庭環境，人力資本的衡量可以使用父母受教育程度近似測量；社會資本是父母所擁有的并能夠提供給子女的與教育相關的交互外部環境和社會網絡，既包括實際存在的資源，又包括潛在的資源。這種資本能夠促進經濟資本和人力資本對子女教育成就的影響。對于社會資本的測量較為復雜，采用較多的是父母身份地位和職業衡量。本文中根據科爾曼的家庭資本理論將家庭背景分為三個指標：家庭經濟資本、家庭人力資本和家庭社會資本。

(一)家庭經濟資本對教育收益率的影響

家庭經濟資本是子女接受教育的基礎，經濟資本的數量意味著子女所能夠獲得的教育資源的數量及質量，其主要是以父母收入作為衡量指標，大部分研究皆發現父母收入會影響教育收益率，尤其是父親的收入水平。

較多學者發現收入越高的家庭，其子女的教育收益率越高。Corcoran等(1976)指出一些擁有社會經濟特權的父母的個體比沒有經濟特權的父母的個體掙的更多，對于“理性的”雇傭者而言，那些擁有特權父母的個體更有利用價值[7]。Russell W. Rumberger(1983)對白人和黑人男性的家庭背景與成年后的經濟地位的關系進行研究后發現白人男性的家庭經濟背景對其成年后的經濟收入有直接的影響[8]。Corcoran等(1990)指出，以前研究由于度量誤差和樣本的非典型性低估了家庭背景的影響，而父母的收入(特別是父母的貧困狀態)、種族和福利與孩子的收入有較強的聯系[9]。袁誠、張磊(2009)使用2002年CHIP數據，研究發現子女的大學收益以及收益率受到家庭收入和背景的影響，低收入家庭子女的收益和收益率明顯低于中高收入家庭子女[10]。寧光杰(2009)發現低收入階層的教育收益率可能更低或者不顯著，這不利于縮小收入差距和緩解貧困。對于教育而言，不同教育水平的收益率變化比教育水平本身的變化對收入分配有更大的影響[11]。經研究，胡穎森，黃瑞，彭銳(2011)發現，無論來自于哪個收入層次家庭的子女，收入隨著受教育程度的提高而提高，但低收入家庭子女受教育程度相對中、高收入家庭子女較低[12]。陳力、胡穎森(2012)利用CHIP2002年數據，考察了我國不同收入家庭子女的教育收益，發現低收入家庭存在顯著的收入代際傳遞性，低收入家庭子女高等教育收益率明顯低于高收入家庭子女高等教育收益率[13]。但也有部分學者持有不同的意見，認為家庭背景與教育收益率的關系并不大，如Behrman和Taubman(1985)估計父子之間的數年收入的相關性不大于0.2[14]。

(二)家庭人力資本對教育收益率的影響

家庭人力資本是指父母所積累的人力資本，一般而言，受教育程度越高的父母越會重視子女的受教育程度以及教育產出。Heckman 和Hotz(1986)將父母的受教育程度放進收入方程后發現，子女的教育回報率下降了25%[15]。國務院發展研究中心農村經濟研究部(2007)年利用2004年對百村教育狀況調查數據為樣本，發現文化程度與家庭總收入存在著一定的倒U型關系，而在家庭非農收入水平上，文化程度越高，家庭非農收入也越高。2004年中國農村居民教育收益率為7. 5%，與以往研究相比有了一定的提高[16]。也有學者持相反的觀點，羅楚亮(2007)研究發現父母的人力資本特征(教育程度)對子女的教育收益率并不明顯[17]。而“家庭藏書量”也是衡量家庭人力資本的另一指標。有研究發現，如王孫禺、范靜波(2011)指出家庭藏書量對幾乎所有的階段和類別的教育都產生正向作用；但也有不同的觀點[18]，如蔣國河、閆廣芬(2006)就認為家庭藏書量與子女教育并沒有很大的關系[19]。

(三)家庭社會資本對教育收益率的影響

科爾曼對社會資本的分析繼承和吸收了布迪厄的一些觀點，他從理性行動理論出發，認為社會資本是個人利益增加的手段，也是解決集體行動問題的方式。由于本文中主要考慮的是個人的行為和環境，而非集體的行動。因此，借助布迪厄對于社會資本的“社會資本是實際上的或者潛在的資源集合體”的定義，將家庭社會資本定義為“家庭的、現實的或潛在的資源集合體”，包括城鄉差別、家庭階層、父母職業。

對教育收益率影響因素的研究中，有較多的學者關注了家庭背景中戶口所在地即城鄉差別，并發現城市家庭的教育收益率明顯高于農村家庭教育收益率。如李實和李文彬(1994)對來自全國28個省市的10258個農村居民戶在1988年的收入進行調查研究，發現農村教育回報率偏低，且城市教育的邊際回報是遞增的，城市個體收益率比農村個體收益率高出近2個百分點[20]。侯風云(2005)依據“中國人力資本投資與城鄉就業相關性研究”課題組(國家社科基金課題)2002年7月至2003年1月對全國16省市進行問卷調查的數據資料進行研究，發現我國城鎮教育收益率出現了遞增的趨勢，城鎮教育收益率遠遠高于農村[21]。曹子堅、付婷婷、許紅(2009)對西北四省區農村教育發展研究，發現農村教育收益率明顯低于城市教育收益率，而且差距在逐漸拉大。無論是和東部地區，還是全國相比，西北農村的教育收益率都處于相對偏低水平[22]。梁潤(2011)利用CHNS數據，研究了歷次調查年份分城鄉和性別的教育收益率的動態變化。研究發現，分城鄉和性別的教育收益率都基本呈現逐年遞增的趨勢，但城鎮的教育收益率總是高于農村[23]。

也有學者研究家庭所處的階層對教育收益率的影響關系，發現處于較高階層家庭的子女教育收益率高于處于弱勢群體家庭的子女教育收益率。張翼、薛進軍(2009)發現人們所處的階層位置影響著其收入所得。即使只考察教育收益率，上層階層也是遠遠高于下層階層，具體是家庭背景變量都顯著地影響了子女的收入水平以及階層狀況，尤其是父親的受教育程度[24]。但有學者也在研究中也發現不同社會階層家庭子女的教育收益率并沒有很大區別，如刀福東(2007)對《中國城鎮居民教育與就業情況調查——2005》(北京大學教育經濟研究所)中的數據進行分析，發現 1977 年以來我國城鎮居民高等教育機會隨時間變化在數量上越來越均等，在質量方面仍不均等，但是不同社會階層出身且受過高等教育的城鎮居民收益率沒有出現規律性變化。我國城鎮居民高等教育機會從數量上逐漸趨于平等，但優勢階層占有的高等教育機會較多，從質量上來說更是如此[25]。

還有部分學者認為父母職業等應作為衡量家庭社會資本的指標，因為父母職業是處于主要勞動力市場的家庭中子女教育收益率高于父母在次要勞動力市場就業的家庭中的子女。王孫禺、范靜波(2011)發現家庭的社會資本與經濟資本對子女教育收益的提高具有一定的正向作用，并發現父親職業情況中起重要作用的主要是“父親單位類型(黨政機關)”，這反應出家庭社會資本對子女的教育收益產生顯著的影響[26]。舒強、張學敏(2013)通過對農民工家庭子女高等教育個人投資收益風險的估算，并與城鎮家庭子女和農村其他家庭子女的收益風險進行比較發現，農民工家庭子女高等教育個人投資收益風險遠高于城鎮家庭子女和農村其他家庭子女[27]。同時，陳釗、陸銘、佐藤宏(2009)發現，除了教育、工齡、年齡、性別這些可能表征勞動生產率的特征外，社會關系網絡、父親受教育程度和政治身份以及城鎮戶籍也是有利于勞動者進入高收入行業的因素[28]。然而，羅楚亮(2007)利用分位回歸的方法發現父母的社會政治資本對于子女的教育收益率名沒有顯著的影響，但這些變量(包括父母的人力資本特征以及社會政治資本)在子女收入函數中的聯合顯著性通常非常高，大多在1%以上[29]。

另外，有部分學者在研究中直接將家庭背景整體作為衡量的指標，并沒有明確的指出家庭背景的具體界定內容，大部分的研究都表明家庭背景較好的子女教育收益率比較高。George Psacharopoulos(1977)采用收益決定因素路徑模型分析了家庭背景對收入的影響后發現家庭背景與教育、個人能力等因素能解釋個人收入的1/3[30]。Lam和Schoeni(1993)在對巴西的數據進行估計教育回報的方程中加入家庭背景變量，發現估計的教育回報減少1/4到1/3。Lam和Schoeni(1994)在對教育度量的數量大小有著適當假定的情況下，收入方程中加入家庭背景后減少的教育回報中有 80%可由度量誤差解釋[31]。Agnarsson. S和Carlin. PS(2003)在對瑞典已婚男人的教育收益率的評估中，發現控制家庭背景后的教育收益率降低了9%[32]。而對于國內的部分學者也是直接使用家庭背景整體作為分析的變量，徐曉紅、榮兆梓(2012)利用CHIP數據，運用基于回歸方程的不平等分解發現，由于家庭背景差異，貢獻率最高的教育回報背后存在著機會不平等[33]。孫志軍(2014)利用從人口抽樣調查中生成的16-35歲的雙胞胎數據，發現那些能力越高、家庭背景越好的個體，越有可能獲得更多的教育，同時從教育中獲得的收益也越多[34]。周金燕(2015)發現教育收益率在不同群體中存在分布差距，中國弱勢群體的教育收益率明顯低于優勢群體[35]。

同時，有學者提出家庭背景對教育收益率的影響較為顯著主要是在發展中國家發生，而在發達國家中家庭背景對教育收益率的影響并不顯著。Lam和Schoeni(1993)在研究發展中國家勞動市場上存在的兩個典型化事實時分析了家庭背景和社會背景對個人收入和教育回報的影響：一個是發展中國家私人教育回報高于美國和其它高收入國家的私人教育回報；另一個是發展中國家代與代之間的遷移性較低，家庭背景在決定收入方面起著較為重要的作用[36]。

三、家庭背景對教育收益率影響的作用途徑

縱觀已有研究成果，較少學者系統地對家庭背景如何影響教育收益率的機制作更深入的探討，如Claudia Buchmann和Emily Hannum(2001)在總結了較多的發展中國家的家庭背景對教育影響的研究中，提出了家庭、學校和教育收益的關系框架，見圖1[37]。從圖1可見，家庭背景對于教育收益的影響主要是通過學生的教育產出為途徑，即家庭背景(如社會經濟地位、結構、資源等)影響了學生的教育產出(如入學、受教育程度、學業成績等)，進而影響了未來的收益(如職業地位、收入、階層流動等)。我國學者王孫禺、范靜波(2008)對教育收益率研究后認為家庭的經濟資本、文化資本與社會資本等會對個人的教育選擇、教育資源獲得、就業資源獲得等產生影響，進而影響個人收入水平與教育收益[38]。周金燕(2015)發現學校教育在發揮消除出身差異、促進經濟平等方面的作用很小；其作用主要表現為父母向子女轉換其經濟、教育以及戶籍等優勢的中介作用，并且這一表現在中國的轉型過程中趨于加強[39]。更多的學者停留在家庭背景對教育收益率的影響上的檢驗上，并沒有繼續探討家庭背景的影響作用機制。

圖1 家庭、學校和教育的關系框架

四、家庭背景對教育收益率的影響述評

(一)已有研究總結

首先，從教育收益率估算方法的總結中可以發現，國內學者對教育收益率的研究主要使用的是大型數據庫，如“中國城鄉居民收入分配”數據庫(Chinese Household Income Project Survey，簡稱CHIP)、中國健康與營養調查(Chinese Health and Nutrition Survey，簡稱CHNS)、中國人民大學社會學系等調查的中國綜合社會調查數據(Chinese General Social Survey，簡稱CGSS)以及中國國家統計局的城鎮人戶調查數據。這些大型數據庫能夠提供相關的研究所需數據，樣本數量較多，樣本涉及群體較廣泛，使得結論具有一定的可推廣性。

其次，國內學者對教育收益率的研究主要在于分析不同年份教育收益率的變化趨勢，這種估算的教育收益率主要是平均教育收益率，也有部分的學者估算了不同階段的教育收益率。

再次，在已有的文獻中教育收益率的估算方法已經有較成熟和普遍的方法，幾乎所有的學者都是以經典明瑟收入方程為基準，進行教育收益率的測算，并根據不同的需求對經典明瑟方程進行調整。這就說明明瑟收入方程經過不同研究的驗證，能夠較好的測量出教育收益率。現階段最常用的方法就是擴展控制變量并使用更為精確的計量經濟學方法來估算各國較為真實的教育收益率，這種方法的優勢很明顯，就是加入控制變量以后各個變量的系數明顯減小，而模型的擬合優度明顯提高。我國學者在研究中也都采用這種方法，但幾乎所有學者都是選取家庭背景變量中的一個或幾個變量進行擴展研究，并沒有細致地考慮完整的家庭背景變量。

最后，家庭背景對教育收益率的影響研究中，較多研究表明家庭經濟資本、家庭人力資本和家庭社會資本對子女教育收益率都有顯著影響。其中，大部分研究中涉及到家庭社會資本中的城鎮和農村教育收益率的差異比較，并發現教育收益率在城鄉之間存在顯著差異；文獻中家庭人力資本對教育收益率的影響相關研究并不多，父母受教育程度對子女教育收益率的影響還沒有得到足夠關注；家庭經濟資本和社會資本對子女教育收益率的影響都有涉及，并發現經濟資本和社會資本越高的家庭中，子女教育收益率也越高。

(二)未來研究建議

首先，需要加強探究家庭背景對教育收益率影響的實證研究。不同學者采用對教育收益的定義主要以工資為主，而工資包括小時工資、日工資、月收入或年收入，這種統計口徑的差別會不同程度上影響研究結果。同時對于教育收益的定義除了工資等貨幣性收益之外，還應包括非貨幣性收益(如健康、生育行為等)，如何測量這種非貨幣性收益也是需要未來繼續研究的方向之一。

其次，大量研究表明，不同教育階段的教育收益率不同，而在探討家庭背景對教育收益率影響的作用中，較多學者使用的是平均教育收益率，并沒有對不同教育階段的收益率進行具體討論。在未來研究中，可以將教育階段分為義務教育、高中教育和高等教育等幾個階段，細致地討論家庭背景在不同教育階段中的作用，這將有利于我們對家庭背景與教育收益率之間的關系有更加深入的了解。

再次，需要對計量分析方法進行改進。Belzil(2007)發現基于動態規劃模型的結構式估價和以工具變量法為代表的簡化式的估算結果有較大的差別，前者估計美國教育收益率為4%-7%，而后者則估計為10%-15%。較多的學者采用的計量方法仍是OLS等，因此，計量結果可能存在一定估計偏差并未給予充分的討論。

最后，在有關家庭背景對教育收益率影響的研究中，還需要加強對作用傳導機制的理論研究，對作用機制的討論將更加清晰地分析教育收益率的影響因素，同時也對學校有關獎助學以及學費等方面的教育改革提供一定的支持依據。

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(責任編輯：平和光)

A Review on the Family Background’s Affects to the Return Rates of Education

ZHANG Ya'nan

(FacultyofEducation,BeijingNormalUniversity,Beijing100875,China)

In this paper, according to Coleman’s the family capital theory, family background is divided into three dimensions: family economic capital, human capital and family social capital, the existing researches on the return rates of education are reviewed. Through the literature review, we find that the more research shows that family background has significant impact on the return rates of education, but also find in many researches, the return rates of education is average education income rate, and few studies explore the family background’s effect mechanism on the rates of education return. Therefore, in the future studies, we need further discusses on the return rate of education with different stages and the mechanism of the effect.

family background; family economic capital; family human capital; family social capital; return rates of education

2016-04-11

張雅楠(1993-)，女，河南駐馬店人,北京師范大學教育學部碩士研究生；研究方向：教育經濟學。

G40-054

A

1005-5843(2016)08-0144-08

10.13980/j.cnki.xdjykx.2016.08.029