社會網絡對家庭課外教育投資的影響

李康隆 范純增

(上海交通大學 安泰經濟與管理學院,上海 200030)

1 研究背景

隨著中國的經濟由高速增長階段轉向高質量發展階段,社會對人才的需求逐漸由側重數量轉向側重質量,因此對人才早期階段的教育培養顯得愈發重要。作為基本課堂教育的補充,課外教育在人力資本積累方面有著十分重要的作用。課外教育也叫“影子教育”,能夠提高學生成績(Dang,2007;張雪、張磊,2017),也可以縮小教育結果的不均等(李佳麗、胡詠梅,2017)。鑒于課外教育的重要性,其影響因素近年來也受到廣泛研究。家庭社會經濟背景對城鎮學生參加教育補習的可能性和城鎮學生教育補習支出均有顯著的積極影響(Bray et al,2014;薛海平、丁小浩,2009)。農村家庭父母獲得高等教育學歷會對農村子女的課外教育支出有顯著的正向影響 (王曉磊、張強,2018)。群眾家庭的子女參加課外補習活動的概率要低于黨員家庭(李靜、薛海平,2016)。仇煥廣、靖騏亦(2018)利用CFPS2014數據研究發現母親嫁妝價值對家庭中子女參與課外教育支出有正向影響。

除了子女本身的能力、家庭人力資本、家庭物質資本這些傳統的因素,家庭的社會資本在教育中的作用也是不容忽視的。Coleman(1988)發現頻繁搬家會顯著增加高中子女輟學率,因為搬家后家庭與周邊的聯系會中斷。研究還發現,天主教高中有更低的輟學率,這是因為以學校為中心的團體有更緊密的聯系。Kim&Schneider(2005)發現白人父母會兩種語言對子女上大學有正向影響,他們推測這些父母能夠與主流白人社會建立更緊密的聯系。國內的學者進行了相關的研究。余麗甜、詹宇波(2018)考察了家庭教育支出的鄰里效應,發現同社區家庭平均教育支出對家庭教育支出產生顯著的影響。

雖然已經有不少文獻研究社會資本和教育決策,但是鮮有嚴格分析社會網絡和課外教育支出之間因果關系的研究,對背后的機制也缺乏探討。鑒于此,本文利用CFPS2014數據研究家庭社會網絡對子女課外教育的影響。使用工具變量控制內生性問題后,本文發現家庭社會網絡不僅能夠提高子女參與課外教育的概率,還能夠增加課外教育支出,并且社會網絡的影響在不同學歷家庭間存在異質性。通過機制分析發現,社會網絡通過改變父母教育觀念來影響家庭教育決策。

2 理論模型

為了初步探討家庭社會網絡對子女課外教育的影響,本節采用兩期家庭決策模型,并在此基礎上引入了社會網絡變量。首先,我們假定家庭的效用函數為:

其中:C0、C1分別是家庭在第0期和第1期的消費;θ是相對風險規避系數,θ>0;β是貼現因子,0<β<1。

設拉格朗日函數為:

(1)

接下來分情況討論:

(2)

可以看到,對參與課外教育投資的家庭來說,社會網絡可以增加最優課外教育投資,因此提出第一個假說:

假說1社會網絡越好,家庭的課外教育投資越多。

為了探究家庭學歷不同是否影響社會網絡對課外教育的促進作用,我們設教育回報函數為f(E)=Eα,0<α<1。我們認為學歷越高的家庭對教育資源有更好的利用,α值越大。

假說2相對于低學歷家庭,在高學歷家庭中,社會網絡對課外教育支出的促進作用更大。

另外,本文一個重要的假設前提是,家庭社會網絡通過改變教育觀念來影響教育決策。為了驗證這個機制,本文提出了第三個待檢驗的假說:

假說3社會網絡通過影響父母教育觀念來促進課外教育支出。

接下來本文利用實證分析對以上假說進行驗證。

3 數據和變量

3.1 數據來源

本文使用2014年中國家庭追蹤調查(China Family Panel Survey,簡稱CFPS)的數據。CFPS是一項全國性的追蹤調查,于2010年正式開展訪問。CFPS收集個體、家庭、社區三個層次的數據,可以反映中國社會的變遷。CFPS數據中包含家庭數據庫、成人數據庫、少兒數據庫以及社區數據庫?？紤]到數據的完整性,本文選取CFPS2014數據,并根據研究需要,保留CFPS2014少兒數據庫中處于上學階段的少兒樣本。

3.2 變量介紹

本文研究的被解釋變量是子女的課外教育支出。CFPS2014的少兒問卷中關于課外教育支出的一個問題是:“過去 12個月的課外輔導班費/家教費/親子班費( 包括幼兒園開辦的興趣班)多少元?”本文的核心解釋變量是家庭社會網絡,參考已有研究的做法(馬光榮、楊恩艷,2011),本文使用家庭人情禮支出的對數作為ln(gift)社會網絡的代理變量。人情禮支出的數據在CFPS2014的家庭數據庫中,本文根據家戶號將家庭數據庫與少兒數據庫匹配,并且只保留處于上學階段的樣本。本文控制了其他一些變量,如“家庭年純收入”“家庭規?！薄吧賰菏欠裼行值芙忝谩薄凹彝ノ挥诔鞘羞€是農村”“戶主性別”“戶主年齡”“戶主受教育程度”“少兒年齡”“少兒性別”“家中年齡大于60歲的老人數”等?？紤]到不同地區經濟發展、教育水平存在差異,本文還構造了虛擬變量以區分東部、中部、西部和東北部區域。

3.3 描述性統計

經過數據處理,本文最終保留4710個CFPS2014處于上學階段的少兒樣本,其中1141個少兒的課外教育投資大于0。表1給出了本文數據的描述性統計,其中有一些值得注意的地方。首先,課外教育支出Tutoring的均值為656.756,標準差為2395.813,家庭之間的課外教育支出存在很大差異。其次,家庭人情禮支出Gift均值為3615.241元,高于2010年的2376.348元,這表明家庭人情禮支出存在上升趨勢。最后,少兒性別Gender均值為0.526,樣本中男女比例接近1∶1。

表1 變量定義及描述性統計

4 實證分析

4.1 計量模型

4.1.1社會網絡的促教育投資作用——基本回歸

本文數據存在一個特點,被解釋變量存在大量的0值,而在大于0的區間,被解釋變量可以被認為是連續變量。對于這類的問題,Cragg(1971)對Tobit模型進行擴展,提出了兩部分模型(Two-part model),本文將采用這一模型進行估計:

(3)

(4)

4.1.2內生性問題——工具變量回歸

上述模型可能存在內生性問題。首先,如果子女參與課外教育,家長可能會向課外輔導老師送禮,這會使得家庭的人情禮支出增加,因此可能存在由反向因果造成的內生性問題。其次,雖然本文控制了一系列變量,但是不可避免地會遺漏一些與社會網絡相關的變量,所以本文還可能存在遺漏變量引起的內生性問題。為了盡可能減弱內生性問題的影響,我們使用所在村居其他家庭平均人情禮支出的對數作為工具變量進行估計。首先,同一村居其他家庭的平均社會網絡規模越大,本家庭通過鄰里獲得的社會網絡規模也會越大,這滿足工具變量與內生變量的相關性;其次,其他家庭的社會網絡規模不會對本家庭的教育支出產生直接影響,這滿足工具變量的外生性。因此,我們認為這樣構造的工具變量是比較有效的。

4.2 回歸結果

4.2.1基本回歸結果

表2給出了基本回歸結果。回歸(1)、(2)、(3)是兩部分模型關于參與決策的第一部分,其中模型(1)只有ln(Gift)一個變量,模型(2)添加了所有的控制變量,模型(3)在模型(2)的基礎上控制了省份虛擬變量。可以看到,ln(Gift)的邊際效應始終在1%的水平下顯著為正,結果比較穩健,說明社會網絡能夠增加家庭參與課外教育投資的概率?；貧w(4)、(5)、(6)是兩部分模型關于投資額的第二部分,結果表明,對于參與課外教育投資的家庭來說,社會網絡能夠顯著增加投資額,這個結果在控制了所有變量后依然穩健。假說1得到了初步的驗證。

表2 兩部分模型基本回歸結果

4.2.2工具變量回歸結果

本文使用工具變量法控制內生性,相關結果見表3和表4。在兩個表格中,回歸(1)、(2)、(3)是參與/投資方程的回歸結果,(4)、(5)、(6)分別是(1)、(2)、(3)的第一階段。表3的結果進一步驗證,社會網絡會增加家庭參與課外教育投資的概率。而且ln(Gift)系數遠大于基本回歸的結果,這說明之前的基本回歸低估了社會網絡的作用。從表4可以看出,隨著控制變量的加入,ln(Gift)系數逐漸變小,但仍然在1%水平下顯著,說明社會網絡確實可以促進課外教育投資。兩步回歸的第一階段回歸結果顯示ln(Average_Gift)的系數均顯著為正,而且F檢驗值均大于10,表明所選取的工具變量不是一個弱工具變量。而且,由于其他家庭的社會網絡規模不會對本家庭的教育支出產生直接影響,有理由認為工具變量符合外生性條件。根據基本回歸和IV回歸結果,我們驗證了假說1。

表3 兩部分模型第一部分IV Probit回歸

表4 兩部分模型第二部分2sls回歸

4.3 家長學歷對社會網絡促教育投資作用的影響

作為重要的家庭人力資本,家長的學歷對子女的教育有積極的作用。根據家庭成員最高受教育年限是否大于12年,將樣本分為低學歷家庭組和高學歷家庭組,探究家庭社會網絡對子女的促教育作用是否會受到家庭學歷的影響。分別對兩個組別進行工具變量回歸,結果見表5。我們發現,相比于低學歷家庭組,高學歷家庭組回歸的ln(Gift)系數更大,也更加顯著,說明家庭學歷確實對社會網絡的作用產生正向影響,于是我們驗證了假說2。

表5 家庭最高學歷分組IV回歸結果

5 機制檢驗

本文認為家庭社會網絡能夠促進子女的課外教育支出,重要的一個機制是,社會網絡可以改變父母教育觀念。父母教育觀念是父母對子女教育的看法和認識,基于現有的CFPS數據,我們選擇了父母的教育期望來衡量教育觀念,該變量是虛擬變量,如果期望是大學本科及以上,則為1,否則為0,并采用Baren and Kenny(1986)的三步法來檢驗父母教育期望的中介作用:1) 將父母教育期望Expectation對ln(Gift)進行回歸;2) 將被解釋變量Tutoring*或Ln(Tutoring)對ln(Gift)進行回歸;3) 將被解釋變量同時對ln(Gift)和Expectation回歸。如果中介效應存在,第一步和第二步ln(Gift)的系數應當均顯著為正,第三步Expectation顯著為正的同時ln(Gift)系數變小。我們逐步進行回歸,結果如表6所示。

表6 “父母教育期望”的中介作用

我們看到,在Expectation對ln(Gift)的Ologit回歸中,ln(Gift)的系數為0.091,并且在1%水平下顯著,說明社會網絡能夠提高父母教育期望。在回歸(3)和(4)中,Expectation的系數顯著為正,并且ln(Gift)系數較Expectation加入前均有所減少,這說明加入父母教育期望這個變量后,社會網絡對課外教育支出的作用減少了。因此,父母教育期望的中介作用得到了驗證,即驗證了假說3。

6 結論和建議

本文研究了家庭社會網絡對家庭課外教育投資子女課外教育的影響。我們首先利用一個兩期家庭教育決策模型,初步說明了社會網絡促教育作用的存在,之后選擇Cragg(1971)提出的兩部分模型作為基本計量模型,利用CFPS2014數據進行實證分析,結果表明社會網絡不僅會提高子女參與課外教育的概率,還能促進課外教育的支出。在控制內生性問題后,結論依然成立。通過進一步分析,我們發現社會網絡的這種促教育作用在高學歷家庭中更加顯著。最后我們進行了細致的機制分析,結果表明社會網絡在促進課外教育支出方面的作用一部分是通過改變父母教育期望來實現的。

本文的結論表明,除了家庭人力資本、家庭物質資本這些傳統因素,家庭間社會網絡的差距也會導致教育差異的形成。作為家庭對外獲取信息的重要渠道,社會網絡會影響家庭教育觀念,進而影響教育投資決策?；谘芯拷Y果,本文認為家庭應當重視維護和拓展社會網絡,這有利于形成較為先進的教育觀念,規避錯誤的教育決策。