教育公平視角下高等教育代際傳遞效應(yīng)研究

【摘 要】 高等教育獲得日益成為中國居民的基本訴求，較低的教育代際流動性制約高等教育的普及，且事關(guān)教育公平。文章基于人口抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，在隔絕天賦遺傳和家庭背景等遺漏變量的條件下，實證估計了中國近幾十年來高等教育的代際影響大小和變化。結(jié)果顯示，無論父親還是母親，其高等教育獲得都會在一定程度上傳遞給下一代。這一代際影響在不同樣本、不同年代和不同教育層級上存在異質(zhì)性。父代是農(nóng)村的個體其高等教育代際傳遞強度大于城市個體，但都隨著父輩出生年代推移而逐漸消失。相比于專科教育，更具有“門檻”的本科教育的代際傳遞強度顯著更大，在農(nóng)村隨著父親出生年代推移甚至有增大的趨勢。文章從弱勢群體的補償機制、高校學(xué)費標準和優(yōu)質(zhì)高等教育供給角度提出政策建議。

【關(guān)鍵詞】 高等教育；代際傳遞；教育公平；教育補償

【中圖分類號】 G647 【文章編號】 1003-8418（2025）04-0043-11

【文獻標識碼】 A 【DOI】 10.13236/j.cnki.jshe.2025.04.006

【作者簡介】 廖彬（1998—），男，安徽六安人，南京大學(xué)教育研究院博士生；黃斌（1975—），男，福建三明人，南京大學(xué)教育研究院教授、博士生導(dǎo)師。

一、引言

隨著我國高等教育普及程度的提高，教育主要矛盾發(fā)生轉(zhuǎn)化：一方面人們迫切需要接受高質(zhì)量的教育，另一方面我國優(yōu)質(zhì)教育資源供給緊缺且發(fā)展不均衡，教育公平和教育質(zhì)量問題更加凸顯。如圖1所示，近十年來，雖然我國高等教育毛入學(xué)率不斷增加，但毛入學(xué)率增長率卻在逐年下降。相比專科教育，更“優(yōu)質(zhì)”的本科教育毛入學(xué)率卻一直低于30%。我國城鄉(xiāng)高等教育存在較大差距，城鎮(zhèn)人口的高等教育獲得比例一直保持在20%以上，而農(nóng)村長期低于5%，且這一差距近年來還有不斷擴大的趨勢。究其原因，一方面，農(nóng)村的高等教育資源落后于城鎮(zhèn)，獲得高等教育學(xué)歷的農(nóng)村人口亦大多流向城市［1］；另一方面，農(nóng)村家庭的經(jīng)濟資本、文化資本往往與其較差的教育代際流動性相關(guān)，收入的代際傳遞亦阻礙農(nóng)村人口的教育獲得，階層固化現(xiàn)象此起彼伏［2］。經(jīng)估算，我國約有74.5%的底層群體的社會地位在代際延續(xù)，僅有3.44%的社會居民實現(xiàn)了向上的階層跨越［3］。教育，尤其是高等教育在破除收入代際傳遞，打破階層固化，促進社會平等上發(fā)揮著重要作用。黨的二十大報告亦指出，高質(zhì)量發(fā)展是全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家的首要任務(wù)，要全面推進鄉(xiāng)村振興，促進區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，必然要發(fā)揮高等教育的特殊作用。

隨著我國進入人口發(fā)展的新常態(tài)，驅(qū)動經(jīng)濟增長的人口紅利必須向人才紅利轉(zhuǎn)變。習(xí)近平總書記提出：“要以人口高質(zhì)量發(fā)展支撐中國式現(xiàn)代化，加快培養(yǎng)拔尖創(chuàng)新人才。”高校是培養(yǎng)高素質(zhì)人才和實現(xiàn)重大科技突破的策源地，只有更多的青年人才進入大學(xué)深造，才能構(gòu)建支撐現(xiàn)代化建設(shè)的教育強國。這不僅要求高等教育規(guī)模的增長，也需要兼顧高等教育質(zhì)量公平。然而，有研究指出我國高等教育規(guī)模與發(fā)達國家相比仍有一定差距，高等教育高質(zhì)量發(fā)展也還存在較大空間［4］［5］。關(guān)注高等教育公平、縮小城鄉(xiāng)居民間教育代際流動差距，改善低層尤其是農(nóng)村居民高等教育獲得應(yīng)當是我國未來高等教育規(guī)模發(fā)展和質(zhì)量提升的應(yīng)有之義。如何縮小城鎮(zhèn)家庭與農(nóng)村家庭教育代際流動差距，破除所謂“群體復(fù)制”的教育分層關(guān)系我國教育公平和高等教育優(yōu)質(zhì)發(fā)展。這就需要對高等教育的代際傳遞性進行科學(xué)和全面的認識，從而“回應(yīng)抨擊”和“對癥下藥”。

以往研究過于聚焦于父母教育與子女教育間的傳遞性，將所有層級教育糅合在一起研究，極少單獨研究高等教育在代際的傳遞效應(yīng)，其仍然是教育代際流動效應(yīng)研究的“黑匣子”［6］。基于父母天賦遺傳所致的隔代教育相關(guān)性是基因“自然抽彩”的結(jié)果，而基于父母教育的家庭干預(yù)和偏好所驅(qū)使的隔代教育相關(guān)性是代際階層固化的“罪魁禍首”，以往研究對于后者的精確估計仍然是不足的。此外，國家對九年義務(wù)教育和高中教育的普及賦予了基礎(chǔ)教育較強的義務(wù)性，一定程度上削弱了家庭教育和地位繼承性。而高等教育是培養(yǎng)高級人才的專門教育，仍然有其門檻，高等教育機會獲得更可能受到家庭、社會條件等因素的影響。因此，單獨分析高等教育的代際傳遞性既是必要的，亦是可能的。本文正是基于以上的現(xiàn)實與理論背景，利用國內(nèi)可獲取的人口抽樣調(diào)查微觀數(shù)據(jù)，在隔絕天賦遺傳和家庭背景等遺漏變量的條件下，實證估計我國近幾十年來高等教育的代際影響大小和變化，破解高等教育代際傳遞的“黑箱”，彌補當前研究的不足，并提出實質(zhì)性的政策建議。

二、文獻述評

（一）父代教育背景與子代教育獲得

人力資本理論第一次將人的資本引入大眾視野，教育作為人力資本積累的基本方式開始成為經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵因素之一得到廣泛關(guān)注［7］。根據(jù)教育生產(chǎn)函數(shù)，學(xué)校與非學(xué)校投入是影響教育產(chǎn)出的兩大主要因素［8］［9］，非學(xué)校投入又以家庭投入為主體。科爾曼報告亦指出，家庭教育投入是除學(xué)校教育投入外對學(xué)生成績有關(guān)鍵影響的因素［10］，學(xué)界常關(guān)注諸如家庭經(jīng)濟背景、家庭文化背景、家庭結(jié)構(gòu)等如何影響子女教育，父母的教育水平便是其中關(guān)鍵的影響因素之一。

某種程度上說，父母教育水平可歸屬于家庭文化背景，但不全然。父母教育水平不僅是影響家庭經(jīng)濟背景、家庭文化背景、家庭結(jié)構(gòu)的前定變量，還是組成家庭背景的關(guān)鍵部分。因此，研究父母教育水平與子女教育間的關(guān)系具有一定特殊性，既可從代際流動理論出發(fā)，又可基于家庭經(jīng)濟學(xué)理論，以往研究也大致可照此劃分為兩條線。以代際流動為視角，父母教育水平對子女教育產(chǎn)生影響主要是遺傳效應(yīng)和偏好效應(yīng)的雙重作用。一方面，基因遺傳導(dǎo)致教育水平高的父母的子女也常具有更高的智力水平；另一方面，受過教育越多的父母對于職業(yè)的選擇、文化觀念和教育的偏好會更好，從而其子女更可能有更好的教育。基于代際流動理論的研究通常會發(fā)現(xiàn)父母教育水平對子女教育有顯著正影響。譬如，Black等人對教育代際傳遞的因果估計顯示，遺傳因素和家庭特征導(dǎo)致了父母教育對子女教育的正向影響［11］；Di Pietro 和 Urwin研究發(fā)現(xiàn)代際教育的相關(guān)性很大程度上表現(xiàn)在父母與子女的職業(yè)相關(guān)性上［12］；Hellerstein和Morrill也得出了同樣的結(jié)論［13］。而以家庭經(jīng)濟學(xué)為視角，家庭內(nèi)部的任何決策都要考慮效用最大化，在信貸約束下父母通過選擇消費水平、子女的教育投入、未來儲蓄來達到?jīng)Q策最優(yōu)，不同教育水平的父母所滿足的效用大小差異決定了其對子女教育投入的差異［14］。由于效用的決定因素并不一定是教育水平，因而父母教育水平與子女教育可能不會表現(xiàn)出必然的聯(lián)系。Solon指出，高教育、高收入的父母可能會通過選擇更高的家庭人力資本投資水平從而導(dǎo)致更優(yōu)的子女教育［15］。而受預(yù)算約束的低收入家庭會在個人消費與子女教育投資間權(quán)衡，較高的教育投資和決策風(fēng)險會顯著降低對子女的教育投資［16］。也有研究發(fā)現(xiàn)父母教育與子女教育沒有顯著關(guān)系或關(guān)系很小，這和遺傳因素與家庭決策因素所導(dǎo)致的教育投資沖突有一定關(guān)系［17］［18］。

（二）教育代際相關(guān)的測量

過往研究更多關(guān)注教育代際傳遞性究竟有多大，重在測量和估計父母教育與子女教育間的相關(guān)系數(shù)或彈性大小。如Behrman和Rosenzweig通過對雙胞胎數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)母親教育和父親教育與子女教育間的相關(guān)系數(shù)分別為0.33和0.47［19］；Hertz等人通過國際數(shù)據(jù)測得全球平均教育代際相關(guān)性為0.4［20］；Checchi等人對意大利數(shù)據(jù)的估計顯示教育代際相關(guān)系數(shù)在0.47到0.58之間［21］；國內(nèi)的測量發(fā)現(xiàn)，近十年父代教育與子代教育的代際彈性大小在0.22到0.25之間［22］。當然，也有部分研究通過一定的研究方法和設(shè)計實現(xiàn)了對父母教育影響子女教育的因果估計。如Chevalier使用斷點回歸設(shè)計發(fā)現(xiàn)父母雙方教育水平對子女教育結(jié)果有顯著正影響［23］；Black等人使用工具變量法得出了差不多的結(jié)論［24］；Sacerdote使用隨機分配的收養(yǎng)家庭數(shù)據(jù)隔絕遺傳因素的干擾后發(fā)現(xiàn)，父母教育水平對被收養(yǎng)子女教育的影響系數(shù)為0.75［25］；Ermisch和Pronzato通過對雙胞胎數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)，父母受教育年限每增加1年，子女受教育程度提高0.1年［26］。從相關(guān)性到因果估計的轉(zhuǎn)變是教育代際流動研究的重要轉(zhuǎn)折點［27］。而回溯國內(nèi)研究可以發(fā)現(xiàn)，較為準確地估計父母教育對子女教育因果影響的研究還較為匱乏。個別研究使用固定效應(yīng)方法對雙胞胎數(shù)據(jù)進行分析發(fā)現(xiàn)，我國父母教育對子女教育沒有顯著影響［28］，而這與以往研究相悖。林莞娟和張戈利用中國學(xué)制改革的外生變異研究發(fā)現(xiàn)，父母教育年限每增加1年，子女教育年限相應(yīng)地增加0.36～0.59年［29］。

（三）高等教育的代際傳遞

以往部分研究關(guān)注到，父母教育對子女高等教育獲得有一定影響，父母受教育水平高低與子女是否獲得大學(xué)學(xué)歷顯著相關(guān)［30］。父輩受教育水平越高，子代在大學(xué)的學(xué)業(yè)表現(xiàn)更好，大學(xué)畢業(yè)的可能性越高，獲得大學(xué)學(xué)歷的幾率越高［31］［32］［33］。但幾乎沒有研究點對點地聚焦于父母高等教育與子女高等教育間的相關(guān)性。高等教育處于教育層級的頂端，擁有高等教育學(xué)歷的人群通常處于社會的中上層，此類教育和此類人群對隔代教育和子輩的影響要大于低層級的基礎(chǔ)教育和處于社會底層的低學(xué)歷人群，因此高等教育的代際影響很有可能高于低層次教育［34］［35］。國內(nèi)僅有的相關(guān)研究也初步證實了這一猜想，其發(fā)現(xiàn)有大學(xué)學(xué)歷的父母其子女獲得大學(xué)學(xué)歷的可能性上升約44%［36］，高等教育的代際傳遞性可見一斑。然而，此項研究仍有些許不足，忽視了諸如天賦遺傳等相關(guān)遺漏變量，極有可能高估了高等教育的代際傳遞性［37］［38］。

鑒于此，本文在汲取已有研究經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，利用可獲取的大型人口微觀抽樣數(shù)據(jù)，在隔絕天賦能力等遺漏變量條件下，實證估計我國高等教育在代際間的傳遞效應(yīng)，主要達成以下兩點貢獻：（1）準確估計高等教育代際傳遞效應(yīng)的大小和方向；（2）探究我國高等教育代際傳遞的變化趨勢和異質(zhì)性表現(xiàn)，厘清與高等教育發(fā)展間的關(guān)系，把握未來政策的“靶點”。

三、研究設(shè)計

（一）識別策略

如前所述，本文所要估計的是，區(qū)別于基因“自然抽彩”所致的天賦遺傳上的相關(guān)性，父代高等教育對子代高等教育的因果影響。在這一過程中，存在諸多造成估計有偏的因素，最為重要的是天賦能力的遺傳問題。父輩是否獲得大學(xué)學(xué)歷是一個內(nèi)生的變量，它一定程度上取決于父輩的家庭經(jīng)濟文化背景，亦受個人天賦能力影響。而個人天賦能力又會遺傳給子女，因此天賦能力是導(dǎo)致父輩和子輩教育獲得的混淆變量，如此便存在諸如“父輩高等教育獲得←天賦能力→子輩高等教育獲得”的后門路徑（Back-door path）。而天賦能力又難以測量，無法通過相關(guān)變量加以完全控制，如果采用普通最小二乘法（OLS）等傳統(tǒng)估計方法，會得出有偏誤的估計結(jié)果，不能反映高等教育代際傳遞的真實效應(yīng)。

以往研究常使用準實驗的研究方法，隔絕遺漏變量對因果識別的影響。在高等教育的有關(guān)估計中，1999年的高校擴招是最佳的外生政策變化，學(xué)界常用這一政策構(gòu)造巧妙的準實驗設(shè)計，來達成因果估計。然而，本文要估計的是父代高等教育對子代高等教育的影響，從父輩上大學(xué)算起，按照正常的學(xué)制計算，兩代人都完成高等教育需要至少長達24年的時間。換句話說，要實現(xiàn)傳統(tǒng)的準實驗估計，我們的數(shù)據(jù)必須有足夠多的“新鮮”子代樣本，而現(xiàn)有數(shù)據(jù)確難滿足這一要求。

為了實現(xiàn)對高等教育代際傳遞效應(yīng)的一致估計，我們借鑒以往研究的做法［39］［40］，構(gòu)建家庭固定效應(yīng)模型（Family Fixed Effect Model，后文簡稱FFE），使用“祖父代-父代-子代”三代樣本，剔除天賦能力等遺漏變量的干擾。同一家庭的三代人在基因天賦上存在高度相關(guān)性，對教育的偏好、干預(yù)也存在某種一致性。因此，將三代人拆分為同一家庭的兩組“父代-子代”樣本，即“祖父代-父代”和“父代-子代”，在控制家庭固定效應(yīng)的條件下對父代受高等教育對子代受高等教育的影響進行估計，即可獲得高等教育代際傳遞的凈效應(yīng)。本文首先構(gòu)建以下基準模型：

上式中，Eduih表示h家庭的子代i的教育結(jié)果。Edufamih表示h家庭的子代i的父代教育結(jié)果。Xih是控制變量，包括一系列影響子代教育形成的前定變量，如父代的戶口、民族，子代的兄弟姐妹個數(shù)、性別，省份及出生隊列固定效應(yīng)等。εih是殘差項。對模型（1）進行OLS估計必然遺漏了天賦遺傳等無法觀測的變量，導(dǎo)致εih與解釋變量相關(guān)，從而偏估β。

通過在上述模型中加入家庭固定效應(yīng)fh，有：

fh包含了諸如天賦能力、家庭背景等不隨時間變化的因素對父母和子女教育的影響。使用三代樣本對上式進行估計，相當于在同一家庭里比較具有相同天賦遺傳和家庭背景的不同“父代-子代”樣本的高等教育結(jié)果。為便于估計，進一步將固定效應(yīng)模型轉(zhuǎn)化為一般形式，即對等式（2）兩邊求微分后再差分，便有：

上式中，[SX（][]Eduih[SX）]、[SX（][]Edufamih[SX）]表示在三代樣本中分別對h家庭的子代和父代取教育均值。如此做，便可以抵消fh，既可以解決天賦能力、家庭背景等遺漏變量的潛在影響，又可以控制無法觀測的其他因素對估計結(jié)果的影響。通過提前計算出三代樣本中子代和父代的教育及相關(guān)變量的均值，再代入模型（3）進行隔代樣本估計，便可以獲得高等教育代際傳遞效應(yīng)β的一致估計。在具體分析的過程中，我們使用了聚類在父代縣域?qū)用娴姆€(wěn)健標準誤，用以解決可能存在的縣域上的相關(guān)性。家庭分工的“男主外，女主內(nèi)”傳統(tǒng)模式導(dǎo)致基礎(chǔ)教育中母親的影響通常大于父親，但高等教育的代際傳遞可能存在不同。作為對比，本文分別對“父親-子女”樣本和“母親-子女”樣本進行估計。

（二）數(shù)據(jù)來源與變量定義

本文所用數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計局進行的1%人口抽樣調(diào)查微觀數(shù)據(jù)庫，該調(diào)查采用分層多階段比例抽樣，具有極大的覆蓋性和代表性。調(diào)查問項涉及個體人口統(tǒng)計學(xué)特征、家庭關(guān)系、教育信息等，滿足了本文對于代際關(guān)系和教育獲得的識別。由于三代樣本的構(gòu)建較為“苛刻”，本文所用數(shù)據(jù)包含2010年和2015年的人口抽樣調(diào)查，以滿足大樣本需求。對家庭成員進行識別、匹配，剔除關(guān)鍵變量存在缺失的樣本后，最終用于分析的樣本共包含29001戶家庭，涵蓋了33341個“祖父-父親-子女”樣本和24263個“外祖母-母親-子女”樣本。

本文的被解釋變量是子代的高等教育結(jié)果，解釋變量是父代的高等教育結(jié)果。由于被解釋變量為虛擬變量的線性概率模型存在誤差項非正態(tài)分布、異方差等缺陷，且在本文的FFE模型中一旦進行差分，虛擬變量可能會誤導(dǎo)估計結(jié)果。鑒于此，參照以往研究的做法［41］，我們定義受高等教育年限變量，其計算方法為：

式 （4）中Eduyearhigher表示受高等教育年限，eduyear表示受教育年限，當個體教育水平為大學(xué)專科以下，Eduyearhigher取值0，當個體教育水平為大學(xué)專科、本科和研究生時，Eduyearhigher分別取值3、4和7，以此變量作為本文FFE模型的父代和子代高等教育的結(jié)果變量。

本文的控制變量包括一系列影響子代教育形成的前定變量：父代的戶口（虛擬變量，非農(nóng)業(yè)戶口取值1）、民族（虛擬變量，漢族取值1），子代的兄弟姐妹個數(shù)、是否家里第一個孩子（虛擬變量，是取值1）、性別（虛擬變量，女孩取值1），父代所在省份的固定效應(yīng)、子代的出生隊列虛擬變量（1970及以前、1980和1990及以后三個年代）以及子代出生年份固定效應(yīng)。由于人口調(diào)查時填寫的是個體現(xiàn)在的戶口情況，我們使用數(shù)據(jù)中戶口遷移的記錄對有過遷移經(jīng)歷的父代戶口進行糾正，如此做保證了父代戶口是子代教育形成過程中相對前定不變的變量。父代所在省份亦做了上述處理。

表1展示了主要變量的分性別描述統(tǒng)計，初步顯示父代和子代教育上的相關(guān)性，父親、母親和子女的受高等教育年限相關(guān)系數(shù)在0.23-0.25之間。進一步地，我們按照父代出生年份逐年（1950-1980）將樣本父母與子代受高等教育年限的相關(guān)系數(shù)畫在圖形中。如圖2所示，父親和母親與子代的高等教育在出生年代70年代之前均呈現(xiàn)較高的相關(guān)性，但整體呈現(xiàn)逐漸下降的趨勢，甚至接近80年代時部分年份相關(guān)系數(shù)小于0。這可能初步顯示出高等教育的代際影響在逐漸減弱，但是否真如此還需要后續(xù)結(jié)果的驗證。

四、實證結(jié)果

（一）隔代高等教育的代際影響大小

我們首先對模型（1）進行OLS估計。單獨用子代受高等教育年限對父代受高等教育年限進行回歸，結(jié)果如表2第（1）列和第（4）列所示，父親和母親樣本的點估計值分別為0.603和0.642。第（2）、第（3）和第（5）、第（6）列結(jié)果顯示，依次往模型中添加控制變量后，父代受高等教育年限對子代受高等教育年限影響的點估計值逐漸下降，且都通過了顯著性檢驗，這說明忽略家庭背景等遺漏變量會高估教育的代際傳遞效應(yīng)。假若不考慮天賦能力遺傳以及其他遺漏變量所導(dǎo)致的相關(guān)性，平均而言父代受高等教育年限每提高1年，子代受高等教育年限提高0.443～0.450年。

接著我們對FFE模型（3）進行估計。表3結(jié)果顯示，在剔除天賦能力等其他遺漏變量的影響后，父代受高等教育年限對子代受高等教育年限影響的點估計值大幅下降。第（1）列和第（4）列結(jié)果表明，當模型中沒有控制變量時，父親和母親樣本的點估計值下降到0.275和0.301；第（2）列和第（5）列結(jié)果顯示，當控制父代所在省份和子代出生年份固定效應(yīng)后，父親和母親樣本的點估計值分別從0.506和0.507下降到0.164和0.130；第（3）列和第（6）列結(jié)果顯示，當再添加父代和子代個體特征后，點估計值分別下降到0.094和0.050，所有點估計值都通過了顯著性檢驗。這意味著，平均而言父代受高等教育年限每增加1年，子代受高等教育年限增加0.050～0.094年。可見，在考慮天賦能力等遺漏變量所導(dǎo)致的偏高估計影響后，高等教育代際傳遞效應(yīng)仍然存在。其中父親對子代的高等教育代際傳遞要強于母親，這可能是由于受過高等教育的女性勞動時間更多，參與子女教育互動更少［42］。

（二）隔代高等教育的代際影響差異

接著進一步探討父代受高等教育年限對子代受高等教育年限的影響是否在不同人群和不同教育階段存在差異。

首先，按照父代戶口將樣本分為城市樣本和農(nóng)村樣本，分別估計模型（3），結(jié)果如表4所示。農(nóng)村樣本的點估計值均高于城市，城市父親受高等教育年限對子女受高等教育年限影響的點估計值為0.081，農(nóng)村為0.083，顯著為正。城市母親受高等教育年限對子女受高等教育年限影響的點估計值為0.028，農(nóng)村為0.151，非顯著。這與以往研究結(jié)果相一致［43］，具有高等教育學(xué)歷的母親對子女教育的影響相對較為敏感，女性教育與參與勞動時間緊密相關(guān)，這可能導(dǎo)致了學(xué)歷低（基礎(chǔ)教育）和學(xué)歷高（高等教育）的母親在代際教育影響上存在明顯不同。

其次，按照子代性別將樣本分為女孩樣本和男孩樣本，再分別進行估計。結(jié)果顯示，男孩樣本的點估計值均高于女孩，父親受高等教育年限對男孩和女孩受高等教育年限影響的點估計值分別為0.110和0.072，母親則分別為0.015和0.075，其中母親對女孩的影響非顯著。

最后，為進一步探討更具“門檻”的本科教育的代際傳遞效應(yīng)是否與專科教育不同，我們將受高等教育年限進一步縮小為受本科教育年限，將專科教育及以下的受教育年限定義為0，然后替換模型（3）中的被解釋變量，重新進行回歸。結(jié)果如表4所示，父代受本科教育年限對子代受本科教育年限的影響顯著為正，且相比受高等教育年限增大不少。父親與子女樣本的點估計值為0.182，是之前點估計值（0.094）的2倍多。母親與子女樣本的點估計值為0.147，是之前點估計值（0.050）的近3倍。綜上所述，高等教育的代際傳遞效應(yīng)在農(nóng)村、男孩以及高層級教育上更強。

（三）隔代高等教育的代際影響變化

本文的估計樣本中包含了近幾十年的隔代家庭，雖然在具體估計中控制了子代的出生隊列，但相同出生隊列的父代可能存在某種相關(guān)性，這就導(dǎo)致樣本平均的代際效應(yīng)可能是某類出生隊列的父代處理效應(yīng)“太強”的表現(xiàn)。鑒于此，我們按照父代的出生年份進行劃分，將樣本父代分為60年代之前出生、60-70年代出生和70年代之后出生三組，進一步探討高等教育代際傳遞效應(yīng)是否會隨著父代出生年代的推移而消失。

將父代分組后對模型（3）進行回歸，再將點估計系數(shù)和置信區(qū)間繪制到圖形中，即可得到圖3上半所示的變化趨勢。隨著父代出生年代的推移，高等教育在代際間的傳遞效應(yīng)逐漸下降，到70年代后點估計值不再顯著，父親和母親樣本的結(jié)果相一致，這與文中圖2初步展示的趨勢“不謀而合”。

高等教育代際傳遞效應(yīng)的趨勢變化在城市和農(nóng)村是否相同？進一步地，我們在父輩年代分組的基礎(chǔ)上再進行城市和農(nóng)村的劃分，同樣將點估計系數(shù)和置信區(qū)間繪制到圖形中，結(jié)果如圖3下半所示。城市樣本的點估計值在不同年代都比較小，反觀農(nóng)村要大不少，母親的點估計值在70年代之前甚至達到了0.5及以上。城市和農(nóng)村的點估計值變化都呈現(xiàn)下降趨勢，到70年代后都不再顯著。

這是否意味著高等教育代際傳遞效應(yīng)已然不存在了？根據(jù)前文分析，本科教育的代際傳遞效應(yīng)遠大于專科教育，本科教育近幾十年逐漸成為各類家庭精神文明追求的一大目標，但本科教育仍然是具有“篩選”門檻的高層級教育，這就決定了本科教育的代際間影響可能是獨特變化的。與前相同，我們將模型的被解釋變量替換為子代受本科教育年限，再進行分組回歸，得到如圖4所示的本科教育代際傳遞效應(yīng)的變化趨勢圖。可以發(fā)現(xiàn)，隨著父輩出生年代的推移，整體而言本科教育的點估計值并沒有顯著下降，在所有年代都顯著為正，甚至母親樣本的點估計值在所有年代基本持平。再看城市和農(nóng)村樣本，父親對子代受本科教育年限的影響在兩個樣本的不同年代中均顯著為正，甚至在農(nóng)村樣本這一影響在增大，70年代后出生的父親對子代的影響顯著高于上一年代。農(nóng)村的母親樣本對子代的影響也要大于城市，但到了70年代后農(nóng)村母親樣本的這一影響非顯著。

探其緣由，這些變化與我國高等教育的發(fā)展階段密切相關(guān)。21世紀初，我國進入高等教育大眾化階段，上大學(xué)不再是精英家庭的“特權(quán)”，高等教育在代際間的“壟斷”被初步打破，高等教育在代際間的傳遞性開始下降。但農(nóng)村多數(shù)家庭仍然面臨資源約束與需求間的矛盾，其代際間的固化仍然存在，高等教育學(xué)歷人口規(guī)模少分布差，這在圖3中的表現(xiàn)是點估計值高且年代間跳越大。但隨著高等教育進入普及化階段，規(guī)模化很大程度上沖擊了階層間的教育固化，使得高等教育在代際間的傳遞性陡然消失。但這并不意味著代際間的教育影響不存在了。在人口高質(zhì)量發(fā)展的導(dǎo)向下，以本科教育為代表的優(yōu)質(zhì)高等教育仍然是家庭間“逐鹿”的目標。尤其農(nóng)村地區(qū)，上好大學(xué)的子代似乎更多來自背景更好的家庭，這在本文中也得到了驗證。

（四）穩(wěn)健性檢驗

本文的模型人為地將父親樣本和母親樣本分開進行估計，然而家庭作為一個整體環(huán)境，父親對子女教育產(chǎn)生影響的過程中，母親亦會對子女教育產(chǎn)生影響。換句話說，我們的估計忽略了家庭中另一方父母對子代受高等教育年限的影響，這可能造成模型的錯誤估計［44］。為驗證結(jié)果的穩(wěn)健性，我們單獨估計一個模型（3），并在模型中添加另一位父母的受高等教育年限變量作為控制變量。如表5第（1）列所示，父親受高等教育年限對子代受教育年限影響的點估計值顯著為正，與基準回歸相比有所上升，母親受高等教育年限的點估計值與之前基本相同，但非顯著。

由于我國的高校擴招政策發(fā)生在1999年，按照入學(xué)年齡和學(xué)制計算，這意味著在1981年前后出生的子代樣本面臨著不同的政策沖擊影響，本文的估計結(jié)果可能由政策效應(yīng)所驅(qū)動。為排除這一可能，我們剔除1981年之前出生的子代樣本家庭，用剩下的樣本重新估計FFE模型。結(jié)果如表5第（2）列所示，父親和母親受高等教育年限的點估計值與顯著性表現(xiàn)和基準回歸結(jié)果基本一致。

根據(jù)以往研究的經(jīng)驗證據(jù)［45］［46］，個體教育結(jié)果會因為學(xué)制和出生月份的原因而呈現(xiàn)系統(tǒng)的季節(jié)相關(guān)性，這可能導(dǎo)致父代教育與子代教育間的偽相關(guān)。為識別這一潛在問題對本文估計結(jié)果的影響，借鑒隨機抽樣的思路［47］，我們做如下驗證：隨機賦予子代個體新的出生月份，并將這一出生月份作為控制變量放到模型中進行估計，如此做相當于比較同一出生年份隊列、隨機出生月份的子代個體之間的教育結(jié)果差異。重復(fù)此操作1000次，假如之前的估計結(jié)果會受到季節(jié)性變化的顯著影響，那么我們的隨機結(jié)果應(yīng)當會發(fā)生明顯的變化。將每次隨機抽樣的點估計值和顯著性檢驗F值繪制在圖形中，便可得到圖5所示的密度分布圖。結(jié)果顯示，父親樣本和母親樣本的所有點估計值大致以之前的結(jié)果（父親為0.094，母親為0.050）為中心呈對稱分布，顯著性檢驗F值基本保持在3以上。我們還進一步在模型（3）中增添子代出生年份、出生月份以及兩者的交互項進行回歸，估計結(jié)果如表5第（3）列所示，點估計結(jié)果與之前保持一致。這表明，教育結(jié)果的季節(jié)相關(guān)性不會對本文的估計結(jié)果造成系統(tǒng)影響。

五、結(jié)論與建議

本文基于人口抽樣調(diào)查2010和2015兩期數(shù)據(jù)，在隔絕天賦遺傳和家庭背景等遺漏變量的條件下，實證估計了我國近幾十年來高等教育的代際影響大小和變化。結(jié)果顯示，忽視天賦能力和家庭背景導(dǎo)致的隔代教育相關(guān)性會高估高等教育在代際間的傳遞效應(yīng)。無論父親還是母親，其高等教育獲得都會在一定程度上傳遞給下一代。平均而言，父代受高等教育年限每增加1年，子代受高等教育年限增加0.050～0.094年。這一代際影響在不同樣本、不同年代和不同教育層級上存在異質(zhì)性。父代受高等教育年限對男孩受高等教育年限的影響要大于女孩，父代是農(nóng)村的個體其高等教育代際傳遞強度大于城市個體，父輩出生年代為60年代之前和60-70年代的個體其代際傳遞效應(yīng)仍然顯著，但在70年代之后出生的父代中這一影響在城市和農(nóng)村樣本均逐漸消失。相比于專科教育，更具有“門檻”的本科教育的代際傳遞強度顯著更大，且隨著父輩出生年代的推移并沒有下降的趨勢，農(nóng)村父親的本科教育代際影響甚至在逐漸增強。城鄉(xiāng)高等教育代際傳遞差異事關(guān)教育公平和高等教育高質(zhì)量發(fā)展，基于研究發(fā)現(xiàn)，本文提出以下幾點政策性建議.

第一，加大對經(jīng)濟困難家庭學(xué)生的財政資助規(guī)模和力度，在教育上給予弱勢家庭更多補償。本文研究結(jié)果表明，農(nóng)村個體的高等教育代際影響更大，本科教育的代際傳遞強度還在增大，這會導(dǎo)致農(nóng)村個體高等教育獲得在家庭背景上表現(xiàn)出明顯的“馬太效應(yīng)”。亦有證據(jù)顯示，城市學(xué)生考取大學(xué)的機會比落后地區(qū)農(nóng)村學(xué)生大7倍，考取“211”大學(xué)的機會則大11倍［48］，這其中，家庭社會經(jīng)濟地位起到了決定性作用［49］。農(nóng)村地區(qū)的弱勢家庭通常從義務(wù)教育階段開始對子女的教育投資便低于優(yōu)勢家庭，沖刺高等教育門檻的高中教育則進一步拉開了不同家庭的差距。當前我國向共同富裕目標邁出了堅實步伐，相對貧困成為主要的物質(zhì)矛盾。然而，目前在基礎(chǔ)教育階段針對經(jīng)濟困難家庭學(xué)生的資助標準并未及時轉(zhuǎn)變，仍然以建檔立卡、特貧特困學(xué)生為主要資助對象，資助金額亦限之于較前的標準。未來應(yīng)當結(jié)合平均消費水平、地區(qū)人口動態(tài)變化狀況、平均家庭經(jīng)濟狀況和風(fēng)險評估等多種參考條件制定適合各級區(qū)域和學(xué)校的教育資助規(guī)模和標準，精準識別弱勢家庭學(xué)生，做到“點對點”幫扶。除了給予直接的財政補助外，農(nóng)村學(xué)校可以開設(shè)幫助弱勢家庭的“綠色班級”，提供“幫扶教師”滿足部分學(xué)生“補差”的教育需求。

第二，規(guī)范高校學(xué)費收費標準，制定地區(qū)統(tǒng)一的學(xué)費規(guī)則，遏制部分高校亂收學(xué)費的做法。目前部分地區(qū)的高校尤其是民辦高校的學(xué)費標準過高，使得部分學(xué)生填報志愿時產(chǎn)生退縮心理，放棄入學(xué)。而這些高校又是大部分弱勢家庭學(xué)生的“聚集地”，使得許多經(jīng)濟困難家庭學(xué)生進入學(xué)校后忙于“打工”以彌補生活缺口，不利于他們的學(xué)業(yè)發(fā)展甚至導(dǎo)致他們輟學(xué)。事實上，高校學(xué)費可以根據(jù)學(xué)生的家庭背景設(shè)定浮動制度，對于已認定的家庭經(jīng)濟困難學(xué)生的實際困難程度劃分不同的標準。比如按照一般困難、比較困難和特別困難三類，分別給予10%、20%和30%的學(xué)費減免或相應(yīng)價值的生活補貼，再根據(jù)學(xué)生的學(xué)制（全日制和非全日制兩檔，非全日制學(xué)生待遇減半）進行劃分，如此形成“三類兩檔”的經(jīng)濟困難學(xué)生學(xué)費制度，減輕弱勢家庭學(xué)生就讀大學(xué)的成本。

第三，加快高等教育的高質(zhì)量發(fā)展，適當擴大以本科教育為主的優(yōu)質(zhì)教育規(guī)模。目前我國高等教育面臨優(yōu)質(zhì)教育資源供給不足同人民日益增長的優(yōu)質(zhì)高等教育需求間的矛盾。從發(fā)展階段來看，隨著高等教育普及化的推進，雖提升了整體上大學(xué)的機會但未能降低不同階層間優(yōu)質(zhì)高等教育入學(xué)機會的不平等，這表現(xiàn)在低收入家庭子女在非重點大學(xué)、專科院校、民辦本科院校和民辦高職高專院校中的入學(xué)機會增加，但在重點本科院校和一般公辦本科院校中的入學(xué)機會減少［50］，這在本文中也得到了驗證，這與優(yōu)質(zhì)教育資源供給的相對有限密切相關(guān)。未來應(yīng)當綜合研判我國人口趨勢變化、學(xué)齡人口變動、財政收入規(guī)模和地方經(jīng)濟發(fā)展形勢等指標，科學(xué)制定優(yōu)質(zhì)教育的招生規(guī)模，按照一定比例或浮動比例逐漸擴大優(yōu)質(zhì)教育規(guī)模，滿足人民日益增長的優(yōu)質(zhì)高等教育需求。普通本科高校尤其要注重關(guān)注來自農(nóng)村、少數(shù)民族等弱勢家庭學(xué)生，完善和貫徹綠色通道、政府資助、助學(xué)貸款等制度。

受可獲取數(shù)據(jù)的掣肘，本研究主要聚焦于我國高等教育代際傳遞效應(yīng)是否存在的“是什么”問題，對于其為什么存在的更深層次問題則較少涉及。高等教育代際間的影響不同于基礎(chǔ)教育，其發(fā)生的機制亦極有可能復(fù)雜于基礎(chǔ)教育，理解其中的緣由對于更好理解和改善高等教育機會公平具有重要意義。目前，涉及這方面的研究比較少，未來值得深入探討。本文借鑒以往研究經(jīng)驗，隔絕家庭遺傳和背景因素對高等教育代際傳遞效應(yīng)因果識別的干擾，諸多檢驗均表明結(jié)果的穩(wěn)健性。但不可避免地仍然存在某些潛在的估計偏誤，譬如三代樣本中同一家庭不同父母之間的天賦能力和無法觀測的家庭背景亦可能隨著年代變化存在系統(tǒng)差異。然而本文發(fā)現(xiàn)在父輩出生年份70年代后的樣本，高等教育的代際間傳遞較弱。倘若真存在系統(tǒng)差異，本文的估計策略假設(shè)這些遺漏變量在所有年代都相同，則很有可能低估了高等教育的代際傳遞效應(yīng)。鑒于這些因素難以觀測和控制，后續(xù)研究應(yīng)進一步關(guān)注，并嘗試應(yīng)用控制效力更強的估計策略。

【參考文獻】

［１］文軍， 顧楚丹. 基礎(chǔ)教育資源分配的城鄉(xiāng)差異及其社會后果——基于中國教育統(tǒng)計數(shù)據(jù)的分析［J］.華東師范大學(xué)學(xué)報（教育科學(xué)版）， 2017（02）： 33-42+117.

［2］楊沫， 王巖. 中國居民代際收入流動性的變化趨勢及影響機制研究［J］.管理世界， 2020（03）： 60-76.

［3］盧盛峰， 陳思霞. 中國居民代際間地位流動性分析［J］.世界經(jīng)濟文匯， 2014（03）： 57-68.

［4］潘懋元. 理論自覺與實踐建構(gòu)：高等教育的歷史、現(xiàn)實與未來［M］. 北京：北京師范大學(xué)出版社， 2014.

［5］張男星. 中國高等教育發(fā)展研究［M］. 北京：科學(xué)出版社， 2018.

［6］張楠. 教育代際流動效應(yīng)的研究進展［J］.教育經(jīng)濟評論， 2022（05）： 115-128.

［7］Schultz T W. Education and economic growth［J］. Teachers College Record， 1961， 62（10）： 46-88.

［8］Cohn E， Geske T G. The Economics of Education （3rd Edition）［M］. Oxford： Pergamon Press， 1990.

［9］李波， 黃斌. 破解教育生產(chǎn)“黑箱”：教育生產(chǎn)函數(shù)研究的評述與展望［J］. 華東師范大學(xué)學(xué)報（教育科學(xué)版）， 2020， 38（09）： 137-161.

［10］Coleman J S. Equality of educational opportunity［J］. Integrated Education， 1968， 6（05）： 19-28.

［11］［17］［24］Black S E， Devereux P J， Salvanes K G. Why the apple doesn't fall far： Understanding intergenerational transmission of human capital［J］. The American Economic Review， 2005， 95（01）： 437-449.

［12］Di Pietro G， Urwin P. Intergenerational mobility and occupational status in Italy［J］. Applied Economics Letters， 2003， 10（12）： 793-797.

［13］Hellerstein J K， Morrill M S. Dads and daughters： The changing impact of fathers on women's occupational choices［J］. Journal of Human Resources， 2012， 46（02）： 333-372.

［14］Becker G S， Kominers S D， Murphy K M， et al. A theory of intergenerational mobility［J］. Journal of Political Economy， 2018， 126（S1）： 7-25.

［15］Solon G. A model of intergenerational mobility variation over time and place［J］. Generational Income Mobility in North America and Europe， 2004： 38-47.

［16］Anderberg D， Andersson F. Stratification， social networks in the labour market， and intergenerational mobility［J］. The Economic Journal， 2007， 117（520）： 782-812.

［18］Ludeke S G， Gensowski M， Junge S Y， et al. Does parental education influence child educational outcomes？ A developmental analysis in a full-population sample and adoptee design［J］. Journal of Personality and Social Psychology， 2021， 120（04）： 1074-1090.

［19］Behrman J R， Rosenzweig M R. Does increasing women's schooling raise the schooling of the next generation？［J］. The American Economic Review， 2002， 92（01）： 323-334.

［20］Hertz T， Jayasundera T， Piraino P， et al. The inheritance of educational inequality： International comparisons and fifty-year trends［J］. The B.E.Journal of Economic Analysis amp; Policy， 2011， 7（02）.

［21］［33］Checchi D， Fiorio C V， Leonardi M. Intergenerational persistence of educational attainment in Italy［J］. Economics Letters， 2013， 118（01）： 229-232.

［22］李修彪， 黃乾. 中國教育代際流動程度的測算：基于CGSS的實證［J］. 統(tǒng)計與決策， 2020， 36（18）： 46-49.

［23］Chevalier A. Parental education and child's education： A natural experiment［J］. Available at SSRN 553922， 2004.

［25］［31］Sacerdote B. How large are the effects from changes in family environment？ A study of Korean American adoptees［J］. The Quarterly Journal of Economics， 2007， 122（01）： 119-157.

［26］［42］Ermisch J， Pronzato C. Causal effects of parents' education on children's education［R］. ISER Working Paper Series， 2010.

［27］Black S E， Devereux P J. Recent developments in intergenerational mobility［J］. Handbook of Labor Economics， 2011， 4： 1487-1541.

［28］Hu Y， Behrman J R， Zhang J.The causal effects of parents' schooling on children's schooling in urban China［J］. Journal of Comparative Economics， 2021， 49（01）： 258-276.

［29］林莞娟， 張戈. 教育的代際流動：來自中國學(xué)制改革的證據(jù)［J］. 北京師范大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）， 2015（02）： 118-129.

［30］Oloo M A. Gender Disparity in Students' Performance in KCSE in Mixed day Secondary Schools in Migori District Kenya［D］. Master of Education Thesis， Maseno University， Maseno， Kenya， 2003.

［32］Spera C， Wentzel K R， Matto H C. Parental aspirations for their children's educational attainment： Relations to ethnicity， parental education， children's academic performance， and parental perceptions of school climate［J］. Journal of Youth and Adolescence， 2009， 38： 1140-1152.

［34］［43］Pronzato C. An examination of paternal and maternal intergenerational transmission of schooling［J］. Journal of Population Economics， 2012， 25： 591-608.

［35］李煜. 制度變遷與教育不平等的產(chǎn)生機制——中國城市子女的教育獲得（1966—2003）［J］. 中國社會科學(xué)， 2006（04）： 97-109+207.

［36］魏曉艷. 高等教育代際傳遞及其影響因素的實證研究——誰是“學(xué)二代”？［J］. 中國經(jīng)濟問題， 2017（06）： 87-97.

［37］Holmlund H， Lindahl M， Plug E. The causal effect of parents' schooling on children's schooling： A comparison of estimation methods［J］. Journal of Economic Literature， 2011， 49（03）： 615-651.

［38］黃斌， 李波. 因果推斷、科學(xué)證據(jù)與教育研究——兼論2021年諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎得主的教育研究［J］. 華東師范大學(xué)學(xué)報（教育科學(xué)版）， 2022， 40（04）： 1-15.

［39］Allison P D. Fixed effects regression models［M］. SAGE Publications， 2009.

［40］Dong Y， Luo R， Zhang L， et al. Intergenerational transmission of education： The case of rural China［J］. China Economic Review， 2019， 53： 311-323.

［41］［44］Suhonen T， Karhunen H. The intergenerational effects of parental higher education： Evidence from changes in university accessibility［J］. Journal of Public Economics， 2019， 176： 195-217.

［45］Angrist J D， Krueger A B. The effect of age at school entry on educational attainment： an application of instrumental variables with moments from two samples［J］. Journal of The American Statistical Association， 1992， 87（418）： 328-336.

［46］Zhang K. The long-term impact of higher education： Evidence from the Gaokao reinstatement in China［J］. Economics of Education Review， 2023， 97： 102488.

［47］Gong J， Lu Y， Song H. The effect of teacher gender on students' academic and noncognitive outcomes［J］. Journal of Labor Economics， 2018， 36（3）： 743-778.

［48］Li H， Loyalka P， Rozelle S， et al. Unequal access to college in China： How far have poor， rural students been left behind？［J］. The China Quarterly， 2015， 221： 185-207.

［49］劉保中. 中國高等教育步入普及化階段背景下的階層差異與教育公平［J］. 北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）， 2021， 21（03）： 116-126.

［50］劉自團， 譚敏， 李麗潔. 不同家庭經(jīng)濟背景子女的高等教育選擇差異變化研究［J］. 高校教育管理， 2021， 14（02）： 98-113.

基金項目：2024年度江蘇省研究生科研與實踐創(chuàng)新計劃項目“高等教育獲得的代際傳遞研究”（KYCX24_00999）。

Research on Intergenerational TransmissionEffects in Higher Education from the Perspective of Educational Equity

Liao Bin，Huang Bin

Abstract： The acquisition of higher education has increasingly become the basic demand of the residents of our country. However， the popularization of higher education is restricted by the lower intergenerational mobility of education. Based on the data of population sample survey， this paper empirically estimates the magnitude and change of intergenerational influence of higher education in China in recent decades， excluding missing variables such as genetic aptitude and family background. The results show that both fathers and mothers pass their higher education to the next generation to some extent. This intergenerational effect is heterogeneous across samples， generations and levels of education. The intensity of intergenerational transmission of higher education for rural individuals is greater than that of urban individuals， but all of them gradually disappear with the progress of their parents' birth years. Compared with specialized education， the intergenerational transmission intensity of undergraduate education， which has higher \"threshold\"， is significantly greater， and even has a trend of increasing with the progress of their parents' birth years in rural areas. This paper puts forward some policy suggestions from the perspectives of compensation mechanism of the disadvantaged groups， tuition standard of colleges and universities and supply of high-quality higher education.

Key words： higher education; intergenerational transmission; educational equity; education compensation

（責(zé)任編輯 楊國興）