貧困地區大病農戶子女教育投資狀況及影響因素

○孔繁榮

（湖北第二師范學院經濟管理學院 湖北 武漢 430205）

一、樣本地區農戶子女教育的基本情況

本研究對大病的定義有三個標準：一是農戶當年住院治療費用勞均（農戶家庭勞動力人數的平均數）達1000元以上的疾病；二是農戶當年門診治療的費用勞均達1000元以上的疾病；三是農戶家庭成員患病后誤工全年累計超過90天的疾病。凡符合以上三個判定條件中之一者，即可定性為大病。

本文研究所利用的數據來源于歐盟資助項目“保護農村貧困人口免受主要疾病的經濟影響”（簡稱POVILL）2006年問卷調查數據資料。研究的樣本地區為國家級貧困縣——湖北省紅安縣。在形成的共165戶大病農戶樣本中，全縣總人口為732人，戶均4.4人。共有在校學生138人，其中年齡在3歲以上6歲以下的有8人，6—15歲的有89人，16—18歲的有30人，19歲以上的有11人。這138個學生分布在88個大病農戶家庭中，平均每戶有1.57個子女上學，戶均教育費用為2216.35元，每個學生平均1413.32元。子女處于非義務教育學齡階段的家庭有34戶，學生49人，每戶平均非義務教育費用為3710.89元，每個學生平均2574.90元。有子女上學的大病農戶家庭經濟資源分布狀況見表1。

表1 樣本農戶家庭經濟資源在醫療與教育方面的分布狀況 （單位：元）

從表1中可以看出，無論是子女處于哪一個學齡階段的大病農戶家庭，其家庭經濟都處于入不敷出的狀況，而如果農戶家庭中有成員患大病，在家庭經濟資源一定的條件下，醫療支出必然會擠占教育投資，這種影響對于子女處于6歲以下、15—18歲和19歲以上三個非義務教育學齡階段的大病農戶尤為顯著。在子女處于上述三個學齡階段的家庭中，醫療支出占家庭總收入的比例分別達115.10%、81.49%和81.44%；一些家庭為了保證看病的基本需要而降低教育投資，甚至選擇讓子女輟學。在調查的165個大病農戶樣本中，有8戶因為家里有成員患大病而選擇讓子女輟學。

二、變量的選擇和分析

農戶家庭子女教育投資水平的高低一般通過子女教育支出額占農戶家庭總收入額的比例來衡量。本文把農戶子女教育支出占家庭總收入的比例設定為20%，作為衡量大病農戶教育投資水平高低的參考線，并選擇大病農戶子女教育投資水平作為被解釋變量Y。Y是一個二分變量，大病農戶子女教育支出占家庭總收入的比例高于20%的，即Y＞20%，其教育投資水平則較高，記為1；子女教育支出占家庭總收入的比例等于和低于20%的，即Y≤20%，其教育投資水平則較低，記為0。

影響農戶對子女教育投資決策的因素很多，有農戶本身的因素，也有農戶家庭外部的因素。從農戶本身的因素來看，農戶家庭收入水平是學者們關注較多的變量，大部分學者認為，家庭收入水平是影響農戶對子女教育投資的重要因素。Schultz（1993）通過研究認為，低收入國家父母可能由于厭惡風險或借貸約束對其子女教育投資低；Philip H．Brown，Albert Park（2001）也認為，貧窮（收入低）是影響教育投資的重要因素，在借貸約束限制下，生活在貧困家庭的子女其輟學率要高出三倍。除了家庭收入因素外，一些國內外學者認為影響農戶子女教育投資決策的還有農戶自身因素，該因素包括農戶戶主的性別、家庭決策者（戶主）的受教育程度、家庭規模、家庭借貸約束等（Parish and Willis，1993）。根據上述學者研究的經驗和本次調查，本文將反映大病農戶的家庭特征、家庭經濟狀況、家庭外部資源利用狀況以及戶主特征等的變量納入模型進行分析。戶主特征的變量包括戶主的年齡、性別、文化程度、健康狀況等；家庭特征變量包括人口規模、勞動力人數、戶內是否有主要勞力患大病（或致殘）；家庭經濟狀況變量包括農戶家庭在當地所處的經濟水平等級、非農就業收入、種植業收入、養殖業收入、住院醫療費用、門診醫療費用，大病農戶的家庭收入由非農就業收入、種植業收入和養殖業收入三部分構成，本文將家庭收入分三部分納入模型進行分析，目的是考察農戶家庭的各種收入來源對子女教育投資的影響程度；大病農戶家庭外部資源狀況的變量包括是否參加了新型農村合作醫療制度（簡稱“新農合”）、借貸規模。本研究將以上15個因素作為解釋變量來考察其對大病農戶教育投資的影響程度（見表2）。

表2 大病農戶子女教育投資影響因素的變量說明及統計性描述

三、模型的構建及計量結果

基于以上分析，大病農戶的子女教育投資與其影響因素的關系可以用以下函數式表示：

式中，P是大病農戶教育投資水平（Y）高低的一種概率，x1表示戶主年齡，x2表示戶主性別，x3表示戶主健康狀況，x4表示戶主文化程度，x5表示家庭人口規模，x6表示家庭勞動力人數，x7表示戶內是否有主要勞力患大病或致殘，x8表示是否參加新農合，x9表示借貸規模，x10表示家庭經濟水平等級，x11表示非農就業收入，x12表示種植業收入，x13表示養殖業收入，x14表示住院醫療費用，x15表示門診醫療費用。模型的具體形式的相關估計變量如下：

式中 i=1，2，3，…，15。

利用stata10統計軟件，采用所有變量強制進入回歸方程的方法（Enter）對logistic模型進行分析，模型結果顯示模型整體擬合效果較好（見表3）。

根據模型的結果，對影響大病農戶子女教育投資水平的主要因素及其顯著性歸納分析如下。

1、戶主年齡。模型結果顯示，戶主的年齡對其子女教育投資水平的影響不顯著，沒有統計學意義。這說明大病農戶子女教育投資水平的高低與戶主的年齡大小沒有明顯關系。從現有的中外學者們的研究來看，在分析農戶子女教育投資的影響因素時，都沒有把戶主年齡當作一個變量。

2、戶主性別。戶主的性別差異對子女的教育投資水平的影響系數為負，但不具有統計上的顯著性。這一結果可能表明，隨著國家社會經濟的發展，農村貧困地區的男性戶主和女性戶主對待子女教育的態度區別不大，都較為重視子女的教育投資。

3、戶主健康狀況。一般而言，戶主是農戶家庭的主要決策者，在經濟收入并不寬裕的條件下，如果戶主身體健康狀況較差，經常生病就醫，就會擠占本該用于子女身上的教育支出。但是，從模型結果來看，戶主健康狀況對其子女的教育投資水平并沒有顯著影響，因此對這一變量的影響效果還需要進一步研究。

表3 大病農戶子女教育投資影響因素二項Logistic模型回歸結果

4、戶主的文化程度。模型結果顯示，戶主的文化程度不同，對其子女教育投資水平的影響差別很大。特別是戶主的文化程度在高中及以上學歷者，對其子女教育投資水平在10%水平上顯著。在其他條件不變的情況下，大病農戶戶主文化程度越高，越重視對子女的教育，其子女教育投資水平也越高。究其原因可能是因為文化程度高的戶主相比文化程度低的戶主更能認識到子女教育程度的高低對其未來生存和發展的重要性。

5、家庭人口規模。家庭人口規模的影響在10%的水平上顯著，說明家庭人口的多少對其子女教育投資水平是一個敏感因素；其影響系數為負，意味著在其他條件不變的情況下，大病農戶家庭人口越多，家庭收入中用于子女教育方面的開支所占的比例越小。這可能是由于人口多的大病農戶家庭開支大，有限的經濟資源分配比例相對較少，因此用于子女教育上的投資比例也必然偏低。

6、家庭勞動力人數。家庭勞動力人數對農戶子女教育投資具有正向影響，并在5%的統計水平上顯著，說明在其他條件不變的情況下，大病農戶家庭勞動力人數越多，其花在子女教育上的投資占收入的比例也越高。這在一定程度上反映了在我國現階段生產力發展水平和農村勞動力技術水平低的情況下，勞動力數量仍然是農戶家庭收入的重要保障因素。

7、戶內是否有主要勞力患大病或致殘。結果顯示，這一變量在10%的統計水平上顯著，說明大病農戶子女教育投資水平高低與其家庭是否有主要勞力患大病或致殘有著較密切的關系。而影響系數符號為正，說明有主要勞力患大病的農戶的子女教育投資占收入的比例比沒有主要勞力患大病的農戶高。這可能是因為在其他條件（如農戶子女教育費用）不變的情況下，農戶家庭主要勞動力患大病后，家庭收入減少，教育投資占收入的比例也就自然提高。模型的這一結果也從側面反映出我國農村實施免費義務教育政策已見成效，對農村多年來的“上學難”和“上學貴”問題起到了緩解作用。

8、農戶家庭外部資源利用狀況。本文將大病農戶是否參加新農合和大病農戶的借貸規模兩個變量納入模型，目的是想考察外部資源的利用對大病農戶的幫助作用，但從模型的結果看，這兩個因素對大病農戶子女教育投資水平的影響都不顯著。從理論上講，新型農村合作醫療對大病的住院費用予以報銷可以減輕大病農戶經濟負擔，增加子女的教育投資。但從實際情況看，在本研究考察的165個大病農戶樣本中，2006年只有68戶大病農戶被給予了住院醫療報銷。樣本農戶全年住院醫療費用（不含門診費用和自我治療費用）共為1413789.47元，合作醫療報銷了199677.12元，報銷比例僅為14.1%，住院醫療費用的大部分還是由農戶自己承擔。這說明剛剛建立的新型農村合作醫療制度對大病農戶醫療保障作用并不大，現實印證了模型的結果。模型結果也顯示大病農戶子女教育投資水平與其借貸規模沒有關系，這說明大病農戶仍然是理性人。子女教育開支上的臨時性資金短缺，他們會向親朋好友借貸，但主要依靠借貸來提高子女的教育投資水平的做法，是不現實的，也是不理性的，所以他們一般不會做出超出他們經濟負擔水平的決策。

9、家庭經濟水平等級。模型結果顯示，相對于貧困農戶而言，經濟水平一般的農戶，其家庭經濟狀況對子女教育投資水平的影響并不顯著；而富裕農戶，其家庭經濟狀況對子女教育投資水平的影響在10%的統計檢驗水平上顯著，且影響系數符號為負。這說明在其他條件不變的情況下，農戶家庭經濟狀況越好，其子女教育投資支出占收入的比例就越低。這種情況發生的原因最有可能是因為在我國農村實行免費義務教育政策后，農戶子女教育費用相對穩定下來，農戶之間子女教育費用差別不大。而經濟收入多的農戶，子女教育費用占其家庭收入的比例就顯得相對較低，子女教育負擔就越輕。模型結果再一次證明農村免費義務教育政策的實施對減輕農民子女的教育負擔的正向效果。

10、大病農戶的家庭收入。大病農戶的家庭收入包括非農就業收入、種植業收入和養殖業收入三種來源形式。從模型的結果來看，非農就業收入對大病農戶子女教育投資水平的影響較大，在5%的統計檢驗水平上顯著，其系數符號為負，說明在其他條件不變的情況下，大病農戶非農就業收入越多，其子女教育投資支出占家庭收入的比例越低，教育負擔水平也就越輕。種植業收入和養殖業收入這兩種收入對大病農戶子女教育投資水平的影響都不顯著，沒有統計學意義。其中的原因可能是因大病農戶之間在家庭種植業收入和養殖業收入上差別不大，也就不足以造成教育投資水平上的差別。

11、大病農戶的醫療費用支出。為了從結構上考察農戶家庭成員患大病后醫療費用支出對其子女教育投資的擠占效應，本研究將大病農戶的醫療費用支出分成住院醫療費用和門診醫療費用，并納入模型中進行分析。模型結果顯示，大病農戶的住院醫療費用對其子女教育投資水平影響不顯著，沒有統計學意義。而門診醫療費用對其子女教育投資水平的影響在5%的水平上顯著，且影響系數符號為負，這說明在其他條件（例如家庭收入）不變的情況下，大病農戶門診醫療費用越高，其子女教育投資支出占收入的比例就越小。門診醫療費用對農戶子女教育支出的擠占效應明顯，原因可能是由于住院醫療費用的發生通常具有數額較大、一次支付的特點，農戶通常依靠借貸獲得這個費用；同時門診費用發生次數多，資金來源以自有資金為主，尤其是農村比較普遍存在的慢性病，因住院治療效果不理想，容易反復發作，一般這種病以門診治療和自我治療為主。在農村義務教育費用相對穩定的情況下，門診費用的這種發生特征對子女教育投資的影響更明顯。

四、研究結論與政策建議

本文利用紅安縣有子女上學的大病農戶的調查資料對其子女教育投資水平的影響因素進行模型分析，結果表明，在考察的15個變量中，戶主文化程度、家庭人口規模、家庭勞動力人數、戶內是否有主要勞力患大病（或致殘）、家庭經濟水平狀況、非農就業收入、門診醫療費用等7個因素均在不同程度上對大病農戶子女教育投資決策產生顯著影響，而其他因素對大病農戶子女教育投資決策影響不顯著。針對以上敏感性影響因素，為了進一步緩解農村的“上學難”和“上學貴”問題，減輕農戶特別是減輕大病農戶的教育負擔，促進貧困農戶子女教育投資水平的提高，本文認為，需要從以下幾方面改進和完善。

1、進一步鞏固和完善農村已經實施的免費義務教育政策。目前主要是在免費義務教育政策取得明顯效果的基礎上防止某些學校變相增加農戶子女的教育費用，造成貧困農戶教育負擔的反彈。隨著經濟的發展和財政收入的增長，在條件成熟時可考慮擴大免費義務教育期限，由目前的9年擴大到12年，這樣將進一步減輕農戶的教育負擔，提高農戶子女的教育投資水平。

2、改進農村現有的農村合作醫療保險制度。農戶家庭的醫療支出和子女教育支出二者之間是相互制約、此消彼長的關系，而本文的研究表明，現有的新型農村合作醫療制度對大病農戶的保障水平不夠，需要進一步改進。改進的內容重點應該放在擴大藥物報銷范圍，提高報銷比例，尤其是要把慢性病的治療納入報銷范圍。同時還應改進對農民選擇醫療機構限制的規定。

3、增加農村公共產品和服務的投入，改善農村居民的生產和生活條件。農戶家庭若有主要勞動力患大病或致殘，會顯著影響子女的教育投資。而農村發生的很多疾病與農村繁重的體力勞動、飲用水不安全、環境污染等密切相關。所以，政府應將對農村基礎設施建設、農田水利設施建設、農業技術推廣、農村生態環境建設、農村生活設施建設等方面的投資納入每年的財政預算并逐年增加。

4、重視農戶的非農就業問題。模型結果表明，農戶的非農就業收入是農戶子女教育投資水平的敏感影響因素，因此政府應為農戶的非農就業提供便利條件，如進行免費職業培訓、搜集和發布就業信息、保障農民工的權利等，應提供多種措施和服務為農民的非農就業創造良好的條件，建立農民工收入增長的長效機制。

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