流動人口受教育年限影響因素分析

摘要：流動人口受教育年限受多重因素的影響，本文利用三個城市的1008份調查問卷，采用Logistic回歸分析方法分析了其影響因素。得出城市類型、性別、父親的最高教育程度（包括目前就讀的）、父親的就業狀況、母親的最高教育程度（包括目前就讀的）等對流動人口受教育年限的影響較為顯著。

關鍵字：受教育年限;影響因素;Logistic

一、研究背景

黨的十八大提出，“到2020年，全民受教育程度和創新人才培養水平明顯提高，進入人才強國和人力資源強國行列，教育現代化基本實現”（即“兩提高、兩進入、一基本”）的教育戰略目標。提高居民的受教育水平和勞動者科學文化素質是全面建設小康社會的重要內容之一。

人口受教育狀況（主要包括平均受教育年限、受教育程度構成、教育公平程度等）通常被當作衡量某一國家或地區社會經濟發展狀況的重要指標，因而也是國內外學者和國際組織（如聯合國、世界銀行、經合組織等）一直較為關注的研究議題。根據2004年全國人口變動情況抽樣調查收集的我國人口受教育狀況的相關信息，同時結合2000年全國人口普查的有關資料，對我國人口受教育狀況進行分析。結果表明，我國人口平均受教育年限繼續提高，高等教育發展迅速，小學階段義務教育達到了很高的普及率，文盲率持續下降1，平均受教育年限持續攀升。

本文通過2009年一項問卷調查，主要對個體受教育年限的影響因素進行多元回歸研究。研究的結果顯示：城市類型、性別、父親的最高教育程度（包括目前就讀的）、父親的就業狀況、母親的最高教育程度（包括目前就讀的）等對個體受教育年限的影響較為顯著。

二、數據來源和研究方法

本文采用的數據來自中國人民大學所承擔的重大課題“中國流動人口問題研究”的調查數據。此次調查是課題組2009年從流入人口相對集中的珠江三角洲、長江三角洲以及京津冀地區各選取一個地點作為流入地，并根據該流入地流動人口相對集中的來源地作為流出地，采用流入地與流出地對比跟蹤的調查方式對廣東東莞-湖南嘉禾、浙江諸暨-貴州遵義、北京-河南滑縣三組流入地-流出地的流動人口的狀況及其家庭成員的情況進行調查。方法上，本文將個體受教育年限作為被解釋變量，將個體性別，父母的受教育狀況，工作情況，居住環境等作為解釋變量，建立二項Logistic回歸模型進行分析。具體各變量的定義如下：①從上小學開始算起，您一共受過多少年的學校教育，定義“對受教育年限（1-24）取對數”;②城市類型，“未經改造的老城區（街坊型社區）=1，單位社區=2，普通商品房/經濟適用房小區=3，高檔商品房區/高級住宅區/別墅區=4，移民社區=5，其他=6”;③性別，“男=1?女=2”;④年齡，“23-91”;⑤父親的最高教育程度（包括目前就讀的），“小學及以下=1，初中=2，高中中專=3，專科及以上=4”;⑥父親目前的就業狀況，“工作=1，自家生意=2，無業或務農=3”;⑦14歲時父親的就業狀況，“工作=1，自家生意=2，無業或務農=3”;⑧母親的最高教育程度（包括目前就讀的），與14歲時母親的就業狀況，定義和父親一樣。

對這些變量進行定義后，得出“城市類型：未經改造的老城區（街坊型社區），共671個，比例為22.5%，單位社區848個，比例為28.4%，普通商品房/經濟適用房小區1336個，比例為44.7%，高檔商品房區/高級住宅區/別墅區848個，比例為3.3%，移民社區沒有，其他城市類型有32個，占比為1.1%”;男性共2714人，占比50.5%，女性2664人，占比49.5%;父親最高教育程度為小學的有3602人，占比67%，其次分別為初中970（18%），高中中專587（10.9%），專科及以上219（4.1%）;父親目前的就業狀態為在工作的508人，占比9.4%，自家生意79人，占比1.5%，無業或務農4791人，占比89.1%;14歲時父親的就業情況是工作中的有2187人，占比40.7%，自己生意116（2.2%），無業或務農3075（57.2%）;目前目前為止教育程度為小學的有4328人，占比80.5%，初中708（13.2%），高中中專342（6.4%），大專及以上就沒有了;14歲時母親的就業狀況為工作的有1096人（20.4%），自己生意的110人，占2%，無業或務農4172人，所占比重77.6%.

在該項調查中，男女比例幾乎均等（男50.5%，女49.5%），大部分受訪者父母的教育程度都不高，67%的父親最高教育程度（包括目前就讀的）是小學及以下，母親的受教育程度為小學及以下的占80.5%。44.7%居住在普通住宅區，說明家庭經濟條件一般的占大多數。而受訪者14歲時，他們的父親有40.7%是在工作的，57.2%則無業或者務農。此時，他們的母親有77.6%無業或者務農。由此可見，父母的受教育程度對他們自身的工作也產生較大的影響。

三、回歸結果分析

通過多元線性回歸的方法分析受教育年限的影響因素，發現：以未經改造的老城區（街坊型社區）作為參照組，單位社區對受教育年限的影響為0.956***;普通商品房/經濟適用房小區對受教育年限的影響為0.54**;以男性為參照組，則女性對受教育年限的影響為-0.729***;年齡對自變量的影響為-0.058***;父親的最高教育程度（包括目前就讀的）：若以小學及以下為參照組，那么學歷為初中，對自變量的影響為1.101***，高中中專、專科及以上分別為1.491***、1.71***;若以14歲時父親的就業狀況“工作”為參照組，那么自家做生意對受教育年限的影響為1.444*，無業或務農對受教育年限的影響為0.565*;若以母親的最高教育程度（包括目前就讀的）：“小學及以下”為參照組，則學歷為初在、高中中專對受教育年限的影響大小分別為0.851***、1.382***。在該多元線性回歸中，Adjusted?R?Square為0.262，N總數為5378.其中***?P<.001，**?P<.01，*?P<.05，+?P<.1，B值保留兩位小數。

所以，從擬合指標Adjusted?R?Square即調整的確定系數來看，其值為0.262大于0.10說明模型的擬合性較好。

從回歸結果可以看出：城市類型、性別、父親的最高教育程度（包括目前就讀的）、14歲時父親的就業狀況、母親的最高教育程度（包括目前就讀的）都對受訪者所受教育年限這一變量具有顯著影響。

父母的學歷與孩子的教育期望呈現較高的相關性，父親的最高教育程度的B值說明父親的教育程度對受訪者的受教育年限有較大影響，父親學歷為初中，高中中專，專科及以上的比那些父親學歷為小學及以下的受訪者所受影響更顯著，B值分別為1.101，1.491，1.71，從數值上看，父親的學歷越高，孩子獲得的教育年限就有可能越高。母親的最高教育程度的B值說明，與那些學歷為小學及一下的母親相比，初中畢業的母親比那些最高學歷為小學的B值高出0.851，學歷為高中中專的B值則更高，為1.382，說明擁有較高學歷的母親也希望他們的孩子所受教育越高。不論父親還是母親，隨著自身學歷的增高，對孩子學歷的期望值在上升1。

14歲時父親的就業狀況說明，當父親從事自營或在家務農時，他們更希望自己的孩子獲得較高的文化水平，相信知識改變命運;父親的學歷和職業與孩子的教育期望有密切關系，那么母親的學歷和職業與孩子的教育期望呈現怎樣的相關性呢？首先，在父親和母親的職業和學歷與對孩子的教育期望的關聯性的統計分析中，在所有的職業層中沒有發現差異存在。說明相同職業或者相近職業的父母，在對孩子的教育期望中存在著近似性。

四、結論

影響流動人口受教育年限的因素有很多，本文試圖通過構建Logistic模型來篩選真正影響流動人口受教育的因子。從回歸結果來看，居住的小區類型、性別、父親的最高教育程度（包括目前就讀的）、父親的就業狀況、母親的最高教育程度（包括目前就讀的）、母親的工作狀況對流動人口受教育年限的影響較為顯著。對流動人口的受教育年限有顯著的影響。

具體地來說，流動人口的家庭經濟條件越好，會更可能接受較長時間和較高水平的教育。古有“孟母三遷”，說明古人就十分注重孩子的成長環境，同時從調查得出的數據進行分析，也可以發現家庭條件的好壞與孩子接受教育年限呈正相關關系;流動人口父母的學歷越高，他們對孩子的教育也會有更高的期望

當然，個人接受教育年限肯定是受很多因素的影響，如除了家庭經濟條件，父母接受的教育水平外，還有孩子自身智力，學習能力等。而且此次研究只是針對廣東東莞-湖南嘉禾、浙江諸暨-貴州遵義、北京-河南滑縣三個地方的流動人口。各個地區的經濟發展水平，教育發展水平，思想觀念都是不一樣的。因此，對不同的地方要進行不同的分析。

段成榮??《中國人口受教育狀況分析》?人口研究?2006（1）

作者簡介：陳素霞，女，1989年9月出生，江蘇省南通市人，研究生，人口學專業