撤點并校、基礎教育供給和農村人力資本

梁 超

(山東大學經濟研究院，山東 濟南 250100)

·農業經濟·

撤點并校、基礎教育供給和農村人力資本

梁 超

(山東大學經濟研究院，山東 濟南 250100)

20世紀90年代到2012年，我國發生了大規模的撤點并校，農村地區學校數量減少過半，還未有研究就該政策對農村人力資本的影響進行系統且嚴謹的評估。本文基于CHES數據，采用廣義雙重差分的方法廓清撤點并校政策對個體人力資本的影響。研究發現，撤點并校使得個體受教育時間平均下降了0.74年，但并未顯著影響到義務教育階段，個體接受高中以上教育的概率下降了18%。對影響機制進行考察，發現撤點并校增加了個體通勤距離，提高了附近建立寄宿制小學的概率。建立寄宿制小學的地區，通勤距離增加不會減少個體學習時間，個體教育未受到撤點并校明顯的沖擊；未建立寄宿制小學的地區，個體學習時間因通勤距離增加而顯著減少，個體教育受政策影響下降1.19年。筆者認為，農村地區撤點并校后是否建立寄宿制小學，是個體人力資本是否受到政策影響的關鍵所在。成本收益分析發現，撤點并校帶來的損失遠遠超過可能節省的教育經費開支，這說明政策的實施既有違公平也沒實現效率改進。

撤點并校；農村人力資本；通勤距離；寄宿制小學

一、問題的提出

人才是國家發展的百年大計，Mankiw等[1]指出，人力資本水平是國家間發展水平差異的重要因素，當前跨越中等收入陷阱需要人力資本支撐下的產業結構轉型升級，“大眾創業、萬眾創新”也都需要依賴人才的教育和培養。教育是現代社會最重要的公共品之一，不僅有利于個體人力資本和收入水平提高，教育的外部性也有益于國家整體人力資本水平的提升和經濟的轉型發展，有利于新常態下我國從過去依賴人口紅利發展階段轉變到依靠人力資本紅利發展階段。基礎教育供給缺失導致的教育不平等不但有礙于國家整體人力資本水平的提高，也不利于城鄉教育差距和收入差距的縮小，會導致社會流動性變差和階層固化，最終無益于社會主義公平正義的實現。教育公平具有起點公平的意義，是社會公平的重要基礎，可以使人們通過自身努力，提升參與平等競爭的能力，這有助于促進社會縱向流動，而陳東和黃旭峰[2]也指出，機會不平等是收入不平等的重要來源。可見，教育公共政策的調整帶來的影響和后果一直是經濟學家和學術界關注的重點，本文旨在研究20世紀90年代末到2012年間我國農村地區大規模撤點并校運動下教育資源分布變化對農村個體人力資本的影響。

20世紀90年代，我國實施了國家義務教育工程，全國范圍內基本形成了“一村一校”的格局。但是，從20世紀90年代中期開始，計劃生育政策和城鎮化發展兩方面因素共同作用下，農村地區適齡入學兒童數量持續下降，凸顯出“一村一校”辦學規模小、管理成本高和人員配備困難等問題。人口形勢的轉變增加了農村小學的管理成本和難度，成為農村學校布局調整的背景和動因。2001年我國發布了《國務院關于基礎教育改革與發展的決定》，提出“因地制宜調整農村義務教育學校布局”，開啟了農村地區新一輪中小學布局調整的序幕，也就是通常所說的“撤點并校”。這一現象一直持續到2012年發布《教育部2012年工作要點》規定“堅持辦好必要的村小和教學點，審慎推進義務教育學校布局調整”后才被叫停，這是中央政府對抑制過熱的農村學校布局結構調整而采取的“急剎車”措施。根據教育部統計資料，2000年全國農村地區有44萬所小學，將近4萬所中學，2010年全國農村地區只有21萬所小學和2萬余所中學，10年之內，大約一半的農村中小學被撤銷或合并。這一歷史上前所未有的大力度、大范圍的布局調整運動也被視為當下中國鄉村教育最顯著的現象，對農村地區基礎教育資源分布帶來了很大的影響：一方面，體現在學校絕對數量的減少；另一方面，范先佐和郭清揚[3]發現撤點并校帶來了教育資源的優化利用和教學質量的提高，但總體上對農村人力資本的影響如何、學校數量的減少是否壓縮了農村兒童的教育機會、撤點并校政策的成本收益如何等，這些問題學界和政策界都沒有基于微觀數據的翔實研究，而厘清這個問題，既有利于政策界反思既往政策的出臺和執行過程中存在的問題，也可以為今后相關政策的制定和實施提供基礎的研究支撐。

本文采用廣義雙重差分的方法，研究撤點并校對農村基礎教育供給和人力資本的影響。本文的貢獻在于：首先，使用微觀調查數據研究大規模撤點并校運動如何影響我國的農村教育，研究發現撤點并校確實降低了個體教育水平，但只對高中及以上階段有影響，義務教育階段并未受到明顯影響；其次，本文對撤點并校進行成本收益分析，發現該政策既違背了教育公平的原則，也缺乏經濟效率；最后，本文厘清了撤點并校影響農村教育的邏輯和機制，發現撤點并校后是否建立寄宿制小學是影響個體人力資本水平的關鍵所在，建立了寄宿制小學的地區，撤點并校導致的通勤距離增加對學習的負面影響被抵消，沒有建立寄宿制小學的地區，通勤距離增加顯著地減少了個體每天的學習時間，撤點并校最終導致了個體教育年限的下降。撤點并校會導致通勤距離增加，而建立寄宿制學校或購置校車可以有效地抵消通勤距離增加的負面影響，梳理清楚此影響機制對今后的農村教育改革有著很強的現實指導意義。

二、文獻綜述

撤點并校政策的目的是為了優化基層教育資源配置、縮小城鄉教育質量差距，本身具有積極的意義。然而，其執行過程受到了媒體和學者的廣泛質疑。很多文獻關注撤點并校過程中出現的偏離政策初衷的問題，雷萬鵬和張婧梅[4]研究了撤點并校的標準，認為撤點并校過于推崇教育規模效益，“一刀切”的方式導致農村大量小規模學校被合并或關閉。龐麗娟[5]則指出一些地方學校撤點并校的速度明顯快于學齡人口分布的自然變化,并由此引發了上學距離遠、農村家庭教育負擔加重等一系列問題。單麗卿和王春光[6]研究撤點并校的政策邏輯，發現撤點并校并不是使學校布局適應于學齡人口分布變化的自然過程，反而是改變學齡人口分布的主要因素。丁冬和鄭風田[7]從地方政府推動撤點并校的動機出發，認為在各省地方政府官員存在政治晉升錦標競賽、基礎財政薄弱的宏觀背景下，撤點并校成為地方政府壓縮教育財政的借口，其使用1996—2009年省級面板數據對各省撤點并校的動機差異進行了理論和實證分析，發現在競爭力較差的弱勢省份，大幅度撤點并校與官員晉升錦標賽有關。

教育學領域文獻關注撤點并校帶來的影響。雷萬鵬和徐璐[8]根據華中師范大學2011年在全國11個省市的調查數據研究發現，學校布局調整前后農村學生上學平均距離從1.60公里延長至4公里，說明農村兒童的教育可及性10年來受到了嚴重影響。李龍和宋月萍[9]利用2011年國家人口計劃生育委員會在生態脆弱區、邊境類型區和少數民族區等三類地區的人口流動監測調查數據發現，撤點并校致使這些地區小學教育資源可及性下降。蔡志良和孔令新[10]指出撤點并校運動進一步加劇了鄉村教育的不公正性，使鄉村兒童面臨的成長道德風險增加。楊東平和王帥[11]梳理了20世紀80年代以來農村教育的改革進程，認為從義務教育普及到撤點并校體現了兩種不同的價值理念和發展模式，這意味著教育的天平由保障公平滑向了效率優先。萬明鋼[12]指出，教育是百年大計，撤點并校也不能以節約資源或效益最大化為出發點，這將引起新的不公平。

既有文獻主要關注撤點并校的影響因素、動機或執行中出現的問題，而教育學領域文獻對撤點并校影響的研究主要集中在教育的可得性和教育公平上，其要么從教育資源可得性視角進行描述來論證撤點并校的負面影響，要么從教育公平理念視角對撤點并校進行批判和反思。這些研究都沒有就撤點并校對農村人力資本的影響進行科學、系統的評估和判斷，沒有基于微觀個體數據進行因果機制分析。撤點并校影響農村教育資源分布最終如何影響到個體的人力資本水平，這是目前文獻中的空白，本文在微觀數據的基礎上，采用廣義雙重差分的方法對撤點并校因果效應進行識別，全面評估撤點并校對農村基礎教育和個體人力資本的影響并探尋影響的具體機制，以期為既有的文獻提供新的補充。

Duflo[13]通過對20世紀印度尼西亞大規模建立學校這個自然實驗(INPRES)的研究，發現地區學校數量增加會顯著提高個體教育年限及成年后的工資水平，而且在人口更稀疏的地區和落后貧困地區，建立學校后個體上學通勤距離的縮短使得個體受教育機會增加更多。余靖雯和龔六堂[14]研究發現我國教育財政的過度分權是導致基層公共教育供給不足和不平等的重要原因。地方政府在財政支出壓力下推行的撤點并校可能并未實現教育教學資源的優化配置，由此導致的教育資源分布和質量的變化則進一步影響到個體的人力資本。與印度尼西亞建立學校相反，我國的撤點并校減少了農村地區的學校數量和密度，增加了這些地區的個體上學距離和通勤成本，可能損害了這些地區的人力資本發展。但撤點并校亦可能帶來教育資源的優化和學校質量的提高，個體得以享受到更高質量的基礎教育，從而增加他們獲取更多教育的機會。因此，從整體上看，撤點并校對個體人力資本影響的總效應并不確定，需要依賴微觀數據進行實證檢驗。

三、數據和研究設計

本文所用數據源于由中央民族大學經濟學院與中國社會科學院民族學與人類學研究所民族經濟教研室共同組織實施、于2012年3—6月在新疆、內蒙古、寧夏、青海、廣西、貴州和湖南等7個省區開展的“中國西部少數民族地區經濟社會狀況家庭調查”(以下簡稱CHES)。該項目調查2011年底的個人、家庭和村居相關信息，在農村地區，CHES調查抽取了757個行政村，共調查了7 257戶家庭中的31 671人。個人問卷包含了豐富的人口學信息，本文重點使用個體的教育水平、受教育階段和相關的家庭背景信息。同時，調查還收集了村級問卷，包括該村撤點并校的歷史信息以及當前的教育資源狀況，這也是本文重點使用的信息。

本文研究的難點在于撤點并校的發生并非隨機分布的，否則可以直接對比發生撤點并校村莊與未發生撤點并校村莊之間個體教育水平的差異即可。在那些發生撤點并校的村莊內，較早出生的人上學時未受到撤點并校影響，較晚出生的人受到撤點并校影響，簡單地比較撤點并校前后個體教育水平差異可能得出撤點并校有利于教育的結果，因為隨著經濟社會的發展，越晚出生的人受教育越多，這是時間趨勢效應的影響結果。雙重差分模型利用的是政策在不同地區推進的不同所引起的“自然實驗”(Natural Experiment)效應，它的好處是既可以控制實驗組和對照組樣本在政策實施前可能存在的差異，也可以剔除兩組樣本在時間上的共同趨勢。標準的雙重差分方法是設定發生撤點并校村莊為處理組，未發生撤點并校村莊為控制組，撤點并校后上學樣本和撤點并校前上學樣本分別作為事前組和事后組，這樣得到雙重差分的兩個維度，但是本文中每個村莊發生撤點并校的年份不盡相同，而是分布在1996—2011年多個年份上，這里無法準確區分未發生撤點并校村莊的事前組和事后組，因此，本文采用控制兩個維度固定效應的廣義雙重差分方法進行識別，實際的效果與標準雙重差分相一致。具體實證模型設定如下：

yicv=α+βChebingicv+δXicv+γc+ηv+εicv

(1)

其中，yicv是個體教育年限，使用OLS回歸。為考察撤點并校政策具體影響到教育的哪一階段，使用幾類虛擬變量進行進一步考察，包括是否讀完小學、是否初中畢業、是否接受過高中或以上教育，*這里“高中及以上教育”指的是個體是否曾經接受過高中或其他中專、技校教育，并非要求高中畢業。此時使用非線性概率模型下的Logit回歸。c表示個體年齡，v表示所在村莊，通過年齡虛擬變量γc吸收掉時間趨勢效應，ηv表示村莊層面的固定效應，Xicv表示其他的控制變量，如控制變量有個體、父母以及家庭特征，具體來看，個體特征包括性別和戶口，父母特征包括他們的受教育水平、是否黨員、是否干部、是否老師、是否有宗教信仰，家庭特征包括是否少數民族家庭以及家庭人均收入水平。Chebingicv是本文關注的政策變量，根據撤點并校發生年份和個體出生年份判斷個體是否受到撤點并校的影響，如果在個體開始上小學的年份該村已經實施了撤點并校，則認為個體受到了撤點并校影響，設定Chebingicv為1；反之，則認為個體沒有受到撤點并校影響，Chebingicv設定為0。*撤點并校發生時在上小學的樣本其實也受到了撤點并校的影響，但是本文將這部分個體放入對照組中，實際上會使得本文估計撤點并校的負向影響傾向于變小，相當于估計的是撤點并校影響的下界。控制住出生年份固定效應和村莊固定效應后，系數β反映的就是撤點并校政策本身對個體教育的影響。此外，本文的回歸均采用了穩健標準誤。

首先，本文使用村級信息進行樣本篩選，刪除那些當前沒有小學、且歷史上也未發生過撤點并校的村莊，其并不適合作為雙重差分的對照組，得到有效的村居樣本為574個，其中，發生過撤點并校的204個。其次，從個體層面進行篩選，刪除1981年之前出生的樣本，因為樣本中最早的撤點并校發生在1996年，使用1981年之后出生的樣本足以保證對照組的規模，出生太晚尚未開始上學的樣本也予以刪除，因為他們尚未達到入學年齡，很明顯還未受到撤點并校政策的影響。最后，為了保證識別機制的干凈可靠，只保留那些擁有本地戶籍的常住人口樣本，因為成年流動人口來自外地或其他村居，其教育水平并不受本村撤點并校政策的影響，共得到5 871個有效個體樣本。樣本中大多數人已經完成學業，其他仍是在校生，對教育水平的考察應以完成學業樣本為基礎，未完成學業樣本的最終教育水平是未知的。構造是否受到撤點并校影響的政策變量時，需要知道個體確切的入學年份，但是對于已完成學業人群，他們的入學年份未知，這里統一假設他們7歲入學。后文討論撤點并校影響的機制時，需要考察通勤距離對學習時間的影響，此時以在校生樣本(小學階段)進行考察。下文分別描述完成學業樣本和在校生(小學階段)樣本的特征，前者區分是否受到撤點并校政策的影響，后者區分是否就讀于寄宿制小學，描述性統計如表1和表2所示。

表1 完成學業樣本描述性統計

表2 在校生(小學階段)樣本描述性統計

從表1中可以看出，受到撤點并校影響群體其初中畢業概率、高中或以上教育概率和教育年限都好于未受撤點并校影響的群體，這是因為受撤點并校影響的群體出生時間更晚，而經濟社會發展會增加他們的教育機會，這種經濟社會發展帶來的趨勢效應在描述性統計中無法排除，準確的撤點并校影響需通過雙重差分回歸識別。表2描述了有無寄宿制下在讀小學生的個體特征，可以看出寄宿制小學的學生一周內每天平均的學習時間多于無寄宿制小學的學生，這直觀地反應出通勤距離對學習的負面影響。表3描述了村級層面的變量，可見，發生撤點并校的村莊其最近小學距離遠大于未發生撤點并校的村莊，發生撤點并校村莊其附近實行小學寄宿制的概率達到了0.49，未發生撤點并校村莊只有0.25，這反映出撤點并校一方面增加了個體上學通勤距離，但另一方面也建立起更多寄宿制小學以方便被撤點并校地區兒童就學。

表3 村級變量描述性統計

四、撤點并校對個體人力資本的影響

(一)基準考察

本文進行基準考察——撤點并校是否影響個體人力資本水平，以前文所述DID方法進行回歸，結果如表4所示。回歸1顯示，在不加任何控制變量的情況下，撤點并校使得教育年限下降了0.59年，回歸2中加入個體和家庭特征變量后，撤點并校使教育年限下降了0.74年，在5%水平上顯著。為找出撤點并校影響的具體教育階段，進一步區分教育階段進行考察，回歸3中個體小學階段教育并未受到撤點并校的顯著影響，回歸4中以初中是否畢業為被解釋變量，撤點并校影響的系數值雖然為負，但是并不顯著小于0，回歸3和回歸4說明個體的義務教育并未因撤點并校而有顯著的減少，可能是因為《中華人民共和國義務教育法》規定青少年必須接受九年制基礎義務教育，而且義務教育無須通過競爭性考試獲取。回歸5中對個體是否接受過高中或以上教育為被解釋變量，撤點并校的系數顯著為負，說明撤點并校使得個體獲取高中或以上教育的概率下降了18%，可能是撤點并校增加了個體接受更高階段教育的成本和難度，如影響到其學習成績，從而降低了他(她)通過競爭性的中考獲得更多教育的機會，后文將對此機制進行討論。其他控制變量顯示，女孩相比男孩得到的教育投資更少，這與我國農村地區重男輕女的傳統觀念有關，非農業戶籍家庭子女的教育水平更高，其他諸如是否少數民族家庭、父母是否干部以及父母宗教信仰的影響都不顯著，父母是否黨員或老師都會顯著增加子女的受教育水平，而且父母受教育水平越高，子女的受教育水平也會越高。

表4 撤點并校對個體教育的影響

注:小括號內為穩健標準誤差。*、**和***表示在10%、5%和1%顯著性水平下顯著。 回歸中控制了年齡、村莊和家庭平均收入水平固定效應，下表同。

進一步，對撤點并校政策進行簡單的成本收益分析。本文樣本中撤點并校發生在1996—2011年，而中華人民共和國教育部[15]公告顯示位于中間的1999年全國普通小學生人均預算內事業費支出為415元。根據鄧峰和丁小浩[16]估算，2000—2010年我國農村地區勞動力教育收益率在8%左右，詹鵬[17]基于2005年普查數據得出，我國農村勞動力的月均工資收入在950元左右。由此可以計算出個體教育年限每減少1年會使個人年工資收入下降950元/月×12月×8%=912元。撤點并校使農村個體教育年限減少0.74年，個人年工資收入下降約675元，撤點并校帶來的個人年均教育經費投入節約415元，可見，政策節約的成本顯著小于政策造成的損失。如果考慮到個體的終生收入的減少，與短短幾年的教育投資成本節約進行對比，撤點并校的實施顯然是不具有經濟效率的。此外，撤點并校使農村地區的教育資源可及性下降，這進一步擴大了城鄉教育差異和收入差異，這也不利于基礎教育公平的實現。

(二)影響機制

本文進一步探尋撤點并校政策影響農村個體人力資本的具體機制，如圖1所示。撤點并校直接導致鄉村教學資源的減少，增加了農村兒童上學的通勤距離和通勤成本，通勤時間會擠占個體日常學習時間，從而影響他們的學習成績和通過競爭考試接受更高水平教育的機會。此外，撤點并校政策的初衷是要集中優化使用有限的教學資源，同時為了不影響偏遠地區學生就學，地方政府會通過建立寄宿制學校來方便偏遠地區兒童就學。賀武華[18]指出，農村寄宿制學校是符合我國國情需要的學校形態，寄宿制學校教育也是符合教育規律的教育形式。如果撤點并校地區建立了寄宿制小學，則可以抵消或部分抵消通勤距離(成本)增加的負面影響，此時撤點并校對個體教育的沖擊會比較小。

圖1 撤點并校影響農村個體人力資本的機制

本文在村級層面考察撤點并校對通勤距離和寄宿制小學建立的影響。以CHES村居問卷中該村是否曾發生撤點并校為主要的解釋變量，被解釋變量包括最近小學距離和最近小學是否有寄宿，控制村居人口數、人均收入以及到鄉鎮距離等變量。Lin[19]指出政治關聯可能會影響地方公共教育資源的供給，這里以該村是否有縣級以上干部作為政治關聯的代理變量，控制省級虛擬變量，回歸結果如表5所示。列1顯示撤點并校的村莊與小學距離比未撤點并校村莊多3.20千米；列2顯示這種距離達到兩倍以上，這與華中師范大學2011年對全國11個省市的調查結果相一致；列3顯示撤點并校村莊附近建立了更多的寄宿制小學，與前文描述統計基本一致。具體地看，撤點并校使得附近有寄宿制小學的概率上升了16%，在1%水平上顯著。

表5 撤點并校對通勤距離和小學寄宿制的影響

通勤距離的增加意味著通勤成本的上升，但通勤距離(成本)增加的負面影響可能因寄宿制學校的建立而削弱，依據撤點并校之后是否有建立寄宿制小學進行分樣本回歸，結果如表6所示。在前文所述機制中，通勤擠壓學習時間導致較差的學習成績是撤點并校影響的邏輯鏈條，而CHES中沒有學習成績的相關信息，但是有調查個體過去一周的時間安排，其中問到在校生“過去一周在學校和在家里做功課或復習的時間”，讓我們有機會考察學校距離對學習時間的影響。從表6中可以看出，回歸7顯示，撤點并校降低了個體的人力資本水平；回歸8顯示，有寄宿制小學的地區撤點并校并未導致個體教育顯著減少；回歸9顯示，沒有寄宿制小學的地區，撤點并校使個體教育年限減少近1.19年。這印證了前文的判斷，撤點并校會對個體教育帶來負向影響，但是建立寄宿制小學會抵消這種負向的影響。進一步考察通勤距離影響學習的邏輯，回歸10、回歸11和回歸12展示通勤距離對每天學習時間(分鐘)的影響。回歸10顯示，從整體上看，通勤距離每增加一倍，每天學習時間會下降18.44分鐘；回歸11顯示，在有寄宿制小學的地區，通勤距離對小學生每天學習時間沒有顯著的影響，盡管系數符號為負；回歸12顯示，在沒有寄宿制小學的地區，通勤距離每增加一倍，小學生每天學習時間會下降22.64分鐘，在1%的水平上顯著。可見，撤點并校后建立寄宿制小學的地區，通勤距離的增加沒有顯著影響到學生用于學習的時間，個體的教育未因撤點并校有顯著的下降。撤點并校后未建立寄宿制小學的地區，通勤距離增加擠出了個體用于學習的時間，這會降低個體通過競爭性考試升學深造的概率，從而減少了他們的教育年限。可見，這些地區撤點并校政策的推行并沒有起到集中優勢教學資源的效果，反而是降低了個體的人力資本，未達到撤點并校政策的初衷。而對于撤點并校后建立了寄宿制小學的地區，個體的教育水平也并未實現增加，說明優化教育資源、提高教學質量的政策目的也未能很好地實現。

五、結論和政策建議

撤點并校持續十幾年，農村地區的中小學教育資源減少過半，這種大規模的公共政策對農村地區基礎教育供給和人力資本發展帶來了極大的影響，但是國內外學術界尚未有基于微觀數據對該政策進行評估的相關研究。本文使用CHES數據，采用廣義雙重差分的方法，首次就撤點并校對農村地區個體人力資本發展的影響和機制進行考察。筆者發現撤點并校確實影響了個體的人力資本發展，導致個體教育年限平均下降了0.74年。具體來看，撤點并校并未影響到個體接受義務教育，其背后原因可能是九年制義務教育的強制性和非競爭性。但是，撤點并校使個體獲取高中或以上教育的概率下降了18%。本文也對撤點并校影響人力資本的機制進行了考察，發現撤點并校顯著增加了個體上學的通勤距離，但是撤點并校地區附近也得以建立起更多的寄宿制小學。以是否建立寄宿制小學分別進行考察，發現撤點并校后建立了寄宿制小學的地區，個體教育年限并未因撤點并校而有顯著的下降，而且這些地區兒童每天的學習時間未受到通勤距離的影響，即寄宿制抵消了通勤距離增加的負面影響，最終抵消了撤點并校的負面作用。而撤點并校后未建立寄宿制小學的地區，撤點并校使得個體教育年限顯著減少了1.19年，這些地區上學通勤距離的增加顯著減少了個體用于學習的時間，這會降低他們通過競爭考試獲取高階段教育的概率。本文的研究說明，各地的撤點并校推行并非一以貫之的政策，地方政府在執行過程中如果堅持政策初衷，切實有效地集中優化教育資源建立寄宿制學校，那么撤點并校導致的學校密度下降并不會減少撤點并校地區的個體人力資本，教育公平因此得以保障。實際上，調查樣本中只有40%的村莊撤點并校后在附近建立起寄宿制小學，說明撤點并校更多地成為了地方政府壓縮財政支出的一種無奈選擇。

撤點并校導致農村個體教育水平下降，個人年工資收入減少約675元，節約的個人年教育經費投入只有415元，這反映出撤點并校政策不僅違背了教育公平的基本原則，也沒有實現經濟效率的改進。李克強總理(2016)指出，“推動教育公平，讓更多困難家庭孩子能夠受到良好教育，在平等競爭中擁有上升通道、釋放創造潛能”。在那些師資條件未明顯改善的撤點并校地區，為增加這些地區的教育機會，政府可以投入更多的資源，從降低上學通勤距離(成本)和提高教育質量兩方面著手，推動建立更多的寄宿制小學以及購置校車等，在實現資源優化使用的提前下，保證基礎教育機會的公平性，這不但有利于社會公平正義的實現，促進落后地區的發展，也有利于國家人力資本水平的提高和經濟發展轉型。

毋庸置疑，長時間大規模撤點并校運動給我國農村地區的基礎教育帶來很大的沖擊，對教育資源可及性和師資質量都產生了深遠的影響，地域上學校數量減少的同時增加了通勤距離，通勤距離的增加和寄宿制是否會影響到兒童的入學年齡，而入學年齡的推遲又是否會影響了他們的人力資本形成，這些都需要進一步的研究。此外，撤點并校對不同家庭的影響也可能不同，政策的異質性作用并未得到較好的檢驗，這都是值得進一步研究的方向。

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(責任編輯：徐雅雯)

2017-01-02

國家社會科學基金青年項目“優化人力資本配置研究”(16CJY015)

梁 超(1987-)，男，山東泰安人，博士研究生，主要從事勞動經濟學和人口經濟學研究。E-mail:fcliangchao@163.com

F323.6

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1000-176X(2017)03-0082-09