農民工子女隨遷能夠提高其教育期望嗎？
——來自CEPS 2013—2014年度數據的證據

寧光杰 馬俊龍

一、引 言

自上世紀80年代以來，大量農民為了增加收入和改變命運而涌向城市，形成了我國持續大規模的人口流動。《2017年農民工監測調查報告》數據顯示，截至2017年底，我國農民工總量為2.87億人，同比增長1.7%。其中，外出農民工占比為60%，而外出農民工中跨省務工的比例為44.7%。在農民工浪潮出現的前期，由于城鄉戶籍制度隔離等因素，導致農民工只能只身前往務工地打工(李云森，2013)，難以將子女等家屬一同帶往城市，由此造成了大量的留守兒童與留守老人。隨著我國戶籍改革的逐步推進，農民工子女在城市地區上學問題得到初步解決，部分農民工開始將子女也安置在務工地區接受教育，這部分農民工子女往往被稱為“隨遷子女”。段成榮等(2013)根據《中國2010年第六次人口普查資料》測算出我國農民工隨遷子女數量達到2877萬。隨著我國城鄉統籌發展的進一步推進，農民工在城市中更多的權利得到保障，隨遷子女的數量將持續上升。

農民工外出務工，不僅是為了能夠獲得較高的務工收入、改善家庭經濟條件，而且也希望融入到城市中，獲得與城市戶籍居民相同的公共服務。外出務工的父母渴望通過收入的提高讓子女能夠接受流出地無法享受到的良好的教育，避免子女輸在起跑線上(Dreby和Stutz，2012)。外出務工獲得的較高收入可以緩解子女接受教育所面臨的資金約束，提高子女的學習成績。對于留守兒童而言，缺少父母的陪伴和監督所帶來的負面影響同樣不可忽視。相比留守兒童，隨遷兒童由于能夠得到父母相對較長時間的陪伴，受到的負面影響可能較小。除了父母的更多陪伴，隨遷子女還具有留守子女所不具備的其他方面的優勢。隨遷子女跟隨父母進入城市，能夠享受更優質的教育資源和更多開闊眼界的機會，更加認同教育的作用，從而可能提高自身的教育期望。

父母外出務工對子女學習成績的影響已經得到眾多研究的驗證與檢驗(Kandel和Kao，2001；Edwards和Ureta，2003；胡楓和李善同，2009；Amuedo-Dorantes和Pozo，2010；Mckenzie和Rapoport，2010；彭國勝和周茜，2011；李云森，2013)，但關于教育期望，尤其是子女自身教育期望的實證研究還比較少。教育期望指的是子女希望自己未來達到的教育程度。相比學習成績而言，教育期望是一種更好的預測教育獲得以及未來社會地位的指標(Bozick等，2010)，而且教育期望能夠提高個體學習的主動性與自覺性，促進學習成績的提高。因此，研究子女的教育期望具有較強的現實意義。本文利用中國人民大學中國調查與數據中心的“中國教育追蹤調查(CEPS)”數據對該問題進行了實證研究。但是由于是否將子女帶到務工地進行務工需要綜合考慮家庭經濟狀況、務工地區對流動人口的相關政策等方面因素，這樣樣本并不是隨機的，可能存在樣本選擇偏差問題。因此，本文采用了傾向得分匹配方法(Propensity Score Matching，PSM)以解決可能存在的樣本選擇偏差問題。研究發現，農民工子女隨遷能夠顯著提高子女自身的教育期望，并且提高子女上大學的意愿。出現這種結果的原因是由于父母的激勵效應以及子女自身的同群效應(Peer Effect)。父母外出務工經歷使其認識到教育具有較高的回報，從而提高對子女的教育期望以及教育投入，而子女隨遷則能將這種效應更好地傳遞給子女。其次，隨遷子女在城市地區能夠享受相對更好的教育資源，良好的同群效應提高了其教育期望。隨遷子女教育期望的提高因性別而異，男孩相對于女孩有更高的教育期望。

本文接下來的內容安排如下。第二部分進行相關研究的文獻回顧；第三部分介紹傾向得分匹配方法；第四部分是數據來源與數據描述；第五部分是實證結果與相關分析；最后一部分是結論及啟示。

二、文獻綜述

（一）留守兒童與隨遷兒童的定義

在對留守兒童進行定義時，往往需要考慮以下幾個方面的內容:父母雙方均外出還是僅有一方外出、外出時間長度、外出工作地點以及子女年齡(陶然和周敏慧，2012)。學術界并沒有一個統一的定義，通常根據不同的研究內容而分別給予不同的定義(周福林和段成榮，2006)。不同定義的最大分歧則在于父母雙方是否均外出。部分學者認為只要父母有一方外出則可認定為留守兒童(周福林和段成榮，2006；胡楓和李善同，2009)。另外一部分學者則更側重于是否擁有父母的陪伴，認為父母僅有一方外出的情況下，留守的一方仍然可以對子女進行照顧與監管，因此只有父母雙方均外出時才能定義為留守兒童(范方和桑標，2005)。與留守兒童類似，隨遷兒童在學術界也并沒有一個統一的定義(周皓和榮珊，2011)。隨遷兒童又稱為流動兒童、進城務工人員子女以及打工子弟等，不同的定義針對不同的研究各有其側重點。本文在下面將根據數據來源和研究需要給出留守子女和隨遷子女的定義。

（二）國際上關于移民對子女教育影響的研究

由于國外并沒有戶籍、農民工等定義，國外學者更多地研究跨國移民等現象。國外對跨國移民相關的研究也能為我國流動人口的研究提供經驗和借鑒。國外學者關于國際移民對子女學習成績以及教育期望的影響研究較為細致。一方面，移民獲得的較高收入能夠緩解家庭的預算約束，減少因貧困導致輟學等現象的發生以及提高子女的健康水平，從而提高子女的學習成績(Kandel和Kao，2001；Edwards和Ureta，2003；Amuedo-Dorantes和Pozo，2010)。另一方面，國際移民可能對子女的學習成績產生負面的影響。首先，缺少父母陪伴導致監管和鼓勵的缺失，可能對子女的學習成績產生負面影響(Holmlund等，2011)，并且這些負面影響并不能夠通過匯款的增加來彌補(Shea，1997)。其次，父母外出務工形成的社會網絡則可能增加子女的務工傾向，從而降低受教育的可能性(Kandel和Massey，2002；Mckenzie和Rapoport，2010)。最后，留守子女由于要承擔更重的家庭勞動，分配到學習上的時間減少，從而影響學習成績(Antman，2011)，并且家庭勞務負擔對女童的影響更為顯著(Mckenzie和Rapoport，2006)。

學習成績較好并不代表接受高等教育的意愿更為強烈，國外學者開始關注國際移民對留守子女的教育期望的影響。與學習成績相比，教育期望是人的行為的重要決定因素，是未來經濟地位獲得的關鍵(Ray，2006)，而且期望隨著周圍環境的變化而不斷變化。國際移民能夠提高父母對子女的教育期望，從而提高人力資本的投資，并導致勞動力流出地的人才流失和流入地的人才引進(B?hme，2015)。其他學者卻得出了不同的結論，他們認為移民雖然能夠提高學習成績，但對是否接受高等教育的期望影響是負面的，原因可能是移民收入較高以及流出地學歷在流入地不被認可(Kandel和Kao，2001)。

（三）國內關于農民工外出對子女影響的研究

隨著我國外出農民工規模的不斷增長，國內學者也越來越關注農民工外出對留守子女學習成績的影響。與國外學者得到的結論類似，由于缺少父母的關懷以及陪伴等原因，農民工外出將對留守子女學習成績產生不利影響(胡楓和李善同，2009；彭國勝和周茜，2011；李云森，2013)。外出務工所帶來的匯款增加會減弱這種負面影響(胡楓和李善同，2009)，但并不會抵消負面影響，因為缺少父母陪伴的負向效應要遠大于匯款的正向效應(陶然和周敏慧，2012)。國內學者還分析了外出務工模式對留守子女學習成績的影響(李慶海等，2014)、父親外出與母親外出的影響差異(陳欣欣等，2009)、外出務工對不同學習科目的影響(李云森，2013)等。

除了關于外出務工對留守子女學習成績影響的研究之外，對留守子女健康狀況的影響也引起學者的關注。母親外出或父母均外出將會提高留守兒童患病的可能性(李強和臧文斌，2010)，孫文凱和王乙杰(2016)則并沒有發現父母外出務工對留守子女健康產生負向影響的證據，原因在于匯款所帶來的正向效應與父母照顧缺失的負面效應相抵消。健康作為一種人力資本，也能夠通過影響教育投入等來影響子女的學習成績以及教育期望。

由于我國目前對農民工隨遷子女的教育政策仍在不斷改革、完善中，現有的文獻對于隨遷子女的教育往往集中在相關的政策改革方面，比如異地中高考(吳霓，2011)、隨遷子女教育融入(謝建社等，2011；黃兆信等，2014)。隨遷子女學習成績等方面的研究相對較少，有關教育期望的研究也較少有人涉及。其中，楊威(2012)研究發現父母對流動兒童的教育期望與在讀學校類型相關，對就讀于公立學校的流動兒童教育期望較高。陳旭峰(2013)則從市民化水平的角度考察了其對教育期望的影響，他發現衡量市民化水平的指標中，文化資本層面比經濟資本層面以及社會資本層面更能解釋對子女教育期望的差異。但是，上述兩篇文獻均沒有考慮樣本的自選擇以及內生性問題。本文可能對豐富相關問題的研究具有一定的幫助。

三、PSM模型簡介

首先，本文設定一個教育期望決定的計量模型:

其中，Aspirei表示子女自身的教育期望，而Floati是一個啞變量，屬于隨遷子女取1，屬于留守子女則取0，X為影響教育期望的其他控制變量，μi為隨機擾動項，且E(μi)=0。

由于隨遷子女家庭與留守子女家庭往往存在顯著差別，比如隨遷子女的父母更有經濟實力或者更加關心子女的教育從而能夠而且愿意將子女留在身邊，他們對子女的教育期望往往會更高，而父母的教育期望又能夠很大程度上決定子女自身的教育期望(Mookherjee等，2012)。也就是說，隨遷子女可能本身教育期望就比留守子女要高，即樣本非隨機，存在樣本選擇問題(self-selection problem)，此時通過最小二乘方法回歸將導致估計偏差。

為方便表述，我們將Aspirei簡寫為Ai，將Floati簡寫為Fi。假設存在兩種潛在結果，當Fi=1時，Ai=A1i；當Fi=0時，Ai=A0i。則Ai可表述為：

由于當Fi=1時，我們觀測到的是A1i；當Fi=0時，我們觀測到的是A0i，因此:

其中，等式左邊表示OLS的回歸結果，而等式右邊第一項表示的是處理組平均處理效應(average treatment effect for the treated，ATT)，等式右邊第二項表示選擇偏差(selection bias)，如果選擇偏差為正，則OLS估計結果將會上偏，高估隨遷對子女教育期望的影響；反之則會低估該影響。

針對可能存在的自選擇問題，本文借鑒陶然和周敏慧(2012)以及李云森(2013)的解決方法(即傾向得分匹配法)來處理該問題。由于無法觀測未隨遷子女如果隨遷后的結果，PSM方法的核心是為處理組(隨遷子女)尋找一個反事實的控制組(留守子女)。首先根據子女、父母、家庭以及學校等特征估計出子女是否隨遷的概率，根據預測概率得出傾向得分。其次將控制組中與處理組中得分最為接近的樣本進行匹配，進而消除選擇偏差。

采用PSM方法必須滿足兩個重要的假定:即條件獨立假定與共同支撐假定(common support)。條件獨立假定是指在控制住相關控制變量p(X)后，被解釋變量(教育期望等)與是否隨遷的狀態相互獨立，即。該假定要求盡可能控制住能夠影響子女是否隨遷的變量，本文則控制了子女、父母、家庭、學校以及地區等特征變量，盡可能保證該假定的滿足。當條件獨立假定得到滿足時，，即上式中的選擇偏誤消失，能夠得到無偏有效估計。共同支撐假定則要求處理組與控制組的傾向得分存在重疊部分，重疊部分越多則匹配效果越好，重疊部分較小將導致樣本量的損失，匹配性較差。

PSM方法第一步為通過選定的控制變量估計傾向得分并進行匹配，第二步根據匹配樣本(matched sample)計算處理組的平均處理效應(ATT)，ATT估計量的一般表達式為:

四、數據來源與數據描述

本文的數據來源于中國教育追蹤調查(China Education Panel Survey，CEPS)2013—2014學年度調查數據，該調查是由中國人民大學中國調查與數據中心(NSRC)設計與實施的大型追蹤調查項目，在全國范圍內抽取112所學校、438個班級、約2萬名七年級和九年級學生作為調查樣本。調查內容不僅包括學生性別、年齡以及學習成績等個人特征，還包括學生父母受教育程度、職業等家庭特征，任課教師情況、學校情況等特征也有詳細的數據，能夠作為本文研究內容的優質數據來源。經剔除無效數據，本文共獲得10353個有效樣本。

首先，定義本文的留守子女、隨遷子女等變量。鑒于數據的可得性，本文以是否是流動兒童、父母是否同住將樣本分為隨遷子女(流動且與父母同住)、留守子女(本地且至少有一方父母外出)與普通子女(本地且與父母同住)三個子樣本①父母外出指的是在戶籍地以外的區縣務工。此外，刪除了流動且不與父母同住的樣本，該類型占比較小。。其中，隨遷子女樣本數為1893，占總樣本數的18.3%；留守子女樣本數為2499，占總樣本數的24.1%；普通子女樣本數為5961，占總樣本數的57.6%②需要注意的是這里是流入地各類子女的占比情況，和流出地(戶籍地)的占比數據會存在一定的差異。。本文研究的是農民工家庭的遷移選擇，僅保留農村戶籍樣本，并不包括城鎮戶籍。

其次，介紹本文的核心因變量和控制變量的選擇。子女教育期望是通過問卷中對學生的問題“你希望自己讀到什么程度”的選項換算出教育年限③具體賦值規則為:現在就不要念了根據就讀于七年級還是九年級分別賦值為7和8，初中賦值為9，中專/技校、職業/普通高中賦值為12，大學專科賦值為15，大學本科賦值為16，研究生賦值為19，博士賦值為22。，取值范圍為7年到22年。父母教育期望的定義與其類似。控制變量主要包括子女個人特征變量、父母和家庭特征變量以及學校特征變量等。

子女特征變量主要包括性別、年齡、是否是獨生子女、健康狀況等。這些變量都是影響父母決定是否將子女帶到務工地的重要因素。以往研究表明，隨遷子女中男孩的比例要高于女孩(王宗萍等，2010)。子女的健康狀況是問卷中詢問的父母對子女健康狀況的評價，相比較子女真實的健康狀況，父母對其健康的評價更能影響父母是否外出以及外出是否攜帶子女的決定。

父母特征變量主要包括父親和母親的受教育程度、職業類型以及家庭經濟狀況。其中，職業類型共分為三個啞變量，分別為是否是普通職工、是否是個體戶以及其他職業①其他職業包括國家機關事業單位領導與工作人員、企業/公司中高級管理人員、教師、工程師、醫生、律師、技術工人(包括司機)。，而基準組為務農以及失業。家庭經濟狀況來源于問題“目前您家經濟條件如何？”，取值1～5，分別表示非常困難、比較困難、中等、比較富裕以及很富裕。

學校特征變量則包括學校內留守子女占比、是否提供食宿以及學校所在地區。學校內留守子女占比反映的是一個地區整體外出務工情況，留守子女占比越高，說明該地區外出務工比例較高，能夠影響個體的外出務工決策。無論是將子女留在老家還是帶到務工地區，子女是否在學校寄宿都是一個重要的因素。在校寄宿能夠大大減少父母照看子女所需精力，從而將更多時間投入到工作之中。學校所在地區取值范圍為1～5，分別表示學校位于市/縣城的中心城區、邊緣城區、城鄉結合部、市/縣城區外的鎮以及農村。

為防止遺漏變量，例如不同地區教學質量、文化因素等對個體外出務工以及是否將子女留在戶籍地的影響，本文加入了區縣的虛擬變量以控制地區的固定效應。

圖1是隨遷子女、留守子女與普通子女的教育期望分布。在三個子樣本中，教育期望為本科的占比最高。其中，相對于留守子女與普通子女，隨遷子女的本科教育期望占比最高，大專占比最低，而其他類型的教育期望占比在三個子樣本中大小并無太大差異。這僅僅是數據所呈現的表面結果，具體而言，子女隨遷是否能提高子女教育期望則需要運用嚴謹的計量方法進行驗證。

圖1 隨遷子女、留守子女與普通子女的教育期望

表1是主要變量的描述統計。從描述統計上來看，隨遷子女平均的教育期望要高于留守子女與普通子女，也高于樣本平均值。父母對子女的教育期望的分布與子女教育期望類似。因此，二者具有較高的相關性。正如上文所述，僅僅看描述統計是不準確的，可能存在樣本的自選擇問題。表1中還可以發現，隨遷子女中男孩的比例較高、健康狀況較好、父母的受教育年限較高；同時留守子女中所在學校的留守子女占比較高；隨遷子女的好同群效應最高，壞同群效應最低；相反，留守子女的壞同群效應是最高的。這些均值上的差異反映了可能存在的自選擇問題。

表1 主要變量的描述統計

① 同群效應(好)根據問卷中的問題“上面提到的幾個好朋友有沒有以下情況:學習成績優良(問題1)，學習努力刻苦(問題2)以及想上大學(問題3)”得出，這3個問題對應相同的選項，分別為“沒有這樣的”、“一到二個這樣的”以及“很多這樣的”，回答“沒有這樣的”賦值為1，“一到二個這樣的”賦值為2，“很多這樣的”賦值為3，最終將3個問題的所選項進行賦值并相加，因此同群效應(好)的取值范圍為3到9。同群效應(壞)賦值規則類似，對應的問題為“上面提到的幾個好朋友有沒有以下情況:逃課、曠課、逃學，違反校紀被批評、處分，退學了”。

五、實證結果與討論

（一）子女隨遷對其教育期望的影響

本文首先估計子女隨遷對其自身教育期望產生的影響，回歸結果見表2。其中，為了驗證結果的穩健性，分別使用了鄰近匹配、半徑匹配、核匹配和局部線性回歸匹配進行估計。鄰近匹配和半徑匹配本質上都屬于一定區間內的匹配，將匹配結果最為接近的個體進行簡單的算數平均；而核匹配和局部線性回歸匹配為整體匹配法，根據個體距離不同給予不同的權重。不同的匹配方法在數據相同時也存在不同的適用范圍，具體何種匹配方式適應何種情形并沒有統一定論。在實際操作中，往往同時運用多種匹配方式進行回歸，如果結果不依賴于采用的匹配方式，則回歸結果就是穩健的(陳強，2014)。回歸結果顯示得出的結論較為一致，即隨遷子女相對于留守子女而言，其教育期望要高出1年到1.6年，而且均在1%的顯著性水平上顯著。處理組的平均處理效應(ATT)在多種匹配方式下均顯著，而平均處理效應(ATE)則都不顯著，控制組的平均處理效應(ATU)教育期望的增加值略微減小，為半年到一年，且顯著性有所降低。這反映了控制組和處理組的差異和選擇偏差問題。

表2 子女隨遷對其教育期望的影響

使用傾向得分匹配方法還要求進行處理組和控制組的平衡性檢驗，即要求處理組和控制組除所關注的被解釋變量外，其他控制變量應該沒有系統性的差異，平衡性的檢驗見表3。由檢驗結果可知，經過匹配后，除性別變量外偏誤比例均有不同程度的下降，而且大部分變量的偏誤比例均在10%以下，說明樣本進行了較好的匹配，能夠有效消除自選擇所帶來的偏差。

（二）子女隨遷影響教育期望的內在機理

隨遷子女較高的教育期望來源于兩個方面:一方面來自父母的激勵效應，另一方面則來自子女自身面臨新環境所帶來的同群效應。首先，外出務工的父母在工作以及生活中的經歷使其發現教育的回報較高，從而認同教育的作用，進而提高對子女的教育期望以及增加子女的教育投資等等，這會影響到子女自身的教育預期。其次，由于我國戶籍制度等因素導致的城鄉分割也體現在教育中，教育資源被更多地集中在城市，尤其是大城市。隨遷子女跟隨父母由農村來到城市，一定程度上能夠享受到城市中更好的教育資源，周圍的同學和朋友更為自律、學習更加刻苦并且教育期望更高，從而也提高自身的教育期望。相反，留守子女由于缺少父母的監督則更有可能受到不良行為的影響，從而影響教育期望。由表1可知，留守子女的學校多在農村地區，而隨遷子女的學校多在城鎮地區。因此，這種同群效應較大程度上是由城鄉差別所導致的，也就是說，隨遷子女學習成績以及教育期望較高，并不是單純地由隨遷決定的，而是包含了遷入地與遷出地教學質量差異這一重要因素①為了降低這一影響，除了加入學校位置和區縣虛擬變量控制外，在表5的穩健性檢驗中加入Panel C，將樣本限制為城鎮地區(縣城以上)學校的樣本。。

表3 平衡性檢驗結果

表4為運用上文同樣的方法，將被解釋變量替換為父母對子女的教育期望、同群效應(好)以及同群效應(壞)得到的回歸結果。結果顯示，子女隨遷不僅影響子女自身的教育期望，也影響了父母對子女的教育期望。如果這種激勵效應的存在僅僅是由于父母外出務工所帶來的，那么該效應在留守子女家庭以及隨遷子女家庭中大小及方向應該是一致的，不應該存在差異，也就是說子女隨遷對父母教育期望的影響應該是不顯著的。由回歸結果可知，相對于留守子女，隨遷子女父母的這種激勵效應似乎更大。本文認為隨遷子女與留守子女這方面的差異來自于父母對子女的陪伴效應。父母能夠長時間與隨遷子女生活在一起，對其監督以及教導，更容易增強父母對子女的教育期望。父母的受教育程度對子女受教育程度具有一種代際因果關系。對于農民工群體，如果子女跟隨父母外出，這種代際因果關系將得到保持。相反，如果子女留守在戶籍地，則這種代際傳遞關系將會在一定程度上被削弱。表4的第2行和第3行回歸結果是子女隨遷對同群效應的影響。與上文分析相一致，隨遷子女受到較好的同群效應的影響①這也在一定程度上得益于父母的陪伴和監督。，并且沒有證據顯示隨遷子女受到較差的同群效應的影響:同群效應(好)在除局部線性回歸匹配外的多種匹配方式下至少在10%的顯著性水平下顯著，但同群效應(壞)則均不顯著。總之，陪伴效應能夠通過影響父母的激勵效應與子女的同群效應而使后兩者都得到加強。

表4 子女隨遷對父母教育期望及同群效應的影響

（三）穩健性檢驗

本文分性別、年級對樣本進行重新回歸以檢驗上述結果的穩健性，相關結果見表5的Panel A。我們發現，雖然隨遷男孩和隨遷女孩的教育期望均有所提高，但是在具體大小以及顯著性上存在差異。隨遷男孩的教育期望增加了1.2年到1.6年，而且均在1%的水平上顯著；相比較而言，隨遷女孩的教育期望增加近0.6年，而且僅在10%的水平上顯著。隨遷男孩和隨遷女孩在教育期望上的差異可能反映出當前仍然存在“重男輕女”現象，農村女孩在接受教育問題上仍然受到一定的歧視。另一種解釋可能由于相對于男孩來講，女孩適應新環境的能力較差，不能及時融入新的學校生活，不能與新同學有更好的交流，導致同群效應沒有得到應有的發揮。此外，與同齡男孩相比，女孩更為自律，即便留守也不會對成績、期望產生太大的負向影響(陶然和周敏慧，2012；李慶海等，2014)，相應地，隨遷帶來的教育期望的增加也可能并不明顯。本文還將樣本分為九年級和七年級分別進行回歸，主要考慮到九年級的學生即將中考，對未來尤其是教育期望可能有更多的思考及討論，同群效應可能更高，而回歸結果也驗證了該觀點。結果顯示，九年級教育期望在各種匹配方法下均顯著，而七年級僅在鄰近匹配和半徑匹配下顯著。

教育期望的增加并不一定代表接受高等教育期望的增加。例如父母務工發現很多單位招聘要求的最低學歷為高中，原本打算讓子女初中畢業就外出務工的家長則會提高對子女的教育期望，將其提高到高中。這種期望再傳遞給子女，影響到子女自身的教育期望，但不會影響到子女上大學的期望，甚至在特殊情況下，會降低子女上大學的期望。因此，為了驗證子女隨遷是否能夠提高接受高等教育的期望，將被解釋變量替換為虛擬變量，即期望讀到本科及以上的設為1，其他為0，回歸結果見表5 Panel A的最后一行。我們發現，隨遷子女不僅教育期望更高，而且接受高等教育的期望也有所提高。

表5 不同樣本的回歸結果

由上述分析可知，子女隨遷帶來的教育期望增加主要來自父母和子女自身兩個方面，以及父母陪伴導致二者效應的加強。為了驗證父母陪伴所帶來的影響，本文將控制組的樣本更改為普通子女重新進行了回歸，結果見表5的Panel B。如果父母的陪伴沒有導致父母的激勵效應以及子女同群效應的加強，那么隨遷子女與普通子女的回歸結果在數值上應該大于隨遷子女與留守子女的回歸結果(前者包括激勵效應與同群效應，而后者僅有同群效應)。但回歸結果顯示隨遷子女與普通子女之間的差距要小于隨遷子女與留守子女之間的差距，從而間接驗證了父母陪伴在子女的教育期望的形成以及加強方面具有相當強的作用。

由上文所述，隨遷子女教育期望較高不僅僅是由于單純的隨遷效應，而且還包括了城鄉教育差距的因素。一般而言，隨遷子女往往在城鎮學校就讀，其教學質量以及教學設施完善，從而導致教育期望較高；留守子女則更多地居住在農村，教學質量相對較差。為了將這種城鄉差距因素剔除，本文將學校位于“市/縣城區外的鎮”以及“農村”的樣本剔除，即留守者和隨遷者就讀的學校都位于城鎮地區，在一定程度上減少了城鄉教育差異對教育期望的影響。重新進行回歸的結果見表5的Panel C。結果顯示，在將樣本限制在位于城鎮地區的學校后，除鄰近匹配的結果略有降低外，其他幾種匹配方式的結果與表2的結果并沒有顯著差異，而回歸結果也較為顯著。這說明在剔除了城鄉差別的影響后，子女隨遷對其教育期望所帶來的影響仍然較大。

六、結論及啟示

本文使用CEPS2013—2014學年度的調查數據，研究了農民工子女隨遷對子女自身教育期望的影響，并運用傾向得分匹配法消除可能存在的樣本自選擇問題。得出的結論主要有以下幾點:(1)相對于留守子女而言，隨遷子女的教育期望更高。隨遷子女的教育期望要比留守子女高1年多，并且提高了隨遷子女接受高等教育期望近10個百分點。(2)導致這種結果的原因是由于父母的激勵效應以及子女自身的同群效應，父母的陪伴在教育期望的形成過程中具有重要影響，并能加強父母的激勵效應以及子女的同群效應。(3)相對于女孩而言，隨遷男孩的教育期望的增加更為顯著。

由于高校擴招等因素導致大學文憑貶值，文憑的信號功能減弱，大學生就業難等問題凸顯，再加上近些年大學學費的增加，導致高等教育的邊際產出降低，“新讀書無用論”開始出現并在一定范圍內傳播，農村地區則是重災區。由此將導致嚴重的社會問題，大量適齡青少年沒有進入校園學習知識和技能反而提前進入社會，在沒有正確的價值觀引導的前提下可能帶來社會不穩定。另一方面，更少的農村子女接受高等教育將導致下一代人力資本的城鄉差距，引起城鄉差距的進一步擴大，更嚴重的可能導致階層固化等不良后果，不利于和諧社會的建設。農民工作為連接城市和農村地區的紐帶，可能減弱這種不利影響:通過子女隨遷的方式，將教育期望更好地傳遞給子女，并通過增加子女的教育投入等使這種教育期望最終得以實現。當然，子女隨遷亦是一把雙刃劍，也可能對子女教育期望產生不利的影響。比如對較為內向的子女而言，融入新的環境需要較長的時間，甚至可能與新環境格格不入，這樣就會導致子女產生厭學等情緒，不利于學習成績以及教育期望的提高。此外，如果子女由教育相對落后的地區流入了教育質量更高的地區，在老家成績較好而受到老師關注和表揚，但是在流入地則可能成為學習較差的學生，這種落差如果不能及時克服，也可能導致子女的學習成績以及教育期望的下降。

針對本文的研究結論，可以提出如下政策建議:首先，進一步取消戶籍限制，統籌城鄉公共服務，使農民工能夠享受到與流入地市民相同的醫療、社會保障、就業、住房以及教育等權利，推動農民工合理流動并創造條件讓更多隨遷家庭得到妥善安置。雖然隨遷能夠提高子女的教育期望，但目前由于政策限制以及資金約束，大多數家庭在進行隨遷與留守的選擇時仍沒有太多的靈活性。政府應當積極為農民工隨遷創造條件，為子女進城掃清障礙。其次，因地制宜地發展和完善隨遷子女異地上學及升學等相關政策。鑒于城鄉客觀存在的差距，短時間內進行完全統籌是不現實的，但教育作為提高國民整體素質、縮小城鄉差距的重要途徑應該得到格外的重視。針對目前隨遷子女上學難等問題，各地應該根據當地政府財政狀況、務工人員規模等著力改善打工子弟學校的師資力量、教學環境，保障隨遷子女接受教育的權利，促進教育公平。

囿于數據可得性，本文仍存在以下幾點不足:首先，不能從隨遷子女戶籍地的角度研究該問題①為了防止隱私泄露和地區間教育排名，CEPS數據對樣本所在地理位置進行了嚴格保密。具體而言，學校所在地每個區縣對應的代碼為1～28，數據使用者并不知道這28個數字各代表了哪個具體區縣(或者說省份)。雖然流動人口在問卷中回答了詳細的戶籍地址，比如“四川省成都市青羊區”，但我們無法將戶籍地的四川省與學校所在地的28個數字中的某一個進行對應，就無法從戶籍地的角度對該問題進行分析，雖然這種分析更為有效、合理。。相比較而言，戶籍地的隨遷子女和留守兒童之間的教育期望更有可比性，而且由于教育期望受升學率的影響較大，不同省份的升學率不同也會影響到教育期望，現階段隨遷子女的高考仍必須回到戶籍地參加，因而從戶籍地角度研究該問題可能更為恰當。若今后能夠獲得相關數據，將從該角度繼續深入研究。其次，本文的研究僅涉及七年級和九年級學生樣本，并沒有考慮小學樣本與高中樣本。不同年級對教育期望的影響較大，不同階段各有其特殊性。在獲得面板數據并控制個人異質性后，可以對比分析不同階段的影響差異。最后，若得到CEPS的后續數據，我們將采用PSMDID的方法對遷移與教育期望互為因果的問題進行處理。期待未來在獲得高質量數據的基礎上更好地研究本文的主題。