家庭收入對大學入學機會的影響及其性別差異

趙德昌

摘要運用logit模型和“中國家庭追蹤調查”（CFPS）數據，探討了當前家庭收入對接受高等教育機會的影響及其可能原因。研究結果表明：（1）家庭收入對接受高等教育的機會具有顯著的正向影響，但影響強度很弱，影響較弱的原因可能是以高考為主導的大學錄取制度以及教育扶貧政策的效應；（2）上述影響因性別因素而不同，家庭收入對男生升大學的影響更大，但女生有更高的概率升入大學。

關鍵詞 家庭收入 高等教育 入學機會 性別 教育平等

中圖分類號：G649.21文獻標識碼：ADOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2021.17.061

The Impact of Family Income on College Entrance Opportunities and Gender Differences

——Analysis based on CFPS data

ZHAO Dechang

（School of Economics and Finance， Shanghai International Studies University， Shanghai 201600）

AbstractThepaperdiscussestheinfluenceoffamilyincomeonhighereducationopportunitiesanditspossiblereasonsby usinglogitmodelandCFPSdata.Theresultsshowthat：（1）familyincomehasasignificantpositiveimpactontheopportunity of higher education， but the impact intensity is very weak， the reason for the weak impact may be the college entrance examination system and the effect of education poverty alleviation policy（2）The above effects are different due to gender factors，andfamilyincomehasagreaterimpactonboys’collegeentrance，butgirlshaveahigherchanceofenteringuniversity.

Keywordsfamily income； higher education； admission opportunities； gender； educational equality

0引言

教育是社會流動性的保證，教育均等化是提高社會流動性的重要途徑。阿馬蒂亞·森的福利經濟學強調，一個人的社會機會，包括受教育的機會，是衡量其福利的良好標準。接受高等教育無疑是一種重要的社會機會。確保學生不論家庭背景和性別等客觀因素，都能平等地接受高等教育，對于維護社會公平是非常有意義的。從邏輯上分析，不同性別下家庭背景對子女接受高等教育機會的影響越弱，意味著教育越平等、社會流動性越強。

從20世紀80年代開始，中國社會經歷了翻天覆地的變革，家庭背景對高等教育機會獲得的影響及其性別差異引發廣泛關注。升大學的機會和受教育年限是教育公平研究中兩個不同的變量，前者體現出中小學教育的“終點平等”，因此本文將升大學的機會作為自變量。在我國，家庭出身、階層歸屬、父母的職業（是在政府機關還是私企等工作）已不像過去那么重要。而隨著居民收入差距日益拉大，家庭收入成為影響教育公平和社會分層的重要變量。因此，本文將家庭收入作為核心解釋變量，用它來衡量家庭背景。本文的研究結果將能夠為我國的教育公平研究和性別平等研究提供支持，也有助于評估現行教育政策的公平性，反映教育扶貧政策的效率。

1文獻回顧

1.1家庭背景對大學入學機會是否具有影響

李德顯、陸海霞（2015）[1]發現，家庭文化資本、社會資本對子女高等教育入學機會的獲得具有顯著影響，家庭經濟資本對子女高等教育入學機會的獲得沒有顯著影響。徐偉琴、方芳（2020）[2]基于中國綜合社會調查（CGSS）2015年數據研究發現，在控制戶籍身份的條件下，家庭背景越佳，學生在高等教育機會獲得上的優勢越明顯。

1.2家庭背景對高等教育機會的影響，是否具有性別異質性

Hannum認為，家庭越富裕，在子女教育投入中對男性的偏好越弱，教育獲得的性別差異越小。[3]李春玲（2009）[4]基于2001年“當代中國社會結構變遷研究”的全國抽樣調查數據，發現家庭背景對女性教育獲得的影響明顯大于對男性的影響，出身于較差的家庭環境特別是來自農民家庭的女性受教育機會明顯少于其他人。張兆曙、陳奇（2013）[5]利用中國綜合社會調查（CGSS2008）數據，發現1999年高校擴招之后，高等教育機會的性別平等化趨勢日益明顯。李珂涵等（2021）[6]基于中國綜合社會調查數據（CGSS2015），結合2013～2014年中國教育追蹤調查數據（CEPS），發現在控制子女個人特征、家庭特征及省份虛擬變量之后，父輩社會經濟地位的提高顯著縮小了子代教育獲得的性別差異。

1.3大學入學制度和政策干預的作用

升大學的機會和高校招生的選才標準直接相關。我國高校招生的主渠道是“分數面前人人平等”的高考制度，總體上創造出了公平競爭的教育機會。從2012年起，我國高校錄取政策增加了對于邊遠、貧困地區考生、農村考生等弱勢群體的專項計劃，來自上述地區的學生有機會以相對較低的分數進入大學。來自貧困家庭的學生還有機會獲得各種學費資助，以減少和避免因貧失學現象。這些政策的執行結果，可能會部分地抵消家庭低收入導致的升大學機會不均等現象。

1.4已有研究評述及本文的貢獻

家庭背景對大學入學機會有著怎樣的影響、有無性別差異，相關研究并未得出一致結論。而結論的不同很大程度上源于數據來源的差異。關于升大學機會的現有文獻，許多采用大學生問卷調查數據，可能會造成選擇偏差。另一些文獻采用區域性或局部調查數據，也難以反映全國性的教育平等情況。還有很多研究是基于中國綜合社會調查數據（ChineseGeneralSocialSurvey）。CGSS是我國最早的全國性、綜合性、連續性學術調查項目，但由于局限于單一時點的截面設計、調查對象層次的單一化和調查內容的有限性，并不能滿足對社會變遷研究的需要。[7]

為增強研究的可信度，需要進一步拓展經驗數據來源。為此，本文以“中國家庭追蹤調查”（CFPS）數據為基礎，力圖全面揭示家庭背景對升大學機會的影響及其性別差異，盡可能避免選擇偏差。

2數據

2.1變量選取

本文對大學的定義不包括職業技術學院，因此將學士學位作為衡量大學入學機會的指標。核心解釋變量是人均家庭收入，控制變量包括性別、父母的受教育水平、省市。

2.2數據來源

本文以“中國家庭追蹤調查”（CFPS）數據為基礎，研究家庭背景對大學入學機會的影響。CFPS是中國第一個由計算機技術輔助面訪模式下的大型全國性跟蹤調查，由北京大學中國社會科學調查中心（ISSS）設計并實施，是目前中國規模最大和內容最全面的社會調查項目之一。該項目自2010年正式實施基線調查，樣本覆蓋25個省/市/自治區，目標樣本規模為16000戶。本研究使用來自CFPS（2018）的橫斷面數據，樣本規模有2577個，包括年齡在18歲至24歲之間的個體。

樣本大多數家庭的收入在5000元到3萬元之間，平均收入為26142.2元，這與我國人均收入（2018年28228元）基本持平。55%的樣本人群生活在城市地區。樣本中約7.72%的人擁有學士學位，其中，6.80%的男性擁有學士學位，10.13%的女性擁有學士學位，這與2019年全國男女大學生比例（94.3：100）也是一致的。上述特征表明，樣本構成了隨機樣本，可以避免選擇偏差。

3模型

3.1模型選擇

假說1：家庭收入對子女的高等教育機會獲得具有正向影響。

假說2：隨著性別的不同，假設1中的影響效應會發生變化，家庭收入對女生的影響要小于男生。

由于因變量——某人是否升入大學是二元變量，本研究使用Logit模型進行回歸。

CFPS給出的家庭收入數據，是由家庭的工資性收入、經營性收入、財產性收入、轉移性收入等分項收入所構成，能夠全面反映家庭的經濟背景。然而，由于上大學是可以直接影響家庭當期收入的，這可能產生內生性問題。因此，本研究將樣本數據限制在18歲至24歲之間的個體。這個年齡段的人大多為全日制大學生或新入職人員，收入不多，其家庭收入主要來自父母，這樣一定程度上避免教育機會對家庭收入的內生性問題。

為探究家庭收入對入學機會的影響是否因性別因素而不同，本文進行兩次回歸，第一次回歸中加入家庭收入與性別的交乘項，而第二次回歸不加交乘項。

模型設定如下：

3.2多重共線性檢驗

家庭收入和父母受教育程度之間、家庭收入和居住地（農村還是城市）之間均可能存在相關關系。為避免上述變量同時放入模型導致多重共線性問題，本文進行了檢驗。從表2看出，所有變量的VIF都小于5，且容忍度大于0.1，表明變量之間不存在多重共線性問題。

4研究結果

分類變量的默認值為女性、東部地區、完全或半文盲。在這兩次回歸中，Prob>chi2=0.0000，因此logit模型是可以接受的。

4.1家庭收入的影響微弱

第2次回歸中沒有交互項，家庭收入的系數在97.62%水平上顯著。這顯示出家庭收入對大學入學機會有顯著的正向影響，但影響很小。家庭收入的平均邊際效果是0.09614，意味著人均家庭收入每增加1百萬元，將導致升入大學的機會增加0.96%。而國家統計局數據顯示，我國人均年收入超過十萬元的家庭大約占3.58%。可見，對于大多數人來說，由家庭收入導致的升大學概率差別不到1%。

家庭收入對高等教育機會獲得的影響微弱，可能原因在于：首先，中國的大學錄取主要取決于高考成績。作為一種相對公平的考試，高考分數主要由學生的智力水平和勤奮程度所決定，在子女教育上花費更多未必能帶來更好的高考成績。家庭教育投資的邊際效果在課外項目中比在課內項目中更為突出，其對子女進入大學機會的影響更為明顯地表現在自主招生和綜合評價等高校錄取渠道中，而高考之外的渠道錄取人數只占全國高校招生的極小一部分。其次，國家扶續的教育扶貧政策發生了作用。特別是國家、地方、高校三個層面的專項招生計劃，為農村和貧困地區學生上大學提供了更多機會。

4.2性別因素的調節效應

從第一次回歸中可以看出，家庭收入與性別之間的交互影響系數在99.73%的水平上顯著，這表明家庭收入對升入大學的影響隨性別因素而變化。性別的邊際效應證實了假設2——家庭收入對男生升大學的影響大于對女生的影響。原因可能是家庭收入中用于教育的比例在男孩身上更大。換言之，調節效應表明，父母更不愿意在女兒身上進行教育投資，認為“女性不需要學習那么多知識”的歧視性觀念仍在中國社會盛行。這一結論與李雅楠（2012）[8]的研究不同。她發現，父親的社會地位和家庭收入對男生的影響弱于對女生的影響，其解釋是，父母不論貧富都會對男孩的教育進行足夠的投資，所以收入影響較小。如果考慮到大學學費相對較高，李雅楠的解釋未必合理。即使對于男孩來說，父母是否投資于其高等教育也仍取決于收入水平。

4.3其他發現

在回歸2中，性別變量的系數在99.9%的水平上顯著。女性的邊際效應為0.102，男性為0.054，意味著當其他變量固定的情況下，女生比男生多出5%的升大學概率。根據《中國教育統計年鑒》，自2009年起，我國高校女生人數開始超過男生，目前女生和男生的比例大約是3比2。父母往往在女孩身上投資更少，女生卻有更大概率升入大學，其原因可能是女生更注重學習，學業成績更好。

從回歸1和回歸2看出，父母的受教育程度對子女上大學的機會有顯著影響。學界對此的解釋是，父母的受教育程度可以被看作一種文化資本，父母的各種知識和技能能夠傳授給子女，從而提高子女的學習興趣、學習能力和學業表現。

5結論

5.1主要結論

（1）本文運用logit模型和全國范圍的數據證明，家庭收入對大學入學機會具有顯著的正向影響，但影響程度很弱。家庭年人均收入每增加十萬元，進入大學的概率僅提高1%。影響微弱的原因有兩個：一是我國高等教育領域對貧困生的扶持政策取得了很好的效果；二是進入大學的主要途徑是參加高考，而高考成績很大程度上取決于個人的學習能力和意愿。

（2）性別對家庭收入的影響具有顯著調節效應，家庭收入對女生的影響更大，原因可能是家庭教育的投資比例在男孩身上更多。

（3）父母的受教育程度對于升大學機會有顯著影響。

5.2有待進一步探究的問題

第一，本模型忽略了受教育者的智力、能力、學習動力等個人素質變量，父母收入和子女受教育程度都可能與子女的不可觀察能力之間存在相關性，許多早期研究因忽略了這一相關性而導致內生性問題。研究人員嘗試通過兩種方法來減輕內生性問題。一是使用領養子女的數據。Plug（2005）[9]運用領養子女的數據，發現家庭收入與子女受教育程度呈正相關。但這一方法會導致選擇偏差，因為父母對待領養孩子的情感、投入及方式可能與對待親生孩子存在諸多差異。另一種方法是使用工具變量。1970-1980年，挪威石油價格的上漲對不同地區的家庭收入產生了不同的影響，洛肯（Loken，2007）[10]利用這一自然實驗定義了一個虛擬工具變量，即家庭收入是否受到油價上漲的影響。他發現家庭收入并不影響孩子的教育。但這一方法無法復制。李雅楠（2012）將社區平均收入作為家庭收入的工具變量，還找到了父母受教育水平的工具變量——父母是否受到基礎教育政策的影響，但這兩個數據均不可得。

第二，本文對高等教育機會的測量，僅考慮了大學學位，沒有區分大學質量。各種調查數據表明，盡管家庭收入對獲得高等教育機會的影響很弱，但貧困生進入好大學的難度仍然很大。隨著高等教育大眾化時代的到來，家庭背景對于所獲高等教育機會的影響可能更明顯地體現在大學的質量（是名校還是普通學校）方面。對此，有待進一步深入探討。

參考文獻

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[4]李春玲.教育地位獲得的性別差異——家庭背景對男性和女性教育地位獲得的影響[J].婦女研究論叢，2009（01）：14-18.

[5]張兆曙，陳奇.高校擴招與高等教育機會的性別平等化——基于中國綜合社會調查（CGSS2008）數據的實證分析[J].社會學研究， 2013，28（02）：173-196+245.

[6]李珂涵，逯苗苗，孫濤.父輩社會經濟地位對子代教育獲得及性別差異的影響研究[J].東岳論叢，2021（05）：2-13.

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