家庭社會經濟地位對教育人力資本代際傳遞的影響

■王詩婧

一、引言

早在20世紀90年代，一些學者依據內生增長理論，發現人力資本的積累能提高生產力，對一國經濟增長產生重要作用，而教育是提高人力資本的重要途徑[1]。Barro[2]通過分析1960—1985年98個國家的經濟數據發現人力資本對人均GDP 增長有積極影響。此外，教育資源的公平獲得還有利于降低收入不平等，打破“貧困陷阱”，從而促進經濟均衡發展。對個人而言，教育可以為勞動者帶來經濟收益和其他正向效益，如更好的健康狀況、更高的職業地位等[3，4]。同時，個人受教育程度通過其擁有的不同社會和經濟資源對下一代的收入和職業產生影響[5]。

盡管中國教育支出不斷擴大，但在教育支出結構和勞動者受教育程度方面，仍有待優化和提高。中國人均教育經費支出處于世界較低水平，僅為8904 美元，而經合組織國家則為11512 美元。在勞動者受教育程度方面，盡管在中國有7409萬勞動力是受過高等教育的，但其占總體勞動力的比例僅為31.6%，比經合組織的平均水平低25%。

在此背景下，研究影響教育人力資本的因素具有重要的現實意義。從國家層面來看，教育政策對下一代受教育程度有重要影響。張建華等[6]研究發現，高校擴招對教育資源相對貧乏的省份有更明顯的作用。蘇群等[7]認為免費義務教育政策對子女入學概率有正向提高作用。從微觀層面來看，子女個人特點和其所在的環境特點對其教育人力資本的獲得影響較大。父母的受教育程度、收入以及身體狀況對子女的教育投資有較大的影響[8]。此外，在眾多因素中，社區總體環境和家庭自身狀況也是值得關注的[9，10]。

不難發現，以上影響因素尤其是微觀因素多與父母自身相關，因此一些學者認為家庭背景是研究教育人力資本的關鍵因素[11，12]。對于如何衡量家庭背景，學界存在一定的爭議。有些學者利用家庭擁有的資源來反映家庭狀況。例如，Van Horn 等[13]通過家庭資源量表，從基本需求、金錢、留給自己的時間、留給家庭的時間四個方面來衡量家庭資源。部分學者采用家庭社會經濟地位衡量家庭背景。例如，龐維國等[14]以父母學歷、家庭財富、學習用品的豐裕程度（例如電腦、寬帶等）來表示家庭經濟地位。

根據以上分析，父母受教育程度、收入和職業在多數情況下作為反映家庭背景的核心變量出現。本文認為父母受教育程度本身也會影響家庭背景變量中的其他變量，如家庭收入、父母的職業地位等。因此，本文旨在研究父母教育人力資本對其下一代教育人力資本的影響機制，探討父輩人力資本是主要通過直接傳遞給子女，例如基因等先天因素，還是通過創造更好的家庭環境通過后天因素間接影響子女人力資本。

二、理論分析

（一）教育人力資本代際傳遞

大多數學者在研究中發現，父母教育人力資本和子女教育人力資本具有因果關系，即子女受教育年限的差異可以在很大程度上由父母受教育年限的差異來解釋[15—17]。

此外，家庭所處的社區環境和家庭自身條件也是教育代際傳遞中的重要影響因素，例如富裕且配備有小學的農村會增加兒童入學的可能性[18]。孫銀蓮[19]進一步利用文化資本理論闡釋代際傳遞機制，即來自更有文化教養的家庭的學生，在學術上更容易獲得較高成就。

總體來說，根據國內外已有研究結果，父母教育人力資本對子女教育人力資本有不可忽視的直接影響，同時也通過不同路徑對子女教育人力資本產生間接影響。

直接影響主要表現在由父母基因和父母教育方式、對教育的認知等所衡量的父母自身人力資本差異導致了子女教育人力資本的差異。Plug等[20]通過對比美國同一家庭中的親生子女和被領養子女之間教育程度的差異，發現基因是教育的代際傳遞的主要途徑。Plug[21]發現母親基因遺傳會給子女帶來學習上的優勢。Castelló-Climent 等[22]將不同個體的壽命納入影響教育人力資本代際傳遞的模型中，結果發現低收入人群的壽命更短，這增加了其接受教育的機會成本，導致其擁有更低的受教育程度。

而對于間接影響，父母教育人力資本的高低可能會導致家庭環境不同，進而影響子女教育人力資本的積累。Haveman 等[23]認為父母的教育人力資本通過家庭收入影響父母能夠為子女提供的物質資源，最終影響子女的教育人力資本。祁翔[24]認為隨著父母受教育程度的提高，父母對子女的學習投資和與子女互動時間的投入同時增加。Patacchini 等[25]發現對于教育水平高的父母，其花在兒童教育中的時間對兒童的學業表現的影響更大。Leibowitz[26]認為父母的受教育程度會通過家庭內部的投資，例如對孩子教育投入的時間的質量與數量，影響子女的受教育水平。父母教育人力資本差異使其能夠為子女教育人力資本獲得過程中所能夠提供的資源產生差異。陶東杰等[27]研究證實，由于家庭資源的限制，家庭規模越大，子女平均受教育水平越低。高學歷的母親不僅有能力分擔子女教育成本[28]，而且還能通過婚姻選擇為子女創造更好的條件，即高學歷的母親會選擇學歷較高的配偶，從而使得家庭環境更有利于子女獲得高層次的教育[29]。這是因為：一方面，高學歷母親通過婚姻選擇提高了家庭收入狀況和家庭文化資本[30]；另一方面，通過控制子女數量，保證每個子女獲得足夠的家庭資源以促進其學業[31]。從已有文獻來看，國內關于教育人力資本代際傳遞路徑的研究較少，而且其考慮的因素相較于國外研究來說不夠全面與深入。此外，少有國內外學者將社會經濟地位納入考慮。

基于此，本文提出如下假設：

假設1：父輩教育人力資本積極影響子代教育人力資本。

（二）家庭社會經濟地位對子代教育人力資本的影響

家庭社會經濟地位的差異會導致子女教育人力資本積累的差異。李忠路等[32]提出擁有高社會經濟地位的家庭有能力為子女提供更加優質的教育機會。王禎梅[33]認為家庭社會地位的差異使得子女能夠獲取的資源類型和程度不同，這最終影響了子女的學歷。

具體而言，家庭社會經濟地位差異對子女人力資本的影響主要可歸納為經濟地位和社會地位對子女的影響。在經濟方面，家庭收入會影響父母對子女的教育投資，從而影響子女教育人力資本的積累。趙穎[34]發現父母下崗引起的家庭經濟資源的減少會導致子女教育人力資本的下降。龔繼紅等[35]認為家庭收入在3000元以上時，家庭收入會對父母教育投資決策產生顯著影響。文大稷等[36]認為家庭收入會限制教育投資的意愿和規模，低收入家庭會減少家庭教育投資，這會影響其下一代的教育獲得。Davis-Kean[37]以美國學生為樣本分析發現，家庭收入首先對父母的教育期望產生影響，進而影響父母的教育行為，使其愿意為子女教育進行投資，例如購買書籍等，最終對子女的學業表現產生影響。

此外，父母不同的社會階層對子女教育人力資本積累的影響也不同。謝作栩等[38]研究發現，處于農民和失業階層的父母其子女受教育程度比同齡人低。Marjoribanks 等[39]認為和經濟資源相比，父母的社會資源可能在子女教育獲得中發揮更大的作用。趙延東等[40]認為父母社會資源尤其是人脈資源能為其子女的教育獲得提供一定優勢，為子女獲得更高的教育創造良好的條件。

社會經濟地位指數最早由Duncan 提出。Duncan[41]提出通過自評的社會經濟地位與個人受教育程度、職業類型、收入進行多元回歸，將系數作為權重再次計算社會經濟地位指數。這一思路被國內外學者廣泛運用。Robert 等[42]使用一個家庭中家庭地位高的人的職業地位、受教育程度和收入衡量家庭社會經濟地位。齊良書等[43]根據受教育程度和職業進行分組，分別進行回歸來考察社會經濟地位對居民健康的影響。李培林等[44]則用職業類型代表社會地位，個人收入代表經濟地位。

然而，隨著計量學科的不斷發展和新計量方法的產生，不少學者認為Duncan通過自評獲得的社會經濟地位得分主觀性太強，會引起較大的偏誤。同時，有學者提出家庭社會經濟地位和衡量不應只局限于收入、職業和受教育程度，研究者應根據研究的主題選擇合適的度量變量[45]。吳延科等[46]提出由于數據搜集的困難，尤其是父母收入數據難以獲得，可利用兒童在14 歲時對其社會經濟地位的評價進行替代。Sewell 等[5]將家庭財富和家庭能夠給予子女接受高等教育的資金支持納入模型。Hollingshead[47]則加入婚姻狀況來衡量家庭社會地位。

從現有研究可以看出，家庭社會經濟地位和父母個人的社會經濟地位聯系緊密，而且大部分學者認可收入、職業類型和受教育程度對社會經濟地位的重要影響。但本文認為教育程度本身作為一項人力資本，會對收入和職業類型產生影響，故本文在后續研究中將教育這項人力資本獨立出來。

基于此，本文提出如下假設：

假設2：家庭社會經濟地位在父輩教育人力資本到子代教育人力資本的代際傳遞中起中介作用。

三、指標選取與模型設定

（一）數據來源與整理

本文使用美國北卡羅來納大學人口研究中心與中國疾病與預防控制中心合作設計并加以實施的“中國健康與營養調查”（CHNS）數據，并利用1989—2015年間的共計10 次調查數據分析代際教育人力資本傳遞。合并所有與研究相關的數據表，得到180705個數據樣本，刪除缺失值后得到174226個樣本。

本文對子女與父母數據進行代際匹配以進行后續研究。為減弱年齡對于子女教育人力資本的限制，對于年齡大于21歲的被調查者只選取其首次達到最高受教育程度所屬的調查年份的相關信息。經過篩選后，共得到30008個樣本數據。在此基礎上，根據被調查者對“與戶主關系”這一調查問題的回答，為30008個樣本數據匹配其父母信息。

由于家庭戶主會發生變化，為盡可能匹配父母與子女信息，本文將代際匹配分為三類：一是戶主與其父母的匹配；二是戶主及配偶與其子女的匹配；三是家庭中兒子（女兒）和兒媳（女婿）與家庭中孫子、孫女的匹配。在此思路下，共得到5841個具備父母雙方信息的有效樣本。

（二）變量選取

1.因變量

子女教育人力資本：本文采用子女受教育程度進行衡量，具體選取受正規教育年限，主要根據被調查者對“您受正規教育年限”這一問題的回答反映子女教育人力資本的大小。

本文采用移動平均法和替代法填補缺失值，即如果被調查者前兩次調查的受教育程度相同且其第三次調查的受教育程度缺失，則用前兩次的調查結果來填補。

2.自變量

父母教育人力資本：本文主要以家庭為單位進行考察，選取父母中受正規教育年限較高的一方代表父輩教育人力資本。

家庭社會經濟地位：本文根據中國的實際情況并結合問卷調查，將父母的職業、父母所在單位的性質和家庭收入納入對于家庭社會經濟地位的衡量。使用主成分分析法衡量各因子比重，并據此計算得出家庭社會經濟地位變量。本文借鑒陸學藝[48]的分析，將問卷中父母職業分為5 個層級。然后參考李春玲[49]的研究，對父母職業進行重新賦值，使其數值等距分布在0—100之間。此外，對父母所在單位性質進行了重新賦值，分值為1—8。

本文主要使用父母職業、所在單位性質以及父母收入進行主成分分析?？紤]到年份影響，以2000年為分界線，對2000年之前的2478 個樣本數據和2000年之后的3286 個樣本數據分別進行主成分分析。同時控制年齡對最高受教育程度的影響，只選取年齡大于21 歲的樣本，約占總樣本的60%。首先，經過檢驗發現兩組樣本kmo 值分別為0.70 和0.68，且均通過巴特利特（Bartlett）球形檢驗，較為適合使用主成分分析法進行分析。其次，選取特征值大于1 且累計貢獻率在60%的主成分1 和主成分2進行分析。最后，通過分析主成分載荷矩陣判斷各原始變量與主成分的相關關系。描述各主成分的含義結果如表1和表2所示。

表2 2000年之后樣本主成分載荷矩陣

根據主成分載荷矩陣可以看出，2000年之前，父母職業和父母單位性質對主成分1 貢獻較多，而父母收入則對主成分2 貢獻較大。2000年之后，父母職業對主成分1 貢獻較大，父母單位性質對主成分2 貢獻較多。同時，2000年之前父母職業與父母收入對主成分2貢獻方向相反。這可能是由于20世紀末，我國工資較高的行業主要為資源型行業，而類似老師、教授等擁有較高社會地位的職業工資相對較低，從而導致負向關系的出現。同時，根據光明日報2012年的就業狀況分析，當年大多數應屆畢業生選擇國企而放棄工資待遇較高的外企或者私企，可以看出中國對國企認可度較高。通過以上分析可以認為，兩個主成分分別代表家庭的經濟資源與社會資源。

本文借鑒任春榮[50]的方法，當有兩個主成分特征值大于1時，利用主成分載荷作為權重，與各因子得分相乘，而后除以第一個主成分的特征值，最終計算出家庭社會經濟地位的數值。兩組樣本的因子得分如表3和表4所示。

表3 2000年之前主成分得分

表4 2000年之后主成分得分

3.控制變量

控制變量主要包括：子女性別；父母年齡；戶籍，即家庭戶口是城市還是農村；民族，即被調查者是否為少數民族；家庭所在地區，本文將被調查者家庭所在地區歸為東中西部地區，構造三個虛擬變量。此外，構造年份的虛擬變量，如果調查年份在2000年之前，則為0；在2000年之后，則為1。樣本描述性統計見表5。

表5 樣本描述性統計

（三）模型的設定與假設

本文主要基于教育人力資本存在代際傳遞且家庭社會經濟地位在教育人力資本代際傳遞中發揮一定作用的假設。

本文建立的模型類似于Becker等[11]提出的人力資本的流動性模型，并綜合前人在家庭社會經濟地位對子女人力資本影響方面的研究成果對模型進行調整，建立以下模型：

式（1）中，e表示教育人力資本，下標s和f分別表示子女和父母。es表示子女教育人力資本，ef表示父母教育人力資本。ses 表示家庭社會經濟地位。X表示一系列控制變量。γ0表示常數項，ε表示殘差項。

父母教育人力資本差異會導致家庭社會經濟地位的差異，本文通過建立以下模型來表示這種關系：

將式（2）代入式（1）可推導出下式：

式（3）中，γ1+γ2β1表示父母教育人力資本對子女教育人力資本總量影響；γ1表示父母教育人力資本對子女教育人力資本的直接影響；γ2β1表示父母教育人力資本對子女教育人力資本的間接影響。

四、實證分析

（一）相關性分析

從表6可以看出，子女教育人力資本、父母教育人力資本和家庭社會經濟地位存在一定的相關性且為正向相關，尤其是父母教育人力資本和子女教育人力資本相關性較高。

表6 相關系數矩陣

（二）中介效應檢驗與分析

本文參考溫忠麟等[51]的研究方法。首先，對子女教育人力資本和父母教育人力資本進行回歸分析（模型1），發現父母教育人力資本對子女教育人力資本產生顯著影響；其次，以家庭社會經濟地位為因變量，以父母教育人力資本為自變量進行多元回歸（模型2），發現父母教育人力資本對家庭社會經濟地位產生顯著正向影響；最后，將家庭社會經濟地位和父母教育人力資本加入模型，得到模型3。

從表7 可以看出，父母教育人力資本和家庭社會經濟地位對子女教育人力資本產生顯著影響。對比模型1和模型3可以發現，在加入家庭社會經濟地位前后，父母教育人力資本對子女教育人力資本的回歸系數有一定程度的下降，但回歸系數仍顯著。根據Sobel檢驗方法，說明家庭社會經濟地位在教育人力資本的代際傳遞中扮演了中介變量的角色，即父母教育人力資本會通過影響家庭社會經濟地位對子女教育人力資本產生間接影響。

表7 多元回歸分析

此外，根據回歸系數可以進一步計算出父母教育人力資本對子女教育人力資本的直接效應為0.171，間接效應為0.085（4.255×0.02≈0.085），故間接效應約占總效應的33.2%?？梢岳斫鉃?，在教育人力資本的代際傳遞中，有33.2%的子女教育人力資本的差異由父母教育人力資本引起的家庭社會經濟地位的差異所解釋，而66.8%主要由父母教育人力資本直接對子女教育人力資本產生的影響所解釋。

（三）穩健性檢驗

本部分主要利用Efron 等[52]提出的Bootstrap 方法，采用重復抽樣的方法再次對家庭社會經濟地位在教育人力資本代際傳遞中的地位進行驗證。經過重復抽樣得到6000個樣本，對這6000個樣本進行回歸，得到結果如表8所示。

表8 直接與間接效應分析

根據重復抽樣后的回歸結果可以看出，直接效應為0.171，與前文檢驗后得出的結果一致。對于間接效應來說，父母教育人力資本對子女教育人力資本通過家庭社會經濟地位產生影響的回歸系數為0.085，雖然與前文檢驗不一致，但檢驗結果也落在Bootstrap 檢驗結果中的95%置信區間內。同時，直接效應與間接效應的置信區間均不包括0 值，這說明中介效應是存在的。

五、結論

本文首先通過對教育人力資本代際傳遞、家庭社會經濟地位對子女教育人力資本獲得及家庭社會經濟地位衡量方法進行文獻梳理，提出理論模型。并在此基礎上，利用主成分分析法對家庭社會經濟地位指標進行衡量，然后對家庭社會經濟地位在代際傳遞中的作用進行回歸。

利用兩種檢驗方法得出相似結論：即父母教育人力資本對子女教育人力資本的獲得具有顯著的積極作用；父母教育人力資本的上升會提高其經濟與社會資源的獲得能力即提高其家庭社會經濟地位，進而促進其子女的教育人力資本的獲得。具體來說，家庭社會經濟地位在教育人力資本代際傳遞中發揮了中介作用，父母教育人力資本通過家庭社會經濟地位對子女教育資本產生的影響占總影響的33%左右。同時，在教育人力資本代際傳遞中，父母教育人力資本對子女教育人力資本的直接影響較大，可以認為父母通過基因傳遞等對子女教育人力資本的獲得所產生的直接影響較大。

綜上所述，本文從家庭社會經濟地位這一視角分析教育人力資本代際傳遞的影響，認為家庭社會經濟地位對教育人力資本代際傳遞有積極影響，后天環境尤其是家庭經濟資源即家庭收入對彌補子女教育人力資本先天不足具有一定貢獻，家庭收入的提高有利于縮小子女人力資本的差距。同時，父母教育人力資本對子女教育人力資本獲得的直接影響較大，約占總效應的60%?；诖耍龠M中國教育機會的公平獲得，不僅有利于提高我國國民的人力資本，而且有利于我國人力資本的持續增長與積累。同時，促進收入公平，縮小收入差距以縮小家庭社會經濟地位的差異，對我國教育人力資本的提高與積累也有不可忽視的作用?！?/p>