高等教育緩解流動人口相對貧困的作用研究

摘 要：在后扶貧時代，流動人口的相對貧困將是城市貧困發生的主要來源。基于2018年中國家庭追蹤調查數據，對我國流動人口相對貧困的現狀及高等教育緩解相對貧困的作用進行分析發現：（1）相對貧困問題在流動人口中覆蓋范圍較廣，該群體的醫療、工傷保險以及工會加入等權益缺失嚴重。（2）接受高等教育能夠有效降低流動人口陷入相對貧困的概率，且其減貧成效存在顯著的背景差異，即對已婚群體的影響大于未婚群體，對老生代群體的影響大于新生代群體，對流入東部、中部就業的群體的影響大于流入西部的群體。（3）高等教育主要通過提升流動人口的社會資本和信息能力來緩解流動人口的相對貧困。為此，政府要進一步完善社會保障體系、優化流動人口的教育培訓、重構流動人口社會融合制度、提升流動人口信息能力。

關鍵詞：高等教育；流動人口；相對貧困；社會資本；信息能力

一、問題的提出

中國流動人口規模的增長自上世紀90年代開始明顯提速，到2021年度第七次人口普查數據公布之際已達3.76億人。大量的流動人口為城市發展壯大提供了充足的勞動力資源，且在各行各業都占有相當比例，這一群體因而得到了廣泛關注，其貧困問題也逐漸暴露于人們視野之中。但相對于農村貧困，學界對中國流動人口貧困問題的研究仍處于起步階段，在我國脫貧攻堅戰役完美收官、絕對貧困得以徹底消除后，流動人口的相對貧困問題進一步顯現。教育作為中國特色減貧道路上的根本之策，在緩解流動人口相對貧困上起著重要作用。其中，高等教育以其人才資源、科研成果、學科優勢、信息聚集能力、教學資源等方面的優勢對我國經濟建設起到了重要帶動作用，在教育扶貧攻堅戰中具有重要意義。[1]教育部2021年數據顯示，自2012年以來，我國累計514萬建檔立卡貧困生接受了高等教育，促進了貧困人口的向上流動。

目前，學界對于高等教育緩解流動人口相對貧困的作用還鮮有研究，現有文獻對相對貧困問題的討論傾向于從宏觀層面去思考，大多沒有明確區分不同的對象群體，部分研究關注的重點也主要集中在環境資源貧瘠的地區或者聚焦于農村貧困家庭，對常年未居住在戶籍地的流動人口關注較少。基于此，本文將重點研究并探討高等教育緩解流動人口相對貧困的成效及其作用機制，以期更加全面呈現后扶貧時代流動人口相對貧困的現狀并挖掘切適性強的流動人口教育扶貧策略。

二、文獻綜述

（一）流動人口相對貧困研究現狀

在過去20年里，中國經濟發展持續呈中高速增長勢頭，勞動力的工資水平在持續增長，流動人口群體與城鎮居民之間平均收入水平的差距也不斷縮小，這使得流動人口的貧困問題被嚴重忽略。[2]事實上，流動人口內部存在嚴重分化，部分高收入成員的生活水平遠高于城鎮人口，而多數流動人口會在不同程度、維度上面臨窘境。根據戶籍地與居住地兩個維度的雙向流動，流動人口可劃分為鄉—城、城—城、鄉—鄉、城—鄉四個類型。其中，鄉—城流動人口規模最大，占比達到流動人口總數的六成以上。[3]國外一些研究認為，出于改善條件以及分散風險的考慮，經濟收入不樂觀的農戶們會做出由農村向城市遷移的決策[4]，入城后流動人口通過向家鄉匯款、傳播信息技術等方式，改善了農村人口的經濟狀況及生活條件。然而這些鄉—城流動人口自身的生活品質真的得到提升了嗎？研究顯示，他們才是最容易陷入貧困的群體，往往既無法享受農村戶籍的福利供給，又無法獲得城市的社會保障。其一面負擔著流入地家庭成員的生計，一面要擔憂留守地家庭成員的生存。其身體離開了鄉村，而雙腳未能安穩落地，在物質條件、權益保障、能力資源等方面較城市人口存在明顯差距。[5]他們的貧困早已不是維持生存需要的絕對貧困，而是呈現出“結構貧困”“缺口貧困”“流動貧困”等特點的相對貧困[6]。

（二）高等教育的減貧成效研究

大多數學者認為教育對貧困的緩解具有顯著作用，而高等教育作為教育的最高層級，應是可持續減貧的關鍵。謝君君、覃紅霞等學者指出，比經濟貧困更深層的貧困是教育的缺失，中國的高等教育在啟智益民、扶貧濟困上發揮了巨大的助推效應。[7][8]李曉嘉曾基于全國25個省、市、自治區的農戶家庭進行實證研究，發現教育年限的增加對絕對貧困群體的促進作用極其微小，而對相對貧困群體的收入增加影響顯著。[9]蔡文伯等學者對西部地區11個省份的高等教育減貧效應進行了跨年度分析，認為高等教育對緩解相對貧困具有積極的促進作用，且相鄰省份間高等教育投入力度的增加會對彼此產生正向影響。[10]陳純槿等學者從區域差異的角度探討了教育緩解流動人口相對貧困的效用，發現高等教育對緩解各城市群流動人口相對貧困均有顯著的正向效應，但在流動人口集聚度極高的京津冀城市群，其效果更為明顯。[11]在肯定高等教育扶貧成效的基礎之上，姚松等人提出緩解相對貧困應成為我國的常態化機制，要在政府主導的大方向下引入社會組織的力量，形成“公”與“私”相向而行的新合力。[12]

但也有相當一部分學者認為教育對消除貧困并沒有顯著影響。如牛津大學的蒂爾（Teal）曾就教育對促進消費和緩解貧困的作用在加納進行了四次調查，發現除了男性工薪階層，其他人的收入并未因教育而發生顯著增長。[13]又如韋奇伍德（Wedgwood）根據坦桑尼亞的教育與經濟狀況進行實證研究后表示，除非教育質量與教育公平得到可靠保障，否則僅靠提高適齡者受教育年限不足以消除農村貧困。[14]總之，高等教育減貧的成效或存在擴大化的可能，其對于經濟建設所發揮的作用也不應被忽視，新時代的高等教育緩解相對貧困的成效有待進一步探究。

（三）高等教育緩解相對貧困的作用機制研究

有學者對教育的減貧機理進行了概括性論述，認為教育是通過投資和賦能的方式，提高人口發展的能力，促進其資本積累，進而形成減貧的長效機制。[15]目前，關于教育尤其是高等教育緩解相對貧困的中介機制的研究主要涉及物質資本、社會資本、信息能力三個方面。

1.物質資本

西方經濟學家在研究經濟增長與扶貧減貧的關系時，發現了教育在物質資源分配與經濟增長中所扮演的重要角色。先是馬爾薩斯的“人口理論”與“土地報酬遞減理論”告訴人們，人口增長與經濟發展之間的負反饋機制以及人口增速大于物質資源增速的致貧風險。[16]而后瑞典經濟學家繆爾達爾的循環積累因果論指出，在動態的社會過程中，各因素之間存在回流和擴散兩種經濟效應，資金與勞動力的流動對經濟發展將產生巨大的影響。兩位經濟學家的觀點存在一個共性，均強調了資本投入對經濟增長的促進，進而有助于緩解貧困。

國內的教育扶貧思想是對西方反貧困理論以及中國扶貧實踐的整合與總結。早在1988年，姜德華等人就對我國貧困地區進行了類型上的劃分，認為基礎設施落后以及資源匱乏是貧困群眾溫飽問題難以解決的原因，指出了加強智力開發、改善文化科技條件才是從根本上治窮的長遠大計。[17]傳統的資源視角認為，物質資本的匱乏是貧困長期存在的重要原因，關乎個體是否擁有抵御外界風險的能力[18]，因此我國的扶貧工作經常注重經濟扶貧，這種方式有效但并不長效。在貧困治理經驗的探索中，學者們提出，中國的貧困問題是物質貧困與精神貧困交織而成的[19]，欲提升物質資本使其安居樂業，必先豐富其精神、增強其動力[20]，如此一來，加大教育尤其是高等教育的投入，便是首要選擇。賈瑋等學者基于多重中介效應模型探究了教育對農村家庭相對貧困的作用機制，結論表示，在非極端貧困的情況下，物質資本架起了教育與相對貧困的橋梁，家庭人均受教育水平越高，其收入水平越高，陷入貧困的概率就越低。[21]段義德、郭叢斌對高等教育阻斷農村相對貧困的代際傳遞進行探討，發現高等教育可顯著促進農村相對貧困家庭子代非農就業進而提升相對收入，相對貧困代際傳遞的概率也會隨之降低。[22]

2.社會資本

“人情社會”這一詞在我國常被提及，社會資本作為個體或團體之間的關聯，與眾多資源的分配捆綁在一起，是拉大收入差距的重要因素[23]，關系著流動人口能否融入社會、獲得更多機會，同時也會影響到人們面對重大風險的抵御能力。余應鴻等學者指出，相對貧困的本質是社會排斥，具體表現為貧困人口“無權”融入主流社會。接受教育尤其是高等教育，能夠使相對貧困人口獲得良好的“學緣”關系、“業緣”關系，最后匹配到勢均力敵的“婚緣”關系，層層遞進，相對貧困人口得以逐漸脫離貧困。[24]此外，高等教育作為一種重要的社會資源，與社會分層有著密切關系[25]，接受高等教育有助于擴展社會網絡、積累社會資本，因而緩解相對貧困的觀點獲得了許多學者的支持。例如，孫春柳等學者認為，高等教育對于社會分層與流動的作用在改革開放后愈加明顯，逐漸成為低收入群體獲得職業機會與財富的決定性因素。[26]美國人類學家劉易斯（Lewis）指出，貧困表現為一種自我維持的亞文化體系，使得窮人與其他人在社會參與、生活方式、文化觀念等方面相對隔離。[27]而高等教育能通過提升社會資本來解蔽個人的局限性，利用社會網絡實現互惠與共享。[28]這些觀點無一不與社會資本所重視的社會互動形成了天然的內在聯系，因社會互動所蘊含的顯性資源與隱性資源為人們提供了創收的機會，高等教育、社會資本與貧困之間的橋梁也自然搭建而成。

3.信息能力

“信息能力”一詞最早源于1974年，由美國信息工業協會的會長保羅·澤考斯基（Paul Zurkowski）首次提出，后逐漸發展為人們通過學習，獲取信息、判斷信息、利用信息，并將信息資源與現有生計結合，以增強自身發展水平的能力。[29]信息能力強的人更容易將資源與機會為己所用，進而發展自身、創造財富。而信息能力低的人會與外部形成狹隘的信息邊界，久而久之，產生“井口效應”[30]，無法將龐大的社會信息資源庫為己所用。學者張艷婷對我國豫東地區進行調研后指出，信息能力與個人、地區以及國家的發展都密不可分，欠發達地區農民的信息獲取鏈薄弱，信息來源主要依賴電視與人際傳播，時效性與準確性都不高，這類群體并非沒有能力購買電腦，而是不會使用。[31]目前，信息能力不足已經成為我國減貧事業道路上的一大障礙，也日趨成為引致相對貧困的重要因素。大多數研究者認為提高人們信息能力的有效方式是培訓和教育[32]，并呼吁政府與高校豐富數字素養培訓資源，提高勞動者的信息能力，彌補現存的數字鴻溝問題，進而提升勞動者的就業質量與生活境況。[33]此外，信息能力的提升也被認為是促進貧困青年就業、提供殘障人士改善生活機會、幫助貧困婦女創業的重要途徑。[34]

綜上，學術界圍繞著教育減貧進行了多方面研究，高等教育與貧困人口的關系也得到越來越多的探討與分析，然而已有研究對那些看得見城市，卻進不去、住不下、落不了、融不進的流動人口的關注還遠不夠，實證分析亦不足。此外，學界現有研究對于相對貧困的識別多采用單一指標法或收入比例法，缺乏對相對貧困的標準的多維測度。基于上述梳理與分析，本文將重點探討以下問題：高等教育究竟能否緩解流動人口的相對貧困？如果能，在哪些背景的人群中作用成效更為顯著？同時，高等教育是通過何種機制來緩解流動人口的相對貧困狀況？上述提及的物質資本、社會資本、信息能力能夠搭建起高等教育緩解流動人口相對貧困的中介橋梁嗎？

三、研究設計

（一）數據來源與測度方法

1.數據來源

本文數據來源于2018年中國家庭追蹤調查（China Family Panel studies，CFPS），該調查共覆蓋我國31個省/市/自治區，內容主要涉及了中國社會經濟、文化教育和人口發展等諸多主題。本文將2018年調查數據中的家庭成員關系問卷庫、個人問卷庫以及家庭經濟問卷庫進行跨庫鏈接，并采用以下方式進行數據匹配：（1）在家庭成員關系庫中識別出離家原因為“外出打工”且打工地為非本區縣的離家者；（2）在個人庫中識別出個人戶口所在地與調查時居住地不在同一區縣的成員；（3）在家庭經濟庫中識別出打工名單上打工地為“非本區縣”的成員。基于研究主題的特性，本文側重關注處于勞動年齡范圍內的人口，所選取研究對象的年齡保留在16-60歲。將三個數據庫中識別出的流動人口合并，對數據進行清洗和處理后，成功匹配出2249位流動人口。

2.多維相對貧困測度方法

本文借鑒阿爾基爾（Alkire）和福斯特（Foster）提出的多維貧困測度方法[35]（簡稱 A-F法）來識別流動人口的多維相對貧困，通過兩個臨界值對貧困個體進行識別：第一個臨界值用以判斷個體是否在各維度遭受剝奪，第二個臨界值用以判定個體是否處于多維貧困。測度方法簡述如下：

第一，判定指標剝奪。設研究中被測樣本的容量為N，衡量多維貧困的指標數目為M（M≥2），則整個樣本可視為一個N×M的矩陣。令該矩陣為Y，yij代表樣本個體i在j指標上的取值（1≤i≤N，1≤j≤M）。每個維度指標上會設定相應的臨界值，將樣本個體在每個維度上的取值與臨界值進行比較，如果低于臨界值，則判定個體在該指標上是被剝奪的。更直觀地，我們設1×M的向量 z=（ z1，z2，…，zM ）代表M個指標的剝奪臨界值，如果yijlt;zj，則代表被測量對象i在指標j是貧困的[36]。用gij代表第i個樣本在第j個貧困指標上的得分，賦值為1表示陷入貧困，否則為0，即：

（二）流動人口相對貧困指標體系構建

相對貧困的衡量需要考慮到研究對象生活的實際情況，從多個維度進行考察，因此其指標體系是多樣化的，學術界沒有統一的標準。本文參考阿馬蒂亞·森在《以自由看待發展》一書中提出的五種可行能力[37]以及國內學者們在構建多維貧困指標時考慮的因素[38][39]，選取了經濟、社會發展、生活條件以及權益保障四個維度，對流動人口的相對貧困進行識別。經濟維度選擇收入水平作為衡量指標，社會發展維度包括健康狀況、教育水平和移動上網，生活條件包括做飯燃料、飲用水和家用電，權益保障包括醫療保險、工傷保險和工會加入。借鑒國內外多維貧困研究慣例，本文對上述四個維度賦予等權重，具體說明詳見表1。最后，根據指標體系及相應權重，計算出流動人口的相對貧困剝奪分值ci，并總結前人方法[40]，將分值ci≥1/3的流動人口定義為相對貧困，陷入相對貧困賦值為1，否則為0。

（三）變量選取

1.被解釋變量

本文的被解釋變量為流動人口個體是否陷入相對貧困狀態（相對貧困=1，非相對貧困=0），屬于二分變量。

2.解釋變量

本文的解釋變量為流動人口個體是否接受高等教育。設高中及以下學歷為0，即未接受高等教育；設專科/本科及以上學歷為1。

3.中介變量

根據流動人口群體特征，本文選取物質資本、社會資本、信息能力作為中介變量進行檢驗。參考楊文等人的做法，采用“全部經營總資產”來衡量流動人口所擁有的物質資本[41]。此外，“人情禮金”是中國人用以維護社會網絡和人際交往的重要方式，能夠較好地衡量社會資本。[42]為減少測量尺度的影響，本文對CFPS數據中的“全部經營總資產”以及“人情禮支出”作加一取對數的處理。信息能力選取CFPS數據中“根據個人實際情況，判斷使用互聯網作為信息渠道的重要程度”的1-5級評分，用以衡量流動人口個體依靠互聯網渠道獲取信息以謀求更好發展的能力。

4.控制變量

本文的控制變量包括流動人口的個人特征、家庭情況以及地區差異。個人特征包括年齡、性別、婚姻狀態、主要語言和智力水平。主要語言可根據CFPS數據中受訪者“訪問使用的主要語言”來判斷，普通話設為1，方言設為0。智力水平采用CFPS數據中受訪者“智力水平”的1-7級評分來衡量[43]。家庭情況采用家庭成員人數。地區差異根據CFPS省國標碼，將各省份定義為東部沿海地區、中部內陸地區和西部偏遠地區，并以東部地區為參照。

（四）模型構建

本文的被解釋變量——流動人口是否陷入相對貧困狀態為0-1的二分變量，因此選擇經典的二元Logit模型進行基準回歸分析；在中介效應的研究中，巴倫（Baron）和肯尼（Kenny）[44]的逐步回歸法和索貝爾檢驗法（Sobel test）都得到了廣泛應用[45]，但二者均在數據處理上存在一定缺陷。仿真研究表明，bootstrapping是測試中介效應的一種更加有效和強大的方法[46]，它沒有對數據分布形態作出要求，因而避開了Sobel檢驗所面臨的缺陷。該方法適用于任何中介變量模型的間接效果檢驗，無論X和Y之間的路徑有多復雜，都可以進行準確估計。參考上述研究，本文擬采用bootstrapping方法進行中介效應檢驗，并按圖1構建中介模型。

Y（Proverty） = b0 + b1M1 + b2M2+b3M3+ cdashX（hedu）（6）

M1 = a01 + a1X（hedu）（7）

M2 = a02 + a2X（hedu）（8）

M3 = a03 + a3X（hedu）（9）

Y（Proverty）= （b0 + a01b1 + a02b2+ a03b3 ） + （a1b1 + a2b2+ a3b3 + cdash ）X（10）

其中，M1、M2、M3代表高等教育影響流動人口相對貧困的三個中介變量，公式（6）代表高等教育對流動人口相對貧困影響的總效應，公式（7）、公式（8）、公式（9）代表高等教育對三個中介變量的影響。將上述三個公式轉化為公式（10）可以得知，a1b1、a2b2、a3b3即為三條路徑的間接效應，cdash為直接效應。

四、高等教育對流動人口相對貧困的實證分析

（一）流動人口相對貧困概況分析

為從整體了解流動人口各指標的相對貧困發生狀況，可根據指標體系計算出單維貧困發生率、多維貧困發生率、多維相對貧困指數以及各指標對流動人口多維相對貧困指數的貢獻度。

1.流動人口單維貧困發生率

在不考慮貧困臨界值的情況下，各變量取值為1代表樣本個體在該指標上陷入相對貧困，取值為0代表非貧困。因此，各指標的均值即代表其單維相對貧困發生率。由圖1可見，在10個指標中，“飲用水”的貧困發生率最低，為1.05%，“工會加入”的貧困發生率最高，為44.33%。

2.流動人口多維貧困指數及各指標對多維相對貧困指數的貢獻度

當多維相對貧困臨界值=1/3時，流動人口多維相對貧困發生率H=45.91%，多維相對貧困指數M0=21.47%，單維貧困發生率及各指標貢獻度見圖2。

由圖2可見，根據流動人口單維貧困發生率及指標權重計算出的各指標貢獻度存在著明顯的差異。除了權重占比較大的指標“收入水平”達到最高貢獻度22.98%，其次就是“工會加入”“醫療保險”和“工傷保險”，三者均達到16.8%以上，即權益保障維度對多維貧困指數的貢獻度遠高于其他維度，在流動人口群體中被剝奪得最為普遍。

貢獻率最低的指標則是“飲用水”（0.41%），其次是“家用電”（0.57%）和“健康狀況”（7.88%），其中有兩個指標屬于生活條件維度，可見流動人口整體在該維度被剝奪程度較輕，受其影響作用最小。

（二）基準分析

在基準分析之前，本研究采用collin檢驗法，通過方差膨脹因子和容忍度來對多重共線性問題進行評估。得出各變量的VIF值均在1.020-1.270的范圍之間，接近于1且遠低于3.300的標準，同時，容忍度值均介于0.789-0.982之間，接近于1且遠高于0.100的標準[47]。因此，本研究基本上不存在多重共線性問題。

本文進而探究高等教育能否有效緩解流動人口相對貧困，采用二元Logit模型進行計量，回歸結果如表2所示。

其中，當模型（1）只包含控制變量時，年齡、婚姻、主要語言、智力水平、家庭成員人數、西部偏遠地區六個變量的回歸系數均在1%的水平上顯著，中部內陸地區的回歸系數在5%的水平上顯著，性別的回歸系數并不顯著；在保持控制變量不變的前提下，研究將是否接受高等教育這一變量納入模型。模型（2）顯示，是否接受高等教育對于流動人口相對貧困狀況在1%的水平上具有顯著的負向影響。此外，在加入自變量后，模型的R2變化顯著，這更加印證了高等教育能夠有效緩解流動人口相對貧困的結論。

（三）內生性檢驗

內生性問題主要源于遺漏變量以及互為因果。由于現實因素復雜多變，影響流動人口相對貧困的變量有很多，因此出現遺漏變量的問題幾乎不可避免。此外，要考慮解釋變量“是否接受高等教育”與被解釋變量“是否相對貧困”之間可能存在互為因果的關系。即接受高等教育可能緩解流動人口的相對貧困，流動人口的相對貧困情況的緩解也可能反過來促進流動人口去追求更高層次的教育。解決上述問題最常見且應用最廣泛的方法是工具變量法，由于本文因變量是二分變量，因此參考二值選擇模型的“工具變量IVProbit”兩步法進行內生性檢驗[48]。

工具變量的選擇需要滿足幾個標準：第一，工具變量與解釋變量高度相關（相關性）；第二，工具變量與擾動項不相關，只能通過影響解釋變量來影響流動人口是否相對貧困（外生性）。據常理推斷，“家庭藏書量”和“父親受教育水平”與流動人口接受高等教育應當具有正相關關系，因此，本文選擇上述兩個工具變量，并進行弱工具變量檢驗考察其有效性。由于本文的內生解釋變量只有一個，因此還需要進行過度識別檢驗。

表3提供了對外生性原假設“H0：內生變量為外生”的Wald檢驗結果，其 p 值為0.004，故可在1%的水平上認為“是否接受高等教育”為內生解釋變量。將表2中Logit（2）估計結果與表3中第二階段估計結果對比，可發現采用工具變量法所得出的結果顯著異于基準回歸結果，但二者均在1%的水平上顯著，說明工具變量可在一定程度上解決內生性問題帶來的影響，且高等教育對流動人口相對貧困的負向作用被低估。因此，高等教育能夠有效緩解流動人口相對貧困的結論仍然成立。

過度識別檢驗結果中的p值為0.401，大于0.05，因此不拒絕原假設“H0：所有工具變量均為外生”，說明本文所選的兩個工具變量都是外生變量。

表4結果顯示，CLR、K-J、AR、Wald的p值均在1%水平上顯著，應拒絕原假設“H0：內生變量與工具變量不相關”，證明本文所選擇的工具變量不是弱工具變量。

（四）異質性分析

為探析高等教育對不同背景流動人口群體相對貧困的影響是否顯著、是否存在異質性，本文將年齡、婚姻及地區差異進行分組回歸。按年齡可將流動人口劃分為兩個群體：1980年及之后出生的為新生代，賦值為1；1980年之前出生的為老生代，賦值為0。婚姻方面，將已婚且目前有配偶的流動人口劃為已婚一類，賦值為1；未婚、離異、喪偶等其他情況均劃為未婚一類，賦值為0；地區差異仍按東西中部分為三類。具體結果如下。

總體來看，高等教育緩解相對貧困的效果在不同年齡段、婚姻狀態及不同地區的流動人口中均顯著，但發揮作用存在明顯的不同。從年齡分組來看，高等教育對老生代流動人口相對貧困的影響更大。可能的解釋是，老一輩能夠接受高等教育的人少，社會緊缺人才、高學歷人才更容易脫穎而出，進入收入水平高的勞動力市場。而新生代時期社會人才數量增加迅速，競爭激烈，因此影響程度相對減弱。從婚姻視角來看，相較于未婚的流動人口，接受高等教育對已婚個體緩解相對貧困的作用更加明顯。隨著婚姻經濟理性認可度的提高，接受高等教育的人更有可能選擇同類配偶，婚后兩位高收入個體結合的概率增加，因此更容易獲得良好的生活水平。[49]

從地區差異的分組回歸結果來看，接受高等教育對流入地在東部沿海地區和中部內陸地區的流動人口相對貧困的影響均高于西部偏遠地區。可能的解釋是，城市規模能夠通過降低流動人口的失業可能性、提高收入滿意度，進而降低其陷入主觀相對貧困的概率。[50]根據2020年中國人口普查分縣資料，我國超大城市、特大城市以及I型大城市均分布在東部及中部地區，西部地區的城市規模總體排名靠后。

（五）高等教育緩解流動人口相對貧困的作用機制分析

由于二分類因變量中介效應模型的檢驗較為復雜，采用結構方程模型進行分析更具優勢[51]。因此本文選擇Mplus軟件進行中介效應分析，采用專為處理分類變量而設計的WLSMV估計方法，以減小測量誤差、獲得更準確的中介效應值。

本文基于CFPS數據庫對高等教育緩解流動人口相對貧困的作用機制進行實證檢驗后，具體相關路徑系數結果及中介效應檢驗結果如圖3。

表6結果顯示，高等教育—物質資本—是否相對貧困這條路徑的P值為0.286，使用bootstrap法檢驗得到的中介效應95%置信區間為[-0.005，0.020]，包含了0，說明物質資本并非高等教育緩解流動人口相對貧困的中介變量。圖3中是否接受高等教育→社會資本的路徑系數a2顯著為正，說明接受高等教育能夠促進流動人口社會資本的積累。社會資本→是否相對貧困的路徑系數b2顯著為負，說明社會資本的積累能夠緩解相對貧困。表6中高等教育—社會資本—是否相對貧困這條路徑的P值為0.018，間接效果在5%的水平上顯著，使用bootstrap法檢驗得到的中介效應95%置信區間為[-0.036，-0.006]，不包含0，與上述結果相對應，印證了在高等教育緩解流動人口相對貧困的機制中，社會資本起著中介作用。圖3中是否接受高等教育→信息能力的路徑系數a3顯著為正，說明接受高等教育能夠促進流動人口信息能力的提升。信息能力→是否相對貧困的路徑系數b3顯著為負，則說明信息能力的提升能夠緩解相對貧困。相應地，表6中高等教育—信息能力—是否相對貧困這條路徑的P值為0.000，間接效果在1%的水平上顯著，使用bootstrap法檢驗得到的中介效應95%置信區間為[-0.150，-0.082]，不包含0，即信息能力也被驗證為本模型的中介變量。因此，社會資本與信息能力為并行中介，且二者中介效應在1%的水平上存在顯著差異，后者高于前者0.095，即信息能力的中介效果更強。此外，二者表現為部分中介效應，中介效應占總效應的比值為13.0%。

五、研究結論與對策建議

（一）研究結論

本文采用2018年中國家庭追蹤調查數據庫，在A-F雙臨界值法的基礎上結合流動人口群體特征引入了流動人口多維相對貧困指標體系，對我國流動人口的相對貧困狀況以及高等教育緩解流動人口相對貧困的作用進行考察，得出如下結論。

第一，整體而言，相對貧困問題在流動人口中覆蓋范圍較廣。在判定剝奪分值為1/3的情況下，我國流動人口的多維相對貧困發生率達到了45.91%，多維貧困指數即平均剝奪份額為21.47%。從單維貧困發生率來看，雖然流動人口的水電燃料等生活條件基本得到滿足，但醫療、工傷保險以及工會加入等權益缺失嚴重。

第二，接受高等教育能夠有效緩解流動人口的相對貧困問題。相對于未接受高等教育的流動人口，接受高等教育的人陷入相對貧困的概率顯著降低。但對于不同背景的流動人口而言，其發揮的作用存在明顯差異。從年齡分組來看，高等教育對老生代流動人口相對貧困的影響程度更高；從婚姻視角來看，高等教育對已婚流動人口相對貧困的影響程度更高；從地區差異來看，高等教育對東部和中部地區流動人口相對貧困的影響程度更高。

第三，社會資本在高等教育緩解流動人口相對貧困的過程中發揮著顯著的中介效應。通過高等教育提升流動人口的社會資本、提升其社會參與力，對流動人口的減貧事業具有重要意義。

第四，信息能力在高等教育緩解流動人口相對貧困的過程中發揮著顯著的中介效應。高等教育能夠顯著提高流動人口的信息能力，促進其將信息資源與個人生計相結合，提升自我發展的能力，進而緩解其相對貧困。

（二）對策建議

首先，構建接續性強、覆蓋率廣、尊重意愿、因地制宜的流動人口社會保障體系。由于我國社會保障與公共資源長期以來與戶籍制度掛鉤，流動人口的參保率仍然存在很多問題，如制度碎片化、流入地參保率明顯低于流出地、異地銜接手續復雜等[52]。參保率的提升應當分群體、分層次解決：對于在流入地工作穩定性高的流動人口，政府應當加大稽查力度，做到應保盡保；對于收入低、工作穩定性差、參保意識薄弱的群體，醫保與勞保部門應增加教育宣傳力度，提升其參保意識，設置靈活的繳費年限、檔位規定，重點解決該群體的醫療保險與失業保險問題[53]；對于工作危險系數高、工作強度大的流動人口，應重點關注的是工傷保險的普及。制度碎片化與異地銜接困難的問題可在全國范圍內選出幾套先進模板流程，逐步在各大地區進行推廣，形成碎片化—板塊化—一體化的發展趨勢。根據流動人口群體的規模及工作特點，國家應盡快構建流動人口電子會籍信息庫，簡化異地會員轉接手續，以更好的權益保障體系助力流動人口的減貧事業。

其次，優化流動人口教育培訓，提升流動人口的學歷水平。對于流動人口而言，開設適用性強、實用性高、涉及行業多元的課程，真正擴大這一群體的受教育覆蓋率。對于未能接受高等教育，但具有高中文化程度的流動人口，成人高考是他們提升學歷的好機會。目前我國成人高考在高升專層次的考試內容設置更側重于理論知識的考查，與考生職業技能相關的分析測試題較少，并不符合成人教育培養在職勞動者的特色[54]，更加多元的招生錄取模式亟待被開發。考試內容應結合成人考生的職業性、技能性、業余性，參考各行業系統內人才選拔的標準與需求，幫助流動人口獲得通往切適性強的高質量高等教育的機會，充分發揮高等教育緩解流動人口相對貧困的積極作用。

再次，重構流動人口社會融合制度，拓寬流動人口社會參與空間，營造新老居民共建共享的良好社會氛圍。制度層面的因素是影響流動人口融入當地社會的關鍵點，其中位居首位的應當是戶籍制度。在長期的改革進程中，戶籍制度對流動人口限制已得到明顯削弱，但并未實現由負向影響到正向推動的跨越，真正公平的政治、教育、就業等民生權益應在制度層面得到體現，并最終被賦予到流動人口身上。此外，城鄉社區是流動人口工作地點之外的主要生活場所，在社區的日常事務管理、社會文化節的籌辦、社區入黨積極分子的吸納、志愿健身活動等各方面可以更大程度地提升外來流動人口的參與權，將流動人口的利益與流入地社區利益有機結合起來，使其真正融入當地社會，在社會參與中利用社會網絡共享互惠，驅動流動人口扶貧的長效發展。

最后，構建新型扶貧項目，以信息能力提升代替物質資源的填補。參考印度政府在基層組織中為貧困人群搭建信息中介平臺的做法[55]，我國政府可面向社會招標，在普通高等院校、職業技術院校、社區服務中心等場所設立信息能力培訓中心，為流動人口信息資源的需求以及信息能力的提升服務。政府可為培訓中心設立激勵機制，以保證此類機構形成服務群眾的長效動力。同時，此類平臺可成為所在高校、流動人口居住社區與用人單位溝通的橋梁，既幫助流動人口以及高等院校把握社會的需求，又能夠降低各單位搜尋人才的成本。此外，流動人口流出地的信息教育要從小抓起，貫通小學至大學，在不同學段設置合適的信息課程內容。如此一來，即使流動人口的后代將來繼續父輩的流動歷程，也會具備更高水平的信息搜集與應用的能力，在全球化、信息化的時代洪流下獲得更好的發展。

參考文獻：

[1]孫濤.高等教育扶貧：比較優勢、政策支持與擴展路徑[J].南京社會科學，2020（2）：137-141+156.

[2]楊舸.流動人口與城市相對貧困：現狀、風險與政策[J].經濟與管理評論，2017，33（1）：13-22.

[3]馬小紅，段成榮，郭靜.四類流動人口的比較研究[J].中國人口科學，2014（5）：36-46+126-127.

[4]STARK O，BLOOM E.The New Economics of Labor Migration[J].The American Economic Review，1985，75（2）：173-178.

[5]韓嘉玲，張妍.流動人口的貧困問題：一個多維的研究視角[J].貴州社會科學，2011（12）：58-63.

[6]藍紅星.流動人口相對貧困問題的解決路徑探析[J].國家治理，2021（15）：40-43.

[7]謝君君.教育扶貧研究述評[J].復旦教育論壇，2012，10（3）：66-71.

[8]覃紅霞，李政.高等教育扶貧與人類命運共同體建設[J].蘇州大學學報（教育科學版），2021，9（4）：1-7.

[9]李曉嘉.教育能促進脫貧嗎——基于CFPS農戶數據的實證研究[J].北京大學教育評論，2015，13（4）：110-122+187.

[10]蔡文伯，田璐.西部地區高等教育投入減貧效應的空間溢出和門檻特征[J].化工高等教育，2022，39（3）：2-14.

[11]陳純槿，郅庭瑾.教育能緩解城市流動人口相對貧困嗎——基于中國五大城市群的經驗證據[J].教育研究，2021，42（4）：139-152.

[12]姚松，劉婷婷.教育緩解相對貧困實踐中的社會組織參與：價值意蘊、現實困境及優化路徑[J].教育與經濟，2022，38（3）：35-40+66.

[13]TEAL F.Education，Incomes，Poverty and Inequality in Ghana in the 1990s[EB/OL]. （2001-11-01）[2024-03-14].https：//www.researchgate.net/publication/23742299_Education_incomes_poverty_and_inequality_in_Ghana_in_the_1990s.

[14]WEDGWOOD R. Education and Poverty Reduction in Tanzania[J].International Journal of Educational Development，2007，27（4）：383-396.

[15][39]賈瑋，黃春杰，孫百才.教育能夠緩解農村相對貧困嗎？——基于農村家庭多維相對貧困的測量和實證分析[J].教育與經濟，2021，37（5）：11-19.

[16]馬爾薩斯.人口原理[M].北京：商務印書館，2017：6-7.

[17]姜德華，張耀光，楊柳，等.中國貧困地區類型劃分及開發研究提要報告[J].地理研究，1988（3）：1-16.

[18]霍萱，林閩鋼.慢性貧困的理論透視及其整合[J].河北大學學報（哲學社會科學版），2019，44（3）：139-147.

[19]許飛瓊.中國貧困問題研究[J].經濟評論，2000（1）：105-110.

[20]徐春曉.文化與農村相對貧困治理：作用邏輯、目標靶向與治理路徑[J].湖北民族大學學報（哲學社會科學版），2023，41（1）：53-65.

[21][41]楊文，孫蚌珠，王學龍.中國農村家庭脆弱性的測量與分解[J].經濟研究，2012，47（4）：40-51.

[22]段義德，郭叢斌.高等教育阻斷農村相對貧困代際傳遞的效應研究[J].中國高教研究，2021（2）：50-56.

[23]周曄馨.社會資本是窮人的資本嗎？——基于中國農戶收入的經驗證據[J].管理世界，2012（7）：83-95.

[24]余應鴻，張翔.新發展階段相對貧困的教育治理機制與行動路徑[J].西南大學學報（社會科學版），2022，48（6）：176-184.

[25]劉宏偉，劉元芳.高等教育助推階層固化的社會資本分析[J].高教探索，2013（4）：124-127.

[26]孫春柳，張友星.大學擴招的背后——改革開放前后高等教育對我國社會分層的影響[J].清華大學教育研究，2002（1）：97-101.

[27]LEWIS O. Five Families：Mexican Case Studies in the Culture of Poverty[J].American Sociological Review，1959，24（6）：909.

[28]袁利平，姜嘉偉.社會資本：后扶貧時代民族地區教育扶貧的行動邏輯[J].西南民族大學學報（人文社科版），2020，41（6）：219-226.

[29]何眉，楊肅昌，陳衛強.能力視域下相對貧困的生成邏輯與治理路徑[J].西南民族大學學報（人文社會科學版），2022，43（4）：119-129.

[30]YU L. How Poor Informationally are the Information Poor？ Evidence from an Empirical Study of Daily and Regular Information Practices of Individuals[J].Journal of Documentation，2010，66（6）：906-933.

[31]張艷婷.欠發達地區農村的信息資本缺失及其對教育的影響之調查研究——以豫東地區某縣為例[J].圖書館學研究，2012（18）：60-63.

[32]徐仕敏.國內信息能力研究述評[J].圖書情報工作，2002（7）：19-24+12.

[33]丁述磊，劉翠花.數字經濟時代互聯網使用對就業質量的影響研究——基于社會網絡的視角[J].經濟與管理研究，2022，43（7）：97-114.

[34]臧雷振，張冰倩.信息賦權能力提升如何促進減貧——基于宏觀面板數據的實證分析[J].中國軟科學，2022（2）：138-150.

[35]ALKIRE S，FOSTER J. Counting and Multidimensional Poverty Measurement[J].Journal of Public Economics，2011，95（7-8）：476-487.

[36]楊帆，莊天慧.可行能力視域下新生代農民工多維相對貧困識別指標體系構建與實證測度[J].中國西部，2021（6）：1-14.

[37]阿馬蒂亞·森.以自由看待發展[M].北京：中國人民大學出版社，2002：85.

[38]張昭，楊澄宇，袁強. “收入導向型”多維貧困的識別與流動性研究——基于CFPS調查數據農村子樣本的考察[J].經濟理論與經濟管理，2017（2）：98-112.

[40]鄒薇，方迎風.關于中國貧困的動態多維度研究[J].中國人口科學，2011（6）：49-59+111.

[42]謝沁怡.人力資本與社會資本：誰更能緩解貧困？[J].上海經濟研究，2017（5）：51-60.

[43]詹智俊，鐘雅琦，馬銘，等.社會資本會緩解進城農民工的相對貧困嗎？——基于自我效能感的中介檢驗[J].深圳社會科學，2022，5（1）：34-44.

[44]BARON M，KENNY A. The Moderator–mediator Variable Distinction in Social Psychological Research：Conceptual，Strategic，and Statistical Considerations[J].Journal of Personality and Social Psychology，1986，51（6）：1173.

[45]SOBEL E. Asymptotic Confidence Intervals for Indirect Effects in Structural Equation Models[J]. Sociological Methodology，1982（13）：290-312.

[46]WILLIAMS J，MACKINNON P. Resampling and Distribution of the Product Methods for Testing Indirect Effects in Complex Models[J]. Structural Equation Modeling：a Multidisciplinary Journal，2008，15（1）：23-51.

[47]CENFETELLI T，BASSELLIER G. Interpretation of Formative Measurement in Information Systems Research[J]. MIS Quarterly，2009，33（4）：689-707.

[48]袁微.二值選擇模型內生性檢驗方法、步驟及Stata應用[J].統計與決策，2018，34（6）：15-20.

[49]石磊，李路路.中國的教育婚姻匹配變遷與家庭收入差距[J].中國人民大學學報，2022，36（2）：77-90.

[50]邱峰，莊天慧，陳光燕.城市規模對流動人口主觀相對貧困的影響研究——基于CLDS數據的實證分析[J].四川農業大學學報，2021，39（4）：556-564.

[51]方杰，溫忠麟，張敏強.類別變量的中介效應分析[J].心理科學，2017，40（2）：471-477.

[52]陳乙酉.中國流動人口社會保障問題研究[D].重慶大學，2018：69-70.

[53]王培安.完善流動人口社會保障制度的思考[J].行政管理改革，2010（7）：24-27.

[54]趙衛軍，王玉蘭.成人高考內容改革思考[J].成人教育，2014，34（3）：33-35.

[55]黃金輝，姚順雨.論印度的信息扶貧及其對我國縮小數字鴻溝的借鑒意義[J].理論月刊，2021（12）：89-99.

（責任編輯 陳志萍）

收稿日期：2023-06-15

作者簡介：劉寧寧，湖南師范大學教育科學學院講師，博士；楊菁菁（通訊作者），湖南師范大學教育科學學院2021級碩士研究生。（長沙/410081）

*本文系湖南省研究生科研創新項目“高等教育緩解流動人口相對貧困的作用機制及效果研究”（CX20220492），湖南省社科基金2021年青年項目“后扶貧時代教育緩解流動人口相對貧困的效果研究”（21YBQ029）的成果之一。