教育公平視角下高等教育代際傳遞效應研究

【摘 要】 高等教育獲得日益成為中國居民的基本訴求，較低的教育代際流動性制約高等教育的普及，且事關教育公平。文章基于人口抽樣調查數據，在隔絕天賦遺傳和家庭背景等遺漏變量的條件下，實證估計了中國近幾十年來高等教育的代際影響大小和變化。結果顯示，無論父親還是母親，其高等教育獲得都會在一定程度上傳遞給下一代。這一代際影響在不同樣本、不同年代和不同教育層級上存在異質性。父代是農村的個體其高等教育代際傳遞強度大于城市個體，但都隨著父輩出生年代推移而逐漸消失。相比于專科教育，更具有“門檻”的本科教育的代際傳遞強度顯著更大，在農村隨著父親出生年代推移甚至有增大的趨勢。文章從弱勢群體的補償機制、高校學費標準和優質高等教育供給角度提出政策建議。

【關鍵詞】 高等教育；代際傳遞；教育公平；教育補償

【中圖分類號】 G647 【文章編號】 1003-8418（2025）04-0043-11

【文獻標識碼】 A 【DOI】 10.13236/j.cnki.jshe.2025.04.006

【作者簡介】 廖彬（1998—），男，安徽六安人，南京大學教育研究院博士生；黃斌（1975—），男，福建三明人，南京大學教育研究院教授、博士生導師。

一、引言

隨著我國高等教育普及程度的提高，教育主要矛盾發生轉化：一方面人們迫切需要接受高質量的教育，另一方面我國優質教育資源供給緊缺且發展不均衡，教育公平和教育質量問題更加凸顯。如圖1所示，近十年來，雖然我國高等教育毛入學率不斷增加，但毛入學率增長率卻在逐年下降。相比專科教育，更“優質”的本科教育毛入學率卻一直低于30%。我國城鄉高等教育存在較大差距，城鎮人口的高等教育獲得比例一直保持在20%以上，而農村長期低于5%，且這一差距近年來還有不斷擴大的趨勢。究其原因，一方面，農村的高等教育資源落后于城鎮，獲得高等教育學歷的農村人口亦大多流向城市［1］；另一方面，農村家庭的經濟資本、文化資本往往與其較差的教育代際流動性相關，收入的代際傳遞亦阻礙農村人口的教育獲得，階層固化現象此起彼伏［2］。經估算，我國約有74.5%的底層群體的社會地位在代際延續，僅有3.44%的社會居民實現了向上的階層跨越［3］。教育，尤其是高等教育在破除收入代際傳遞，打破階層固化，促進社會平等上發揮著重要作用。黨的二十大報告亦指出，高質量發展是全面建設社會主義現代化國家的首要任務，要全面推進鄉村振興，促進區域協調發展，必然要發揮高等教育的特殊作用。

隨著我國進入人口發展的新常態，驅動經濟增長的人口紅利必須向人才紅利轉變。習近平總書記提出：“要以人口高質量發展支撐中國式現代化，加快培養拔尖創新人才。”高校是培養高素質人才和實現重大科技突破的策源地，只有更多的青年人才進入大學深造，才能構建支撐現代化建設的教育強國。這不僅要求高等教育規模的增長，也需要兼顧高等教育質量公平。然而，有研究指出我國高等教育規模與發達國家相比仍有一定差距，高等教育高質量發展也還存在較大空間［4］［5］。關注高等教育公平、縮小城鄉居民間教育代際流動差距，改善低層尤其是農村居民高等教育獲得應當是我國未來高等教育規模發展和質量提升的應有之義。如何縮小城鎮家庭與農村家庭教育代際流動差距，破除所謂“群體復制”的教育分層關系我國教育公平和高等教育優質發展。這就需要對高等教育的代際傳遞性進行科學和全面的認識，從而“回應抨擊”和“對癥下藥”。

以往研究過于聚焦于父母教育與子女教育間的傳遞性，將所有層級教育糅合在一起研究，極少單獨研究高等教育在代際的傳遞效應，其仍然是教育代際流動效應研究的“黑匣子”［6］。基于父母天賦遺傳所致的隔代教育相關性是基因“自然抽彩”的結果，而基于父母教育的家庭干預和偏好所驅使的隔代教育相關性是代際階層固化的“罪魁禍首”，以往研究對于后者的精確估計仍然是不足的。此外，國家對九年義務教育和高中教育的普及賦予了基礎教育較強的義務性，一定程度上削弱了家庭教育和地位繼承性。而高等教育是培養高級人才的專門教育，仍然有其門檻，高等教育機會獲得更可能受到家庭、社會條件等因素的影響。因此，單獨分析高等教育的代際傳遞性既是必要的，亦是可能的。本文正是基于以上的現實與理論背景，利用國內可獲取的人口抽樣調查微觀數據，在隔絕天賦遺傳和家庭背景等遺漏變量的條件下，實證估計我國近幾十年來高等教育的代際影響大小和變化，破解高等教育代際傳遞的“黑箱”，彌補當前研究的不足，并提出實質性的政策建議。

二、文獻述評

（一）父代教育背景與子代教育獲得

人力資本理論第一次將人的資本引入大眾視野，教育作為人力資本積累的基本方式開始成為經濟發展的關鍵因素之一得到廣泛關注［7］。根據教育生產函數，學校與非學校投入是影響教育產出的兩大主要因素［8］［9］，非學校投入又以家庭投入為主體。科爾曼報告亦指出，家庭教育投入是除學校教育投入外對學生成績有關鍵影響的因素［10］，學界常關注諸如家庭經濟背景、家庭文化背景、家庭結構等如何影響子女教育，父母的教育水平便是其中關鍵的影響因素之一。

某種程度上說，父母教育水平可歸屬于家庭文化背景，但不全然。父母教育水平不僅是影響家庭經濟背景、家庭文化背景、家庭結構的前定變量，還是組成家庭背景的關鍵部分。因此，研究父母教育水平與子女教育間的關系具有一定特殊性，既可從代際流動理論出發，又可基于家庭經濟學理論，以往研究也大致可照此劃分為兩條線。以代際流動為視角，父母教育水平對子女教育產生影響主要是遺傳效應和偏好效應的雙重作用。一方面，基因遺傳導致教育水平高的父母的子女也常具有更高的智力水平；另一方面，受過教育越多的父母對于職業的選擇、文化觀念和教育的偏好會更好，從而其子女更可能有更好的教育。基于代際流動理論的研究通常會發現父母教育水平對子女教育有顯著正影響。譬如，Black等人對教育代際傳遞的因果估計顯示，遺傳因素和家庭特征導致了父母教育對子女教育的正向影響［11］；Di Pietro 和 Urwin研究發現代際教育的相關性很大程度上表現在父母與子女的職業相關性上［12］；Hellerstein和Morrill也得出了同樣的結論［13］。而以家庭經濟學為視角，家庭內部的任何決策都要考慮效用最大化，在信貸約束下父母通過選擇消費水平、子女的教育投入、未來儲蓄來達到決策最優，不同教育水平的父母所滿足的效用大小差異決定了其對子女教育投入的差異［14］。由于效用的決定因素并不一定是教育水平，因而父母教育水平與子女教育可能不會表現出必然的聯系。Solon指出，高教育、高收入的父母可能會通過選擇更高的家庭人力資本投資水平從而導致更優的子女教育［15］。而受預算約束的低收入家庭會在個人消費與子女教育投資間權衡，較高的教育投資和決策風險會顯著降低對子女的教育投資［16］。也有研究發現父母教育與子女教育沒有顯著關系或關系很小，這和遺傳因素與家庭決策因素所導致的教育投資沖突有一定關系［17］［18］。

（二）教育代際相關的測量

過往研究更多關注教育代際傳遞性究竟有多大，重在測量和估計父母教育與子女教育間的相關系數或彈性大小。如Behrman和Rosenzweig通過對雙胞胎數據的分析發現母親教育和父親教育與子女教育間的相關系數分別為0.33和0.47［19］；Hertz等人通過國際數據測得全球平均教育代際相關性為0.4［20］；Checchi等人對意大利數據的估計顯示教育代際相關系數在0.47到0.58之間［21］；國內的測量發現，近十年父代教育與子代教育的代際彈性大小在0.22到0.25之間［22］。當然，也有部分研究通過一定的研究方法和設計實現了對父母教育影響子女教育的因果估計。如Chevalier使用斷點回歸設計發現父母雙方教育水平對子女教育結果有顯著正影響［23］；Black等人使用工具變量法得出了差不多的結論［24］；Sacerdote使用隨機分配的收養家庭數據隔絕遺傳因素的干擾后發現，父母教育水平對被收養子女教育的影響系數為0.75［25］；Ermisch和Pronzato通過對雙胞胎數據的分析發現，父母受教育年限每增加1年，子女受教育程度提高0.1年［26］。從相關性到因果估計的轉變是教育代際流動研究的重要轉折點［27］。而回溯國內研究可以發現，較為準確地估計父母教育對子女教育因果影響的研究還較為匱乏。個別研究使用固定效應方法對雙胞胎數據進行分析發現，我國父母教育對子女教育沒有顯著影響［28］，而這與以往研究相悖。林莞娟和張戈利用中國學制改革的外生變異研究發現，父母教育年限每增加1年，子女教育年限相應地增加0.36～0.59年［29］。

（三）高等教育的代際傳遞

以往部分研究關注到，父母教育對子女高等教育獲得有一定影響，父母受教育水平高低與子女是否獲得大學學歷顯著相關［30］。父輩受教育水平越高，子代在大學的學業表現更好，大學畢業的可能性越高，獲得大學學歷的幾率越高［31］［32］［33］。但幾乎沒有研究點對點地聚焦于父母高等教育與子女高等教育間的相關性。高等教育處于教育層級的頂端，擁有高等教育學歷的人群通常處于社會的中上層，此類教育和此類人群對隔代教育和子輩的影響要大于低層級的基礎教育和處于社會底層的低學歷人群，因此高等教育的代際影響很有可能高于低層次教育［34］［35］。國內僅有的相關研究也初步證實了這一猜想，其發現有大學學歷的父母其子女獲得大學學歷的可能性上升約44%［36］，高等教育的代際傳遞性可見一斑。然而，此項研究仍有些許不足，忽視了諸如天賦遺傳等相關遺漏變量，極有可能高估了高等教育的代際傳遞性［37］［38］。

鑒于此，本文在汲取已有研究經驗的基礎上，利用可獲取的大型人口微觀抽樣數據，在隔絕天賦能力等遺漏變量條件下，實證估計我國高等教育在代際間的傳遞效應，主要達成以下兩點貢獻：（1）準確估計高等教育代際傳遞效應的大小和方向；（2）探究我國高等教育代際傳遞的變化趨勢和異質性表現，厘清與高等教育發展間的關系，把握未來政策的“靶點”。

三、研究設計

（一）識別策略

如前所述，本文所要估計的是，區別于基因“自然抽彩”所致的天賦遺傳上的相關性，父代高等教育對子代高等教育的因果影響。在這一過程中，存在諸多造成估計有偏的因素，最為重要的是天賦能力的遺傳問題。父輩是否獲得大學學歷是一個內生的變量，它一定程度上取決于父輩的家庭經濟文化背景，亦受個人天賦能力影響。而個人天賦能力又會遺傳給子女，因此天賦能力是導致父輩和子輩教育獲得的混淆變量，如此便存在諸如“父輩高等教育獲得←天賦能力→子輩高等教育獲得”的后門路徑（Back-door path）。而天賦能力又難以測量，無法通過相關變量加以完全控制，如果采用普通最小二乘法（OLS）等傳統估計方法，會得出有偏誤的估計結果，不能反映高等教育代際傳遞的真實效應。

以往研究常使用準實驗的研究方法，隔絕遺漏變量對因果識別的影響。在高等教育的有關估計中，1999年的高校擴招是最佳的外生政策變化，學界常用這一政策構造巧妙的準實驗設計，來達成因果估計。然而，本文要估計的是父代高等教育對子代高等教育的影響，從父輩上大學算起，按照正常的學制計算，兩代人都完成高等教育需要至少長達24年的時間。換句話說，要實現傳統的準實驗估計，我們的數據必須有足夠多的“新鮮”子代樣本，而現有數據確難滿足這一要求。

為了實現對高等教育代際傳遞效應的一致估計，我們借鑒以往研究的做法［39］［40］，構建家庭固定效應模型（Family Fixed Effect Model，后文簡稱FFE），使用“祖父代-父代-子代”三代樣本，剔除天賦能力等遺漏變量的干擾。同一家庭的三代人在基因天賦上存在高度相關性，對教育的偏好、干預也存在某種一致性。因此，將三代人拆分為同一家庭的兩組“父代-子代”樣本，即“祖父代-父代”和“父代-子代”，在控制家庭固定效應的條件下對父代受高等教育對子代受高等教育的影響進行估計，即可獲得高等教育代際傳遞的凈效應。本文首先構建以下基準模型：

上式中，Eduih表示h家庭的子代i的教育結果。Edufamih表示h家庭的子代i的父代教育結果。Xih是控制變量，包括一系列影響子代教育形成的前定變量，如父代的戶口、民族，子代的兄弟姐妹個數、性別，省份及出生隊列固定效應等。εih是殘差項。對模型（1）進行OLS估計必然遺漏了天賦遺傳等無法觀測的變量，導致εih與解釋變量相關，從而偏估β。

通過在上述模型中加入家庭固定效應fh，有：

fh包含了諸如天賦能力、家庭背景等不隨時間變化的因素對父母和子女教育的影響。使用三代樣本對上式進行估計，相當于在同一家庭里比較具有相同天賦遺傳和家庭背景的不同“父代-子代”樣本的高等教育結果。為便于估計，進一步將固定效應模型轉化為一般形式，即對等式（2）兩邊求微分后再差分，便有：

上式中，[SX（][]Eduih[SX）]、[SX（][]Edufamih[SX）]表示在三代樣本中分別對h家庭的子代和父代取教育均值。如此做，便可以抵消fh，既可以解決天賦能力、家庭背景等遺漏變量的潛在影響，又可以控制無法觀測的其他因素對估計結果的影響。通過提前計算出三代樣本中子代和父代的教育及相關變量的均值，再代入模型（3）進行隔代樣本估計，便可以獲得高等教育代際傳遞效應β的一致估計。在具體分析的過程中，我們使用了聚類在父代縣域層面的穩健標準誤，用以解決可能存在的縣域上的相關性。家庭分工的“男主外，女主內”傳統模式導致基礎教育中母親的影響通常大于父親，但高等教育的代際傳遞可能存在不同。作為對比，本文分別對“父親-子女”樣本和“母親-子女”樣本進行估計。

（二）數據來源與變量定義

本文所用數據來自國家統計局進行的1%人口抽樣調查微觀數據庫，該調查采用分層多階段比例抽樣，具有極大的覆蓋性和代表性。調查問項涉及個體人口統計學特征、家庭關系、教育信息等，滿足了本文對于代際關系和教育獲得的識別。由于三代樣本的構建較為“苛刻”，本文所用數據包含2010年和2015年的人口抽樣調查，以滿足大樣本需求。對家庭成員進行識別、匹配，剔除關鍵變量存在缺失的樣本后，最終用于分析的樣本共包含29001戶家庭，涵蓋了33341個“祖父-父親-子女”樣本和24263個“外祖母-母親-子女”樣本。

本文的被解釋變量是子代的高等教育結果，解釋變量是父代的高等教育結果。由于被解釋變量為虛擬變量的線性概率模型存在誤差項非正態分布、異方差等缺陷，且在本文的FFE模型中一旦進行差分，虛擬變量可能會誤導估計結果。鑒于此，參照以往研究的做法［41］，我們定義受高等教育年限變量，其計算方法為：

式 （4）中Eduyearhigher表示受高等教育年限，eduyear表示受教育年限，當個體教育水平為大學專科以下，Eduyearhigher取值0，當個體教育水平為大學專科、本科和研究生時，Eduyearhigher分別取值3、4和7，以此變量作為本文FFE模型的父代和子代高等教育的結果變量。

本文的控制變量包括一系列影響子代教育形成的前定變量：父代的戶口（虛擬變量，非農業戶口取值1）、民族（虛擬變量，漢族取值1），子代的兄弟姐妹個數、是否家里第一個孩子（虛擬變量，是取值1）、性別（虛擬變量，女孩取值1），父代所在省份的固定效應、子代的出生隊列虛擬變量（1970及以前、1980和1990及以后三個年代）以及子代出生年份固定效應。由于人口調查時填寫的是個體現在的戶口情況，我們使用數據中戶口遷移的記錄對有過遷移經歷的父代戶口進行糾正，如此做保證了父代戶口是子代教育形成過程中相對前定不變的變量。父代所在省份亦做了上述處理。

表1展示了主要變量的分性別描述統計，初步顯示父代和子代教育上的相關性，父親、母親和子女的受高等教育年限相關系數在0.23-0.25之間。進一步地，我們按照父代出生年份逐年（1950-1980）將樣本父母與子代受高等教育年限的相關系數畫在圖形中。如圖2所示，父親和母親與子代的高等教育在出生年代70年代之前均呈現較高的相關性，但整體呈現逐漸下降的趨勢，甚至接近80年代時部分年份相關系數小于0。這可能初步顯示出高等教育的代際影響在逐漸減弱，但是否真如此還需要后續結果的驗證。

四、實證結果

（一）隔代高等教育的代際影響大小

我們首先對模型（1）進行OLS估計。單獨用子代受高等教育年限對父代受高等教育年限進行回歸，結果如表2第（1）列和第（4）列所示，父親和母親樣本的點估計值分別為0.603和0.642。第（2）、第（3）和第（5）、第（6）列結果顯示，依次往模型中添加控制變量后，父代受高等教育年限對子代受高等教育年限影響的點估計值逐漸下降，且都通過了顯著性檢驗，這說明忽略家庭背景等遺漏變量會高估教育的代際傳遞效應。假若不考慮天賦能力遺傳以及其他遺漏變量所導致的相關性，平均而言父代受高等教育年限每提高1年，子代受高等教育年限提高0.443～0.450年。

接著我們對FFE模型（3）進行估計。表3結果顯示，在剔除天賦能力等其他遺漏變量的影響后，父代受高等教育年限對子代受高等教育年限影響的點估計值大幅下降。第（1）列和第（4）列結果表明，當模型中沒有控制變量時，父親和母親樣本的點估計值下降到0.275和0.301；第（2）列和第（5）列結果顯示，當控制父代所在省份和子代出生年份固定效應后，父親和母親樣本的點估計值分別從0.506和0.507下降到0.164和0.130；第（3）列和第（6）列結果顯示，當再添加父代和子代個體特征后，點估計值分別下降到0.094和0.050，所有點估計值都通過了顯著性檢驗。這意味著，平均而言父代受高等教育年限每增加1年，子代受高等教育年限增加0.050～0.094年。可見，在考慮天賦能力等遺漏變量所導致的偏高估計影響后，高等教育代際傳遞效應仍然存在。其中父親對子代的高等教育代際傳遞要強于母親，這可能是由于受過高等教育的女性勞動時間更多，參與子女教育互動更少［42］。

（二）隔代高等教育的代際影響差異

接著進一步探討父代受高等教育年限對子代受高等教育年限的影響是否在不同人群和不同教育階段存在差異。

首先，按照父代戶口將樣本分為城市樣本和農村樣本，分別估計模型（3），結果如表4所示。農村樣本的點估計值均高于城市，城市父親受高等教育年限對子女受高等教育年限影響的點估計值為0.081，農村為0.083，顯著為正。城市母親受高等教育年限對子女受高等教育年限影響的點估計值為0.028，農村為0.151，非顯著。這與以往研究結果相一致［43］，具有高等教育學歷的母親對子女教育的影響相對較為敏感，女性教育與參與勞動時間緊密相關，這可能導致了學歷低（基礎教育）和學歷高（高等教育）的母親在代際教育影響上存在明顯不同。

其次，按照子代性別將樣本分為女孩樣本和男孩樣本，再分別進行估計。結果顯示，男孩樣本的點估計值均高于女孩，父親受高等教育年限對男孩和女孩受高等教育年限影響的點估計值分別為0.110和0.072，母親則分別為0.015和0.075，其中母親對女孩的影響非顯著。

最后，為進一步探討更具“門檻”的本科教育的代際傳遞效應是否與專科教育不同，我們將受高等教育年限進一步縮小為受本科教育年限，將專科教育及以下的受教育年限定義為0，然后替換模型（3）中的被解釋變量，重新進行回歸。結果如表4所示，父代受本科教育年限對子代受本科教育年限的影響顯著為正，且相比受高等教育年限增大不少。父親與子女樣本的點估計值為0.182，是之前點估計值（0.094）的2倍多。母親與子女樣本的點估計值為0.147，是之前點估計值（0.050）的近3倍。綜上所述，高等教育的代際傳遞效應在農村、男孩以及高層級教育上更強。

（三）隔代高等教育的代際影響變化

本文的估計樣本中包含了近幾十年的隔代家庭，雖然在具體估計中控制了子代的出生隊列，但相同出生隊列的父代可能存在某種相關性，這就導致樣本平均的代際效應可能是某類出生隊列的父代處理效應“太強”的表現。鑒于此，我們按照父代的出生年份進行劃分，將樣本父代分為60年代之前出生、60-70年代出生和70年代之后出生三組，進一步探討高等教育代際傳遞效應是否會隨著父代出生年代的推移而消失。

將父代分組后對模型（3）進行回歸，再將點估計系數和置信區間繪制到圖形中，即可得到圖3上半所示的變化趨勢。隨著父代出生年代的推移，高等教育在代際間的傳遞效應逐漸下降，到70年代后點估計值不再顯著，父親和母親樣本的結果相一致，這與文中圖2初步展示的趨勢“不謀而合”。

高等教育代際傳遞效應的趨勢變化在城市和農村是否相同？進一步地，我們在父輩年代分組的基礎上再進行城市和農村的劃分，同樣將點估計系數和置信區間繪制到圖形中，結果如圖3下半所示。城市樣本的點估計值在不同年代都比較小，反觀農村要大不少，母親的點估計值在70年代之前甚至達到了0.5及以上。城市和農村的點估計值變化都呈現下降趨勢，到70年代后都不再顯著。

這是否意味著高等教育代際傳遞效應已然不存在了？根據前文分析，本科教育的代際傳遞效應遠大于專科教育，本科教育近幾十年逐漸成為各類家庭精神文明追求的一大目標，但本科教育仍然是具有“篩選”門檻的高層級教育，這就決定了本科教育的代際間影響可能是獨特變化的。與前相同，我們將模型的被解釋變量替換為子代受本科教育年限，再進行分組回歸，得到如圖4所示的本科教育代際傳遞效應的變化趨勢圖。可以發現，隨著父輩出生年代的推移，整體而言本科教育的點估計值并沒有顯著下降，在所有年代都顯著為正，甚至母親樣本的點估計值在所有年代基本持平。再看城市和農村樣本，父親對子代受本科教育年限的影響在兩個樣本的不同年代中均顯著為正，甚至在農村樣本這一影響在增大，70年代后出生的父親對子代的影響顯著高于上一年代。農村的母親樣本對子代的影響也要大于城市，但到了70年代后農村母親樣本的這一影響非顯著。

探其緣由，這些變化與我國高等教育的發展階段密切相關。21世紀初，我國進入高等教育大眾化階段，上大學不再是精英家庭的“特權”，高等教育在代際間的“壟斷”被初步打破，高等教育在代際間的傳遞性開始下降。但農村多數家庭仍然面臨資源約束與需求間的矛盾，其代際間的固化仍然存在，高等教育學歷人口規模少分布差，這在圖3中的表現是點估計值高且年代間跳越大。但隨著高等教育進入普及化階段，規模化很大程度上沖擊了階層間的教育固化，使得高等教育在代際間的傳遞性陡然消失。但這并不意味著代際間的教育影響不存在了。在人口高質量發展的導向下，以本科教育為代表的優質高等教育仍然是家庭間“逐鹿”的目標。尤其農村地區，上好大學的子代似乎更多來自背景更好的家庭，這在本文中也得到了驗證。

（四）穩健性檢驗

本文的模型人為地將父親樣本和母親樣本分開進行估計，然而家庭作為一個整體環境，父親對子女教育產生影響的過程中，母親亦會對子女教育產生影響。換句話說，我們的估計忽略了家庭中另一方父母對子代受高等教育年限的影響，這可能造成模型的錯誤估計［44］。為驗證結果的穩健性，我們單獨估計一個模型（3），并在模型中添加另一位父母的受高等教育年限變量作為控制變量。如表5第（1）列所示，父親受高等教育年限對子代受教育年限影響的點估計值顯著為正，與基準回歸相比有所上升，母親受高等教育年限的點估計值與之前基本相同，但非顯著。

由于我國的高校擴招政策發生在1999年，按照入學年齡和學制計算，這意味著在1981年前后出生的子代樣本面臨著不同的政策沖擊影響，本文的估計結果可能由政策效應所驅動。為排除這一可能，我們剔除1981年之前出生的子代樣本家庭，用剩下的樣本重新估計FFE模型。結果如表5第（2）列所示，父親和母親受高等教育年限的點估計值與顯著性表現和基準回歸結果基本一致。

根據以往研究的經驗證據［45］［46］，個體教育結果會因為學制和出生月份的原因而呈現系統的季節相關性，這可能導致父代教育與子代教育間的偽相關。為識別這一潛在問題對本文估計結果的影響，借鑒隨機抽樣的思路［47］，我們做如下驗證：隨機賦予子代個體新的出生月份，并將這一出生月份作為控制變量放到模型中進行估計，如此做相當于比較同一出生年份隊列、隨機出生月份的子代個體之間的教育結果差異。重復此操作1000次，假如之前的估計結果會受到季節性變化的顯著影響，那么我們的隨機結果應當會發生明顯的變化。將每次隨機抽樣的點估計值和顯著性檢驗F值繪制在圖形中，便可得到圖5所示的密度分布圖。結果顯示，父親樣本和母親樣本的所有點估計值大致以之前的結果（父親為0.094，母親為0.050）為中心呈對稱分布，顯著性檢驗F值基本保持在3以上。我們還進一步在模型（3）中增添子代出生年份、出生月份以及兩者的交互項進行回歸，估計結果如表5第（3）列所示，點估計結果與之前保持一致。這表明，教育結果的季節相關性不會對本文的估計結果造成系統影響。

五、結論與建議

本文基于人口抽樣調查2010和2015兩期數據，在隔絕天賦遺傳和家庭背景等遺漏變量的條件下，實證估計了我國近幾十年來高等教育的代際影響大小和變化。結果顯示，忽視天賦能力和家庭背景導致的隔代教育相關性會高估高等教育在代際間的傳遞效應。無論父親還是母親，其高等教育獲得都會在一定程度上傳遞給下一代。平均而言，父代受高等教育年限每增加1年，子代受高等教育年限增加0.050～0.094年。這一代際影響在不同樣本、不同年代和不同教育層級上存在異質性。父代受高等教育年限對男孩受高等教育年限的影響要大于女孩，父代是農村的個體其高等教育代際傳遞強度大于城市個體，父輩出生年代為60年代之前和60-70年代的個體其代際傳遞效應仍然顯著，但在70年代之后出生的父代中這一影響在城市和農村樣本均逐漸消失。相比于專科教育，更具有“門檻”的本科教育的代際傳遞強度顯著更大，且隨著父輩出生年代的推移并沒有下降的趨勢，農村父親的本科教育代際影響甚至在逐漸增強。城鄉高等教育代際傳遞差異事關教育公平和高等教育高質量發展，基于研究發現，本文提出以下幾點政策性建議.

第一，加大對經濟困難家庭學生的財政資助規模和力度，在教育上給予弱勢家庭更多補償。本文研究結果表明，農村個體的高等教育代際影響更大，本科教育的代際傳遞強度還在增大，這會導致農村個體高等教育獲得在家庭背景上表現出明顯的“馬太效應”。亦有證據顯示，城市學生考取大學的機會比落后地區農村學生大7倍，考取“211”大學的機會則大11倍［48］，這其中，家庭社會經濟地位起到了決定性作用［49］。農村地區的弱勢家庭通常從義務教育階段開始對子女的教育投資便低于優勢家庭，沖刺高等教育門檻的高中教育則進一步拉開了不同家庭的差距。當前我國向共同富裕目標邁出了堅實步伐，相對貧困成為主要的物質矛盾。然而，目前在基礎教育階段針對經濟困難家庭學生的資助標準并未及時轉變，仍然以建檔立卡、特貧特困學生為主要資助對象，資助金額亦限之于較前的標準。未來應當結合平均消費水平、地區人口動態變化狀況、平均家庭經濟狀況和風險評估等多種參考條件制定適合各級區域和學校的教育資助規模和標準，精準識別弱勢家庭學生，做到“點對點”幫扶。除了給予直接的財政補助外，農村學校可以開設幫助弱勢家庭的“綠色班級”，提供“幫扶教師”滿足部分學生“補差”的教育需求。

第二，規范高校學費收費標準，制定地區統一的學費規則，遏制部分高校亂收學費的做法。目前部分地區的高校尤其是民辦高校的學費標準過高，使得部分學生填報志愿時產生退縮心理，放棄入學。而這些高校又是大部分弱勢家庭學生的“聚集地”，使得許多經濟困難家庭學生進入學校后忙于“打工”以彌補生活缺口，不利于他們的學業發展甚至導致他們輟學。事實上，高校學費可以根據學生的家庭背景設定浮動制度，對于已認定的家庭經濟困難學生的實際困難程度劃分不同的標準。比如按照一般困難、比較困難和特別困難三類，分別給予10%、20%和30%的學費減免或相應價值的生活補貼，再根據學生的學制（全日制和非全日制兩檔，非全日制學生待遇減半）進行劃分，如此形成“三類兩檔”的經濟困難學生學費制度，減輕弱勢家庭學生就讀大學的成本。

第三，加快高等教育的高質量發展，適當擴大以本科教育為主的優質教育規模。目前我國高等教育面臨優質教育資源供給不足同人民日益增長的優質高等教育需求間的矛盾。從發展階段來看，隨著高等教育普及化的推進，雖提升了整體上大學的機會但未能降低不同階層間優質高等教育入學機會的不平等，這表現在低收入家庭子女在非重點大學、專科院校、民辦本科院校和民辦高職高專院校中的入學機會增加，但在重點本科院校和一般公辦本科院校中的入學機會減少［50］，這在本文中也得到了驗證，這與優質教育資源供給的相對有限密切相關。未來應當綜合研判我國人口趨勢變化、學齡人口變動、財政收入規模和地方經濟發展形勢等指標，科學制定優質教育的招生規模，按照一定比例或浮動比例逐漸擴大優質教育規模，滿足人民日益增長的優質高等教育需求。普通本科高校尤其要注重關注來自農村、少數民族等弱勢家庭學生，完善和貫徹綠色通道、政府資助、助學貸款等制度。

受可獲取數據的掣肘，本研究主要聚焦于我國高等教育代際傳遞效應是否存在的“是什么”問題，對于其為什么存在的更深層次問題則較少涉及。高等教育代際間的影響不同于基礎教育，其發生的機制亦極有可能復雜于基礎教育，理解其中的緣由對于更好理解和改善高等教育機會公平具有重要意義。目前，涉及這方面的研究比較少，未來值得深入探討。本文借鑒以往研究經驗，隔絕家庭遺傳和背景因素對高等教育代際傳遞效應因果識別的干擾，諸多檢驗均表明結果的穩健性。但不可避免地仍然存在某些潛在的估計偏誤，譬如三代樣本中同一家庭不同父母之間的天賦能力和無法觀測的家庭背景亦可能隨著年代變化存在系統差異。然而本文發現在父輩出生年份70年代后的樣本，高等教育的代際間傳遞較弱。倘若真存在系統差異，本文的估計策略假設這些遺漏變量在所有年代都相同，則很有可能低估了高等教育的代際傳遞效應。鑒于這些因素難以觀測和控制，后續研究應進一步關注，并嘗試應用控制效力更強的估計策略。

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基金項目：2024年度江蘇省研究生科研與實踐創新計劃項目“高等教育獲得的代際傳遞研究”（KYCX24_00999）。

Research on Intergenerational TransmissionEffects in Higher Education from the Perspective of Educational Equity

Liao Bin，Huang Bin

Abstract： The acquisition of higher education has increasingly become the basic demand of the residents of our country. However， the popularization of higher education is restricted by the lower intergenerational mobility of education. Based on the data of population sample survey， this paper empirically estimates the magnitude and change of intergenerational influence of higher education in China in recent decades， excluding missing variables such as genetic aptitude and family background. The results show that both fathers and mothers pass their higher education to the next generation to some extent. This intergenerational effect is heterogeneous across samples， generations and levels of education. The intensity of intergenerational transmission of higher education for rural individuals is greater than that of urban individuals， but all of them gradually disappear with the progress of their parents' birth years. Compared with specialized education， the intergenerational transmission intensity of undergraduate education， which has higher \"threshold\"， is significantly greater， and even has a trend of increasing with the progress of their parents' birth years in rural areas. This paper puts forward some policy suggestions from the perspectives of compensation mechanism of the disadvantaged groups， tuition standard of colleges and universities and supply of high-quality higher education.

Key words： higher education; intergenerational transmission; educational equity; education compensation

（責任編輯 楊國興）