優質均衡視域下農村教育財政投入與人力資本質量

一、引言

義務教育是國民教育體系的重要部分，在現代化建設中具有基礎性、戰略性的作用。隨著九年義務教育“基本普及\"的目標如期實現①，人人有學上的問題基本上得到解決，義務教育取得巨大成就。但是我國由于幅員遼闊，各地經濟發展嚴重不均衡，區域間、城鄉間、學校間的財政投入與辦學水平差距仍在進一步拉大，義務教育優質均衡發展成為目前義務教育發展的重點議題。黨的二十大報告指出要“加快義務教育優質均衡發展和城鄉一體化”，這實際上是對我國義務教育發展提出了更高的要求，有利于提升我國人口的整體質量，為推進我國“人口紅利\"向“人才紅利\"的轉型奠定堅實基礎。

促進農村教育發展是實現義務教育優質均衡發展的關鍵所在。一直以來，我國農村教育財政投人滯后于城市地區，農村學校難以獲得足夠的經費進行基礎設施建設、聘請合格教師。從長期來看，這種教育投人的差異將會造成城鄉人力資本質量的失衡，不利于我國實現共同富裕。我國頒布了一系列傾斜政策促進農村教育財政投入的提高，然而成效如何，尤其是對促進共同富裕起到關鍵作用的人力資本質量有多大作用，這是需要訴諸數據檢驗的問題。

國務院于2005年12月發布《關于深化農村義務教育經費保障機制改革的通知》（簡稱“新機制”），明確規定“全面落實兩免一補\"\"提高農村義務教育階段中小學公用經費保障水平\"\"建立農村義務教育階段中小學校舍維修改造長效機制\"“鞏固和完善農村中小學教師工資保障機制\"四個方面的內容。“新機制\"的實施使農村地區義務教育經費投入以年均 3 2 . 6 % 的速度快速穩定增長，財政性教育費投人大幅增加，有效緩解了農村地區教育經費投入不足的問題（黃斌等，2017;梁文艷和胡詠梅，2013;孫丹等，2018）。

本研究充分利用此次政策引起的農村教育財政投入增長，檢驗農村教育財政投人與人力資本質量的關系。在此基礎上，本研究進一步考察了個體人力資本提升后是否會切實轉化為個體收人，以及受政策影響的農村個體是否會有意識地將自身人力資本質量優勢傳遞給下一代，研究豐富了農村教育財政投人增加后的影響效應，解決了自20世紀80年代以來國內外關于財政投人是否能提升辦學效率等方面的爭議，并為我國持續提高農村教育財政投人、推進義務教育均衡發展、實現共同富裕提供循證依據。

二、文獻綜述

我國城鄉間的教育財政投入差異由來以久。20世紀80年代我國開始財政分權改革，目的是發展地方經濟，同時利用地方政府對當地居民偏好的敏感性，把發展義務教育等公共產品的責任交給地方，但是由于義務教育“責任主體\"重心過低，農村義務教育由財政收入較為缺乏的鄉（鎮）和村負責，由此出現“重城輕鄉\"的行為偏差（林毅夫和劉志強，2000；孫志軍等，2010；Tiebout，1956）。之后，義務教育逐漸形成“地方政府負責、分級管理、以縣為主\"的管理體制，但相應的財權卻上移至中央政府，地方政府在財權和事權方面的嚴重不對等導致城鄉教育財政投人差距得以進一步擴大（哈巍等，2017）。

“新機制\"的實施一定程度縮小了城鄉教育財政投入上的差距，它規定中央和地方“分項目、按比例”承擔義務教育經費支出，并且明確中央在經費承擔上“拿大頭”，這就為農村地區義務教育發展提供了可靠的經費來源，促進農村教育財政投入的提高（哈巍和劉葉，2018）。而作為人力資本形成的重要途徑，教育財政投入增加一定程度上有利于促進個體人力資本質量的提升（亢延錕等，2023；劉歡，2023；孫萌和臺航，2018；趙紅軍和張盼，2018）。

近些年評估“新機制\"政策效果的實證研究較多，一些學者利用“新機制\"引起的農村教育財政投入增加，以學生就學率、義務教育普及率等宏觀人力資本質量指標估計了該政策的影響。例如，王小龍（2009）基于四省四縣二十四校的樣本數據的分析發現，“新機制\"的實施顯著提高了初中學生的入學率；胡詠梅和盧柯（2010）利用西部五省的數據，構建小學和初中毛人學率的增值模型，發現“新機制\"實施后，西部五省的農村義務教育普及率得到明顯提升。

另一部分學者以個體教育獲得、認知能力、健康水平等微觀人力資本質量指標探究了“新機制\"對個體人力資本質量的影響。 S h i（ 2 0 1 5 ） 利用甘肅基礎教育調查（GSCF）數據，構建雙重差分模型，發現“新機制\"改革有利于促進 1 3 ～ 1 6 歲兒童的人學；Xiao（2017）利用“中國家庭追蹤調查\"數據（CFPS），基于不同省份“新機制\"實施時間差異，構建雙重差分模型探究“新機制\"對農村個體的教育獲得、認知水平和健康情況的影響，結果顯示政策能顯著提高農村個體成年初期的人力資本質量，且受政策影響的時間越長，這種正向影響越強。賈婧和柯睿（2020）也得到與此類似的結論。Ha和Yan（2018）利用 2015 年國家統計局收集的全國 1 % 的人口抽樣調查數據，利用雙重差分法分析發現，“新機制\"實施期間政府補貼每增加 20 % ，位于中西部農村地區的個體受教育年限會相應提高0.21年。

從以上文獻梳理來看，已有研究均充分證實“新機制\"的實施使農村群體獲益。但是，這種獲益是否能有效縮小城鄉間的個體人力資本質量差距，較少有文獻對此進行討論。林錦鴻（2021）基于CFPS 數據，利用政策實施地區差異以及個體出生隊列差異構造隊列雙重差分模型，研究發現“新機制\"的實施縮小了城鄉教育差距。然而，該研究用統一的時間點識別受政策影響的組別，忽視“新機制\"的實施是分省份逐步推進這個事實，在這種模型設定情況下估計“新機制\"所產生的政策效應必然產生偏誤。

事實上，新機制\"對不同個體人力資本質量的影響可能存在異質性，至少表現在以下幾個方面：第一，農村地區的女性通常在教育機會和資源獲取方面處于劣勢地位，因此與以往研究所關注的一致（宋弘等，2022；王小龍，2009），筆者引入了性別這一維度，探討“新機制\"的實施是否可以改善女性的人力資本質量。第二，新增公共教育資源的受益群體可能因個人的家庭背景而異。根據 Raftery 和 Hout（1993）的觀點，增加教育財政支出其實并不能促進不同階層間的教育平等。只有在擁有優勢家庭背景的人群的教育需求滿足之后，教育財政投入才會惠及弱勢階層，由此提出“最大化維持不平等理論”（Maximally Maintained Inequality，MMI）（羅楚亮和汪鯨，2021）。本研究為檢驗這一理論，引人了家庭背景這一變量，探究“新機制”是否讓農村優勢家庭背景的個體受益更多，而讓農村弱勢群體受益更少，呈現出精英俘獲①的現象。

當個體的人力資本質量得到改善后，其經濟收人和教育觀念可能會發生相應的變化。經典人力資本理論認為，個體人力資本提升可以促進自身勞動效率的提高，進而有效增加個體收人。Brauw 和Rozelle（2009）、宋英杰（2010）、刑春冰等（2013）研究發現，人力資本理論同樣適用于農村地區，即農村居民受教育水平會直接影響其經濟收益。進一步地，當個體感受教育帶來的經濟回報時，他們會更加清晰地認識到教育的作用，重視對子女教育上的投資，為子女盡可能爭取優勢的教育資源（劉金典等，2023）。因此，本研究在拓展性分析中引人個體收人和家庭教育投人兩個變量，探討“新機制”對個體人力資本質量產生作用后的長遠影響。

綜上所述，本研究的創新主要包括以下幾點：第一，在研究方法方面，基于各省份“新機制\"實施的具體時間點，采用隊列雙重差分方法，在控制各地區的事前趨勢下，較準確地識別“新機制\"對農村個體人力資本質量的影響，回答農村教育財政投入增加是否可以顯著改善城鄉個體人力資本質量差距的問題。第二，在研究數據方面，利用中國本土的大規模調查數據，樣本涵蓋城市和農村地區，所得結論可以較好地指導我國義務教育優質均衡發展階段相關政策的制定。第三，在研究內容方面，除了考察“新機制”對不同群體的影響外，本研究還從多個角度探討了農村教育財政投入對個體人力資本質量提升后的長遠效應，即個體人力資本質量提升后，其收入和教育觀念是否會得到相應的改變，進一步豐富了既往的研究結論。

三、研究設計

（一）數據說明

本文所用數據的來源主要有兩個：第一，北京大學中國社會科學調查中心的2020年“中國家庭追蹤調查\"數據（CFPS）。CFPS于2010年正式開展調查，樣本覆蓋全國25個省/市/自治區14960戶共計42590人②，在全國層面具有較強的代表性。調查內容涉及受訪者及其子女的人力資本情況、父母學歷、教育投入以及其他個人基本信息，為筆者基于個人微觀數據回答精細的研究問題提供了良好的數據基礎。第二，省級層面數據。這部分數據主要來自 2005年各類統計年鑒數據，包括人均GDP、產業結構、工業化水平③、人均教育經費支出等指標。

如前所述，“新機制”的受益對象主要涵蓋的是義務教育階段的學齡兒童，按照我國《義務教育法》的規定，接受義務教育兒童的年齡通常為 歲 ④ ，這意味著在“新機制\"實施時，個體需要在這個年齡段內才能受到政策的影響。因此，根據“新機制\"生效時間，出生年份在 1 9 9 0 - 1 9 9 9 年的個體受到了“新機制\"的影響③，即自然實驗的“處理組”;為保證受政策影響組和不受政策影響組的年齡段長度相同，筆者將 1 9 8 0 - 1 9 8 9 年出生的個體視為不受政策影響的組別，即“對照組”。最終的有效樣本涵蓋了1 9 8 0 - 1 9 9 9 年出生的個體，得到有效的微觀樣本量4386個。表1報告的是本研究所用到的具體變量及其描述性統計。

（二）識別策略

參照Duflo（2001）的研究，本文采用隊列雙重差分方法對“新機制”產生的政策效果進行評估。傳統雙重差分方法依賴于面板數據結構，通過比較政策實施前后（時間維度）處理組和對照組之間的差異來構造反映政策效果的估計量，而隊列雙重差分方法屬于傳統雙重差分方法的一種延伸，即利用個體出生隊列差異替代傳統雙重差分方法中的時間維度差異來估計政策實施效果。就本研究而言，第一個維度差異來源于改革地區和非改革地區，新機制\"的實施主要面向的是農村地區，因而農村為改革地區，城市為非改革地區;第二個維度的差異來源于時間，筆者以樣本的出生隊列為基礎構造標識政策實施前和實施后的時間虛擬變量。具體而言，若個體所在省份在2006年開始實施“新機制”，那么 1 9 9 0 - 1 9 9 9 年出生的個體會受到政策影響， 1 9 8 0 - 1 9 8 9 年出生的個體不會受到政策的影響；若個體所在省份2007年開始實施“新機制”，那么 1 9 9 1 - 1 9 9 9 年出生的個體會受到政策影響， 1 9 8 0 - 1 9 9 0 年出生的個體不會受到政策影響 ① ，以此類推。考慮到個體成年后會更換戶籍所在地，為更加準確地識別個體上學時所在省份，本研究使用的是個體12歲時的戶籍變量。具體模型設定如式（1）所示：

式中， 為個體人力資本質量，本研究中采用個體受教育年限 ② 這個最常用的指標度量人力資本質量，同時考慮到相同學歷背景個體人力資本質量可能存在差異，我們在后續檢驗中將該變量替換為個體認知能力水平進行穩健性檢驗。treat 為個體在義務教育階段時的戶口性質 ③ ，個體為農村戶口取值為1，個體為非農村戶口取值為0， 為依據出生年份而識別的個體是否受到政策影響的二分變量，受政策影響的個體取值為1，不受政策影響的個體取值為 代表個體及家庭特征，包括性別、民族、父母親學歷、父母親政治面貌等變量。 為個體12歲時所在省份的固定效應， 為個體出生隊列的固定效應。 為 2005 年省級層面變量和個體出生隊列的交互項，目的是控制地區間的事前趨勢，以盡可能縮小地區間存在的系統性差異。其中， 包括人均GDP、產業結構、工業化水平、人均教育經費支出等。 為模型的隨機擾動項。考慮到同一省份內部樣本間的潛在相關性，本研究在所有回歸中使用的標準誤均聚類到省級層面。

依據隊列雙重差分方法的設定，treat x young 為本文重點關注的系數，其含義是“新機制\"對農村個體人力資本質量影響的凈效應。需要說明的是，本研究所用到的與貨幣相關的變量均進行了對數處理。

四、實證結果

（一）主回歸結果分析：“新機制\"對農村個體人力資本質量的影響

表2報告的是“新機制\"對農村個體人力資本質量的影響。第（1）列結果顯示，在僅控制省份固定效應和個體出生隊列固定效應的條件下，新機制\"的實施顯著提高了農村個體人力資本質量，同時縮小了城鄉人力資本質量差距①。控制個體及家庭特征后，交互項系數絕對值略微上漲，但總體變化不大。為進一步排除地區間經濟發展因素的影響，第（3）列結果采取更嚴格的方式，控制住“新機制\"實施前的省級層面變量和個體出生隊列的交互項，致使交互項系數絕對值略有下降，但仍在 1 % 的水平上顯著。上述結果說明，“新機制\"實施后，隨著農村教育財政投入的增加，農村個體人力資本質量顯著提升，城鄉個體受教育水平差距縮小1.59 年左右。這一結果與既往研究結論相一致，即“新機制\"的實施可以使農村群體獲益。同時，本研究基于“新機制\"分階段推進的事實修正了以往研究可能存在的偏誤，證實“新機制\"改革可以縮小城鄉人力資本質量差距，為我國持續增加農村教育財政投入、實現共同富裕提供了經驗證據。

產生以上結果的原因可能是，農村地區家庭通常收人水平較低，他們會把大量精力投人至一些在短期內可以得到較高回報的領域，以改善他們當下的生活水平。而教育回報具有較強的內隱性和不確定性，并且還需要大量的金錢投人，這就導致農村家庭會選擇性忽視教育投資（Chyi和 Zhou，2014）。有研究發現，政府教育財政投入對居民教育支出有顯著的替代作用，這種替代作用在收人較低的家庭中更為明顯（吳強，2011;袁誠等，2013）。“新機制\"的實施使得農村教育財政投入得到保障，較好地緩解了農村家庭在教育投人上的經濟約束（李力行和周廣肅，2015；Becker和Tomes，1979），降低農村家庭兒童上學的經濟成本，對農村家庭子女入學產生了顯著的積極影響。

（二）穩健性檢驗

1.平行趨勢檢驗

雙重差分估計結果的有效性依賴于一個重要前提假設——平行趨勢假定，只有滿足平行趨勢的雙重差分結果才是政策干預的凈效應。具體到本研究，平行趨勢即各省處理組和對照組的個體人力資本增長趨勢在“新機制\"未實施之前不存在系統性差異。筆者采用事件分析方法（Event Study），構造處理變量②和個體出生隊列虛擬變量的交互項，代人式（1）中。其中，政策發生前的交互項系數用于進行平行趨勢檢驗，政策發生后的交互項系數用于考察“新機制\"影響的動態效應。

將處理變量和個體出生隊列虛擬變量的交互項系數呈現到圖1中可以看出，“新機制\"實施前城鄉個體人力資本增長趨勢沒有顯著差異，說明平行趨勢假定成立，“新機制\"所產生的效果并非源自處理組和對照組之間在政策實施前就存在的系統性差異。另外，圖1橫軸（值右側的趨勢顯示，“新機制\"在提升農村家庭子女人力資本質量方面具有動態效應，除政策實施后的第一年外，其他交互項系數均顯著為正，說明受到“新機制\"影響的農村個體的人力資本質量顯著提高，城鄉個體人力資本質量差異顯著縮小，且政策效果具有一定的持續性。

注：橫軸表示政策實施前后期數，0值表明政策實施當期，負值表示政策實施前，正值表示政策實施后。縱軸表示交互項的具體取值。

2.置換檢驗

為了消除遺漏變量的影響，進一步排除城鄉人力資本質量差距的縮小不是其他因素所致，本研究采用置換檢驗（Permutation Test）的方法驗證主回歸結果的可靠性，即隨機抽取政策干預樣本并重新進行回歸。具體而言，筆者從樣本中隨機抽取受“新機制\"影響的個體，重新界定treat并代入式（1）中進行回歸，按照大多數學者的做法將此過程重復500次。由于隨機抽取的處理組并非真實存在的處理組，因此如果置換檢驗的虛假估計系數結果分布在零值附近，則通過置換檢驗，表明該模型未遺漏重要的解釋變量。筆者將500次置換檢驗所得的 的虛假估計系數結果投射在圖像上，如圖2所示，虛構的treat x young交互項系數均集中在零值附近且分布相對勻稱地正態分布，結果符合預期。橫軸的零值右側標示了本研究的主要結果，即表2第（3）列回歸結果，其在圖中呈現為一個較明顯的異常值，這說明本研究結果并非偶然所得，進一步證明本研究主回歸結果具有較強的穩健性。

3.擴大樣本范圍

由于部分地區兒童年滿6周歲即開始接受義務教育，因此筆者將這部分兒童納人到樣本中并重新進行回歸，以提高主回歸結果的可信程度，此時樣本出生年份跨度為 1 9 8 0 - 2 0 0 0 年。表3第（1）列回歸結果顯示，在僅控制省份固定效應和個體出生隊列固定效應的條件下，交互項系數顯著為負，第（2）列在控制個體及家庭特征、事前趨勢項后，交互項系數絕對值下降，但仍然顯著為負，說明擴大受政策影響的樣本并不會對主回歸結果產生較大影響，證明主回歸結果具有可靠性。

4.替換被解釋變量

考慮到個體受教育年限不能反映同一學歷個體人力資本的質量差異，例如，“985\"高校畢業生和普通高校畢業生雖然受教育年限相同，但二者在人力資本質量上有所區別。為此，我們將被解釋變量受教育年限替換為個體認知能

力，近似于近年來國內外學者常提及的“知識資本\"（KnowledgeCapital）。由于CFPS2020 多采用電訪形式，導致大多數樣本未進行認知能力相關測試，因此我們使用CFPS2018數據進行穩健性檢驗。本研究使用認知能力總分，即將字詞測試和數學測試兩項得分加總取其平均值。同時，為了使不同年齡個體的認知能力得分具有可比性，我們按照劉宏和李嘉瑩（2023）的做法，計算分年齡組的標準化認知分數，其算法是用個體的認知能力總分減所處年齡段的均值，再除以其所處年齡段的樣本標準差，得到個體認知標準化得分，模型其他設置不變。所得結果如表4所示。從表4中的結果可以看出，替換被解釋變量后所得結果仍然沒有質的變化，說明本研究主回歸結果穩健，即農村教育財政投入能顯著縮小城鄉人力資本質量差距。

（三）“新機制\"對個體人力資本質量影響的異質性分析

上文主要探討的是“新機制”的平均效應。然而，政策效果可能在不同群體間存在差異性，探討這些差異性有助于政策制定者更全面地了解政策效果，進而制定更具針對性的策略和措施。因此，本部分采用式（1）設定，使用分樣本回歸探討“新機制\"對不同性別群體、不同家庭背景 ① 的人力資本質量的影響，結果如表5所示。

從表5第（1）、（2）中的列結果可以看出，相比男性而言，新機制\"對女性人力資本質量的提升效應更大。一直以來，我國大多數居民存在“重男輕女”的觀念，而在經濟不發達的農村地區這種思想更嚴重，因此在家庭教育投入方面，農村地區男性通常所得到的教育機會或資源優于女性（鄢姣和孟大虎，2023）。“新機制\"實施后，農村教育財政投入的提高較好地緩解了農村地區家庭教育投入所受到的金融約束，使原本擁有較少教育資源的農村女性群體獲得更好的人力資本投資，從而顯著促進了農村女性群體人力資本質量的提升。

表5第（3）、（4）列中的結果顯示，相比具有優勢家庭背景的個體而言，“新機制”的實施使農村地區弱勢家庭背景個體的獲益程度更高，雖然組間差異不具有統計上的顯著性，但這一結果較好地證明“新機制”一定程度避免了精英俘獲現象，沒有擴大農村地區內部優勢家庭背景和弱勢家庭背景的個體人力資本質量差距。可能的原因在于“新機制\"所增加的農村教育財政投入僅限于義務教育階段，而對大多數優勢家庭背景的個體而言，經濟上的相對充裕導致他們一定程度上視接受義務教育為基本的教育需求。因此，依據“最大化維持不平等\"理論，“新機制\"的實施會更多惠及弱勢階層。

五、拓展性分析

前文已述，“新機制\"能顯著縮小城鄉人力資本質量差距，并且政策效果在不同群體間具有差異性。然而，受政策影響的個體提高人力資本質量后，這種提升效果是否會體現在個體收入水平上？以及他們是否可以將自身已有的人力資本質量優勢傳遞給下一代？解決這些問題有利于回答“新機制\"是否可以從根本上改善個體的生活水平、促進農村地區人力資本質量的持續提高。具體而言，筆者將式（1）的被解釋變量分別替換成個體收人水平和對子代的家庭教育投入，所得結果如表6所示。

（一）農村教育財政投入與城鄉收入差距

從表6第（1）列中的結果可以看出，在加人所有控制變量，特別是通過控制省份固定效應和出生隊列固定效應消除地方財政偏好、地方發展水平以及宏觀增長趨勢等經濟地理環境對收入的影響后，發現增加農村教育財政投入能顯著提高農村個體收人水平，縮小城鄉收入差距。刪除戶籍發生變化的樣本后，表6第（2）列中的顯示結果依然穩健，說明留在農村地區工作的個體在自身人力資本質量提升后，其收入也會相應增加，這與亢延錕等（2023）的研究所發現的一致，即個體無論處于何種就業環境，受教育水平均會對收入產生顯著的正向影響。較高的人力資本質量意味著個體有較強的綜合素質和能力，這使個體可以從容應付對認知技能要求較高的復雜任務，在當前鄉村振興的背景下，農村個體將會有更多施展才能的機會（姚旭兵和鄧曉霞，2020），個體由此能夠獲得高于社會平均水平的收入，從而有效縮小城鄉收入差距。

（二）農村教育財政投入與城鄉家庭教育投入

表6第（3）列中的結果顯示，受“新機制\"影響的個體會增加對子代的教育投入。考慮到子代特征可能會影響家庭的教育投人，因此表6第（4）列進一步控制了子代的性別、戶籍、健康水平等一系列特征，所得結果依舊顯著為正，這表明增加農村地區的教育財政投入確實激發了個體對后代的教育投資，有助于提高后代的人力資本質量。產生這一結果的原因可能是：一方面，農村個體能深切感受到人力資本質量提升給自身帶來的積極變化和益處，因此他們十分重視對后代的人力資本相關投入;另一方面，農村個體收人增長一定程度上緩解了農村家庭的預算約束，使其有能力對子代的教育進行投資。

六、結論及政策建議

增加農村教育財政投入是義務教育優質均衡發展的應有之義。本研究利用“新機制\"政策形成的準實驗環境，基于CFPS2020數據構造隊列雙重差分模型，探究了農村教育財政投人增長對個體人力資本質量及其所產生的后續影響。本文主要結論如下：第一，“新機制\"引起的農村教育財政投入增長顯著縮小了城鄉人力資本質量差距，這一結果經得起穩健性檢驗;第二，“新機制\"所產生的政策效果具有異質性，女性在此次政策實施過程中受益程度更高，同時“新機制\"的實施一定程度上避免了精英俘獲現象，沒有擴大農村地區內部的人力資本質量差異;第三，受“新機制\"影響的農村個體將自身獲得的人力資本質量切實轉化為個體收人水平，并且他們會通過增加對子代的教育投人水平將自身獲得的人力資本質量優勢有意識地傳遞給下一代。

依據以上結論，本研究提出以下政策建議：

第一，持續增強農村教育財政投入的動力，多方籌資促進農村教育財政投入的提升。中央雖然提供資金支持農村教育發展，但這類教育投人通常是保障學校運轉、學生人學的底線標準，而只有建立促進地方政府投資教育的相應激勵機制，落實地方政府在當地教育事業上的權責，才能持續提高農村教育財政投入的力度及效率，激發農村學校的辦學活力。

第二，制定更具針對性的教育財政補償策略，提高弱勢群體的受益程度。從本研究的結果來看，雖然“新機制\"的實施沒有擴大農村內部的人力資本質量差距，但是該政策在提升弱勢家庭背景個體的人力資本質量方面仍有待進一步增強，因而政府應根據個體家庭的不同情況，制定多元化的教育財政投入補償策略，教育資金盡可能向弱勢、貧困家庭傾斜，從而有效彌補個體由于家庭背景不同而導致的后續人力資本質量差異。

第三，因地制宜發展當地優勢產業，為農村地區個體提供更多就業崗位，以充分發揮農村居民的人力資本質量優勢。近年來，信息技術高速發展，地方政府可以充分把握這一機會，提高農業生產的數字化和智能化水平，精心培育和發展本地優勢產業，同時大力促進農村地區電子商務以及快遞行業的崛起，拓寬產品銷售渠道，為農村勞動力提供足夠的發展空間和豐富的就業選擇。

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Financial Education Investment for Rural China and its Impact on Human Capital： Evidence from “New Mechanism” Reform as a Natural Experiment

Ma Hongmei and Deng Zhongyu （Central China Normal University）

Abstract：Providing high-quality and equal compulsory education service to all children is a topagenda in China. Based on China Family Panel Studies （CFPS），this paper employs cohort differencein-differences model to investigate impact of financial investment increment induced from a reform targeting rural population in China on individuals’ human capital. Main results are as listed as follows：Firstly，increasing educational finance in rural education improves human capital of rural individuals and narrow urban-rural human capital gap，which is robust to varius forms of model specifications. Secondly，heterogeneity analysis reveals that women benefit more from this reform， and within group disparities of human capital stock among individuals born in rural areas are not enlarged. Thirdly， increasing financial education investment in rural China significantly narrows income gap between urban and rural areas，and individuals affected by the policy transfer their acquired human capital advantages to the next generation through increasing educational investment to their children. This paper has resolved the long-standing debates both domestically and internationally since the l98Os regarding whether fiscal inputs can enhance educational efficiency，and shades light on how to promote both quality and equality of compulsory education in China.

Key Words：compulsory education; financial education investment in rural China; human capital; education service of both quality and equality

附錄1：本研究技術路線圖附錄2：基于PSM匹配樣本的估計

為了提高主回歸結果的穩健性，本研究采用了傾向得分匹配一雙重差分方法（PSM一DID）。具體而言，筆者基于地區特征和個體及家庭特征，采用PSM方法對處理組和對照組進行匹配，在共同支撐域假設滿足的情況下篩選出傾向得分較為類似的個體，然后將匹配好的樣本重新代人式（1）。本研究采用卡尺內（0.01）一對一近鄰匹配方法和帶寬0.005 的核密度函數法進行匹配，所得結果如表7所示。從表7可以看出，采用不同的匹配方法所得交互項系數均與本研究主回歸結果較為接近，且均在 1 % 水平上顯著，說明本研究主回歸結果具有穩健性。