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      家庭收入、未成年子女?dāng)?shù)量與城市家庭教育投資

      2015-04-11 03:23:14
      關(guān)鍵詞:家庭收入子女數(shù)量

      甘 宇

      (重慶工商大學(xué)人事處,重慶 400067)

      隨著社會對教育在經(jīng)濟發(fā)展中作用的認識的提高,我國的教育發(fā)展獲得了長足的進步。長期以來,我國教育大體上遵循著“國家—社會—家庭”三方共同投入的模式。隨著經(jīng)濟的發(fā)展,家庭收入差異化的擴大,強調(diào)政府在教育投資中的主體地位的同時,家庭的投入也不容忽視。作為社會的基本單元,家庭對教育成本分擔(dān)有著很強的現(xiàn)實意義。作為家庭教育支出的重要組成部分,家庭對子女的教育投資與政府對教育的財政投入有著緊密的聯(lián)系,家庭對子女教育投資的能力和意愿影響著政府財政投入的規(guī)模和范圍。因此,剖析家庭收入、未成年子女?dāng)?shù)量與家庭教育投資的關(guān)系,對于優(yōu)化家庭教育資源配置和國家教育相關(guān)政策安排大有裨益。

      一、文獻回顧與研究假設(shè)

      教育事業(yè)的產(chǎn)出的是以政府、社會以及家庭的投入為前提的,教育事業(yè)的長足發(fā)展離不開教育投入的大幅度提高。2012年以前,我國對教育的公共財政支出長期為占GDP的4%以下,難以滿足教育發(fā)展的要求。但正是近30年來,我國教育取得了快速發(fā)展。公共財政支出難以解釋教育增長,正是家庭教育投資彌補了財政支出的不足。在某種程度上可以說,我國教育發(fā)展所取得的成就是以家庭負擔(dān)更高的教育成本所換來的。[1]

      在影響家庭教育投資的諸多因素中,根據(jù)文獻的研究方法不同,結(jié)論也不一致。根據(jù)對文獻的歸納,父母的職業(yè)[2-3]和其受教育程度[4-5]、子女性別[6-7]、政府政策[8]以及價值觀念[9]等都是影響家庭教育投資的因素。顯然,在大部分文獻分析的影響家庭教育支出的各種因素中,收入變量是一個十分重要的因素。Schultz發(fā)現(xiàn),因為人對風(fēng)險是厭惡的,同時市場存在著信貸約束,那么教育的收益率再高,低收入家庭的教育支出水平仍然難以獲得提升。[6]倪永梅也通過分析認為,家庭經(jīng)濟條件是制約家庭教育支出的重要因素。[10]但也有研究認為,家庭收入對家庭教育支出的影響并不顯著。[11]而龔繼紅和鐘漲寶使用湖北隨州的調(diào)查結(jié)果進行分析,認為當(dāng)家庭經(jīng)濟狀況超過某一臨界點(年人均收入3 000元)時,家庭教育投資水平才有明顯提高;另外,他們還發(fā)現(xiàn)相對于中高收入家庭,低收入家庭更愿意為子女的教育進行高投資。[12]

      “數(shù)量—質(zhì)量替代”模型充分反映了子女?dāng)?shù)量對家庭教育支出的影響。古典經(jīng)濟學(xué)家馬爾薩斯的“人口論”認為,生育數(shù)量會隨著收入的提高而提高。但Becker及其合作者在效用最大化模型基礎(chǔ)上,通過使用價格效應(yīng)和質(zhì)量效應(yīng)進行假設(shè):對于大部分家庭而言,子女作為家庭內(nèi)部的產(chǎn)物,是一種正常的耐用消費品,其質(zhì)量受父母的投入所制約,家庭對其購買的數(shù)量和質(zhì)量會隨著收入的增加而增加,但質(zhì)量增加的幅度比數(shù)量增加的幅度要大得多。因此他們認為,家庭收入的提高可能會導(dǎo)致家庭子女?dāng)?shù)量的增加,但這個增加的幅度很小,甚至是負的。[13-14]

      在這一結(jié)論被提出之后,不同的學(xué)者進一步對控制變量進行修改和完善,或者使用不同地區(qū)的數(shù)據(jù)進行測算,獲得類似的結(jié)果。Rosenzweig和Wolpin在修正Becker等人的理論的基礎(chǔ)之上,使用了印度的數(shù)據(jù)獲得了相同的結(jié)論。[15]而Hanushek等人則使用其他地區(qū)的數(shù)據(jù)和測算方法也證實了 Becker的孩子的數(shù)量—質(zhì)量替代這一結(jié)論。[16]但是 Behrman 和 Taubman[17]、Qian 對 Becker的結(jié)論進行了質(zhì)疑并相應(yīng)地提出了與Becker不同的觀點。[18-19]

      Fan最早結(jié)合Becker的理論,使用中國的數(shù)據(jù)研究孩子質(zhì)量與數(shù)量的替代關(guān)系,并且提出了相應(yīng)的政策建議。[20]Rosenzweig 和 Zhang[21],Li、Zhang 和 Zhu[22]在我國存在計劃生育這個政策的大背景下,認為質(zhì)量—數(shù)量二者之間的替代關(guān)系在中國確實存在著,而且在經(jīng)濟不發(fā)達的農(nóng)村地區(qū)尤甚。但Qian在2005年的研究表明,質(zhì)量—數(shù)量的替代關(guān)系呈現(xiàn)的是倒U型特點,子女?dāng)?shù)量在兩個以內(nèi)增長時,其升學(xué)率會隨之提高。但超過了兩個,其升學(xué)率會下降。其認為之所以獲得與其他研究不同的結(jié)論,是因為在其研究中并沒有像其他研究一樣將子女?dāng)?shù)量視為連續(xù)變量而非離散變量,降低了研究方法和結(jié)果錯判的概率。

      綜合上述研究,影響家庭教育投資的因素很多,結(jié)合不同的研究方法,獲得結(jié)論也各異。在參考其他文獻的基礎(chǔ)上,我們將使用多元回歸的方法,對幾個主要影響因素的作用進行分析。本研究將以901個家庭數(shù)據(jù)為樣本,結(jié)合勞動經(jīng)濟學(xué)中的“數(shù)量—質(zhì)量替代”模型,對中國城市家庭的教育投資行為進行理論和實證的研究,并對經(jīng)典的“數(shù)量—質(zhì)量替代”模型進行檢驗。

      二、數(shù)據(jù)與樣本描述

      (一)數(shù)據(jù)說明

      本研究使用的數(shù)據(jù)來自于中山大學(xué)社會科學(xué)調(diào)查中心的中國勞動力動態(tài)調(diào)查(China Labor Force Dynamic Survey,CLDS)。CLDS內(nèi)容涵蓋教育、工作、遷移、健康、社會參與、經(jīng)濟活動、基層組織等眾多研究議題,是一項跨學(xué)科的大型追蹤調(diào)查。2012年CLDS是該項目的第一次調(diào)查。CLDS詳細調(diào)查中國29個省市(除港澳臺、西藏、海南外)的樣本家庭成員個人信息、家庭財富、資產(chǎn)和教育等情況?!霸跂|方國家的本源型傳統(tǒng)中,不同于俄國和印度的村社制,中國是家戶制,家戶是財產(chǎn)分配和繼承單位?!保?3]因此,使用該數(shù)據(jù)可以較好地反映中國城鎮(zhèn)家庭對未成年子女教育投資的差異問題。剔除掉農(nóng)村家庭樣本以及關(guān)鍵變量缺失的樣本,最終使用的樣本總量為901個城鎮(zhèn)家庭。

      (二)變量選取及其賦值

      1.主要解釋變量

      在本研究中,家庭年收入水平與家庭未成年子女?dāng)?shù)量為主要解釋變量。一般認為,在其他條件不變的情況下,家庭教育支出受家庭經(jīng)濟條件影響很大。而家庭收入水平是家庭經(jīng)濟條件的主要指標,收入越高的家庭,受到的經(jīng)濟約束越小,在進行教育投資時受到的限制越少。隨著教育的收益率上升,家庭的教育投資將隨之增加。在樣本描述統(tǒng)計中,平均每個未成年子女的年教育投資為0.343萬元。根據(jù)“數(shù)量—質(zhì)量替代”模型,子女?dāng)?shù)量的增加將會降低家庭對子女的人均教育投資水平。表1顯示,由于計劃生育政策的實施,絕大部分樣本城鎮(zhèn)家庭的未成年子女?dāng)?shù)量為1個。

      表1 變量定義及數(shù)據(jù)描述統(tǒng)計

      2.其他控制變量

      其他控制變量方面主要選取了家庭人力資本存量比、家庭勞動人口數(shù)量以及家庭主事者受教育程度等3個變量。家庭成員總體受教育程度越高,家庭人力資本存量比越高,其社會網(wǎng)絡(luò)越廣,在某種程度上,“社會關(guān)系形成的個人資源”[24]使得其家庭收入來源比較穩(wěn)定。

      在本研究中,我們使用引進家庭勞動人口數(shù)量作為控制變量。一般認為,家庭勞動人口越多的家庭,其創(chuàng)造財富和抵御風(fēng)險的能力越高。家庭主事者受教育程度越高,對子女的教育期望越高,從而對其投資持積極的態(tài)度。由表1可見,家庭主事者的受教育程度大部分處于高中水平。

      三、實證分析

      本研究使用最小二乘法(OLS)對數(shù)據(jù)進行估計。在回歸中,被解釋變量為家庭未成年子女年人均教育投資量,主要的解釋變量為家庭年收入水平和未成年子女?dāng)?shù)量?;貧w方程為:

      在上述方程中,Yi表示家庭未成年子女年人均教育投資量,Si表示家庭年收入水平,Wi表示家庭未成年子女?dāng)?shù)量,Xk

      i,k=3…,N表示其他的控制變量,εi則表示隨機擾動項。估計結(jié)果如表2所示。考慮到模型存在異方差的可能性,我們在進行回歸時,對比了模型的穩(wěn)健標準差和普通標準差,發(fā)現(xiàn)二者十分接近,由此獲知模型不存在異方差的問題。根據(jù)表2中的回歸結(jié)果得到回歸方程:

      表2顯示,家庭未成年子女?dāng)?shù)量在0.01的顯著水平上對家庭未成年子女年人均教育投資量存在顯著影響,而且系數(shù)的符號為負。這意味著,家庭未成年子女?dāng)?shù)量越多,每個子女獲得的教育投資量越少。這與谷宏偉、楊秋平所得的結(jié)論相反,他們發(fā)現(xiàn)子女?dāng)?shù)量和家庭子女人均教育支出之間存在著正相關(guān)的關(guān)系。我們的解釋是,根據(jù)“數(shù)量—質(zhì)量替代”模型,家庭在進行生育選擇時,所生育孩子的數(shù)量越多,質(zhì)量會出現(xiàn)下降,反之則質(zhì)量會上升。在家庭收入既定的前提下,家庭對子女教育的投資的彈性較小,這也就意味著,子女?dāng)?shù)量越多,每一個人所能獲得的教育投資量將會出現(xiàn)減少,也即是教育投資量被稀釋了,因此家庭未成年子女?dāng)?shù)量與家庭未成年子女年人均教育投資量存在負相關(guān)的關(guān)系。同時,在表2中我們也看到,家庭主事者受教育程度也對家庭未成年子女年人均教育投資量存在顯著的正向影響,這說明家庭主事者受教育程度越高,其家庭未成年子女獲得的教育投資量越大。

      另外,我們也觀察到,家庭的年收入水平和其他控制變量并沒有對家庭未成年子女年人均教育投資量產(chǎn)生顯著影響。我們認為,可能是因為樣本選取中存在的不足所致。本研究中的樣本為有未成年子女的家庭,由于國家已經(jīng)實施免費的義務(wù)教育,在很大程度上降低了未成年子女家庭的教育負擔(dān)。另外,高等教育投資部分未納入本研究的范圍。綜合上述兩方面的原因,使得家庭年收入水平和其他控制變量在解釋家庭教育投資上沒有產(chǎn)生顯著差異影響。

      表2 最小二乘法(OLS)估計結(jié)果

      四、結(jié) 論

      使用901個城市家庭的樣本討論家庭收入和未成年子女?dāng)?shù)量對家庭教育投資的影響,研究發(fā)現(xiàn):未成年子女?dāng)?shù)量上升的家庭,對其子女人均教育投資水平將下降。也即未成年子女?dāng)?shù)量與子女人均家庭教育投資水平負相關(guān)。家庭主事者受教育程度越高,對子女教育投資越大。家庭年收入水平在本研究中未對家庭教育投資水平產(chǎn)生顯著影響。當(dāng)然,這種家庭收入水平與家庭教育投資之間的關(guān)系,還有待于將來在樣本更加完善的情況下進一步研究和分析。

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