家庭背景、代际传递与教育不平等（2）

4、变量选取与中国教育代际传递性的测算

1.变量选取

本文采用1989一2011年九次中国健康与营养调查((CHNS)家庭非平衡面板数据库。采用该数据库是基于以下考虑:①调查手段可靠，调查信息丰富，CHNS综合反映了城乡家庭的人口特征、职业、教育、家庭关系等多方面数据;②调查时间跨度较长，是国内年份最长的微观面板数据，可以全面反映中国长时期内家庭代际关系的特征;③调查地域在地理位置、经济发展水平及人口特征方面迥异，数据具有较好的全国代表性①为了准确考察子代的教育程度，本文对样本进行了筛选，由于很多个体在18岁时已经完成了全部的教育，因此，本文选择18一65岁成年人的样本，剔除18一25岁之间职业为学生或者没有工作的样本，因为这其中可能有再进一步接受教育的个体。从CHNS数据中可以观测到个体教育的外在表现，本文按个体在调查年度所获得的最高教育程度分为四类:小学、初中、高中(包括中专)、大学(包括大专及以上)，分别赋值1,2,3 ,4。同时，本文也考察了个体的受教育年限，相应的描述性统计见表1。可以看出母亲的平均教育年限为4.2263年，而父亲的平均教育年限为6.3317年，这说明母亲的教育处于弱势，父母教育年限存在明显的性别差异。子代的平均教育年限为8.5789年，明显高于父代，其中子代的教育年限与母亲相比增加了4.3526年，相当于子代的教育程度几乎上升了一个教育层次。同时，本文把子代的教育年限按照性别、城乡和出生群组进行区分，发现平均教育年限的一般规律是:男性大于女性，男女子代的平均教育年限差异为0.8032年;城市大于农村，城市与农村子代的平均年限差异为1.5323年;改革开放后出生群组比改革开放前出生群组的教育年限平均增加达2.8065年。

父母背景可能通过多种途径影响子代的教育成果(李忠路和邱泽奇，2016 ; FerreiraandGignoux , 2014 ;Chevalier and Lanot , 2002，本文侧重考虑父代的教育程度对子代教育的影响。父母是子女最早的老师，家庭教育在整个教育中具有不可替代的(但是往往却被忽略的)地位;父母教育背景在很大程度上决定了子女上学的年限、子女接受更高教育的可能性。事实上，学习习惯与能力在一定程度会从上一代传递到下一代，降低教育获得的成本。高水平的能力可能有助于更好地把教育转化为效用(如工资)，从而增加回报，降低教育门槛值，因此，本文把父母的教育程度作为家庭背景中的重要指标来分析。

家庭收入水平和社会地位可能会影响子代的教育前景，因其可能会改变家庭所面临的预算约束，影响教育的成本收益比。职业是现代社会反映社会地位特征的基本标识，其他经济与资源的分配与职业分层对应存在(Parl}in,1974)，参考Lauer ( 2003) , Valbuena ( 2011)的做法，本文把父亲的职业类别作为家庭收入水平和社会地位的代理变量①。由于中国的职业体系尚未完全定型，因此在考虑职业分类时宜粗不宜细，参考李路路和朱斌(2015)的做法，把职业分为四个大类:一是高级非体力劳动职业;二是一般非体力劳动职业;三是工业/服务业体力劳动职业;四是农业体力劳动职业②。整体而言，本文从教育背景、家庭收入和社会地位、家庭规模、个体特征、家庭户籍等方面来分析家庭背景对子代教育的影响。

2.代际教育回归系数测算

利用代际教育回归系数来测算父代和子代之间教育程度的变动状况，基本的回归方程如式(1)。其中解释变量和被解释变量分别代表父代和子代的教育年限，代际教育回归系数越高，则意味着较高的代际传递性，较低的代际流动性。

代际教育年限的整体回归结果见表2，先用父母的教育年限单独进行回归(回归1和回归2),然后再把父母的教育年限共同进行回归(回归3)，并利用怀特检验来验证父母的教育年限对子代的影响是否存在差异。另外，本文把子代分性别、分城乡、分三个出生群组子样本进行了测算。从整体回归结果来看，除1933一1949年出生群组由于观测值较少，系数不显著外，其余回归系数均在1%的水平上显著。从总体看，父亲的代际教育回归系数为0.3505，而母亲的代际教育回归系数稍高(0.3617 ) ;从父母共同的回归看，父亲教育年限回归系数为0.2129，母亲的代际教育回归系数同样稍高((0.2385)。可见，虽然母亲平均教育程度偏低，但母亲教育程度对子代的影响更大。从共同回归的怀特检验来看，除女性子代样本外，怀特值均不显著，这表明父母的教育年限回归系数无显著差异，母亲的教育和父亲的教育均会对子代教育产生影响。

分性别看，女性子代的教育年限回归系数大于男性，父亲教育年限增加一年，则女性子代比男性子代教育年限平均多增加0.0812年(回归1);如果母亲教育年限增加一年，则女性子代比男性子代教育年限平均多增加0.1545年(回归2)。分城乡看，在回归1和2中，城市的代际教育回归系数均显著大于农村，父亲或母亲的教育年限每增加一年，则城市子代比农村子代教育年限平均多增加0.0355年或0.0734年。分出生群组看，受制于样本数量，中华人民共和国成立前出生群组的代际教育回归系数不显著，改革开放后出生群组的代际教育回归系数大于改革开放前，父亲或母亲的教育年限增加每一年，则改革开放后出生子代比之前出生子代教育年限平均多增加0.1008年或0.0407年。可见，比较而言，女性、农村地区、改革开放后出生的子代的代际流动性较差，教育不平等的跨代固化现象更突出。另外，从回归3中女性子代的教育年限看，可以发现父母之间存在显著差别，母亲教育年限增加一年，女性子代教育年限平均增加0.3327年，但父亲教育年限增加一年，女性子代教育年限增加仅为0.2135年，表明受到更好教育的母亲对于女性子代的教育影响力更强。

为了考察教育代际传递的持久性，本文把祖代、父代、子代的样本均纳入考虑，首次分析了中国三代间的代际教育回归系数。在数据处理中，把父母的最高教育年限作为父代教育年限，选择父代教育程度较高一方的父亲或母亲的教育年限作为祖代的教育年限;对数据进行筛选，得到1305个样本(男性样本占比58.50%;农村样本占比73.50%。其中，子代教育年限平均值为9.1625年，父代教育年限均值为7.0529年，祖代教育年限则极低，仅为1.4330年(祖代的出生区间在1890一1951年，当时中国并不存在完善的教育体系);从标准差看，祖代至子代，教育年限标准差增大，受教育年限分化加大。本文计算整体子代、父代和祖代的代际教育回归系数(见表3)，发现系数均为正且在1%的水平上显著，祖代和父代的受教育年限对子代教育均有正向影响，教育代际传递具有长期性。比较而言，父代的教育回归系数较祖代大得多，父代教育程度对子代的影响明显更大。

3.代际教育转换矩阵分析

为了考察子代教育上升的可能性或代际教育的流动性，本文进一步分析代际教育转换矩阵。对父母的教育程度进行匹配，构建了包括父母双方教育程度的转换矩阵，并测算父母不同匹配情况所占比例(见表4)。从父母的教育程度对比看，接近3/4 (73.54%)的母亲教育程度仅为小学，而父亲小学教育程度占比为55.30%，除小学教育程度外，父亲在其余教育程度上所占比例均高于母亲。

从教育婚姻匹配看，父母教育程度完全相同的比例达到63.05%中主对角线之和，其中，父母均为小学教育程度的比例占全样本的50.49 %，在所有教育婚姻匹配模式中占比最大79.76%。而父母教育程度不相同的匹配模式中，父亲教育程度较高的比例为29.34%，母亲教育程度较高的比例仅为7.61%。这说明在中国婚姻的教育匹配中，母亲的教育程度仍较低，作为对照，在英国婚姻中，母亲教育程度较高的比例接近20% ( Valbuena , 2011)。横向看，每一行最大值均出现在对角线，这说明婚姻匹配中双方倾向于选择同教育程度的配偶。

本文进一步测算父代和子代的教育程度转换矩阵，计算在父母的教育程度一定条件下子代获得各教育程度的概率(见表5)。如果没有教育的代际影响，单元格中每个值应该相同，但是如果教育代际传递性较高，父母的教育背景会强烈地传递给子代，则主对角线上的概率数值较大，其余单元格值较小，中国的情况正是如此。父代教育程度是大学，则子代接受高等教育的概率达到50.53% ,而对于只有小学教育程度的父代，其子代接受高等教育的概率为3.30%。此外，本文也尝试着将父亲和母亲的教育程度单独来计算，得到的结论类似，这表明子代的教育程度在不同家庭教育背景下差异极大，父母的教育程度具有很强的代际传递性。