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“学世袭”

2018-02-22卜泽元

新西部·中旬刊 2018年12期
关键词:标准差程度子女

【摘 要】 文章使用一元线性回归模型分析CGSS2010调查数据,探讨父母结构对“80后”子女受教育程度的影响。结果表明:在数据库其他因素不变的情况下,父母受教育程度对“80后”子女受教育程度有正向效应;家庭社会资本对“80后”子女受教育程度产生正向效应;居住在城市对“80后”子女受教育程度产生正向效应。

【关键词】 父母结构;“80后”子女;受教育程度;影响

一、研究的问题和文献综述

在中国,传统意义上的“世袭制”在辛亥革命后就已经被破除,然而上一代对子女的影响从未停止。个人的教育程度作为得到尊重,获得社会地位的一个重要渠道,是否存在受父母结构的影响,影响程度又有多大,是本文重点讨论的问题。

“80后”是在改革开放下成长起来的第一代,这一代人在成长过程中备受瞩目,所以对于他们受教育程度的研究是具有重要意义的。本文希望观察“80后”受教育程度除了个人努力的因素以外,受其父母结构的影响有多大。是否会产生良父母良子女,弱父母弱子女,通过子女的受教育程度作为媒介,影响子女的职业以及收入等等,形成一个新形式的家庭“世袭”——“学世袭”模式。李雅楠(2012)指出,家庭收入对子女教育水平有正的影响,家庭收入每提高10%,子女的平均教育水平提高8%;梁晨和李中清(2012)在研究中发现1995—1999年间,干部子女在北大的辈出率为23.4,即是本职业总人口比例的约23倍。干部子女在北京大学与苏州大学辈出率远高于其他职业子女;父亲的受教育程度或者母亲的受教育程度提高,和子女互动的频率越大 (祁翔,2013)。受教育程度高与社会资本更多的父母会比受教育程度低与社会资本较少的父母更加重视子女教育,他们认为对子女教育投资的回报非常可观,并有能力为子女学习提供优越的学习环境和服务,花费更多的时间与子女互动,这些都关系到父母结构对子女受教育程度的影响。

二、研究设计

1、数据来源

本文的研究数据运用的是“全国综合社会调查”数据(CGSS2010),该数据采用分层多阶段不等概率抽样,共11785个样本。研究对象是“80后”受教育程度,其他年龄的样本不在本研究的考虑范围之内。所以,将年龄不符合的样本剔除,本文使用的“80后”受教育程度的最终样本量是1672个。

2、变量测量及描述性统计

研究对象的因变量是“80后”受教育程度,可操作因变量是“80后”子女的学历。根据数据库原本数据按学历高低分为:没有接受过教育(文盲半文盲);小学;初中;职业高中、普通高中、中专、技校;大学专科、大学本科;研究生及以上分别赋值为1至6,有效样本数为1672个。研究对象的核心自变量是父母结构对子女受教育程度的影响,文章采用父亲受教育程度、母亲受教育程度、是否在城市居住、14岁时家庭社会层级来表示。父亲受教育程度与母亲受教育程度同样按学历由低至高赋值为连续型变量1至6。由于研究“80后”的受教育程度所以选取其在读书时的家庭社会层级作为其影响因素,社会层级赋值为1到10,共10个层级,数字越大则表示14岁时样本自己认为其所在家庭拥有的社会资本越多。是否居住在城市分别赋值为1和0,其中1表示居住在城市,0表示不在城市。

在表1中我们可以发现“80后”一代的平均受教育程度在3.9左右,其父母的受教育程度分别为2.9和2.5,其标准差也比父母小1左右,說明了“80后”的受教育程度比父母一辈的受教育程度高。我国教育事业成果显著,公民的文化素质得到了显著提高,并且受教育程度的两极分化也比以前小了很多。还可以看出父亲的受教育程度会比母亲高。在表1中显示社会层级的均值为3.714,“80后”普遍认为14岁时家庭拥有的社会资本较少。

在表2中,我们可以发现样本里,父母受教育程度是文盲半文盲的,他们的子女没有完成九年义务教育的占比达到了40%。父母接受过高等教育的,其子女学历至少是在高中以上。“80后”大学生,他们父母是初中以上受教育程度占比达到了85%。受教育程度越高的父母能够让子女接受高等教育的机会越大。

本文控制了样本中的“80后”性别、民族、宗教信仰、2009年家庭年收入,如表1所示,性别变量均值为0.47,说明样本中的男女性别基本平均,比较合理;民族的均值为0.107,说明样本中少数民族占比在10%,比较合理;宗教信仰的均值为0.22,说明样本中“80后”有宗教信仰的人数占比为22%,比较合理;2009年家庭年收入均值为56341元。

3、模型设定与假设

对于受教育程度,本文采用Y=1-6表示受教育程度的高低:没有受过任何教育;私塾、小学;初中;职业高中、普通高中、中专、技校;大学专科(成人高等教育)、大学专科(正规高等教育)、大学本科(成人高等教育)大学本科(正规高等教育);研究生及以上分别赋值为1至6。文章采用以下模型进行估计:

其中,表示“80后”的受教育程度;x是自变量,β是自变量的回归系数。

本文为了对“80后”受教育程度除了受个人努力的影响以外,对其受父母特质的影响程度进行分析。特提出以下假设:

假设1:“80后”受教育程度与父母亲的受教育程度呈正向效应。

即父母亲的受教育程度越高,“80后”受教育程度越高;

父亲的受教育程度越低,“80后”受教育程度越低。

假设2:“80后”受教育程度与家庭社会资本呈正向效应。

即家庭社会资本越多,“80后”受教育程度越高;

家庭社会资本越少,“80后”受教育程度越低。

假设3:“80后”受教育程度与是否居住在城市呈正向效应。

即居住在城市的“80后”,受教育程度较高;

居住在农村的“80后”,受教育程度较低。

三、研究结果

表3给出了父母受教育程度、社会阶层、是否在城市居住对“80后”受教育程度的影响。回归结果显示,本文所使用的模型1、2、3的结果都非常显著,其拟合优度分别为0.457、0.469、0.491,模型2的解释力比模型1提高了1.2%,模型解释力3比模型2提高了2.2%。在模型1中,在控制其他条件不变的情况下,父亲受教育程度的每一标准差单位的提高将导致“80后”受教育程度0.2个标准差单位上升。

保持父亲受教育程度、社会阶层、是否在城市居住不变的条件下,母亲受教育程度的每一标准差单位的提高会使得“80后”受教育程度0.18个标准差单位上升。“80后”受教育程度受父母的教育程度的影响都很大,相比较而言母亲的影响要比父亲小。这样就得到以下分析,首先,父母受教育程度能够通过自己的言传身教影响子女受教育程度,受教育程度越高的父母能够让子女接受更高程度教育的机会越大,反之亦然。其次,是父亲对“80后”受教育程度的影响要比母亲大,因为父亲在中国传统的家庭观念中是一家之主,对家庭事务的决断力会大于母亲。父亲对子女教育投资意愿强弱对子女的最终受教育程度是有较大影响的。

保持父母受教育程度、是否在城市居住的条件不变下,社会层次的每一标准差单位的提高将导致“80后”受教育程度0.03个标准差单位上升。父母无论学历高低,是否居住在城市,他们通过自己的努力使其家庭处于社会层次较高的地位,家庭条件能够满足,父母都希望子女能够接受更好的教育。他们也有能力通过改善学习环境,请家庭教师等各种方式,让子女能够更好的学习。所以,社会层次较高的家庭会让子女接受更好的教育,形成良性循环。相反,处于社会层次较低的家庭会因为家庭条件原因或多或少地影响子女接受高等教育的机会。

保持父母受教育程度、社会阶层不變的条件下,是否在城市居住的每一标准差单位的提高将导致“80后”教育程度0.97个标准差单位上升。这表明了我国在二元经济下的城乡教育差距还很大,“80后”的农村学生能接受高等教育并不容易,这与梁晨和李中清(2012)得出的结论是一致的,表明了中国的代际板结还是存在的。

四、结论

本文为了观察父母结构对“80后”子女受教育程度的影响,以子女受教育程度作为因变量,采用父母受教育程度、家庭社会资本及是否在城市居住作为核心自变量。得出这三者对子女受教育程度的关联性,父母的受教育程度与自己的职业以及收入是有紧密联系的,从而能够影响家庭的社会资本、经济资本与文化资本。这三方面的父母结构能够对“80后”子女受教育程度产生强烈的影响,良好的受教育水平或者拥有社会资本较多或者居住在城市的父母可以通过子女的受教育程度作为媒介,对子女的职业以及收入造成影响,形成一个新形式的家庭“世袭”,可能会造成社会的板结。个人认为,教育应该是公平的,每个人接受何等程度的教育是应该由自己的努力决定的,而不是通过父母结构的影响。当然父母结构产生的教育不公平引发的社会板结问题是世界各国都存在的,其中的原因是很复杂的。本文希望通过这样的思考模式使大家能够正视这一问题的存在,并找出有效的方式缓解教育不公平,尽可能地创造出一个公平竞争的教育环境。

【参考文献】

[1] 李雅楠.子女教育水平——基于CHNS数据的实证研究[J].南方人口,2012.46-53.

[2] 梁晨,李中清.无声的革命:北京大家庭收入是否影响学习与苏州大学社会来源研究(1952-2002)[J]. 中国社会科学,2012.99-118.

[3] 祁翔.父母受教育程度与子女人力资本投资[J].教育学术月刊,2013.73-79.

[4] 文东茅.家庭背景对我国高等教育机会及毕业生就业的影响[J].北大教育评论,2005.59.

[5] 陆学艺.当代中国社会阶层研究报告[M].北京:社会科学文献出版社, 2002.16.

[6] 王伟宜.父母受教育程度与子女人力资本投资[J].教育学术月刊, 2013(9)73-79.

[7] 杨哲.城市居民居住环境与婚姻稳定性关系研究[J].中国名城,2016(10)47-52.

【作者简介】

卜泽元(1994—)男,汉族,上海人,安徽工业大学公共管理与法学院2016级硕士研究生,研究方向:公共政策分析.

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