家庭社会经济地位对教育人力资本代际传递的影响

■王诗婧

一、引言

早在20世纪90年代，一些学者依据内生增长理论，发现人力资本的积累能提高生产力，对一国经济增长产生重要作用，而教育是提高人力资本的重要途径[1]。Barro[2]通过分析1960—1985年98个国家的经济数据发现人力资本对人均GDP 增长有积极影响。此外，教育资源的公平获得还有利于降低收入不平等，打破“贫困陷阱”，从而促进经济均衡发展。对个人而言，教育可以为劳动者带来经济收益和其他正向效益，如更好的健康状况、更高的职业地位等[3，4]。同时，个人受教育程度通过其拥有的不同社会和经济资源对下一代的收入和职业产生影响[5]。

尽管中国教育支出不断扩大，但在教育支出结构和劳动者受教育程度方面，仍有待优化和提高。中国人均教育经费支出处于世界较低水平，仅为8904 美元，而经合组织国家则为11512 美元。在劳动者受教育程度方面，尽管在中国有7409万劳动力是受过高等教育的，但其占总体劳动力的比例仅为31.6%，比经合组织的平均水平低25%。

在此背景下，研究影响教育人力资本的因素具有重要的现实意义。从国家层面来看，教育政策对下一代受教育程度有重要影响。张建华等[6]研究发现，高校扩招对教育资源相对贫乏的省份有更明显的作用。苏群等[7]认为免费义务教育政策对子女入学概率有正向提高作用。从微观层面来看，子女个人特点和其所在的环境特点对其教育人力资本的获得影响较大。父母的受教育程度、收入以及身体状况对子女的教育投资有较大的影响[8]。此外，在众多因素中，社区总体环境和家庭自身状况也是值得关注的[9，10]。

不难发现，以上影响因素尤其是微观因素多与父母自身相关，因此一些学者认为家庭背景是研究教育人力资本的关键因素[11，12]。对于如何衡量家庭背景，学界存在一定的争议。有些学者利用家庭拥有的资源来反映家庭状况。例如，Van Horn 等[13]通过家庭资源量表，从基本需求、金钱、留给自己的时间、留给家庭的时间四个方面来衡量家庭资源。部分学者采用家庭社会经济地位衡量家庭背景。例如，庞维国等[14]以父母学历、家庭财富、学习用品的丰裕程度（例如电脑、宽带等）来表示家庭经济地位。

根据以上分析，父母受教育程度、收入和职业在多数情况下作为反映家庭背景的核心变量出现。本文认为父母受教育程度本身也会影响家庭背景变量中的其他变量，如家庭收入、父母的职业地位等。因此，本文旨在研究父母教育人力资本对其下一代教育人力资本的影响机制，探讨父辈人力资本是主要通过直接传递给子女，例如基因等先天因素，还是通过创造更好的家庭环境通过后天因素间接影响子女人力资本。

二、理论分析

（一）教育人力资本代际传递

大多数学者在研究中发现，父母教育人力资本和子女教育人力资本具有因果关系，即子女受教育年限的差异可以在很大程度上由父母受教育年限的差异来解释[15—17]。

此外，家庭所处的社区环境和家庭自身条件也是教育代际传递中的重要影响因素，例如富裕且配备有小学的农村会增加儿童入学的可能性[18]。孙银莲[19]进一步利用文化资本理论阐释代际传递机制，即来自更有文化教养的家庭的学生，在学术上更容易获得较高成就。

总体来说，根据国内外已有研究结果，父母教育人力资本对子女教育人力资本有不可忽视的直接影响，同时也通过不同路径对子女教育人力资本产生间接影响。

直接影响主要表现在由父母基因和父母教育方式、对教育的认知等所衡量的父母自身人力资本差异导致了子女教育人力资本的差异。Plug等[20]通过对比美国同一家庭中的亲生子女和被领养子女之间教育程度的差异，发现基因是教育的代际传递的主要途径。Plug[21]发现母亲基因遗传会给子女带来学习上的优势。Castelló-Climent 等[22]将不同个体的寿命纳入影响教育人力资本代际传递的模型中，结果发现低收入人群的寿命更短，这增加了其接受教育的机会成本，导致其拥有更低的受教育程度。

而对于间接影响，父母教育人力资本的高低可能会导致家庭环境不同，进而影响子女教育人力资本的积累。Haveman 等[23]认为父母的教育人力资本通过家庭收入影响父母能够为子女提供的物质资源，最终影响子女的教育人力资本。祁翔[24]认为随着父母受教育程度的提高，父母对子女的学习投资和与子女互动时间的投入同时增加。Patacchini 等[25]发现对于教育水平高的父母，其花在儿童教育中的时间对儿童的学业表现的影响更大。Leibowitz[26]认为父母的受教育程度会通过家庭内部的投资，例如对孩子教育投入的时间的质量与数量，影响子女的受教育水平。父母教育人力资本差异使其能够为子女教育人力资本获得过程中所能够提供的资源产生差异。陶东杰等[27]研究证实，由于家庭资源的限制，家庭规模越大，子女平均受教育水平越低。高学历的母亲不仅有能力分担子女教育成本[28]，而且还能通过婚姻选择为子女创造更好的条件，即高学历的母亲会选择学历较高的配偶，从而使得家庭环境更有利于子女获得高层次的教育[29]。这是因为：一方面，高学历母亲通过婚姻选择提高了家庭收入状况和家庭文化资本[30]；另一方面，通过控制子女数量，保证每个子女获得足够的家庭资源以促进其学业[31]。从已有文献来看，国内关于教育人力资本代际传递路径的研究较少，而且其考虑的因素相较于国外研究来说不够全面与深入。此外，少有国内外学者将社会经济地位纳入考虑。

基于此，本文提出如下假设：

假设1：父辈教育人力资本积极影响子代教育人力资本。

（二）家庭社会经济地位对子代教育人力资本的影响

家庭社会经济地位的差异会导致子女教育人力资本积累的差异。李忠路等[32]提出拥有高社会经济地位的家庭有能力为子女提供更加优质的教育机会。王祯梅[33]认为家庭社会地位的差异使得子女能够获取的资源类型和程度不同，这最终影响了子女的学历。

具体而言，家庭社会经济地位差异对子女人力资本的影响主要可归纳为经济地位和社会地位对子女的影响。在经济方面，家庭收入会影响父母对子女的教育投资，从而影响子女教育人力资本的积累。赵颖[34]发现父母下岗引起的家庭经济资源的减少会导致子女教育人力资本的下降。龚继红等[35]认为家庭收入在3000元以上时，家庭收入会对父母教育投资决策产生显著影响。文大稷等[36]认为家庭收入会限制教育投资的意愿和规模，低收入家庭会减少家庭教育投资，这会影响其下一代的教育获得。Davis-Kean[37]以美国学生为样本分析发现，家庭收入首先对父母的教育期望产生影响，进而影响父母的教育行为，使其愿意为子女教育进行投资，例如购买书籍等，最终对子女的学业表现产生影响。

此外，父母不同的社会阶层对子女教育人力资本积累的影响也不同。谢作栩等[38]研究发现，处于农民和失业阶层的父母其子女受教育程度比同龄人低。Marjoribanks 等[39]认为和经济资源相比，父母的社会资源可能在子女教育获得中发挥更大的作用。赵延东等[40]认为父母社会资源尤其是人脉资源能为其子女的教育获得提供一定优势，为子女获得更高的教育创造良好的条件。

社会经济地位指数最早由Duncan 提出。Duncan[41]提出通过自评的社会经济地位与个人受教育程度、职业类型、收入进行多元回归，将系数作为权重再次计算社会经济地位指数。这一思路被国内外学者广泛运用。Robert 等[42]使用一个家庭中家庭地位高的人的职业地位、受教育程度和收入衡量家庭社会经济地位。齐良书等[43]根据受教育程度和职业进行分组，分别进行回归来考察社会经济地位对居民健康的影响。李培林等[44]则用职业类型代表社会地位，个人收入代表经济地位。

然而，随着计量学科的不断发展和新计量方法的产生，不少学者认为Duncan通过自评获得的社会经济地位得分主观性太强，会引起较大的偏误。同时，有学者提出家庭社会经济地位和衡量不应只局限于收入、职业和受教育程度，研究者应根据研究的主题选择合适的度量变量[45]。吴延科等[46]提出由于数据搜集的困难，尤其是父母收入数据难以获得，可利用儿童在14 岁时对其社会经济地位的评价进行替代。Sewell 等[5]将家庭财富和家庭能够给予子女接受高等教育的资金支持纳入模型。Hollingshead[47]则加入婚姻状况来衡量家庭社会地位。

从现有研究可以看出，家庭社会经济地位和父母个人的社会经济地位联系紧密，而且大部分学者认可收入、职业类型和受教育程度对社会经济地位的重要影响。但本文认为教育程度本身作为一项人力资本，会对收入和职业类型产生影响，故本文在后续研究中将教育这项人力资本独立出来。

基于此，本文提出如下假设：

假设2：家庭社会经济地位在父辈教育人力资本到子代教育人力资本的代际传递中起中介作用。

三、指标选取与模型设定

（一）数据来源与整理

本文使用美国北卡罗来纳大学人口研究中心与中国疾病与预防控制中心合作设计并加以实施的“中国健康与营养调查”（CHNS）数据，并利用1989—2015年间的共计10 次调查数据分析代际教育人力资本传递。合并所有与研究相关的数据表，得到180705个数据样本，删除缺失值后得到174226个样本。

本文对子女与父母数据进行代际匹配以进行后续研究。为减弱年龄对于子女教育人力资本的限制，对于年龄大于21岁的被调查者只选取其首次达到最高受教育程度所属的调查年份的相关信息。经过筛选后，共得到30008个样本数据。在此基础上，根据被调查者对“与户主关系”这一调查问题的回答，为30008个样本数据匹配其父母信息。

由于家庭户主会发生变化，为尽可能匹配父母与子女信息，本文将代际匹配分为三类：一是户主与其父母的匹配；二是户主及配偶与其子女的匹配；三是家庭中儿子（女儿）和儿媳（女婿）与家庭中孙子、孙女的匹配。在此思路下，共得到5841个具备父母双方信息的有效样本。

（二）变量选取

1.因变量

子女教育人力资本：本文采用子女受教育程度进行衡量，具体选取受正规教育年限，主要根据被调查者对“您受正规教育年限”这一问题的回答反映子女教育人力资本的大小。

本文采用移动平均法和替代法填补缺失值，即如果被调查者前两次调查的受教育程度相同且其第三次调查的受教育程度缺失，则用前两次的调查结果来填补。

2.自变量

父母教育人力资本：本文主要以家庭为单位进行考察，选取父母中受正规教育年限较高的一方代表父辈教育人力资本。

家庭社会经济地位：本文根据中国的实际情况并结合问卷调查，将父母的职业、父母所在单位的性质和家庭收入纳入对于家庭社会经济地位的衡量。使用主成分分析法衡量各因子比重，并据此计算得出家庭社会经济地位变量。本文借鉴陆学艺[48]的分析，将问卷中父母职业分为5 个层级。然后参考李春玲[49]的研究，对父母职业进行重新赋值，使其数值等距分布在0—100之间。此外，对父母所在单位性质进行了重新赋值，分值为1—8。

本文主要使用父母职业、所在单位性质以及父母收入进行主成分分析。考虑到年份影响，以2000年为分界线，对2000年之前的2478 个样本数据和2000年之后的3286 个样本数据分别进行主成分分析。同时控制年龄对最高受教育程度的影响，只选取年龄大于21 岁的样本，约占总样本的60%。首先，经过检验发现两组样本kmo 值分别为0.70 和0.68，且均通过巴特利特（Bartlett）球形检验，较为适合使用主成分分析法进行分析。其次，选取特征值大于1 且累计贡献率在60%的主成分1 和主成分2进行分析。最后，通过分析主成分载荷矩阵判断各原始变量与主成分的相关关系。描述各主成分的含义结果如表1和表2所示。

表2 2000年之后样本主成分载荷矩阵

根据主成分载荷矩阵可以看出，2000年之前，父母职业和父母单位性质对主成分1 贡献较多，而父母收入则对主成分2 贡献较大。2000年之后，父母职业对主成分1 贡献较大，父母单位性质对主成分2 贡献较多。同时，2000年之前父母职业与父母收入对主成分2贡献方向相反。这可能是由于20世纪末，我国工资较高的行业主要为资源型行业，而类似老师、教授等拥有较高社会地位的职业工资相对较低，从而导致负向关系的出现。同时，根据光明日报2012年的就业状况分析，当年大多数应届毕业生选择国企而放弃工资待遇较高的外企或者私企，可以看出中国对国企认可度较高。通过以上分析可以认为，两个主成分分别代表家庭的经济资源与社会资源。

本文借鉴任春荣[50]的方法，当有两个主成分特征值大于1时，利用主成分载荷作为权重，与各因子得分相乘，而后除以第一个主成分的特征值，最终计算出家庭社会经济地位的数值。两组样本的因子得分如表3和表4所示。

表3 2000年之前主成分得分

表4 2000年之后主成分得分

3.控制变量

控制变量主要包括：子女性别；父母年龄；户籍，即家庭户口是城市还是农村；民族，即被调查者是否为少数民族；家庭所在地区，本文将被调查者家庭所在地区归为东中西部地区，构造三个虚拟变量。此外，构造年份的虚拟变量，如果调查年份在2000年之前，则为0；在2000年之后，则为1。样本描述性统计见表5。

表5 样本描述性统计

（三）模型的设定与假设

本文主要基于教育人力资本存在代际传递且家庭社会经济地位在教育人力资本代际传递中发挥一定作用的假设。

本文建立的模型类似于Becker等[11]提出的人力资本的流动性模型，并综合前人在家庭社会经济地位对子女人力资本影响方面的研究成果对模型进行调整，建立以下模型：

式（1）中，e表示教育人力资本，下标s和f分别表示子女和父母。es表示子女教育人力资本，ef表示父母教育人力资本。ses 表示家庭社会经济地位。X表示一系列控制变量。γ0表示常数项，ε表示残差项。

父母教育人力资本差异会导致家庭社会经济地位的差异，本文通过建立以下模型来表示这种关系：

将式（2）代入式（1）可推导出下式：

式（3）中，γ1+γ2β1表示父母教育人力资本对子女教育人力资本总量影响；γ1表示父母教育人力资本对子女教育人力资本的直接影响；γ2β1表示父母教育人力资本对子女教育人力资本的间接影响。

四、实证分析

（一）相关性分析

从表6可以看出，子女教育人力资本、父母教育人力资本和家庭社会经济地位存在一定的相关性且为正向相关，尤其是父母教育人力资本和子女教育人力资本相关性较高。

表6 相关系数矩阵

（二）中介效应检验与分析

本文参考温忠麟等[51]的研究方法。首先，对子女教育人力资本和父母教育人力资本进行回归分析（模型1），发现父母教育人力资本对子女教育人力资本产生显著影响；其次，以家庭社会经济地位为因变量，以父母教育人力资本为自变量进行多元回归（模型2），发现父母教育人力资本对家庭社会经济地位产生显著正向影响；最后，将家庭社会经济地位和父母教育人力资本加入模型，得到模型3。

从表7 可以看出，父母教育人力资本和家庭社会经济地位对子女教育人力资本产生显著影响。对比模型1和模型3可以发现，在加入家庭社会经济地位前后，父母教育人力资本对子女教育人力资本的回归系数有一定程度的下降，但回归系数仍显著。根据Sobel检验方法，说明家庭社会经济地位在教育人力资本的代际传递中扮演了中介变量的角色，即父母教育人力资本会通过影响家庭社会经济地位对子女教育人力资本产生间接影响。

表7 多元回归分析

此外，根据回归系数可以进一步计算出父母教育人力资本对子女教育人力资本的直接效应为0.171，间接效应为0.085（4.255×0.02≈0.085），故间接效应约占总效应的33.2%。可以理解为，在教育人力资本的代际传递中，有33.2%的子女教育人力资本的差异由父母教育人力资本引起的家庭社会经济地位的差异所解释，而66.8%主要由父母教育人力资本直接对子女教育人力资本产生的影响所解释。

（三）稳健性检验

本部分主要利用Efron 等[52]提出的Bootstrap 方法，采用重复抽样的方法再次对家庭社会经济地位在教育人力资本代际传递中的地位进行验证。经过重复抽样得到6000个样本，对这6000个样本进行回归，得到结果如表8所示。

表8 直接与间接效应分析

根据重复抽样后的回归结果可以看出，直接效应为0.171，与前文检验后得出的结果一致。对于间接效应来说，父母教育人力资本对子女教育人力资本通过家庭社会经济地位产生影响的回归系数为0.085，虽然与前文检验不一致，但检验结果也落在Bootstrap 检验结果中的95%置信区间内。同时，直接效应与间接效应的置信区间均不包括0 值，这说明中介效应是存在的。

五、结论

本文首先通过对教育人力资本代际传递、家庭社会经济地位对子女教育人力资本获得及家庭社会经济地位衡量方法进行文献梳理，提出理论模型。并在此基础上，利用主成分分析法对家庭社会经济地位指标进行衡量，然后对家庭社会经济地位在代际传递中的作用进行回归。

利用两种检验方法得出相似结论：即父母教育人力资本对子女教育人力资本的获得具有显著的积极作用；父母教育人力资本的上升会提高其经济与社会资源的获得能力即提高其家庭社会经济地位，进而促进其子女的教育人力资本的获得。具体来说，家庭社会经济地位在教育人力资本代际传递中发挥了中介作用，父母教育人力资本通过家庭社会经济地位对子女教育资本产生的影响占总影响的33%左右。同时，在教育人力资本代际传递中，父母教育人力资本对子女教育人力资本的直接影响较大，可以认为父母通过基因传递等对子女教育人力资本的获得所产生的直接影响较大。

综上所述，本文从家庭社会经济地位这一视角分析教育人力资本代际传递的影响，认为家庭社会经济地位对教育人力资本代际传递有积极影响，后天环境尤其是家庭经济资源即家庭收入对弥补子女教育人力资本先天不足具有一定贡献，家庭收入的提高有利于缩小子女人力资本的差距。同时，父母教育人力资本对子女教育人力资本获得的直接影响较大，约占总效应的60%。基于此，促进中国教育机会的公平获得，不仅有利于提高我国国民的人力资本，而且有利于我国人力资本的持续增长与积累。同时，促进收入公平，缩小收入差距以缩小家庭社会经济地位的差异，对我国教育人力资本的提高与积累也有不可忽视的作用。■