扶志扶智政策的减贫效应

解 垩，宋颜群

1.山东大学 经济学院，山东 济南 250100 2.山东财经大学 财政税务学院，山东 济南 250014

一、研究背景

中国在2020年底消除了绝对贫困，但绝对贫困问题的消除并非终点，而是新时期、新阶段的起点。目前，中国扶贫攻坚战的重点工作逐渐转移为推进乡村振兴。乡村振兴一方面能够巩固脱贫攻坚成果，另一方面可以满足现阶段解决相对贫困的需要。在巩固脱贫攻坚成果方面，已脱贫家庭获取长期收入的能力较差、抗风险能力较弱、返贫可能性较大，而乡村振兴中的帮扶政策可以提升已脱贫家庭的持续发展能力，防止返贫现象的发生，进而巩固脱贫攻坚之不易成果。在缓解相对贫困方面，乡村振兴能够缩小城乡差距，提升农村居民收入水平，为缓解相对贫困提供实践基础。需要注意的是，一些已脱贫家庭仍然存在“等靠要”心理以及脱贫之后“缓一缓”的想法。因此，即使在乡村振兴阶段，扶志政策依旧是巩固脱贫攻坚成果以及解决相对贫困的重要举措。当然，扶志政策仅仅是基础性政策，在提升居民生活志向的基础上，政府应当进一步大力实施扶智政策以提升居民自身发展能力。因此，在当前绝对贫困问题已经解决的背景下，扶志扶智政策仍具有实践价值，且在解决相对贫困方面具有重要意义。

贫困的影响因素包括外部因素与内部因素。在以往的发展经济学研究中，学者们较多关注外部因素(信贷、卫生、基础设施等)对个体贫困的影响。近年，越来越多的文献注意到个体内部因素(志向)与贫困的关系。Sen在其著名的能力和自由理论中重新提出了内部约束的重要性，其认为真正有效的发展政策可以扩大人的主观能动性，能动性使得个体能够自由地追求有意义的目标。Duflo主张将志向看作一种基本能力，类似于健康、营养和教育，认为志向这一内部因素在穷人的生活和行为中扮演着至关重要的角色。Appadurai首先提出“立志能力”的概念，认为个人的志向源于思维方式，而思维方式是一个特定参考群体中精神气质的一部分。Ray在此基础上引入并提炼了有助于志向研究的三个概念，分别是抱负窗口、愿望差距与期望失败。

那么哪些因素会影响个体志向水平呢？学者们认为，个体的家庭经济条件以及所处的生活环境是影响其志向水平的重要因素，贫困家庭子女的学术抱负水平较低。即使政府实施一定的优惠政策，极端贫困人口也会因为志向不足以及风险厌恶而拒绝接受优惠政策。值得关注的是，贫困环境会导致个体志向水平偏低，而较低的志向水平也会进一步影响个体的成就与贫困状态。许多国家和地区的学者都认识到志向与贫困之间存在联系，例如Macleod等。有学者认为，青少年时期形成的教育和职业志向影响其未来的职业结果，对个体可能具有终身意义。通常情况下，教育志向与职业志向存在显著的正相关关系，教育志向和职业志向可以影响个体成就与贫困状态。

与此同时，智(个体发展能力)也是影响贫困的重要因素，通常涉及教育(人力资本)和工作技术。大部分学者均认为教育是摆脱贫困的重要途径，且避免代际教育贫困是教育政策需要关注的重点。由于人力资本的形成和回报过程存在不确定性，因此人们在进行人力资本投资的过程中通常会考虑各方面因素，且需要适当的激励机制，公共政策通常是鼓励人们进行人力资本投资的重要途径。从宏观层面来看，一方面教育能够促进人力资本积累和带动经济增长，进而改善贫困人口的生活状况；另一方面，教育可以促进收入提高，缩小收入差距，改善收入分配状况。从微观层面来看，教育可以使穷人拥有更好的就业机会，促进农村劳动力向非农业就业转移和社会阶层流动。除教育外，工作技术同样是影响贫困的重要因素，工作技能水平提升有利于个体找到更合适的工作，因此加强职业技能培训、提升职业技能是提高居民就业能力和帮助贫困人口摆脱贫困的重要途径。

囿于数据可得性，目前对于扶志政策效果的研究较少。仅有的几篇文献重在讨论两个方面的问题，一是扶志政策作用于个体行为的机制，二是政策在不同群体间的异质性。在扶志政策的作用机制方面，有学者认为，扶志政策通常通过提升贫困个体的志向水平和努力程度、改变贫困者的思维模式影响其贫困状态。在扶志政策效果的异质性方面，有学者认为，扶志政策项目对于不同性别个体的影响存在差异，例如参与Progresa项目可以显著提升女孩的教育志向，但对男孩的作用不显著。

扶智政策通常意味着提升贫困人口的脱贫能力，而脱贫能力则与人力资本、职业技能有关。鉴于个体脱贫能力在减贫中的重要作用，世界各国采取了许多教育政策来增强贫困人口的脱贫能力，例如美国和巴基斯坦。这些研究发现，教育政策有利于缩小教育水平差距、弥补区域差距和社会经济差距，最终帮助贫困家庭学生提升学历水平，使其摆脱贫困状态。此外，世界各国还采取了相应的职业技能培训政策来提升个体的就业能力和收入水平，例如挪威等。

当然，中国也推行了一系列促进教育发展和提升工作技能的扶智政策。例如，1986年实施的《中华人民共和国义务教育法》和1999年开始实施的大学扩招政策(CEP)。大部分学者都认为中国实施的教育政策可以帮助贫困家庭从中获益，进而减少贫困。但也有学者认为，中国的教育工程政策效果有待增强，该政策的“增收”效果十分有限，且城乡教育差距仍然较大。在就业帮扶培训政策上，学者们的研究结论也不一致，一些学者认为职业培训可以提升个体的人力资本水平和就业率，但也有学者认为中国精准扶贫中的就业培训过于形式化，精准度不高，与发达国家相比存在很大差距。

本文的边际贡献在于：在理论方面，以往研究大多从实证角度分析扶志扶智政策的减贫效应，本文构建志向水平和家庭教育支出影响人力资本的理论模型，分析不确定性对人力资本均衡过程的影响，通过数值模拟方法从理论上研究扶志扶智政策的减贫效果；在研究观点方面，以往研究仅仅关注影响学业成绩的外部因素，本文从内源因素出发，实证检验了个体志向水平对其学业成绩的影响，研究了志向水平影响个体学业成绩的作用机制，并分析了扶智政策的“增智”效果；在政策含义方面，本文的相关研究为扶志扶智政策实施提供理论支撑和政策依据，为阻断代际贫困提供可行的政策指导。

二、理论模型框架

(1)

其中，衡量父辈的利他动机，值越大子代人力资本对父辈效用函数的影响权重越大。父辈消费与子女人力资本水平之间的边际替代率随着父辈人力资本水平提高而降低，也即，在父辈人力资本水平较高的情况下，父辈消费数额对子代人力资本的替代率较低，此时父辈更愿意对子代进行人力资本投资。人力资本的决定形式如下：

(2)

经济社会中只生产一种最终产品，生产函数为线性，人力资本是唯一的生产要素。总生产函数为

(3)

(一)人力资本形成确定情况下的理论框架

家庭效用包含家庭消费和子代人力资本水平两部分，同时消费等于父辈赚取的收入(也即父辈人力资本水平)与家庭教育支出之差。子代人力资本水平受到家庭教育支出和自身努力程度的影响。家庭在当前收入水平下最大化其自身效用。

(4)

(5)

值得关注的是，父辈对子辈的教育支出随着其人力资本水平的增加而增加。在父辈人力资本水平较低的情况下，其不愿对子辈教育进行投资，此时的家庭教育支出为0，这很可能导致人力资本不足的家庭落入相对贫困陷阱。将式(5)代入式(2)，可得到个体的人力资本转移方程。

(6)

图1 人力资本转移方程和贫困陷阱

(二)人力资本形成不确定情况下的理论框架

通常情况下，现实经济社会存在一定的不确定性，穷人可能受到正向不确定性的影响。本文假定每代个体的人力资本形成均存在不确定性，也即个体人力资本的形成受到随机因素的干扰，且每代个体受到的外生不确定性是独立同分布的。总之，有一部分个体由于先天原因即使接受教育其人力资本仍然较低，该负向不确定性的概率为；还有一部分个体不管是否接受教育都会获得高水平技能(高水平人力资本)，该正向不确定性的概率为。父辈仍然最大化其效用函数。

(7)

(8)

在不确定性情况下，父辈对子辈的教育支出依旧随着父辈人力资本水平的增加而增加，只是该情况下父辈对子辈的教育投资支出还受到不确定性和的影响。父辈初始人力资本水平过低同样会导致家庭落入相对贫困陷阱。

将式(8)代入式(2)，包含不确定性的个体人力资本转移方程为

(9)

(三)扶志扶智政策

1.人力资本形成确定情况下的扶志扶智政策

在确定性理论模型设定下，初始人力资本水平较低的家庭不愿对子女进行教育投资，这导致这些家庭的子女落入贫困陷阱。为了解决贫困问题，本文假定政府对不愿进行教育投资的家庭给予有条件的教育补贴，教育补贴只能用于子女教育支出。在这种情况下，各个家庭的教育支出为

(10)

由式(10)可以看出，在政府教育补贴的资助下，家庭教育支出始终为正值，不再出现教育投资不足的情况。即使父辈的初始人力资本水平较低，其家庭教育支出数额也至少等于教育补贴数额。

根据理论模型假定，个体的人力资本水平受到其自身努力程度的影响，而努力程度又受到其志向水平的影响，因此本文假定政府对贫困个体实施“扶志政策”，以提高个体的志向水平进而提高其努力程度。在教育补贴政策和扶志政策的影响下，个体的人力资本转移方程如下：

(11)

2.人力资本形成不确定情况下的扶志扶智政策

人力资本形成存在不确定性情况下，政府实施的政策包括减少落入低水平人力资本的负向不确定性、增加达到高水平人力资本的正向不确定性、提供教育补贴、提高贫困个体的志向水平。本文重点关注扶志扶智政策，教育补贴政策实施后的家庭教育支出为

(12)

(13)

(14)

以上理论推导表明，父辈人力资本水平较低的情况下，父辈不愿对子代进行人力资本投资，该类家庭的教育支出数额较少，最终使得子代落入贫困陷阱；父辈人力资本水平对家庭教育支出产生积极影响；人力资本存在一定的代际传递现象；不确定性使得更多个体落入贫困陷阱。本文接下来将对以上理论推导结果进行数值模拟，评估扶志扶智政策的减贫效应。

三、数值模拟

本文根据理论模型设定，对确定和不确定两种情况进行数值模拟。此外，本文不仅分别模拟扶志政策和扶智政策的减贫效应，还同时模拟扶志扶智政策总的减贫效应。

数值模拟的前提是选取合适的参数，根据Ceroni的研究以及中国的现实情况，本文设定=8，=05，=12，～(0,01)。其中，代表人力资本积累过程中家庭教育支出所起到的作用程度。由于家庭教育支出对个体人力资本的影响过程较为漫长，因此无法根据现有数据估算的取值，本文借鉴以往研究将模拟不同取值下的结果(例如7、7.5、8和9)，以增加数值模拟结果的稳健性。代表父辈利他心理，也即父辈效用函数中子代人力资本水平对其效用水平的影响程度。代表父辈未对子辈进行人力资本投资且子辈不愿付出努力时人力资本函数的常数项(此时子辈人力资本水平为ln)。代表努力程度，本文假定个体的努力程度在[0，0.1]之间服从均匀分布，也即～(0,01)。此外，为了更加清晰地观察不同初始人力资本水平下子代人力资本的演进情况，本文假定初始人力资本在[0，2]之间服从均匀分布，也即～(0,2)。

(一)确定情况下的数值模拟

理论分析表明，在初始人力资本水平较低的情况下，父辈不愿为子辈进行人力资本投资，导致家庭落入贫困陷阱。不同参数设定下的模拟结果如图2所示。

(a) (b)

(c) (d)

(e) (f)图2 参数变化与贫困陷阱注：图中均包含两条水平虚线，上面的水平虚线代表相对贫困线，下面的水平虚线代表绝对贫困线，下同。

总之，初始人力资本水平较低的家庭由于人力资本投资不足导致其子辈陷入贫困陷阱，而初始人力资本水平较高的家庭往往因为收入宽裕积极对子辈进行人力资本投资，其子代的人力资本水平也将越来越高。这将带来收入阶层固化问题，采取适当的政策来解决该问题显得十分有必要。本文主要研究扶志扶智政策的减贫情况。本文此处模拟努力程度增加不同幅度时个体人力资本的变动情况，如图3所示。

图3 努力程度增加不同幅度时个体人力资本的变动情况

可以看出，当=01时，初始人力资本低于相对贫困线但接近相对贫困线的个体可以通过提高努力程度而摆脱相对贫困陷阱，最终达到高水平均衡状态。值得关注的是，由于努力程度提高幅度较小，只有极个别个体可以通过提高努力程度摆脱相对贫困陷阱。当=015时，更多初始人力资本低于相对贫困线的个体可以通过提高努力程度而摆脱相对贫困陷阱，且低水平的人力资本均衡值大约为0.22，高于=0时的0.2。当=02时，人力资本低于相对贫困线的所有个体均可以通过提高努力程度来摆脱相对贫困陷阱，最终达到高水平均衡状态，初始人力资本低于绝对贫困线的个体达到高水平均衡状态的收敛速度较慢。这表明，处于相对贫困状态的所有个体通过大幅度提升努力程度均可摆脱贫困陷阱，这为中国的扶志政策提供了理论支撑。

根据理论模型假定，扶智政策主要指政府给予贫困个体一定的教育补助，该补助只能用于子女教育。如图4所示是政府对贫困个体给予不同程度的教育补助时人力资本的变动情况。可以看出，不管对初始人力资本水平低于哪一临界值进行补贴，处于相对贫困线以下的个体均能通过政府教育补助摆脱贫困陷阱，最终达到高水平均衡状态。但是，补助数额的多少会影响收敛速度。对初始人力资本水平低于0.2、0.3和0.4的个体分别进行差额教育补助时，收敛时间分别为9期、8期和5期，也即政府给予家庭的教育补贴越高，收敛到高水平均衡状态的速度就越快。总体上，扶智政策基本能够保证个体摆脱贫困陷阱，最终达到高水平均衡状态。

图4 不同教育补助程度下人力资本的变动情况

中国政府在实施扶志政策与扶智政策的过程中通常联合进行，因为扶志政策与扶智政策间存在一定的相互作用，两者相辅相成。单独实施扶志政策、单独实施扶智政策以及同时实施扶志扶智政策时的效果对比如图5所示。单独实施扶志政策、扶智政策时人力资本的收敛速度相对较慢，而同时实施扶志政策和扶智政策时人力资本的收敛速度相对较快，且采取扶智政策的收敛速度快于采取扶志政策的收敛速度。这表明，同时实施扶志扶智政策的减贫效果更好，这也印证了中国政府提出的“扶贫先扶志，扶贫必扶智”的扶贫思想。

图5 扶志政策与扶智政策对比

(二)不确定情况下的数值模拟

由于不确定性会影响均衡过程，因此本文先模拟不同不确定程度下的均衡演变过程，然后模拟不确定情况下的扶志扶智政策减贫效果。不同不确定程度下人力资本的演变过程如图6所示。

图6(a)是确定情况下的模拟结果。由图6(b)可以看出，在个体人力资本形成存在不确定性的情况下，人力资本很难在整体上达到均衡状态，因为在每一期总会有非贫困个体落入贫困陷阱，也总会有贫困个体摆脱贫困陷阱成为非贫困者。图中高水平均衡和低水平均衡之间的斜线代表贫困状态与非贫困状态之间的转换，这种转换意味着在贫困状态和非贫困状态之间架起了一座桥梁，贫困者可以在下一期成为非贫困者，非贫困者在下期也可能成为贫困者，只是这种转换是随机的。图6(b)(c)(d)没有本质区别，人力资本在整体上也未达到完全收敛状态。与图6(b)不同的是，图6(c)(d)的高水平均衡和低水平均衡之间的斜线明显更多，这表明当不确定程度变大时，贫困者有更多机会成为非贫困者，非贫困者也有更高概率成为贫困者，阶层之间的流动变得更加明显。

(a) (b)

(c) (d)图6 不同不确定性程度下人力资本的演变过程

与前文类似，该部分先模拟扶志政策的减贫效果，再模拟扶智政策的减贫效果，最后模拟扶志扶智政策的减贫效果。值得注意的是，本文接下来的模拟均是在==002的情况下进行的。不确定情况下的扶志政策减贫效果如图7所示。

图7 努力程度增加不同幅度时个体人力资本的变动情况(存在不确定性)

当=015时，低水平人力资本均衡值由0.2提升至0.3左右，高水平均衡与低水平均衡之间存在较多斜线，表明贫困状态与非贫困状态之间存在转换。当=02时，低水平人力资本均衡状态基本消失，各期的人力资本最低值也基本在0.3以上，贫困状态与非贫困状态间的转换较为明显，更多个体逐渐向高水平均衡演进。当=04时，低水平均衡状态完全消失，各期的人力资本水平始终在相对贫困线(0.42)以上，大多数个体均逐渐向高水平均衡演进。总之，扶志政策能够帮助个体缓解相对贫困问题，只是很难使人力资本达到整体上的收敛状态。

不同补贴程度下扶智政策的减贫效果如图8所示。由图8可以看出，当个体人力资本形成存在不确定性时，只要政府对其进行一定程度的教育补助，个体基本上都能够摆脱贫困陷阱，同时人力资本也能较快达到收敛值(与扶志政策相比)。当政府对初始人力资本未达到0.2、0.3和0.4的个体进行差额教育补助时，低水平均衡状态均消失，个体分别在9期、4期和4期之后所有个体基本上均能摆脱贫困陷阱，逐渐向高水平均衡状态收敛。当政府教育补助力度较小时，不确定性对个体的影响较大，因此在高水平均衡值附近波动明显；政府教育补助力度较大时，不确定性对个体的影响相对更弱，因此个体人力资本水平在高水平均衡值附近无明显波动。

图8 不同教育补助程度下人力资本的变动情况(存在不确定性)

扶志政策、扶智政策与扶志扶智政策总体的减贫效果如图9所示。可以看出，扶志政策只能提高低水平人力资本均衡值，但大部分个体依旧处于贫困状态，而扶智政策则几乎能够使得所有个体摆脱贫困陷阱，最终达到高水平均衡状态，也即扶智政策优于扶志政策。扶志扶智政策的综合减贫效果优于扶智政策，扶志扶智政策使得人力资本的收敛速度更快，且使得人力资本在高水平均衡值附近波动幅度降低。

图9 扶志政策与扶智政策对比(存在不确定性)注：扶志政策指的是努力程度增加0.15，扶智政策指的是对初始人力资本水平低于0.3的个体进行差额教育补助，扶志扶智政策则综合了这两种政策。

综上，扶志扶智政策数值模拟结果表明，扶志政策与扶智政策应当相互配合以使得两者更好地发挥减贫作用。不管是否存在不确定性，扶志政策(提高努力程度)和扶智政策(提供教育补贴)均能起到减贫作用，只是扶智政策的减贫效应大于扶志政策的减贫效应，且扶志扶智政策的联合减贫效应优于两者单独作用下的减贫效果；与确定性情况相比，存在不确定性情况下有更多个体落入贫困陷阱，且扶志扶智政策发挥作用所需的时间更长。

四、数据来源和实证模型构建

(一)数据来源

本文使用中国家庭跟踪调查(CFPS)2018年的数据。问卷包含的学生学业成绩(小学、初中和高中)、志向水平以及家庭信息为本研究提供了可能。根据理论模型的相关结论，本文实证部分首先检验父辈人力资本/家庭收入是否影响家庭教育支出，家庭教育支出包含所有和教育相关的支出。其次，本文还将分析家庭教育支出与子女努力程度是否影响子女人力资本。子女的学业成绩与其升学和未来的学历水平有很大的相关性，因此研究家庭教育支出和努力程度对学业成绩的影响等同于研究家庭教育支出和努力程度对人力资本的影响。最后，本文还将研究志向水平对努力程度的影响，也即志向水平通过努力程度影响学业成绩的作用机制。

此外，研究扶智政策(教育补助等)的减贫效应需要用到包含教育补助的长时间跨度数据，微观数据很难满足此项要求，因此本文使用宏微观数据结合的方式来研究扶智政策的减贫效应。其中，宏观数据是地市级的教育支出，代表扶智政策，微观数据是2018年的中国家庭跟踪调查数据，主要分析地市级教育支出对个体学历水平的影响。囿于扶志政策数据可得性，本文不再从实证方面分析扶志政策的减贫效应。

(二)实证模型

在研究父辈学历以及家庭收入对家庭教育支出的影响时，本文构建最小二乘(OLS)回归模型。由于学业成绩是顺序变量，取值范围是1～5，1代表排名位于后24%，2代表排名位于51%～75%之间，3代表排名位于26%～50%之间，4代表排名位于11%～25%之间，5代表排名位于前10%，数值越大学业成绩越好。因此，在研究家庭教育支出与子女努力程度对子女学业成绩的影响时，使用Ordered Logit模型。在研究志向水平对努力程度的影响以及扶智政策的增智效果时，也使用OLS回归模型。

五、实证结果分析

(一)家庭教育支出、志向水平与子女人力资本

父辈学历和家庭收入对家庭教育支出的影响见表1，控制了省份虚拟变量。户主年龄与家庭教育支出呈现倒U型关系，也即随着户主年龄的增加家庭教育支出先增加后减少。男性户主家庭教育支出更高。家庭规模对家庭教育支出的影响显著为正，这与现实情况相符，家庭规模较大意味着适龄学生人数相对较多，因此家庭教育支出更高。转移支付对家庭教育支出的影响不显著，这意味家庭获得转移支付并不能提高其在教育方面的支出。值得关注的是，户主学历对家庭教育支出的影响显著为正，这表明父代学历水平高的家庭更关注子女教育问题，会将更多收入用于子女教育。家庭纯收入对家庭教育支出产生显著的正向影响，这表明家庭经济条件越好，家庭越重视子女教育。这与理论模型结果一致。

表1 父辈学历和家庭收入对家庭教育支出的影响

表2第(1)(2)(3)列展示的是家庭教育支出和努力程度对子女学业成绩的影响，且控制了省份虚拟变量。其中，努力程度使用学生每周的学习时间来代替。可以看出，年龄越大的学生反而学业成绩越差。可能的原因是，学生年龄越大表明其所处年级越高，学习难度也会相应提升，因此学业成绩更差。女孩的学习成绩优于男孩，这和小学、初中、高中的现实情况相符。学生个体的智力水平越高，其学业成绩越好，这同样符合现实情况。具有学生干部身份的个体学业成绩反而更差，具有学生干部身份的个体在为班级服务方面花费了一定的时间，因此学业表现一般。个体学习时间(努力程度)对学业成绩的影响显著为正，这与现实情况相符。尽管家庭教育支出对学业成绩的影响为正，但是并不显著，这表明家庭教育支出未必能直接提升个体学业成绩。

表2 志向水平影响学业成绩的机制分析

本文接下来分析志向水平对努力程度的影响。其中，志向水平用学生的期望受教育程度代替，努力程度用学生每周的学习时间代替。表2第(4)～(6)列呈现的是志向水平对努力程度的影响，且控制了省份虚拟变量。可以看出，年龄越大的个体学习时间越长，这与现实情况相符。男孩的学习时间明显低于女孩，这同样与现实情况一致，女孩在学习方面通常比男孩更努力。智力水平对学习时间的影响也显著为正，表明智力水平高的学生反而更加努力学习。学生干部身份对学习时间的影响不显著。健康状况对学习时间的影响显著为正，即身体状况好的个体学习时间更长。值得关注的是，学生个体的期望受教育程度对学习时间的影响显著为正，这表明志向水平对努力程度的影响为正，扶志政策对提高个体的努力程度具有关键性作用。

(二)人力资本的代际传递现象

除人力资本投资行为存在差异外，理论模型显示，人力资本水平高的父代其子代人力资本水平也往往较高。在理论模型的基础上，本文使用中国家庭动态跟踪调查数据中的父辈、子辈个人代码进行匹配，并通过流动矩阵的方式观察中国是否存在学历上的代际传递，以此来验证理论模型结果。需要注意的是，在分析学历上的代际传递现象时，本文只保留了不处于上学阶段的个体，也即这类个体已经完成人力资本的形成阶段。具体实证结果如表3所示。

表3 父代与子代之间的人力资本代际传递

可以看出，父代学历水平主要集中在文盲、小学和初中阶段，而子代学历水平主要集中在小学、初中和高中阶段，表明中国居民的学历水平存在上升趋势。从不同的类别来看，父代是文盲的个体子代大多集中在小学、初中和高中，父代是小学的个体子代同样大多集中在小学、初中和高中，父代是初中的个体子代大多集中在初中、高中和大专，父代是高中的个体子代大多集中在初中、高中、大专和本科，父代是大专的个体子代大多集中在高中、大专和本科，父代是本科的个体子代大多集中在大专和本科，父代是硕士的个体子代大多集中在本科和硕士。以上结果表明，父代学历水平越高，则子代学历越有可能分布在较高水平。

(三)扶智政策的增智效果

表4 地市级教育支出与个体学历水平

本文分别将2011—2017年的地市级教育支出看作核心解释变量，观察教育支出对学历水平的影响。由表5可以看出，地市级教育支出对学历水平的影响均显著为正，只是在不同年份表现出异质性。实证结果表明，教育支出投入的年份越长，其对学历水平的影响越大；教育支出投入的年份越短，其对学历水平的影响越小，也即2011—2017年地市级教育支出对学历水平影响程度呈递减趋势。这足以说明教育支出发挥作用的时间较长，时间越久发挥的作用越大。其他变量的回归结果与上文无显著差异，此处不再赘述。

表5 不同年份的地市级教育支出与个体学历水平

尽管地市级教育支出对学历水平的影响的确显著为正，但是不同收入家庭的受益程度可能存在差异。本文根据家庭纯收入将全样本分为5个子样本，分别是家庭纯收入在20%以下(极低收入)、20%～40%之间(中低收入)、40%～60%之间(中等收入)、60%～80%之间(中高收入)和80%以上(极高收入)，并重新进行检验，结果见表6，控制了省份虚拟变量。地市级教育支出在家庭纯收入处于20%～40%之间和家庭纯收入在80%以上的子样本中显著，对家庭纯收入在80%以上的子样本尤为显著。这表明，中国的扶智政策在中低收入群体和极高收入群体中发挥了作用，但是在极低收入群体中作用不显著，扶智政策有待加强，应当让极低收入群体从扶智政策中获得更多好处。

表6 不同家庭收入水平下的教育支出与个体学历水平

六、结论与政策建议

本文基于中国扶志扶智政策背景，构建包含志向水平、家庭教育支出和人力资本的理论模型，分析确定和不确定两种情况下志向水平和家庭教育支出对人力资本的影响，并设计扶志扶智政策来缓解贫困问题，还通过数值模拟方法分析了扶志政策、扶智政策以及扶志扶智政策的减贫效果。理论结果表明：第一，父辈人力资本(收入)过低会降低对子代进行人力资本投资的意愿，甚至不再对子女进行人力资本投资，这将造成代际贫困，使得其子代落入贫困陷阱；第二，父辈人力资本对家庭教育支出的影响为正；第三，不管是否存在不确定性，扶志政策(提高努力程度)和扶智政策(提供教育补贴)均能起到减贫作用，只是扶智政策的减贫效应大于扶志政策的减贫效应，扶志扶智政策的联合减贫效应优于两者单独作用下的减贫效果；第四，与确定情况相比，不确定情况下有更多个体落入贫困陷阱，且扶志扶智政策发挥作用的滞后性更强。实证结果显示：第一，父辈学历和家庭收入对家庭教育支出的影响显著为正，学历存在一定的代际传递现象；第二，个体志向水平对学习时间的影响显著为正，个体志向水平可以通过学习时间影响学业成绩；第三，扶智政策(地市级教育支出)能够显著提高个体学历水平，扶智政策对个体学历的作用具有长期性和滞后性；第四，扶智政策对高收入群体的学历影响更显著，对极低收入群体(收入在0～20%分位数的家庭)的学历影响不显著。

根据以上研究结论，本文提出以下几点政策建议。第一，推进扶志政策实施，改善扶智政策实施效果。鉴于志向水平对学业成绩的重要性，巩固脱贫攻坚阶段应当加强对学生个体的思想引导，改变其思想观念，提高其思想认识，树立其提升学历的信心，破除“等靠要”思想，提升其内生动力；通过实施扶志政策，提高适龄学生的学习努力程度进而提高其学业成绩乃至学历水平，缓解由贫困环境导致子代学历不佳最终落入贫困的代际贫困现象。第二，推进扶智政策实施，提高低收入群体发展能力。发展能力是贫困人口摆脱贫困的重要途径，巩固脱贫攻坚工作中应当继续以提升个体能力为落脚点，帮助低收入群体摆脱能力不足现状，获得可持续的发展能力。对适龄学生而言，教育是提升其能力的重要方式，对欠发达地区进行教育资源倾斜、帮助困难学生顺利完成学业、使困难学生能够在教育政策中获得更多益处是扶智政策需要关注的重要方面。这些政策有助于增强社会阶层间的流动性，有利于低收入群体实现阶层跨越。第三，促进乡村振兴与扶志、扶智政策的深度融合。尽管中国目前已经解决绝对贫困问题，但是一些已脱贫人口仍然存在脱贫之后“缓一缓”的想法，因此扶志扶智政策仍具有实践意义。同时，扶志是扶智的前提条件，扶智是扶志的落脚点，两者相互依存、不可或缺。鉴于志向水平会影响个体提升能力水平的动力和意愿，也即扶志政策可能影响扶智政策的效果，因此巩固脱贫攻坚成果与推进乡村振兴的过程中应当注意与扶志扶智政策的深度融合。