家庭背景、高中質量與高等教育機會差異

1、 家庭背景、高中質量與高等教育機會差異 羅楚亮 汪鯨摘 要：通過中國收入分配課題組（CHIP）于2002、2013和2018年的全國住戶調查數(shù)據(jù)，討論了19至30歲人群的高等教育機會及其與家庭社會經濟狀況的關聯(lián)。雖然高等教育經歷了大幅度擴招，但家庭背景對子女高等教育機會依然有顯著影響。父母受教育程度、重點高中、家庭收入，對于子女接受高等教育的機會都有正向影響。從各因素的相對貢獻來看，重點高中、父母受教育程度和家庭收入對于高等教育機會具有重要的解釋作用，這一特征無論對于城市還是農村、男性還是女性都成立。采用Oaxaca分解思路對城鄉(xiāng)之間和性別之間高等教育機會的差距、不同人群在2002年和2018

2、年之間的高等教育機會變化進行分解分析，同樣發(fā)現(xiàn)父母受教育程度、重點高中和家庭收入是城鄉(xiāng)之間高等教育機會差距最為重要的解釋因素;高等教育的性別差距中，除了父母受教育程度和重點高中的解釋作用外，城鄉(xiāng)家庭對于子女的性別觀念差異以及家庭內部教育資源配置的性別差異也具有重要影響;在不同年份的高等教育機會增長中，家庭收入和重點高中是最為重要的解釋因素，這一特征對于不同人群也都成立。Key：高等教育機會差異;家庭背景;Oaxaca分解一、引言大量的研究文獻表明，接受良好的教育將有助于改善人們的勞動力市場表現(xiàn)，使其獲得相對較高的收入回報，并且教育回報在我國經濟轉型過程中呈現(xiàn)出明顯的增長趨勢（李實和丁賽，200

3、3;Zhang等，2005;Meng等，2013）。尤其是高等教育階段具有比較高的回報，李雪松和赫克曼（2004）發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)居民中大學期間的平均教育回報率為43%，年均接近11%，并且在教育擴張的情形下高等教育回報依然處于較高的水平（邢春冰和李實，2011;常進雄和項俊夫，2013）。而教育投資通常與家庭特征之間具有密切的關聯(lián)性，父母受教育程度和家庭收入的差異將導致對子女教育的不同投資行為以及不同的教育產出績效。我國居民收入差距在較長時期中經歷了持續(xù)擴大的變動趨勢（Luo等，2020），并且越來越強調家庭承擔子女教育支出責任，家庭社會經濟特征對于子女教育的影響也隨之增強 如劉民權等（2006）認

4、為收入差距和高等教育學費上漲可能會導致高等教育機會不平等。這一現(xiàn)象也普遍出現(xiàn)于其他國家（Mayer，2001;Blanden和Gregg，2004;Lien等，2008;Huang，2013）。高等教育是一個特殊的階段。一方面，我國高等教育長期存在著供給端約束，因而需要通過競爭性非常強的選拔機制獲得接受高等教育的機會。另一方面，高等教育階段直接聯(lián)接勞動力市場，是否接受高等教育以及所受高等教育的質量將影響到勞動力市場機會。盡管高等教育機會自從20世紀90年代中后期以來大幅度擴張，但選拔過程的競爭性依然存在。為了獲得這一選拔過程中的競爭優(yōu)勢，家庭往往傾向于競爭性地增加相應的教育支出，包括投資于“影

5、子教育”或選擇高質量的學校 唐俊超（2015）發(fā)現(xiàn)家庭社會經濟地位對教育獲得的影響隨著入學階段的上升而降低，學校質量的影響逐漸升高。這一現(xiàn)象實際上意味著教育支出的競爭性從早期教育階段既已開始。居民收入差距擴大意味著家庭對這種競爭性教育支出具有不同的支付能力，較高的教育回報更強化了教育支出的競爭性動機。在我國經濟轉型過程中，個人接受高等教育的機會與家庭背景之間存在著密切的關聯(lián)（李春玲，2003;李煜，2006;劉精明，2006）。高等教育擴張雖然降低了家庭背景對于是否能夠接受高等教育的影響，但家庭背景對子女接受優(yōu)質高等教育的影響有所增強（邵宜航和徐菁，2017;靳振忠等，2019），甚至加劇了城

6、鄉(xiāng)之間的教育不平等（李春玲，2010）。在高等教育的自主招生破格錄取機制中，父母受過高等教育、城市家庭和重點高中的學生也往往更具優(yōu)勢（吳曉剛和李忠路，2017）。對于重點高中在高等教育機會決定中的作用，龐圣民（2016）發(fā)現(xiàn)重點高中的城鄉(xiāng)子弟升學機會差異沒有擴大，但這可能沒有考慮到重點高中教育機會在城鄉(xiāng)以及不同家庭背景子女間的分布差異，如吳愈曉（2013）發(fā)現(xiàn)家庭社會經濟地位越高的學生越有可能進入重點學校，因而重點學校加劇了教育不公平現(xiàn)象。圍繞高等教育機會公平性，已經產生了大量的研究文獻。這些研究大多是探討高校擴張等外生沖擊對于不同人群獲得高等教育機會影響的差異性，如城鄉(xiāng)、性別、民族等（李春玲

7、，2010;劉精明，2006;邵宜航和徐菁，2017;邢春冰和李實，2011;張兆曙等，2013），也有部分文獻討論了家庭背景對于子女獲得高等教育機會的影響，并分析了其時間變化趨勢（李春玲，2003;李煜，2006;靳振忠，2019;Huang， 2013）。現(xiàn)有文獻大多根據(jù)多元線性回歸或logit、probit等概率模型的估計系數(shù)、邊際效應來判斷相應影響是否具有統(tǒng)計顯著性以及效應大小（李煜，2006;吳愈曉，2013;唐俊超，2015）。本文的貢獻主要表現(xiàn)在以下幾個方面：第一，在logit模型估計結果的基礎上，還采用了優(yōu)勢（dominance）分析、Oaxaca-Blinder分解，從而在計

8、算各種可觀測因素對于高等教育機會影響份額的基礎上，發(fā)現(xiàn)家庭背景、高中質量對于高等教育機會的相對重要性;第二，對于高等教育機會的分析，既考慮了高等教育的質量差異，也考慮了高中教育質量的差異，因而本文的結果更為關注教育質量差異的表現(xiàn)與影響;第三，討論了城鄉(xiāng)之間、性別之間的高等教育機會差異性。本文利用中國收入分配課題組（CHIP）于2002年、2013年和2018年的全國住戶調查數(shù)據(jù)，討論了19至30歲人群的高等教育機會及其與家庭社會經濟狀況的關聯(lián)。無論是城鎮(zhèn)還是農村，這一期間的高等教育機會都大幅度增加，但城鄉(xiāng)差距依然非常大。本文以父母受教育程度、是否重點高中、家庭收入、父母職業(yè)以及其他個體特征作為

9、解釋變量，以logit模型擬合高等教育機會，以相關變量對概率模型擬合優(yōu)度增量貢獻的優(yōu)勢分析（dominance analysis）討論了各解釋因素對于高等教育機會的（相對）貢獻大小，發(fā)現(xiàn)重點高中、父母受教育程度和家庭收入對于高等教育機會具有重要的解釋作用，在概率模型的基礎上，采用Oaxaca分解思路對城鄉(xiāng)之間和性別之間的高等教育機會差距、不同人群在2002年和2018年之間的高等教育機會變化進行分解分析，同樣發(fā)現(xiàn)父母受教育程度、重點高中和家庭收入是城鄉(xiāng)之間高等教育機會差距最為重要的解釋因素;性別差距中，除了父母受教育程度和重點高中的解釋作用外，城鄉(xiāng)家庭對于子女的性別觀念差異以及家庭內部教育資源

10、配置的性別差異也具有重要影響;在不同年份的高等教育機會增長中，家庭收入和重點高中是最為重要的解釋因素，這一特征對于不同人群也都是成立的。省份變量對于高等教育機會的城鄉(xiāng)差距、性別差異以及不同年份的增長都缺乏解釋作用，這意味著家庭背景對于高等教育機會的影響已經超過了分省定額的高考錄取制度所形成的高等教育機會省際差距。本文其余部分包括：第二部分介紹數(shù)據(jù)來源，對高等教育機會及其在城鄉(xiāng)之間的分布特征進行描述性分析，并直觀地描述父母受教育程度與子女高等教育機會的關聯(lián)性;第三部分以logit模型擬合高等教育機會，并給出了分城鄉(xiāng)和分性別的估計結果;第四部分基于概率模型的擬合優(yōu)度，以優(yōu)勢分析的思路討論了各人群中

11、高等教育機會的主要決定因素;第五部分以Logit概率模型為基礎，利用Oaxaca分解城鄉(xiāng)差距、性別差距以及不同年份之間的高等教育機會差異進行分解分析;第六部分是全文的總結。二、數(shù)據(jù)描述本文數(shù)據(jù)來源于中國收入分配課題組（CHIP）于2002年、2013年和2018年所做的全國住戶收入調查 在2002年和2013年調查之間，CHIP于2007年也搜集了全國住戶調查數(shù)據(jù)，但這次調查數(shù)據(jù)中的省份和調查問卷設計與其他年份存在較大差異，因此本文沒有使用。，每年數(shù)據(jù)都包括城鎮(zhèn)和農村兩個部分。歷次調查樣本來自于國家統(tǒng)計局常規(guī)住戶調查抽樣框，覆蓋東中西部經濟發(fā)展程度不同的省份。關于2002年和2013年調查數(shù)據(jù)

12、的基本信息可以參考李實等（2008、2017）的相關介紹。本文將對象人群的年齡限定在19至30歲之間。通常情形下，這一年齡段人群已經完成高中階段教育，即便沒有接受高中教育，其重新返回學校的可能性也是非常低的，因而可以在一定程度上避免他們的受教育程度在統(tǒng)計意義上出現(xiàn)被刪截（censor）的可能。限定年齡上限出于兩個方面的考慮，一是為了避免年齡過大的群體所面臨的環(huán)境存在明顯的差異，二是保證分析中有足夠的樣本數(shù)量。以上述年齡段人群為基礎，本文根據(jù)家庭成員之間的關系，匹配了他們與父母的信息。本文剔除了單親家庭、個人或家庭信息缺失的家庭，并將子女與母親的年齡差限定在15至45歲。（一）受教育程度分布本文

13、所使用的樣本數(shù)量及其基本特征如表1所示，其中包括個人和父母的受教育程度。個人樣本數(shù)量在三次調查中有所遞減，2018年最終為5558人。城鄉(xiāng)之間也存在差異，農村個人樣本約為城鎮(zhèn)的3倍。男性人群比例相對較高，歷年均在60%以上 男性比重明顯高于女性，主要是與戶主關系為子女的成年已婚男性能夠識別出父母信息，但不能識別他們配偶的父母信息。農村樣本中男性人群比例更高，比城鎮(zhèn)要高出8-9個百分點。樣本人群平均年齡有所上升，從2002年的22.9歲上升至2018年的24.17歲，城鎮(zhèn)平均年齡要略高于農村樣本。家庭人均收入對數(shù)在逐年增長，不難理解，城鎮(zhèn)人均收入高于農村。本文以所受教育所處層級來衡量教育程度，表

14、1給出了本人以及父親和母親的受教育程度。不同年份調查數(shù)據(jù)中，受教育程度較低人群的比率在逐漸下降，而受教育程度較高人群的比率在逐漸上升。如受教育程度為“小學及以下”和“初中”的人群比率從2002年的9.76%和45.94%分別下降至2018年的2.28%和21.27%;而接受過高等教育的人群比重則從2002年的17.27%上升至2018年的54.23%。高中及以下各類受教育程度中所占份額在三個年份中都呈現(xiàn)出下降傾向。教育擴張還表現(xiàn)在子代和父輩受教育程度的差異。相對于父親和母親的受教育程度分布，子代最終所受教育程度也更多地集中在較高的教育層級。如2018年，父親受教育程度為“小學及以下”和“初中”

15、的比率分別比子代人群高出21.38和28.03個百分點;但接受過高等教育的人群比率，父親中只有8.46%，而子代人群中則高達54.23%。父輩與子代受教育程度的這種差異性在不同年份中出現(xiàn)逐漸遞增的傾向。城鄉(xiāng)之間的受教育程度存在著明顯的差異，無論是子代還是父輩受教育程度中，農村受教育程度都要低于城市。在農村人群中，“小學及以下”和“初中”人群的份額都逐年下降，分別從2002年的12.75%和58.86%下降至2018年的3.01%和28.11%，“小學及以下”教育程度的份額下降了9.74個百分點，“初中”下降了30.75個百分點?！案咧小彪A段的人群比率基本穩(wěn)定。接受過高等教育的人群份額從2002

16、年的6.39%上升至2018年的44.14%，上升了30.75個百分點。城鎮(zhèn)人群中，低教育程度的分布比率比農村更低，且高等教育人群比率更高。2002年，城鎮(zhèn)“小學及以下”和“初中”的人群比率分別比農村人群低11.62個和50.34個百分點，“高中”和“大專及以上”人群比率則分別比農村高出19.59個和24.27個百分點。在隨后的兩個年份中，農村“小學及以下”和“初中”的比率仍然分別高于城鎮(zhèn)，但“高中”的比率變化明顯，2013年城鄉(xiāng)之間沒有明顯差異，2018年農村“高中”比率比城鎮(zhèn)高出10.15個百分點。但農村接受高等教育的人群比率始終比城鎮(zhèn)低出40個百分點左右。在農村人群中也表現(xiàn)出較為明顯的教

17、育擴張效應;但城鎮(zhèn)與農村人群的受教育程度仍然存在較大的差距，尤其是在高等教育階段。由于教育擴張主要發(fā)生在子代人群，因此表1顯示父母受教育程度的改善速度要低于子女。不同年份數(shù)據(jù)中，城鎮(zhèn)與農村內部父親和母親的教育分布結構沒有明顯變化。在城鎮(zhèn)父親受教育程度分布中，分布特征改變較為明顯的是“初中”和“大專及以上”的人群比率，前者從2002年的39.22%下降至2018年的33.09%，下降了6.13個百分點;后者從21.11%上升至28.37%，增加了7.26個百分點;農村父親受教育程度分布中，變化較為明顯的是“小學及以下”和“初中”的人群比率，前者從2002年的40.48%下降至2018年的29.7

18、6%，降低了將近11個百分點;后者從42.76%上升至54.64%，增加了將近12個百分點，但高中及以上教育程度的分布比率上升并不明顯，并且這種變化主要發(fā)生在2002年至2013年期間，表明農村樣本人群父母的教育擴張主要來自于普及九年制義務教育的效應。無論是城鎮(zhèn)還是農村，母親受教育程度都要低于父親，在較低教育程度的分布比率相對更高。但從不同年份的變化趨勢以及城鄉(xiāng)之間的差異來看，母親受教育程度分布特征及其變動與父親的受教育程度分布是類似的。當然，城鎮(zhèn)父母之間的教育程度差異比農村小，并且父母之間的受教育程度差距隨時間的推移也在逐漸縮小。這也表明隨著經濟發(fā)展程度的提高，男女之間的教育差異有縮小的傾向

19、。（二）高中學校類型分布這三次調查對于受教育程度為高中以上的人群詢問了高中類型，即是否為重點高中以及重點高中的層級，如表2所示。本文以是否為重點高中來衡量高中質量，根據(jù)被調查者的回答，具體包括縣級及以上的重點高中。從高中學校類型分布來看，城鄉(xiāng)人群中重點與非重點高中的比重有較大差別。城鎮(zhèn)人群中重點高中人群比率更高，并且兩者之間的差距有所擴大，2002年和2013年兩者分別相差6.43個、5.61個百分點，但2018年則上升到13.7個百分點。這可能意味著城鄉(xiāng)之間高中階段教育質量的差距有所擴大。即便在重點高中類型中，農村人群更為集中于“縣級及其他重點高中”，而城市人群中的重點高中就學機會要明顯更高

20、一些。城市地區(qū)級以上重點高中人群比例在2013年和2018年比農村分別高出14.69、18.15個百分點。農村人群中，非重點高中中專中技職高類型比重高于城市，2013年農村比城市高出5.56個百分點，2018年進一步上升到13.06個百分點。總體來看，城鄉(xiāng)高中學校質量之間的差距在擴大。高中類型對于高等教育機會 本文以接受高等教育的人數(shù)在受過高中教育的人群中所占的比重來衡量。具有重要影響。從表3最后兩行來看，重點高中與非重點高中的高等教育機會存在比較明顯的差異，重點高中對應的高等教育機會要明顯高于非重點高中。如2002年，農村非重點高中的高等教育機會只有15.74%，而重點高中為36.91%，兩

21、者相差21.17個百分點;城鎮(zhèn)非重點高中與重點高中對應的高等教育機會分別為42.87%和73.01%，兩者相差30個百分點以上。高考錄取過程對于城鄉(xiāng)人群并沒有制度性的區(qū)別對待，因此城鄉(xiāng)之間的高等教育機會差異將主要表現(xiàn)為家庭環(huán)境以及基礎教育階段教育質量差異的累積效應。2002年農村重點高中的高等教育機會低于城市非重點高中。這意味著中學教育質量存在著巨大的城鄉(xiāng)差距。2013年和2018年，重點與非重點高中的高等教育機會差異在農村內部要高于城市。這兩年農村內部重點與非重點高中高等教育機會差異在30個百分點左右，而城市為25個百分點左右。無論是重點高中還是非重點高中，農村的高等教育機會都要相應地低于城

22、市。農村重點高中的高等教育機會增長較快，從2002年的36.91%增長到2013年的71.81%再到2018年的81.73%，使得城鄉(xiāng)之間重點高中高等教育機會之間的差距逐漸減小。從不同層級的“重點”來看，層級越高的重點高中，高等教育機會越高。這3年中專中技職高的高等教育機會在55%以下，地區(qū)級及以上重點高中的高等教育機會在75%以上，2018年全國或省重點高中的高等教育機會則在90%以上。當然，無論是城市還是農村，也無論是重點還是非重點高中，相應的高等教育機會都有了大幅度上升。如2018年，農村與城市重點高中的高等教育入學機會分別達到了81.73%和92.03%，而非重點高中也分別上升至51.

23、69%和77.15%。這體現(xiàn)了高等教育擴張的影響。（三）父母受教育程度與子女受教育程度的相關性子女是否接受高等教育與父母受教育程度之間存在著密切的關聯(lián)。表4描述了父母受教育程度對于子女是否接受高等教育的影響，并從大專及以上（包括本科）和本科及以上（不包括大專）兩種方式來描述子女接受高等教育的可能性?？傮w來看，隨著父母學歷的提高，子女上大專及以上和本科及以上的比率逐漸提高。父母受教育程度在大專及以上時，子女受教育程度為大專及以上的比率2002年為60%左右，2013年和2018年分別上升到80%以上和90%以上;子女上本科及以上的比率2002年在30%以上，2013年和2018年上升至65%以上

24、。父母受教育程度為小學及以下的，子女受教育程度為大專及以上的比率不到40%，子女上本科及以上的比率在3年均小于20%，2002年甚至低于3%。在父母各種受教育程度上，高等教育入學率在3個年份中均呈逐漸增長趨勢，特別是農村的高等教育機會增幅較明顯。2013年農村子女大專或本科及以上學歷接近2002的3倍以上，2018年增長趨勢有所放緩。這體現(xiàn)了高等教育機會擴張的效應。在父母不同受教育程度之間，子女接受高等教育的比率差異在城市和農村有不同的變化特征。城市樣本中，父親受教育程度在大專及以上的，子女上大專及以上的比率在2002年為67.38%，而父親受教育程度為小學及以下的，子女上大專及以上的比率20

25、02年為24.19%，兩者相差43.19個百分點，這一差距在2013年上升至將近54個百分點，但2018年降至28.3個百分點。農村樣本中，2002年父親受教育程度為大專及以上和小學及以下，對應的子女上大專及以上的比率分別為20%和4%，不僅分別都低于城市人群，兩者的差距也低于城市樣本。在隨后的兩個年份中，兩者的差距分別上升至62.26（2013年）和49.28（2018年）個百分點。根據(jù)母親受教育程度所作的分類以及以子女是否上本科為討論對象時，這一特征仍然成立。這表明，高等教育擴張在城鎮(zhèn)可能降低父母受教育程度對子女是否接受高等教育的影響，但這種影響在農村可能進一步擴大了。三、是否接受高等教育

26、的回歸分析為了討論相關因素對于個體是否接受高等教育的影響，本文以是否接受高等教育為被解釋變量采用logit模型進行回歸擬合分析。其中是否接受高等教育區(qū)分為大專及以上和本科及以上兩種不同情形。解釋變量中包括父母受教育程度、家庭人均收入、是否上過重點高中 家庭收入、父母受教育程度與重點高中等變量之間可能存在相關性，但本文對不同年份以及不同人群的回歸分別檢驗了方差膨脹因子（VIF），發(fā)現(xiàn)均在10以下?；貧w估計結果中相關變量邊際效應的顯著性中也可以看出，這些變量之間的共線性并不嚴重。，以及其他相關的社會經濟特征?？刂票救四挲g是因為不同年齡段群體所面臨的社會環(huán)境可能會有所差異，同時影響到家庭背景和高等教

27、育機會，比如隨著經濟社會發(fā)展和高等教育擴招，更年輕的群體家庭背景比如收入、父母職業(yè)可能更好而且擁有更多的高等教育機會，因此在研究不同階層教育機會差異的研究中一般都會控制這種年代因素（李春玲，2010;靳振忠等，2019;唐俊超，2015）。母親的年齡對于子女成長的影響則較為復雜，一方面高齡母親子女身心健康狀況通常更差（Gale和Edwin，2010;Brion等，2008;Hemminki和Kyyronen，1999;Johnson等，2009）;另一方面，母親生育年齡過小也會因為生理上的不成熟和社會資源上的劣勢給子女成長帶來不利影響（Fraser等，1995;Geronimus和Sander

28、s，1992;Levine等，2007）。因此，回歸分析中均控制了本人健康、年齡，母親年齡及其平方項等變量。由于本文采用的是住戶調查數(shù)據(jù)，因此對于父母特征等家庭信息相對比較豐富，但對于學校層面的信息相對較為缺乏。在本文中，是否上過重點高中成為學校教育質量的重要衡量指標。由于我國高等教育總體上采取的是“分省定額、劃線錄取”的基本形式，即高校招生指標被分解到省份，省份內部以考試競爭的方式獲取接受高等教育的機會。這意味著省份之間的差異在較大程度上反映了高等教育機會的“供給”限制。因此，在各種回歸結果中都控制了省份變量以反映高等教育機會在省份層面的差異。（一）全部樣本回歸結果表5給出了全樣本情形下，基

29、于logit模型估計而得到的各變量邊際效應。從不同年份的估計結果來看，家庭收入、重點高中、父母職業(yè)、城市戶口等因素帶來的高等教育機會差異有所增加。父母受教育程度對子女是否接受大專及以上教育的邊際效應都顯著為正，且子女大學入學率隨著父母受教育程度的提高而增長，說明學歷越高的父母，其子女接受高等教育的可能性越大。2013年父母受教育程度對子女大學入學的影響較2002年有了明顯的提高，比如相對于參照組小學及以下群體，2002年父親為初中受教育程度的人群大學入學率高出3.1個百分點，2013年則高出4.8個百分點。父親為高中或大專及以上受教育程度的群體比參照組分別高出4.3個和6.1個百分點，到了20

30、13年分別上升至10.2、18.7個百分點。母親受教育程度對子女接受大專及以上高等教育的影響也類似。但父母受教育程度對于子女接受高等教育機會的影響在2013年到2018年期間沒有明顯的增長。比如父親初中、高中和母親大專及以上群體，大學入學率比參照組高出的百分點從2013年到2018年有所增長，父親為大專及以上受教育程度群體2013年子女大學入學率比參照組高18.7個百分點，2018年降至17.6個百分點。母親受教育程度為初中和高中的群體也出現(xiàn)了類似下降現(xiàn)象。在是否上本科及以上的回歸結果中，父母受教育程度對子女上本科及以上的邊際效應也是正的，并且隨著父母受教育程度的上升其系數(shù)也在增大。在隨年份的

31、變動中，2013年父母受教育程度對上本科及以上的影響較2002年有所增大，但2013年到2018年其增長具有不確定性，比如父親初中和高中受教育的影響程度在增大，父親大專及以上和母親受教育程度的影響在下降。父母受教育程度對大專及以上教育機會的影響大于上本科及以上教育機會的影響。家庭收入對子女接受大專及以上教育和本科及以上教育的影響均是正的，意味著家庭收入越高，子女上大學的可能性越高。隨著時間的推移，家庭收入對子女接受高等教育的影響程度越來越大。比如當被解釋變量為大專及以上受教育程度時，家庭收入變量的邊際系數(shù)在2002年為0.049，2013年和2018年增至0.056和0.067，對上本科及以上

32、的影響也類似。是否是重點高中對于接受高等教育的機會具有顯著并且遞增的影響。對于大專及以上教育，重點高中的影響顯著為正。2002年的邊際效應為0.174，意味著重點高中上大專及以上的可能性比非重點高中高出17.4個百分點，2013年邊際系數(shù)有了大幅增加，為0.323，2018年略有下降，降低了1個百分點。對于上本科來說，重點高中的影響也顯著為正，且表現(xiàn)出隨時間的推移而增長的特征，但其系數(shù)比大專及以上教育的小。重點高中上本科及以上的相對優(yōu)勢從2002年的11.1%上升至2018年的28.4%。值得注意的是，城市戶口無論對接受大專及以上教育還是本科及以上教育都有顯著的影響，意味著城鄉(xiāng)之間的高等教育機

33、會存在著統(tǒng)計顯著的差異性，并且從不同年份的估計結果來看這種差異在逐漸擴大。2002年城市戶口接受大專及以上教育的可能性增加了9個百分點，2013年和2018年擴大至9.1和13.4個百分點。對于上本科及以上也呈現(xiàn)出隨時間的推移而增長的規(guī)律，2002年、2013年和2018年城市戶口比非城市戶口人群上本科及以上的概率分別高出1.9、2.7、4.5個百分點，邊際系數(shù)小于大專及以上教育。因此，在高等教育擴張時期，城鄉(xiāng)之間的高等教育機會差異并沒有出現(xiàn)縮小傾向。性別變量的估計結果顯示，女性比男性在接受高等教育方面更具有優(yōu)勢，并且這種優(yōu)勢也在逐漸增加。2002年，女性接受大專及以上教育的可能性比男性高出3

34、.1個百分點，2013年和2018年分別上升至9.8和9.7個百分點。接受本科及以上教育也呈現(xiàn)出類似規(guī)律，2002年男性與女性之間沒有顯著差異，但2013年和2018年，女性接受本科及以上教育的可能性分別上升了6個和6.5個百分點。父母其他經濟特征對子女是否接受高等教育也有所影響。父親職業(yè)對子女接受大專及以上教育在2002年和2013年沒有顯著影響，但2018年父親職業(yè)為專業(yè)技術人員的子女大專及以上受教育機會增加了4.8個百分點，父親為機關事業(yè)單位負責人的則會增加8個百分點。母親為專業(yè)技術人員的影響只在2002年顯著。對于上本科及以上，除了2013年父親為專業(yè)技術人員影響顯著外，其他情況如父母

35、職業(yè)的影響均不顯著。從父母之一為黨員變量來看，2013年其子女接受大專及以上教育的可能性比父母均不為黨員高出3.6個百分點，但在上本科及以上的可能性上，父母之一為黨員在2013年和2018年的影響均顯著為正。自評健康狀況與接受高等教育機會之間也有顯著的關聯(lián)性。健康狀況良好的接受高等教育的可能性也會更高。在以大專及以上為被解釋變量的估計結果中，本人自評健康的邊際效應都顯著為正，而在以本科及以上為被解釋變量的估計結果中，自評健康的邊際效應在2013年和2018年都具有統(tǒng)計顯著性，但邊際效應值的大小有所下降。（二）城鄉(xiāng)差異由于城鄉(xiāng)社會包括教育等方面存在著較為嚴重的分割性，本部分分別討論城鎮(zhèn)與農村內部

36、高等教育機會的差異性。為了節(jié)約篇幅，表6只報告了2002年和2018年兩個年份分城鄉(xiāng)的估計結果 下文討論各因素在高等教育機會中的相對優(yōu)勢（dominance）的時候，仍考慮了2013年的相應結果。無論是城市還是農村，父母受教育程度對于子女是否接受高等教育的機會差異通常存在顯著的影響。從父母受教育程度不同年份的邊際效應來看，城市和農村父母受教育程度的影響在2002年和2018年之間發(fā)生了較大變化。無論是以大專還是本科及以上來衡量高等教育機會，2002年城市樣本中，父母受教育程度不同的子女接受高等教育機會都表現(xiàn)出較為明顯的差異;父母受教育程度越高，則子女接受高等教育的機會也越高。以大專及以上為例，

37、父親受教育程度為初中或高中的，相對于參照組（初中以下），城市子女接受高等教育的可能性要高出11.2個百分點，父親受教育程度為大專及以上的，子女接受高等教育的可能性相對于參照組要高出17.7個百分點。母親受教育程度對子女接受高等教育機會的影響也表現(xiàn)出顯著的遞增關系。在以本科及以上度量高等教育機會的結果中，父親受教育程度對于城市子女接受高等教育機會的影響依然顯著。從父母不同受教育程度的邊際效應差異可以看出，父親受教育程度對于子女高等教育機會的效應幅度更大一些。這也意味著在子女教育中，父親通常具有更為重要的影響。在2018年的估計結果中，父母接受過高等教育的城市子女也接受高等教育的可能性依然更高，并

38、且父母受教育程度對于城市子女接受本科及以上教育的邊際效應大于大專。因此，城市子女中，父母受教育程度的影響依然重要，盡管城市子女高等教育機會已經獲得非常明顯的普遍增長。從2002年和2018年的估計結果比較來看，隨著高等教育機會增加，農村父母受教育程度對于子女接受高等教育機會的影響有所上升。無論是大專還是本科及以上，2018年農村父母受教育程度對子女接受高等教育機會的邊際效應在數(shù)值規(guī)模和統(tǒng)計顯著性上都要明顯高于2002年的估計結果。家庭收入對于子女接受高等教育機會的影響，總體上也有所增強。從邊際效應來看，家庭收入對于城市子女接受大專及以上高等教育機會的影響從2002年的0.11下降至2018年的

39、0.069。但對于城市子女接受本科及以上高等教育機會的影響有明顯增長，家庭人均收入對數(shù)的邊際效應從2002年的0.04上升至2018年的0.075，即收入增加1個百分點，城市子女接受本科及以上教育的概率增量從2002年的4個百分點上升至2018年的7.5個百分點。收入對于農村子女接受高等教育機會的影響明顯上升，無論是對于大專還是本科及以上，家庭人均收入對數(shù)的邊際效應都明顯增加。家庭收入對城市子女接受大專及以上教育的影響在逐漸降低，在農村其影響逐漸增大，城鄉(xiāng)之間的差距逐漸減小。對于上本科及以上，城市家庭收入在2002年的邊際系數(shù)顯著，為0.04， 2018年為0.075。在農村，家庭收入的影響在

40、2002年不顯著，2018年上升為0.031。農村家庭收入對大專及以上教育機會和本科及以上教育機會的影響都隨時間的推移在增大。2018年家庭收入的影響在城鄉(xiāng)均顯著，且城市影響大小是農村的兩倍以上。重點高中對城市和農村子女接受高等教育機會都有顯著影響。對于大專及以上教育機會，重點高中的影響在城市逐漸減小，邊際系數(shù)從2002年的0.29，降至2018年0.111。在農村其影響逐漸增大，邊際效應從0.13上升至0.375。但對于本科及以上教育機會，無論在城市還是農村，重點高中的影響都隨時間增大。前兩年重點高中的影響在城市較大，2018年對農村子女的影響大于城市。在農村子女中，重點高中對接受大專及以上

41、教育的影響大于接受本科及以上教育。父母為機關事業(yè)單位負責人，在2002年農村對子女接受大專及以上教育有顯著正向影響，2018年父親為專業(yè)技術人員或機關事業(yè)單位負責人對農村子女接受大專及以上教育有顯著影響。母親為機關事業(yè)單位負責人在2002年和2018年的農村對子女接受大專及以上教育影響都為負。父母職業(yè)在農村對子女接受大專及以上教育的影響比城市大。父母職業(yè)對子女上本科及以上的影響在2002年不顯著，在2018年只有在城市父親為專業(yè)技術人員才對子女上本科及以上有顯著正向影響，母親職業(yè)無論在城市還是農村對子女上本科及以上都沒有顯著影響。父母之一為黨員在分城鄉(xiāng)的估計結果中通常不顯著。女性接受高等教育的

42、機會大于男性，對于上本科及以上，城市女性的性別優(yōu)勢大于農村。2018年健康狀況對農村子女接受高等教育機會的影響更大，2018年健康狀況對城市子女上大學的影響轉為不顯著。（三）性別差異子女教育的性別差異通常反映家庭資源配置的性別偏向。女性上大學的機會整體上比男性更容易受父母受教育程度、家庭收入、重點高中、父母黨員身份的影響。2002年女性接受大專及以上教育受父母受教育程度的影響更大，2013年除了母親大專及以上和父親初中情況，女性受父母受教育程度的影響更大，2018年除了父親大專及以上情況，整體上依然女性受父母受教育程度的影響更大。父親大專及以上學歷對男性上大專及以上教育的影響隨著時間而增大。2

43、018年父親教育無論對男性還是女性接受大專及以上教育都有顯著影響，父親大專及以上對男性影響更顯著，母親高中以上教育程度對女性影響更顯著。這幾年女性接受本科及以上教育的概率受父母受教育程度的影響比男性更大，在2002至2013年，父母受教育程度對子女上本科及以上的影響有了明顯增大，2013年至2018年變化不大。母親大專及以上受教育程度對女性上本科的影響這幾年逐漸增大，邊際系數(shù)從2002年的0.055變?yōu)?013和2018年的0.153、0.158。這3年父母大專及以上受教育程度對女性上本科及以上的影響大于男性。女性接受大專及以上教育受家庭收入的影響在2002年和2013年大于男性，但2018年

44、男性受家庭收入的影響更大。對于大專及以上受教育機會，男性受家庭收入的影響隨時間的推移而增大。女性上本科及以上受家庭收入的影響在2013年和2018年大于男性。對于本科及以上教育，男女受家庭收入的影響都隨時間而增大。重點高中對男女性上大學的影響總體上隨著時間增長而增大。除了2018年接受大專及以上教育的情況外，女性總體上接受大?；虮究萍耙陨辖逃苤攸c高中的影響大于男性。父親為專業(yè)技術人員的，在2013和2018年對男性接受大專及以上教育和本科及以上教育都有顯著正向影響，對女性則沒有影響。2018年父親為機關事業(yè)單位負責人的，對男性和女性接受大專及以上教育都有顯著正向影響，且對女性的影響大于男性。

45、母親為機關單位負責人對男性接受大專及以上教育有顯著的負向影響。父母的黨員身份在2002年和2013年對女性接受大專及以上受教育有顯著影響，對男性則沒有影響。2013年父母黨員身份對女性接受本科及以上教育的影響顯著為正。2018年影響不顯著。城市戶口對于男女接受大專及以上教育都有顯著影響，且對女性的影響大于男性。但男性受到的影響隨時間的推移而增大。對于上本科及以上，2013年和2018年男性受戶口的影響更大。四、家庭背景相對重要性的優(yōu)勢分析為了討論各類因素在高等教育機會決定中的相對重要性，本文采用了Budescu（1993）、Azen和Budescu（2003）、Azen和Traxel（2009

46、）等文獻中所提出的優(yōu)勢分析（dominance analysis）方法，即根據(jù)相關變量對于模型擬合度（R2）的增量貢獻來確定該變量的相對優(yōu)勢。使用Macfadeen（1974）提出的R2M來衡量logit模型的擬合度，R2M=ln（L0）-ln （LM）ln （L0），ln（L0）為僅包含截距項的模型的對數(shù)似然函數(shù)估計值，ln （LM）表示被估計模型的對數(shù)似然函數(shù)值。R2M隨著解釋變量的增加非遞減。表8列出了優(yōu)勢分析結果中各變量對子女上大學預測能力排在前三位的影響因素?？傮w來看，這3年無論是接受大專還是本科及以上教育，重點高中都是最重要的因素，其次是父母受教育程度、家庭收入、戶口等。戶口因素在

47、2002年和2018年都出現(xiàn)在前三位影響因素中，2018年戶口對大學教育機會的影響大于家庭收入，位列第三重要的影響因素。這從大專及以上教育和本科教育的logit回歸結果中也可以看出，這3年戶口的邊際系數(shù)始終大于家庭收入，且戶口的影響隨時間的推移而增大。從城市和農村的區(qū)別來看，對于大專及以上教育，2002年和2013年前三位影響因素都是一致的，2018年城市父母受教育程度替代重點高中成為了最重要的影響因素，家庭收入位列第3，在農村位列第3的是年齡。對于本科及以上教育，2018年城市的第三位影響因素是家庭收入，農村則是性別。可以看出2018年家庭收入對城市子女上大學的影響大于農村，與logit回歸

48、結果一致。2013年城市對于上本科及以上影響第三位的因素是父母黨員身份，在logit回歸結果中該系數(shù)也是顯著的。說明在城市，家庭收入和父母黨員身份對子女高等教育機會更重要。對于大專及以上教育機會，2018年無論男性還是女性，最重要的影響因素是重點高中和父母受教育程度，男性中排在第三位的影響因素是家庭收入，女性則是戶口。這與logit回歸結果一致，男性接受大專及以上教育機會受家庭收入的影響更大，2018年家庭收入的邊際系數(shù)在男性和女性樣本中分別為0.075和0.052，城市戶口對女性接受大專及以上教育機會的影響大于男性。2018年影響男性上本科的影響因素中排在第三位的是戶口，在女性中則是家庭收入

49、。在上本科及以上的logit模型回歸結果中，2018年戶口對男性的影響大于女性，男女邊際系數(shù)分別為0.048和0.044。家庭收入對女性的影響更大，男女邊際系數(shù)分別0.038和0.043。五、高等教育機會的Oaxaca分解為了討論各因素對于不同年份和不同人群高等教育機會差異的解釋作用，本文采用了Fairlie（2006）擴展的Oaxaca-Blinder分解形式。以i=w、b表示兩個人群組，=F（X）表示logit模型的回歸結果，則兩個人群組平均預測概率（i）差異可以分解為如下形式：在本文中，我們所關注的是上式右邊的第一項分解結果，即不同人群的特征差異所造成的預測概率差異，也被稱為可解釋因素。

50、本部分給出兩種形式的分解結果，一是同一年份中（2002年或2018年）的城鄉(xiāng)差距和性別差距，二是2002年與2018年之間高等教育機會概率差異的分解。（一）同一年份的城鄉(xiāng)差距與性別差距分解兩個年份中子女接受大專及以上高等教育機會在城鄉(xiāng)之間的差距為40個百分點左右，城市子女在2002年和2018年分別比農村高出42.37和40.69個百分點。本科及以上高等教育的城鄉(xiāng)差距在兩個年份間有較大幅度的上升，2002年城市比農村高出18個百分點，2018年這一差距則上升至30.54個百分點。對于城鄉(xiāng)之間所存在的高等教育機會差異，父母受教育程度、重點高中和家庭收入是最為重要的解釋因素。2002年子女大專及以

51、上教育入學率的城鄉(xiāng)差距中，重點高中和家庭收入差距解釋了大部分的組間差距，貢獻份額分別為20.97%和15.8%，父母受教育程度的解釋份額為12.26%。2018年解釋份額最大的依然是重點高中，但父母受教育程度的影響大于家庭收入的影響，父母受教育程度對城鄉(xiāng)差距的解釋比率為23.6%，接下來是家庭收入的影響。這與優(yōu)勢分析結果相一致，2018年父母受教育程度對子女接受高等教育的重要性大于家庭收入。重點高中也是對城鄉(xiāng)本科及以上教育機會差距中貢獻最大的因素，兩年貢獻份額分別為31.64%和34.24%。其次是父母受教育程度和家庭收入。重點高中在2018年的解釋份額相對于2002年有較大幅的增加。父母受教

52、育程度對于本科及以上教育機會的城鄉(xiāng)差距的解釋份額增加了4.26個百分點。家庭收入對城鄉(xiāng)差距的解釋份額也有所上升，2002年和2018年其解釋份額分別為8.28%和13.58%，上升了5.3個百分點。因而在相對較為優(yōu)質的高等教育機會中，家庭收入的解釋作用也有所上升。在高等教育機會擴張過程中，父母受教育程度和重點高中這些因素對于高等教育機會的城鄉(xiāng)差距的解釋作用有較為明顯的上升。從性別的角度來看，女性接受高等教育的機會要高于男性。相對于男性而言，女性接受高等教育的機會在2002年要高出將近6個百分點，2018年上升至18.79個百分點;而本科及以上的比率從2002年的2.23個百分點擴大至2018年

53、的13.04個百分點。因此，高等教育機會的性別差距有所擴大，并且表現(xiàn)為女性比男性更加具有相對優(yōu)勢。接受高等教育機會的性別差距中，戶口是一個重要的解釋因素。對于大專及以上教育機會的性別差距，2002年戶口的解釋份額為19.9%，高于其他因素;2013年的解釋份額為4.68%。在本科及以上的高等教育機會中，戶口也具有較強的解釋作用。應當說明的是，戶口對于高等教育機會性別差距的解釋作用，主要來源于城鄉(xiāng)家庭對于子女性別的觀念差異以及家庭內部教育資源配置的性別差異，可能并不是基礎教育的城鄉(xiāng)差異性。除了戶口結構外，父母受教育程度和重點高中對于高等教育機會的性別差距具有較為重要的解釋作用。當然，這兩個因素在

54、兩個年份間的變動方向是相反的。父母受教育程度對于高等教育機會的性別差距的解釋份額有明顯下降。對于大專及以上來說，父母受教育程度差異的解釋份額從2002年的11.59%下降至2018年的4.31%，而父母受教育程度差異對于本科及以上教育機會性別差異的解釋份額相應地從21.58%下降至4.93%。重點高中的解釋份額則從9.48%上升至20.39%（大專及以上）或從17.86%上升至35.20%（本科及以上）。因此，隨著高等教育機會擴張，重點高中對于高等教育機會性別差異的解釋作用在上升，而家庭背景（如父母受教育程度、家庭收入，甚至包括父母職業(yè)、父母黨員身份）的解釋份額都有所下降。表9中一個有意思的發(fā)

55、現(xiàn)是，省份變量對于高等教育機會的城鄉(xiāng)差距、性別差距的解釋作用相對都是比較低的。在本科及以上的估計結果中，省份變量對于城鄉(xiāng)差距和性別差距的解釋作用都有明顯下降。基于我國高考分省定額的錄取制度，省份變量較低的解釋作用意味著高考錄取制度對于城鄉(xiāng)差距和性別差距的解釋作用相對是比較有限的，至少并沒有父母受教育程度、家庭收入等家庭背景以及重點高中等因素那么強的解釋作用。（二）2002年與2018年之間的差異分解表10最后一行表明，不同人群的高等教育機會在2002年與2018年之間都有非常明顯的增加。例如，在全部樣本人群中，上大專及以上的高等教育機會在這一期間增加了37個百分點，而本科及以上的高等教育機會增

56、加了近23個百分點。分城鄉(xiāng)來看，大專及以上的高等教育機會改善幅度在城鄉(xiāng)之間沒有明顯的差異，但城市人群接受本科及以上的高等教育機會增長幅度要高于農村人群，兩者相差12個百分點。分性別來看，無論是以大專及以上還是本科及以上來衡量高等教育機會，女性的高等教育機會改善幅度都要大于男性。從分解結果來看，多數(shù)情形下，變量特征差異是高等教育機會差異變動的主要解釋因素。從具體影響因素來看，家庭收入和重點高中是高等教育機會變動的主要解釋因素。在全部樣本人群中，家庭收入增長解釋了兩個年份之間大專及以上教育機會增長的33.68%、本科及以上教育機會增長的22.35%，重點高中則分別解釋了大專及以上和本科及以上教育機

57、會增長的18.92%和34.22%。在分人群組的分解結果中，家庭收入和重點高中也都是高等教育機會相應增長的主要解釋因素。值得注意的是，家庭收入對于大專及以上教育機會增長的解釋作用要高于本科及以上，而重點高中的情形則相反。這表明，盡管家庭收入對于高等教育機會具有重要的解釋作用，但相對更為優(yōu)質的高等教育機會增長中，重點高中更為重要。家庭收入對于是否上重點高中可能具有重要影響，重點高中對高等教育機會的影響在農村大于城市。無論是以大專及以上還是本科及以上來衡量高等教育機會，省份結構對于高等教育機會的解釋作用都不高。在城市人群中，省份結構的解釋作用更加不明顯。這意味著，就高等教育機會的總體變動而言，以省

58、份為基礎的高考錄取方式并沒有產生重要的影響。當然，這一現(xiàn)象也可能意味著這種省份分割狀態(tài)在所討論的時期中并沒有明顯的改變。六、總結與討論教育跟人們的收入密切相關，接受教育是步入職場的基本門檻。由于高等教育的高回報率特征及其存在供給端約束，雖然經歷了大幅度擴招，但其選拔過程一直存在激烈的競爭。不同家庭背景子女面臨的教育資源和機會成本存在差距，使得家庭特征對于子女高等教育機會獲得有著重要影響，而減少不同背景人群的環(huán)境約束，使其能夠公平競爭教育機會一直是政策制定的目標所在。本文通過分析中國居民收入分配課題組2002、2013和2018年的住戶調查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)雖然父輩和子代的教育程度都有所提高，特別是子代

59、在較高教育層次的比例有了較大幅度的增長，重點高中的數(shù)量也在增加，但家庭背景因素對子女高等教育機會依然有著顯著影響，父母受教育程度越高、高中質量越好、家庭收入越高，女性、城市群體或父母黨員身份和父親為機關事業(yè)單位負責人、專業(yè)技術人員的人群，接受高等教育的可能性越大。由優(yōu)勢分析（dominance analysis）結果發(fā)現(xiàn)，重點高中無論對大專還是本科及以上教育都是最重要的影響因素，其次是父母受教育程度、家庭收入、戶口等因素。從不同年份估計結果來看，重點高中、家庭收入、城市戶口、女性特征對高等教育機會的影響基本上都在擴大。對2002年與2018年高等教育機會進行Oaxaca分解可得，這兩年高等教育

60、機會有了明顯的增加，接受大專及以上高等教育的人數(shù)在這一期間增加了37個百分點，而本科及以上的人數(shù)增加了23個百分點，家庭收入和重點高中是高等教育機會變動的主要解釋因素，重點高中對于更優(yōu)質的高等教育機會增長作用更大。本文進一步分城鄉(xiāng)和性別對不同群體的高等教育機會進行了分析。從數(shù)據(jù)描述統(tǒng)計分析來看，城鄉(xiāng)之間存在明顯的受教育程度差異，農村人群受教育程度低于城市。城市人群重點高中尤其是高層級重點高中的比例比農村高，兩者之間的差距隨時間的推移有所擴大。由于重點高中對高等教育機會有重要影響，城鄉(xiāng)重點高中資源分配不均會帶來教育結果差距的進一步擴大。由文中其他結論來看，2018年父母受教育程度、重點高中對農村