公共教育资源、家庭教育投资对教育贫困的缓解效应研究

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发表于 2019-6-29 09:44:12 | 显示全部楼层 |阅读模式
公共教育资源、家庭教育投资对教育贫困的缓解效应研究
张俊良1,张兴月1,闫东东2
(1.西南财经大学 人口研究所,四川 成都 611130;2.内蒙古大学 民族学与社会学学院,内蒙古 呼和浩特 010021)
【摘 要】文章通过构建教育贫困FGTe指数,使用1995-2016年的相关数据对我国教育贫困进行量化研究,就低生育率背景下公共教育资源投入与家庭教育投资对教育贫困的缓解效应进行分析。结果表明:第一,我国的教育贫困发生率呈逐年下降趋势,但其变动的敏感性在不断增强;教育贫困发生率在地区上表现出较大的差异,西南、西北各省远远高于全国其他地区。第二,公共教育资源的投入中,教育财政支出对教育贫困的缓解效应最为明显,但其长期的综合效应在下降,呈现出明显的省际和地区差异。尤其在西南和西北各省(市、自治区)中的一些地区并未表现出积极的效果。这说明在这些地区教育财政支出无论是绝对量还是增长率都存在严重不足和滞后性,这是导致该区域教育贫困发生率长期偏高的重要原因。公共教育资源减贫效果的省际和地区差异也从侧面反映出我国公共教育资源分配的不均衡。第三,从家庭教育资源对教育贫困缓解效应的时间趋势看,低生育率背景下,伴随着生育率转变,家庭教育投资的变化对教育贫困的缓解效应日益突出,而公共教育资源投入对教育贫困缓解的长期实际效果在减弱。因此,应对教育贫困不仅要关注公共教育资源投入的地区差异性和投入的方向,同时也不能忽视家庭教育投资的重要性。
【关键词】教育贫困;公共教育资源;家庭教育投资;减贫效应
贫困不仅表现为经济上的赤贫,教育、健康、文化、政治参与等能力和权利的缺失同样被视为贫困的内涵。[1]一直以来,教育贫困仅被看作是贫困的下位概念,抑或作为脱贫的方式与途径——“教育扶贫”,但很少有对教育贫困本身的研究。[2]而教育作为一种兼具“私人产品”和“公共产品”之间的“准公共产品”,其投入同时取决于社会和家庭,所以教育贫困在受公共教育资源投入影响的同时,与家庭教育投资也有着密切联系。[3]但是,无论是公共教育资源还是家庭教育投资,相对于人们对教育日益增长的需求而言总是有限的,也可以说是稀缺的。人口的增加势必会造成对有限资源的竞争,人口的减少则会增加人均资源的占有量,对于教育资源和教育学龄人口而言,无非也存在同样的关系。[4-5]我国自1982年将计划生育政策写入宪法以来,长期的低生育率带来了教育学龄人口的逐渐下降,这意味着教育资源一定时,低生育率会使教育资源与教育学龄人口朝着有助于人均教育资源增加的趋势转变。这种转变在公共教育资源上表现为人均教育经费增加、教师负担比系数下降等;在家庭教育投资上则表现为家庭子女数减少、人均教育机会和教育资源增加等。[6]因此,研究教育贫困,了解教育贫困的现状和特点,探究教育贫困的影响因素,更好地制定相应的对策措施,不仅有助于缓解教育贫困,也是推进精准扶贫有效实施的重要途径。
一、文献回顾
(一)教育贫困概念与测度
教育学界对教育贫困问题关注较早,其中邓云洲强调教育贫困绝非简单的经济现象,而是物质与精神条件的总和。[7]田禾也认为教育贫困是经济问题与社会问题的叠加,表现为教育资源(经费、设施等)的匮乏、教育内容的不合理和公众对教育的冷漠等。[8]随着对教育贫困研究的不断深化,其概念也越来越清晰。牛利华在既有研究的基础上以知识占有量作为衡量教育贫困的标准。[9]徐肇俊等则强调教育贫困的经济性和社会性,认为教育贫困本质上是由家庭经济贫困导致个体丧失受教育机会,或者是虽然在接受教育但处于一种非正常状态的社会现象,表现为社会上失学、辍学、文盲等人口的大量存在。[2]还有学者将教育经费投入不足、知识贫困、信息贫困、观念贫困总称为教育贫困。[10-11]然而,学界对教育贫困的研究大多数停留在对问题的描述层面,鲜有研究从实证上对教育贫困进行量化分析。传统反映教育贫困的指标,如文盲半文盲率、初中以下比率、教育差距率等,因未能全面反映教育贫困的程度与规模,均具有一定的局限性。为了全面反映我国教育贫困的实际状况,张锦华最早基于SST指数法,构建农村教育贫困测度指标,反映了我国农村教育贫困的程度、强度和深度。[12]但该方法因局限于人口受教育水平从文盲到大专以上五个等级呈连续分布而非分段分布的影响,可能会高估教育贫困的发生率。鉴于此,尹飞霄等在联合国FGT贫困指数法基础上构建了教育贫困测度指数,对我国1982-2010年教育贫困发生率进行了测算,[13]但由于时间上并不连续且未能反映省际差异,因此依然存在一定的局限性。
(二)公共教育资源、家庭教育投资与教育贫困
传统研究几乎都将教育贫困归咎于公共教育资源的匮乏、配置的不均衡以及经济发展滞后等宏观因素。不仅经济落后和教育财政支出不足是教育贫困发生的诱因,公共教育资源供给不足、配置失衡同样也会加剧教育贫困的程度。[8-9][14]首先,由于经济发展的落后,一方面国家无法提供足够的教育经费置办教学设施,导致基础教育设施落后,教育资源匮乏,另一方面也无法保证教师的薪酬水平,导致师资力量薄弱,教学质量过差。如此一来,接受教育的人无论在数量上还是质量上都难以达到社会经济发展所需的水平,从而造成了人口素质的降低。[8]对于那些长期贫困的落后地区而言,由于经济上的贫困,在公共教育资源投入不足的情况下,学龄人口难免会丧失受教育机会,最终的结果将是导致教育贫困与经济贫困之间的恶性共生。[15]因此,由地区经济发展落后所导致的公共教育资源投入不足,配置不均与教育学龄人口不协调等成为教育贫困难以缓解的根源。[16]
其次,在教育经费本就紧缺的情况下,国家在教育资源的配置上依然存在极大的问题。除了由于经济发展造成的地区和城乡差异外,地区内部的资源投入也普遍出现失衡。第一,政府往往倾向于将资源集中投入到少数重点学校,不仅吸引了大批优秀教师,也使有条件和有能力的学生不断向其涌入。优异的教学成果将进一步促进政府加大投入,从而使薄弱学校与重点学校的差距越来越大,加重了教育的不公平性。[14][17]第二,国家对于教育的投资在结构上也缺乏合理性,不仅过于注重高等教育的投资,忽略了对基础教育的重视,[18]同时高等学校内部的课程设置也存在重理轻文、重理论轻实践等不均衡现象。[19]因此,在人群和地区上合理、公平的配置公共教育资源,才是消除教育贫困的重点。
除此之外,家庭教育投资也是影响教育贫困的一大重要因素。以往有关家庭教育投资的研究有很大一部分都是关于家庭教育投资行为或教育投资决策的讨论,很少从教育贫困的视角对其进行分析。[20-21]实际上,家庭教育投资与教育贫困是直接相关的。家庭在伴随着生育率不断下降、家庭子女规模逐渐变小的过程中,其教育投资与决策也随之发生了转变,这种转变有助于在较少的孩子身上增加教育的投资,[6]从而使每一个孩子拥有充足和高质量的教育资源,以保证其良好的教育机会,这对于教育贫困的缓解有积极意义。虽然学界就低生育背景下家庭教育投资转变对教育贫困的缓解效应未进行深入分析,但有关家庭兄弟姐妹数与受教育年限提高、受教育机会丧失和教育资源获得等相关关系的研究早已有之。研究表明,兄弟姐妹数每减少一人,其受教育年限会平均增加0.2年。[22-23]而孩子数较多的家庭往往会挤占年长女性孩子的受教育机会,同样,家庭孩子数量的增加也会显著地降低每个孩子教育资源获得和学业成绩。[24]
就我国目前的实际情况来看,家庭规模核心化的趋势使子女数减少,而经济体制的改革更是推动了家庭消费结构的变化,社会对高素质人才的需求使越来越多的家庭开始注重对于子女教育的投资。尤其是城镇地区,家庭教育投资的规模和比例都呈现出逐年增大的趋势。[25]即使是农村地区的贫困家庭也将教育投资视为提升人力资本、改善生活状况的重要途径,且对子女的期望几乎没有了性别上的差异。[26]但总体而言,家庭对于教育投资都存在一定的风险性和盲目性。一方面受到家庭经济条件的限制,农村家庭的投资决策存在不合理现象。家庭对教育的期望越高,就越容易不计成本地投入,但经济水平却限制了其投资的方向和规模,不仅无法使子女获得高水平的教育,还会使家庭陷入教育投资困境,且这种情况会因为子女数量的增多而更加严重。[26-27]另一方面,受国家教育资源设置导向的影响,大多数家庭都存在盲目追求名校、选择热门专业的问题,[28]不仅使劳动力市场产生失衡,也容易造成大批应届生落榜的现象。由此可见,家庭教育的投资直接关系学龄人口的教育质量,对于教育贫困的改善是极为关键的。
综上所述,学界对教育贫困的研究,不论作为贫困表征之一,还是作为独立概念,仍有诸多不足。首先,对教育贫困概念缺乏统一定论,进而难以对教育贫困线进行严格划定,导致绝大多数研究重理论层面,而缺乏量化研究。其次,由于缺乏对教育贫困发生率的量化研究,使得公共教育资源、家庭教育投资等因素对教育贫困缓解效应的研究同样停留在宏观理论层面,缺少各要素对教育贫困具体影响的实证分析,对教育贫困的缓解作用缺少实证考量。最后,教育作为同时取决于社会投资和家庭投资的“准公共产品”,鲜有研究将低生育率水平带来的家庭教育投资决策的变化纳入教育贫困的研究中。
二、教育贫困FGTe指数构建
从上述文献研究可以看到教育贫困本质上源于经济贫困,现象上表现为低于一定受教育水平的人口大量存在,既是人口问题更是社会问题。依据杨颖和尹飞霄等的研究,本文基于收入分配洛伦兹曲线,构建教育贫困FGTe指数。[13][29]联合国贫困FGT指数在对收入贫困进行测度时,强调整个社会的收入分配水平,基于收入的分组数据测算贫困发生率。[30]对比收入水平和教育水平的分布特征,其分布规律具有极高的相似性,体现在不同收入水平组分布呈现出典型的倒“U”型特征,即极低收入组和极高收入组占比较少,中等收入组占比较大。同样的,不同受教育水平组的分布也呈现出典型的倒“U”型特征,即极低受教育水平组和极高受教育水平组占比较少,中等受教育水平组占比较大。因而采用这一方法构建教育贫困指数具有一定的科学性与合理性。
用洛仑兹曲线反映人口教育的平均程度表示为Le=Le( )P,ε,Le为受教育年限累计百分比,P为人口累计百分比,ε为待估参数。反映教育不平等的教育基尼系数(Ginie)可由洛伦茨曲线求得:Ginie=1-2∫01Le( )
P,ε dP。利用Foster、Greer和Thorbecke提出的贫困FGT测度方法,推演教育贫困FGTe指数,其连续形式表示为:[31]
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其中,e为教育水平,用受教育年限表示,ze为教育贫困线,f()e为教育密度函数,α≥0为教育贫困厌恶系数。当α=0时,FGTe为教育贫困发生率,用He表示,反映教育贫困人口多少,但无法体现教育贫困人口水平距离教育贫困线的变化。当α=1时,FGTe称为教育贫困距指数(也称教育贫困深度),用SPe表示,能弥补He的不足,但无法体现教育不平等的改善或恶化状况。当α=2时,FGTe称为教育平方贫困距指数(也称教育贫困强度),用SPGe表示,这一指标可以反映教育贫困严重程度,体现教育贫困人口中的不均等现象。
要对FGTe测算,首先需要对洛伦茨曲线参数进行估计,而较为常用的是Kawkani(1980)的Beta()β模型和Villasenor和Amold(1989)广义二次法的GQ模型。由于两者估算结果差异极小,而GQ模型法相对Beta()β模型法更简单,因此本文采用这一方法。
三、我国教育贫困现状与特点
(一)方法说明
《中国人口和就业统计年鉴》仅提供了6岁以上人口中不识字或识字很少、小学、初中、高中、大专及以上五个等级受教育水平人口的分组数据,而要对FGTe指数进行测度还需要受教育年限累计百分比Le和人口累计百分比P两个指标,因此,要对数据做进一步处理。基本做法是用受教育年限法将不同受教育水平人口受教育程度折算为受教育年限。考虑数据的获得性,结合实际情况,本文参照刘巍的方法,将五个受教育水平组的受教育年限分别赋予0.8年、6年、9年、12年和15年。[30]在计算过程中,将不同受教育水平组人口占6岁以上人口的比例,以及相应受教育水平组的教育年限均值分别替代P和Le。
在教育贫困发生率的计算过程中采用了受教育年限为6年作为教育贫困线,一方面是源于我国城乡差异的实际,我国虽然早在1986年就开始实施义务教育,但直到20世纪90年代末、21世纪初才最终在全国范围内全面实施,因此,农村完全接受九年制义务教育的群体占比长期不高,如果将教育贫困线设定为9年,可能会过高地估计我国的实际教育贫困发生率。另一方面,关于教育贫困线标准学界长期没有统一定论,但在一些学者的研究过程中,如张锦华在基于SST指数法构建农村教育贫困测度指标中,[12]尹飞霄、罗良清在用FGT指数构建全国教育贫困指标中,[13]均将受教育年限为6年设定为教育贫困线。因此,在结合我国城乡差异实际和便于与相关研究比较的背景下,本研究将教育贫困线设定为6年。同时,考虑不同教育贫困线下我国教育贫困发生率的差异,论文又将教育贫困线分别设定为7年、8年、9年,进一步做了敏感性分析。
(二)教育贫困现状及特征
应用Povcal软件对全国及31个省(市、自治区)1995-2016年教育贫困指数各指标进行测算,全国教育贫困FGTe指数结果如图1所示。我国教育贫困发生率呈现逐年下降趋势。从1995年的62.35%下降到2016年的32.24%,22年间下降了30.11个百分点,降幅达48.29%。教育贫困深度从1995年的31.37%下降到2016年的12.34%,下降了19.03个百分点,降幅达60.66%。教育贫困强度从1995年的21.04%下降到2016年的7.96%,下降了13.08个百分点,降幅达62.16%。反映教育公平性的教育基尼系数也在20年间下降了9.67个百分点。从教育贫困FGTe各指标的趋势和下降情况看,降幅最为明显的是教育贫困发生率,然后依次是教育贫困深度、教育贫困强度和教育基尼系数。可见随着我国教育事业的发展,我国的教育贫困人口比例在不断下降,受教育程度得到改善,受教育机会和教育资源分配也越来越趋于公平。
从不同省(市、自治区)和地区看,全国教育贫困发生率最低的分别为北京、上海和天津,最高则分别为西藏、云南和青海。其中,东部12省(市、自治区)平均教育贫困发生率从1995年的55.38%下降到2016年的26.42%,下降28.96个百分点,降幅52.29%,平均降幅2.37%;中部9省(市、自治区)平均教育贫困发生率从1995年的58.92%下降到2016年的30.42%,下降28.5个百分点,降幅48.37%,平均降幅2.19%;西部10省(市、自治区)平均教育贫困发生率从1995年的69.71%下降到2016年的45.43%,下降24.28个百分点,降幅34.83%,平均降幅1.58%。从教育贫困的地区差异看,东、中、西部地区的教育贫困发生率都呈下降趋势,但东部地区教育贫困发生率要明显低于中部和西部且其下降幅度也明显快于中、西部地区。可见我国教育贫困除了在时间上表现出逐年下降的一致性外,在地区上则表现出较大的差异性。
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图1 1995-2016年全国教育贫困FGTe指数及教育基尼系数(%)
(三)教育贫困的敏感性分析
当将教育贫困线从6年放开,分别设定为7年、8年、9年,也就是分别提高16.66%、33.33%和50%时,我国教育贫困发生率的变化趋势如图2所示。从总体变化趋势看,随着教育贫困线的提高,各年的教育贫困发生率均明显上升;从长期看,不同教育贫困线下教育贫困发生率总体仍呈下降趋势。以教育贫困线6年为基准,分别计算教育贫困线为7年、8年、9年时,得出教育贫困发生率的绝对增长率1、增长率2、增长率3。从这三种增长率的变化可以看出,教育贫困发生率对教育贫困线的敏感性随着时间的变化在不断增强。原因在于,较早年份教育贫困发生率的绝对水平均处于高位,因而教育贫困发生率的弹性不强。以1995年为例,教育贫困线为6年时的教育贫困发生率为62.35%,而教育贫困线为9年时的教育贫困发生率为84.47%,绝对增长率仅35.47%,远低于2016年以同样基准计算的绝对增长率105.49%。说明1995年我国人口受教育年限普遍偏低,教育贫困发生率均处于高位水平,因而教育贫困发生率对教育贫困线的敏感性不强。随着我国人口平均受教育年限的不断提高,教育贫困发生率也在逐年下降,而教育贫困发生率敏感性却在增强。说明近年来我国教育贫困发生率虽在显著下降,但人口的受教育年限仍有待提高,在教育贫困线提高后部分群体极易成为新的教育贫困人口。
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图2 教育贫困发生率敏感性分析
教育贫困发生率的高低,不仅是公共教育资源投入与产出的结果,家庭教育投资决策转变同样可能会对其产生影响。同时,不同地区社会经济发展水平和教育环境差异也是重要的影响因素。因此,讨论各个要素对教育贫困缓解的实际效应是否存在,影响程度和地区差如何,还需进一步实证分析。
四、实证分析
为实证检验公共教育投资和家庭教育投资对教育贫困的缓解效应,需进一步构建实证计量模型进行分析。
(一)变量设定及数据来源
1.变量设定
因变量为各省历年教育贫困发生率。自变量包括三个部分:一是公共教育资源,选取与教育贫困直接相关的三个指标,即各级各类学校数,各级各类专任教师数,财政教育经费支出占GDP的比重;二是家庭教育投资,选取总和生育率(反映家庭子女数变动趋势)、家庭教育投资偏好(家庭人均教育消费支出占总支出的比重)两个指标;三是地区经济发展水平,采用人均GDP(见表1)。
表1 变量设定与说明
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注:*由于除普查和抽样调查年份外无全国各省总和生育率数据,因此基于Smith(1992)[32]关于总和生育率和一般生育率存在TFR=30×GFR的近似线性关系为依据推算。
2.数据来源
(3)综合效应分析
(二)模型设定
分别设定四个面板计量模型进行检验,模型一:选取各级各类学校(Schools)、各级各类专任教师(Teachers)和财政教育经费占GDP比重(Pro1)三个自变量,检验公共教育投资对教育贫困的缓解效应。模型二:选取总和生育率(TFR)和家庭教育投资偏好(Pro2)两个自变量,检验家庭教育资源投资对教育贫困的缓解效应。模型三:选取各省人均GDP(PGDP)检验经济发展水平对教育贫困的缓解效应。模型四:将自变量全部引入模型,分析低生育率水平下,各要素对教育贫困缓解的综合效应。模型设定过程中,变量采用全对数形式以消除异方差,使用各变量前三个英文字母简称,后文不再说明。
模型一:ln(Heit)=α0+β1ln(Schit)+β2ln(Teait)+β3ln(Pro1it)+uit
模型二:ln(Heit)=α0+β1ln(TFRit)+β2ln(Pro2it)+uit
模型三:ln(Heit)=α0+β1ln(PGDPit)+uit
模型四:ln(Heit)=α0+β1ln(S chit)+β2ln(T eait)+β3ln(P ro1it)+β4ln(T FRit)+β5ln(P ro2it)+β6ln(P GDPit)+uit
(三)变量单位根检验
选取全国31个省(市、自治区)1995-2016面板数据,基于面板数据平稳性检验的单位根理论,采取针对同质性面板数据,即各截面具有相同单位根的LLC检验,以及针对异质性面板数据即各截面不同单位根的Fisher-ADF检验,给出了含有截距项和趋势项、只含截距项和都不含的三种情况(见表2)。
表2 各变量单位根检验结果
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由表2可见,三种情况下各变量的检验结果都不能拒绝原假设,每一个变量至少有一种情况的检验结果拒绝了原假设,因此,可以认为以上各变量是平稳的,采用面板数据回归不会造成伪回归影响结论。[33]
(四)实证结果
依据面板数据F检验和Housman检验,在混合效应和固定效应以及固定效应和随机效应中进行选择,根据表2各模型检验结果,固定效应模型均要优于混合效应和随机效应模型,且进一步推算出个体固定效应和个体固定效应下变系数模型的回归结果,如表3、表4和表5所示。
根据表3至表5的回归结果,本文从省际和地区差异分析不同要素对教育贫困的缓解效应,对比公共教育投资和家庭教育投资对教育贫困缓解贡献的差异性。
1.个体效应分析
(1)公共教育投资减贫效应分析
不同省(市、自治区)各级各类专任教师和财政教育经费支出占GDP的比重对教育贫困的削减系数分别为-0.167和-0.200,在1%水平下显著(见表3)。专任教师数的教育减贫效果呈现积极的显著影响,这与各省(市、自治区)各级各类专任教师数均明显增加有密切关系。我国各级各类专任教师数从1995年到2016年增加了48.59%,年均增加1.91个百分点,而增速尤为明显的是普通高等学校和普通高中,22年间分别增加了299.5和214.52个百分点。专任教师数的增加有助于降低教师的负担系数,使得更多的学龄人口有机会接受更良好、优质的教育,提升教育水平,形成对教育贫困的缓解效应。财政教育支出的教育减贫效果突出,与各省(市、自治区)财政教育经费支出占GDP比重均逐年增加有关。就全国而言,这一指标从1995年的2.41%增加到2016年的5.2%,达到了4%的世界平均水平。这是财政教育支出作为确保义务教育普及和缓解教育不公平的基础性措施发挥作用的突出表现。
模型一显示各级各类学校数在教育贫困缓解过程中表现出与理论不一致的结果,回归系数为正且在1%水平下显著,这并非意味着学校数越多教育贫困发生率越高,实际情况是从1995-2016年间,除高等院校外,其他各类学校数量均呈下降趋势,这与我国生育率下降导致相应学龄人口数减少有关,同时也与各类学校办学规模扩大、招生能力提高相关。
(2)家庭教育投资减贫的效应分析
个体固定效应模型二显示,总和生育率的减贫系数为0.006,未通过显著性检验。而家庭教育投资对教育贫困的缓解则表现出积极的效果,其回归系数为-0.186,且在1%水平下显著,这说明来自总和生育率下降所带来的直接效应并不明显,而由于家庭子女数量的下降,使得每个孩子获得家庭教育支出的增加,这一间接的减贫效果十分明显。模型三显示,地区经济发展水平在不同省(市、自治区)之间均具有积极显著的教育减贫效应。
本文基于公共教育资源和家庭教育投资的视角,在系统评述公共教育资源、家庭教育投资对教育贫困影响机理的基础上,构建了教育贫困指数。通过从个体效应、省级和地区差异两个方面,实证分析了公共教育投资和家庭教育投资对教育贫困的缓解效应。通过理论与实证研究发现:第一,总体而言,我国教育贫困发生率在逐年下降,在义务教育全面普及后,人口平均受教育年限逐年增加,教育贫困发生率在全国层面上得到了明显缓解;第二,专任教师数的增加在降低了教师负担比的同时,增加了学龄人口受教育机会,提升了教育水平,表现出较为积极的教育减贫作用;第三,低生育率背景下,家庭教育投资决策转变对教育贫困缓解作用日益凸显,总和生育率对教育贫困的缓解效应在省际和地区上呈现出与生育模式转变相一致的趋势,而家庭教育投资偏好虽然在各省级均未表现出较为明显的效果,但从时间的长期趋势看作用明显;第四,综合效应下,公共教育资源的减贫效果主要取决于财政教育支出的增加,而家庭教育投资的作用日益凸显,尤其从时间的长期趋势看,缓解教育贫困的作用在不断增大。
将所有变量引入后,个体固定效应模型四显示,专任教师人数和总和生育率的综合教育减贫效应不再显著,而对教育贫困缓解有突出影响的是财政教育支出占GDP的比重、家庭教育投资偏好和地区经济发展水平。各要素的回归系数在多因素综合作用下均有所下降,其中财政教育经费支出占GDP的比重未表现出显著性,这与我国教育财政支出的增长率缓慢密切相关。其他各要素在长期对教育贫困缓解的变化趋势基本与个体固定效应保持一致,但从时间上看,各因素的综合削减系数要更为明显。从公共教育资源与家庭教育资源对教育贫困缓解效应的时间趋势看,时点固定效应下模型四TFR和Pro2的回归系数分别为0.018和-0.036,说明伴随着生育率转变,家庭教育投资的变化对教育贫困的缓解在日益突出,而公共教育资源投入对教育贫困缓解的长期实际效果在减弱。
2.省际及地区差异分析
变系数模型较好地反映了各要素在各省(市、自治区)教育减贫效果上的差异性,表4和表5列出了个体固定效应下模型一、二的变系数估计结果。
表3 固定效应下模型回归结果
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(1)公共教育资源减贫效应的省际及地区差异
表4 个体固定效应下模型一变系数回归结果
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注:由于受到数据影响,不同地级市受教育年限的分组数据较难获得,因而选取了省级层面的数据,同时考虑到样本问题,本文利用了面板数据模型,可在一定程度缓解截面样本量过小可能带来的估计偏误。这一部分也作为对表2实证模型的一个补充性分析,尝试保留这部分结论,因为可以为日后扩展样本量继续分析提供对比材料。
从公共教育资源各要素的教育减贫效果看:各级各类专任教师数,山西、浙江等的回归系数在1%水平下显著为负;北京、天津等的回归系数在5%水平下显著为负;而吉林、湖北等的回归系数在10%水平下显著为负。但是,西南和西北的10个省(市、自治区)中,除西藏和青海外,其他省(市、自治区)回归系数均不显著,甚至为正。而西藏和青海则可能与该区域整体人口少,各阶段受教育人口均较少,从而专任教师负担系数低有关。财政教育支出占GDP比重的回归系数除黑龙江和江苏在1%水平下显著为负,北京、天津、江西、山东、海南在5%水平下显著为负外,其他地区并未表现出积极的效果,尤其是西南和西北各省(市、自治区)中的一些地区,如甘肃等的回归系数为正值。这表明了教育财政支出无论是绝对量还是增长率,在这些地区存在严重不足和滞后性,是长期导致该区域教育贫困发生率偏高的重要原因。这两类公共教育资源减贫效果的省际和地区差异也同时从侧面反映出我国公共教育资源分配的不均衡(见表4)。
(2)家庭教育投资减贫效应的省际及地区差异
天津、山西、内蒙古等绝大多数省(市、自治区)总和生育率的回归系数均在1%的水平下显著为正,表明教育贫困发生率随总和生育率的下降也呈现下降趋势,尤为明显的是东部和中部地区,其削减系数最大的省份依次是江苏、山东和广东。在西南和西北各省(市、自治区),回归系数值明显偏低且不显著,这与我国总和生育率转变的基本趋势和地区差异基本一致,也符合教育贫困发生率的地区分布,说明低生育背景所引起的人口受教育程度变化的内在机制也在发挥作用。而家庭教育投资偏好在不同省(市、自治区)的回归系数似乎并未表现出直接的减贫效果,这可能与本文采用了城市和农村家庭人均教育消费支出占比的均值有关。但是从回归结果看,家庭教育投资偏好对教育贫困的缓解作用是十分明显的(见表5)。
表5 个体固定效应下模型二变系数回归结果
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五、结论与思考
教育贫困发生率基础数据,即6岁以上人口中教育分组数据来自《中国人口和就业统计年鉴》(1996-2017);各级各类学校数、各级各类专任教师数、家庭教育投资偏好、人均GDP基础数据来自《中国统计年鉴》(1996-2017);财政教育经费支出占GDP的比重数据来自于《中国统计年鉴》和《中国教育统计年鉴》(1996-2017);总和生育率基础数据来自2000、2010中国人口普查和1995、2005全国1%人口抽样调查,最终结果为笔者进行推算(见表1)。
尽管20多年以来公共教育资源与家庭教育投资对教育贫困的缓解效应十分显著,但是,透过数据分析仍然有诸多现象或问题值得深思。首先,敏感性分析表明我国整体教育贫困程度依然较为严重。近年来虽然教育贫困发生率明显下降,但将教育贫困线提高后,教育贫困发生率的变动弹性十分明显。这表明我国整体的人均受教育程度依然不高,提升人口受教育年限仍有很大的空间。其次,地区之间差异仍然很大,区域之间的不平衡性仍然很严重。西北、西南各省(市、自治区)由于财政教育支出增长相对滞后,使得其在时间趋势上并未表现出积极作用,同时,该区域教育贫困发生率依旧居高不下,教育扶贫仍然面临区域不平衡的巨大挑战和严峻考验。因此,未来的教育精准扶贫必须充分意识到我国区域之间的不平衡性,针对省级及其以下区域教育贫困发生率的不平衡性、差异性和特殊性,必须精准识别和精准施策。公共教育资源投入在缓解教育贫困上取得了较大成就。财政教育支出比重增加成为缓解各地区教育贫困的关键,增加地方公共教育资源投入,优化公共教育资源配置,加大对教育财政薄弱地区投资力度,是缓解教育贫困和解决教育发展不平衡问题的关键。再次,各级各类学校数量已然不再成为教育贫困发生的原因,因而教育投资的重点应该放在教学软件设施配备的完善,师资队伍的配备等级的提升,教学质量的不断提高。
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Study on the Alleviating Effect of Public Education Resources and Family Education Investment on Education Poverty
ZHANG Junliang1,ZHANG Xingyue1,YAN Dongdong2
(1.Institute of Population Research,Southwestern University of Finance and Economics,
Chengdu Sichuan,611130,China;2.School of Ethnology and Sociology,Inner Mongolia University,Hohhot Inner Mongolia,010021,China)
Abstract:Through the construction of education poverty FGTeindex,this paper used relevant data from 1995 to 2016 to conduct a quantitative study on education poverty in China,and analyses the poverty reduc⁃tion effect of public education resources and family education investment under the background of low fertil⁃ity.The results show that:First,the education poverty incidence rate in China is decreasing year by year,but its sensitivity to change is increasing;Education poverty incidence rate shows great difference in re⁃gions,and provinces in southwest and northwest China are far higher than other regions in the country.Sec⁃ond,among the inputs of public education resources,the financial expenditure of education has the most ob⁃vious alleviating effect on education poverty,but its long-term comprehensive effect is decreasing and there are obvious inter-provincial and regional differences.Especially in some areas in the southwest and north⁃west,no positive effects have been shown.This shows that no matter the absolute amount or the growth rate of education fiscal expenditure,there is a serious shortage and lag in these regions,which is an important reason for the high incidence of education poverty in this region for a long time.The inter-provincial and re⁃gional differences in the poverty reduction effect of public education resources also reflect the unbalanced allocation of public education resources in China.Third,under the background of low fertility rate,from the perspective of the time trend of family education resources’alleviating effect on education poverty,with the transformation of fertility rate,the change of family education investment is increasingly prominent in allevi⁃ating education poverty,while the long-term practical effect of public education resource investment on al⁃leviating education poverty is weakening.Therefore,to cope with education poverty,we should not only pay attention to the regional differences and investment direction of public education resource investment,but also not ignore the importance of family education investment.
Key Words:Education Poverty,Public Education Resources,Family Education Investment,Poverty Re⁃duction Effect
【中图分类号】C924.24
【文献标识码】A doi:10.16405/j.cnki.1004-129X.2019.02.002
【文章编号】1004-129X(2019)02-0017-13
【收稿日期】2018-09-02
【基金项目】西南财经大学“中央高校基本科研业务费专项资金资助”年度培育项目:深度贫困区域致贫根源与政策性金融扶贫对策研究(JBK1803007)
【作者简介】
张俊良(1962-),男,四川仁寿人,西南财经大学人口研究所研究员;
张兴月(1990-),女,四川成都人,西南财经大学人口研究所博士研究生;
闫东东(1988-),男,内蒙古丰镇人,内蒙古大学民族学与社会学学院讲师。

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