基于父母教育背景的中国家庭校外教育支出分化-兼论家庭需求视角下“双减”政策实施的优化

/基于父母教育背景的中国家庭校外教育支出分化——兼论家庭需求视角下“双减”政策实施的优化【摘要】父母教育背景对家庭教育支出同时包含遗传效应与养育效应，以往研究未隔绝遗传效应，很可能高估或低估了父母教育背景对家庭教育支出的分化作用。基于中国教育财政家庭调查数据，文章利用工具变量法，在隔绝遗传效应的条件下获得父母教育背景对家庭教育支出的因果效应的一致估计，以此揭示中国家庭校外教育支出分化的形成原因，洞悉校外减负政策的着力点。研究发现基于父母教育背景的家庭教育支出分化主要表现为校外支出分化，而家庭校外支出分化又主要表现为课外补习支出分化，且只发生在“补差型”家庭之间。家庭校外教育支出分化的产生与不同教育水平父母的收入水平和支出偏好差异有关。由此建议：一是当前政策需正视学生能力存在差异的客观事实，应以针对弱势家庭与薄弱学校学生实施校内补偿作为重点；二是提升公办学校课程教学质量，在课程纲要范围内提高校内课堂教学的难度与水平；三是校外教育市场管制不宜“一刀切”，管制力度应根据当地家庭教育支出分化与竞争程度进行调整。【关键词】父母教育背景；家庭校外教育支出；工具变量；“双减”政策 教育是个人及家庭实现社会阶层向上流动的重要方式，父母为子女谋求更高质量的教育而不断加大家庭教育投资，促发家庭之间激烈的教育支出“军备”竞赛，致使中小学生背负过多不必要的课外负担。这一问题引发了社会公众、学界和政策制定者的极大关注。2021年5月21日，中央召开全面深化改革委员会第十九次会议，审议通过《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》，会议指出目前中国义务教育“校内减负、校外增负”现象十分突出，需运用多种手段综合治理中小学生负担过重问题。 家庭教育支出包括校内和校外支出两类。自2006年推行免费义务教育以来，中国家庭教育支出竞争由校内转为校外，校外教育市场成为数亿家庭为其子女争夺优质教育资源的“主战场”。[1]有学者断言我国基础教育已进入“低校内竞争、高校外竞争、高补习参与”的发展阶段。[2]除支出水平大幅增长外，中国家庭教育支出的分化状况亦令人担忧。研究显示，我国高收入家庭子女的校外教育参与率比低收入家庭高出近50个百分点，城镇中小学生补习班参与率是农村学生的2倍。[3][4]如果家庭教育支出对学生教育结果具有影响，那么家庭教育支出不平等就会转化为学生教育结果差距，而当不同家庭学生教育结果差距超过家庭收入差距时，公共教育便会丧失其“阶层均化器”的作用，沦落为优势家庭维系并扩大与其他家庭阶层差距的工具和手段。 本文聚焦于基于父母教育背景的家庭教育支出分化。家庭教育支出随父母教育背景发生变化同时包含遗传效应和养育效应。[5]由遗传效应形成的家庭教育支出分化产生于不同父母依据其子女先天能力进行的差异化教育投资，该分化的发生与家庭背景、社会阶层属性无涉，它不应成为当前教育政策的作用对象；由养育效应形成的家庭教育支出分化产生于父母教育背景与收入差距，它反映了父母教育背景对家庭教育支出真实的因果效应，应是当前教育政策的主要着力点。本文利用工具变量法，在隔绝遗传效应的条件下就父母教育背景对家庭教育支出的因果(养育)效应及其异质性表现与发生机制进行估计，以此揭示中国家庭教育支出分化的一般规律与形成原因，从家庭需求角度为当前“双减”政策与校外培训机构治理等相关教育政策的制定与实施提供坚实、可靠的经验证据。 一、父母教育背景对家庭教育支出的遗传效应与养育效应 家庭教育支出发生分化有多种原因，其中最重要的是父母教育背景与收入。[6][7][8]家庭收入反映了一个家庭的支付和消费能力，高收入家庭通常会给予子女更多的教育投入，以往绝大多数经验研究都验证了这一理论预判。[9][10]另一个影响家庭教育支出的重要因素是父母教育背景。国内外大量研究显示父母教育水平与家庭教育支出呈显著的正相关关系。[1][11][12]以往研究大都采用OLS或其他相关方法，结果存在偏估的风险。 如图1所示，父母教育背景对家庭教育支出同时包含两种效应：遗传效应与养育效应。 图1遗传效应和养育效应的路径分析 (一)遗传效应 如图1中“父母教育背景←父母先天能力→子女先天能力→家庭教育支出”这条后门路径(Back-doorPath)，父母能力对父母教育背景具有正影响，基因遗传使父母能力与子女能力正相关，而子女能力又是父母进行家庭教育投资决策的一个重要考量因素。父母教育背景通过父代—子代能力遗传与家庭教育支出发生相关，该相关并不代表父母教育背景对家庭教育支出真实的因果效应，因为只要控制父母或子女能力，该相关关系就会消失。可惜的是，在实际研究中，能力变量常是缺失的，由此引发有偏估计。当前政策所要压制的是“盲目跟风”与“相互攀比”的非理性教育投资，以及由此引发的不同背景家庭之间的教育投资非公平，而由父代—子代能力遗传特质所形成的家庭教育支出分化是一种“自然”形成的分化，它不应成为当前教育政策的作用对象。父母针对子女能力进行合理的教育投资，是对公共教育投入的有益补充，有助于提高公共教育整体质量与人力资源开发效率。实行绝对的平均主义，无视不同儿童的能力差异，让具有不同能力的儿童接受相同的投入待遇，亦不利于纵向公平的实现。 (二)养育效应 如图1中“父母教育背景→家庭教育支出”“父母教育背景→家庭收入→家庭教育支出”和“父母教育背景→支出偏好→家庭教育支出”这三条路径所示，第一条路径表示父母教育背景的直接影响，另两条路径表示父母教育背景通过家庭收入和支出偏好这两个中介变量产生的间接影响。一方面，根据人力资本理论，高教育水平的父母应具有更高的收入，因而拥有更多的财力可用于子女教育投资；[7]另一方面，家庭支出偏好亦对家庭教育支出水平具有重要影响。根据加里·斯坦利·贝克尔(GSBecker)构建的理论模型，父母是在自身资源约束条件下依据一定的偏好结构进行家庭最优教育投资。[13][14]通常情况下，父母教育水平越高，就越重视对子女的教育投资，因而具有更强的教育投资意愿。[11][12][15]养育效应代表父母教育背景对家庭教育支出真实的因果效应，它是一种由家庭收入、偏好及其他阶层属性差距而产生的家庭教育支出分化，是一种“社会”形成的分化，理应成为现实教育政策的重要着力点。政策决策者需通过一定政策工具或手段来抑制优势家庭对子女教育的过度投资，弥补弱势家庭对子女教育投入的不足，削弱父代—子代之间教育获得的相关性，增强教育的代际流动性。 要想精确估计养育效应并非易事。能力变量缺失导致偏估，其偏估方向取决于子女能力对家庭教育支出的影响方向。根据家庭经济理论模型，父母对子女教育投资决策是基于自己对孩子能力强弱的观察和判断作出的。[16][17]一般来说，父母基于孩子能力的教育投资动机大致有培优和补差两种。当家庭教育投资是基于培优动机时，即子女能力越强，家庭教育投资越多，二者呈正相关，此时采用传统方法会偏高估计养育效应；当家庭教育投资是基于补差动机时，即子女能力越弱，家庭教育投资越多，二者呈负相关，此时采用传统方法会偏低估计养育效应。为纠正偏估，研究者需采用一定研究设计隔绝遗传效应的混淆作用。 二、隔绝遗传效应的研究设计 (一)数据来源 本文采用北京大学中国教育财政科学研究所提供的2017年中国教育财政家庭调查数据(CIEFR-HS2017)。该调查采取分层次概率抽样方法，调查覆盖除西藏、新疆和港澳台地区以外的29个省份。由于家庭通常只在子女入读幼儿园后才发生教育支出，我们将样本限定为育有子女且年龄在三周岁及以上的家庭，并将父母出生年份设定在1970-1989年之间。将父母出生年份上限设为1970年(即年龄上限47周岁)，是考虑1986年《中华人民共和国义务教育法》的颁布可能会对1970年前后出生人口的受教育年限具有一定影响；将父母出生年份下限设为1989年(即年龄下限为28周岁)，主要考虑在此年龄段样本中大部分观测对象都完成学业并结婚育子。删除异常值和缺失值后，剩余样本共含有来自7524户家庭的8133名学生，其中男生占比55％，农村学生占比25％。 (二)利用高校扩招的政策冲击构造工具变量 我们的构思是利用1999年高校扩招对城乡男女人口受教育年限造成的不同外生冲击形成工具变量，并利用这些工具变量从父母教育背景变异中分离出一部分外生变异用于养育效应估计。 高校扩招发生在1999年，假定所有人都是6周岁读小学，期间不中断学业，如此推算只有1980年及之后出生的父母才会受扩招影响，因此以1980年为断点，将样本中父母分为处理组和控制组两组。我们对城乡人口的划分是按照观测对象12岁时的户籍状况(农业和非农户籍)进行的，孩童时期户籍具有前定特质，它不受个人后续行为选择及政策的影响，可视为外生变量。图2中左、右两图分别呈现了样本城乡男性(父亲)和女性(母亲)受教育年限在高校扩招前后的变化趋势，可以看出扩招对城乡男性和女性的教育获得产生了不同的影响。与城镇男性相比，高校扩招对农村男性更加有利，城镇和农村男性受教育年限拟合线在断点处都未发生明显跳跃，但扩招后城镇男性受教育年限增速明显放缓，而农村男性增速保持不变。女性情况有所不同，从短期看扩招对城镇女性更加有利，城镇女性受教育年限拟合线在断点处截距发生了较为明显的向上跳跃，但从长期看，扩招后城镇女性受教育年限增速变缓，而农村女性增速保持不变。 注：实心散点和实线分别表示不同年份出生的非农户籍人口的受教育年限及其线性拟合线；空心散点和虚线分别表示不同年份出生的农业户籍人口的受教育年限及其线性拟合线。 图2高校扩招前后样本城乡男性与女性受教育年限变化 于是，我们构建如下第一阶段回归模型： 其中，下标i表示学生个人，j表示省份；因变量Edu表示男性(父亲)或女性(母亲)受教育年限，Hukou为虚拟变量，12岁时户籍若为农业户口，Hukou=1，若为非农户口，Hukou=O；出生年份变量(Birthyr)以1970年作为基年，父母出生年份1970-1989年分别按1，2，…，20赋值；Post为虚拟变量，若在1980年及之后出生，Post=1，反之，Post=0；模型包含三个交互项Birthyr·Hukou、Post·Hukou与Birthyr·Post·Hukou，它们是工具变量。其中，Birthyr·Hukou用于反映扩招前城乡父母受教育年限增速的差异，Post·Hukou用于反映城乡父母受教育年限在断点处发生跳跃的差异，Birthyr·Post·Hukou用于反映扩招后城乡父母受教育年限增速变化量的差异。高校扩招是一个外生冲击，出生年份和孩童时期户籍状态亦是外生，有理由相信以上三个工具变量所分离出来的由高校扩招所引发的城乡人口受教育年限的变异是一种外生变异。回归还控制各省份固定效应(Province)，用以消除各省实施高校扩招政策的差异性。 如表1所示，高校扩招对母亲的影响更加明显一些。在扩招前，孩童时期为农业户籍的母亲要比非农户籍母亲受教育年限显著低4.55年，扩招后这一差距被进一步拉大了1.228年。父亲回归的估计系数在方向上与母亲相同，但显著性表现相对较差。表1中两个回归的F统计量值都超过100，表明工具变量对于城乡父母受教育年限具有足够强的影响，满足第一阶段效应假设。 其中，Fam_exp表示家庭(学前、初等与中等)教育支出的对数值，我们将区分家庭校外、校内和教育总支出分别进行回归。①估计系数τ即为父母受教育年限处理效应的2SLS估计量，它表示在隔绝遗传效应之后父母教育对家庭教育支出的因果(养育)效应。在中国，家庭分工大都为“男主外、女主内”，母亲承担更多抚育孩子的责任，对子女教育投资决策拥有更大的话语权。出于这一考虑，我们以母亲教育背景的因果效应估计作为主回归，父亲教育背景的估计结果将作为稳健证据出现在文中。 (三)家庭教育支出的水平、结构与分化状况 根据描述统计，样本中家庭年教育总支出均值为10216.5元，在各学段中家庭高中教育支出水平最高，达13663.2元/年，小学教育支出最低，为9162.8元/年。若细分校内和校外支出，家庭幼儿园和高中教育支出以校内支出为主，在家庭教育总支出的占比分别为88.0％和64.7％。相比之下，家庭小学和初中校外支出占比较高，分别为51.0％和45.7％。可见，在非义务教育阶段家庭教育支出压力主要来自由学杂费构成的校内费用，而在义务教育阶段家庭校外教育支出压力相对较大。家庭校外支出主要由课外学科补习和兴趣班支出两部分组成，在不同教育阶段，家庭对校外支出的投入策略有所变化。在小学阶段家长对孩子校外投入采用成绩提升和兴趣培养并重的投入策略，家庭校外支出中补习和兴趣班支出占比分别为35.6％和28.2％，但到初中阶段，家长基本放弃了对孩子的兴趣培养，将更多支出用于成绩提升，补习支出占比上升至54.0％，兴趣班支出占比下降至9.4％。 根据描述统计，我国家庭教育支出在父母教育背景维度上存在较大程度的分化，母亲教育水平为大专及以上家庭的教育总支出是母亲教育水平为初中及以下家庭的3.28倍。母亲教育水平为大专及以上家庭与母亲教育水平为初中及以下家庭的校外教育支出比高达5.1倍。 三、父母教育背景对家庭教育支出的处理效应及影响机制分析 (一)基于父母教育背景的家庭教育支出分化只存在于校外支出 统计结果显示，母亲受教育年限对家庭教育总支出、校内和校外支出的OLS估计系数分别为0.113、0.074和0.219，均在p=0.01水平显著。如前所述，OLS未隔绝遗传效应，其估计结果可能是有偏的，2SLS估计结果验证了这一点。根据2SLS估计结果，母亲受教育年限每增加一年，家庭教育总支出将显著增加29.1％，校外教育支出将显著增加182.1％，估计系数较OLS增大了不少。相比之下，母亲受教育年限对家庭校内支出的2SLS估计值由正转负，且不显著。我们对模型进行了内生性检验，卡方检验的统计量为33.547(p=0.000)，至少在p=0.01上拒绝了母亲受教育年限是外生的零假设。除前文已验证工具变量满足强相关假设外，本文还对工具变量进行了过度识别检验，Sargan检验的卡方值为2.707(p=0.258)，不能拒绝工具变量与残值无关的零假设。 对父亲受教育年限的2SLS估计结果与母亲相似。结果显示，父亲受教育年限对家庭校外支出和总教育支出的处理效应估计值分别为3.683和0.500，均在p=0.01水平上显著，但对校内支出的影响不显著。 以上结果说明中国的确存在基于父母教育背景的家庭教育支出分化。父母教育背景对家庭教育支出具有重要影响，但这一影响只存在于校外支出。家庭校内教育支出未发生基于父母教育背景的分化，其原因在于校内支出主要由学费和杂费组成，这些费用大都是学校按“人头”平均收取，不易受家庭背景的影响。 (二)基于父母教育背景的校外支出分化主要表现为课外补习支出分化 我们从家庭校外支出中挑选出两项最重要的支出——兴趣班和课外补习支出，分别进行2SLS估计。结果所示，母亲受教育年限对兴趣班支出不具有显著影响，但对补习支出具有显著的正效应，且估计系数较大。估计结果显示母亲受教育年限每增加一年，家庭补习支出显著增加206.2％，表明高教育水平父母更加重视对补习支出的投入，基于父母教育背景的家庭校外支出分化主要表现为课外补习支出的分化。 (三)基于父母教育背景的校外支出分化只发生在“补差型”家庭之间 如前图1所示，OLS的偏估方向与学生能力密切相关。为验证这一点，我们根据被访学生对自己学业成绩在班级排名的主观评价，从样本中提取自评成绩为班级前几名和班级中等及中下的学生作为“培优型”和“补差型”学生样本，分别进行OLS和2SLS回归。 结果显示，在“培优型”样本中，母亲受教育年限的OLS估计值为0.310，在p=0.01水平显著，采用2SLS后该估计值下降为0.089，不显著。“补差型”样本的估计情况正好相反，OLS估计值为0.282，采用2SLS后该估计值上升为0.487，并在p=0.05水平保持显著。可见，基于父母教育背景的家庭校外支出分化只发生在“补差型”家庭之间，OLS偏估方向与我们预期一致。 (四)异质性分析 首先按学段划分群体，发现随子女就读学段的提升，母亲教育背景对家庭校外支出的分化作用在不断增大。其次，按城乡和地区分类划分群体，发现基于父母教育背景的家庭校外支出分化主要发生在大、中型省会城市。导致这一现象可能有两方面原因：一是在一线、二线城市，人口数量庞大，优质教育资源竞争激烈，极易触发家庭之间校外支出“竞赛”；二是在三线城市及农村地区，校外教育市场相对不发达，当地培训机构供给能力有限，这在一定程度上抑制了父母教育背景作用的发挥。该解释同样适用于东中西部样本的估计结果。最后，按性别和是否为独生子女划分，发现母亲受教育年限对男孩校外支出的估计值为1.971，比女孩高出许多，表明中国家庭对子女校外教育投入存在“男孩偏好”。 (五)机制分析 如前图1所示，父母教育背景可能会通过影响家庭收入与支出偏好对家庭教育支出产生影响。为验证这一点，我们同样采用2SLS就母亲受教育年限对家庭收入与支出偏好的因果效应进行估计。其中，家庭收入用父母年收入(对数)表示，家庭的教育支出偏好用家庭校内、校外支出占家庭收入的比例表示。 结果显示，母亲受教育年限对家庭校内支出占比不具有显著的影响，但对校外支出占比与家庭收入均具有显著的正效应。根据点估计结果，母亲受教育年限每增加一年，家庭收入显著增加14.1％，校外支出占比显著增加3.1个百分点。母亲教育背景只对校外支出占比有显著效应，表现出高教育水平父母热衷于子女校外支出但对校内支出“无感”的偏好结构，这恰好为前文“中国家庭教育支出分化只存在于校外支出”这一发现提供了解释。 为了完整呈现上述两种影响通道，我们还采用条件过程分析法(ConditionProcessAnalysis，CPA)进行估计和检验，结果显示母亲受教育水平通过增加家庭收入和提高家庭教育支出偏好能分别使家庭校外教育支出显著增加9.91％和6.41％，这两个中介效应的自举标准误分别为0.0049和0.006，均通过p=0.01水平的显著性检验。 (六)稳健检验 首先，20世纪90年代，中国密集实施了许多经济和社会体制改革，在1999年高校扩招之前还可能发生了其他一些对城乡人口教育也造成影响的改革。对此，我们进行证伪检验，以1976年和1978年为断点，分别采用父母出生于1976-1979年和1972-1979年的样本进行证伪检验。结果显示，证伪检验中母亲受教育年限估计系数不显著，可基本排除早先发生改革会对本文估计结果造成干扰的嫌疑。 其次，1986年颁布《义务教育法》后，有部分地方实行的是七周岁(而非六周岁)入学政策，因此样本中有部分1971年9月之前出生的人口可能未受到义务教育法实施的影响。为此，我们将父母出生年份上限由1970年延后至1972年进行检验，结果显示如此操作并不改变估计结果。 最后，由于现实中有不少家庭教育支出为0，以往研究常将家庭教育支出当作截尾变量进行Tobit回归，以保证对处理效应的一致估计。[18]为此，我们尝试采用普通Tobit回归和工具变量Tobit回归进行估计。结果显示，母亲受教育年限对校外支出的普通Tobit回归的估计值为0.298，工具变量Tobit回归估计值为2.404，后者较前者大许多，这与之前OLS和2SLS估计对比结果一致。此外，我们还分“培优型”和“补差型”样本进行普通Tobit和工具变量Tobit回归，估计结果亦与前文结果一致。 四、优化实施“双减”政策的思考建议 本文采用2017年中国教育财政家庭调查数据，利用1999年高校扩招对城乡人口教育造成不同冲击这一事实形成多个有效工具变量，在控制遗传效应条件下获得父母教育背景对家庭教育支出因果效应的一致估计。本文发现以往相关研究未隔绝父代—子代遗传效应，很可能低估或高估了父母教育背景对家庭教育支出的分化作用。2SLS估计结果显示父母教育背景对家庭教育支出具有重要影响，基于父母教育背景的家庭教育支出分化只存在于校外支出，而家庭校外支出分化又主要表现为课外补习支出分化，且只发生在“补差型”家庭之间。此种分化表现与不同教育背景父母的收入水平和支出偏好差异有关，高教育水平父母不仅拥有更高的收入，并对子女校外支出持有较高的偏好。此外，随着子女就读学段的提升，父母教育背景对家庭校外支出的分化作用不断放大，父母教育背景在东部地区的分化作用高于中部和西部，在一线、二线城市的分化作用高于三线城市和农村地区。基于研究发现，本文提出几点政策性建议： 首先，应正视学生能力存在