罗楚亮 汪鲸

摘 要：通过中国收入分配课题组（CHIP）于2002、2013和2018年的全国住户调查数据，讨论了19至30岁人群的高等教育机会及其与家庭社会经济状况的关联。虽然高等教育经历了大幅度扩招，但家庭背景对子女高等教育机会依然有显著影响。父母受教育程度、重点高中、家庭收入，对于子女接受高等教育的机会都有正向影响。从各因素的相对贡献来看，重点高中、父母受教育程度和家庭收入对于高等教育机会具有重要的解释作用，这一特征无论对于城市还是农村、男性还是女性都成立。采用Oaxaca分解思路对城乡之间和性别之间高等教育机会的差距、不同人群在2002年和2018年之间的高等教育机会变化进行分解分析，同样发现父母受教育程度、重点高中和家庭收入是城乡之间高等教育机会差距最为重要的解释因素;高等教育的性别差距中，除了父母受教育程度和重点高中的解释作用外，城乡家庭对于子女的性别观念差异以及家庭内部教育资源配置的性别差异也具有重要影响;在不同年份的高等教育机会增长中，家庭收入和重点高中是最为重要的解释因素，这一特征对于不同人群也都成立。

关键词：高等教育机会差异;家庭背景;Oaxaca分解

一、引言

大量的研究文献表明，接受良好的教育将有助于改善人们的劳动力市场表现，使其获得相对较高的收入回报，并且教育回报在我国经济转型过程中呈现出明显的增长趋势（李实和丁赛，2003;Zhang等，2005;Meng等，2013）。尤其是高等教育阶段具有比较高的回报，李雪松和赫克曼（2004）发现城镇居民中大学期间的平均教育回报率为43%，年均接近11%，并且在教育扩张的情形下高等教育回报依然处于较高的水平（邢春冰和李实，2011;常进雄和项俊夫，2013）。而教育投资通常与家庭特征之间具有密切的关联性，父母受教育程度和家庭收入的差异将导致对子女教育的不同投资行为以及不同的教育产出绩效。我国居民收入差距在较长时期中经历了持续扩大的变动趋势（Luo等，2020），并且越来越强调家庭承担子女教育支出责任，家庭社会经济特征对于子女教育的影响也随之增强 如刘民权等（2006）认为收入差距和高等教育学费上涨可能会导致高等教育机会不平等。]。这一现象也普遍出现于其他国家（Mayer，2001;Blanden和Gregg，2004;Lien等，2008;Huang，2013）。

高等教育是一个特殊的阶段。一方面，我国高等教育长期存在着供给端约束，因而需要通过竞争性非常强的选拔机制获得接受高等教育的机会。另一方面，高等教育阶段直接联接劳动力市场，是否接受高等教育以及所受高等教育的质量将影响到劳动力市场机会。尽管高等教育机会自从20世纪90年代中后期以来大幅度扩张，但选拔过程的竞争性依然存在。为了获得这一选拔过程中的竞争优势，家庭往往倾向于竞争性地增加相应的教育支出，包括投资于“影子教育”或选择高质量的学校 唐俊超（2015）发现家庭社会经济地位对教育获得的影响随着入学阶段的上升而降低，学校质量的影响逐渐升高。这一现象实际上意味着教育支出的竞争性从早期教育階段既已开始。]。居民收入差距扩大意味着家庭对这种竞争性教育支出具有不同的支付能力，较高的教育回报更强化了教育支出的竞争性动机。在我国经济转型过程中，个人接受高等教育的机会与家庭背景之间存在着密切的关联（李春玲，2003;李煜，2006;刘精明，2006）。高等教育扩张虽然降低了家庭背景对于是否能够接受高等教育的影响，但家庭背景对子女接受优质高等教育的影响有所增强（邵宜航和徐菁，2017;靳振忠等，2019），甚至加剧了城乡之间的教育不平等（李春玲，2010）。在高等教育的自主招生破格录取机制中，父母受过高等教育、城市家庭和重点高中的学生也往往更具优势（吴晓刚和李忠路，2017）。对于重点高中在高等教育机会决定中的作用，庞圣民（2016）发现重点高中的城乡子弟升学机会差异没有扩大，但这可能没有考虑到重点高中教育机会在城乡以及不同家庭背景子女间的分布差异，如吴愈晓（2013）发现家庭社会经济地位越高的学生越有可能进入重点学校，因而重点学校加剧了教育不公平现象。

围绕高等教育机会公平性，已经产生了大量的研究文献。这些研究大多是探讨高校扩张等外生冲击对于不同人群获得高等教育机会影响的差异性，如城乡、性别、民族等（李春玲，2010;刘精明，2006;邵宜航和徐菁，2017;邢春冰和李实，2011;张兆曙等，2013），也有部分文献讨论了家庭背景对于子女获得高等教育机会的影响，并分析了其时间变化趋势（李春玲，2003;李煜，2006;靳振忠，2019;Huang， 2013）。现有文献大多根据多元线性回归或logit、probit等概率模型的估计系数、边际效应来判断相应影响是否具有统计显著性以及效应大小（李煜，2006;吴愈晓，2013;唐俊超，2015）。本文的贡献主要表现在以下几个方面：第一，在logit模型估计结果的基础上，还采用了优势（dominance）分析、Oaxaca-Blinder分解，从而在计算各种可观测因素对于高等教育机会影响份额的基础上，发现家庭背景、高中质量对于高等教育机会的相对重要性;第二，对于高等教育机会的分析，既考虑了高等教育的质量差异，也考虑了高中教育质量的差异，因而本文的结果更为关注教育质量差异的表现与影响;第三，讨论了城乡之间、性别之间的高等教育机会差异性。

本文利用中国收入分配课题组（CHIP）于2002年、2013年和2018年的全国住户调查数据，讨论了19至30岁人群的高等教育机会及其与家庭社会经济状况的关联。无论是城镇还是农村，这一期间的高等教育机会都大幅度增加，但城乡差距依然非常大。本文以父母受教育程度、是否重点高中、家庭收入、父母职业以及其他个体特征作为解释变量，以logit模型拟合高等教育机会，以相关变量对概率模型拟合优度增量贡献的优势分析（dominance analysis）讨论了各解释因素对于高等教育机会的（相对）贡献大小，发现重点高中、父母受教育程度和家庭收入对于高等教育机会具有重要的解释作用，在概率模型的基础上，采用Oaxaca分解思路对城乡之间和性别之间的高等教育机会差距、不同人群在2002年和2018年之间的高等教育机会变化进行分解分析，同样发现父母受教育程度、重点高中和家庭收入是城乡之间高等教育机会差距最为重要的解释因素;性别差距中，除了父母受教育程度和重点高中的解释作用外，城乡家庭对于子女的性别观念差异以及家庭内部教育资源配置的性别差异也具有重要影响;在不同年份的高等教育机会增长中，家庭收入和重点高中是最为重要的解释因素，这一特征对于不同人群也都是成立的。省份变量对于高等教育机会的城乡差距、性别差异以及不同年份的增长都缺乏解释作用，这意味着家庭背景对于高等教育机会的影响已经超过了分省定额的高考录取制度所形成的高等教育机会省际差距。

本文其余部分包括：第二部分介绍数据来源，对高等教育机会及其在城乡之间的分布特征进行描述性分析，并直观地描述父母受教育程度与子女高等教育机会的关联性;第三部分以logit模型拟合高等教育机会，并给出了分城乡和分性别的估计结果;第四部分基于概率模型的拟合优度，以优势分析的思路讨论了各人群中高等教育机会的主要决定因素;第五部分以Logit概率模型为基础，利用Oaxaca分解城乡差距、性别差距以及不同年份之间的高等教育机会差异进行分解分析;第六部分是全文的总结。

二、数据描述

本文数据来源于中国收入分配课题组（CHIP）于2002年、2013年和2018年所做的全国住户收入调查 在2002年和2013年调查之间，CHIP于2007年也搜集了全国住户调查数据，但这次调查数据中的省份和调查问卷设计与其他年份存在较大差异，因此本文没有使用。]，每年数据都包括城镇和农村两个部分。历次调查样本来自于国家统计局常规住户调查抽样框，覆盖东中西部经济发展程度不同的省份。关于2002年和2013年调查数据的基本信息可以参考李实等（2008、2017）的相关介绍。

本文将对象人群的年龄限定在19至30岁之间。通常情形下，这一年龄段人群已经完成高中阶段教育，即便没有接受高中教育，其重新返回学校的可能性也是非常低的，因而可以在一定程度上避免他们的受教育程度在统计意义上出现被删截（censor）的可能。限定年龄上限出于两个方面的考虑，一是为了避免年龄过大的群体所面临的环境存在明显的差异，二是保证分析中有足够的样本数量。以上述年龄段人群为基础，本文根据家庭成员之间的关系，匹配了他们与父母的信息。本文剔除了单亲家庭、个人或家庭信息缺失的家庭，并将子女与母亲的年龄差限定在15至45岁。

（一）受教育程度分布

本文所使用的样本数量及其基本特征如表1所示，其中包括个人和父母的受教育程度。个人样本数量在三次调查中有所递减，2018年最终为5558人。城乡之间也存在差异，农村个人样本约为城镇的3倍。男性人群比例相对较高，历年均在60%以上 男性比重明显高于女性，主要是与户主关系为子女的成年已婚男性能够识别出父母信息，但不能识别他们配偶的父母信息。]。农村样本中男性人群比例更高，比城镇要高出8-9个百分点。样本人群平均年龄有所上升，从2002年的22.9岁上升至2018年的24.17岁，城镇平均年龄要略高于农村样本。家庭人均收入对数在逐年增长，不难理解，城镇人均收入高于农村。

本文以所受教育所处层级来衡量教育程度，表1给出了本人以及父亲和母亲的受教育程度。不同年份调查数据中，受教育程度较低人群的比率在逐渐下降，而受教育程度较高人群的比率在逐渐上升。如受教育程度为“小学及以下”和“初中”的人群比率从2002年的9.76%和45.94%分别下降至2018年的2.28%和21.27%;而接受过高等教育的人群比重则从2002年的17.27%上升至2018年的54.23%。高中及以下各类受教育程度中所占份额在三个年份中都呈现出下降倾向。

教育扩张还表现在子代和父辈受教育程度的差异。相对于父亲和母亲的受教育程度分布，子代最终所受教育程度也更多地集中在较高的教育层级。如2018年，父亲受教育程度为“小学及以下”和“初中”的比率分别比子代人群高出21.38和28.03个百分点;但接受过高等教育的人群比率，父亲中只有8.46%，而子代人群中则高达54.23%。父辈与子代受教育程度的这种差异性在不同年份中出现逐渐递增的倾向。

城乡之间的受教育程度存在着明显的差异，无论是子代还是父辈受教育程度中，农村受教育程度都要低于城市。在农村人群中，“小学及以下”和“初中”人群的份额都逐年下降，分别从2002年的12.75%和58.86%下降至2018年的3.01%和28.11%，“小学及以下”教育程度的份额下降了9.74个百分点，“初中”下降了30.75个百分点。“高中”阶段的人群比率基本稳定。接受过高等教育的人群份额从2002年的6.39%上升至2018年的44.14%，上升了30.75个百分点。城镇人群中，低教育程度的分布比率比农村更低，且高等教育人群比率更高。2002年，城镇“小学及以下”和“初中”的人群比率分别比农村人群低11.62个和50.34个百分点，“高中”和“大专及以上”人群比率则分别比农村高出19.59个和24.27个百分点。在随后的两个年份中，农村“小学及以下”和“初中”的比率仍然分别高于城镇，但“高中”的比率变化明显，2013年城乡之间没有明显差异，2018年农村“高中”比率比城镇高出10.15个百分点。但农村接受高等教育的人群比率始终比城镇低出40个百分点左右。在农村人群中也表现出较为明显的教育扩张效应;但城镇与农村人群的受教育程度仍然存在较大的差距，尤其是在高等教育阶段。

由于教育扩张主要发生在子代人群，因此表1显示父母受教育程度的改善速度要低于子女。不同年份数据中，城镇与农村内部父亲和母亲的教育分布结构沒有明显变化。在城镇父亲受教育程度分布中，分布特征改变较为明显的是“初中”和“大专及以上”的人群比率，前者从2002年的39.22%下降至2018年的33.09%，下降了6.13个百分点;后者从21.11%上升至28.37%，增加了7.26个百分点;农村父亲受教育程度分布中，变化较为明显的是“小学及以下”和“初中”的人群比率，前者从2002年的40.48%下降至2018年的29.76%，降低了将近11个百分点;后者从42.76%上升至54.64%，增加了将近12个百分点，但高中及以上教育程度的分布比率上升并不明显，并且这种变化主要发生在2002年至2013年期间，表明农村样本人群父母的教育扩张主要来自于普及九年制义务教育的效应。

无论是城镇还是农村，母亲受教育程度都要低于父亲，在较低教育程度的分布比率相对更高。但从不同年份的变化趋势以及城乡之间的差异来看，母亲受教育程度分布特征及其变动与父亲的受教育程度分布是类似的。当然，城镇父母之间的教育程度差异比农村小，并且父母之间的受教育程度差距随时间的推移也在逐渐缩小。这也表明随着经济发展程度的提高，男女之间的教育差异有缩小的倾向。

（二）高中学校类型分布

这三次调查对于受教育程度为高中以上的人群询问了高中类型，即是否为重点高中以及重点高中的层级，如表2所示。本文以是否为重点高中来衡量高中质量，根据被调查者的回答，具体包括县级及以上的重点高中。从高中学校类型分布来看，城乡人群中重点与非重点高中的比重有较大差别。城镇人群中重点高中人群比率更高，并且两者之间的差距有所扩大，2002年和2013年两者分别相差6.43个、5.61个百分点，但2018年则上升到13.7个百分点。这可能意味着城乡之间高中阶段教育质量的差距有所扩大。即便在重点高中类型中，农村人群更为集中于“县级及其他重点高中”，而城市人群中的重点高中就学机会要明显更高一些。城市地区级以上重点高中人群比例在2013年和2018年比农村分别高出14.69、18.15个百

分点。农村人群中，非重点高中中专中技职高类型比重高于城市，2013年农村比城市高出5.56个百分点，2018年进一步上升到13.06个百分点。总体来看，城乡高中学校质量之间的差距在扩大。

高中类型对于高等教育机会 本文以接受高等教育的人数在受过高中教育的人群中所占的比重来衡量。]具有重要影响。从表3最后两行来看，重点高中与非重点高中的高等教育机会存在比较明显的差异，重点高中对应的高等教育机会要明显高于非重点高中。如2002年，农村非重点高中的高等教育机会只有15.74%，而重点高中为36.91%，两者相差21.17个百分点;城镇非重点高中与重点高中对应的高等教育机会分别为42.87%和73.01%，两者相差30个百分点以上。

高考录取过程对于城乡人群并没有制度性的区别对待，因此城乡之间的高等教育机会差异将主要表现为家庭环境以及基础教育阶段教育质量差异的累积效应。2002年农村重点高中的高等教育机会低于城市非重点高中。这意味着中学教育质量存在着巨大的城乡差距。2013年和2018年，重点与非重点高中的高等教育机会差异在农村内部要高于城市。这两年农村内部重点与非重点高中高等教育机会差异在30个百分点左右，而城市为25个百分点左右。无论是重点高中还是非重点高中，农村的高等教育机会都要相应地低于城市。农村重点高中的高等教育机会增长较快，从2002年的36.91%增长到2013年的71.81%再到2018年的81.73%，使得城乡之间重点高中高等教育机会之间的差距逐渐减小。从不同层级的“重点”来看，层级越高的重点高中，高等教育机会越高。这3年中专中技职高的高等教育机会在55%以下，地区级及以上重点高中的高等教育机会在75%以上，2018年全国或省重点高中的高等教育机会则在90%以上。当然，无论是城市还是农村，也无论是重点还是非重点高中，相应的高等教育机会都有了大幅度上升。如2018年，农村与城市重点高中的高等教育入学机会分别达到了81.73%和92.03%，而非重点高中也分别上升至51.69%和77.15%。这体现了高等教育扩张的影响。

（三）父母受教育程度与子女受教育程度的相关性

子女是否接受高等教育与父母受教育程度之间存在着密切的关联。表4描述了父母受教育程度对于子女是否接受高等教育的影响，并从大专及以上（包括本科）和本科及以上（不包括大专）两种方式来描述子女接受高等教育的可能性。

总体来看，随着父母学历的提高，子女上大专及以上和本科及以上的比率逐渐提高。父母受教育程度在大专及以上时，子女受教育程度为大专及以上的比率2002年为60%左右，2013年和2018年分别上升到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。父母受教育程度为小学及以下的，子女受教育程度为大专及以上的比率不到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%。

在父母各种受教育程度上，高等教育入学率在3个年份中均呈逐渐增长趋势，特别是农村的高等教育机会增幅较明显。2013年农村子女大专或本科及以上学历接近2002的3倍以上，2018年增长趋势有所放缓。这体现了高等教育机会扩张的效应。在父母不同受教育程度之间，子女接受高等教育的比

率差异在城市和农村有不同的变化特征。城市样本中，父亲受教育程度在大专及以上的，子女上大专及以上的比率在2002年为67.38%，而父亲受教育程度为小学及以下的，子女上大专及以上的比率2002年为24.19%，两者相差43.19个百分点，这一差距在2013年上升至将近54个百分点，但2018年降至28.3个百分点。农村样本中，2002年父亲受教育程度为大专及以上和小学及以下，对应的子女上大专及以上的比率分别为20%和4%，不仅分别都低于城市人群，两者的差距也低于城市样本。在随后的两个年份中，两者的差距分别上升至62.26（2013年）和49.28（2018年）个百分点。根据母亲受教育程度所作的分类以及以子女是否上本科为讨论对象时，这一特征仍然成立。这表明，高等教育扩张在城镇可能降低父母受教育程度对子女是否接受高等教育的影响，但这种影响在农村可能进一步扩大了。

三、是否接受高等教育的回归分析

为了讨论相关因素对于个体是否接受高等教育的影响，本文以是否接受高等教育为被解释变量采用logit模型进行回归拟合分析。其中是否接受高等教育区分为大专及以上和本科及以上两种不同情形。解释变量中包括父母受教育程度、家庭人均收入、是否上過重点高中 家庭收入、父母受教育程度与重点高中等变量之间可能存在相关性，但本文对不同年份以及不同人群的回归分别检验了方差膨胀因子（VIF），发现均在10以下。回归估计结果中相关变量边际效应的显著性中也可以看出，这些变量之间的共线性并不严重。]，以及其他相关的社会经济特征。控制本人年龄是因为不同年龄段群体所面临的社会环境可能会有所差异，同时影响到家庭背景和高等教育机会，比如随着经济社会发展和高等教育扩招，更年轻的群体家庭背景比如收入、父母职业可能更好而且拥有更多的高等教育机会，因此在研究不同阶层教育机会差异的研究中一般都会控制这种年代因素（李春玲，2010;靳振忠等，2019;唐俊超，2015）。母亲的年龄对于子女成长的影响则较为复杂，一方面高龄母亲子女身心健康状况通常更差（Gale和Edwin，2010;Brion等，2008;Hemminki和Kyyronen，1999;Johnson等，2009）;另一方面，母亲生育年龄过小也会因为生理上的不成熟和社会资源上的劣势给子女成长带来不利影响（Fraser等，1995;Geronimus和Sanders，1992;Levine等，2007）。因此，回归分析中均控制了本人健康、年龄，母亲年龄及其平方项等变量。

由于本文采用的是住户调查数据，因此对于父母特征等家庭信息相对比较丰富，但对于学校层面的信息相对较为缺乏。在本文中，是否上过重点高中成为学校教育质量的重要衡量指标。由于我国高等教育总体上采取的是“分省定额、划线录取”的基本形式，即高校招生指标被分解到省份，省份内部以考试竞争的方式获取接受高等教育的机会。这意味着省份之间的差异在较大程度上反映了高等教育机会的“供给”限制。因此，在各种回归结果中都控制了省份变量以反映高等教育机会在省份层面的差异。

（一）全部样本回归结果

表5给出了全样本情形下，基于logit模型估计而得到的各变量边际效应。从不同年份的估计结果来看，家庭收入、重点高中、父母职业、城市户口等因素带来的高等教育机会差异有所增加。

父母受教育程度对子女是否接受大专及以上教育的边际效应都显著为正，且子女大学入学率随着父母受教育程度的提高而增长，说明学历越高的父母，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学入学的影响较2002年有了明显的提高，比如相对于参照组小学及以下群体，2002年父亲为初中受教育程度的人群大学入学率高出3.1个百分点，2013年则高出4.8个百分点。父亲为高中或大专及以上受教育程度的群体比参照组分别高出4.3个和6.1个百分点，到了2013年分别上升至10.2、18.7个百分点。母亲受教育程度对子女接受大专及以上高等教育的影响也类似。但父母受教育程度对于子女接受高等教育机会的影响在2013年到2018年期间没有明显的增长。比如父亲初中、高中和母亲大专及以上群体，大学入学率比参照组高出的百分点从2013年到2018年有所增长，父亲为大专及以上受教育程度群体2013年子女大学入学率比参照组高18.7个百分点，2018年降至17.6个百分点。母亲受教育程度为初中和高中的群体也出现了类似下降现象。

在是否上本科及以上的回归结果中，父母受教育程度对子女上本科及以上的边际效应也是正的，并且随着父母受教育程度的上升其系数也在增大。在随年份的变动中，2013年父母受教育程度对上本科及以上的影响较2002年有所增大，但2013年到2018年其增长具有不确定性，比如父亲初中和高中受教育的影响程度在增大，父亲大专及以上和母亲受教育程度的影响在下降。父母受教育程度对大专及以上教育机会的影响大于上本科及以上教育机会的影响。

家庭收入对子女接受大专及以上教育和本科及以上教育的影响均是正的，意味着家庭收入越高，子女上大学的可能性越高。随着时间的推移，家庭收入对子女接受高等教育的影响程度越来越大。比如当被解释变量为大专及以上受教育程度时，家庭收入变量的边际系数在2002年为0.049，2013年和2018年增至0.056和0.067，对上本科及以上的影响也类似。

是否是重点高中对于接受高等教育的机会具有显著并且递增的影响。对于大专及以上教育，重点高中的影响显著为正。2002年的边际效应为0.174，意味着重点高中上大专及以上的可能性比非重点高中高出17.4个百分点，2013年边际系数有了大幅增加，为0.323，2018年略有下降，降低了1个百分点。对于上本科来说，重点高中的影响也显著为正，且表现出随时间的推移而增长的特征，但其系数比大专及以上教育的小。重点高中上本科及以上的相对优势从2002年的11.1%上升至2018年的28.4%。

值得注意的是，城市户口无论对接受大专及以上教育还是本科及以上教育都有显著的影响，意味着城乡之间的高等教育机会存在着统计显著的差异性，并且从不同年份的估计结果来看这种差异在逐渐扩大。2002年城市户口接受大专及以上教育的可能性增加了9个百分点，2013年和2018年扩大至9.1和13.4个百分点。对于上本科及以上也呈现出随时间的推移而增长的规律，2002年、2013年和2018年城市户口比非城市户口人群上本科及以上的概率分别高出1.9、2.7、4.5个百分点，边际系数小于大专及以上教育。因此，在高等教育扩张时期，城乡之间的高等教育机会差异并没有出现缩小倾向。

性别变量的估计结果显示，女性比男性在接受高等教育方面更具有优势，并且这种优势也在逐渐增加。2002年，女性接受大专及以上教育的可能性比男性高出3.1个百分点，2013年和2018年分别上升至9.8和9.7个百分点。接受本科及以上教育也呈现出类似规律，2002年男性与女性之间没有显著差异，但2013年和2018年，女性接受本科及以上教育的可能性分别上升了6个和6.5个百分点。

父母其他经济特征对子女是否接受高等教育也有所影响。父亲职业对子女接受大专及以上教育在2002年和2013年没有显著影响，但2018年父亲职业为专业技术人员的子女大专及以上受教育机会增加了4.8个百分点，父亲为机关事业单位负责人的则会增加8个百分点。母亲为专业技术人员的影响只在2002年显著。对于上本科及以上，除了2013年父亲为专业技术人员影响显著外，其他情况如父母职业的影响均不显著。从父母之一为党员变量来看，2013年其子女接受大专及以上教育的可能性比父母均不为党员高出3.6个百分点，但在上本科及以上的可能性上，父母之一为党员在2013年和2018年的影响均显著为正。

自评健康状况与接受高等教育机会之间也有显著的关联性。健康状况良好的接受高等教育的可能性也会更高。在以大专及以上为被解释变量的估计结果中，本人自评健康的边际效应都显著为正，而在以本科及以上为被解释变量的估计结果中，自评健康的边际效应在2013年和2018年都具有统计显著性，但边际效应值的大小有所下降。

（二）城乡差异

由于城乡社会包括教育等方面存在着较为严重的分割性，本部分分别讨论城镇与农村内部高等教育机会的差异性。为了节约篇幅，表6只报告了2002年和2018年两个年份分城乡的估计结果 下文讨论各因素在高等教育机会中的相对优势（dominance）的时候，仍考虑了2013年的相应结果。]。

无论是城市还是農村，父母受教育程度对于子女是否接受高等教育的机会差异通常存在显著的影响。从父母受教育程度不同年份的边际效应来看，城市和农村父母受教育程度的影响在2002年和2018年之间发生了较大变化。无论是以大专还是本科及以上来衡量高等教育机会，2002年城市样本中，父母受教育程度不同的子女接受高等教育机会都表现出较为明显的差异;父母受教育程度越高，则子女接受高等教育的机会也越高。以大专及以上为例，父亲受教育程度为初中或高中的，相对于参照组（初中以下），城市子女接受高等教育的可能性要高出11.2个百分点，父亲受教育程度为大专及以上的，子女接受高等教育的可能性相对于参照组要高出17.7个百分点。母亲受教育程度对子女接受高等教育机会的影响也表现出显著的递增关系。在以本科及以上度量高等教育机会的结果中，父亲受教育程度对于城市子女接受高等教育机会的影响依然显著。从父母不同受教育程度的边际效应差异可以看出，父亲受教育程度对于子女高等教育机会的效应幅度更大一些。这也意味着在子女教育中，父亲通常具有更为重要的影响。在2018年的估计结果中，父母接受过高等教育的城市子女也接受高等教育的可能性依然更高，并且父母受教育程度对于城市子女接受本科及以上教育的边际效应大于大专。因此，城市子女中，父母受教育程度的影响依然重要，尽管城市子女高等教育机会已经获得非常明显的普遍增长。

从2002年和2018年的估计结果比较来看，随着高等教育机会增加，农村父母受教育程度对于子女接受高等教育机会的影响有所上升。无论是大专还是本科及以上，2018年农村父母受教育程度对子女接受高等教育机会的边际效应在数值规模和统计显著性上都要明显高于2002年的估计结果。

家庭收入对于子女接受高等教育机会的影响，总体上也有所增强。从边际效应来看，家庭收入对于城市子女接受大专及以上高等教育机会的影响从2002年的0.11下降至2018年的0.069。但对于城市子女接受本科及以上高等教育机会的影响有明显增长，家庭人均收入对数的边际效应从2002年的0.04上升至2018年的0.075，即收入增加1个百分点，城市子女接受本科及以上教育的概率增量从2002年的4个百分点上升至2018年的7.5个百分点。收入对于农村子女接受高等教育机会的影响明显上升，无论是对于大专还是本科及以上，家庭人均收入对数的边际效应都明显增加。家庭收入对城市子女接受大专及以上教育的影响在逐渐降低，在农村其影响逐渐增大，城乡之间的差距逐渐减小。对于上本科及以上，城市家庭收入在2002年的边际系数显著，为0.04， 2018年为0.075。在农村，家庭收入的影响在2002年不显著，2018年上升为0.031。农村家庭收入对大专及以上教育机会和本科及以上教育机会的影响都随时间的推移在增大。2018年家庭收入的影响在城乡均显著，且城市影响大小是农村的两倍以上。

重点高中对城市和农村子女接受高等教育机会都有显著影响。对于大专及以上教育机会，重点高中的影响在城市逐渐减小，边际系数从2002年的0.29，降至2018年0.111。在农村其影响逐渐增大，边际效应从0.13上升至0.375。但对于本科及以上教育机会，无论在城市还是农村，重点高中的影响都随时间增大。前两年重点高中的影响在城市较大，2018年对农村子女的影响大于城市。在农村子女中，重点高中对接受大专及以上教育的影响大于接受本科及以上教育。

父母为机关事业单位负责人，在2002年农村对子女接受大专及以上教育有显著正向影响，2018年父亲为专业技术人员或机关事业单位负责人对农村子女接受大专及以上教育有显著影响。母亲为机关事业单位负责人在2002年和2018年的农村对子女接受大专及以上教育影响都为负。父母职业在农村对子女接受大专及以上教育的影响比城市大。父母职业对子女上本科及以上的影响在2002年不显著，在2018年只有在城市父亲为专业技术人员才对子女上本科及以上有显著正向影响，母亲职业无论在城市还是农村对子女上本科及以上都没有显著影响。

父母之一为党员在分城乡的估计结果中通常不显著。女性接受高等教育的机会大于男性，对于上本科及以上，城市女性的性别优势大于农村。2018年健康状况对农村子女接受高等教育机会的影响更大，2018年健康状况对城市子女上大学的影响转为不显著。

（三）性别差异

子女教育的性别差异通常反映家庭资源配置的性别偏向。女性上大学的机会整体上比男性更容易受父母受教育程度、家庭收入、重点高中、父母党员身份的影响。

2002年女性接受大专及以上教育受父母受教育程度的影响更大，2013年除了母亲大专及以上和父亲初中情况，女性受父母受教育程度的影响更大，2018年除了父亲大专及以上情况，整体上依然女性受父母受教育程度的影响更大。父亲大专及以上学历对男性上大专及以上教育的影响随着时间而增大。2018年父亲教育无论对男性还是女性接受大专及以上教育都有显著影响，父亲大专及以上对男性影响更显著，母亲高中以上教育程度对女性影响更显著。这几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响比男性更大，在2002至2013年，父母受教育程度对子女上本科及以上的影响有了明显增大，2013年至2018年变化不大。母亲大专及以上受教育程度对女性上本科的影响这几年逐渐增大，边际系数从2002年的0.055变为2013和2018年的0.153、0.158。这3年父母大专及以上受教育程度对女性上本科及以上的影响大于男性。

女性接受大专及以上教育受家庭收入的影响在2002年和2013年大于男性，但2018年男性受家庭收入的影响更大。对于大专及以上受教育机会，男性受家庭收入的影响随时间的推移而增大。女性上本科及以上受家庭收入的影响在2013年和2018年大于男性。对于本科及以上教育，男女受家庭收入的影响都随时间而增大。重点高中对男女性上大学的影响总体上随着时间增长而增大。除了2018年接受大专及以上教育的情况外，女性总体上接受大专或本科及以上教育受重点高中的影响大于男性。

父亲为专业技术人员的，在2013和2018年对男性接受大专及以上教育和本科及以上教育都有显著正向影响，对女性则没有影响。2018年父亲为机关事业单位负责人的，对男性和女性接受大专及以上教育都有显著正向影响，且对女性的影响大于男性。母亲为机关单位负责人对男性接受大专及以上教育有显著的负向影响。父母的党员身份在2002年和2013年对女性接受大专及以上受教育有显著影响，对男性则没有影响。2013年父母党员身份对女性接受本科及以上教育的影响显著为正。2018年影响不显著。城市户口对于男女接受大专及以上教育都有显著影响，且对女性的影响大于男性。但男性受到的影响随时间的推移而增大。对于上本科及以上，2013年和2018年男性受户口的影响更大。

四、家庭背景相对重要性的优势分析

为了讨论各类因素在高等教育机会决定中的相对重要性，本文采用了Budescu（1993）、Azen和Budescu（2003）、Azen和Traxel（2009）等文献中所提出的优势分析（dominance analysis）方法，即根据相关变量对于模型拟合度（R2）的增量贡献来确定该变量的相对优势。使用Macfadeen（1974）提出的R2M来衡量logit模型的拟合度，R2M=ln（L0）-ln （LM）ln （L0），ln（L0）为仅包含截距项的模型的对数似然函数估计值，ln （LM）表示被估计模型的对数似然函数值。R2M随着解释变量的增加非递减。

表8列出了优势分析结果中各变量对子女上大学预测能力排在前三位的影响因素。总体来看，这3年无论是接受大专还是本科及以上教育，重点高中都是最重要的因素，其次是父母受教育程度、家庭收入、户口等。户口因素在2002年和2018年都出现在前三位影响因素中，2018年户口对大学教育机会的影响大于家庭收入，位列第三重要的影响因素。这从大专及以上教育和本科教育的logit回归结果中也可以看出，这3年户口的边际系数始终大于家庭收入，且户口的影响随时间的推移而增大。

从城市和农村的区别来看，对于大专及以上教育，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点高中成为了最重要的影响因素，家庭收入位列第3，在农村位列第

3的是年龄。对于本科及以上教育，2018年城市的第三位影响因素是家庭收入，农村则是性别。可以看出2018年家庭收入对城市子女上大学的影响大于农村，与logit回归结果一致。2013年城市对于上本科及以上影响第三位的因素是父母党员身份，在logit回归结果中该系数也是显著的。说明在城市，家庭收入和父母党员身份对子女高等教育机会更重要。

对于大专及以上教育机会，2018年无论男性还是女性，最重要的影响因素是重点高中和父母受教育程度，男性中排在第三位的影响因素是家庭收入，女性则是户口。这与logit回归结果一致，男性接受大专及以上教育机会受家庭收入的影响更大，2018年家庭收入的边际系数在男性和女性样本中分别为0.075和0.052，城市户口对女性接受大专及以上教育机会的影响大于男性。2018年影响男性上本科的影响因素中排在第三位的是户口，在女性中则是家庭收入。在上本科及以上的logit模型回归结果中，2018年户口对男性的影响大于女性，男女边际系数分别为0.048和0.044。家庭收入对女性的影响更大，男女边际系数分别0.038和0.043。

五、高等教育机会的Oaxaca分解

为了讨论各因素对于不同年份和不同人群高等教育机会差异的解释作用，本文采用了Fairlie（2006）扩展的Oaxaca-Blinder分解形式。以i=w、b表示两个人群组，=F（X）表示logit模型的回归结果，则两个人群组平均预测概率（i）差异可以分解为如下形式：

在本文中，我们所关注的是上式右边的第一项分解结果，即不同人群的特征差异所造成的预测概率差异，也被称为可解释因素。本部分给出两种形式的分解结果，一是同一年份中（2002年或2018年）的城乡差距和性别差距，二是2002年与2018年之间高等教育机会概率差异的分解。

（一）同一年份的城乡差距与性别差距分解

两个年份中子女接受大专及以上高等教育机会在城乡之间的差距为40个百分点左右，城市子女在2002年和2018年分别比农村高出42.37和40.69个百分点。本科及以上高等教育的城乡差距在两个年份间有较大幅度的上升，2002年城市比农村高出18个百分点，2018年这一差距则上升至30.54个百分点。

对于城乡之间所存在的高等教育机会差异，父母受教育程度、重点高中和家庭收入是最为重要的解释因素。2002年子女大专及以上教育入学率的城乡差距中，重点高中和家庭收入差距解释了大部分的组间差距，贡献份额分别为20.97%和15.8%，父母受教育程度的解释份额为12.26%。2018年解释份额最大的依然是重点高中，但父母受教育程度的影响大于家庭收入的影响，父母受教育程度对城乡差距的解释比率为23.6%，接下来是家庭收入的影响。这与优势分析结果相一致，2018年父母受教育程度对子女接受高等教育的重要性大于家庭收入。重点高中也是对城乡本科及以上教育机会差距中贡献最大的因素，两年贡献份额分别为31.64%和34.24%。其次是父母受教育程度和家庭收入。重点高中在2018年的解释份额相对于2002年有较大幅的增加。父母受教育程度对于本科及以上教育机会的城乡差距的解释份额增加了4.26个百分点。家庭收入对城乡差距的解释份额也有所上升，2002年和2018年其解释份额分别为8.28%和13.58%，上升了5.3个百分点。因而在相对较为优质的高等教育机会中，家庭收入的解释作用也有所上升。在高等教育机会扩张过程中，父母受教育程度和重点高中这些因素对于高等教育机会的城乡差距的解释作用有较为明显的上升。

从性别的角度来看，女性接受高等教育的机会要高于男性。相对于男性而言，女性接受高等教育的机会在2002年要高出将近6个百分点，2018年上升至18.79个百分点;而本科及以上的比率从2002年的2.23个百分点扩大至2018年的13.04个百分点。因此，高等教育机会的性别差距有所扩大，并且表现为女性比男性更加具有相对优势。

接受高等教育机会的性别差距中，户口是一个重要的解释因素。对于大专及以上教育机会的性别差距，2002年户口的解释份额为19.9%，高于其他因素;2013年的解释份额为4.68%。在本科及以上的高等教育机会中，户口也具有较强的解释作用。应当说明的是，户口对于高等教育机会性别差距的解释作用，主要来源于城乡家庭对于子女性别的观念差异以及家庭内部教育资源配置的性别差异，可能并不是基础教育的城乡差异性。

除了户口结构外，父母受教育程度和重点高中对于高等教育机会的性别差距具有较为重要的解释作用。当然，这两个因素在两个年份间的变动方向是相反的。父母受教育程度对于高等教育机会的性别差距的解释份额有明显下降。对于大专及以上来说，父母受教育程度差异的解释份额从2002年的11.59%下降至2018年的4.31%，而父母受教育程度差异对于本科及以上教育机会性别差异的解释份额相应地从21.58%下降至4.93%。重点高中的解释份额则从9.48%上升至20.39%（大专及以上）或從17.86%上升至35.20%（本科及以上）。因此，随着高等教育机会扩张，重点高中对于高等教育机会性别差异的解释作用在上升，而家庭背景（如父母受教育程度、家庭收入，甚至包括父母职业、父母党员身份）的解释份额都有所下降。

表9中一个有意思的发现是，省份变量对于高等教育机会的城乡差距、性别差距的解释作用相对都是比较低的。在本科及以上的估计结果中，省份变量对于城乡差距和性别差距的解释作用都有明显下降。基于我国高考分省定额的录取制度，省份变量较低的解释作用意味着高考录取制度对于城乡差距和性别差距的解释作用相对是比较有限的，至少并没有父母受教育程度、家庭收入等家庭背景以及重点高中等因素那么强的解释作用。

（二）2002年与2018年之间的差异分解

表10最后一行表明，不同人群的高等教育机会在2002年与2018年之间都有非常明显的增加。例如，在全部样本人群中，上大专及以上的高等教育机会在这一期间增加了37个百分点，而本科及以上的

高等教育机会增加了近23个百分点。分城乡来看，大专及以上的高等教育机会改善幅度在城乡之间没有明显的差异，但城市人群接受本科及以上的高等教育机会增长幅度要高于农村人群，两者相差12个百分点。分性别来看，无论是以大专及以上还是本科及以上来衡量高等教育机会，女性的高等教育机会改善幅度都要大于男性。从分解结果来看，多数情形下，变量特征差异是高等教育机会差异变动的主要解释因素。

从具体影响因素来看，家庭收入和重点高中是高等教育机会变动的主要解释因素。在全部样本人群中，家庭收入增长解释了两个年份之间大专及以上教育机会增长的33.68%、本科及以上教育机会增长的22.35%，重点高中则分别解释了大专及以上和本科及以上教育机会增长的18.92%和34.22%。在分人群组的分解结果中，家庭收入和重点高中也都是高等教育机会相应增长的主要解释因素。值得注意的是，家庭收入对于大专及以上教育机会增长的解释作用要高于本科及以上，而重点高中的情形则相反。这表明，尽管家庭收入对于高等教育机会具有重要的解释作用，但相对更为优质的高等教育机会增长中，重点高中更为重要。家庭收入对于是否上重点高中可能具有重要影响，重点高中对高等教育机会的影响在农村大于城市。

无论是以大专及以上还是本科及以上来衡量高等教育机会，省份结构对于高等教育机会的解释作用都不高。在城市人群中，省份结构的解释作用更加不明显。这意味着，就高等教育机会的总体变动而言，以省份为基础的高考录取方式并没有产生重要的影响。当然，这一现象也可能意味着这种省份分割状态在所讨论的时期中并没有明显的改变。

六、总结与讨论

教育跟人们的收入密切相关，接受教育是步入职场的基本门槛。由于高等教育的高回报率特征及其存在供给端约束，虽然经历了大幅度扩招，但其选拔过程一直存在激烈的竞争。不同家庭背景子女面临的教育资源和机会成本存在差距，使得家庭特征对于子女高等教育机会获得有着重要影响，而减少不同背景人群的环境约束，使其能够公平竞争教育机会一直是政策制定的目标所在。本文通过分析中国居民收入分配课题组2002、2013和2018年的住户调查数据，发现虽然父辈和子代的教育程度都有所提高，特别是子代在较高教育层次的比例有了较大幅度的增长，重点高中的数量也在增加，但家庭背景因素对子女高等教育机会依然有着显著影响，父母受教育程度越高、高中质量越好、家庭收入越高，女性、城市群体或父母党员身份和父亲为机关事业单位负责人、专业技术人员的人群，接受高等教育的可能性越大。由优势分析（dominance analysis）结果发现，重点高中无论对大专还是本科及以上教育都是最重要的影响因素，其次是父母受教育程度、家庭收入、户口等因素。从不同年份估计结果来看，重点高中、家庭收入、城市户口、女性特征对高等教育机会的影响基本上都在扩大。对2002年与2018年高等教育机会进行Oaxaca分解可得，这两年高等教育机会有了明显的增加，接受大专及以上高等教育的人数在这一期间增加了37个百分点，而本科及以上的人数增加了23个百分点，家庭收入和重点高中是高等教育机会变动的主要解释因素，重点高中对于更优质的高等教育机会增长作用更大。

本文进一步分城乡和性别对不同群体的高等教育机会进行了分析。从数据描述统计分析来看，城乡之间存在明显的受教育程度差异，农村人群受教育程度低于城市。城市人群重点高中尤其是高层级重点高中的比例比农村高，两者之间的差距随时间的推移有所扩大。由于重点高中对高等教育机会有重要影响，城乡重点高中资源分配不均会带来教育结果差距的进一步扩大。由文中其他结论来看，2018年父母受教育程度、重点高中对农村子女接受高等教育的影响大于城市，而家庭收入和父母党员身份对城市子女影响更大，家庭收入对城市子女本科及以上教育机会影响是农村子女的两倍以上。这也与现实相符，在城市家庭收入和父母党员身份可以给子女带来更多社会上的教育资源以提高其优质高等教育机会入学概率，而农村社会教育资源匮乏，子女学习成绩对重点高中的依赖性更大。由城乡之间的Oaxaca分解可知，对城乡之间高等教育机会差距影响最大的因素依次是重点高中、父母受教育程度和家庭收入，且其解释程度随时间在增长。从性别角度来看，女性比男性在接受高等教育方面更具有优势，并且这种优势随时间在增长。此外，女性上大学的机会整体上比男性更容易受父母受教育程度、家庭收入、重点高中、父母党员身份的影响。从性别差距的分解来看，重点高中、父母受教育程度、户口对于高等教育机会的性别差距具有较为重要的解释作用。重点高中对于高等教育机会性别差异的解释作用随时间的推移在上升，而家庭背景（如父母受教育程度、家庭收入，甚至包括父母职业、父母党员身份）的解释份额都有所下降。

本文的研究结果表明，高等教育扩张总体上增加了高等教育机会，但其分布也是不均等的。父母受教育程度、家庭收入、重点高中、城市户口等对高等教育机会的影响反而有所上升，也就是家庭社会经济状况对高等教育机会具有重要解释作用。这可能反映了教育资源分配不均衡性的加剧，这些社会经济特征在教育资源配置中通常也都具有重要的影响。我国高等教育机会主要是通过考试竞争分配的，但本文的结果表明，这种竞争性的分配方式越来越受到前置的家庭因素的影响。过程的竞争性并不能改变初始的差异，相反，初始禀赋差异也可能因为过程竞争而被强化。

城乡之间高等教育机会差距进一步扩大。本文的结果表明，城市人群就读重点高中的比例比农村更高，这种城乡差距也在随时间的推移而扩大，与此同时重点和非重点高中的高等教育机会差异也在扩大。这些现象表明，城乡之间的高等教育差距可能与基础教育阶段的资源配置有关。城乡之间基础教育阶段的资源配置、教育质量差异成为高等教育差距的重要影响因素。从重点高中对农村子女教育机会影响更大、家庭收入对城市子女影响更大也可以反映出农村对高中资源的依赖性更大，这也反映了农村社会优质教育资源更加稀缺的现实。缩小高等教育机会的城乡差距，需要加强农村教育的质量短板。

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Family Background， Quality of High School and the Opportunity Inequality of College Admissions

Luo Chuliang and Wang Jing

（School of Labor and Human Resources， Renmin University of ChinaBusiness School， Beijing Normal University）

Abstract：Using the household surveys conducted by China Household Income Project （CHIP） at 2002， 2013 and 2018， this paper focuses on the inequality in opportunities of college admissions for the people aged between nineteen and thirty as well as the impacts exerted by household socioeconomic characteristics. Parents educational level， family income and the quality of high school which they go to are found to play an increasing and positive role in the determination of college admissions， although the college admission has experienced dramatic expansion. According to the relative contribution to college admissions by dominance analysis， the aforementioned three factors are crucial to college admissions， for urban and rural， female and male alike. Oaxaca decomposition is conducted on the urban-rural gap， gender gap and changes in the opportunities of college admissions from 2002 to 2018. In which it is evidenced that Parents educational level， family income and quality of high school prove to be the major contributors to the urban-rural gap. The gender gap in college admissions is mainly explained by parents educational level， quality of high school and urban-rural status， while the use of the increasing opportunities of college admission from 2002 to 2018 is mainly affected by family income and the quality of high school that they attend.

Key Words： Difference in the Opportunity to Higher Education; Family Background; Oaxaca Decomposition

責任编辑 邓 悦