1.1　家庭对个人教育的代际效应有多大

美国一个多世纪以来的教育政策其实就是围绕学校和学校以外的因素（主要是家庭）究竟谁对学生发展起更大作用而展开的一场争论（Albright和Conley, 2004）。因此，在家庭与教育不平等的关系的研究中，第一个要解决的问题是：是什么因素造成了个人之间在教育获得和教育成就上的差异？特别是相对于学校环境、同伴等其他因素，家庭对个人的教育有多大影响？在讨论这个问题之前，有必要先界定一下：当我们在谈论“家庭”的影响时，到底指的是什么？换言之，即“家庭的哪些方面对个人成就起作用、如何起作用以及为何起作用”（Albright和Dalton, 2004）。然后，本章介绍用于测算家庭影响的代际相关系数和同胞相关系数，最后讨论家庭的作用是否随制度变迁而变化。

1.1.1　概念框架

在广义层面上，家庭方面的原因“包括各种不能为个人所选择的因素”（Björklund和Salvanes, 2011），主要体现在两个方面：一是个人通过遗传继承的禀赋、基因等，即文献中所说的“先天遗传因素”（nature），如父代通过生物遗传将肤色、身高、长相、智力等特征传递给子代，这其中有些因素可以观测，有些因素则不可观测或难以观测。二是个人成长于其中的家庭教养环境，即文献中所说的“后天环境因素”（nurture），如以父母的受教育程度、收入、职业、社会身份、阶层等度量的家庭社会经济地位及家庭结构，除此之外，还包括一些不可度量的家庭氛围、生活方式、文化品位等特征。这种后天环境因素以直接的“文化影响”（cultural influences）和间接的地位优势(2)对子女的人力资本产生影响。例如：子女对父母的模仿（parent imitation）——子女会因为经常看到父母读书而意识到读书学习是一件有回报的事情；父母有意识的“引导性的教育选择行为”——受过良好教育的父母的社会经济地位更高，他们既有提高子女受教育程度的意识，也有为子女选择良好教育的能力。这种选择行为还会因为匹配性婚姻（assortative mating）的影响得到强化（Checchi, 2005）。

之所以存在普遍的人力资本代际传递性，除了先天遗传因素外，还有来自后天教养环境的原因，包括以下几点：从教育生产函数的角度来看，个人的教育获得或者教育成就与家长在育儿行为（parenting）上的投入有关。这种育儿投入既包括物质方面的投入数量和质量，也包括时间上的投入数量和质量（Leibowitz, 1977；Björklund和Salvanes, 2011）。

第一，受教育程度较高的父母的社会经济地位较高，因此更有能力或者更偏好增加对子女物质方面的教育投资，为子女创造更好的后天教养环境，如为子女选择更好的学校，提供有助于人力资本积累的课外活动，提供更好的营养健康环境等。

第二，父母受教育程度较高且家庭社会经济地位较高的情况下，母亲更有可能减少外部劳动力市场的劳动供给，从而增加家庭育儿时间投入（Leibowitz, 1977）。

第三，父母受教育程度较高，会降低其生育意愿。如果给定父母总的育儿资源投入，当家庭生育子女数量减少时，平均每个子女的育儿物质投入和时间投入会增加。在经济学研究中，这一理论也叫作“子女数量-质量权衡”模型（Becker和Lewis, 1973；Beck和Tomes, 1976）。

第四，受教育程度较高的父母，一般有更好的教育理念和育儿技巧，如增加在家中为孩子阅读的频率、强化家校联系等，这些育儿行为有助于子女的教育获得和教育成就。

第五，由于教育同质性婚姻的趋势，夫妻双方的受教育程度比较接近。当父亲受教育程度高的时候，母亲受教育程度相应也高，这就会产生家庭内部资源分配的外部收益，因为母亲受教育程度较高的话，将提高其在家庭内部决策中的讨价还价地位。一般来说，母亲更偏好有利于子女人力资本投资的家庭开支，因此家庭内部和子女人力资本投资相关的教育支出将随着母亲受教育程度的提高而增加（Black和Devereux, 2011）。

综上所述，在影响个人教育成就的家庭背景因素当中，包括大量可测的（observable）和不可测（unobservable）的因素。本章仅重点考察家庭背景中的一个重要特征——父代的受教育程度——是如何影响子代的受教育程度的。

如图1.1所示，家庭对子女教育的代际影响机制包括先天遗传（虚线）和后天环境（实线）两条路径。父代基因通过遗传机制影响子女教育获得；后天教养环境则是各种家庭行为发生的场所。与父母受教育程度及其他家庭背景特征相关的育儿行为（包括物质投入和时间投入）会影响子代教育。

需要注意的是，对定量研究而言，在每条影响路径中都有一些可观测因素和不可观测因素。例如，在考察先天遗传影响时，基因本身就难以准确测量。随着分子遗传学的进展，很多大型社会调查开始搜集分子遗传的信息，这将推动此类社会科学问题的研究进展（胡雯等，2012）。在考察后天环境影响时，以父母受教育程度、职业地位、收入水平为代表的家庭社会经济地位是可以测量的，但是家庭的文化品位、父母对子女教育的偏好等无法测量，或者说无法准确测量。这就会存在遗漏变量偏误：一方面，会低估家庭对子女教育的代际效应；另一方面，会导致某些特定家庭因素的影响存在估计偏误。

1.1.2　教育代际相关系数与同胞相关系数的估算

（1）代际相关系数

几乎所有国家的数据都表明，父代的受教育程度越高，子代的受教育程度也越高，这意味着人力资本或教育的代际传递性。例如，李云森和齐豪（2011）发现，母亲的受教育程度对子女是否接受10年以上教育具有正的因果关系，但父亲的受教育程度的影响并不显著。杨娟和何婷婷（2015）发现，父亲受教育年限每增加1年，子女上大学的概率增加7.75%。林莞娟和张戈（2015）发现，父亲或母亲的受教育年限每增加1年，子女的受教育年限分别增加0.36年和0.59年。

为了准确测量父代教育和子代教育之间的依存关系，很多研究都估算了教育代际相关系数（intergenerational correlations in education）或教育代际弹性（intergenerational elasticity of education）。代际相关系数度量子代的教育获得在多大程度上取决于父代的教育获得。在经验研究中，通常用子代受教育年限（对数）对父代受教育年限（对数）进行回归，估计的父代受教育年限（对数）变量的系数就是所谓的教育代际弹性。如果受教育年限（对数）变量的方差在父代和子代之间完全一样，那么该弹性就近似等于教育代际相关系数（Solon, 1999）。教育代际弹性表示父代受教育程度对子代受教育程度的变异的解释程度。

Hertz等（2007）做了一项包含42个国家、跨度长达50年的国际比较。他们发现，拉美国家的教育代际相关系数较高，北欧国家的教育代际相关系数相对较低。平均而言，这种相关系数稳定在0.4左右。Björklund和Salvanes（2011）对北欧国家及英国、美国的研究综述表明，教育代际相关系数为0.3～0.46。教育代际相关系数的平方意味着对因变量变异性的解释比例，换言之，父代受教育程度这一单一因素足以解释子代受教育程度变异的9%～21%。陈玉宇等（2015）对1930—1985年出生的中国城市人口的教育代际相关系数进行了估算，发现相关系数在不同年代接受教育的出生队列间呈现先降后升的“U”形关系。对改革开放以后接受教育的人群而言，教育代际相关系数为0.381。徐俊武和黄珊（2016）构造的教育代际流动指数也表明，中国两代人的教育获得之间具有类似的随出生队列先降后升的趋势。

在使用代际相关系数时，需要注意以下几点：①孤立地去解释某一国家某一时期的系数并没有太大意义，这些指标应该放在横向或纵向的对比中去解释。只有对比，才能进一步考察宏观的制度变迁对代际流动性的影响。对于这一点，本章将在接下来的部分进行解释。②代际相关系数反映社会流动性或固化程度，但是并不意味着该系数越小越好。虽然从理论上说，一个等于0的代际相关系数意味着子代的教育获得完全不取决于父代的背景，这是一个充分流动的社会，但是这也恰恰说明劳动力市场等宏观制度存在缺陷——父代的人力资本积累对子代的教育获得没有任何影响。这意味着经济学家所声称的人力资本的代际收益不存在，这将影响个人进行人力资本投资的激励（Björklund和Salvanes, 2011）。③随着研究的深入，我们有必要研究父亲或母亲的受教育程度与子代的受教育程度之间的关联程度有无差异。国内已有研究在估计代际相关系数时，大多使用的是父亲的受教育程度。这在子女教育获得主要取决于父亲的社会经济地位的时期当然没有问题，但是，随着婚姻匹配现象的日益凸显，研究者也应当考虑母亲受教育程度的作用。从简单的OLS模型也可得知，当存在婚姻匹配时，单独用父母一方的受教育程度去估算代际相关系数，那么该回归系数其实也包含了婚姻匹配这种制度化变迁的效应（Black和Devereux, 2011）。此外，由于母亲会花更多的时间育儿，因此母亲受教育程度提高将增加育儿时间投入的效率（Haveman和Wolfe, 1995）。但国外同类研究却发现一个奇怪的现象——如果采用双胞胎数据进行差分估计，父亲受教育程度的作用更大；如果采用工具变量进行估计，母亲受教育程度的作用更大（Amin等，2015）。目前，国内研究对这一问题还缺乏直接的关注。

（2）同胞相关系数

尽管很多研究者都发现教育代际传递普遍存在，但这并不能有效地回答，相对其他影响个人教育获得或教育成就的因素而言，家庭的影响程度有多大。换言之，代际相关系数仅仅告诉我们，父代的教育对子代的教育的确会产生影响，但是并不能回答以下问题：除了父代受教育程度以外，其他家庭因素对子代教育的影响有多大？包含父代受教育程度在内的家庭因素的影响是否在程度上超过了学校环境、社区等其他影响因素的作用？家庭之间的差异是否能够解释大部分个人受教育程度之间的差异？

我们来看看通过若干可观测的家庭背景变量来解释教育不平等时，解释力度有多大。李春玲（2003）以父亲的职业、学历、家庭年收入、家庭成分等变量度量家庭背景对子女受教育年限的影响，在各个模型中，最大的R2为0.179。吴晓刚和唐启明（Wu和Treiman, 2004）以家庭户口状态、父母的受教育程度、父母社会经济地位等指标度量家庭背景对子女受教育年限的影响，估计的R2为0.356。佐藤宏和李实（2008）以家庭成分、父亲的受教育程度度量家庭背景对男性户主受教育年限的影响，在各个模型中，最大的R2为0.191。李春玲（2009）用父亲和母亲的受教育程度、父亲的职业类别、家庭户口状态和家庭年收入等变量衡量家庭背景对男性和女性教育获得的影响，在各个模型当中，最大的R2为0.324。也就是说，在上述这些代表性研究中，利用有限的几个可观测的家庭背景变量去解释个人之间在受教育程度上的变异，最多只能解释35.6%。这似乎意味着：家庭对个人的教育的确有影响，但并非最重要的影响——毕竟还有一大半的变异无法通过家庭背景变量得到解释。但是，Solon（1999）指出，在大量有关家庭与收入不平等的研究中，利用有限的、可观测的家庭背景变量去度量其对收入分配的影响，往往会得到一个很小的R2，这就会低估家庭的真实影响。同样的道理也适用于家庭对教育不平等的解释。举一个简单的例子：我们都知道，学校、社区和同伴对个人的教育有影响，但这些因素其实都是家庭选择的结果。因此，仅仅使用家庭背景变量去考察家庭的真实作用，就会遗漏家庭的很多直接或间接效应。

为了更全面地评价家庭的作用，国外的相关研究使用同胞教育相关系数（sibling correlations in education）这一指标。它度量了同胞之间共同的家庭因素对个人之间在教育变异上的贡献份额（Solon, 1999；Björklund和Salvanes, 2011）。该系数反映了各种可度量和不可度量的家庭特征的影响，所以它是一个综合性的度量家庭影响的粗略指标。之所以是“综合性”，是因为它包含了不可度量的家庭特征的影响；之所以是“粗略”，是因为它没有完全涵盖家庭的所有影响（Solon, 1999），一些同胞之间并非共有的家庭因素并未包含在该指标中，如父母对家中不同子女的育儿行为可能并不一样。(3)

相对于仅仅用父母的受教育程度、职业地位、家庭收入等有限的、可观测的家庭背景变量做回归，利用同胞相关系数去估计家庭对教育不平等的贡献份额会更大，因为后者还包括了一些不可观测的家庭背景因素（Solon, 1999）。根据Björklund和Salvanes（2011）的综述，美国和欧洲等发达国家（地区）的同胞教育相关系数一般为0.4～0.6。这意味着个人之间受教育程度的差异有40%～60%要归因于家庭因素，如果再考虑同胞之间非共有的一些家庭因素的影响，家庭对个人教育的影响程度在各种影响因素当中是相对较大的。也就是说，个人之间在教育获得上的变异，有一半左右的原因来自家庭的差异。有意思的是，Conley和Glauber（2008）通过计算同胞之间在教育、收入等多个社会经济结果指标上的相关系数后发现，家庭对来自弱势群体的个人的影响相对较小。

1.1.3　制度变迁是否会改变家庭的影响

在代际流动的研究领域，社会学家特别关注宏观的制度变迁是否会影响流动和分层模式。有关中国的研究主要关注在一些特定的历史背景下（如“文革”、社会的市场化转型、教育扩展等），家庭怎样影响个人的教育分层和流动。

（1）政治制度变迁过程中家庭背景的影响

很多学者都研究了“文革”对中国的教育不平等的影响。Deng和Treiman（1997）的研究是其中的代表性文献。他们对1982年的全国人口普查数据进行分析后发现，“文革”期间去分层化的意识形态有效地缩小了教育获得上的阶层差异，家庭背景的影响不再重要，甚至出现逆转。出身于受教育程度较高家庭、知识分子家庭或干部家庭（对子女入学）的优势在“文革”期间不重要，但“文革”之后马上显现出来。周雪光等（1998）基于1993—1994年20个城市的居民数据进行研究后发现，在“文革”期间，家庭背景对来自“剥削阶级”或中产阶级家庭的子女进入高中或大学并无影响，但在“文革”之后具有明显的作用。刘精明（1999）发现，只是“文革”前期对高中阶段教育的获得模式产生了严重影响，在“文革”后期，各阶段教育的获得模式都恢复到“文革”之前的代际传递路径。面对“文革”的冲击，以家庭为单位的个体或者努力抗拒这种冲击，或者利用这种冲击所造成的混乱，借助权力因素延续教育获得模式中的代际影响。

这些研究表明，在政治制度变迁过程中，以去分层化的意识形态为主导的教育政策可以在一定时期、一定程度上促进教育公平，但是教育的代际流动模式具有自己的路径依赖特征，优势阶层出身的群体会采取各种方式抵制外部政策的冲击，维护自己的利益。因此，激进的教育公平政策可能未必具有长期的有效影响。

（2）市场化转型过程中家庭背景的影响

市场化转型所带来的机会均等有可能促进教育的代际流动，但与此同时，自由竞争的市场机制同样可能导致之前的优势阶层在市场转型过程中享有更多的教育机会、获得更好的教育回报。李春玲（2003）发现，新中国成立以后的中国教育分层可以分为两个阶段：改革开放之前，教育机会分配趋向公平，家庭背景并不重要；改革开放之后，家庭背景以及制度因素对教育机会获得的影响越来越大。类似的还有李煜（2006）、刘志明和高耀（2011）等的研究。

为了更好地解释家庭的作用如何随市场化转型而变化，刘精明（2008）区分了不同家庭背景对子女基础教育机会获得的影响。他将家庭背景分为内生性家庭资源和外依性家庭资源。内生性家庭资源是指“一个家庭一经组成便自然固有的人口结构方式，以及内化于家庭成员之中的知性与情感体系……典型的包括家庭结构以及家庭文化资本”。内生性家庭资源较少受到外部社会环境的影响，因而对教育不平等的影响是持久、稳定且增长的。外依性家庭资源是指儿童成长过程中与家庭物质资源相关的养育环境，而这主要取决于劳动力市场制度、劳动力供给等外部因素，因此对教育不平等的影响会因为教育扩展或其他平等化的社会政策的作用而趋于下降。

（3）教育扩展中家庭的影响

教育扩展虽然有可能缩小教育获得数量上的不平等，但是无助于缩小教育获得质量上的差异。郝大海（2007）基于2003年的全国抽样调查数据进行分析后发现，改革开放前的“去分层化”的以公平为导向的政策抑制了较高阶层，特别是专业技术阶层的教育需求，从而缩小了教育不平等。但是，转型之后，家庭背景对子女教育获得的影响逐渐体现，较高阶层子女在升高中和升大学的过程中具有优势。刘精明（2006）发现，扩招并未改变教育分层的状况。虽然扩招在总体上扩大了各个阶层的入学机会，但是优势阶层更多地集中在了地位取向明确的本科层次教育，而下层群众则更多地从生存取向明确的成人高等教育普及中获益。李春玲（2010）也有类似的发现。对于高校扩招之后城乡教育机会差距没有缩小这一现象，很多研究者指出，这是因为在中考阶段就存在着城乡教育机会的差距（Li等，2015；李春玲，2014；吴愈晓，2013）。

吴晓刚（Wu, 2010）的研究同样证实，基础教育领域的扩展并未改变教育分层结构。他基于中国1990年和2000年的人口普查数据进行研究后发现，以父母受教育程度、家庭社会经济地位指数、户籍状况衡量的家庭背景对个人的入学和教育转换具有持续且重要的影响。尽管义务教育普及缩小了初中升学率的城乡差距，但是新的入学机会不平等出现在了高中入学机会上，并且受父亲社会经济地位的影响在加强。

这些研究表明，教育分层和代际流动模式具有稳定的特征，当激进的基于家庭出身分配教育机会的制度结束以后，如果具有不同家庭背景的个人仍然在教育获得上存在差异，很可能是因为不同类型家庭内部的行为差异所致。或者说，与家庭背景相关的家庭行为持续性地影响了子代的教育获得。因此，另一种理解代际流动的视角就集中于考察家庭行为、决策等微观过程（Esping-Andersen, 2004：293，307）。这也是近年来有关教育获得研究的重点——关注各类家庭资本通过哪些微观的中介机制或行为影响教育获得。