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Guo, J., & Qu, X. (2022). Competition in household human capital investments: Strength, motivations and consequences. Journal of Development Economics, 158, 102937. https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2022.102937

 

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引言

 

东亚国家教育竞争较为激烈,“望子成龙、望女成凤”的东亚父母为了让孩子升入更好学校,倾注了大量金钱和时间。2017年,中国义务教育阶段的影子教育(课外补习)普及率高达33.9%,在一线城市更是高达62.9%。研究家庭教育投资竞争的现状、动机和结果,一方面能帮助父母做出稳健的教育支出决策,另一方面能为政府调整教育财政政策提供指引。本文将基于这一背景,在社会互动的框架下探讨中国家庭的人力资本投资竞争现象,并分析竞争的潜在动机及其对学生发展结果的影响。

 

具体来说,本文基于中国教育追踪调查数据(CEPS)中的随机分班样本构建同伴效应模型,探讨同伴家庭教育投资如何影响个体自身的家庭教育投资。文章引入了两种家庭外教育投资(影子教育支出、课外补习时间)和三种家庭内教育投资(父母照料时间、严格要求指数、关心沟通指数),并运用空间计量模型构建班级内部排名相近的同伴网络。作者进一步检验了两类竞争的动机:教育水平更低的父母因对孩子的阶层跃升期望更高、毕业生(9年级生)家庭因升学焦虑更严重更容易参与教育投资竞争。最后,作者分析了7年级时教育竞争激烈程度对学生9年级时认知、非认知表现的影响。

 

本研究的贡献主要体现在以下四个方面。第一,本研究首度从实证上探讨了家庭教育投资的竞争现象,丰富了家庭行为的同伴效应这一支文献;第二,本文运用空间计量方法,在班级内学业表现相近的学生间构建同伴网络,有助于缓解同伴效应的反射问题;第三,由于家庭教育投资属于截尾数据,本文采用空间Tobit模型进行分析,以弥补线性模型的偏误;第四,本文证据表明同伴效应是可被家长观察到的,并在异质性分析中验证了可观察性的重要性。

 

政策背景

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2.1 中国的学校招生制度

家庭教育竞争存在的制度土壤是我国层层选拔的学校招生制度,其中最激烈的升学竞争发生在初中升高中阶段。具体来说,多数高中会给当地初中分配固定的招生名额,但如果初中生源质量发生很大变化,名额也有可能被调整。因为名额分配很难在短期内发生变化,升学竞争更多体现在同一学校内部,即同校学生需要竞争该校固定的高中招生名额。此外,高中通常按照等级向中学提供招生名额。也就是说,最好的高中将录取最好的学生,次好的高中将录取次优生。因此,成绩排名相近的学生间升学竞争更激烈。

 

2.2 中国家庭的教育投资竞争

高基尼系数和高教育回报导致了影子教育行业的繁荣和“虎妈虎爸”的盛行。我国2019年基尼系数为0.465,居于较高水平,而精英大学的教育回报率高达18.9%,由此可见教育为个体向上流动和家庭阶层跃升提供了重要窗口。受此激励,中国家庭参与影子教育的热情高涨:2017年,影子教育在中国家庭教育支出中的占比高达40.5%。尤其是在新冠疫情期间,在线教育的蓬勃发展为家长提供了更便捷的教育投资渠道。为了抑制愈演愈烈的教育竞争,中国政府在2021年7月出台了禁止义务教育阶段课外补习的“双减”政策。但只要家长和学生追求名校的动力仍在,家庭教育竞争便很难按下暂停键。

 

03 

概念框架

 

作者构建了一个理论框架,以说明完全信息下人力资本投资的竞争机制。假设有两个家庭i和j,每个家庭各有一个孩子参加人力资本竞争。Ui,hi,yi和Xi分别是家庭i的总效用,孩子的人力资本,儿童人力资本投资金额和家庭基本特征。λ是父母对其他孩子人力资本的反应,C是一个保证ln()是正值的常数。

由此,家庭效用函数定义如下:

儿童人力资本生产函数如下:

根据库恩-塔克条件进行求解,家庭最优人力资本投资额y*可能为0值或者正值,因此后续回归适用Tobit模型:

作者进一步在模型中引入了同伴效应的可观测性(observability)问题。简言之,“别人家孩子”的人力资本hj不一定都能被观察到,家庭i只能观察到a·hj而非hj,a表示可被观察到的比例。此时λ也受可观测性(a)的影响,如家长更有可能了解孩子本班同学上辅导班的情况,进而跟风“鸡娃”;但家长未必了解隔壁班/隔壁校学生上辅导班的情况。

 

数据及实证策略

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4.1 数据和变量

文章使用的数据集来自2013-2014年CEPS基线调查。CEPS是一项有全国代表性的中学调查数据,在2013年秋季或2014年春季访问了全国28个县(区)、112所学校、438个班的近2万名7年级或9年级学生。文章限定样本为随机分班班级中的学生(随机分班的依据来自校长和班主任对分班情况的汇报),这些学生来自74所学校的238个班级。

 

本文使用的结果变量包括:1)调查学期的影子教育支出;2)课外补习时间/周;3)父母照料时间/天;4)严格要求指数,问卷在8个方面询问父母对孩子是否要求严格(1-3,分数越高表明要求越严格),对8道问题进行加总并标准化;5)关心沟通指数,问卷在5个方面询问父母与孩子沟通的频率,对5道问题进行加总并标准化。

 

文章的核心解释变量是同伴的家庭教育投资(5个指标,和上述变量一一对应),作者通过以下3个步骤构建同伴网络。第一步,同校学生才会存在升学名额竞争,因此同伴必须是同校学生;第二步,父母更容易通过家长群、家长会等形式了解孩子本班同学的情况,外班同学教育投资情况难以观察,因此同伴应为本班学生;第三步,学习成绩相近的学生更容易竞争同一高中的录取名额,因此同伴应为班级内部成绩相近学生。基于此,作者将学生的同伴确定为10个与其成绩排名最相近的同班同学(成绩排名选用小升初成绩以避免潜在内生性问题),运用空间计量方法构建同伴网络矩阵

4.2 随机分班检验

作者通过配对检验验证了随机分班的有效性。CEPS在同一学校调查同一年级的两个班级,在剔除了随机分班样本后,共有102组班级可以进行配对。作者通过Kolmogorov–Smirnov检验验证了来自成对班级的两组学生数据是否有相同的经验分布。结果显示,几乎所有配对都无法在5%显著性水平上拒绝零假设,表明样本中同校、同年级两个教室之间没有显著差异。由此,通过使用随机分班样本,可以缓解同伴群体形成的内生性问题。

 

4.3 实证策略

作者采用空间计量模型估计家庭人力资本投资的竞争效应。对于连续型结果变量,采用空间杜宾模型(SDM,式9);对于离散型结果变量,采用空间Tobit模型(SDT,式10)。

其中,si代表学校s中的个体i,Xsi包含学生、父母及其家庭特征,Zsi控制了同伴背景特征,us是学校固定效应,vsi是残差项。,表示对学生i而言同伴j的权重。

 

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实证结果

 

5.1 基准结果

基准回归结果显示,班级内成绩相近同学在课外补习时间和父母照料时间上存在家庭教育投资竞争(表3)。在列(1)中,影子教育支出的竞争并不显著;而在列(2)和(3)中,同伴存在显著的时间竞争,包括竞相去课外补习班(家庭外时间投资)、父母讲解习题(家庭内时间投资)等。作者认为这一结果可能受到家庭预算约束的影响,比如低收入家庭无力像高收入家庭一样“烧钱”上昂贵的辅导班,但他们可以选择便宜的补习课程,以保证孩子的补习时间。

 

5.2 家庭教育投资的竞争动机

作者进一步通过异质性分析检验家庭教育投资的竞争动机。作者根据学生年级或父母教育水平(至少有一方上过大学=高学历组;否=低学历组)将样本学生分为两个群组,通过二阶空间模型考察两类学生是否对同龄人的教育投资有不同的竞争反应。其中Di=1表示学生来自7年级组(高学历组),=0表示学生来自9年级组(低学历组)。

结果表明,父母教育水平更低、来自毕业年级的学生更容易参与家庭教育投资竞争(表4)。作者对此的阐释是,9年级的学生即将参加中考,因此家庭迫于升学压力更容易参与教育投资竞争;此外,受教育程度低的父母可能更期待他们的孩子通过教育实现向上流动进而参与教育竞争,因为家庭缺乏其他资源使孩子获得职业上的成功。

5.3 检验可观测性问题

同伴行为的可观测性直接决定了同伴效应是否成立。作者给出的一个推论是,父母更容易观察到和孩子相似、相近同伴的行为,如果父母对相近同伴的教育投资反应更强烈,则说明同伴家庭教育投资是可被观测的。文章引入两个指标衡量同质化个体:父母教育程度相近(父母都上过大学=1,否=0),班级相同(同班同学=1,隔壁班同学=0)。根据同质/异质同伴的划分,作者将原有的同伴网络拆分为两类:,其中:

此时,家庭教育投资将受到两类同伴群体的影响。λ1表示学生家庭对同质性同伴群体的教育竞争做出的反应,λ2表示对异质性同伴群体做出的反应。

将同伴分组的回归结果表明,教育投资竞争主要体现在同质化个体间,在异质化个体间竞争并不显著(表5)。这表明家庭不仅更容易观察到和孩子相近同伴的人力资本,而且更容易观察到这些同伴的家庭人力资本投资。

 

5.4 稳健性检验

为了验证基准结果的有效性,文章进行了如下稳健性检验:

(1)删除未能进行1:1配对的教室中的学生样本。

(2)替换同伴网络构建方式。具体包括:对于班级内最好和最差学生,删除和他们排名相差超过5的同伴;根据同伴排名相近程度赋以不同权重;将同伴网络扩展到20个排名相近的同伴;将同伴网络扩展到排名相差不超过10且家庭经济条件相同的同伴。

表6和表7结果整体上验证了本文基准回归结果的稳健性。

 5.5 反事实分析

通过反事实检验,本文验证了更激烈的教育投资竞争将在何种程度上增加家庭教育投资负担(表9)。根据式16)得到的计算结果显示,在没有竞争的情况下(λ=0),影子教育支出将减少71元/学期,相对于原有水平减少了9.4%;课外补习时间将减少0.3小时/周,相对于原有水平减少了18.4%。反之,如果竞争激烈程度持续增加,如λ增至0.5,此时影子教育支出每学期将增加556元,课外补习时间每周将增加近1个小时,意味着家庭教育负担的大幅度增加。

5.6 家庭教育投资竞争对学生发展的影响

给定中国家庭之间存在教育投资竞争,一个随之而来的问题是,这种竞争将在何种程度上影响学生表现?如果竞争并不能促进学生发展,则说明这种竞争造成了教育投资的浪费。作者利用CEPS对7年级学生的追踪调查数据,考察了7年级时同伴家庭教育投资对学生9年级时学业表现和非认知技能(心理健康指数和坚韧指数)的影响。

 

表10回归结果显示,教育投资竞争并不能带来学生认知和非认知技能的提升,反而部分竞争可能对学生学业表现等有负面影响。在添加学生的基期表现构造交互项之后,表11结果进一步表明,教育投资竞争并不会加剧好学生和差学生的技能差异。由此,可以认为教育竞争很难促进学生技能提升,也不会扩大学生之间的技能差异,仅会带来时间和金钱上的浪费。

 

结论和政策启示

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本文首度从实证上探讨了中国家庭人力资本投资竞争的现状、动机及其影响,对当下我国“双减”政策的实施有一定启示。在我国升学政策背景下,同校、同班且成绩相近的同学更容易展开家庭教育投资竞争,作者据此通过空间计量模型构建同伴网络,并通过使用随机分班样本缓解同伴构成的潜在内生性问题。实证研究发现,中国家庭在教育投资上存在竞争,竞争的动机可能来自低学历父母更高的“望子成龙”期望和毕业班学生更高的升学压力。然而,这种竞争无助于学生发展并造成了投资浪费。针对本文研究结果,作者认为政府应进一步增加公共教育支出并实施促进社会平等的政策,以削弱家庭的教育竞争动机。

 

Abstract 

In Asian countries, especially China, household investments in children’s human capital have drawn considerable attention. In this paper, we examine the existence and strength of competition in these investments. We use data from a representative survey of middle-school students in China, focus on students with random assignments to classrooms, and construct peer-effect models. We introduce five investments, namely, two out-of-household and three intra-household investments, including money, time, and parenting styles, to check the potential mechanisms behind these peer effects. Our findings are consistent with the framework of competition among households, which comes from parents’ high educational expectations and larger education returns under social inequality. Based on counterfactual analyses and the limited impact of competition on children’s skills, policymakers should boost public expenditures to replace private education investments and improve social equality to reduce competition.

 

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