(北京师范大学，北京 100875)

　　[摘 要]教育促进了人力资本积累和收入水平提升，对个体陷入贫困概率和贫困改善具有重要且复杂的影响。本文从教育结构视角出发，基于中国社会综合调查(CGSS)数据库2006、2008、2011和2013年农村子样本，使用分解分析和回归分析探究了我国近年来农村教育结构变迁对收入贫困改善的影响。研究发现：第一，我国农村地区贫困发生率在不同受教育程度群体间存在显著不同，随着教育程度的提高贫困发生率出现明显降低;第二，教育发展与结构变迁对降低农村贫困发生率具有积极影响，但长期来看这种影响呈边际递减趋势;第三，从教育对收入的影响机制来看，工作类型、自学能力和对互联网的使用频率会影响教育对提高个体收入的作用。

　　[关键词]农村教育结构;贫困发生率;动态研究;影响机制

　　[中图分类号]G527 [文献标识码]A [文章编号]1008-9314(2018)02-0098-06

　　[收稿日期]2018-02-06

　　[基金项目]教育部中央高校基本科研业务费专项资金资助;国家自然科学基金面上项目“教育研究、教育决策、教育实践的界面管理与协同效应”(71473140)

　　[作者简介]李振宇，北京师范大学经济与工商管理学院博士研究生;张昭，北京师范大学经济与工商管理学院博士研究生;通讯作者：刘浩，北京师范大学中国基础教育质量监测协同创新中心讲师。

　　一、引 言

　　减少并消除贫困一直是世界各国努力的方向。2016年11月国务院印发的《“十三五”脱贫攻坚规划的通知》明确2020年我国实现全面脱贫的底线目标。在脱贫攻坚过程中，不仅要注重提升贫困人口收入水平，还应当着力于提升其脱贫致富能力。

　　教育在提升贫困人口人力资本和脱贫能力方面发挥着重要作用。Schultz(1960)认为贫穷国家落后的根本原因不在于物质资本短缺，而在于人力资本匮乏和对人力资本投资不足，提高人力资本在反贫困中的作用既要加大人力资本投资力度更要注重人力资本投资结构。[1]Becker(1975)认为受教育者接受教育所产生的效果具有很强的外溢性，不仅会提高受教育者本身的劳动生产率，而且有助于促进其他人生产效率的改善。[2]教育作为人力资本提升的最主要方式，除通过直接赋予受教育者更高的生产能力和资源配置能力进而增加其知识和技能外，[3]还具有提升受教育个体健康水平、认知方式、社会参与等间接影响，[4]最终通过提升劳动者的综合素质促进贫困人口掌握脱贫致富本领，阻断贫困代际传递。[5]

　　国内外关于教育扶贫的实证研究大都支持教育发展有利于收入贫困改善的结论，在几个较具代表性的研究中：Janjua和Kamal(2011)利用40个发展中国家1999—2007年数据，采用广义最小二乘法(GLS)发现，相比人均收入和收入不平等，教育对消除贫困的作用更加显著[6]。杨慧敏等(2016)使用CHNS数据库2000、2006和2011年家户微观数据借助双变量Probit模型发现，户主受教育程度对家户当期和未来贫困发生率都具有显著影响[7]。林迪珊等(2016)利用世界银行61个发展中国家1988-2012年数据，采用工具变量二阶段最小二乘法(IV-2SLS)等方法发现，公共教育投资对消除贫困有显著作用，随着一国经济发展水平提高，这种作用呈边际递减特征。[8]刘修岩等(2007)使用上海市农户调查数据，将受访农户所在村中其他户家庭劳动力平均受教育年限和村人均耕地面积作为受教育年限的工具变量，发现提高农户受教育水平能在很大程度上降低其陷入贫困的概率。[9]综合已有研究来看，关于教育与贫困问题的研究角度众多，涵盖了公共教育支出水平、受教育年限、地区间教育差异等多方面，但鲜有研究从教育结构角度分析该问题。

　　本文基于中国社会综合调查(CGSS)数据库2006、2008、2011和2013年微观数据农村子样本，从教育结构视角探究不同受教育年限群体贫困发生率的静态差异，教育结构变迁和收入贫困改善的长期动态关系以及教育对收入贫困改善的主要机制。与已有研究相比，本文贡献体现在：第一，研究不同受教育层次人群陷入贫困的概率，并着重分析教育层次结构变化对收入贫困改善的影响和贡献，旨在为教育扶贫的群体精准识别提供思路;第二，进一步探讨了教育改善收入贫困的主要机制，旨在为强化教育扶贫的政策实施路径提供参考。

　　二、研究假设的提出

　　一般来讲，教育结构包括初等教育、中等教育、高等教育的层次结构，职业教育和非职业教育的类别结构，高等教育的专业结构等多个维度，[10]本文使用的教育结构指教育的层次结构，即不同受教育程度群体在总体中所占的比重。

　　教育结构分布可以反映教育不平等程度，教育不平等程度将可能影响收入差距，[11]进而影响绝对贫困和相对贫困。受教育程度较低的群体会在劳动力市场面临两种歧视：一是客观歧视，受教育程度较低的人群大多难以从事某些劳动技能要求较高(如技术密集型)的工作;二是人为歧视，例如很多招聘部门往往设置一些学历要求限制(尽管很多可能是合理并且必要的)。这些歧视将使受教育程度不高的人群丧失很多工作机会，或者只能从事一些低收入工作，因而更可能处于贫困状态或低收入“陷阱”。因此，提出以下待检验的研究假设：

　　H1：不同教育层次群体陷入贫困的概率不同，并且教育结构层次的变化可能使各类群体及总体贫困发生率发生变化。对教育与收入贫困关系的研究某种程度上也可以看作是教育与收入关系的研究。理论研究比较一致的观点是，教育属于人力资本投资的范畴，通过影响受教育者劳动生产率作用于收入和贫困，从而起到提高受教育者收入水平和消除贫困的作用。[12]在特定的外部环境下，如我国农村地区，通过发展教育提升农村人口收入水平还应考虑其他因素的辅助作用，这既有利于探索特定环境下教育扶贫的内在机制，更有利于为强化相应的教育扶贫政策渠道提供政策参考。因此，提出以下待检验的研究假设：

　　H2：教育对收入贫困改善可能受到某些外部因素的影响，可以通过强化这些外部因素提升教育扶贫的政策效果。

　　后续研究着重通过定量分析方法检验以上两个假设。

　　三、研究方法、模型与数据说明

　　(一)模型构建

　　1.收入贫困变化按教育结构分解。动态分解过程参考Yip等(2016)分析方法，[13]通过将相邻两个时期农村贫困发生率变化分解为由教育结构变迁引致的部分和由各组农村贫困发生率自身变化引致的部分，研究教育结构变迁对农村收入贫困的动态影响。具体分解过程为：首先，一个地区某时期的贫困发生率(设为Pt)可以表示为当期贫困人口(设为Xt)比当期农村总人口(设为Nt)。按照本文对样本教育结构的划分，将样本分为四组(j=1，2，3，4)，各组贫困发生率即为该组贫困人口数量(Xtj)比该组总人口数量(Ntj)。

　　令Ntj/Nt=φtj，φtj即衡量各教育结构占总体样本比重。可将总体农村贫困发生率表示为各组贫困发生率与该组人口所占比重的加权平均值，即：

　　公式(1)(略)

　　令Δp为第t年与t-1年的贫困发生率变化量，因此，Δp即为相邻两时期的收入贫困改善情况，可以表示为：

　　公式(2)(略)

　　最后，按照全微分公式对上式进行分解，将上式表示为两部分之和：

　　公式(3)(略)

　　其中，等式右边第一部分(设为a1)即为由教育结构变迁引致的农村贫困发生率变化，第二部分(设为a2)为由各组农村贫困发生率自身变化所引致的部分。由于不同组群贫困发生率可以看作该群体中个体陷入贫困的概率，若把教育看作扶贫的一种手段，则教育扶贫的作用在于将贫困发生概率较高的个体“转移”到贫困发生概率较低的组群。

　　综上，教育结构变迁对收入贫困改善的影响(设为η)可以表示为：

　　公式(4)(略)

　　η的变化过程即反映了农村教育结构变迁对收入贫困改善的动态影响。

　　2.教育对收入贫困的影响及作用机制检验。现实中由于收入贫困改善受到很多因素的影响，而教育因素只是其中之一，因此，有必要在控制一系列因素的基础上，通过回归分析研究教育对收入贫困的影响。将“个体是否处于贫困”转化为其陷入贫困的概率，构建如下二值logit回归模型：

　　公式(5)(略)

　　上式中，pi/(1-pi)为概率比，取值越大意味着陷入贫困的相对概率越大，edui表示个体i受教育年限，Xi为一系列控制变量。此外，在检验教育对贫困发生概率影响的机制时，以对数形式个体收入水平为被解释变量，具体形式如下：

　　公式(6)(略)

　　其中，Zi即为教育影响贫困发生概率的机制变量。实证分析中，可以通过估计(5)和(6)式探究教育对贫困发生概率的影响及可能的作用机制。

　　(二)数据说明

　　本文使用中国社会综合调查(CGSS)数据库2006、2008、2011和2013年农村子样本。样本处理方面，为研究教育结构对收入贫困的影响，按照被调查个体受教育程度将所有样本的受教育程度分为四组，分别为0~6年、6~9年、9~12年、12年及以上，以各组样本占当年总样本比例的变化衡量农村教育结构变化。目前，中国现行的贫困标准是按2010年不变价计算的农村人均年纯收入2300元，参考其他类似研究的做法，本文依据问卷中“您全家去年的家庭总收入”和“家庭规模”等相关问题确定家庭人均年收入，由于问卷中各年度“家庭总收入”指标均反映的是调查年度前一年的情况，因此本文使用的数据实际反映了2005、2007、2010和2012四年的情况。最后，按照各年度国家统计局颁布的“农村贫困标准”确定总体和各组样本的农村贫困发生率。处理后各年度样本量分别为4624、2452、2939、5830。

　　四、实证分析

　　(一)教育结构、贫困发生率的静态分析

　　从本文计算的农村贫困发生率来看，2005、2007、2010和2012年农村贫困发生率分别为29.35%、27.86%、16.13%、13.16%。这与国家公布的相应年度农村贫困发生率指标差距不大。因此本文选取的微观数据较具代表性，按教育结构分组的各教育结构占比及贫困发生率数据的描述性统计结果见表1。

　　表1 数据的描述性统计(略)

　　可以看出，样本年间我国整体教育发展程度有了显著提高，各受教育程度群体占比趋于均衡，0-6年个体占比从2005年的41.87%下降至2012年的29.62%，相反，12年及以上个体占比由2005年的6.55%上升至2012年的17.14%，这种变化在2007年后尤为明显。不同受教育程度群体贫困发生率方面，第一，受教育程度越低的群体贫困发生率越高，受教育程度为0~6年群体的贫困发生率始终约为12年及以上群体的四倍。第二，样本年间各群体贫困发生率均出现明显下降，绝对降幅最大的为受教育程度为0~6年群体，12年及以上群体绝对降幅最小;而从相对降幅来看，受教育程度为0~6年群体2012年相比2005年下降41.7%，为四个群体中最小，其他三个群体相对降幅分别为48.78%、56.74%和58.47%。第三，各年度不同受教育程度群体按人口比重加权的贫困发生率差异系数分别为0.38、0.41、0.63、0.64，这表明，各群体贫困发生率差异不断扩大，不同受教育程度群体的致贫原因可能也有所不同。因此，对不同群体的贫困改善也应区别对待，找准致贫原因，进行精准扶贫。从未来扶贫和缩小各群体贫困发生率的角度来讲，应进一步加大对低受教育群体的扶持力度，不能再采取以往“大水漫灌”模式。

　　(二)农村教育结构变迁与收入贫困改善的动态分解结果

　　表2反映了农村教育结构变迁对收入贫困改善影响的动态变化。可以看出，2005—2012年我国贫困发生率下降16.2个百分点，其中降幅最大的一段时期发生在2007—2010年，共下降11.74个百分点。教育结构变迁在各段时期内均表现出与贫困发生率相同方向变化，即教育结构变迁有利于收入贫困改善。从动态变化程度来看，教育结构变迁对农村贫困改善具有重要解释力，2005—2012年间由教育结构变迁引致的变化解释了农村贫困发生率总体变化的21.08%，因此，分析结果再次证明了先前研究关于教育对贫困改善具有重要作用的结论。

　　表2 农村教育结构变迁对收入贫困改善影响的动态变化(略)

　　从分阶段分解结果来看，教育结构引致的变化占比逐年下降，由2005—2007年34.34%下降至2010—2012年19.66%，这表明教育结构变迁对农村贫困发生率的影响呈边际递减趋势。由于教育结构变迁所引致的贫困发生率变化来自各受教育程度群体占比变化和两期贫困发生率均值的乘积，因此造成边际递减的原因从分解过程来看主要来自于两方面：一方面来自于教育层次结构，随着教育发展及人均受教育年限不断提高，样本年间教育层次结构(尤其是低受教育程度群体占比)的改善幅度在逐渐降低;另一方面来自于各受教育程度群体贫困发生率的变化，样本年间各受教育程度群体的收入贫困发生率均出现下降，因此，收入贫困消除步伐的加快也使教育结构变化在贫困改善中的积极作用降低。

　　综合上述分析结果可以看出，不同群体的贫困发生率存在显著差异，对总体贫困发生率的贡献也有所不同，教育层次结构的动态变化的确促进了总体收入贫困的改善，这表明假设H1得到验证，但长期来看，这种影响存在边际递减趋势。

　　(三)教育对收入贫困的影响及机制检验

　　在研究教育对收入贫困的影响及机制时，需要对被调查个体的一些特征进行控制。综合已有研究，本文对个体的三类特征变量进行控制：(1)个体自身基本特征，包括性别、民族、年龄、健康状况;(2)个体家庭特征，包括婚姻状况、家庭规模、拥有房产数量;(3)个体社会特征，包括农村合作医疗和养老保险的参与情况。

　　进一步地，在研究教育对收入贫困的影响机制时，结合前人的研究，本文认为教育对农民个体收入水平的促进作用可能会通过以下三个渠道发挥作用：

　　1.工作类型。受教育程度较高的农村个体知识水平较高，观念较为开放，不会仅限于务农，会寻求其他非农工作拓展收入来源，因此构建工作类型的虚拟变量，当个体拥有非农工作时其取值为1，否则为0。

　　2.对互联网的使用。当前，“互联网+”已渗透到各个领域，农村也不例外，互联网是农村居民(尤其是受教育程度较高的农村居民)接受新知识新信息的重要渠道，这有助于他们提升自身从事农业和非农业工作的技能，进而提高生产效率，拓展收入来源。因此，基于被调查个体使用互联网的频率(取值为1，2，…5的连续型变量)构建虚拟变量，当使用频率大于等于3时取值为1，否则为0。

　　3.自我学习。一般而言，受教育程度较高的个体，接受新知识技能的水平要高于受教育程度较低的个体，因而较为频繁的自我学习可能会在一定程度上提升其人力资本的潜在水平，这里以被调查个体的自我学习频率(取值为1，2，…5的连续型变量)作为自我学习的代理变量，构建自我学习的虚拟变量，当自我学习频率大于等于3时取值为1，否则为0。

　　这里以CGSS数据库2013年的调查数据进行分析，回归结果如表3所示。

　　表3中，估计方程(1)的结果表明，在控制被调查个体自身基本特征、家庭特征和社会特征变量后，受教育程度系数在1%显著性水平下显著为负，说明提升个体教育水平有助于降低农村居民陷入贫困的概率，这也与前文动态分解结果一致。从教育影响收入水平的机制来看：估计方程(3)、(4)交互项系数在1%显著性水平下显著为正，说明个体受教育程度对收入的影响受到个体职业类型以及互联网使用频率的显著影响，教育可以通过改变个体从事的工作类型和获取外界信息的方式提高收入水平，降低个体自身贫困发生的概率;另外，估计方程(5)的结果表明，教育也可能通过提高受教育者的自我学习频率来促进其人力资本潜在水平的提升，进而提升其收入水平(尽管不显著)。综上所述，尽管受教育程度会直接对个体收入水平有促进作用，但一些其他因素(如就业类型、互联网使用频率等)可能强化教育对收入提升的推动作用，假设H2得到验证。

　　表3 教育对收入贫困的影响及机制检验(略)

　　五、结论与建议

　　(一)主要结论

　　本文从我国2005—2012年教育结构变迁视角对农村贫困发生率的演变进行了动态分解，并通过建立计量回归模型进一步研究了教育对收入贫困的影响及作用机制。主要研究结论如下：

　　第一，静态来看，贫困发生率随着教育程度的提高出现明显降低。我国农村贫困发生率在不同受教育程度群体间存在显著不同。动态来看，样本年间教育结构变迁对收入贫困改善的平均贡献率接近五分之一，教育结构变迁对收入贫困改善的影响呈边际递减趋势。这表明，我国近年来教育发展和教育层次结构变化虽然在客观上促进了收入贫困改善，但随着脱贫工作进入攻坚阶段，影响贫困的因素呈现多元化趋势，源自教育的影响整体上有减弱倾向。

　　第二，教育对收入贫困改善的作用受到其他因素影响。在考虑众多因素后，教育对贫困改善的作用既与农户工作类型和接受外部信息的方式频率有关，也可能与农户自学能力有关。这表明，政策上可以通过对这些因素施加影响，更好发挥教育对收入贫困改善的作用。

　　(二)政策性建议

　　结合上述研究结论，从教育结构角度改善收入贫困应当考虑以下两方面内容：

　　一方面，改善收入贫困应当进行群体瞄准，注重提升低受教育程度群体的收入水平。从精准扶贫的角度来讲，低受教育程度农户因为知识和观念的缺乏，应当是未来一个时期教育扶贫工作的重点人群。因此，政府部门的减贫政策应当着力于提升低受教育程度群体的劳动生产率，加大对该群体的扶贫力度。

　　另一方面，教育结构变迁对收入贫困改善的积极作用在降低，而从教育对贫困的作用机制来讲，增加农村非农工作岗位及提高互联网的使用效率等外部措施可以更好地发挥教育在收入贫困改善中的作用。这就提醒我们在重视教育层次结构改善对农村教育扶贫重要作用的同时，当教育发展达到一定阶段后，就需要我们拓宽视野，深化教育全面改革，特别是要优化农村教育类别结构，重视农村职业教育、农业技能培训以及非农就业培训，丰富农村居民获取知识的手段，切实提高农民的劳动生产率和增收能力，进而实现教育扶贫、教育脱贫。

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