[中图分类号]F12[文献标识码]A[文章编号]1002-0209(2013)02-0116-10 一、研究背景 公平问题，特别是教育公平问题一直以来是世界各国各个社会阶层所关心的重要问题之一。对于我国农村居民而言，上大学几乎是走出农村、改变社会身份和地位的唯一出路①。然而，近些年来这条被视为唯一的出路变得越来越狭窄，越来越少的农村学生能够进入我国的顶尖高校，农村孩子的教育问题引起了社会的广泛关注(杨东平，2006)。近些年来，大部分学者的研究主要集中在对高等教育扩张的教育不公平上，并将高中阶段看作是初中教育的延伸，很少有学者对高中阶段的教育不公平问题进行研究。在我国，高中教育是非义务教育的开端同时也是进入大学的必经之路，但是随着近些年来基础教育改革的推进，各地大力培养重点高中，不断加大城市高中的优势，高中教育已成为影响获得高等教育机会的最大瓶颈，这些都潜在影响了农村学生接受高等教育的公平程度。按照教育部《2010年全国教育事业发展统计公报》的数据，2010年全国高中阶段教育在校学生4677.34万人，按毛入学率82.5%计算，将有800多万初中生流入社会。其中，这些流失的，大部分都是农村初中生。因此研究农村学生高中教育获得的决定因素能够预测未来其接受高等教育的可能性并且对城乡收入差距、农村贫困问题提供参考。一直以来，农村学生普遍偏低的教育程度被解释为信贷约束，即由教育经费的投入不足所造成。从21世纪初开始，我国政府逐步加大对农村学生和贫困学生的教育投入。例如在2005年，农村贫困学生可以向地方政府申请学费和书本费的减免和住宿补偿；2007年国家开始实行农村学生义务教育阶段学费和书本费全部免除并且国家投入20亿元致力于发展高职教育，职业高中和技工学校的农村学生可在前两年获得政府补贴。本文希望通过经验数据检验这些政策是否有助于鼓励更多的农村学生接受高中教育。 家庭背景长期以来被认为对孩子教育程度有着极其重要的影响(Couch and Dunn，1997)。但最近大部分国家的实证结果表明家庭背景对子女受教育程度的影响在减弱。例如，Hertz et al.(2007)年指出，通过对年长群体和年轻群体进行的分析表明，父母受教育年限对子女受教育的影响程度在年长群体中更为显著。然而随着经济发展和教育扩张，这种减弱趋势在中国是否存在，需要通过经验数据来验证。 近年来有一些国内外学者对中国孩子上学和家庭背景的关系进行了研究分析，大部分的研究利用2005年以前的数据发现家庭背景对孩子受教育程度的影响呈上升趋势。如Knight et.a1(2009)运用CHIP-2002农村数据发现父母受教育程度和家庭收入均对孩子初中辍学率和升学率有显著影响。刘精明(2006)利用全国第三、四、五次人口普查数据分析了1980-2000年间家庭背景因素对小学和初中入学机会的影响及其变迁，结果发现父母教育程度的影响在不断上升，以父辈职业衡量的阶层地位的影响显著且维持不变。李春玲(2003，2010)的研究也得到了类似的结论。Knight et.al(2011)通过最新发布的CHIP-2007数据调查了不同群体的代际流动性和相应的各个阶段的教育政策，发现家庭背景对年青一代受教育程度的影响呈现上升趋势。但是，在本文中的年青一代指的是1985年以前出生的群体。此外，这些已有的研究都未能对其影响的趋势及其原因进行剖析。 本文根据中国住户收入调查数据库(CHIP)1988、1995、2002和2007中的农村样本进行分析，研究家庭背景对中国农村孩子上高中的影响是否也同样存在一种下降趋势，并从公共教育经费的角度对其进行解释。本文的内容框架如下：第二部分介绍了估计方法，然后对CHIP四年数据进行了统计描述，接着描述了估计结果，最后对估计结果进行理论分析并给出了结论。 二、估计方法 孩子的受教育程度与家庭背景具有较强的相关性，但无法确定是受教育程度较高的父母遗传了孩子较高的智商，还是受过良好教育的父母可以为孩子提供一个更为有利的学习和生活环境，使其子女也接受了较高的教育。这个普遍存在的问题被称为家庭背景影响的“先天”还是“后天”问题。运用OLS进行回归分析时会不可避免的产生内生性偏差。学者们对这个问题的解决办法主要通过固定效应模型、收养数据识别策略以及工具变量法来解决。固定效应模型主要是通过对双胞胎或者亲生兄弟姐妹的样本进行研究，由于他们的父母相同(即遗传基因相同)、生活环境相同，子女间教育水平的差异可以解释为孩子自身能力的差异。因此可以避免OLS回归的内生问题(例如Ashenfelter and Rouse，1998；Miller et al.，1995)。第二种方法是研究收养子女的受教育情况。众所周知，亲生父母会同时对子女产生先天和后天的影响，而收养父母仅对孩子产生后天影响。因此收养父母对子女受教育程度的影响可以被看作是后天影响(例如Plug，2004;Bjorklund et al.，2006)。运用工具变量进行的研究主要是通过一个与父母受教育程度相关但与孩子受教育程度不相关的外在变量工具(如，义务教育改革法)估计父母受教育年限对孩子教育程度的影响。这种方法通过独立变量的引入试图控制先天和后天的不能被观察的差别(Oreopoulos，2006)。然而受数据的限制，我们无法通过上述三种方法来克服能力偏差的内生性问题。 本文通过运用4个不同年份的横截面数据来估计家庭背景对孩子受教育程度的影响趋势，由于4年数据中均存在这种内生性偏误，因此并不会极大影响我们对家庭背景影响的趋势分析。
参数γ可以解释为家庭背景对子女受教育程度的影响，这里家庭背景包括父母的收入和父母的受教育程度。该等式可以通过经验数据予以检验。
