【摘要】教育促進了人力資本積累和收入水平提升，對個體陷入貧困概率和貧困改善具有重要且復雜的影響。本文從教育結構視角出發，基于中國社會綜合調查（CGSS）數據庫2006、2008、2011和2013年農村子樣本，使用分解分析和回歸分析探究了我國近年來農村教育結構變遷對收入貧困改善的影響。研究發現：第一，我國農村地區貧困發生率在不同受教育程度群體間存在顯著不同，隨著教育程度的提高貧困發生率出現明顯降低；第二，教育發展與結構變遷對降低農村貧困發生率具有積極影響，但長期來看這種影響呈邊際遞減趨勢；第三，從教育對收入的影響機制來看，工作類型、自學能力和對互聯網的使用頻率會影響教育對提高個體收入的作用。
【關鍵詞】農村教育結構；貧困發生率；動態研究；影響機制
一、引言
減少并消除貧困一直是世界各國努力的方向。2016年11月國務院印發的《“十三五”脫貧攻堅規劃的通知》明確2020年我國實現全面脫貧的底線目標。在脫貧攻堅過程中，不僅要注重提升貧困人口收入水平，還應當著力于提升其脫貧致富能力。
教育在提升貧困人口人力資本和脫貧能力方面發揮著重要作用。Schultz（1960）認為貧窮國家落后的根本原因不在于物質資本短缺，而在于人力資本匱乏和對人力資本投資不足，提高人力資本在反貧困中的作用既要加大人力資本投資力度更要注重人力資本投資結構。Becker（1975）認為受教育者接受教育所產生的效果具有很強的外溢性，不僅會提高受教育者本身的勞動生產率，而且有助于促進其他人生產效率的改善。教育作為人力資本提升的最主要方式，除通過直接賦予受教育者更高的生產能力和資源配置能力進而增加其知識和技能外，還具有提升受教育個體健康水平、認知方式、社會參與等間接影響，最終通過提升勞動者的綜合素質促進貧困人口掌握脫貧致富本領，阻斷貧困代際傳遞。
國內外關于教育扶貧的實證研究大都支持教育發展有利于收入貧困改善的結論，在幾個較具代表性的研究中：Janjua和Kamal（2011）利用40個發展中國家1999—2007年數據，采用廣義最小二乘法（GLS）發現，相比人均收入和收入不平等，教育對消除貧困的作用更加顯著。楊慧敏等（2016）使用CHNS數據庫2000、2006和2011年家戶微觀數據借助雙變量Probit模型發現，戶主受教育程度對家戶當期和未來貧困發生率都具有顯著影響。林迪珊等（2016）利用世界銀行61個發展中國家1988-2012年數據，采用工具變量二階段最小二乘法（IV-2SLS）等方法發現，公共教育投資對消除貧困有顯著作用，隨著一國經濟發展水平提高，這種作用呈邊際遞減特征。劉修巖等（2007）使用上海市農戶調查數據，將受訪農戶所在村中其他戶家庭勞動力平均受教育年限和村人均耕地面積作為受教育年限的工具變量，發現提高農戶受教育水平能在很大程度上降低其陷入貧困的概率。綜合已有研究來看，關于教育與貧困問題的研究角度眾多，涵蓋了公共教育支出水平、受教育年限、地區間教育差異等多方面，但鮮有研究從教育結構角度分析該問題。
本文基于中國社會綜合調查（CGSS）數據庫2006、2008、2011和2013年微觀數據農村子樣本，從教育結構視角探究不同受教育年限群體貧困發生率的靜態差異，教育結構變遷和收入貧困改善的長期動態關系以及教育對收入貧困改善的主要機制。與已有研究相比，本文貢獻體現在：第一，研究不同受教育層次人群陷入貧困的概率，并著重分析教育層次結構變化對收入貧困改善的影響和貢獻，旨在為教育扶貧的群體精準識別提供思路；第二，進一步探討了教育改善收入貧困的主要機制，旨在為強化教育扶貧的政策實施路徑提供參考。
二、研究假設的提出
一般來講，教育結構包括初等教育、中等教育、高等教育的層次結構，職業教育和非職業教育的類別結構，高等教育的專業結構等多個維度，本文使用的教育結構指教育的層次結構，即不同受教育程度群體在總體中所占的比重。
教育結構分布可以反映教育不平等程度，教育不平等程度將可能影響收入差距，進而影響絕對貧困和相對貧困。受教育程度較低的群體會在勞動力市場面臨兩種歧視：一是客觀歧視，受教育程度較低的人群大多難以從事某些勞動技能要求較高（如技術密集型）的工作；二是人為歧視，例如很多招聘部門往往設置一些學歷要求限制（盡管很多可能是合理并且必要的）。這些歧視將使受教育程度不高的人群喪失很多工作機會，或者只能從事一些低收入工作，因而更可能處于貧困狀態或低收入“陷阱”。因此，提出以下待檢驗的研究假設：
H1：不同教育層次群體陷入貧困的概率不同，并且教育結構層次的變化可能使各類群體及總體貧困發生率發生變化。對教育與收入貧困關系的研究某種程度上也可以看作是教育與收入關系的研究。理論研究比較一致的觀點是，教育屬于人力資本投資的范疇，通過影響受教育者勞動生產率作用于收入和貧困，從而起到提高受教育者收入水平和消除貧困的作用。在特定的外部環境下，如我國農村地區，通過發展教育提升農村人口收入水平還應考慮其他因素的輔助作用，這既有利于探索特定環境下教育扶貧的內在機制，更有利于為強化相應的教育扶貧政策渠道提供政策參考。因此，提出以下待檢驗的研究假設：
H2：教育對收入貧困改善可能受到某些外部因素的影響，可以通過強化這些外部因素提升教育扶貧的政策效果。
后續研究著重通過定量分析方法檢驗以上兩個假設。
三、研究方法、模型與數據說明
（一）模型構建
1.收入貧困變化按教育結構分解。
動態分解過程參考Yip等（2016）分析方法，通過將相鄰兩個時期農村貧困發生率變化分解為由教育結構變遷引致的部分和由各組農村貧困發生率自身變化引致的部分，研究教育結構變遷對農村收入貧困的動態影響。具體分解過程為：首先，一個地區某時期的貧困發生率（設為Pt）可以表示為當期貧困人口（設為Xt）比當期農村總人口（設為Nt）。按照本文對樣本教育結構的劃分，將樣本分為四組（j=1，2，3，4），各組貧困發生率即為該組貧困人口數量（Xjt）比該組總人口數量（Njt）。
令即衡量各教育結構占總體樣本比重。可將總體農村貧困發生率表示為各組貧困發生率與該組人口所占比重的加權平均值，即：
令Δp為第t年與t-1年的貧困發生率變化量，因此，Δp即為相鄰兩時期的收入貧困改善情況，可以表示為：
最后，按照全微分公式對上式進行分解，將上式表示為兩部分之和：
其中，等式右邊第一部分（設為a1）即為由教育結構變遷引致的農村貧困發生率變化，第二部分（設為a2）為由各組農村貧困發生率自身變化所引致的部分。由于不同組群貧困發生率可以看作該群體中個體陷入貧困的概率，若把教育看作扶貧的一種手段，則教育扶貧的作用在于將貧困發生概率較高的個體“轉移”到貧困發生概率較低的組群。
綜上，教育結構變遷對收入貧困改善的影響（設為η）可以表示為：
η的變化過程即反映了農村教育結構變遷對收入貧困改善的動態影響。
2.教育對收入貧困的影響及作用機制檢驗。
現實中由于收入貧困改善受到很多因素的影響，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礎上，通過回歸分析研究教育對收入貧困的影響。將“個體是否處于貧困”轉化為其陷入貧困的概率，構建如下二值logit回歸模型：
上式中，pi/（1-pi）為概率比，取值越大意味著陷入貧困的相對概率越大，edui表示個體i受教育年限，Xi為一系列控制變量。此外，在檢驗教育對貧困發生概率影響的機制時，以對數形式個體收入水平為被解釋變量，具體形式如下：
其中，Zi即為教育影響貧困發生概率的機制變量。實證分析中，可以通過估計（5）和（6）式探究教育對貧困發生概率的影響及可能的作用機制。
（二）數據說明
本文使用中國社會綜合調查（CGSS）數據庫2006、2008、2011和2013年農村子樣本。樣本處理方面，為研究教育結構對收入貧困的影響，按照被調查個體受教育程度將所有樣本的受教育程度分為四組，分別為0-6年、6-9年、9-12年、12年及以上，以各組樣本占當年總樣本比例的變化衡量農村教育結構變化。目前，中國現行的貧困標準是按2010年不變價計算的農村人均年純收入2300元，參考其他類似研究的做法，本文依據問卷中“您全家去年的家庭總收入”和“家庭規模”等相關問題確定家庭人均年收入，由于問卷中各年度“家庭總收入”指標均反映的是調查年度前一年的情況，因此本文使用的數據實際反映了2005、2007、2010和2012四年的情況。最后，按照各年度國家統計局頒布的“農村貧困標準”確定總體和各組樣本的農村貧困發生率。處理后各年度樣本量分別為4624、2452、2939、5830。
四、實證分析
（一）教育結構、貧困發生率的靜態分析
從本文計算的農村貧困發生率來看，2005、2007、2010和2012年農村貧困發生率分別為29.35%、27.86%、16.13%、13.16%。這與國家公布的相應年度農村貧困發生率指標差距不大。因此本文選取的微觀數據較具代表性，按教育結構分組的各教育結構占比及貧困發生率數據的描述性統計結果見表1。
可以看出，樣本年間我國整體教育發展程度有了顯著提高，各受教育程度群體占比趨于均衡，0-6年個體占比從2005年的41.87%下降至2012年的29.62%，相反，12年及以上個體占比由2005年的6.55%上升至2012年的17.14%，這種變化在2007年后尤為明顯。不同受教育程度群體貧困發生率方面，第一，受教育程度越低的群體貧困發生率越高，受教育程度為0-6年群體的貧困發生率始終約為12年及以上群體的四倍。第二，樣本年間各群體貧困發生率均出現明顯下降，絕對降幅最大的為受教育程度為0-6年群體，12年及以上群體絕對降幅最小；而從相對降幅來看，受教育程度為0-6年群體2012年相比2005年下降41.7%，為四個群體中最小，其他三個群體相對降幅分別為48.78%、56.74%和58.47%。第三，各年度不同受教育程度群體按人口比重加權的貧困發生率差異系數分別為0.38、0.41、0.63、0.64，這表明，各群體貧困發生率差異不斷擴大，不同受教育程度群體的致貧原因可能也有所不同。因此，對不同群體的貧困改善也應區別對待，找準致貧原因，進行精準扶貧。從未來扶貧和縮小各群體貧困發生率的角度來講，應進一步加大對低受教育群體的扶持力度，不能再采取以往“大水漫灌”模式。
（二）農村教育結構變遷與收入貧困改善的動態分解結果
表2反映了農村教育結構變遷對收入貧困改善影響的動態變化。可以看出，2005—2012年我國貧困發生率下降16.2個百分點，其中降幅最大的一段時期發生在2007—2010年，共下降11.74個百分點。教育結構變遷在各段時期內均表現出與貧困發生率相同方向變化，即教育結構變遷有利于收入貧困改善。從動態變化程度來看，教育結構變遷對農村貧困改善具有重要解釋力，2005—2012年間由教育結構變遷引致的變化解釋了農村貧困發生率總體變化的21.08%，因此，分析結果再次證明了先前研究關于教育對貧困改善具有重要作用的結論。
從分階段分解結果來看，教育結構引致的變化占比逐年下降，由2005—2007年34.34%下降至2010—2012年19.66%，這表明教育結構變遷對農村貧困發生率的影響呈邊際遞減趨勢。由于教育結構變遷所引致的貧困發生率變化來自各受教育程度群體占比變化和兩期貧困發生率均值的乘積，因此造成邊際遞減的原因從分解過程來看主要來自于兩方面：一方面來自于教育層次結構，隨著教育發展及人均受教育年限不斷提高，樣本年間教育層次結構（尤其是低受教育程度群體占比）的改善幅度在逐漸降低；另一方面來自于各受教育程度群體貧困發生率的變化，樣本年間各受教育程度群體的收入貧困發生率均出現下降，因此，收入貧困消除步伐的加快也使教育結構變化在貧困改善中的積極作用降低。
綜合上述分析結果可以看出，不同群體的貧困發生率存在顯著差異，對總體貧困發生率的貢獻也有所不同，教育層次結構的動態變化的確促進了總體收入貧困的改善，這表明假設H1得到驗證，但長期來看，這種影響存在邊際遞減趨勢。
（三）教育對收入貧困的影響及機制檢驗
在研究教育對收入貧困的影響及機制時，需要對被調查個體的一些特征進行控制。綜合已有研究，本文對個體的三類特征變量進行控制：（1）個體自身基本特征，包括性別、民族、年齡、健康狀況；（2）個體家庭特征，包括婚姻狀況、家庭規模、擁有房產數量；（3）個體社會特征，包括農村合作醫療和養老保險的參與情況。
進一步地，在研究教育對收入貧困的影響機制時，結合前人的研究，本文認為教育對農民個體收入水平的促進作用可能會通過以下三個渠道發揮作用：
1.工作類型。
受教育程度較高的農村個體知識水平較高，觀念較為開放，不會僅限于務農，會尋求其他非農工作拓展收入來源，因此構建工作類型的虛擬變量，當個體擁有非農工作時其取值為1，否則為0。
2.對互聯網的使用。
當前，“互聯網+”已滲透到各個領域，農村也不例外，互聯網是農村居民（尤其是受教育程度較高的農村居民）接受新知識新信息的重要渠道，這有助于他們提升自身從事農業和非農業工作的技能，進而提高生產效率，拓展收入來源。因此，基于被調查個體使用互聯網的頻率（取值為1，2，…5的連續型變量）構建虛擬變量，當使用頻率大于等于3時取值為1，否則為0。
3.自我學習。
一般而言，受教育程度較高的個體，接受新知識技能的水平要高于受教育程度較低的個體，因而較為頻繁的自我學習可能會在一定程度上提升其人力資本的潛在水平，這里以被調查個體的自我學習頻率（取值為1，2，…5的連續型變量）作為自我學習的代理變量，構建自我學習的虛擬變量，當自我學習頻率大于等于3時取值為1，否則為0。
這里以CGSS數據庫2013年的調查數據進行分析，回歸結果如表3所示。
表3中，估計方程（1）的結果表明，在控制被調查個體自身基本特征、家庭特征和社會特征變量后，受教育程度系數在1%顯著性水平下顯著為負，說明提升個體教育水平有助于降低農村居民陷入貧困的概率，這也與前文動態分解結果一致。從教育影響收入水平的機制來看：估計方程（3）、（4）交互項系數在1%顯著性水平下顯著為正，說明個體受教育程度對收入的影響受到個體職業類型以及互聯網使用頻率的顯著影響，教育可以通過改變個體從事的工作類型和獲取外界信息的方式提高收入水平，降低個體自身貧困發生的概率；另外，估計方程（5）的結果表明，教育也可能通過提高受教育者的自我學習頻率來促進其人力資本潛在水平的提升，進而提升其收入水平（盡管不顯著）。綜上所述，盡管受教育程度會直接對個體收入水平有促進作用，但一些其他因素（如就業類型、互聯網使用頻率等）可能強化教育對收入提升的推動作用，假設H2得到驗證。
五、結論與建議
（一）主要結論
本文從我國2005—2012年教育結構變遷視角對農村貧困發生率的演變進行了動態分解，并通過建立計量回歸模型進一步研究了教育對收入貧困的影響及作用機制。主要研究結論如下：
第一，靜態來看，貧困發生率隨著教育程度的提高出現明顯降低。我國農村貧困發生率在不同受教育程度群體間存在顯著不同。動態來看，樣本年間教育結構變遷對收入貧困改善的平均貢獻率接近五分之一，教育結構變遷對收入貧困改善的影響呈邊際遞減趨勢。這表明，我國近年來教育發展和教育層次結構變化雖然在客觀上促進了收入貧困改善，但隨著脫貧工作進入攻堅階段，影響貧困的因素呈現多元化趨勢，源自教育的影響整體上有減弱傾向。
第二，教育對收入貧困改善的作用受到其他因素影響。在考慮眾多因素后，教育對貧困改善的作用既與農戶工作類型和接受外部信息的方式頻率有關，也可能與農戶自學能力有關。這表明，政策上可以通過對這些因素施加影響，更好發揮教育對收入貧困改善的作用。
（二）政策性建議
結合上述研究結論，從教育結構角度改善收入貧困應當考慮以下兩方面內容：
一方面，改善收入貧困應當進行群體瞄準，注重提升低受教育程度群體的收入水平。從精準扶貧的角度來講，低受教育程度農戶因為知識和觀念的缺乏，應當是未來一個時期教育扶貧工作的重點人群。因此，政府部門的減貧政策應當著力于提升低受教育程度群體的勞動生產率，加大對該群體的扶貧力度。
另一方面，教育結構變遷對收入貧困改善的積極作用在降低，而從教育對貧困的作用機制來講，增加農村非農工作崗位及提高互聯網的使用效率等外部措施可以更好地發揮教育在收入貧困改善中的作用。這就提醒我們在重視教育層次結構改善對農村教育扶貧重要作用的同時，當教育發展達到一定階段后，就需要我們拓寬視野，深化教育全面改革，特別是要優化農村教育類別結構，重視農村職業教育、農業技能培訓以及非農就業培訓，豐富農村居民獲取知識的手段，切實提高農民的勞動生產率和增收能力，進而實現教育扶貧、教育脫貧。
【本文作者：李振宇，北京師范大學經濟與工商管理學院博士研究生；張昭，北京師范大學經濟與工商管理學院博士研究生；劉浩，北京師范大學中國基礎教育質量監測協同創新中心講師】
中國鄉村發現網轉自：中國農村學（微信公眾號原創）2018-06-08
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