中国的大众教育：机会不平等与结果不平等.docx

中国的大众教育机会不平等与结果不平等引言在经历了1979～2010年年均10个百分点的增长奇迹之后，中国的经济增长率在过去五年中稳步下降，从2012年的7.9%直降到2016年的6.7%。当然，它依然是世界上增长最快的经济体。未来几十年，中国的目标就是保持这样的发展势头，到21世纪中叶从中等收入国家进入到高收入国家行列。在一项全面综合改革的计划中，将实现这一宏伟目标的道路勾画了出来，那就是适应从依靠富余廉价劳动力向依靠更具创新性熟练劳动力的转变。这种过渡的成功，需要各个方面齐心协力，而在这些因素中人力资本的显著改善将至关重要。与中国渴望加入的高收入国家组别相比，中国当前的劳动力受教育水平低得惊人。以2010年为例，中国劳动力的高中入学率（24%）还不及亚太经合组织（OECD）成员国平均高中达标率的三分之一（Khoretal.，2016）。不仅如此，正如本章将要解释的那样，在中国的城市和农村之间和其他众多维度中，有相当程度的教育机会不平等。尽管中国的孩子一代又一代地比他们的父辈接受了更好的教育，但这些教育机会的不平等将约束整个国家在未来几十年人力资本的潜能。教育（或以任何其他经济“优势”来度量）的机会不平等与受教育程度的不平等是截然不同的。特别地，尽管目前对什么是“最优”或“理想”水平的结果不平等还未有明确的共识，但广泛的共识就是由于不平等的“努力”所引起的结果不平等在道德上是可以被接受的，而由不平等的“环境”或机会（这些都超出了个人控制范围）引起的结果不平等则是道德上不可被接受的。当前快速发展的文献使用了这一观点衡量众多国家的一系列经济成果，包括人均收入、工资水平、财富、消费和健康等机会不平等程度的基础，从而确信机会平等的理想目前只是例外而非定律。例如，Ferreira和Gignoux（2011）在他们对六个拉丁美洲国家的分析中发现，对于家庭人均收入变量而言，在全部结果不平等中机会不平等所占的份额相当大，从哥伦比亚的23个百分点到危地马拉的34个百分点。类似地，Zhang和Eriksson（2010）就发现，在中国的个体收入不平等中机会不平等占据了非常高的比重——从1989年的46%稳步上升到2006年的63%。这些文章识别了导致机会不平等的一系列“环境因素”，其中个人的出生地、性别、父母受教育程度几乎总是起着最重要的作用。在这一章中，我们认为机会均等具有毫无争议的优点，并着手检验1940～1989年出生的中国公民，其受教育程度在多大程度上偏离了这一理想水平。对于一个意图通过提升人力资本水平来支撑未来生产率、经济增长和高附加值经济的国家来说，实现机会平等看起来似乎是一个很好的起点。下一章将引入计算机会不平等的方法论，并使用中国家庭跟踪调查（CFPS）2010～2012年的调查数据，识别出中国受教育程度（以受教育年限来度量）的案例中，度量机会不平等的“环境”变量的集合。下面的章节使用回归分析方法确认了这些变量在全国样本、单独的城市样本和单独的农村样本中的重要性，并作为一种方式考察了城市人口和农村人口之间的机会不平等，以及城市人口和农村人口各自内部的机会不平等。然后我们展示了关于中国教育机会不平等的关键经验分析结果，最后总结了一些政策含义。度量机会不平等方法如果要试图度量“机会不平等”，就应该从这样的前提开始，即任何特定经济结果所观察到的不平等可以归为两个成分。第一个成分来源于个体在其中发现自身和他们无法控制的不同环境因素——例如他们的性别、出生地或他们父母的社会经济地位。第二个成分来源于个人为了影响既定结果所付出的不同层次的努力水平——例如他们学习有多刻苦。一直以来这种差别就被认为是评估机会均等或者机会不平等的关键。在Roemer（1998）的开创性论文中，他将机会平等定义为这样一种情景，即一个给定结果的分布独立于环境因素，或者换句话说，所有付出相同努力的个体应该获得相同的成绩，而无论他们所处的环境因素如何。按照相同的环境因素将总体分成不同组别或“类型”的人群，并度量这种（假设）条件在多大程度上是不成立的，为我们提供了一种机会不平等的测算方法。另一种较弱的机会均等准则为VandeGaer（1993）所提出，它是指不同类型之间的平均结果水平（而非整个分布）是相等的。这一准则涉及抑制“类型内部”的不平等，并基于每种类型的平均水平来计算“类型之间”不平等的程度，从而作为机会不平等的一种度量。这些想法已被发展和应用到新兴的经验分析文献中，这些文献采用一系列方法度量了不同国家和不同结果变量的机会不平等程度。[1]在这里，我们使用了Ferreira和Gignoux（2011）的方法论，后来成为最常用的方法[2]，将其应用到我们感兴趣的经济优势变量：受教育年限。特别地，我们从一个经济优势变量（这里是受教育年限）的一个程式化模型开始，其模型形式