本文關(guān)鍵詞：父母外出務(wù)工對子女高中教育的影響，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

2012 年 第 11 期（ 總第 503 期）

Nov． ， 2012 Vol． 34 No． 11

公共管理

父母外出務(wù)工對子女高中教育的影響
謝貝妮，李岳云 （ 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院， 江蘇 南京 210095 ） 內(nèi)容提要： 本文利用陜西、 江蘇、 四川、 河北、 吉林五省農(nóng)村的入戶調(diào)查所收

集的一手?jǐn)?shù)據(jù)， 采 用傾向得分匹配法， 考察了農(nóng)村父母外出務(wù)工對子女高中升學(xué)的影響 。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)， 相對于父母 沒有外出務(wù)工的農(nóng)村家庭， 沒有任何證據(jù)表明父母外出務(wù)工對子女的高中升學(xué)造成顯著的負(fù)面影 響。研究顯示， 父母外出務(wù)工對子女升學(xué)有一定的促進(jìn)作用 ， 但統(tǒng)計上這種作用并不顯著。 關(guān)鍵詞： 勞動力流動； 農(nóng)村教育； 高中教育 中圖分類號： F323. 6 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A 文章編號： 1002 —5766 （ 2012 ） 11 —0170 —07 大作用。當(dāng)前高中教育還不在國家義務(wù)教育范疇 內(nèi)， 高中教育主要靠家庭投資， 而高中階段相對昂 貴的教育費用對農(nóng)村家庭來說是一筆很大的開支。 很多家庭正是因為高中教育費用太重而選擇讓子 女輟學(xué)。農(nóng)村高中教育的發(fā)展前景堪憂。 隨著中國經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展， 提升產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是我 國經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展刻不容緩的任務(wù)。 隨著近年來 、 “技 國內(nèi)勞動力工資水平的上漲， 出現(xiàn)了“用工荒” 工荒” 和就業(yè)難等勞動力供求的結(jié)構(gòu)性矛盾， 產(chǎn)業(yè) 結(jié)構(gòu)調(diào)整的壓力逐漸增大。 但提高產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)需要 高素質(zhì)的人才基礎(chǔ)， 尤其需要至少受過高中階段教 育的勞動力。 雖然九年義務(wù)教育的普及為我國的 勞動力和人才儲備打下基礎(chǔ)， 但我國的高中階段教 育相對 薄 弱。 2009 年 我 國 高 中 階 段 毛 入 學(xué) 率 為 79. 2% ， 在我國勞動力主要來源地的農(nóng)村， 高中階 段教育的普及率只有 50% 左右， 西部邊遠(yuǎn)農(nóng)村的普 。 及率更低 這些沒有接受過高中及以上教育的農(nóng) 村勞動力人口很難滿足未來產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對人才 知識結(jié)構(gòu)的要求。 以這一代農(nóng)村人口的高中教育 作為突破口， 促進(jìn)我國勞動力人口知識結(jié)構(gòu)的 升 級， 促進(jìn)我國人力資源的積累， 將是我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu) 從低端制造業(yè)向現(xiàn)代制造業(yè)和服務(wù)業(yè)等高端產(chǎn)業(yè) 轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵。 因此， 在勞動力流動的大背景下， 關(guān) 注農(nóng)村高中教育的發(fā)展具有很大的現(xiàn)實意義 。 由于父母外出務(wù)工， 對子女教育時間投入的減

一、 引言 隨著農(nóng)村勞動力大規(guī)模流動到城市， 農(nóng)村家庭 規(guī)模和結(jié)構(gòu)的變化、 家長角色的缺失、 非農(nóng)就業(yè)機 會的增多等對農(nóng)村的教育產(chǎn)生了很多方面的影響。 由于自身經(jīng)濟(jì)條件的限制以及城鄉(xiāng)分割的二元經(jīng) 濟(jì)社會結(jié)構(gòu)， 大多數(shù)家庭把子女留在農(nóng)村接受教 造成家長和子女長期分居兩地。 由于父母外出 育， 務(wù)工， 家庭教育的缺失， 留守子女的學(xué)習(xí)成績存在 2003 ； 譚紹懷、 不同程度的下降 （ 王艷波、 吳新林， 王 2004 ） ； 而影響農(nóng)村孩子輟學(xué)的經(jīng)濟(jì)收入因素 孝懷， 正被不良學(xué)習(xí)成績及學(xué)習(xí)興趣減弱等非收入因素 所替代， 這正是由農(nóng)村勞動力外出就業(yè)引起農(nóng)村社 2006 ） 。 區(qū)關(guān)系和家庭結(jié)構(gòu)變化所導(dǎo)致的 （ 呂開宇， 近年來出現(xiàn)了勞動力短缺， 導(dǎo)致勞動力密集型行業(yè) 當(dāng)今中國的勞動力比以往任 的工資水平不斷上漲， ， 何時候都更易于流動 農(nóng)村勞動力很容易就可以流 動到工資高的地區(qū)。 流動性的提高使得來自全國 各地的農(nóng)村務(wù)工人員更容易進(jìn)城尋找有更高收入 的工作。這導(dǎo)致學(xué)生在校接受教育的機會成本大 大提高， 可能會使一些農(nóng)村家庭選擇讓孩子在初中 畢業(yè)后就直接進(jìn)入勞動力市場， 不再繼續(xù)接受教 育。隨著國家義務(wù)教育的普及， 大部分農(nóng)村地區(qū)的 ， 中小學(xué)教育已經(jīng)可以享受到“兩免一補 ” 國家政策 的逐步到位也對降低農(nóng)村中小學(xué)的輟學(xué)率起了很
收稿日期： 2012 － 09 － 10

mail： elaine． xie@ gmail． com； 李岳云 作者簡介： 謝貝妮（ 1981 － ） ， 女， 浙江樂清人。管理學(xué)博士， 研究領(lǐng)域是農(nóng)村發(fā)展。 E（ 1945 － ） ，， mail： liyy@ njau． edu． cn。 男， 江蘇無錫人。教授， 博士生導(dǎo)師， 研究領(lǐng)域是農(nóng)產(chǎn)品流通與貿(mào)易 。E-

170

2012 年 第 11 期（ 總第 503 期）

公共管理

少， 有可能會使子女因為缺乏家長必要的約束和管 教而影響到他們的學(xué)習(xí)成績。 在中國當(dāng)前的教育 高中學(xué)校的資源有限， 升學(xué)考試競爭激烈， 體制下， 學(xué)習(xí)成績的高低也是影響升學(xué)的重要因素。隨著越 來越多的農(nóng)村勞動力涌入城市尋找就業(yè)機會， 農(nóng)村家 庭的收入水平有了顯著的提高。由于家庭可支配收 入的相應(yīng)增加， 農(nóng)村家庭也相應(yīng)地增強了讓子女接受 高中教育的經(jīng)濟(jì)能力， 可以通過增加教育投資用于購 買課外輔導(dǎo)讀物或聘請家教等來彌補家長角色缺位 所帶來的負(fù)面影響， 促進(jìn)子女學(xué)習(xí)成績的提高。但 是， 隨著外出人員關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的增強， 農(nóng)村勞動力遷移 機會的增加也會對農(nóng)村子女的高中升學(xué)產(chǎn)生負(fù)面的 2004 ） 。基于以上 影響（ Alan de Brauw ＆ John Giles， 分析， 我們很難明確勞動力流動對農(nóng)村子女高中升 學(xué)的影響究竟是正面的還是負(fù)面的。 只有通過實 證分析才能準(zhǔn)確地回答這個問題 。 從現(xiàn)有的文獻(xiàn)來看， 當(dāng)前有關(guān)農(nóng)村勞動力流動 對農(nóng)村高中教育影響的研究較少。 大多側(cè)重于以 案例研究或者調(diào)查數(shù)據(jù)的簡單描述分析來研究小 學(xué)或初中階段農(nóng)村兒童的學(xué)習(xí)成績和輟學(xué)問題， 對 初中升高中 （ 包括普通高中和中等職業(yè)高中， 統(tǒng)稱 為高中， 下同 ） 問題的研究關(guān)注不夠。 也有一些研 如胡楓等 （ 2009 ） 究采用多元回歸等計量經(jīng)濟(jì)方法， 采用有序概率選擇模型對多個省市的農(nóng)民工進(jìn)行 問卷調(diào)查所得的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析， 研究結(jié)果認(rèn)為， 父 母外出務(wù)工會對留守子女的教育帶來不利影響， 尤 其是遠(yuǎn)距離跨省流動會對留守子女的學(xué)習(xí)成績產(chǎn) 生負(fù)面影響， 但外出務(wù)工寄回的匯款能緩解家庭資 金壓力并減少子女的勞動壓力， 特別是對農(nóng)村初中 及以上留守子女的學(xué)習(xí)成績會產(chǎn)生正面的影響。 但是， 他的研究還是沒有解決“自選擇 ” 問題； 而陳 并利用抽樣調(diào)查的面 欣欣（ 2006 ） 采用倍差分析法， 板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究， 發(fā)現(xiàn)沒有任何證據(jù)表明父母外出 務(wù)工 對 子 女 的 學(xué) 習(xí) 成 績 有 負(fù) 面 的 影 響。 Alan de Brauw ＆ John Giles （ 2004 ） 利用中國陜西、 江蘇、 安 徽和河南四個省 52 個村莊的面板數(shù)據(jù)， 以中國農(nóng) 村農(nóng)民獲得身份證時間的先后作為工具變量， 來解 研 決遷移機會和農(nóng)村子女高中升學(xué)的內(nèi)生性問題， 究結(jié)果認(rèn)為， 遷移機會和農(nóng)村外出務(wù)工人員子女的 高中升學(xué)存在顯著的負(fù)向關(guān)系。 他們用線性概率 模型來做固定效應(yīng)分析， 由于分析升學(xué)或輟學(xué)與否 這個問題上， 被解釋變量是 0 或 1 的二值變量， 用線 171

性概率模型擬合出來的概率就可能是小于 0 或大 于 1 的， 且任何一個解釋變量的偏效應(yīng)都是 不 變 則 的。如果用 Logit 模型 或 Probit 模型來做的話， ， 可以克服線性概率模型的缺陷 但需要條件密度函 數(shù)的假設(shè)前提， 而這個假設(shè)在現(xiàn)實生活中是很難滿 足的。他們的研究最后也沒有解決這個問題。 而 且他們的研究中的高中升學(xué)指的是農(nóng)村普通高中 升學(xué)， 沒有涉及中等職業(yè)高中的升學(xué)情況。 本文通 過傾向得分匹配法， 解決勞動力外出和其子女高中 “自選擇” 是否升學(xué)的 問題， 對勞動力外出和農(nóng)村子 女高中升學(xué)的影響關(guān)系進(jìn)行實證分析。 為政策制 定者結(jié)合勞動力流動的現(xiàn)狀理清農(nóng)村高中教育的 發(fā)展思路提供理論依據(jù)， 從政策層面創(chuàng)造出有利于 農(nóng)村高中教育發(fā)展的制度設(shè)計。 二、 數(shù)據(jù)來源及樣本描述 本文所采用的數(shù)據(jù)來自于中國科學(xué)院農(nóng)業(yè)政 江蘇、 四川、 河北和吉 策研究中心于 2008 年在陜西、 林 5 省所作的農(nóng)戶隨機抽樣調(diào)查。 調(diào)查首先按照 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)生態(tài)條件和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平， 以人均工業(yè)總 產(chǎn)值作為排序的標(biāo)準(zhǔn)， 分別從東部沿海發(fā)達(dá)區(qū)域 （ 江 蘇、 浙江、 山東、 福建、 廣東） ， 西南地區(qū) （ 四川、 重慶、 貴州、 云南、 西藏和廣西 ） ， 黃土高原地區(qū) （ 山西、 陜 西、 內(nèi)蒙古） ， 北部和中部地區(qū) （ 河北、 河南、 安徽、 湖 北、 湖南、 江西） ， 東北地區(qū)（ 遼寧、 吉林、 黑龍江） 這五 個大區(qū)中抽取了五個省份作為樣本省。每個省再等 距隨機抽取 5 個縣； 每個縣隨機抽取 2 個鄉(xiāng)鎮(zhèn)； 每個 鄉(xiāng)鎮(zhèn)抽取 2 個村， 每個村再抽取若干戶， 樣本農(nóng)戶基 本上能起到代表全國的作用。從中調(diào)選出子女年齡 處于高中教育階段的所有農(nóng)戶， 合計 118 戶作為本研 究的樣本。調(diào)查內(nèi)容包括農(nóng)戶家庭成員的人口特征， 如性別、 年齡、 政治面貌、 受教育程度等； 子女受教育 情況， 如學(xué)齡階段、 讀書的各項費用、 學(xué)習(xí)成績等； 家 庭資產(chǎn)和父母的就業(yè)情況， 包括家里的耕地面積、 住 房類型， 以及所在鄉(xiāng)村的基本特征等相關(guān)信息。 本文對外出務(wù)工家庭定義為父母中至少一人 在一年中有超過半年的時間在外地務(wù)工的農(nóng)村家 庭。農(nóng)村家庭子女高中升學(xué)是包括進(jìn)入普通高中、 重點高中、 職業(yè)高中以及中等專業(yè)學(xué)校等。 從父母 外出務(wù)工的比例看，樣本中有 27% 的農(nóng)村家庭父 母中至少有一個人外出務(wù)工， 其中父親一人外出就 業(yè)的比例為 18. 6% ， 母親一人外出就業(yè)的比例為

公共管理

2012 年 第 11 期（ 總第 503 期）

5% ， 而父母同時外出務(wù)工的比例僅為 3. 4% 。 由此 可見， 父親外出務(wù)工是農(nóng)村勞動力外出的主要形 樣本中有 47. 5% 的子女 式。從子女升學(xué)的狀況看， 外出務(wù)工組的家庭子女高中 接受高中教育。其中， 升學(xué)率為 50% ， 而沒有外出務(wù)工組家庭子女的升學(xué) 率則為 53% 。從樣本的統(tǒng)計結(jié)果來看， 家庭勞動力 外出對子女的高中升學(xué)似乎并沒有太大的影響 。 三、 研究方法 由于父母外出務(wù)工行為不是隨機分配的， 而是 “自選擇 ” 家庭 的結(jié)果， 因此， 簡單比較外出家庭子 女和非外出家庭子女的高中入學(xué)的差異并不能準(zhǔn) 確地反映父母外出務(wù)工對子女高中入學(xué)的影響。實 際上， 考慮到家庭特征或者父母個人特征等因素， 一 些農(nóng)村家庭父母可能更傾向于外出務(wù)工， 也更愿意投 不控制其他因素影響， 簡單地比 資子女教育。因此， 較外出家庭和非外出家庭子女的教育情況， 可能會夸 大父母外出務(wù)工對子女高中升學(xué)的影響。 為了更好地說明這個問題， 本文把父母是否外 1 ｝ 。子女高中升學(xué) 出定義為一個虛擬變量 D i = ｛ 0 ， 定義為 Y i 。對任意的一個農(nóng)村子女就會有兩種可 能的高中升學(xué)情況， 即父母實際外出務(wù)工時的升學(xué) （ Y1i ） 和父母沒有外出務(wù)工時的升學(xué) （ Y0i ） 。 假設(shè)我 們能夠想象外出務(wù)工家庭子女在父母沒有外出的 為了準(zhǔn)確地 情況下子女的高中升學(xué)情況。 實際上， 度量父母外出務(wù)工對子女升學(xué)的影響， 要比較的是 父母處于外出務(wù)工狀態(tài)下子女的升學(xué)情況與父母 沒有外出務(wù)工狀態(tài)下子女的升學(xué)情況。 遺憾的是， 我們并不能同時觀察第二種狀態(tài)下子女的升學(xué)情 用下面這個簡單的數(shù)學(xué)公式更能清楚地反映簡 況， 單比較所帶來的誤差。 E （ Y i | D i = 1 ） － E （ Y i | D i = 0 ） = E （ Y1 i | D i = 1 ） － E （ Y0 i | D i = 1 ） + E （ Y0 i | D i = 1 ） － E （ Y0 i | D i = 0 ） E （ · | ·） 表示條件期望。 等式的左邊 上式中， 是觀察到的外出家庭與非外出家庭子女升學(xué)的平 均差異。等式右邊的 第 一 項 （ E （ Y1i | D i = 1 ） － E （ Y0i | D i = 1 ） ） 則是外出務(wù)工家庭子女升學(xué)情況與外 出務(wù)工家庭子女在父母沒有外出務(wù)工狀態(tài)下的升 學(xué)情況的平均差異， 這是外出務(wù)工對子女升學(xué)的真
①

實影響； 右邊的第二項 （ E （ Y0i | D i = 1 ） － E （ Y0i | D i = 0 ） ） 則表示外出家庭如果沒有外出時子女升學(xué)與 沒有外出家庭子女升學(xué)的差異， 這是選擇性誤差。 如果選擇性誤差為正， 也就是說外出家庭子女即使 父母不外 出 也 比 非 外 出 家 庭 子 女 更 傾 向 于 升 學(xué) 。 如果簡單比較外出家庭與非外出家庭子女的升學(xué) 就會夸大了父母外出對子女升學(xué)的影響。 相反， 就 會低估父母外出務(wù)工對子女升學(xué)的影響 。 如果父母外出務(wù)工是隨機給定的， 換句話說， 外 出務(wù)工不是農(nóng)戶自己選擇的結(jié)果而是由研究者來決 誰不能外出務(wù)工， 這就意味著虛擬變 定誰外出務(wù)工， 上述等式中的右邊第二 量 Di 與 Yi 相互獨立。因此， 項， 即選擇性誤差， 就為零。在這種情況下， 直接比較 外出務(wù)工家庭與非外出務(wù)工家庭子女的高中升學(xué)情 “自選擇” 問題。但是， 在實際研究上， 對 況就不存在 于大多數(shù)社會科學(xué)的研究者來說， 很難進(jìn)行這種隨機 控制試驗， 因而隨機地讓父母外出務(wù)工幾乎不可能。 為了在非實驗數(shù)據(jù)下準(zhǔn)確地衡量父母外出務(wù)工對子 “自選擇” 女教育的影響， 并解決 問題， 本研究擬采用 在項目評估領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的傾向得分匹配法來研究 父母外出務(wù)工對子女高中升學(xué)的影響。 鑒于無法觀測到外出務(wù)工家庭子女在父母沒 有外出狀態(tài)下的升學(xué)情況 （ E （ Y0i | D i = 1 ） ） ， 傾向得 分匹配法的基本思想是尋找一個非外出家庭作為 對照組， 但要求這個非外出家庭在家庭特征上和外 出家庭非常相似。 把上述兩個非常相似的家庭子 女升學(xué)情況進(jìn)行比較來衡量父母外出務(wù)工對子女 升學(xué)的影響。根據(jù) Rosenbaum ＆ Rubin 的最初定義 以及 Blackman 等最新發(fā)展， 傾向得分匹配法的具體 采用 Logit （ 或者 做法如下： 一是通過變量的選擇， Probit） 模型估計傾向得分， 獲得農(nóng)村家庭是否外出 對外出務(wù) 務(wù)工的傾向性； 二是在共同區(qū)域范圍內(nèi)， 工家庭與非外出務(wù)工家庭的所有特征進(jìn)行平衡性 以確保兩組家庭特征的相似性； 三是根據(jù)傾 檢驗， 向得分估計的結(jié)果， 將外出務(wù)工家庭子女升學(xué)情況 和傾向得分相似的非外出務(wù)工家庭進(jìn)行匹配。 為 保證匹配結(jié)果的穩(wěn)健性， 采用三種不同的匹配 方 即 分 層 匹 配 法、 半 徑 匹 配 法 以 及 Kernel 匹 配 法， 法 ① 。這些方法在選擇對照組時有所不同， 但都要

關(guān)于傾向得分匹配的計算程序 、 不同匹配方法的討論以及 STATA 軟件的操作， 限于篇幅未做討論， 請參考 Becker ＆

Ichino （ 2002 ）

172

2012 年 第 11 期（ 總第 503 期）

公共管理

求被選擇的對照組和實驗組處于共同區(qū)域范圍， 以 保證對于每個外出務(wù)工家庭能夠找到至少一個相 似的非外出務(wù)工家庭作為對照； 四是由于要考慮到 計算匹配結(jié) 傾向得分的估計以及共同區(qū)域的選擇， 。 Kernel 果的標(biāo)準(zhǔn)差并不簡單 而對于 匹配法， 解析 式的標(biāo)準(zhǔn)差也不存在。 因此， 本文采用隨機重復(fù)抽 樣的方法估計標(biāo)準(zhǔn)差， 抽樣重復(fù)次數(shù)為 1000 。 四、 模型設(shè)定和估計結(jié)果分析 1、 外出務(wù)工決定模型 為了匹配外出務(wù)工家庭與非外出務(wù)工家庭， 我 們采用 Logit 模型進(jìn)行傾向得分的估計。Logit 模型 包括了三類特征變量用于解釋父母是否外出務(wù)工： 一 是子女特征變量。包括子女升 （ 輟） 學(xué)前的學(xué)習(xí)成 績， 子女的性別以及子女升（ 輟） 學(xué)時的年齡； 二是家 戶主是否是黨員， 父母 庭特征。包括家庭子女總數(shù)， 戶主的年齡， 是否接受過非農(nóng)業(yè)技術(shù)培 的教育年限，
表1 解釋變量 子女特征 1 為一般， 2 為好） 子女學(xué)習(xí)成績（ 0 為不好， 0 為女） 子女性別（ 1 為男， 子女年齡（ 歲） 家庭特征 0 為無） 是否接受過非農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)（ 1 為有， 家庭子女總數(shù)（ 個） 0 為否） 戶主是否黨員（ 1 為是， 父親教育年限（ 年） 母親教育年限（ 年） 戶主年齡（ 歲） 家庭人均耕地面積（ 畝） 0 為平房） 房屋類型（ 1 為樓房， 其他 距鄉(xiāng)（ 鎮(zhèn)） 的距離（ 公里） 距縣城的距離（ 公里） 年份 常數(shù)項 樣本總數(shù) Pseudo R2 1% 的水平上顯著。 注： 、 分別表示 10% 、
* ＊ ＊ ＊

訓(xùn)， 家庭人均耕地面積以及家庭房屋類型； 三是其他特 征。包括距鄉(xiāng)鎮(zhèn)和縣城的距離以及升（ 輟） 學(xué)的年份。 表 1 列出了 Logit 模型的估計結(jié)果。 模型的擬 Pseudo R2 值為 0. 2113 ， 總體顯著性水 合度比較好， 平較高。表 2 的結(jié)果清楚地表明， 相對于非外出務(wù) 工家庭， 外出務(wù)工家庭通常擁有較高的教育程度。 模型中， 父親教育程度的系數(shù)為正， 而且在 1% 水平 上顯著異于零。 同時， 我們發(fā)現(xiàn)， 家庭人均耕地面 積的系數(shù)為負(fù)， 而且至少 10% 水平上顯著， 這表明 外出務(wù)工家庭平均而言擁有相對較少的人均耕地 面積。因為在我國農(nóng)村地區(qū)， 土地是影響家庭收入 的重要因素， 人均耕地面積較少的農(nóng)戶家庭所預(yù)期 的農(nóng)業(yè)收入較少， 也使這些農(nóng)戶家庭有更強的動力 尋求其他的收入來源。 此外， 生男孩的農(nóng)村家庭更 傾向于外出務(wù)工。從村級特征來看， 距離鄉(xiāng)鎮(zhèn)較近 而距離縣城的距離對農(nóng) 的農(nóng)戶更傾向于外出務(wù)工， 民是否外出務(wù)工影響不明顯。
外出務(wù)工家庭（ 1 為是； 0 為否） 系數(shù) － 0. 0541 0. 9718 * － 0. 1993 － 0. 0758 0. 4219 0. 2752 0. 3317 0. 0033
＊ ＊ ＊

外出務(wù)工家庭 Logit 回歸結(jié)果 標(biāo)準(zhǔn)差 0. 4611 0. 5018 0. 2983 0. 8247 0. 3847 1. 1754 0. 1144 0. 0702 0. 0746 0. 0657 0. 5398 0. 0862 0. 0174 0. 3472 699. 73

－ 0. 0408 － 0. 1161 * 0. 0787 － 0. 1522 * 0. 0208 － 0. 0218 44. 77 118 0. 2113

本文的研究結(jié)果與趙耀輝對四川省的調(diào)查研 究的結(jié)論是一致的， 也表明是否外出務(wù)工和教育程 度正相關(guān)， 而與家庭人均耕地面積負(fù)相關(guān)。 不同之 173

處在于， 戶主年齡對外出就業(yè)的影響并不顯著。 這 個差異可能是由于本研究所用的樣本只包括子女 是否升入高中的農(nóng)村家庭。 這一群體的父母年齡

公共管理

2012 年 第 11 期（ 總第 503 期）

相差并不大， 因而對外出務(wù)工的影響不明顯。 而趙 耀輝（ 1997 ） 的樣本包括所有年齡段的農(nóng)村外出務(wù) 工人員。 2、 匹配結(jié)果的分析 在進(jìn)行外 出 務(wù) 工 家 庭 與 非 外 出 務(wù) 工 家 庭 子 女高中入學(xué)情況的匹配之前 ， 需要對傾向得分的 估計進(jìn)行平衡性檢驗 ， 以確保外 出 務(wù) 工 家 庭 與 非 外出務(wù)工家 庭 在 所 有 可 觀 察 的 特 征 上 具 有 高 度
表2 最近鄰居匹配法 半徑匹配法 分層匹配法 Kernel 匹配法 外出家庭 32 31 31 32

相似性 。 根 據(jù) Logit 模 型 的 估 計 結(jié) 果 ， 外出務(wù)工 家庭 與 非 外 出 務(wù) 工 家 庭 的 共 同 區(qū) 域 范 圍 是 ｛ 0. 02 ， 0. 89 ｝ 。 在此基礎(chǔ)上 ， 進(jìn)一步把共同區(qū)域分 對所有 14 個解釋變量 為 5 個部分 。 在每個部分 ， 進(jìn)行平衡性檢驗 ， 以確認(rèn)上述解釋變量的平均值 在外出務(wù)工家庭與非外出務(wù)工家庭之間不存在顯 著的差 異 。 檢 驗 結(jié) 果 表 明 傾 向 得 分 滿 足 平 衡 性 要求 。

不同匹配方法的估計結(jié)果 非外出家庭 19 79 80 79 效應(yīng)（ ATT） 0. 156 0. 221 0. 175 0. 179 標(biāo)準(zhǔn)差 0. 228 0. 132 0. 134 0. 181 t值 0. 686 1. 674 1. 308 0. 989

注： 表中的標(biāo)準(zhǔn)差通過非參數(shù)隨機重復(fù)抽樣方法獲得， 重復(fù)次數(shù)為 1000 。 資料來源： 作者自己計算所得。

表 2 給出了傾向得分匹配方法的估計結(jié) 果。 表中第二列和第三列是每種匹配方法所使用的外 出務(wù)工家庭與非外出家庭的樣本數(shù)。 由于個別樣 因 本在匹配時沒有找到合適的匹配對象而被刪除， 此， 實際匹配的樣本數(shù)要小于總樣本數(shù)。 第四列為 不同匹配方法估計的父母外出務(wù)工對子女高中升 即在匹配相似家庭情況下， 外出務(wù) 學(xué)的實際效應(yīng)， 工家庭子女與非外出務(wù)工家庭子女高中升學(xué)比例 差異的加權(quán)平均值。 第五列和第六列分別為隨機 重復(fù)抽樣獲得的估計值的標(biāo)準(zhǔn)差以及相對應(yīng)的 t 檢 實際效應(yīng) 驗值。四種不同的匹配方法的結(jié)果顯示， 的估計值都為正， 這表明， 外出務(wù)工對子女的高中 升學(xué)有一定程度的正面影響。 平均而言， 外出務(wù)工 家庭子女比非外出務(wù)工家庭子女高中升學(xué)的可能 性要高 15. 6% ～ 22. 1% 。雖然估計的系數(shù)都為正， 但是 t 值均比較小。 在 5% 的顯著水平下， 不能拒 絕該結(jié)果在統(tǒng)計上等于零的假設(shè)。 這就意味著， 根 據(jù)的樣本可以得到這樣的結(jié)論， 并沒有發(fā)現(xiàn)父母外 出務(wù)工對子女高中升學(xué)造成負(fù)面影響。 換句話說， 至少在本文的調(diào)查區(qū)域內(nèi)， 父母外出務(wù)工并沒有像 造成子女的輟學(xué)而提前進(jìn)入 很多人所擔(dān)心的那樣， 勞動力市場。 對于上述結(jié)果， 盡管基于現(xiàn)有的信息， 確切的 結(jié)論還有待進(jìn)一步研究， 但現(xiàn)實還是提供了一個可 能的解釋。盡管父母外出務(wù)工后， 如一部分人所擔(dān)

由于勞動力轉(zhuǎn)移成本的下降， 子女升學(xué) 心的那樣， 機會成本的增加， 可能會引起農(nóng)村高中升學(xué)率的下 降， 但是， 與這種負(fù)面影響相比， 父母外出務(wù)工的收 入效應(yīng)對子女教育投資的促進(jìn)作用可能超過外出 務(wù)工所帶來的負(fù)面影響。 如果高中階段高昂的學(xué) 那么和非外出 費是制約農(nóng)村子女入學(xué)的主要原因， 務(wù)工家庭相比， 外出就業(yè)后農(nóng)村家庭可能有更強的 經(jīng)濟(jì)能力為子女提供更好的物質(zhì)基礎(chǔ)， 這無疑會有 助于提高農(nóng)村地區(qū)子女接受高中教育的可能。 另 外， 盡管勞動力流動性的提高使農(nóng)村的孩子能有更 但是， 隨著勞動力市場 多的機會到城里找到工作， 對熟練技術(shù)工和有專業(yè)技能勞動力的工資報酬的 提高， 外出務(wù)工家庭會根據(jù)自身在勞動力市場上的 經(jīng)歷來調(diào)整子女的教育決策， 會有一部分農(nóng)村子女 選擇在初中畢業(yè)后接受中等職業(yè)教育而不是輟學(xué) 進(jìn)入勞動力市場。 五、 結(jié)論及政策建議 盡管現(xiàn)有的一些案例研究和媒體的報道反映 父母外出務(wù)工對子女的高中升學(xué)造成一定程度的 但至少在我們調(diào)查的范圍內(nèi)， 農(nóng)村父母 負(fù)面影響， 外出就業(yè)并沒有降低其子女的高中升學(xué)率。 也就 是說， 平均而言， 與非外出務(wù)工家庭相比， 外出務(wù)工 家庭的子女高中升學(xué)比例并沒有下降。 同時， 研究 發(fā)現(xiàn)， 父母外出務(wù)工在一定程度上還促進(jìn)了子女的 174

2012 年 第 11 期（ 總第 503 期）

公共管理

高中升學(xué)。 對于不斷增長的勞動力流動人口， 以及越來越 在思考農(nóng)村高中階段教育的發(fā)展問 多的流動子女， 政府需要結(jié)合城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展的思路建立城鄉(xiāng) 題上， 教育一體化的發(fā)展戰(zhàn)略， 結(jié)合勞動力流動的特點， 為勞動力流動人口子女的高中升學(xué)掃除制度障礙， 積極地消除農(nóng)村教育發(fā)展的瓶頸， 才能推動農(nóng)村高 中教育的進(jìn)一步發(fā)展。 （ 1 ） 廢除戶籍制度對勞動力流動人口子女的教 育歧視， 確保流動人口子女能隨父母自由流動， 在 勞動力流入地就地升學(xué)。 一方面， 這可以使農(nóng)村的 學(xué)齡兒童擁有更多的教育選擇和升學(xué)機會； 另一方 面， 能夠消除由于人戶分離、 就業(yè)和家庭生活分離 等給農(nóng)村家庭子女教育帶來的負(fù)面影響， 確保隨父 母流動到流入地的農(nóng)村子女可以融入城市的教育 體系， 保持教育的連貫性。 （ 2 ） 要從制度上完善勞動力市場并維護(hù)勞動力 流動人口的工資收入權(quán)益。 完善的勞動力市場有 利于勞動力的自由流動， 有利于人力資源的合理配
參考文獻(xiàn)：

置， 也有利于提高農(nóng)村家庭對教育投資的未來預(yù) 期。維護(hù)勞動力流動人口的工資權(quán)益， 就是確保農(nóng) 這可以在一定程度 村家庭可支配收入的穩(wěn)定增長， ， 上縮小城鄉(xiāng)收入差距 使農(nóng)村家庭有能力增加對子 女的教育投入， 讓子女接受更多的教育。 （ 3 ） 政府要繼續(xù)加大對農(nóng)村高中教育的投入， 在辦學(xué)條件和師資建設(shè)上逐步縮小城鄉(xiāng)差距。 繼 續(xù)完善針對農(nóng)村貧困家庭的助學(xué)體系， 確保農(nóng)村家 庭不因貧困而輟學(xué)。 對于職業(yè)教育， 要注重職業(yè)教 育的專業(yè)性和實用性， 針對就業(yè)市場需求科學(xué)地設(shè) 置教學(xué)課程， 為中國未來產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整培養(yǎng)一批有 素質(zhì)有市場的藍(lán)領(lǐng)工人。 需要指出的是， 由于本研究對升學(xué)結(jié)果的衡量 僅僅局限于是否升學(xué)， 而沒有對升學(xué)的形式， 即普 通高中和中等職業(yè)學(xué)校做具體的區(qū)分， 因此， 父母 外出務(wù)工對子女高中升學(xué)沒有顯著影響的研究結(jié) 論并不意味著對升學(xué)的形式?jīng)]有任何影響。 這個 問題未來還需要進(jìn)一步深入研究 。

［ 1］ Alan de Brauw and John Giles. Migrant Opportunity And The Educational Attainment Of Youth In Rural China［ Z］ ． DepartWilliams College，Working Paper， 2005 ment Of Economics， ［ 2］Angrist， J. D. and J. Pischke. Mostly Harmless Econometric： an Empiricist ’s Companion ［G］. Princeton University Press， 2009. ［ 3］ Blackman，A. ，B. Lahiri，B. Pizer，M. Rivera Planter，and C. Munoz Pina. Voluntary Regulation In Developing Countries： Mexico’ s Clean Industry Program［ J］ . Journal of Environmental Economics and Management， 2010 ， 60 ， （ 3 ） ： 182 － 192. ［ 4］Liu，Chengfang， Linxiu Zhang and Renfu Luo. Development Challenges，Tuition Barriers，And High School Education In China［ J］ . Asia Pacific Journal of Education， 2009 ， 29 ， （ 4 ） ： 503 － 521. ［ 5］ Meyerhoefer， Chad and C. J. Chen. The Effect Of Parental Labor Migration On Children’ s Educational Progress In Rural China［ J］ . Review of Economic Household， 2010 ， 9， （ 3 ） ： 379 － 396. ［ 6］ Rosenbaum，P. R. and D. B. Rubin. The Central Role Of The Propensity Score In Observational Studies For Causal Effects ［ M］ . Biometric， 1983 ， （ 70 ） ： 41 － 55. ［ 7］ — —來自陜西省和寧夏回族自治區(qū)的調(diào)查［J］ . 北京： 中國人口科 陳欣欣等 . 父母外出與農(nóng)村留守子女的學(xué)習(xí)表現(xiàn) — 2009 ， （ 5） . 學(xué)， ［ 8］ — —基于 5 城市農(nóng)民工調(diào)查的實證分析［ J］ . 北京： 管理世界， 胡楓， 李善同 . 父母外出對農(nóng)村留守兒童教育的影響 — 2009 ， （ 2） . ［ 9］ — —從兒童輟學(xué)原因談起［J］ . 北京： 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題， 呂開宇等 . 不發(fā)達(dá)地區(qū)父母外出非農(nóng)就業(yè)對子女教育的影響 — 2006 ， （ 4） . ［ 10］ — —外出務(wù)工農(nóng)民家庭留守學(xué)生的調(diào)查與思考［ J］ . 武漢： 湖北教育， 2004 ， 譚紹懷， 王孝懷 . 掙了票子， 莫誤孩子— （ 10 ） . ［ 11］ “留守孩” J］ . 廣州： 青年探索， 2003 ， （ 4） . 王艷波， 吳新林 . 農(nóng)村 現(xiàn)象個案調(diào)查報告［ ［ 12］ — —以四川省為基礎(chǔ)的研究［ J］ . 北京： 經(jīng)濟(jì)研究， 1997 ， （ 2） . 趙耀輝 . 中國農(nóng)村勞動力流動及教育在其中的作用 —

175

公共管理

2012 年 第 11 期（ 總第 503 期）

A Study On Labor Migration And The Educational Attainment Of High School In Rural China XIE Beini，LI Yueyun （ College of Economics And Management，Nanjing Agricultural University，Nanjing，Jiangsu， 210009 ，China） Abstract： This paper addresses how migration of parents affects the high school enrollment of their children， including vocational and academic high school. As labor migration from rural areas to cities has become one of the significant socialeconomic phenomena in China，the lack of an efficient labor market and the existence of institutional barriers have led to labor migration incomplete： only parents migrate to cities，leaving their children at home and educated without the guildance of parents. Due to the long distance of labor migration，children are seprated with their parents. Whereas middle school completion is mandated by policy in China， high school education is neither compulsory nor heavily subsidized in rural areas. High school tuition can be a substantial share of household annual income and credit constrained families may be unable to enroll children in school. As the supply of high school education is deficient，the academic performance is also the key to enroll in high school. Lacking guidance from their parents will probably further worsen their children’ s education in rural china. But labor migration could increase families’ income，releases the income restraint that faces rural families on educaitonal investments. They could probably improve the quality of education by consuming more informal educational services such as taking extra remediation lessons. This may lead to higher enrollment rates to this point. However，as migration becomes easier，improved migrant opportunities also raise the net return to migrant enployment and the cost opportunity remaiwhich may result in negative effects on high school educational attainment. Considering methodoloning in school， gies，most of the existing researches adopt descriptive methods or case studies，only a few uses econometrics methods to measure effects of labor migration quantitatively. Alan de Brauw and John giles（ 2004 ） find a robust negative relationship between migrant opportunity and high school enrollment using exogenous variation across countires in the timing of national identity card distribution with a large panel household and village data set. But his research does not involve vocational education. The poor academic performance is considered to may result in failure in the high school entrance exam. Hu Feng and Li Shantong（ 2009 ） indicate that migration across provinces has a significant negative impact on their children’ s academic performance with Ordered Probit Model. But remittance can release the income restraint that faces rural families on educational investments， especially have a positive effect on students in middle school and above. Whatever，the self selected bias still exists. Meanwhile Chen Xinxin （ 2009 ） find that there is no significant negative affect of migration on school performance with the method of Difference in Difference with a panel data in 2002 and 2006. In order to accurately analyze the influence of rural migrant labor on their children’ s high school enrollment and clear up the selfselected bias between migration and rural students’ high school enrollment， we empirically estimated the impact using data collected from a household survey in five provinces in rural China，based on the method of propensity score matching. Our results show that there exists no evidence that migration of parents have a significant negative impact on high school enrollment of their children. The increase labor incomes has brought out better effects for rural families to invest on children’ s education rather than letting their children out of school to labor market. And our government should consider expanding subsidies for high school education in rural china and consummating the financial aid to poor rural families. And the government should end the formal restrictions on Hukou which has caused educational barrier to make sure migrant children could enroll in the high school of migrant city so that they could have more educational choices. Further more， the migrant labor wages should be ensured and the labor market should be completed. Key Words： labor migration； rural education； high school （ 責(zé)任編輯： 舟 山） 176



  本文關(guān)鍵詞：父母外出務(wù)工對子女高中教育的影響，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。