教育公平赋能共同富裕的理论机制与政策研究
——基于中国省级面板数据的实证分析

楚尔鸣,肖文琛

引言

共同富裕既是中国人民的长期夙愿,更是中国共产党成立以来的奋斗目标和执政方向。改革开放伊始,由于人民生活水平普遍不高,即富裕度低而共同度高,为提高富裕度,邓小平提出“让一部分人先富起来,带动大部分地区,然后达到共同富裕”。改革开放40年后,中国已是世界第二经济大国,2020年人均GDP达到1.05万美元,超过中等收入国家水平,但与此同时,中国的贫富差距持续拉大,基尼系数为0.45左右,超过联合国0.40的警戒线。因此,2021年8月习近平总书记在中央财经委员会第十次会议上强调 “共同富裕是全体人民的富裕,是人民群众物质生活和精神生活都富裕”。当然,共同富裕也不是一蹴而就的,而要“分阶段促进共同富裕”,并在“十四五”规划和2035年远景目标的建议中提出2035年“人均收入达到中等发达国家水平”的远景目标。

目前,虽然人们对共同富裕的内涵、共同富裕的推进程序及目标要求等基本形成了共识,明确了共同富裕的过程是动态的、漫长的、非同步的,共同富裕是分阶段、分区域、稳步推进的差别富裕[1],而且也知道中国在实现共同富裕的道路上,必须在不断提高人民富裕度的基础上,重点关注共同度和可持续度,从而实现共同富裕各维度之间的均衡发展。但对于如何实现共同富裕却众说纷纭,学者们从就业、收入分配、财税体制、公共服务、资源环境等不同方面提出了自己的见解。

教育公平①是实现共同富裕的核心之一②,教育公平在促进共同富裕的过程中同样具有非常重要且独特的作用。中国目前还存在一些教育不公平的现象,从教育资源的不公平来看,偏远地区以及农村低收入家庭与经济发达地区的教育资源差距依然很大。中国作为一个地域广、人口多的大国,各地经济社会发展水平很不平衡,社会文化差异很大,客观上造成了不同区域教育资源和教育发展水平不平衡。如2020年北京市生均公共预算教育经费在小学、初中、高中分别是河南同类学校的4.6倍、5.5倍和6.3倍。从教育机会的不公平来看,中国不同家庭之间、不同地区之间特别是城市与农村之间还不同程度地存在着教育起点的不公平、教育过程的不公平和教育结果的不公平,总体看,家庭收入越高的阶层,其子女受教育程度越高[2]。可见研究中国教育公平与共同富裕之间的关系具有非常重要的理论意义和现实意义。

虽然人们已经认识到教育公平会影响共同富裕,但对一些深层次的问题却缺乏研究,如教育公平对共同富裕的影响是正向的还是负向的?影响程度有多大?教育公平是通过何种路径影响到共同富裕的?其作用机制究竟是什么?教育公平对公平富裕的影响是否存在异质性?我们应采取什么样的政策来进一步推进教育公平和共同富裕?回答上述问题便是本文研究的主旨。

一、文献综述

与本文密切相关的文献涉及教育公平、共同富裕的测度,以及两者的作用机理等。从教育公平的测度来看,主要有综合指标测度和单一指标测度两类。综合指标测度是根据理论上探讨的教育公平内涵相应提出指标体系,有学者从起点、过程和结果公平三方面提出了教育公平程度的评价指标体系,并据此提出增进我国教育公平的思路与对策[3]。单一指标测度是采用某个具体指标来反映教育公平的程度,如教育基尼系数、教育变异系数、平均受教育年限等[4-6],特别是教育基尼系数目前已成为国际上最常用的教育公平测度指标之一。本文为避免综合测度可能带来的测量误差,采用教育基尼系数的倒数来作为教育公平指数。

从共同富裕的测度来看,则可分为从单一维度、两维度和三维度三种不同的方法。有的学者用“中产阶层人数占比”单一指标来测度共同富裕[7],虽然简单明了,但难以反映共同富裕的真实情况。有的学者借鉴人类发展指数的构建方法,从发展度和共享度两个维度来测度共同富裕[8],虽然易于理解,但存在共享度的函数非单调性的问题。大多数学者是从富裕度、共享度和可持续度三个维度,并选择不同的指标构建综合评价指标体系,经无量纲化处理与指标赋权来测度共同富裕综合指数[9-13]。三维度测度方法是目前较为全面和更接近现实的,因此本文也采用三维度的测度方法。

从笔者掌握的文献来看,目前直接研究教育公平对共同富裕影响的文献还较少,只有马凤岐、谢爱磊(2022)[14],栾海清(2022)[15],祁峰、高策(2022)[1],王耀伟、侯怀银(2022)[16]等发表的少数文献,且基本上都是定性分析,定量分析教育公平对共同富裕影响的文献还鲜见。当然,另外有些文献虽然没有直接研究教育公平对共同富裕的影响,但还是研究了教育公平与共同富裕相关范畴的一些问题,如在教育公平对收入分配的影响方面,有的学者研究认为教育公平能够缩小居民收入差距[6];在教育公平对经济增长的影响方面,有学者研究发现教育公平会促进人力资本积累,而人力资本积累是经济增长的重要来源之一[15];还有学者认为教育公平会促进居民代际流动,最终促进经济增长[17]。本文在这些研究成果的基础上,进一步深入研究教育公平与共同富裕之间的定量关系,并采用教育基尼系数的倒数来测度各个省的教育公平指数,同时参考陈丽君等的研究,选取富裕度、共同度、可持续度三个维度来测度共同富裕,在此基础上,系统梳理教育公平影响共同富裕的理论机制,具体测度作用效果。

二、理论分析与研究假设

公平是当代社会的基本价值指向,更是社会主义核心价值观的基本内容。教育公平作为社会公平正义的重要内容,不仅涉及千家万户的切身利益,而且事关民族复兴与国家强盛。中国改革开放后立足于基本国情和时代需要,不断探索具有中国特色的教育公平发展道路,从“半工半读”到恢复高考,从免除义务教育学杂费到农村义务支教,从教育公共服务均等化到高等教育大众化,这些无不体现出中国教育事业取得了举世瞩目的成就。而伴随着教育公平的历史演进,中国经济社会也发生了翻天覆地的变化,不仅经济总量上成为世界第二大经济体,而且人均GDP从20世纪80年代初的300美元提高到目前超过1万美元,更是强调“以人为本”“包容性增长”“共享发展”,使共同富裕指数不断提高。那么,教育公平与共同富裕之间究竟存在怎样的影响机制呢?本文经理论梳理后认为,教育公平不仅会直接影响共同富裕,而且会通过人力资本积累、区域创新能力、居民创业活力三个机制间接影响共同富裕(图1)。

图1 教育公平促进共同富裕的作用机制

(一)教育公平对共同富裕的直接效应

教育公平对共同富裕的直接效应主要来自三个方面:一是教育公平有利于促进偏远地区以及低收入家庭受到相对均衡的教育,从而提高社会低收入阶层的劳动技能和劳动收入,有利于实现社会阶层流动,防止社会阶层固化。从这个角度来说,教育公平是阻断贫困代际传递的有效途径,一个公平的教育机会有利于增加低收入家庭获得阶层流动的机会,从而能够缩小贫富差距,提高共同度,促进共同富裕[15]。二是教育公平会改变劳动者的教育结构,使社会上更多的人接受公平教育,增加劳动者的平均受教育年限,提高全体劳动者的知识储备和专业技能水平,从而提高整个社会的劳动生产率和经济效率,提高富裕度,促进共同富裕[14]。三是教育公平不仅让贫困地区、低收入家庭的小孩通过努力可以接受到更多的教育,而且会促使发达地区、高收入家庭的小孩也需要通过努力才能接受更多的教育,这就会提高整个社会人们的努力程度[18]。正是这种努力程度提高了,才为社会创造出更多的物质和精神财富,从而促进共同富裕的实现。故本文提出研究假设1。

假设1:教育公平能够对共同富裕产生正向促进作用。

(二)教育公平对共同富裕的间接效应

1.人力资本积累中介机制

人力资本是人类自身在社会活动中获得的各种实用能力,人力资本的积累主要依赖于教育支出、保健支出、劳动力流动、在职培训等。那么教育公平又是如何通过人力资本积累促进共同富裕的呢?一是教育公平会使更多的人积累更优质的人力资本。从数量方面来说,教育公平使贫困地区、低收入居民家庭因为有同等的机会接受教育,分享教育资源,因而有更多的人接受教育,积累人力资本,缩小个人之间的人力资本差距;从质量方面来说,教育公平创造了一个平等竞争的环境,只要努力人人都可以公平地升学,延长教育年限,接受更好、更高级的教育深造,积累更优质的人力资本,甚至以后从事技术性或科研工作[19]。二是人力资本积累有利于促进共同富裕。一方面,个人之间的人力资本差距的缩小,将使个人之间的收入差距缩小,从而有利于提高共同度,促进共同富裕;另一方面,随着教育年限的延长,人均人力资本积累额的增加,将使整个社会的劳动生产率提高,并带动全要素生产率的提升,从而有利于提高富裕度,促进共同富裕的实现。可见,人力资本积累应是教育公平影响共同富裕的最主要途径之一[20-21]。基于此,本文提出研究假设2。

假设2:教育公平通过人力资本积累促进共同富裕。

2.区域创新能力中介机制

为什么教育公平可以通过提升区域创新能力而促进共同富裕呢?一是由于教育公平有利于提升区域技术创新能力[22]。一方面,由于教育公平使更多的人接受教育,从而使区域内有更多的人具备创新能力,为区域提供更多的创新成果;另一方面,由于教育公平会提升居民的平均受教育年限,激励人们付出更多努力,从而使区域内的研发人员具备更高端的技术创新能力,可以为区域提供更优质的、更尖端的创新成果。二是区域技术创新能力的提升有利于促进共同富裕。一方面,贫困地区、低收入人群通过教育获得创新能力后,可以提高自身的收入,加速社会阶层流动,促进区域经济发展,提高共同度而促进共同富裕[23];另一方面,更多更尖端创新成果的运用将提高全要素生产率,提高经济社会的富裕度和可持续度而促进共同富裕。因此,本文提出研究假设3。

假设3:教育公平通过提升区域创新能力促进共同富裕。

3.居民创业活力中介机制

教育公平之所以可以通过提升居民创业活力促进共同富裕,这主要是因为:一是教育公平可以提升居民创业活力。由于教育公平不仅可以使更多的人接受教育,而且可以延长人均受教育年限,这自然会提高受教育者对社会认知的客观性,增强受教育者行为决策的科学性,使居民愿意创业,提高创业活力和成功率[15]。二是居民创业活力的提高可以促进共同富裕。如果是贫困地区、低收入人群创业,则可以通过增加其收入而提高社会共同度;如果是发达地区、高收入人群创业,特别是通过高技术创新创业或在节能减排方面创业,则不仅会为低收入人群创造就业机会,为社会创造更多的财富,还会有利于社会的可持续发展,从多方面促进共同富裕[24]。由此提出研究假设4。

假设4:教育公平通过提升创业活力促进共同富裕。

三、变量选取与模型设定

(一)模型设定

根据前文影响机制研究,为探究教育公平对推进共同富裕的影响,基准模型构建如下:

CPi,t=α+βEdui,t+γControl_Vari,t+ui+δt+εi,t

(1)

式(1)中CPi,t代表i省t年的共同富裕指数,Edui,t为教育公平指数,Control代表上文中所选取的一系列控制变量,同时为了控制其他随时间改变的变量以及不因时间改变但有可能对其造成影响的因素,模型对时间和省份进行了控制,ui为省份固定效应,δt为年份固定效应,εi,t为扰动项,α,β,γ为参数,本文重点关注的是参数β。

(二)变量说明与数据来源

1.被解释变量及其测度

被解释变量为共同富裕指数,为对其进行准确测度,本文参考陈丽君等构建的共同富裕指标体系,从富裕度、共同度和可持续度三个维度来进行测度,并分别选取了12个二级指标(表1),首先根据统计数据初步计算单个指标的值,再对所有指标进行无量纲化处理。然后采用熵值法对所有的单个指标赋权,最后合成共同富裕指数代表各省份的共同富裕指数。

表1 共同富裕指标体系

本文采用熵值法对各省的共同富裕水平进行测度,熵值法是一种客观赋权方法,其出发点是根据各指标的离散程度来确定各指标的权重:一个指标的离散程度越大,则该指标对综合评价的影响越大,因此赋予更大的权重;反之,一个指标的离散程度越小,则赋予较小的权重。在改革开放初期,重点关注的是富裕度等相关指标,但目前阶段贫富差距持续拉大,故应重点关注共同度,而熵值法根据离散程度确定权重能够在不同阶段更加准确地反映各城市共同富裕水平的情况,因此选择熵值法来进行测度。以下是熵值法测度共同富裕的步骤,全国综合的共同富裕指数动态如图2所示。

图2 2000—2020年全国教育公平指数与共同富裕指数

第一步,设置系数矩阵。假设各地区各指标的矩阵如下:

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

2.核心解释变量及其计算

核心解释变量为教育公平指数,目前教育基尼系数已经成为国际上测度教育公平情况的通用指标,教育基尼系数最大值为1,最小值为0,教育基尼系数越小,教育公平程度越高。本文参考张菀洺(2013)[4]的方法,以2000—2019年各学历程度人口的教育年限为评价指标来测算教育基尼系数,并以教育基尼系数的倒数作为教育公平的代理变量。其具体测度过程如下。

人均受教育年限指某一特定年龄段人群接受学历教育的年限总和的平均数,是在不同受教育程度的年限基础上计算出的各种受教育程度人口占总人口比重的加权平均数,可通过计算人力资本存量得来。《中华人民共和国义务教育法》规定的义务教育年限是 9 年,本研究以人均受教育年限9年为参照标准。

(9)

其中,H表示不同层次人力资本存量总量,i指教育层次,hi表示每个教育层次的受教育人数占总人口的比例,ti表示每个教育层次的教育年限。根据我国现行的学年制度和教育体系,受教育程度可以划分为 5个层次:第一层次,未上过学,受教育年限为 0年;第二层次,小学阶段,受教育年限为 6 年;第三层次,初中阶段,受教育年限为 9 年;第四层次,高中或中专阶段,受教育年限为 12 年;第五层次,大专及以上阶段,受教育年限为 16 年。教育基尼系数的计算公式如下:

(10)

GE=1/G

(11)

式(10)中,G表示教育基尼系数,xi表示每一层次受教育人口占总人口的比重的累计,Yi表示每一层次人口受教育年限占受教育的总年限的比重的累计。根据国际组织相关规定:基尼系数低于 0.2 表示绝对公平;0.2～0.3表示比较公平;0.3～0.4 表示相对合理;0.4～0.5 表明差距较大;0.5 以上说明差距悬殊,通常把 0.4 作为基尼系数评判的“警戒线”。此标准同样适用于教育基尼系数,即教育基尼系数越大,教育公平程度越低,教育基尼系数越小,则教育公平程度越高。正是由于教育基尼系数通常用来衡量教育不平等程度,因此本文为了使教育公平保持与共同富裕的一致性,采用教育基尼系数的倒数作为教育公平指数,即教育公平指数越大,教育越公平。具体计算结果如图2所示,从图2中可以看到,教育公平指数与共同富裕指数随着时间的推移都具有波动向上的趋势,两者存在高度的正相关。

3.中介变量

本文选取的中介变量是人力资本积累、区域创新能力和居民创业活力。本文从教育机会公平的角度分析认为,教育公平有利于改进人力资本结构,促进人力资本积累,进而促进共同富裕。参考李思龙等(2022)[25]的做法,以从事科研和技术服务人员数量的对数作为人力资本积累的代理变量。另外,教育公平会提升劳动者在劳动力市场上的竞争程度,使劳动力不断提升自身专业技能,从而提升整个社会的创新能力并促进经济的可持续发展,最终影响到共同富裕。参考李建强、赵西亮(2021)[26]的做法,采用国内专利授予量的对数作为创新能力的代理变量。同时借鉴李宏彬等(2009)[27]以及苏任刚和赵湘莲(2022)[28]的做法,使用各省份个体和私营企业就业人员总数占各省总人口的比值作为创业活力的代理变量。

4.控制变量

由于除了核心解释变量的选取以外,参考韩亮亮等(2023)[9]和邹克(2021)[29]的做法,共同富裕还受其他因素的影响。主要有:政府干预,采用公共财政支出与地区生产总值的比值来表示;产业结构,用第三产业增加值与第二产业增加值的比值来表示;教育投入水平,采用财政教育支出占财政支出的比重来衡量;对外开放程度,以按当年名义汇率计算的进出口总额(人民币计价)与地区生产总值的比值来衡量;科技发展水平,以技术市场成交额的对数来表示;金融发展指数,用金融机构贷款余额与当年GDP的比值来表示;市场化程度,采用市场化进程总得分来衡量。

5.数据来源及描述性统计

本文的实证数据采用2000—2019年的30个省(区、市)的面板数据①(港、澳、台、西藏由于数据不齐而放弃),数据主要来源于各年《中国统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》《中国教育年鉴》,以及国泰安数据库、EPS数据库、国家统计局网站等。表2列出了主要变量的描述性统计。

表2 主要变量描述性统计

四、实证结果分析

(一)基准回归及结果分析

考虑到各地区历史文化差异及经济发展状况的个体差异,可能存在不随时间而变化、但随个体而变化的遗漏变量问题,所以本文以固定效应模型②做基准回归。

表3列出了教育公平对共同富裕的基准回归结果。列(1)只控制了年份与省份固定效应,说明地区教育公平与地区的共同富裕呈显著正相关关系。列(2)在列(1)的基础上加入控制变量,由于部分影响共同富裕的因素被控制变量所吸收,教育公平的系数减小,但显著性不变,从系数来看,教育公平指数提升1%,共同富裕指数提高2.74%,并在1%的水平上显著,说明教育公平能够显著促进共同富裕,由此证明了本文假说1。进一步从共同富裕的富裕度、共同度和可持续度三个维度来看,列(3)至列(5)表明,教育公平不仅能够显著促进富裕度和共同度,而且对富裕度的影响效果更大,教育公平每增加1%,共同度提高0.80%,富裕度提高1.44%。同时也可以从表中看到,教育公平对可持续度的影响则不显著。

表3 教育公平与共同富裕基准回归结果

(二)内生性处理

1.工具变量法

为了缓解内生性带来的模型系数估计有偏,本文采用工具变量法进行估计,并参考崔巍(2019)[30]的做法,选取女性文盲率作为工具变量。女性文盲率为女性文盲、半文盲占15岁及以上女性人口的百分比。采用女性而非所有人口的文盲率的原因是我国有重男轻女的陋习,数千年来的教育投资,特别是农村教育投资一直偏向男性。故本文选取的工具变量与教育公平具有很强的相关性,同时地方的共同富裕指数与女性文盲率无明显的直接关系,可见选取女性文盲率作为工具变量满足相关性和外生性的要求。

表4列出了工具变量两阶段估计的回归结果,在考虑了内生性问题以后,教育公平对地区共同富裕的提升作用依旧存在,并在5%的水平上仍然显著。同时,弱工具变量检验的F统计量大于10,拒绝了是弱工具变量的原假设,说明本文选择的工具变量具有很强的合理性。

表4 工具变量两阶段估计的回归结果

2.倾向得分匹配估计

为了缓解可能存在的内生性问题,本文除了采用工具变量法外,还采用倾向得分匹配(PSM)的方法进行估计。PSM是 Rosenbaum and Rubin(1983)为解决匹配时个体间距离的度量问题而提出的。PSM 计算平均处理效应的步骤如下:先将影响教育公平与共同富裕的相关变量纳入匹配变量中。再使用Logit 模型估计出教育公平高的省份的条件概率,即倾向得分,并检验匹配结果是否通过平衡性检验以及匹配后处理组与对照组的拟合程度是否更优。然后使用倾向得分值进行近邻匹配和核匹配,计算得到教育公平的平均处理效应(ATT)。

根据省级教育公平程度是否大于省级样本的发展水平中值,将全国样本划分为“高教育公平省”和“低教育公平省”两组。本文将满足独立无关假设条件的控制变量作为协变量进行匹配。表5显示匹配后除了产业结构外样本的t值在10%水平下均不显著,这说明使用核匹配法后的匹配样本各控制变量的系统性差异不显著,表示倾向得分匹配结果很好,可以认为基本类似随机试验的效果。

表5 平衡性检验结果

为了使估计得到的标准误更加可信,我们选择自助法(Bootstrap)抽样100次进行回归分析。在分别采用核匹配、半径匹配以及局部线性匹配三种匹配方法以后,表6显示处理组平均处理效应(Average Treatment Effect on Treated,ATT)的结果均在5%的水平上显著为正,这很好地说明,在倾向得分匹配方法的检验中,教育公平与地区共同富裕指数均存在一定的因果关系,教育公平能够显著增加地区共同富裕程度。这些与前面的实证结果基本吻合。

表6 教育公平对共同富裕的影响:倾向得分匹配

3.考虑滞后效应

考虑到教育对人的改变塑造是一个潜移默化的过程,人力资本吸收知识技能并转化为创新成果的过程需要很长时间。因此,教育公平程度对人力资本、区域创新的影响作用也具有时滞性,基于此,测度教育公平对共同富裕产生影响也需要考虑一定的作用时间。通过结合本文数据的长度,同时为了检验教育公平对共同富裕的影响是否存在滞后效应,并且探究教育公平对共同富裕的短期效应和长期效应,本文引入教育公平的滞后项,选择最大滞后期1～6期,同时分别进行了回归估计。回归结果如表7所示,在加入教育公平滞后1～3期的时候,教育公平的滞后项均不显著,这个结果表明教育公平对共同富裕产生影响至少需要一段时间。只加入教育公平滞后4期和滞后5期的时候,第4期和第5期的结果不仅显著性更强,而且系数也相对较大。然后再加入教育公平滞后6期项,第6期系数开始不显著,而且系数值较小,这个结果说明教育公平将在四五年内持续影响人力资本和创新创业,从而促进共同富裕。综上,整体回归结果显示教育公平对共同富裕的影响是一个持续时间比较长的过程,同时具有一定的时滞性。

表7 教育公平对共同富裕影响的滞后性检验

(三)稳健性检验

1.替换被解释变量的计算方法

为避免主观赋权以及多指标数据重叠问题,本文选择使用熵值法赋权并测度各个省份的共同富裕指数。但熵值法也存在忽略指标本身重要性程度的缺点,有时候确定的指标权数与预期的结果相差比较远。为检验估计结果的稳健性,本文再使用主成分分析法测算共同富裕指数,进行稳健性检验。回归结果如表8列(1)所示依旧显著,说明本文结论是稳健的。

表8 教育公平对共同富裕的影响:稳健性检验

2.替换解释变量的衡量指标

测度教育公平的指标大致可以分为绝对指标和相对指标两大类,绝对指标一般指教育年限标准差,体现的是各个个体受教育年限与平均教育年限的平均偏离程度。反映教育公平的相对指标包括教育基尼系数和教育变异系数,这两种方法各有优势,教育基尼系数现已逐渐成为国际上测量教育公平情况的通用指标,教育变异系数可以消除不同平均受教育年限对教育不平等的影响。前面的基准回归使用了教育基尼系数来衡量各省份教育公平水平,为了验证估计结论的稳健性,本文参考颜敏和王维国(2010)[5]的做法,用教育变异系数作为替换教育公平的衡量指标,并对基准回归进行重新估计。估计结果如表8列(2)所示,教育变异系数的回归系数依旧显著,本文的结论仍然稳健。

3.剔除直辖市样本

在省级行政单位中,考虑到直辖市的特殊地位和政策偏向性,直辖市在城市发展理念、资源占有率、社会开放程度以及经济发展等方面具有更高的优势,这些条件往往也是同时影响教育公平和共同富裕的重要宏观因素,故直辖市的教育公平水平更高,共同富裕程度也越高,反向因果问题比较严重。参考韩亮亮等(2023)[9]的做法,本文剔除北京、上海、天津和重庆4个直辖市后,再利用模型(1)重新进行回归估计。回归结果如表8列(3)所示,教育公平的系数仍然显著为正。

4.替换估计方法

基础回归中的固定效应模型的组间异方差检验和组内自相关检验结果中p值均为0,这表明模型存在组间异方差问题和组内自相关问题,因此需要修正组间异方差和组内自相关问题。本文选择Driscoll-Kray标准误的固定效应模型(XTSCC),综合处理异方差和自相关问题,回归结果如表8列(4)所示。回归结果显示在修正组间异方差检验和组内自相关的问题后,教育公平依然能提高地区共同富裕程度,本文的结论仍然稳健。

五、进一步分析

(一)教育公平促进共同富裕的机制检验

本文的理论分析表明,教育公平还通过人力资本积累、区域创新能力和居民创业活力的中介作用来间接影响共同富裕,为检验中介机制影响的有效性,本文采用中介变量模型对其进行中介效应检验。基本模型构建如下:

CPi,t=α0+α1Edu+γControl_Vari,t+ui+δt+εi,t

(12)

Mediatingi,t=β0+β1Edu+γControl_Vari,t+ui+δt+εi,t

(13)

CPi,t=γ0+γ1Edu+γ2Mediating+γControl_Vari,t+ui+δt+εi,t

(14)

具体检验步骤分三步:第一,教育公平Edu对共同富裕CP进行回归;第二,教育公平Edu对中介变量Mediating进行回归;第三,教育公平Edu及中介变量Mediating对共同富裕进行回归。若α1、β1、γ2显著,γ1不显著,则表明存在完全中介效应;若α1、β1、γ2显著,γ1显著且γ1<α1,则表明存在部分中介效应。

1.人力资本积累的中介效应

为检验教育公平通过人力资本积累对共同富裕的影响,验证假设2,本文参考李思龙等(2022)[25]的做法,选取各省从事科研和技术服务人员数量的对数作为人力资本积累的代理变量。因为教育公平能够提升低收入群体接受公平教育的机会,促进社会阶级流动,从而在劳动者受教育结构中增加高学历劳动者所占的比例[21],因此选取各省从事科研和技术服务人员数量的对数作为人力资本积累的代理变量具有合理性。使用中介效应模型,检验结果如表9所示,列(1)是式(12)的回归结果,即前面的基准回归结果;列(2)是式(13)的回归结果,可以看出教育公平对人力资本积累的影响显著为正,说明教育公平能够促进人力资本积累;列(3)是式(14)的回归结果,加入人力资本积累这一中介变量后,教育公平对共同富裕的回归系数同样显著为正,且列(3)中教育公平对共同富裕的影响系数相对于列(1)有所下降,说明人力资本积累对教育公平促进共同富裕起部分中介作用,假设2成立。从具体系数值来看,在保持其他因素不变的情况下,教育公平指数每增加1%,共同富裕会直接提升2.22%,同时也会使人力资本积累提升7.00%,从而导致共同富裕间接提升0.52%,总效用提升2.74%,人力资本积累的中介效应占总效用的比例为18.91%。

表9 教育公平影响共同富裕的作用机制

2．区域创新能力的中介效应

为检验创新能力的中介作用,验证假设3,本文参考肖利平等(2022)[22]的研究,选取各省专利授权量的对数作为创新能力的代理变量,检验结果如表9所示。列(4)中教育公平对创新能力在1%的水平上显著为正,说明教育公平能够对各省创新能力产生显著的正向影响;列(5)中加入了创新能力这一中介变量以后,创新能力对共同富裕的回归系数同样显著为正,而且列(5)中教育公平对共同富裕的系数相较于列(1)有所下降,表明创新能力对教育公平促进共同富裕同样起部分中介效应,假设3成立。从具体的系数值可以算出,在总效用2.74%中,直接效应是1.46%,创新能力的中介效应是1.28%,创新能力的中介效应占总效应的比例是46.74%。

3．居民创业活力的中介效应

为检验创业活力的中介作用,验证假设4,本文借鉴李宏彬等(2009)[27]、苏任刚和赵湘莲(2022)[28]的做法,使用各省份个体和私营企业就业人员总数占各省总人口的比值来作为创业活力的代理变量。由于大部分创业需要个人具有较高的文化水平和素质,而教育公平可以使更多的人接受良好的教育,从而提高文化水平和个人素质,教育公平指数越高,参与创业的人数就会越多,个体和私营企业就业人员占比就会越高。检验结果如表9所示,列(6)中教育公平能够在5%的显著水平下促进创业活力提高,列(7)中加入中介变量后,创业活力对共同富裕的回归系数依旧显著为正,且教育公平对共同富裕的影响系数比列(1)有所下降,同样说明创业活力对教育公平促进共同富裕起部分中介效应,假设4得到证实。从具体系数来看,在总效用2.74%中,直接效应是2.55%,创业活力的中介效应是0.19%,创业活力的中介效应占总效应的比例是6.72%。

(二)教育公平促进共同富裕的异质性分析

1.不同学科水平的异质性

为检验不同高等教育资源分布是否会对教育公平促进共同富裕带来不同的影响效果,我们根据邱均平团队发布的《中国研究生教育及学科专业评价报告》来评价不同省份的高等教育学科水平④。该报告基于“办学资源,教研产出,质量与影响、学术声誉”四个一级指标的综合评价来对不同省份的高等教育学科水平进行排名,本文基于14次报告得出每个省的平均排名,将排名前15的省份定义为学科强省。回归结果如表10所示,列(1)的回归系数显著为正,而列(2)的系数则不显著,说明学科强省的教育公平对共同富裕的促进作用更大,而非学科强省的教育公平并没有显著地提升共同富裕指数。究其原因,可能是学科强省由于其自身教育资源比较丰富、可接受的高校学生多、师资力量雄厚以及教育设施相对完善,从而教育公平影响的人数多,影响的程度大,从而对共同富裕的促进作用大;相反,非学科强省教育公平的影响人数少,影响程度小,对共同富裕的促进作用也就小。

表10 异质性分析结果

2.不同经济发展水平的异质性

教育发展需要投资,而投资又取决于经济发展水平。为检验不同的经济发展水平是否会对教育公平促进共同富裕带来异质性影响,本文采用人均GDP作为各省经济发展水平的代理变量,并采取中位数方法进行分组,回归结果见表10。列(3)的回归系数显著为正,说明经济发展水平高的省份,教育公平对共同富裕的存在显著的正向影响,而列(4)的回归系数不显著,说明经济发展水平低的省份的教育公平并没有显著地提升共同富裕指数。产生这种差异的原因在于经济发展水平高的省份,在教育领域的投资大,积聚的教育资源多,包括吸引更多更优秀的师资、建设规模更大更完善的教育基础设施、有着更充实的教育运行和研究经费等,使教育公平影响的人数更多,影响的程度更大,从而对共同富裕的促进作用大;相反,经济发展水平低的省份对共同富裕的促进作用小。

3.不同基础设施水平的异质性

不同的基础设施包括交通、电讯、互联网等会影响受教育者的公平教育机会,为检验这种影响是否会对共同富裕产生进一步的影响,本文借鉴陈武元等(2021)[31]的做法,采用互联网普及率作为基础设施水平的代理变量,并按互联网普及率的中位数分两组来进行分组回归。由于互联网的普及能够通过网络实现教育资源共享来促进教育公平,并且互联网在传播知识和技能上具有成本低、效率高的特征,不仅影响面大,而且与教育有着高度关联性,因此采用互联网普及率作为代理变量具有合理性。回归结果如表10所示,列(5)的教育公平系数显著为正,列(6)的系数则不显著,说明互联网普及率高的省份的教育公平对共同富裕的促进作用显著,相反互联网普及率低的省份则不显著。

六、研究结论与政策建议

本文采用2000—2019年省级面板数据研究了教育公平对共同富裕的影响,不仅测算了共同富裕指数和教育公平指数,而且还分别从人力资本积累、区域创新能力和居民创业活力三个途径探讨了中介机制和作用效果,得出以下几点主要结论:第一,教育公平会直接正向影响共同富裕。教育公平不仅影响共同度,而且对富裕度的正向促进作用更大;教育公平每增加1%,共同度提高0.80%,富裕度提高1.44%,共同富裕总指数提升2.74%。第二,教育公平还通过人力资本积累、区域创新能力、居民创业活力间接影响共同富裕,而且三个不同中介机制的作用效果是不相同的,其中人力资本积累的中介作用为18.91%,区域创新能力的中介作用为46.74%,居民创业活力的中介作用为6.72%。第三,教育公平对共同富裕的影响具有异质性,在高等教育学科强、经济发展好、基础设施完善的省份,教育公平对共同富裕的促进作用更强。

本文的研究结论表明,促进区域内和区域间的教育公平不仅有利于经济社会协调发展,而且有利于增进人民福祉,实现共同富裕。本文建议:

(1)重点关注经济欠发达地区的教育发展。改革开放初期,教育是底层群体向上流动和促进社会平等的重要机制,但是近年来由于教育回报率下降,教育竞争日趋激烈,教育不平等呈现扩大的趋势。因此,建议通过政策扶持经济欠发达地区和西部地区的教育发展,丰富其教育资源、增加大众接受高等教育的机会、缓解教育竞争等,提高这些地区的教育公平程度,推进共同富裕的实现。

(2)在财政可持续条件下延长义务教育年限。延长义务教育年限是提升教育公平最为直接的方式,从短期来看,延长义务教育年限会增加政府财政教育支出,但从长远来看,这项措施可以促进全社会人力资本积累,不断改善人力资本结构,从而提升社会创新能力,促进社会高质量发展,实现共同富裕。目前的可行做法是将9年义务教育增加至12年义务教育。

(3)加强教育及其配套基础设施建设。如互联网教育能够为教育资源不平衡的省份提供一个享受高质量教育的途径,同时由于互联网的便利性和低成本性,线上教育可以成为促进各省份教育资源平等的一个途径。因此加强互联网基础设施建设,可以让偏远地区的学生通过网络获得和发达地区学生相同的优质教育资源。另外,中央政府可通过加强转移支付,支持高等教育非学科强省的教育基础设施建设,促进教育要素在区域间和区域内有效流动,提升整体教育公平指数,以更有效地促进共同富裕。

(4)地方政府应加大居民创业扶持政策力度。地方政府应加大对居民创业的扶持力度,使居民拥有更好的创业环境。比如,制定优惠政策推动居民创业,采取措施促进居民实现阶层流动,建立合理的经济社会资源分配机制,为居民的发展提供空间和创造机会,尤其是在就业、创业等环节加强对弱势群体的扶持。

(5)着力培养高层次创新人才,积累高素质人才资本。加大对解决“卡脖子”的芯片等科技领域的创新人才培养,特别是研究型大学以及各类研究院所要布局攻坚核心技术。要想解决“卡脖子”问题,我们就要实现自主创新,而实现自主创新最需要的是创新型人才,所以要发挥教育创新在人才创新方面的作用,在科教兴国的道路上发挥教育的作用,为实现中国式现代化提供人才支撑。

注释：

① 教育公平是一个社会分层与教育机会均等问题,涉及不同群体的社会地位、社会流动、机会、职业、收入、财富、教育机会等内容,一些学者认为教育公平是教育机会均等,它包括两方面的内容:人人享有受教育的机会和人人公平接受高质量的教育。

② 由北大国发院院长、博雅特聘教授姚洋在北大国发院主办的“第六届国家发展论坛”上提出。

③ 教育变异系数越小,教育越公平,与共同富裕呈负相关关系。

④ 由杭州电子科技大学中国科教评价研究院和浙江高等教育研究院、武汉大学中国科学评价研究中心联合中国科教评价网推出。