——基于PSM模型的计量分析
一、引言
国际社会的理论研究和实践都表明，发展中国家女性教育投资的回报要高于男性，提高女性人力资本水平成为世界各国反贫困政策的重要内容之一。贫困地区一般地处偏远山区，地形地貌复杂、生态环境脆弱、社会经济发展滞后，是精准扶贫中难以攻克的堡垒。中国贫困地区农村男性和女性的受教育状况如何？女性的教育收益率是否更高？如何更好地发挥教育在反贫困中的作用？
本文研究的特点和创新在于：一是基于2017年甘肃省贫困农村的调查数据，估计贫困地区农村教育回报的性别差异，提供关于贫困地区农村的最新研究经验，为教育扶贫提供有效建议；二是充分考虑样本自选择问题，运用倾向得分匹配法准确估计不同性别劳动力在各教育阶段的教育回报。
二、数据来源与研究方法
（一）数据来源
本文使用的数据来源于西北师范大学“精准扶贫与区域发展研究中心”2017年在甘肃省贫困县进行的农村社会调查，涉及甘肃省10个市（州）的15个建档立卡贫困村。调查采取分层抽样、当面访谈的形式，共获得1735户、7535人的信息，主要涉及家庭人口结构、劳动力外出、资产拥有、收入和支出、医疗卫生和教育培训等方面。本文研究对数据进行了筛选，最终得到男性样本2315人，女性样本1908人。
（二）研究方法
考虑到劳动力自选择行为、反事实缺失问题与样本异质性问题，本文研究使用倾向得分匹配法（propensity score matching，PSM）对各教育阶段的教育收益率进行估计，得到参与者平均处理效应（average treatment effect on the treated，ATT）、非参与者平均处理效应（average treatment effect on the untreated，ATU）以及总样本的平均处理效应（average treatment effect，ATE）。三类平均处理效应ATT、ATU和ATE代表三类教育收益率，ATT为接受过某阶段教育的劳动力在该阶段教育的收益率，ATU为未接受过某阶段教育的劳动力若接受该阶段教育所得的收益率，ATE为样本的平均教育收益率。
三、实证分析
（一）倾向得分的估计与分析
从父母受教育水平对子女受教育水平的影响来看，父亲受教育水平越高，儿子接受初中和高中阶段教育的概率越高，女儿接受小学和初中阶段教育的概率越高；母亲受教育水平越高，儿子接受初中及以上阶段教育的概率越高，女儿接受高中和大学阶段教育的概率越高。另外，与父亲相比，母亲受教育水平对子女接受高中和大学阶段教育的影响更大。
从父亲的职业对子女受教育水平的影响来看，父亲的职业不同，子女受教育的机会和概率不同，这种影响在高中和大学阶段教育上体现得更加明显。
从出生年份对受教育水平的影响来看，与1970年之前相比，在这之后出生的劳动力接受各阶段教育的概率普遍更高，这也与农村地区教育发展水平低、五六十年代出生的农村劳动力受教育程度普遍较低的现实相符。进一步比较发现，从1970年开始，出生年份越靠后的劳动力，其受教育的概率越高，尤其是接受高中和大学阶段教育，而“90后”受教育的机会在各教育阶段均高于其他年代出生的群体。这与中国九年制义务教育的普及和高等教育不断扩张的现实情况相符。
从地区对受教育水平的影响来看，不同地区的劳动力面临不同的受教育机会，劳动力接受各阶段教育的概率存在地区差异，这与地区经济和教育发展水平有关。另外，多个地区在教育发展中存在性别不平等问题，同一个地区内男性和女性接受各阶段教育的概率存在一定的差异，尤其是在中等和高等教育上男性获得了更多的教育机会。
（二）共同支撑假设与平衡性假定
检验
为确保匹配质量及估计结果的可靠性，对共同支撑假设和平衡性假定进行检验。检验结果表明，匹配后，处理组与对照组的大多数观察值在共同取值范围内，匹配显著降低了处理组和对照组之间匹配变量的差异，最大限度降低了样本选择偏误，样本匹配比较成功。
（三）男性和女性教育收益率的估计与分析
基于倾向得分值，对样本进行匹配并分别计算出男性和女性在各教育阶段的ATT、ATU和ATE。
男性在小学、初中、高中和大学教育阶段的年教育收益率分别为5.8%、1.7%、10.1%和6.3%；女性在这4个教育阶段的年教育收益率分别为4.6%、6.6%、15.6%和9.9%。从各阶段教育的教育回报来看，男性在各阶段的年教育收益率由高到低为：高中＞大学＞小学＞初中，女性在各阶段的年教育收益率由高到低为：高中＞大学＞初中＞小学，男性和女性均在高中阶段获得最高的年教育收益率，其次是大学阶段。从男性和女性各阶段教育回报的差异来看，在小学教育阶段，男性的年教育收益率高于女性，在初中、高中和大学教育阶段，女性的年教育收益率均高于男性。
进一步比较ATT、ATU与ATE发现，在小学和高中教育阶段，对于男性和女性均有ATT＞ATE＞ATU；在初中教育阶段，对于男性有ATT＞ATE＞ATU，对于女性有ATU＞ATE＞ATT；在大学教育阶段，对于男性和女性均有ATT＞ATE＞ATU。因此，在选择是否接受小学（或高中）教育时，男性和女性都遵循比较优势，能力高者接受该阶段教育并获得较高的教育回报；在选择是否接受初中教育时，男性遵循比较优势，女性则未能如此，有能力从初中教育中获得更高教育回报的女性没有接受该阶段教育；在选择是否接受大学教育时，男性和女性均存在有能力者由于家庭条件、教育资源等限制未能接受该阶段教育的情况。
（四）教育收益率的性别差异分析
上文分析表明，在不同教育阶段，男性和女性之间教育收益率都有所差别。从统计意义上看，教育收益率的性别差异是否真实存在，还需进一步检验。检验结果与教育收益率的估计结果一致，验证了农村教育收益率性别差异的存在：男性在小学教育阶段的教育收益率显著高于女性，而女性在初中、高中和大学教育阶段的教育收益率显著高于男性。
四、研究结论与启示
第一，贫困地区农村劳动力的受教育水平整体偏低，且男性和女性劳动力之间受教育水平存在较大差距。首先，样本劳动力平均受教育年限为6.2年，仅处在小学水平左右；样本中文盲占24.7%，接受过小学、初中教育的劳动力占比均在30%左右，接受过高中、大学教育的劳动力占比均不到10%。其次，男性劳动力的平均受教育程度处于初中水平，而女性则处于小学水平；男性文盲比例远低于女性，男性接受中等、高等教育的比例均高于女性。
第二，贫困地区农村教育的收入效应较强并具有一定的代际传递效应。首先，男性和女性劳动力各教育阶段的教育回报均比较显著，且本文估计结果与相关研究相比处在一般偏上的位置；其次，父母受教育水平越高，子女接受中等、高等教育的概率就越高，尤其是母亲受教育水平对子女接受高中和大学教育均有显著的正向影响，提升女性受教育水平是阻断贫困代际传递的重要手段。
第三，贫困地区农村劳动力各教育阶段的教育收益率不同且存在显著的性别差异，高中及以上教育对贫困地区农村发展意义重大。首先，男性小学阶段的教育收益率显著高于女性，女性初中、高中和大学阶段的教育收益率显著高于男性；其次，女性各阶段教育的年教育收益率由高到低依次为高中、大学、初中和小学，男性则分别为高中、大学、小学和初中，两者高中阶段的教育收益率最高，其次是大学阶段。
第四，对三类平均处理效应即ATT、ATU和ATE进行比较，男性和女性在某些教育阶段有ATU＞ATE＞ATT，表明部分能力较高的劳动力可能由于家庭负担、教育成本、教育资源配置等因素的限制，难以获得更高层次的教育，因而难以更好地发挥人力资本的收入效应，但他们比实际上接受过高层次教育的劳动力有获得更高水平收入的潜质，尤其是在大学教育上。这一现象在男性和女性中存在差别，且多出现在女性劳动力中。
本文研究结论的启示在于：首先，积极推动贫困地区普通高中教育发展，可考虑将高中教育纳入义务教育范围，充分发挥教育的收入效应；其次，提升贫困地区女性整体受教育水平具有极强的现实意义，应促进贫困地区教育的性别公平，尤其重视对女性中等、高等教育人力资本投资，发掘女性在精准脱贫中的潜力，阻止贫困的代际传递；最后，应有针对性地完善教育精准扶贫资助体系和贫困地区定向招生计划，消除贫困学生入学障碍，让更多有能力的贫困学生有机会接受更高、更好的教育。
中国乡村发现网转自：《中国农村经济》2018年第9期
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