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独生子女,真的提高了受教育程度吗?

来源:未知 编辑:精彩 时间:2018-09-19 18:42:13
导读:撰文 | Manolo 很久以前,我写过一个答案,讲独生子女政策在个体层面对教育的影响,结论是有明显的正面作用。 这也是许多人坚信的结论:生育的数量变少,那每个孩子就应该分到更多的资源、可以上更长时间的学这也符合经济学中经典的数量-质量权衡理论。既然

独生子女,真的提高了受教育程度吗?

撰文 | Manolo

很久以前,我写过一个答案,讲独生子女政策在个体层面对教育的影响,结论是有明显的正面作用。

这也是许多人坚信的结论:生育的数量变少,那每个孩子就应该分到更多的资源、可以上更长时间的学——这也符合经济学中经典的“数量-质量”权衡理论。既然每个人的受教育程度都因此上升,全社会的教育程度难道不是也会因此上升吗?

答案是未必。

为什么?考虑城市和农村两类居民:前一类家庭的小孩,平均教育程度显著高于后者。

由于城市和农村的执行力度不同,独生子女政策在提高所有孩子的教育的同时,也改变了两类孩子的比例——农村家庭的小孩,在新一代中占的比例上升。教育程度较低的类别占总体的比例上升,会降低整个社会的平均,甚至可能完全抵消个体层面的正面效应。

?独生子女,真的提高了受教育程度吗?图1 1920-1970年出生的城市女性与农村女性的生育率之差。数据来自1990年人口普查

王学博和张俊森即将在Journal of Development Economics刊出的研究,估计了上一段提到的、独生子女政策导致的城乡比例变动对教育程度的影响,并与“质量-数量权衡”做了比较。

结果显示:即使采取最保守的估计,在社会层面,独生子女政策对整体的受教育程度也几乎没有影响。取稍微贴近实际一些的参数时,政策的净效应很可能是负的。

研究分两步:“估计”和“估算”。

第一步“估计”的目的,是要估出独生子女政策对城乡生育率的差距的影响,进而算出独生子女政策如何改变两类家庭生育数量的比例。

第二步的“估算”,则是在第一步得到的比例的基础上,结合之前的实证研究(作者之一的张俊森教授,他的研究,可称覆盖了独生子女政策的每一个侧面),计算“比例改变”和“数量-质量”权衡两点,各自对整体的受教育程度的影响,并以此计算总的净效应。

怎么估计政策对城乡出生率的差距的影响呢?

文章使用了双重差分法:将东部部分地区的少数民族作为政策执行较松的“对照组”,这里的“部分”,指的是本身不是自治区、下面也未辖有自治行政区划的市。已有的研究和本文的检验都表明:这些地区的少数民族,各项特征与汉族都颇为接近,可以作为政策评估中的对照组。实际上,分区域的估计显示:选取的少数民族与汉族越“接近”(东部地区,或交通便利的地区),双重差分估计得到的效应就越大。因此,即使这一对照组与控制组在政策实施前并非完全相同,这一偏误也很可能只是低估了政策的实际效应。

将同一地区的汉族作为政策执行较严的“实验组”,比较两个群体内、1943年前后出生的两批女性生育率的变化。注意:利用这一分界点,同样是低估了政策的实际效应。具体来说,1943年之前出生的女性,仍有高龄生育的可能(不足5%);1960年之后出生的部分女性,生育意愿可能还未释放完毕。实际上,按出生年龄,将1943年之后出生的女性分三组:1944-1952、1952-1960、1960-1970,分别用双重差分做估计,结果是1952-1960年之间的这一组最显著。因此,这一可能的偏误,同样导致了结果是偏保守的。

最终得到的、保守的估计结果显示:独生子女政策,导致农村生育率减去城市生育率的差增加了0.156。

?独生子女,真的提高了受教育程度吗?图2 1920-1970年出生的汉族女性与少数民族女性的生育率之差。数据来自1990年人口普查

得到核心参数的估计值之后,结合已有的实证,即可估算独生子女政策在社会层面对受教育程度的影响。

具体来说,文章首先假设1978年之后,生育率的所有下降都“归功”于政策的实施;接着,利用已有的估计,可知城市地区的教育年限大致是农村地区两倍。这同样是一个保守的假定:平均而言,城市地区的教育质量要高于农村地区不少。最后,同样是根据已有研究,城市和农村地区,教育年限对家庭规模的弹性,分别取0.26和0.04。

给定以上条件,就可以计算出独生子女政策在社会层面对教育的影响。实际上,哪怕按照前面的做法——假设的地方都取偏保守的值,独生子女政策,对整个社会的受教育程度的影响也几乎是0!

随意放松其中一些假定,如进一步纠正估计的偏误、考虑到生育率下降有政策实施之外的可能、考虑城乡之间教育质量的差别,等等,这个结果都会变成负数。

因此,尽管独生子女政策可以说几乎提高了每个人接受教育的数量。

然而,由于比例构成的变化,在总体层面,政策对教育也是几乎没有影响;如果政策真的对教育有影响,那符号也多半是负的。

这既是一个有趣的统计学“陷阱”,提醒我们警惕解读数据的方式,也揭示了政策评估中的一个难点:集体个体,看问题的视角不同,最终结论完全有可能截然相反。

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