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作者简介： 于洪霞，女，北京师范大学教育学部教育管理学院讲师，博士。 张森，女，北京师范大学教育学部教育管理学院硕士研究生。 赵树贤，女，北京师范大学教育学部教育管理学院/中小学知识管理中心讲师，博士。 基金项目： 教育部青年专项课题（EFA090379）。 致谢： 作者感谢北卡罗莱纳大学人口中心和中国疾病预防控制中心提供数据。 摘要 社区在教育代际流动中的作用及其机制是现有研究尚未充分讨论的问题。本文使用中国家庭健康与营养调查数据进行多水平分析，研究结 果显示：子代受教育年限的总方差中约有16%可以由社区差异解释；社区的人均收入水平越高，该社区内部的教育代际流动性越强，在人均收入水平高到一定程度的社区，子代与父代受教育年限之间甚至呈负相关，其原因可能是父母学历与家庭收入较高的子女对通过教育发送能力信号及进入主要劳动力市场的依赖性较低。 一、 引言 教育、职业、收入等的代际流动程度被认为与社会公平密切相关，流动性越大，子代受父代的影响越小，公平性越好。（流动与传递是一个硬币的两面，流动性弱则传递性强，传递性强则流动性弱。流动性大，则传递性小，表现为子代的教育、职业、收入等与父代的一致性小；反之，流动性小，则传递性大，表现为子代的教育、职业、收入等与父代的一致性高。）相对于职业代际流动与收入代际流动来说，从教育代际流动的角度认识社会的公平性有其自身的优势：一是相对于研究职业和收入代际流动来说，研究教育代际流动不受个体是否参加工作的影响；二是相对于收入水平来说，受教育水平更容易测量，测量误差较小。研究教育代际流动的影响因素及其机制，对采取有效措施促进教育公平与社会公平具有重要意义。 已有学者对影响教育代际流动的多种因素进行过探讨，但是关于社区如何影响教育代际流动的研究尚不多见。对于中国来说，研究社区在教育代际流动中的作用具有特别的现实意义。在就近入学的教育政策下，家庭通过购买学区房为子女选择优质学校，在一些地区是普遍存在的社会现象，认识社区对教育代际流动的影响及其作用机制，可以为合理制定政策以促进教育公平与社会公平提供参考。研究社区在教育代际流动中的作用及其机制，无论是对深入认识教育政策的合理性与有效性，还是对深入认识家庭教育决策行为，都具有重要意义。 本文使用“中国家庭健康与营养调查”（CHNS）数据和多水平分析方法，分析社区环境对教育代际流动的影响，社区环境主要以社区居民的受教育水平、收入水平以及职业多样化程度等因素来衡量。CHNS数据为跟踪调查数据，这使得本文可以了解成年个体在少年儿童时期所居住社区的情况，为分析社区对教育代际流动的影响提供了重要的数据支持。本文将尝试回答以下问题：子女受教育水平的差异中有多大比例可以由社区层面因素解释？社区环境如何影响子女的受教育水平？社区环境如何影响教育的代际流动情况？ 本文的主要发现是，尽管子代与父代的受教育年限在总体上是正相关的，但是在社区内部却有所差异，在某些社区呈正相关，而在某些社区呈负向关，社区的平均收入水平是决定其相关关系正负及大小的关键因素，社区平均收入水平越高，社区内部的教育代际流动性越强。现有文献的研究结论支持子代与父代受教育年限正相关的结论，本文的发现对已有研究结论有所推进，可以为深入分析教育代际流动的机制提供一定的参考。笔者认为，父母学历与家庭收入较高的子女对通过教育发送能力信号的依赖性较低，对依靠教育进入主要劳动力市场的需求较低，这可能是造成一些社区中子代与父代受教育水平呈负相关的主要原因。根据以往的研究结果以及很多人的主观看法，家庭条件越好，子女受教育水平越高，但本文的研究结论可能意味着，家庭条件好的子女并不一定获得更高的受教育水平，而是获得更“适宜”的受教育水平。“适宜”的受教育水平可能并不仅仅意味着受教育水平高，也可能是不接受过度教育的相对较低的受教育水平。 本文的结构如下：第二节为文献回顾与研究假设，第三节为模型设定与数据介绍，第四节为估计结果，第五节为进一步分析，第六节为结论与讨论。 父母学历不同的家庭，其子女接受教育的目的和程度都可能存在差异。人力资本理论认为，教育能够提高个体的人力资本水平，进而提高预期的收入水平。[1] 根据加里·贝克尔（Gary Becker）人力资本理论的逻辑，家庭在支付能力的限制下，会选择子女的最优教育水平，以实现家庭预期收益最大化的目标。[2] 具有不同受教育水平的父母，对子女受教育水平的偏好（亦即家庭预期收益最大化的目标）会有所不同，面临的预算约束（亦即支付能力）也会有所不同。这可能会造成父母受教育水平与子女受教育水平之间存在某种规律性联系，表现出教育在代际之间的传递效应。一般来说，父母受教育水平越高对子女教育的偏好越强，面临的预算约束越小，因此，子女受教育水平与父母受教育水平之间呈正相关。筛选理论认为，劳动力市场的信息是不充分的，受教育水平是受教育者向市场发送自身能力的信号。[3] 市场分割理论认为，劳动力市场的流动性不充分，劳动者在主要劳动力市场（工资较高、福利较好、工作环境较好、学历技能要求较高）与次要劳动力市场（工资较低、福利较差、工作环境较差、学历技能要求较低）之间很难自由流动，教育有助于个体进入就业条件较好的主要劳动力市场。[4] 父母受教育水平不同，子女对教育的信号作用即依靠教育进入主要劳动力市场的需求都是有所差异的，这也可能导致子女受教育水平的差异。 文化再生产理论认为，学校教育的本质是利用“符号暴力”再生产社会支配阶层的文化。[5] 在父母受教育水平较高的家庭长大的子女被赋予相对较多的文化资本，更倾向于拥有社会支配阶层的价值观念、知识、语言、思维与行为方式等，这些人在进入学校系统之后，更加适应学校旨在传递的支配阶层的文化，更有可能在教育中取得成功，因而子女受教育水平与父母受教育水平之间存在正向关系。 学历水平较高的父母一般具有较高的收入，可以为子女提供较好的家庭经济条件。家庭经济条件至少可以从两个方面影响子女的受教育水平：一是经济条件好的家庭更有能力对子女的教育进行直接投资，免受预算约束的不利影响；二是经济条件好的家庭可以为子女提供更好的饮食和卫生条件，有利于提高子女的身心健康，间接促进子女受教育水平的提高。[6] 还有一些研究表明，童年时期在贫困中成长对个人一生都有不利影响。[7] 有很多研究表明，收入具有代际传递性 [8]，受教育水平和收入水平较高的父母，其教育回报率也可能较高，较高的教育回报率会提高其投资教育的意愿，也会影响教育的代际流动性。此外，生理遗传等因素也可能导致子女受教育水平与父母受教育水平的正向关系。[9] 大量使用不同国家数据的实证研究都表明，子女受教育水平与父母受教育水平具有正向关系。[10] 使用中国数据进行研究的文献，也得到了相似结论。[11-16] 综合以上理论及实证基础，本文提出以下研究假设。 假设1：父代受教育水平越高，子代受教育水平越高。 一些研究分析了影响教育代际流动的因素：政府教育投入水平越高的国家，教育代际流动性越大 [17-18]；儿童入学年龄越小，教育代际流动性越大 [19]；教育的质量差异越大，教育代际流动性越小 [20]；工业化程度也可能影响教育代际流动 [21]。但是，关于社区环境如何影响教育代际流动的研究还比较少。社区是指居住在一定地域范围内的居民所组成的社会生活共同体。社区环境是指社区范围内影响居民社会生活的各种条件。居住在相同社区的家庭，由于受社区环境的共同影响，其子女受教育水平之间可能具有一定的相关性。子代与父代受教育水平之间的关系，在某个社区内部和多个社区之间可能存在程度或方向上的差异，因此本文将分别对其进行考察。据此，本文提出以下两个子假设。 假设1a：在全部社区中，父代受教育水平越高，子代受教育水平越高。 假设1b：在某社区内部，父代受教育水平越高，子代受教育水平越高。 社会资本理论指出，家庭所拥有的社会资本对个人的教育和发展有着重要的影响。[22] 这种社会资本不仅仅局限于家庭内部，也包括社区中父母之间以及父母与组织之间的结构与互动等。虽然父母受教育程度的差异对子女接受教育的经济、文化条件具有重要的潜在影响，但是这种潜在影响如何发挥作用还取决于家庭与其他社会关系的互动，即取决于具体社会资本的差异。[23] 社会资本理论为本文研究社区在教育代际流动中的作用提供了重要的理论框架。 使用普通最小二乘法进行数据分析的一项研究结果显示，社区平均受教育水平对子女的受教育水平存在显著正影响，而父母受教育水平与社区平均受教育水平对子女受教育水平的交叉影响可能是负的 [24]，这说明社区的平均受教育水平较高可能会提高教育的代际流动。这样可能意味着社区的平均受教育水平越高，社区内部的教育代际流动性越大。聚焦于与种族相关的人力资本代际流动的研究发现，子女的人力资本受父母及其交往人群的平均人力资本水平影响很大。[25] 还有研究在以上两项发现的基础上，建立一个包含家庭社区选择行为的人力资本代际传递非线性动态模型，深入探究父母受教育水平以及社区内部受教育水平分布对儿童受教育水平的影响，验证了前人的研究结论。[26] 一个社区内通过代际传递获得的某些特征（宗教、社会地位等）是家庭内部社会化和外部社会化共同作用的结果。[27-28] 在这一理论的基础上，有研究分析了社区影响教育代际流动的机制，指出社区环境影响父母对子女教育的参与度，尤其是对于学历水平较低的家庭，生活在平均受教育程度较高的社区会提高父母对子女教育的参与性，而学历较高的父母对子女教育的参与性与社区环境的相关度较低。[29] 综合以上研究基础，本文提出第2个和第3个研究假设。 假设2：社区质量越高，子代的受教育水平越高。 假设3：社区质量越高，教育的代际流动性越强。 这里的社区质量用社区平均受教育水平、社区平均收入水平以及社区居民职业多样化程度三个指标来反映，这三个指标越高，则认为社区质量越高。 据此，本文将假设2分为3个子假设分别检验。 假设2a：社区居民平均受教育水平越高，子代的受教育水平越高。 假设2b：社区居民平均收入水平越高，子代的受教育水平越高。 假设2c：社区居民职业多样化程度越高，子代的受教育水平越高。 同理，将假设3分为3个子假设分别检验。 假设3a：社区居民平均教育水平越高，教育的代际流动性越强。 假设3b：社区居民平均收入水平越高，教育的代际流动性越强。 假设3c：社区居民职业多样化程度越高，教育的代际流动性越强。 中国自古就流传着孟母三迁择邻的故事，当今社会也有很多家庭高价购买学区房，这都预示着社区可能对子女的教育产生重要影响。但是，在中国社会，社区如何影响子女的受教育水平，如何影响父代与子代之间的教育流动，还少有文献通过实证研究进行过深入探讨。此外，国际上现有关于社区与教育代际流动的研究大多没有使用多水平分析方法，而在相同社区内生活的家庭，其子女的受教育水平可能具有较高的相关性，不考虑这种相关性的估计结果可能是有偏的。本研究将使用多水平分析方法对这种相关性进行控制，一方面可以得到更有效的估计结果，另一方面可以对社区层面影响教育代际流动的因素进行分析。 三、 模型设定与数据 在分析教育代际流动时，数据具有嵌套特征，多个个体（家庭）属于某个相同的社区。对于具有嵌套特征的数据，比较适宜的估计方法是多水平分析方法，普通最小二乘法（OLS）可能会造成估计结果有偏。使用多水平分析方法可以区分个体（家庭）与社区各自对子代受教育水平的影响，有助于认识社区对教育代际流动的影响，以及社区层面的哪些因素对教育代际流动有影响。 多水平分析的计量模型设定如下： 其中，下标表示第j个社区的第i个家庭，sedu为儿子当前的最高教育年限，fedu为父亲当前的最高教育年限，year为儿子的出生年份虚拟变量。其余变量皆表示儿子未成年时期的家庭情况。其中，finc为父亲年收入对数值， funi为父亲工作单位类型的虚拟变量，focc为父亲职业类别虚拟变量， hk为儿子当时户口情况（城镇为0、农村为1），comedu为儿子当时居住社区的平均受教育水平，cominc为当时居住社区的平均收入水平，comocc为当时居住社区的居民职业多样化程度。 职业多样化程度的测量参考现有研究的计算方法 [30]，具体如下： 其中，n表示社区居民从事的全部职业类型数，该变量的取值在0至1之间，越接近0职业多样化程度越低，越接近1职业多样化程度越高。出生年份、户口情况等为个体层面的信息，父亲学历、收入、职业、单位类型等为家庭背景信息。父亲最高学历水平的估计系数（β1j）反映了教育代际流动或代际传递的强弱程度：如果估计系数较大，说明教育代际流动性较弱，教育代际传递性较强；如果估计系数较小，说明教育代际流动性较强，教育代际传递性较弱。 层一模型（1）式的设定，旨在考察父代教育水平对子代教育水平的影响，在估计该影响的过程中，我们控制了父亲收入、职业情况等可能影响子代受教育水平并与父代受教育水平相关的因素，以得到更有效的估计结果。层二模型的（2）式旨在考察社区因素是否影响子代的受教育水平，以及层一模型的截距项在社区层面是否随机；（3）式旨在考察社区因素是否影响父亲受教育水平的估计系数，以及层一模型中父亲受教育水平的估计系数在社区层面是否具有随机性，即考察社区对教育代际流动的影响。也就是说，层二模型的设定，一方面将考察社区质量对子女教育水平的影响，另一方面将考察社区质量对教育代际流动的影响。 本文使用的数据来自美国北卡罗来那大学进行的“中国家庭健康与营养调查”(CHNS)，该调查为跟踪调查，已在1989年至2012年间进行过9次，每次调查涉及中国辽宁、黑龙江、江苏、山东、河南、湖北、 湖南、广西和贵州9个省区的4000多个家庭，既包含城市家庭，也包含农村家庭。根据研究目的，因为很多未成年人正在接受教育，当前的教育信息无法反映个体的最高受教育水平，所以本文主要使用成人数据。调查涉及的成人个体信息包括个体特征，如出生年份、性别、职业、工作单位类型、工资水平、受教育水平、户口类型等，此外还包括家庭所在社区等家庭信息。为了获得更多样本并排除性别差异的潜在影响，本文将主要使用儿子与父亲之间的匹配数据来分析。（父代与子代之间的数据匹配形式可以有多种，比如上一代的受教育情况可用父亲受教育水平、母亲受教育水平、父母的最高受教育水平、父母的平均受教育水平等来衡量，下一代的教育可用儿子受教育水平、女儿受教育水平、儿子/女儿的受教育水平等来衡量。如上列举的衡量方式就可以匹配成4×3=12种数据形式，各种方式都有其意义及一定合理性。由于满足本文分析条件的男性样本相对于女性样本更丰富，所以我们选择了父亲—儿子的数据匹配形式。这样的数据形式也可以排除性别对教育代际传递的复杂影响，使研究主题更好地集中于研究目的。）为了排除错误数据，根据现有研究的做法 [31]，本文删除了父亲与儿子的年龄差异小于14岁的样本。根据CHNS的数据特征，社区的操作性定义为村和居委会，在城市地区以居委会为单位，在农村地区以村为单位。 要考察社区对教育代际流动的作用的一个难点在于，社区环境应该是个体在成年之前生活的社区。得益于CHNS数据为跟踪调查数据的特征，笔者能够获得个体一生的最高受教育水平及其在少年儿童时期所居住的社区和家庭情况等信息。本文将子代的年龄范围设定在8～17岁，这一年龄段基本处于应该接受义务教育的年龄阶段。CHNS作为跟踪调查数据，同一个体可能被调查过多次，本文只选择最接近14岁的样本进入分析。我国法律规定6周岁入学，一般小学为6年制，14岁正处于初中阶段，这一阶段的家庭背景和所能获得的社会资源会对其一生的受教育水平有较大影响，因此，本文以14岁为中心点进行样本的筛选。 变量统计描述情况如表1所示。子代与父代的受教育年限都是其当时的最高受教育年限（人生中最高教育年限的具体计算方法是，先根据各年份数据关于受教育情况的汇报计算各年份数据中的受教育年限，然后根据各年份中所汇报的受教育年限计算最大值。如果个体正在接受教育且教育年限低于9年，则该样本不进入最高受教育年限的计算；如果个体不是正在接受教育，且年龄小于10岁，则该样本不进入最高受教育年限的计算；如果个体正在接受高中、中职、大专、大学、研究生等类型的教育，则以该学段毕业时的受教育年限进入最高受教育年限的计算；对于所计算受教育年限小于个体自身汇报的人生最高受教育年限的样本，则以其自身汇报年限作为人生最高受教育年限。关于各调查年份受教育年限的计算，根据对问题“你在正规学校里受过几年正规教育”的回答及我国各级教育的学制计算，小学、初中、高中 [中职]、大专、大学、研究生分别按6年、9年、12年、15年、16年、19年计算），其他变量都是在8～17岁年龄区间内，最接近14岁的调查年份的变量情况（父亲年收入按CHNS数据提供的2009年不变收入计算，社区平均受教育水平根据社区内17岁以上人口的受教育年限计算）。可以看到，子代的平均受教育年限高于父代，社区间的质量差异也是比较大的。居民平均受教育年限最低的社区仅有1.87年，而最高的社区有13.67年；居民平均年收入最低的社区仅有6.13万元，而最高的社区有 10.37万元（社区内人均收入的计算方式是：以CHNS数据提供的2009年不变收入为基础，对个体不变收入取对数，再对社区内的相应个体计算对数均值）；在居民职业多样化程度最低的社区，所有居民从事相同的职业，职业多样化程度度量指标取值为0，而最高的社区取值为0.89。 估计结果如表2所示，首先，第（1）列为未控制任何其他变量的零模型，通过观察个体层面的方差（层一方差）和社区层面的方差（层二方差）可知，来自层一的方差约占总方差的84.2%，来自层二的方差约占总方差的15.8%。也就是说，社区环境约能解释子代教育差异的15.8%。 第二，为了考察父代受教育水平对子代受教育水平的影响，即教育的代际流动情况，在第（2）列回归中引入自变量父亲受教育年限。可以看到，父亲受教育年限的估计系数显著为正，父亲受教育年限越高，儿子受教育年限也越高，父亲的受教育年限每高出1年，儿子的受教育年限平均高出约0.2年。 第三，在回归分析中引入其他控制变量，考察个体与家庭的其他因素如何影响子代的受教育水平以及这些因素与父代受教育年限的相关性。在第（3）列回归中引入父亲年收入、父亲职业类型虚拟变量、父亲单位类型虚拟变量、儿子户口情况、儿子出生年份虚拟变量等，结果显示父亲教育年限的估计系数有所下降，父亲的受教育年限每高出1年，儿子的受教育年限平均高出约0.1年，说明父亲受教育年限与其他影响子代受教育年限的因素之间可能存在一定的相关关系。 第四，考察社区层面的因素是否能够解释子代教育水平的差异，亦即社区层面因素能否解释（1）式中截距项的差异。在第（4）列回归中，引入社区的平均教育年限、平均收入水平和职业多样化程度三个变量，估计结果显示前两个变量都是显著为正的，说明社区的质量越高，子代的受教育水平越高。因此，假设2a成立，假设2b成立，而假设2c不成立。引入社区层面的解释变量以后，约有95.6%的层二方差被解释。 第五，考察父亲学历水平的估计系数在不同社区之间是否存在随机性，即教育代际流动情况在社区之间是否存在随机性。第（5）列回归中假设存在这种随机性，但结果显示随机性是不显著的。 第六，考察社区层面的因素是否影响父代受教育年限的估计系数，即是否影响教育代际流动情况。第（6）列回归引入父代受教育年限分别与社区平均受教育年限、社区平均收入水平、社区职业多样化程度三个变量的交叉项，估计结果显示社区因素显著影响教育代际流动情况，父亲受教育年限与社区平均收入水平交叉项显著为负，父亲受教育年限与社区职业多样化程度交叉项显著为正，此时，父亲受教育年限估计系数的随机性也是显著的。因此，假设3a不成立，假设3b成立，假设3c不成立。 至此，模型控制的变量几乎可以解释社区层面的全部方差。虽然父代受教育年限估计系数的随机性是显著的，但是其系数值较小，不具有实际意义，可以认为固定影响是决定教育代际流动情况的主导因素。根据反映教育代际流动情况的系数可知，当社区的职业多样化程度取均值0.48、社区的平均收入水平在8.55以上时，子代与父代的受教育年限呈负向关系。社区平均收入水平是影响教育代际流动情况的关键因素：一方面其他估计系数均为正值或不显著，仅该变量的估计系数显著为负值，对估计系数的方向有决定性影响；另一方面其取值范围较广，对流动性系数的取值范围影响相对较大，相对来说，虽然社区职业多样化程度的估计系数也显著，但是其变化范围仅为0～1之间，对流动性系数的取值范围影响相对较小。估计结果表明，对于促进教育代际流动来说，社区居民经济条件的外溢作用可能要强于教育水平和职业多样化的外溢作用。一个可能的原因是，教育水平低的父母可以相对容易地模仿受教育水平高的父母的教育投入方式，但是很难学到受教育水平高的父母如何应用自己的知识影响孩子，对孩子产生潜移默化的影响。此外，有研究表明，在我国，社区内的房价与优质教育资源之间具有相关关系 [32-33]，学区房现象即是其客观反映，这使得较高的社区平均收入可能与较优质的社区教育资源具有相关关系。我国实行就近入学政策，经济条件好的家庭可能通过选择社区使孩子获得更优质的教育资源，而优质的公共教育资源可能是促进教育代际流动的原因。 现有文献的研究结果一般都支持子代与父代受教育年限正向相关的结论，而本文的研究结论显示，两者的关系虽然在总体上是正向的（假设1a成立），但是在不同社区中其取值与方向都存在一定差异，在低收入社区流动性低，子代与父代教育的一致性高，在高收入社区流动性高，子代与父代教育的一致性低，当收入高到一定程度以后，子代与父代的受教育水平甚至出现了负向关系（假设1b不成立）。子代与父代受教育年限之间的负向关系虽然出乎意料，但细究起来，与现有一些研究所得结论具有一定的一致性。有研究指出，优质的社区环境能够提高父母对子女教育的参与度，进而提高子女的受教育水平，而这种影响对于学历水平较低的父母来说更大。[34] 父母学历水平较低的家庭如果能够生活在质量较高的社区，将会提高父母对子女教育的参与性；而学历较高的父母对子女教育的参与性与社区环境相关度较低，可能导致的一个结果是，良好的社区环境对父母学历较低子女的教育促进作用更强。 总体来说，不同社区子代对父代受教育水平拟合线的截距和斜率都是有差异的。社区的平均受教育水平越高、平均收入水平越高，子代受教育水平拟合线的截距项越高；社区平均收入水平越高，父代教育年限的估计系数越小，即拟合线的斜率越小，教育代际流动性越强；社区职业多样化程度越高，父代受教育年限的估计系数越大，即拟合线的斜率越大，教育代际流动性越低。 五、 社区在教育代际流动中作用的进一步分析 当不控制社区层面因素对教育代际流动的影响时，子代与父代受教育年限显著正相关；控制社区层面因素的影响之后，一些社区表现出了正相关，而另一些社区则是负向关。为了检验上述结果的可靠性，本文选取某省份的数据，分社区估计了子代对父代受教育年限回归的拟合线。可以看到，在一部分社区中子代与父代受教育年限呈现出正向关系，一部分社区中呈现为负向关系。分社区所估计的拟合线进一步印证了前文所得结论，说明结论具有一定的稳定性与可靠性。（其他省份的分社区子代对父代受教育年限的拟合线表现出同样的特征，都是既有正向关系也有负向关系，由于篇幅所限，此处仅报告了一个省份的情况。） 根据研究领域现有文献的研究结果，一般认为子代与父代教育年限之间呈正相关关系，为什么划分社区进行回归以后一部分社区呈现了负相关关系，这是值得深入研究与探讨的问题，对认识教育代际流动的机制具有重要意义。如何认识在某些社区内部子代与父代的受教育水平成反比，本文认为原因可能是多方面的，下面尝试给出两种解释。 第一，不同家庭对教育的信号作用要求是不同的，父母高学历的家庭可能有其他信号作为教育信号的补充，进而对教育信号作用的需求较低。而父母学历水平低的家庭，掌握的各种社会资源也可能相对较少，可能主要依靠教育来发送信号。信号理论认为，教育水平是劳动者向市场发送的关于自身能力的信号 [35]，家庭为了提高子女在劳动力市场上的竞争力，可能让子女接受过多的教育，产生过度教育。不同家庭背景的子女对教育信号作用的要求可能会有所差异。父母受教育水平较高的家庭，其良好的家庭综合背景也可能成为一种向劳动力市场发送的信号。（良好的家庭背景既可以通过环境熏陶提高子女自身的能力，也可以为子女提供更多外部支持、提高其工作绩效，因此具有成为子女能力信号的潜在可能。）如果个体可以通过其他途径向劳动力市场发送关于自身能力的信号，就可以降低对教育信号作用的依赖，减少过度教育。在平均收入高的社区内部，父亲的受教育年限较高，儿子的平均受教育年限反而较低，这可能是由于这类家庭对教育的信号作用需求较低，较少发生过度教育。 第二，不同家庭对依靠教育跨越分割的劳动力市场的依赖性不同，在父母学历较高的家庭，父母也许可以通过所掌握的其他资源帮助子女进入主要劳动力市场，降低对子女受教育水平的依赖；在父母受教育水平低的家庭，子女可能主要依靠自身的高教育水平进入主要劳动力市场。劳动力市场分割理论认为，劳动力市场并不是统一的，而是被分割成了不同的部分，比如主要劳动力市场（待遇高、工作环境好）和次要劳动力市场（待遇高、工作环境好）；劳动者在不同劳动力市场之间的流动是受到限制的，在次要劳动力市场工作的劳动者很难进入主要劳动力市场，而受教育水平越高越可能进入主要劳动力市场。[36] 较之父母学历较低的劳动者，良好的家庭背景可能会对父母受教育水平较高的劳动者进入主要劳动力市场有所帮助，因此不需要那么高的受教育水平。在平均收入高的社区内部，父亲学历较高，儿子却拥有较低的受教育水平，这可能是因为父母学历较高的家庭对通过教育进入主要劳动力市场的依赖性较低，因此，不需要接受更多的教育。 子代与父代受教育水平呈现负相关的社区，恰好是居民平均收入水平较高的社区，这类社区中的高教育水平居民所掌握的各类资源本身也会比较高，这些资源可能有助于其子女发送能力信号，或有助于其子女进入优质劳动力市场，而降低对受教育水平的需求与依赖。（比如，熟人介绍是在求职中获得工作的重要途径，在其他条件相似的情况下，社会资源相对丰富的家庭更可能有丰富的社会关系，获得更多更好的就业机会。而熟人的介绍也可以看成一种信号发送机制，熟人以自己的关系和信誉等为担保，向用人单位传递被介绍者的能力信息。）而这类社区中的低教育水平居民所掌握的社会资源相对较少，其子女对高教育水平的依赖性相对较高。这类社区中的低教育水平父母既有支持子女获得高教育水平的能力，也有这样的需求，但是高学历父母虽然有支持子女获得高教育水平的能力，但是这样的需求相对弱，所以可能表现出父代与子代受教育年限的负相关。 此外，子代受教育水平相对父代受教育水平可能具有“回归”性，也会增加其反向关系的可能性。“回归”一词最早产生于遗传学研究，对儿子身高与父亲身高的关系进行研究发现，儿子的平均身高高于父亲的平均身高，如果做如下定义，儿子预期身高=父亲身高+（所有儿子平均身高-所有父亲平均身高），那么，身高比较高的父亲，其儿子实际身高会比预期身高要低，而身高比较低的父亲，其儿子实际身高会比预期身高要高，研究者把这种现象称为“回归”。[37] 因此笔者推测，在一定情况下受教育水平可能也存在这种“回归”，父代的学历水平越高，子代的实际受教育水平达到预期受教育水平的可能性越低；父代的学历水平越低，子代的实际教育水平超过预期受教育水平的可能性越高。当然，“回归”性并不必然导致社区内部子代与父代之间受教育水平的负向关系，但是具有增加产生负向关系的可能性。 本文使用CHNS数据及多水平分析方法，分析了社区对于教育代际流动的影响。分析结果显示，子代教育水平的方差约有16%能被社区因素解释。本文在引入社区层面因素（社区平均受教育水平、社区平均收入水平、社区职业多样化程度）对子女受教育水平及教育代际流动的影响后，社区层面的方差几乎全部得到解释。总体来说，子代与父代受教育年限呈现正向相关，但是在不同社区，其相关性、正负方向与大小都存在一定差异。在低收入社区，教育代际流动性低；在高收入社区，教育代际流动性高；当社区平均收入高到一定程度以后，甚至出现了负向相关。 笔者认为，父母学历水平较低的家庭对教育的信号作用需求更高，对通过教育帮助子女进入主要劳动力市场的依赖性更强，这可能是导致部分社区之中子代受教育水平与父代受教育水平表现出负相关的重要原因。当家庭对子女教育的人力资本需求满足以后，家庭对子女受教育水平的决策还可能受教育的信号作用以及劳动力市场分割等因素影响。父母的学历水平等家庭资源也可能成为子女能力的补充信号，在其他条件相似的情况下，为了达到既定的信息传递目标，相对于父母受教育水平较低的子女，父母受教育水平较高的子女会较少地选择过度教育来发送其高能力的信号。同理，在其他条件相似的情况下，父母受教育水平较高的子女可能不需要获得太多教育就可以进入主要劳动力市场，而父母学历低、家庭背景差的子女只能通过多接受教育来增加自己进入主要劳动力市场的可能性。 根据文化再生产理论，处于社会支配地位家庭的子女由于从家庭获得了较多的文化资本，更容易在学校教育中获得优势 [38]。根据这一理论的简单推论可能是，家庭条件越好的子女受教育水平越高。而本文的研究结果表明，家庭条件好的子女并不一定需要获得更高的受教育水平，而是获得更“适宜”的受教育水平。如果更高的受教育水平是适宜的，处于社会支配地位家庭的子女就会倾向于接受更多的教育；如果稍少的受教育水平是适宜的，处于社会支配地位家庭的子女就不会被动接受更多的过度教育。 不同背景的家庭如果能够在同一社区内居住，将有助于提高父母教育水平较低子女的受教育水平，有利于弱势家庭子女的发展。如果家庭所居住的社区主要是按家庭经济资源和社区资源划分的，相同家庭背景的子女相对聚集，则不利于弱势家庭子女的教育获得。家庭通过买房择校等方式选择社区而投资子女教育，所获得的子女受教育水平的提高可能并不完全是由优质教育资源带来的，而是部分地由社区其他方面的因素带来的。本文的研究结论为认识买房择校影响子女教育的作用机制提供了另外一个视角。 关于社区在教育代际流动中发挥作用的机制是今后的研究需要进一步深入探讨的问题。在这种影响中，有多少是由社区的教育资源带来的，有多少是社区其他因素带来的，以及其他因素与社区教育资源之间的关系如何，这些都是深入认识社区环境与教育代际流动关系需要进一步探索的问题。分析社区人均收入对教育代际流动的作用机制，可能对认识如何促进教育公平有重要意义，也是研究领域需要进一步探索的问题。 社区环境作为一个潜在变量，对其进行有效测量是分析社区对教育代际流动影响的关键，本文构建了社区平均受教育水平、社区平均收入及职业多样化程度三个变量来测量，但还有其他一些能反映社区环境的变量可能影响教育的代际流动，如社区内教育资源的数量与质量等。由于数据限制，本文无法对这些变量进行分析，这也是今后研究的方向。 （责任编辑 范皑皑） |
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