流动人口受教育年限影响因素分析

摘要：流动人口受教育年限受多重因素的影响，本文利用三个城市的1008份调查问卷，采用Logistic回归分析方法分析了其影响因素。得出城市类型、性别、父亲的最高教育程度（包括目前就读的）、父亲的就业状况、母亲的最高教育程度（包括目前就读的）等对流动人口受教育年限的影响较为显著。

关键字：受教育年限;影响因素;Logistic

一、研究背景

党的十八大提出，“到2020年，全民受教育程度和创新人才培养水平明显提高，进入人才强国和人力资源强国行列，教育现代化基本实现”（即“两提高、两进入、一基本”）的教育战略目标。提高居民的受教育水平和劳动者科學文化素质是全面建设小康社会的重要内容之一。

人口受教育状况（主要包括平均受教育年限、受教育程度构成、教育公平程度等）通常被当作衡量某一国家或地区社会经济发展状况的重要指标，因而也是国内外学者和国际组织（如联合国、世界银行、经合组织等）一直较为关注的研究议题。根据2004年全国人口变动情况抽样调查收集的我国人口受教育状况的相关信息，同时结合2000年全国人口普查的有关资料，对我国人口受教育状况进行分析。结果表明，我国人口平均受教育年限继续提高，高等教育发展迅速，小学阶段义务教育达到了很高的普及率，文盲率持续下降1，平均受教育年限持续攀升。

本文通过2009年一项问卷调查，主要对个体受教育年限的影响因素进行多元回归研究。研究的结果显示：城市类型、性别、父亲的最高教育程度（包括目前就读的）、父亲的就业状况、母亲的最高教育程度（包括目前就读的）等对个体受教育年限的影响较为显著。

二、数据来源和研究方法

本文采用的数据来自中国人民大学所承担的重大课题“中国流动人口问题研究”的调查数据。此次调查是课题组2009年从流入人口相对集中的珠江三角洲、长江三角洲以及京津冀地区各选取一个地点作为流入地，并根据该流入地流动人口相对集中的来源地作为流出地，采用流入地与流出地对比跟踪的调查方式对广东东莞-湖南嘉禾、浙江诸暨-贵州遵义、北京-河南滑县三组流入地-流出地的流动人口的状况及其家庭成员的情况进行调查。方法上，本文将个体受教育年限作为被解释变量，将个体性别，父母的受教育状况，工作情况，居住环境等作为解释变量，建立二项Logistic回归模型进行分析。具体各变量的定义如下：①从上小学开始算起，您一共受过多少年的学校教育，定义“对受教育年限（1-24）取对数”;②城市类型，“未经改造的老城区（街坊型社区）=1，单位社区=2，普通商品房/经济适用房小区=3，高档商品房区/高级住宅区/别墅区=4，移民社区=5，其他=6”;③性别，“男=1 女=2”;④年龄，“23-91”;⑤父亲的最高教育程度（包括目前就读的），“小学及以下=1，初中=2，高中中专=3，专科及以上=4”;⑥父亲目前的就业状况，“工作=1，自家生意=2，无业或务农=3”;⑦14岁时父亲的就业状况，“工作=1，自家生意=2，无业或务农=3”;⑧母亲的最高教育程度（包括目前就读的），与14岁时母亲的就业状况，定义和父亲一样。

对这些变量进行定义后，得出“城市类型：未经改造的老城区（街坊型社区），共671个，比例为22.5%，单位社区848个，比例为28.4%，普通商品房/经济适用房小区1336个，比例为44.7%，高档商品房区/高级住宅区/别墅区848个，比例为3.3%，移民社区没有，其他城市类型有32个，占比为1.1%”;男性共2714人，占比50.5%，女性2664人，占比49.5%;父亲最高教育程度为小学的有3602人，占比67%，其次分别为初中970（18%），高中中专587（10.9%），专科及以上219（4.1%）;父亲目前的就业状态为在工作的508人，占比9.4%，自家生意79人，占比1.5%，无业或务农4791人，占比89.1%;14岁时父亲的就业情况是工作中的有2187人，占比40.7%，自己生意116（2.2%），无业或务农3075（57.2%）;目前目前为止教育程度为小学的有4328人，占比80.5%，初中708（13.2%），高中中专342（6.4%），大专及以上就没有了;14岁时母亲的就业状况为工作的有1096人（20.4%），自己生意的110人，占2%，无业或务农4172人，所占比重77.6%.

在该项调查中，男女比例几乎均等（男50.5%，女49.5%），大部分受访者父母的教育程度都不高，67%的父亲最高教育程度（包括目前就读的）是小学及以下，母亲的受教育程度为小学及以下的占80.5%。44.7%居住在普通住宅区，说明家庭经济条件一般的占大多数。而受访者14岁时，他们的父亲有40.7%是在工作的，57.2%则无业或者务农。此时，他们的母亲有77.6%无业或者务农。由此可见，父母的受教育程度对他们自身的工作也产生较大的影响。

三、回归结果分析

通过多元线性回归的方法分析受教育年限的影响因素，发现：以未经改造的老城区（街坊型社区）作为参照组，单位社区对受教育年限的影响为0.956***;普通商品房/经济适用房小区对受教育年限的影响为0.54**;以男性为参照组，则女性对受教育年限的影响为-0.729***;年龄对自变量的影响为-0.058***;父亲的最高教育程度（包括目前就读的）：若以小学及以下为参照组，那么学历为初中，对自变量的影响为1.101***，高中中专、专科及以上分别为1.491***、1.71***;若以14岁时父亲的就业状况“工作”为参照组，那么自家做生意对受教育年限的影响为1.444*，无业或务农对受教育年限的影响为0.565*;若以母亲的最高教育程度（包括目前就读的）：“小学及以下”为参照组，则学历为初在、高中中专对受教育年限的影响大小分别为0.851***、1.382***。在该多元线性回归中，Adjusted R Square为0.262，N总数为5378.其中*** P<.001，** P<.01，* P<.05，+ P<.1，B值保留两位小数。

所以，从拟合指标Adjusted R Square即调整的确定系数来看，其值为0.262大于0.10说明模型的拟合性较好。

从回归结果可以看出：城市类型、性别、父亲的最高教育程度（包括目前就读的）、14岁时父亲的就业状况、母亲的最高教育程度（包括目前就读的）都对受访者所受教育年限这一变量具有显著影响。

父母的学历与孩子的教育期望呈现较高的相关性，父亲的最高教育程度的B值说明父亲的教育程度对受访者的受教育年限有较大影响，父亲学历为初中，高中中专，专科及以上的比那些父亲学历为小学及以下的受访者所受影响更显著，B值分别为1.101，1.491，1.71，从数值上看，父亲的学历越高，孩子获得的教育年限就有可能越高。母亲的最高教育程度的B值说明，与那些学历為小学及一下的母亲相比，初中毕业的母亲比那些最高学历为小学的B值高出0.851，学历为高中中专的B值则更高，为1.382，说明拥有较高学历的母亲也希望他们的孩子所受教育越高。不论父亲还是母亲，随着自身学历的增高，对孩子学历的期望值在上升1。

14岁时父亲的就业状况说明，当父亲从事自营或在家务农时，他们更希望自己的孩子获得较高的文化水平，相信知识改变命运;父亲的学历和职业与孩子的教育期望有密切关系，那么母亲的学历和职业与孩子的教育期望呈现怎样的相关性呢？首先，在父亲和母亲的职业和学历与对孩子的教育期望的关联性的统计分析中，在所有的职业层中没有发现差异存在。说明相同职业或者相近职业的父母，在对孩子的教育期望中存在着近似性。

四、结论

影响流动人口受教育年限的因素有很多，本文试图通过构建Logistic模型来筛选真正影响流动人口受教育的因子。从回归结果来看，居住的小区类型、性别、父亲的最高教育程度（包括目前就读的）、父亲的就业状况、母亲的最高教育程度（包括目前就读的）、母亲的工作状况对流动人口受教育年限的影响较为显著。对流动人口的受教育年限有显著的影响。

具体地来说，流动人口的家庭经济条件越好，会更可能接受较长时间和较高水平的教育。古有“孟母三迁”，说明古人就十分注重孩子的成长环境，同时从调查得出的数据进行分析，也可以发现家庭条件的好坏与孩子接受教育年限呈正相关关系;流动人口父母的学历越高，他们对孩子的教育也会有更高的期望

当然，个人接受教育年限肯定是受很多因素的影响，如除了家庭经济条件，父母接受的教育水平外，还有孩子自身智力，学习能力等。而且此次研究只是针对广东东莞-湖南嘉禾、浙江诸暨-贵州遵义、北京-河南滑县三个地方的流动人口。各个地区的经济发展水平，教育发展水平，思想观念都是不一样的。因此，对不同的地方要进行不同的分析。

段成荣  《中国人口受教育状况分析》 人口研究 2006（1）

作者简介：陈素霞，女，1989年9月出生，江苏省南通市人，研究生，人口学专业