数字经济是否影响了家庭教育消费支出?

刘 湖,鱼晓轩,关 礼

(陕西师范大学 国际商学院,陕西 西安 710062)

一、引言

数字技术的蓬勃发展使世界已经进入“数字全球化”的新阶段,根据IDC(互联网数据中心)预测,到2030年数字经济对全球GDP贡献比将达到62%,有望成为后疫情时代世界经济复苏的新引擎和新动能。中国也力争抢占数字经济制高点,2021年发布的《全球数字经济白皮书》显示中国数字经济规模达到5.4万亿美元,同比增长9.6%,增速位于世界第一。数字经济既为经济发展赋予巨大能量,也对劳动力市场的技能结构带来巨大冲击,人才短缺问题日益突出。中国当前还面临着传统“人口红利”减少,劳动力不再无限供给,逐渐接近“刘易斯”拐点的情况。为了更好地应对数字经济带来的机遇与挑战,未来需要通过教育提升劳动者素质以促使“人口红利”向“人才红利”转变。《中华人民共和国经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中强调,力争将劳动年龄人口平均受教育年限提高至11.3年,继续充分、持续挖掘中国人力资本存量效能。

根据教育经济学和家庭经济学,家庭教育决策的制定、实施受限于社会经济发展与人口结构转型,数字经济作为后疫情时代推动历史发展的革命性力量,其对家庭教育消费支出的影响值得学界重视。数字经济的迅速发展既有可能在供给侧缓解教育资源分布不公的问题,又可能降低家长群体间的“信息非对称状态”和推动教育观念的革新。但家长们的技术观、媒介观、信息观参差不齐,缺乏对人与技术的理性认识,人工智能对低技能劳动的替代效应甚至引发技术焦虑,伴随着高等教育扩招下教育投资边际收益率的下降,家长们有可能降低对子女的教育期望。另外,家长处理新信息的认知差异也影响了信息资本到人力资本的转化速度。所以,数字经济与家庭教育消费支出究竟存在何种关系?数字经济的加速发展是否能够弥合“数字鸿沟”、减小“资源差距”,缓解基础教育不公平?对这些问题的深入探讨有利于扶正家庭教育观念,明确未来教育的改进方向,引导发展更高层次教育,激发并延长人力资本红利对经济转型与产业高级化进程的积极影响。

二、文献综述

(一)家庭教育消费支出

根据已有文献可知,家庭教育消费支出作为家庭教育决策受到诸多因素的影响。在微观层面,家庭收入预算约束的影响首当其冲,国内外得出的研究结论也一致。家庭负向收入冲击,如家庭经历疾病、死亡、下岗失业时儿童辍学率会显著提高,家庭正向收入冲击,如父母外出务工、政府补贴、房价波动等会促进家庭教育支出上升[1]。资本的积累可以促进家庭教育消费支出,但收入差距扩大有可能产生教育市场上高收入群体对低收入群体的挤出效应。高收入层级家庭的经济硬约束较小,有能力、资本、时间为下一代进行教育投资,通过社会网络获取高质量教育资源以促进子女的学业成绩并获取未来就业市场上的竞争优势,而低收入层级家庭在支出上需要做更多权衡,教育支出结构不平衡与“增长的分化”将会扩大弱势家庭的教育积累劣势,层级间的教育差距被拉大[2]。为了避免在教育竞争中“落队”和对子女未来经济状况的担忧,低收入家庭选择增加教育消费支出,并在与高收入层级家庭进行上行比较中增加了收入对比与社会地位寻求,选择提升教养方式密集度以缓解教育消费支出引致的教育不平等[3]。若教育消费支出形成的阶层流动不足以跨越巨大的贫富鸿沟时,低收入家庭父母会缺少对子女进行教育投资的热情与激励[4]。

除收入硬约束外,家庭教育决策还取决于父母的受教育水平、职业、子女性别及学业表现等特征。父母的受教育水平是影响其行为的重要因素,学历低的父母在子女教育问题上更容易持有一种急功近利、消极狭隘的观念,教育投资秉持严格的“成本—收益”原则,学历越高的父母更加注重与孩子的沟通、交流并关心子女教育公平问题。父母职业对子女教育的影响一方面来自于不同职业经历下教育观念的差异,另一方面则来自于工作—家庭冲突程度。另外,现实生活中,父母对家庭资源进行分配时也会考虑子女的禀赋差异、性别差异与家庭人口规模、宗教信仰。

根据杜丽群和王欢的研究,关于家庭教育决策还需要思考一个问题,即父母为什么要进行人力资本投资?[5]因为在Caucutt和Lochner的研究中发现家庭借贷约束的放松并不一会增加人力资本投资[6]。学界认为父母的教育支出一般有两种,一是公共品供给理论中温情效应,二是利己主义。前者认为父母通过家庭教育消费支出得到的效用并非来自子女未来取得的收入,而是“利他”行为本身[7]。利己主义可以直接表现为中国儒家社会的传统观念“养儿防老”,父母作为“理性经济人”,为了获取更多的养老保障会加大对子女的教育投资力度,实现家庭人力资本的内生积累。Becker等发现无论是纯粹的利己主义还是部分的利己主义,只要子女教育投资的回报率大于市场储蓄利率,父母就会选择投资子女[8]。由“坏小孩定理”演绎出的“坏父母定理”认为父母会通过额外消费影响孩子偏好以满足养老需求,Guo和Zhang发现中国父母因为从儿子那里可以得到更多的养老支持而选择向儿子灌输孝道观念[9];父母教育水平较高的家庭中儿子的教育水平代际传递程度高于女儿,父母教育水平偏低且家庭资源不足的情况下子代中的男性也会得到优先投资。

(二)数字经济

直接探讨数字经济与家庭教育消费支出的文献较少,学者们多使用互联网普及率等表征数字经济的发展水平,虽然该指标无法代表数字经济整体的发展程度,但考虑到数字经济是由信息经济发展而来的,并依靠新兴技术驱动,故有关数字技术的研究仍具有一定借鉴性。互联网最重要的两种途径是拓宽信息收集渠道和降低信息搜集成本,因而被认为有可能弥合家庭间的教育投资差距,在一定程度上缓解优质教育资源分配不公的问题,杨钋和徐颖发现互联网的使用显著提升了家庭参与教育选择的概率和教育投资水平[10]。然而不同社会经济地位群体在接触新技术与受益程度上存在差异,互联网普及所产生的“数字鸿沟”会逐渐演化为“知识鸿沟”,扩大不平等同时增强社会排斥。由此可见,新技术的推广与普及对家庭教育的影响并不确定。另外,家庭教育也需要提升对数字经济所引起的劳动力市场变革的适应性。现阶段人工智能等数字技术凭借其高边际产出的特质,一方面通过“提升效应”提高了对原岗位职工的技能要求;另一方面又因为“替代效应”冲击着低技能劳动群体。李梦娜等发现数字经济能够显著提高低级、高级人力资本水平[11]。但有学者认为发展中国家低技能劳动力成本攀升、技能替代成本减少会导致低技能劳动力占比快速下降[12]。中国当前的劳动就业比欧美国家面临更大的结构性冲击,国家需要深化教育改革以提升就业人口整体受教育水平,家庭同样需要注重人力资本积累[13]。

关于数字经济微观影响的研究也相对匮乏,仅有少部分学者实证检验了数字经济与消费之间的关联。李浩等认为数字经济释放了人们的服务消费需求,激发了更多的新兴服务业态,促进了服务消费支出的增长,并且该作用具有正向空间溢出效应[14]。有学者将老年群体作为研究对象,发现数字经济提高了老年人的衣服消费等基础型消费和教育培训支出等发展型消费,老年群体的数字鸿沟正在被缩小[15]。唐红涛等构建耦合协同模型得出了数字经济对农村居民具有收入消费双重提升作用的结论[16]。

综上所述,虽然已有文献对家庭教育消费支出的影响因素有较为丰富的研究,但是很大程度上低估了宏观经济环境变化对家庭人力资本投资的长期影响。家长教育观念、方式的形成与转变同周围的社会经济文化环境息息相关,若家长经历社会重要转型期(经济转型、产业变革等),则会相应调整家庭教育策略以取得最大利益[4,17]。例如在有些资源依赖型地区,家长因为依托自然资源便可获得大量财富,所以往往会忽视人力资本的价值,降低教育投资的积极性;相反,随着出口技术复杂度的提升,从事相关职业的劳动者对子女的教育投入扩增。因此,数字经济可能为现阶段研究中国的教育问题提供一些新的切入点。本文的创新点与边际贡献在于:第一,鲜有文章研究数字经济与家庭教育消费支出的关系,本文对两者关系的探讨丰富了家庭教育消费支出影响因素、数字经济微观影响的相关文献,为未来研究社会经济发展与人口结构双重转型背景下的家庭教育消费支出问题提供新思路;第二,进一步分析了数字经济对非自致性因素导致的教育不公现象的影响效果,有利于深入理解数字经济对家庭教育决策的冲击,为政府部门出台相关政策缓解教育不公与劳动力供需错配问题提供参考。

三、理论分析与研究假设

(一)数字经济与家庭资源约束

数字经济打破了地域、时间限制,推动着资本、技术、劳动等传统生产要素向人口规模大、经济欠发达地区流动以提高资源配置效率,又利用“数据”这种新型生产要素通过改变生产方式释放新的“红利”,新古典经济学中的生产函数发生改变,欠发达地区的经济增长潜力被充分挖掘;又根据外围中心理论,数字经济的发展将扩大发达地区的经济辐射效应,欠发达地区能够充分享受到发达地区的经济带动作用,所以数字经济可能有利于家庭增收。家庭总收入的增加将缓解相对贫困,减少教育消费支出的硬约束,即使家庭的教育负担率保持不变,教育消费支出也会随着收入的上涨而增加。但数字经济对家庭收入并非只有积极影响,需要考虑其两面性。随着数字经济的深层次发展,其对劳动力的“替代效应”可能远甚于人口红利下降导致的劳动力短缺[18]。数字经济发展还有可能引致贫富差距扩增和阶层固化[19],家长们进行社会层级流动的焦虑感上升。进入21世纪以来中国社会阶层的“定型化”使得跨阶层的代际流动逐渐减弱[20],改革开放初期低学历的社会底层群体快速致富的现象难再出现。中产阶层群体焦虑感最强,是“教育军备竞赛”的主力军,随着高等教育的扩招和数字经济下的阶层固化,中产阶级的子女们通过教育实现向上流动的竞争愈发白热化,同时还要避免阶层下滑的风险。高层级家庭会为了维持或提高社会经济地位率先增加教育消费支出,充分利用家庭丰厚的经济资本、文化资本、社会资本优势,教育机会的不公平性和获取成本上升。同时,高层级家庭对次高家庭产生“示范效应”,该“示范效应”逐层向下传递并形成教育“支出瀑布”。

(二)数字经济与家庭教育理念

数字经济提高了群众对数字技术的了解、掌握和应用程度,冲击着家长原本的教育理念。一方面,部分中国家庭,特别是贫困地区家庭,存在“重男轻女”观念,男性和女性获得的教育资源不平等;另一方面,在整理中国家庭追踪调查数据库的家庭教育期望数据时发现,拥有硕士及以上教育期望的样本占比较小,“读书无用论”或“读书可有可无论”在中国社会依然存在。数字经济通过提升数字化基础设施的建设速度和覆盖广度增加了父母接触和使用先进数字技术的可能性,弥合了群体间的“数字鸿沟”。父母对数字经济发展现状、发展趋势、风险规避等知识的深入了解,能够提升群体的数字素养,进而缩小知识鸿沟。数字技术还为家长搭建信息平台,减少信息不对称性与搜集成本,提升信息时效性,有助于信息匮乏家长回归正确的教育理念,基于产业结构与人才结构变化做出及时、积极的教育决策反应,避免在“邻里效应”的影响下成为盲目的决策跟随者。

(三)数字经济与预期教育回报率

预期教育回报率是影响家庭人力资本投资的重要因素。数字经济发展给劳动力市场可能带来的影响之一是由丁伯根提出的技能偏向型技术进步,在技能劳动与资本更强的互补效应中高级人力资本需求上升。中国与美国相比在数字人才储备方面存在较大短板,这意味着未来较长时间内中国会增加对高学历劳动人才的需求,高层次教育投资回报率的上升趋势引导家庭在理性原则下提升教育重视度。与此同时,数字技术的广泛采用使得生产效率偏低的中级和低级人力资本被机器替代,服务业扩张能够带动低技能劳动者再就业,低级人力资本群体凭借较强的忍耐力、较低成本等优势胜任外卖员、快递员、网约车司机等新兴职业,中等教育群体失业的风险最大。根据中国2019年的宏观数据显示,失业比例最高的群体为中等教育群体,比例达到61.7%,即使有学者认为近年来中国教育回报率整体上呈下降趋势,为了避免子女在新兴市场体制中被边缘化,家长都应该重视对子女的人力资本投资[21]。因此,本文提出以下假设:

H1:数字经济影响家庭教育决策,同家庭教育消费支出之间存在显著的非线性关系。

H2:家庭收入在数字经济与家庭教育消费支出之间的非线性关系中发挥中介作用,即数字经济通过影响家庭收入间接影响家庭教育消费支出。

四、研究方法与数据说明

(一)数据来源

本文的研究数据来自于“中国家庭追踪调查”(China Family Panel Studies,以下简称CFPS),该数据库覆盖面广、样本量大,具有一定代表性和权威性,能够满足本文的研究需求。CFPS每两年进行一次调查,由于2012年问卷设置方式与以后年份存在较大差别,故使用2014年、2016年、2018年三轮调查数据构建非平衡面板数据。以CFPS少儿数据库为基础,将少儿与父母信息、家庭信息相匹配。本文实证研究使用数字经济省级层面数据,利用CFPS中披露的样本所在省份信息进行样本与数字经济发展水平数据的匹配,删除缺失值、无效值等共得到13 555个有效样本(1)缺失关键数据,并无法通过其他方法进行填补的样本全部剔除;无效样本主要为对调查问卷中的问题回复不知道、拒绝回答等无实质性答案的样本。。数据处理与分析使用stata16.0完成。

(二)模型构建

针对假设1,本文构建如下面板数据模型:

(1)

其中,Eduexpit代表i家庭t时期教育消费支出,Digitalit为i家庭t时期所在地区的数字经济发展水平,Xit为一系列控制变量,μj代表地区固定效应,λt代表年份固定效应,εit代表回归残差,如果参数α1和α2显著且符号相反,则表明数字经济与家庭教育消费支出是非线性关系。

针对假设2,本文构建的中介效应模型为:

(2)

Eduexpit=γ0+γ1Incomeit+θXit+μj+λt+εit

(3)

(4)

其中,Eduexpit、Digitalit、Xit、μj、λt、εit与式(1)中的含义相同,Incomeit为中介变量i家庭t时期的家庭收入。本文借鉴温忠麟等的中介效应检验方法[22],当β1≠0、β2≠0、η3≠0并且显著时,表明存在中介效应。

(三)变量说明

1.解释变量

数字经济发展水平(Digitalit)的测度是一项复杂的系统工程,目前尚无统一的测算方法。国外学者多使用经济合作与发展组织(OECD)公布的信息与通讯技术(ITC)数据、欧盟数字经济与发展指数等指标衡量数字经济发展水平,国内学者通过构建多维度、综合性指标体系对各时期、各区域的数字经济发展程度进行量化。学者早期多围绕数字信息技术设定指标体系,之后基于经济学的投入产出视角构建数字经济规模核算体系,数字环境、数字人才储备等也渐渐成为衡量维度,还有学者选用数字普惠金融指数刻画数字经济发展。中国信息通讯研究院、阿里研究院等亦发布了以各自研制的数字经济评价指标体系为基准计算出的数字经济发展指数。考虑到中国数字经济具有数字产业化与产业数字化两大显著特征,本文借鉴王军等的研究,构建包括数字经济发展载体、数字产业化、产业数字化、数字经济发展环境四个维度共计30个测量指标的指标体系,根据熵值法得出各省份数字经济发展水平综合指数[23]。

2.其他变量

被解释变量:家庭教育消费支出(Eduexpit)为该家庭为孩子承担的教育支出,来自CFPS少儿问卷数据库中的过去12个月教育总支出。中介变量:家庭收入(Incomeit)为家庭总收入,来自CFPS家庭经济库中的过去12个月总收入。被解释变量与中介变量均进行加一取对数处理。

控制变量包括:城乡(Urbanit),城镇=1,乡村=0;子女性别(Genderit),男性=1,女性=0;子女年龄(Ageit),为调查问卷数据统计年份的子女年龄;子女健康状况(Cheait),过去12个月因病就医次数加一取对数;父母健康状况(Pheait),若父母有一方在自评健康中为不健康,Pheait=1,否则为0;家庭资产(Lnfassetit),为家庭资产总额加一取对数;家庭藏书量(Bookit),当没有家庭藏书时,Bookit=0,以此类推,家庭藏书量在1～10区间取值为1,11～20区间取值为2,21～50区间取值为3,51～100区间取值为4,101～500区间取值为5,501～1 000区间取值为6,若家庭藏书超过1 000本取值为7;父亲受教育程度(Feduit)、母亲受教育程度(Meduit)由父母的受教育年限决定,文盲或半文盲=0,小学=6,初中=9,高中/中专/技校/职高=12,大专=15,大学本科=16,硕士=19,博士=23;家庭收入层级(Leincit),当年参与调查家庭的家庭纯收入层级(2)收入层级为数据库提供的现成数据,为该样本在当年所有参与调查样本中的排名。,若纯收入处于最低25%区间则取值为0,中下25%区间取值为1,中上25%区间取值为2,最高25%区间取值为3;家庭教育期望(Hopeit),不必读书=0,小学=1,初中=2,高中=3,大专=4,大学本科=5,硕士=6,博士=7。

(四)描述性统计

表1为各变量的描述性统计分析。数字经济的均值为0.241,2014—2018年中国数字经济发展水平均值由0.152增长到0.300,全国整体年均增长率为40.7%,各省份发展水平也有明显的提升,但省域、区域间差异较大。广东省2018年的数字经济水平为0.746,大约为青海省的6.4倍,山西省的4.15倍,数字经济发展水平的标准差为0.152也说明了省际间存在差距;就四大区域而言,东部地区的数字经济发展水平最高,明显高于其他区域。家庭教育消费支出均值6.345小于中位数7.244,最大值为11.686,说明样本中家庭教育消费支出较少的样本偏多,不同样本家庭的教育消费支出存在异质性。家庭教育期望也集中于大学本科,占比66.21%,硕士及博士占比11.88%,高中及以下层次占比21.91%,可见高层次家庭教育期望占比偏低,读书无用论在中国社会尚存。

表1 变量的描述性统计分析

乡村样本略多于城镇,男性样本略多于女性,符合中国社会的实际情况。父母的受教育年限均值分别为8.208和7.332,与义务教育所要求的教育年限相比略低。

五、实证结果分析

(一)基准回归

1.数字经济对家庭教育消费支出的回归

表2汇报了数字经济影响家庭教育消费支出的回归结果。列(1)在控制年份和地区的基础上加入了核心解释变量,初步说明了数字经济与家庭教育消费支出可能存在非线性关系。列(2)中加入控制变量,不加入固定效应,解释变量的方向和显著性并未改变,R2变大。列(3)在(2)的基础上加入固定效应,R2由0.21上升到0.26,说明加入固定效应后模型的拟合效果更好。Digital系数为1.657,Digital2系数为-1.861,在1%的水平下显著,这证明数字经济与家庭教育消费支出是倒U型关系,且该结果通过了非线性关系检验,假设1得证。拐点处数字经济的值为0.445,当数字经济小于该值时,数字经济与家庭教育消费支出呈显著的正向关系;当数字经济发展水平超过该拐点后,则会抑制家庭教育消费支出。数字经济的迅速发展提升了家庭对教育的重视度,整体上暂未出现降低子女教育消费支出的非理性现象。但是,数字经济的促进作用是有限的。教育资源的有限性决定了家庭教育消费支出不可能无限增长,随着对数字经济认识的加深家庭教育消费支出不再是“野蛮生长”而是回归理性。

控制变量中,城乡、子女年龄、子女健康状况、家庭资产等变量系数为正并在1%的水平下显著。这说明了城乡教育资源分布不均,城镇家庭有更多的教育消费选择,从而家庭教育消费支出大于乡村家庭;子女的教育需求同年龄、健康状况呈正向关系;家庭资产代表着家庭财富的积累程度,其能够为子女教育提供物质保障;家庭文化资本越多,父母越注重子女教养方式的多元性与合理性,进而增加了家庭教育消费支出;父母亲的教育程度越高,教育子女的能力与效力越强,也更加重视子女的教育问题;高收入层级家庭会为了维持经济地位优势而重视下一代的培养;更高的教育期望也引致了更多的教育消费支出。

2.数字经济缓解家庭资源约束的中介效应回归

表3为中介效应的回归结果。第一,为数字经济对家庭收入的回归,Digital系数为0.719,在1%水平下显著,Digital2系数为-0.578,在10%水平下显著,意味着数字经济与家庭收入同样存在倒U型关系,数字经济在一定限度内可以助力家庭增收。第二,为家庭收入对家庭教育消费支出的回归,Income的系数为正并显著,说明家庭收入对教育消费支出而言仍然是重要的影响因素,各个家庭会根据自身的家庭收入决定教育消费支出,财务状况的改善促使家长不再将有限资源放到家庭必需支出物品上。第三,是在表2列(3)中加入家庭收入,Digital、Digital2、Income系数依旧显著,中介效应成立,但Digital、Digital2系数1.601和-1.816同表2中的系数1.657、-1.861相比有所降低,说明该路径为部分中介效应,假设2成立。因此,数字经济能够通过缓解家庭资源硬约束、改变收入分配模式,从而影响家庭教育消费支出。

表3中列(1)、(2)、(3)说明了在一定限度内,数字经济发展对家庭收入有正向作用,那么数字经济能否缓解家庭收入层级导致的教育消费支出不平等问题?本文在模型(1)中加入数字经济与家庭收入层级的交互项,结果如表3列(4)。家庭收入层级系数为0.308,在1%的水平下显著,说明家庭收入层级越高则教育消费支出越多,而Digital×Leinc系数为0.058,在1%的水平下显著,这意味着在数字经济影响下,教育消费支出的收入差异并没有被减弱。贫困是造成人力资本匮乏的主要原因,教育扶贫则是提升家庭人力资本的“造血式”扶贫[24],虽然在一定限度内数字经济可以通过增加收入提升教育消费支出,但无法缓解收入分层带来的家庭教育消费支出差异。优势家庭为了保持子女在劳动队列中的位置,会采取提高相对教育支出的防御性措施以应对教育扩张与社会经济变革,而低收入群体的人力资本积累和收入增长速度未能赶上社会资本积累速度,导致其子女在教育竞赛中处于劣势地位,丧失实现更高收入的机会,所以,数字经济无法完全有效地通过教育阻断贫困的代际传递。

(二)稳健性检验

1.替换解释变量与更换模型

为了保证研究结果的可靠性,本文进行了稳健性检验。首先,更换解释变量的测量方式。借鉴赵涛等的研究,采用互联网普及率、移动互联网用户数、数字普惠金融指数、互联网行业相关从业人员情况和相关产出情况五个方面指标,通过主成分分析法将以上五个指标数据标准化后降维处理,得到省级层面的数字经济发展水平指数[25]。表4中列(1)替换解释变量后未加入固定效应,Digital、Digital2系数分别为0.998和-0.196,在1%水平下显著。列(2)在列(1)的基础上加入固定效应,解释变量系数为0.340和-0.048,在5%的水平下显著。虽然同表1列(3)中的系数相比值较小,但倒U型关系没有发生改变。

表2 数字经济对家庭教育消费支出影响回归系数

表3 中介效应回归系数

其次,考虑到被解释变量家庭教育消费支出大于等于0,并且存在一定量样本的被解释变量取值为0,所以采用Tobit截尾回归进行对比,结果如表4列(3)。两种回归方法得到的结果并不存在实质差异,仅在t检验上存在略微差别。

2.分时间段回归

本文使用了CFPS三轮调查数据,每轮调查数据存在相同时间间隔,而中国数字经济有较为明显的时间特征,根据杨文博的观点,2015年前后数字经济发生结构性变革,故需要将2014年数据单独回归[26]。此外,自2017年起中国进行了较大力度的教育改革,并推出了《中国教育现代化2030》,浙沪两地作为高考改革先行试点迎来了首届考生,中国部分地区也推行了初中学业水平考试,社会整体教育环境、教育风气同2017年之前存在较大不同。因此,本文将三轮数据分别回归,结果见表5。数字经济一次项系数均为正,二次项系数均为负,且均在1%水平上显著,所以数字经济同教育消费支出的倒U型关系较为稳健。

表4 替换解释变量与更换模型回归系数

表5 分时间段回归系数

3.工具变量法

数字经济对家庭教育消费支出的基准估计可能存在内生性问题。一是教育支出可能反过来促进数字经济的发展,教育通过增加人力资本供给解决数字经济时代人才缺口问题,促进知识的扩散与传播而达到数字经济加快渗透传统经济的效果。二是虽然在模型(1)中加入了控制变量,但仍有可能遗漏其他变量。为了克服潜在的内生性问题,本文采用工具变量法进行处理。选择邮政业务收入的对数值(Post)及其平方项作为工具变量,主要是因为邮电等一类传统通讯的基础设施也属于数字经济的发展载体,并且与随机扰动项不相关,满足作为工具变量的条件,具体结果见表6。列(1)、(2)为第一阶段的回归结果,工具变量同Digital、Digital2显著的U型关系。列(3)为第二阶段回归结果,Digital系数为15.072,Digital2系数-12.997,均在1%水平下显著,倒U型关系依旧成立。且在弱工具变量识别检验中,WaldF的系数为1 179.550, 表明该工具变量通过了弱工具变量识别检验,工具变量的选择是合理的。

(三)进一步研究

1.非自致性影响因素研究

为了更好地考察数字经济对家庭教育消费支出的影响,本文将在模型中加入数字经济与城乡、子女性别等变量的交互项,结果见表7。在城乡模型中,交互项系数为-0.056,在5%水平下显著,这意味着发展数字经济能够缩小家庭教育消费支出的城乡差异。数字经济提升了乡村低收入群体的可支配收入,畅通了金融市场上存贷款机制以放松家庭的信贷约束,同时降低城乡教育资源差距,实现优质教育资源网络共享,缓解了城乡差异带来的教育不公平。子女性别模型中,交互项系数不显著,这意味着数字经济对教育消费支出的影响不会因为子女性别产生差异,传统“男尊女卑”的观念既没有被削弱也没有被加强。家庭藏书量代表着家庭的文化资本,在该模型中,交互项系数为-0.048,在5%水平上显著,在数字经济时代,家庭原有的文化资本优势被减弱,掌握在文化优势阶层手中的流行、社会认可度高、占统治地位的文化资本向弱势群体流动,减少弱势群体因文化资本较少且质量不高而出现的自我隔绝状态,说明数字经济突破了家庭文化资本筑起的教育壁垒。由后两个模型可以看出,父母的受教育程度越高,越重视数字经济时代的教育消费支出和家庭人力资本积累,家庭教育背景差异带来的教育不公愈发凸显。

2.分地区回归

因为东部地区和其他地区数字经济发展水平差异较大,故本文进行分地区回归。东部地区解释变量的符号方向与前述相同,但不显著。在非东部地区,Digital系数为8.472,Digital2系数为-15.311,均在1%水平下显著,解释变量与被解释变量的倒U型关系成立。出现该结果可能有三方面原因,一是东部地区同其他地区相比样本量较少,影响了结果的显著性;二是东部地区数字经济发展较早,且存量较大,在样本的时间段内,数字经济对家庭教育决策的倒U型关系减弱。在非东部地区,数字经济对经济增长的正向作用更为明显[27],能够有效提高家庭收入,缓解家庭资源约束;发展数字经济能够加速该地区数字化基础设施建设,缩小地区间的“数字鸿沟”“信息鸿沟”,扶正家庭的教育观念;三是东部地区的“教育军备竞赛”更为激烈,使家长主动减少教育支出的可能性较低。

表6 工具变量法

六、结论与启示

以数据为生产要素,以信息和通讯技术为载体的数字经济的兴起、发展与广泛应用为中国经济发展带来新机遇,也以更灵活、高效的方式在教育、医疗等民生领域直接服务消费者,促进消费的扩容增质。为了探究在社会重要转型期数字经济对家庭教育消费支出有何影响,本文使用CFPS 2014—2018年三轮调查数据构建非平衡面板回归模型,得出了以下结论:

表7 加入非自致性因素交互项回归系数

表8 分地区回归系数

第一,数字经济与教育支出存在显著的倒U型关系。在数字经济时代,群体间信息资本积累差距被缩小,信息时效性得到提升,增强了家庭的教育重视度并使教育需求得到释放,信息资本能够迅速转化为人力资本投资。数字经济推动优质教育资源高速共享并降低其获取成本使教育的公平性问题也得到了改善。

第二,家庭收入在数字经济与教育消费支出间发挥中介作用。在一定限度内,数字经济会通过增加家庭可支配收入以促进家庭人力资本投资,却无法缓解收入分层带来的教育消费支出差异,教育支出的不平等有陷入“教育不公—收入层级固化”恶循环的风险,因而收入层级差异降低了数字经济通过教育阻断贫困代际传递的有效性。

第三,教育消费支出的城乡、家庭文化资本差异被削弱,父母受教育程度差异被增强。本文在进一步研究中发现,数字经济能够缓解城乡、家庭文化资本这类“非自致性因素”造成的教育消费支出不平等现象,有利于促进群体间的教育公平。数字经济却没有实现对低学历背景父母的包容性,受教育程度使得父母在教育投资意愿与行为方面存在差别。

根据本文的研究结论,得出如下政策启示:一是要结合中国当前的经济、社会环境,制定合理的教育制度与具体政策。教育需要超前适应经济变革,中国当前的人才供给体系不足以满足数字经济时代的人力需求,中低技能群体无法与技术互补有可能导致技术性失业,政府需要增加高质量教育服务供给,引导教育资源向经济欠发达地区、农村地区流动,满足家庭教育需求,通过提升教育回报率激励私人教育支出;二是要防止教育成为层级问题加剧的助燃器。数字经济通过缓解家庭资源硬约束影响教育消费支出可以在一定程度上阻断贫困的代际传递,收入层级差异却不利于实现弱势群体的教育机会与结果公平,层级流动性降低对宏观经济也会产生负面作用,如何避免陷入“恶性循环”并让教育回归“初心”,是教育部门与相关决策机构面临的重大课题之一;三是要加强对特殊群体的针对性帮扶。需要减弱禀赋差异给教育公平带来的影响,对当前不具备网络条件的群体应该普及相关知识,提升其数字素养,弥合因“数字鸿沟”导致的“知识鸿沟”,政府也应该做好相关宣传工作,加深低学历群体对数字经济的认识。