藍(lán)勇福，白冬冬

（1.中南民族大學(xué) 公共管理學(xué)院，武漢 430074；2.華中師范大學(xué) 公共管理學(xué)院，武漢 430079）

一、問題的提出

“十三五”時(shí)期，中國脫貧攻堅(jiān)工作取得了舉世矚目的成就，9899萬農(nóng)村貧困人口實(shí)現(xiàn)脫貧。但全面消除絕對(duì)貧困，并不意味著我國脫貧工作的結(jié)束，相對(duì)貧困將作為普遍的社會(huì)現(xiàn)象長期存在。在全面脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)中，教育發(fā)揮了巨大作用。后脫貧時(shí)代，教育扶貧工作的重點(diǎn)將轉(zhuǎn)向緩解發(fā)展不平衡、不充分的相對(duì)貧困層面。2019年我國高等教育毛入學(xué)率達(dá)51.6%，中國高等教育已進(jìn)入普及化階段[1]。普及化階段如何實(shí)現(xiàn)高等教育與扶貧工作的有機(jī)結(jié)合，成為鞏固脫貧攻堅(jiān)成果、治理相對(duì)貧困和實(shí)現(xiàn)共同富裕的重要內(nèi)容。

高等教育事關(guān)國家發(fā)展和民族未來，接受高等教育歷來被認(rèn)為是弱勢群體尤其是農(nóng)村貧困子弟提升收入和實(shí)現(xiàn)階層跨越的重要途徑。1978年至今，高等教育的發(fā)展經(jīng)歷了從精英化到大眾化再到目前的普及化等階段，我國整體教育水平達(dá)到了一個(gè)新高度。但“相對(duì)教育理論”表明，教育學(xué)歷的價(jià)值在一定程度上是相對(duì)變化的，也就是說，高等教育學(xué)歷的優(yōu)勢往往取決于同期群體教育水平的高低，高等教育的普及化將對(duì)同期教育回報(bào)率產(chǎn)生影響[2]。高等教育短時(shí)間內(nèi)的急劇擴(kuò)張將使得文憑膨脹、學(xué)歷貶值，導(dǎo)致勞動(dòng)者教育收益率有限。對(duì)于低收入群體而言，則大大降低了其嘗試通過高等教育實(shí)現(xiàn)收入躍升、擺脫相對(duì)貧困的可能，甚至加速了“讀書無用論”的流行。理論上說，高等教育有利于打破城鄉(xiāng)勞動(dòng)力市場區(qū)域隔閡，促進(jìn)農(nóng)村貧困子弟實(shí)現(xiàn)代際向上流動(dòng)。但MMI理論（也稱最大化維持不平等假說）表明，高等教育規(guī)模的擴(kuò)張不一定帶來教育公平，城鄉(xiāng)分化下教育資源的“聚集效應(yīng)”，可能擴(kuò)大不同階層獲取優(yōu)質(zhì)教育資源的不平等[3]。

以上論述似乎都為高等教育提升個(gè)體相對(duì)收入的式微提供了注腳。那么，高等教育對(duì)個(gè)體相對(duì)貧困的影響效應(yīng)如何？與大眾化階段相比，普及化階段高等教育對(duì)個(gè)體相對(duì)貧困的影響效應(yīng)是否有所變化？高等教育對(duì)不同城鄉(xiāng)群體相對(duì)貧困的影響是否存在差異？這些問題的有效回答，將為教育扶貧工作的轉(zhuǎn)向及進(jìn)一步完善相對(duì)貧困治理的長效機(jī)制提供一定的理論參考。

二、文獻(xiàn)綜述

教育對(duì)貧困的影響是社會(huì)學(xué)和教育學(xué)研究的經(jīng)典話題。國際上對(duì)教育與貧困關(guān)系的分析，是從舒爾茨（Schultz）和貝克爾（Becker）對(duì)人力資本這一開創(chuàng)性研究開始的。1960年舒爾茨發(fā)表了《人力資本投資》的演講，首次對(duì)人力資本的觀點(diǎn)作了系統(tǒng)的闡述，并進(jìn)一步指出人力的投資即教育的發(fā)展是實(shí)現(xiàn)國家經(jīng)濟(jì)增長的重要原因[4～5]。繼舒爾茨之后，著名經(jīng)濟(jì)學(xué)者貝克爾于1975年特別指出正規(guī)的教育和職業(yè)培訓(xùn)是形成人力資本的重要途徑，并實(shí)證分析了以教育投入這一形式的人力資本投資對(duì)促進(jìn)個(gè)人就業(yè)、提升經(jīng)濟(jì)收入等方面的重要影響[6]。以此為背景，人力資本理論不斷得到發(fā)展和完善。20世紀(jì)80年代，隨著新經(jīng)濟(jì)理論等知識(shí)經(jīng)濟(jì)的興起，西方國家逐漸建立起以人力資本為核心的經(jīng)濟(jì)增長分析框架[7～8]。其后關(guān)于教育和培訓(xùn)對(duì)就業(yè)[9]、收入[10]、扶貧[11]、主觀幸福感[12]等社會(huì)福利效應(yīng)影響的文獻(xiàn)，或多或少都是在這一框架下展開。

鑒于高等教育與貧困的聯(lián)系緊密，自20世紀(jì)90年代以來，學(xué)者對(duì)我國各階段高等教育與貧困的關(guān)系給予了極大關(guān)注。根據(jù)研究視角的不同，現(xiàn)有研究可分為兩類：一類是基于高等教育與絕對(duì)貧困關(guān)系的研究，另一類是基于高等教育與相對(duì)貧困關(guān)系的研究。基于高等教育與絕對(duì)貧困關(guān)系的研究視角，部分學(xué)者從理論層次對(duì)教育與貧困的內(nèi)在聯(lián)系[13]、教育反貧策略與機(jī)制[14～15]、教育反貧制度建設(shè)[16]等方面進(jìn)行了深入探討。還有部分學(xué)者通過實(shí)證分析的方式進(jìn)行研究，其研究主題主要涉及教育貧困的測度分析[17～18]、教育反貧的路徑分析[19]和教育反貧的效應(yīng)分析[20～22]等方面。理論和實(shí)證研究均肯定了高等教育在緩解絕對(duì)貧困中的正向作用。

基于高等教育與相對(duì)貧困關(guān)系的研究視角，有學(xué)者表明接受高等教育是降低國民收入差異、減少絕對(duì)貧困和相對(duì)貧困人口的重要手段[23]。也有學(xué)者表明高等教育對(duì)社會(huì)分層和社會(huì)流動(dòng)的作用持續(xù)增大，這在一定程度上有利于低收入人口職業(yè)層次和社會(huì)地位的提升[24]。在此基礎(chǔ)上，部分學(xué)者就高等教育對(duì)相對(duì)貧困的影響效應(yīng)進(jìn)行了分析。但由于實(shí)證分析所使用的數(shù)據(jù)和研究對(duì)象的不同，其對(duì)高等教育影響相對(duì)貧困的效應(yīng)估計(jì)也存在差異。如朱曉和段成榮（2016）利用2008年中國居民收入調(diào)查（CHIP）數(shù)據(jù)，分析不同教育水平對(duì)勞動(dòng)者貧困狀況的影響，發(fā)現(xiàn)初中、高中和大學(xué)學(xué)歷對(duì)勞動(dòng)者相對(duì)貧困發(fā)生率的降幅分別為33%、54%和71%[25]。賈瑋等（2021）利用2018年中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)，測算出高等教育對(duì)居民家庭相對(duì)貧困發(fā)生率降幅為93.2%[26]。陳純槿和郅庭瑾（2021）利用流動(dòng)人口的調(diào)查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)接受大專及以上的高等教育對(duì)流動(dòng)人口相對(duì)貧困發(fā)生率的降幅為72%[27]。段義德和郭叢斌（2021）利用中國家庭收入調(diào)查2013年的數(shù)據(jù)（CHIP2013），發(fā)現(xiàn)高等教育對(duì)農(nóng)村人口相對(duì)貧困發(fā)生率的降幅為14.2%[28]。

已有文獻(xiàn)為進(jìn)一步研究中國高等教育對(duì)相對(duì)貧困的影響奠定了良好的基礎(chǔ)，對(duì)本文的研究具有重要的啟發(fā)與借鑒意義。但仍存在以下不足之處：第一，學(xué)界現(xiàn)有研究集中于對(duì)我國高等教育與絕對(duì)貧困關(guān)系的探討，對(duì)于高等教育尤其是普及化階段的高等教育與相對(duì)貧困影響關(guān)系的研究較少。事實(shí)上，處于絕對(duì)貧困邊緣的相對(duì)貧困群體具有較大的經(jīng)濟(jì)脆弱性，隨時(shí)面臨返貧風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)給予同等重視。第二，雖然部分學(xué)者通過實(shí)證方式對(duì)高等教育與相對(duì)貧困關(guān)系進(jìn)行了研究，但就數(shù)據(jù)上看，使用單期的截面數(shù)據(jù)較多且數(shù)據(jù)不夠時(shí)新，缺乏高等教育在大眾化與普及化兩個(gè)不同階段下對(duì)相對(duì)貧困影響效應(yīng)的時(shí)點(diǎn)分析。第三，現(xiàn)有研究集中關(guān)注高等教育對(duì)城鄉(xiāng)收入與絕對(duì)貧困的影響差異，就高等教育對(duì)不同城鄉(xiāng)群體相對(duì)貧困的影響研究較少。然而，高等教育與城鄉(xiāng)相對(duì)貧困關(guān)系的前瞻性研討，是我國推行高等教育進(jìn)程中的重要參照依據(jù)，也是有效發(fā)揮教育扶貧作用的必要之舉。第四，學(xué)界對(duì)高等教育影響相對(duì)貧困的作用機(jī)理進(jìn)行探討的文獻(xiàn)較少，且現(xiàn)有研究較多關(guān)注人力資本如工作能力等單一層面因素在教育扶貧領(lǐng)域的機(jī)理分析，缺乏對(duì)社會(huì)資本提升教育扶貧路徑的實(shí)證檢驗(yàn)。而教育扶貧主要是通過提升人力資本和擴(kuò)展社會(huì)資本兩個(gè)場域?qū)€(gè)體進(jìn)行賦能，在職業(yè)、收入等方面給予積極影響[29]。關(guān)注高等教育提升社會(huì)資本與改善相對(duì)貧困的內(nèi)在機(jī)理與作用，有助于拓寬高等教育扶貧的渠道，充分發(fā)揮高等教育促進(jìn)個(gè)體全面發(fā)展、實(shí)現(xiàn)共同富裕的重要作用。

綜合以上分析，本文的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，在研究內(nèi)容上，本文對(duì)高等教育與相對(duì)貧困的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，并進(jìn)一步分析在大眾化與普及化兩個(gè)不同階段中高等教育對(duì)相對(duì)貧困影響效應(yīng)的時(shí)點(diǎn)差異。第二，在研究方法上，鑒于以往文獻(xiàn)較少關(guān)注高等教育與相對(duì)貧困的內(nèi)生性問題，本文建立IVProbit模型對(duì)內(nèi)生性問題進(jìn)行處理，并采用不同的相對(duì)貧困認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行變量替換的穩(wěn)健性檢驗(yàn)，估計(jì)結(jié)果更為穩(wěn)健可靠、可信度更高。第三，在研究視角上，本文分析高等教育對(duì)城鄉(xiāng)群體收入和相對(duì)貧困的差異化影響及形成這一差異的成因。第四，在研究機(jī)制上，本文對(duì)社會(huì)資本在高等教育影響相對(duì)貧困過程中的作用機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)，并對(duì)其在高等教育改善個(gè)體相對(duì)貧困中的具體效應(yīng)進(jìn)行分解，以期為我國現(xiàn)階段教育扶貧工作的轉(zhuǎn)向提供一定的理論參考。

三、數(shù)據(jù)、變量與模型設(shè)定

（一）數(shù)據(jù)來源

本研究使用北京大學(xué)中國社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心開展的中國家庭追蹤調(diào)查（China Family Panel Studies，CFPS）2016-2020年的調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。該調(diào)查采用分層、等比例的PPS方法進(jìn)行抽樣，CFPS覆蓋的25個(gè)省級(jí)行政單位的人口占全國人口的95%，涉及家庭、教育、工作、人口等多領(lǐng)域，是一項(xiàng)可靠的、高質(zhì)量調(diào)查研究數(shù)據(jù)。基于本文研究目的，主要關(guān)注的是18～60歲具有工作收入的勞動(dòng)人口，去掉關(guān)鍵變量缺失的樣本后，最終獲得9029個(gè)適用于分析的有效樣本，其中2016年、2018年和2020年的樣本數(shù)量分別為2279個(gè)、3790個(gè)和2960個(gè)。

（二）變量選取

1.被解釋變量

本文的被解釋變量為相對(duì)貧困，表示個(gè)體是否處于相對(duì)貧困的狀態(tài)。關(guān)于相對(duì)貧困的識(shí)別有多種界定方法，如預(yù)算標(biāo)準(zhǔn)法、社會(huì)指標(biāo)法、收入比例法、擴(kuò)展線性支出系統(tǒng)法（ELES）等。其中，由英國經(jīng)濟(jì)學(xué)家彼得·湯森（Peter Townsend）提出的收入比例法最為常用，這種方法是以一個(gè)國家或地區(qū)社會(huì)人均收入或中位數(shù)為基準(zhǔn)，乘以一定比例作為相對(duì)貧困線[30]。如世界銀行提出以社會(huì)平均收入的1/3作為相對(duì)貧困線；歐盟以收入中位數(shù)的50%或60%作為相對(duì)貧困線；國內(nèi)學(xué)者則建議以收入均值的50%為相對(duì)貧困線[31]。

考慮到我國區(qū)域發(fā)展不平衡以及地域間收入差異大這一基本實(shí)情，以絕對(duì)收入作為衡量相對(duì)貧困的標(biāo)準(zhǔn)可能造成估計(jì)結(jié)果有偏，本文借鑒段義德和郭叢斌（2021）的研究[28]，采用按區(qū)域分組的收入序位法，以便更為精準(zhǔn)地識(shí)別樣本個(gè)體是否處于相對(duì)貧困地位，有利于降低實(shí)證分析中存在的生命周期偏誤。首先，將樣本按地區(qū)分為多個(gè)不同的年齡組，并按收入對(duì)各組分樣本個(gè)體進(jìn)行排序；其次，根據(jù)不同年齡組個(gè)體收入在組群中的序位，將各組群收入序位中低于平均收入50%的個(gè)體視為處于相對(duì)貧困狀態(tài)，收入序位在平均收入50%及以上的則視為非相對(duì)貧困狀態(tài)。另外，為保證實(shí)證結(jié)論的可靠性，本文還分別使用世界銀行和歐盟對(duì)相對(duì)貧困的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)，即分別以社會(huì)平均收入的1/3和收入中位數(shù)的50%進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

2.核心解釋變量

本文核心解釋變量為是否接受過高等教育，在剔除處于在讀狀態(tài)的樣本后，將最高學(xué)歷為大專及以上的個(gè)體定義為接受高等教育，未受高等教育則定義為最高學(xué)歷為高中。

3.控制變量

為獲得更為可靠的估計(jì)結(jié)果，還將一些控制變量加入實(shí)證模型。已有研究表明，勞動(dòng)者的相對(duì)貧困狀況主要受個(gè)人特征、家庭特征、外部環(huán)境特征等因素的影響[32]。因此，本文將以上幾類控制變量納入實(shí)證研究模型，具體控制變量包括性別、年齡、婚姻狀況、健康狀況、單位性質(zhì)、城鄉(xiāng)類型、家庭規(guī)模、醫(yī)療保險(xiǎn)、養(yǎng)老保險(xiǎn)。

4.中介變量

國內(nèi)外學(xué)者對(duì)社會(huì)資本的相關(guān)研究主要圍繞“社會(huì)網(wǎng)絡(luò)”“社會(huì)信任”和“社會(huì)參與”等方面或其中某一方面展開。據(jù)此，本文選取社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、社會(huì)信任和社會(huì)參與三個(gè)維度對(duì)個(gè)體的社會(huì)資本進(jìn)行衡量。

首先，根據(jù)CFPS數(shù)據(jù)特征，本文篩選了數(shù)據(jù)中有關(guān)社會(huì)資本的題項(xiàng)。其中，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)主要從個(gè)體社會(huì)地位和人際關(guān)系兩個(gè)方面進(jìn)行衡量，問卷題項(xiàng)分別為：“您的社會(huì)地位如何？”，1分最低5分最高，以及“您的人緣有多好？”，0分最低10分最高。本文對(duì)以上兩個(gè)題項(xiàng)得分進(jìn)行加總，得到取值為0～15分的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)得分。社會(huì)信任從問卷題項(xiàng)受訪者對(duì)“父母、鄰居、干部、醫(yī)生、外國人、陌生人”的信任評(píng)價(jià)獲得，0分最低10分最高，進(jìn)行加總得到取值為0～60分的社會(huì)信任得分[33]。社會(huì)參與主要從個(gè)體社會(huì)組織參與方面進(jìn)行衡量，從問卷題項(xiàng)“是否是黨員”“是否是工會(huì)成員”和“是否是個(gè)體勞動(dòng)者協(xié)會(huì)成員”獲得，0分最低1分最高，加總后得到取值為0～3的社會(huì)參與得分。其次，為消除各題項(xiàng)量綱差異帶來的影響，本文對(duì)以上三個(gè)維度的得分進(jìn)行離差標(biāo)準(zhǔn)化處理，見式（1）。最后，本文采用等權(quán)平均法來計(jì)算社會(huì)資本指數(shù)，見式（2），最終得到取值為0～100的社會(huì)資本綜合指數(shù)。

（三）變量描述

具體變量定義與描述如表1所示。從個(gè)體接受高等教育和相對(duì)貧困的情況來看，總樣本中接受高等教育的樣本為5574個(gè)，占比為61.7%，未受高等教育的樣本為3455個(gè)，占比為38.3%。相對(duì)貧困發(fā)生率為23.4%，其中未受高等教育個(gè)體的相對(duì)貧困發(fā)生率為31.3%，明顯高于接受高等教育個(gè)體的相對(duì)貧困發(fā)生率18.5%，由此可預(yù)測高等教育具有降低相對(duì)貧困的作用。

表1 變量定義與均值情況

從個(gè)人特征來看，性別方面，總樣本中男性占53.5%，女性占46.5%，樣本男女比例差異不大。年齡方面，年齡跨度為18～60歲，平均年齡為31歲?；橐鰻顩r方面，65.6%的個(gè)體處于在婚或同居狀態(tài)，另外34.4%為未婚、離異或喪偶。健康狀況方面，個(gè)體健康評(píng)分均值為3.363，說明受訪個(gè)體擁有較高的健康水平。另外，有34.8%的受訪個(gè)體在政府部門、黨政機(jī)關(guān)、人民團(tuán)體、事業(yè)單位、國有企業(yè)等體制內(nèi)工作單位工作，接受高等教育的個(gè)體在體制內(nèi)工作單位工作的比例為43.5%，遠(yuǎn)高于未受高等教育個(gè)體的20.8%。

從家庭特征來看，總樣本中70.7%的個(gè)體居住在城鎮(zhèn)，居住在農(nóng)村的僅為29.3%，平均家庭規(guī)模為3人。值得注意的是接受高等教育樣本的城鄉(xiāng)比為75.2%，比未受高等教育樣本的城鄉(xiāng)比高11.7%，這一顯著差異反映出，目前中國城鎮(zhèn)和農(nóng)村的高等教育水平依舊存在較大差異。從社會(huì)保險(xiǎn)來看，樣本中大部分人都享有醫(yī)療保險(xiǎn)和養(yǎng)老保險(xiǎn)，兩者擁有率分別為90.3%和71.1%。

從社會(huì)資本來看，總樣本中個(gè)體社會(huì)資本的均值為46.962，社會(huì)資本的組成維度社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、社會(huì)信任和社會(huì)參與的均值分別為9.842、34.411和0.283。對(duì)比接受高等教育樣本和未受高等教育樣本的社會(huì)資本情況，發(fā)現(xiàn)接受高等教育的個(gè)體其社會(huì)資本及社會(huì)資本各維度的均值都高于未受高等教育的個(gè)體，表明高等教育不僅有利于個(gè)體人力資本的提升，也可能有利于個(gè)體社會(huì)資本的積累。

此外，基于本文主要的研究目的是研判高等教育對(duì)相對(duì)貧困的影響效應(yīng)，呈現(xiàn)該效應(yīng)在大眾化轉(zhuǎn)向普及化階段的時(shí)點(diǎn)變化，并分析高等教育對(duì)城鄉(xiāng)群體相對(duì)貧困的差異化影響及成因。因此，本文分別將樣本按城鄉(xiāng)類型和年份進(jìn)行分組，并將不同組的高等教育比例、工作收入（對(duì)數(shù)）和相對(duì)貧困發(fā)生率的統(tǒng)計(jì)結(jié)果匯報(bào)于表2。表2顯示，2016-2020年總體樣本的高等教育比例和平均工作收入呈上升趨勢，但相對(duì)貧困發(fā)生率穩(wěn)定在22.1%～24.4%。根據(jù)這一統(tǒng)計(jì)結(jié)果，可預(yù)測高等教育從大眾化轉(zhuǎn)向普及化階段過程中其對(duì)相對(duì)貧困的影響差異較小。值得注意的是，高等教育、工作收入和相對(duì)貧困呈現(xiàn)出明顯的城鄉(xiāng)差異，農(nóng)村與城鎮(zhèn)的工作收入、相對(duì)貧困發(fā)生率的均值差異（絕對(duì)值），隨高等教育比例的增加呈現(xiàn)出擴(kuò)大的趨勢。這一結(jié)果暗示著，城鄉(xiāng)分化背景下教育資源的“聚集效應(yīng)”對(duì)擴(kuò)大城鄉(xiāng)教育不平等可能存在重要影響，并且這種影響還可能通過工作收入的“積累效應(yīng)”使得城鄉(xiāng)群體在經(jīng)濟(jì)地位上存在持續(xù)性差異。總體而言，從樣本相對(duì)貧困、高等教育、個(gè)人特征、家庭特征、社會(huì)保險(xiǎn)及社會(huì)資本的情況來看，其基本與我國勞動(dòng)者的實(shí)際情況相符，適用于本文的研究議題。

表2 不同城鄉(xiāng)類型高等教育、工作收入和相對(duì)貧困的統(tǒng)計(jì)結(jié)果

（四）計(jì)量模型

1.基準(zhǔn)回歸模型

本文所選取的被解釋變量相對(duì)貧困是二分類虛擬變量，適用的回歸模型有Probit模型和Logit模型。研究經(jīng)驗(yàn)表明，Logit模型和Probit模型在估計(jì)系數(shù)上沒有顯著差異，但考慮到Logit模型相對(duì)于Probit模型具有更好的協(xié)變量平衡性，本文主要選用Logit模型估計(jì)高等教育對(duì)個(gè)體相對(duì)貧困的影響，并利用IVProbit模型對(duì)內(nèi)生性估計(jì)偏誤進(jìn)行修正。具體模型設(shè)計(jì)如式（3）所示：

式（3）中，i、j和t分別表示個(gè)體、個(gè)體所在地區(qū)和年份；被解釋變量Poverty代表個(gè)體i在j地區(qū)的t時(shí)期是否處于相對(duì)貧困的狀態(tài)；核心解釋變量Edu表示個(gè)體是否接受高等教育；Xm表示包含個(gè)人特征、家庭特征在內(nèi)的一系列控制變量，ɑm為各控制變量的系數(shù)；α為截距項(xiàng)系數(shù)；此外模型還加入時(shí)間固定效應(yīng)φ和地區(qū)固定效應(yīng)τ；β為研究所關(guān)注的核心估計(jì)系數(shù)，表示高等教育對(duì)個(gè)體相對(duì)貧困的影響效應(yīng)。

2.機(jī)制檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

本文參考Baron和Kenny（1986）[34]及溫忠麟等（2004）等的做法[35]，建立中介效應(yīng)模型，并采用逐步回歸法檢驗(yàn)高等教育通過提升社會(huì)資本降低個(gè)體相對(duì)貧困發(fā)生率的作用機(jī)制：

其中，Soci表示樣本個(gè)體的社會(huì)資本，是取值范圍為0～100的連續(xù)變量；b1表示高等教育對(duì)個(gè)體社會(huì)資本的提升效應(yīng)。本文中介效應(yīng)模型的中介變量為社會(huì)資本，借鑒現(xiàn)有研究檢驗(yàn)中介效應(yīng)的一般步驟：首先檢驗(yàn)高等教育的獲得是否與個(gè)體相對(duì)貧困存在相關(guān)性，再依次檢驗(yàn)高等教育獲得與社會(huì)資本以及社會(huì)資本與個(gè)體相對(duì)貧困存在相關(guān)性。若檢驗(yàn)結(jié)果均顯著，則說明中介效應(yīng)存在。若檢驗(yàn)結(jié)果系數(shù)部分顯著，則需通過Bootstrap法做進(jìn)一步檢驗(yàn)。

四、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸

為估計(jì)高等教育對(duì)個(gè)體相對(duì)貧困的影響，本文對(duì)式（3）進(jìn)行逐步回歸，并將回歸結(jié)果報(bào)告于表3中。模型1為僅加入核心解釋變量即是否接受高等教育的估計(jì)結(jié)果；模型2和模型3分別在模型1的基礎(chǔ)上加入個(gè)人特征、家庭特征、社會(huì)保險(xiǎn)等控制變量和時(shí)間與地區(qū)雙向固定效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果；模型4為模型3估計(jì)系數(shù)對(duì)應(yīng)的邊際效應(yīng)。幾率比（OR）的結(jié)果顯示，模型1～3的核心解釋變量的幾率比分別為0.500、0.541和0.535，均小于1，且各系數(shù)均在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。這一結(jié)果表明，高等教育對(duì)個(gè)體發(fā)生相對(duì)貧困的概率有顯著影響，在控制其他變量的情況下，相比于未受高等教育的個(gè)體，接受高等教育的個(gè)體發(fā)生相對(duì)貧困的概率是其0.571倍。邊際效應(yīng)（MU）的結(jié)果顯示，在控制其他變量的情況下，高等教育比例每增加1個(gè)單位相對(duì)貧困發(fā)生率則降低0.099個(gè)單位。

表3 高等教育對(duì)相對(duì)貧困影響的估計(jì)結(jié)果

根據(jù)模型4，除核心解釋變量高等教育外，性別、年齡及其平方項(xiàng)、城鄉(xiāng)類型、健康狀況、單位性質(zhì)、家庭規(guī)模、醫(yī)療保險(xiǎn)和養(yǎng)老保險(xiǎn)也對(duì)相對(duì)貧困有顯著影響。男性相比女性擁有更低的相對(duì)貧困發(fā)生率，這與以往的文獻(xiàn)研究結(jié)論相符，女性在人力市場中的弱勢處境使其難以獲得更高的勞動(dòng)報(bào)酬。個(gè)體發(fā)生相對(duì)貧困的概率隨年齡的增加而降低，這說明個(gè)體資本隨著年齡增長持續(xù)積累提升了其獲取經(jīng)濟(jì)收入的能力。城鄉(xiāng)類型變量的系數(shù)在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著為負(fù)，說明居住在城鎮(zhèn)的勞動(dòng)者相比于農(nóng)村發(fā)生相對(duì)貧困的概率更低，暗示著城鎮(zhèn)個(gè)體可能擁有更多的就業(yè)機(jī)會(huì)和更高的勞動(dòng)收入，城鄉(xiāng)群體之間可能存在收入方面的不平等。健康狀況是人力資本的體現(xiàn)，良好的健康狀況有利于勞動(dòng)者獲取更高的經(jīng)濟(jì)收入。相比于私營性質(zhì)企業(yè)，體制內(nèi)工作單位更具穩(wěn)定性，收入更有保障。家庭規(guī)模對(duì)個(gè)體的貧困狀態(tài)有顯著影響，說明大家庭往往會(huì)分散對(duì)個(gè)體教育或技能的人力資本投入。擁有醫(yī)療保險(xiǎn)和養(yǎng)老保險(xiǎn)的個(gè)體處于相對(duì)貧困的概率更低，這可能是提供社會(huì)保險(xiǎn)的工作單位具有較為規(guī)范的收入體系和保障制度。

（二）不同階段高等教育的影響效應(yīng)分析

我國高等教育于2019年正式步入普及化階段，此前為大眾化階段。為分析高等教育在大眾化和普及化發(fā)展階段對(duì)相對(duì)貧困的影響效應(yīng)是否存在階段性差異，本文以2019年這一時(shí)點(diǎn)為基準(zhǔn)，在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上進(jìn)行分樣本回歸，并將回歸結(jié)果報(bào)告于表4。其中，模型1、模型3分別為大眾化和普及化階段高等教育對(duì)相對(duì)貧困的影響效應(yīng)，模型2、模型4分別為模型1和模型3估計(jì)系數(shù)對(duì)應(yīng)的邊際效應(yīng)。

表4 不同階段高等教育對(duì)相對(duì)貧困的影響效應(yīng)分析

模型1和模型3的回歸結(jié)果顯示，大眾化和普及化階段高等教育對(duì)相對(duì)貧困的回歸系數(shù)均為0.537，且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著；模型2和模型4的回歸結(jié)果顯示，高等教育在兩個(gè)階段中的回歸系數(shù)分別為-0.098和-0.099。以上結(jié)果說明，大眾化和普及化階段高等教育對(duì)相對(duì)貧困的影響效應(yīng)沒有明顯差異，即普及化階段高等教育對(duì)幫助個(gè)體擺脫相對(duì)貧困仍具有重要影響。

此外，為避免人為設(shè)定相對(duì)貧困的界定標(biāo)準(zhǔn)給研究結(jié)果帶來偏誤，以及驗(yàn)證前文研究結(jié)論不是特定閾值設(shè)定的結(jié)果，本文分別使用世界銀行和歐盟對(duì)相對(duì)貧困的界定標(biāo)準(zhǔn)，即分別以社會(huì)平均收入的1/3和收入中位數(shù)的50%作為相對(duì)貧困線，進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸。結(jié)果顯示，在控制其他變量的情況下，兩種認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)下高等教育影響個(gè)體相對(duì)貧困的幾率比分別為0.687和0.602，均小于1；邊際效應(yīng)分別為-0.039和-0.068，且均在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著①。以上結(jié)果說明無論是使用世界銀行還是歐盟對(duì)相對(duì)貧困的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)，接受高等教育對(duì)降低個(gè)體相對(duì)貧困發(fā)生概率均有顯著影響，本文的研究結(jié)論具有穩(wěn)健性。

（三）內(nèi)生性處理

估計(jì)高等教育對(duì)個(gè)體相對(duì)貧困的影響效應(yīng)是本文的主要研究目的之一，然而研究經(jīng)驗(yàn)表明，高等教育與個(gè)體相對(duì)貧困可能存在互為因果的內(nèi)生性問題，使得估計(jì)結(jié)果有所偏誤。一方面，高等教育可以影響個(gè)體的工作收入和相對(duì)貧困的狀態(tài)；另一方面，個(gè)體相對(duì)貧困的狀態(tài)在一定程度上體現(xiàn)了其獲取經(jīng)濟(jì)收入的能力，對(duì)其接受教育的情況具有反向作用。為解決這一內(nèi)生性問題并獲得高等教育對(duì)個(gè)體相對(duì)貧困影響的準(zhǔn)確估計(jì)，本文采用IVProbit模型進(jìn)行估計(jì)，并借鑒郭凱明等（2015）的做法[36]，將樣本個(gè)體父母平均受教育水平（平均受教育年限）作為樣本個(gè)體高等教育的工具變量。

對(duì)于工具變量具體檢測方式的選擇，本文借鑒袁微（2018）的研究[37]，用IVProbit和Weakiv進(jìn)行初始工具變量檢驗(yàn)和弱工具識(shí)別檢驗(yàn)。表5中IVProbit回歸的第一階段結(jié)果顯示F值為117.71（大于10），且P值為0.000；Weakiv檢驗(yàn)中AR和Wald統(tǒng)計(jì)量分別為6.13和6.00，且均在5%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。這說明本文所選取的工具變量即父母平均受教育年限通過了工具變量的有效性檢驗(yàn)，可進(jìn)行下一步分析。

表5中IVProbit回歸的第二階段結(jié)果顯示，高等教育影響個(gè)體相對(duì)貧困的邊際效應(yīng)為-0.294，且在5%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。這一結(jié)果說明，基準(zhǔn)回歸中由于內(nèi)生性問題低估了高等教育對(duì)個(gè)體相對(duì)貧困的影響效應(yīng)，高等教育對(duì)相對(duì)貧困概率的降幅為29.4%。這一結(jié)果高于段義德和郭叢斌（2021）估算的14.2%[28]，而遠(yuǎn)低于朱曉和段成榮（2016）[25]、陳純槿和郅庭瑾（2021）[27]、賈瑋等（2021）[26]的估算結(jié)果。導(dǎo)致這一差異的原因在于，段義德和郭叢斌（2021）[28]使用的是CHIP 2013年的調(diào)查數(shù)據(jù)，這一時(shí)期我國高等教育的普及化程度（毛入學(xué)率僅為34.5%）較低，未能充分體現(xiàn)其對(duì)個(gè)體相對(duì)貧困的影響效果。而朱曉和段成榮（2016）[25]、陳純槿和郅庭瑾（2021）[27]、賈瑋等（2021）[26]在實(shí)證分析中選用的高等教育參照對(duì)象為小學(xué)、初中和高中這一學(xué)歷的群體，在一定程度上放大了高等教育的影響效應(yīng)。

表5 高等教育對(duì)相對(duì)貧困的IVProbit回歸結(jié)果

（四）異質(zhì)性分析

關(guān)注高等教育發(fā)展的城鄉(xiāng)差異是推動(dòng)城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展、實(shí)現(xiàn)共同富裕的重要環(huán)節(jié)，也是本文主要的研究目的之一。前文描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，隨著我國高等教育普及化進(jìn)程的持續(xù)推進(jìn)，城鄉(xiāng)之間在高等教育比例、工作收入和相對(duì)貧困發(fā)生率方面存在明顯差異。但這一差異的顯著性及其成因還需要通過實(shí)證方法做進(jìn)一步的檢驗(yàn)與分析。

本文主要通過建立Logit和OLS模型，以及在模型中加入高等教育與城鄉(xiāng)類型的交互項(xiàng)的方式，對(duì)以上問題進(jìn)行分析，具體結(jié)果如表6所示。在進(jìn)行回歸分析之前，考慮到城鄉(xiāng)間戶籍遷移可能造成研究中的樣本選擇偏誤，使得實(shí)證研究結(jié)果出現(xiàn)誤差。因此，本文還利用CFPS數(shù)據(jù)提供的樣本“農(nóng)轉(zhuǎn)非”的信息，對(duì)戶籍進(jìn)行過變更即農(nóng)村遷移到城鎮(zhèn)的個(gè)體進(jìn)行識(shí)別，并將其重新歸類至農(nóng)村樣本。表6中模型1結(jié)果顯示，在以相對(duì)貧困為因變量的回歸中，高等教育和高等教育與城鄉(xiāng)類型交互項(xiàng)的系數(shù)均為負(fù)，且均在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。模型2結(jié)果顯示，在以工作收入為因變量的回歸中，高等教育和高等教育與城鄉(xiāng)類型交互項(xiàng)的系數(shù)均為正，且均在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。以上結(jié)果表明，在我國城鄉(xiāng)二元體制尚未消除的背景下，教育資源的“聚集效應(yīng)”確實(shí)存在，這與王琳等（2020）[38]的研究結(jié)論相一致。這種“聚集效應(yīng)”在一定程度上加劇了不同階層獲取優(yōu)質(zhì)教育資源的不平等，使得高等教育更有利于城鎮(zhèn)群體經(jīng)濟(jì)地位的提升。以此為背景，城鄉(xiāng)群體工作收入的“積累效應(yīng)”進(jìn)一步擴(kuò)大了這一差異，形成了城鄉(xiāng)群體在相對(duì)經(jīng)濟(jì)地位上的“馬太效應(yīng)”。

表6 高等教育的城鄉(xiāng)異質(zhì)性分析結(jié)果

由此可見，城鄉(xiāng)二元體制下我國高等教育未能完全打破城鄉(xiāng)勞動(dòng)力市場區(qū)域隔閡，對(duì)促進(jìn)農(nóng)村勞動(dòng)力流動(dòng)的作用有限。其中，高等教育和收入不平等是導(dǎo)致城鄉(xiāng)群體存在相對(duì)貧困差異的重要因素。

五、機(jī)制分析

本文采用逐步回歸法對(duì)社會(huì)資本在高等教育影響個(gè)體相對(duì)貧困過程中的中介機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)。同時(shí)，借鑒現(xiàn)有研究的常用做法，采用KHB法將高等教育對(duì)個(gè)體相對(duì)貧困的影響分解為高等教育本身的直接效應(yīng)和社會(huì)資本的間接效應(yīng)，具體結(jié)果如表7所示。

表7 社會(huì)資本的中介機(jī)制檢驗(yàn)

表7中，模型1的結(jié)果顯示，在對(duì)控制變量均進(jìn)行控制的條件下，高等教育的系數(shù)為2.6，且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。這一結(jié)果說明，高等教育對(duì)個(gè)體社會(huì)資本的提升具有顯著影響，印證了高等教育可能通過影響個(gè)體社會(huì)資本改善貧困狀況這一路徑的合理性。模型2為在對(duì)控制變量均進(jìn)行控制的條件下，將社會(huì)資本納入的回歸模型，其結(jié)果顯示高等教育和社會(huì)資本的系數(shù)分別為-0.561和-0.029，且均在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。這一結(jié)果表明，社會(huì)資本在高等教育影響個(gè)體相對(duì)貧困的過程中發(fā)揮顯著的中介效應(yīng)，RIT的值表明高等教育通過提升社會(huì)資本改善個(gè)體相對(duì)貧困的間接效應(yīng)為11.9%。綜合以上分析，可見實(shí)現(xiàn)社會(huì)資本的積累是高等教育幫助個(gè)體擺脫相對(duì)貧困的重要機(jī)制，通過高等教育提升個(gè)體社會(huì)資本對(duì)改善個(gè)體的貧困狀況具有重要意義。

六、研究結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

基于2016-2020年中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）三期調(diào)查數(shù)據(jù)，本文首先通過構(gòu)建離散選擇模型（Logit模型和IVProbit模型），實(shí)證分析高等教育對(duì)相對(duì)貧困的影響效應(yīng)，并探討大眾化與普及化兩個(gè)不同階段下高等教育對(duì)相對(duì)貧困影響效應(yīng)的時(shí)點(diǎn)變化。在此基礎(chǔ)上，對(duì)高等教育在不同城鄉(xiāng)群體相對(duì)貧困的差異化影響及形成這一差異的成因進(jìn)行分析。最后，本文對(duì)社會(huì)資本在高等教育影響個(gè)體相對(duì)貧困過程中的中介機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)，并采用KHB法將高等教育對(duì)個(gè)體相對(duì)貧困的影響效應(yīng)進(jìn)行分解。通過研究，本文有如下發(fā)現(xiàn)：

第一，從教育扶貧視角來看，高等教育能顯著降低個(gè)體發(fā)生相對(duì)貧困的概率，在使用工具變量法對(duì)內(nèi)生性進(jìn)行控制的情況下，高等教育對(duì)個(gè)體相對(duì)貧困概率的降幅為29.4%。

第二，從階段轉(zhuǎn)換視角來看，普及化階段高等教育對(duì)個(gè)體相對(duì)貧困的影響效應(yīng)與大眾化階段相比差異較小，表明普及化階段高等教育對(duì)幫助個(gè)體擺脫相對(duì)貧困仍具有重要影響。

第三，從異質(zhì)性視角來看，城鄉(xiāng)分化背景下教育資源的“聚集效應(yīng)”對(duì)擴(kuò)大城鄉(xiāng)教育不平等存在重要影響，這種影響通過工作收入的“積累效應(yīng)”使得城鄉(xiāng)群體在經(jīng)濟(jì)地位上存在持續(xù)性差異。換言之，我國高等教育未能完全打破城鄉(xiāng)勞動(dòng)力市場區(qū)域隔閡，對(duì)促進(jìn)農(nóng)村勞動(dòng)力流動(dòng)的作用有限。高等教育對(duì)城鎮(zhèn)群體擺脫相對(duì)貧困的影響程度大于農(nóng)村群體，其中，高等教育和收入不平等是導(dǎo)致城鄉(xiāng)群體存在相對(duì)貧困差異的重要影響因素。

第四，從作用機(jī)制視角來看，社會(huì)資本在高等教育影響個(gè)體相對(duì)貧困過程中發(fā)揮顯著的中介效應(yīng)，高等教育通過提升社會(huì)資本改善個(gè)體相對(duì)貧困的間接效應(yīng)為11.9%，通過高等教育提升個(gè)體社會(huì)資本對(duì)改善個(gè)體的貧困狀況具有重要意義。

（二）研究建議

以上研究結(jié)果表明，在共同富裕背景下，提高人們的受教育水平是實(shí)現(xiàn)個(gè)體提升工作收入和幫助其擺脫相對(duì)貧困的一項(xiàng)重要舉措。而通過高等教育對(duì)個(gè)體社會(huì)資本進(jìn)行擴(kuò)展，又是為低收入群體進(jìn)行賦能，助力鄉(xiāng)村振興發(fā)揮教育扶貧效果的重要策略。從這個(gè)意義上來講，高等教育普及化不僅有利于減少相對(duì)貧困人口，還有助于改善低收入群體的福利水平。綜上所述，本文提出以下對(duì)策建議：

第一，加快推進(jìn)高等教育普及化進(jìn)程，適度擴(kuò)大民辦高等院校招生規(guī)模。高等教育普及化利國利民，雖然我國高等教育水平與以前相比有大幅提升，但與國外發(fā)達(dá)國家相比仍存在較大差距[39]。本文研究結(jié)論表明，普及化階段高等教育對(duì)提升個(gè)體收入和降低相對(duì)貧困發(fā)生率仍有重要作用。后扶貧時(shí)代，擴(kuò)大高等教育規(guī)模是實(shí)現(xiàn)相對(duì)貧困人口增收減貧的一項(xiàng)重要策略，具有溢出效應(yīng)，同時(shí)繼續(xù)擴(kuò)大高等教育的覆蓋面也是我國當(dāng)下教育發(fā)展的必然趨勢。另外，一直以來民辦高等院校是我國技能型人才輸出的重要組成部分，同時(shí)承接著公辦高等院校人才分流的重要作用。但由于經(jīng)費(fèi)資金投入有限，民辦高等院校招生規(guī)模維持在較低水平。因此，政府應(yīng)繼續(xù)推進(jìn)高等教育普及化發(fā)展進(jìn)程，進(jìn)一步加大對(duì)民辦高等院校的財(cái)政投入，擴(kuò)大民辦高等院校的辦學(xué)規(guī)模，肯定民辦高等院校的人才效力。

第二，提高農(nóng)村地區(qū)中、高等教育錄取比例，加強(qiáng)地方教育服務(wù)能力。自1999年實(shí)行大學(xué)擴(kuò)招政策以來，我國高等教育毛入學(xué)率和在校大學(xué)生人數(shù)持續(xù)增加。但基于城鄉(xiāng)二元體制尚存以及教育發(fā)展上的不均衡，農(nóng)村地區(qū)的教育體系依舊薄弱，尤其是高等教育覆蓋面較低[40]。同時(shí)，在現(xiàn)有中學(xué)分流制度和高考分省配額制度下，我國城鄉(xiāng)高等教育比例差異仍在持續(xù)擴(kuò)大[41]，本文的研究結(jié)論也對(duì)此進(jìn)行了驗(yàn)證。因此，建議政府出臺(tái)向農(nóng)村地區(qū)和低收入家庭傾斜的招生政策，進(jìn)一步加大農(nóng)村地區(qū)中、高等教育的招生比例，緩解城鄉(xiāng)教育機(jī)會(huì)不平等。同時(shí)，強(qiáng)化農(nóng)村等地方教育服務(wù)能力，為農(nóng)村地區(qū)和偏遠(yuǎn)地區(qū)學(xué)子提供更多如信息傳遞、教育咨詢等服務(wù)，積極發(fā)揮遠(yuǎn)程教育扶貧的助推效應(yīng)。

第三，清除城鄉(xiāng)就業(yè)市場制度藩籬，加大低收入群體職業(yè)培訓(xùn)力度。雙向的城鄉(xiāng)人口流動(dòng)是推動(dòng)城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展、實(shí)現(xiàn)共同富裕的重要基礎(chǔ)。本文研究結(jié)論顯示，在城鄉(xiāng)分化背景下，教育資源的“聚集效應(yīng)”和工作收入的“積累效應(yīng)”使得城鄉(xiāng)群體經(jīng)濟(jì)地位存在差異性，這表明我國高等教育未能完全打破城鄉(xiāng)勞動(dòng)力市場區(qū)域隔閡，對(duì)促進(jìn)農(nóng)村勞動(dòng)力流動(dòng)的作用有限。在此背景下，首先應(yīng)清除城鄉(xiāng)勞動(dòng)力市場存在的制度藩籬，打破城鄉(xiāng)勞動(dòng)人口的就業(yè)壁壘，引導(dǎo)城鄉(xiāng)勞動(dòng)力雙向流動(dòng)。其次，政府應(yīng)加大弱勢群體職業(yè)培訓(xùn)和技能培訓(xùn)力度，提升低收入群體獲取經(jīng)濟(jì)收入的能力。

第四，引導(dǎo)低收入、弱勢群體社會(huì)參與，積極發(fā)揮社會(huì)資本阻貧效應(yīng)。能力貧困理論表明，貧困是個(gè)體的個(gè)人能力和社會(huì)關(guān)系被雙重剝奪的結(jié)果。緩解相對(duì)貧困問題不僅需要提升個(gè)人工作能力，也需要從擴(kuò)展社會(huì)資本層面入手。因此，政府應(yīng)積極引導(dǎo)低收入、弱勢群體社會(huì)參與，減少其在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、社會(huì)關(guān)系、社會(huì)信任以及其他社會(huì)福利層面的排斥效應(yīng)。進(jìn)一步強(qiáng)化社會(huì)信任、社會(huì)關(guān)系等社會(huì)規(guī)范，創(chuàng)造和培植貧困群體的社會(huì)資本，構(gòu)建鞏固脫貧攻堅(jiān)成果和治理相對(duì)貧困的長效機(jī)制。

本文的研究尚存在不足之處，如本文主要選取已完成學(xué)業(yè)且具有工作收入的勞動(dòng)個(gè)體作為研究對(duì)象，這一條件限制使得樣本數(shù)據(jù)的可獲得性存在不足。為保留更多的樣本量和樣本信息，本文主要通過建立三期截面數(shù)據(jù)而非面板數(shù)據(jù)探討高等教育與相對(duì)貧困的關(guān)系。對(duì)于模型因遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性偏誤缺乏考量，在一定程度上影響了分析結(jié)果，這也是本文研究的一個(gè)遺憾。同時(shí)，也正是數(shù)據(jù)獲取方面的局限性，使得本文在探討大眾化和普及化階段，高等教育對(duì)相對(duì)貧困的時(shí)點(diǎn)差異方面解釋力稍顯不足。主要表現(xiàn)在高等教育對(duì)相對(duì)貧困的影響具有延時(shí)性和滯后性，我國高等教育2019年才邁入普及化階段，本文選用2020年的調(diào)查數(shù)據(jù)在一定程度上較難準(zhǔn)確反映高等教育對(duì)相對(duì)貧困的影響程度。未來研究可加強(qiáng)縱向研究設(shè)計(jì)，進(jìn)一步明晰高等教育與相對(duì)貧困的關(guān)系，呈現(xiàn)不同發(fā)展階段高等教育影響效力的時(shí)點(diǎn)差異。

注釋：

①限于篇幅，穩(wěn)健性檢驗(yàn)表格未予呈現(xiàn)，以備留索。