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user: 3. 实证分析 3.1. 模型设定 有研究指出，子女受教育状况会影响父母是否外出务工的选择，如外出父母发现孩子成绩下降会选择放弃打工机会回老家照顾孩子(吕开宇等，2006；东梅，2010) [ 19 ] [ 20 ] 。其次，由于教育问题的复杂性，影响因素难以穷尽，难免有遗漏变量，也会造成估计偏差。因此，控制内生性是本文在计量估计中需要解决的主要问题。 由于本文研究问题潜在的内生性很强，为了准确估计父母外出务工对子女高中教育的影响，我们利用潜在结果的研究框架，使用匹配的方法识别父母外出务工对子女是否上高中的影响。首先通过标准的匹配方法(Caliendo & Kopeinig， 2008) [ 21 ] ，匹配父母外出和未外出的家庭，得到二者子女是否接受高中教育的差异。 其次，本文更关注父亲外出和母亲外出之间的差异，利用多值匹配(Multivalued Treatment Effect Matching)的方法(Cattaneo， 2010; Cattaneo， 2013; Jahn & Pozzoli， 2013) [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] ，可以在控制内生性的情况下，分离父亲外出与母亲外出的影响。鉴于目前即使是用匹配方法研究本问题的文章也只是人工比较单值匹配的结果(Becker & Ichino， 2002；陶然、周敏慧，2012) [ 7 ] [ 25 ] ，多值匹配方法的使用也是本文的主要贡献之一。 3.1.1. 标准匹配方法 在本文模型中，用二元变量D表示处置状态，即父母是否外出，如果父母外出，则D = 1；如果父母不外出，则D = 0。Y 1 表示实验组子女初中升学的情况，Y 0 表示对照组子女初中升学的情况。但是，在现实生活中，对于同一个家庭，(Y 1 ; Y 0 )是无法同时被观测到的，因为一个家庭只能属于其中一种情况。因此，我们用匹配的方法，计算实验组平均处置效应(ATET)，即对于父母确实外出务工的家庭，父母外出务工对子女初中是否升学的影响。ATET定义如下： (1) 匹配方法依赖两个假设。首先，条件于一系列影响处置状态变量D的变量X， 实验组和对照组之间划分是独立于结果变量的。对应在本文的研究，即，控制了影响父母是否外出务工的因素后，父母是否外出独立于子女是否升高中。本文中，影响父母是否外出的关键因素在变量选择部分已经有具体说明，简单说来包括父亲母亲教育程度，家庭收入，子女成绩，学校条件。当我们只关注ATET时，该假设可表示为： 。 第二个假设是指，对于每个父母外出的家庭i，在父母未外出的家庭中，能找到一个家庭j，家庭j的X与家庭i完全一致。违背共同支撑假设时，使用匹配无法得出结果。 3.1.2. 多值匹配法 多值匹配方法在基本原理上和普通匹配方法一致，但是处置状态变量的取值可以取多值，而不仅限于两个值(Cattaneo， 2010)。在我们的研究中，如果父母均不外出，则D = 0；如果父亲外出，则D = 1；如果母亲外出，则D = 2；如果父母均外出，则D = 3。而相应的估计方程则变为 (2) (3) 其中(2)式估计任意处置状态和处置状态为0之间的区别，即父亲外出与父母均不外出的区别，或者母亲外出与父母均不外出的区别。而(3)式则表示任意处置状态之间的区别，即父亲和母亲外出和父亲外出之间的差别。多值匹配方法同样需要满足条件独立和共同支撑两个条件。 3.2. 数据来源及样本描述 本文使用的是中国居民收入调查(CHIP)数据。该数据是中国社会科学院经济研究所收入分配课题组调查的具有全国代表性的截面数据。我们仅选用2007年和2008年的数据作为我们的研究样本。我们主要分析2007年农村住户问卷以及外来务工家庭中正在上初三的样本，并根据2008年的数据来判断升学情况，2007年的调查省份包括北京、山西、辽宁、江苏、安徽、河南、湖北、广东、四川、云南、甘肃、重庆、上海、浙江、福建和湖南16个省(直辖市)。 在样本里，我们关注的主要是初中升学率，包括进入普通高中、重点高中、职业高中以及中等专业学校等继续接受学校教育的子女。本文以家庭为观察单位，构建了样本量为675的数据集。由于数据库中部分变量存在缺失值，最终参与回归的样本为329。在样本中，上高中的学生有302 (44.74%)，没上高中 110 (16.30%)，存在263个缺失值。样本升学率为73.30%，低于教育部发展规划司统计的全国初中升学率 83.4%，可以推测，农村地区初中升学率低于城市。 自变量是父母是否外出务工。自变量和因变量的描述性统计数据如下表1所示。 在控制变量的选择上，为了满足匹配分析的条件独立的假设，在研究中必须控制上述会影响父外出务工的变量，根据已有文献和数据情况，本文选取的控制变量包括：子女学习成绩、家庭子女个数、父亲教育水平、父亲教育水平的平方、母亲教育水平、母亲教育水平的平方、家庭收入、家到学校的距离以及学校质量。这些控制变量均是CHIP调查的问卷项目，因此不需单独生成。剔除含缺失值的样本，变量的统计性描述如下表2所示。 Table 1 The description of dependent and independent variable 取值 接受高中教育 父母外出(标准匹配) 父母外出(多值匹配) 含义 样本量 含义 样本量 含义 样本量 0 初中后未接受高中教育 110 (26.7%) 父母均不外出 332 (69.60%) 父母均不外出 332 (69.60%) 1 初中后接受高中教育 302 (73.30%) 至少一方父母外出 145 (30.40%) 父亲外出而母亲不外出 87 (18.24%) 2 母亲外出而父亲不外出 15 (3.14%) 3 父母均外出 43 (9.01%) 表1. 自变量和因变量描述统计 Table 2 The description of control variable 总体 升学 不升学 差值 变量 N 1 均值 N 均值 N 均值 0.1 t值 子女学习成绩 461 2.48 86 2.55 275 2.45 0.1 1.16 家庭子女个数 461 2.32 86 2.63 275 2.21 0.42 3.18 父亲教育水平 461 6.3 86 5.93 275 6.35 −0.42 −1.46 母亲教育水平 461 4.44 86 4.12 275 4.71 −0.59 −1.00 家庭收入 461 18，486.3 86 18，457.8 275 18，738.4 −252.2 −0.22 家到学校距离 461 9.8 86 16.64 275 9.11 7.35 2.12 学校质量 461 2.56 86 2.69 275 2.53 0.17 1.99 表2. 控制变量描述性统计 3.3. 实证结果 在控制影响父母是否外出的协变量后，我们利用(1)式，可以估计父母外出对子女是否上高中的影响。为了检验结果的稳健性，我们同时使用多种匹配方法，即核匹配，最近相邻匹配，相反概率加权，回归调整以及回归调整的相反概率加权。结果如下表3，从表里可见，从经济意义上讲，父母外出降低了子女上高中的概率，但该影响在统计意义上并不显著，所以，我们的结论是，父母外出务工与子女上高中有负的相关关系。为了进一步研究该相关关系，我们继续分解母亲的因素和父亲的因素。 分解父亲和母亲影响的第一种办法是分别估计父亲的影响和母亲的影响，然后对比二者的差异。从表4和表5的结果可以发现，父亲外出对子女上高中没有显著影响，只有微弱的正向相关关系，而母亲外出有显著的负影响。 另一种更直观地分解父亲外出对子女是否上高中和母亲外出对子女是否上高中的影响是多值匹配的方法，利用(2)式估计父亲外出，和母亲外出对子女是否升高中的影响，结果说明，父亲外出并没有显著影响，而母亲外出显著降低了子女上高中的概率。具体结果见表6。对于仅母亲外出的家庭，其相比于父母不外出的家庭，子女上高中的概率显著降低了0.3442。对于仅父亲外出的家庭，其相比于父母不外出的家庭，子女上高中的概率增加了0.003661，但这个数字在统计上和经济上都不显著。然而，对于父亲母亲均外出的家庭，其相比于父母不外出的家庭，子女上高中的概率显著增加了0.20605。 最后，我们利用(3)式比较父亲外出和母亲外出之间的区别。结果显示，母亲外出比父亲外出对子女的负面影响更大。具体结果见表7。对于仅母亲外出的家庭，其相比于仅父亲外出的家庭，子女接受高中教育的概率显著降低了0.2691。对于父母不外出的家庭，其相比于仅父亲外出的家庭，子女接受高中教育的概率增加了0.01766，但这个数字在统计意义上并不显著。对于父亲母亲均外出的家庭，其相比于仅父亲外出的家庭，子女接受高中教育的概率显著增加了0.2201。 Table 3 Migrant parents affect children’s access to high school educatio KM NNM 1-1 IPW RA IPWRA ATET −0.05236 −0.05321 −0.0096 −0.0103 −0.01038 标准差 0.2615 0.2613 0.2351 0.02443 0.02783 样本数 335 335 335 335 335 表3. 父母外出对子女上高中的影响 Table 4 Migrant fathers affect children’s access to high school educatio KM NNM 1-1 IPW RA IPWRA ATET 0.006592 0.006593 0.01044 0.000216 0.00163 标准差 0.06167 0.06088 0.06175 0.0522 0.05726 样本数 335 335 335 335 335 表4. 父亲外出对子女上高中的影响 Table 5 Migrant mothers affect children’s access to high school educatio KM NNM 1-1 IPW RA IPWRA ATET −0.1019 −0.05128 −0.127 −0.03368 −0.03213 标准差 0.0708 0.01928 0.0713 0.01436 0.02913 样本数 329 329 329 329 329 表5. 母亲外出对子女上高中的影响 Table 6 Migrant parents affect children’s access to high school education (control parents who are not going out 实验组 控制组 ATET 标准差 p值 样本数 是否上高中 母亲外出 父母不外出 −0.3442 *** 0.1241 0.006 329 父亲外出 父母不外出 0.003661 0.06304 0.954 329 父母均外出 父母不外出 0.20605 *** 0.04988 0.000 329 表6. 父母外出对子女高中教育的影响(控制父母不外出) Table 7 Migrant parents affect children’s access to high school education (control fathers who are going out 实验组 控制组 系数 标准差 p值 样本数 是否上高中 母亲外出 父亲外出 −0.2691 ** 0.1370 0.050 329 父母不外出 父亲外出 0.01766 0.06346 0.781 329 父母均外出 父亲外出 0.2201 *** 0.07081 0.002 329 表7. 父母对子女高中教育的影响(控制父亲外出) 综上所述，可以得出以下研究发现：父母均外出务工对子女升学有显著的正向影响，而仅母亲外出务工显著降低了子女接受高中教育的概率，仅父亲外出务工对子女是否接受高中教育并没有显著影响。 3.4. 结果分析 第一，母亲外出务工显著降低了子女接受高中教育的可能性。母亲外出务工的投资效应增加很小，而照顾效应损失很大。一方面，母亲单方外出并不能显著程度提高家庭收入。研究表明低收入家庭对子女教育水平的影响程度最弱(李雅楠，2012) [ 26 ] 。所以母亲单方外出产生的投资效应很可能对子女教育水平并没有产生很大正面影响。另一方面，母亲外出务工，子女缺乏母亲的细心照料和心理辅导。同时，母亲陪伴时间或质量的下降，不利于子女养成良好的学习习惯，对其一生的学习都有可能产生不良影响(顾和军，2013) [ 27 ] 。由此，从理论上来说，母亲的照顾效应缺失带来的负面影响远超过收入效应带来的正面效果，所以母亲单方外出务工对子女升学有显著负向影响，和本文的结果基本一致。 第二，首先，父母均外出务工对子女接受高中教育的影响显著为正，这是因为，父母均外出会显著地提高家庭收入，使投资效应完全弥补了照顾效应。这是因为父母均外出会显著地提高家庭收入。随着家庭收入等级的提高，家庭收入对子女教育水平的影响程度呈现出“倒U形”。当农村地区家庭收入达到中等收入家庭时，中等家庭收入组对教育水平的影响程度最大(李雅楠，2012) [ 26 ] 。收入的增加可以增加对孩子教育，文化和娱乐以及营养投入，增强孩子的身心健康。因而，此时父母均外出带来的收入效应正面影响大于父母外出缺乏照料带来的负面影响，所以父母均外出对子女升学有显著的正向影响。这与John Knight等(2011) [ 28 ] 的研究发现家庭收入对个体的初中升学率和高中升学率均有重要影响相一致； 第三，父亲外出打工对留守儿童初中升学率具有负向作用，即父亲外出打工对儿童高中阶段教育获得的影响并不显著无法判断父亲外出务工的投资效应，照顾效应的强弱关系。