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user: 5. 模型建立和分析 1) 总体分析父代教育对于子代的影响，利用简单线性回归，建立基本模型： 对于子代绝对教育： p e r s o n _ e d u = β 1 f a m l i y _ e d u + c o n s t ； 对于向上流动教育： i n c r e a s e _ e d u = β 2 f a m l i y _ e d u + c o n s t 。 其中， p e r s o n _ e d u 为子代最高教育层次； f a m l i y _ e d u 为父代最高教育层次； i n c r e a s e _ e d u 为子代相对父代最高教育层次的向上流动； β 1 衡量父代教育每提高一个层次时子代教育提高的层次； β 2 衡量父代教育每提高一个层次时子代教育向上流动的幅度的变化。 如表1所示，我们发现 β 1 > 0 且显著， β 2 < 0 且显著，说明随着父代教育层次的提高，子代教育层次也会提高，但是子代教育向上流动的程度会降低。这说明，当子代的教育达到某个天花板了之后，向上流动的程度会因为父代教育层次增高而降低。这与当下的时代潮流符合，比如当代流行硕士毕业，那么可以认为子代一般终止于硕士毕业，此时父代是大学本科毕业比父代是高中毕业时子代教育的向上流动要低一个层次。 Table 1 Results of simple linear regressio person_edu increase_edu family_edu 0.671 *** −0.327 *** _cons 1.872 *** 1.876 *** N 23，314 23，646 表1. 简单线性回归结果 t statistics in parentheses; * p < 0.05， ** p < 0.01， *** p < 0.001. 2) 考虑政策因素，在基本模型中引入衡量政策变化的变量，使用交互项模型对于政策效应进行评估，构建模型： p e r s o n _ e d u = β 1 f a m l i y _ e d u + β 2 p o l i c y + β 3 p o l i c y _ e d u + c o n s t i n c r e a s e _ e d u = β 4 f a m l i y _ e d u + β 5 p o l i c y + β 6 p o l i c y _ e d u + c o n s t 其中， p o l i c y _ e d u = f a m l i y _ e d u ∗ p o l i c y ，两个方程中总的代际流动系数分别为 β 1 + β 3 p o l i c y 和 β 1 + β 6 p o l i c y ； β 2 衡量政策对于子代教育层次提高的影响； β 3 政策落实对于代际流动的影响， β 3 > 0 ，说明政策落实之后代际流动系数上升，代际流动性下降，若 β 3 < 0 ，则说明政策有利于提高代际流动性； β 5 衡量政策对于绝对向上流动可能性的影响； β 6 > 0 ，说明政策落实之后子代受教育层次高于父代的可能性上升，若 β 6 < 0 ，则说明政策落实之后子代受教育层次高于父代的可能性下降。 如表2所示，我们发现 β 1 > 0 且显著， β 4 < 0 且显著，和基本模型符合。 β 3 > 0 且显著，说明政策落实之后代际流动系数上升，代际流动性下降，说明政策未能改善教育代际流动性。可能原因有：义务教务相关的配套措施还没有能够完善，比如经费保障；在一些地区义务教务制度没有能被严格执行。 β 6 > 0 且显著，说明政策落实之后以利于子代受教育层次超过父代，也就是绝对流动性显著提高了。另外，我们可以观察到 β 1 > β 2 ，表明父代的教育层次对于子代的教育层次的产生主要影响，政策的影响相对较小。 Table 2 Multiple regression analysis of the influence of polic person_edu increase_edu family_edu 0.454 *** −0.546 *** policy 0.187 *** 0.187 *** policy_edu 0.196 *** 0.196 *** _cons 1.849 *** 1.849 *** N 23314 23314 表2. 政策对教育代际流动性影响的多元回归 t statistics in parentheses; * p < 0.05， ** p < 0.01， *** p < 0.001. 3) 考虑城乡因素，在基本模型中引入衡量城乡区别的变量，使用交互项模型对于地区效应进行评估，构建模型： p e r s o n _ e d u = β 1 f a m l i y _ e d u + β 2 a r e a + β 3 a r e a _ e d u + c o n s t i n c r e a s e _ e d u = β 4 f a m l i y _ e d u + β 5 a r e a + β 6 a r e a _ e d u + c o n s t 其中， a r e a _ e d u = f a m l i y _ e d u ∗ a r e a ，两个方程中总的代际流动系数分别为 β 1 + β 3 a r e a 和 β 1 + β 6 a r e a ； β 2 衡量城市子代的教育比乡村子代的教育高出的可能性； β 3 城市因素对于代际流动性的影响， β 3 > 0 ，说明城市代际流动系数上升，代际流动性下降，若 β 3 < 0 ，则说明城市代际流动性比乡村高； β 5 衡量城市子代教育的绝对向上流动性比乡村子代的教育高出的可能性； β 6 > 0 ，说明城市子代受教育层次高于父代的可能性上升，若 β 6 < 0 ，则说明城市子代受教育层次高于父代的可能性下降。 如表3所示，我们发现 β 1 > 0 且显著， β 4 < 0 且显著，和基本模型符合。 β 3 > 0 ， β 6 > 0 但是不显著，说明城市和乡村教育的代际流动性和绝对向上流动性差别不大。但是， β 2 > 0 表明城市子代的教育层次平均上比乡村子代的教育层次高， β 6 > 0 表明城市子代受教育层次高于父代的可能性比乡村子代高。另外，我们可以观察到 β 1 ≈ β 2 ，表明父代的教育层次对于子代的教育层次的产生和地区比较符合。可能的原因有：城市的父代受教育层次相对乡村父代受教育层次高，且呈现正相关的趋势，故描述两者对于子代教育的影响也类似。 Table 3 Multiple regression analysis of the influence of are person_edu increase_edu family_edu 0.601 *** −0.399 *** area 0.539 *** 0.539 *** area_edu 0.00384 0.00384 _cons 1.739 *** 1.739 *** N 23，314 23，314 表3. 城乡对于教育代际流动的多元回归 t statistics in parentheses; * p < 0.05， ** p < 0.01， *** p < 0.001. 4) 考虑性别因素，在基本模型中引入表达性别的变量，使用交互项模型对于性别在教育中的影响进行评估，构建模型： p e r s o n _ e d u = β 1 f a m l i y _ e d u + β 2 g e n d e r + β 3 g e n d e r _ e d u + c o n s t i n c r e a s e _ e d u = β 4 f a m l i y _ e d u + β 5 g e n d e r + β 6 g e n d e r _ e d u + c o n s t 其中， g e n d e r _ e d u = f a m l i y _ e d u ∗ g e n d e r ，两个方程中总的代际流动系数分别为 β 1 + β 3 g e n d e r 和 β 1 + β 6 g e n d e r ； β 2 衡量男性的教育比女性子代的教育高出的可能性； β 3 性别因素对于代际流动性的影响， β 3 > 0 ，说明男性流动系数高于女性，代际流动性差，若 β 3 < 0 ，则说明男性代际流动性比女性高； β 5 衡量男性子代教育的绝对向上流动性比女性子代的教育高出的可能性； β 6 > 0 ，说明男性子代受教育层次高于父代的可能性高，若 β 6 < 0 ，则说明男性子代受教育层次高于父代的可能性低于女性。 如表4所示，我们发现 β 1 > 0 且显著， β 4 < 0 且显著，和基本模型符合。 β 3 < 0 且显著，说明男性代际流动系数低于女性，代际流动性高于女性，说明男性更有可能脱离家庭教育层次的限制。可能原因有：家庭对于男性子代的培养更加不加约束，更加鼓励男性在受教育方面自由发展，而女性受教育程度的社会期待比较受约束，另外，男性子代在奋斗的过程中付出了更多的努力，也愿意长期投入时间提高自身的教育层次。 β 6 < 0 且显著，说明男生绝对向上流动性受到家庭教育背景的影响小于女性。另外，我们可以观察到 β 1 > β 2 ，表明父代的教育层次对于子代的教育层次的产生的影响比性别产生的影响大。 Table 4 Multiple regression analysis of the influence of gende person_edu increase_edu family_edu 0.755 *** −0.245 *** gender 0.451 *** 0.451 *** gender_edu −0.155 *** −0.155 *** _cons 1.625 *** 1.625 *** N 23，314 23，314 表4. 性别对于教育代际流动的多元回归 t statistics in parentheses; * p < 0.05， ** p < 0.01， *** p < 0.001. 5) 综合考虑性别、政策、城乡因素，在基本模型中引入表达各因素影响的变量，使用交互项模型对于性别、政策、城乡在教育中的影响进行评估，构建模型： Table 5 Multiple regression analysis base on comprehensive factor person_edu increase_edu family_edu 0.476 *** −0.524 *** policy 0.264 *** 0.264 *** policy_edu 0.168 *** 0.168 *** area 0.563 *** 0.563 *** area_edu 0.00405 0.00405 gender 0.420 *** 0.420 *** gender_edu −0.140 *** −0.140 *** _cons 1.430 *** 1.430 *** N 23，314 23，314 表5. 综合考虑各因素对于教育代际流动性的回归 t statistics in parentheses; * p < 0.05， ** p < 0.01， *** p < 0.001. p e r s o n _ e d u = β 1 f a m l i y _ e d u + β 2 p o l i c y + β 3 p o l i c y _ e d u + β 4 a r e a + β 5 a r e a _ e d u     + β 6 g e n d e r + β 7 g e n d e r _ e d u + c o n s t i n c r e a s e _ e d u = β 8 f a m l i y _ e d u + β 9 p o l i c y + β 10 p o l i c y _ e d u + β 11 a r e a + β 12 a r e a _ e d u     + β 13 g e n d e r + β 14 g e n d e r _ e d u + c o n s t 如表5所示，我们发现各个变量的系数的相对大小以及显著性都和上述四项研究相符合。同时，我们也发现，综合考虑各种因素之后，父代教育层次对于子代教育层次的影响有所弱化，并且交互项的系数都比较小，说明了子代教育层次影响因素的多样性。