一、 引言

改革开放以来，在“效率优先，兼顾公平”的政策导向下，我国总体人力资本回报率逐步提升。但与此同时，不同群体之间的贫富差距也逐渐扩大，尤其是城乡间收入差距^[1]，呈现出明显的城乡二元结构。在市场经济中，个人的受教育程度是其收入水平的重要决定因素^[2]，故提升个人受教育水平是农村低收入家庭子女实现阶层跃迁的重要途径。因此，保证教育机会公平，即保证不同家庭的子女有相对平等的受教育机会，有助于促进社会阶层流动、缩小贫富差距。教育代际传递性强弱是衡量教育机会公平的重要指标，教育代际传递性越强意味着教育机会公平性越低，表现出父代教育背景对子代教育成就的影响程度大。在农村居民人均收入水平^[1]以及受教育水平^[3]均低于城市居民的现实背景下，探讨抑制农村教育代际传递的有效途径具有重要的现实意义。

教育政策或相关法规与教育机会公平存在紧密联系。若政策或法规使得处于教育优势地位的群体受益更多，则会加剧教育机会不公平; 相反，向教育弱势群体倾斜的政策或法规可起到保障教育机会公平的作用^[4]。与高等教育相比，基础教育对教育弱势人群的干预作用更强，可以实现“效率-公平”的有效统一^[5]。我国基础教育阶段影响范围广、实施时间长的法规最重要的是1986年起实施的《中华人民共和国义务教育法》（简称《义务教育法》）。该法保障学龄儿童接受9年义务教育的权利，从理论层面来看该法可弱化孩子的学习天赋与其是否完成义务教育的关联程度。此外，《义务教育法》中免除学费的规定可以减轻父代对子代的教育投资压力，从而降低父代收入水平与子代教育成就的关联程度。基于上述逻辑，该法的实施可作用于实现教育代际传递的两个渠道:一是先天效应（Nature Effect），由父代对子代的智力遗传实现; 二是培养效应（Nurture Effect），指的是由父代受教育程度决定的因素，例如父代的收入水平，会进一步影响子代的受教育程度。

现有文献就《义务教育法》能否抑制教育代际传递的问题并未得出一致结论，且均未区分该法对实现教育代际传递的先天效应与培养效应的不同影响^[6-9]。本研究可由此切入，对相关文献形成重要补充，研究结果也很好地调和了已有研究的结论。

二、 教育代际传递与基础教育政策

本文主要研究基础教育政策或相关法规对农村教育代际传递的影响。在识别教育代际传递的文献中，普遍认同父代与子代受教育水平呈正相关有两个来源。一是先天效应（Nature Effect），即父代和子代的受教育程度均受遗传能力、家族传统文化等先天因素的影响，因此父代和子代的受教育水平呈正相关性。二是培养效应（Nurture Effect），该效应在文献中亦称为教育代际传递的因果关系，指的是由父代受教育水平决定的因素影响子代的受教育水平。受教育水平低的父代往往收入较低，故对子代的教育投资能力较弱进而导致子代受教育程度低^[10]。父代的受教育水平部分决定着其对子代教育的重视程度，进而影响了子代的受教育水平^[11]。

随着教育代际传递问题研究的深入，国内外学者越来越重视对教育代际传递的因果关系识别。而识别中潜在的内生性问题是父代和子代的受教育水平都和不可观测的先天因素相关。为控制先天因素对识别教育代际传递因果关系的影响，文献中主要使用了四种识别策略。第一种采用双胞胎样本法^①。第二种方法使用领养的孩子作为样本^②。第三种为工具变量法^③。以上三种因果关系识别策略的不足之处在于:其采用的样本均为具有某一类特征的人群，因此估计出的结果对社会总体平均水平的代表性不高。具体而言，大多数人不是双胞胎、没有领养孩子且没有在上学期间经历重大教育改革。Holmlund等提出，以上三种方法得出的结果不一致正是因为估计了不同的人群，并且对瑞典的样本分别用以上三种方法进行估计，验证了这一论断^[22]。第四种识别策略是Dong使用的家族固定效应模型（family fixed effect model，简称FFE模型），该模型无需限定某一类人群作为实证样本，因此估计结果可更接近于社会总体的平均水平^[23]。该模型可消除家族固定效应，即包括了基因等家族各成员共有的先天因素对教育代际传递因果关系识别的影响。本文将采用FFE模型控制先天因素对实证研究的影响。

在学者发现不同地区或国家存在教育代际传递现象的同时，如何抑制教育代际传递以及教育政策或相关法规可否抑制教育代际传递等问题也逐渐进入学者的研究范围。由于基础教育政策对底层人群的干预性强，国外已有大量研究考察了基础教育政策变革对教育代际传递的影响。例如，Bauer &Riphahn的研究发现，瑞士推迟以学生能力为标准进行的教育分流可以降低学生教育选择受其父母的影响，从而弱化教育代际传递^[24]。Iannelli研究苏格兰的教育扩张政策发现，基础教育扩张后，不同阶层的子女获得基础教育的概率差异缩小^[25]。Sturgis &Buscha的研究也有类似发现，英格兰和威尔士将公民的法定最小离校年龄从15岁提高到16岁，这一政策改革使个体的受教育程度与其父母的社会经济地位的关联性减弱^[26]。发展中国家研究的基础教育政策变革主要为取消小学学费政策。Al-Samarrai &Zaman研究发现，在马拉维共和国（位于非洲东南部）实行基础教育学费取消政策可使基础教育阶段的入学率提升，并且贫困人口在这一政策中的收益高于富裕人口^[27]。Iscan等对七个撒哈拉以南的非洲国家进行研究，得出了类似的结论^[28]。

国内关于基础教育政策或相关法规变革对教育代际传递影响的研究将1986年实施的《义务教育法》作为“外生冲击”，研究该法对教育代际传递的影响，已有文献未得出一致结论，且就《义务教育法》的实施效果产生了争议。具体而言，Guo等^[6]以及彭骏和赵西亮^[7]研究发现，《义务教育法》的实施无法抑制教育代际传递，并基于该实证结果推测，该法实施时，地方政府将筹集教育经费的负担部分转移给了农村家庭，从而加重了低收入家庭对子代的教育投资负担，因此强化了农村教育代际传递。但在彭骏和赵西亮的另一篇文章^[8]以及陈斌开等^[9]的研究中则发现该法的实施可抑制教育代际传递，并基于该实证结果推测，《义务教育法》免除了义务教育阶段学费，故该法的实施更有利于低受教育水平、低收入家庭孩子的教育提升，从而抑制了教育代际传递。上述文献未得出一致结论的可能原因是，实证模型中均未控制不可观测的先天因素对实证结果的影响。因此，其实证结果代表的是《义务教育法》对先天效应与培养效应共同实现的教育代际传递的影响，然而在实证结果分析中，却仅探讨了《义务教育法》对培养效应的影响，即该法是否减弱了父代收入约束对子代教育的影响，却忽视了子代先天能力差异可能对实证结果产生的影响。文献中与实证研究角度不符的实证结果分析可能会导致对《义务教育法》实施效果的误判。

相比于已有文献，本文的主要贡献在于:第一，本文使用了一套独特的中国农村家族调查数据集进行研究。该数据包含了一个家族中至少三代成员的信息，其中有在样本户以及因经历婚嫁、分家或死亡而不在样本户的家族成员，因此可缓解已有研究中普遍出现的同住偏误误差^[29]。第二，本文的实证研究创新性地区分了《义务教育法》对实现农村教育代际传递的先天效应与培养效应的不同影响，从而得出了与已有研究不同的发现，即《义务教育法》可以抑制培养效应实现的农村教育代际传递，但无法抑制先天效应实现的农村教育代际传递。第三，通过机制分析，本文尝试解释了《义务教育法》对农村教育代际传递产生上述影响的原因。

三、 数据、变量描述与模型设定

（一） 数据

为获取本研究所需数据，中国科学院农业政策研究中心于2016年4月在全国五个省100个村进行了一轮中国农村发展调查（CRDS）^①。该调查从全国五大农业区中随机选中5个样本省，得到:吉林、江苏、河北、陕西和四川。再按照经济发展水平，将样本省内的所有县（市）排序五等分后随机抽取样本县，共得到25个样本县。然后每个县按照相同方法抽取2个镇，每个镇抽取2个村，共得到100个村。最后，在每个样本村里随机抽取20个农户，共得到2000个样本农户。

采用CRDS数据开展本文研究的优势在于，CRDS数据中每个样本户包括了在户的核心家庭成员以及因经历婚嫁、分家或死亡而不在现样本户的家族成员的长期追踪调查数据。现有数据库中，仅CRDS数据中包含了非核心家庭（不在户）成员的详细信息。使用该数据进行本文研究不仅可缓解已有研究中普遍出现的同住偏误误差^[29]且可利用该数据中一个样本户至少包含三代成员^②信息的特点构建FFE模型所需的家族面板数据。

本文数据处理过程如下:第一，估计农村教育代际传递程度需要使用父代与子代的最终受教育年限，因此本文仅保留23岁及以上且在问卷调查时已结束正规教育的个体作为研究样本。一般来说，个体最终受教育年数在其完成学业并进入劳动力市场后便不再发生变化^[30]。第二，根据个体与户主（户主为男性或女性）的关系，将父亲与孩子以及母亲与孩子的信息匹配，并获得子代的兄弟姐妹数量、父代教育以及父代职业等家庭背景信息。本文删除无个体受教育年限信息的个体样本。最终，本文保留的样本中，含6202个子代样本、 5832个父亲样本、5993个母亲样本。第三，将CRDS数据构建成家族面板数据。家族面板数据包含家族维度与家族内各父-子/母-子组合维度，分别对应了常见短面板数据的截面维度与时间维度。图1展示了一个家族中多对父-子/母-子组合的示意图，家族中可以有两种父母与孩子的配对:父母-孩子、孩子-孙子。本文将“孩子-孙子”统一重新标记为“父母-孩子”，从而每个家族中都有多对“父母-孩子”组合。在图1中，该家族有5对“父母-孩子”组合，他们是，父母-孩子1、父母-孩子2、孩子1-孙子1、孩子1-孙子2、孩子2-孙子3。其中，孩子1、孩子2、孙子1、孙子2、孙子3共同构成本研究的“子代”样本; 相应地，父母、孩子1、孩子2共同构成本研究的“父代”样本。

（二） 变量描述

1 . 被解释变量

本文基准回归检验《义务教育法》对农村教育代际传递的影响。考虑到估计教育代际传递系数需要使用个体最终受教育年限，本文采用子代最终受教育年限作为被解释变量。由于本文仅保留了23岁及以上且问卷调查时已结束正规教育的个体作为样本，基于个体最终受教育年限在其完成学业并进入劳动力市场后便趋于稳定^[30]的这一事实，使用个体在问卷调查中记录的受教育年限作为其最终受教育年限。

2 . 核心解释变量

（1）义务教育政策与法规变量。

1986年7月1日开始实施的《义务教育法》，强调九年制义务教育的强制性和普惠性。该法律规定，父母或者监护人有义务将年满6周岁的儿童送到学校接受义务教育（第十一条），并且国家对接受义务教育的学生不收取学费（第十条）。自1986年起，全国各省份陆续开始实施《义务教育法》，表1左侧报告了CRDS数据中五省开始实施《义务教育法》的具体年份。义务教育政策与法规变量取值由子代出生年份以及子代接受义务教育所在省份^①实施《义务教育法》的年份共同决定。因此，理论上《义务教育法》 实施时6至15岁的儿童会受到该法律的影响。由此可以推算各省内受《义务教育法》影响的子代的出生年份。例如，四川省于1986年开始实施《义务教育法》，故该省内1971年及以后出生的孩子会受到《义务教育法》的影响（1986-15=1971），本文称1971年为四川省内受《义务教育法》影响的子代的临界出生年份。本文分别计算了CRDS数据五省内受《义务教育法》影响的子代的临界出生年份，并列于表1右侧。

资料来源: 五省实施《义务教育法》的年份经作者整理得到。

为反映出生于临界年份及以后的子代受《义务教育法》影响的程度不同^①，本文没有简单采用子代是否受该法影响的二元变量，而是根据子代受《义务教育法》影响的年数构建了新的指标:Expcel。以1986年实施《义务教育法》的省份为例，该省内1971年（firstcohort）以前出生的子代没有受《义务教育法》影响，因此 Expcel 取值为0; 1980年（lastcohort）及以后出生的子代其整个义务教育阶段都受到《义务教育法》影响，Expcel取值为1; 介于两者之间的，则依据子代受《义务教育法》影响的年数折算出 Expcel的值。

（2）父代教育变量。

本文分别使用父亲、母亲以及父母的最终受教育年限作为父代教育变量的取值。其中父母受教育年限以父、母中受教育年限更高一方为准，当父、母中有一方受教育年限信息缺失时，则以有受教育年限信息的一方为准。

3 . 控制变量

为尽可能减少遗漏变量偏误，本文在计量模型中加入了衡量子代个人特征的控制变量，包括性别（男性=1; 女性=0）、民族（少数民族=1; 汉族=0）、兄弟姐妹数以及子代出生年份。“男孩偏好”观念仍然影响着我国农村部分家庭的子女养育，因此子代的性别可能影响其获得的教育投资。此外，在父母提供的教育培养时间以及资金有限的情况下，家庭中兄弟姐妹数量越多，个体所能获得的教育资源就越少，从而取得更高教育成就的可能性就越低。

本研究主要变量的描述性统计见表2。由表2中子代的受教育年限均值与标准差可知，农村子代样本中有较大比例未完成9年义务教育。父、母样本受教育年限均值均低于子代样本，说明在农村，子代的受教育水平有较大的概率超过其父代。此外，父亲受教育年限均值几乎是母亲受教育年限均值的两倍，显示出我国农村教育发展存在性别差异。

资料来源:根据CRDS2016数据整理得出。

为进一步了解《义务教育法》的实施是否有助于农村普及9年义务教育，本文将样本按子代出生队列划分成5组，并将5组样本中子代与父代受教育年限列于表3。由表3可得，子代的受教育年限均值随子代出生队列的推移呈递增趋势，说明我国农村的教育普及工作有一定的成效。但受《义务教育法》影响的子代中，即1970年以后出生的群体，仍有较大的比例未完成义务教育。尤其是受该法实施初期影响的子代，即1970—1979年出生的群体，平均受教育年限仅为8.14年。由此证明，《义务教育法》在我国农村未被严格执行，存在部分适龄儿童在义务教育阶段辍学的情况。

资料来源:根据CRDS2016数据整理得出。

（三） 模型设定

本文使用了两种识别策略评估《义务教育法》对农村教育代际传递的影响。两种识别策略分别采用OLS模型以及FFE模型，以下为具体介绍。

1 . OLS模型

首先，本文借鉴相关文献的识别方法，在估计教育代际传递系数的基本OLS模型中加入代表《义务教育法》对子代影响强度的政策与法规变量以及该变量与父代教育变量的交互项。构建的计量模型如（2）式所示:

（2）式中小标含义分别为，c代表子代，o代表父代，i表示第i对父母-孩子配对，h表示家族。${\mathrm{E}\mathrm{d}\mathrm{u}}_{\mathrm{i}\mathrm{h}}^{\mathrm{c}}$表示子代受正规教育年限，${\mathrm{E}\mathrm{d}\mathrm{u}}_{\mathrm{i}\mathrm{h}}^{\mathrm{o}}$表示父代受正规教育年限。Expcel_ih代表子代受《义务教育法》影响的程度，X_ih代表一系列控制变量，P_ih为省份固定效应，Y_ih为子代出生年份固定效应，ε_ih为随机误差项。总的农村教育代际传递系数β₁+β₃×Expcel_ih表示由先天效应与培养效应共同实现的农村教育代际传递。交叉项Eduo_ih×Expcel_ih前的回归系数β₃表示《义务教育法》的实施对先天效应与培养效应共同实现的农村教育代际传递的影响。β₃＞0表明《义务教育法》实施后，总的农村教育代际传递系数上升，说明农村教育代际传递性增强。相反，β₃＜0说明《义务教育法》的实施弱化了农村教育代际传递。

2 . FFE模型

探究《义务教育法》对仅由培养效应实现的农村教育代际传递的影响，需将上述交互项模型与Dong^[23]文献中使用的FFE模型结合，构建出计量模型（3）式。FFE模型可消除家族固定效应，即家族成员所共有的先天因素，如基因、家族传统文化等，对实证结果的影响。已有文献在研究相关政策与法规对教育代际传递的影响时，均未尝试控制先天因素对实证结果的影响，因此本文的实证模型具有一定的创新性。然而，由于家族成员各自拥有的先天因素并不完全相同，因此本文使用的实证模型不能完全消除先天因素的影响。

（3）式在（2）式的基础上加入了家族固定效应v_h，并且由于家族固定效应v_h吸收了省份固定效应，因此没有额外控制省份固定效应。消除家族固定效应v_h的影响后，总的农村教育代际传递系数β₁+β₃×Expcel_ih表示仅由培养效应实现的农村教育代际传递。β₃表示《义务教育法》对仅由培养效应实现的农村教育代际传递的影响。

FFE模型消除v_h的具体过程如下。CRDS数据构建的家族面板数据由多个家族数据组合而成，每个家族内一般有多对父母-孩子组合。一个家族内，不同的父母-孩子组合的父代与子代的受教育水平以及子代受《义务教育法》影响程度等信息通常不同，而家族固定效应 v_h，则是一个家族内各父母-孩子组合所共有的，故通过每个变量减去家族内该变量的均值可消除v_h。具体过程参考（4）式。（4）式中“-”表示一个家族内该变量取值的平均值。

四、 实证检验结果与讨论

（一） 基准回归结果

本部分基于基准回归结果观察《义务教育法》对农村教育代际传递的影响。表4中方程1-3报告了基准OLS模型（计量模型（2）式）的回归结果; 方程4-6报告了基准FFE模型（计量模型（3）式）的回归结果。由表4方程1-3父代教育与《义务教育法》交互项系数在1%水平上显著为正，且系数值在0.132-0.169，可得《义务教育法》加重了由先天效应与培养效应共同实现的农村教育代际传递。由表4方程4-6父代教育与《义务教育法》交互项系数分别在10%、5%水平上显著为负，且系数值在0.083-0.098，可得《义务教育法》显著抑制了仅由培养效应实现的农村教育代际传递。以方程6为例，与不受《义务教育法》影响的子代相比，受到《义务教育法》影响的子代的教育代际弹性平均下降了约0.43%（由表2可知子代受《义务教育法》 影响强度平均值为0.56，因此计算公式为:0.098×0.56/0.128）。

注:括号内为聚类到村级的稳健标准误。***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著。

Guo等^[6]以及彭骏和赵西亮^[7]使用了与本文基准OLS模型一致的实证模型，且得出了与本文基准OLS模型一致的实证结果。并基于该实证结果，推断农村地区未严格执行《义务教育法》规定的免除义务教育阶段学费，因此该法律无法缓解农村低学历父代对子代的教育投资压力，从而无法抑制培养效应实现的农村教育代际传递。本文通过对比基准OLS模型与基准FFE模型的结果可得到与上述不同的推断:《义务教育法》可抑制培养效应实现的农村教育代际传递，但会加重先天效应实现的农村教育代际传递。换言之，《义务教育法》实施后，在我国农村因子代天赋差异导致的子代受教育水平差距变大。就该实证结果，本文做出如下推测。本文描述性统计表3显示，受《义务教育法》影响的子代样本中仍有一定比例未完成义务教育，说明该法实施后学校以及家长没有严格履行督促适龄儿童完成义务教育的责任，该发现与已有文献提供的信息一致，即农村地区存在义务教育阶段适龄儿童辍学现象^[32]。本文初步推测《义务教育法》实施后未完成义务教育的主要是学习天赋相对较低的孩子，而学习天赋较高的孩子则有较大的概率完成义务教育，并且由于该法实施后基础教育质量的提升以及义务教育学费的免除（省下的学费可用于孩子未来教育的投资），学习天赋较高的孩子有可能获得比其父代更高的学历，从而表现为受《义务教育法》影响的这一代人因天赋差异导致的教育差距比其父辈一代的教育差距更大，即先天效应导致的教育代际传递增强。对于这一推测，本文将在机制分析中检验其合理性。

由基准FFE模型的实证结果可得，《义务教育法》的实施可抑制仅由培养效应实现的农村教育代际传递。换言之，在天赋水平相当的孩子中，《义务教育法》的实施可缩小父代教育培养能力存在差异的孩子的受教育水平差距。该结果背后的机制可能是，《义务教育法》免除了义务教育阶段的学费，在天赋水平相当的孩子中，该法的实施主要提升了面临收入约束的低学历、低收入家庭孩子的受教育水平，而对于原本就有经济能力供孩子完成义务教育的高学历、高收入家庭影响不大。后文将检验这一推测是否合理。

显然，相比于天赋差异导致的子代受教育水平差距，因父代教育培养能力差异导致的天赋水平相当的子代受教育水平存在差距更易造成人才的浪费。因此，若《义务教育法》能抑制由培养效应实现的农村教育代际传递的结果稳健，可以认为该法律的实施有利于农村人力资本的提升。限于篇幅，后文将仅报告基准FFE模型的稳健性检验及其异质性分析结果。

（二） 稳健性检验

1 . 安慰剂检验

本文基准FFE模型使用的交互项模型估计的是近似于双重差分模型（DID）的处理效应，因此基准FFE模型需要满足共同趋势的前提假设。为验证《义务教育法》实施前，处理组和对照组有相同的趋势，本文借鉴Xiao等^[33]以及林锦鸿^[34]的处理方式，将《义务教育法》实施年份提前，进行“反事实”检验。具体而言，本文将《义务教育法》实施年份分别比实际年份提前4年、6年、8年、10年、12年，并依据子代出生年份及其义务教育阶段所在省份重新构建义务教育政策与法规变量，再依次进行基准FFE模型回归。表5方程1-5的交互项均不显著，证明共同趋势假设成立，基准FFE模型回归结果具有稳健性。

注:括号内为聚类到村级的稳健标准误。***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著。各列均控制了基准回归中包含的控制变量。限于篇幅，表5仅报告了父亲及子女安慰剂检验结果。母亲及子女样本、父母及子女样本安慰剂检验结果与表5一致，备索。

2 . 其他因素的影响

除了《义务教育法》的影响，本文基准回归采用的子代样本的教育选择还可能会受到1999年起实施的高校扩招政策以及2006年起实施的免费义务教育政策的影响。首先，为排除高校扩招政策对本文基准回归结果的影响，本文参考陈斌开等^[9]采用两种方法进行稳健性检验。（1）在基准FFE模型中加入高校扩招虚拟变量，当子代受高校扩招政策影响时取1，否则为0，从而分离高校扩招政策对农村教育代际传递的影响;（2）将受过高等教育的个体的受教育年限改为高三水平，即将受教育年限大于12年的全部更改为12年，从而估计出的农村教育代际传递系数不受高校扩招政策影响。回归结果分别列于表6 Panel A 与 Panel B。其次，为排除2006年起实施的免费义务教育政策对基准FFE模型回归结果的影响，本节剔除受该政策影响的观测值（出生于1991年及以后的子代）重新进行基准FFE模型回归，回归结果见表6 Panel C。表6中Panel A、Panel B、Panel C的交互项系数仍然显著为负，证明基准FFE模型回归结果具有稳健性。

3 . 更换义务教育政策变量取值方法

参考Guo等^[6]、彭骏和赵西亮^[7]以及陈斌开等^[9]文献中的处理方式，本文基准回归中义务教育政策与法规变量的取值所基于的前提假设是根据《义务教育法》规定，年满六周岁（或者七周岁）的儿童应当送其入学接受并完成义务教育。然而实际情况是，部分子代样本并非6岁进入小学。本节使用子代实际进入小学的年龄调整义务教育政策与法规变量取值，重新进行基准FFE模型回归。表7方程1-3交互项显著为负，且系数大小与表4中基准FFE模型回归结果接近，再次证明了基准FFE模型回归结果具有稳健性。

注:括号内为聚类到村级的稳健标准误。***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著。各列均控制了基准回归中包含的控制变量。

注:括号内为聚类到村级的稳健标准误。***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著。各列均控制了基准回归中包含的控制变量。

（三） 异质性分析

1 . 按子代性别分样本回归

依据Connell &Zheng的研究发现^[35]以及本文描述性统计表2的信息，我国教育发展存在性别差异。基于此，本部分检验《义务教育法》对由培养效应实现的农村教育代际传递的抑制作用是否存在性别差异。按子代性别分组进行基准FFE模型回归的结果列于表8，可以发现，《义务教育法》的实施显著减弱了母亲受教育程度以及父母中学历较高一方对女儿受教育程度的影响，然而父代受教育程度对儿子受教育程度的影响并没有减弱。其原因可能是，在“男孩偏好”的影响下，当农村家庭面临资金约束时，其对女孩的教育投入更易被缩减以保证男孩接受教育^[34]。因此，《义务教育法》中免除义务教育阶段学费的规定，更多的是保障了农村女孩接受基础教育的权利，从而减弱了低受教育水平父代对女儿受教育程度的影响。

注:括号内为聚类到村级的稳健标准误。***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著。各列均控制了基准回归中包含的控制变量。

2 . 按父代学历分样本回归

弱化教育代际传递可通过两种途径实现，一是提高教育弱势群体的受教育水平，而优势群体的受教育水平不受影响或受影响较小; 二是降低优势群体的受教育水平，同时弱势群体的受教育水平未得到明显的提升。显然由第一种途径实现的教育代际传递弱化更有利于社会发展。由于在天赋水平相同的子代中，父代学历高的孩子可以得到来自父代更好的教育培养，因此他们在教育机会获得上处于优势地位; 父代学历低的孩子则处于劣势地位。本文以父亲学历是否为高中及以上为标准，将样本分为高学历家庭与低学历家庭，分组进行基准FFE模型回归，以检验《义务教育法》抑制培养效应实现的农村教育代际传递的途径是否为第一种。

表9报告了分组回归结果，由方程1中义务教育政策与法规变量前的系数估计结果可得，在农村低学历家庭中，受《义务教育法》影响的子代其受教育年限比不受该法影响的子代平均高约0.32年（0.564×0.56）; 方程2的回归结果表明，农村高学历家庭子女的受教育水平没有受到《义务教育法》的影响。由方程3交互项显著且系数值为-0.148可得，《义务教育法》的实施显著弱化了农村低学历家庭通过培养效应实现的教育代际传递; 方程4结果则显示，《义务教育法》的实施对农村高学历家庭通过培养效应实现的教育代际传递没有显著的抑制作用。可见《义务教育法》抑制由培养效应实现的农村教育代际传递的途径为第一种，即在天赋水平相当的孩子中，该法主要提高了低学历家庭子女（弱势群体）的受教育水平，从而缩小子女一代的教育差距。

注:括号内为聚类到村级的稳健标准误。***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著。各列均控制了基准回归中包含的控制变量。限于篇幅，表9仅报告了父亲及子女样本分析结果。母亲及子女样本、父母及子女样本分析结果与表9基本一致，备索。

（四） 机制分析

本文基准回归中发现《义务教育法》强化了先天效应实现的农村教育代际传递，但抑制了培养效应实现的农村教育代际传递。本节探讨《义务教育法》对农村教育代际传递产生该影响的作用机制。

1 . 按父代职业分样本回归

由前文异质性分析可得，《义务教育法》可抑制农村低学历家庭通过培养效应实现的教育代际传递。如前文所述，培养效应是指受父代受教育水平影响的因素会进一步影响子代的受教育水平。在市场经济中，一般认为父代从事的职业受父代受教育程度的影响，即低受教育程度的父代往往从事着较低收入的职业，进而导致父代无力投资或不愿投资于子代教育从而使子代较早结束学业。《义务教育法》中免除义务教育阶段学费的规定理论上可抑制由这一链条实现的低受教育水平代际传递。为验证这一推断，参考陈斌开等^[9]，本文依据父亲从事的职业将样本分为低收入组、中等收入组以及高收入组^①（分组依据请参见表10注），并分组进行回归检验。若《义务教育法》仅提高了父亲从事低收入职业的孩子的教育年限，则可证明本文推测的合理性。分样本回归结果见表10。

注:父代职业信息来源于CRDS数据。本文参考陈斌开等^[9]，根据各个职业的平均收入，将职业分为低收入职业，中等收入职业和高收入职业三类。其中，低收入职业为农林牧渔和水利业生产人员; 中等收入职业包括商业、服务业人员，生产、运输设备操作人员及有关人员，办事人员和专业技术人员; 高收入职业为国家机关、党群组织和企事业单位负责人。括号内为聚类到村级的稳健标准误。***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著。各列均控制了基准回归中包含的控制变量。限于篇幅，表10仅报告了父亲及子女样本分析结果。母亲及子女样本、父母及子女样本分析结果与表10基本一致，备索。

表10结果显示，在父亲从事低收入职业的家庭中，相较于不受《义务教育法》影响的子代，受到该法影响的子代的受教育年限平均提高了0.38年（0.686×0.56）; 中等以及高收入职业者的子女则并未显著地受益于《义务教育法》。由此可得，《义务教育法》仅提高了低收入家庭孩子的受教育水平。这一实证结果在一定程度上证明了前文推断的合理性。

2 . 子代义务教育阶段辍学原因

前文实证结果在一定程度上证明了《义务教育法》的实施可缓解农村低学历家庭对子代的教育投资压力。为了更直观地观察《义务教育法》的实施对个体教育决策的影响，本节对比了不受该法影响与受该法影响的子代在义务教育阶段辍学的原因，结果见表11。因“不能负担学费”而在义务教育阶段辍学的子代占比在《义务教育法》实施后明显降低，由50.36%下降为35.65%，由此可证明该法的实施可缓解农村家庭对子代义务教育阶段教育投资的压力。

“成绩不好”以及“没考上”这两个辍学原因在一定程度上可以代表子代学习天赋较弱，而因这两个原因辍学的子代在《义务教育法》实施后占比有所提升，由该法实施前的11.96%（8.41%+3.55%）提升为该法实施后的13.43%（9.83%+3.6%）。此外，“自已不愿意上学”这个辍学原因往往与个体不擅长学习有关，而这个能部分反映子代学习天赋较弱的选项也在《义务教育法》实施后有大幅的提升，由该法实施前的19.91%提升为40.53%。以上信息可在一定程度上证明前文对基准OLS模型回归结果推断的合理性，即《义务教育法》扩大了天赋存在差异的子代之间的受教育水平差距是因为，该法实施后未完成义务教育的主要是学习天赋相对较低的孩子，而学习天赋较高的孩子则有更大的概率完成义务教育。

注:表中数据根据CRDS2016整理得出。本表仅保留了受教育年限为9年以下的子代样本，表中列出的辍学原因均为子代本人回答，表达的是主观感受。由于《义务教育法》对于适龄儿童完全9年义务教育具有强制性，表11中列出的辍学原因为学生不愿完成义务教育的原因。

五、 结论与启示

《义务教育法》免除了义务教育阶段学费，并保障适龄儿童接受义务教育的权利。本文基于一套独特的中国农村家族调查数据，同时借助《义务教育法》实施时间的地区差异以及该法对子代出生队列的外生影响，实证估计了该法对于农村教育代际传递的影响。已有研究未尝试区分该法对实现教育代际传递的先天效应与培养效应的不同影响，本文研究对此进行了补充。研究发现，《义务教育法》的实施强化了先天效应实现的农村教育代际传递，但抑制了由培养效应实现的农村教育代际传递。通过机制分析发现，该法可通过缓解低学历家庭对子代教育的投资压力，从而抑制由培养效应实现的农村低受教育水平在代际间的传递; 此外，该法实施后，因个人学习能力较弱而在义务教育阶段辍学的占比提升，因此该法强化了由先天效应实现的农村教育代际传递。显然，相比于学习天赋不足导致的个体受教育水平低，因父代教育投资不足而导致的个体受教育水平低更易造成人才的浪费。因此，《义务教育法》的实施总体有利于农村人力资本的提升。

本文的研究发现具有一定政策含义。首先，表3数据显示，《义务教育法》在农村实施时，让农村所有适龄儿童完成9年义务教育的规定并未得以落实。说明提升农村教育机会公平性，不仅需要国家出台相应的教育政策或相关法规，还需要地方政府、学校以及家长对教育政策或相关法规的贯彻落实。其次，鉴于《义务教育法》通过缓解农村贫困家庭面临的资金约束提高了农村的教育机会公平性，政府应确保资助农村低学历家庭子女上学的相关政策或法规落实到位。

①双胞胎样本法基于双胞胎拥有相同基因的假设，认为双胞胎各自子女受教育程度的差异主要来源于双胞胎各自的教育差异而非基因^[12-13]。

②由于领养的孩子与其养父母没有相同的遗传基因，故认为这种情况下父代与子代的教育代际相关性不来自于基因遗传^[14-16]。

③采用影响父母教育程度的外生冲击，如学制改革等历史事件作为父代受教育程度的工具变量估计教育代际传递，由于这一外生冲击导致的父代受教育程度提高与父代的先天因素无关，故可消除先天因素对教育代际传递因果关系识别的影响^[17-21]。

①该调查始于 2000年，由中国科学院农业政策研究中心通过分层抽样和随机抽样相结合来选取得到具有全国代表性的样本村和样本户。其将全国主要农业区域，分为东北地区（辽宁、吉林和黑龙江），东部沿海发达地区（江苏、浙江、山东、福建和广东），北部和中部地区（河北、河南、安徽、湖北、湖南和江西），西北黄土高原地区（山西、陕西、内蒙古、宁夏、甘肃、青海、新疆），西南地区（四川、贵州、云南、广西）5个大区。已进行的六轮调查分别于 2003、2005、2008、2012、2016和 2019年展开，样本村和样本户一直保持不变。由于 2019年进行的调查未包括不在样本户的家族成员信息，无法满足本研究需要，本文采用 2016年调查数据。

②CRDS数据中每个样本户至少囊括三代人信息，其中三代人包括，户主一代（第 1代）、户主孩子一代（第 2代）以及户主孙子一代（第 3代）

① 本文研究所使用的子代样本均在其个人编码代表的省份接受义务教育。因此，本文通过个体编码定位子代接受义务教育时所在省份。

① Ma研究发现，受《义务教育法》保护超过 3年的群体中，《义务教育法》对其受教育年限的影响表现出线性单调递增的趋势^[31]。

① 由于 CRDS数据库仅提供了个体从事非种养业工作的收入，欠缺种养业工作收入，本文没有直接采用父代收入水平进行分组回归。

参考文献