教育何以防范中等收入群体滑落？——基于中国家庭追踪调查的数据分析

doi:10.16382/j.cnki.1000-5560.2025.05.005

摘要/Abstract

摘要：

扩大中等收入群体是推进共同富裕的重要举措，而稳定中等收入群体，防范中等收入群体向下滑落是扩大中等收入群体的重中之重。本文基于中国家庭追踪调查数据，利用二值选择模型，实证检验教育何以防范中等收入群体滑落。研究表明，教育能够有效防范中等收入群体向下滑落。机制分析发现，教育可通过提高家庭就业稳定性、提升风险防范意识来防止滑落。异质性分析发现，教育防范中等偏下收入群体滑落的效用大于中等及中等偏上收入群体；接受高中及以上阶段教育能够更加有效地防范中等收入群体滑落；城乡之间则不具有明显差异。进一步分析结果表明，在线教育对于防范中等收入群体滑落具有显著调节效应，特别是对于预测滑落概率为40%～70%的中等收入群体作用显著；非学历教育则不具有调节效应。为此，要坚持优先发展教育事业以进一步提高社会人力资本水平；持续扩大高中优质资源并加快推进高等教育高质量发展；积极推进智能时代AI大语言模型赋能在线教育变革创新；不断完善社会福利保障体系为“稳中”提供制度性兜底。

关键词: 教育, 中等收入群体, 滑落风险, 防范

Abstract:

Expanding the middle-income group is an important measure to promote common prosperity. Stabilizing the middle-income group and preventing it from sliding downwards is the top priority for expanding the middle-income group. Based on the China Family Panel Studies data and using a binary choice model, drawing on the vulnerability measurement method of expected poverty, this study estimates the probability of middle-income group decline and empirically tests whether education can prevent middle-income group decline. Research has shown that education can effectively prevent the decline of middle-income groups. Mechanism analysis reveals that education can prevent slippage by improving household employment stability and enhancing risk prevention awareness. Heterogeneity analysis found that within the middle-income group, the effectiveness of education in preventing the decline of the lower middle-income group is greater than that of the middle and upper middle-income groups; In terms of educational hierarchy differences, higher education plays an important role in preventing the decline of middle-income groups. In terms of urban-rural differences, the effectiveness of education in rural areas in preventing the decline of middle-income groups is greater than that in urban areas. Further analysis shows that online education has a significant moderating effect on preventing the decline of middle-income groups, especially for middle-income groups with a predicted decline probability of 40%-70%. Non-degree education does not have a moderating effect. To this end, we must prioritize the development of education and improve the overall level of human capital in society.Also, it's important to accelerate the high-quality development of higher education and increase resource investment, actively promote the AI large language model in the intelligent era to empower online education reform and innovation, and continuously improve the social security system to provide institutional guarantees for stability.

Key words: education, middle income group, decline risk, prevention

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图/表 14

图 1

表 1

表 2

表 3

表 4

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表 6

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表 9

表 10

图 2

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表 11

参考文献

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类别	2010年	2012年	2014年	2016年	2018年	2020年
低收入	94.26	92.65	88.63	83.62	74.36	73.69
中等收入	5.45	7.05	11.14	15.74	24.34	24.02
高收入	0.3	0.3	0.22	0.63	1.29	2.29

年份	2010—2012年	2012—2014年	2014—2016年	2016—2018年	2018—2020年
滑落占比	51.42	47.33	37.89	24.11	37.72

变量	观测样本	均值	标准差	最小值	最大值
滑落情况	1192	0.30789	0.46181	0	1
户主受教育年限	1192	11.36577	4.14175	0	22
户主年龄	1192	43.19631	13.12787	18	65
户主性别	1192	0.50755	0.50015	0	1
婚姻状况	1192	0.77433	0.41819	0	1
雇佣状况	1192	0.79782	0.40179	0	1
城乡类型	1192	0.76678	0.42306	0	1
家庭成员数	1192	2.87416	1.38819	1	9
家庭成年成员数	1192	2.32634	0.90898	1	6
儿童抚养比	1192	0.06540	0.13557	0	0.6
老人抚养比	1192	0.02357	0.09261	0	0.5
房屋产权	1192	0.70973	0.445408	0	1
存款金额	1192	115653.2	220908	0	3000000
经历重大事件	1192	0.13093	0.33742	0	1

变量	（1）	（2）	（3）	（4）
户主受教育年限	−0.02867^***	−0.03152^***	−0.02599^***	−0.02599^***
	（0.00282）	（0.00296）	(0.00323)	（0.00268）
户主年龄		−0.00326^***	−0.00152	−0.00152
		（0.00114）	(0.00130)	（0.00147）
户主性别		0.03677	0.04504^*	0.04504
		（0.02615）	(0.02499)	（0.03019）
婚姻状况		0.01872	−0.01758	−0.01758
		（0.03308）	(0.03650)	（0.03824）
雇佣状况		−0.02746	−0.05095	−0.05095
		（0.03410）	(0.03300)	（0.03654）
城乡类型			−0.05205^*	−0.05205
			(0.02911)	（0.03429）
家庭成员数			0.03243^**	0.03243^**
			(0.01474)	（0.01347）
家庭成年成员数			−0.00141	−0.00141
			(0.02380)	（0.01859）
儿童抚养比			−0.00458	−0.00458
			(0.03450)	（0.03888）
老人抚养比			0.15001	0.15001
			(0.13662)	（0.11493）
房屋产权			0.20664^*	0.20664^*
			(0.11261)	（0.10990）
存款金额			−0.00000^***	−0.00000^***
			(0.00000)	（0.00000）
经历重大事件			−0.02893	−0.02893
			(0.03781)	（0.03790）
省份固定效应			Y	Y
观测值	1192	1192	1185	1185
Pseudo R²	0.0587	0.0657	0.1544	0.1544

变量	两步法第二阶段			最大似然估计法
变量	(1) iv1	(2) iv2	(3) iv1+iv2	(4) iv1	(5) iv2	(6) iv1+iv2
户主受教育年限	−0.24831^**	−0.35193^***	−0.28663^***	−0.21569^***	−0.25296^***	−0.23143^***
	(0.10211)	(0.10447)	(0.07437)	(0.05449)	(0.05179)	(0.04771)
控制变量	Y	Y	Y	Y	Y	Y
省份固定效应	Y	Y	Y	Y	Y	Y
观测值	1171	1067	1053	1171	1067	1053
Wald test of exogeneity	2.93^* (P=0.0870)	10.55^*** (P=0.0012)	10.61^*** (P=0.0011)	3.51^* (P=0.0611)	4.43^** (P=0.0353)	6.16^** （P=0.0130）
AR	6.58^** (P=0.0103)	16.51^*** (P=0.0000)	19.28^*** (P=0.0001)
Wald	5.91^** (P=0.0150)	11.35^*** (P=0.0008)	14.85^*** (P=0.0001)
Amemiya-Lee-Newey minimum chi-sq statistic			0.08 (P=0.7779)