郭冉，中國社會科學院社會發展戰略研究院
周皓，北京大學社會學系
摘要
本文主要討論不同群體獲得高等教育回報的模式演變。在積極選擇假設和消極選擇假設兩種理論框架的基礎上，結合中國現實，本文提出了「倒U形」回報模式的設想。分析結果表明，從2003年到2015年，我國高等教育回報模式從「波動—中底層激勵型」向「穩定—中層激勵型」轉變，為「倒U形選擇假設」提供了實證支持。這種教育回報模式的演變過程說明社會中間階層已成為高等教育最主要的受益人，表明中國社會變遷過程中制度性結構的變化有益於鞏固新興中產階層並維持社會結構穩定。
關鍵詞
高等教育回報；選擇性；異質性；反事實分析框架；回報模式
一、問題的提出
教育回報研究是探究人力資本形成、評估相關政策乃至衡量收入不平等、測度階層變遷的重要途徑。改革開放四十年以來，我國經濟以9%-10%的年均速度持續高速增長。恢復高考以來高等教育的不斷發展，市場改革的持續深化，人力資本投資的日益增加，都為我國經濟發展儲備了充足的人力資源。這不僅促進了宏觀經濟的持續增長，提高了個人在勞動力市場的競爭力，也使得人力資本回報不斷提升。
教育的社會功能與階層結構變遷/維繫有著千絲萬縷的聯繫，教育在社會流動中的作用也與社會結構的開放性密切關聯(方長春、風笑天，2018)。關注高等教育回報問題，有助於了解不同人群中教育回報的變動趨勢和教育回報模式的差異，把握它同社會分層之間的關係；同時也可以反映勞動力配置水平，評估相關教育政策，進而為教育體制改革和宏觀經濟政策制定、調整提供有力依據。
因此，教育回報研究是非常複雜的問題域。首先，其複雜性體現為教育收益在不同人群、階層之間的分配差異以及相應的社會分層效應。其研究範圍不僅包括家庭背景、城鄉屬性、不同教育層次（縱向分流）等的影響，還包括高等教育擴招、重點學校招生（橫向分流）等政策性「幹預」對教育回報的影響。第二，教育回報的研究範式和方法多種多樣，不同學科對於方法的選擇也各異其趣，因此有必要針對不同估計方法之間的優勢和局限進行討論。第三，教育回報研究還包括針對高等教育的回報模式的探討，但總體而言，既往研究對連續的、長時段變化的關注稍顯不足。因此，本文需要解決的問題就是：進入21世紀之後的十幾年間，伴隨著教育制度的巨變和市場機制的長足發展，高等教育回報模式如何發生變化，這種動態變化又使得哪個階層獲得的回報更多，進而影響社會分層？
二、文獻綜述
（一）高等教育與社會分層
高等教育是影響社會流動和社會分層的重要機制。它不僅是個人的知識學習和社會文化的教化過程，也是確保每個人平等地接受教育、享受教育服務並實現有序的社會流動的過程(唐俊超，2015)。更重要的是，教育是重要的階層再生產途徑，它通過調節收入、職業流動來完成這個過程(李培林、朱迪，2015)。因此，教育平等一直以來都是各個國家和社會努力達到的目標。然而教育不平等卻始終存在(Wu，2010;劉精明，2008)，它存在於社會內部（城鄉、民族、性別、地區、貧富）不同的群體之間，也存在於國家之間，還會隨著時期、政策、經濟形勢等變動加劇/減輕(葉華、吳曉剛，2011;張兆曙、陳奇，2013)。其作用機制也在「社會/文化—經濟/競爭」「先賦—自致」「市場化—再分配」等理論的演繹下變得更為複雜。
布迪厄對文化資本和教育場域的研究清晰地揭示了高等教育獲得對階級生產及維持的作用。高等教育不僅是一種獲得更高階層地位的途徑，對於鞏固階層秩序、文化和符號再生產也起到了至關重要的作用。資本和權力更為集中的名牌大學在這種制度化的儀式中所起的作用更甚，並通過權力與社會結構的動態運作實現階層和不平等的再生產(布爾迪厄，2004)。人力資本理論則更為直接地強調了經濟因素對於獲得高等教育的作用，同時強調了高等教育的獲得可以進一步增強競爭能力，收穫更高的經濟回報。對教育的直接投資可以產生「投資→回報→更多投資→更多回報」的良性循環(Becker，1964)。
在有關「市場轉型」的諸多理論與爭論中，教育毫無疑問處於中心位置。倪志偉的「市場機會假說」認為，從再分配製度轉向市場經濟的過程中，市場部門會分享更多的權力，人力資本也會更加受市場青睞，獲得較高回報(Nee，1989)。魏昂德（Andrew Walder）也在論著中提到，中國城市中存在二元的職業路徑，但大學學歷無論對於高級專業技術地位還是高級行政管理地位的獲得都有舉足輕重的直接影響(Walder et al.,2000)。儘管關於「市場轉型」的討論存在諸多分歧，各方仍然在教育的作用上達成了共識：隨著市場轉型的推進，教育的價值會有更高的體現，人力資本的重要性將得到大幅度提升；接受更好的教育，尤其是高等教育，會帶來更多經濟回報或者獲得更高的政治地位；受過高等教育的群體更易於向上流動到較高的職業地位和社會階層(Nee，1989; 鄭輝、李路路，2009)。
先賦和自致因素則是另一個主要的研究視角。先賦性的家庭背景、城鄉差異、性別等因素以及個體能力、素質等自致性因素都是影響教育機會及結果分配的重要變量(Blau & Duncan，1968; Lucas，2001)。其中，相對風險迴避假設（Relative Risk Aversion，RRA）較多強調先賦因素：社會經濟地位較高的家庭會利用手中的各種資源對子代可能的地位下降風險進行規避，最終這種不平等將影響到階層的流動(侯利明，2015)。通常情況下，處於相對劣勢的個體/群體在結果分配過程中會強化其不利地位，形成固化的狀態。而「工業化假設」則強調隨著工業化/現代化的推進，先賦因素影響逐漸降低，自致因素逐漸發揮主導作用，教育不平等程度也逐漸下降(李春玲，2014)。
除此之外，對某些政策因素的評估也是教育不平等研究的重要議題，最典型的則是教育擴招這一政策。幾個主要的理論模型，如「最大維持不平等假說」（MMI）、「有效維持不平等假說」（EMI）等也都針對資源的稀釋與分配給出了不同解釋。已有研究發現，教育擴招之後，家庭背景、區域差異等影響被放大，高等教育機會的分配變得更加不平等(劉精明，2014; 葉曉陽、丁延慶，2015)。
關於教育不平等還有非常豐富的理論視角和研究取向，篇幅所限，在此不能一一列舉。但總體而言，高等教育與社會分層是一種正向相關的關係，教育成就和階層地位具有很強的相關性，且二者通過一定的中介機制相連接。本文暫且擱置「誰先誰後」這種因果機制的探討和判斷，只在宏觀上呈現既有研究對這對關係的理論探討。圖1歸納了幾種類型的研究取向。
根據分析策略和研究設計，本文傾向於採取「社會/文化—經濟/競爭」這一理論路徑進行分析。第一，從整體來看，高等教育通過經濟、社會以及其他諸多因素與社會分層產生關聯。人為界定「因果關係」容易失之武斷，故而各個因素與教育和社會分層都是通過雙向箭頭來表示相互的影響。第二，由於部分經濟學研究主要強調經濟因素在這對關係中的作用，因此經濟因素與二者之間的連線為實線。第三，與經濟因素不同，社會因素和其他因素（如文化、符號認知等）與二者的連線為虛線。由於社會學研究除了關注社會和其他因素之外，同樣也關注經濟因素的影響，因此經濟、社會和其他因素都被囊括進大的虛線框。在經驗研究中，這兩個研究取向分別以積極選擇假說和消極選擇假說為代表。
（二）積極選擇假說與消極選擇假說的爭論
從實證研究的角度考察教育對於社會分層的影響，一個直接途徑就是估計教育在不同階層、群體中的邊際回報及其模式。已有研究對教育回報的異質性模式的討論大致可以歸納為兩個競爭性的研究路徑和假說：「理性—行為」模式及其對應的積極選擇假說（positive selection hypothesis）、「理性選擇+社會規範」模式及其對應的消極選擇假說(negative selection hypothesis)。
積極選擇假說深受人力資本理論影響，它從理性選擇和理性行為出發，認為只有當高等教育可以給個人帶來更多淨收益的時候，人力資本能夠帶來更大的價值，人們才會選擇接受高等教育(Manski，1990)。回報率越高，進入大學的可能性越高。但更好的高等教育需要更多的投資和成本，而較低社會經濟地位的家庭難以負擔如此高昂的教育費用。因此，家庭經濟條件更好的個體更容易進入高等教育，反之則不易進入。不同社會階層在教育回報方面也存在差異，表現為家庭社會經濟地位越高的個體越容易獲得更高的教育回報。積極選擇假設表明，進入大學時存在一定的選擇性，可能造成選擇性偏誤。積極選擇假說站在「成本—收益」的角度指出，接受高等教育的前提在於其收益高於成本，並由此斷定經濟因素髮揮了主導作用，教育回報隨著階層地位上升而提高，如圖2所示，AC＜BD，平均回報率隨之提高。從這個思路可以推導出經濟因素直接導致了教育回報在不同階層間的不平等分配，而非經濟因素，如社會規範、文化以及個體、家庭結構特徵等因素往往被忽視。
消極選擇假說則強調，讓人們做出選擇不僅是經濟動因，其原因更應該放到社會結構和規範的框架中來考慮。人們接受高等教育的行為不僅是基於經濟因素的理性選擇，也受到社會規範和家庭、文化等多重因素的制約和影響(Blau & Duncan，1968)。這種影響在自古以來就重視教育的中國更加突出：接受更多的教育不僅意味著更高的經濟回報，也意味著取得更高的社會地位、社會的普遍尊重，進而維持階層的再生產。社會結構的複雜性和社會情境的多元性也表明，不同社會背景的群體接受高等教育的影響機制是不同的，影響因素也是多元的(Beattie，2002; Lucas，2001)。較高階層的個體接受教育的可能性比較高，不僅由於其家庭經濟地位較高，可以獲得的物質資源更為豐富，更是因為其家庭擁有更豐富的「文化資本」，例如教育經歷、文化品位等等(許多多，2017)。這種文化資本通過教育及其背後的階層再生產制度對下一代進行社會化，使之獲得更高階層的通行證。因此，較高階層的個體接受高等教育更多出於文化期待而非經濟誘因，其經濟回報並不會比其家庭地位帶來的回報更多。相比之下，較低階層的個體由於家庭經濟地位較低，從家庭地位得到的物質激勵也更少。因此，他們接受高等教育儘管也是出於文化的期待，但獲得的經濟激勵的相對量會比先賦家庭經濟地位較好的個體更多(Brand & Xie，2010)。如圖2中所示，AE＞BF，社會出身較低群體接受高等教育獲得的收入增量大於較高群體的增量，這個增量隨著社會階層的提高而減小。
需要注意的是，高等教育的經濟回報是指控制了其他因素之後的「淨」效應。無論積極選擇假說還是消極選擇假說，都認為接受高等教育之後經濟回報的增量不同，但較低階層獲得的教育回報在絕對總量上可能一直低於較高階層。因此，較低階層通過教育實現社會階層向上流動仍然存在較大的阻力。另外，兩種假設強調的教育回報增量也都呈線性增、減的關係，這種理想狀態也有待進一步探討。
（三）評述
儘管已有研究在諸多方面對高等教育回報率及其模式進行了豐富的討論，但在某些方面仍然存在不足。在數據方面，由於不同調查數據在研究目標、抽樣方案上存在差異，導致不同數據間缺乏兼容性。在方法方面，儘管國內已有不少研究利用各種統計方法（如工具變量、傾向得分等）來估計教育回報率，但卻較少關注教育回報的模式及其問題。在研究視角方面，較少有研究去討論這種模式是如何隨時間變化的。積極選擇假設認為較高階層的人群相對獲益更多，而消極選擇假設則認為較低階層的人群相對獲益較多。但要注意的是，這兩種競爭性假說都是以社會結構相對穩定的成熟社會為基礎的。考慮到以往研究所使用的數據及其對應的時代背景和社會結構變遷，這兩種假設對正處於轉型進程中的中國社會是否適用尚有待討論。
基於此，本文希望通過多輪調查數據來估計教育回報率的變化過程，同時對教育回報模式在近年來的變化進行描述，以說明高等教育在我國社會發展進程中的作用及未來的方向。
三、研究假設：「倒U形」回報模式假設
儘管高等教育不是社會分層的唯一路徑，但毫無疑問，不同的教育選擇模式對應著不同的獲益階層，也指向了不同的社會分層模式。積極選擇假說和消極選擇假說在不同研究中都得到過實證結果的支持，並長期存在爭論(Brand & Xie，2010)，其中既有理論之爭，亦有對研究方法的商榷。
就當下中國社會而言，中產階層是否已經興起，是否已經形成中產階層主導的「橄欖型」社會結構，仍然有待觀察。但不可否認的是，改革開放以來，隨著國民受教育程度的上升以及人均收入的大幅增加，以各種不同口徑測量的「中產階層」人數和比例都在不斷增長，新的中國社會階層結構正在逐步構建(李培林、張翼，2008)。一方面，中產階層通過外顯的行為方式，如旨趣和品位來重新標定階層界限；另一方面，他們也通過階層文化的社會化過程、代際傳承、教育和教養方式等來維持階層再生產。政策導向上對於「橄欖型」社會結構的普遍推崇，加上快速發展的經濟等諸多利好因素，使得中產階層從社會轉變進程中獲得了較多的回報，在發展中也會獲得相當大的優勢。不難推斷，這種優勢也同樣體現在教育回報上。
值得注意的是，隨著社會結構趨於穩定，階層流動渠道也逐漸收緊。教育對社會分層，特別是對較低階層群體向上流動的促進作用正在逐步減小。較低階層本身就難以接受更好的教育，教育回報對其激勵作用有限，不利的家庭出身也進一步制約了他們的職業發展和經濟收入。反觀較高階層，由於接受高等教育更多出於文化期待而非力圖「謀生」，因此他們的經濟回報總量可能不會減少，但由教育帶來的「淨」回報可能「減少」。這種現象有兩個可能的原因：第一，高等教育帶來的相對回報被中產階層超過；第二，教育回報帶來的物質激勵遠遠小於家庭出身等社會經濟條件帶來的物質激勵。其數量關係見圖3。
因此，本文推測是否存在第三種模式，即圖3陰影部分中AG—IJ—BH的「倒U形」回報模式：從接受高等教育的可能性來看，具有中等可能性的人的教育回報相對高於其兩側（進入大學的可能性較高或較低）的人。這種教育回報模式隱含的意義在於：中產階層可能是高等教育最大的受益者，從高等教育中獲得更高的回報和激勵最大。在這種假設的視角下，底層和高層的較低回報則體現出更為複雜的影響機制：除了教育本身的作用之外，家庭的社會經濟地位、社會資源、社會結構等諸多因素都會對教育回報模式產生至關重要的影響，這也將涉及更多關於教育回報模式和社會分層模式的討論。這種教育回報模式的影響已超過本文的討論範圍，此處不再過多著墨。
四、數據與方法
（一）數據和樣本選擇
本文選用由中國人民大學進行的全國綜合社會調查（CGSS）2003-2015年的九期數據。CGSS數據關注社會變遷的趨勢，探討了多個具有科學意義和現實意義的研究議題，是全國性、綜合性、連續性的調查項目。該數據採用分層抽樣設計方案，全面收集了社會、社區、家庭和個人多個層次的數據，具有較好的覆蓋性和較強的推斷能力。
由於本文主要關注不同階層高等教育回報的問題，因此將研究樣本限定為正在從事非農職業（有工資收入）的城鎮居民。根據被訪者是否讀過大學，進一步將樣本控制在「高中」和「大學」兩組。本文主要考察教育回報模式的年代變化趨勢，因此並未將數據匯總為統一的數據集，而是對這十年中的九期數據分別加以分析。
（二）方法
1.同質性假定
當前國內有關教育回報的研究主要是基於明瑟方程(李實、丁賽，2003)，其理論基礎是同質性假設（即教育的獲得及其回報對每個人都是相同的）。
其中，因變量Yi為個人月收入自然對數，α為截距項，自變量中Di為是否接受大學教育，EXPi和EXPi2分別為工作年限和工作經驗的平方，εi為誤差項。實際研究中，如公式（1b）所示，會加入許多影響因素Xi，以表示控制影響個人收入的各種因素以獲得教育回報的淨效應。它假定單位教育回報率為常數，認為現實中個體教育回報率的差別主要取決於隨機因素。
對「同質性假設」的批評主要集中於兩點：第一，常規OLS方法存在內生性問題，無法獲得教育回報的無偏估計值(張巍巍、李雪松，2014)，其中，最有可能的就是遺漏個人能力變量Ai，並包含於誤差項εi中，這導致Cov(Ai,εi)≠0，進而E（Di|εi)≠0。由於存在相反處理結果的數據「缺失」，不可能同時獲得Y0i和Y1i的結果，不能使用傳統的OLS及IV等估計方法，否則會產生估計偏誤。第二，有學者認為同質性假設下不能區分不同階段的教育程度對於教育回報的影響，也不能克服個體選擇性對估計結果的幹擾。儘管部分研究希望通過設置代理變量、固定效應模型和工具變量等方法來解決內生性問題，但相關研究仍然無法完全解決第二個挑戰，即不同階段教育程度對收益的影響以及個體教育回報率的異質性問題(簡必希、寧光傑，2013;劉澤雲，2009)。
2.異質性假定
異質性假設模型是為解決同質性假設存在的問題而提出的，通常與因果推論相關聯。異質性可以分為兩種類型(Xie，2013)：實驗前的異質性(pre-treatment heterogeneity)與實驗效應的異質性(heterogeneous treatment effect)。前者指實驗組與控制組兩組人群可能在本質上就有差異，後者則是指實驗組中的每個個體在對待相同的一個實驗或幹預時的反應各不相同。以高等教育獲得為例，實驗前的異質性是指上大學的群體與不上大學的群體可能存在本質上的差異（不管這種差異的來源是什麼），從而導致OLS等傳統估計方法產生較大的系統性偏誤；而實驗效應的異質性則是指獲得高等教育（上大學）所能帶來的教育回報對每個人而言都可能是不同的。
Heckman的樣本選擇模型常用於解決實驗前異質性問題：標準模型通過引入選擇方程來描述樣本的選擇行為，繼而假定收入方程和選擇方程的不可觀測變量服從聯合正態分布，最後通過計算求得逆米爾斯比率來消除選擇偏差。基於Heckman模型，部分研究放寬了其過強的假設，採用了半參數和非參數方法進行估計(Ichimura，1991)。這也推動了更多半參及非參估計方法及其他配套估計方法的出現，部分研究還使用「局部線性回歸」或者「局部工具變量回歸」方法(Imbens & Angrist，1994)、邊際實驗效應（MTEs）(Heckman & Vytlacil，1999)來估算匹配估計量；而社會學研究中則通常使用傾向得分匹配方法。
3.統計模型
根據反事實分析框架，本文首先將樣本範圍控制在高中和大學（及以上）兩種教育水平。令Di=1表示大學學歷，Di=0表示高中教育。大多數情況下，教育回報與受教育水平並不呈線性關係，這也使得傳統收入對數對於回歸係數的估計方法產生較大偏差。進入大學「與否」這個選擇過程遵循下述規則：
其中Di*為潛變量，代表大學入學的淨收益，Xi是可觀測到的變量向量，Ei為經濟因素（是協變量λ1′Xi的線性函數），Si為非經濟因素（是協變量λ2′Xi的線性函數），Wi（0≤Wi≤1）為經濟因素所佔權重。εDi表示個體在選擇過程中未被觀察到的異質性，F（u）表示潛變量εDi的分布函數。p=Pi（Xi|Di=1）表示接受大學教育的概率，並受到一組協變量的作用。在本文中，採用logit模型來估計不同年份個體大學入學概率，即預測傾向值得分p。
βi表示個體的異質性教育回報，是服從某種分布的隨機變量：（1）當γ1≠γ0時，表明存在觀測到的異質性（γ1-γ0）Xi；（2）當ε1i≠ε0i時，存在未被觀測到的異質性（ε1i -ε0i）。不難得知E（ε1i -ε0i |Xi）=0，因此，在給定Xi的條件下，βi的均值為：
第三步，在異質性假設的條件下，根據公式（1b），我們認為α為實驗前異質性，β為實驗效應異質性，可以得到統計模型：
為討論實驗效應的異質性問題，本文擬採用HTE模型(Heterogeneous Treatment Effect)，將β進行分解。該模型將傾向值分成若干層次（block），採用半參數或者非參數方法，分別估計各層的ATT，這些層次類似於分層線性模型中的層-2分析單位(Brand & Xie，2010)。該方法仍然遵循傾向得分匹配的「可忽略假設」，可以在同一研究中使用多種參數(Zhou & Xie，2016)，同時避免單純傾向得分匹配可能帶來的不平衡問題(King & Nielsen，2016)，適用於LIV方法並非最佳的情況。
HTE模型有三種估計方法(Xie et al.,2007)。本文採用基於多項式回歸的「平滑差分」（Smoothing Difference Methods）方法，通過差分來消除實驗前異質性的影響。首先，選擇進入模型的自變量向量集，採用logit（或probit）模型估計傾向值；其次，基於不同的傾向值得分分別對控制組和實驗組進行非參數回歸，根據匹配的帶寬（bandwidth）使用局部多項式回歸；再次，在不同水平的傾向得分上獲得控制組和實驗組的非參數多項式回歸擬合線條，以獲得異質性實驗效應在不同傾向值上的分布。最後，利用非參數方法分別對每年的數據估計不同傾向得分群體（潛在的）高等教育收益，並歸納教育回報的模式。
（三）變量選擇
根據已有研究，本文篩選受過高中及以上教育、在職且從事非農工作的城市居民作為分析樣本，而農業工作、無工作、退休等樣本在本文中暫時不加考慮。這樣既能保證樣本框的一致性，也可以保留比較的可能性。從不同年份的樣本變異程度、應答情況和缺失值、模型設置等幾個方面考慮，各年份樣本、變量情況會有些許不同。
主要的研究變量為月收入和「是否讀過大學」。考慮到通貨膨脹因素，研究使用的因變量為月收入的對數以及「是否讀過大學」。月收入以2003年為基準，進行不變價格處理；對收入取自然對數，這樣可以使收入具有可比性，並消除其潛在的異方差性等問題。是否讀過大學則是以「高中」參照組，「大學」為幹預組。
自變量的選取主要分成三部分：控制變量、個體層面變量和家庭層面變量。控制變量這些變量大多數為當前狀態的測量，且可隨時間變化，並不能直接「影響」個體的大學入學。之所以將其納入模型，一是為了控制不可觀測的異質性，二是為了將其作為可能遺失變量的代理變量，包括其個人能力、稟賦、先賦特質等。主要包括：性別、婚姻狀況、黨員身份、工作所處部門性質、是否擁有房屋產權等。此外，控制變量還包括住房面積和年齡兩個連續變量。
個體信息變量主要包括：家庭規模、14歲時戶籍所在地和大學入學隊列。大學入學隊列根據重大歷史事件和歷史發展進程，以參加高考和（可能的）高校入學時間來劃分組別，共分為四組。
父母信息變量共四個，包括父母受教育程度和父母職業得分。這些變量均為子女14歲時父母的信息，且均為連續變量。根據慣例，將不同教育程度轉換為不同受教育年限：文盲=0，私塾/小學=6，初中=9，中專/普通高中/職業高中=12，大專=14，大學本科=16，研究生及以上=19。父母職業得分則根據ISCO-88標準，轉換為百分制。
五、分析結果
（一）基於傾向得分匹配的教育回報率估計
為解決實驗前異質性問題，本文將採用logit模型（選擇模型）來估計每個案例進入大學、獲得高等教育的概率，即傾向得分值。具體操作中，對這九期數據逐個計算，以呈現不同時期高等教育入學的具體情況（見表1）。
1.匹配後實驗組和控制組共同支持區間
為方便比較不同群體之間的差異，本文將上述計算得到的傾向得分值劃分為十層。通過變量的篩選和模型設置來平衡模型並完成傾向值打分，使層內的實驗組和控制組在主要特徵上基本相同，進而為後續的各種匹配方法提供基礎。對CGSS 2003-2013的九期數據分別進行傾向得分匹配，得到歷年兩個組別的共同支持區間（詳見圖4）。可以看出，九期數據中實驗組與控制組有足夠的共同支持區間。
2.匹配估計量和傾向得分加權回歸
在上述分層匹配以後，本文利用近鄰匹配、馬氏距離法、分層匹配、核匹配這四種基於半參數和非參數的估計方法，估計得到各年份的平均實驗效應（ATT，即教育回報率）。有關結果請見表2。以2003年的教育回報率為例，採用近鄰匹配法、馬氏距離法、分層匹配和核匹配的估計結果分別是0.414、0.393、0.408和0.399，比較接近。
為了在同一個標準之下比較教育回報，本文進一步使用了傾向加權回歸方法。傾向加權回歸與上述匹配估計方法的區別在於：匹配估計量是利用不同的方法根據樣本間距離進行匹配及估計，而傾向得分加權回歸則是利用相應的公式將傾向得分值轉化為權重，採用普通最小二乘法估計平均實驗效應。權重的計算為：
（二）HTE「平滑差分」模型和「倒U形」模式的驗證
1.社會經濟地位與高等教育獲得概率間的關係
以往的研究表明，表現家庭社會經濟地位（如父母受教育程度、職業得分等）的先賦特徵對高等教育入學有直接的積極影響(Blau & Duncan，1968)。這些變量的係數也均呈現顯著的影響。
為了直觀地展示這種影響，在控制其他相關變量的前提下，分別選擇父母的受教育年限和父親職業地位為代表性指標，以描述家庭社會經濟地位與傾向得分之間的關係(Brand & Xie，2010)。圖5顯示，家庭的社會經濟地位越高，獲得高等教育的概率就越大，而且歷年來這種正相關關係基本穩定。
2.HTE模型估計結果
不同年份高等教育回報率的異質性估計結果可見圖6。其中橫坐標為傾向得分，表示接受高等教育的概率。縱坐標為高等教育回報率，虛線表示每個傾向得分值所對應的高等教育回報率的均值。陰影部分表示置信區間，一旦置信區間包含0值，則表明在95%的置信度下可以接受原假設（H0：ATE=0），即高等教育回報率等於0。否則傾向得分值對應的教育回報率顯著不等於0。
如前所述，獲得高等教育的概率與家庭社會經濟地位呈正相關。因此，可以將傾向得分值解讀為家庭社會經濟地位：不同傾向得分的人群可能獲得的教育回報率等同於不同家庭經濟地位的人群可能獲得的教育回報率。這也契合了積極選擇假說和消極選擇假說中關於不同社會經濟地位人群的高等教育回報率存在差異的討論。由圖6可以看出，從2003年到2015年，高等教育回報經歷了兩個階段的演變。
2003-2006年表現為「波動—中低層激勵型」。2003年的回報率大體隨傾向得分值升高而升高，即階層越高，教育回報率越高，但底層的回報率已經有向上抬升的趨勢。2005年，從均值來看，傾向得分值處於較低部分的回報率繼續提升。但傾向得分值較低和較高部分的教育回報的區間包含0值，這個結果可能與匹配過程中兩組的內部方差較大有關。2006年的估計結果進一步向較低層次傾斜，教育回報率隨傾向得分值的提高而逐步下降，即傾向得分值越低，教育回報率越高，傾向得分值最高部分教育回報率不顯著。三輪調查的分析結果表明，教育回報率逐漸從較高的傾向得分群體向得分較低群體轉移。對這一結果可以這樣理解：由於2003年之前的大學畢業生仍然保留了擴招前的部分「精英」特徵，接受高等教育仍然可以獲得非常可觀的回報；而在2005-2006年期間，教育擴招已推行了數年並對勞動力市場產生了一定的影響，教育回報的天平就不斷向中層和底層傾斜。在這一階段，高等教育擴展在促進教育公平的層面上取得了積極效果。
2008-2015年體現為「穩定—中層激勵型」。自2008年開始，高等教育回報模式趨於穩定，傾向得分值較低與較高的群體的教育回報率基本不顯著（即陰影部分包括0值），只有傾向得分值處於中間的群體有顯著不為0的教育回報率。換言之，從高等教育中受益最多的是傾向得分居中的群體，也就是社會地位上的中間階層或中產階層群體；而對於社會經濟地位較低或較高的群體，接受高等教育並不能帶來顯著的激勵作用。可以推測，在實施教育制度改革較長時間之後，勞動力市場已經形成一套穩定的、有利於中間階層的社會分流機制。
可以想見，因家庭社會經濟地位較低而不太可能接受高等教育的人群在就業市場中依舊處於不利地位。有效維持不平等假設（EMI）認為，相比逐漸「飽和」的大學教育機會，重點大學，也即優質教育資源仍然是稀缺的，較低社會階層群體仍然難以接受重點大學的教育。即使接受了高等教育，其在勞動力市場中的不利地位也會使他們無法獲得相對較高的教育回報，從而使高等教育失去了對這部分人的激勵作用。另一方面，社會經濟地位相對較高、最有可能接受高等教育的人群有各種豐富的資源和較好的先賦條件，在就業市場中佔據著有利地位。因此，即使他們不接受高等教育，同樣也可能獲得較高的收入。來自家庭和先賦條件的優勢掩蓋了高等教育帶來的正向激勵。因此，在這個階段，高等教育真正的激勵作用發生在中間階層身上。他們不具備能輕易獲得高等教育就學資格的優勢地位，但又不至於被甩在分層的末端。他們需要通過一定的努力和競爭獲得高等教育資格，並在就業市場取得更高收益，實現社會階層進一步的向上流動。
這些結果表明，經歷了高等教育擴展初期的普及化和平等化趨勢之後，高等教育的回報模式逐漸穩定下來，形成了對中產階層最有利卻不利於社會底層的模式。這個結果在某種程度上檢驗了本文提出的「倒U形回報模式」假設。
（三）穩健性檢驗
高等教育的重要性不僅在於提供知識和工作技能，也在於提供一個開放的、公平競爭的平臺(許多多，2017)。對於傳統上在工作中處於弱勢地位的女性更是如此。高等教育的擴展使女性獲得了更多的教育機會，也大幅提高了女性的人力資本，近年來年輕女性接受大學教育的比例已經超過了男性(賀光燁，2018)。因此，儘管仍然存在針對女性的就業歧視，但女性獲得的工作機會仍然得到了大幅的增長。
為此，本文分別針對女性和男性兩個樣本子群體進行模型檢驗。從女性樣本來看，2003-2006年回報模式仍然表現為「波動—中低層激勵型」。其中2003年體現為積極選擇的形態，2005年為過渡形態，2006年體現為消極選擇的形態。2008-2015年這六期數據中，除2012年以外，其他年份均體現出中間階層的實際教育回報高於兩端的趨勢，驗證了「穩定—中層激勵型」的趨勢。男性樣本的波動形態與女性大致相似，但時間上更早進入倒U形的形態。
六、結論和討論
（一）結論
本文利用CGSS 2003-2015年的九期數據，使用PSM、HTE模型等多種方法解決忽略重要變量和樣本選擇性等內生性問題，估計了中國2003-2015年高等教育回報率的歷時演變過程，並估計了不同時期的高等教育回報模式及其演變過程。從教育回報模式來看，2003-2006年間表現為「波動—中低層激勵型」，2008年之後則呈現為「倒U形」回報模式，即高等教育回報率只對傾向得分值處於中間的人群（對應於中產階層）顯著，但對兩側（較高與較低傾向得分）的人群則不顯著。
從教育回報模式來看，2003-2006年，傾向得分處於中部或底部的群體潛在教育回報逐漸升高，即「波動—中底層激勵型」。但如果從1999年高等教育擴招的時間來看，2003年前後正是擴招的學生加入勞動力市場的階段。而2003年以後的幾年裡中層及底層群體教育回報率提高，也正是高等教育擴招帶來的正向的平等化效應。2008年之後，高等教育回報模式發生了轉化，並逐步趨於穩定。高等教育給最低和最高階層的經濟激勵甚微，而中間階層成為教育回報更高的人群。高等教育回報模式呈現出「穩定—中層激勵型」態勢，即「倒U形」回報模式。
從高等教育入學機會與高等教育回報率的角度來看，個人能力和家庭出身同時顯著地影響高等教育入學機會(劉精明，2014)。但個人能力本質上仍然受自身家庭社會經濟地位影響。即家庭出身影響著個人能力，能力又影響入學機會，進而影響個體的教育回報。從這個意義上講，家庭出身不僅影響高等教育的入學機會，還影響著個體的高等教育回報率。對底層群體而言，獲得優質大學教育資源的機會微乎其微，儘管可以就讀於較差的本科或者專科，但這樣所獲得的經濟回報也相當有限。這也符合「有效維持不平等假設」（EMI）。而處於較高階層的人群由高等教育帶來的「淨」的經濟回報看似較為有限，實則是被其家庭社會經濟地位帶來的其他形式的資本回報掩蓋了，並因此導致這部分的經濟回報「不顯著」。而唯有對中間階層的群體來說，是否接受高等教育決定了其能否進入收入相對較好的職業與行業，並帶來顯著正向的教育回報。
中間階層作為高等教育回報率最高的群體，也將是當前社會結構中獲益最多的群體。他們在維持社會再生產過程的同時仍然有一定的上升空間，從而在一定程度上保證了社會流動性，使社會結構趨於穩定和合理。
（二）進一步討論
教育回報是人力資本、社會流動和分層研究的重要議題。本文在兩個方面繼續深入：一是討論了數據與估計方法的問題，如內生性問題、歷年傾向得分估計模型中的變量設置問題、HTE模型本身的方法論等；二是討論了我國當前高等教育回報率水平與模式，並對高等教育與社會不平等和社會分層的關係進行了深入的理論討論。
必須注意的是，本文的研究方法仍然存在潛在的問題。一是數據的選取與使用問題。適合進行長時段的社會變遷研究的追蹤數據相對較少，CGSS覆蓋時間較長，但並非追蹤數據，且更換過抽樣框。因此，在進行因果推論時，採用CGSS這一混合截面數據需要有較強的前提假定，要求每期都有較好的代表性以及測量的穩健性。二是變量層面的問題，個體過往（如14歲時）信息的選擇和採集存在「回溯性偏誤」的可能。三是CGSS數據中缺少對高等教育質量的詳細區分，如重點大學、專業等等，導致對不同階層所獲高等教育的質量、激勵缺乏區分和進一步討論。
針對「倒U形」回報模式本身，我們必須謹慎思考這一分層過程是否逐步趨於穩定，是否強化了底層和上層的固化。這個問題的潛在含義在於：何種分層模式、何種社會結構是最優的？本文無意進行更多的價值判斷。但從社會公平的角度考慮，教育能否成為社會底層有效的社會流動渠道，仍然需要在相關政策制定和評估時加強討論，使教育真正成為塑造社會結構的積極因素。這既涉及基礎教育的公平性問題，也涉及高等教育入學機會的公平性問題。本文對於高等教育回報模式的發現，特別是「倒U形」回報模式的發現仍然是初步的，尚需進一步的討論與事實的檢驗。
責任編輯：楊可
圖片來自網絡
此文經本微信公眾號工作人員重新排版。
篇幅有限，參考文獻、腳註省略。