个人教育投资对个人和家庭影响：研究结果

对私人教育收益率的分析，证明了教育能够为个人及家庭带来可观的经济回报，个人家庭教育投资在经济收益方面是有价值的。但是，这只是个人家庭教育投资所获得效用的一个重要方面，还存在着其他的多种收益和效用。那么这些其他收益和效用具体是什么？与个人教育投资是什么关系？这都是值得深入研究的问题。

鉴于个人教育投资对本人及家庭的影响路径是通过一些中间变量产生间接影响（不排除有直接影响），而且还具有明显传递性的因果关系。那么对此问题的讨论，选择何种恰当且有效的方法成为研究的关键环节。根据数据所呈现的复杂因果关系特点，本研究选择了路径分析（亦称通径分析）（path analysis）方法。

路径分析是一种探索系统因果关系的统计方法，路径分析的主要目的是验证变量之间是否具有因果关系，其为何种因果关系，是否通过中介变量的影响，变量间的直接因果关系与通过中介变量的间接因果关系大小如何。路径分析主要是一种验证性技术，而不是一种探索性技术，即研究者主要通过该模型来确定一个特定模型是否合理，而不是将其用来寻找和发现一种合适的模型^[4]。多元回归模型也可以分析因果关系模型，但多元回归模型是一种比较简单的因果关系模型，它所假设的因果关系不存在多环节的因果结构，尽管多元回归模型可以包含多个自变量，然而各个自变量对因变量的作用却是假设为并列存在的。对于有些实际研究而言，这种假设显得过于简单，未必能够达到充分、有效的要求。因为在实际研究中，变量之间的因果作用是更复杂的传递过程，一个变量对于某些变量可能是原因变量（cause/predictor variable），而对于另外一些变量则可能是结果变量（response variable）。这时，对整个因果结构模型便不能简单地以因变量和自变量的概念来划分变量类型。对于这样的模型可以用路径模型来表示^[5]。路径分析的优势在于它可以容纳多环节的因果结构，通过路径图把这些因果关系很清楚地表示出来，据此进行更深层次的分析，如比较各种因素之间的相对重要程度，计算变量与变量之间的直接与间接影响等^[6]。

本研究使用路径分析解释个人教育投资对本人及家庭状况的影响，主要目的是验证影响的渠道是什么，产生了何种程度的影响，是直接影响还是间接影响等。根据本书前面的研究结果和其他研究的结论，本研究设计了个人教育投资对本人及家庭状况影响的初始模型。初始模型实质上是4组路径分析模型的组合。第一组是个人教育投资直接影响他（她）的受教育年数（也就是本人的受教育程度），再通过个人受教育年数直接影响家庭年收入；通过家长的受教育年数又影响了配偶的受教育年数，通过配偶的受教育年数间接影响了家庭年收入水平。第二组是个人教育投资直接影响本人的受教育年数，通过个人受教育年数直接影响了本人的社会职业阶层。第三组是个人教育投资直接影响本人的受教育年数，通过个人受教育年数直接影响了本人的职业风险等级。第四组是个人教育投资直接影响本人的受教育年数，通过个人受教育年数直接影响了家庭居住城市的类型，并通过配偶受教育年数间接影响了家庭居住城市的类型。4组路径分析模型的初始变量都是个人教育投资，也是模型唯一的外生变量（见图6－1）。

图6－1　个人教育投资对个人家庭影响的初始模型路径图

在路径分析模型中，要求各变量均为等间距测度，因此要把模型中的类别变量转换为等间距变量。具体做法是：把个人社会阶层变量的高、中、低社会阶层分别赋值为3、2、1；把家庭居住城市的类型变量大城市、中等城市、中小城市和小城市分别赋值为4、3、2、1；把职业风险等级变量的高风险、中等风险和低风险职业分别赋值为3、2、1；同时，根据个人教育投资和家庭年收入数据所呈现出的偏态分布特点，都对其取自然对数，变成正态分布数据。

把数据带入以上模型进行路径分析计算的结果，表现出某些与初始模型假设不一致的地方：其一，个人教育投资对家庭年收入的这条影响路径中，个人教育投资对配偶受教育年数的影响不仅存在着间接影响，而且有很强的直接影响（P＜0.001）；其二，假设中个人教育投资对家庭居住城市类型的影响路径，是间接通过个人受教育年数和配偶受教育年数产生的间接影响，但路径分析发现个人教育投资对家庭居住城市的类型有直接影响（P＜0.001）作用，而且配偶受教育年数与个人受教育年数对家庭居住城市类型的影响产生了共线性问题，由此决定舍去配偶受教育年数的间接影响作用。其他方面的路径分析结果与初始模型相一致。由此得到了修正的模型路径图（见图6－2）。

图6－2　个人教育投资对个人家庭影响的修正模型路径图(www.xing528.com)

图6－2上标示了由个人教育投资至本人及家庭状况的不同路径标准化路径系数，表6－2中进一步列出不同路径的标准化路径系数、非标准化路径系数、标准误差和显著性水平。由上述分析我们可以得出如下结论：

表6－2　个人教育投资对个人家庭影响的路径系数分析表

说明：＊P＜0.05，＊＊P＜0.01，＊＊＊P＜0.001。

（1）个人教育投资对本人及家庭状况影响的主要途径是通过影响其受教育程度（受教育年数）来间接实现的。个人教育投资对本人的受教育程度有显著的正相关影响（路径系数高达0.441），可见个人教育投资对提高本人受教育水平的作用非常显著。

（2）个人教育投资对家庭收入的影响存在着两条路径：一条是通过影响本人的受教育程度，从而使家庭收入发生直接的同方向变化（路径系数为0.14）；另一条是通过影响配偶的受教育程度，也会使家庭收入发生间接的同方向变化（路径系数为0.118（0.188×0.625））。因此，个人教育投资对家庭收入影响的总路径系数为0.258。除此之外，个人教育投资除了通过影响本人的受教育程度来间接影响配偶的受教育程度（路径系数为0.625）之外，还对配偶的受教育程度有着直接的影响（路径系数为0.365）。原因是：个人教育投资影响到个人受教育状况，而受教育状况相近的异性之间更有可能结合并组成家庭。这表明个人教育投资增大不但有利于改善自身的受教育状况，而且有利于改善家庭整体的受教育状况，家庭成员受教育状况的普遍提升可以共同提高家庭收入。

（3）个人教育投资通过本人受教育程度的间接作用，显著而且正向影响着个人社会阶层的变化，路径系数为0.4。换言之，个人教育投资的增加能够有力地促进本人的社会阶层（以个人职业代表的）由低向高的跃升，有利于个人家庭社会资本的累积、扩充。

（4）个人教育投资通过个人受教育程度的间接作用，对个人职业风险类型产生着强烈的、负向的影响，路径系数为－0.503。由于个人职业风险越高数值越大，因而路径系数为负表示个人教育投资与职业风险呈反方向变化。个人教育投资越高从而受教育程度越高的个人，有更大的可能在政府机关、事业单位，以及外资企业、国有企业等从事职业风险相对较小的工作，越不可能从事个体户、私营企业、其他非正规职业等职业风险相对较大的工作。也就是说，个人教育投资的增加对降低本人今后面临的职业风险有重要意义。

（5）个人教育投资对本人家庭居住的城市类型存在着两条影响路径：一条是个人教育投资通过个人受教育程度间接影响本人家庭居住的城市类型，这一间接效用虽然统计显著（P＜0.05），但作用较微弱（路径系数只有0.023（0.441×0.052））；另一条是个人教育投资对个人家庭居住城市类型的直接作用（路径系数较高，为0.185）。个人教育投资对个人家庭居住的城市类型的总影响路径系数为0.208。此结果说明：个人教育投资的提高对个人在不同城市类型之间的流动和迁移有一定的促进作用，这种作用主要是由个人教育投资本身产生的直接影响，而通过个人受教育程度提高而产生的间接影响作用相对要小得多。联系前文研究结论“大城市、中等城市和小城市之间个人教育投资存在显著差异”，因此我们认为教育对城镇居民流动、迁徙的作用和功能，更主要体现在同一城市（居住地）内部层面的流动上，在促进跨城市地域层面的流动上效果就相对要小得多，这在高等教育以下阶段就表现得更加明显。

以上路径分析的结果表明，个人教育投资能够显著影响本人职业的风险类型，能够显著影响本人的社会阶层，还能够影响本人家庭收入水平和家庭居住地。因此，个人教育投资对本人及家庭的影响是广泛和深刻的，渗透进每个人人生生涯的方方面面，从一定意义上说，决定了个人发展的基本走向。