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        高等教育對實現(xiàn)全民共同富裕的效用
        ——基于個體高質(zhì)量發(fā)展與未來風(fēng)險的實證分析

        2023-10-12 14:18:06楊佳潤
        關(guān)鍵詞:農(nóng)村研究

        楊佳潤

        (華中科技大學(xué),湖北 武漢430074)

        一、問題提出

        黨的二十大報告指出,要堅持以人民為中心發(fā)展教育,加快建設(shè)高質(zhì)量教育體系。關(guān)于高等教育高質(zhì)量發(fā)展,學(xué)界認為是一種實現(xiàn)更高質(zhì)量、更高水平的發(fā)展,體現(xiàn)為數(shù)據(jù)指標(biāo)的變化或規(guī)模結(jié)構(gòu)質(zhì)量效益相協(xié)調(diào)的發(fā)展;[1]高質(zhì)量高等教育必然主動服務(wù)國家重大戰(zhàn)略需求,[2]特別是在當(dāng)前全體人民共同富裕的中國式現(xiàn)代化戰(zhàn)略下,應(yīng)指向全體人民共同富裕的實現(xiàn)。

        共同富裕是社會主義的本質(zhì)要求,是中國式現(xiàn)代化的重要特征,如何通過高等教育促進共同富裕已成為具有重要現(xiàn)實意義的研究課題。對此,學(xué)界普遍認為高等教育具有收入提高功能,是弱勢群體實現(xiàn)“提低、擴中”社會流動的重要渠道,有利于共同富裕目標(biāo)的實現(xiàn)。[3]然而,近年新冠肺炎疫情等外部風(fēng)險事件引發(fā)了全球性經(jīng)濟衰退,國家經(jīng)濟和人民收入都面臨下行風(fēng)險與挑戰(zhàn)。[4]對于未來可能發(fā)生的類似收入風(fēng)險挑戰(zhàn),高等教育能否幫助個體有效抵御風(fēng)險沖擊,保證人民共同富裕的長久性與穩(wěn)定性?這有待借助大樣本數(shù)據(jù)加以論證。為此,本研究將通過綜合考慮個體未來可能的收入風(fēng)險沖擊,嘗試回答高等教育是否能在抵御未來風(fēng)險的同時提高個體收入,進而促進全民共同富裕的研究問題。該問題的回答既有助于學(xué)界了解個體未來收入風(fēng)險的形成原因,進一步拓展共同富裕相關(guān)理論成果,又可為構(gòu)建高等教育促進共同富裕的長效機制提供經(jīng)驗證據(jù)與決策參考。

        二、研究設(shè)計

        1.文獻回顧與研究假設(shè)

        學(xué)界對共同富裕有著不同維度的認識,但大多學(xué)者從收入維度認為共同富裕主要是著力提高低收入群體的收入,擴大中等收入群體,形成中間大、兩頭小的橄欖型分配結(jié)構(gòu)。[5]本研究也遵循此進路,將“個體能否提高自身收入,進入中等及以上收入群體”看作是實現(xiàn)共同富裕的基礎(chǔ)性標(biāo)準(zhǔn),并基于此建構(gòu)理論基礎(chǔ)和研究假設(shè)考察高等教育與共同富裕的關(guān)系。

        高等教育有利于個體收入增長已成為共識。[6]但現(xiàn)有研究大多只考慮了高等教育的收入功能,對其未來可能面臨的收入風(fēng)險的前瞻性研究則較為缺乏。盡管個體當(dāng)前可能已進入中等及以上收入群體,但若缺乏有效應(yīng)對未來風(fēng)險沖擊的能力,則極有可能發(fā)生收入下降或失業(yè)等制約共同富裕的問題。根據(jù)風(fēng)險社會理論,這類風(fēng)險沖擊包括資源枯竭、能力喪失、自然災(zāi)害與社會動蕩等。[7]個體接受高等教育能否抵御潛在的未來收入風(fēng)險,尚缺乏專門理論指導(dǎo),本研究主要從能力貧困理論與人力資本理論展開論述。能力貧困理論認為影響個體生活與收入水平的因素不在于物品,而在于利用這些物品的能力,貧困應(yīng)被視為基本可行能力的剝奪。[8]這種基本可行能力在人力資本理論看來,是通過教育獲得的由知識和生產(chǎn)技能構(gòu)成的人力資本,它不僅有利于增強弱勢群體的勞動市場競爭力,而且知識文化素質(zhì)的提高也有助于發(fā)揮其主體性,將貧困群體從反貧困的“接受者”轉(zhuǎn)變?yōu)椤吧a(chǎn)者”。[9]全民共同富裕的實現(xiàn)需要綜合考慮個體未來可能面臨的風(fēng)險及其收入水平。相較于未接受高等教育者,個體通過接受高等教育所獲得的可行能力或人力資本是上述兩種功能的關(guān)鍵,其既可有效降低未來的不確定性,抵御可能的收入風(fēng)險,又可提高個體收入,幫助個體未來走向共同富裕。進一步而言,不同個體未來可能面臨著不同的收入風(fēng)險,而接受高等教育對個體未來實現(xiàn)共同富裕的影響也可能存在差異。目前,城鄉(xiāng)收入差距占總體居民收入差距的70%以上,遠超區(qū)域、性別差距??梢哉f,促進共同富裕最艱巨的任務(wù)仍然在農(nóng)村,[10]考察農(nóng)村群體接受高等教育后的影響效應(yīng)具有重要意義。已有研究結(jié)果表明,高等教育作為農(nóng)村群體改變個人命運、實現(xiàn)縱向社會流動的重要途徑,對農(nóng)村個體的影響將更大、更深遠;[11]而城鎮(zhèn)群體則可能依靠更多的社會資本與經(jīng)濟資本轉(zhuǎn)移未來可能存在的風(fēng)險,因此高等教育所能發(fā)揮的作用相對較小。

        綜上,本研究提出2 個研究假設(shè)。假設(shè)1:基于個體未來可能面臨的收入風(fēng)險,高等教育具有風(fēng)險抵御與收入提高雙重功能,可有效提升個體未來實現(xiàn)共同富裕概率。假設(shè)2:高等教育對個體未來實現(xiàn)共同富裕概率的影響存在城鄉(xiāng)差異,更有利于農(nóng)村群體。同時,基于兩個研究假設(shè),構(gòu)建出分析框架(見圖1)。

        圖1 分析框架

        2.數(shù)據(jù)來源與變量選擇

        本研究數(shù)據(jù)來源于中國綜合社會調(diào)查數(shù)據(jù)庫(CGSS),這是我國最早的全國性、綜合性、連續(xù)性社會調(diào)查微觀數(shù)據(jù)庫,其采用多階段隨機抽樣與追蹤調(diào)查的形式,覆蓋我國31 個省級行政區(qū)。本研究綜合采用2015 年、2017 年以及2018 年的調(diào)查數(shù)據(jù),原因在于這三年的調(diào)查數(shù)據(jù)為最新調(diào)查數(shù)據(jù)且樣本含量大、數(shù)據(jù)完整度高,可較為全面地反映我國的基本情況。

        根據(jù)研究需要,樣本個體要完成學(xué)業(yè)并進入勞動力市場,因此剔除未完成學(xué)業(yè)和已退出勞動力市場的樣本,并剔除自身為雇主的樣本;男性年齡限制在18—60 歲,女性年齡限制在18—55 歲;樣本最高學(xué)歷保留從小學(xué)至碩士層次教育的樣本;剔除重要變量數(shù)據(jù)缺失的樣本,最終獲得有效樣本量18 644 個。其中,男性占比50.43%,女性占比49.57%;城鎮(zhèn)占比23.54%,農(nóng)村占比76.46%,西部、中部與東部地區(qū)分別占比43.08%、32.56%和24.36%,各變量樣本分布情況良好。

        因變量:個體未來實現(xiàn)共同富的概率。借鑒Chaudhuri 的脆弱性估計法(VEP),此變量反映了個體未來面對各種收入風(fēng)險沖擊時,收入達到共同富裕標(biāo)準(zhǔn)的概率。[12]本研究首先對個人當(dāng)前收入進行對數(shù)處理,并將個體i 在t 時期的共同富裕概率定義為式(1),Vulit代表個體未來收入Yit+1高于共同富裕線Poor 的概率;收入方程如式(2),Xit是影響個人收入的一組可觀測變量,借鑒已有研究主要納入了個體、家庭與地區(qū)三個層面的變量。[13]其次,采用三階段可行廣義最小二乘法(FGLS)對式(2)中的個人收入對數(shù)以及殘差項進行加權(quán)回歸,得到漸進的、有效的估計量和更進一步,估計個體未來收入對數(shù)的期望與方差,如式(3)和式(4)所示。最后,如式(5)假設(shè)收入對數(shù)服從正態(tài)分布,選擇共同富裕標(biāo)準(zhǔn)計算Vulit。本研究共同富裕標(biāo)準(zhǔn)以收入中位數(shù)的50%進行計算,并通過CPI 調(diào)整不同年份收入,使之具有可比性,進而得到共同富裕標(biāo)準(zhǔn)線為11 300 元/年。此標(biāo)準(zhǔn)略高于既有研究,可更好地檢驗高等教育的影響效應(yīng)。[14]

        自變量:個體接受高等教育狀況。根據(jù)CGSS 中對個體最高學(xué)歷的測量,將大學(xué)??啤⒋髮W(xué)本科與碩士及以上的學(xué)歷定義為接受高等教育,記為1,其他為未接受高等教育,記為0。

        工具變量與識別變量:配偶接受高等教育情況和孩子數(shù)量。本研究擬采用工具變量法與Heckman 兩步法解決模型識別問題,工具變量根據(jù)CGSS 中對個體配偶學(xué)歷的測量,具有高等教育學(xué)歷的記為1,反之為0。工具變量的相關(guān)性、排他性等要求將在模型設(shè)定部分討論,并在實證中檢驗。Heckman 兩步法中需要加入識別變量,在參考相關(guān)研究基礎(chǔ)上將個體的孩子數(shù)量作為識別變量。[15]

        控制變量:本研究主要從個體、工作和家庭層面進行控制,主要包括性別、工齡、工齡的平方、健康狀況、家庭成員數(shù)、婚姻狀況、工作狀況、城鄉(xiāng)等。上述各變量的分布特征與描述性統(tǒng)計如表1 所示。

        表1 變量說明與描述性統(tǒng)計

        3.計量模型

        首先,基于OLS 設(shè)定個體接受高等教育對其未來實現(xiàn)共同富裕概率影響的基準(zhǔn)模型。如式(6)所示,Hi為個體接受高等教育的情況,controli為控制變量,θi為時間效應(yīng),目的是控制一些隨時間變動的不可觀測變量,μi為隨機擾動項,α 為截距。

        其次,為解決接受高等教育變量的內(nèi)生性,此處使用工具變量法修正。通常而言,婚姻的匹配性使得夫妻之間的教育程度呈正相關(guān),而且配偶受教育情況并不會直接影響個體實現(xiàn)共同富裕。國內(nèi)外學(xué)者常以配偶受教育情況作為工具變量,并在實踐中證明其強工具變量特征。[16]基于此,本研究選擇配偶接受高等教育的情況作為工具變量進行嘗試。IV 使用兩階段最小二乘法(2SLS),如式(7)和式(8)所示,其中Si表示配偶接受高等教育情況。

        基于收入的個體未來實現(xiàn)共同富裕概率測算,需要個體參與勞動力市場獲得工資性收入,這極有可能造成對未參與勞動力市場樣本的選擇性偏差。為此,本研究擬使用Heckman 兩步法修正,其基本原理是第一階段以是否參與勞動力市場為因變量進行總樣本Probit 回歸,估計出樣本選擇偏差糾正項——逆米爾斯比率(fi),然后將其放入第二階段接受高等教育對個體未來實現(xiàn)共同富裕影響的回歸之中,以糾正樣本選擇偏差引起的估計偏誤。如式(9)、式(10)與式(11)所示,worki表示個體是否參與勞動力市場,Zi為個體Probit 模型中的控制變量,包括上述控制變量與高等教育變量,另外還需要至少一個不出現(xiàn)在前述方程中的連續(xù)變量作為識別變量,本研究選擇表示個體家庭負擔(dān)的孩子數(shù)量(child)。

        然而,如果某些變量既影響個體是否參與勞動力市場,又影響個體未來實現(xiàn)共同富裕的概率,那么即使通過IV 與Heckman 兩階段法也不會得出準(zhǔn)確估計值。Wooldridge 提出了一個同時解決內(nèi)生解釋變量和樣本選擇偏誤的方法,即Heckman 兩階段模型和IV 的結(jié)合,[17]其基本步驟是將Heckman 兩步法測算的逆米爾斯比率加入式(7)和式(8),進行2SLS 估計。本研究將嘗試使用此模型并稱之為綜合模型。

        最后,為考察接受高等教育對個體未來實現(xiàn)共同富裕概率影響的城鄉(xiāng)差異,引入城鄉(xiāng)變量Di與高等教育的交互項(Hi×Di),具體模型如式(12)。需要注意的是,當(dāng)高等教育與城鄉(xiāng)變量以交互項的形式加入2SLS 中時,在第一階段回歸中,同樣應(yīng)該加入工具變量與城鄉(xiāng)變量的交互項(Si×Di)。

        三、研究結(jié)果

        1.個體未來實現(xiàn)共同富裕概率的描述統(tǒng)計

        表1 顯示出我國個體未來實現(xiàn)共同富裕的情況(均值為0.46)處于中等偏下水平,這意味著我國未來共同富裕的實現(xiàn)面臨較大難度,亟須建立解決個體收入提高與風(fēng)險抵御兩大問題的長效機制。從表2 接受高等教育的情況分布來看,個體接受高等教育后,未來共同富裕概率的均值為0.66,處于中等偏上水平;而未接受者為0.40,T 檢驗進一步證明二者存在顯著差異,這表明接受高等教育的個體比未接受者未來共同富裕概率高0.26。也就是說,未接受高等教育的個體未來可能因收入風(fēng)險沖擊而更難實現(xiàn)共同富裕。通過進一步檢驗未來共同富裕概率的城鄉(xiāng)差異發(fā)現(xiàn),在農(nóng)村,個體接受高等教育后的未來共同富裕概率(0.66)高于未接受者(0.38),二者相差0.28,T 檢驗高度顯著;在城鎮(zhèn),個體接受高等教育后的未來共同富裕概率(0.67)也高于未接受者(0.49),二者相差0.18,T 檢驗高度顯著。農(nóng)村未接受高等教育者的未來共同富裕概率要遠低于相對應(yīng)的城鎮(zhèn)人群,而接受高等教育者未來實現(xiàn)共同富裕概率的城鄉(xiāng)差異不大,這說明接受高等教育對農(nóng)村群體發(fā)揮著更大的收入提高與風(fēng)險抵御效應(yīng)。

        表2 個體未來實現(xiàn)共同富裕概率的分組描述

        總體來看,接受高等教育可有效提升個體未來實現(xiàn)共同富裕概率。但值得注意的是,這僅僅是描述性分析結(jié)果,既沒有控制其他因素的影響,又無法準(zhǔn)確把握確切的影響程度。為克服缺陷,本研究將運用因果推斷法對二者關(guān)系進行深入分析。

        2.個體接受高等教育對其未來實現(xiàn)共同富裕概率的影響

        表3 第(1)列為基于OLS 的基準(zhǔn)模型結(jié)果,在控制相關(guān)變量后,高等教育系數(shù)值為0.16且高度顯著,說明接受高等教育可顯著提高16%的個體未來實現(xiàn)共同富裕概率。第(2)與第(3)列為IV 模型結(jié)果,在第一階段回歸中,工具變量不僅可顯著預(yù)測個體接受高等教育的情況,而且回歸F 值1326.78 遠超臨界點,證明了工具變量的有效性;在第二階段回歸中,模型內(nèi)生性與弱工具變量的檢驗分別使用Hausman檢驗與Kleibergen-Papp rk LM 值檢驗,結(jié)果全部遠超臨界值,說明OLS 模型確實存在內(nèi)生性,且配偶接受高等教育情況為強工具變量,符合檢驗要求。從第(3)列高等教育系數(shù)可以看出,在控制相關(guān)變量后,接受高等教育可顯著提高16%的個體未來實現(xiàn)共同富裕概率,雖與OLS結(jié)果相差不大,但使結(jié)論更穩(wěn)健可信。第(4)至第(6)列為綜合模型結(jié)果,在第(4)列中,孩子數(shù)量系數(shù)為-0.07 且高度顯著,其邊際效應(yīng)為-0.02,即孩子數(shù)量每增加一個,個體參與勞動力市場的概率就下降2%;第(5)列為加入了逆米爾斯比率的IV 第一階段回歸,逆米爾斯比率系數(shù)顯著,表明確實存在樣本選擇偏誤;第(6)列顯示,通過逆米爾斯比率修正后高等教育系數(shù)進一步下降為0.15 且高度顯著,表明在修正模型內(nèi)生性與樣本選擇偏誤后,接受高等教育可顯著提高15%的個體未來實現(xiàn)共同富裕概率,小于OLS 結(jié)果與IV 結(jié)果。綜上分析,假設(shè)1得到驗證。

        表3 個體接受高等教育對未來實現(xiàn)共同富裕概率的影響

        控制變量方面,三個模型結(jié)果基本一致,男性要比女性的未來共同富裕概率更高;工齡與工齡的平方高度顯著,說明隨著工齡的增加,其對個體未來實現(xiàn)共同富裕概率關(guān)系呈現(xiàn)“倒U”型;漢族比少數(shù)民族群體的未來共同富裕概率更高;個體健康水平越高,未來共同富裕概率越高;城鎮(zhèn)相比農(nóng)村來說,更有利于實現(xiàn)未來共同富裕;有工作的個體未來實現(xiàn)共同富裕概率更高;相比西部來說,中部與東部地區(qū)更有利于個體未來實現(xiàn)共同富裕。上述控制變量系數(shù)與方向均較符合經(jīng)驗常識,保證了本研究結(jié)果穩(wěn)健性。

        3.個體接受高等教育對實現(xiàn)共同富裕概率影響的城鄉(xiāng)差異

        上述結(jié)果證實,接受高等教育可顯著提升個體未來實現(xiàn)共同富裕概率,那么,高等教育對城鎮(zhèn)和農(nóng)村個體的影響一樣嗎?高等教育是否更有利于農(nóng)村群體,從而更好地推進全體人民共同富裕目標(biāo)的實現(xiàn)?這些問題需要進一步討論。

        表3 的第(7)列是在綜合模型基礎(chǔ)上加入了接受高等教育與城鄉(xiāng)變量的交互項,以此檢驗接受高等教育對個體未來實現(xiàn)共同富裕概率影響的城鄉(xiāng)差異。高等教育變量和其交互項系數(shù)均高度顯著,但作用方向相反。這說明,接受高等教育雖然可普遍提升城鄉(xiāng)人群的未來實現(xiàn)共同富裕概率,但對農(nóng)村群體的影響要高于城鎮(zhèn)群體,前者為0.19,后者為0.08。換言之,接受高等教育在城鄉(xiāng)中存在不同的共同富裕作用機制,且更有利于農(nóng)村群體,未來城鄉(xiāng)應(yīng)科學(xué)分類施策。綜上分析,假設(shè)2 得到驗證。

        四、結(jié)論與討論

        基于個體未來可能的收入風(fēng)險沖擊,本研究前瞻性地運用“脆弱性”方法測算了個體未來實現(xiàn)共同富裕的概率,并基于中國綜合社會調(diào)查(CGSS)數(shù)據(jù)庫,運用IV 與Heckman 兩步法相結(jié)合的綜合模型,考察了接受高等教育對個體未來實現(xiàn)共同富裕概率的影響,得出如下結(jié)論。

        第一,考慮到未來可能的收入風(fēng)險沖擊,我國個體實現(xiàn)共同富裕仍任重道遠。我國個體未來實現(xiàn)共同富裕概率均值為0.46,總體上處于中等偏下水平,且未來收入可能面臨較大風(fēng)險的群體是我國共同富裕政策所要重點關(guān)注的對象,否則他們未來實現(xiàn)共同富裕的概率不到30%。與此同時,盡管當(dāng)前一部分群體的收入已處于共同富裕狀態(tài),但未來可能的風(fēng)險沖擊仍不可小覷,從樣本數(shù)據(jù)看,這部分群體中有超40%的人未來可能因風(fēng)險因素而處于非共同富裕水平。這一研究發(fā)現(xiàn)與已有研究基本一致。[18]但不同的是,本研究重點關(guān)注了未來可能的風(fēng)險沖擊,更具前瞻性與危機性,也更符合黨的二十大報告提出的全體人民共同富裕的愿景。

        第二,高等教育具有收入提升與風(fēng)險抵御兩種功能,這有助于個體未來實現(xiàn)共同富裕。接受高等教育對個體未來實現(xiàn)共同富裕概率的“凈影響”為0.15 且高度顯著,這意味著高等教育的收入提升功能與風(fēng)險抵御功能共同提升了15%的個體未來實現(xiàn)共同富裕概率。與已有研究所主張的高等教育提升收入、促進階層流動的結(jié)論相比,本研究進一步揭示了高等教育在個體未來收入風(fēng)險抵御上的作用,并使用因果推斷模型證實了其正向的影響效果。這豐富了現(xiàn)有觀點,對我國未來共同富裕政策的制定與實施具有重要參考價值。

        第三,我國城鄉(xiāng)個體的未來共同富裕概率均值存在差異,農(nóng)村要顯著低于城鎮(zhèn);接受高等教育對城鄉(xiāng)個體未來實現(xiàn)共同富裕概率的影響也存在差異,其更有利于弱勢的農(nóng)村群體。這驗證了一個極其重要的信息,即農(nóng)村群體和城鎮(zhèn)群體可能存在著不同的未來收入風(fēng)險,而且兩者背后的高等教育作用機制不同。已有研究表明,如果從收入角度來說,農(nóng)村群體的收入結(jié)構(gòu)更加單一,遭遇打擊后更容易陷入貧困,而城鎮(zhèn)的收入結(jié)構(gòu)與隱形福利更有利于抵御未來可能的風(fēng)險。[19]因此,保證與提升農(nóng)村群體接受高等教育的規(guī)模就顯得尤為重要,這將是我國未來全體人民共同富裕目標(biāo)實現(xiàn)的關(guān)鍵著力點。

        研究表明,接受高等教育可以通過提升個體收入和抵御未來可能面臨的收入風(fēng)險沖擊來實現(xiàn)共同富裕。其中,個體接受高等教育對抵御收入風(fēng)險的作用機制體現(xiàn)如下:首先是從個體風(fēng)險態(tài)度出發(fā),接受高等教育可塑造個體的積極性格、韌性等非認知能力,這有助于個體在面對風(fēng)險挑戰(zhàn)時充分發(fā)揮主觀能動性,從而有效抵御未來可能的風(fēng)險沖擊;[20]其次是工作特征與教育匹配情況,有研究認為個體在接受高等教育后獲得的人力資本和文憑信號,將保障與提高個體后期工作與收入的穩(wěn)定性;[21]最后是戶籍或區(qū)域流動,接受高等教育不僅可以幫助農(nóng)村群體突破戶籍限制實現(xiàn)更好就業(yè),還能在一定程度上促進城鄉(xiāng)群體的區(qū)域遷移,從而改變個體的未來生活環(huán)境與福利狀態(tài)。[22]當(dāng)然,對這些作用機制的討論還有待使用嚴(yán)謹?shù)挠嬃糠椒ㄟM行驗證。

        可以說,本研究有助于學(xué)界就高等教育高質(zhì)量發(fā)展與共同富裕的關(guān)系進行深入思考。高等教育的高質(zhì)量發(fā)展有兩個本源性特征,一是高等教育功能的充分實現(xiàn),二是每一個接受高等教育者潛能的充分發(fā)揮。[23]高質(zhì)量的高等教育應(yīng)使每一個接受高等教育的個體充分發(fā)展自身特質(zhì),推進全體人民共同富裕。本研究結(jié)果證實,接受高等教育對個體未來實現(xiàn)共同富裕發(fā)揮了收入提高與風(fēng)險抵御功能,且就不同群體高等教育功能也體現(xiàn)出了異質(zhì)性,其更有利于農(nóng)村群體的共同富裕。鑒于此,為了能充分發(fā)揮高等教育促進共同富裕的作用,本研究提出如下建議。

        第一,啟動共同富裕新標(biāo)準(zhǔn)制定工作,識別高風(fēng)險人群?,F(xiàn)存共同富裕線或標(biāo)準(zhǔn)可識別出人口中正處于非共同富裕狀態(tài)的人群,但很難識別出尚未處于且未來有較大概率無法實現(xiàn)共同富裕的高度脆弱性人群,這就導(dǎo)致該群體無法獲得有效的政策幫扶。因此,我國共同富裕新標(biāo)準(zhǔn)的制定需要以一種事前預(yù)判和測量的視角,精準(zhǔn)識別高風(fēng)險人群,并給予其相應(yīng)的幫扶措施,避免未來陷入收入風(fēng)險。第二,加強高等教育補償功能,降低高等教育投資成本與風(fēng)險。特別是農(nóng)村地區(qū)或低收入弱勢家庭,在面對攀升的教育投資成本及不斷加碼的教育投資風(fēng)險時,表現(xiàn)出“對教育博弈失望”的傾向,“讀書無用”等負面心態(tài)浮現(xiàn),出現(xiàn)縮減教育投資,甚至選擇主動中斷學(xué)業(yè)等現(xiàn)象。為此,需要對貧困或弱勢家庭進行補償教育。具體來說,嚴(yán)格執(zhí)行“專項計劃”等政策,確保高校繼續(xù)增加農(nóng)村或貧困家庭子女的招生比例,并完善相應(yīng)教育資助制度,提高生源地助學(xué)貸款與助學(xué)金的額度與期限,高校創(chuàng)造并提供勤工儉學(xué)機會,確保弱勢群體順利入學(xué)并完成學(xué)業(yè)。第三,革新高等教育理念,加強風(fēng)險教育的支持力度。高等教育對個人能力的培養(yǎng)不應(yīng)局限于專業(yè)性知識與能力的提升上,還應(yīng)培育個體適應(yīng)風(fēng)險社會的能力與品質(zhì),包括風(fēng)險偏好、韌性等非認知能力體系,這需要高校予以特別的資源支持。具體來說,在通識課程設(shè)置上,應(yīng)開設(shè)更多與AI 智能時代、國際社會現(xiàn)狀、人類社會倫理等結(jié)合的通識課程,幫助學(xué)生建立風(fēng)險社會意識;在學(xué)科專業(yè)課程上,進一步推動學(xué)科交叉融合、多元開放,將更多的風(fēng)險情境融入教學(xué),切實加強風(fēng)險教育;增設(shè)心理輔導(dǎo)辦公室,對學(xué)生進行心理干預(yù),培育積極心理與發(fā)展心理。第四,加強市場化轉(zhuǎn)型,促進大學(xué)生就業(yè)與發(fā)展。高等教育帶來的人力資本增值與可行能力效應(yīng)需要在勞動力市場才能發(fā)揮收入提高與風(fēng)險抵御功能,這是個體改善當(dāng)前收入狀態(tài)并提升未來共同富裕概率的基礎(chǔ)性前提。具體來說,高校應(yīng)加強大學(xué)生就業(yè)與發(fā)展的指導(dǎo)與規(guī)劃,特別是針對處于求職弱勢地位的農(nóng)村學(xué)生,政府應(yīng)制定相關(guān)就業(yè)配套政策,保障與促進弱勢大學(xué)生就業(yè)與遷移。

        當(dāng)然,本研究仍存在進一步拓展空間:一是個體接受高等教育對未來共同富裕概率的具體作用機制有待深入探索和驗證;二是需要進一步歸納與總結(jié)城鄉(xiāng)群體未來收入風(fēng)險的類型與特點,有針對性地探究不同收入風(fēng)險或脆弱性下接受高等教育的個體效用。

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