一、引 言
贫困治理是促进我国乡村振兴、实现共同富裕的重要环节。教育在贫困治理中的作用不容忽视。大量定性和定量研究分别从不同视角对教育在阻断贫困代际传递以及教育在减少受教育者自身贫困方面的作用进行了阐释和论证，为教育扶贫研究奠定了丰富的理论与实践基础（高齐圣，王秋苏，2023；李兴洲，2017）。
然而，教育减贫作用不仅限于同辈群体，也极有可能存在于跨代群体中，教育减贫在跨代群体中的实现路径不应被忽视。现有研究发现，除教育阻贫外，教育减贫过程也同样存在代际效应，教育不仅能减少受教育者自身的贫困可能，也能够降低其子代陷入贫困的风险。虽然目前关于教育减贫代际效应的研究成果和发现并不充分，但这为深入探析教育在贫困治理中的实际作用提供了新的思考方向。我国贫困治理由前期消灭绝对贫困向后期解决相对贫困转变（姚松，刘婷婷，2022），本研究旨在通过实证研究探讨教育减贫的代际问题，并以父辈受教育程度、家庭规模为切入点，探究父辈受教育程度对相对贫困的影响及其实现路径。
二、文献综述
（一）关于教育减贫实现机制研究
在众多改善贫困状况的因素中，教育是能够有效减少贫困发生的关键。国内外大量研究均表明，教育在减贫中发挥的作用不容忽视。国外有研究指出，高水平的教育发展和较高的公共教育支出是有效缓解贫困的关键所在（Tridico，2010）。国内实证研究也支持了该观点，朱力关于公共教育支出对农村减贫的影响的研究结果证明，公共教育支出对农村减贫有着显著的预测作用且通过收入分配以及经济增长的部分中介效应得以实现（朱力，2022）。除公共教育支出外，高等教育投入对减贫效应也有显著的影响，不仅具有较直接的减贫效应，还具有较强的空间外溢效应（蔡文伯，田璐，2022）。
教育减贫主要通过提升人力资本和改善贫困文化得以实现。首先，教育通过提升劳动质量促进了经济增长，进而减少了贫困发生的风险。关于人力资本的界定，舒尔茨指出，凝结在人身上的知识、技能和经验的总和（王欣，2020）。此外，舒尔茨也通过收益率法对美国经济增长产生的贡献进行了研究，发现在教育方面的人力资本投资贡献在美国国家经济总量中占比高达33%，以此证明了教育对于促进经济发展、间接减少贫困发生的重要作用（王增武，张晓东，2022）。其次，教育通过改善贫困群体的固有认知、生活方式等文化要素增强其自给自足能力而改善贫困状况、减少贫困发生。美国人类学家奥斯卡•刘易斯（Oscar Lewis）通过对贫困家庭和社区的实践研究首次于《五个家庭：墨西哥贫穷文化案例研究》一书中提出了贫困文化理论，从社会文化的角度对贫困现象进行解释（李荔，2019）。该理论认为，贫困群体由于居住的独特性而形成独特的生活方式，从而在社会生活中相对隔离，进而产生贫困亚文化。在这种环境中成长的下一代会自然地习得贫困文化，于是贫困文化发生代际传递。贫困文化塑造着人的基本性格和人格，使得他们即使遇到摆脱贫困的机会也难以利用它走出贫困（徐丽红，2014）。
（二）父辈受教育程度与相对贫困关系研究
教育作为人力资本的一种重要形式，在减贫方面发挥着不可替代的作用。有研究表明，教育在贫困代际传递过程中扮演着重要的角色，父辈的受教育程度在很大程度上会影响子代的受教育程度。因此，应最大限度地发挥教育的积极作用，减少贫困在子代群体的发生。对于父辈受教育程度与相对贫困关系的研究具体表现为以下几个方面：
1. 关于二者直接关系的研究
有国内学者在对父辈受教育程度与相对贫困的直接关系研究中认为，相对贫困代际传递的实质是父代的相对贫困状态对子代造成了不利的影响，而导致子代也处于相对贫困的状态。有研究发现，随着父辈受教育程度的提高，子贫父贫和父贫子不贫的比例呈下降趋势，父不贫子不贫的比例呈上升趋势（段义德，2020）。与此类似，随着子辈教育水平越来越高，子贫父贫、父贫子不贫和父不贫子贫的比例呈下降趋势，父不贫子不贫的比例呈上升趋势，这些可以表明教育对贫困的代际传递起到一定的遏制作用（王丹丹，王洁丹，2020）。刘大伟在对教育改善贫困的研究中指出教育作为“开发式扶贫”的重要手段，在传授知识、培养能力和塑造价值方面起着不可代替的作用，对提高贫困人口人力资本水平，提升内生动力，阻断贫困代际传递具有重要的意义（刘大伟，2020）。教育的代际流动非常重要，有研究在分析父辈受教育程度与子代相对贫困的关系时提出，导致父辈教育对子代教育产生影响的机制有很多，如受过良好教育的父辈的子代会更倾向于选择接受高等教育。第一是受过高等教育的父代往往收入较高，而父代的收入可能会对子代的受教育程度产生较大影响；第二是父代的受教育程度会对他们的时间分配以及在培养子代相关的知识技能和技巧方面产生较大影响，会更加注重培养子女对学习的兴趣和良好的学习习惯（马占利，2018）。
2. 关于二者间接关系的研究
国内对父辈受教育程度与相对贫困的间接关系研究主要集中在经济领域，即父辈的受教育程度会直接影响家庭规模和家庭收入进而间接影响子代的受教育程度及经济状况。父辈的教育水平与家庭收入有着密切的联系，一般来说，教育水平越高的家庭收入越高。一方面，教育提高了个人能力，使得家庭的收入更多源于知识、技能等方面；另一方面，受教育程度在很大程度上决定了个人所从事职业的位置，而职业是影响家庭收入和社会地位的重要因素。李春玲通过调查研究发现，受教育程度会影响个人的经济收入，随着受教育年限的增加，收入水平会逐步提高，但从教育与收入之间的关系来看，这两者并不是简单的线性关系，不同的教育阶段对提高个体收入的作用是不同的，而目前教育的经济收益率也在稳步上升，同时收入分配向有知识文化的人倾斜得更加明显（李春玲，2003）。
在家庭规模和收入方面，吴奇峰认为计划生育政策对子代收入并无显著的直接影响，而是通过子代人力资本投资间接作用于子代收入。计划生育政策允许家庭生育数量越多，越不利于农村家庭子代收入的提高，家庭一旦超生则会显著降低子代收入，而且相对于农村家庭子代而言，城镇家庭超生对子代收入的负向影响更大（吴奇峰，苏群，2018）。有研究表明，2007—2013年，家庭结构对消费支出的影响体现为，家庭每增加1个学龄前儿童，支出增加约26.3%；每增加1个学龄儿童，支出增加约31.9%；每增加1个老人，支出增加约33.8%（熊亮，2018）。家庭规模会影响对子女教育资源的分配，进而影响其后的发展和收入水平。
此外，家庭特征是影响家庭收入的重要因素，而家庭经济状况又是影响子女接受教育程度的重要因素。有学者认为如果政府能够增加转移性支出就可以有效地改变贫困家庭的收入情况，但也有学者更加强调人力资本的提升才是提高家庭收入的关键所在，国家福利的作用仅仅是改变了贫困家庭的生活保障（Sen，2000）。在此后，大多数学者用多维视角对贫困人口家庭收入进行研究，认为个人能力、家庭能力、社会福利等既是影响收入增长的主要因素，也是消除贫困需要进行努力的方向。陶东杰等人在对家庭规模、资源约束与子女教育方面的研究调查中发现家庭规模越大时，子女获得的教育投资将越少，受教育水平也就越低（陶东杰等，2017）。有研究发现，同胞中兄弟数量越多，父辈对子女的大学教育支出就越少，学生自己承担大学教育成本的概率就越高（Powell，Steelman，1989）。Becker于1960年 提出了“数量-质量权衡”的理论假说，后又对该理论加以了完善，其基本含义是，在既定的家庭资源约束下，家庭规模的增大会直接导致平均分配到每个孩子的资源减少（Becker， Gregg ，1973）。从宏观方面来讲，教育同样会影响我国的经济增长方式，李通屏等人在对科尔内“人口经济”模型与中国经济增长方式转变中提出要优化我国的人口规模就要加大教育投入的力度，提高教育水平，加快人才培养和人力资源开发，从整体上减少劳动力的供给总量，更重要的是提高劳动力队伍的整体素质（李通屏，刘星彦，1998）。
总之，现有研究主要集中于教育阻隔贫困代际传递方面，这对于教育改善贫困代际传递具有很大的启示和借鉴意义，但是现有研究对于教育改善子代相对贫困问题的研究不够深入，仍存在很大的探究空间。此外，从动态视角来看，相对贫困处于非静止状态，而现有研究多从静止的横向时间点考察教育减贫作用，忽视了教育减贫的纵向性、动态影响，这不利于揭示我国教育减贫的潜在作用及内在机制以及相对贫困治理实践的推动。
三、研究设计
（一）数据来源
本研究使用北京大学中国家庭追踪调查（CFPS）数据库数据。该数据库包括四份问卷数据，分别为社区数据、家庭数据、儿童数据和成人数据，是对家庭和个体的生活环境、教育、医疗与健康等内容的多阶段随机抽样调查，其调查对象分布在25个省份，在地理分布和指标构建上具有一定的代表性和全面性，并两年展开一次调查，实现对个体和家庭样本的长期追踪，可以从多期追踪数据中对相对贫困家庭教育的阻贫效应给予呈现（赵红霞，许倩文，2021）。
（二）样本筛选
根据数据可得性、全面性和变量可操作性原则对CFPS数据进行数据清洗。笔者以家庭代码“fid”为匹配条件，首先对来自全国样本中的家庭问卷与成年问卷进行数据匹配。接下来对2010—2018年均参加过问卷调查的家庭进行识别，并对父辈受教育程度、家庭规模、家庭收入等重要变量精准匹配。剔除无效作答（含缺失值、极端值、重复值等）样本后，最终获得有效样本量为1143，即，共有1143户家庭完整地参加了为期八年（2010—2018年）共计五次的追踪调查。以2010年第一次调查数据为基线数据对最终样本进行频次统计，结果发现，在本次1143个有效样本中，来自东、中、西及东北部地区的家庭分别有242户（21.2%）、368户（32.2%）、414户（36.1%）、121户（10.5%），属于城市/城镇、农村户籍的家庭分别有356户（31.2%）、787户（68.8%）。
（三）核心变量
本研究中进行量化分析与处理的研究变量主要包括：因变量、自变量、中介变量及控制变量。其中，因变量为“相对贫困”，以家庭人均可支配收入是否低于当年的相对贫困线来判定该家庭是否为相对贫困家庭，“是，赋值为1；否，赋值为0”，虽然该变量为分类变量，但由于其只包含两种类型且赋值为0和1，因此在具体分析中，“相对贫困”将被进行虚拟处理，代入模型进行检验与验证。
相对贫困线的划分基于现有文献确定。通过梳理国内外关于相对贫困标准线确定的相关文献发现，大多数研究者采用收入均值或中位数的40%—60%作为相对贫困线的制定标准，Gottlieb等国外学者通过对不同相对贫困线进行评估，发现使用中位数的60%作为相对贫困线是最佳的，欧盟在实践中也将收入中位数的60%作为欧洲国家的相对贫困线（汪晨，万广华，吴万宗，2020）。我国学者平卫英等在考察国际相对贫困线制定标准的基础上，基于我国国情使用样本数据中家庭收入中位值的60%作为相对贫困线。据此，本研究将CFPS2010—2018年样本数据中当年家庭人均收入中位数的60%作为当年的相对贫困线，对本研究核心变量相对贫困家庭进行操作化定义，家庭人均可支配收入低于当年相对贫困线的家庭视为相对贫困家庭（平卫英，占成意，罗良清，2021）。其中2010—2018年CFPS 数据样本中人均家庭收入的中位值分别为：5397、7718、9254、10574、13333。
核心自变量为“父辈受教育程度”，以父辈接受的最高教育程度为指标。中介变量为“家庭规模”，即家庭人口数量，与家庭的贫困状况有直接关系但同时又受限于“父辈受教育程度”。控制变量涉及“家庭所在地区”“户籍”“地区经济发展水平（各省份生产总值，GRP）”，这些变量的存在很可能会干扰或混淆“父辈受教育程度”以及“家庭规模”对“相对贫困”的解释力，进而影响研究结果与结论的准确性，因此，在后续统计分析及模型检验中，此类变量将会被纳入控制变量中进行处理。此外，在分析父辈受教育程度对相对贫困的单独影响时，同样也需要控制当年家庭规模的作用，此时的家庭规模也是一种相对控制变量。变量、变量代码及定义详见表1。
