认知能力的代际流动性：学前教育的作用

［摘 要］ 以往大量研究探讨了教育的代际流动性及其影响因素，但基于新人力资本理论的能力视角，分析认知能力代际流动性的文献相对较少。从能力的视角出发，或有助于打开教育代际传递的“黑箱”。本研究利用CFPS 2010、2014、2018年三期的调查数据，通过父代与子代匹配的数据发现，弱势群体不仅有更高的比例处于认知能力分布底端，同样其实现向上流动的比例更低；父代与子代数学测试代际相关性在0.269到0.299之间，而字词测试代际相关性在0.306到0.323之间，两者都显著高于受教育年限间的代际相关性，且父子之间的相关性均小于母子之间；其中，学前教育会显著负向调节认知能力的代际相关性。通过异质性分析可以发现，认知能力的代际相关性在农村、中西部地区、父母受教育水平较低、年轻样本中更大，且学前教育在此类样本中更具显著的调节作用，说明学前教育更有利于弱势群体，并且有促进认知能力代际流动的作用。

［关键词］ 代际传递；认知能力；学前教育；人力资本；教育不平等

一、问题提出

代际流动是决定经济社会不平等演进的关键因素。[1]教育是阻隔贫困代际传递的重要路径，而教育代际流动系数能反映一个国家或地区的社会公平程度，受到相关研究者的极大关注。在代际流动领域，从受教育年限的代际传递到能力的代际传递（Intergenerational Transmission of Skills）是当前研究的一大重要转向。在以往的研究中，虽然个体受教育年限的数据更易获得，但往往因为缺乏教育质量的信息，使得受教育年限这一变量很难具有区分性，而认知能力变量在一定程度上可弥补这一缺陷。教育经济领域的学者近期开始尝试用国际大型测评项目PISA（国际学生评估项目）测试成绩来替代受教育年限，以此拓宽人力资本变量的内容。[2]因此，研究认知能力的代际流动或可突破教育年限这一固有视角，对明晰代际之间传递的具体内涵有着重要意义。[3]

认知能力的培养一直被视为人力资本理论的核心内容。认知能力对个体乃至国家的发展都具有重大意义，例如对高等教育机会获得、[4][5]个体劳动力市场回报、健康状况等方面同样存在显著的正向影响。[6][7]从宏观层面看，人群的认知能力作为国家的“知识资本”，其发展水平能推动地区经济的增长。[8]在个体认知能力发展过程中，学前教育（早期干预）具有特别重要的作用，诺贝尔奖得主赫克曼（Heckman）[9]提出了著名的“赫克曼曲线”，他认为，早期阶段教育投资的回报率显著高于其他阶段，学龄前是最值得政府大力投资的阶段。学前教育的干预能显著提高弱势群体的认知能力以及弱势群体成为“抗逆学生”（即家庭社会经济地位较低但学业表现优良的学生）的概率，[10]有助于打破贫困的代际传递，进而促进社会流动性。[11]因此，学前教育在认知能力代际流动中是否同样发挥着积极的作用值得进一步深入研究。

与本文相关的研究主要有两大类。第一类是能力的代际流动性及其影响因素。在新人力资本理论正式形成之前，就有学者关注到了能力在代际之间的传递性，并且涵盖认知与非认知能力两大方面。心理学界很早就关注到智商（IQ）在家庭内的传递现象，有学者[12]综述了上百个研究，发现父代与子代智商的相关性在0.4到0.7之间。之后的研究不断深化，例如数据选取的样本更大，且更具代表性。有研究者[13]通过具有全国代表性的英国儿童发展研究（British National Child Development Study）数据，发现父子间数学能力的代际传递小于父子间字词能力，并且后者往往与家庭教养方式密切相关。在相关文献越来越丰富的背景下，研究不断走向深入，学者们同时注意到因果推断、父代与子代能力的调查年份不统一等方法层面的核心问题，前者指向遗传（nature）和养育（nurture）的作用何者更大。针对这一问题，很多研究采用领养孩子与双胞胎方法[14][15]来估计因果效应。亦有学者[16]发现，通过学习获得的认知能力比遗传得到的能力在代际间的传递效应更强。后者涉及认知能力发展的年龄差异问题，通过在研究中筛选父代与子代认知能力调查年龄相同（均为7岁）的配对样本进行分析，以排除年龄可能带来的偏误。第二类是学前教育在能力形成及代际流动中的作用。学前教育对个体认知与非认知能力的发展均有显著影响，赫克曼[17]就十分重视学前教育（早期干预）的作用，其认为能力形成具有阶段性和敏感期的特点，且认知、语言、社会和情感方面的能力是相互依存的，其与合作者还建立了“能力形成的动态模型”，[18]强调能力的发展可以通过投资或干预来改变。在经验研究中，学前教育在短期内对儿童发展具有明显的积极效应，包括提升认知能力如学科成绩，[19]以及促进非认知能力发展。[20]但是在长期影响中，针对认知能力的现有研究结论存在较多分歧。有学者发现学前教育对认知能力发展具有长期影响，包括提升高中学业水平、大学参与率等与认知能力密切相关的指标。[21][22][23]然而，同时有很多研究发现，学前教育对认知能力的长期效应存在逐渐减弱（Fade⁃Out）乃至消失的现象。[24][25]长期影响研究发现的不一致性可能与学前教育质量密切相关，例如有针对性的教师专业支持、较小的班级规模和更丰富的学业指导，这些因素会极大缓解学前教育效应随时间减弱的现象。[26][27]

通过上述分析，虽然当前对于能力的代际流动、学前教育在能力形成中的作用均存在大量研究，但鲜有研究结合了学前教育与认知能力的代际传递两个视角，这是本文可能具有的贡献之处。此外，现有分析认知能力代际流动的研究多集中于数据较丰富的发达国家，而对中国认知能力代际流动的研究较少。因此，本研究将以认知能力的代际流动分析为主线，分析我国当前认知能力代际流动的基本事实和特点，并以学前教育为关键解释变量，探讨学前教育在认知能力代际流动中所发挥的作用。这一方面有助于突破教育代际传递的固有视角，分析比受教育年限更具“实质”性的认知能力的代际传递过程；另一方面同样可推动对学前教育影响效应的研究，从代际传递的视角明晰早期干预的重要性，以期通过对学前教育的投入进一步提升代际流动性，实现教育公平，缩小贫富差距。

二、研究设计

（一）数据来源

本研究数据来源于中国家庭追踪调查（China Family Panel Studies，CFPS）2010、2014、2018共三期数据。该调查是由北京大学于2010年发起的，每两年进行一次的具有全国代表性的纵向调查，样本覆盖我国25个省（自治区、直辖市）的161个区县。在2010年的基线调查中，CFPS成功访问了约15 000个家庭和超过30 000个家庭成员。在历次调查中，CFPS为10岁及以上的受访者开发了两组认知能力测试。其中一组测试在2010年、2014年和2018年进行调查，包括字词和数学水平测试，主要反映受访者通过学校获得的识字和数学计算能力。另一组测试在2012年、2016年和2020年进行调查，包括字词记忆和数列测试，重点测量受访者的记忆和数学推理能力，是两种更为“内在”的认知能力。[28]需要注意的是，由于这两组测试具有不同的目的，因此不具有跨年可比性。2012年测试的记忆和推理等能力随年龄增长的变动相对更小，因此本研究采用2010、2014、2018年的调查数据。

在数据清理过程中，在每个调查年份内，依据CFPS提供的个人和父母ID（身份信息）对子代与父代数据进行匹配，然后将三个不同年份的数据合并为混合截面数据。此外，将样本中认知能力的测试年龄限制在10至30岁之间（本文据此构建出生队列变量cohort，取值1～4分别依次表示10～15岁、16～20岁、21～25岁和26～30岁），这基于以下两方面考虑：一是认知能力作为人力资本重要组成部分，多形成于生命周期的早期阶段，相关研究以及干预多集中于此；[29][30]二是在退休以及身体机能弱化的情况下，老年人群体的认知能力会出现加速下降趋势，[31]而本研究在此种限制条件下，大部分父代测试年龄将不超过60岁，这可减小相关测量误差。在匹配之后，进一步筛选了相关个体和家庭层面的分析变量，最终得到有效匹配样本8 863个。

（二）变量构建

因变量为子代认知能力测试。CFPS数学和字词测试在设计时，将题目按照由易到难的顺序排列，受访者最终得分为回答正确的最难题目的编号。需要注意的是，认知能力得分并未考虑随年龄增长而逐渐增强的认识发展水平（见下文图1），因此将数学和字词测试分别按照调查年龄进行了标准化处理，相关研究中也常采用此种处理方式。[32]学前教育经历是本研究中的关键自变量，CFPS在历年儿童库中调查了受访者的学前教育经历（包括当前在学状态和是否曾经接受学前教育），并在成人库中询问了个体的教育史，本研究根据此类信息构建了学前教育经历的分类变量（否=0）。

借鉴教育代际流动和认知能力形成的相关研究，本文控制变量包括个体、家庭和地区三个层面。其中个体层面包括性别（0=女性）、户口（0=农村）和年龄。性别间认知能力差距的广泛存在，[33][34]以及户籍在我国教育资源分配中具有的重大作用，使得这两个变量须纳入分析。此外，由于本文将认知能力测试进行了年龄标准化处理，因此子代年龄对其标准化测试基本无影响，但父母的年龄须纳入考虑，原因在于父母年龄对子代所处年龄阶段（出生队列）有直接的影响。家庭层面包括父母的教育水平、职业地位和家庭经济情况。父母的教育水平为分类变量，取值1至6分别代表“文盲、小学、初中、高中/中专、大专、本科及以上”；职业地位以国际社会经济地位指标ISEI指数衡量，此数值越大代表职业地位越高；家庭经济状况，很多文献采用家庭收入情况进行衡量，但一方面单一调查年份具有暂时收入波动的特点，[35]另一方面家庭收入存在缺失值较多的问题，因此本文采用自评家庭收入状况进行衡量，问卷题项为五点量表“您的收入在本地的位置”，其中“1”表示很低，“5”表示很高。地区层面划分为东部和中西部两类。

（三）分析方法

借鉴代际流动研究中计算代际流动弹性的方法，本文首先建立如下基础的父代认知能力影响子代认知能力的回归方程，即Yc = β0 + β1Yp + βZ + cohorti + suvyeart + provj + ε。

其中，Yc为子代认知能力，Yp为父代认知能力，估计系数β1为认知能力代际流动弹性，Z表示一系列控制变量，cohorti、suvyeart和provj分别表示出生队列、调查年份和所在省份固定效应。为进一步考察学前教育的影响，对上述方程进行扩展，加入表征学前教育经历的变量pre及其与父代认知能力的交互项，方程如下。

Yc = β0 + β1Yp + β2pre + β3pre×Yp + βZ + cohorti + suvyeart + provj + ε

其中，估计系数β2表示学前教育经历对认知能力发展的影响效应，而估计系数β3表示学前教育与父代认知能力的交互项，即本文主要考察的问题之一，若此交互项系数为负，则可说明学前教育有助于减弱认知能力的代际流动性。

三、研究结果

（一）基本事实分析

1. 认知能力的分布。

经济学、心理学、教育学等学科对个体认知能力的发展已有大量研究，因此对因变量认知能力进行描述分析，一方面可为读者呈现较为清晰的图景，另一方面也可从文献角度验证本研究所选样本的合理性。

认知能力与年龄之间存在十分明显的相关性。平均而言，在大约20岁之前，个体的认知能力有明显的随年龄增长而增长的趋势，但在约20岁之后，认知能力发展趋势则完全相反，随年龄增长而逐渐降低，呈现出显著的阶段性特点。这与心理学、医学等学科的发现高度一致，[36][37]说明个体发展的早期阶段对认知能力发展具有至关重要的地位。认知能力与个体受教育水平间同样存在显著的相关性，受教育程度的提升会极大地促进个体认知能力的发展，这与经典的人力资本理论预测相一致，即投资于教育有助于自身能力的提升。[38]认知能力的代际传递是本文的核心关注点，图2直观地呈现出了这一点，即父代数学测试得分与子代的数学测试平均得分存在十分明显的线性相关性，随着父代认知能力水平的提高，子代认知能力水平的期望也将逐渐提升。