谢晨 杨秀秀 | 教育扩大中等收入群体的初步证据
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新刊速递 | 华东师范大学学报（教育科学版）2023年第10期目录
共同富裕与经济增长
教育扩大中等收入群体的初步证据
谢晨1,2, 杨秀秀3
1. 华东师范大学国际与比较教育研究所
2. 华东师范大学教育经济实验室
3. 华东师范大学课程与教学研究所
摘
要
作者简介
谢晨，香港中文大学博士，华东师范大学国际与比较教育研究所、教育经济实验室副教授。
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第十期 2023
一、导论
二、中等收入群体的界定
三、研究方法
四、研究结果
五、结论与启示
一、导论
党的二十大报告指出，实现全体人民共同富裕，是中国式现代化的本质要求。共同富裕的一个非常重要的标志，是中等收入群体的规模和比重较大，即收入和财富的分配结构呈现中间大、两头小的橄榄状，要在扩大中等收入群体的过程中，不断提高共同富裕的程度（蔡昉，2022，pp. 309−320）。基于对相关政策的分析和研判，不少学者指出，扎实推进共同富裕当前最重要的目标就是扩大中等收入群体规模（邢自强，2022， pp. 191−218；杨宜勇，2022 ，pp. 90−102）。
扩大中等收入群体规模之所以如此重要，首先与能否跨越中等收入陷阱、进入高收入社会有关。在1960年的101个中等收入经济体中，到2008年只有13个成为高收入经济体，其他经济体则在近50年的时间跨度里无法跨越中等收入陷阱，进入高收入阶段（世界银行和国务院发展研究中心联合课题组，2013）。落入中等收入陷阱的一种重要解释是收入差距过大，即没有形成足够规模且稳定的中等收入群体。日本、韩国等成功跨越了中等收入陷阱的经济体，都在这一过程中保持了较小的收入差距。由此，李培林（2017）提出双重中等收入陷阱的命题，认为如果不能解决中等收入群体占主体的问题，就无法成功跨越中等收入陷阱。在从中等收入社会向高收入社会的跨越期，经济增长将由高速转入中速，投资、出口对增长的重要性下降，消费需求将成为经济持续增长的重要动力。中等收入群体消费能力强、边际消费倾向高，如果规模足够且稳定，将成为拉动经济增长非常重要的力量。
扩大中等收入群体战略的核心是促进发展机会均等，提升低收入群体的人力资本，通过提高创造财富的能力、来提高其收入水平（刘世锦，2022，pp. 262−284）。无论是我们国家的、还是西方发达国家的经验都已经表明：事前公平地分配教育机会，比事后用财富再分配来纠正收入差距更加有效（马建堂，2022）。因此，扩大中等收入群体的决定因素在于发展教育（马建堂，2022；杨宜勇，2022；贾若祥，2022，pp. 103−114；姚洋，2022，pp. 303−308）。通过教育的普及和教育质量的不断提高，让广大民众能够享有优质、公平的教育机会和教育过程，提高自身人力资本，更加高效地生产、创造财富，提升收入能力和收入水平，迈入中等收入门槛，同时社会财富的蛋糕也越做越大，中等收入陷阱才能跨越，民众才能获得可持续的共同富裕。
十三届全国政协经济委员会副主任、国务院发展研究中心原副主任刘世锦（2021）领衔多位经济学家提出了到2035年力争实现“中等收入群体倍增的目标”。那么，作为影响中等收入群体扩大的关键因素——教育工作应该如何谋篇布局？为了回答这一问题，有必要结合我国的实证数据，首先摸清教育目前已达到怎样的“造中”能力，中国教育过往“造中”能力的变化规律为何。进而着眼2035年中等收入群体倍增的目标，以美国的中等收入群体的变化历史为参考，思考未来中国教育“扩中”的目标设计与实现路径。
二、中等收入群体的界定
20世纪末，经济学家开始用收入指标来界定“中产阶层”，因其数据可获得、易操作、通俗易懂而迅速流行，中产阶层的定义方式也逐步从职业标准走向收入标准（李春玲，2017）。正是这股潮流，也让中等收入群体的概念逐渐被接受。中等收入群体不再仅仅是收入分组的一个组别，而是具有社会属性的群体概念，其社会经济特征与态度倾向，成为了判断社会经济发展趋势、社会构成特征、收入不平等程度的重要指标。
中等收入群体的界定方式，目前主要有两种模式：绝对标准模式和相对标准模式（李春玲，2017；刘世锦，2022）。绝对标准，是基于维持一定生活水平所需的收入多少来决定中等收入群体的收入上限和下限。一些国家会根据自身的收入和消费水平确定中等收入群体标准，一些国际组织和智库也会综合考虑世界各国的发展水平、收入与物价提出普遍适用的全球性标准，并以购买力平价转换为各国货币标准。2002年，世界银行经济学家Milanovic和Yitzhaki（2002）以日均收入10—50美元作为全球中产阶层的划分标准，对全球收入不平等进行分析，产生了很大影响。OECD使用过日均收入10—100美元的标准（Kharas，2010）、美国皮尤研究中心（Pew Research Center，2015）采用日均收入10—20美元作为标准，他们对全球中等收入群体的研究也产生了广泛影响。
相对标准模式，则根据收入分布的中位数来确定中等收入群体的边界，收入中位数的50%或75%常被用作中等收入群体的收入下限，收入上限则常是收入中位数的125%或200%。由于每年收入中位数可能不同，因此每年中等收入标准上限和下限的具体收入数值也是变化的。美国布鲁金斯学会以收入中位数的50%至125%来界定美国中等收入群体（Birdsall, Graham, & Pettinato，2000）以及德国经济科学研究所以收入中位数的67%至200%来研究德美两国的中产阶层变化（Grabka et al., 2016）。
应该采用哪种中等收入群体的界定方式，要考虑研究的具体目的。绝对标准模式，有利于反映达到一定收入水平的人数和所占比重的变化趋势、增长速度，也有利于直接对不同国家的情况展开比较。相对标准模式，有助于反映收入处于中间位置的人数与比例的增减情况，有助于呈现收入不平等的变化趋势。因此，本研究决定采用绝对标准模式来界定中等收入群体。因为本研究的主要目的在于反映过去一段时间以来我国各学历人群绝对收入水平的增长变化趋势，并推测未来的发展趋势，同时也希望与发达国家展开对比，作为思考我国未来教育政策的参照点。也正是基于这种“以我为主”的研究目的，本研究决定采用中国国家统计局2018年所用的中等收入定义，将年收入（典型的三口之家）10—50万元人民币的家庭定义为中等收入家庭（李实，2021；刘世锦，2022；杨政，2022， pp. 409—426）。该标准也较能反映我国民众对中等生活水平的收入期待。前述的2035中等收入群体倍增战略也是基于此标准。因此，本研究最终决定“以我为主”，采用的中等收入群体的界定标准是：个体的年收入在3.33万元与16.67万元人民币之间。旨在以中国的实际问题为出发点和落脚点，以对中国更为重要的标准统一分析中美两国数据，在比较中服务对中国问题的研究和解决。
三、研究方法
（一）数据来源
本研究所用数据主要来自中国家庭追踪调查（China Family Panel Studies，CFPS）。CFPS由北京大学相关团队设计和实施，是一项全国性、综合性的社会追踪调查项目，旨在通过追踪收集个体、家庭、社区三个层次的数据，反映中国社会、经济、人口、教育等方面的变迁（谢宇，胡婧炜，张春泥，2014；Xie & Hu，2014）。CFPS的调查对象为中国25个省级行政区的家庭户和样本家庭户中的所有家庭成员（Xie & Lu, 2015）。2010年起，CFPS正式实施基线调查，共完成14960户家庭、33600名成人、8990名少儿的访问，之后每两年进行一次全样本追踪调查。本研究主要使用的是CFPS2012、2014、2016、2018四次追踪调查的数据结果。2010年的收入调查数据与之后的历次调查存在差别，可比性欠佳，因此未被本文采用（谢宇等，2017）。2020年的调查在本研究进行时只发布了个人数据，尚未发布家庭数据集，因此未能被本研究采用。
为了与我国的相关数据和分析结果形成对照和比较，本研究还使用了Panel Study of Income Dynamics数据库（后文简称PSID）。PSID由美国密歇根大学设计实施，始建于1968年，是目前为止全世界运营时间最久的家庭跟踪调查（官网https://psidonline.isr.umich.edu/）。PSID在美国选择了具有全国代表性的样本，是研究美国家庭经济问题最具权威性的调查项目。该项目最初的样本量为5000户家庭，调查了这些家庭中的18000余位个体。由于PSID较低的被试流失率，并且将早期受访者后来成立的家庭也不断纳入调查范围，因此数据库的样本量整体上也在随着时间推移不断增加，到2013年已有超过9000户家庭，涵盖了75000多位个体的数据。
（二）变量选择与设定
收入变量方面，本研究使用的是CFPS家庭经济数据集定义与生成的变量“人均家庭纯收入”。CFPS定义的家庭总收入包括工资性收入、经营性收入、转移性收入、财产性收入和其他收入五部分（谢宇等，2017）：工资性收入是家庭成员从事农业打工或从事非农受雇工作挣取的税后工资、奖金和实物形式的福利；经营性收入是指家庭从事农、林、牧、副、渔的生产经营扣除成本后的净收入和由自家生产并供自家消费的农业产品的价值，以及家庭从事个体经营或开办私营企业获得的净利润；转移性收入是指家庭通过政府的转移支付（如养老金、补助、救济）和社会捐助获取的收入；财产性收入是指家庭通过出租土地、房屋、生产资料等获得的收入；其他收入包括亲友的经济支持和赠予、礼品礼金等。家庭纯收入是指从家庭总收入中扣除农业生产成本后的收入。人均家庭纯收入是用家庭纯收入除以家庭规模得到的人均收入。
提取美国PSID数据库的收入变量时，为尽力保障与CFPS统计口径的可比性，对已有变量进行了处理。PSID家庭数据集中已有变量“家庭总收入”（Total Family Money Income），定义也是指所有家庭成员在过去一年当中的总收入，包含的收入类型也与CFPS基本相同（Panel Study of Income Dynamics, 2014）。但是PSID该变量统计的是税前收入，因此需要减去另外两个变量，它们表示的是主受访人与配偶、其他所有家庭成员在过去一年应缴纳的收入所得税（Income Taxes）。这样得到的税后收入再除以家庭成员总数，即得到与CFPS数据库中含义相当的“人均家庭纯收入”。需要说明的是，PSID与CFPS对数据库年份的界定存在差别，例如，PSID1977数据库反映的收入是美国家庭在1976年的实际收入情况，而CFPS2018数据库反映的则是中国家庭2018年的实际收入情况，其他年份同理。为了便于理解，后文与图表在谈及PSID数据的年份时，都指的是该年的实际收入情况，例如图8中的1976年，指的是用PSID1977数据库，反映了1976年美国家庭的实际收入情况。
分类变量 “收入层次”，是本研究自主定义与生成的。本研究所用的中等收入测算标准，是中国国家统计局2018年使用的标准：将年收入（典型的三口之家）10—50万元人民币的家庭定义为中等收入家庭（李实，2021；刘世锦，2022；杨政，2022）。鉴于本研究的分析单位主要是个人，主要考察个体受教育情况与收入之间的关系，所以将统计局的标准换算为人均年收入，即中等收入指人均家庭年收入在3.33万到16.67万元人民币之间。如果个体的人均家庭年收入低于3.33万元，则记为0，表示其属于低收入群体；如果个体的人均家庭年收入大于或等于3.33万元，且小于等于16.67万元，则记为1，表示属于中等收入群体；如果一个人的年收入大于16.67万元，则记为2，表示属于高收入群体。
生成分类变量“收入层次”，第一步是排除CFPS中仍在全职读书的人员，因为其受教育经历尚未完成，通常也无法获得劳动收入，无法判断受教育对收入的影响。CFPS个人数据集变量“上学状态”和“是全日制还是在职学生”可用来判断是否在全职读书。该变量的填答结果有很多被记为“不适用”，经检查发现其中80%以上出生在1974年前、其他人则出生年未知，因此基本可推断其不在全职读书状态。第二步，是根据个人ID合并CFPS个人数据集与家庭经济数据集，基于个体在家庭经济数据集中对应的人均家庭纯收入变量的实际结果，进行收入层次的赋值，将个体分别归属于低收入群体、中等收入群体或高收入群体。PSID数据库方面，因为只调查成人劳动者，因此变量生成步骤比较简单，只需要根据本研究界定并计算的变量“人均家庭纯收入”区分三种收入群体。判断是否属于中等收入的标准，同样沿用中国国家统计局2018年的标准，并通过2017版购买力平价（Purchasing Power Parity-based Actual Individual Consumption = 4.046）转换成相应的美元收入（World Bank, 2021），即8238 到41193美元每年。
最高学历方面，在CFPS中采用的是个人数据集的已有变量，反映调查当年个人受访者已完成的最高学历。本研究基于CFPS的最高学历变量，将最高学历归纳为以下几种情况：文盲半文盲、小学、初中、高中（包括普通高中、中职、技校、职高），大专、本科及以上（硕博研究生的样本量较小，单独分析稳健性较差）。CFPS在2014年数据集中存在一种特殊情况，最高学历变量存在一种结果被记为“不必读书”，本研究将其视为与“文盲半文盲”含义相当。PSID家庭数据库已有变量“最高受教育年限（Education of Head, Education of Wife）” （Panel Study of Income Dynamics, 2014），本研究将其转化为“最高学历”变量。根据美国教育的情况，最高受教育年限未达到12年的界定为初中及以下学历，满12年但没有接受过高等教育的界定为高中学历，受过高等教育但没有拿到学士、硕士、博士学位的界定为社区学院学历（美国社区学院多数是两年制，与我国的大专教育相接近），拥有学士或者更高学位的界定为本科及以上学历。
毕业年限变量，是将数据采集年份与受访者最后离开学校的年份相减得到的，由本研究自主定义与生成。CFPS个人数据集变量“离开学校（年）”，反映了受访者最后一次离开学校的年份。该变量的填答结果存在较多“不适用、不知道、空白未填”的情况，因此研究者通过合并历年数据集，将2012—2016年数据集的填答结果补充到2018年数据集中，使得变量“离开学校（年）”的有效填答结果约增加了一倍。不同于一些研究使用的变量“工作年限”，本研究更关注个体在获得最高学历后收入水平的变化、观测最高学历对收入的影响，而不是各阶段工作年限累加对收入的影响。
（三）样本权重
CFPS和PSID数据库的突出优势在于，由于是全国性、大型人口抽样调查项目，通过抽样方案设计、样本单元的权数计算等方法，能够用样本数据推断总体。为了使最终结果更好地反映总体情况，本研究的所有数据分析都使用了对样本的加权计算。CFPS数据库提供的样本权数，根据本研究的实际，最终选择的是各年份针对所有样本的个人层面截面权数（谢宇等，2017；吴琼等，2021）。PSID数据库使用的是各年份针对所有样本的家庭截面权数（Panel Study of Income Dynamics, 2014）。
四、研究结果
（一）中高收入者比重随最高学历的变化规律
CFPS 数据库中最新的可用数据来自2018年，其分析结果表明，在受教育水平更高的群体中，中等收入者的比例也更高（图1）。最高学历为文盲、半文盲的群体中，进入中等收入行列的占比约9.9%；最高学历为小学的群体中，进入中等收入行列的占比约16.1%；最高学历为初中的群体中，进入中等收入行列的占比约20.1%；最高学历为高中阶段（包括普通高中、中职、技校、职高毕业）的群体中，进入中等收入行列的占比约31.9%；最高学历为大专的群体中，进入中等收入行列的占比约48.7%；最高学历为本科及以上的群体中，进入中等收入行列的占比约64.3%。
图 1 不同学历群体中的中等收入与高收入群体比例
高收入群体的比例，如图1所示，同样随着最高学历的上升而上升。文盲半文盲组、小学组、初中组、高中组、大专组、本科及以上组内，高收入群体占比依次是0.3%、0.3%、0.8%、1.1%、3.2%、5.8%。
另一种具有参考意义的统计方式是将中等收入群体和高收入群体合并为中高收入群体。中高收入群体在文盲半文盲组、小学组、初中组、高中组、大专组、本科及以上组中的占比依次是10.2%、16.4%、20.9%、33.0%、51.9%、70.1%。
图1清楚地表明，中等收入群体比例的两次加速增长，分别出现在高中学历组与大专学历组的比较、大专学历组与本科及以上学历组的比较中。相较高中学历组，大专学历组的中等收入群体比例高出约17个百分点。相较大专学历组，本科及以上学历组的中等收入群体比例高出约16个百分点。如果以中等收入和高收入群体之和所占百分比来看，两次加速增长依旧是出现在高中学历组与大专学历组、大专学历组与本科及以上学历组的比较中，而且组间差距会进一步拉大。
（二）低收入、中等收入、高收入群体内各类学历的占比
图2显示了在低收入群体、中等收入群体、高收入群体内部，不同学历人群所占的比例。在低收入群体中，初中及以下学历的占比高达79.2%，高中学历的占13.1%，大专学历的占5.0%，本科及以上学历的占2.7%，高等教育学历的合计不到8%。在中等收入群体当中，各部分占比有很大变化：初中及以下学历的占比大幅减少，约为46.7%；高中学历的占比为19.5%；大专、本科及以上学历的占比分别为15.8%和18.1%，均有大幅增加。在高收入群体中，本科及以上学历的占比高达33.5%，增长很大；大专学历的占比21.3%，也有明显增长；高中学历的占比14.0%，初中及以下的占比31.2%，均有明显下降。
图 2 低收入、中等收入、高收入群体中各类学历占比
（三）2012—2018年各学历组中等收入群体比重的变化趋势
通过分析CFPS2012、2014、2016、2018四个年份的追踪数据可以发现，总体来看，随着时间的推移，各学历组内的中等收入群体比重都在不断增加（如图3）。需要特别指出的是，在所有六个学历组中共同存在的规律是：从2014到2016年、从2016到2018年，中等收入群体的比重都有大幅增加；而2012到2014年，中等收入群体的比重增长较少。
图 3 各学历组中等收入群体比重随时间的变化趋势
从图4可以看出，在每一年度的调查当中，比较不同学历组的情况可以发现，随着最高学历的不断提高，中等收入群体的比重都在不断增加。在相邻学历组的比较中，2012年和2014年都是本科及以上组与大专组之间的差距最大、大专组与高中组之间的差距次之；而在2016和2018年，都是大专组与高中组之间的差距最大、本科及以上组与大专组之间的差距次之。
图 4 同一年度内中等收入群体比重随最高学历的变化趋势
（四）各学历组中高收入比重随毕业年限的变化趋势
针对不同学历的群体，图5呈现了中高收入者比重随毕业年限的变化规律。根据最高学历的不同，被调查者分成四组：初中及以下学历组、高中学历组、大专学历组、本科及以上学历组。最高学历为文盲半文盲、小学、初中的合并为一组，是因为从图4可以发现这三个学历组的中等收入群体比重较为接近，而且随着我国义务教育的普及，未来将基本不会再产生文盲半文盲与小学学历者，单独研究的价值非常有限。图5的纵轴，表示的是中等收入者和高收入者所占百分比之和。之所以将二者求和，而不是继续单独使用中等收入者占比这一统计口径，是因为随着人们毕业年限的增长，高收入者占比也呈现了增长趋势，一些曾经的中等收入者随着毕业年限的增长、从业经验的丰富而迈入高收入群体。如果纵轴只统计中等收入者占比，可能会随着毕业时间增加而下降，低估了毕业年限对收入增长的影响，如果采用中等收入和高收入者比重之和，能更好反映毕业年限增加对收入提升、收入阶层提升的影响。
图 5 各学历组中高收入者比重随毕业年限的变化趋势
注：图中横坐标表示毕业年限，取值1代表毕业1年以内，取值2代表毕业超过1年、但在2年以内，以此类推。为了研究结果的稳健性，本研究要求图中每一个点背后的有效样本量最小为50人，譬如，最高学历为大专的群体中毕业年限为1年以内的被调查者的样本量至少有50人，如果样本量少于50人，则不会为其计算结果、也不会出现在图中。但基于图示的完整性，有3个点背后的样本量小于50，还是被绘出，它们是初中及以下组毕业年限取1和2的点、大专组毕业年限取值为1的点。初中及以下组毕业年限最后截止到第45年，是因为初中毕业生工作45后年龄约为60岁，达到法定退休年龄。
最高学历为本科及以上的群体，中高收入者比重随毕业年限的变化可分为两个阶段：毕业5年内的快速增长期，5年后的高位波动期。虽然本科及以上学历群体中共有70%迈入了中、高收入行列，但是从图5蓝色趋势线可以看到，刚毕业的本科生能进入中等收入行列的比例也是不高的，直到第4年才超过本组平均水平，这是因为找工作需要一些时间，很多岗位试用期收入较低，而且刚迈入工作岗位也需要一段时间摸索与适应。毕业后的5年内是一个快速增长期，他们收入快速提升、进入中高收入的概率快速增加，在第5年达到第一个高峰，即82%迈入中高收入行列。之后是一个高位波动期，中高收入者比重最高为84%，最低为69%，多数时间分布在75%—80%之间，波动范围最大为15个百分点，变化相对较小。
最高学历为大专的群体，与本科及以上组的变化趋势类似，但也存在重要差异。相同之处是也存在两个不同的阶段：毕业4年内的快速增长期、4年后的高位波动期。从图5黄色趋势线可以看到，大专生毕业后进入中高收入的比例快速增加，第4年超过本组的平均水平（大专学历群体中共有52%进入中高收入行列）。
之后是一个高位波动期，中高收入者比重最高为63%，最低为42%，波动范围最大为21个百分点，波动范围相比本科及以上学历组较大。而且，无论在毕业后的第几年，大专组的中高收入者比例，总是明显低于本科及以上学历组的相应比例。
最高学历为高中（普通高中、中职、技校、职高）的群体，与前两组的变化趋势存在较大差异，可以分为三个阶段：毕业1—9年的高位波动期、10—13年的低位波动期、14—17年的高位波动期。不同于大专组、本科及以上学历组，高中学历组在毕业后第2年的中高收入者比重就迅速提升到较高水平（约38%），因为该组就业岗位的知识技能含量较低或更偏重体力与精力消耗，因此融入岗位速度较快、收入很快提升到较高水平，而且随着毕业年限的推移，收入继续提升的幅度比较缓慢，因此第2—9年的中高收入者比重都在28%—43%的范围内波动。毕业后的第10—13年，中高收入者比重出现明显下降，在17%—32%的范围内波动，主要是女性因为结婚、生育使得外出务工的比例下降，生育儿女又使得家庭成员总数增加、人均家庭收入进一步降低，因此一部分人从中等收入滑落到低收入。毕业后的第14—17年，中高收入者比重明显上升，在28%—45%之间波动，一方面是因为随着经验阅历丰富，外出务工收入还是在不断提高，而且女性在生育后重新外出务工的比例增加，都导致家庭收入增加，中高收入者比重恢复到较高水平。此外，相比大专学历组，无论在毕业后的第几年，高中组的中高收入者比例始终低于大专组，且多数时间两组间的差距都比较明显。
最高学历为初中及以下（包括初中、小学、半文盲、文盲）的群体，与高中学历组的三阶段划分存在一定相似性，但具体内容差别较大。该组可以大致分为三个阶段：毕业第1—17年的高位波动期，第18—30年的低位波动期，第31—45年的高位波动期。毕业第4年，中高收入者比重就上升到21%，此后到第17年，中高收入者比重大多数时候在15%—25%之间波动，该群体的工作性质也存在知识技能含量较低、体力与精力消耗更高的特点，这段时期外出务工收入水平比后面两个阶段都高且工资波动较大，因此该阶段的中高收入者比重在本学历组中是比较高且波动大的。毕业第18—30年，中高收入者比重下降，在10%—18%之间波动，一是由于外出务工工资相对稳定，但均值比第4—17年下降约4400元，二是女性外出务工比例维持在较低水平，三是家庭成员人数保持在较高水平（约4人）。毕业第31—45年，中高收入者比重比前一阶段又有上升，多数时候在15%—25%之间波动，这时期外出务工工资出现下降趋势，均值比第18—30年降低约8000元，女性外出工作比例的比例也继续下降，但是家庭成员人数下降到平均3.5人左右，说明子女很多已长大独立了，家庭的人均收入得以提高。与高中学历组相比，初中及以下学历组大多数时候的中高收入者比重都更低。
对比图5中四条不同颜色的曲线，可以明显看出，毕业年限的增加，无法缓解最高学历导致的组间差别。也就是说，通过受教育获得的最高学历对日后收入阶层的分野一直非常重要，学历的差别决定了一个人成为中高收入者概率的巨大差别，这种差别很可能是毕业后工作年限的积累也无法弥补的。
（五）1976—1982年美国中等收入群体比重的变化
如果在2035年达到中等收入群体倍增的目标，根据本研究的统计口径与测算方法，我国中等收入者比重需要从2018年的24%提升到48%。为了从国际对比中寻找启示，本研究利用我国提出的中等收入标准分析了美国PSID家庭收入数据库。结果发现，美国在1976—1982年之间的情况，与我国最为接近。1976—1977年，美国中等收入群体比重在22%—25%，首次突破24%，与我国2018年的比重最为接近。美国1982年的中等收入群体比重首次达到48%，最为接近我国2035年中等收入群体倍增后的结果。图6展示了美国从1976—1982年间中等收入群体占所有群体的百分比，以及高收入群体占所有群体的百分比。从中可以看出，1976—1982年间，美国的中等收入群体比重一直呈现明显的增长趋势，大多数年份保持了4%左右的增加，然而，高收入群体比重的增长趋势则非常缓慢。
图 6 1976—1982年美国中高收入群体比重
图7根据受访者最高学历的差别，分为初中及以下、高中、大专、本科及以上四个组别，呈现了1976—1982年美国各学历组中等收入群体比重的变化趋势。总体来看，随着时间的推移，各学历组内的中等收入群体比重都在不断上涨。初中及以下学历组，中等收入群体比重从1976年的9%上升到1982年的28%，增加了17个百分点；高中学历组，中等收入群体比重从1976年的20%上升到1982年的49%，增加了29个百分点；大专学历组，中等收入群体比重从1976年的30%上升到1982年的59%，增加了29个百分点；本科及以上学历组，中等收入群体比重从1976年的46%上升到1982年的74%，增加了28个百分点。1976—1982年间，任何一年内的学历组比较显示，更高学历组的中等收入者比重总是高于较低学历组。
图 7 1976—1982年美国各学历组中等收入群体比重的变化趋势
五、结论与启示
（一）具有高等教育学历的进中概率最高、但总量较少，我国应提早、超额实现高等教育毛入学率65%
本研究有两方面的证据支撑这一建议。一是我国近年的数据表明，具有高等教育学历的劳动者迈入中等收入群体的可能性远远超过初等和中等学历组。本科及以上学历组、大专学历组成为中等收入者的概率（简称“进中率”）分别是64.3%和48.7%，而初中学历组、高中中职学历组成为中等收入者的概率分别只有20.1%和31.9%。相邻学历组的比较中，最大的差距恰恰是大专组与高中中职组的差异，二者间相差约18个百分点。因此，为了更好更快地实现2035年中等收入者倍增的目标，应该增加高等教育入学机会，让更多劳动者有机会接受高等教育，这样他们才有更大的可能迈入中等收入行列。第二项证据是，1982年当美国的中等收入群体倍增、达到劳动人口总量的48%时，具有高等教育学历的劳动者占劳动人口总量的比例已经达到34%，而我国2018年这一指标才接近15%。美国的经验数据提供的启示是，当一个大型经济体发展到中等收入者占比近半时，其劳动者的整体受教育水平表现为近三分之一拥有高等教育学历。
《中国教育现代化2035》提出2035年高等教育毛入学率达到65%（发改委，2021）。但是，如果将11亿人计为当前所有劳动者总量，高等教育学历劳动者占比如果从15%提高到34%，意味着2035年以前需要新培养约2.1亿高等教育毕业生，但是根据第七次人口普查数据估算（国务院第七次人口普查领导小组办公室，2022），2019—2035年所有高等教育适龄人口总数约3亿，也就是说，需要在2019—2035年一直维持约70%的高等教育毛入学率，才能在2035年实现高等教育学历的劳动者占劳动人口总量34%。在此情况下，只能期望我国高等教育毛入学率早日达到65%，最好在2035年之前超过这一比例，从而尽可能加大高等教育学历劳动者的比例。
（二）本科与专科学历组的进中率之差一直较大，高校扩招重点应是本科教育
本研究有三项证据支持这一建议。一是2012—2018年的研究发现，说明在我国本科及以上学历毕业生的进中率一直大幅高于大专毕业生，最小的差距也有7个百分点。二是从我国2014—2018年的变化趋势中可以看到，虽然本科及以上学历组、大专学历组各自的进中率都在不断增加，但是不能忽视，两组的进中率之差越拉越大，已经从7%扩大到15%。三是美国从1976—1982年实现中等收入群体倍增的历史过程中，本科及以上学历组与大专学历组进入中等收入的百分比之差始终维持在是12%—17%之间，在相邻学历组的比较中其差值也是较大的，可以初步判断，这也是造成美国贫富差距较大的一个重要内在原因。需要补充指出的是，在我国CFPS数据中，研究生学历者在所有本科及以上学历者中的占比是不高于10%的，在美国PSID数据中该比例不高于23%，即在本研究沿用的“本科及以上学历组/者”的界定中，本科学历者始终是该组别的绝大多数。
中美两国多年的经验证据表明，本科毕业生与大专毕业生在个人收入方面的差距非常明显，而且这种差距还有逐渐扩大的迹象。从高等教育的规划与布局来看，如果要为社会培养更多的中等收入者，那么提供本科教育机会比提供专科教育机会明显更有可能达成目标。其中存在一个可能的折中方案：适当增加专升本的招生名额。特别是对于那些专科毕业后明显很难进入中等收入水平的学生，提供继续攻读本科的机会，国家和个人的成本都相对较低，却能比较显著的提升收入水平。当然，未来研究应该聚焦专升本群体的收入情况、进中率等，比较其与一般本科毕业生的差别，从而为该政策建议提供更加严谨的证据基础。
（三）高校产出效果的统一性评价指标较少，可采用高校和各专业毕业生的进中率
与基础教育非常看重结果性评价不同，高等教育由于其自身特点，相对侧重学生学习的过程性评价，而且多采用主观性评价方式。通过跟踪采集毕业生的收入信息，并在此基础上计算高等学校、学科与专业的毕业生进中率，可以成为以客观方法评价高等教育育人效果的重要方式。这是因为，高校的教学内容与难度不同，知识与技能领域非常多元，很难采用统一方法评价比较不同高校、专业的学生学习结果。但是基于毕业生的收入生成的相关指标如进中率，则提供了统一尺度的评价数据和评价指标。
因此，可以将毕业生的进中率作为评价高校、专业建设成效的重要指标。数据的采集和测算工作，可以由高校自行负责，更好的方式是建立一套独立于高校的第三方调查评估机制，确保专业、客观、公平、公正的长期从事该工作。而且，数据采集应该采用长期跟踪调查的方式，一方面重点关注毕业时、毕业毕业后的第4—5年等重要节点，另一方面可采取每隔5年跟踪调查一次的方式。这是因为，本研究发现对于本科及以上和大专毕业生来说，刚毕业时的进中率都是最低的，毕业后的第4—5年是进中率大幅提升的重要时期，这提示相应的跟踪调查应该抓住重要时间节点。另外，本研究还发现，在进中率的长期变化趋势方面，本科及以上学历毕业生趋向于稳步增长、保持在较高水平，而专科毕业生则趋向于波动较大，因此调查工作应该保持长期的跟踪，从而更加完善、更加动态的补充相关规律与证据。
（四）高中毕业生总量大、进中率低，高考落榜生、中职毕业生的职业和职前教育是改革难点
在适龄受教育人口中，随着高中阶段教育的普及，初中毕业生占比将越来越少，因此扩中的最大难点将会是从高中阶段教育毕业、走向劳动力市场的群体，其人数总量很大，而进中率又相对很低。
我国2012—2018年的数据表明，高中教育毕业生与大专毕业生的进中率最少相差7个百分点，到2018年差距达到最大，相差17个百分点。这提醒我们，很可能在新一代劳动者当中，接受高等教育与否导致的收入差异、收入阶层差异将会愈发严重。
对比美国的经验数据，更加显示出我国高中毕业生在劳动力市场上的严重劣势。当1982年美国的中等收入群体实现倍增，其高中毕业生的进中率已经高达49%，与大专毕业生的进中率也只相差10个百分点。而我国目前高中毕业生的进中率仅为32%。
以上多方面的数据和证据对于我国高中阶段的教育来说，都是非常不利的消息。我国高中阶段教育如何应对、如何改革，已经是一个不得不直面、不得不尽快解决的问题。众所周知，我们当前的普通高中教育，主要精力都是在准备高考、争取高等教育入学机会。但现阶段的残酷现实是，肯定会有一部分高中生落榜，只能以高中学历毕业、走向劳动力市场。但是这批学生在高中阶段很少接受与就业相关的教育，这就很可能使他们在进入劳动力市场时再次遭受打击。为了改善这种情况，普通高中教育需要系统设计一套关于如何提高学生就业能力的课程体系，切实承担起对于高考落榜生的教育义务。或者可以参考一些发达国家、发展中国家对在劳动力市场中处于弱势的学生开展的职前教育方案，由国家或公益性组织资助，招募企业、各类学校等提供职前教育、培训、辅导，以提高这部分毕业生的就业率和收入水平（Escudero et al., 2019; Oh, DiNitto, & Kim, 2021）。
本研究还发现，中职毕业生比普通高中毕业生的进中率更低。由于相关数据的缺失情况较为严重，这一结论的稳健性还需未来进一步检验。但是，结合之前指出的高级中等教育毕业生进中率较低的发现，中职毕业生的进中率无疑也是需要大力改善的。而且，与普通高中教育不同，中职教育主要是面向就业市场的，因此评价中职教育时，毕业生的收入水平、收入层次状况正是主要的衡量指标。结合美国的经验证据，当中等收入群体实现倍增时，其高中毕业生（该组别还包括高中毕业后参加过非学历性的职业教育与培训的群体）的进中率已经高达49%，说明中等职业教育还是有希望进一步提高，甚至是大幅度提升进中率的。其方向应该是直面劳动力市场的需求与反馈，结合各学校、各专业的进中率情况，大力发展市场反应较好的学校与专业，深度改革、调整、撤并市场反应不好的学校与专业。
（五）存量劳动力市场的低收入群体总量巨大，继续教育机会应主要考虑有较好教育基础者
前述的五条建议，都是从新增劳动力培养的角度思考如何扩大中等收入群体。另一方面，要考虑已经进入劳动力市场的群体，如果以11亿人计为总数，其中约75%是低收入群体，即有8.25亿低收入群体。新增的中等收入群体，势必需要大量来自这一群体。
经济学家根据收入的高低，将低收入群体又细分为若干群体，提出低收入群体中收入相对最高的那一部分人，是最有可能、最容易迈入中等收入行列的（刘世锦，2022）。类似地，我们根据低收入群体的学历高低，也可以作出一个判断，即学历更高的低收入群体，未来迈入中等收入的可能性也越大。学历越高的群体，通常会被认为掌握更多的知识和技能，更可能转化为更强的工作能力和更好的工作表现，从而获得更高的收入。本研究发现，在目前的低收入群体中，初中及以下学历的约占79%，高中中职学历的约占13%，大专和本科及以上学历分别只占5%和3%。因此从如何高效、快速扩中的角度来思考，应该首先帮助本科学历的低收入者，然后依次是专科学历、高中中职学历、初中及以下学历的群体。从成人教育、继续教育的角度来推进扩中，相关的政策建议是有针对性的为他们提供符合就业市场需求的教育内容，例如为本科学历的低收入者提供职业教育、研究生学历教育，为专科学历的提供职业教育、本科学历教育，为高中中职学历地提供高等教育机会。
这里有必要探讨一下效率与公平的矛盾。如果优先考量公平问题，则应该首先帮扶学历最低的低收入群体，他们的人口数量更多，收入水平更低，基础条件可能更差，面临的困难可能更多。但是，共同富裕不是搞平均主义，不是让所有人同时富裕。因此扩中的效率还是非常重要的问题。对于学历较高的低收入群体，只需投入较少的教育资源，就更可能让其进入中等收入行列，有助于我国尽早实现中等收入者倍增的目标。当然，对于学历较低的低收入群体，也不是拒绝投入成人教育资源来帮助他们，而是逐步提升他们的受教育程度和质量，逐步提升其收入水平。
（六）在公共教育机会与资源的分配方面，优先保障低收入低学历家庭的子女
本研究发现，大约八成的低收入者学历在初中或以下，从提高受教育程度的思路帮助他们进入中等收入群体，需要的教育年限比较长、需要投入的教育资源比较多，而且，他们在文化基础、年龄、家庭负担方面的劣势也会影响对继续教育的参与。对此，教育事业可以从另一个方向有所作为：对于他们正处于适龄受教育阶段的子女，给予教育政策与教育资源的倾斜，弥合在教育起点、教育过程方面的劣势，通过扩大子代的进中机会，从而带动整个家庭进中。
为此，可以考虑以下政策建议：在学前教育阶段，优先保障收入困难家庭对于公共教育资源的享有，因为他们凭借自身的经济条件更大概率难以为其子女提供学前教育机会；在义务教育阶段，优先保障困难家庭子女对于优质教育资源的享有，因为他们更不可能通过买房择校等方式享有优质教育资源，家长教育背景的劣势也会导致子女从家长处得到的学业指导更少；对于获得高中、大学就读机会的困难家庭子女，给予更为充足的经济支持，减少他们因为经济负担放弃继续接受教育的机会。现阶段，在没有普及学前教育、高中教育、高等教育的情况下，建议首先考虑将有限的公共教育财政与资源更多倾斜于收入困难家庭，因为他们自身的经济条件、教育资源、人力资本都处于明显劣势，需要从教育公平的角度更多帮助他们的子女。
综上所述，本研究着眼2035年中国中等收入群体倍增目标，分析了中国、美国家庭追踪调查数据，呈现了通过教育扩大中等收入群体的基本规律，探讨了通过教育事业的发展来扩大中等收入群体的目标设定和实现路径。概况来讲，本文提出了以下六点政策建议：（1）提早达成、超额实现高等教育毛入学率65%；（2）高校扩招重点是本科教育，并应增加专升本名额；（3）将进中率作为评价高校和专业的重要指标；（4）高中教育是制约适龄人口进中率的最大难点，高考落榜生的职前教育、中等职业教育需要深度改革；（5）现阶段的继续教育机会应重点向有高中或以上学历的成人倾斜；（6）在公共教育机会与资源的分配中，优先保障低收入低学历家庭的子女。此外，本研究的局限性之一是没有采用因果推断设计来排除其他因果解释，因此本文将目前的研究成果称之为初步证据。对数据采用详细的描述性分析，一是便于从教育事业全局的角度，同时呈现各级各类教育与不同收入群体的关系；二是有利于更加具体、直观的刻画受教育水平对收入层次的短期和长期影响。未来的量化研究可以采用更为严格的因果推断设计，聚焦关键领域，对关键问题进行更为严格的论证。
（谢晨工作邮箱：cxie@dedu.ecnu.edu.cn）
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