曹妍 张国洋 姚歆玥 | 教育质量与国家（地区）收入差距：全球教育质量指数构建
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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“教育强国推进共同富裕专刊”编者按语共同富裕与经济增长杜育红 郭艳斌 | 教育与收入分配：理论的逻辑与现实的证据
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教育质量与国家（地区）收入差距：全球教育质量指数构建
曹妍1,3 张国洋2 姚歆玥1,3
1. 华东师范大学教育经济实验室
2. 荷兰马斯特里赫特大学医学教育学院
3. 华东师范大学高等教育研究所
摘
要
教育发展与经济分配的关系一直是教育经济领域的研究热点。本研究立足于实现共同富裕的时代背景，利用2000—2018年62个国家或地区的相关数据构建全球教育质量指数，并基于指数构建探究教育质量与收入不平等的关系。研究发现:（1）我国教育质量总体处于全球中等水平，其中，学校教育运行质量名列前茅，但基础教育保障质量与中高教育发展质量竞争力较低。究其缘由，一方面，我国高等教育扩招年份较晚，受现阶段老龄化人口结构的影响，获得中高等学历的年轻世代占比较低，这降低了我国中高等教育发展质量；另一方面，我国公共教育经费支出占比相对偏低，加之小学完成率欠佳，从而间接降低了基础教育保障质量。（2）通过构建双向固定效应模型以探究教育质量与国家收入不平等的关系发现，一国（或地区）的教育质量总指数与学校教育运行质量愈高，其收入分化程度愈低。国家教育质量的改善在一定程度上有助于推进共同富裕的实现。综上，提出以下建议：第一，巩固基础教育获得性指标，并以满足最低目标为标准适度增加公共教育经费投入，加大基础教育保障力度。第二，持续发挥学校教育运行质量优势，努力促进中学阶段毕业生能力水平达标，提高我国储备劳动者的能力素质。
关键词：教育质量指数 ; 收入不平等 ; 共同富裕 ; 帕尔马指数
本文发表在《华东师范大学学报（教育科学版）》2023年第10期 #共同富裕与教育公平 栏目
作者简介
曹妍，香港中文大学哲学博士，华东师范大学教育经济实验室执行主任，国家教育宏观政策研究院院长助理，华东师范大学高等教育研究所副教授。主要研究领域：高等教育机会公平、教育财政和教育经济等。
姚歆玥，通信作者，华东师范大学教育学部高等教育研究所硕士研究生，华东师范大学教育经济实验室研究助理。
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第十期 2023
一、引言
二、文献综述
三、研究数据与方法
四、教育质量与收入差距关系的实证结果
五、研究结论及展望
一、引 言
共同富裕是数千年来中华民族的不懈追求，是马克思主义的科学构想，是社会主义的本质要求和中国式现代化的重要特征（张占斌，吴正海，2022）。习近平总书记在《扎实推进共同富裕》一文中，明确提出在向第二个百年奋斗目标迈进的征途中，要“更好满足人民日益增长的美好生活需要，把促进全体人民的共同富裕作为为人民谋幸福的着力点”（习近平，2021）。在这一时代背景下，缩小收入不平等是实现社会正义、保障社会和谐的应有之义，亦是实现共同富裕的前提与基础。教育作为现代社会的重要制度（乔恩·威特，2014），其综合质量在缩小收入不平等中发挥着重要作用。
高质量教育既是实现共同富裕的基础保障，又是促成共同富裕实现的关键要素。教育质量是教育系统可持续发展的生命线，高质量教育有助于人力资本的凝结与积累，从而提高国民的综合素质与劳动生产率。同时，高质量教育还能有效降低国家或区域内的收入分化程度。因此，探究一国教育质量与收入分化的关系，对于推进共同富裕具有启发性价值与前瞻性意义，而获得国别间可比的、代表性较强的、可信度较高的教育质量测评框架则是探究教育质量与共同富裕关系的前提。
《教育大辞典》将教育质量定义为“对教育水平高低和效果优劣的评价” ，认为“衡量教育质量的标准是教育目的和各级各类学校的培养目标”，并“最终体现在培养对象的质量上”。既有研究对教育质量的测评主要依赖结果性指标，缺乏教育质量建构的系统化与整体化视野。为界定教育质量的内涵，本文参考李刚和辛涛（2021）对基础教育质量的部分描述性定义：“基础教育质量是多要素、多层面的，需要建立起教育质量的系统观”，“包括教育投入、教育过程和教育产出等多个环节要素”，“核心是学生的发展”。这一定义将教育质量界定为以学生发展的整体性与全面性为取向，兼顾教育发展的阶段性、历时性与过程性，用以衡量和概括国家教育建设与发展水平中关键维度与要素的宏观性结构指标。因此，在探讨教育质量的内涵时，需要以构建教育质量的系统观为前提，以人的发展、繁盛（flourish）为主旨，让教育质量充分反映出“全人”发展的阶段性与过程性，关注教育质量的内部建构过程与要素间的关联，突出长期性、综合性、滞后性等规律特征，而不应将教育质量仅仅等同于教育产出。
构建教育质量指数的核心在于从系统观的角度把握教育质量的内涵与测度。然而，现有的教育质量测评框架未能充分反映教育质量的内部结构，存在如下问题：（1）教育质量框架的评估范围有限，仅能用于特定教育类型或阶段的质量评估，如普通高等教育（Cao & Li, 2013; Švecová, 2017）、高等职业教育（Bao, 2016）和远程教育教学（Shi, 2018），不能反映一国整体的教育质量生态。（2） 教育质量框架的内部指标选取存在系统性缺漏。其一，教育质量的监测与评价缺乏整体观与系统观，仅采用结果指标衡量教育质量，忽略教育机会、教育过程在衡量教育质量中的作用，难以反映教育质量的多维内涵，容易折损研究效度；其二，未能获取学校办学与教育运行过程中的财政投入、师资力量、师生结构等重要信息，难以全面把握基础教育保障质量与学校教育运行质量。（3）教育质量框架重短期学业指标（学生阶段性学习成绩）而轻长期教育发展指标（学历人口占比）。
探究教育质量与收入差距关系的前提在于通过建构综合、全面的教育质量指数来反映各国（地区）的教育质量发展状况，并基于同一事实进行深入探究。然而，现有教育质量框架由于存在上述弱项而难以令人满意。为解决教育质量指数构建的难题，本研究收集了来自World Bank、UNESCO、OECD、PISA等多个数据库近50年的国别数据，选取了2000、2003、2006、2009、2012、2015、2018年共7个年份62个国家（地区）的数据信息，在尽可能囊括多数国家（地区）的前提下构建全球教育质量指数，以系统衡量国家（地区）的教育质量。同时，本研究基于构建的全球教育质量指数，采用固定效应模型探索教育质量与收入差距的关系，以期为从教育发展视角促进共同富裕提供理论借鉴、经验参考和政策建议。
本文第一部分重点介绍全球教育质量指数的构建过程并呈现各国（地区）教育质量指数概览；第二部分则采用已构建的教育质量指数探究其与收入差距的关系。本文第二章为文献综述，第三章为研究数据与方法，第四章是国家教育质量与收入差距的实证结果，第五章为研究结论及展望。
二、文献综述
（一）教育质量影响收入差距的相关研究
教育与收入分配的关系是教育经济领域的经典议题之一。其中，教育规模与教育质量是影响收入分配的两个关键因素。当前，有关教育规模影响收入差距的研究成果较为丰硕，已得出正向影响（Knight & Sabot, 1983; Kumba, 2009; 杜鹏, 2005; 张翼，2014）、负向影响（Becker & Chiswick, 1966; Tinbergen,1972; Winegarden, 1979; Malrin & Psacharopoulos, 1976; 刘泽云, 2009; 柳光强, 2013）及倒U型关系等多种实证结论，丰富了教育规模与收入差距关系的理论与实践探讨。然而，教育质量与收入差距的关系还缺乏系统性探究。教育质量具有比教育规模更为丰富的内涵与结构，凝结着包含教育机会、教育过程、教育结果等在内的多层次、多维度教育指标，能够充分反映国家或地区的教育发展水平。教育质量在影响收入分配机会不平等中所占比重最高，因此具有突出的研究价值。
理论层面上看，高质量教育能够有效缩小收入差距。人力资本理论认为教育能赋予个体一定的生产能力，提高劳动者的生产效率，进而提高其工资性收入。然而，早期人力资本理论忽视了教育质量对个体收入的重要作用。改进后的人力资本模型纳入了教育质量，认为在既定教育年限内，高质量教育能够加速人力资本的传递效率，提高弱势阶层劳动者的人力资本存量，赋予其竞争性生存技能，从而缓解贫富分化程度。
在实证分析中，学界普遍认同教育质量能够调节各收入阶层的教育回报，使得低收入群体的教育收益率高于中高收入群体，进而缩小阶层间的收入差距（Birdsall, Ross & Sabot, 1997；吕红, 2017），缓解国家或区域内的收入差距（Walde，2000；Nickell，2004；李盛基，2018）。具体而言，提升高中教育质量（陈有华，2021）、职业教育质量（中西部地区）（田盈，2020）和高等教育质量（李祥云，2014; 胡咏梅，2022）均能有效缩小城乡收入差距或地区居民收入差距。不过也有研究（Psacharopoulos, et.al, 1991）发现，高等教育质量没有起到缓解收入差距的作用，反而提高了全球和欠发达国家间居民的收入差距。
综合来看，有关教育质量与收入差距的研究在对教育质量的测度与衡量上大多采用单一教育指标代理教育质量，忽略了教育质量的整体性、阶段性与多维性，使得教育质量测度缺少系统性与代表性，难以综合反映国家或区域间的教育质量状况。譬如，已有研究常单独采用公共教育经费占比（Psacharopoulos, 1991；Birdsall, Ross & Sabot, 1997）、生均教育经费支出、学生技能达标率（田盈，2020）、学生认知能力（Hanushek & Woessmann, L., 2008）、生师比（李盛基，2018）等指标代理教育质量。此外，相关研究数据局限在国内省域或区域数据层面，缺乏国际比较视野。因此，构建可信、可比的教育质量指数以衡量各国教育质量是探究教育质量与收入差距关系的前提与基础。
（二）教育质量影响因素的相关研究
教育质量具有多维度的特征，采用单一的指标，如入学机会、教育投入、国际化考试成绩或升学率等，均难以全面而科学地衡量出一个国家或地区的综合教育质量。Adams（1993）依循“输入–过程–输出”的模式将教育质量分为投入（教师数量、教师培训情况、教材数量）、过程（教学时间、学生投入）、输出（考试成绩、毕业率）、结果（工作岗位表现）等维度，本文将以此为参考基于“教育投入–教育过程–教育结果”框架来厘清教育质量框架的内部结构。
1. 教育机会
在教育机会方面，毛入学率是衡量教育质量的重要指标。各级各类教育毛入学率是指不同教育阶段中获得相应教育机会的人数占适龄人口数量的百分比，代表各国同龄人中获得对应教育机会的学龄人口比例。各阶段入学率反映了不同的教育质量信息。中等教育毛入学率是衡量国家发达程度的重要标志（谈松华，袁本涛，2001），而高等教育的毛入学率则在一定程度上代表着国家整体的人力资本水平（张欢，徐康宁，孙文远，2018；陈斌，2016）。
2. 教育投入
在教育投入方面，参考教育生产函数模型At = a (St，Qt，Ct, Ht, It)，教育经费、师资力量、班级规模、物质性投入等是衡量教育质量的重要指标。首先，教育经费是用以衡量政府建设教育的努力程度的重要指标，反映了政府教育投入的总体规模。同时，教育经费也是维持和发展教育事业、提高教学质量的重要物质保障。已有研究发现教育经费能够显著提高学生学业成绩（丁延庆，薛海平，2009；李祥云，魏萍，2014；李祥云，张建顺，2018；Roy，2011；Ram, 2004）。其次，教师是教学活动中的重要能动者，已有研究常用教师学历结构、教龄和教师工资衡量教育投入（Cooper，1997），并发现教师学历和教龄（Clotfelter et al.，2007; 王骏 等, 2017）、工资（Britton & Propper，2016）对学生学习成绩有显著的正向影响。再者，小班级规模或较高的师生比被认为是高质量教育的标志之一。减小班级规模有助于提高成绩（Krueger，1999; Angrist & Lavy, 1999; 胡咏梅，杜育红, 2008），使学生在高中毕业、降低少女早孕、大学入学等方面表现更好（Chetty，Friedman & Hilger，2011；Schanzenbach，2014）。最后，基础性物质投入也是影响教育质量与发展的重要指标，有助于学生学业成绩的提升，包括生均固定资产价值（李祥云，魏萍，2014；李祥云，张建顺，2018）、生均非薪金支出（non-salary expenditure）、学校信息化硬件投入与使用程度（顾小清，王春丽，王飞，2016）等。
3. 教育结果
在教育结果方面，研究者在衡量教育质量时大多使用与教育结果相关的测量指标，譬如，学生期末考试成绩、PISA或TIMSS国际测试中的学生成绩等（李祥云，2018；Hanushek，2000）。测验成绩能够较好反映学生知识与技能的掌握情况，而校内习得的知识和技能与个体进入劳动力市场后的生产力水平紧密相关。同时，测验成绩能够更加全面地度量教育效果，反映学生阶段性学习的达标情况。
综上，教育机会、教育过程与教育结果均能在一定程度上影响教育质量与发展状况，且不同阶段的教育机会、过程与结果间彼此关联，互为影响。譬如，反映教育规模的教育机会指标能够直接影响公共财政经费投入力度（教育过程），而办学经费投入状况又能直接对学生学业成绩（教育结果）产生影响。因此，采用“教育投入–教育过程–教育结果”框架能够有效厘清教育质量框架的内部结构，是构建全球教育质量框架的关键点与着力点。
（三）教育质量指标框架的国际比较
良好的测评指标对于建构教育质量指数而言至关重要（Narayana, 2009）。为深入了解教育质量指数框架的范畴与通用指标，本文选取世界银行的教育发展指数（World Development Indicator）（World Bank，2022）、联合国教科文组织的全民教育发展指数（The Education for All Development Index）（UNESCO，2005）、中国教育发展指数（王善迈，袁连生，田志磊，2013）和印度教育质量指数（Jhingran & Sankar，2010；ADMINISTRATION NUOEPA，2013）进行比较分析，为构建全球教育质量运行指数（表1最后一列）提供参考。如表1所示，各教育质量指数框架普遍遵循“输入–过程–输出”的逻辑链条，部分基于“教育机会–教育投入–教育产出或教育结果”完成了对教育质量框架的搭建。
具体而言，在教育机会层面上，全民教育发展指数和印度教育质量指数主要关注小学阶段的教育发展状况，其余教育质量指数则覆盖了不同教育阶段的机会获得情况；在教育投入方面，世界银行教育发展指数和中国教育发展指数侧重于政府财政性教育投入，印度教育质量指数关注教育投入的物质型或人力型指标，而全民教育发展指数则缺乏教育投入版块；在教育产出或教育结果层面，世界银行教育发展指数和全民教育发展指数分别选取了青年或成人识字率和小学完成率作为衡量认知水平和教育获得的指标，中国教育发展指数关注教育产出的城乡与地区公平，印度教育质量指数则偏重基础教育阶段的教育获得与性别公平。
鉴于此，本研究兼顾国别数据的可得性与指标选取的科学性，参考国际成熟的教育质量框架，以“教育机会–教育投入/过程–教育结果”为链式结构构建全球教育质量框架，具有如下特点：（1）教育机会方面，结合全球教育扩张的背景，关注初等教育完成性指标，突出中等教育投入与发展状况，囊括国民高等教育获得情况；（2）教育过程方面，细化教育投入过程中的教育运行指标，充分监测教育投入与运行的具体过程，分别从中学（包括初中、普通高中、中职学校等）师资力量、经费投入、信息化设备、师生比等维度完成测度；（3）教育结果方面，兼顾短期及长期教育结果指标，主要通过学生能力水平、学业达标状况、国民学历完成度等指标加以衡量。
综上，本文参考国际教育质量指标框架，通过剖析教育质量的具体内涵，从教育质量影响因素入手，构建“教育机会–教育投入–教育结果”全过程教育质量指数框架，并基于可信、可比的教育质量指数探究教育质量与收入差距的关系。
三、研究数据与方法
（一）样本来源及变量说明
研究数据来源于World Bank、OECD、UNESCO等国际权威调查机构或组织，通过择取上述公开数据库中有关各个国家（地区）各级各类教育投入、办学过程、学习者教育获得、总人口数、人均GDP等信息，共收录了全球228个国家（地区）从1950至2021年的数据信息。为确保数据指标覆盖的完整度，研究合并PISA数据以获得教育结果方面的具体变量，最终获得62个国家（地区）2000、2003、2006、2009、2012、2015和2018年的非平衡面板数据。由于部分国家（地区）有数据缺失，2018 年共 61 个国家（地区）参与排名。
研究构建以“教育机会–教育过程/投入–教育结果”为一级指标的全球教育质量指数，并选取以下变量作为二级指标，各变量的描述性统计及其来源数据库见表2。
（二）研究模型
本文利用国家（地区）数据探究教育质量与收入分配的关系。在核心变量处理方面，首先基于对教育质量内涵的科学分解建构了全球教育指数，以确保各国家（地区）教育质量的可比性。其次，采用帕尔马比值衡量各国家（地区）贫富分化状况，构建固定效应模型如下：
（三）被解释变量：帕尔马比值
基尼系数是衡量收入不平等的经典指标，用于衡量不同收入分布累积水平下的人口比例，计算的是实际收入分布与完全平等状态的差距。虽然基尼系数能较好反映社会整体收入不平等状况，但不能揭示内部收入分化特征，对低收入与高收入群体比例的变化不敏感。共同富裕的目标在于通过不断扩大中等收入群体规模和比重缩小收入差距（李立国，2022），恰恰关注不同收入群体的比例结构，特别是低收入与高收入群体的收入变化。为此，本研究选取衡量收入差距的结构性指标——帕尔马比值（Palma），即测量收入最高的10%人口与最低的40%人口的总收入比值来测量国家贫富分化程度。与基尼系数相比，帕尔马比值不会随中间群体收入分配的变化而产生大幅变动，能较好衡量国民收入分化程度，能较好地代理并直观反映国家（地区）“共同富裕”的整体状况。
（四）解释变量：全球教育质量指数的构建
由于教育质量框架内部各要素间可能存在相互关联，基于因子分析技术将有助于通过数据驱动的方式明晰教育质量的内部结构。本研究采用验证性因子分析对十一项教育质量指标进行降维，利用主成分分析提取因子（如表3所示），得到全球教育质量指数。因子分析总体 KMO 水平为0.7414，表明题项之间相关性较高，适合采用主成分因子分析的方法。
研究采用正交旋转的方式对因子完成旋转，最终得到三个因子。由因子负荷水平可知，第一个因子与“初等和中等教育毛入学率”“各国（地区）教育公共经费占GDP的比重”和“小学未完成率”三个题项的相关度较高，因此将其命名为“基础教育保障质量”，它代表着基础教育阶段的教育机会获得与完成状况以及公共教育经费投入情况。基础教育保障质量是维持与保障教育高质量持续发展的基础性指标，能够有效反映一国（地区）基础教育建设质量，是发展高层次教育的前提条件。第二个因子的因子负荷主要与“具有资质的教师在学校中的平均占比”“中学师生比”“可连接互联网的电脑比例”“15岁学生认知能力”和“达到最低标准数学成绩的初中学生比例”五个题项相关，因此将其命名为“学校教育运行质量”，它主要与学校办学资源投入和学生学业表现有关，反映出学校教育运行的办学效能与效率型质量。测量学生认知水平的题项因子负荷值明显高于其他教育投入与教育过程题项，说明学生在校学业表现与能力层级在度量学校教育运行质量中具有较大权重。第三个因子的因子负荷在“高等教育毛入学率”“高中及以上学历的成人占比”和“高等教育学历的成人占比”三个题项上的负荷值较高，因此将其命名为“中高教育发展质量”，它表示中等教育与高等教育机会的获得水平与完成程度，对应教育获得与发展的高阶阶段，能够有效衡量一国（地区）专业型教育发展质量、人力资本水平与技能型国民素养水平，是高等前教育发展的累积性显性指标。至此，本研究通过将基础教育保障质量、学校教育运行质量、中高教育发展质量与三个分项的因子得分通过加权求和的方式构建了全球教育质量总指数。
（五）全球教育质量与收入差距的描述性分析
本文选取新近年份（2018年）的全球教育质量指数进行描述性分析，呈现各国（地区）教育质量表现状况，并着重对中国教育质量指数进行评价与分析，各维度的详细指数及相关排名如表4所示。
就教育质量总指数来看，中国教育质量总指数得分为101.11，位列第34名，与第一名芬兰（Finland）相差30分左右。图1显示了2018年各国（地区）教育质量总指数及各分项的百分比情况。在同比国家（地区）当中，中国学校教育运行质量指数得分为139.29，遥遥领先于各同比国（地区）。究其缘由，学校教育运行质量除反映学校信息化基础设施配备条件及师资水平与结构外，更多与学生认知能力指标挂钩，实则反映了国家（地区）学生的短期教育成果。受儒家文化影响，中国家长重视孩子的课业学习，中国学生学业表现较佳。同时，中国在历届PISA测试中表现优异，直接拔高了中国在学校教育运行质量维度方面的得分。此外，中国在基础教育保障质量和中高教育发展质量上的得分分别为45.44（排名61）和92.75（排名37），表明中国在中高教育发展质量和基础教育保障质量上暂无突出优势，存在较大的提升空间。
图 1 2018年各国（地区）教育质量指数情况
中高教育发展质量较低可能与人口年龄结构快速老化有关。我国中高等教育获得受益的成年世代主要为80年代以来出生的独生子女，而我国50—70年代成年人口仍然在比例上占据主导地位，由此稀释了教育发展对人口平均教育水平的提升效应（牛建林，2021）。因此，中高教育发展质量偏低具有一定的合理性。伴随高等教育的逐年扩展，未来20年我国的中高教育发展质量也将逐步提升。
为探究中国在基础教育保障质量上排名不佳的原因，本研究深入指标内部，剖析中国在基础教育保障质量内部各维度上的指数得分与排名，结果如表5所示。相比而言，中国在公共教育经费投入与小学未完成率指标上排名靠后，导致基础教育保障质量偏低。
图2分别呈现了2018年61个国家（地区）全球教育质量指数及其分指数与帕尔马比值之间的散点图。其中，全球教育质量总指数和学校教育运行指数与帕尔马比值均呈现出明显的负相关关系，说明教育质量指数或学校教育运行指数较高的国家（地区），其帕尔马比值相对较低，贫富分化程度较轻。
图 2 全球教育质量指数与帕尔马比值的散点图
四、教育质量与收入差距关系的实证结果
为探究全球各国（地区）教育质量和收入差距之间的关系，研究基于前文所构建的全球教育质量指数，利用非平衡面板数据，采用双向固定效应模型完成回归分析。研究估计结果详见表6。
总体来看，将帕尔马比值作为被解释变量，在控制宏观经济人口变量、年份固定效应及国家（地区）固定效应后，两个模型自变量对因变量的解释力度为12.3%—12.8%。具体来看，模型一将教育质量总指数作为解释变量，自变量系数为−0.00597，且在1%的水平下显著异于零，说明教育运行质量指数每提高1个单位，帕尔马指数将会显著降低0.00597，即一国（地区）教育质量越高，国民收入不平等程度越低。模型二同时投入全球教育质量的各个分项，在控制相关变量后，三个分项均为负值，说明学校教育运行质量、中高教育发展质量以及基础教育保障质量均与收入不平等呈负相关。从显著性水平上分析，三个教育质量分项中，仅学校教育运行质量显著，说明缩小收入不平等的关键在于学校教育运行质量的提升，学校教育运行质量每提高一个单位，帕尔马指数将会显著降低0.0061。虽然中高教育发展质量和基础教育保障质量与收入不平等的关系系数不显著，但提升中高教育发展质量和基础教育保障质量与缓解收入分化程度仍存在正向关联。综上，教育质量的提升有助于缓解收入不平等程度，同时，衡量短期教育投入与结果效率的学校教育运行质量与缩小收入不平等的关联效应最强。
实证结果表明，提高教育质量以缩小收入差距的核心在于提升学校教育运行质量。学校教育运行质量侧重于反映教育质量建设的短期结果，即学生的认知能力。根据人力资本理论的假设，学校通过知识传授或技能传输提高学生的认知能力及人力资本存量，提升其工作胜任力与收入报酬。可见，通过提升学校教育运行质量以赋予劳动者必要的知识技能、提高劳动者改善不利处境的能力是缩小贫富分化的关键。大量研究结论也证实，群体能力分布的离散往往伴随着收入分化的加剧（Levy & Murnane, 1992；Juhn, Murphy & Pierce, 1993；Nickell，2004；Hanushek & Woessmann, 2008），通过增强学校质量进而提升群体平均能力水平（认知能力）对于缩小收入差距具有积极影响。综上，提高教育质量特别是学校教育运行质量有助于收入良性分配，缓解国家（地区）收入分化程度。
五、研究结论及展望
（一）研究结论与局限
本研究立足于实现共同富裕的时代背景，通过构建全球教育质量指数，衡量中国及世界部分国家（地区）的教育质量指数，并通过构建固定效应模型探究教育质量与收入差距的关系。研究结果发现：第一，中国学校教育运行质量总指数处于中等水平，在2018年61个同比国家（地区）中排名第34。具体到各分项，中国学生在短期认知能力（PISA测试得分）表现上排名较高，因此学校教育运行质量排名较高，而基础教育保障质量指数与中高教育发展质量指数排名较低。其中，基础教育保障质量指数较低主要受到较低的公共教育经费投入与较低的小学完成率的影响。中高教育发展质量指数排名靠后的主要原因在于老龄化人口结构使得受益于高等教育扩张的年轻世代占比偏低。
第二，构建教育质量与收入不平等的双向固定效应模型进行分析发现，一国（地区）整体教育质量越高，其帕尔马比值越低。此外，学校教育运行质量越高，帕尔马比值越低，说明提高教育质量以缩小收入差距的核心在于提高全民认知性能力，通过提升学校教育质量赋予劳动者以必要的知识技能将更为有效地缓解一国（地区）收入分化程度。
研究的局限包括以下两点：（1）本文的实证结果仅是对教育质量与收入分配关系的初探。由于在数据变量的选取与计量方法的应用上存在缺漏，本研究无法揭示出教育质量影响收入差距的因果效应，仅能反映两者间的相关关系。（2）囿于数据限制，本研究构建的学校教育运行质量不能代表我国教育质量的整体状况。换言之，研究选用PISA数据代表各国（地区）的教育结果性指标，然而，PISA测试仅能反映我国东部部分省份的教育发展状况，并不能很好地代表全国学生的学业表现状况，特别是中西部部分地区的学生状况。
（二）政策建议
共同富裕需要以教育质量的全面发展为前提、在促进社会公平正义的理念下逐步实现。本研究通过实证检验证明了教育质量能弱化一国（地区）的贫富分化程度，证实了高质量教育将有助于缓解收入差距的重要事实。同时，研究也发现我国教育质量特别是中高教育发展质量和基础教育保障质量与部分国家（地区）存在差距。因此，如何有效提升教育质量，通过推动高质量教育建设以推进共同富裕的实现是中国乃至全球面临的重大挑战。为此，本研究提出如下建议：
第一，巩固基础教育获得性指标，并以满足最低目标为标准适度增加公共教育经费投入，加大基础教育保障力度。我国基础教育保障质量在61国（地区）中处于弱势地位，突出了提高我国基础教育保障质量的迫切性。进入新世纪以来，我国义务教育的毛入学率达到99%以上，在很大程度上保障了贫困家庭儿童接受义务教育的机会。然而，近几年来小学教育完成率偏低，说明在发展义务教育的过程中，仅仅关注入学率等教育机会性指标将难以充分反应基础教育保障质量，未来需要留意基础教育巩固率等教育获得性指标以确保全民基础教育机会的实质获得。
其次，以“充足”为目标，以满足最低目标为标准适当增加公共教育经费投入力度，改善我国基础教育的现状。在保障教育经费充足的情况下建设和发展教育质量才能优化教育系统。为此，义务教育应以“充足”为目标，合理安排基础教育资源配置，以提升基础教育完成率为导向，通过省级单位摸清各区县公用经费标准定额，持续推进城乡公用经费定额一体化。在完成义务教育经费转移支付的过程中实现中央到区域之间、区域到各省之间以及各省内部之间的统筹安排。切实降低基础教育经费与地区间、城乡间、县域间经济发展水平的相关关系，通过实现基础教育生均事业费财政中立，提高义务教育均衡发展水平，进而提升教育的普惠性、公平性和全面性（袁振国，2021）。
第二，持续发挥学校教育运行质量优势，以普职双轨共促中学毕业生能力水平达标，提高我国储备劳动者能力素质。研究发现学校教育运行质量与收入分化程度存在显著的负向关联，表明提升学校教育运行质量的重要性。我国需要维持学生在认知水平、成绩达标率等学校教育运行质量上的优势。同时，应强化高质量职业教育体系，引导社会给予学术型人才和技能型人才同等对待，消除社会对职业教育的偏见。还应借助学校教育运行机制的优势，实现中学毕业生能力水平达标的普惠目标，为我国经济社会发展储备高层次人才，通过提升普职学校教育运行质量缓解国家收入分化程度。
（曹妍工作邮箱：caoyan0516@126.com；本文通信作者为姚歆玥：yxy2092133395@163.com）
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