Page 171 - 《社会》2016年第5期
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社会· ２０１６ · ５
表 １ ：变量的描述性统计
小学升初中 初中升高中 高中升大学
平均值 标准差 平均值 标准差 平均值 标准差
是否升学（是 ＝１ ） ０．７９８ ０．４０２ ０．４６４ ０．４９９ ０．３４８ ０．４７６
历年招生数（百万人） １６．４８９ ３．４０５ ３．７９９ １．９４３ ２．２７０ １．９５３
民族（汉族 ＝１ ） ０．９１６ ０．２７７ ０．９４１ ０．２３６ ０．９４８ ０．２２３
性别（男性 ＝１ ） ０．４７５ ０．４９９ ０．４９５ ０．５００ ０．５０４ ０．５００
父亲职业地位 ２７．９４８ １９．１５５ ３１．６８８ １８．７１９ ３８．７９１ １８．１９２
父亲受教育程度 ６．１３１ ４．２１２ ６．７８６ ４．１６８ ８．１３０ ３．９９４
入学前户籍（城镇 ＝１ ） ０．２８１ ０．４４９ ０．３７１ ０．４８３ ０．６５２ ０．４７６
市场转型（经历 ＝１ ） ０．６６６ ０．４７２ ０．５１３ ０．５００ ０．７５５ ０．４３０
教育分流（重点 ＝１ ） ０．０８０ ０．２７２ ０．１９３ ０．３９５
样本量（未加权） ３１５７ ２２７８ １４１８
注：表中数据已加权。
（三）统计模型
梅尔（ 犕犪狉犲 ， １９８１ ）在 １９８１ 年的一篇论文中，指出用 犔狅 犵 犻狊狋犻犮 模型
可以控制不同年龄组教育机会边际分布的影响，从而更真实地反应教
育分层状况，之后被学者们广泛采用。本文对这一模型进行略微改进，
除家庭背景外，还引入户籍、教育分流等变量。模型如下：
（ 犘 犻
１－犘 ）
ｌｏ ｇ 犲 犻 ＝λ＋ 狊 λ 狊 犡 狊
表示第 狊 个
其中 犘 犻 表示第 犻 个个体升上大学的概率， λ 表示常数， 犡 狊
对应的系数。
变量， λ 狊 为 犡 狊
五、研究发现
（一）城乡教育机会不平等的基本描述
表 ２ 描述了城乡子弟在不同教育阶段的升学比例。表格最后一行
是城乡总体升入大学的比例，可以发现，农村子弟最终升入大学的机会
要远低于城镇子弟，仅为后者的约 １ ／ ５ 。然而，在高中阶段，农村子弟
的升学机会则占到城镇子弟的 １ ／ ２ 。因此，大学中农村子弟比例偏低
并非完全由高中升大学阶段的教育筛选造成。继续观察初中升高中阶
段的教育进阶会发现，农村子弟的升学处境更糟糕，其升学比例仅占城
镇子弟的 ２ ／ ５ ，而绝对差距则达到 ４４．１％ 。小学阶段差距不大，两者差
距不到 １ ／ ４ 。因此，本文认为，城乡高等教育入学机会的不平等并非完
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