——基于浙江高校的调查分析
一、引言
近年来，关于农村学生在重点大学就读比例越来越低的新闻引起社会各界强烈关注，人们对优质高等教育享有机会的公平性提出质疑。①教育部数据显示，2014年全国高考录取率为74.33％，部分省市高考录取率甚至高达90％，表明我国高等教育已经从早期的精英教育转向了大众教育。这意味着，对大部分家庭来说，让孩子接受高等教育已经不是一个梦。在这样一个背景下，社会不再看重一个人有没有接受高等教育，而是看重接受什么样的高等教育。Zhong(2011)，Boccanfuso，Larouche和Trandafir(2015)的研究表明，高等教育优质程度显著影响高等教育接受者的就业能力和就业质量；Liliy等(2015)的研究进一步指出，高等教育质量还会显著影响年轻人未来的生活品质。那么在中国高等教育日益普及的今天，不同社会群体享有优质高等教育机会的分布是否公平?不公平程度有多大?造成享有机会不公平的因素是什么?中国优质教育资源分配是否存在马太效应?这些问题不仅对中国高等教育改革方向选择非常重要，而且对提高社会流动性，改变社会阶层固化局面也具有重要意义。然而对这些问题进行研究存在一个很大技术问题，就是如何测度高等教育优质程度。尽管Yousapronpaiboon(2014)，Gojkov，Stojanovic和Raiic(2015)等采用五维度服务质量工具和学生批判性思维等度量高等教育优质程度，但这些度量方法具有很强的主观性，并对数据有很高要求。从国内研究看，邓峰(2013)、赖德胜等(2015)以及文静(2015)采用学校类型和学生对学校教育质量评价，学生学习满意度以及大学质量综合得分等指标测度高等教育质量差异。对比国内不同测度方法，有一个非常重要的特征，就是各种方法所获得的结果与高等学校层次有很强相关性。为保持研究可比性，本文对浙江高等教育优质程度采用高等教育服务提供院校层次予以刻画②。这种度量方法不仅可以克服主观性度量偏误，而且还可以处理不同类型高等院校所提供高等教育服务质量的不可比性。
同国内同类研究相比，本文研究是基于浙江高等院校2014级大一新生的微观调查数据，而非国内已有研究采用的宏观分析。此外，有关高等教育质量的已有研究主要集中于高等教育质量差异的影响，本文则集中研究享有优质高等教育的群体分布公平性及其影响因素。全文剩余结构安排如下：第二部分对浙江高等教育情况做简要分析，第三部分通过调查数据统计分析刻画浙江优质高等教育享有机会的社会群体特征，第四部分介绍本文实证策略并对优质高等教育享有机会不公平影响因素进行分析，第五部分为研究结论。
二、调研地区高等教育提供
为了解我国高等教育服务提供质量差异，本文选择东部发达地区的浙江为调研地区，在2014年9月至10月对其省内所有高等院校2014级大一学生进行随机抽样调查。之所以选择浙江，一是浙江虽地处发达地区，但省内高等院校层次结构和全国近似，省内经济发展差距也和全国近似，所以分析优质高等教育享有机会群体分布特征能够有一定代表性；二是浙江考生报考省外高校积极性相对较低，所以通过高校大一新生调查研究浙江省内不同社会群体享有优质高等教育机会公平性不会产生较大偏误。
应该说，虽然与相邻的江苏、上海等地相比，浙江高等教育整体水平较低，但在过去10多年中，对包括高等教育在内的各级教育发展非常重视，投入也非常大。在浙江，高等教育前各级教育入学率都非常高，其中高中毛入学率超出全国近10个百分点，近三年平均达到95％以上。随着高等教育前各级教育发展水平逐步提高，浙江高等教育门槛也随之逐渐降低，按照Trow(1973)提出的高等教育发展三阶段理论，浙江高等教育在2013年就已进入普及化阶段，2013年浙江高等教育毛入学率已由2012年的49.5％提高到51.7％，2014年又进一步升至54％。根据《浙江省高等教育“十二五”发展规划(2011～2015年)》，2015年浙江高等教育毛入学率将达到56％。从近三年高考录取率看，浙江高等教育录取率已经超过85％。这一数据说明，众人过独木桥现象至少在浙江已经成为历史，只要愿意接受高等教育，从高中教育升入高等教育在浙江基本能够实现。但和高等教育总体发展状况不同，优质高等教育在浙江依然非常稀缺。截至2014年，浙江共有高等院校108所，其中大学15所、学院21所、独立学院22所、高职(专)50所。根据我国高等教育资源分配情况，浙江高等教育服务质量和全国相似，存在明显分层现象。在浙江15所大学中，共有1所985大学，5所省重点建设大学，9所一般性省属大学。21所学院和22所独立学院中，区位差异也影响着高等教育服务质量。作为高等教育层级结构中最低一个层级——高职高专学校，在浙江提供的高等教育机会近50％。表1对浙江近3年高等教育结构及其录取情况作了归纳总结。为了区别不同层级高等教育服务质量差异，本文将浙江108所高等院校分为四个层级，即985院校、省属重点建设院校、一般本科院校和高职高专。在此基础上根据中国校友网公布的大学排行榜、独立学院排行榜以及民办大学排行榜、全国高职高专院校排行榜将每个层级中各院校提供高等教育服务质量区别开来③。
三、优质高等教育享有机会群体分布特征及其公平性
为了考察浙江优质高等教育享有机会群体分布的公平性，课题组对浙江省高等院校的浙江籍大一新生进行随机抽样，并采用问卷调查方式获得了学生家庭社会群体特征信息。调查共发放问卷1650份，回收1350份，问卷回收率81.82％。剔除无效样本后，得到最终有效样本1223份，有效率达90.59％。在1223份有效问卷中，高职院校459份、省属普通本科院校266份、省属重点院校343份、部属院校155份，样本高校结构基本符合浙江高等教育院校层次结构。
在家庭社会群体特征刻画上，本文参照陆学艺等(2002)在《当代中国社会阶层研究报告》中提出的以职业为核心要素的阶层划分方法，结合浙江2010年人口普查数据40～49岁年龄段的就业人口分布情况，根据学生父母职业将学生家庭划分为国家和社会管理者、企业负责人、办事人员、商业服务人员、农民和产业工人七个社会阶层④。其中，企业负责人包括人口普查中的私营企业主和经理人员，商业服务人员包括从事商业服务业人员和个体工商户，农民包括农、林、牧、副、渔业从业人员。此外，在后续实证分析中，学生家庭社会群体特征刻画也借鉴了谢作栩、谭敏(2009)的社会阶层划分方法，即将学生家庭划分为优势阶层、中间阶层和基础阶层。以父母受教育程度作为家庭文化资本的代理变量，根据受教育程度将家庭文化资本划分为小学及以下、初中、高中或中专、大专及以上四个层次。以家庭人均收入作为家庭经济资本的代理变量，参考国家统计局浙江调查总队公布的浙江居民收入情况，将学生家庭划为低收入组(家庭人均年收入在5000元以下)、中低收入组(家庭人均年收入5000元至10000元)、中等收入组(家庭人均年收入10000元至30000元)、中高收入组(家庭人均年收入30000元至100000元)和高收入组(家庭人均年收入100000元以上)⑤。此外，为考察优质高等教育享有机会上是否存在教育中的马太效应，在调查问卷设置问题“你曾就读的高中属于：A.职高，B.普高，C.私立高中，D.重点高中”，依据受访者的选择捕获受访者之间就读高中的质量差异。在优质高等教育享有机会公平性分析中，首先采用“扩展辈出率”指标和“结构辈出率”指标描述浙江不同质量高等教育享有机会分布差异。辈出率指标是研究教育机会阶层分布的重要方法，其基本含义是某一社会阶层子女在大学生中的比例与该阶层人口在同一社会全体职业人口中所占比例之比(胡荣、张义祯，2006)。而扩展辈出率是指，样本中拥有某类家庭背景的学生占全部学生比重与拥有这类家庭背景的人口占全部人口比重的相对值，其计算公式为：扩展辈出率=样本中某类家庭背景学生比重/全体人口统计中该类家庭背景人口比重。扩展辈出率等于1，表明该类家庭背景子女享有某种质量层次高等教育机会与该社会平均水平一致；扩展辈出率大于1，则表明该类家庭背景子女享有某种质量层次高等教育机会处于优势地位，反之则表明该类家庭背景子女享有某种质量层次高等教育机会处于劣势地位。由于浙江2010年人口普查数据没有人口收入信息，本文引入陈晓宇(2012)提出的“结构辈出率”来刻画家庭经济背景不同的学生享有优质高等教育的机会。结构辈出率是指，某种背景出身的学生在某类高校子样本中比重与该背景学生在样本总体中所占比重的比值。
基于调查数据，表2～表5报告了以层次刻画的不同质量高等教育享有机会在不同类型背景家庭的分布，以及不同背景家庭辈出率情况。可以看出总体上不同背景家庭的子女进入高等院校的机会差异明显。享有部属院校所提供的优质高等教育机会更多倾向于城市，倾向于国家和社会管理者与企业负责人阶层、高收入组，以及倾向于父母受教育程度高的家庭。而享有高职高专院校提供的高等教育机会则更多分布于农村、农民和产业工人阶层、中低或低收入组、父母受教育程度较低的家庭。具体地说，表2显示，父母至少一方属于国家和社会管理者的家庭，其阶层辈出率在高职院校中最低为3.75，而在部属院校中最高达16.61。对于父母为农民或产业工人的家庭，其阶层辈出率无论在哪一层次高等院校，都显著低于前一类背景家庭，说明农民和产业工人家庭的子女在不同质量高等教育享有机会上普遍较低。而国家和社会管理者等背景家庭，因为其明显优势地位，子女普遍在优质高等教育上拥有相对较高机会。对比不同类背景家庭阶层辈出率可以看出，在浙江，优质高等教育享有机会存在明显的阶层分化现象，家庭背景越有优势，子女享有优质高等教育机会的越高。这一实证发现在某种程度上验证了Lucas(2001)提出的EMI(Effectively Maintained Inequality)假设，即高等教育质量分层与家庭的背景分层相匹配，处于社会上层的家庭子女有更多机会享有优质高等教育，而处于社会底层的家庭子女则更多进入低层级高等教育。这种教育分层在一定程度上也是我国社会阶层固化和流动性下降的一个重要原因。此外，从享有不同质量高等教育各阶层辈出率标准差看，越是优质高等教育，阶层辈出率差异会越大。说明至少在浙江，处于较低社会阶层的家庭，子女获得优质高等教育的机会要比获得高等教育的机会更小。
表3报告了不同户籍的家庭子女享有各层次高等教育公平情况⑥，从中看出，拥有城镇户籍的家庭，子女享有部属院校和省属重点院校的高等教育机会显著大于农村户籍的家庭子女，城镇户籍的家庭在部属院校和省属重点院校的辈出率大于1，而农村户籍的家庭在省属普通院校和高职高专的辈出率大于1。不同户籍背景家庭子女享有优质高等教育机会差异与职业背景家庭间差异完全一致。表4报告了不同文化资本的家庭，其子女享有优质高等教育机会的公平情况，从中看出，在四类高校中，父亲受教育程度越高，其子女接受优质高等教育机会越高。以部属院校和省属重点院校为例，父亲学历较低的家庭，在两类院校的辈出率均在0.6左右，随着父亲受教育程度提高，辈出率也不断上升，当父亲学历为大专及以上时，辈出率均在2以上。从不同文化资本家庭在各层次高等院校的辈出率标准差看，高校质量越高，辈出率标准差越大。在部属院校的辈出率标准差为0.89，远大于省属重点院校的0.55和省属普通院校的0.51，是高职高专院校辈出率标准差的7.42倍，说明高等教育越优质，享有的机会在文化资本不同的家庭间分布越不均等。母亲受教育程度影响与父亲受教育程度相似，在高职高专院校之外的其他三个层次院校，辈出率均随母亲受教育程度提高而上升。但从辈出率标准差看，母亲受教育程度对子女优质高等教育享有机会的影响要大于父亲受教育程度。对部属院校而言，子女享有机会在母亲受教育程度不同家庭间分化程度更大。
最后考察不同收入家庭子女享有优质高等教育机会公平情况，表5报告了调查分析结果。从中看出，部属院校和省属重点院校的中高收入和高收入家庭组结构辈出率均大于1，其他收入家庭组结构辈出率小于1。高职高专院校中则呈现完全相反的情况，中等收入、中低收入和低收入家庭组结构辈出率大于1，其他收入家庭组小于1。结构辈出率差异说明，部属院校和省属重点院校提供的相对优质教育更多被配置给中高收入和高收入家庭组，而高职高专院校提供的高等教育机会则更多面向收入水平相对较低的家庭组。此外，与职业分层、父母受教育程度分层相比，不同收入家庭组之间结构辈出率标准差要小很多，部属院校结构辈出率标准差最高也仅有0.44，这表明家庭收入水平不是影响优质高等教育享有机会分配不公平的最重要因素。
四、优质高等教育享有机会群体分布不公平影响因素
调查数据的统计分析说明，浙江省内的优质高等教育享有机会群体分布明显不公平，相对优势群体较相对弱势群体，有更高机会享有优质高等教育。那么造成享有机会不公平的因素是什么?这一问题比刻画不公平更为重要，因为这是高等教育改革方向选择的重要依据。为了揭示享有机会不公平背后原因，本文利用logistic模型对其影响因素进行分析。为了能够将各种可能因素纳入同一个模型进行比较，实证分析构建了二元logistic模型和序次logistic模型。其中，二元logistic模型可以识别并比较影响子女接受各层次质量高等教育机会的显著因素，序次logistic模型可以进行边界分析，剖析哪些因素会影响子女享有更高质量高等教育。通过这两个模型能够得到各个变量与子女获得不同质量高等教育机会之间更为确切的关系，从而对当前优质高等教育享有机会分配不公做出更有力分析。
为此，首先构造实证分析的二元logistic模型为：
P(y=1/X)简记为P，表示第i个人享有某种质量高等教育的概率，可视为因变量，表示自变量，即影响子女享有某种质量高等教育的群体特征变量，包括家庭经济收入特征变量、父母职业特征变量、家庭文化资本特征变量、户籍特征变量以及高中就读学校特征变量⑦。表示各自变量回归系数。本研究采用四组logistic模型，分别考察群体特征变量对高职高专院校、省属普通本科院校、省属重点院校和部属院校四层次高等教育享有机会的影响。
在二元logistic模型基础上，继续构造序次logistic模型为：
其中k=1、2、3、4，分别表示高职高专院校、省属普通本科院校、省属重点院校和部属院校。(2)式是一个累积比数模型(cumulative odds model)，表示在自变量X的情况下，子女享有第k种及以上质量高等教育的概率。自变量含义与(1)式相同。
其次，利用调查数据对(1)式进行估计，表6总结了估计结果，其中模型1至模型4因变量分别为四种质量高等教育享有机会。总体上看，四个模型中LR chi2(21)的数值均在122以上且prob＞chi2的数值均为0，说明模型整体显著性较高，显示四个模型都有较好的拟合度，表明自变量对子女享有某种质量高等教育机会具有一定解释力。模型1中，自变量对子女享有高职高专教育机会的解释力最高达36.88％，其次是模型4，自变量对部属院校高等教育享有机会的解释力为16.68％。
对享有高职高专教育机会而言，模型1估计结果显示，高中就读学校类型和父母职业类型对子女享有高职高专教育机会具有显著影响，而家庭收入和父母受教育程度影响则不显著。其中，高中就读学校类型对子女接受高职高专教育的影响是负的，表明享有的高中教育质量越高，其后进入高职高专院校接受高职高专教育概率越小。相对于职高学校，曾就读普通高中、私立高中和重点高中的学生，接受高职高专教育的相对概率分别下降约4.0、3.8和5.7。其中就读重点高中的学生接受高职高专教育概率仅为就读职高学生的0.33倍。从职业类型看，专业技术人员、国家和社会管理者等职业对子女接受高职高专教育相对概率没有显著性影响，有影响的职业类型为农民、办事人员、商业服务业人员和企业负责人，其中，父母职业是农民的，其子女接受高职高专教育的可能性是产业工人子女的4.46倍，商业服务业人员的子女获得高职高专教育的可能性是产业工人子女的3.20倍，办事人员的子女获得高职高专教育的可能性是产业工人子女的4.52倍，企业负责人的子女获得高职高专教育的可能性则是产业工人子女的4.10倍。由此可以看出高职高专院校教育机会的不平等在很大程度上是由以父母职业定义的社会阶层差异引致的。
对省属普通本科院校而言，模型2估计结果显示，只有高中就读学校类型对接受省属普通本科院校教育机会产生显著影响，就读普通高中的学生获得省属普通本科院校教育机会的概率最高。就省属重点院校而言，模型3估计结果显示，除高中就读学校类型对接受省属重点院校教育的机会产生显著影响外，部分家庭收入变量和父母职业类型变量也表现出显著影响。就读重点高中的学生获得省属重点院校教育机会的概率最大。家庭收入因素对子女获得省属重点院校教育机会的影响是正的，但仅限于中等收入组家庭，说明收入因素在一定程度上影响省属重点院校教育机会的获得，但这种影响不是线性的。和收入变量一样，父母职业类型对子女接受省属重点院校教育机会的影响也是非线性的，其中父母职业类型既不处于最好层次也不处于最低层次的商业服务业人员对子女接受省属重点院校教育有显著影响。就部属院校而言，模型4估计结果表明，城乡户籍和家庭收入因素的影响非常显著，但与其他三种高等教育享有机会不同，高中就读学校类型在这里并没有表现出显著影响。出现这一结果可能与两个因素有关：一是本文样本量分布，在所抽样的1223份有效问卷中，部属院校学生仅占12％；二是与抽样的部属院校数量有关，本文选择的浙江省，部属院校只有浙江大学。两方面因素可能使自变量的影响差异无法有效体现，当然这仅是一种猜测，本文将在后续研究中将抽样对象扩大到全国，检验上述猜测是否正确。从户籍和收入分组看，与农村户籍家庭子女相比，城镇户籍家庭子女享有部属院校教育的概率要高出70％，高收入组和中高收入组家庭子女获得部属院校教育机会的概率分别是低收入组家庭子女的2.89倍和3.80倍。
最后，利用调查数据对(2)式进行估计，这时因变量为子女享有不同质量高等教育机会，是一个序次变量。为了准确识别不同群体特征家庭子女享有某种高等教育机会影响因素，序次logistic模型估计采用逐步增加群体特征变量方式，通过优势比较，判断某一群体特征变量的重要性，表7报告了具体估计结果。⑧首先看模型5到模型9的整体估计效果，各模型Prob＞chi2都非常小，在逐步加入影响因素过程中对数似然估计的绝对值逐步变小，同时卡方检验的LR chi2值不断变大，说明模型具有较高的显著性和较好拟合度。随着群体特征变量加入，Pseudo 也不断变大，说明随着模型新变量不断加入，模型对因变量变化的整体解释力不断上升。
在表7的所有模型中，子女就读高中学校的类型变量(以中职学校作为参照组)始终与因变量保持较强的显著相关性，说明高中就读学校类型对子女享有更优质教育机会的影响非常显著，而且随着高中教育质量提高，这种影响越大。这一实证结果也在一定程度上支撑了前文脚注对表6模型4实证结果的解释。表7实证结果表明，高中阶段教育质量对享有部属院校以外高等教育机会的影响是显著的，而对享有部属院校高等教育机会影响不显著。但序次logistic模型是对总体样本进行分析，这一定程度上淡化了部属院校样本量过小可能产生的估计偏误。子女就读私立高中后来享有更优质高等教育机会的概率是就读普通高中的1倍多，子女就读重点高中后来享有更优质高等教育机会的概率是就读普通高中子女的3.67倍。这一结论进一步证实了表6中模型1至模型3的估计结果，即我国优质教育享有机会存在明显的马太效应。优质高中教育会显著影响优质高等教育享有机会，如果按照逆向推理，优质高中教育享有机会又受到优质初中教育机会享有程度影响，优质初中教育享有机会又受到优质小学、优质幼儿园教育机会享有程度影响。正是因为这一逻辑关系，为了不让孩子输在起跑线上，择校、排队、找关系、学区房等自然成为了我国存在的一种普遍现象。
模型6在模型5基础上加入了户籍这个群体特征变量，从中看出，家庭户籍对子女获得更优质高等教育机会的影响高度显著。与农村家庭相比，城镇家庭子女获得更优质高等教育可能性高0.45倍。随着其他群体特征变量加入，户籍变量的显著程度虽然整体呈下降趋势，但依然是显著的。模型7又进一步加入家庭所属收入组这个群体特征变量，相较于低收入组，中等收入组和中低收入组家庭子女享有更优质高等教育机会并没有发生显著变化，但随着收入水平进一步上升，家庭收入对子女能否享有更优质高等教育影响开始变得显著。中高收入组家庭子女接受更优质高等教育的可能性是低收入组家庭子女的1.63倍，是中低收入组家庭子女的1.54倍。高收入组家庭子女接受更优质高等教育的可能性是低收入组家庭子女的1.79倍，是中低收入组家庭子女的1.69倍。这一实证结果说明，收入对优质高等教育群体分布公平性影响存在门槛效应，在某一门槛以下，收入的影响并不显著，只有达到一定高度，收入才会发挥作用。这一实证结论与现实情况基本一致。
模型8又在模型7基础上加入父母职业类型所代表的群体特征变量，实证结果表明，相比较产业工人阶层，除了父母职业是管理者的家庭，其他阶层对家庭子女获得更优质高等教育机会的影响都是显著的，即使在加入父母受教育程度等群体特征变量后，这种影响也没有发生显著变化，说明社会阶层这个群体特征变量对子女获得更优质高等教育的影响是稳定的。不过值得注意的是，社会阶层变量的影响是负的，即产业工人家庭的子女相比之下更可能获得更优质高等教育。关于这一结果，本文还没有找到令人信服的解释。模型9加入父母受教育程度这个群体特征变量，估计结果表明，只有母亲受教育程度为大专及以上层次时，父母受教育程度才会对其子女能否享有更优质高等教育产生显著影响。
五、实证结果的进一步分析与启示
对不同质量高等教育享有机会的描述性分析和计量分析表明，在高等教育普及阶段的浙江，各层次质量高等教育享有机会具有与全国总体一致的分布特征和不公平表现。从分布特征看，总体上，优质高等教育享有机会在户籍、社会阶层、收入组和父母受教育程度之间的分布存在显著差异，表现为优质高等教育享有机会更多倾向于城镇户籍家庭、社会优势阶层、父母受过良好教育家庭和高收入组家庭，相比较之下，农村户籍家庭、父母从事低层次职业家庭、父母受教育程度较低家庭以及位于较低收入组家庭的子女更多接受的是低层次质量高等教育。这一实证发现说明我国社会分层与高等教育质量分层具有很强关联性，这种关联性既说明我国优质高等教育资源在不同群体间分布是不公平的，又说明优质高等教育质量享有机会分层可能会反向固化了社会阶层，成为我国社会阶层分化日趋严重的重要原因。当然，这一推断还需要进一步证据。不过，如果将本文实证发现将郭丛斌、闵维方(2007)和陈琳、袁志刚(2012)有关是否接受高等教育会影响收入代际流动的观点结合在一起，上述推断还是非常直接的，即优质高等教育的不公平分布进一步降低了社会阶层之间的流动性，固化了优势社会阶层的代际传递。
优质高等教育对收入流动和阶层流动的显著影响，促使每个家庭穷尽所能为子女创造享有优质高等教育的机会，本文的研究很好地解释了我国现实情况。在我国，无论是城镇家庭还是农村家庭，无论是殷实家庭还是贫困家庭，无论父母受教育程度，所有家庭都将子女教育视为最为重要的事情，只要子女愿意读书、能够读书，就是砸锅卖铁，也要供子女读大学、读好大学。然而，尽管我国高等教育自改革开放以来有了令人瞩目的发展，但优质高等教育依然非常稀缺，所以竞争就成了必然。为了能让子女进入好大学接受优质高等教育，社会中的优势阶层利用各种手段，出现了高考加分乱象、权钱腐败等。那么家庭所处阶层的优势程度真的会决定子女享有更优质高等教育的机会吗?正如陈晓宇(2012)研究所指出的，从结果看，我国高等教育资源分配的确存在群体间差异，但这种差异并不一定说明我国优质高等教育资源分配存在不公平现象，关键看优质高等教育享有机会群体差异产生的原因和机制。本文利用logistic模型对不同社会阶层家庭子女享有更优质高等教育机会决定因素所做的计量分析表明，至少在浙江，高等教育资源分配上的群体差异的确表现出严重的不公平。具体表现在如下两个方面：第一，是否接受优质高中教育显著影响优质高等教育的享有机会，优质高中教育的影响几乎不受社会阶层和其他群体特征变量影响，这说明我国优质教育资源分布具有很强的惯性特征；第二，尽管户籍、家庭收入、社会阶层和父母受教育程度等群体特征变量对能否享有优质高等教育机会的影响不是非常稳定，但低收入家庭、父母低教育程度家庭、农村家庭以及父母从事低层次职业家庭的子女更高比例流向普通本科院校和高职高专，而高收入家庭、父母接受大专及以上教育的家庭、父母是国家和社会管理者以及企业负责人的家庭、城镇家庭子女更高比例流向部属院校和省属重点院校，是不争的事实。这种差异在社会阶层的两端表现非常明显，说明我国优质高等教育资源并不是完全按照需要分配的。
对享有更优质高等教育机会决定因素的分析表明，中国高等教育在不同社会群体间存在与社会分层一样的质量分层。这一结论证明了李春玲(2010)所提出的观点，即教育机会的分配形态在很大程度上决定于社会分层的基本特征。基于机会公平的通常理解，具有接受高等教育能力的人应能平等获得高等教育机会，不因性别、种族、社会地位等非需要因素而有所差异。我们可以将这一机会公平延展到优质高等教育，因为在高等教育大众化的今天，享受高等教育机会已经不是阻碍群体分化的关键，关键因素已经转向享受优质高等教育机会。优势社会群体通过对优质高等教育机会的占有，不仅将教育机会不公平向教育质量延伸，而且进一步固化了阶层间教育差距，并将其在代际间传递。这也说明，在中国，底层家庭通过培养子女进入大学实现“鲤鱼跃龙门”和改变家庭命运的梦想变得更加困难。
上述研究结论对中国正在进行的高等教育改革有重要启发意义。众所周知，我国的教育，无论是小学、中学，还是大学，都备受诟病，但这种诟病更多集中在教育内容、教育方法等方面，虽然也有关注教育质量分层，但主要集中于教育资源配置方面，很少将其与社会阶层分化问题联系在一起。同时，在中国，高等教育的指挥棒作用一直备受社会批评，但这种批评也只是将其与应试教育联系在一起。实际上，中国高等教育指挥棒作用不仅于此，因为它也是中国普遍出现的幼儿教育择园，中小学教育择校，高中教育追求精英化，职业教育难以发展的重要原因。由于优质高等教育的享有机会很大程度上决定于学生所接受的幼儿教育、中小学教育和高中教育，所以为了能够获得更好的高等教育，不让子女输在起跑线上成了家庭教育决策的重要考量。在这样一个自上而下贯通的教育优质资源享有机会面前，各种分化社会阶层的工具就应运而生，学区房、关系、金钱、社会地位等就成了优质教育资源分享机会分配的重要工具。对于这些问题，中国教育改革者也一直在努力，试图通过公平幼儿教育和中小学教育资源配置予以化解，但效果不是很明显。究其原因，在于没有从根子上理清问题产生的机理。因为上述这些问题，根本不是本级教育资源配置问题，因为教育资源配置公平，即使在西方发达国家也不可能真正实现，而是家庭在子女教育上所要追求的最终目标——优质高等教育资源。所以中国高等教育改革必须打破高等教育质量与高等教育层级的高度关联性，推行高等教育的分类而非分层体系重构，同时改变公共教育资源配置，消除人为产生的优质高等教育资源过分集中问题，真正遵循“以促进公平公正为价值取向”的教育改革原则。
标题注释：国家社科重大招标项目“财政体制垂直失衡形成机制、激励结构与平衡策略研究”(15ZDA016)，国家自然科学基金项目“转移支付与地方政府财政行为：激励效应与识别机制”(71473215，71273223)。
注：文中模型公式略
注释：
①曹文振：《农村大学生比例下降是个大问题》(http：//theory.people.com.cn/n/2012/0924/e49369～19091284.html)，2012年09月24日。
②在专业因素方面，尽管会出现在相对较低层次的院校，某个专业教育质量反而高于高层次院校相同专业教育质量，但在我国，这种情况并不是很普遍，因为无论从政府投入、师资整体水平、学习氛围等方面，还是从社会公众的认识，较高层次院校的专业教育质量整体上会普遍好于较低层次院校。正因如此，本文对优质高等教育的度量仅选择院校层次，并不考虑专业因素。
③浙江省高等院校分类主要参考艾瑞深中国校友会网编制完成的《2015中国大学评价研究报告》。具体参见http：//edu.people.com.cn/n/2015/0324/c1053～26743449.html。
④在浙江人口普查数据中，“其他”项比例小且无明确归类含义，故本文不对其分析。本文使用数据来自浙江2010年人口普查数据库中40～49岁就业人口数据，该年龄阶段就业数据能够更好地拟合在校生父母的真实就业情况，因为2014年大一新生的年龄结构基本在18～22岁之间，所以40～49岁基本上涵盖了这个年龄段学生的父母。
⑤收入分组主要参考国家统计局浙江调查总队近年来公布的浙江居民收入情况。如：2014年浙江全体居民人均可支配收入为32658元，农村常住居民人均可支配收入为19373元。
⑥城镇包括城区和镇区，城区是指在市辖区和不设区的市，区、市政府驻地的实际建设连接到的居民委员会和其他区域。镇区是指在城区以外的县人民政府驻地和其他镇政府驻地的实际建设连接到的居民委员会和其他区域。根据统计资料全省分年龄、性别、职业种类的就业人口40～49岁年龄段统计数字。详见：《统计上划分城乡的规定》，http：//www.stats-sh.gov.cn/tjfw/201103/88318.html。
⑦考虑到自变量选择已经涵盖了相当丰富的群体特征变量，模型(1)就没有再考虑控制变量。这种选择可能会使模型估计存在遗漏变量偏误，不过其影响不会太大。因为在我国，高等学校招生主要依据分数，学生选择高等学校也是受到分数门槛的限制，所以无论是个人偏好、专业类型还是性别等因素，对接受某种高等教育影响不大。
⑧在对(2)式模型进行估计时，为了考察不断增加自变量是否会产生多重共线性问题，对表7中的模型8和模型9分别进行序次逻辑回归的共线性检验，结果显示，最大的VIF仅为2.47，远小于10，所以不必担心存在多重共线性。此外，审稿专家指出，模型是否需要考虑内生性问题。这一点本文在选择估计方法时也考虑过，但由于本文所选受访对象仅为大一新生，其享有某种质量高等教育不可能反向影响高中就读学校类型以及群体特征变量，所以不可能存在内生性问题。
参考文献：
[1]邓峰：《高等教育质量与高校毕业生起薪差异分析》，《教育研究》2013年第9期。
[2]赖德胜、王琦、石丹浙：《高等教育质量差异与区域创新》，《教育研究》2015年第2期。
[3]文静：《大学生学习满意度：高等教育质量评判的原点》，《教育研究》2015年第1期。
[4]郭丛斌、闵维方：《中国城镇居民教育与收入代际流动的关系研究》，《教育研究》2007年第5期。
[5]陈琳、袁志刚：《当代中国代际流动性的趋势和内在传递机制》，《世界经济》2012年第6期。
[6]陈晓宇：《谁更有机会进入好大学——我国不同质量高等教育机会分配的实证研究》，《高等教育研究》2012年第2期。
[7]李春玲：《高等教育扩张与教育机会不平等——高校扩招的平等化效应考查》，《社会学研究》2010年第3期。
[8]陆学艺主编：《当代中国社会阶层研究报告》，社会科学文献出版社2002年版。
[9]胡荣、张义祯：《高等教育机会阶层辈出率影响因素研究》，《清华大学教育研究》2007年第1期。
[10]谢作栩、谭敏：《我国不同阶层少数民族的高等教育入学机会差异分析》，《高等教育研究》2D09年第10期。
[11]Lucas,S.R.,Effectively Maintained Inequality:Education Transitions,Track Mobility,and Social Background Effects.American Journal of Sociology,Vol.106,No.6,2001,pp.1642～1690.
[13]Lilly,S.,Julia,K.,Elena,K.,Oksana,Y.,& Anastasia,F.,The Higher Education Impact on the Quality of Young People Working Life.Procedia-Social and Behavioral Sciences,Vol.191,2015,pp.2412～2415.
[14]Gojkov,G.,Stojanovic,A.,& Rajic,A.G.,Critical Thinking of Students—Indicator of Quality in Higher Education.Procedia-Social and Behavioral Sciences,Vol.191,2015,pp.591～596.
[15]Yousapronpaiboon,K.,SERVQUAL:Measuring Higher Education Service Quality in Thailand.Procedia-Social and Behavioral Sciences,Vol.116,2014,pp.1088～1095.
[16]Boccanfuso,D.,Larouche,A.,& Trandafir,M.,Quality of Higher Education and the Labor Market in Developing Countries:Evidence from an Education Reform in Senegal.World Development,Vol.74,2015,pp.412～424.
