【论文复刻】互联网使用会增加农户子女教育投资吗？（附部分数据+代码）

指标体系：

摘要

【摘要】当前城乡教育公平问题凸显，“寒门难出贵子”已成为常态。本文利用CHFS2019数据，考察了互联网使用对农户子女教育投资的影响及其作用机制。研究表明：（1）互联网使用能够显著增加农户子女教育投资，可能成为破解“寒门难出贵子”困局的重要路径；（2）对家庭受教育水平较低农户、收入水平较低农户和低教育投资水平农户，互联网使用在农户子女教育投资中会起到更大促进作用，其在促进农户弱势阶层子女教育投资中能发挥更明显效应；（3）互联网使用主要通过影响农户社会资本以及风险态度尤其是客观风险态度作用于其子女教育投资，并且，公共教育满意度在农户互联网使用对其子女教育投资的影像中发挥调节效应。本文研究结果为互联网使用在解决农户贫困代际传递、破解“寒门难出贵子”困局方面提供了启示。

【关键词】互联网使用；子女教育投资；社会资本；公共教育满意度；风险态度

一、文章贡献

1、本文补充了互联网使用对农户子女教育投资的影响机制的研究

2、阐述了互联网使用通过直接和间接影响、以及可能发挥的调节效应对农户子女教育投资的影响机制分析。

二、理论分析与假说

1、直接影响

农户子女教育投资决策主要受子女教育投资预期收益率的影响，即受到子女教育投资决策过程中的成本以及决策实施后的收益两个方面的影响。互联网使用主要从影响投资成本和预期投资收益两个方面作用于投资预期收益率进而作用于农户子女教育投资行为。根据上述分析，该研究提出以下假说：

假说1：互联网使用会直接增加农户子女教育投资。

2、间接影响

2.1互联网使用通过增加农户社会资本进而影响子女教育投资。

互联网使用为农户社会资本的积累提供了有效通道。互联网使用扩大了交往范围，拓展了农户社交空间，促进其积累社会资本；降低了社会交往成本，提高了交往效率；使用社交媒体能显著增加桥接型社会资本，为农户带来稳定的社会关系。

2.2互联网使用通过改变农户风险态度进而影响子女教育投资。

由于信息、知识和禀赋的限制，农户对于教育投资往往持风险厌恶的态度，而互联网使用能够一定程度上改变农户风险态度。互联网使用提高了农户信息接收能力，发挥了风险规避效应，帮助农户降低信息不对称带来的风险；增加了农户学习机会，并且互联网使用对农户而言是一种新技术的掌握，这种技术的掌握一定程度上内化为农户自身的人力资本存量，增强了农户的风险抗御能力；提高了农户信贷获得能力。根据上述分析，该研究提出以下假说：

假说2：互联网使用通过改变农户社会资本和风险态度间接增加农户子女教育投资。

3.调节效应

一方面，相对于城市而言，农村公共教育近年呈现衰败趋势，优质教育资源不断向城市转移，而互联网所带来的的高质量教育资源的跨地区流动一定程度上弥合了城乡教育鸿沟，增强了互联网使用对农户子女教育投资的促进作用。另一方面，互联网使用能够让农户获取更加多样化的城市就业信息，促进其进城务工，但其子女并不能同等享受本地公共教育资源。囿于此境，农户对公共教育满意度降低，会更加认识到互联网在缓解户籍限制、提高子女教育投资中的重要作用，进而增加子女教育投资。根据上述分析，该研究提出以下假说：

假说3：公共教育满意度降低会在农户互联网使用对其子女教育投资的促进作用中发挥正向调节效应。

三、研究设计

1、实证方法

1.1中介效应检验

以农户子女教育投资作为被解释变量，社会资本、风险态度作为中介变量，构建中介效应模型，分析互联网使用对农户子女教育投资的影响及作用机制：

其中，在模型（1）~（3）中，Y_i表示农户子女教育投资，Internet_i表示农户是否使用互联网，M_i表示中介变量，分别指代社会资本与风险态度，X_i表示控制变量，ε_i、ν_i、μ_i表示模型误差项。

（1）式反映了互联网使用对农户子女教育投资的影响，α₁是互联网使用对农户子女教育投资影响的总效应。（2）式反映了互联网使用对社会资本与风险态度的影响，β₁表示其影响效应。（3）式表示互联网使用以及中介变量对农户子女教育投资的影响，参数γ₂表示中介变量对农户子女教育投资的影响效应。若α₁、β₁、γ₂均显著，则表明中介效应是存在的，即互联网使用可通过中介变量作用于农户子女教育投资。

1.2调节效应检验

该研究借鉴温忠麟等（2005）的方法构建以公共教育满意度为调节变量的调节效应模型。在进行调节效应分析时，将农户公共教育满意度视为连续变量进行处理，以交互项系数的显著性来判断调节效应是否存在。具体模型如下：

其中，Y_i为被解释变量，表示农户子女教育投资额；Internet_i为解释变量，表示农户是否使用互联网；N_i为调节变量，表示农户公共教育满意度；Internet_i×N_i为其交互项，α₃为交互项系数，若该系数显著，表明调节效应存在，反之则不存在；X_i表示控制变量；μ_i表示模型误差项。

2、数据和变量说明

该研究使用数据来源于2019年中国家庭金融调查数据（CHFS2019），基于本文研究目标，需分别用到个人层面、家庭层面及社区层面的数据，该研究将CHFS22019数据库中三种数据依次进行匹配，再剔除关键变量缺失数据和存在明显异常值的数据。

2.1 被解释变量

被解释变量为子女教育投资（son_edu）。鉴于子女成绩受主观因素影响较大，子女受教育年限受义务教育政策的影响，均无法准确反映家庭对子女教育的重视程度。因此，该研究选取农户在未成年子女教育培训上的平均支出来作为子女教育投资的代理变量。

2.2 解释变量

该研究核心解释变量为互联网使用（internet），将户主是否使用智能手机或家中是否拥有电脑作为是否使用互联网的代理变量。若农户使用智能手机或家中拥有电脑，则视为其使用互联网，记为1，否则记为0。同时，为对比互联网接触渠道多寡对农户子女教育投资的影响，该研究还设置变量n_internet，若农户使用智能手机且家中拥有电脑，则认为其拥有两种互联网接触渠道，设置该变量为1，若仅使用智能手机或仅家中拥有电脑则认为只拥有一种互联网接触渠道，设置该变量为0.

2.3 中介变量

该研究选取的控制变量主要包括：①社会资本（soc），选取“去年，除了父母和公婆/岳父母，您家给其他亲属和非亲属的现金或非现金一共有多少钱”来衡量社会资本数量，并对该数据取对数作为社会资本代理变量。②风险态度，为保证研究结果可靠性，选取两种指标分别衡量农户风险态度水平。选取“如果您有一笔资金，您最愿意选择哪种投资项目”作为主观风险态度代理变量（s_risk），将农户主观风险态度分为5个等级，分别赋值1~5，数值越小，表示风险偏好程度越高，数值越大，表示风险厌恶程度越高，为更直观显示计量结果，将等级1和2归为一类并定义为风险偏好者，赋值为1；将等级3定义为风险中性者，赋值为2；将等级4和5归为一类并定义为风险厌恶者，赋值为3。选取“您家现在是否持有理财产品”作为客观风险态度的代理变量（o_risk），1代表家庭持有理财产品，0代表不持有。若农户持有理财产品，则表示其客观风险态度水平较高，反之则较低。

2.4 调节变量

该研究将公共教育满意度（satisfy）作为调节变量。选取“您对政府提供的基本公共教育服务满意吗”来衡量农户对公共教育的满意度，依据回答结果，将农户满意度分为1~5,1表示非常满意，5表示很不满意。

2.5 控制变量

该研究选取户主个人层面特征、家庭层面特征和社区层面特征的控制变量。在户主个人特征方面，主要选取以下变量：户主年龄（age）、是否担任村干部（cadre）和互助健康水平（health），具体地，户主健康水平共有1~5五个量级，数值越大表示其身体健康程度越差，医疗支出可能挤占子女的教育投资支出。在家庭特征方面，主要选取以下变量：家庭平均受教育程度（edu_mean）、家庭人口规模（pop）、家庭人均收入（mean）。在社区特征方面，主要选取以下变量：经济状况（eco）、交通状况（road）、人均集体资产水平（com_mean）；其中，经济状况以“本社区居民人均可支配收入”表示；在交通状况指标中，农村社区以“本村通往县城中心的道路共多少条”表示，城镇社区以“当前该社区设站点的公交车线路有多少条”表示。

表1为变量的描述性统计。

四、实证结果

1、互联网使用对农户子女教育投资的基准回归

表2为互联网对农户子女教育投资的基准回归结果，汇报结果为OLS模型的边际效应及其稳健标准误。表2（1）列加入户主层面控制变量，结果显示，与不使用互联网的农户相比，使用互联网的农户子女教育投资增加

2、内生性处理

本文使用工具变量法解决内生性问题，选择“家庭通讯费用”和“该村其他农户互联网使用情况”作为工具变量。为验证模型是否存在内生性，本文进行了DWH检验。另外，为验证工具变量选择是否合理，对工具变量的外生性和可能存在的弱工具变量进行检验。在弱工具变量检验结果中，最小特征值统计量为74.65，显著大于10，通过了弱工具变量检验，即不存在弱工具变量问题，并且在过度识别检验中，以19.23％的概率接受了原假设，工具变量满足内生性与外生性条件。表３为使用工具变量后的回归结果。

3、稳健性检验

为保证实证结果的稳健性，使用倾向得分匹配（PSM）法、分位数回归法与关键变量替换法对回归结果进行检验。

（1）倾向得分匹配（PSM）法。①PSM模型估计效果。为比较使用互联网和未使用互联网农户子女教育投资的差异，通过倾向得分匹配法构造“反事实”样本。②PSM模型处理效应。

（2）分位数回归。结果显示互联网使用对农户子女教育投资的正向影响是稳健的，而且在较低子女教育投资水平的农户中，这种正向影响更为明显，互联网使用一定程度上能够促进农村人力资本教育投资的均等化。

（3）替换关键变量。对核心自变量“互联网使用”而言，除使用“户主是否使用智能手机或家中是否拥有电脑”衡量农户家庭是否使用互联网外，“农户家庭是否网购”也可以作为其是否使用互联网的代理变量，选择“农户去年是否网购”对“户主是否使用智能手机或家中是否拥有电脑”进行替换，若农户去年进行网购，则记为１，反之记为０，设置变量名Internet_buy，并进行回归。对被解释变量“子女教育投资”而言，“子女教育投资额与家庭总收入比值”也能够在一定程度上反映农户对子女教育投资的重视程度，使用“子女教育投资额与家庭总收入比值”对其替换，设置变量f_edu，以检验实证结果是否稳健。

4、异质性分析

分别按照外出务工水平、家庭平均受教育程度、社区性质、家庭收入水平进行分组和异质性分析。为验证组间系数是否有显著差异，在模型中引入分组虚拟变量及其与核心自变量的交互项。

五、机制检验

1、社会资本的中介效应检验

在验证社会资本是否在互联网使用对农户子女教育投资中发挥中介作用时，应首先对互联网使用能否对农户社会资本产生影响进行考察。结果显示，互联网使用可以显著增加农户社会资本；同时放入互联网使用变量与社会资本变量，以验证社会资本是否发挥中介作用。

2、风险态度的中介效应检验

对主观风险态度，以风险厌恶者样本为基准组进行回归。结果表明，互联网使用一定程度上可以影响农户主观风险态度，但农户风险态度的转变更多是一个渐进过程。对于客观风险态度，在基准模型中加入客观风险态度变量后，结果显示互联网使用对农户子女教育投资的影响是可以通过改变农户的客观风险态度来实现的。

3、公共教育满意度的调节效应检验

应用调节效应模型对公共教育满意度的调节效应进行检验，同时使用工具变量解决内生性问题后，农户互联网使用与公共教育满意度的交互项系数在１％的水平上显著为正，与核心自变量互联网使用系数符号方向一致，这表明，公共教育满意度的降低可以在农户互联网使用对其子女教育投资的促进作用中发挥正向调节效应

六、结论

1、互联网使用能够显著增加农户子女教育投资，在解决内生性问题后，实证结果依然显著，这表明，在农村公共教育资源供给不充分的情境下，互联网使用可以提高农户子女教育投资预期收益率，增加子女教育投资成为破解“寒门难出贵子”困境的可能解决路径。

2、从异质性分析可知，互联网使用对农户子女教育投资的影响在是否有成员外出务工的水平较低的农户和教育投资水平较低的农户，互联网使用可以对其子女教育投资发挥更大促进作用，由此可知，对于农户群体中的弱势阶层，互联网使用在促进其子女教育投资中具有更明显的效应。互联网使用一定程度上促进了农村子女教育投资的均等化，避免子女教育投资的进一步分化。农户、是否居住在城镇社区的农户中并无显著差异，而对家庭平均受教育程度较低的农户、家庭收入

3、互联网使用不仅会直接影响农户子女教育投资，还会通过影响农户社会资本和风险态度尤其是客观风险态度间接影响农户子女教育投资，而且农户对公共教育的满意度在农户互联网使用对其子女教育投资的影响中发挥调节效应。这些都为如何提高互联网使用对农户子女教育投资的促进作用提供了启示。

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