收稿日期：2022-03-08

网络首发：2022-05-17

一、问题提出

自20世纪60年代以来，伴随全球化的加速发展，以信息技术为先导的知识经济逐渐兴起，各国纷纷加大对人力资本的政策倾斜与资源投入力度，其中以美国、英国为代表的西方发达国家率先在全球范围内掀起高等教育扩张风潮。相比之下，我国高等教育大规模扩张虽比其他发达国家晚三十年左右，但却是全球范围内将规模扩张作为国家战略的唯一发展中国家。为缓解高等教育规模的有限性与社会公众对高等教育资源巨大需求之间的矛盾，我国于1999年出台《面向21世纪教育振兴行动计划》，自此拉开我国高校扩招的历史序幕。相关统计数据显示，在采取后发外生型教育扩张政策以后，我国高校规模扩张速度空前高涨，高等教育毛入学率由1998年的9.8%迅速攀升至2020年的54.4%；普通本专科招生规模由108万人激增至967.45万人，增长幅度高达795.8%。高等教育规模扩张一方面可以增加不同收入阶层获得高等教育的机会，促使劳动力整体素质和生产效率有所提高，为经济增长提供较为充足的人力资本储备；另一方面有助于农村居民突破户籍壁垒，推动劳动力的合理流动。但是短时间内的规模扩张也引发不少负面争议：一是扩张以后大量高校毕业生涌入劳动力市场，用人单位一般采用低薪聘用或拔高标准的方式以降低对劳动者生产效率误判的成本，高等教育的学历信号作用有所减弱，逐步形成初次就业的大学生起薪低、就业难的困窘局面，从而助长“读书无用论”声音的蔓延。二是扩张可能拉大城乡劳动力和不同收入群体的收入差距。根据最大化维持不平等理论和有效维持不平等理论，高等教育规模扩张使高阶层家庭获得教育数量和质量的优势得以扩大，教育资源获取的不平等会进一步阻塞弱势阶层子女向上流动的通道，从而出现“寒门难出贵子”的论断，有实证研究表明农村劳动力的教育投资收益远低于城镇，并且通过教育回报的异质性收益特征放大不同收入组群间的贫富差距。

为了厘清规模扩张、高等教育回报率和城乡居民收入差距之间的关系，本研究旨在探讨以下几个问题：在高等教育快速发展和经济持续转型的进程中，我国高等教育回报率发生了怎样的变化？城乡居民高等教育回报率有何差异？高等教育规模扩张是否带来不同收入阶层差距的扩大，进而导致城乡居民内部收入差距的“马太效应”？

二、文献综述

（一）高等教育规模扩张的实证争议与理论阐释

高等教育规模扩张是由经济社会与教育系统耦合催生的必然产物之一，对高等教育回报率的准确估计有助于科学评估高校扩招政策产生的现实成效。早期文献在估计教育回报率时一般基于标准的明瑟收益方程，采用传统的普通最小二乘法进行估计，但是这类文献往往由于存在能力偏差、测量误差、遗漏变量、异质性和样本自选择等因素，造成研究结论的不准确。随着计量经济模型的不断更新迭代，后续一些学者采用更为新近的方法对不同时期的教育回报率进行估计，例如：工具变量法、断点回归法和固定效应法等，以便克服研究过程中存在的内生性问题。在通过估计教育回报率评价高校扩招政策实施效果方面，一些实证研究指出，高等教育规模的扩张有利于高水平人力资本积累，进而将换来个人收益回报的提高。但另一些实证研究却发现伴随高等教育的全面扩张，个人收益回报将受到严重挤压。于是，一些具有竞争性的理论被提出，用以解释高等教育规模扩张对个人收益回报的影响。

现代化理论认为随着经济发展、技术进步、工业化进程和教育扩招，社会对技术型和知识型人才的需求明显增加，教育等后致性因素将成为个体社会经济地位的决定性因素，家庭背景等先赋性因素的不利影响将逐渐被削弱。基于人力资本理论的技能偏向型技术进步假设认为技术进步是经济发展的核心推动力，技术进步带来技能需求，进而带动教育的发展。在技术进步模式下，劳动力市场会更加依赖技能水平比较高的劳动力，从而使得具有高教育水平的劳动力获得更高的工资。但是，文凭信号筛选理论和工作竞争理论提供另一种解释视角。受教育水平（文凭）是雇主评判求职者能力高低的重要信号，在劳动力市场上，对于求职者而言，个体收入的高低并不是由绝对教育水平决定的，而是取决于相对教育水平。因此，当高校扩招使人力资本的供给大量增加的同时，也降低高等教育的区分度，雇主会更倾向于聘用更高层次文凭的求职者，特定文凭持有者在劳动力市场中的相对位置后移，从而导致高等教育的文凭贬值。

（二）高等教育回报率与城乡居民收入差距

资源禀赋差异和二元经济结构特征是造成我国城乡居民收入差距的主要原因。理论上认为教育和职业可以通过人力资本的内生传导机制实现对收入差距的削弱作用。教育回报率作为人力资本的外生效应体现，可以有效反映出对收入差距的影响。Knight和Sabot曾指出，教育回报率在影响居民收入差距中表现为两种效应：第一种是结构效应，当教育回报率一定时，教育结构的变化会扩大居民收入差距；第二种是压缩效应，当教育结构保持不变的情况下，教育回报会随着教育供给的相对增加而降低，进而导致收入差距的缩小。从实际政策来看，我国高校扩招政策旨在增加不同群体，特别是农村阶层群体的大学入学率，提高农村居民受教育程度，促进其人力资本积累进而改善其收入境况。国内部分学者的研究结论肯定了扩张政策对城乡收入差距的调节功能，认为高等教育的规模扩张通过机会增加效应和非农就业效应提升农村居民的高等教育回报率，进而缩小城乡收入差距。但是也有反对观点认为，高校扩招政策带来的高等教育规模扩张并没有改善城乡居民收入差距，原因在于城镇居民比农村居民享有资源禀赋上的优势，农村居民通过高等教育扩张获得的收益可能会被最初的教育资源缺口所“冲淡”。同时，农村居民获取社会资源的能力有限，这也会影响其在劳动力市场上的表现，从而弱化未来工作收入的增长效应。

（三）研究述评

通过对现有文献进行总结可以发现：在研究结论上，关于规模扩张带来的高等教育回报率变动情况以及高等教育对城乡居民收入差距的影响，学术界尚未达成一致性结论。在数据选择上，多数文献使用的是2013年以前的数据，这不利于捕捉高等教育回报的最新时序变化，并且在分析高等教育规模扩张对城乡居民收入差距的影响时，缺少时间演进方面的刻画。在研究内容上，以往研究侧重关注高等教育回报的整体平均效应，而在评价一个政策的实施效果时，人们更加关注的是政策的分布效应，即对城乡不同收入人群而言，高等教育回报的群体差异也是值得探究的问题。在研究方法上，教育与收入的关系时常受到异质性和自选择偏差的干扰，以往大部分研究常采用的最小二乘法无法实现对教育回报率的准确估计，会增加系数偏估的风险。

本文可能的边际贡献主要体现在三方面：在数据选择上，使用2008年和2017年的数据，动态对比高等教育回报在高校扩招前期和扩招后期的变动情况，补充高等教育回报率的最新时间变化。在研究内容上，不仅分析城乡两组群的高等教育回报率，并且分别将城乡居民划分为不同收入组群，进一步探讨不同收入群体的高等教育回报率。在研究方法上，综合利用三种计量方法以便更为准确地估计与分析教育回报率和城乡收入差距分化情况。首先，采用普通最小二乘法做基准回归。其次，利用倾向得分匹配法突破最小二乘法的局限性，克服样本异质性和自选择偏差带来的内生性问题，对最小二乘法的测算结果做进一步稳健性检验。最后，应用分位数回归法估计高等教育在不同收入群体中的异质性收益回报。

三、研究设计

（一）数据来源与变量选取

本文数据来源于中国人民大学中国数据和调查中心开展的中国综合社会调查（CGSS）项目，该调查采用多阶分层随机抽样方法，调查对象分布于全国30个省、市、自治区（不含西藏、港澳台），样本覆盖范围大，2008年和2017年的调查人数分别为0.6万人和1.2万人，可视为全国代表性样本。根据我国法定退休年龄的规定（男性退休年龄为60岁，女性退休年龄为55岁，为保证样本容量，将男性退休年龄设定为上限），并结合大学教育完成时的年龄通常为22岁，本文将样本限制在22岁至60岁已经毕业、有工资收入的个体，剔除关键变量下的缺失值，最终得到2008年有效样本量为3012，2017年有效样本量为5591。

在变量选取方面：（1）因变量为个体年收入对数。（2）自变量为是否接受过高等教育，根据问卷中个人受教育程度信息，将大学专科、大学本科以及研究生学历视为接受过高等教育，赋值为1，其余受教育程度视为未接受过高等教育，赋值为0。（3）控制变量分别为工作经验、工作经验的平方、性别、婚姻状况、健康状况和地区。工作经验=年龄-个体受教育年限-6；在性别中，男赋值为1，女性赋值为0；在婚姻状况中，已婚包括已婚有配偶、分居和丧偶三种状态，赋值为1，未婚包括单身从未婚、离婚和同居三种状态，赋值为0；在健康状况中，健康包括很健康、比较健康和一般健康三种状态，赋值为1，不健康包括比较不健康和很不健康两种状态，赋值为0；在地区中，东部赋值为1，中部赋值为2，西部赋值为3，西部为参照组。

（二）描述性统计

从表1中可以看出，劳动力收入水平随着时间的推移表现出增长的态势，收入对数由2008年的9.03增加至2017年的10.16。2017年“是否接受过高等教育”这一变量的均值约是2008年的两倍，反映出我国高校持续扩招以后，接受过高等教育的群体比例迅速上升的事实。从图1可以看出城乡居民收入的基本情况，无论是城镇还是农村，接受过高等教育的居民收入均远高于未接受高等教育的居民。具体来看，农村居民内部群体的收入差距由2008年的1.77倍增加至2017年的2.15倍，城镇居民内部收入差距由2008年的1.79倍增加2017年的2.06倍，这从侧面反映出接受高等教育仍然是城乡居民提高收入的重要途径。

表1  变量的描述性统计

图1 城乡居民收入差异

（三）模型与方法

1.普通最小二乘法

美国经济学家明瑟曾指出，“在人力资本中，教育与经验对收入的影响具有决定性作用，其他人力资本要素可视为次要变量或外生变量”，并且推导出收入与其决定性因素的函数关系表达式：

2.倾向得分匹配法

虽然普通最小二乘法可以估计出接受高等教育的回报率，但是该方法是基于同质性假定，而忽视个体异质性带来的选择性偏差。具体而言，不同样本存在个体、家庭、社会特征等方面的显著差异，这些因素都会影响个体的受教育程度，如果直接使用式（1）估计出来的回报率必然存在很大的偏误。倾向得分匹配法基于“反事实推断模型”，通过对处理组和对照组匹配再抽样的方法，使得观测数据尽可能地接近随机试验数据，最大限度克服自选择性偏差带来的结果误差。

倾向得分匹配常用的方法包括：最近邻匹配、半径匹配和核匹配三种。最近邻匹配法：选择与处理组匹配得分最为接近的参照组作为匹配对象；半径匹配法：设置一个匹配得分差异的最大容忍值，容忍值（“半径”）内的所有样本作为匹配样本；核匹配：根据参照组与处理组的匹配得分距离计算匹配权数，对更接近处理组样本倾向得分的控制组样本赋予更大的权重并进行匹配。在本文中主要采用最近邻匹配和半径匹配两种方法进行匹配。

3.分位数回归法

教育对个体收入的影响往往不是线性、均质的，不同收入组群间的教育回报并不随收入变化呈现单一趋势变动，基于均值回归的普通最小二乘法和倾向得分匹配法都无法捕捉到这种非线性变化。为了准确估计教育的异质性收益特征，考察高等教育回报在不同收入群体间的分布情况，本文采用Koenker and Bassett（1978）提出的分位数回归法来估算不同收入分位点上的教育回报率，并建立以下回归模型：

四、实证结果

（一）普通最小二乘法估计结果

首先采用普通最小二乘法检验高等教育回报率的总体变动情况以及城乡差异，结果如表2所示。从全样本来看，自高校招生规模持续扩张以来，总体的高等教育回报率由2008年的45.5%上升至2017年的57.8%。从分样本来看，城镇的高等教育回报率伴随时间的推移略有降低，下降幅度为14.8%。相反，农村的高等教育回报率未减反增，增长幅度为85.6%。进一步，从时间趋向上对比城乡差异，2008年城镇的高等教育回报率（60.8%）明显高于农村样本（35.5%）。而到了2017年，农村的高等教育回报率（65.9%）反超城镇样本（51.8%）。由于长期以来我国存在明显的城乡二元经济结构特征，劳动力市场上的户籍分割现象相当严重，农村居民在工资报酬方面与城镇居民相比处于劣势地位，而伴随着高校扩招政策的深入推进和户籍制度改革，大量农村劳动力涌入城市就业，农村居民成为高等教育的“相对较大获益者”，该现象背后反映出很强的政策信号，即扩大农村地区的高等教育入学率有助于缩小城乡居民收入差距。

在控制变量方面，两个年份中男性的工资收入均显著高于女性，符合现实经验。目前，在包括我国在内诸多国家的多种行业都呈现不同程度的性别隔离现象，与男性相比而言，女性薪酬回报、职位晋升以及技能培训等领域处于劣势地位，造成这样现象的原因是多方面的，诸如：两性在社会角色构建中的不同期待（如男主外、女主内）、雇主追求边际利润最大化的内在动机等。然而将男性和接受过高等教育两个变量做交互项后发现，男性的高等教育回报率显著低于女性，与前人的研究结果一致，以往相关文献曾证实接受过高等教育的劳动者面临的歧视往往低于未接受过高等教育的劳动者，特别是接受过高等教育的女性面临的相对歧视远低于未接受过高等教育的女性，由此说明女性接受高等教育能够缓解当前我国劳动力市场上存在的性别工资不平等。工作经验方面，一次项系数为正，二次项系数为负，说明工作经验的积累对个体收入增长的边际效应呈现出先增长后降低的“倒U型”曲线。此外，已婚、健康和东中部个体的收入水平要显著高于参照组。

表2 基于普通最小二乘法的高等教育回报率

（二）倾向得分估计

1.影响个体接受高等教育的因素概率估计：Logit模型

表3 个体接受高等教育影响因素的Logit模型估计

2.平衡性检验与共同支撑假设检验

在使用倾向得分匹配法估计高等教育的平均处理效应（ATT）之前，需要对匹配是否满足两类假设进行检验。表4呈现出平衡性检验结果，对数据实现最邻近匹配以后，处理组与控制组下的控制变量标准化偏误明显下降，部分控制变量的标准化平均差异接近为0。从t检验来看，p值大于0.05，接受原假设，匹配以后处理组和控制组的各控制变量不存在显著差异，两组样本在各方面特征方面已经非常接近，匹配效果较好，由此可以认为，两组间的个体收入差异完全来自于“是否接受过高等教育”这一事实。从图2中可以看出，在实现匹配以后，处理组与控制组的倾向得分存在共同的取值范围，验证共同支撑假设检验。

表4 控制变量的平衡性检验

图2 倾向得分的共同取值范围

3.基于倾向得分匹配法的高等教育回报估计值

为了保证数据结果的稳健性，采用最近邻匹配和半径匹配两种方法对处理组和控制组进行匹配。表5汇报出两个年份的高等教育回报率（即ATT值），从总样本和分样本数据来看，两种匹配方法得到的估计值较为稳健与一致，并且具备统计学意义上的显著性。从总样本来看，2008年高等教育的回报率落在45%至56%区间，2017年高等教育回报率落在65%至66%区间，从时间纵向对比来看，高等教育的总回报率并没有因为劳动力的大量供给而降低，反而随着时间的推移有所上升，这进一步佐证上文结论的有效性。因此，有相当的证据认为，高校扩招政策带来的人力资本扩张，并没有降低我国的高等教育回报率。城乡分样本的高等教育回报率变动趋势与前文分析一致，在此不做赘述。

表5 基于倾向得分匹配法的高等教育回报率估计值

（三）分位数回归测算结果

本部分采用分位数回归法检验高等教育回报率在城乡不同收入群体间的分布效应，以便更好地考察高校扩张政策在不同时期对城乡居民收入差距分化的影响。q10、q50、q90分别代表收入在10分位点、50分位点和90分位点，即低收入、中收入和高收入人群。表6呈现出不同收入分位点上高等教育回报率的差异与变动情况。从城镇样本来看，2008年高等教育回报随着收入分位点的上升呈现出单调递减的“向下倾斜”曲线。在10分位点上，高等教育回报率为73.4%，随着收入分位点的上升，高等教育的回报率逐渐走低，下降至90分位点的38.5%。2017年高等教育回报随着收入分位点的上升呈现出先下降后上升的“V型”曲线。由10分位点的65.0%下降至50分位点的54.1%，最后上升到90分位点的63.8%。对于农村样本而言，两个年份的高等教育回报率变化趋势与城镇样本基本一致。2008年，10分位点上的高等教育回报率为89.3%，伴随收入分位点的不断升高，高等教育回报率下降至90分位点的23.8%。2017年，高等教育回报率由10分位点的65.0%下降至50分位点的54.1%，最后上升90分位点的63.8%。

对低、中、高收入群体的高等教育回报率进行对比发现，无论是扩张前期还是扩张后期，高等教育对城乡低收入群体具有更强的增收效应，高收入群体次之。在扩张后期的城镇样本中，高等教育使得低收入群体向中等收入群体逐渐收敛，而在高收入阶段，高等教育使得高收入群体的收入迅速增加，从而进一步扩大中、高收入群体之间的差距。由此可见，随着我国高等教育的不断普及，城镇低收入群体很有可能成为中等收入群体，而中等收入群体难以实现自身收入层级的跨越，是否会出现“中等收入陷阱”是国家制定教育政策需要关注的重点。从城镇、农村样本两者之间比较来看，农村低收入群体的高等教育回报率更高，这意味着接受高等教育依旧是弱势阶层群体向上流动的重要通道，高等教育仍然存在改善城乡收入不平等的潜在空间。在此基础上，对比城乡低收入群体高等教育回报率的时间趋势变化，结果显示高等教育对低收入群体的收入促进作用有所下降。

表6 基于分位数回归的城乡不同收入群体的收益回报

五、结论、讨论与建议

（一）结    论

本文基于中国综合社会调查（CGSS）2008年和2017年的数据，首先利用普通最小二乘法测算规模扩张对我国高等教育回报率产生的影响；其次使用倾向得分匹配法克服异质性和自选择偏差带来的影响，对最小二乘法的测算结果做进进一步稳健性验证；最后将城乡居民收入划分为五等份，采用分位数回归法分析高等教育规模扩张对不同收入群体的异质性影响。研究结果显示：（1）从时间维度的纵向对比来看，我国的高等教育回报率变化趋势呈现出“总体增长，城镇降低，农村上升”的特征，农村高等教育回报率的上升幅度大于城镇的下降幅度，使得总体的回报率表现为增长态势。但是无论对于总样本，还是城乡分样本而言，接受高等教育对于提高居民收入仍然具有显著的正向效应，这意味着我国高校扩招政策带来的经济效益是值得肯定的。（2）从高等教育回报率的城乡横向对比来看，扩张前期，城镇居民的高等教育回报率远高于农村居民，而在扩张后期，农村高等教育回报率反超城镇，农村居民逐渐成为扩张进程中的“相对较大获益者”。（3）在收入差距分化方面，高等教育规模扩张具有缩小城乡居民内部收入差距分化的“公平效应”。城镇和农村居民高等教育回报率随着收入分位点的上升均呈现由单调递减的“向下倾斜”曲线转变为“V型”曲线，无论是城镇还是农村居民，低收入群体的高等教育回报率在两个年份中均超过高收入群体，由此反映出高校扩招政策对低收入群体的增收作用更为明显，高等教育规模扩张很有可能是缩小贫富差距、促进城乡收入公平的重要机制之一。但需要注意的是，随着时间的推移，高等教育对城乡低收入群体的政策红利效应正在减弱。

（二）讨    论

本文的研究结果对于丰富、深化和拓展高校扩招政策对城乡居民收益产生的内在影响机制有一定的理论意义与参考价值。首先，持续多年实施的高校扩招政策并未降低接受高等教育带来的经济回报，这一定程度从经济科学视角评估了高校扩招政策的实施成效与有益影响。但不可否认的是，在高等教育规模持续扩张的背景下，就业质量下降、文凭价值贬值等诸多负面现象是同时存在的，如有学者分别从城乡教育机会平等性、高校毕业生起薪变动趋势角度验证了高校规模扩张对其产生的抑制作用。在高等教育内涵式发展战略的背景下，有必要将稳步扩张与质量提升统筹考虑，以便人力资本存量的大幅上升不会降低城乡居民群体的长远经济收益。其次，在社会经济转型时期，高校扩招政策具备缩小城乡居民收入差距的调节功能。从研究结果来看，无论城镇还是农村，低收入群体的高等教育回报率都超过高收入群体，但需注意的是，这种差距在呈现缩小的趋势，这可能是高等教育持续扩张引发的高等教育边际收益降低所导致的。最后，接受高等教育是提升农村居民直接经济收入，进而打破阶层固化与实现社会公平正义的有效手段，这对于祛除当前弥漫在农村地区的“读书无用论”思想有一定的积极意义。我国政府多年持续推行各类教育政策以提高农村居民接受高等教育的机会，以自2012年以来国家推进高考农村专项计划为例，专项计划自实施以来，通过国家专项、地方专项和高校专项计划三种类型录取的学生已经达到60万人，这不仅符合农村地区增强自我造血能力的客观需要，也是国家促进教育整体公平和均衡化发展的有力举措。总之，本研究在现有数据条件下通过普通最小二乘法、倾向得分匹配法和分位数回归法多种方法探讨城乡高等教育回报率这一热点议题，但由于数据本身的质量和影响收入因素的复杂性，不可观测的异质性无法完全消除，可能会对结论的有效性与可靠性产生一定影响。因此，如何增强数据质量的可靠性、影响因素分解的全面性以及研究方法的科学性，将是笔者未来持续推进既有研究的重点拓展方向。

（三）建    议

在我国高等教育快速发展的进程中，为了充分发挥高等教育在缩小城乡居民收入差距中的关键作用，本文根据上述研究结果与讨论提出如下几点政策建议：第一，进一步提高农村地区高等教育获得的机会概率，实现城乡教育资源的均衡配置。由于扩张后期的农村高等教育回报率高于城镇，让更多农村地区的学生获得高等教育不仅有助于提高农村居民的经济收益，还利于缩小城乡收入差距，这对于推动未来共同富裕目标的实现具有一定的促进作用。此外，受城乡二元经济结构的影响，农村地区教育资源匮乏、教育条件落后、教育质量低下，城乡高等教育入学差异本质上是由于教育资源差异引致的，因此，打破城乡之间整体的教育资源配置鸿沟，弥补农村教育资源的先天不足，是保证城乡高等教育差距得以缩小的关键所在。第二，有效推动规模扩张和质量提升的协同共进，确保高等教育经济效益的持久发展。在其他条件相同的情况下，数量的剧增不可避免地会加大高等教育体系内部的各种张力，对高等教育质量构成威胁。尽管实证结果表明我国高等教育的经济效应并没有因为规模扩张而降低，但是数量对质量的潜在稀释风险仍然是不容忽视的问题。衡量高等教育质量的第一标准是人才培养水平。为此，高校在扩大招生规模的过程中应该注重人才结构与质量的协调，加强科教融合、产教融合和工学结合，建立就业与招生计划、人才培养的联动机制，以实现高等教育系统与经济社会的良好嵌入衔接。第三，加大对城乡贫困大学生的资助力度，减轻低收入家庭的经济预算负担。家庭背景对于学生高等教育机会获得具有显著影响。一般而言，低收入家庭往往囿于经济资本的限制，无力负担学习必需品之外的费用，从而导致其在高等教育机会获得上处于劣势地位。为了促进教育公平的深入推进，不让每一个人因贫困落队，政府要持续加大对贫困生的经费投入，鼓励个人、社会捐资助学，广泛吸纳多种渠道来源的资金捐助，增强学校、社会和个人的三维合力。

作者—编辑—同行评议意见

第一轮审稿意见

同行评议意见1

论文讨论了高教扩展对高等教育回报率的影响，并且分别比较了城乡居民、不同收入群体居民高等教育回报率的变化，论文具有一定的现实意义。但是论文也存在一些问题（见附件）：

1.论文行文还有提升空间，一些表述应前后统一，关于“扶贫”的表述目前还有没有意义？

2.论文题目以及正文多处提到“城乡居民收入差距”，但是论文分析的仅仅是高等教育回报率，并没有验证“收入差距分化”及其影响因素，建议作者慎重对待这个问题。 

审稿结论：可刊用。

同行评议意见2

基于中国综合社会调查（CGSS）2008年和2017年的数据稍显陈旧，类似研究并不少见，文章选题的理论价值一般，研究结论新意不足，且研究结论的呈现缺乏逻辑性与条理性，针对研究结论的讨论深度存在明显缺陷，文章发表价值不大。退稿。 

审稿结论：退稿。

编辑意见：请参考以上外审意见对全文进行修改完善，凡修改之处请用红色字体标出。另请按照我刊近期刊发文献和投稿指南通修全文格式，保证全文格式的规范、统一。尽快修回，修回时请在文前附上详细的修回说明（需对外审意见以及编辑部意见进行逐条回复）。请您再三检查稿件，看看文章是否还有可改进的空间。比如，请确认（1）句子是否因缺少“主语”、“谓语”或者“宾语”成分而难以通读；（2）标点符号——尤其是“，”和“。”——的使用是否准确；（3）句子或者段落是否因过长而影响阅读和理解；（4）句子之间和段落之间的逻辑是否清晰顺畅；（5）行文是否存在拖沓、重复、冗长的情况；（6）概念、符号、变量、专业术语的使用是否能保持前后一致；以及（7）数学推导是否准确无误，图表中的数字是否与正文的分析判断相符。

作者修回说明

首先，非常感谢两位外审专家和编辑老师对论文提出的宝贵修改意见，我们结合返修意见对内容进行了认真修改，修改处已经按照编辑老师要求在文中的相应位置标红。下面对修改意见进行逐条回复：

对同行评议意见1的回应

修改说明1：感谢评审专家对本篇论文做出的批注，行文表述已修订。统一修正了前后文表述不一致的地方，删除关于“教育精准扶贫”的表述。

修改说明2：非常感谢专家的建议，在分位数回归测算结果部分，我们删除了总样本的分位数回归结果，仅呈现城乡样本的测算结果，以达到更加突出和聚焦城乡收入差距分化的目的。

在分析城乡居民收入差距这部分时，我们考虑的是以高等教育回报率为主线，从两个角度进行验证说明，一是通过分析城镇和农村居民高等教育回报率的差异性得出高等教育有没有缩小城乡收入差距的空间，二是是通过比较城镇和农村居民内部不同收入群体的高等教育回报率，分析高等教育对于改善城镇和农村内部收入差距分化的情况。首先是高等教育回报率在城乡两类样本中的差异性，在普通最小二乘法结果部分，2008我国的城镇高等教育回报率远高于农村，而到了2017年农村开始反超城镇样本，基于此得出的研究结论是：扩大农村地区的高等教育入学率有助于缩小城乡居民收入差距。其次是高等教育回报率在城镇、农村内部不同收入群体的分布情况，我们参照前人的研究做法（黄静，王周伟，杜永康《收入差距分化、城市化发展与教育收益率》——基于分位数回归的实证研究；司秋利，张涛《教育回报、户籍歧视与城乡工资差距——基于无条件分位数回归与分解》），采取分位数回归法分析城乡收入差距分化情况，数据结果显示：高等教育规模扩张具有缩小城乡居民内部收入差距的“公平效应”。

关于“收入差距分化”的影响因素，我们之前也有思考过是否要加入这部分研究内容，但是考虑到本文的研究核心：一是扩招以来我国高等教育回报率的变动趋势，二是高等教育回报率对城乡居民收入差距的影响，如果进一步分析收入差距分化的影响因素，不知是否有些偏离研究主线，另一个考虑的点是文章篇幅和整体布局，遂最后没有加入这部分内容。真的非常感谢您提出的这个建议，我们后续会涉及这方面的研究。

对同行评议意见2的回应

修改说明1：感谢专家的意见，我们非常认同专家的看法，因为目前中国综合社会调查还没有公布2020年以后的数据，所以在年份的选择上确实受到很大限制。官网最新公布的年份是2018年，但是笔者在对数据库进行清理过程中发现可以保留下来的有效样本量太少，不适合进行回归分析，遂采用2017年作为代替。后面如果官网更新数据库，我们会及时更替现有年份数据。选择2008年的数据是因为我们想要研究高等教育回报率的跨期动态情况，尤其是跨越将近十年的变化，所以将2008年作为基线对比年份。

修改说明2：非常感谢专家的意见，我们的可能创新之处主要在于两点：研究方法上，我们在普通最小二乘法的基础上，尝试进一步采取倾向得分匹配法克服异质性和自选择偏差带来的影响，使数据结果更加稳健可靠。研究内容上，以往文献多是基于个体同质性假定，研究高等教育的平均收益回报，而在本文中，我们采用分位数回归分析高等教育在不同收入群体间的差异收益特征，以便更好考察接受高等教育对于改善城乡居民收入差距的影响。

修改说明3：感谢专家的意见，我们已经重新修订研究结论的表述。

对编辑意见的回应

感谢编辑老师的意见，我们对文章进行了多次校对，确保没有出现（1）—（7）中的问题。

1.结论部分应对“问题的提出”部分提及三个研究问题给出明确的回答。

2.文献综述部分不能仅停留在简单观点罗列，应对已有研究进行归纳与总结；建议完善检索词，系统梳理相关文献，只有对文献进行全面的回顾，才能清楚自己研究的位置，以至于更好地给出本文的贡献。

如：周扬,谢宇.从大学到精英大学：高等教育扩张下的异质性收入回报与社会归类机制[J].教育研究,2020,41(05):86-98.

3.论文指出分位数法能弥补“普通最小二乘法和倾向得分匹配法无法捕捉到非线性变化”的不足，请交待必须使用三种不同方法进行验证的必要性。

4.实证结果部分更多是基于不同方法分析结果的客观陈述，而缺少基于该结果的深入分析与讨论，需要对其揭示的规律进行更为充分的讨论。

5.文中部分表述需要核对。如：变量选取部分”将工作经验“视为控制变量，而OLS方法介绍中并未将其表述为控制变量。此外，“全国28个省、市、自治区（不含西藏、港澳台）”，全国大陆地区为31省、市、自治区，不计入西藏也应是30。

审稿结论：修后再审。

编辑意见

请参考以上外审意见对全文进行修改完善，凡修改之处请用蓝色字体标出。另请按照我刊近期刊发文献和投稿指南通修全文格式，保证全文格式的规范、统一。尽快修回，修回时请在文前附上详细的修回说明（需对外审意见以及编辑部意见进行逐条回复）。

对同行评审意见3的回应

修改说明1：感谢专家的意见，我们已经修改了文章结论部分的行文表述，分别对“问题提出”部分的三个研究问题进行了逐一回答。

修改说明2：非常感谢专家的意见！我们已经重新修改文献综述的内容。

修改说明3：非常感谢专家提出的意见，我们在文献综述最后一部分“研究述评”中补充了关于使用这三种方法的必要性。通过阅读其他实证文章发现，大部分研究做了稳健性检验，基于此，我们首先采用普通最小二乘法做基线回归得出研究结果，进一步利用倾向得分匹配法对最小二乘法的结果做稳健性检验。之所以采用这个方法，是因为倾向得分匹配法可以有效克服最小二乘法的内生性问题，最大限度降低结果偏误。分位数回归主要是用来揭示不同收入群体的高等教育回报率，以便后文深入分析高等教育对城乡居民内部收入差距的影响。

修改说明4：非常感谢专家的意见！在本次修改过程中，我们对实证结果部分进行了更加深入地分析与讨论。在普通最小二乘法结果部分，首先，我们补充了分样本的高等教育回报率的变动情况。其次，在控制变量方面，我们增加了“男性”和“接受过高等教育”的交互项，分析高等教育回报率的性别差异，进而衔接本部分第二段落开头部分提到我国劳动力市场上存在的性别隔离现象，进一步阐释女性接受高等教育对于性别工资不平等的改善。在倾向得分匹配法的Logit模型估计部分，我们重新撰写工作经验、婚姻影响个体接受高等教育的表述，并且增加了不同地区显著影响个体接受高等教育的原因分析。在分位数回归结果部分，我们增加了q50代表中等收入群体的解释，以便对应第二段落补充引入的概念 “中等收入陷阱”，在本部分的第二段落中，我们不仅从不同维度分析高等教育对于不同收入群体的异质性收益回报，并且对数据结果可能指向的现实情况做了补充探讨。

倾向得分匹配法结果有三个部分，我们只对第一部分的结果进行了补充，原因是：第二部分是对该方法是否适配本研究的验证性过程，第三部分的主要作用是对最小二乘法结果的进一步检验，以确保本文得出来的结论是稳健的，所以没有再对这两部分做深入地分析与讨论。

修改说明5：非常感谢专家的意见，在OLS方法介绍中，我们已经重新修订关于控制变量的表述。在数据来源中，我们更正了调查省份数据为“30”，我们为此常识性错误感到非常抱歉。

感谢编辑意见，我们已经对文章进行了多次校对。

论文针对审稿意见进行了仔细修改，修改后的论文建议进入下一步审稿环节。

审稿结论：同意录用。

编辑意见

还存在以下问题

1.摘要的学术落脚点需要明确，不能只写研究结果就没了；

2.文中的图片需要替换为原图；

3.文献回顾部分需要再概括总结，不要出现那么多的罗列；

4.参考文献格式问题很大，需要作者按照投稿指南一一审核确认，包括大小写，标点符号等；

5.语言表述需要再梳理，返回前需要认真仔细审读3遍以上，包括标点符号。

对编辑意见的回应

非常感谢外审专家对论文提出的宝贵修改意见，我们结合返修意见对内容进行了认真修改，修改处已经用紫色字体标出。下面对修改意见进行逐条回复：

修改说明1：感谢专家的意见，在摘要部分我们补充了相应的对策建议，同时将建议补充在了论文最后一部分。

修改说明2：感谢专家的意见，图1“城乡居民收入差异”和图2 “倾向得分的共同取值范围”已经替换为原图。

修改说明3：感谢专家的意见，在文献综述部分，我们对不同学者的观点进行了概述性总结。

修改说明4：感谢专家的意见，我们参照投稿指南，对参考文献中的出现的格式错误进行了逐一修改。

修改说明5：感谢专家的意见，我们重新修正了行文表述中用词不准确、逻辑不连贯、标点符号错误使用的地方。在此部分我们使用了内容修订模式，以便专家审阅。

审稿结论：同意录用。