家庭贫困对少年儿童学业表现的影响研究

■ 柳建坤 靳慧泉 石一琦

一、问题的提出

学业表现是人力资本的重要内容。在现代社会，人力资本对个体获取社会经济资源发挥着关键作用，同时也影响着国家整体的劳动力素质、创新能力以及经济增长潜力。我国在40多年的改革开放过程中，通过对内改革、对外开放，并凭借巨大人口基数产生的“人口红利”，成为世界第二大经济体，迈入中等收入国家行列。在实现“十四五”规划和2035年远景目标的新征程中，提升国民的人力资本仍将发挥关键作用。贫困是限制人力资本积累的重要因素，党的十八大以后精准扶贫工作的开展改善了人力资本积累的环境，少年儿童作为国家的未来和民族的希望，贫困对其的影响也不容忽视。那么，贫困对少年儿童人力资本积累有何影响？影响的约束条件和作用机制又分别是什么？本文着力对上述问题做出回答。

一般而言，高中教育的普及率是评价人力资本水平的重要指标。《第七次全国人口普查公报》显示，我国拥有高中（含中专）文化程度的人口为2.13亿人。与2010年相比，每10万人中拥有高中文化程度的由1.4万人上升为1.5万人。高中教育的获得是以高质量的基础教育作为前提条件的。中国的基础教育已基本实现对学龄儿童的全覆盖。《2020年全国教育事业发展统计公报》显示，2020年全国小学学龄儿童净入学率99.96%，初中阶段毛入学率102.5%[1]。但也要注意，教育规模的扩大并不意味着教育质量会随之提高。有研究指出，中国儿童青少年抑郁症状的发生率随时间的推移而上升[2]。此外，农村地区留守儿童在身体素质、学业表现、认知能力等方面都低于非留守儿童[3]；而在城镇地区，农民工随迁子女的心理健康状况也低于本地儿童[4]。

由此可见，中国学龄儿童人力资本的分布存在不均衡现象，这对于“十四五”发展阶段的人力资本积累和健康中国战略目标的实现都会产生不利影响。虽然我国于2020年已经实现现行标准下农村贫困人口全部脱贫，但是评估和审视贫困问题带来的社会影响，对于政府部门和学者在防范返贫风险阶段进一步研究如何更好地促进儿童发展具有理论和政策价值。由于家庭是儿童人力资本投资的最主要来源，因而国内大量的实证研究考察了家庭经济状况对儿童人力资本的影响。本文同样强调家庭资源对儿童人力资本积累的重要性，但采取的是贫困视角来分析中国少年儿童人力资本差异形成的理论逻辑、约束条件和现实路径，并采用具有全国代表性的中国教育追踪调查（China Education Panel Survey,以下简称CEPS）数据进行验证①需要说明的是，我国脱贫攻坚战取得了全面胜利，现行标准下农村贫困人口全部脱贫，本文的研究对象是基于自评家庭贫困但实际为相对贫困状态的家庭。。通过准确评估家庭贫困对少年儿童人力资本的影响，本文不仅有助于丰富对有关贫困影响少年儿童发展的认识，而且对进一步优化少年儿童人力资本投资的政策设计、巩固脱贫成果和化解返贫风险具有重要的现实意义。

二、文献综述

人力资本是提升个体社会经济地位和推动经济社会发展的关键因素。在经典的人力资本理论中，教育、技能和工作经验是人力资本的主要组成，其中教育处于核心地位[5]。赫克曼（James J.Heckman）等人提出的新人力资本理论从认知能力和非认知能力两个方面对人力资本加以区分。认知能力通常体现为个体的受教育年限、技能水平以及工作经验等；非认知能力则涉及个体的主观素质，比如自律性、对他人的信任、社交能力以及情绪状态等。本文讨论的学业表现属于认知型人力资本。赫克曼等人认为，儿童期是个体人力资本形成的关键阶段，因而强调对少年儿童进行人力资本投资所产生的经济回报最大，其对于消除贫困和推动经济发展的意义尤为重大[6]。

作为凝结在个体身上的资源形式，人力资本的形成需要物质资源的投入作为基本前提。家庭承担着对少年儿童进行抚养、教育、保护的主体责任，因而家庭资源的丰裕度对少年儿童人力资本形成发挥着至关重要的作用。1966年发布的《科尔曼报告》首次提出家庭、学校和社区是塑造学生教育成就的三大场域，并且认为家庭背景特征因素（家庭收入、父母教育程度、亲子互动方式和强度等）对少年儿童学习成绩的影响远远大于学校和社区[7]。此后开展的一系列实证研究考察了上述三大教育场域对少年儿童教育成就的效应差异，并且多数的经验证据支持家庭经济状况对少年儿童教育成就的影响更加重要[8]。

在中国，1978年后的市场化改革在使社会资源总量大幅增加的同时，也带来了资源分配不平等扩大化的问题，造成社会阶层结构的快速分化。一方面，社会经济地位优势阶层通过文化资本再生产过程获得优质的教育资源，弱势群体由于自身可行能力的不足而被排斥在优质教育资源之外，这使得教育不公平问题在改革开放之后逐渐凸显出来。国内学者无论是基于全国层面的数据，还是基于特定省市的调查数据，均发现家庭经济条件的变化不仅与少年儿童教育机会获得之间存在显著相关关系，而且也会对少年儿童的学业表现产生影响[9]。张文宏和韩钰对国际学生评估项目（PISA2015）中的北京、上海、江苏和广东4省份的数据分析发现，家庭经济状况对子女在15周岁时的知识素养有显著的正向影响[10]。基于全国性调查数据的研究也证实了上述结论。柳建坤和贺光烨在对同一数据分析后发现，农村家庭失去土地对少年儿童的学习成绩产生明显的负向影响[11]。

家庭经济状况不断恶化会变为贫困问题。贫困不单单表现为物质资源的匮乏，更表现为一种系统性风险，会形成一种特定的文化和生活方式，从而使承受该风险的个体落入难以摆脱的贫困陷阱。虽然欧美发达国家的人均收入水平较高，但是不同群体之间的收入不平等问题却长期存在并且日趋严重，造成贫困人口的数量逐渐增加[12]。在这一背景下，来自贫困家庭的学生占学生总数的比例越来越大，而且该群体的教育成就并不理想。美国联邦政府教育部门在21世纪初对71所高中的贫困学生的调查发现，所有年级学生的得分都低于标准测试的得分，并且家庭贫困学生的得分显著低于家庭非贫困学生的得分[13]。另一项研究比较了美国的非洲裔学生和白人学生的学业表现差异，发现家庭贫困是两类学生学业表现出现差距的主要原因[14]。

贫困会阻碍经济社会的发展。消除贫困、改善民生、实现共同富裕是社会主义的本质要求。2022年3月，中国财政部、国务院发展研究中心与世界银行联合发布的《中国减贫四十年：驱动力量、借鉴意义和未来政策方向》指出，改革开放40多年来，中国政府在减贫工作上取得了举世瞩目的成就，累计减贫近8亿人。在这一背景下，贫困问题受到国内学者的广泛讨论，具体的议题包括估算贫困人口规模、描绘贫困人口特征、考察引发贫困的因素、对多维贫困指标的测算等方面[15]。目前，仅有的一些研究大多围绕贫困大学生展开，关于贫困对少年儿童人力资本影响的研究相对较少。熊静和杨颉对某“双一流”建设高校调查后发现，农村贫困专项计划生在入校后存在学业适应差的情况，其在课程设置、目标规划、时间安排、学习策略和教学模式5个维度上与非专项计划生存在较大的适应差距[16]。崔盛等人对8所重点高校调查后发现，农村和贫困地区专项招生计划的学生具有明显的寒门背景，生活拮据，在学业方面存在困难与问题[17]。可以看出，家庭贫困会对学生学业表现产生抑制效应。不过，这一结论是否在全国范围内同样适用，还需要使用更大规模且代表性更好的数据加以验证。

通过梳理既有文献可以看到，国内关于贫困与人力资本关系的研究尚有很大的改进空间：第一，在研究对象上，未考虑受贫困影响更大的少年儿童群体，这使得贫困对少年儿童教育成就的影响尚不清楚；第二，在分析框架上，此前的研究大多数直接考察贫困对个体学业表现的影响，但对这一关系的作用机制讨论较少，对外在社会支持的关注也不够充分，这就造成贫困变量所具有的特殊意义被忽略了；第三，在研究方法上，已有文献大多采用单一或少数城市的学生样本，样本量较小且缺乏全国代表性。此外，这些研究仅使用简单的统计模型进行实证检验，并未对贫困与人力资本关系存在的内生性问题以及样本选择偏差进行处理，造成研究结论的可靠性受损。

鉴于此，本文首先考察贫困对少年儿童学业表现的影响及其约束条件和作用机制，并使用CEPS数据进行实证检验。然后，本文将从外在社会支持角度分析贫困影响少年儿童学业表现的约束条件，以及从家庭教育投资、认知能力和心理健康三个角度分析贫困影响少年儿童学业表现的逻辑。

三、理论分析及研究假设

经典的教育产出模型认为，家庭、学校、政府与同伴效应是影响教育产出的四大因素，但家庭是教育资源最主要的供给者[18]。因此，父母在子女教育方面的投资力度不同会使少年儿童所接受的教育资源拉开差距，这将最终反映为少年儿童学业表现上的好坏。具体到中国，在义务教育迅速普及以及重视教育的传统观念等多种因素的共同作用下，家长对子女的教育活动投入了大量经济资源。针对少年儿童教育的投入带来了非常明显的教育产出。祁翔和郑磊利用国际学生评估项目（PISA2015）的数据考察北京、上海、江苏、广东四省份城乡学生的学业表现差距，发现农村家庭和城镇家庭对子女教育投资的差距是农村学生的学业表现差于城镇学生的主要原因[19]。当家庭陷入贫困状态后，收入水平会大幅下降，这使得家庭消费决策趋向谨慎，表现之一就是会大幅削减非食品性支出[20]。这样，在贫困家庭中，父母难以对子女教育进行有力的投资，而子女的学业表现也会相应地变差。因此，本文认为教育投资下降是家庭贫困抑制儿童学业表现的作用机制之一，即家庭贫困会使家长难以向子女的教育活动投入足够资源，进而导致子女的学业表现变差。故本文提出以下假设。

假设1：家庭贫困会降低教育投资，进而抑制儿童的学业表现。

学习本身是一项需要个体独立执行的活动，因而少年儿童自身的特征也对其在学习活动中取得良好表现发挥着重要作用。其中，认知能力和心理状态是两个重要的主观因素。教育心理学认为，个体运用各种学习器官来获取来自外部的各种信息，因而认知能力强的人能够获得更多的信息，并且从中识别出对自己有价值的信息，进而将其转化为由自己掌握和运用的知识[21]。认知能力可以通过后天训练加以培养，但培养质量取决于物质资源的投入力度。因此，家庭经济状况与少年儿童认知能力存在密切联系[22]。不过当少年儿童所在的家庭处于贫困状态时，其认知能力也会受到负面影响。这一发现在针对中国少年儿童的研究中得到了证实。李云森和罗良基于北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室“中国儿童青少年心理发育特征调查数据库”研究发现，贫困会使孩子认知能力水平比同龄孩子低2%以上[23]。

拥有良好的心理状态可以显著提升个体的注意力和工作效率[24]。因此，心理健康水平的高低对于需要投入大量精力的学习活动显得尤为重要。不过，少年儿童的心理健康会因家庭经济地位的变化而发生改变。在中国，留守儿童是缺乏经济和社会支持的典型弱势群体。因此，国内学者将研究重点聚焦于分析贫困与留守儿童心理健康的关系上。李春凯和彭华民对江西省修水县625名留守儿童的研究发现，贫困对留守儿童的心理健康具有显著的削弱作用，并且这一效应存在明显的年级差异，即高年级儿童的心理健康水平更差[25]。

综上所述，生活在贫困家庭的少年儿童往往存在认知能力较弱和心理健康水平较低的问题，这会使该群体在参与学习活动时，难以高效和准确地吸收与理解知识，也无法集中注意力，从而很难表现优异。换言之，家庭贫困可以通过弱化认知能力和降低心理健康水平这两个主观机制来抑制少年儿童学业表现,故本文提出以下假设。

假设2a：家庭贫困会弱化少年儿童的认知能力，进而抑制其学业表现。

假设2b：家庭贫困会降低少年儿童的心理健康水平，进而抑制其学业表现。

四、数据、变量、模型介绍

（一）数据来源

本文所用数据来自CEPS数据。CEPS由中国人民大学中国调查与数据中心设计和实施，收集了涵盖学生个体、家庭、学校、社区等多层次的信息，是具有全国代表性的大型追踪调查项目。CEPS于2013年开始在全国范围内实施抽样调查，以初中一年级（七年级）和初中三年级（九年级）两个同期群作为调查起点，以人口平均受教育水平和流动人口比例作为分层变量，从全国随机抽取了28个县级单位作为调查点。该调查的执行以学校作为基础，在入选的县级单位随机抽取了112所学校、438个班级进行调查，被抽中班级的学生全体入样。基线调查共调查了19487名学生。CEPS项目组在2014—2015学年开展实施的调查以2013年的全国调查为基础，共调查了10750名学生，成功追访七年级学生9449人。本文使用已公布的2014—2015学年数据，在剔除了变量含有异常值的样本后，最终获得8463个有效样本。

（二）变量说明

1.被解释变量

被解释变量为少年儿童学业表现。本文以学生在2014年期中考试成绩来测量学业表现，包括语文成绩、数学成绩、英语成绩和3科平均成绩，3科成绩满分均为150分。这4种成绩越高，表示学生的学业表现越好。

2.解释变量

本文的核心解释变量是少年儿童自评家庭贫困。本文使用少年儿童受访者对家庭经济状况的评价来判断家庭贫困状态，对应问卷中“你觉得目前你家的经济条件如何?”的题项，选项包括“非常困难”“比较困难”“中等”“比较富裕”“很富裕”5类，分别赋予1～5分。本文将选择前2个选项的归为“少年儿童自评家庭贫困”，赋值为1，将选择后3个选项的归为“少年儿童自评家庭非贫困”，赋值为0，从而构造“少年儿童自评家庭贫困”的虚拟变量。

在稳健性检验部分，本文还构造了另外两个测度“少年儿童自评家庭贫困”的变量：一是家长对家庭经济状况的评价来判断家庭贫困状态，问卷中的题项和选项与针对少年儿童构造的指标相一致，因而该指标也为虚拟变量（自评家庭非贫困=0，自评家庭贫困=1）；二是根据家庭是否领取低保来判断家庭贫困状态，进而构造“低保家庭”这一虚拟变量（否=0，是=1）。

3.中介变量

一是家庭教育投资。本文根据在2014—2015年学期受访家庭对子女教育活动的支出金额来测量教育投资水平。该变量为连续变量，数值越大，表示教育投资水平越高。为了消除变量偏态分布的影响，本文对该变量取自然对数后纳入统计模型。

二是少年儿童认知能力。本文以CEPS提供的学生认知能力测试标准化得分作为认知能力的测度。该测试采用3PL模型进行，由3个维度涉及11个概念的试题构成：维度1是语言维度，由词组类比与语言文字推理概念构成；维度2是图形维度，由图形规律分析、折纸类题目及几何图形应用概念构成；维度3是计算与逻辑维度，由数学应用、自定义运算规则、数列运用、抽象规律分析、概率及数值大小逆向思维概念构成。该变量的数值越大，表示学生的认知能力越强。

三是少年儿童心理健康。CEPS设置了标准抑郁自评量表（Self-rating Depression Scale）来测量儿童的心理健康状态。CEPS调查询问了儿童在过去7天内是否有“沮丧”“不快乐”“生活没有意思”“悲伤”等4种感觉。原始的答案赋值方式是“从不=1，很少=2，有时=3，经常=4，总是=5”。本文在进行正向赋值的基础上，将这些定序变量调整为取值范围是[0,1]的定距变量，并在此基础上构建两个综合性指标。首先，参考姚远和张顺的方法[26]，将这4个题加总求平均值，再乘以100，最终获得一个取值为[0，100]的连续变量。

4.控制变量

控制变量涵盖了少年儿童、家庭、教师、学校4个层次。

少年儿童特征变量包括年龄、性别、是否为独生子女、户籍性质、是否留级。其中，年龄为连续变量，取值为调查年份减去少年儿童的出生年份；性别赋值，女性=0，男性=1；是否为独生子女赋值，否=0，是=1；户籍性质赋值，农业户口=0，非农业户口=1；是否留级赋值，没有留级=0，留过级=1。

家庭特征变量包括家长受教育程度、家庭社会经济地位。家长受教育程度以父亲和母亲两人中的最高受教育程度来设置，赋值方式为：没受过任何教育=0，小学=6，初中=9，中专/技校/职业高中/高中=12，大学专科=15，大学本科=16，研究生=19。家庭社会经济地位由家长的职业地位来测量。在已有文献中，管理者和专业技术人员通常被视为职业地位高的群体[27]，其在CEPS中对应的职业类别如下：一是政府机关领导/干部，二是事业单位、公司（企业）领导/干部，三是科学家、工程师和大学教师等专业技术人员，四是医生、律师和中小学教师。因此，如果家长从事以上4种职业中的任意一种，即被视为高职业地位人群（家庭社会经济地位赋值为1）；反之则视为低职业地位人群（家庭社会经济地位赋值为0）。

教师特征变量包括教师受教育程度和教师职称。教师受教育程度赋值：大学专科=1，大学本科（非全日制高等教育）=2，大学本科（全日制高等教育）=3，研究生=4。教师职称赋值：无职称=0，三级教师=1，二级教师=2，一级教师=3，高级教师=4，正高级教师=5。学校特征变量包括学校性质、学校本地排名、学校所在城乡类型和学校所在地区等。学校性质赋值：民办（民办公助、普通民办学校、民办打工子弟学校）=0，公立=1。学校本地排名赋值：最差=0，中下=1，中间=2，中上=3，最好=4。学校所在城乡类型赋值：农村=0，城镇=1。学校所在地区赋值：东部=0，中部=1，西部=2。变量描述性统计如表1所示。

表1 变量描述性统计

在进行统计分析之前，本文对自评家庭贫困少年儿童和自评家庭非贫困少年儿童的语文成绩、数学成绩、英语成绩、心理健康得分和认知能力等指标的均值进行T检验。如表2所示，自评家庭贫困的少年儿童在语文成绩等5项指标上均显著低于自评家庭非贫困的少年儿童，且英语成绩的差距最大。表2的检验结果为后文实证分析提供了数据支持。

表2 变量均值检验

（三）模型介绍

本文的实证环节主要分为两个部分。

第一，由于少年儿童学业成绩是连续变量，因此本文基准回归部分采用最小二乘回归模型。模型设定见式（1）。

式（1）中，scorei是儿童i的文化课成绩，povi是儿童i自评家庭贫困等贫困变量，X是个人层面、家庭层面等不同层面的控制变量，u是随机扰动项。

第二，本文进一步分析家庭贫困是通过哪些渠道影响少年儿童学业表现的。按照前文的理论分析，本文把少年儿童认知能力、家庭教育投资和少年儿童心理健康作为中介变量，使用逐步回归法和KHB法来识别中介效应。逐步回归法的模型见式（2）、式（3）。

其中，式（2）表示家庭贫困对少年儿童的家庭教育投资、认知能力和心理健康的影响，Mechanism代表上述三个中介变量。在中介效应识别方程（3）中，β＇1代表在控制中介效应的前提下家庭贫困对少年儿童学业表现的影响，β2代表中介变量对少年儿童学业表现的影响。

五、实证结果

（一）基准回归

少年儿童自评家庭贫困对其学业表现的影响结果见表3。模型1～4的被解释变量分别为英语成绩、数学成绩、语文成绩和3科平均成绩，模型纳入少年儿童个人、家庭和学校层面的控制变量，估计方法采用最小二乘估计。

表3 自评家庭贫困对少年儿童学业表现的影响结果

表3估计结果表明，相比于自评家庭非贫困，少年儿童自评家庭为贫困的对其学业表现在1%的统计水平上产生显著的消极影响。换言之，自评家庭贫困少年儿童的英语成绩、数学成绩、语文成绩和3科平均成绩比自评家庭非贫困少年儿童分别低5.275分、5.651分、4.755分和5.217分。以模型4的估计结果为例，第一，在少年儿童特征方面，在所有七年级学生中，少年儿童年龄越大，其平均学习成绩则越低；相比于女生，男生的学业表现更差；独生子女的学业表现好于非独生子女，根据资源稀释理论，家庭的子女数量越多，家庭投放在每个子女发展上的资源则更少，独生子女享有的家庭教育资源投入高于非独生子女，这直接影响了其学业表现；非农户口少年儿童的学业表现在5%的显著水平上比农业户口少年儿童的学业表现更好；留级少年儿童的平均成绩在1%的显著水平上比没有留过级的少年儿童低5.394分。第二，在家庭特征方面，家长处于高职业地位对少年儿童学业表现有显著正向影响。第三，在学校特征方面，学校在本地的排名越高对少年儿童学业表现的积极效应越强。家长受教育程度、教师职称、教师受教育程度、学校性质、学校所在城乡类型等变量在统计上不显著。

（二）中介效应检验

在证实家庭贫困对学生学业表现存在消极影响的基础上，本文需要进一步思考家庭贫困的机制问题即家庭贫困是通过哪些机制影响少年儿童学业表现的？根据前文的理论分析，本文选择家庭教育投资、少年儿童心理健康、少年儿童认知能力作为机制解释变量。为此，我们首先采用逐步回归法来检验中介效应，它的基本原理是：以解释变量X对被解释变量Y具有统计上的显著作用为前提，机制变量Z的变化一方面显著受到变量X的影响，同时又对变量Y的变化具有明显作用。

逐步回归法中介效应的估计结果如表4所示。模型1是自变量对因变量的回归估计，模型2、模型4、模型6是自变量对中介变量的回归估计，可以看出，家庭贫困显著降低了家庭教育投资、少年儿童心理健康水平和少年儿童认知能力；模型3、模型5、模型7是自变量和中介变量对因变量的估计，结果显示，3个中介变量都显著为正，表明增加教育投资、提高少年儿童心理健康水平和认知能力对少年儿童学业表现有积极影响。更重要的是，与模型1相比，少年儿童自评家庭贫困变量在模型3、模型5、模型7中的估计系数有所降低，且模型7中的估计系数降幅最大。因此，本文可以初步判定，家庭贫困抑制了家庭教育投资，降低了少年儿童心理健康水平和少年儿童认知能力，从而进一步对少年儿童学业表现产生消极影响。研究假设1、假设2a和假设2b均得到验证。

表4 基于逐步回归法的中介效应估计结果

在证实了教育投资、少年儿童心理健康和少年儿童认知能力存在部分中介效应的基础上，本文采用KHB方法来识别整体意义上的中介效应，并对中介效应进行分解。使用KHB方法进行中介效应检验的优点在于验证中介效应存在性的同时还能够测算所有中介变量的贡献率。从估计结果来看（见表5），在家庭贫困对少年儿童文化课平均成绩的影响路径中，3个中介变量的贡献率合计为76.67%，并且在1%统计水平上显著。另外，在全部中介效应中，认知能力的作用最大（80.93%），教育投资因素次之（11.07%），最后是心理健康因素（8.00%）。

表5 KHB中介效应检验

总的来说，家庭贫困对少年儿童学业表现产生显著的消极影响，少年儿童认知能力、家庭教育投资、少年儿童的心理健康是重要的作用机制，即家庭贫困降低了少年儿童认知能力的发展、对少年儿童心理健康带来消极影响，也抑制了家庭教育投资，从而最终影响少年儿童的学业表现。

六、结论和讨论

2020年，经过全党全国各族人民共同努力，我国脱贫攻坚战取得了全面胜利，完成了消除绝对贫困的艰巨任务。巩固拓展脱贫成果是“十四五”时期的一项重要任务。本文使用CEPS项目组调查2014—2015学年的数据，在当前延续教育扶贫政策的时代背景之下，实证检验了自评家庭贫困对少年儿童学业表现的影响、约束条件和形成机制。研究发现如下：第一，家庭贫困对少年儿童学业表现有显著的消极影响，表现为少年儿童若自评为家庭贫困，则对其语文、数学、英语等学科成绩均产生削弱效应；第二，在影响机制方面，少年儿童认知能力、家庭教育投资、少年儿童心理健康是家庭贫困抑制少年儿童学业表现的重要因素。根据模型估计结果，中介效应中，少年儿童认知能力贡献率最大，其次是家庭的教育投资贡献率，最后是少年儿童的心理健康贡献率。因此，可以认为家庭贫困所引发的少年儿童发展能力不足和家庭教育投资不足严重影响了少年儿童学业表现。

基于上述研究结论可知，关注贫困对人力资本的消极影响对于促进学生教育获得、推进教育扶贫、完善“十四五”期间教育发展政策是有意义的。长期以来，贫困问题一直是人民群众持续关注的重要发展问题。物质贫困不仅会引发家庭成员的健康风险、抑制人力资本的积累，也对地区的长期可持续发展形成阻碍。党的十八大以来，党中央、国务院和各级政府高度重视扶贫工作的开展和成效，教育扶贫、产业扶贫、健康扶贫等一整套扶贫政策体系在贫困地区得到落实，大量贫困户得以脱贫。人力资本理论认为，教育是社会成员提升社会经济地位最为主要的条件，开展教育扶贫、增强贫困人口可行能力是防止返贫和致贫的重要手段。从长远发展来看，少年儿童是祖国的希望和民族的未来，实现第二个百年奋斗目标有赖于当前少年儿童的人力资本积累，新时代的少年儿童正茁壮成长为社会主义建设者和接班人。

依据上述研究，本文提出以下建议：第一，学校财政政策方面，在消除绝对贫困之后，政府应继续加强对脱贫地区学校发展的财政补贴，特别是适当提高学生人均财政经费标准，以及少年儿童发展所需要的教育补贴、营养补贴等，做到精准投放和政策的适当倾斜，及时做好脱贫户未成年子女的教育帮扶工作；第二，在学校教学政策方面，脱贫地区的学校要关注少年儿童认知能力和心理健康的发展，避免家庭收入水平低带来的心理沮丧效应，努力创造良好的教育环境；第三，在家庭发展政策方面，针对缺乏风险抵御能力的家庭提供相应的教育政策，针对脱贫家庭实行差异化的补助，防止因教育支出而再次返贫，重点帮助相对贫困家庭子女接受教育，确保教育扶贫政策的长期性、稳定性和有效性；第四，在多方办学政策方面，鼓励引导社会资本参与脱贫地区教育办学，改善办学条件，优化教育师资队伍，通过税收等政策给予参加合作办学的不同社会主体以政策优惠，逐步形成“政府—社会—公众”共同参与教育脱贫治理的新发展局面和“家庭—学校—社会”联动培养机制，真正破解相对贫困家庭教育难、教育贵的现实困境。