教育在代际收入流动中的作用　　

      DOI：10.19512/j.cnki.issn2096-2088.2022.01.001

      代际流动是指特定地区或群体中父代与子代社会经济地位之间的独立性，用以衡量机会平等程度。代际收入流动是代际流动的重要指标，较低的代际流动性不利于社会稳定和经济发展，也不利于构建人人拥有向上流动机会的社会，阻碍共同富裕目标的实现。因此，研究代际收入流动机制具有重要现实意义。

      从理论上看，父母禀赋(如基因、文化等特质)的可继承程度和回报、父母对子女人力资本投资倾向和回报、子女的运气成分等均是影响代际收入流动性的重要渠道(Becker and Tomes，1979，1986)。其中，教育作为人力资本投资的主要形式，是促进代际收入流动的关键自致性因素，也是个人实现阶层跃升的重要途径和社会代际流动性提高的动力来源( et al.，2018)。同时，鉴于公共教育投入在代际收入流动中的渠道作用(Becker and Tomes，1986；Solon，2004)，教育公平成为促进机会公平政策的重要选择。但是，对于教育在代际收入流动中能发挥多大作用，还需要经验测算。如果教育在代际收入流动中发挥的作用越大，个人越有机会通过教育实现阶层跃升，进而激发社会活力，促进流动；反之则不利于教育人力资本积累和代际收入流动性提高。

      目前，国内学者对教育与代际收入流动的关系给予了一定的关注，但由于数据和方法的局限，已有研究并没有得到一致结论。同时，很少关注教育对代际收入流动作用的异质性问题和变化趋势问题。基于此，本文运用1995年、2002年、2013年和2018年中国家庭收入调查数据(Chinese Household Income Project，CHIP)，在考虑了收入测量偏误和同住样本选择偏差的基础上，运用中介效应分析方法，测算了教育在我国居民代际收入流动中的作用。同时，考察了教育作用的性别和户口异质性，以及教育作用的变化趋势。研究有助于进一步认识教育与代际收入流动的关系，帮助评估教育在创设合理代际收入流动机制中发挥的作用，为促进代际收入流动的公共政策制定提供有益借鉴。

      与已有研究相比，本文的贡献在于：第一，运用“收入秩”的方法测算教育在代际收入流动中的作用，以解决研究中存在的计量偏误问题。目前国内研究还没有基于这一方法来考察教育与代际收入流动关系，但国外已有多篇文献运用这一方法进行研究，如Borisov和Pissarides(2020)对俄罗斯、Simard-Duplain和St-Denis(2020)对加拿大以及Harding和Munk(2020)对丹麦的研究等。第二，基于CHIP数据中与户主不同住成年子女的信息，运用Heckman两步法解决了同住样本选择偏差问题。目前国内研究由于数据限制，只有杨娟和张绘(2015)、Fan等(2021)在研究代际收入流动性趋势时运用该方法解决同住样本选择偏差问题，但还没有研究在分析教育与代际收入流动关系时运用这一方法。第三，在纠正计量偏误的基础上，本文考察了教育在代际收入流动中的作用变化，发现不同于已有研究的结论，即教育在我国1970-1991年出生群体代际收入流动中的作用持续减小。

      二、文献综述

      关于教育与代际收入流动关系的实证研究，候玉娜和易全勇(2013)对较早的文献进行了综述，本文则从测算方法和研究视角两个方面，侧重于综述其近期发展。另外，本文关注的代际收入流动为相对流动指标，许长青和梅国帅(2021)等分析教育与绝对代际收入流动指标的关系的研究不在本文综述范围之内。

      (一)教育在代际收入流动中作用的测算方法

      测算教育在代际收入流动中作用的方法可分为两类：一是中介效应分析法(mediation analysis)，也即Blanden分解方法(Blanden et al.，2007)①；二是方差分解法(variance decomposition)，包括Bowles和Ginti分解方法(Bowles & Gintis，2002)以及Borisov和Pissarides分解方法(Borisov & Pissarides，2020)等。中介效应分析法多用于考察影响代际收入流动的单个中介因素(如教育)，方差分解法则常用于对多种不同中介因素(如教育、职业、社会资本等)的作用进行分解。

      由于本文仅关注教育在代际收入流动中的作用，因此使用了中介效应分析的方法，并且在文献回顾中重点关注使用这一类方法的研究。在使用中介效应分析法研究教育与代际收入流动关系的国内研究中，主要存在两方面的问题。一是在估计个人教育回报时，没有控制个人能力和家庭背景等不可观测因素的影响(徐俊武和张月，2015；亓寿伟，2016)，这可能会导致教育回报及教育作用的高估(Mendolia and Siminski，2017)。对此，通常采取的办法是控制父母收入变量，代理不可观测因素的影响(杨新铭和邓曲恒，2017)，或者通过控制能力变量进行研究(Blanden et al.，2007；Richey and Rosburg，2017)。考虑到本文所用数据没有能力变量，所以通过控制父母收入来解决这一问题。二是由于教育与代际收入流动关系的研究也属于代际收入流动机制研究内容，因此一些研究者关注教育和其他中介因素(如职业、健康、财富等)在代际收入流动中的相对作用大小，但已有研究在具体应用中并没有处理各因素之间的相关性问题，即在分析教育回报的方程中同时控制了职业、健康等变量(陈杰等，2016；杨新铭和邓曲恒，2017)，进而导致教育回报和教育作用的低估。对于这一问题，Simard-Duplain和St-Denis(2020)在分析加拿大的教育和工作特征对代际收入流动影响时，采用逐步回归方法将各中介因素的净效应分离出来，最后得出教育在代际收入流动中的作用。由于本文仅关注教育的影响，因此只将代际收入传递系数分解为通过教育因素的影响和非教育因素的影响。