人力资本、社会资本与收入差距——基于中国城市居民收入的分位回归模型分析

李黎明，许珂

（西安交通大学人文社会科学学院，陕西西安710049）

人力资本、社会资本与收入差距
——基于中国城市居民收入的分位回归模型分析

李黎明，许珂

（西安交通大学人文社会科学学院，陕西西安710049）

收入差距不断扩大已成为学术界关注的重要议题之一。人力资本和社会资本理论虽然成为个体收入差异的解释路径，但并未在社会群体收入差距机制上做深入探讨。作者使用2006年“中国综合社会调查”的数据，借助分位回归模型估计了人力资本和社会资本的回报率，从而探究人力资本与社会资本对收入差距的影响机制。研究发现：人力资本对收入差距起收敛作用；社会资本对收入差距起拉大作用；人力资本和社会资本对收入具有联动效应。因此，要缩小中国城市居民的收入差距，必须发挥人力资本的收敛作用，抑制社会资本导致富者更富的“马太效应”。

人力资本；社会资本；收入差距；教育经济

一、引言

随着市场化改革的不断深化，中国居民的收入差距迅速扩大。据世界银行和北京师范大学收入分配课题组统计，中国整体的基尼系数从1982年的0.3上升到2002年的0.454，2007年达到0.48左右。近年来，就国家层面而言，虽然收入差距上升的势头有所减缓，但是城镇内部收入差距持续上升[1]。中国面临经济转型、社会改革等一系列挑战，其中收入差距问题已成为影响中国经济发展的关键因素，也成为学术界关注的重要议题。

人力资本和社会资本是解释收入差异问题的两种主要理论工具。20世纪60年代，经济学视角下的人力资本理论将劳动者的收入差异归结为人力资本的不同，其中教育水平、工作经验、在职培训等人力资本存量决定了个人在劳动力市场中的生产能力和地位，是影响个人收入的重要原因[2]。基于网络结构观的社会资本理论认为关系嵌入性影响人们的经济行为，个体通过运用嵌入在社会网络中的社会资本促进劳动力市场的信息传递，从而获得更好的职业地位和收入[3]。以往研究大多聚焦于人力资本、社会资本对个体求职及收入的正向影响[4-5]，然而仅仅关注它们对个体收入的正向效应并不能解释中国群体性的收入差距问题。那么，人力资本、社会资本的作用对不同收入群体是否有差异？对谁更有用？目前学界对于这一问题还处于探索阶段，并没有产生共识。

人力资本和社会资本的多寡是个体收入差异的来源，那么我们是否可以就此推断群体收入分配的不平等就是二者对个体收入的正向效应在群体层次上的放大呢？要回答这个问题，我们必须确定二者的回报率在不同的收入群体中不但存在差异，并且有明显的倾向性。

以往研究采用OLS回归方法对收入进行估计，但这种基于均值的估计并未考虑中国收入群体差距的特殊性，不符合现实状况，没有针对性。本文将采用分位数回归模型解决这一问题，通过估计人力资本和社会资本在不同收入分位点上的回报率，来考察二者对群体收入差距的影响机理。具体而言，本文试图回答三个问题：（1）人力资本、社会资本的回归系数在收入不同分位点上是否存在显著差异？（2）二者的回报率在不同收入群体中有何差异？（3）以上研究结果对于缩小中国城市居民的群体性收入差距有何政策意义？

二、文献回顾及研究假设

（一）人力资本与收入差距

人力资本对收入的作用问题可以追溯到新古典经济学的人力资本理论。舒尔茨（W.Schultz）最早利用这一概念解释经济增长中除资本和劳动以外的要素。他指出教育使个人收入的社会分配趋于平等[6]。明瑟（J.Mincer）认为人力资本的组成部分包括教育、培训、经验，并且进一步提出了明瑟方程用以解释收入的个体差异[7]。大部分学者研究人力资本与收入的关系，主要是通过教育程度这个重要变量来探索中国市场经济下教育回报率的差异[8-11]。研究普遍证明了在个体层面上人力资本的提升有利于收入的提高。

虽然以往研究对人力资本的正向效应进行了充分的论证，然而并没有在宏观层面上说清人力资本与收入之间的关系。现有的问题是：在群体层面上人力资本是扩大还是缩小了收入差距？对于不同收入群体的作用有何差异？

首先，从教育程度来看，低收入群体的回报率高于高收入群体。韦斯（Y.Weiss）认为，教育对收入的作用更多的是给劳动力筛选提供了信号，而非直接提高劳动生产率。在低收入群体中，劳动力通过教育程度的筛选进入不同层级劳动力市场，这时教育程度高的个体可以获取更具优势的职位和收入，因而教育在劳动者入职的低收入时期拥有较高的回报率[12]，教育程度的不同直接导致了起薪的差异。然而，进入实质生产阶段，教育的筛选作用逐渐降低，知识的贬值和易折旧性使其回报率不断递减[13]，高收入群体中教育程度所发挥的作用远远不及低收入群体，不同层次的人力资本所有者之间的收入差距缩小。因而，我们认为教育程度对低收入群体有较高的回报率，对高收入群体的回报率则会下降。

其次，工作经验对低收入群体的回报率高于高收入群体。工作经验是人力资本的另一个重要因素，以往研究对个体工作经验和收入的正相关关系做了论述。工作经验对收入的影响在不同经济形态下有所差别，对不同收入群体也呈现不同的作用。边燕杰和罗根认为，“再分配”经济中倡导论资排辈，按资历决定级别和待遇，因此工作经验越丰富工资越高。但是随着市场经济的发展，工作年限的作用空间被挤压，论资排辈的重要性被削弱，领导阶层在工资安排时更加自主，个人能力因素不断上升。因而，劳动者不能仅仅凭借工作经验的增加来获得高收入，工作经验对收入的作用显得不那么重要。基于以上理论，我们提出第一个假设：

假设1a：城市居民的受教育程度对收入具有正向作用，其回报率在低分位点高于高分位点；

假设1b：城市居民的工作经验对收入具有正向作用，其回报率在低分位点高于高分位点。

（二）社会资本与收入差距

社会资本一词最早由法国社会学家布迪厄（P. Bourdieu）提出，他认为社会资本作为一种生产要素，对于促进个人、组织间的生产合作具有重要意义[14]。科尔曼（S.Coleman）发展了社会资本理论，他认为社会资本从社会结构内部给个人行动提供了便利[15]。帕特南（D.Putnam）从宏观出发，认为社会资本是一种群体性资源，成员的团结合作可以促进经济的发展[16]。已有研究主要关注社会资本对个体的经济效应，它可以提高个人和家庭的收入，减少贫困，促进城市劳动力就业[17-19]等。然而，社会资本对于群体性的收入差距究竟有什么影响？社会资本对穷人还是富人更有用？现阶段对于这一问题的研究还比较匮乏，且主要集中在对农村反贫困的研究中。格鲁特尔特（Grootaert）发现社会资本在低收入农户家庭中的回报率是高收入家庭的两倍，因而是“穷人的社会资本”[20]。但也有学者提出质疑，认为社会关系、组织将穷人排除在外，穷人并不能依靠社会资本来减少贫困[21]。周晔馨利用CHIPS2002农户家庭数据，证伪了“社会资本是穷人的资本”假说。赵剑治、陆铭利用夏普里值分解法发现社会网络有扩大农户收入差距的作用，对收入差距的贡献达到12.1%-13.4%[22]。以上对农村收入差距的研究，主要运用的是家庭社会资本和社区社会资本等，社会资本的内涵以及影响路径有所不同，因而得出的结论有所差异。然而本文所指城市居民的社会资本主要指个体社会网络资本，与上文的家庭、社区层次有别。已有研究对社会网络资本的正向效应做了深入探讨，个体社会资本的不同造成了个人收入的差异。如果社会资本对高、低收入群体的影响也有差别，那么我们便可以找出社会群体收入差距的机制。那么，社会资本对群体收入差距有怎样的影响？

首先，低收入群体的先赋性社会资本对子代收入回报低于高收入群体。布劳和邓肯（Blau&Duncan）认为，家庭背景因素往往在个人地位获得时发挥不可忽视的作用[23]。林南（Lin）将这种家庭背景称之为先赋性社会资本[24]。它来源于自己的父母和家庭，包括父母的教育、职业以及社会经济地位。研究表明，个体的先赋性社会资本越好，越有利于子代获得优质资源。父辈通过自身的教育、职业使得子女拥有优势性的竞争地位，从而决定子女进入劳动力市场的层次，帮助个体提高就业的概率和质量[25]。先赋性社会资本通过代际传递转化为子代的社会资本，先赋性社会资本的不平等会在子代中不同程度地再现。具有先赋资本优势的群体比处于弱势的群体更具发展的优越性[26]。

其次，低收入群体的后致性社会资本回报低于高收入群体。在中国城市劳动力市场中运用最广泛的社会资本，指的是我们常说的“关系”，是一种嵌入在社会网络中的资源。林南将个人的朋友、亲戚和业缘关系称之为后致性社会资本[24]。后致性社会资本通过提供求职信息、人情关系来实现职业地位获得和增加收入，对个体来说是有利的。然而，低收入群体缺乏投资后致性社会资本的能力，在积累上不如高收入群体[27]。社会交往的同质性原则[28]也使低收入群体的后致性社会资本处于不利地位。低收入者由于缺乏高质量的社会资本[3]，导致了回报的欠缺。从上述研究可知，低收入群体的后致性社会资本无论从质量还是回报上都比高收入群体低。因此我们提出第二个假设:

假设2a：城市居民的先赋性社会资本对个人的收入具有正向作用，其回报率在低分位点低于高分位点；

假设2b：城市居民的后致性社会资本对个人的收入具有正向作用，其回报率在低分位点低于高分位点。

（三）人力资本与社会资本对收入的联动作用机制

以往研究对人力资本与社会资本的关系进行了探讨，学者普遍认为人力资本和社会资本的关系并不是相互独立的，而是相互转化共同作用于收入的。Rupasingha认为教育水平虽然可以直接影响到个体的收入，但提高教育水平的同时也可以促进社会资本的累积[29]。教育的不断提升可以使个人接触到高层次的人群，为自己创造一个更高级的网络圈层，从中可以获取更多有利于向上发展的社会资本，最终达到增加收入的目的。教育不仅可以通过人力资本的积累来促进经济增长,而且可以通过逐步增强社会凝聚力、社会交往网络等社会资本促进经济增长[30]。对于收入差距的研究亦如此，从某种意义上讲，社会资本对收入的作用有一部分来源于人力资本。反之，个体也可以借助于社会网络中的各种关系，动用社会资本来弥补自身人力资本的不足，从而获得优势性地位与收入。边燕杰发现社会资本对收入有着直接和间接的提高作用[17]。直接作用是指个体利用社会资本对工作绩效进行影响，从而提高自身收入。间接作用指个体通过自身社会网络获得更多教育和培训的机会，提高自身的教育水平和技能，增加个体的人力资本存量，即通过提高工作效率来获得更多的收入。从社会资本对收入的间接作用来看，人力资本对收入的正向影响部分来源于社会资本。因此我们提出第三个假设：

假设3a：人力资本对于收入分布的正向影响部分来源于社会资本，并且在各个分位点上存在差异；

假设3b：社会资本对于收入分布的正向影响部分来源于人力资本，并且在各个分位点上存在差异。

三、数据处理与模型建构

（一）数据来源

本文的数据来自2006年“中国综合社会调查”（CGSS2006）。该调查是由中国人民大学和香港科技大学主持，在全国范围内开展的大规模随机抽样调查。调查采用四阶段不等概率抽样法，各阶段的抽样单位分别是区/县、街道/乡镇、居民委员会/村民委员会、家庭住户，最终得到10151个18岁至70岁的调查对象。调查内容包括个人基本情况、工作经历、社会经济活动、态度行为评价等方面。鉴于本文的研究目的，我们只选用城市居民样本，在删除农村样本和主要缺失变量后，实际进入模型的有效样本为2678个。

（二）变量设计

1.因变量

本文的因变量为个人收入。我们采用的问题是：“2005年，您个人的全年总收入是多少元？”这里的个人全年总收入指被访者2005年的全部收入所得，包括工资、年终分红、补贴、退休金等①。鉴于本文研究人力资本、社会资本对收入的作用，我们删除掉了没有收入、不适用以及拒绝回答的个案，得到关于个人年收入的连续性变量。为使收入呈现正态分布，我们将个人年收入取自然对数放入模型。

2.核心自变量（1）人力资本

如前所述，我们把人力资本操作化定义为教育年限和工作经验两个维度。教育年限使用“您目前的最高教育程度是？”进行测量，再将教育程度转化为关于教育年限的连续变量。具体对应关系为：未受过教育0年，私塾2年，小学6年，初中9年，高中12年，职高中专技校13年，专科（成人高教）14年，专科（正规高教）15年，本科16年，研究生及以上19年。

以往对工作经验的测量有两种方法，即用年龄减去教育年限或者直接用从事当前工作的时间。由于第二种测量方法无法避免因年龄不同而导致的工作经验差异，且人力资本与社会资本对收入的作用具有累积性，因而我们采用年龄减去教育年限的方法来近似估计工作经验。

（2）社会资本

本文将社会资本分为先赋性社会资本和后致性社会资本，分别从父亲的教育年限和个人的社会网络资本来进行测量。

先赋性社会资本目前测量先赋性社会资本的方法是对个体的家庭社会经济地位（SES）进行测算，具体包括父亲的教育程度、父亲的职业地位及家庭经济收入。与人力资本的测量相对应，本文将先赋性社会资本操作化定义为父亲的教育程度，同样将父亲教育程度转化为关于教育年限的连续变量。

后致性社会资本中国春节拜年具有特殊的社会关系背景，个人拜年的对象包含了个人接触到和动用的社会资本，是人们地位获得以及增加收入的重要渠道[31]。因而本文使用基于定位法（position generator）的春节拜年网来测量被访者的后致性社会资本。具体而言，问卷询问被访者春节期间以各种方式相互拜年中亲属、朋友和相识分别所占的人数以及是否在所列的20种职业和8种单位类型之中。本文依据拜年网中的人数构成及职业声望，计算了社会资本的六个维度：网络规模——拜年人数的总和；网络差异——拜年网中职业的个数之和；网络顶端——拜年者中的最高职业声望；与领导层关系——拜年网中是否有政府机关负责人和党群组织负责人；与经理层关系——拜年网中是否有企事业单位负责人；与知识分子层关系——拜年网中是否有科学研究人员、法律工作者、工程技术人员、医生、护士、大学教师、中小学教师。最后利用因子分析法，将六个维度形成后致性社会资本的公因子带入模型进行分析。

3.控制变量

本文引入人口学因素和劳动力市场分割因素[32]作为控制变量。其中，人口学因素包括被访者的性别、户口类型、政治面貌，分别实行0/1虚拟变量编码；市场分割因素主要为单位类型和区域差异。单位类型区分为体制内和体制外：体制内单位包括党政机关、国有企业单位、国有事业单位、集体单位；体制外单位包括个体经营、社会团体、私营企业以及外资企业等。区域差异按照市场化程度将城市划分为东部、中部和西部三类。变量的具体描述统计分析见表1。

（三）模型建构

为克服普通最小二乘法的缺陷，Koenker和Bassett于1978年提出了分位数回归方法（Quantile Regression），通过分位数在0-1之间的取值，让自变量估计不同分位数的因变量，为收入分布的精细化度量提供了新的途径[33]。分位数回归模型能够估计y在给定x下任意条件分布，采用加权残差绝对值之和的方法估计参数，具有三大优势：（1）模型对所有分位数进行回归，对于数据中的奇异值具有抗耐性；（2）回归对因变量不做任何分布的假定，具有很强的稳健性；（3）对于因变量在各个分位点的微观刻画，让研究者对变动趋势的观察更为细致[34]。分位数回归模型的形式如下：

表1 变量的描述统计（N=2678）

模型中Quantθ（yi|xi）代表y在给定x的条件下分位点为θ的条件分位数函数。不同的是样本均值回归使残差平方和最小，分位数回归使加权残差绝对值之和最小，即：

本文意在探究收入条件分布不同水平下，人力资本、社会资本回报率的变化趋势，并且数据中收入分布呈现明显的右偏态分布，这些都是传统的OLS回归模型无法解决的，因而我们采用分位数回归模型进行分析。本文以个人年收入的自然对数作为因变量，选择5个常用且最具有代表性的分位点（0.1、0.25、0.5、0.75、0.9）进行分位回归估计，观察人力资本、社会资本对收入条件分布各分位点的不同影响。

四、实证分析结果

（一）人力资本对收入的影响效应分析

人力资本对收入影响的分位回归结果如表2所示。教育年限和工作经验对收入获得都具有一定影响，但影响力有所不同。模型结果显示：个人教育年限在收入各个分位点上的回归系数均为正并具有高度的统计显著性（p〈0.001），表明教育年限对收入有着正向影响。即：在各个分位点上，随着教育年限的提高，收入也会随之增加。工作经验的系数只在0.75和0.9两个分位点显著为负，说明了在中高收入群组中，收入并没有因为工作年限的增加而提升。假设1b中工作经验对收入的正向影响并没有得到数据验证。现今经验知识的更新率不断提高，对于工作经验的依赖很弱，中高收入群体并不靠累积工龄来提高收入。

从收入不同分位点上的系数来看，教育年限和工作经验的影响力随收入分位点的提高而不断降低。具体来说，在收入的0.1分位点上，教育年限每提高一年，收入平均增加9.1%；而在0.9分位点上，教育年限每提升一年，收入平均增加6.7%。这意味着教育年限对于收入低分位点的影响力高于高分位点，教育年限同时提升一年，对高收入群体收入的作用比低收入群体低2.4%。这个结果验证了本文的假设1a。工作经验在中低分位点上不显著，但总体分布是收入的分位点越高，工作经验的回报率在下降，验证了假设1b中工作经验对收入的影响在高分位点低于低分位点的论断。以上结果说明中国城市居民的人力资本对群体收入差距起到了收敛作用。

（二）社会资本对收入的影响效应分析

表3是在控制变量的基础上，加入先赋性社会资本和后致性社会资本，构成社会资本对收入的影响效应模型。首先，社会资本对个人收入有显著的正向作用。其中先赋性社会资本和后致性社会资本在收入各个分位点上的回归系数均为正并且具有统计显著性，说明个体社会资本的提升有利于收入的增加。其次，先赋性社会资本和后致性社会资本在低分位点上对收入的回报率低于高分位点。具体来说，先赋性社会资本的作用随着分位点的提高呈上升趋势。数据显示，在0.1分位点上，先赋性社会资本的回报率为2.3%；在0.9分位点上，先赋性社会资本的回报率为2.9%。说明城市居民父辈的教育年限同时提高1年，高收入群体将比低收入群体的收入高0.6%。假设2a得到验证。后致性社会资本的系数随着收入分位点的提高，呈现先下降、后上升的趋势，并且在0.9分位点最高。虽然在低分位点上，后致性社会资本的回报率相对较高，但是由于低收入群体缺乏高质量的社会资本[3]，在现实中获取信息和工作机会的能力仍然偏低，因此所得的收入回报并未达到应有的比率。以上结果表明，随着收入分位点的提高，社会资本的回报率呈上升趋势，说明社会资本拉大了城市居民的群体收入差距。假设2b也得到验证。

表2 人力资本影响收入分布的分位回归结果

表3 社会资本影响收入分布的分位回归结果

（三）人力资本和社会资本对收入的联动效应

模型3（表4）同时引入人力资本和社会资本的相关变量，考察人力资本和社会资本对收入的联动效应。与模型1（表2）和模型2（表3）相比，伪R2得到提升，显然人力资本和社会资本的共同作用提升了对因变量的解释力。

与模型1相比，教育年限对收入分布的正向作用仍然显著，回归系数在各个分位点上均有所降低。可见社会资本进入模型后，教育年限对收入分布的正向效应有所减弱，说明教育年限对收入分布的影响有一部分来自社会资本。具体来说，教育年限的回归系数在五个分位点上分别减少0.008、0.007、0.006、0.008、0.013，说明社会资本对教育年限收益率的消减，在高收入群体中较大。同时，工作经验的回归结果也有相应的变化。假设3a得到验证。

与模型2相比，加入人力资本变量后，社会资本对收入的影响效应减弱。具体来说，先赋性社会资本在各个分位点上的系数相对变小，并且在0.1、0.25和0.9分位点上对收入的正向影响变得不显著，说明父亲的教育年限对收入的解释力部分被人力资本所取代，即：在收入条件分布的两端，父亲的教育年限通过子代的教育来影响收入。后致性社会资本在收入的五个分位点上的正向影响依然显著，系数相对减小。可见，社会资本对收入的影响部分来源于人力资本。假设3b得到验证。

五、结论与讨论

鉴于传统人力资本和社会资本理论聚焦于个体收入及地位获得，缺乏对群体性收入差距影响机制的解释，本研究采用分位数回归方法，从群体角度重新审视人力资本和社会资本如何影响中国城市居民的收入差距，并进一步探讨了人力资本和社会资本对收入的联动机制。研究主要有以下发现：

第一，人力资本对个体的影响是，教育年限具有显著正向作用，而工作经验只对高收入群体影响显著，且起负向作用；但是对群体而言，教育年限和工作经验均具有收敛收入差距的作用，说明城市居民通过提升人力资本可以缩小收入差距。

表4 人力资本和社会资本对收入分布的联动效应

第二，社会资本对个体的收入有显著的正向作用，说明提升社会资本有利于增加个体收入；然而对群体而言，社会资本具有拉大收入差距的作用。

第三，人力资本和社会资本共同作用于收入时，二者的回报率均有所消减，先赋性社会资本的作用在分位点两端被人力资本所替代，说明在高收入和低收入群体中，先赋性社会资本通过转化为子代的人力资本对收入起作用。

这里需要说明的是，本文的研究与以往研究虽有不同之处，但并不矛盾。如有研究提出“穷人的社会资本”，发现社会资本对穷人更有利，有助于缩小收入差距[35]。这里的社会资本测量的是社区层次，具有公共属性的含义，穷人对社区社会资本的依赖比富人高，因而具有更高的回报率。而本文测量的是个人的社会网络资本，由于内涵不同而不具有可比性。

本研究的政策意义就在于：从微观层面来看，人力资本和社会资本对于中国城市居民都有着积极作用，个体可以通过对自身教育和人脉关系的投资，实现自身收入的提升；但从宏观层面上看，人力资本与社会资本对收入差距的作用恰恰相反，人力资本起到收敛收入差距的作用，而社会资本起到拉大收入差距的作用，形成使富者更富的“马太效应”。本文研究结果不仅找出了收入差距扩大的原因，还为缩小群体性收入差距提供了依据，即发挥人力资本对收入差距的收敛作用，遏制社会资本对收入差距的拉大作用。具体来说，首先应加大对低收入群体的政策倾斜，大力发展教育和职业培训，减少因人力资本不平衡带来的收入差距；其次，应建立公平、公正的经济制度体系，减少由“关系”带来的非制度性竞争而导致的资源配置体系的扭曲，从源头上遏制社会资本对收入差距的拉大作用。

本研究的不足和研究展望：（1）数据的代表性。研究样本为中国城市居民，并不能代表广大农村地区，普遍适用性有待进一步检验。（2）社会资本测量。本文沿用春节拜年网来测量后致性社会资本，但拜年对象往往还有长辈的亲戚，并非仅有自身的社会资本，因而可能高估了后致性社会资本的存量，未来可以考虑从餐饮网、求职网来进一步研究。（3）指标的操作化。人力资本和社会资本的操作化定义有待完善，如人力资本还包括在职培训等。本文虽对收入差距的影响机制做了探讨，但社会资本拉大效应是否影响人们对分配公平与否的感知，以及造成怎样的影响？这些问题值得我们继续关注。

注释

①本文研究的是城市居民个体的人力资本和社会资本对收入的影响，故而采用个人年收入而不是家庭年收入作为因变量。

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Human Capital,Social Capital and Income Gap:
A Quantile Regression Analysis of Chinese Urban Residents'Incom e

LILi-ming，XU Ke
（School of Humanities and Social Sciences,Xi'an JiaoTong University,Xi'an 710049,Shaanxi,China）

One of the important issues in academia is that income gap is being kept enlarged in China. Although human capital and social capital are used to explain individual income differences,there is no in-depth analysis of income gapmechanism between socialgroups.Using the data ofChinese General Social Survey in 2006, the study estimates returns to human capital and social capital by Quantile Regression.It is found that human capital restrains the income gap while social capital enlarges the income gap,which displays“the Matthew Effect”. In order to narrow the income gap of Chinese urban residents,it is imperative tomaximize the convergence effectof human capitalandminimize the“the Matthew Effect”ofsocial capital.

Human Capital;Social Capital;Income Gap;Education Economics

2016-08-05

国家社科基金重点项目（11AZDOZZ）；国家社会科学基金一般项目（14BSH131）；2016年度西安交通大学基本科研业务项目。作者简介：李黎明，西安交通大学社会学系教授、博士生导师，从事社会政策、社会分层与流动、组织社会学研究；许珂，西安交通大学人文社会科学学院社会学系博士研究生，研究方向为社会分层与流动。