我国劳动力流动抑制代际传承的理论逻辑与经验检验

郝 枫 郭 荷

一、引言

代际收入关系指父辈收入与子代收入间的相关程度，常以代际收入弹性来度量。代际收入弹性越高，表明两代间收入传承强度越高，代际流动性越弱。毋庸置疑，父辈的财富可以直接或间接影响子女的收入水平，甚至社会身份。当今所谓的“二代”现象(如富二代、官二代、农民工二代)，有力凸显了子女对父母某些社会特征(如教育、职业、收入等)的承袭。拥有家庭背景优势的个体更容易找到高收入工作，同时也能更有效利用其人力资本，收入相应提高。而低收入家庭的子女则缺乏此类优势资源，只能凭借自身努力寻求收入提升。可见，代际收入流动性是一种测度社会机会均等程度的有效方式。代际流动性弱(传承度高)的社会，往往遭遇贫富差距扩大和社会阶层固化等问题。

已有研究表明，与欧美发达国家相比，我国代际收入弹性偏高。何石军和黄桂田(2013)[1]估计中国2000、2004、2006和2009年的代际收入弹性分别为0.66、0.49、0.35、0.46。偏高的代际收入弹性表明我国社会流动性较差，存在较明显的机会不均等现象。众多学者基于我国的二元经济国情，对城乡代际收入流动性进行测度与比较，发现城镇居民的代际收入弹性高于农村。对其成因，若干研究做出如下推断：城镇子女大多固守本地，从人际关系到就业选择都很大程度受父母影响，其代际传承更为显著；农村较低的代际收入弹性与大规模的劳动力迁移有关，农村子女通过进城务工能较易实现收入向上流动，降低代际收入传递程度(陈琳和袁志刚，2012[2]；徐晓红，2015[3])。可见，劳动力跨区流动既有助于提高其自身收入，也有助于削弱代际传承，进而促进社会公平。

在我国代际收入弹性较高的背景下，劳动力流动对降低代际传承强度的作用究竟有多大，是一个值得深入探讨的问题。已有文献中，对于劳动力流动和代际传承的考察大多偏于一端，对二者间的内在联系尚未形成共识。劳动力流动是否以及如何影响代际收入弹性？进而其内在机制与传导路径是什么？都是值得深入思考的重要问题。积极推进此类研究，对改善居民福祉、促进经济发展和维护社会稳定，具有明显的理论意义与政策价值。

二、文献综述

代际收入弹性是衡量机会均等性的重要指标(Benabou和Ok，2001[4])，代际收入弹性越高，表明父母对子女收入的影响越大。Becker和Tomes(1979)[5]以父母对子女的人力资本投资为关键变量，最先利用人力资本投资理论进行代际收入问题研究。Becker和Tomes(1986)[6]利用线性模型估计美国的代际收入弹性约为0.2，但仅基于一年数据导致其被严重低估。Solon(1992)[7]尝试两种改进：一是选用4至5年平均收入作为父母持久收入以测算代际收入弹性(估计值为0.413)；二是考虑生命周期，把父子两代年龄及其平方项引入代际收入关系模型(估计值为0.386)。受其影响，代际收入弹性的非线性问题吸引了大量研究。代际收入弹性变化模式同样颇受重视：Lee和Solon(2009)[8]利用PSID数据，发现1952—1975年美国代际收入流动性并无明显趋势性变化；Couch和Lillard(2004)[9]运用分位数回归方法研究美国和德国的代际收入关系，发现代际收入流动性随收入水平变化存在显著差异；Björklund等(2012)[10]也发现，高收入阶层具有更强的代际收入传承性。代际收入关系决定机制与影响因素也引发大量研究：Bowles和Gintis(2002)[11]将代际收入弹性分解为两部分，一是父代收入对子代收入的直接影响，二是父代收入通过中间变量影响子代收入的间接作用；Mookherjee和Napel(2007)[12]认为，个人能力异质性也会影响代际收入流动性。

代际收入关系问题，已引发国内学者日益高涨的研究兴趣。何石军和黄桂田(2013)[1]利用1989—2009年CHNS数据估计我国若干年份的代际收入弹性，发现其基本呈下降趋势，但相比其他国家弹性水平仍明显偏高。徐晓红(2015)[3]整合CHIP和CFPS数据，运用双样本工具变量法修正估计偏误，发现2002—2012年中国居民代际收入传承强度呈下降趋势。我国城镇居民代际传承性高于农村(周兴和张鹏，2015[13])，这与Björklund等(2012)[10]发现“高收入阶层代际收入弹性更高”的结论一致。一些学者从职业传承视角研究代际收入传递机制，本质是考察Bowles 和Gintis(2002)[11]所谓的间接作用。郭丛斌和丁小浩(2004)[14]利用2002年城镇住户调查数据，发现代际职业传承十分明显，是构成劳动力市场二元分割的重要原因。周兴和张鹏(2015)[13]发现，发生代际职业传承的家庭具有更高的代际收入弹性，代际职业传承是实现代际收入传承的关键链条。

长期以来，我国劳动力流动问题备受关注，大量文献聚焦于揭示其对收入的影响。李实(1999)[15]认为，外出就业不仅能提高自身劳动报酬，对提高家庭成员收入也有积极影响。都阳(2013)[16]发现，劳动力流动通过就业扩大效应和收入趋同效应两条路径改善收入分配。然而，上述效应的发挥严重受劳动力市场发育程度制约。城市就业市场的机会不均等现象较为普遍，与城市本地劳动者相比，外地户籍劳动者在岗位获得和工资待遇方面均受到“歧视”(王美艳，2005[17])。鉴于笼统的户籍“歧视”指向并不明确，一些学者进而由家庭背景探讨收入差异成因。陈钊等(2009)[18]从行业层面考察劳动力市场进入障碍的影响因素，发现家庭关系对进入高收入行业有促进作用。王倩(2013)[19]发现，“父亲管理职位”这一家庭背景变量对个体收入影响显著，“能力”(人力资本)对收入的决定建立在“关系和背景”(社会资本)基础之上。

父母是“关系和背景”的典型代表。换言之，代际效应损害劳动力市场公平。如郭丛斌和丁小浩(2004)[14]所言，普遍的代际职业传承是造成劳动力市场二元分割的重要原因。但代际影响具有较强的地域性：子女本地就业时，可直接或间接受益于家庭帮助，更易得到父母“庇护”；若迁往外地就业，父母的影响则显著削弱，需更多凭借自身能力谋求工作。可推测，相比于流动群体，本地就业者存在更明显的代际收入传承。目前已有学者尝试将迁移行为与代际传承联系起来，研究劳动力迁移对代际收入流动性的影响。孙三百等(2012)[20]发现，未迁移群体代际收入弹性(0.64)高于迁移群体(0.39)，低收入未迁移者更易陷入“代际低收入陷阱”。李勇辉和李小琴(2016)[21]测算结果则显示，未迁移群体的代际收入弹性高达迁移群体的3.8～4.2倍。刘欢(2017)[22]也发现，父母收入和迁移行为对子女收入都有显著正向作用，但二者交互项的影响为负，即迁移会削弱代际收入传承强度。

已有研究表明我国代际收入弹性较高，代际职业传承也普遍存在。同时，也有文献支持劳动力迁移对增强代际收入流动性的重要作用，但此类研究尚少，角度单一。对于劳动力跨区流动对代际收入传承的作用机制和影响强度方面的研究，更鲜少见到。从收入角度考察代际流动关系，目的直观明确，却不利于我们理解代际收入传递的实现机制。而与收入决定最密切相关的便是就业，就业是收入的途径，收入是就业的目的。研究劳动力迁移对其择业的影响，更有助于理解迁移影响代际收入传承的内在机制。本文力图从理论模型、数据测度和估计方法三方面进行扩展与改进，就跨区流动、行业传承及二者交互作用对劳动者收入的影响进行集中研究，对已有研究进行验证与补充。

本文创新之处在于：(1)基于劳动者收入最大化视角，构建扩展的劳动力流动决策模型，将劳动力跨区流动和代际传承纳入统一的分析框架，据此提出待检验的理论假说。(2)从行业角度衡量代际传承强度，改进代际行业传承指数测度方法，同时考察父母双方(而非仅考虑父亲)对子女从业的影响。(3)利用中国居民收入调查(CHIP)数据做实证检验，将流动劳动力按照户口性质细分，明确揭示流动群体内部差异。(4)将跨区流动和行业传承同时纳入代际收入弹性估计模型，运用分位数回归方法揭示二者对代际收入关系的影响，并深入比较不同群体之间的差异。

三、理论模型

Todaro模型是刻画二元经济条件下劳动力由农村迁往城市的经典理论，其假定具备经济理性的个体根据预期收入最大化目标进行决策(Todaro，1970[23])。劳动者是否迁移取决于城乡预期收入差距。预期收入差距不仅受制于城乡实际工资差距，也受农村劳动力在城市的就业概率影响。

劳动力迁移成本可分为经济成本与非经济成本。前者指可由货币计量的成本，既包括劳动力流动引发的交通、居住、餐饮等直接成本，也包括劳动力放弃本地收入的机会成本。后者则指难用货币计量的各种代价，如背井离乡造成的负面情绪以及工作压力造成的心理负担。

遵循以上理论思路，本文构建一个扩展的劳动力流动决策模型。假定劳动者收入I由其人力资本H和社会资本S共同决定：

I=f(H,S)=αHH+αSS

(1)

其中，H反映劳动者性别、年龄和受教育程度等内在属性，S反映家庭背景和社会关系等外部属性，可由父母社会特征衡量；αH为人力资本回报率；αS为社会资本回报率，刻画代际传承效应。

劳动者依据“成本-收益”分析进行迁移决策。设其外出就业的流动成本(C+C′)由两部分构成，C代表由货币度量的直接经济成本(不含机会成本)，C′代表心理成本等非经济成本。劳动者本地就业成本记作C0(简化起见可设为0)，用作流动成本的参照。

劳动者可选择本地就业(下标为0)或外出就业(下标为1)，其净收益Y0和Y1分别为：

Y0=I0-C0=α0HH+α0SS

(2)

Y1=I1-(C+C′)=π(α1HH+α1SS)-(C+C′)

(3)

简化起见，式(2)暗含假定劳动者留在本地总能就业，其基本符合现实且对结论并无实质影响；式(3)中迁往外地的就业概率π介于0到1之间。

本地就业净收益Y0可看作外出就业的机会成本，故劳动者迁移的预期收益D等于净收益差：

D=Y1-Y0

=π(α1HH+α1SS)-(C+C′)-(α0HH+α0SS)

=(πα1H-α0H)H+(πα1S-α0S)S-(C+C′)

(4)

显然，若D大于0，劳动者选择外出就业；若D小于0，劳动者选择本地就业。给定H和S，最终决策取决于四类因素：外出就业概率π、迁移成本(C+C′)、人力资本回报率差异(πα1H-α0H)，以及代际传承效应差异(πα1S-α0S)。

根据式(4)，∂D/∂π>0，异地就业概率π越高，预期收益D越大，劳动力流动意愿越强；且有∂D/∂(C+C′)<0，即迁移成本越高，预期收益D越小，劳动力流动意愿越弱。

为便于讨论α1H、α0H、α1S、α0S对D的影响，结合现实施加两点假设。其一，劳动力流向人力资本回报率更高的地区，即α1H>α0H。其二，鉴于劳动力流动削弱家庭影响，流入地代际传承效应降低，即α1S<α0S。代际传承效应又分为高收入传承和低收入传承：前者指高收入家庭子女凭借父母优势保持高收入；后者指低收入家庭子女受父母拖累陷入贫困陷阱。为刻画不同群体间的代际效应差异，将迁移预期收益改写为：

Di=(πα1H-α0H)Hi+(πα1S-α0S)Si

(5)

其中，i代表家庭类型，简化为P(贫困)、M(中等)、R(富裕)三类。

至于中等收入家庭子女，具有正的社会资本但数值不大(SM>=0)，代际传承并非流动决策的首要决定因素。只要流动行为能显著提高其人力资本回报((πα1H-α0H)HM>>0)，并足以补偿社会资本和迁移成本损失，流动就是理性选择。换言之，该群体是否选择流动，主要取决于人力资本而非社会资本。

为方便后文讨论，将流动行为引致人力资本回报率变化对收入的影响称为流动效应，将家庭背景承袭对子女收入的影响称为代际传承效应。流动效应和代际传承效应共同影响个人收入，二者互为消长。总结以上讨论，得到三点理论推论与待验假说。

假说1：流动效应为正，劳动力迁移对提升个人收入具有显著的正向作用。

假说2：迁移对个人收入的影响因家庭背景而异，高收入家庭子女流动倾向弱于低收入家庭。

假说3：代际传承效应受流动行为影响，留守本地强化传承效应，跨区流动削弱传承效应。

四、城乡流动效应差异比较

(一)数据说明

研究我国代际收入关系，常用的微观数据集有中国综合社会调查(CGSS)、中国健康与养老追踪调查(CHARLS)、中国家庭追踪调查(CFPS)和中国居民收入调查(CHIP)。根据研究目标，本文对数据集提出四点要求：(1)调查应以家庭为单位，父母与子女信息能严格对应；(2)必须能清晰区分劳动力是否流动，据以揭示流动效应；(3)应对被调查者从事行业有明确界定，以刻画代际行业传承特征；(4)优先选择时效性强、最易处理的数据集。经综合比较，最终选定CHIP数据集用于实证分析。

CHIP调查以家庭为单位，对家庭成员个人信息和就业状态进行了详细调查，样本覆盖东中西部，具有较强代表性。2002年数据中增加流动人口信息，并在2007、2008和2013年数据得以延续*此处所列数据所属年份与调查执行年份相差一年，如2002年数据由2003年调查获取。。由于2002年之后CHIP行业分类标准发生较大变化，为确保口径一致，舍弃2002年数据。鉴于2008年数据是对2007年的追踪调查，二者存在严重信息重叠，因此舍弃2008年数据。最终，选用2007年和2013年调查数据。

为满足研究需要，对CHIP数据做如下处理。(1)剔除离退休人员、学生、失业者、家务劳动者和其他无工作人员，仅保留有收入劳动者数据。(2)按照户籍地和工作地(具体到县级)是否一致，划分本地劳动力和流动劳动力。(3)2007年和2013年最高学历分类存在较大差异，将其统一分为6类：小学及以下、初中、高中、大专、大学本科、研究生及以上。(4)行业类别采用2013年的标准分为20类，鉴于第20类“国际组织”涉及样本极少，实际分析中未予考虑。(5)为保证行业与收入相对应，仅考虑劳动者当前从事主要工作的年收入总额(对领工资者包括工资、奖金、津贴和实物折现，对自我经营者为其净收入)。(6)为消除物价变动影响，以2007年价格为基准，利用CPI对2013年收入数据进行调整。(7)以成年子女为中心，按照家庭编码匹配父母信息(年龄、行业和收入)。(8)剔除核心变量缺失及数据异常的样本，最终有效样本量为4 063。

(二)描述统计分析

我国城乡劳动力在收入与流动性方面均有明显差异。根据户口性质和是否流动，将劳动力分为农村本地、农村流动、城镇本地和城镇流动4类，其样本分布及平均收入见表1。

表1 分类劳动力平均收入比较

如果按照户口性质，粗略以农村和城市代表低收入和高收入家庭，可初步检验第二节提出的理论假说。(1)无论城乡，流动群体平均年收入均高于本地群体，明确支持假说1。(2)农村劳动力流动比例高达62.7%，城镇劳动力流动比例仅为17.2%；流动行为使农村劳动力收入提高17.3%，城镇劳动力收入仅增长6.4%。这表明迁移对不同群体的影响强度不同，初步印证假说2。

表2 分类劳动力性别构成及收入差异

性别对收入的影响也不容忽视。表2显示：全部样本中男性收入比女性高22.6%；4类群体男性收入均高于女性，城镇流动劳动力性别差距最大(36.3%)，城镇本地劳动力性别差距最小(12.7%)。流动行为对农村劳动力收入的影响并无明显性别差异(女性提高15.5%，男性提高18%)，但对城镇劳动力收入的影响截然不同(流动使男性收入提高11.9%，女性收入反而降低7.4%)。城镇女性本地就业似乎能借助社会资本享有“优待”，外地就业反而遭受收入损失。初步推测，城镇女性流动动机并非单纯追求个人收入，其常以婚嫁或随迁形式谋求家庭福利提升*需要说明，城镇女性流动就业的样本很少(仅有43人)。根据如此少的数据计算平均收入，很易受极端值影响，对其成因暂时只能做出初步猜测。。

理论表明，人力资本(本文以教育年限衡量)对流动决策有重要影响。表3显示，城镇劳动力受教育程度明显高于农村：农村劳动力平均受教育年限约为10年(略高于初中)，本地和流动劳动力接受高等教育的比例分别为11.9%和9.13%；城镇劳动力平均受教育年限约为13年(高中以上)，本地和流动劳动力接受高等教育的比例分别为64.77%和47.65%。流动群体受教育程度低于本地群体但收入更高，表明人力资本再配置可提升人力资本回报率(α1H>α0H)，并有力支持流动效应为正的假说1。进一步考察4类群体的学历构成，发现留守本地人群的学历处于中间，流动就业人群的学历位于两端*农村劳动力中，高中和大专学历者更愿留在本地，初中以下和本科以上者更倾向外出就业。城镇劳动力中，大专和本科学历者更愿留在本地，高中以下及研究生更愿意外出就业。。流动就业人群的人力资本水平呈两极分化，低学历者主要流向建筑业、制造业和传统服务业，高学历者则主要对应高收入新兴行业。

表3 分类劳动力受教育程度及其构成

五、代际行业传承强度测度

代际传承效应反映社会资本对收入的影响，具体可由收入、阶层、就业、教育等众多维度衡量。经审慎考虑，本文选择由就业视角测度代际传承强度。该做法优势有二，一则含义明确直观，二则数据可得性强且较易处理。

(一)代际行业分布

为反映就业传承，已有文献中常用的工作类别划分标准有三种：行业垄断性、职业等级、行业类别。三种分类方式各有利弊。(1)按行业垄断性划分，有利于揭示行业进入障碍差异(吴奇峰和苏群，2017[24])，但该分类过于笼统、难以进行深入分析。(2)按职业等级划分，不仅能比较不同职业的代际传承差异，还能研究职业阶层转变的升降方向，较行业垄断性标准有明显改进(周兴和张鹏，2014[13])。但由于很多职业有严格的执业资格限制和技术门槛(如专业技术人员和高级管理者)，若子女不具备基本任职条件，则无法“子承父业”。换言之，按职业研究代际就业传承的有效性取决于“学历与技能传承普遍存在”这一前提，否则其测算结果将出现偏误。(3)按行业分类划分，据此刻画代际传承更具合理性：通常每个行业都包含多种职业，即使子女不具备父母职位的任职资格(无法职业传承)，仍可通过父母“引荐”获得该行业其他岗位，这无疑应视为代际传承。有鉴于此，本节基于行业分类测度代际传承强度。

将子女与父母中任一方从事同一行业界定为代际行业传承，否则属于代际行业转移。为揭示流动行为对代际传承的影响，除研究全社会整体代际行业传承以外，还着重考察流动群体的代际传承特征。划分流动群体时，仅保留子女流动就业但父母本地就业的样本，以排除父母与子女一同流动带来的异地传承。最终筛选得到流动样本量1 203。

表4给出全部样本及流动群体父子两代的行业分布信息。结果显示，子女与父母的行业分布存在明显差异：在信息传输、软件和信息技术服务业等新兴部门，子女从业比例高于父母；而在农林牧渔业和建筑业等传统部门，子女从业比例低于父母。与全部样本相比，流动群体子女在高收入行业的就业比重更低(表4中，收入较高的教育至金融业，流动群体子女就业比例均低于全部样本)。近一半(45%)流动子女集中在制造业，建筑业、批发零售业和住宿餐饮业也是其主要就业行业。

表4 子女与父母行业分布情况

注：行业按照2010年分行业城镇单位就业人员平均工资升序排列，数据取自《中国劳动统计年鉴》2011表1-23。

(二)测度方法改进

由于存在岗位需求限制，劳动者进入高收入行业的竞争十分激烈。在竞争充分的劳动力市场中，竞争者优胜劣汰有助于提高资源配置效率。而在现实中，家庭背景和社会关系对行业选择有重要影响[注]若父母从事某行业并在行业内积累起相应社会资源，当子女有进入该行业的需求时，父母可借助其掌握的社会资源帮助子女达成目的或增加胜算。，行业传承现象较为普遍。国内定量测算代际传承强度的文献，普遍采用Blau和Ducan(1967)[25]指数方法(郭丛斌和丁小浩，2004[14]；周兴和张鹏，2015[13]；吴奇峰和苏群，2017[24])。其基本原理是测算子女与父母从业是否独立：若二者独立，表明没有代际传承；若不独立，则可进一步由指数大小刻画代际传承强度。该方法存在一个明显不足：为简化计算，其仅以二维矩阵测算子女与父亲从业相关性(忽略母亲的影响)，显然不能有效反映我国实际情况[注]我国女性劳动参与率很高。2007和2013年女性占总就业比例分别为46.4%和45%，是劳动市场上名副其实的“半边天”。父亲与母亲对子女的影响都很重要，忽视母亲所在行业对子女的影响可能造成严重的估计偏差。。本文考虑将父母双方影响同时纳入，对B&D的基本方法进行改进。

设有n个行业，fOFM表示“子女行业为O、父亲行业为F、母亲行业为M”的频数。如果不存在代际行业传承，实际观察值fOFM应等于其在代际行业独立假设下的期望值EOFM。因此，可由fOFM/EOFM大小衡量代际行业选择是否独立。以此为基础，可以构造代际行业传承指数和转移指数。

1.行业传承指数。

行业k(k=1,2,…,n)的代际传承指数ITk为：

(6)

2.行业转移指数。

代际行业转移指子女从事行业与父母不同，具体又分为行业转入和行业转出两种。

若子女在行业k就业，但父母均不属于行业k，可构造行业k的代际转入指数：

IIk=

(7)

若父母至少有一方属于行业k，而子女不在k行业就业，可构造行业k的代际转出指数：

IOk=

(8)

(三)测算结果分析

按照式(6)至式(8)，分别对全部样本及流动群体测算代际行业传承指数与转移指数，据以检验劳动力流动会削弱代际传承强度的理论假说3。

表5显示，全部样本中代际传承指数均大于1，代际转移指数均小于1。子女与父母同业频数明显大于代际行业独立假设下的期望值，显示出普遍且强烈的代际行业传承倾向。需要注意，随着样本量减少，行业代际传承指数出现剧烈波动。科学研究和技术服务业传承指数高达45.14，但难以断言该行业传承度如此之高。该结果可能反映其对专业素质有很高要求，鉴于高学历父母对子女人力资本投资强度更大，故子女能通过教育传承实现行业传承；但更可能源于样本量过少导致的计算偏误。样本量较少时，以指数绝对值衡量传承强度存在风险，但仍可相对反映行业间的代际传承差异。

转入指数和转出指数能灵敏反映行业吸引力和发展前景。净转入指数(转入指数-转出指数)排名前三依次为信息传输软件和信息技术服务业、制造业、金融业。得益于平均收入最高，金融业对系统内外子女均有很强吸引力，其兼具高传承指数(17.21)与高净转入指数。净转出指数(转出指数-转入指数)最高的三个行业分别为农林牧渔业、建筑业、采矿业。农业平均收入最低，其较高的代际传承指数(8.46)既来自家庭联产承包责任制的制度安排，也反映农村劳动力技能缺乏的客观障碍；农业转入指数最低(0.45)且转出指数最高(0.93)，对行业内外子女均缺乏吸引力，农业剩余劳动力转出是满足建筑业和传统服务业劳动力需求的重要源泉。

相比之下，流动群体代际传承指数普遍偏小，仅有三个行业例外。由于流动群体样本量更小，部分行业畸高或低至0的传承指数不足为信。流动群体转入指数和转出指数大多在1左右，表明流动劳动力的从业选择与父母关联较弱。由于流动群体分行业样本量过少，转移指数大小及排序缺乏足够可靠性，暂不分行业详细讨论。对流动群体中样本量大于20的行业，其传承指数均低于全部样本结果。上述结果表明跨区流动会削弱代际传承强度，其支持理论假说3。

由于改进方法更符合我国实际，其可有力反映行业传承与转移模式，避免了B&D方法的内在估计偏误。从传承指数看，全部样本中传统方法与修正方法测算结果差异不大，流动样本中结果尤为接近。究其原因，我国行业传承仍由“子承父业”模式主导：行业传承样本中，与父亲同业者占79.03%，与母亲同业者占42.89%，与父母均同业者占21.92%。但对转移指数而言，传统方法下各行业转移指数差异巨大且并不可信*例如，传统方法测算全部样本中金融业转出指数1.84，高于转入指数1.44；流动样本中金融业转入指数1.59，转出指数3.02。显然，该结果呈现的净转出特征既有悖于我国现实，也无法给出合理的理论解释。，表明其测算方法存在缺陷。计算转移指数时，修正方法将传统方法的简单平均改为按行业样本数加权平均*计算转入指数时，新方法相当于以父母在不同行业的从业比率为权数，从而减小小样本异常值对指数的影响；计算转出指数时则以子女在不同行业的从业比率为权数来减小异常值影响。，有效削弱了样本量过少导致的异常值影响。总之，无论是理论合理性，还是测算结果对我国实际的反映能力，修正方法都具有明显优势。

表5 代际行业传承指数与转移指数

注：行业按照全部样本中子女在该行业的有效样本量降序排列。由于样本量限制，难以保证所有行业测算结果精确，但其很大程度上可反映实际。显然，样本量越大的行业，指数结果可靠性越高。

鉴于劳动者的行业选择以追求高收入为主要目标。预期随着行业收入水平提高，其转入指数提高,转出指数降低。为检验这一猜想，将行业按平均年收入划分为低、中、高三个等级*按照《中国劳动统计年鉴》公布的2010年分行业年平均工资划分等级，30 000元以下为低收入行业；30 000～50 000元为中等收入行业；50 000元以上为高收入行业，具体行业收入见表4。，比较代际传承指数和转移指数在不同收入等级的差异。表6显示：随着行业收入等级提高，全部样本中传承指数和转入指数均呈上升趋势，转出指数则有所下降。高收入行业中，代际传承指数高达12.28，转入指数为0.94，转出意愿较弱(0.79)，表明高收入行业激烈的进入竞争中，有同业家庭背景的劳动者胜出概率很高,行业外转入难度很大。反观缺乏吸引力的低收入行业，传承指数仅为2.84，转出指数明显高于转入指数，行业劳动力存在明显净流失。据此可知，代际行业传承是构成高收入传承的重要影响因素。流动群体中，代际指数随收入等级变化也呈类似模式，但由于流动行为制约代际传承，因此其传承指数较低且转移指数较高，再次印证理论假说3。

表6 不同收入等级行业指数

注：各收入等级的代际指数取层内各行业结果的加权平均，权数为各行业有效样本量。

综上可知，我国社会存在很强的代际行业传承现象，劳动力跨区流动行为能显著削弱代际影响。代际行业传承限制劳动力市场自由竞争，是就业机会不均等问题的重要推手。在此局面下，异地求职的流动群体处于明显劣势，即使拥有较高知识与技能的专业人才想进入理想行业也会遭遇额外障碍。这不利于在经济体系中优化资源配置，也会拉大收入差距并强化阶层固化。因此，尽快完善统一开放的城乡一体化劳动力市场，为流动就业者构筑机会均等的就业平台应被列为重要改革事项。

六、跨区流动和代际传承影响共同检验

理论讨论部分，在流入地人力资本回报率高于流出地的假设下，推测劳动力流动效应为正(假说1)，但其对不同群体影响强度不同(假说2)；同时，跨区流动能够削弱代际传承效应(假说3)。以上两节分别从不同角度对上述假说做了初步检验，本节将跨区流动和行业传承同时纳入代际收入决定模型，在统一框架内同时检验三个假说。

(一)计量模型设定

代际收入弹性是衡量代际收入传承的有力工具，也是代际收入决定模型的估计重点。已有文献中，估计代际收入弹性所用的基本计量模型为：

(9)

(其中，C反映生命周期内收入变动模式，u反映随机波动)，可将模型改写为：

(10)

(11)

[注]考虑到子女倾向于择优传承，本文选择父母中收入较高一方的收入作为yPi的代理变量。，最终模型设定为：

式(12)中，MigOi为反映子女流动的虚拟变量(流动取1，否则取0);Indi表示第i个家庭子女与父母是否为同业(同业取1，否则取0)；交互项MigOi·yPi与Indi·yPi用于刻画子女流动和行业传承对代际收入弹性的影响；向量X表示一组控制变量，包括子女与父母年龄及其平方，子女性别、健康和受教育程度等个体特征。

(二)估计结果分析

鉴于劳动力收入分布非对称，且各变量影响系数在不同收入阶层存在差异，OLS估计结果可信性较差。Koenker和Bassett(1978)[26]提出的分位数回归(Quantile Regression)方法，可以依因变量的条件分位数估计自变量影响，较OLS方法更具优势[注]主要表现为：(1)特别适合具有异方差的模型；(2)可以细致刻画条件分布及其变化特征，不同分位点的参数估计本身也有分析价值；(3)分位数回归无需施加强硬的分布假设，在随机扰动非正态分布情况下，分位数回归估计量通常比OLS估计量更有效；(4)估计量更为稳健，不容易受异常值影响。。本文选取0.1、0.25、0.5、0.75和0.9五个分位点，分别刻画低收入、中低收入、中等收入、中高收入和高收入人群的特征。

前述分析表明，城乡劳动力流动特征和代际传承均有明显差异。为细化剖析两类因素对个体收入的影响，根据户口性质对农村和城镇样本分别建模。

农村样本分位数回归结果见表7，其显示：β估计结果介于0.18～0.33之间，且伴随分位点上移呈下降趋势。低收入组代际收入弹性最大，表明存在强烈的“代际低收入传承”，农村子女收入水平越高所受代际影响越弱。流动变量系数γ1显著为正，有力支持理论假说1；低收入组流动效应最强，且随分位点上移而减弱，明确支持理论假说2。流动变量与父母收入交互项系数γ2显著为负，表明流动行为降低代际收入弹性，强烈支持跨区流动削弱代际传承的理论假说3。同业变量系数γ3显著为负，揭示出我国农村的特殊情况：父辈多集中于低收入传统行业，因此与父母同业的个体，其收入水平会反而更低。代际收入与行业交互项系数γ4显著为正，表明子女与父母同业会提高代际收入弹性、强化代际影响，符合上节“代际行业传承是收入传承重要手段”的基本判断。各类控制变量影响均符合理论预期，人力资本对收入决定有重要影响：给定其他条件不变，男性收入高于女性，收入随年龄增长先升后降，健康劳动者收入更高，收入随教育水平提高而加速上升[注]作者分别对城乡样本进行回归，并就模型设定和估计方法做了稳健性分析。篇幅所限，仅报告选定模型分位数回归估计结果的核心部分(控制变量回归系数略)，如需详细估计结果可向作者索取。。

表7 农村样本分位数回归结果

根据表7结果绘制图1，可以直观比较不同群体代际收入弹性差异。大致而言，各群体代际收入弹性均随分位点上移而下降，且农村低收入者最难摆脱贫困陷阱。以“非流动非同业”群体为参照，可知：流动行为降低代际收入弹性(与“流动非同业”相比)，支持理论假说3；行业传承提高代际收入弹性(与“非流动且同业”相比)，且强度超过流动行为影响(与“流动但同业”比较)，构成收入传承的主导因素。过度行业传承会造成就业机会不均等，降低劳动力市场配置效率并拉大收入差距。劳动力流动行为有助于削弱行业传承影响，但无力从根本上扭转局面。

图1 不同群体代际收入弹性比较

表8给出城镇样本分位数回归结果。其在以下方面与农村样本结论一致：代际收入弹性显著为正；流动行为一方面提升个体收入(支持理论假说1)，同时又因削弱代际效应对收入产生复杂影响(支持理论假说3)。然而，城镇样本也表现出若干不同特征。首先，β估计值在0.27～0.4之间，表明城镇子女收入受代际影响更大；β估计值随分位数提高呈上升趋势，表明城镇家庭存在强烈的“代际高收入传承”，与农村家庭“代际低收入传承”形成鲜明对比。其次，流动变量及其与父母收入交互项系数估计值在低分位点取值较低且不显著，在高分位点统计显著且强度提高，推测其与流动目的有关：城镇劳动力迁移的机会成本远高于农村，若流动后仍处于低收入阶层，则其流动可能由婚姻或随迁等因素(而非高工资吸引)驱动。最后，同业变量及其与父母收入交互项的系数在各分位点均不显著，反映城镇子女有更广阔的行业选择空间，是否子承父业对其收入无明确影响方向。

表8 城镇分位数回归模型结果

综上可知，我国存在较强的代际收入弹性，尤以农村最低收入组和城镇最高收入组的代际收入传承程度最强。“贫者愈贫、富者愈富”的两极传承，将导致代际阶层固化压力增大。跨区流动有助于降低代际传承强度，但其对子女收入的影响力度仍不及行业传承，后者是我国代际收入传承强度居高不下的重要推手之一。

七、结论、建议与展望

通过对我国城乡家庭代际收入关系决定机制的理论探讨和经验分析，得到如下结论与认识。

第一，我国家庭具有较高的代际收入弹性，尤以农村最低收入组和城镇最高收入组为甚。随着收入提高，农村代际收入弹性下降，而城镇代际收入弹性上升。这种“贫者愈贫、富者愈富”的两极传承，导致我国代际阶层固化的压力增大。

第二，劳动力根据自身条件和预期收入进行迁移决策。跨区流动对收入有两方面影响：一是迁移有助于改善要素配置效率，通过提升人力资本回报率提高收入；二是迁移能通过削弱社会资本影响，降低代际收入传承强度，抑制两极分化。对农村低收入者，跨区流动不仅提高其工资率，还可使其逃离负社会资本拖累，均有助于摆脱贫困陷阱。但对城镇高收入者，跨区流动导致强社会资本丧失而使其蒙受损失，其是否流动取决于人力资本收益改进能否补偿社会资本损失。这一作用机制，可对“我国农村劳动力大量流向城市，而城镇劳动力流动规模很小”做出有力解释。

第三，测算结果表明，我国的行业传承现象非常突出。尤其是金融业等高收入行业，具有两高一低(传承指数高、转入指数高、转出指数低)的特征，对行业内外子女均有极强吸引力。进入高收入行业，主要依靠社会资本(行业传承)而非人力资本(业外转入)。行业传承有力推高代际收入弹性，构成我国代际收入关系的主导因素，跨区流动虽能有力削弱、但无法根本扭转行业传承的影响。

基于以上研究结论，为扭转两极分化趋势、畅通向上流动渠道、改善要素配置效率，应着力在如下方面深化改革。首先，应加快户籍制度改革和劳动力市场一体化进程，健全法律法规以保障流动劳动力合法权益，激励劳动者加大人力资本投资与合理流动的积极性。其次，打破行业进入壁垒，并通过政策规制与舆论引导，树立通过公平竞争实现个人发展的理念，努力消除行业收入差距中的非能力因素，使人力资本取代社会资本成为职位竞争和收入提升的主导力量。

本研究利用微观数据考察我国代际收入关系及其决定因素，得到若干有意义的发现。然而，鉴于该问题的重要性和复杂性，未来研究中仍有众多亟待深化之处：一是社会资本形式多样，其作用机制值得细致剖析；二是劳动力流动对代际效应的影响渠道多元且复杂，其他影响路径有待充分挖掘；三是由于样本量限制，某些行业代际传承指数测算结果不够稳健，城镇家庭迁移影响的估计结果尚未尽显著，均有待寻求更好的基础数据继续开展深入分析。