高等教育扩张与个人收入阶层流动

鄢杰 涂训华 郑静

摘要：利用2010—2020年中国家庭追踪调查（CFPS）数据，在测算并分析个体收入阶层流动现状的基础上，将1999年“高校扩招”政策作为准自然实验，采用队列双重差分模型检验高等教育扩张对个人收入流动的影响。实证结果表明：高等教育扩张增强了个人收入的阶层流动性，促进了个人收入阶层跃迁。从城乡两个方面看，高等教育扩张对农村个体收入的绝对流动和相对流动均有显著促进作用，但仅对城市个体收入的绝对流动有较显著的正向作用，对其收入的相对流动则没有显著影响。机制检验结果表明：高等教育扩张提高了接受高等教育人群进入人力资本密集型行业的机会，同时会通过影响这部分人群的婚姻选择、促进人口跨地区流动等路径影响个人收入的阶层流动性。在高等教育持续扩张的背景下，应进一步拓展职业教育的发展空间，打破教育壁垒，充分利用互联网资源，缩小区域间教育资源差异，为低收入家庭提供倾斜性的政策和平台支持。

关键词：个人收入；收入流动；阶层固化；高等教育；高校扩招

文献标识码：A   文章编号：100228482023（05）011513

一、问题提出

近年来，中国低收入人群跨阶层流动的渠道越来越少，向上流动的趋势渐缓，如何扩大中等收入群体规模，促进社会纵向流动成为广泛关注的问题。党的十九大报告首次提出了“社会性流动”概念，即“破除妨碍劳动力、人才社会性流动的体制机制弊端，使人人都有通过辛勤劳动实现自身发展的机会”。中央财经委员会第十次会议再次强调，“为人民提高受教育程度、增强发展能力创造更加普惠公平的条件，畅通向上流动通道，给更多人创造致富机会，形成人人参与的发展环境”。目前，中国社会阶层流动性减弱，由阶层分化导致的“相对剥夺感”增强，人们的主观社会地位从“一切向钱看”向教育、职业收入“多元决定”良性转变后，自2008年起，又进入了主要以资产（收入和住房）决定社会地位的时代［1］。收入阶层分化会极大地影响人们的主观社会地位，而收入流动不仅对收入不平等有重要作用，适度的收入流动性还有可能缓解长期收入差距［2］。此外，可以向上流动的环境被认为更公平，因此收入流动将减少反社会行为［3］，有助于社会和谐稳定。

从古代的科举到现代的高考，教育是普通百姓实现阶层向上流动的重要渠道。但现实中，获取教育资源的机会却存在较大的不平等性。从个体层面来看，社会优势阶层在经济、文化等领域的地位和资源强化了他们获取优质教育机会的能力，而弱势阶层则正好相反；从地区层面来看，城乡之间、经济发达地区和欠发达地区之间存在着巨大的教育资源差异，这些差异不仅包括硬件设施，还体现在师资力量、学校选择以及未来就业等方面。寒门学子被嘲“小镇做题家”的背后，体现的是家庭背景、教育资源等的差距，这些差距引致的机會不平等也阻碍了普通家庭、低收入人群向上流动的路径。中国自1999年开始实行高校扩招计划后，高等教育毛入学率和高考录取率均大幅增长。1999—2021年，高等教育毛入学率从10.5%升至57.8%数据来自教育部网站。根据《中国教育监测与评价统计指标体系》的计算方法，高等教育毛入学率=高等教育在学总规模/18～22岁年龄组人口数×100%，高等教育在学总规模=普通高等教育本专科在校生数+研究生在校生数+成人本专科折合在校生数（成人脱产班在校生数+成人夜大在校生数×0.5+成人函授在校生数×0.5）+网络本专科在校生数×0.5+自学考试毕业人数×1.5+在职攻读学位研究生在学人数+研究生课程进修班在学人数×0.5+军事院校本专科在校生数。，高考录取率则从55.56%上升到92.89%。1999年的高校扩招政策一方面缓解了政府当时面临的就业压力，显著增加了接受高等教育的人数，促进了人力资本积累，从长期看有助于中国的经济可持续发展。但另一方面，高等教育扩张又导致了“文凭不断贬值”“大学生蚁族”“大学生与农民工工资趋同”等现象。高等教育还能否促进以及如何促进个人的收入阶层跃迁成为越来越重要的问题。

国内外学者对高等教育与收入阶层流动间的关系进行了较为深入的研究，基于不同的视角得出了不同的结论。一方面，有学者认为高等教育是社会分层的主要工具和阶层向上流动的重要手段。高等教育有助于提高个体收入，尤其是农村家庭收入［4］；有助于人力资本积累，提供更多阶层向上流动的可能性，并且受教育程度较高的个体收入不易向下流动［5］。另一方面，有学者认为高等教育加剧了不同阶层间的利益冲突，固化了社会阶层，阻碍了社会流动。高等教育扩张并不能有效解决中国当前的社会阶层固化问题，也不能提升社会整体的公平状况［6］。此外，还有部分学者认为高等教育促进社会流动是有条件的。现阶段中国高等教育在促进社会流动方面的功能出现了弱化，这主要是因为高等教育机会均等性、大学毕业生就业公平性等因素制约了高等教育对社会流动的正向作用［7］。

总体而言，已有文献对高等教育和收入阶层流动进行了大量研究，但在以下方面仍值得进一步探讨：一是大部分文献侧重于研究高等教育与社会阶层流动或代际收入流动的关系，针对高等教育与个人收入阶层代内流动的研究较少，尤其是基于个人层面数据进行的研究更是屈指可数；二是以往的研究多集中在定性或定量分析高等教育对收入阶层流动的影响，主要从人力资本积累和个体收入等方面考察教育回报，而较少从婚姻选择、人口流动等多元机制因素探究二者关系。结合中国实际来探讨中国的高等教育扩张是否促进了个体收入向上流动，以及通过怎样的渠道影响收入流动，从理论上有助于厘清高等教育扩张和个人收入流动的关系和作用机理，完善教育对阶层流动的理论支撑，为进一步的教育改革提供有益参考。

本文利用中国家庭追踪调查（CFPS）数据，实证量化了高等教育扩张对个人收入阶层流动的作用，可能的边际贡献主要有三点：一是研究视角上，从个人层面分析了高等教育扩张对收入代内阶层流动的影响，并从行业选择、婚姻机制、人口迁移等因素分析其影响路径；二是从绝对流动性和相对流动性两个方面综合度量个体收入流动性，并利用家庭追踪调查数据对不同年度的个体进行匹配，分析个体在连续时间内收入阶层流动性的持续变化状况，可以更全面、动态地反映收入的绝对变化和相对变化，能更有效地识别高等教育在其中发挥的作用；三是在研究高等教育扩张和个人收入阶层流动之间的关系时，采用队列双重差分模型，利用中国1999年的高校扩招政策作为准自然实验，估计其对个人收入阶层流动的影响，有助于更深入地认识中国高等教育和个体收入阶层流动间的关系和潜在机制。

二、理论分析与研究假设

（一）高等教育扩张与个人收入阶层流动

高等教育扩张有助于提升个人收入阶层流动。第一，教育促进阶层向上流动的核心在于人力资本积累。根据人力资本理论，接受教育的过程也是人力资本投资的过程。高等教育是个人在接受基础教育之后，进一步提高个人知识、综合素质和技能的投资方式，能够提高接受高等教育者的竞争力，实现人力资本升值。第二，高等教育是促进阶层向上流动、阻隔贫困代际传递的重要途径。根据信号筛选理论，由于信号发送方和接收方存在信息不对称的情况，求职者可以通过教育文凭向雇主发送出能力信号，从而在求职竞争中获得比较优势；雇主根据用工需求设置应聘门槛，规定该岗位所需的教育水平及相应的工资，然后基于求职者通过教育水平发出的能力信号来筛选最佳雇员［8］。因而，接受高等教育可以让人拥有更多就业选择和机会，对个人收入产生正向的影响，从而促进收入阶层向上流动。第三，教育水平与个人收入之间存在着正向显著的关联。高等教育扩张提高了个体获得高等教育的机会比和受教育程度，让出生于弱势阶层的人群可以通过接受高等教育实现阶层向上流动。在控制能力异质性的情况下，高等教育扩张对个人收入及教育的生产性收益率产生了积极正向影响［9］。

受传统观念影响，中国早期不同性别的适龄儿童在上学机会上存在明显差异，若家庭经济条件较差，男孩通常更可能拥有继续上高中甚至大学的机会，女孩则更可能早早辍学外出打工。然而，高等教育扩张从整体上改变了男性和女性接受高等教育机会的比例，男性接受高等教育的机会优势在下降，女性获得了更多新增的教育机会，尤其是農村地区女性与男性之间的机会差距显著缩小［10］。故此，高等教育扩张对不同性别的个体影响会有差异。而城市和农村家庭间的收入存在巨大差异，城市和农村孩子的上学机会存在较大区别；此外，城乡间的教育资源存在显著差异，这导致二者高考升学概率也有明显的差异，因而高等教育扩张对城乡这两个群体的影响会有不同。据此，本文提出以下假设：

假设1：高等教育扩张有助于促进个人收入流动，且这一影响存在性别异质性、城乡异质性。

（二）高等教育扩张影响收入流动的机制分析

高等教育会对个体未来的职业、婚姻以及居住城市选择等产生重要影响，而这些因素又和个体收入密切相关。本文从职业选择、婚姻决策以及人口流动三方面分析高等教育扩张对收入阶层流动的影响路径。

1.职业选择机制

接受高等教育者有更高的几率能够进入人力资本高度集中的行业，获得更高的收入，从而提升个体收入流动性，实现收入阶层跃迁。教育是影响职业阶层的最重要因素，并且其重要性随着时代发展而增强［11］，而代际教育和职业向上流动始终是实现阶层改善的重要途径［12］。现实中，越来越多的企业将高学历证书作为一种筛选机制，在合格申请者供过于求的情况下，企业更倾向于招聘具备更高文化程度的候选人，这导致学历较低的人员被排挤在外，即使他们实际上能够胜任该职位。因此，接受高等教育的个体通常拥有更广泛的职业选择和就业机会，尤其是在人力资本密集型行业。这进一步促使他们在经济地位和职业地位上达到较高的水平，从而实现阶层跃迁。据此，本文提出以下假设：

假设2：高等教育扩张增加了个体进入人力资本密集型行业的几率，促使个体收入向上流动。

2.婚姻选择机制

高等教育扩张对个体婚姻选择的影响主要在于提高了配偶的受教育水平。第一，高等教育扩张增加了个体配偶的受教育程度。在婚姻中，人们往往选择与自己门当户对的伴侣，共同的经历、话题、价值观以及文化上的匹配使受过高等教育的人更有可能在自己所处的群体中找到合适的伴侣。在高校扩招的背景下，教育同质性婚姻比例迅速上升，这类家庭的平均收入在过去20年间呈直线上升的趋势［13］，并且受教育程度越高的同质性婚姻，积累财富的能力也越高［14］。第二，接受高等教育的人往往来自不同的家庭背景，有助于促成不同阶层的婚姻选择，也会提高阶层的流动性。较高的受教育水平有助于提高男性在婚姻市场上的竞争力，也能增加女性向上流动的可能性［15］。第三，婚姻选择也是社会阶层的重建。婚姻匹配过程同时也是社会不平等结构的自我建构、复制和再生产过程。如果从家庭背景相似的群体中选择配偶，原有的社会阶层将被复制，不平等现象会加剧并通过婚姻代际传递；若婚姻双方家庭背景的匹配是随机的，那么新组建家庭的社会阶层调和将有助于阶层流动，缓解不平等［16］。据此，本文提出以下假设：

假设3：高等教育扩张提高了个体配偶的受教育程度，进而促进收入阶层流动。

3.人口流动机制

高等教育扩张推动了大量学生和劳动力跨地区流动。一方面，高等教育扩张为青年人迁移提供了机会，推动大学生群体大规模迁移。由于大多数高校位于经济相对发达的地区，如省会城市，高校扩招促进了更多人在不同地区之间的迁移。这推动了来自农村的学生迁往城市，促进了农业人口向非农人口的转变。这些迁移人群在毕业后，更可能会留在学校所在城市或者到经济更发达的地区工作，以追求更高的经济回报。这些迁移都有助于普通人的收入流动性提升，实现阶层向上流动。另一方面，高等教育扩张提高了接受高等教育群体的数量和个体受教育程度，提高了这部分群体流动到大城市的可能性。由于个人受教育水平越高，在中小城市或农村地区越难找到心仪的工作，因此受教育水平较高者往往会流动到较大城市就业，以获得更高的职业回报［17］。据此，本文提出以下假设：

假设4：高等教育扩张会促进人口跨地区流动，提高收入流动性。

三、个人收入的阶层流动性测算分析

在对个体收入阶层流动性进行度量时，绝对主义从收入取值的变化（距离和相关性）出发理解收入流动，相对主义从收入位置的变化（收入等级转换）出发理解收入流动，研究相对位置的变动方向及程度［18］。为了更全面考量个体收入阶层代内流动情况，本文从绝对流动和相对流动两个方面进行综合分析

个体收入流动性利用相应年份数据进行具体计算，由于CFPS为隔年调查数据，故2012年的个体收入流动性是指2010—2012年的个体收入变化。。

（一）测算方法

本文在参考以往相关研究［18］的基础上，计算出个体收入占总体收入的比重（个体收入份额）的变化作为个体收入阶层相对流动性的代理变量。

个体收入阶层相对流动性的计算公式为

Inmit=（yit/∑ni=1yit-yit-2/∑ni=1yit-2）×10 000（1）

其中，Inmit表示个体i在第t年的收入相对流动性，yit/∑ni=1yit表示个体i在第t年的收入yit占总收入之和∑ni=1yit的比重。此外，由于单个个体占总收入的份额非常小，为便于后续分析计算，此处将其所得数值乘10 000，单位变为万分之一。

此外，本文在Field等［19］的做法基础上，利用个体两期对数收入的差值来衡量个体收入的阶层绝对流动性。

Abiit=lnincit-lnincit-2（2）

其中，Abiit表示个体i在第t年的收入绝对流动性，lnincit表示个体i在第t年的收入取对数。

（二）数据来源及处理

由于CFPS数据库为追踪调查，利用其2010—2020年的数据，可以获得同一个体在不同年份的收入变化情况，进而构建收入转换矩阵。在利用CFPS数据进行测算之前，本文对数据进行了如下处理：第一，利用2010年基期的个人编码与其他年份进行匹配，由于计算收入流动性至少需要两期数据，故删除仅有1年数据的样本；第二，剔除了个体收入缺失和年收入低于1 000元的樣本；第三，以2010年为基期，计算出各期的消费物价指数，然后对个体收入数据进行消除通货膨胀处理，以反映除价格变化外的实际收入变化情况。

（三）收入阶层流动测算与分析

1．不同收入阶层群体收入份额的变化趋势

本部分将样本群体按照收入从低到高排序后划分为低收入（0，20%］、中下收入（20%，40%］、中等收入（40%，60%］、中上收入（60%，80%］、高收入（80%，90%］、最高收入（90%，100%］六个群组

此处为了更好地体现高收入群体的份额变化，故在将收入五等分的基础上，将顶部20%的高收入群体进一步划分为高收入群体和最高收入群体。。从表1中可以看出，低收入群体所占份额低且变化幅度小，中等及以上收入群体的份额变化较为明显。具体而言，低收入组所占收入份额最低时仅为2.24%（2014年），最高时也仅为4.18%（2018年）；中下收入组所占收入份额基本保持在10%上下；中等和中上收入组所占收入份额有所提高，且呈上升趋势；高收入组的收入份额基本维持在16%左右；最高收入组所占收入份额较高，最高时达39.30%（2010年），最低时为29.44%（2014年），其总体上表现为下降的趋势。

2.以2010—2012年的收入转换为例，2012年低收入阶层的流动情况即计算2010年位于低收入阶层的个体，在2012年时分别处于低收入、中下、中等、中上和高收入阶层的比例。

（1）个体短期收入流动性较弱，收入阶层存在固化倾向，且高收入阶层固化的现象尤为明显。低收入阶层的人群流动性较弱，2012和2014年分别有4562%、2332%仍位于低收入阶层，仅分别有554%、686%进入到高收入阶层；中下、中等和中上收入的阶层流动性略有增加，但处于原阶层的比例仍旧最高；高收入阶层人群变化幅度小，在2012和2014年仍属高收入阶层的分别占5805%、5050%，固化较为明显。

（2）各收入阶层长期呈固化趋势。在2018和2020年，分别有4409%、3699%的低收入人群仍属于原阶层，流入高收入人群的比例与短期近似，仅6%左右；中下和中等收入的人群有29%左右仍位于原来的阶层，且流入高收入人群的比例相较短期略有下降；中上收入人群的流动性比短期有所增加，属于原阶层的比例比2012年时分别降低了275%和647%；高收入人群的流动性仍旧较弱，分别有5293%、5462%位于原阶层。

3．接受高等教育与否的人群收入阶层流动变化分析

本部分以“是否接受过大专及以上教育”将样本划分为接受高等教育组和未接受高等教育组。表3是两组不同教育程度人群的收入转换矩阵，接受高等教育组的结果表明，中低收入者向上流动性较强，流入中等及以上阶层的比例分别为7420%、8304%；中等和中上阶层人群位于原阶层的比例最高，但向上流动趋势较未分组之前明显增加；高收入者向下流动比例减少，7338%的人群仍属于原阶层，固化更为明显。未接受高等教育组的转换矩阵中向下流入低收入和中下阶层的比例相较未分组之前明显增加，而流入中等、中上以及高收入阶层的比例则明显减少。表3结果初步表明，接受到高等教育的人群在长期向上流动性增强了，而未接受到高等教育的人群在长期则更有可能向下流动，向上流动的比例较小。

4.整体的收入阶层流动性分析

为了更好地反映不同收入群体整体的收入阶层流动情况，此处从收入流动的程度和收入流动的趋势两个方面进行分析。分析前者时不考虑收入流动的方向，仅考察高等教育组与未接受高等教育组的整体收入阶层流动的变化幅度大小，分析后者时从向上或向下两个方向分析高等教育组与未接受高等教育组的整体收入阶层流动的趋势变化。

（1）整体收入流动的程度

在计算不包含方向变化的个体收入相对流动性时，利用式（1）（2）分别计算出历年的个体收入相对流动性和绝对流动性，然后对所得值取绝对值，再进行加总平均后得到相应年份的整体收入相对流动性指数和绝对流动性指数。。图1和图2分别反映了2012—2020年收入阶层流动的相对变化幅度和绝对变化幅度。2012—2020年整体流动性波动幅度较大，接受高等教育组的相对流动和绝对流动走势基本一致，均呈现先上升，在2016年达到顶点后下降的趋势。未接受高等教育组的相对流动程度和绝对收入流动程度有所差异。总体而言，在不考虑流动的方向时，接受过高等教育的人群整体相对流动性高于未接受过高等教育的人群，但绝对流动性仅2016年高于未接受过高等教育的人群。

（2）整体收入流动趋势

利用式（1）（2）计算所得的第t年的个体收入流动性分别加总平均后得到第t年的整体收入的相对流动性和绝对流动性。。图3和图4分别为2012—2020年收入的相对流动趋势和绝对流动趋势，接受高等教育组的流动趋势仍基本一致，虽然其流动趋势在2016年达到顶点后呈现下降走势，但其相对流动性大于0，表明其整体是向上流动的。而未接受高等教育组的流动性自2014年起一直低于接受高等教育组，且其相对流动性表现出向下流动的趋势。这也初步表明，长期来看，无论是从相对流动性还是绝对流动性进行度量，接受过高等教育的人群向上流动的可能性均更大。

图3 2012—2020年收入相对流动趋势

图4 2012—2020年收入绝对流动趋势

四、数据和实证研究设计

（一）计量模型的构建与方法选择

为了能够更好地量化高等教育扩张对个人收入流动性的影响，结合样本的数据特征，本文参考Chen等［2021］的做法，利用队列双重差分法进行实证分析，具体模型设定如下：

Abiijgt=α0+α1Ig≥1981×HEEj+α2Xijgt+μj+ωi+XjIg+εijgt（3）

Inmijgt=γ0+γ1Ig≥1981×HEEj+γ2Xijgt+μj+ωi+XjIg+εijgt（4）

其中，下标i代表个体，j代表个体所在省份，g代表出生队列，t代表数据的调查年份（2020年）。被解释变量Abiijgt、Inmijgt分别表示个体收入的绝对变化和个体收入的相对变化。Ig≥1981是表示出生队列分组的虚拟变量，如果个体出生队列在1981年及之后，则取值为1，否则为0。HEEj代表各省份的高校扩招规模。Xijgt表示个体层面的控制变量，包括性别、户籍、是否党员等。μj表示省份固定效应。ωi表示行业固定效应。Xj×Ig为高校扩招政策前一年（1998年）的省份层面的特征Xj（1998年的各省人均GDP和1998年各省人均财政支出）与队列虚拟变量Ig的交互项，这一方面是为了更好地控制省份之间的经济和公共服务等方面的差异，另一方面是为了允许出生队列的效果随前定的省份特征变化。εijgt为随机扰动项。本文重点关注的是系数α1和γ1，即各省高校扩招强度对个体收入绝对流动与相对流动性的影响。

（二）数据处理和变量说明

本研究的数据来自CFPS数据库，使用了最新的2020年个人库数据。该数据库包含了全面且详细的个人家庭背景、教育和收入等信息。按照《中华人民共和国义务教育法》的规定，接受义务教育的开始年龄在6～7岁，因此经历了高校扩招的人群大多出生在1981年左右。本文对数据进行了如下处理：（1）将样本限制在1970—1990年出生的个人。一是尽量缩小由于年龄相差过大而导致的偏差；二是尽量扩大样本容量；三是选择1970年及以后出生的人可以基本排除1966—1976年“文化大革命”对教育的潜在影响。（2）删除了个体收入、性别、教育程度等关键变量缺失的样本。最后，本文的样本个体为3 757个，年龄在30～50之间，其中大专及以上学历1 151名，占比30.64%。

1.被解释变量

本文的被解释变量是个体收入流动性（Abi、Inm），从个体收入的相对变动和绝对变动两个方面来度量。相对变动以收入份额变化来衡量，具体如式（1）所示。绝对变动则指个体两期收入的绝对变化，衡量方法如式（2）所示。

2.核心解釋变量

本文主要探讨的是高等教育扩张对个体收入流动性的影响，因此重点关注的是个体是否经历高校扩招（Exp）与扩招强度（HEE）的交互项系数大小与方向。根据前文分析，高校扩招最初发生在1999年，出生在1980年9月—1981年8月的个体是受高校扩招政策影响的第一个队列，定义为“队列1981”，其余队列以此类推。将经历了高校扩招的队列作为处理组，赋值1；未经历扩招的队列作为对照组，赋值0。高校扩招强度（HEE）借鉴巫锡炜等［21］的做法，利用1998年各省地方高校在校生人数和普通高中在校生人数之比作为静态度量的高校扩招强度。这主要是由于1999年的高校扩招政策具有突发性，拥有更多教育资源的高校显然具备更强的扩招能力，一个省份的高校扩招规模强烈依赖其1999年以前的招生能力［22］。

3.机制变量

本文的机制变量包括人口流动、婚姻、行业等三个变量。（1）人口流动变量（Mobi）。由于缺乏样本18岁时的居住地信息，故本文采用个体12岁时居住地作为参加高考的地方，并将调查年度居住地与12岁时居住地不一致的视为发生人口流动。（2）婚姻变量（Sedu）。此处用配偶的受教育程度作为婚姻变量的代理变量。（3）行业变量（Indr）。借鉴Feng等［23］的做法，利用2008年的经济普查年鉴数据计算各行业获得高等教育的劳动力所占比例，用以衡量人力资本强度，将高于中位数的行业视为人力资本密集型行业。

4.控制变量

首先，本文从个体层面上控制了会影响个体收入的一些因素，包括性别（Gen）、户籍（Urb）、是否党员（Par）等。其次，从家庭层面控制家庭背景的影响，控制了父母的受教育程度（Fedu、Medu）。

主要变量的定义和描述性统计结果见表4。

五、实证分析结果

（一）基准回归

表5报告了队列双重差分模型估计的基准回归结果。考虑到省份和出生队列相同时可能存在的潜

在相关性，本文的回归均在省份与出生队列交互层面进行聚类。不论以绝对方式还是相对方式来度量个体收入的流动性，高等教育扩张均对其有显著的正向作用。一方面，高校扩招与个体收入绝对流动性显著正相关，表明高等教育扩张有效促进了个体收入绝对流动性，提高了个体的收入；另一方面，高校扩招与个体收入相对流动性也为显著正向关系，表明高等教育扩张有助于提高个体相对流动性的变化，促进个体收入的相对比重增加。结果初步验证了研究假设1。

（二）平行趋势检验

本文借鉴Chen等［20］的做法，采用动态ReducedForm队列双重差分模型进行平行趋势检验，模型形式为

Abiijgt=α0+∑1990θ=1970α1，θIg=θ×HEEj+α2Xijgt+μj+ωi+XjIg+εijgt（5）

Inmijgt=γ0+∑1990θ=1970γ1，θIg=θ×HEEj+γ2Xijgt+μj+ωi+XjIg+εijgt（6）

其中，Ig=θ表示出生队列的虚拟变量，如果个体出生在年份θ，则取值为1，否则取值为0。系数α1，θ、γ1，θ识别的是高校扩招强度对特定出生队列人群收入流动性影响的平均因果效应。

图5和图6根据式（5）（6）的估计结果列出了不同出生队列下高校扩招与个体收入流动间的系数α1，θ和γ1，θ（95%置信区间），以直观反映1999年高校扩招与个人收入流动之间的关系。如果基础回归中估计出的高等教育扩张对收入流动的促进效应是由于遗漏变量等其他原因引起的，且在高校扩招前后这些变量仍在持续发挥作用，那么受高校扩招政策影响前的不同出生队列人群用式（5）（6）估计后仍应具有显

图5 绝对流动性平行趋势

图6 相对流动性平行趋势

著正向作用。反之，若不存在该问题，那么高等教育扩张应该与个体收入流动性不相关或不显著［24］。图5和图6分别为绝对流动性和相对流动性衡量下高校扩招的平均因果效应，两者结果基本一致。首先，出生在1981年之前的人群，α1，θ和γ1，θ的估计结果基本接近于0，且均不显著，无法拒绝其等于0的原假设。这说明在高校扩招政策开始之前，从绝对收入流动和相对收入流动两个方面衡量时，不同出生队列个体的收入流动性均没有出现异质性的趋势，这一结果支持了平行趋势的假设，表明平行趋势检验通过。其次，从1981年出生的队列开始，α1，γ、γ1，θ的估计值显著为正，表明高等教育扩张开始对个体收入的绝对流动和相对流动性产生显著的促进作用，这一结果也支持选择1981作为第一个处理队列。最后，高等教育扩张是一个动态且持续的过程，1999年的高校扩招对1981、1982及1983等三个出生队列的人群收入流动具有显著正向的影响，对出生隊列在1984年及之后的个体则影响不显著。

（三）稳健性检验

限于篇幅，结果留存备索。

一是扩大样本容量。将出生年份在1970年之前的样本纳入实证，总样本量增加为6 076。此时，核心解释变量对相对流动性的系数在1%的水平显著为正，但核心解释变量对绝对流动性的系数显著性有所降低，仅在10%的水平显著为正，表明距离高校扩招越远的人群，其收入绝对变化受到的影响更小。

二是剔除队列1980和队列1981。将最靠近高校扩招政策影响的两个队列剔除后，虽然高等教育扩张依然对个体绝对流动性和相对流动性仍有较为显著的影响，但显著性均有所下降，这也表明以静态方式测量的高校扩招强度对距离越近的群体影响更显著。

三是改变高校扩招强度和收入阶层流动的测度方式。借鉴Wang等［25］的做法，利用动态测量方式衡量高校扩招强度

计算公式为：HEEXj=∑2012t=1999Ujt/Pjt-Ujt-1/Pjt-1×100。HEEXj为省份j的高校动态扩招强度，Ujt表示省份j普通高等学校第t年的在校生人数，Pjt表示j省在t年的人口规模。；参考朱诗娥等［4］的做法，用个人阶层的跃迁值反映个人收入的流动程度，将个体按收入水平五等分组后由低到高赋值1、2、3、4、5

阶层跃迁值的计算公式为：Jumit=Pit-Pit-2，Pit为个体i在t年的收入等级，例如个体上一期收入等级位于最底层，取值为1，本期处于中下收入阶层，取值为2，则阶层跃迁值为1，以此类推；反之，如果个体上期处于高收入阶层，取值为5，本期处于中上收入阶层，取值为4，则阶层跃迁值为-1，以此类推。，然后利用logit模型进行实证分析。结果显示，改变两者的测度方式后，高等教育扩张依然对个体绝对流动性和相对流动性有显著的正向影响。

四是安慰剂检验。本部分进行了两组安慰剂检验，其一是改变高校扩招开始的时期，假定扩招从1997年开始；其二是更换处理组和控制组的出生队列，将1970—1975年出生的队列设置为处理组，将1976—1979年出生的队列设置为控制组。安慰剂检验结果表明高等教育扩张不再对个人收入流动性产生显著影响。

以上稳健性检验的结果表明前文基准回归的结果是稳健的。

（四）异质性分析

限于篇幅，结果留存备索。

由于城市和农村教学资源存在较大差异，城市人口和农村人口获得教育的机会并不均等。此外，在20世纪80年代，重男轻女的思想仍普遍存在，导致在那个时期出生的男性往往比女性拥有更多上学的机会。因此，高等教育扩张对城乡之间、男性与女性之间的影响可能存在显著的差异。异质性估计结果表明，高等教育扩张对男性和女性的个体收入绝对流动均有显著正向效应，但对男性相对收入流动性的作用较女性更为显著。就城乡而言，高等教育扩张仅对城市个体收入的绝对流动有较显著的正向作用，对其收入的相对流动则没有显著影响，但能有效提高农村个体的收入相对流动性和绝对流动性，表明高等教育扩张有助于出生农村的学子改变自身命运，实现收入向上跃迁。结合基准回归的结果，进一步验证了研究假设1。

（五）机制检验

根据前文分析，高等教育扩张主要从行业选择、配偶教育水平以及人口流动等三条路径影响个体收入流动，本部分在进行相关机制检验时，首先，将三个机制变量分别作为被解释变量，是否经历高校扩招和扩招强度的交互项作为核心解释变量进行回归。第一个机制变量为行业选择，按是否属于人力资本密集型行业赋值1或0，利用logit模型进行回归，以反映经历扩招与进入人力资本密集型行业的机会比之间的关系；第二个机制变量为婚姻变量，以配偶的受教育程度表示，利用有序logit模型进行回归；第三个机制变量为人口流动，按是否发生人口流动赋值1或0，利用logit模型进行回归。其次，将行业、婚姻以及人口流动三个机制变量分别作为核心解释变量对个体收入流动进行回归，以检验机制有效性。

表6为三个机制变量的检验结果。其中，行业机制的检验结果显示，经历扩招（Exp）×扩招强度（HEE）与行业（Indr）的系数显著为正，表明高等教育扩张显著提高了个体进入人力资本密集型行业的机会比，而行业和个体收入流动性的系数显著为正，表明进入人力资本密集度较高的行业，也显著提升了个体收入的绝对流动性和相对流动性；婚姻机制的检验结果显示，经历扩招（Exp）×扩招强度（HEE）与婚姻（Sedu）显著正相关，表明高等教育扩张可以显著提升配偶的教育程度，而配偶教育程度和个体收入流动性的系数也显著为正，表明其能显著提升个体的绝对流动性和相对流动性；人口流动机制检验结果显示，高等教育扩张显著促进了人口跨地区流动，而人口流动（Mobi）与个体收入流动显著正相关，表明人口流动有助于促进个体收入绝对流动和相对流动。以上机制检验的结果也验证了前文的研究假设2～4。

六、结论及建议

本文利用2010—2020年的CFPS数据库，测算并分析了各收入阶层的流动状况，然后利用2020年CFPS的个人数据库，采用队列双重差分模型研究高等教育扩张对个体收入阶层流动性的影响，同时进一步分析了行业、婚姻以及人口流动等因素的传导路径作用。主要结论如下：第一，低收入阶层向中等收入阶层、高收入阶层转化的比例较低，收入阶层存在固化趋势。短期个体收入存在固化倾向，而长期的个体收入流动状况证实了短期的固化趋势，尤其是处于两极的低收入和高收入人群，固化尤为明显。第二，高等教育提高了低收入阶层的向上流动性，促进了阶层之间流动转换，但扩大了未接受过高等教育者和接受过高等教育者之间的差距。第三，高等教育扩张能够显著提升个体收入的相对流动性和绝对流动性。从不同性别人群来看，高等教育扩张对男性收入相对流动性的作用较女性更显著；从城乡角度而言，高等教育扩张对农村个体收入的绝对流动和相对流动有显著促进作用，仅对城市个体收入的绝对流动有较显著的正向作用，對其收入的相对流动则没有显著影响。第四，高等教育扩张主要通过提高进入人力资本密集型行业的机会比、提高配偶受教育程度以及促进人口跨地区流动等路径提升个体收入的流动性。

基于前文的分析和研究结论，本文提出以下建议：一是在高等教育扩张的背景下，要进一步拓展职业教育的发展空间。一方面，通过高等教育促进阶层之间的流动性；另一方面，积极推动职业教育发展，消除社会关于职业教育的歧视，通过专业的职业教育为未接受高等教育者提供向上流动的有效路径，缩小接受高等教育者与未接受高等教育者之间的差距。二是打破教育壁垒，充分利用好互联网资源，缩小区域间教育资源差异。城乡间、发达地区与欠发达地区间的教育资源差异不仅仅体现在硬件上，更重要的是师资力量。互联网的普及和网络教育的发展为缩小区域间教育资源差异提供了契机。不同地区间的优质教育资源可以互相流动，这使得相对落后地区的教师能够参考线上优秀教师的授课方法，并结合自身的教学经验，提升教学质量和水平。三是提高人力资本供给和需求的匹配水平。鼓励普通高等学校加强与企业的实践教学环节，在提升学生综合素质的基础上，让学生早日制定未来的职业规划，并培养学生相应的职业技能，增加相关行业的实习时间，以缩小企业用工需求和学生技能间的不匹配程度。四是为低收入家庭提供倾斜性的政策和平台支持。一方面，减少由于教育成本高昂而回报率低下导致的“教育致贫”现象；另一方面，招生政策上制定相应的专项计划，促进机会均等；此外，还可为底层劳动者提供更多提升劳动技能和人力资本的平台，让其能够寻求高质量的就业机会，缩小不同群体之间的收入差距。

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编辑：李再扬，高原