農村教育與代際收入流動性傳導機制研究

2014-12-22 07:02:46劉志龍

東北財經大學學報 2014年5期

劉志龍

〔摘要〕本文基于中國健康和營養調查數據，深入探索中國農村教育與代際收入流動的內在傳導機制。通過雙對數代際收入彈性模型得到代際收入彈性為0.689，說明存在代際收入傳遞固化現象。加入子代教育、教育與父親職業的交互項及教育與父親收入的交互項，發現三者對代際收入彈性的貢獻率依次遞增，由此提出父親收入與父親職業通過子代教育產生代際收入傳導的兩個不平等。引入個體影響因素后，發現其對代際收入彈性系數貢獻率很小，排除個體異質性。采用HLM模型將以上兩個不平等納入同一個框架中，發現父親收入產生子代教育不平等，父親職業顯著影響子代教育回報率，機會不平等阻礙了代際流動。改革的方向應該是促進教育機會與就業機會的平等，增加代際收入流動，促進收入分配更加合理。

〔關鍵詞〕農村教育；代際收入流動性；教育回報率

中圖分類號：F126文獻標識碼：A文章編號：1008-4096（2014）05-0056-08

改革開放以來，中國市場經濟的開放程度逐步加大，一部分人首先實現了財富積累，不同群體之間的貧富差距隨之擴大，遠離城市的農村顯然沒能跟上中國經濟高速發展的步伐。在中國獨特的城鄉二元經濟結構大背景下，城鄉收入差距日益顯著。不僅如此，上代的貧困使得子代受教育程度受到影響，人力資本積累匱乏；在勞動力市場方面，富裕家庭往往利用自身的人脈關系與社會資本影響子代的就業，使得勞動力市場配置效率降低，貧困家庭子代教育回報率下降。以上兩點都有可能導致貧困的延續，而農村居民則首當其沖。近年來，受到高校擴招與就業難的影響，“讀書無用論”的思想在農村得以盛行。這種思想能否造成“寒門再難出貴子”的現象，這使得研究農村教育與代際收入流動性問題顯得十分重要。

一、文獻綜述

代際收入流動性起源于代際流動理論。早期的代際流動是社會學研究領域之一，它以家庭為觀測單位，以父代社會地位（職業地位）為基點，考察子代在同一年齡時的社會地位（職業地位）變動情況。經歷了20世紀三代社會流動性的研究自“二戰”以來，流動研究先后經歷了20世紀 50 年代和60 年代上半期對職業流動表中的流動率進行分析的第一代流動研究、以 1960 年代中期布勞、鄧肯將路徑分析技術引入地位獲得分析為標志的第二代流動研究以及 1970 年代中期以后以對數線性模型的廣泛應用、從絕對流動率轉向相對流動率分析為標志的第三代流動研究等三個典型的研究階段。，代際流動的研究方向轉向代際收入流動性。而教育與代際收入流動性的研究以國外為主，主要集中在以下三個方面：

首先，教育與代際收入流動性的關系體現在子代的教育獲得。教育投資決策主要分為家庭教育投資決策和公共教育投資決策。其中，家庭教育投入表現為家庭提供給子女的教育支出。Becker和Tomes[1-2]最先將人力資本理論運用到以家庭為單位的微觀經濟模型中，并給出人力資本在代際傳遞過程中的理論模型。Solon[3]在Becker和Tomes的模型基礎之上加入政府公共支出變量，研究發現代際收入彈性與人力資本回報率成正相關關系，與公共支出成負相關關系。家庭教育投資使得代際收入流動性下降，政府公共支出促進代際收入流動性。Mayer和Lopoo[4]假定貧困家庭面對子代人力資本投資時存在信貸約束，而非貧困家庭則不存在，研究發現人均財政支出高的組代際收入流動性低于人均財政支出低的組17.40%。在無約束條件下，理性的父代對子代進行最有效的人力資本投資是子代先天能力的函數，其均衡條件為教育投資等于物質資本投資的邊際收益。歐洲大多數研究結果顯示，信貸約束影響代際收入流動性的作用不大，因為歐洲大多數國家屬于高收入高福利國家，子代受教育程度不會因為家庭收入多寡而受影響。Lochner[5]認為低收入家庭完全可以在不影響自身消費的前提下通過借貸等形式為子代進行人力資本投資。

其次，教育收益影響代際收入流動性。隨著教育因素在收入分配中越來越受到重視，受教育程度越高的勞動者能夠獲得更高的工資。個體通過家庭資本投入獲取教育積累，最終進入勞動力市場完成收入的代際傳遞過程。Goldthorpe[6] 按照供給和需求的特征將教育回報分為兩部分，即勞動力需求特征與教育收益以及勞動力供給特征與教育收益。Zhong[7]也指出中國、印度、墨西哥及巴基斯坦等發展中國家出現了過度教育現象，過度教育使得教育的市場價值下降。人力資本投資與回報率成正相關關系。但是，當教育擴張時，人力資本回報率下降。在這種情況下，貧困家庭會處于更加不利的地位，最終導致代際收入固化。

最后，教育與代際收入關系的研究方法主要包括斷代分析法、倍差分析法（DID方法）以及中間變量法。其中，斷代分析法需要滿足隔代的數據樣本，受到數據的限制該方法使用較少。Mayer和Lopoo[8]利用DID方法結合美國收入動態面板數據，研究了政府教育支出與代際收入流動性的關系，發現政府教育支出對代際收入流動性提高作用主要是通過影響低收入家庭的兒童實現的。中間變量法在當前研究教育與代際收入流動性的關系中使用最為廣泛，在雙對數代際收入彈性模型中加入教育變量（受教育年限或最高學歷）是最直接的方法[9]。由于針對不同的人群，教育中間作用機制與效果可能不盡相同，此時便會出現教育與代際收入流動性的非線性作用[10]。郭叢斌和閔維方[11]將家庭收入按高、中、低進行分組，通過在模型中加入子女受教育年限與時間虛擬變量的交互項發現教育有助于低收入組的子女進入高收入組。與郭叢斌和閔維方[14]的研究結果不同，；而Bjrklund等[12]研究瑞士數據卻發現教育對高收入家庭的代際傳導效果更明顯。除此之外，代際收入彈性系數分解法和數據擬合法也經常用于分析教育與代際收入流動性的關系。

縱觀以上文獻，我們發現：第一，各個研究結果均顯示出教育對代際收入流動性產生作用。第二，教育與代際收入流動性的相關性存在時間、地區、性別、職業等多方面因素的影響。第三，父代收入對子代收入影響的主要來源是教育資本投資和教育回報率。

二、數據來源及描述性統計

1.數據來源

本文采用中國健康和營養調查（China Health and Nutrition Survey ，CHNS）數據。CHNS數據庫是由美國北卡羅來納大學人口中心與中國預防科學醫學院聯合進行的大規模社會健康調查。調查內容涉及健康學、營養學、社會學、人口學、經濟學和公共政策等多個學科。CHNS覆蓋了遼寧、黑龍江、山東、江蘇、河南、湖北、湖南、廣西和貴州9個省份，迄今為止已經開展了9次調查（1989年、1991年、1993年、1997年、2000年、2004年、2006年、2009年和2011年），每次調查訪問的城鄉社區為200個，每個社區訪問20個家庭，共涉及4 000個家庭。CHNS數據內容十分廣泛，包括社區調查、家庭戶調查、個人調查、健康調查、營養和體質測驗、食品市場調查及健康和計劃生育調查。CHNS在調查中以家庭為抽樣單位，采取了多階段分層隨機抽樣方法。考慮到該調查數據時間跨度大、區域跨度廣、追蹤效率高，適合作為本文的應用數據。

2.樣本及描述性統計

文中變量主要涉及到農村父子兩代的收入變量、子代教育變量和父親職業變量，其中，父親為農村戶口。在收入變量中，將父親收入作為父代收入，子女收入為子代收入。在教育變量中，將受教育年限數據進行重新編譯，將對應的受教育年限代碼換算為受教育年限。在家庭背景變量中選取父親單位類型為代表，參照Erikson和Goldthorpe[13]的職業等級分類表將父親單位類型分為四類：第一類包括政府機關、國有事業單位和研究所；第二類包括國有企業、鄉鎮所屬小集體和省市所屬的大集體；第三類包括私營企業、個體和三資企業；第四類包括以家庭聯產承包為主的農業。此外，在性別變量中用0表示女性，1表示男性。具體數據結果如表1所示，由于篇幅限制，未加入1989—2011年各年的描述性統計，其中，各樣樣本量分別為310、478、418、366、427、149、127、171、175.樣本總量為2 621，性別均值為0.670，說明樣本中男性比例高出女性比例34.0%，34%=[0.670-（1-0.670）]×100%。從人口學角度看，該樣本存在性別偏差，因此后文可針對不同性別分別回歸。子代受教育年限均值為8.727年，該值未達到國家規定的九年義務教育水平，說明農村子代受教育年限仍然很低，大多數農村子代沒有進行素質教育。

1986年《中華人民共和國義務教育法》規定，適齡兒童和青少年必須接受國家、社會以及家庭予以保證的九年義務教育。由于高中、大學及以上教育不屬于義務教育，家庭需要其子代進行更多的教育投資。在面對信貸約束時，貧困家庭會選擇放棄對其子代的人力資本投資，富裕家庭則不然。

對父親收入與子代受教育年限做散點圖發現：當子代受教育年限小于9時，整個圖形呈現

為一個倒立的等腰梯形，子代受教育年限以父親收入4 105元為分界點均勻分布；當子代受教育年限大于9時，子代受教育年限隨著父親收入水平的提高而增加。由此說明，國家強制性的義務教育有效促進了教育公平，此時，父親收入對子代受教育年限影響較小。而在非義務教育的范疇，父親收入水平提高時，子代受教育年限增加。父親收入水平直接影響了子代受教育年限，最終形成了由于收入差距導致的教育不平等。

三、教育對代際收入流動性的影響分析

教育對代際收入流動性的影響主要來源于教育獲得和教育回報率的不平等。選用雙對數代際收入彈性模型，通過控制子代受教育年限和家庭背景計算二者對代際收入彈性的貢獻率。進一步采用多層線性模型（HLM），并將子代受教育年限和家庭背景同時納入模型中以探究教育對代際收入流動性的影響。

1.完全競爭市場的代際收入彈性估計

由Solon相關研究[3]可知，子代收入與父親收入之間的相關系數與實際的代際收入彈性存在偏差由Solon（1992）可知b=rlnyi，tlnyi，t-1=b*（Slnyi，t-1Slnyi，t），其中，b是真實的代際收入彈性，b是雙對數模型的估計值，而真實地代際收入彈性系數是雙對數模型中代際收入彈性的估計值乘以父子兩代收入的標準差之比。。通過對各年份子代收入與父親收入的描述統計得到各自對應的標準差。當標準差比值大于1時，實際的代際收入彈性大于回歸系數的估計值；當標準差的比值小于1時，實際的代際收入彈性小于回歸系數的估計值；當標準差的比值為1時，二者相等。由表2可知，1989—2011年各年的標準差比值圍繞1波動，只有2006年的代際收入彈性小于估計值，其他年份均大于回歸系數的估計值。

使用雙對數代際收入彈性模型，分別對各年份的子代收入與父親收入進行回歸，得到二者完全競爭市場下的回歸系數，將其與子代收入、父親收入的標準差比值相乘得到實際的代際收入彈性，具體結果如表3所示。各年代際收入彈性在0.261—0.639之間波動，各年代際收入彈性變化較大，均值為0.446。使用所有樣本的混合數據進行回歸，得到代際收入彈性為0.689，即代際收入流動性為0.311。這與Solon[14]使用單獨年份的數據可能低估代際收入彈性結論一致。與發達國家的代際收入流動性相比，中國農村居民代際收入流動性較低。

2.控制教育、家庭背景下的代際收入彈性估計

經濟學中的所有完全競爭市場假說都是理想化的，實際應用時往往不成立。受教育是農村子女改變自身命運的途徑之一，對子代本身的收入產生巨大影響。由前文分析結果可知，農村較為富裕家庭的子代受教育年限往往較高，家庭通過對子代進行人力資本投資，使得子代人力資本逐漸積累，并在勞動力市場得以回報。

加入子代受教育年限的雙對數模型如下：

加入子代受教育年限后，發現教育對代際收入彈性的貢獻率呈現倒“U”型。教育對代際收入彈性的貢獻率最小值為1.860%（如表4所示，下同）；最大值為23.389%。平均貢獻率為8.220%，小于使用全年數據的11.111%。可見，教育變量的加入提高了代際收入流動性。

由于政府公共教育支出可能較多地影響貧困家庭對其子代人力資本投資并降低代際收入彈性。而父親收入差距的擴大導致家庭教育投資不均等會擴大子女收入差距，最終會提高代際收入彈性。由此可能無法得到代際收入彈性變化的真正原因。加入子代受教育年限與父親收入的交互項可以解決以上問題，此時，雙對數模型如下：

Yi，t=c+βYi，s+γYi，sedu+ξ（3）

加入子代受教育年限與父親收入的交互項之后，得到交互項對代際收入彈性的貢獻率。二者的交互項對代際收入彈性的貢獻率均值為19.529%，該值小于使用全年數據得到的23.709%。最大值出現在2004年為45.673%，約占代際收入彈性的一半。

這一結論說明，農村父親收入可能通過對子代進行人力資本投資這一途徑使子代收入產生顯著差異，父親收入與子代受教育年限的交互項對代際收入彈性的貢獻率統計上顯著，而且隨著時間的推進，這一作用逐漸增強。表4中各自貢獻率差值能夠反映出交互項的作用比單純教育對代際彈性的貢獻率更加明顯，交互項對代際彈性的貢獻率大致為后者的2倍。也就是說，近二十年以來，農村由于收入分配不均等導致收入差距逐漸增大，富裕家庭子女與貧困家庭子女由于受教育年限不同而導致了日后收入的不均等，并實現了財富的代際傳遞，降低了代際收入流動性。

以上分析可以說明，自20世紀90年代以來，農村家庭對其子女的人力資本投資成為促進代際收入彈性高居不下的重要因素。另外，父親職業作為家庭背景的重要指標，可以影響子代教育在勞動力市場的回報率的差異將再次導致代際收入流動性的變動。

本文加入子代教育與父親職業的交互項進行回歸，再次得到新的交互項對代際收入彈性的貢獻率。由表4第三列可見，以父親職業為代表的家庭背景對代際收入彈性的貢獻率在4.963%—24.864%之間，貢獻率均值為11.306%，該值小于由全體樣本得出的14.264%。

表4中三組不同的貢獻率可以展示出三種代際流動關系。第一列是單純的教育對代際收入彈性的貢獻率；第二列是父代對子代進行人力資本投資使得子代教育獲得產生分層，進而使得子代收入產生差異；第三列是父親職業影響子代教育在勞動力市場的回報率，從而促進子代收入差距。很顯然，第二列的效果強于第三列，第三列的效果強于第一列。

3.代際收入流動性與個體差異

除了父親收入和父親職業導致子代收入不平等外，從考察代內收入不平等“明瑟方程”的思想可知，受教育年限、工齡及性別等個體特征也是影響收入的重要因素。因此，除了以父親收入和父親職業為代表的家庭背景外，本文加入年齡等個體特征因素作為控制變量來全面分析教育對代際收入彈性的影響，樣本為1989—2011年的混合數據，混合數據主要是將不同截面的數據進行混合，主要目的是為了增大樣本量，增加估計的精度。建立模型Ⅰ—模型Ⅳ。

通過對公式（4）、（5）、（6）逐個回歸得到表5中的模型Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ，加入個體特征的影響后，模型解釋力度逐漸提高，擬合優度從模型Ⅰ的0.336上升到模型Ⅲ的0.372。模型Ⅰ中加入教育因素的估計方程結果，此時代際收入彈性系數為0.536。在模型Ⅱ中加入子代工齡的變量后，代際收入彈性系數為0.522，代際彈性系數變化不大。從子代受教育年限的系數可以看出，學歷與個體收入呈正相關關系，加入子代工齡后，子代教育回報率明顯增加，說明子代教育回報率依靠自身在勞動力市場的工齡。由于子代工齡二次項系數為負，一次項系數為正，子代工齡與代際收入彈性系數呈現倒“U”型特征，通過計算得到子代工齡在32—33歲之間達到收入的最大值。在模型Ⅲ和模型Ⅳ中加入性別變量后，性別變量前的系數不顯著，因此不能判斷不同性別的代際收入彈性的高低。由表5中的三個模型可知，加入個體特征變量后，其代際收入彈性系數機會不發生變化，說明與父親收入及父親職業等家庭背景因素相比，個體特征因素不影響代際收入的相關性。

由于模型Ⅲ中的性別變量系數不顯著，因此考慮對不同性別的農村子代樣本進行回歸，分別測量他們的代際收入彈性及教育回報率。回歸結果如表6中的模型Ⅳ—模型Ⅶ。其中，模型Ⅳ和模型Ⅵ為男性樣本對應的結果，模型Ⅴ和模型Ⅶ為女性樣本對應的結果。結果顯示：第一，兒子和女兒各自對應的代際收入彈性結果變化不大，分別加入特征變量后彈性系數稍有降低。第二，模型Ⅳ和模型Ⅴ中兒子代際收入彈性系數比女兒高出41.743%，說明在農村父親收入與兒子收入的相關程度比父親收入與女兒收入的相關程度高出41.743%。由子代受教育年限的系數可知，女兒教育回報率高于兒子，說明農村家庭對女兒進行人力資本投資回報更高。第三，工齡平方項均為負值，說明工齡與收入之間存在倒“U”型關系，男性達到收入最大值的年份早于女性4年左右。第四，加入工齡及其平方項可以提高子代教育回報率。其中，兒子教育回報率由6.930%（exp^0.067-1）提高到13.088%（exp^0.123-1），提高幅度為6.158%；女兒教育回報率由8.112%提高到14.912%，提高幅度為6.800%。說明男性教育回報率略低于女性，而男性通過工齡增加教育回報率的作用強于女性。

綜合以上分析，排除個體因素差異，可以得到兩條可能的代際傳導路徑：一是由于父親收入差距不斷擴大，導致貧困家庭子代受教育年限獲取與富裕家庭子代受教育年限獲取不平等；二是盡管貧困家庭子代與富裕家庭子代有相同水平的受教育年限，二者在不完全競爭的勞動力市場中的回報也不平等。沿著這兩條路徑，本文進行代際收入流動的內在機制探索。

四、代際收入流動的傳導機制探索

前文對所有回歸方程從線性代際收入流動性角度進行測算，得到父親收入通過影響子代受教育年限對代際收入彈性產生影響。由于平面回歸模型體現變量間的直接作用，各個變量的間接交互作用卻無法得到，因此無法得到代際收入流動的傳導路徑和內在機制。為此，本文引進多層線性模型（HLM），并加入父親收入、父親職業、子代受教育年限以及子代收入，來探究收入如何在兩代之間傳導。

父親收入對子代收入的代際傳導作用不僅表現在直接物質贈予或其他物質條件上，更體現在教育和就業機會等的差別。首先，與貧困家庭的子代相比較，富裕家庭的子代教育不受信貸機制的限制。即使貧困家庭的子代與富裕家庭的子代擁有同樣的教育，由于父親單位性質與收入差別，子代教育回報率也不盡相同。因此，教育回報率同樣受到家庭環境差異的影響，即存在教育回報率的代際效應。為了研究以上問題，加入父親收入和父親職業變量建立多層線性模型。

第一層模型為子代模型：

基于公式（7）和公式（8），采用HLM7.01軟件對已建好的sav SPSS數據文件。格式的雙層數據集進行建模。給出每層數據的描述性統計由于篇幅的原因，兩層線性模型的描述性分析未列入文中。，第一層子代樣本數為2 621個，第二層父代（家庭）樣本數為1 343個。子代受教育程度超過了義務教育階段；父代樣本中有21%就職于政府部門或國企，21%就職于其他企業部門，58%為農民。

利用多層線性模型的描述統計數據，表7給出五個模型，模型Ⅷ為單層模型，即只含有子代信息的模型；模型Ⅸ加入父親收入變量，觀察父親收入的作用；模型Ⅹ、模型Ⅺ和模型Ⅻ分別將父親職業作為虛擬變量加入到第二層，觀察父親職業對子代教育在勞動力市場回報率的影響。

模型Ⅷ為單層回歸分析，其結果與單純的OLS結果相等，子代收入與受教育年限成正比且兒子收入高于女兒收入。模型Ⅸ中，將父親收入加入到性別變量的系數中，很顯然估計結果更加顯著。此外，加入父親收入后，性別變量的系數由正轉負，且變化很大。說明在農村高收入的父親會增加女兒的人力資本投資，使女兒收入增幅更加明顯，這種變化程度顯然超過對兒子投資的回報率。

在模型Ⅹ、模型Ⅺ及模型Ⅻ中，分別在子代受教育年限變量的系數中加入父親職業。其中，模型Ⅹ的父親職業為政府職員或國有企業員工；模型Ⅺ的父親職業為合資企業或外資企業及私有企業員工；模型Ⅻ的父親職業是農民。對同等學歷的子代，父親為政府職員或國有企業職員的子代，其教育回報率低于其他子代教育回報率約12.613%（-0.014/0.111）。父親就職于外資企業、合資企業及私有企業的子代，其教育回報率高于其他子代教育回報率約62.222%（0.056/0.090）。父親為農民或小企業的子代，其教育回報率低于其他子代教育回報率約24.324%（-0.027/0.111）。由此可見，農民子女教育回報率最低；政府員工或國有企業員工子女教育回報率其次；外資企業或合資企業及私有企業工作人員子女教育回報率最高。可以看出：即使農村戶口的子代具有相同的年齡和學歷，他們的收入差距也非常大，流動性很低，農村子女教育低回報率會挫傷農村家庭對子女的教育投資，這與近幾年農村出現的“讀書無用論”現象相契合；隨著市場化程度的不斷推進，就職于外資、合資企業或私營企業（包括企業法人）父代的收入不斷提高，通過子女較高的教育回報率將財富傳導到子代中去；持有農村戶口的政府職員及國有企業員工子女教育回報率介于二者之間，其原因是持有農村戶口的政府職員或國有企業職工一般職位較低、收入較少，區別于一般意義上的國有企業高管或公務員。

通過多層線性模型發現：就個人因素來看，同樣持有農村戶口，不同職業的居民子女教育回報率差別巨大，以農業為主的農民、女性居民在收入競爭中處于劣勢；就家庭背景因素來看，父代工作性質對子代教育回報率影響顯著。多層線性模型同時將父代對子代的人力資本投資與家庭背景作用于子代收入，結果再次證明：不同收入階層的父代對子代的教育投資不平等，使得子代受教育年限產生不平等；不同職業類型的父代對子代的就業產生影響，使得子代教育回報率產生不平等。

五、結論及建議

本文基于CHNS數據，采用代際收入彈性的雙對數模型測算農村教育對代際收入彈性的貢獻率，并應用多層線性模型探索教育影響代際收入流動性的內在傳導機制，得到以下結論：第一，在完全競爭市場下，不同年份代際收入彈性值差異較大，但總體代際收入流動性仍然較低。這說明近二十年中國農村經濟結構變化巨大，代際收入流動性在整體上呈現交替變化狀態。各年份代際彈性系數均小于使用全部樣本得到的代際收入彈性系數值0.689。基于發達國家的實證經驗發現，中國農村代際收入流動性不穩定，流動狀態較為固化。第二，父代通過對子代進行人力資本投資使得子代受教育程度產生差異，這種代際傳導方式為代際傳導的第一階段。研究發現，單純的教育因素對代際收入彈性的貢獻率較小，而農村子代教育與父親收入的交互項對代際收入彈性的貢獻率為前者的兩倍左右。父代收入差距促進子代人力資本投資不平等，通過不同受教育程度產生的回報率實現代際收入的傳導。第三，以父親職業為代表的家庭背景促進勞動力市場的不公平，通過教育回報率的差異，最終實現代際收入傳導的第二階段。通過對比發現，子代教育與父親職業的交互項產生的彈性貢獻率大于完全競爭市場下的彈性貢獻率。這說明家庭背景對子代進入勞動力市場產生影響，同等教育程度的子代由于家庭背景不同而收入不相同。第四，研究子代個體特征差異后發現，子代工齡與收入呈現倒“U”型。工齡促進代際收入流動性的效果非常有限。在農村，父親與兒子的代際相關程度大于父親與女兒，二者相差41.743%。女兒教育回報率高于兒子，在農村倡導男女教育平等有助于提升整體的教育回報率。第五，由多層線性模型從非線性回歸的角度，將以上兩個階段的代際傳導關系整合在一起。父親收入通過教育投資增加子代收入，尤其對女兒收入影響顯著。父親職業影響子代在勞動力市場的教育回報率，農民子女教育回報率最低。兩個階段的不平等同時在多層線性模型中得到體現。

由以上結論得到以下政策啟示：第一，促進子代受教育平等。與市場規律中的利益最大化不同，教育不存在效率問題而只有公平問題。在機會均等的前提下，增加對農村非義務教育階段的公共教育支出，減小由于父親收入差距而產生的子代受教育差距。由義務教育階段的經驗可知，增加公共教育支出提高子代教育的公平性，更有效地促進貧困家庭子代人力資本積累，保證教育成為其往上流動的有效途徑。第二，進一步深化勞動力市場的開放程度，消除戶籍差異影響，實現就業公平。教育回報率只有在各個部門實現邊際值相等時，教育資源才能達到最有效的配置。很顯然，開放的勞動力市場可以促進就業公平，實現人力資源的有效配置，并最終提高代際收入流動性。第三，在實現兩個公平的基礎上，消除農村家庭對子女教育的歧視。推進代際收入流動的關鍵是促進機會平等，增加農村女性的教育投資有效提高總體的教育回報率。同時，促進機會平等有利于推動人口紅利轉向人才紅利，增加代際收入流動性，實現收入分配的進一步平等。

參考文獻：

[1]Becker，G. S.， Tomes， N. An Equilibrium Theory of the Distribution of Income and Intergenerational Mobility[J]. The Journal of Political Economy， 1979，87（6）：1153-1189.

[2]Becker，G.S.， Tomes ，N. Human Capital and the Rise and Fall of Families[J]. Journal of Labor Economics， 1986， 4（3）： 1-39.

[3]Solon， G. A Model of Intergenerational Mobility Variation over Time and Place[Z].Cambridge：Cambridge University Press，2004. 38-47.

[4]Mayer， S. E.， Lopoo ，L . M. Government Spending and Intergenerational Mobility[J]. Journal of Public Economics， 2008， 92（1）： 139-158.

[5]Lochner， L . Education， Work， and Crime： A Human Capital Approach[J]. International Economic Review， 2004， 45（3）： 811-843.

[6]Goldthorpe， J. H. Understanding-and Misunderstanding-Social Mobility in Britain： The Entry of the Economists， the Confusion of Politicians and the Limits of Educational Policy[J]. Journal of Social Policy， 2013， 42（3）： 431-450.

[7]Zhong， H. Does Education Expansion Increase Intergenerational Mobility？[J]. Economica， 2013， 80（10）： 760-773.

[8]Mayer，S. E.， Lopoo， L . M. Has the Intergenerational Transmission of Economic Status Changed？[J]. Journal of Human Resources， 2005， 40（1）： 169-185.

[9]Valero-Gil， J. N.， Tijerina-Guajardo， J. A. Effects of Education on the Intergenerational Transmission of Labor Income in Mexico[J]. Eastern Economic Journal， 2002： 381-392.

[10]Machin， S. Education Systems and Intergenerational Mobility[Z].CESifo PEPG Conference， Munich， 2004.

[9]Blanden， J.， Machin， S. Educational Inequality and the Expansion of United Kingdom Higher Education[J]. Scottish Journal of Political Economy， 2013， 60（5）： 597-598.

[12]Van de Werfhorst， H. G. A Detailed Examination of the Role of Education in Intergenerational Social-Class Mobility[J]. Social Science Information， 2002， 41（3）： 407-438.

[10]周波，蘇佳. 財政教育支出與代際收入流動性[J].世界經濟，2012，（21）：41-61.

[11]郭叢斌，閔維方. 中國城鎮居民教育與收入代際流動的關系研究[J]. 教育研究， 2007，（5）： 3-14.

[12]Bjrklund， A.， Roine， J.， Waldenstrm， D. Intergenerational Top Income Mobility in Sweden： Capitalist Dynasties in the Land of Equal Opportunity？[J]. Journal of Public Economics， 2012， 96（5）： 474-484.

[13]Erikson， R.， Goldthorpe， J. H. Intergenerational Inequality： A Sociological Perspective[J]. Journal of Economic Perspectives， 2002，16（3）： 31-44.

[14]Solon， G. Intergenerational Income Mobility in the United States[J]. The American Economic Review， 1992，82（3）： 393-408.

[15]Mincer， J.， Polachek， S. Family Investments in Human Capital： Earnings of Women Marriage， Family， Human Capital， and Fertility[Z]. NBER， 1974.76-110.

（責任編輯：韓淑麗）