努力對(duì)職業(yè)地位獲得影響幾何？

關(guān)鍵詞：自致努力；地位獲得模型；機(jī)會(huì)不平等；環(huán)境；努力中圖分類號(hào)：F241.4文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1000-4149（2025）04-0089-13DOI： 10.3969/j.issn.1000-4149.2025.04.007

一、引言

傳統(tǒng)文化鼓勵(lì)我們即使身處逆境也要奮發(fā)圖強(qiáng)，但或許更為重要的是，社會(huì)是否提供了可供努力發(fā)揮作用的渠道。如果個(gè)體付出了極大的努力也無(wú)法改變其弱勢(shì)地位，可能引發(fā)人們“寒門難出貴子”的擔(dān)憂。因此當(dāng)前一個(gè)值得關(guān)注的問(wèn)題是，個(gè)體可控的努力對(duì)地位獲得還能起到多大作用？

社會(huì)流動(dòng)作為人口學(xué)、社會(huì)學(xué)研究的核心話題之一，長(zhǎng)期以來(lái)受到學(xué)者們的廣泛關(guān)注。一方面，沿襲著“先賦—自致”的框架，研究關(guān)注的焦點(diǎn)在于作為自致的子代教育因素對(duì)地位獲得的影響效應(yīng)，進(jìn)而以此來(lái)評(píng)估社會(huì)流動(dòng)性。后續(xù)雖然出現(xiàn)了威斯康辛模型等多方面的擴(kuò)展，但始終不離“先賦—自致”的分析框架。然而實(shí)際上，將子代教育視作與家庭背景相對(duì)的自致因素，可能有失偏頗，因?yàn)樽哟逃钍芗彝ケ尘暗拳h(huán)境因素的影響，并非完全“自致”，因此以子代教育影響地位獲得來(lái)估計(jì)社會(huì)流動(dòng)性很可能會(huì)出現(xiàn)偏差。另一方面，不平等與社會(huì)流動(dòng)問(wèn)題同樣深受經(jīng)濟(jì)學(xué)者的重視。近些年在收人分配經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中，大量文獻(xiàn)從關(guān)注結(jié)果的不平等（如收入基尼系數(shù)的影響因素）轉(zhuǎn)向關(guān)注機(jī)會(huì)的不平等[1]，即重點(diǎn)分析不平等結(jié)果中不合理的部分占比，這與“先賦—自致”的分析路徑頗具相似之處。作為經(jīng)濟(jì)學(xué)分析不平等問(wèn)題較前沿的一種方法，其同樣面臨類似的問(wèn)題，即如何清晰劃分個(gè)體責(zé)任（自致）與環(huán)境（先賦）因素，當(dāng)前機(jī)會(huì)不平等研究發(fā)展迅速，相關(guān)文獻(xiàn)中的做法可為我們提供一定借鑒。

因此，本研究結(jié)合機(jī)會(huì)不平等研究中的相關(guān)做法，將排除環(huán)境影響的“凈努力”作為自致因素，利用中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)分析個(gè)體可控的“凈努力”對(duì)職業(yè)地位獲得的影響作用。這可以看作對(duì)“先賦—自致”模型在關(guān)鍵變量構(gòu)建方面的擴(kuò)展，本文不僅有助于重新審視作為個(gè)體能動(dòng)的努力因素在地位獲得方面的效應(yīng)，而且后續(xù)研究可結(jié)合機(jī)會(huì)平等的理論方法，進(jìn)一步分析社會(huì)流動(dòng)與不平等問(wèn)題。

二、理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)綜述

1.地位獲得研究的進(jìn)展及其局限

在地位獲得研究中，布勞和鄧肯（Blauamp;Duncan）的“先賦—自致”分析框架堪稱里程碑式的創(chuàng)舉，他們認(rèn)為，影響子代職業(yè)地位獲得的因素可分先賦性因素（如父代教育和職業(yè)）與自致性因素（如子代教育），若子代職業(yè)地位更多取決于自致因素，則可說(shuō)明社會(huì)流動(dòng)性越高，反之則越低[2。此后學(xué)者們從多方面不斷擴(kuò)展其研究邊界。其中影響較大的包括社會(huì)心理學(xué)變量的納人[3]、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的影響[4]等多種視角。這些研究極大地豐富了地位獲得研究的文獻(xiàn)積累，但并沒(méi)有改變“先賦—自致”的核心框架，其均以子代受教育水平和初職地位等作為自致因素，以家庭背景作為先賦因素，只是在兩者如何關(guān)聯(lián)方面加人了結(jié)構(gòu)性因素以及心理期望等中間變量，而鮮有研究深人分析個(gè)體自身能動(dòng)性的影響，例如所謂“自致”因素真的完全是個(gè)體可控的嗎？受教育水平更多受個(gè)體特征影響還是家庭背景影響？如何準(zhǔn)確估計(jì)個(gè)體可控的因素對(duì)地位獲得的影響，從而更加精準(zhǔn)地測(cè)算社會(huì)流動(dòng)性？

子代教育在地位獲得模型中作為自致因素值得商榷，關(guān)鍵在于子代教育受先賦因素影響效應(yīng)的大小?？紤]如下極端情況，假設(shè)子代教育完全取決于家庭背景，而個(gè)體對(duì)其不存在任何影響力時(shí)，此時(shí)的“自致”教育完全淪為家庭背景的代理變量，先賦—自致喪失了其應(yīng)有的區(qū)分度。只有假設(shè)子代教育與家庭背景的聯(lián)系很小，而基本取決于個(gè)體的努力時(shí)，先賦一自致才有其應(yīng)有的解釋力。經(jīng)典的路徑研究雖然可以探討父代教育和職業(yè)因素對(duì)子代教育的影響作用，但難以分離出個(gè)體完全可控的“凈努力”對(duì)地位獲得的效應(yīng)。在與本文相關(guān)的一項(xiàng)研究中，秦廣強(qiáng)就指出，子代教育并不是一個(gè)完全可以和先賦家庭背景相對(duì)等的自致性努力因素，而是類似于父代與子代間的中介變量，無(wú)法看作嚴(yán)格意義上的外生性自致因素?；诖耍湟耘W(xué)習(xí)、努力工作等作為自致因素，分析對(duì)個(gè)體地位和成就變量的影響[5]。但實(shí)際上，努力學(xué)習(xí)等因素與教育并無(wú)本質(zhì)區(qū)別，這些因素同樣會(huì)受到家庭背景的影響，并非完全“自致”。

如何清晰劃分先賦與自致的界限，使得自致因素真正成為個(gè)體可控的，成為解決教育變量非自致問(wèn)題的癥結(jié)所在。在這方面，經(jīng)濟(jì)學(xué)中機(jī)會(huì)不平等的研究可為我們提供借鑒。

2.機(jī)會(huì)不平等理論及其在經(jīng)濟(jì)學(xué)中的應(yīng)用

機(jī)會(huì)不平等理論來(lái)源于政治哲學(xué)中分配正義的討論，羅默（Roemer）將責(zé)任因素置于分配正義問(wèn)題的中心，構(gòu)建了“環(huán)境一努力”二元分析框架，其將不平等看作環(huán)境和努力共同作用的結(jié)果，環(huán)境是個(gè)人無(wú)法改變的部分，如種族、性別等，由環(huán)境導(dǎo)致的不平等是不合理的“機(jī)會(huì)不平等”，而努力是個(gè)人可以改變的部分，由努力導(dǎo)致的不平等是合理的[6。機(jī)會(huì)不平等首先被廣泛應(yīng)用于收入分配研究中來(lái)測(cè)度“不合理的不平等”的程度。當(dāng)前機(jī)會(huì)不平等的研究領(lǐng)域也在不斷擴(kuò)展，一方面從方法測(cè)度到關(guān)注機(jī)會(huì)不平等的成因與經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響，例如教育因素對(duì)收人機(jī)會(huì)不平等的貢獻(xiàn)[7]，另一方面機(jī)會(huì)不平等從收人分配領(lǐng)域逐漸擴(kuò)展到教育和健康等相關(guān)領(lǐng)域[8-9]。

在測(cè)度機(jī)會(huì)不平等的研究中，個(gè)體是否“負(fù)有責(zé)任”是區(qū)分環(huán)境和努力的重要標(biāo)準(zhǔn)，由個(gè)體無(wú)須負(fù)責(zé)因素導(dǎo)致的不平等即不合理的機(jī)會(huì)不平等。羅默認(rèn)為，個(gè)體努力往往與環(huán)境息息相關(guān)，這為測(cè)度“干凈”的努力變量及其作用帶來(lái)了困難，由此構(gòu)成了機(jī)會(huì)平等研究中的“偏環(huán)境問(wèn)題”[6]。如何獲得“凈努力”變量成為機(jī)會(huì)平等研究的核心之一，這也成為鏈接機(jī)會(huì)平等與地位獲得研究的重要一環(huán)。

3.機(jī)會(huì)不平等理論與地位獲得模型的結(jié)合

在地位獲得模型中，先賦因素對(duì)結(jié)果變量的影響與“不合理的不平等”相對(duì)應(yīng)，因?yàn)闊o(wú)論是先賦因素還是環(huán)境變量，都不是個(gè)體可控的；此外，個(gè)體自致因素所能發(fā)揮的作用往往與社會(huì)流動(dòng)性相聯(lián)系，這與機(jī)會(huì)不平等理論中“合理的不平等”有異曲同工之處[10]。總體來(lái)看，先賦因素與環(huán)境變量的定義類似，但機(jī)會(huì)不平等理論中努力變量更具“精準(zhǔn)性”，這與地位獲得模型中常以教育作為“自致努力”①的做法有所區(qū)別。

在經(jīng)濟(jì)學(xué)機(jī)會(huì)不平等研究中，個(gè)體受教育年限、職業(yè)往往作為努力變量以分析收人機(jī)會(huì)的不平等[；在學(xué)業(yè)成就研究中，學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)、課堂表現(xiàn)等常作為努力變量[2]。與其他領(lǐng)域努力變量設(shè)置不同的是，機(jī)會(huì)不平等研究的學(xué)者們?cè)噲D剝離努力與環(huán)境的關(guān)系，通過(guò)“凈努力”變量分析不平等結(jié)果中不合理部分的比例。這恰好與社會(huì)學(xué)中“先賦—自致”地位獲得模型的內(nèi)在要求相一致。

通過(guò)以上討論，研究主要的創(chuàng)新點(diǎn)在于，通過(guò)機(jī)會(huì)不平等理論對(duì)地位獲得模型做如下擴(kuò)展，即重新定義自致的努力因素，通過(guò)剝離自致變量中環(huán)境的影響效應(yīng)，使得自致變量成為完全受個(gè)體可控的“自致因素”，這或可突破現(xiàn)有地位獲得模型中的局限性，解決傳統(tǒng)模型中教育因素受家庭背景影響的問(wèn)題，為準(zhǔn)確估計(jì)個(gè)體努力對(duì)地位獲得的影響提供了新的理論視角和方法。此外，地位獲得模型也可在結(jié)果變量層面擴(kuò)展機(jī)會(huì)不平等理論，當(dāng)前機(jī)會(huì)不平等研究中，收入、健康和教育三大方面占主導(dǎo)地位，而鮮有研究擴(kuò)展分析地位獲得的不平等現(xiàn)象，本文或可在此方面做初步探索。

三、研究設(shè)計(jì)

1.數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究采用中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS）2018年數(shù)據(jù)，CFPS基線2010年調(diào)查樣本覆蓋我國(guó)25個(gè)省市161個(gè)區(qū)縣的16000戶家庭，此后每?jī)赡赀M(jìn)行一次跟蹤調(diào)查。為排除新冠疫情沖擊等影響，本文采用2018年數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，缺失變量通過(guò)CFPS歷年數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充。由于本文分析的結(jié)果變量為職業(yè)地位，因此選取樣本為16—68歲（其中16歲為我國(guó)法定最低工作年齡，68歲為1950年出生的個(gè)體在2018年調(diào)查時(shí)的年齡，部分退休群體采用此前主要職業(yè)信息，因此依舊適用分析）人群，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清理，最終得到有效樣本13214個(gè)。

2.變量構(gòu)建

（1）被解釋變量。本研究被解釋變量為子代的職業(yè)地位，文獻(xiàn)中常用國(guó)際社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位指數(shù)ISEI來(lái)衡量，此指數(shù)可作為連續(xù)變量使用。CFPS數(shù)據(jù)詢問(wèn)了被訪者當(dāng)前或主要工作的職業(yè)狀況，并已經(jīng)將其轉(zhuǎn)換為ISEI指數(shù)，取值在19—90間。

（2）環(huán)境變量（先賦變量）。在個(gè)體層面，包括年齡及其二次項(xiàng)、性別（ 0= 男性）和民族（ 0= 漢族），加入年齡的二次項(xiàng)是為了控制年齡對(duì)結(jié)果變量的非線性影響。

在家庭層面，經(jīng)典的地位獲得模型中包括父代教育與職業(yè)地位，父代黨員身份、母親的教育與職業(yè)也逐漸被納入考量[13]，因此本研究家庭層面變量包括父母受教育年限、職業(yè)地位指數(shù)ISEI和父母黨員身份（ 0= 非黨員），其中受教育年限采用文獻(xiàn)中通常做法，即文盲、小學(xué)、初中、高中中專、大專、本科、研究生分別為0、6、9、12、15、16、19年。

在地區(qū)層面，城鄉(xiāng)戶籍與居住地區(qū)對(duì)我國(guó)居民各方面的生活機(jī)會(huì)有顯著影響[14]，因此本研究選取變量包括個(gè)體12歲時(shí)的戶口狀況（ 0= 農(nóng)業(yè)戶口）和12歲時(shí)居住地區(qū)（東部、西部、中部）。

（3）努力變量（自致變量）。如前所述，努力變量的選取與結(jié)果變量息息相關(guān)，例如在收入機(jī)會(huì)不平等研究中常以受教育年限、職業(yè)、遷徙決策等衡量努力，而在教育機(jī)會(huì)不平等中往往采用學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)等因素衡量努力。結(jié)合先賦一自致地位獲得模型，教育在地位獲得中具有至關(guān)重要的地位，因此本文以受教育年限衡量個(gè)體在職業(yè)地位獲得中的努力變量。在機(jī)會(huì)不平等研究中，通常有以下兩種方法構(gòu)建凈努力變量，本研究亦如此。需要說(shuō)明的是，個(gè)體的行為特征（如學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)、課堂表現(xiàn)等）日常看來(lái)可能更接近于個(gè)體可控的“凈努力”，但此類特征與受教育年限并無(wú)本質(zhì)區(qū)別，同樣會(huì)受到環(huán)境因素的影響。此外行為特征往往難以具備長(zhǎng)期穩(wěn)定性，因此這類變量多在（相對(duì)短期）學(xué)業(yè)成就分析中作為努力變量，在收入、職業(yè)地位等分析中較少見(jiàn)。

方法一：以回歸殘差作為“凈努力”變量。相關(guān)研究通過(guò)提取努力（此處為受教育年限）決定方程的殘差，剝離環(huán)境與努力變量的相關(guān)性，以獲得“凈努力”（neteffort）變量[5]，即“凈努力”變量為自身受教育水平與預(yù)測(cè)值的差值，若自身受教育水平較預(yù)測(cè)值更高，可認(rèn)為其付出了較大的努力，測(cè)度方法如下。

首先，以努力為被解釋變量，以環(huán)境變量為解釋變量，構(gòu)建努力決定方程：

E=λ+δC+e

其中，左側(cè)結(jié)果變量為受教育年限， C 表示環(huán)境變量。努力決定方程得到的殘差項(xiàng)即為剝離掉與環(huán)境相關(guān)部分后剩余的“凈努力”。然后，以“凈努力”（即上式中殘差項(xiàng)）和環(huán)境變量為解釋變量，結(jié)果變量為被解釋變量，構(gòu)建下列方程：

當(dāng)努力變量是連續(xù)變量時(shí)，“凈努力”就是努力決定方程的殘差；當(dāng)努力變量是分類變量時(shí)，以廣義殘差來(lái)代表“凈努力”，即：

其中， ? 和 ? 分別是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率密度函數(shù)和累積分布函數(shù)，通過(guò)相應(yīng)計(jì)算可得到廣義殘差。將殘差項(xiàng)作為凈努力變量也被廣泛應(yīng)用于國(guó)內(nèi)收人[16]與教育機(jī)會(huì)不平等[17]的研究中。需要注意的是，雖然文獻(xiàn)中常以排除環(huán)境影響的殘差項(xiàng)作為“凈努力”的代理變量，但由于努力的主觀性及環(huán)境因素的測(cè)度不完全，“殘差項(xiàng)”必然包含遺漏的環(huán)境變量，這往往導(dǎo)致高估努力的影響而低估環(huán)境的影響[18]。

方法二：以相對(duì)分位作為凈努力變量。這在文獻(xiàn)中也被稱為“羅默識(shí)別假設(shè)”，具體做法分兩步：第一步，通過(guò)某種方式將人群分為不同的類別，使得每個(gè)類別的個(gè)體擁有相同的環(huán)境，因此在類別內(nèi)部，個(gè)體的最終結(jié)果應(yīng)僅與努力有關(guān)。本研究通過(guò)因子分析法將父母教育、職業(yè)和戶籍合并為綜合變量SES，然后按照取值大小分為10個(gè)類別（后面同時(shí)采用排列組合法和聚類法作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)）。第二步，在每個(gè)類別內(nèi)部，將原始的受教育年限變量轉(zhuǎn)換為相對(duì)分位，例如在弱勢(shì)類別中，受高中教育可認(rèn)為付出了較大努力（相對(duì)分位較高），而在優(yōu)勢(shì)類別中，僅受高中教育可認(rèn)為努力不足（相對(duì)分位較低）[19]。

相對(duì)分位測(cè)量努力同樣被廣泛應(yīng)用于機(jī)會(huì)不平等的實(shí)證研究中，包括收入［20]、健康[21]等領(lǐng)域。以殘差和相對(duì)分位來(lái)衡量努力水平，兩者具有一定的相似之處，即均通過(guò)相對(duì)位置的思路來(lái)衡量努力程度，將殘差作為努力時(shí)，相對(duì)位置是自身受教育水平與回歸方程預(yù)測(cè)值間的差值，當(dāng)然兩者也存在明顯的差異，即殘差基本呈正態(tài)分布，暗含的假設(shè)為個(gè)體努力水平在人群間的正態(tài)分布，而以相對(duì)分位衡量努力并不能推出類似假設(shè)。

3.基本模型

依據(jù)地位獲得研究的一般做法，本研究采取的基本模型如下：

ISEI=α+β₁E+β₂F+β₃D+β₄A+λ+δ+ε

其中，被解釋變量為職業(yè)地位， E 代表自致的努力變量（本文同時(shí)納入原始的受教育年限變量進(jìn)行對(duì)照）， F 代表家庭層面的先賦變量， D 代表性別、年齡等人口學(xué)變量，A代表地區(qū)層面的控制變量， λ 和 δ 分別代表地區(qū)和年齡隊(duì)列的固定效應(yīng)， ε 代表隨機(jī)誤差項(xiàng)?；貧w

在省份層面進(jìn)行聚類，以估計(jì)聚類穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)誤。

各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示，其中，子代受教育年限、職業(yè)地位的均值都明顯高于父代，可在一定程度上說(shuō)明我國(guó)社會(huì)結(jié)構(gòu)的變遷趨勢(shì)。此外，努力殘差來(lái)源于回歸結(jié)果，其基本服從正態(tài)分布，均值為0，與原始努力變量（即受教育年限）的擬合值獨(dú)立。

四、實(shí)證結(jié)果

在回歸分析之前，可首先對(duì)努力變量進(jìn)行特征事實(shí)分析，以驗(yàn)證本研究變量的基本特點(diǎn)以及變量選取的合理性。

1.特征事實(shí)分析

原始努力與凈努力的分布如圖1所示，其中縱軸表示概率密度，橫軸表示相應(yīng)的取值范圍，受教育年限取值在0—20之間皆為正整數(shù)。圖1（a）以殘差衡量的凈努力變量大致呈正態(tài)分布，其中殘差大于0表示個(gè)體受教育年限大于通過(guò)環(huán)境變量估計(jì)得到的擬合值，可認(rèn)為此類人群處于較高的努力程度；與之對(duì)應(yīng)的是，殘差值小于0的人群努力程度應(yīng)較低。此外，圖1（b）中以相對(duì)分位來(lái)衡量的努力變量具有54個(gè)不同的取值（橫軸的相對(duì)分位取值介于0.03—1之間），這遠(yuǎn)大于受教育年限僅有的7個(gè)不同取值，在努力變量更加“精細(xì)”的情況下，相對(duì)分位衡量的努力可能具有更高的區(qū)分度。

2.回歸分析

（1）基準(zhǔn)回歸結(jié)果?；貧w在地區(qū)層面進(jìn)行聚類，并控制出生隊(duì)列（本文將所有樣本分為5個(gè)出生隊(duì)列，即1950年代、1960年代、1970年代、1980年代和1990年代）和地區(qū)固定效應(yīng)，回歸依次加入不同的努力變量進(jìn)行比較，結(jié)果如表2所示。

回歸結(jié)果符合預(yù)期，即先賦性的父母教育和職業(yè)變量、自致性的受教育年限均對(duì)子代職業(yè)地位有顯著影響，這與地位獲得研究中大量文獻(xiàn)的發(fā)現(xiàn)[22-23]一致。從模型1到模型2，受教育年限變量的加人使得模型擬合優(yōu)度 R² 增加了約 40% ，說(shuō)明受教育年限作為經(jīng)典的“自致”因素具備重要影響[23]；與此同時(shí)，從模型2到模型4，回歸方程 R² 僅下降了約 7% ，說(shuō)明以相對(duì)分位衡量的努力變量與原始的受教育年限變量類似，均對(duì)因變量有較強(qiáng)的解釋力，這也可說(shuō)明本研究變量選取的準(zhǔn)確性。

此外需要說(shuō)明的是，以殘差項(xiàng)作為凈努力得到的估計(jì)系數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)誤，與受教育年限的估計(jì)系數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)誤一致，且模型2與模型3的 R² 也相同，這符合計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中“弗里希-沃-洛弗爾”（FWL）定理的內(nèi)容，但這并非說(shuō)明受教育年限與殘差項(xiàng)作為凈努力對(duì)因變量的貢獻(xiàn)相同。模型3與模型2相比，家庭層面變量的估計(jì)系數(shù)顯著增大，說(shuō)明通過(guò)殘差排除掉環(huán)境影響作用后，環(huán)境對(duì)因變量影響會(huì)增加，即受教育年限“吸收”了環(huán)境變量的影響效應(yīng)。受教育年限與凈努力對(duì)因變量的關(guān)系還可通過(guò)對(duì)上述回歸模型進(jìn)行Shapley分解說(shuō)明。

表3分解結(jié)果顯示，相比于原始努力，以殘差和相對(duì)分位衡量的凈努力變量對(duì)職業(yè)地位獲得的貢獻(xiàn)度顯著下降，從約 52% 下降到了約 29% 和 32% 。此時(shí)努力變量與家庭層面變量的相對(duì)貢獻(xiàn)也發(fā)生了很大變化，模型2努力貢獻(xiàn)顯著高于家庭層面變量（前者 52% ，而后者僅 18% ），而模型3和模型4兩者貢獻(xiàn)相近（均在 30% 左右）。

上述發(fā)現(xiàn)或許是本研究相較于此前研究最重要的差別，即如果以受教育年限作為“自致”因素，由于此因素已經(jīng)包含了家庭背景等環(huán)境變量的影響，往往會(huì)導(dǎo)致高估受教育年限的作用。 52% 的貢獻(xiàn)度或許會(huì)使得研究者得出這樣的結(jié)論：在可觀測(cè)因素中，自致因素的貢獻(xiàn)度要大于其他因素，社會(huì)流動(dòng)性較高[25]。但事實(shí)上，排除掉自致因素中先賦作用的影響后，凈努力變量在可觀測(cè)因素中的貢獻(xiàn)度大約僅為 30% ，這樣我們很難得出類似的結(jié)論，即自致因素在個(gè)體地位獲得中占主導(dǎo)地位。

（2）異質(zhì)性分析。在基準(zhǔn)回歸之后，為檢驗(yàn)凈努力變量對(duì)因變量影響效應(yīng)的異質(zhì)性，接下來(lái)按照性別、戶籍和年齡隊(duì)列進(jìn)行異質(zhì)性分析。

分性別的異質(zhì)性分析顯示，男性樣本的估計(jì)系數(shù)始終大于女性樣本，說(shuō)明在控制其他因素的情況下，同等努力水平時(shí)，男性樣本職業(yè)地位的期望會(huì)更高。此外，Shapley分解同樣表明，努力變量對(duì)職業(yè)地位方差的貢獻(xiàn)度在男性樣本更高，采用不同測(cè)度方法，努力變量在男性樣本的貢獻(xiàn)度比女性樣本高 6.2%-18.6% ，見(jiàn)表4。

努力對(duì)職業(yè)地位影響效應(yīng)的性別差異可能與多種因素有關(guān)：首先在進(jìn)人勞動(dòng)力市場(chǎng)之前，家庭人力資本投資就存在一定的性別差異[26]；其次在求職過(guò)程中，勞動(dòng)力市場(chǎng)中存在的性別歧視現(xiàn)象也會(huì)導(dǎo)致女性的努力得不到應(yīng)有的回報(bào)[27]；最后，職業(yè)轉(zhuǎn)換方面同樣存在性別差異，相比于男性，已婚女性為職業(yè)發(fā)展而進(jìn)行工作轉(zhuǎn)換的可能性更小[28]。

分城鄉(xiāng)的異質(zhì)性分析呈現(xiàn)出與分性別類似的結(jié)果，即城鎮(zhèn)樣本的估計(jì)系數(shù)始終大于農(nóng)村樣本，并且城鄉(xiāng)之間估計(jì)系數(shù)的差距要遠(yuǎn)大于性別之間估計(jì)系數(shù)的差距。Shapley分解表明，采用不同測(cè)度方法，努力變量在城鎮(zhèn)樣本的貢獻(xiàn)度比農(nóng)村樣本高 10.8%-40.1% ，見(jiàn)表5。

城鄉(xiāng)樣本努力變量影響效應(yīng)的巨大差距，側(cè)面印證了戶籍因素在我國(guó)居民職業(yè)地位獲得中的重要作用。由于城鄉(xiāng)二元分割的體制，農(nóng)村居民在教育資源、就業(yè)機(jī)會(huì)、社會(huì)保障等諸多方面均處于不利地位，戶籍制度“只允許農(nóng)村中受過(guò)很高教育的人獲得城市戶口”[29]。在這樣缺乏資源與上升渠道的情況下，農(nóng)村居民努力所能起到的作用必然顯著低于城鎮(zhèn)居民。

分年齡隊(duì)列異質(zhì)性分析結(jié)果如圖2所示，首先，在圖2（a）中，無(wú)論是何種努力變量，其估計(jì)系數(shù)在不同出生隊(duì)列間均呈現(xiàn)出同樣的趨勢(shì)，即從1950年代到1980年代，努力對(duì)職業(yè)地位獲得的影響效應(yīng)在不斷增大，表明我國(guó)社會(huì)流動(dòng)性在不同世代間呈上升趨勢(shì)，這與相關(guān)研究[30]的發(fā)現(xiàn)一致。社會(huì)流動(dòng)性上升的一大原因在于社會(huì)結(jié)構(gòu)的變遷，例如市場(chǎng)轉(zhuǎn)型帶來(lái)機(jī)會(huì)的增加、工業(yè)化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響[31]等。但相比于1980年代出生的群體，1990年代出生群體努力的影響效應(yīng)有所降低，這可能由于1990年代出生的部分群體年齡偏小，尚未到達(dá)職業(yè)穩(wěn)定期。

其次，采用不同努力變量時(shí)，努力對(duì)職業(yè)地位獲得的貢獻(xiàn)度呈現(xiàn)顯著差異，即無(wú)論在哪個(gè)年齡隊(duì)列中，受教育年限作為努力變量均會(huì)顯著高估自致因素的影響效應(yīng)而低估家庭層面變量的影響效應(yīng)。圖2（b）繪制了采取不同努力變量測(cè)度時(shí)，家庭層面變量貢獻(xiàn)度的變遷情況。相比于努力變量，家庭層面變量對(duì)職業(yè)地位獲得的貢獻(xiàn)在不同出生隊(duì)列間的變遷幅度較小，呈現(xiàn)先增加后減弱的趨勢(shì)。例如從1950年代到1990年代，圖2（a）中原始努力、努力殘差、努力分位三種變量的貢獻(xiàn)度分別增加了 20.9% 、 17.2% 、 22.6% ，而圖2（b）中家庭層面變量分別增加（減?。┝?2.0% 、 3.7% 、 1.1% 。

從圖2中可明顯看出，當(dāng)采取不同的努力變量定義時(shí)，努力變量與環(huán)境變量的相對(duì)貢獻(xiàn)度有顯著差別。如果我們采取經(jīng)典地位獲得模型中的教育作為自致努力因素，可以發(fā)現(xiàn)在大部分出生隊(duì)列中，教育對(duì)職業(yè)地位獲得的貢獻(xiàn)度均高于 50% ；但當(dāng)我們采取努力殘差與相對(duì)分位衡量自致因素時(shí)，自致的“凈努力”對(duì)職業(yè)地位獲得的貢獻(xiàn)度在大部分出生隊(duì)列中低于 50% 。

3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)上述發(fā)現(xiàn)的穩(wěn)健性，本文通過(guò)以下三種方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。 ① 更換樣本。由于原始數(shù)據(jù)中父母教育和職業(yè)變量存在一定缺失，本文對(duì)父母教育和職業(yè)變量中存在缺失的樣本進(jìn)行多重插補(bǔ)，得到有效樣本16404個(gè)后再進(jìn)行分析。 ② 更換分組方法。以相對(duì)分位衡量“凈努力”需要對(duì)人群進(jìn)行合理的分組，因此相對(duì)分位與組別劃分關(guān)系密切。本文在此更換此前的分組方法：一方面通過(guò)父母教育、職業(yè)和戶籍變量進(jìn)行排列組合得到18個(gè)分組，另一方面通過(guò)K-means聚類法得到15個(gè)組別后，重新計(jì)算相對(duì)分位再進(jìn)行檢驗(yàn)。 ③ 更換努力變量。更換分組方法主要是檢驗(yàn)相對(duì)分位的穩(wěn)健性，此處可檢驗(yàn)殘差作為“凈努力”的穩(wěn)健性。首先通過(guò)logit模型估計(jì)個(gè)體是否接受高等教育的回歸方程，然后通過(guò)公式（3）獲得廣義殘差作為凈努力的代理變量。

限于篇幅，結(jié)果不再展示，三種檢驗(yàn)估計(jì)得到努力變量的系數(shù)及其顯著性與基準(zhǔn)回歸相差不大，例如更換樣本后努力變量估計(jì)系數(shù)為1.249，這與基準(zhǔn)回歸的1.284僅相差約 3% ；Shapley分解同樣與基準(zhǔn)回歸十分接近，即原始努力的貢獻(xiàn)約 52% ，而凈努力的貢獻(xiàn)均在 30% 左右，且家庭層面因素的貢獻(xiàn)同樣在 30% 左右，說(shuō)明本文結(jié)果具有良好的穩(wěn)健性。

五、結(jié)論與討論

本研究基于CFPS2018年調(diào)查數(shù)據(jù)，結(jié)合經(jīng)濟(jì)學(xué)中收人分配及相關(guān)領(lǐng)域機(jī)會(huì)不平等的實(shí)證研究，通過(guò)提取殘差和構(gòu)建相對(duì)分位的方法，得到排除了環(huán)境因素影響的凈努力變量，并將其納入經(jīng)典的地位獲得模型中，從而在關(guān)鍵變量構(gòu)建層面拓展了已有的地位獲得模型，使得“自致”因素更符合其內(nèi)在含義。研究主要發(fā)現(xiàn)如下。

第一，教育作為自致因素存在一定局限，往往會(huì)高估社會(huì)流動(dòng)性。子代教育難以看作與先賦相對(duì)應(yīng)的“自致”因素，因?yàn)樽哟逃⒎峭耆梢匀Q于個(gè)體能動(dòng)，同樣深受家庭背景等先賦因素影響。在這樣的前提下，布勞和鄧肯的結(jié)論，即“相對(duì)于先賦的個(gè)人資源，自致因素在地位獲得中具有更多的價(jià)值”[2]，可能值得商榷。只有當(dāng)“自致”因素完全是個(gè)體可控時(shí)，自致與先賦才能夠成為相互對(duì)應(yīng)的概念，由個(gè)體不可控因素導(dǎo)致的不平等應(yīng)當(dāng)是不合理的不平等，需要采取一定措施予以消除或減弱，例如相關(guān)政策可從促進(jìn)城鄉(xiāng)等不同群體間資源平等方面人手?；谶@樣的思路，本文有助于重新審視“先賦一自致”

的分析框架，回答個(gè)體努力對(duì)地位獲得的影響效應(yīng)。

第二，努力對(duì)職業(yè)地位獲得的貢獻(xiàn)度在 30% 左右，且在不同人群間具有異質(zhì)性。本文發(fā)現(xiàn)，在全樣本中，努力對(duì)職業(yè)地位獲得的貢獻(xiàn)度在 30% 左右，但男性樣本的貢獻(xiàn)度略高于女性樣本，而城鎮(zhèn)樣本的貢獻(xiàn)度顯著高于農(nóng)村樣本，且隨著出生隊(duì)列的年輕化，努力的貢獻(xiàn)度總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)（從“50后”到“80后”穩(wěn)步增加，而“90后”有所下降）。努力在不同群體間貢獻(xiàn)度的異質(zhì)性和社會(huì)結(jié)構(gòu)及其變遷密切相關(guān)，因此，應(yīng)促進(jìn)社會(huì)政策多樣化，增強(qiáng)努力因素的有效性，需要特別關(guān)注各類弱勢(shì)群體面臨的不利境遇，打通努力能夠發(fā)揮作用的空間。

參考文獻(xiàn)：

[1]ROEMERJE，TRANNOYA.Equalityofopportunity：theory and measurement［J].JournalofEconomic Literature，2016，54（4）：1288-1332.

[2]BLAUPM，DUNCANOD.The Americanoccupationalstructure[M].New York：John Wileyamp;Sons，Inc，1967：165-185.

[3]SEWELL WH，HAUSER R M.Education，occupation，and earnings：achievement in the earlycarer[M].New York：Academic Press，1975：237.

[4］邊燕杰，張文宏.經(jīng)濟(jì)體制、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與職業(yè)流動(dòng)[J].中國(guó)社會(huì)科學(xué)，2001（2）：77-89，206.

［5］秦廣強(qiáng).自致努力與教育獲得、職業(yè)成就的關(guān)聯(lián)——基于路徑模型的實(shí)證分析[J].社會(huì)學(xué)評(píng)論，2021（1）：175-196.

[6]ROEMER JE.Equality of opportunity[M].Cambridge：Harvard University Press，1998：5-12.

[7]PALOMINO JC，MARRERO G A，RODRIGUEZ JG.Channels of inequalityof opportunity：the role of education ?ndoccupation in Europe［J].Social Indicators Research，2019，143（3）：1045-1074.

[8]GAMBOALF，WALTENBERGFD.Inequalityofopportunityforeducational achievement inLatin America：evidencefromPISA 2006-2009[J].Economics of EducationReview，2012，31 （5）：694-708.

[9]ROSADP.Inequalityofopportunityinhealth：evidencefromaUKcohortstudy[J].HealthEconomics，2009，18（9）：1057-1074.

[10]BJORKLUDA，JANTTIM.Intergenerationalmobility，intergenerationalefects，siblingcorelations，andequalityofopportunity：acomparisonoffour approaches[J].Research in SocialStratificationand Mobility，2O2O，70（6）：1-11.

[11]ROEMERJE，TRANNOYA.Equalityofopportunity：theoryand measurement[J].Journalof Economic Literature，2016，54（4）：1288-1332.

[12]ASADULLAHMN，TRANNOYA，TUBEUFS，et al. Measuring educational inequality ofopportunity：pupil'sefort matters[J].World Development，2021，138（2）：1-30.

[13］黃衍華，喬曉春.子女職業(yè)地位獲得更依賴于父親還是母親？——來(lái)自1990年人口普查的歷史證據(jù)［J].人口與發(fā)展，2017 （2）：40-50.

[14］謝桂華．“農(nóng)轉(zhuǎn)非”之后的社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位獲得研究［J].社會(huì)學(xué)研究，2014（1）：40-56，242-243.

[15]CARPANTIERJF，SAPATA C.Anex-post viewof inequalityofopportunityin France anditsregions［J].JournalofLaborResearch，2013，34（3）：281-311.

[16]雷欣，賈亞麗，龔鋒.機(jī)會(huì)不平等的衡量：參數(shù)測(cè)度法的應(yīng)用與改進(jìn)[J].統(tǒng)計(jì)研究，2018（4）：73-85.

[17］張楠，林嘉彬，李建軍.基礎(chǔ)教育機(jī)會(huì)不平等研究［J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2020（8）：42-60.

[18]BRUNORIP，PERAGINE V，SERLENGA L. Upward and downward bias when measuring inequalityofoprtunity[J].SocialChoice andWelfare，2019，52（4）：635-661.

[19]RAMOS X，VAN DE GAER D.Approaches to inequalityof opportunity：principles，measures and evidence[J].JournalofEconomic Surveys，2016，30（5）：855-883.

[20]龔鋒，李智，雷欣.努力對(duì)機(jī)會(huì)不平等的影響：測(cè)度與比較［J].經(jīng)濟(jì)研究，2017（3）：76-90.

[21］馬超，顧海，宋澤.補(bǔ)償原則下的城鄉(xiāng)醫(yī)療服務(wù)利用機(jī)會(huì)不平等［J].經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2017（4）：1261-1288.

[22］石磊.中國(guó)代際社會(huì)流動(dòng)的變遷——基于多重機(jī)制的分析[J].社會(huì)學(xué)研究，2022（5）：156-178，229.

[23]ZHOUX，XIEY.Market ransition，industrialization，andsocialmobilttrendsinpostrevolutionChina［J].AmericanJounalof Sociology，2019，124 （6）：1810-1847.

[24］廖麗，李穎暉，李黎明．“相對(duì)教育”對(duì)代際地位傳遞的作用[J].社會(huì)學(xué)評(píng)論，2022（1）：238-256.

[25］吳帆，王琳.敦強(qiáng)孰弱：個(gè)人稟賦與家庭稟賦對(duì)城鎮(zhèn)青年女性職業(yè)地位的影響——基于第三期中國(guó)婦女社會(huì)地位調(diào)查數(shù)據(jù)的實(shí)證研究［J].中國(guó)青年研究，2016（12）：5-11.

[26］鄭筱婷，陸小慧.有兄弟對(duì)女性是好消息嗎？——家庭人力資本投資中的性別歧視研究[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2018（1）：277-298.

[27］李實(shí)，宋錦，劉小川.中國(guó)城鎮(zhèn)職工性別工資差距的演變［J].管理世界，2014（3）：53-65，187.

[28]CAOY，HUCY.GenderandjobmobiltyinpostsocialistChina：alongitudinal studyofjobchangesinsixcoastalcities[J].SocialForces，2007，85（4）：1535-1560.

[29]吳曉剛.中國(guó)的戶籍制度與代際職業(yè)流動(dòng)［J].社會(huì)學(xué)研究，2007（6）：38-65，242-243.

[30］李路路，朱斌.當(dāng)代中國(guó)的代際流動(dòng)模式及其變遷[J].中國(guó)社會(huì)科學(xué)，2015（5）：40-58，204.

[31]XIEY，DONGH，ZHOUX，etal.TrendsinsocialmobiltinpostrevolutionChina[J].Proceedingsof heNationalAcademyofSciences，2022，119（7）：1-7.

To What Extent Does Effort Influence Occupational Attainment？：An Extension of the“Ascribed-Achieved”Model

XUE Yuankang （Faculty of Education/National Institutes of Educational Policy Research，East China Normal University，Shanghai 200062，China）

Abstract：The classical “ascribed-achieved” status attainment model hasbeen continuously expanded in the study of social mobility.However，since children’s education is often influenced by family background and other factors，it is not entirely“achieved”，and few studies have eectively addressed this limitation.This paper utilizes data from the 2018 China Family Panel Studies（CFPS） to draw on research on opportunity inequality in the field of income distribution，which measures how individual“responsibility” and external “circumstances” affect outcome inequality.After extracting effort residuals and constructing relative quantiles，the“net effort”variable that excluding environmental impact was obtained， and the regression results are then decomposed using the Shapley method.The analysisreveals that the contribution of individual controllable net effort to occupational attainmentisonlyabout 30% ，significantly lower than the 52% contribution of education.This suggests that education as an achieved factor may overestimate social mobility， that is， years of education as an independent variable will“absorb”the impact of environmental variables. Heterogeneity analysis shows that in male samples， urban samples and young group samples，the effect of effort on occupational status acquisition is relatively greater，but the effect of effrt has decreased compared with that of the post-9Os group.Finally，in the robustness test of sample replacement and effort variable measurement，the analysis results still support theabove findings，indicating that the research conclusion isrelatively reliable. Based on these findings， relevant policies should aim to expand channels for translating individual effort into outcomes and address the disadvantages faced by various marginalized groups，thereby promoting equality of opportunity.

Keywords：self-induced effort；status attainment model；inequality of opportunity; circumstance；effort