农业转移人口的代际流动性测度与分解

徐晓红，耿文静，邵宇浩

（安徽大学a.经济学院；b.大数据与统计学院，合肥 230601）

0 引言

中国城镇化过程产生了大量的农业转移人口，他们为提升要素配置效率、改善城乡收入分配格局和促进经济增长做出了突出贡献，对建立一个更加公平的社会发挥了重要促进作用[1]。然而，诸多研究表明，农业转移人口在通过进城从事非农职业获得比父辈更高的收入，提高了代际流动性的同时，由于身份特殊，在城镇劳动力市场中处于劣势地位，难以享受到附着在城市户籍上的社会福利和公共服务，存在向上流动的天花板，是经济社会转型过程中的一类“脆弱”群体，与城市居民之间的经济分割与社会隔离已呈现代际继承特征[2,3]。代际流动性描述子代相对于父代经济社会地位的变化情况，反映子代经济社会地位由家庭背景决定的程度，也是机会公平的重要标识[4]。本质上，推进新型城镇化与促进代际流动有着共同的要义和目标。城镇化进程中一代、二代进城务工劳动力的代际流动性变动趋势如何？代际向上流动究竟是经济总量增长带来的还是机会更加公平所致？与同在城镇劳动力市场的城镇人口有无差异？基于此，本文探讨农业转移人口的代际流动性及其来源，并与城镇人口相对比，为评估工业化和城镇化政策提供新的视角。

在进行代际流动性研究前，首先要找到合理可靠的度量指标。长期以来，收入的代际传递是经济学家的研究焦点。Becker 和Tomes（1979）[5]开创性地建立了代际收入流动性的经济学理论模型，并利用代际收入弹性作为流动性的衡量指标。Solon（1992）[6]认为在估计代际收入弹性时采用单年收入会带来生命周期偏误和暂时冲击偏误，并使用以多年收入均值作为永久收入的代理变量和以父母受教育程度作为工具变量两种方法进行修正，但偏误并不能完全消除。学者们也相继提出了新的修正方法，如两阶段最小二乘法、代际位序相关性等。

为克服永久收入难以获取、收入信息质量不高等问题，本文选用国际社会经济地位指数（International Socioeconomic Index，ISEI）考察代际流动性。ISEI 是一种基于职业测量社会地位的指标，通常利用Blau 和Duncan（1967）[7]提出的计算公式，根据每一种职业的平均收入和教育水平两个变量构造。之后，Ganzeboom 等（1992）[8]改进了该指标，得到了能够进行国际比较的ISEI。ISEI是取值在16～90的连续型指标，社会经济地位越高的职业ISEI越高。汪小芹（2018）[9]指出，使用ISEI 指标考察代际流动性与使用永久收入指标具有内在一致性，两者能得到基本一致的结果。

在已有研究的基础上，本文主要做了以下拓展：第一，填补目前鲜有文献估计农业转移人口代际流动性的研究缺口，并将城镇人口作为比较对象，对比城镇劳动力市场不同群体间代际流动性差异。第二，现有文献关于代际流动性的研究以相对流动性为主，对绝对流动性研究较少。为此，本文采用Fields-Ok 指数考察绝对代际流动性，该指数的突出优势是，可以借助反事实分析技术剖析不同人群代际流动性的来源，从而判断流动性究竟在多大程度上是经济总量增长带来的，多大程度上由机会更加公平所致。

1 研究方法

本文选用Fields和Ok（1996）[10]提出的无方向变动指数——人均流动指数来测度绝对代际流动水平，表达式为：

其中，代表父代的社会经济地位指数，代表子代的社会经济地位指数。

选取Fields-Ok指数有一个突出的优点是该方法对流动性的测度能够用于分解，便于考察流动性的来源。Van（2004）[11]将总流动分解成三个部分：由于位置的重新排序引起的交换流动、由于经济总量增长引起的增长流动以及由于再分配引起的分散流动。为量化这三个组成部分，Van（2004）[11]采用反事实分析技术，逐步添加每种因素，并通过估计流动水平的边际变化来分离每个因素的贡献。

对于“增长”部分，令：

其中，μ1和μ0分别代表y1和y0的均值。式（2）含义是让y0扩大了一个常数倍，使得G(y0，y1)和y1的均值相等，但还要保持所有个体与y0有相同的份额和位置。那么计算由y0到G(y0，y1)的变化，就为增长流动性，记为MG(y)，y=(y0，y1)是n×2 的矩阵。

对于“分散”部分，令：

其中，L是n×n的对角矩阵，对角元素是是指个体i在y0中所处的位置。是指y1中位置为r()的个体的ISEI 值。D(y0，y1)相对于y0来说，既不改变均值，也不改变每个个体的位置，仅改变个体所占的份额使得其与y1相同。那么计算由y0到D(y0，y1)的变化，就为分散流动性，记为MD(y)。

如果将“增长”部分和“分散”部分进行结合，就可以得到“结构”流动性，即：

那么计算由y0到S(y0，y1)的变化，就为结构流动性。

最后，“交换”部分，为了描述方便，假设y0是有序的，令：

其中，Py1是一个n×n的置换矩阵，能够使y0按照y1的顺序进行排序，即令时，有E(y0，y1)相对于y0来说，仅是个体在分布中排序位置的改变。那么计算由y0到E(y0，y1)的变化，就为交换流动性，记为ME(y)。因此，总流动可以分解为以下形式：

由于三个因素分解顺序任意，从而共有6种不同的分解顺序。在不同的分解情况下，各部分的贡献也不相同。为解决这一问题，Van（2004）[11]提出先计算所有顺序的分解结果，再进行平均，即计算成分j(j∈{G，D，E} )贡献的表达式为：

其中，S(3)是6 种分解顺序{GDE，GED，EGD，EDG，DGE，DEG}的集合，Mj，s(y)为成分j在分解顺序为s时的流动水平。

2 实证分析

2.1 数据处理与统计分析

本文使用2010年、2012年、2013年、2015年、2017年、2018年和2021年的中国综合社会调查数据（Chinses General Social Survey,CGSS）进行分析。CGSS始于2003年，是我国最早的全国性、综合性、连续性学术调查项目，该项目系统、全面地收集社会、社区、家庭、个人多个层次的数据。本文将这7 轮CGSS 数据组成混合截面数据用于研究，主要采用调查地点为城镇的样本，其中包括了在城镇务工但为农村户籍的农业转移人口，也包括了城市户籍的城镇人口。本文根据子代出生时为农村户籍来定义农业转移人口，即包括通过升学、买房等途径获得城市户籍的人群，以免低估农业转移人口的代际流动性。

基于实证研究需要，对原始数据进行了如下处理：（1）保留调查地点为城镇的样本，并剔除户籍信息不完整的样本；（2）保留所需要的变量，如父代和子代的职业、出生年份、受教育程度等信息；（3）剔除子代和14 岁时父代职业信息缺失的样本；（4）计算年龄，并保留子代和14 岁时父代年龄在18～65 岁的样本；（5）剔除父代和子代年龄差小于16岁的样本；（6）剔除正在上学的样本。处理过程中将子代和14岁时父代职业ISCO代码转换为ISEI。并根据子代年龄的分布情况，仅保存子代出生于1950—1994 年的样本。最终，本文得到20997 个有效样本，其中农业转移人口样本量为11658个，城镇人口样本量为9339个。下页表1给出了样本的描述性统计结果。

表1 描述性统计结果

在农业转移人口中，父代社会经济地位指数均值为31.0740，子代为41.9729。城镇人口父代和子代的社会经济地位指数均值分别为41.7007、45.4120。尽管农业转移人口子代的ISEI均值与父代相比有较大幅度的提高，但无论是子代还是父代，其均值都远远低于城镇人口，即农业转移人口平均职业阶层远低于城镇人口。可见，城乡不同户籍人口仍存在较大职业阶层鸿沟。两类人群中，高学历群体ISEI均值都大于低学历群体，东部地区也都高于中西部地区。

2.2 绝对流动性测度与分解

为了考察代际流动性的变动趋势，同时考虑到不同代人可比性较差这一问题，本文按照子代的出生年份以5年作为间隔期，将1950—1994年出生的子代样本进行划分，共有9 个出生群组，也可记出生群组1～9。本文研究的出生年份至1994年，比现有相关研究向后推进了10年[9]。在此基础上，采用Fields-Ok 的人均流动指数和Van 的分解方法，分析农业转移人口和城镇人口中不同出生群组的代际流动水平和结构，具体结果见表2和图1。

图1 农业转移人口和城镇人口代际流动水平和结构

表2 农业转移人口和城镇人口代际流动水平和结构

从表2和图1可以发现：

（1）从总流动变动趋势来看，农业转移人口总流动水平呈现先下降后上升并在高位趋于稳定的特征，整体略有上升，从1950—1954 年出生群组的17.3443 升至1990—1994年出生群组的18.2959。城镇人口总流动水平则表现出先下降后上升再下降的变动过程，但整体上变动不大，1950—1954 年、1990—1994 年出生群组分别为15.0345、14.2183。

（2）从流动性的分解结构来看，20世纪80年代以前出生的农业转移人口，其交换流动贡献率较高，占主导地位；20 世纪80 年代后出生群组，其增长流动贡献率超过了交换流动。究其原因，老一代农业转移人口面临的是新中国成立后经济社会环境大变革，阶层发生互换频繁，工农阶层均有更多的机会打破阶层。而新生代农业转移人口成长在改革开放后经济高速发展的环境中，社会职业结构日益高级化，他们有更多的机会从事社会地位更高的职业，因而增长流动性上升。城镇人口各出生组的总流动构成一直是交换流动占主导，其贡献率均达到67%以上。说明城镇人口有更高的位置互换机会。可能的原因是，城镇有更高的公共支出，使得城镇弱势家庭的子代受家庭背景的影响较小。

以上分析结果表明，农业转移人口的代际流动模式与城镇人口明显不同。且相较于城镇人口，农业转移人口所有出生群组的绝对流动性都更强，表明其代际社会经济地位有更明显的变动，即有更强的代际流动性。而这主要是由于农业转移人口有更强的增长流动性，说明农业转移人口通过进城从事非农职业使得其社会经济地位相较于父辈有大幅提升，反映出劳动力自由流动对代际流动的重要影响。

此外，两类人群的增长流动水平均在1960—1964 年出生群组后呈上升趋势，说明农业转移人口和城镇人口均共享到了我国经济增长的成果。然而值得关注的是，两类人群的交换流动水平都在逐渐下降，表明机会公平性有所降低，要想在同代人中实现相对地位的变动更加困难。因此须警惕这种可能正在形成的阶层分化现象。最后，分散流动是再分配效应，可以理解为调整项，其数量级较小，且趋势较为平稳。

2.3 更改结构分解方法

为了加深对农业转移人口和城镇人口流动性来源的认识，本文也选取Fields 和Ok（1996）[10]提出的分解方法，将流动性分解为以下两个来源：一是由于经济增长（或衰退）而使总量增加（或减少）所产生的流动性，即发展流动性；二是在总量保持不变的情况下由于在不同个体之间转移所产生的流动性，即转移流动性。具体分解过程如下：

表3 报告了两类人群使用该方法所得到的代际流动分解结果。

表3 两类人群代际流动性的分解结果：基于Fields-Ok分解方法

从表3 可以看出，基于Fields-Ok 分解方法所得到的发展流动和转移流动变动趋势分别与前文Van（2004）[11]分解所得到的增长流动和交换流动变动趋势基本一致，且分解结果也体现了两类人群流动构成存在较大差异。具体地，农业转移人口的发展流动对总流动的贡献一直不低，尽管较早出生的一批人所对应的转移流动水平更高，但发展流动的贡献率也达到了43.17%～49.55%。随着时间的推移，发展流动水平上升，其贡献率超过转移流动，并达到了70%。从城镇人口来看，转移流动的贡献率较高，在总流动中起着重要作用。除1980 年后出生子代的转移流动贡献率相对较低，在47.51%～49.86%，其余出生群组转移流动的贡献率均在65%以上，尤其是1955—1964 年出生的子代，转移流动贡献率高达97.7%。由此可得，总体上，发展流动是农业转移人口总流动的重要来源，而城镇人口则以转移流动为主。这反映出农业转移人口有更强的流动性主要源于代际社会经济地位的提升，而城镇则有更大的再分配力度，家庭背景的影响相对较小，与前文结论对应。

2.4 异质性分析

2.4.1 代际流动性的性别差异

按照子代性别对样本进行划分来考察农业转移人口与城镇人口代际流动性的性别差异，表4报告了两类人群不同性别的代际流动水平和结构变化。

表4 农业转移人口和城镇人口代际流动性的性别差异

从表4可以看出，农业转移人口代际流动模式存在明显的性别差异。从总流动来看，男性群体的总流动变动相对平稳，整体上有所下降。而女性群体的总流动表现出不断攀升的趋势，整体上有大幅度提升，并在后出生群组中超过男性。从分解结构来看，男性群体的增长流动整体变动幅度较小，仅从1950—1954 年出生群组的5.9665 上升到1990—1994 年出生群组的8.1322。而女性群体增长流动的变动趋势与其总流动的变动趋势基本一致，整体有大幅度的上升，从1950—1954 年出生群组的4.4327 升至1990—1994 年出生群组的10.5862，在1980年后出生群组超越交换流动并占据主导地位。同时，女性群体的增长流动性也在后出生群组超过男性。可能的原因是，伴随着我国劳动力市场改革和教育普及，女性就业环境得到改善，受教育程度明显提高，促使女性能从事社会地位高的职业，增长流动大幅提升。

城镇女性和男性两个群体的代际流动模式与城镇人口总样本的代际流动模式基本一致，两个群体的总流动趋势和结构并不存在明显的差异，交换流动一直占主导地位，但随着时间推移交换流动的贡献有所下降。值得注意的是，在多数出生组中，男性群体的交换流动表现出更高水平，这表明男性相较于女性更易实现相对地位的变动，因此需要警惕就业中可能存在的性别歧视。

2.4.2 代际流动性的受教育水平差异

本文进一步考察当子代受教育水平不同时的代际流动性差异，按照魏浩等（2022）[12]的划分标准，将受教育年限等于或大于12 年的子代划分为高学历组，受教育年限低于12 年的子代划分为低学历组。下页表5 报告了两类人群基于子代受教育水平差异的代际流动结构。

表5 农业转移人口和城镇人口代际流动性的受教育水平差异

从表5可以看出，农业转移人口不同学历群体的代际流动性存在明显差异。在农业转移人口所有出生组中，高学历群体的总流动性均远高于低学历群体，增长流动性和交换流动性也更强。可能的原因是，农业转移人口父代的社会地位整体偏低，而高学历群体一般拥有更高的能力，相较于低学历群体更有可能从事社会地位高的职业，因而社会经济地位比父代大幅提升，增长流动性更强。高学历群体在超越父辈的同时，通过知识改变命运，实现了在同代人中位置向上的变动，交换流动性更强。

对于城镇人口而言，高、低学历群体之间的总流动性差异并不大。这是因为城镇人口的父代社会地位整体较高，尤其是高学历群体的父代，这就导致超越父辈社会地位的增长流动和实现位置互换的交换流动在不同学历群体间差异较小。由此可知，提高受教育水平提高了农业转移人口的代际流动性，这种促进作用比城镇人口更加明显。

2.4.3 代际流动性的区域差异

本文在将样本分为东部与中西部地区时，并非简单地依据被调查者的居住省份，而是将被调查者放回到来源省份。这样做的意义是，如果子代发生了跨区域迁移，将其放到来源省份就能对不同区域人群的代际流动进行更为准确的测度。由于2010—2021年中7个年份的CGSS数据中2010 年、2017 年和2021年的数据并未包含来源省份信息，因此本文仅使用剩余的4年数据进行研究。图2和图3报告了两类人群不同区域代际流动性水平和结构的变化。

图2 农业转移人口代际流动性的区域差异

图3 城镇人口代际流动性的区域差异

图2和图3显示，农业转移人口和城镇人口的代际流动水平及结构均没有明显区域差异。无论是东部还是中西部地区，城镇人口的总流动性以交换流动为主，农业转移人口中，则是老一代的交换流动贡献率更高，新生代的增长流动贡献率更高。不同区域农业转移人口的总流动水平也都高于城镇人口，与两类人群总样本结论基本一致。

2.5 拓展分析：流动质量考察

2.5.1 基于代际转移矩阵的流动质量分析

从绝对流动性角度考察代际流动水平，主要关注的是父代和子代之间社会经济地位的变动，并未考虑变动的质量，超越父代的子代究竟是略高于父辈社会经济地位还是实现了阶层的向上跨越？本文通过代际转移矩阵对农业转移人口和城镇人口的流动质量进行考察。将ISEI 的取值范围16～90依据20%、40%、60%和80%划分成5组，对应5 个阶层：第一阶层（低阶层）处于16～30，第二阶层（中低阶层）处于31～45，第三阶层（中等阶层）处于46～60，第四阶层（中高阶层）处于61～75，第五阶层（高阶层）处于76～90。此规则将父代、子代分别划分成5 组，得到社会经济地位指数的代际转移矩阵，并在此基础上计算出向上流动率、底层不流动率，结果如表6所示。

表6 代际转移矩阵指标测度值（单位：%）

从表6可以看出，农业转移人口比城镇人口有更高的超越比例，但向上流动率却低于城镇人口。换而言之，尽管农业转移人口的子代超越父代社会经济地位的比例较高，但真正实现向更高阶层流动的概率却较低，说明农业转移人口代际流动质量并不高。同时，农业转移人口有更高的底层不流动率，表明其子代仍处于弱势地位的比例较高。可喜的是，相比于老一代农业转移人口，新生代农业转移人口有更高的超越比例和向上流动率，以及更低的底层不流动率。

2.5.2 教育对代际向上流动的影响

本文使用Logit 模型来考察教育对代际向上流动的影响。以子代阶层是否超过父代阶层为被解释变量，向上流动赋值为1，否则赋值为0。影响因素主要考察子代受教育水平，用子代受教育年限来表示，并控制调查年份、子代年龄及其平方、14 岁时父代年龄及其平方，表7 报告了教育因素的边际效应。

表7 教育因素的边际效应

根据表7可知，教育对农业转移人口代际向上流动的影响均显著。在全样本中，受教育年限每增加一年，农业转移人口代际向上流动发生的概率上升0.0223，城镇人口则上升0.0168。在分出生群组回归结果中，除出生群组1外，农业转移人口的教育边际效应均高于城镇人口。这表明，提高受教育水平能够使农业转移人口有更高的概率向上流动，且这种促进作用大于城镇人口。

3 结论

本文选取2010—2021 年中7 个年份的CGSS 数据，采用Fields-Ok指数从绝对流动性角度考察农业转移人口的代际流动性，分解流动性来源，并与城镇人口进行比较，得到了以下结论：

（1）农业转移人口总流动水平呈现先下降后上升并在高位趋于稳定的变动特征；其流动构成中，老一代的交换流动贡献率更大，而新生代的增长流动贡献率更大。说明经济增长对农业转移人口家庭子代社会经济地位提升发挥了越来越重要的作用。而交换流动一直是城镇人口总流动的主要构成，说明城镇劣势家庭子代有更多的机会摆脱家庭背景的影响。

（2）农业转移人口所有出生群组的绝对流动性都强于城镇人口，这主要源于其增长流动性更强，说明进城务工大幅度提升了农业转移人口家庭社会经济地位，反映出劳动力流动对代际流动的重要影响。

（3）通过更改结构分解方法加深对流动来源的认识可知，发展流动是农业转移人口总流动的重要来源，而城镇人口则以转移流动为主。再次说明城镇有更大的再分配力度，家庭背景的影响相对较小。

（4）异质性分析结果表明，农业转移人口的代际流动性存在明显的性别差异和受教育水平差异。女性群体的总流动性不断攀升，并在后出生群组超过男性，且增长流动的贡献也越来越大。在农业转移人口所有出生组中，高学历群体的总流动性均远强于低学历群体，增长流动性和交换流动性也更强。说明改革开放带来的经济增长对女性农业转移人口社会经济地位的提高有着不容置疑的作用。提升学历有利于增强代际流动性，且这种促进作用相较于城镇人口更加明显。

（5）对代际流动质量的拓展分析结果表明，相对于城镇人口，农业转移人口子代超越父代社会经济地位的比例较高，但实现向更高阶层流动的概率更低，且存在更高的底层不流动率。说明农业转移人口代际流动质量并不高，而提高受教育水平能提高流动质量。