農業轉移人口的代際流動性測度與分解

徐曉紅，耿文靜，邵宇浩

（安徽大學a.經濟學院；b.大數據與統計學院，合肥 230601）

0 引言

中國城鎮化過程產生了大量的農業轉移人口，他們為提升要素配置效率、改善城鄉收入分配格局和促進經濟增長做出了突出貢獻，對建立一個更加公平的社會發揮了重要促進作用[1]。然而，諸多研究表明，農業轉移人口在通過進城從事非農職業獲得比父輩更高的收入，提高了代際流動性的同時，由于身份特殊，在城鎮勞動力市場中處于劣勢地位，難以享受到附著在城市戶籍上的社會福利和公共服務，存在向上流動的天花板，是經濟社會轉型過程中的一類“脆弱”群體，與城市居民之間的經濟分割與社會隔離已呈現代際繼承特征[2,3]。代際流動性描述子代相對于父代經濟社會地位的變化情況，反映子代經濟社會地位由家庭背景決定的程度，也是機會公平的重要標識[4]。本質上，推進新型城鎮化與促進代際流動有著共同的要義和目標。城鎮化進程中一代、二代進城務工勞動力的代際流動性變動趨勢如何？代際向上流動究竟是經濟總量增長帶來的還是機會更加公平所致？與同在城鎮勞動力市場的城鎮人口有無差異？基于此，本文探討農業轉移人口的代際流動性及其來源，并與城鎮人口相對比，為評估工業化和城鎮化政策提供新的視角。

在進行代際流動性研究前，首先要找到合理可靠的度量指標。長期以來，收入的代際傳遞是經濟學家的研究焦點。Becker 和Tomes（1979）[5]開創性地建立了代際收入流動性的經濟學理論模型，并利用代際收入彈性作為流動性的衡量指標。Solon（1992）[6]認為在估計代際收入彈性時采用單年收入會帶來生命周期偏誤和暫時沖擊偏誤，并使用以多年收入均值作為永久收入的代理變量和以父母受教育程度作為工具變量兩種方法進行修正，但偏誤并不能完全消除。學者們也相繼提出了新的修正方法，如兩階段最小二乘法、代際位序相關性等。

為克服永久收入難以獲取、收入信息質量不高等問題，本文選用國際社會經濟地位指數（International Socioeconomic Index，ISEI）考察代際流動性。ISEI 是一種基于職業測量社會地位的指標，通常利用Blau 和Duncan（1967）[7]提出的計算公式，根據每一種職業的平均收入和教育水平兩個變量構造。之后，Ganzeboom 等（1992）[8]改進了該指標，得到了能夠進行國際比較的ISEI。ISEI是取值在16～90的連續型指標，社會經濟地位越高的職業ISEI越高。汪小芹（2018）[9]指出，使用ISEI 指標考察代際流動性與使用永久收入指標具有內在一致性，兩者能得到基本一致的結果。

在已有研究的基礎上，本文主要做了以下拓展：第一，填補目前鮮有文獻估計農業轉移人口代際流動性的研究缺口，并將城鎮人口作為比較對象，對比城鎮勞動力市場不同群體間代際流動性差異。第二，現有文獻關于代際流動性的研究以相對流動性為主，對絕對流動性研究較少。為此，本文采用Fields-Ok 指數考察絕對代際流動性，該指數的突出優勢是，可以借助反事實分析技術剖析不同人群代際流動性的來源，從而判斷流動性究竟在多大程度上是經濟總量增長帶來的，多大程度上由機會更加公平所致。

1 研究方法

本文選用Fields和Ok（1996）[10]提出的無方向變動指數——人均流動指數來測度絕對代際流動水平，表達式為：

其中，代表父代的社會經濟地位指數，代表子代的社會經濟地位指數。

選取Fields-Ok指數有一個突出的優點是該方法對流動性的測度能夠用于分解，便于考察流動性的來源。Van（2004）[11]將總流動分解成三個部分：由于位置的重新排序引起的交換流動、由于經濟總量增長引起的增長流動以及由于再分配引起的分散流動。為量化這三個組成部分，Van（2004）[11]采用反事實分析技術，逐步添加每種因素，并通過估計流動水平的邊際變化來分離每個因素的貢獻。

對于“增長”部分，令：

其中，μ1和μ0分別代表y1和y0的均值。式（2）含義是讓y0擴大了一個常數倍，使得G(y0，y1)和y1的均值相等，但還要保持所有個體與y0有相同的份額和位置。那么計算由y0到G(y0，y1)的變化，就為增長流動性，記為MG(y)，y=(y0，y1)是n×2 的矩陣。

對于“分散”部分，令：

其中，L是n×n的對角矩陣，對角元素是是指個體i在y0中所處的位置。是指y1中位置為r()的個體的ISEI 值。D(y0，y1)相對于y0來說，既不改變均值，也不改變每個個體的位置，僅改變個體所占的份額使得其與y1相同。那么計算由y0到D(y0，y1)的變化，就為分散流動性，記為MD(y)。

如果將“增長”部分和“分散”部分進行結合，就可以得到“結構”流動性，即：

那么計算由y0到S(y0，y1)的變化，就為結構流動性。

最后，“交換”部分，為了描述方便，假設y0是有序的，令：

其中，Py1是一個n×n的置換矩陣，能夠使y0按照y1的順序進行排序，即令時，有E(y0，y1)相對于y0來說，僅是個體在分布中排序位置的改變。那么計算由y0到E(y0，y1)的變化，就為交換流動性，記為ME(y)。因此，總流動可以分解為以下形式：

由于三個因素分解順序任意，從而共有6種不同的分解順序。在不同的分解情況下，各部分的貢獻也不相同。為解決這一問題，Van（2004）[11]提出先計算所有順序的分解結果，再進行平均，即計算成分j(j∈{G，D，E} )貢獻的表達式為：

其中，S(3)是6 種分解順序{GDE，GED，EGD，EDG，DGE，DEG}的集合，Mj，s(y)為成分j在分解順序為s時的流動水平。

2 實證分析

2.1 數據處理與統計分析

本文使用2010年、2012年、2013年、2015年、2017年、2018年和2021年的中國綜合社會調查數據（Chinses General Social Survey,CGSS）進行分析。CGSS始于2003年，是我國最早的全國性、綜合性、連續性學術調查項目，該項目系統、全面地收集社會、社區、家庭、個人多個層次的數據。本文將這7 輪CGSS 數據組成混合截面數據用于研究，主要采用調查地點為城鎮的樣本，其中包括了在城鎮務工但為農村戶籍的農業轉移人口，也包括了城市戶籍的城鎮人口。本文根據子代出生時為農村戶籍來定義農業轉移人口，即包括通過升學、買房等途徑獲得城市戶籍的人群，以免低估農業轉移人口的代際流動性。

基于實證研究需要，對原始數據進行了如下處理：（1）保留調查地點為城鎮的樣本，并剔除戶籍信息不完整的樣本；（2）保留所需要的變量，如父代和子代的職業、出生年份、受教育程度等信息；（3）剔除子代和14 歲時父代職業信息缺失的樣本；（4）計算年齡，并保留子代和14 歲時父代年齡在18～65 歲的樣本；（5）剔除父代和子代年齡差小于16歲的樣本；（6）剔除正在上學的樣本。處理過程中將子代和14歲時父代職業ISCO代碼轉換為ISEI。并根據子代年齡的分布情況，僅保存子代出生于1950—1994 年的樣本。最終，本文得到20997 個有效樣本，其中農業轉移人口樣本量為11658個，城鎮人口樣本量為9339個。下頁表1給出了樣本的描述性統計結果。

表1 描述性統計結果

在農業轉移人口中，父代社會經濟地位指數均值為31.0740，子代為41.9729。城鎮人口父代和子代的社會經濟地位指數均值分別為41.7007、45.4120。盡管農業轉移人口子代的ISEI均值與父代相比有較大幅度的提高，但無論是子代還是父代，其均值都遠遠低于城鎮人口，即農業轉移人口平均職業階層遠低于城鎮人口。可見，城鄉不同戶籍人口仍存在較大職業階層鴻溝。兩類人群中，高學歷群體ISEI均值都大于低學歷群體，東部地區也都高于中西部地區。

2.2 絕對流動性測度與分解

為了考察代際流動性的變動趨勢，同時考慮到不同代人可比性較差這一問題，本文按照子代的出生年份以5年作為間隔期，將1950—1994年出生的子代樣本進行劃分，共有9 個出生群組，也可記出生群組1～9。本文研究的出生年份至1994年，比現有相關研究向后推進了10年[9]。在此基礎上，采用Fields-Ok 的人均流動指數和Van 的分解方法，分析農業轉移人口和城鎮人口中不同出生群組的代際流動水平和結構，具體結果見表2和圖1。

圖1 農業轉移人口和城鎮人口代際流動水平和結構

表2 農業轉移人口和城鎮人口代際流動水平和結構

從表2和圖1可以發現：

（1）從總流動變動趨勢來看，農業轉移人口總流動水平呈現先下降后上升并在高位趨于穩定的特征，整體略有上升，從1950—1954 年出生群組的17.3443 升至1990—1994年出生群組的18.2959。城鎮人口總流動水平則表現出先下降后上升再下降的變動過程，但整體上變動不大，1950—1954 年、1990—1994 年出生群組分別為15.0345、14.2183。

（2）從流動性的分解結構來看，20世紀80年代以前出生的農業轉移人口，其交換流動貢獻率較高，占主導地位；20 世紀80 年代后出生群組，其增長流動貢獻率超過了交換流動。究其原因，老一代農業轉移人口面臨的是新中國成立后經濟社會環境大變革，階層發生互換頻繁，工農階層均有更多的機會打破階層。而新生代農業轉移人口成長在改革開放后經濟高速發展的環境中，社會職業結構日益高級化，他們有更多的機會從事社會地位更高的職業，因而增長流動性上升。城鎮人口各出生組的總流動構成一直是交換流動占主導，其貢獻率均達到67%以上。說明城鎮人口有更高的位置互換機會。可能的原因是，城鎮有更高的公共支出，使得城鎮弱勢家庭的子代受家庭背景的影響較小。

以上分析結果表明，農業轉移人口的代際流動模式與城鎮人口明顯不同。且相較于城鎮人口，農業轉移人口所有出生群組的絕對流動性都更強，表明其代際社會經濟地位有更明顯的變動，即有更強的代際流動性。而這主要是由于農業轉移人口有更強的增長流動性，說明農業轉移人口通過進城從事非農職業使得其社會經濟地位相較于父輩有大幅提升，反映出勞動力自由流動對代際流動的重要影響。

此外，兩類人群的增長流動水平均在1960—1964 年出生群組后呈上升趨勢，說明農業轉移人口和城鎮人口均共享到了我國經濟增長的成果。然而值得關注的是，兩類人群的交換流動水平都在逐漸下降，表明機會公平性有所降低，要想在同代人中實現相對地位的變動更加困難。因此須警惕這種可能正在形成的階層分化現象。最后，分散流動是再分配效應，可以理解為調整項，其數量級較小，且趨勢較為平穩。

2.3 更改結構分解方法

為了加深對農業轉移人口和城鎮人口流動性來源的認識，本文也選取Fields 和Ok（1996）[10]提出的分解方法，將流動性分解為以下兩個來源：一是由于經濟增長（或衰退）而使總量增加（或減少）所產生的流動性，即發展流動性；二是在總量保持不變的情況下由于在不同個體之間轉移所產生的流動性，即轉移流動性。具體分解過程如下：

表3 報告了兩類人群使用該方法所得到的代際流動分解結果。

表3 兩類人群代際流動性的分解結果：基于Fields-Ok分解方法

從表3 可以看出，基于Fields-Ok 分解方法所得到的發展流動和轉移流動變動趨勢分別與前文Van（2004）[11]分解所得到的增長流動和交換流動變動趨勢基本一致，且分解結果也體現了兩類人群流動構成存在較大差異。具體地，農業轉移人口的發展流動對總流動的貢獻一直不低，盡管較早出生的一批人所對應的轉移流動水平更高，但發展流動的貢獻率也達到了43.17%～49.55%。隨著時間的推移，發展流動水平上升，其貢獻率超過轉移流動，并達到了70%。從城鎮人口來看，轉移流動的貢獻率較高，在總流動中起著重要作用。除1980 年后出生子代的轉移流動貢獻率相對較低，在47.51%～49.86%，其余出生群組轉移流動的貢獻率均在65%以上，尤其是1955—1964 年出生的子代，轉移流動貢獻率高達97.7%。由此可得，總體上，發展流動是農業轉移人口總流動的重要來源，而城鎮人口則以轉移流動為主。這反映出農業轉移人口有更強的流動性主要源于代際社會經濟地位的提升，而城鎮則有更大的再分配力度，家庭背景的影響相對較小，與前文結論對應。

2.4 異質性分析

2.4.1 代際流動性的性別差異

按照子代性別對樣本進行劃分來考察農業轉移人口與城鎮人口代際流動性的性別差異，表4報告了兩類人群不同性別的代際流動水平和結構變化。

表4 農業轉移人口和城鎮人口代際流動性的性別差異

從表4可以看出，農業轉移人口代際流動模式存在明顯的性別差異。從總流動來看，男性群體的總流動變動相對平穩，整體上有所下降。而女性群體的總流動表現出不斷攀升的趨勢，整體上有大幅度提升，并在后出生群組中超過男性。從分解結構來看，男性群體的增長流動整體變動幅度較小，僅從1950—1954 年出生群組的5.9665 上升到1990—1994 年出生群組的8.1322。而女性群體增長流動的變動趨勢與其總流動的變動趨勢基本一致，整體有大幅度的上升，從1950—1954 年出生群組的4.4327 升至1990—1994 年出生群組的10.5862，在1980年后出生群組超越交換流動并占據主導地位。同時，女性群體的增長流動性也在后出生群組超過男性。可能的原因是，伴隨著我國勞動力市場改革和教育普及，女性就業環境得到改善，受教育程度明顯提高，促使女性能從事社會地位高的職業，增長流動大幅提升。

城鎮女性和男性兩個群體的代際流動模式與城鎮人口總樣本的代際流動模式基本一致，兩個群體的總流動趨勢和結構并不存在明顯的差異，交換流動一直占主導地位，但隨著時間推移交換流動的貢獻有所下降。值得注意的是，在多數出生組中，男性群體的交換流動表現出更高水平，這表明男性相較于女性更易實現相對地位的變動，因此需要警惕就業中可能存在的性別歧視。

2.4.2 代際流動性的受教育水平差異

本文進一步考察當子代受教育水平不同時的代際流動性差異，按照魏浩等（2022）[12]的劃分標準，將受教育年限等于或大于12 年的子代劃分為高學歷組，受教育年限低于12 年的子代劃分為低學歷組。下頁表5 報告了兩類人群基于子代受教育水平差異的代際流動結構。

表5 農業轉移人口和城鎮人口代際流動性的受教育水平差異

從表5可以看出，農業轉移人口不同學歷群體的代際流動性存在明顯差異。在農業轉移人口所有出生組中，高學歷群體的總流動性均遠高于低學歷群體，增長流動性和交換流動性也更強。可能的原因是，農業轉移人口父代的社會地位整體偏低，而高學歷群體一般擁有更高的能力，相較于低學歷群體更有可能從事社會地位高的職業，因而社會經濟地位比父代大幅提升，增長流動性更強。高學歷群體在超越父輩的同時，通過知識改變命運，實現了在同代人中位置向上的變動，交換流動性更強。

對于城鎮人口而言，高、低學歷群體之間的總流動性差異并不大。這是因為城鎮人口的父代社會地位整體較高，尤其是高學歷群體的父代，這就導致超越父輩社會地位的增長流動和實現位置互換的交換流動在不同學歷群體間差異較小。由此可知，提高受教育水平提高了農業轉移人口的代際流動性，這種促進作用比城鎮人口更加明顯。

2.4.3 代際流動性的區域差異

本文在將樣本分為東部與中西部地區時，并非簡單地依據被調查者的居住省份，而是將被調查者放回到來源省份。這樣做的意義是，如果子代發生了跨區域遷移，將其放到來源省份就能對不同區域人群的代際流動進行更為準確的測度。由于2010—2021年中7個年份的CGSS數據中2010 年、2017 年和2021年的數據并未包含來源省份信息，因此本文僅使用剩余的4年數據進行研究。圖2和圖3報告了兩類人群不同區域代際流動性水平和結構的變化。

圖2 農業轉移人口代際流動性的區域差異

圖3 城鎮人口代際流動性的區域差異

圖2和圖3顯示，農業轉移人口和城鎮人口的代際流動水平及結構均沒有明顯區域差異。無論是東部還是中西部地區，城鎮人口的總流動性以交換流動為主，農業轉移人口中，則是老一代的交換流動貢獻率更高，新生代的增長流動貢獻率更高。不同區域農業轉移人口的總流動水平也都高于城鎮人口，與兩類人群總樣本結論基本一致。

2.5 拓展分析：流動質量考察

2.5.1 基于代際轉移矩陣的流動質量分析

從絕對流動性角度考察代際流動水平，主要關注的是父代和子代之間社會經濟地位的變動，并未考慮變動的質量，超越父代的子代究竟是略高于父輩社會經濟地位還是實現了階層的向上跨越？本文通過代際轉移矩陣對農業轉移人口和城鎮人口的流動質量進行考察。將ISEI 的取值范圍16～90依據20%、40%、60%和80%劃分成5組，對應5 個階層：第一階層（低階層）處于16～30，第二階層（中低階層）處于31～45，第三階層（中等階層）處于46～60，第四階層（中高階層）處于61～75，第五階層（高階層）處于76～90。此規則將父代、子代分別劃分成5 組，得到社會經濟地位指數的代際轉移矩陣，并在此基礎上計算出向上流動率、底層不流動率，結果如表6所示。

表6 代際轉移矩陣指標測度值（單位：%）

從表6可以看出，農業轉移人口比城鎮人口有更高的超越比例，但向上流動率卻低于城鎮人口。換而言之，盡管農業轉移人口的子代超越父代社會經濟地位的比例較高，但真正實現向更高階層流動的概率卻較低，說明農業轉移人口代際流動質量并不高。同時，農業轉移人口有更高的底層不流動率，表明其子代仍處于弱勢地位的比例較高。可喜的是，相比于老一代農業轉移人口，新生代農業轉移人口有更高的超越比例和向上流動率，以及更低的底層不流動率。

2.5.2 教育對代際向上流動的影響

本文使用Logit 模型來考察教育對代際向上流動的影響。以子代階層是否超過父代階層為被解釋變量，向上流動賦值為1，否則賦值為0。影響因素主要考察子代受教育水平，用子代受教育年限來表示，并控制調查年份、子代年齡及其平方、14 歲時父代年齡及其平方，表7 報告了教育因素的邊際效應。

表7 教育因素的邊際效應

根據表7可知，教育對農業轉移人口代際向上流動的影響均顯著。在全樣本中，受教育年限每增加一年，農業轉移人口代際向上流動發生的概率上升0.0223，城鎮人口則上升0.0168。在分出生群組回歸結果中，除出生群組1外，農業轉移人口的教育邊際效應均高于城鎮人口。這表明，提高受教育水平能夠使農業轉移人口有更高的概率向上流動，且這種促進作用大于城鎮人口。

3 結論

本文選取2010—2021 年中7 個年份的CGSS 數據，采用Fields-Ok指數從絕對流動性角度考察農業轉移人口的代際流動性，分解流動性來源，并與城鎮人口進行比較，得到了以下結論：

（1）農業轉移人口總流動水平呈現先下降后上升并在高位趨于穩定的變動特征；其流動構成中，老一代的交換流動貢獻率更大，而新生代的增長流動貢獻率更大。說明經濟增長對農業轉移人口家庭子代社會經濟地位提升發揮了越來越重要的作用。而交換流動一直是城鎮人口總流動的主要構成，說明城鎮劣勢家庭子代有更多的機會擺脫家庭背景的影響。

（2）農業轉移人口所有出生群組的絕對流動性都強于城鎮人口，這主要源于其增長流動性更強，說明進城務工大幅度提升了農業轉移人口家庭社會經濟地位，反映出勞動力流動對代際流動的重要影響。

（3）通過更改結構分解方法加深對流動來源的認識可知，發展流動是農業轉移人口總流動的重要來源，而城鎮人口則以轉移流動為主。再次說明城鎮有更大的再分配力度，家庭背景的影響相對較小。

（4）異質性分析結果表明，農業轉移人口的代際流動性存在明顯的性別差異和受教育水平差異。女性群體的總流動性不斷攀升，并在后出生群組超過男性，且增長流動的貢獻也越來越大。在農業轉移人口所有出生組中，高學歷群體的總流動性均遠強于低學歷群體，增長流動性和交換流動性也更強。說明改革開放帶來的經濟增長對女性農業轉移人口社會經濟地位的提高有著不容置疑的作用。提升學歷有利于增強代際流動性，且這種促進作用相較于城鎮人口更加明顯。

（5）對代際流動質量的拓展分析結果表明，相對于城鎮人口，農業轉移人口子代超越父代社會經濟地位的比例較高，但實現向更高階層流動的概率更低，且存在更高的底層不流動率。說明農業轉移人口代際流動質量并不高，而提高受教育水平能提高流動質量。