阳义南，连玉君：中国社会代际流动性的动态解析——CGSS与CLDS混合横截面数据的经验证据

社会流动是支撑经济增长的关键基础制度（唐世平，2006）。我国社会从刚性体制转向弹性体制必须保持充分的流动性（厉以宁，2003）。如果缺乏流动性就会固化社会利益结构，将造成动态不平等，导致长期经济增长停滞（蔡洪滨，2011）。近些年，习近平、李克强等领导人多次指出“我国改革已进入攻坚期和深水区”，媒体也频频曝光“官二代”、“富二代”、“穷二代”等社会事件。一些学者担忧中国的社会流动性可能正呈下降趋势（蔡洪滨，2011；陈琳、袁志刚，2012），代际之间较高同一性的“阶层再生产”正在形成（边燕杰、芦强，2014）。这些现象似乎给出了悲观的答案。经过30余年改革开放及工业化所推动的快速经济增长，我国是否具有了较高的社会流动性？目前社会各界对此都非常关注并且争议非常大。 社会流动反映了代际之间在职业、收入、财富等方面的长期动态关系。要准确评判一国的社会流动性，需要对该国进行纵向比较，或与它国进行横向比较。国外的研究都是基于长期追踪数据，根据家庭（父辈）影响的动态变化来掌握社会流动性的变化趋势。而从国内学者们的已有研究来看，几乎都是使用横截面数据，根据单个的代际职业关联系数或收入弹性系数来判断我国的社会流动性。这样做至少有两个问题：第一，单个代际职业关联系数或收入弹性系数只是我国社会流动性的一些“零散点”，只能反映家庭影响子代的静态结果，而没有反映其长期的动态变化趋势。这造成学者们形成了目前中国具有较高、适中、很低的社会流动性等不同判断，达不成共识。第二，用横截面数据还会低估代际间的相关性，因为家庭对子代的长期影响要大于短期影响。这些研究不足主要是因为我国微观调查数据的收集工作起步较晚，缺乏高质量的长期追踪数据。 本文没有重蹈职业流动或收入流动的传统范式，而选择了社会地位代际流动的新视角。利用CGSS及CLDS混合横截面数据，构建家庭社会地位与年度虚拟变量的交互项，从交互项回归系数随不同年份的动态变化判断我国社会流动性的演化趋势。首先使用主观法测量的社会地位指标（样本自评）进行检验，进而使用客观法测量的国际社会经济地位指数（ISEI）进行稳健性检验，最后使用结构方程模型探索子代获得社会地位及父代影响子代的主要路径。本文的边际贡献在于将考察我国的社会流动性从以往的零散时点推进为连续时段，进一步克服了以往研究遗漏了“其他”的人力资本要素和家庭影响机制等内生性问题，并利用结构分方程模型阐释了家庭影响子代的主要路径。