劳动力自由迁移为何如此重要_基于代际收入流动的视角

劳动力自由迁移为何如此重要？

———基于代际收入流动的视角孙三百

黄

薇

洪俊杰

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内容提要：未考虑人口迁移影响的代际收入弹性估计存在偏误。本文将人口迁移与区域特性纳入代际收入弹性估计方程，并运用迁移概率作为局部工具变量进行估计，发现迁移者的代际收入弹性不到未迁移者的一半。而当前我国代际收入流动的主要问题在于，部分人群面临“代际低收入传承陷阱”他们可以通过迁移从而增加就业机会等方式摆脱这一陷阱，这至少可以使一代人免受代际低收入传承的困扰。进一步分析迁移对代际收入传递路径的影响，结果表明教育在可识别的代际收入传递路径中贡献最大，而迁移强化了这一影响。鉴于人口迁移对代际收入流动的重要影响，政府部门有必要进一步采取措并合理分配教育资源，以增进社会公平程度。施降低劳动力自由迁移的障碍，

关键词：代际收入流动

人口迁移

局部工具变量

一、引言

迁移是劳动者改善自身生活水平、获取公平机会的重要途径。然而，我国大量流动人口通过迁一些隐性或间移寻求机会公平的成本很高。即使劳动力自由迁移在表面上没有受到明显的限制，

接的阻碍因素仍然存在，如户籍制度及其带来的社会保障问题、就业歧视等。正如陆益龙（2008）所言，本地户口是获得体制内资源的必要条件，户籍制度使得不同社会空间的差别得以固化和凸现。21世纪最初几年的户籍制度改革对农民工流动的影响非常有限，主要原因在于改革附带的条2010）。2012年2月23日政府部门出台了相关件使农民工获得城市户籍的可能性极小（孙文凯，

政策措施，要求“今后出台有关就业、义务教育、技能培训等政策措施，不要与户口性质挂钩。继续

①这是一大进步，。但户籍制度改革还有很长的路要走。而劳探索建立城乡统一的户口登记制度”

动力实现自由迁移，则有着更多的障碍需要排除。

当然，即便我国劳动力自由流动存在诸多障碍，目前仍然存在大量人口迁移（包括永久迁移和非永久迁移）。而且当前中国城市化进程远未结束，农村剩余劳动力尚存，未来流动人口必将继续增加。如丁守海（2011）的研究表明我国剩余劳动力并未枯竭；汪进等（2011）认为中国的“刘易斯拐点”尚未到来。可见，每年大量农村剩余劳动力进城务工，他们“候鸟”式地往返于城乡之间的现象将会持续。2010年的人口普查数据显示，全国离开户口登记地半年以上的人口为26139万，同2000年相比增长81. 03%；其中市辖区内人户分离的人口为3996万，其他人口为22143万。这主

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孙三百，对外经济贸易大学国际经济贸易学院、中国社会科学杂志社，邮政编码：100029，电子信箱：sunsanbai @gmail．

com ；黄薇，对外经济贸易大学保险学院，邮政编码：100029；洪俊杰，对外经济贸易大学国际经济贸易学院，邮政编码：100029。本（项目号：A20110107）的阶段性成文系对外经济贸易大学研究生科研创新基金重点项目“区域属性、人口迁移与代际收入流动”许建康、冯小双和刘亚秋等多位老师在本文写作过程中提供的无私帮助，以及匿名审稿人提出的宝贵果。作者衷心感谢王春华、意见。文责自负。

①

02/23/content_2075082.htm 。参见http ：//www．gov．cn /zwgk /2012-

14

7

①值得注要是因为多年来我国农村劳动力加速转移和经济快速发展，促进了流动人口大量增加。

意的是，即便城市化已经完成，由于家庭、企业等因素共同影响着劳动者的迁移决策，我国巨大的区域差异也将使大量城市人口在城市间流动。据估计，在未来10多年间中国城市将新增3亿人

②其中很大一部分将是流动人口。正因如此，流动人口的生存发展问题普遍受到关注。口，

然而，我们认为同时更需清晰地认识到，仍存在大量有迁移意愿却未能迁移的劳动者，他们的放状况理应被重视。这警示我们反思劳动力自由迁移所存在的障碍及其弊端。在未流动人群中，弃迁移和不必迁移者一样，可能形成这样的社会群体：他们被动或主动地固守在从父辈那里传承下经济和地理空间中，极可能表现为很低的代际社会流动性。这种低代际社会流动性表现来的社会、

在收入上，即父辈收入对本人收入的影响很强。这一问题虽然重要，但往往隐藏在备受关注的收入分配不平等背后。人们普遍更加关注直观的个人收入与收入不平等程度，其实，相对于静态的收入差距问题，代际收入流动改变的是更长时期内（如下一代人）的收入分配状况。代际收入流动可以通过代际收入弹性（父母收入增加1%时，子女收入增加的百分比）来反映。根据一般经验估计，其值介于0和1之间。较高的社会流动性能调动劳动者的积极性，进行人力资本投资，努力工作，积极创业和创新。代际收入流动较小，将使社会收入分层固化，更表现为不同个体的机会不均等。如成为长期的、动态的不平等，社会结构也将逐渐固化，平等就业的机会将果不平等固化在代际之中，

被剥夺，并进一步影响经济增长和社会稳定。

当前制度条件下，被迫放弃迁移者由于迁移障碍遭受了怎样的福利损失，成为亟需论证的命题。在代际收入流动问题上，迁移者与未迁移者的代际收入传递将出现不同的特征，最直观地表现我们研究了人口迁移与代际收入弹性之间的关系，试图解答劳为迁移带来本人收入的改变。为此，

动力自由迁移障碍对不同人群代际收入流动的影响，及其福利变化。当然，关于迁移及其影响的研究很多，本文从一个新的角度论证了自由迁移的重要性，并且指出在估计我国代际收入弹性时需要考虑大量流动人口所带来的影响。

二、文献与理论分析

（一）文献评论

代际收入流动问题，一直受学术界关注。这方面的实证研究主要包括：代际收入弹性估计、代代际收入流动趋势及国际比较等。如Solon （1992）提出增加本人和父亲的年际收入传递机制研究、

可以克服运用单一年份数据估计代际收入弹性带来的向下偏误。Zimmerman （1992）则用工具龄，

变量来纠正这种向下偏误问题，他使用反映父亲经济地位的工具变量Duncan 指数和前向半差分。他们在很大程度上突破了代际收入研究中数据导致的局限性。还有一些研究比较不同群体、不同类型国家的代际收入流动，得出很多非常有意思的结论。如Chadwick et al．（2002）发现代际收入特征的传递中，女儿受到的影响要小于儿子。Maoz et al．（1999）发现在经济发展水平较高的国家，代际收入流动性更高，并且这种流动性与收入不平等程度正相关，因为经济增长会激励教育投入，使人力资本进行重新分配。Mayer （2002）指出低收入家庭收入的传递效应大于高收入家庭。Lee et al．（2008）的研究表明，美国1952年和1975年出生者的代际收入流动性没有太大变化。

那么，代际收入流动究竟受到那些因素的影响呢？这类研究主要集中在教育、健康、社会关系、1986）首次文化资本等方面，为深入探讨代际收入传递机制提供良好的基础。Becker et al．（1979、在效用最大化模型下，运用父母对子女进行人力资本投资和其当前消费之间的决策，分析了代际收

①②

参见http ：//www．stats．gov．cn /zgrkpc /dlc /yw /t20110428_402722384.htm 。根据麦肯锡公司2008年发布的报告，中国的城市人口到2030年将突破10亿。

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2001；Anne ，2002）。Peters 入传递的机制。还有研究指出，健康与代际收入流动有关（Bowles et al．，（1992）发现，父母收入仅仅解释了子女收入变化的9%—11%，家庭背景则增加3%—5%的拟合优度。Liu et al．（2000）运用我国台湾的数据研究表明，家庭背景对工资的影响在私人部门十分显著，但是在公共部门不显著，并且教育回报率随着教育水平增加而提升。社会学家们认为Becker 等的为什么会存在社会阶层的向上流动？既然存在社模型没有解释如下问题：既然穷人面临经济约束，

①角度2002）？社会学家从“文化资本”为什么富裕家庭又难以向下流动（Esping-Andersen ，会流动，

2002）。此外，研究代际收入传递，比如“好父母”将给子女创造良好的文化环境（Mayer ，一些研究父亲在职和党员的交互项，反映了父亲的相关特征对个人收入的影响。如杨瑞龙等（2010）认为，

对子女收入有较为显著的影响。陈钊等（2009）发现，除了教育、工龄、年龄、性别外，社会关系网络、父亲的教育和政治身份以及城镇户籍等都是有利于劳动者进入高收入行业的因素。

那么，人口迁移使代际收入流动发生何种变化呢？根据我们的查阅，已有的国内外文献中尚未跨国迁移）对社会流有人对此进行过系统的研究。只是国外一些学者在人口迁移（包括国内迁移、

动、收入流动的影响方面有论述。Mariapia （2008）发现，人们往往将劳动力迁移与贫困联系在一其实缺乏资源是迁移的动因和束缚。Marré（2009）认为，受教育程度对处于工作年龄的农村居起，

起着决定性的作用，因为在城市可获取更高的教育回报率，而民是否离开其居住的农村社区而言，

且高学历者在农村地区寻找与其知识、技能相匹配的工作机会更加困难。Dribe et al．（2006）发现，、迁移通过扩大社会关系网络等对社会流动具有潜在影响，如同通过“干中学”重视教育增加人力迁移是一个高度选择的过程。资本一样，

因此，当前研究代际收入流动问题，以下方面有待完善：第一，已有研究未能考察所研究地域之间的差异，即同一国家内部不同区域特性对代际收入流动的影响未能予以反映，因为不同地区代际难以反映区域特性带来的代际收入流动差收入传递强度具有异质性。这类从总体上进行的考察，

人口的地域流动，使得越来越多的家庭两代人并未生活在同一地区，而地区间收入水平异。第二，

以及实际收入水平的差异势必影响代际收入弹性的准确估计，存在较大偏差的估计将误读代际收入流动性。第三，已有研究未考察人口迁移对代际收入弹性的影响。跨区域的劳动力流动，可能改变原有的代际传递机制，如教育、健康、社会关系、文化资本等产生的作用将发生变化，更为重要的比如重新择业、获取教育培训的资源、社会关系的是迁移可能给迁移者带来更多公平选择的机会，

此消彼长等，这些在潜移默化中改变着迁移者的状况。因此，在考虑人口迁移的条件下研究代际收可为如何实现社会的机会公平和经济正义提供一个更加清晰的解释。入流动，

（二）理论解释

以下重点分析人口迁移影响代际收入弹性的机制。在保罗·克鲁格曼的“中心—外围”模型区域间实际工资差异将促使劳动力跨区域流动，当区域间实际工资水平一致时实现均衡。从这中，

②具体而言，个角度来看，收入改善的可能性（或预期收入）在很大程度上影响着人们的迁移决策。

个体选择迁移的主要原因大致有以下几点：一是难以在原来所在地获得适合的就业岗位。二是在经济发达、国际化程外地就业能获取更高的工资收入。三是很多个体前往有更好的教育培训机会、

度高的地区，原因在于不同区域之间“软实力”的差异，以及由此带来的个人提升和发展空间的差异。同样，个体选择不迁移也有其内在原因：首先是不必迁移。比如个人能力或者父母的社会关系

①

“文化资本”“文化资本”这里狭义的是指孩童时期家庭的社会环境，如家庭的稳定性、贫穷等；而广义的则还包括子女生

活的社区环境，如邻居阶层、种族等特征。父母收入可以通过个性传递来完成，例如对未来的期望、效率意识、工作伦理、教育和风险承担等。

②

当然，年龄、性别、种族、教育、劳动力地位、经济条件、人口特点、距离以及前期迁移模式、选择机会、气候、服务设施以及

1998）。其他生活质量方面的因素对迁移决策都有影响（见Mark Nord ，

14

9

有助于找到满意的工作；或者即使迁移能找到更高工资的工作，由于迁移存在较高的额外成本和风险，使得不迁移成为最佳选择。其次是不能迁移。由于存在迁移障碍，部分劳动者无法承担迁移成本而放弃迁移，或者由于本人健康、个人技能欠缺、家庭等因素的影响而不能迁移。

在代际收入传递路径中，受教育程度、健康状况、文化资本、社会关系与迁移决策高度相关。因迁移致使社会总体代际收入弹性发生改变，可以理解为在本人受父辈收入影响基本成型的前提而，

下，通过迁移改变其从父辈继承而来的差异，并最终通过收入变动改变代际收入弹性。这可能更多地展现为在没有较好社会资本的家庭，受教育程度低的个体，可以通过迁移获取更好的就业机会，

①迁移改变整个群体的代际收入流动性，。跳出“代际低收入传承陷阱”推动社会朝着机会平等的

“负”这一影响路径如图1所示。图中“正”表示正向影响，表示负向影响

。方向改进，

我们认为，在迁移影响代际收入流动的诸多路径中，最为重要的是迁移者将增加个人见识、学习新事物，通过“干中学”提高自身劳动技能，并且获得新的（就业）机会，增加新的社会关系，从而最终增加个人收入的决定因素。这些新增因素将改变原有代际收入传递因素的影响程度。

第一，从受教育程度来看，由于个人受教越难以在中小城市或农村地区找育水平越高，

图1

人口迁移与代际收入流动关系图解

到理想的工作，出于追求更高人力资本投资回报率的考虑，受教育水平较高者会选择前往大城市就

②的情况下，业。在我国“大型城市太少”出生在小城市（无论是城市还是农村）且受教育水平较高

选择迁移的可能性更大。因而从某种程度上讲，迁移会进一步强化个体前期所受教育对个人收者，

入、代际收入流动的影响力度。由于人口迁移更多地是从落后地区或者欠发达地区迁往更加发达的地区，因此教育对农村、欠发达城市个体的迁移的影响将更加显著。

第二，健康状况差会制约部分群体的迁移行为。与教育程度相类似，迁移会强化健康状况所带来的差异。然而，通常只有重大疾病致使丧失或部分丧失劳动能力，使某一个体因健康问题而无法

③这应当属于极小一部分群体。迁移，

第三，父亲文化资本对子女潜移默化的影响，行为方式所产生的榜样作用、文化影响程度差异决定着子女收入水平的高低。在贫困家庭中由于家庭收入的约束，所带来的子女见识出现分化等，

2011）。往往只能居住在相对底层的社区，这种社区的“文化资本”往往不利于子女的发展（胡永远，而且文化资本与人口迁移之间的关联可能更多地与本人的特征及其成长的地域相关，特别是在经济欠发达地区，子女在父母良好文化资本的影响下，更加可能和有能力通过迁移改变其状况，实现向上社会流动。因此，人口迁移对文化资本传递作用的影响同样与教育程度类似，即迁移强化父母文化资本所带来的影响。

第四，对人口迁移直接产生重要影响的是社会关系。即使是在现代交通、通讯技术发达的当今

①②③

“代际低收入传承陷阱”。低收入父亲对子女收入的正向影响较小，而子女又难以改变这一现状，我们将其称为

我国目前人口100万以上的大城市不是太多，而是仍然太少。并且预计我国人口100万人以上大城市的人口占总人口的当健康自评数据来自个体迁移行为发生以后，迁移者特别是农村迁移者的健康状况可能比未迁移者更差，他们可能面临

2010）。比重在2020年可能达到30%左右，在2030年可能达到39%（参见王小鲁，

更差的工作和生活环境。而且，不同人群对自身健康状况的评价存在差异，获得准确反映代际收入弹性的健康指标及数据尚存在一定难度。

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2012年第5期

①如果子女选择迁移能带来比仅依赖父亲社会社会，人们的社交网络仍然受到地域空间的限制。

关系而在本地就业更好的收益，迁移行为会弱化其原有社会关系的影响。

人口迁移对代际收入弹性的影响，可以通过新增因素以及改变以上四个主要途径的作用得以实现，最终影响力则是多种力量的综合体现。

三、描述性统计

本文实证分析中的数据来自2006年全国综合社会调查数据库②和《中国区域经济统计年鉴2006》。研究中有效样本量为892，其中城市样本量为529，农村样本量为363，分布在全国90个市州。表1汇报了有效样本的主要变量的具体含义及其基本统计量。表1

变量名称父亲收入本人收入父亲年龄本人年龄教书

育籍

主要变量含义及其基本统计量

具体含义

2005年父亲的年收入（万元）2005年本人的年收入（万元）2005年父亲年龄（岁）2005

年本人年龄（岁）本人受教育年限（年）

本人18岁时家庭藏书数量（册）

父亲现在的户口类别（农村=1，城镇=2，县级市

=3，地级市=4，省会城市=5，直辖市=6）本人现在的户口类别（分类同上）

本人所在城市的城镇人均消费支出（万元）

本人与父亲所在城镇（农村）人均消费支出的差额（万元）2005年家庭成员数（人）

本人所在城市的就业机会（城镇就业人数/总人口数）本人所在城市的总人口（万人）

自我阶层评价（农民=1，工人=2，中产=3，企业家=4）

样本量[***********][***********]892864

均值0. 8941. 33257. 9630. 5510. 262. 3132. 3322. 4988. 9310. 0052. 4980. 246604. 31. 653

标准差0. 9711. 3898. 9277. 7043. 1771. 3091. 7931. 8530. 3210. 2221. 0830. 359431. 90. 658

父亲户籍本人户籍城镇消费消费差额家庭人数就业机会城市人口阶

层

户籍制度在人口迁移分析时具有十分重要的地位。有效样本中，农村户籍者481个，略多于城市户籍者数量。无论父亲属于哪一类型的户籍，本人户籍与父亲户籍类型相同者占据该类型样本直辖市户籍者，本人户籍与父亲户籍一致的比例最高。的绝大多数。其中父亲为农村户籍、

有效样本中迁移者③占37. 4%。迁移者本人收入、父亲收入的均值高于未迁移者，并且标准差受教育年限也略高一些，这一特征与农村户籍、城市户籍迁移者及未迁移者相同（表2）。其更大，

①②

当然，这可能与父亲工作的类型有关，不同工作所接触到的人群存在很大差异，而且这些人群的地域分布差异更加明显。《中国综合社会调查（CGSS ）》数据库来自中国国家社会科学基金资助之项目。该调查由中国人民大学社会学系与香港

科技大学社会科学部执行，项目主持人为李路路教授、边燕杰教授。作者感谢上述机构及人员提供数据协助，本文内容由作者负父亲健在的样本量为6103，其中有本人和父亲收入与年龄信息的样本量为3056；去除调查员认为信息不可靠、收责。原始数据中，

入信息虚假者等样本后，可用样本量为2028；最后再进行样本迁移识别，形成有效样本。我们比较了可用样本与有效样本中主要变量（本人与父亲的收入和年龄，本人的受教育年限）的基本统计量，以避免迁移识别导致样本选择偏差。统计结果表明二者之间较为一致。如可用样本的父亲收入均值为0. 86万元，本人收入均值为1. 32万元，而有效样本的父亲收入均值为0. 89万元，本人Kernel 分布曲线几乎重合。而不存在显著差异。此外，我们考察了两类样本核心变量的Kernel 分布情况，收入均值为1. 33万元，

且，从城市类型来看，基本上涵盖了东中西部大中小城市。因此，有效样本具有一定的代表性。同样，按照分样本回归分类标准，对其样本代表性做了相同的验证。

③

迁移者包括农村户籍者和城市户籍者。农村户籍迁移者表示外出务工，但是没有获得城市户籍。城市户籍迁移者即现

在是城市户籍，但是出生时并非都是城市户籍。按照2005年是否进城务工、本人与父亲户籍信息比较、城市户籍的年龄、户籍所在地与问卷所在地是否一致、与父母是否同住或居住距离远近、与父母见面次数等进行迁移识别。

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孙三百等：劳动力自由迁移为何如此重要？

中农村户籍迁移者的收入均值几乎是农村户籍未迁移者的3倍，同时标准差很大，这表明这一迁移群体中收入分化明显。值得注意的是城市户籍迁移者中，父亲收入均值低于未迁移者，这一点在所有类型中最为特殊，主要原因在于城市户籍迁移者有一部分是从农村地区迁移出来的，其父亲在农村地区且收入较低。此外，将样本按照是否出生在城市划分，可发现出生在城市的群体本人和父亲的平均收入都远远高于其他群体，出生在农村并且属于农村户籍者的收入、受教育程度最低。表2

分类标准全部样本是否迁移城市户籍是否迁移农村户籍是否迁移

否是差额合计否是差额合计否是差额合计城市

户籍类型

农转农村合计

样本个数[***********][***********][1**********]

平均值1．081．76－0．681．331．821．96－0．141．880．541．53－0．990．861．951．680．861．33

是否迁移、户籍与收入、教育对照

本人收入

标准差1．181．6－0．421．391．391．72－0．331．540．571．4－0．831．031．531．461．031．39

父亲收入平均值0．840．99－0．150．891．431．150．281．310．410．81－0．40．541．431．030．540．89

标准差0．911．07－0．160．971．081．0801．090．391．02－0．630．691．041．150．690．97

样本

个数[***********][***********][1**********]

教育

平均值9．8510．93－1．0810．2612．1612．140．0212．158．129．49－1．378．5712．212．028．5710．26

标准差3．163．10．063．182．472．88－0．412．652．432．72－0．292．612．612．782．613．18

：“农转”注指户籍属于农转非。

四、回归分析

（一）计量模型

为更加准确地估计代际收入弹性，我们沿用Solon （1992）提出的在回归方程中增加本人与父亲年龄及其平方的估计方法，以克服单年收入数据估计导致向下偏误。在此基础上，引入反映是否迁移的虚拟变量及虚拟变量与父亲收入的交互项。模型具体形式如下：

Lny ci =β0+β1Lny fi +β2Migr i +β3Lny fi ×Migr i +βZ z i +μi

（1）

Lny ci 为本人收入的自然对数，Lny fi 为父亲收入的自然对数，（1－β1）反映其中，β1为代际收入弹性，代际收入流动性；Migr i 代表本人是否迁移，迁移则Migr i =1，否则Migr i =0；Lny fi ×Migr i 为迁移变量和父亲年收入自然对数的交互项；z i 为控制变量，包括本人的年龄及其平方，父亲的年龄及其平方，以及反映本人所在城市特性（选取城镇人均消费支出）、代际收入传递主要路径的变量（选取受教育程度、健康状况、社会关系、文化资本）。

然而，考察人口迁移对其收入的影响，不能简单地将迁移者和未迁移者进行比较，因为这两类人群的个体特征和背景可能存在明显的差异，这些特征和背景有些是可以观察到的，如性别、年龄、文化程度、家庭人口等；还有一些则是观察不到的，如个人能力等。对这些具有异质性的不可观察变量带来的影响，一般有两种较为常用的处理方法，一是条件期望独立假设下的平均处理效应方2010）。法，二是工具变量方法（周亚虹等，

使用平均处理效应方法时，条件期望独立假设是平均处理效应研究中常用的重要假设，这一假152

2012年第5期

设在本文中的含义在于：迁移是非强制性的，个体可以自行决定是否迁移，因此是否迁移与其预期y c 0i 表示该个体没有迁移的收入，（y c 1i －y c 0i ）即处的未来收入有关。设y c 1i 表示个体迁移后的收入，

理效应（treatment effect ），然而任何个体只可能处于迁移或未迁移这两种状态之一。于是将观察到的y ci 与Migr i 联系起来：

y ci =Migr i ×y c 1i +（1－Migr i ）y c 0i

（2）

上式假设在控制了一些与收入有关的解释变量X i 后，是否迁移与潜在收入无关，即是否迁移

①而根据李雪松等是通过X i 与潜在收入相联系。这一假定比传统模型的外生性要求要弱。

（2004）和Heckman et al．（2006a ，2006b ）的思路，可以用两阶段法处理此类问题。第一阶段由probit 模型或logit 模型估计个体迁移的概率倾向分数，第二阶段将倾向分数作为局部工具变量。第一阶段模型如下：

Pr （Migr i =1|M i ）=Φ（αi M i ）

M i 为用于估计迁移概率的自变量，其中，包括本人年龄、性别、阶层、教育、健康自评、书籍、父亲户籍类型、家庭人数、就业机会与城市人口；Φ为标准正态分布函数。

在第一阶段，使用probit 模型估计迁移的概率（倾向分数）

②。迁移的正确预测比例为

（3

）

80. 52%，市外迁移的正确预测

市内迁移的正确预测比例为91. 92%，获取户比例为82. 07%，

未获取户籍的正确预测比例为籍的正确预测比例为92. 97%，

77. 23%。第二阶段，用迁移概率倾向分数代替迁移虚拟变量重新估计模型（1）。

在迁移者和未迁移者的倾向得分Kernel 分布图中（图2）

，将倾向得分进行从高到低排序后，第308位个体的倾向得分0. 18可以看作临界值。在未迁移者的曲线上，共有279人迁移倾向分数大于临界值。这表示根据可观察变量这些个体应但是实际上没有迁移，因为不可观察的变量阻止该选择迁移，

了他们的迁移选择。同样倾向分数低于这一临界值，却选择迁移者有29人。可见，不考虑个体异质性，将对迁移的影响带来误判。从是否获得户籍的迁移者倾向得分Kernel 分布图来看（图3），获得户籍迁移者曲线顶点位于未获得户籍迁移者的未获得户籍迁移左侧。这可能是因为与获得户籍迁移相比，

图3

迁移者（是否获得户籍）图2

迁移者和未迁移者的倾向得分Kernel 分布

者做出迁移决策所需要的内在动力更强。在迁移倾向分数接近于1时，分布出现起伏，这部分人群可能属于即使没有户籍也必须选择迁移以改善自身状况的样如农村剩余劳动力。本，

在不考虑是否迁移的情况下，回归结果（表3）中，模型OLS 表明可用样本的代际收入弹性为0. 56，即父亲收入对本人收入存在显著正向影响。这表明我国代际收入流动与其他国家相比，处于

③所有有效样本的回归结果表明，较低水平。模型OLS （1）中，代际收入弹性高达0. 59，与可用样本

的倾向得分Kernel 分布

①②③

详见周亚虹等（2010）。

受篇幅限制，估计结果未在文中列出。在运用probit 模型预测迁移倾向分数时，部分样本由于变量数据缺失而无法预测。美国等传统发达国家的代际收入相关关系普遍较高，达到0. 4—0. 5，而北欧国家如芬兰、丹麦和挪威等普遍较低，仅为

0. 2（Corak ，2006）。显然，中国代际收入流动性偏低。此外，未作异常值处理时，所有包含本人、父亲收入和年龄信息的样本，代际收入弹性估计值为0. 5。

15

3

孙三百等：劳动力自由迁移为何如此重要？

估计结果差别不大，即代际收入弹性估计较为稳健。模型OLS （2）在模型OLS （1）的基础上加入反映迁移的虚拟变量后发现，迁移对本人收入具有十分显著的正向影响；迁移与父亲收入交互项的估计系数显著为负，表明迁移与非迁移样本的代际收入弹性存在明显的差异，未迁移群体的代际收入弹性为0. 64，而迁移群体仅为0. 39，后者不到前者的2/3。这表明迁移群体的代际收入流动性更强，或者说其父亲收入对本人收入的影响程度更低。从而这一结论验证了前文的理论分析。表3

自变量父亲收入迁

移交互项城镇消费消费差额年龄及常数项样本数拟合优度

注：

＊＊＊＊＊*

本人收入自然对数的回归结果

OLS 0. 56

＊＊

OLS （1）0. 59

＊＊＊

OLS （2）0. 64

＊＊＊

＊＊

0. 36＊＊＊

－0. 25＊

OLS （3）0. 52

＊＊＊

＊＊

0. 31＊＊＊

－0. 20＊＊＊

0. 90＊

IV （1）0. 67

＊＊＊

＊＊

0. 81＊＊＊

－0. 37＊

IV （2）0. 55

＊＊＊

＊＊

0. 64＊＊

－0. 33＊＊＊

0. 85＊

OLS （R ）0. 64

＊＊＊

IV （R ）

＊＊

0. 66＊

－0. 05

＊

－0. 27＊

0. 17

＊

－0. 35＊

＊＊

0. 00＊＊＊

0. 00＊

是20280. 34

是8920. 36

是8920. 42

是8920. 49

是8420. 43

是8420. 49

是6400. 46

是6110. 45

、、分别表示0. 01、0. 05、0. 1的显著水平（以下各表同）。

我国不同地区的区域特性将致使代际收入弹性呈现不同特征。在模型OLS （3）中我们增加了城镇消费①变量，以便尽可能地反映样本所在城市生活成本差异所导致的整体收入水平差异。结果显示，城镇消费变量估计系数十分显著，未迁移者代际收入弹性、迁移以及交互项系数的绝对值都有所降低，但并未改变模型OLS （2）的根本结论。

由于用OLS 对本文模型估计迁移的影响，不能考虑个体之间的异质性。因此，我们用迁移概率作为局部工具变量，重新对模型（1）进行估计。模型IV （1）表明考虑了个体异质性后，与模型OLS （2）相比，变量回归系数的绝对值增大，未迁移者代际收入弹性更高，迁移对个人收入的影响程度更大，迁移群体的代际收入弹性不到未迁移群体的1/2，迁移导致的这一变化至少可以使整整一IV 回归并未改变OLS 的根本结论。进一步，代人免受低收入传承的困扰。当然，在模型IV （2）中方程系数的绝对值同时减小，但是总体结论与模型IV （1）保持一致。增加区域特性变量后，

模型OLS （R ）与IV （R ）较之其他模型的变化在于用消费差额变量代替城市消费变量，以验证模型中使用城市消费变量能否较好地反映本人（父亲）实际收入与名义收入的差别。因为消费差而这些差异很大程度上决定其收入变化。额变量可以较好地反映迁移者迁移前后所在城市的差异，

模型OLS （R ）中的代际收入弹性高于模型OLS （3）。值得注意的是，在这两类模型的回归结果中，迁移的估计系数不再显著，这表明在考虑可消费水平代际差异之后，迁移对收入的直接影响并不明IV （R ）与IV （2）的对比来看，从OLS （R ）与OLS （3）、即使在因数据缺失导致样本量显。除此之外，

减少的情况下，父亲收入及交互性的回归系数显著性，并且大小无实质性变化，这在一定程度上进

②一步验证了以上模型估计结果的稳健性。

为进一步分析不同样本之间的差异，我们分样本进行回归分析（表4）。将样本所在城市按照经济发展水平划分后发现，发达地区迁移与未迁移群体的代际收入弹性无差别，均低于落后地区未高于落后地区迁移者。市外迁移增加两类样本的收入。市外迁移交互项、市内迁移仅对落迁移者，

后地区样本存在显著影响。两类样本中获得户籍迁移对本人收入都有显著影响，获取户籍迁移的

①②

分析区域特性时，尝试考虑人均GDP 、住宅均价、城镇消费的影响，当同时纳入人均GDP 、住宅均价、城镇消费三个变量基于此，出于分样本回归的需要，后文分析时仍然采用城镇消费反映实际收入。

时，人均GDP 、住宅均价对收入的影响变得不再显著，其他变量显著性和系数仅发生微弱变化。

154

2012年第5期

交互项在发达地区对代际收入弹性没有显著影响，而落后地区则存在显著影响。此外，未获得户籍的迁移，仅在落后地区能显著增加迁移者的收入。表4

自变量父亲收入迁移（M ）父亲收入×M 样本量拟合优度父亲收入市外迁移（M1）父亲收入×M1市内迁移（M2）父亲收入×M2样本量拟合优度父亲收入获取户籍（M3）父亲收入×M3未获户籍（M4）父亲收入×M4样本量拟合优度

是0. 46

＊＊＊

＊＊

0. 36＊－0. 06

分类样本回归结果（局部工具变量法）

发达地区

否0. 52

＊＊＊

＊＊

0. 89＊＊

－0. 31＊

592

收入高是0. 12

＊＊＊

＊＊

0. 44＊0. 10

受教育水平高

否

是

＊＊＊

城市规模大是

＊＊＊

否

＊＊＊

否

＊＊＊

＊＊

0. 52＊＊＊

0. 81＊－0. 21

0. 480. 03

0. 480. 540. 52

2500.

40

＊＊

0. 44＊

4550. 27

＊＊

0. 13＊＊＊

0. 31＊＊

0. 17＊＊＊

1. 31＊－0. 45

＊＊

－0. 61＊

387

＊＊

0. 73＊－0. 31

＊＊

0. 51＊＊＊

－0. 39＊

672

＊＊

0. 62＊＊＊

－0. 39＊

434

1700. 47

＊＊

0. 41＊＊＊

0. 50＊＊

－0. 54＊＊

1. 93＊

4080. 47

＊＊

0. 55＊＊

0. 37＊

0. 36

＊＊

0. 53＊

0. 29

＊＊

0. 53＊0. 06＊＊

－0. 48＊0. 00＊＊

－1. 57＊

387

0. 43

＊＊

0. 57＊＊＊

0. 39＊＊

－0. 27＊1. 49＊

－1. 18＊

672

0. 50

＊＊

0. 54＊＊＊

0. 57＊

0. 30*－0. 090. 660. 492500. 40

＊＊

0. 39＊＊

0. 31＊0. 00

0. 45*

＊＊

－0. 45＊＊＊

2. 76＊－0. 15

－0. 30*1. 16－0. 99*4340. 50

＊＊

0. 50＊＊＊

0. 40＊－0. 35＊＊

0. 26＊－0. 41

－0. 23*

＊＊

3. 06＊－0. 55

5920. 37

＊＊

0. 53＊＊＊

0. 51＊

4550. 28

＊＊

0. 12＊＊＊

0. 34＊0. 12＊＊

0. 15＊0. 06

1. 16*1700. 50

＊＊

0. 41＊＊＊

0. 63＊0. 39＊＊

0. 38＊－0. 43

4080. 49

＊＊

0. 54＊＊＊

0. 64＊－0. 85＊＊

0. 37＊－0. 13

0. 30

＊＊

0. 44＊0. 17＊

－1. 50＊

0. 44

＊＊

0. 50＊0. 19＊＊

－2. 39＊＊＊

0. 29＊－0. 03

－1. 12*

＊＊

0. 42＊－0. 21

0. 030. 012480. 39

0. 15*－0. 40*3860. 29

5910. 36

4530. 25

1690. 48

6700. 44

4310. 48

4080. 47

“父亲收入”注：因变量为个人收入的自然对数，自变量为父亲收入的自然对数（以下表6同）。迁移者获取所在地的户籍时M3=1，否则M3=0；迁移者未获取所在地的户籍时M4=1，否则M4=0。年龄、消费的估计结果未列出。

按照本人收入高低划分样本后发现，高收入者代际收入弹性低于未迁移的低收入者，高于低收，入迁移者，即低收入未迁移者容易陷入“代际低收入传承陷阱”收入低而且受到父辈收入影响程在未迁移者中，由于迁移障碍而放弃迁移的人群，特别是低收入人群，将高度延续其度很大。因此，

从父辈那里传承下来的低收入特征，失去通过迁移予以改变的机会，从而遭受净福利损失。迁移对高收入者的收入存在明显正向影响，但是对低收入者的收入不存在显著影响。市外迁移对高收入并且市外迁移的高收入者代际收入弹性高于未迁移的高收入者，低收者的收入有显著的正向作用，

入迁移者反之。而市内迁移对高收入者的影响更大，其交互项系数表明低收入样本中迁移者代际获得户籍迁移对高收入迁移者的收入存在显著正向影响，而收入弹性更低。从是否获得户籍来看，

对代际收入弹性无显著影响；获得户籍迁移交互项表明，低收入样本中迁移者代际收入弹性更低。而未获得户籍的迁移，利于迁移者收入增加，仅使低收入者样本的迁移者代际收入弹性更低。

高教育群体（受教育12年以上）的代际收入弹性低于受教育水平低的未迁移群体，但是二者市外迁移对收入有显著影响，代际收入弹性明显高于低教育迁移者。迁移能增加两类样本的收入，

并且明显降低迁移者代际收入弹性。市内迁移仅对高教育群体收入有正向影响，但是其代际收入弹性更高；市内迁移能使低教育群体的代际收入弹性更低。获得户籍迁移能增加高教育迁移者的收入，使低教育迁移者的代际收入弹性更低，未获得户籍迁移仅增加两类样本的收入。

按照所在城市规模划分，大城市未迁移者与小城市群体的代际收入弹性相等，但是大城市迁移者的代际收入弹性远远低于前两者。控制城市消费后，迁移对大城市迁移者收入的影响与小城市相比反而更小。市外迁移可以增加两类样本的收入，降低其代际收入弹性。市内迁移则仅增加小城市迁移者收入，降低大城市迁移者代际收入弹性。获得户籍、未获得户籍迁移仅增加收入。

155

孙三百等：劳动力自由迁移为何如此重要？

（二）主要传递路径的影响分解

Bowles et．al （2002）认为父亲收入直接影响本人收入，同时本人收入还受到一些其他因素（如x 1、x 2）的影响，但是这些因素与父亲收入相关。因此，可以将代际收入相关关系可以分解为直接影响和间接影响，即如下：

r y c y f =βy c y f +r x 1y f βx 1y c +r x 2y f βx 2y c

（4）

r y c y f 是本人收入与父亲收入的相关系数，r x 1y f 是x 1与父亲收入的相关系数，其中，βx 1y c 是x 1与本人收r x 2y f 是x 2与父亲收入的相关系数，入的回归系数，βx 2y c 是x 2与本人收入的回归系数。考虑其他影响因素，并对所有数据进行标准化（均值为0，方差为1）处理之后，本人收入回归方程：

y c =βy c y f y f +βx 1y c x 1+βx 2y c x 2+ε

等于期望值。于是：

r y c y f =E ［y c y f ］=E ［y f y f ］y f x 1］y f x 2］βy c y f +E ［βx 1y c +E ［βx 2y c

βx i y c ：

y c =βy c y f y f +βx i y c x i +ε

然后，运用代际收入相关系数（用r 表示）分解方法，计算各因素贡献率：

r y c y f =βy c y f +E ［y f x i ］βx i y c =βy c y f +r x i y f βx i y c

（8）

18岁时家庭书籍我们选取与本人收入、父亲收入都相关的变量：本人受教育程度、健康自评、

①对代际收入相关关系父亲户籍（作为社会关系的代理变量），数量（作为文化资本的代理变量）、

（5）

对上式两边同时乘以y f ，然后取期望值。由于对数据进行了标准化处理，从而变量间相关系数

（6）

E ［y c y f ］=1，E ［y f x 1］=r x 1y f ，E ［y f x 2］=r x 2y f 。首先，其中，用以下收入方程可估计各影响因素的参数

（7）

受教育程度与父亲收入的相关系数为进行分解。从父亲收入与传递路径的相关系数来看（表5），

0. 442，与本人收入相关系数为0. 58。健康自评与本人收入相关系数为0. 00，与父亲收入相关系数与本人收入相关系数为0. 42。父亲户籍与父为0. 02。家庭书籍数量与父亲收入相关系数为0. 42，

亲收入相关系数为0. 56，与本人收入相关系数为0. 44。回归系数表明本人收入与父亲收入、教育、书籍、父亲户籍显著正相关。相关系数分解则表明，四项因素共可解释代际之间收入35%的相关性。受教育程度是可识别的代际收入传递路径中作用最大的影响因素，家庭书籍反映的文化资本以及父亲户籍所反映的社会关系的变量作用相当。表5

父亲收入

父亲收入教书累

育籍计

健康自评父亲户籍

1. 000. 440. 020. 420. 56—

代际收入主要传递路径的相关关系及贡献率

相关系数

本人收入0. 580. 540. 000. 420. 44—

回归结果

回归系数

＊＊

0. 36＊＊＊

0. 30＊

分

标准误0. 040. 030. 030. 030. 03—

乘积—0. 130. 000. 040. 03—

解贡献率—0. 230. 000. 070. 060. 35

－0. 020. 09—

＊＊＊＊＊

0. 06

注：回归系数指该变量对本人收入的回归估计系数。

（三）迁移对主要传递路径的影响

为考察人口迁移影响代际收入流动的主要路径，我们将反映代际收入传递路径的变量纳入回归方程中（表6），并且通过交互项来考察人口迁移与这些路径的影响。总体而言，父亲收入反映的

①

本文的数据难以完全分析代际收入传递路径的影响，文化资本和社会关系仅能运用代理变量进行衡量。

156

2012年第5期

代际收入弹性明显减小（模型IV ），因为代际收入相关关系中一部分被反映传递路径的变量所解释。迁移不再显著增加个人收入，迁移与父亲收入的交互项系数则显著为负，说明即使考虑了这些迁移群体与未迁移群体的代际收入弹性仍然存在明显差别，前者的代际收入弹性更低。传递路径，

这进一步表明，迁移降低代际收入弹性，主要体现在增进迁移者机会等未能观察的因素上。表6

分父亲收入迁移（M ）父亲收入×M 教育教育×M 书籍书籍×M 父亲户籍父亲户籍×M 样本数拟合优度

类

分类样本代际收入传递因素回归结果（局部工具变量法）

全部IV

＊＊

0. 35＊

发达地区是

＊＊

0. 30＊

收入高是

＊

0. 11＊

受教育水平高

否

是

＊

0. 45＊

城市规模大是

＊＊

0. 28＊

否

＊＊

0. 36＊

否

＊＊

0. 35＊

否

＊＊

0. 38＊

＊＊

0. 37＊

－0. 62

＊

－0. 23＊＊＊

0.

33＊

0. 13－0. 020. 380. 280. 11－0. 140. 190. 062500. 47

－0. 83

＊

－0. 32＊＊

0. 33＊

＊

－0. 36－1. 37＊0. 67

＊

2. 19＊

－0. 09－0. 22*

＊

0. 34＊

0. 30－0. 25

＊

0. 42＊

－0. 92－0. 220. 300. 69*0. 020. 16

＊

0. 29＊

－0. 010. 05

＊

0. 57＊

＊＊

－0. 41－0. 52＊

0. 140. 160. 050. 08

＊＊

0. 33＊

0. 55*－0. 020. 15

＊＊

0. 30＊

0. 56－0. 080. 33－0. 065920. 43

－0. 26－0. 310. 640. 100. 061700. 55

0. 310. 000. 12

＊＊

0. 35＊

0. 09－0. 060. 17

＊＊

0. 34＊

－0. 070. 180. 27*4550. 33

＊＊

－0. 030. 33＊

－0. 048420. 55

－0. 393870. 33

－0. 146720. 48

－0. 014340. 57

0. 044080. 53

注：年龄、消费、健康及健康与迁移的交互项结果未列出。

具体到代际收入传递路径变量的作用，只有教育和父亲户籍对本人收入产生影响显著，迁移与教育的交互项系数显著为正，表明迁移强化了教育对个人收入的影响。迁移者所受教育对其收入的影响系数是未迁移群体的两倍以上，这一结论与理论预期一致。反映社会关系的父亲户籍对个但是其与迁移的交互项系数并不显著，表明其对收入带来的影响整体上在不人收入存在正向影响，

同群体中没有差异。这可能是父亲户籍作为代理变量存在不完善所致，同样也有可能与当前人们交通高度发达等因素有关，使得父辈社会关系同样利于本人迁移，而这在本获取的信息更加容易、文数据中难以识别。

分样本考察后发现，迁移可以降低落后地区迁移者的代际收入弹性。落后地区个人收入受到父亲户籍的影响显著，其他路径甚至迁移行为均没有显著作用。高收入群体收入受父亲收教育、

以及教育、父亲户籍与迁移的影响。低收入群体的收入没有受到教育的显著影响，但是与父亲入，

并且低收入迁移者的代际收入弹性更低。受教育程度低的群体中，其收入更多地被父户籍正相关，

亲户籍所解释，而教育的作用相对微弱，其中迁移者代际收入弹性更低。这一结论表明，受教育程教育对其收入的影响更强。而按照城市规模进行划分后发现，大城市样本中，教育、父度高的群体，

亲户籍对个人收入影响显著。在小城市中，父亲户籍同样显著影响个人收入，并且迁移明显强化教育对收入的影响。

五、结论及政策建议

通过考察人口迁移对代际收入弹性的影响，我们得出如下结论：

（1）迁移群体代际收入弹性明显更低，从系数来看，不到未迁移群体的1/2。在控制代际之间消费差异后，迁移对个人收入没有明显差异。

（2）发达地区迁移与未迁移群体的代际收入弹性无差别，均低于落后地区未迁移者，高于落后地区迁移者。高收入者代际收入弹性低于未迁移的低收入者，高于低收入迁移者，即低收入未迁移，收入低而且受到父辈收入影响很大。因此，在未迁移者中，由者容易陷入“代际低收入传承陷阱”

157

于迁移障碍而放弃迁移的人群，特别是低收入人群，将高度延续从父辈传承下来的低收入特征，失去通过迁移予以改变的机会，从而遭受个人净福利损失。高教育群体的代际收入弹性低于受教育水平低的未迁移群体，但是以上二者代际收入弹性明显高于低教育迁移者。大城市未迁移者与小但是大城市迁移者的代际收入弹性远远低于这两者。城市群体的代际收入弹性相等，

（3）相关系数分解表明，教育、健康自评、书籍、父亲户籍共可解释代际之间收入35%的相关性。受教育程度是可识别的代际收入传递路径中作用最大的影响因素，家庭书籍反映的文化资本以及父亲户籍所反映的社会关系作用相当。

（4）具体到代际收入传递路径，只有教育和父亲户籍对本人收入产生影响显著，迁移与教育的交互项系数显著为正，表明迁移强化了教育对个人收入的影响。迁移可以降低落后地区迁移者的代际收入弹性。高收入群体收入受父亲收入，以及教育、父亲户籍与迁移的影响。低收入群体的收但是与父亲户籍正相关，并且低收入迁移者的代际收入弹性更低。受入没有受到教育的显著影响，

教育程度低的群体中，其收入更多地被父亲户籍所解释，而教育的作用相对微弱，其中迁移者代际收入弹性更低。大城市样本中，教育、父亲户籍对个人收入影响显著。在小城市中，父亲户籍同样显著影响个人收入，并且迁移明显强化教育对收入的影响。

从影响代际收入流动的路径来看，长期调整策略在于教育。改善落后地区教育资源，提高教育质量，以弱化父辈收入差异带来的子女受教育水平分化问题，从而降低代际收入弹性。中期调整策略在于医疗健康问题。政府部门通过合理优化医疗资源配置，保障居民基本医疗，可以降低个人医疗对于家庭收入的依赖程度。而短期内决定代际收入弹性的因素在于人口的流动，排除人口流动障碍，降低迁移成本，使得人们平等地拥有“再选择”的机会是重中之重。

因此，在我国收入差距过大的背景下，调节收入分配的重要手段在于使低收入群体摆脱“代际。具体而言，低收入传承陷阱”首先，需要排除妨碍劳动力自由迁移的不利因素，至少不限制迁移。比如外来务工人员的社会福利保障、医疗等问题，降低个人承担的迁移成本。其次，推动城市化进程，优化经济发展的空间格局，避免少数城市过分拥挤，劳动力市场过度竞争。这可以为劳动者在不同地区提供更多的、多样性的就业机会，同时应对选择迁移而就业困难者提供职业培训。因为他们这一支付较大成本的决策，也许是其改善自身状况的唯一途径。

文章不足之处，一是可能迁移者迁移前，其代际收入弹性与未迁移者相比，就存在差异，从而我们尚无法完全精确地估算迁移从多大程度上降低代际收入弹性。二是健康数据源自个体自我评价，文化资本、社会关系使用的是代理变量，难以完整反映三者对代际收入弹性的影响。一些其他的代际收入传递路径有待后续研究中进一步挖掘。

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Why Free Labor Migration Is So Important ？

———Based on the Perspective of Intergenerational Income Mobility

b

Sun Sanbai a ，，Huang Wei a and Hong Junjie a

（a ：University of International Business and Economics ；

b ：Department of Philosophy and Social Science ，Social Science in China Press ）

Abstract ：The estimation of intergenerational income elasticity will be inaccurate without considering labor migration．Using local instrumental variable ，this paper incorporates labor migration and regional traits when we estimate the intergenerational income elasticity．The results suggest that intergenerational income elasticity of migrants is less than half of those that stay．The key problem of intergenerational income mobility in China is that some people were trapped by the low income kind of intergenerational transmission ，which can be weakened through migration．We also attempt to identify the possible influence of path ，and find that educational factor plays an important role in determining the intergenerational income elasticity．Migration enforces this influence．Thus ，the government should further release the restrictions over labor migration and allocate educational resources appropriately ，in order to increase intergenerational income mobility and achieve social equity．

Key Words ：Intergenerational Income Mobility ；Migration ；Local Instrumental Variable JEL Classification ：R23，J38，O15

（责任编辑：松木）（校对：昱莹）15

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