代际社会流动是指代际之间社会地位的流动[1]。代际社会流动水平是社会机会结构开放性的重要体现[2]。有序顺畅的代际社会流动有助于维护社会公平正义，激发社会活力[3]。代际社会流动停滞则意味着财富和地位的继承和垄断，社会底层群体缺乏向上流动的渠道，会导致社会的两极分化，不利于社会稳定[4]。近年来的研究发现代际流动停滞及社会固化加剧已成为不少国家面临的重大挑战。在美国，Chetty等人发现代际向上流动率呈直线下降趋势；按可比价格计算，子代收入水平超过父代的比例从1940年出生同期群的92% 降至1980年出生同期群的50%，预示着“美国梦”的衰退[5]。改革开放以来，受益于快速的城市化及工业化进程创造的大量新兴就业机会，中国的代际间社会阶层的总体社会流动率水平高于世界上大部分的发达经济体[6-8]。然而，近年来“X二代”“拼爹”“寒门难出贵子”等说法亦引起广泛的社会关注，也有研究发现代际的社会流动水平逐步降低的趋势，并且在不同群体间出现了明显的分化[9]。
然而，大部分社会流动的研究都采用“空间黑箱化”的视角，把整个国家或某个地区视为一个均质化的整体，探究国家或某一地区的代际社会流动现状或规律，区域之间的差异往往被忽视。学者更多聚焦社会流动状况及其形成机制在时间维度上的变化、而非空间维度上的分异。近年来，社会流动研究展现出“空间转向”的趋势。以Chetty为代表的学者开始以大样本数据基于小尺度空间单元分析社会流动水平的空间差异。代际流动水平的不均衡分布格局在美国[10]、英国[11]、瑞典[12]、意大利[13]等国内部得到验证，代际流动已被逐渐视为一种扎根本地土壤的社会现象[14]。有研究开始关注中国的代际社会流动水平空间差异，发现由于经济、文化等因素的影响，中国的代际社会流动水平空间差异显著[15]。这些代际流动的空间研究本质上只是对地域分析尺度的缩小，仍旧秉持静态分析视角，几未考虑劳动力的空间迁移对社会流动带来的影响。
代际社会流动水平的空间差异对个体迁移行为的选择具有重要影响[16]。人口迁移的动机是为了追求更好、更多的机会[17]，他们之所以突破重重障碍涌向城市，是因为在城市中他们可能能够提高收入、谋求职业发展以改善原有的社会经济地位，从而改变自身命运[18]。研究发现空间上的迁移流动能够增加人们的就业机会，使他们摆脱“代际低收入传承陷阱”[19]，带来收入上的增长，并使他们实现代际社会流动[18, 20, 21]。从流入地来看，各地的经济社会发展水平不一，所能提供的就业机会差距较大，可能导致流入不同地方的迁移人口的代际社会流动水平存在差异。虽然既有研究已经关注到了空间迁移流动对迁移人口的代际社会流动的影响，但关注的仅仅是空间流动行为对迁移者的代际社会流动的影响，仍然是均质化看待空间流动，并未将空间流动与社会流动联系起来，迁往不同区域的人口的代际社会流动差异被忽视。
Fielding提出的自动扶梯区域理论（escalator region）建立了空间流动和社会流动之间的联系。该理论主要聚焦于迁往不同区域的迁移人口实现向上的代际社会流动的概率和速度的差异，指出存在一些中心区域扮演着自动扶梯区域的角色，迁往这些区域后人们实现向上的代际社会流动的概率和速度会显著提升[22]。另一方面，童年曝光效应理论（childhood exposure effect）则强调出生地对迁移人口社会流动的影响。这一理论认为“地理出身”深刻影响着个体的经济社会后果，出生地和童年成长环境对个体的代际社会流动具有长期的影响[23]。虽然迁移人口经历了空间上的流动，但“地理出身”作为先赋性因素，对其代际社会流动的影响在其迁移后可能仍然存在。
因此，本文试图突破“空间黑箱化”的研究视角，揭示跨区域人口迁移流动对其代际社会流动的影响及其空间差异。整合自动扶梯区域和童年曝光效应两个理论，本文同时将出生地和流入地纳入分析框架，探究空间流动的起点和终点——出生地和流入地对迁移人口的代际社会流动的影响，以厘清迁移人口“从哪里来”“到哪里去”如何影响其代际社会流动。在当前中国迁移人口规模庞大的背景下，厘清这一问题对于顺利推进新型城镇化战略、助力迁移人口实现向上的代际社会流动并构建更加公平正义的社会都具有重要的现实意义。
2 理论分析与研究假设 2.1 理论分析自动扶梯区域理论认为迁移到大城市中心会产生“自动扶梯效应”，能够增加迁移者实现向上的代际社会流动的机会并加快其实现向上的代际社会流动的速度[22]。自动扶梯区域发挥作用主要通过两个机制：①从一个较不发达的地区转移到一个更发达的地区、从一个劳动力市场需求低的地方转移到一个劳动力市场供不应求的地方，企业-劳动力匹配度增加、人力资本利用效率上升以及生产率的提高，导致了一次性的社会流动迅速发生；②从一个地方迁移到另一个地方后产生的持续的、长期的向上的社会流动，这种持续的向上流动主要与集聚经济中的知识溢出效应和学习效应有关，向上的社会流动的产生是由于长期的人力资本的积累[24]。
自动扶梯区域理论强调空间流动后的区域位置对个人代际社会流动的重要性，强调区域的经济意义[25]，在空间流动与代际社会流动之间构建了桥梁[26]。但是，空间流动是从起点到终点的空间转换，在探讨空间流动与代际社会流动的关系时，仅仅关注空间流动的终点—流入地显然是不足够的[27]。自动扶梯区域理论假定人们进入自动扶梯区域后就搭乘上了扶梯，忽视了迁移人口踏上扶梯之前的起点。实际上，起点的不同有可能会影响他们进入自动扶梯区域后实现代际社会流动的速度和所能到达的位置。
另一方面，出生和童年所在的地区对青少年的成长及其代际社会流动的影响一直被许多社会学家所关注，研究发现生活在高贫困地区的青少年比生活在低贫困地区的青少年成年后在经济、健康和教育方面的结果都更差[28-32]。在此基础上，Chetty等人[33]提出了童年曝光效应理论来解释美国不同地区的儿童成年后的代际社会流动水平差异。所谓童年曝光效应是指儿童成年后的代际社会流动水平受到他们所在的地区影响，地方环境通过童年时期的曝光影响儿童的长期结果，童年时期越长时间曝光在更好的环境中，成年后越有可能有更好的经济社会结果，更大程度上实现代际社会流动[33]。此外，出生地的规模对于儿童成年后的工资水平及其代际社会流动也有着重要的影响[34]。总而言之，出生地和童年的成长环境影响着人们成年后的社会阶级地位及代际社会流动程度，由此造成了地区之间的代际社会流动水平差异[27]。
综上，关于空间流动与代际社会流动之间的关系，自动扶梯区域理论强调“你到哪里去”对代际社会流动的影响。但是，人口流动是一个空间转换的过程，在探究空间流动对代际社会流动的影响时，自动扶梯区域理论仅仅关注空间流动的终点，忽视了空间流动的起点的影响。生命过程的早期会影响以后职业发展的机会[35]，既有研究发现出生或童年生活在更好的地区更加有利于儿童成年后实现代际社会流动，人生的起点——“你来自哪里”对代际社会流动有着长期的影响。那么，在空间迁移流动后，出生地对个体代际社会流动的影响是否仍然存在？起点的位置（即：出生地）是否会对流入地的自动扶梯区域作用的发挥产生影响？基于中国社会综合调查的数据，本文首先对空间迁移流动与代际社会流动的关系进行验证，随后分别探究在中国流入地和出生地对迁移人口的代际社会流动的影响，在此基础上，探究出生地是否对流入地与迁移人口的代际社会流动的关系具有调节作用，即出生地是否会影响流入地的自动扶梯区域作用的发挥，以弥补自动扶梯区域理论对迁移之前的空间关注度不足的问题。
2.2 研究假设空间流动后，迁移者扩大了求职的地理范围，拥有更多职业选择的机会；且空间的流动能使迁移者获得流入地的知识与经验的溢出，有利于个人的人力资本积累，进而有利于其实现代际社会流动[36]。据此提出假设1：空间流动能够促进代际社会流动。
从流入地来看，迁移到自动扶梯区域能增加迁移者实现向上的代际社会流动的机会并加快其实现向上的代际社会流动的速度[22]，即自动扶梯区域对空间流动与代际社会流动的关系具有正向调节作用。基于自动扶梯区域的作用机制，经济发展水平高的地区能为迁移者提供充足的与自身人力资本相匹配的工作岗位，使迁移者进入这些区域后迅速实现向上的社会流动[34]。于长期而言，集聚经济的知识溢出使迁移者在大城市更容易实现自身人力资本的积累与再生产，有利于他们在大城市实现持续的向上的社会流动[37]。此外，实证研究证明国家级中心城市具有显著的自动扶梯区域优势，区域性中心城市也能够发挥自动扶梯区域的作用[38]。综上，本文假定经济发展水平高、经济集聚程度高的城市和中心城市能够扮演自动扶梯区域的角色，并提出假设2：流入地的经济发展水平、经济集聚程度和是否为中心城市对空间流动与代际社会流动的关系具有正向调节作用。
从出生地来看，童年成长环境的长期曝光对个体成年后的经济社会后果有深刻影响[33]，出生在更好的地区的迁移者更容易实现代际社会流动。实证研究发现儿童在经济发展水平高的地区成长更加有利于其实现代际社会流动[23]；由于集聚效应的存在，大城市的教育回报率更高，相应也激励了大城市进行更多的教育投资[39]，进而有利于出生于此的儿童的人力资本积累和个人发展[40]；而出于比较优势和集聚经济等考虑，资源往往集聚于中心城市[41]，出生在中心城市的儿童距离资源和机会的距离更近，实现代际社会流动的可能性更大。综上，本文提出假设3：出生地的经济发展水平越高、经济集聚程度越高或者出生地为为中心城市，则迁移者的代际社会流动水平越高。
在不同地方出生和成长的儿童的代际社会流动水平差异显著，童年曝光效应对代际社会流动的影响是累积的、长期的[23]，经历空间上的迁移流动后，出生地的影响可能仍然伴随着迁移者。进入流入地之后，由于起点的不同，即使都搭乘上了自动扶梯，来自不同地方的迁移者的代际社会流动速度和方向可能存在差异，出生在更好的地方的个体本身具有更高的代际社会流动潜力，在迁移后可能也更加容易实现代际社会流动。在假设2、假设3的基础上，本研究提出假设4a—4c，分别从经济发展水平、经济集聚程度、是否为中心城市来量化出生地与流入地的经济社会状况，检验出生地对流入地与迁移者的代际社会流动的关系是否具有正向调节作用，特别是出生地对自动扶梯区域的作用是否具有正向调节作用。
假设4a：出生地的经济发展水平对流入地的经济发展水平与迁移者的代际社会流动的关系具有正向调节作用。
假设4b：出生地的经济集聚程度对流入地的经济集聚程度与迁移者的代际社会流动的关系具有正向调节作用。
假设4c：出生地为中心城市对流入地为中心城市与迁移者的代际社会流动的关系具有正向调节作用。
3 数据与方法 3.1 数据来源本研究所使用的数据主要来源于2010年、2013年和2015年的中国社会综合调查（CGSS）。3期CGSS的样本量分别为11783、11439、10968，调查涵盖了中国内地所有省级行政区，具有良好的代表性。CGSS包含受访者的职业和基本社会经济属性、现居地（迁移者的现居地即流入地）、出生时母亲的居住地（即受访者的出生地）、受访者14岁时父母从事的职业、父母的基本经济社会属性等内容，能够反映受访者的个体空间流动和代际社会流动，为本研究探究空间流动与代际社会流动的关系以及出生地和流入地对代际社会流动的影响提供了数据支撑。此外，在统计现居地和出生地的经济社会指标时，数据来源于2010年中国第六次人口普查资料、2010年的《中国城市统计年鉴》、《中国区域经济统计年鉴》和《中国城市建设统计年鉴》。
本文将根据4位数的职业小类衡量个体社会地位，故首先剔除从未工作过的样本。其次，鉴于CGSS对务农受访者的具体职业小类没有详细统计，研究只聚焦从事非农工作的受访者，进一步剔除“目前务农，没有过非农工作”或“目前没有工作，而且只务过农”的样本。然后，剔除最近一份非农工作不在受访地从事的样本，得到20110个“目前从事非农工作”或“在受访地从事了最近一份非农工作”的样本。最后，剔除未填答自身职业小类或父母职业小类的样本，并剔除控制变量具有缺失值的样本，最终获得的有效样本容量为17396。
3.2 变量测量 3.2.1 被解释变量：代际社会流动代际社会流动水平可用子代与父代之间的社会地位差距来测量。收入、阶级和职业地位是最常用的社会地位客观评价指标。目前关于中国居民收入缺乏时序可比的官方的统计，社会调查则存在着漏答率高、信度低等问题。阶级分类法以戈德索普量表（EGP）为代表，根据职业信息、雇佣关系等对将从业者划分成7类、5类或3类阶级[42]，但是这一划分法会导致同一阶级内部个体地位的差异及变化被掩盖[43]。另一种常见的量化社会地位的方法是基于职业声望调查计算的社会经济地位指数[44-46]。Blau和Duncan[44]基于职业声望调查计算出影响社会地位的收入与教育权重，根据各种职业群体的社会经济特征，以每个职业的平均收入和教育水平乘以相应的权重，估算出各种职业的社会经济地位指数，用于衡量美国从事不同职业的人的社会经济地位。在此基础上，Ganzeboom等人通过对多个国家的各职业群体平均收入与教育水平的加权求和，将社会经济地位指数的适用范围从美国扩大到全球，得到了可在全球通用、基于国际职业分类标准ISCO88的国际社会经济地位指数（International Socio-Economic Index，下文简称为ISEI值）[45, 46]。职业身份相对固定，回溯信息较为准确，在衡量社会地位时具有稳健性[43, 47]，ISEI值已被广泛用于研究社会地位和社会流动，并已被用于评价中国居民的地位获得和和社会流动[48]。
考虑到上述因素，本文采用ISEI值来量化社会地位。CGSS中包含受访者及其14岁时父亲和母亲的职业信息，将其转换成ISEI值即可用于衡量受访者及其14岁时父亲、母亲的社会经济地位。本文以受访者14岁时父母职业的平均ISEI值来反映父代社会地位；若父母一方去世或没工作，则以另一方的ISEI值替代[49]；将受访者的ISEI值与其14岁时父母的平均ISEI值相减，以该差值作为被解释变量来测量受访者的代际社会流动情况。若差值为正，且绝对值越大，说明子代的代际向上流动幅度越大；反之，若差值为负，且绝对值越大，说明子代的代际向下流动程度越强。
3.2.2 解释变量本文的核心解释变量包含空间流动、流入地的经济社会状况以及出生地的经济社会状况。在测量是否发生空间流动时，若受访者自出生起一直住在现居地或现居地与出生地属于同一个地级行政区（或直辖市），则视为未发生空间流动，归为未迁移者；反之，若受访者出生后现居地发生过变动或现居地与出生地所属的地级行政区（或直辖市）不相同，则视为已经发生了空间流动，归为迁移者/迁移人口。根据既有理论和相关实证研究，采用当地（地级行政区或直辖市）的经济发展水平、经济集聚程度、是否为中心城市来测量流入地和出生地的经济社会状况。以当地的人均GDP来测量流入地和出生地的经济发展水平。参照Ciccone和Hall[50]，使用人口密度来测量流入地和出生地的经济集聚程度。在测量流入地和出生地是否为中心城市时，依据我国的城市综合发展情况，把直辖市、省会城市和副省级城市划分为中心城市，其余地级行政区归入非中心城市。
3.2.3 控制变量参照既有研究，本研究纳入性别、年龄、婚姻状态、是否是少数民族、是否有小孩、健康状况、受教育水平等同时影响迁移行为和代际社会流动的个体混淆因素作为控制变量。另外，党员身份是我国人才选拔与社会分层的一个重要影响指标[56]，因而将政治身份也作为控制变量；户籍制度是中国特有的人口管制制度，对迁徙、就业和所能享受的公共服务具有直接影响，进而导致社会流动在城乡间的分割[57, 58]，因此将户口类型也加以控制。为控制城乡之间的经济社会环境差异，本研究还纳入受访地是否属于城镇地区的样本类型哑变量作为控制变量。
父代的职业地位和受教育水平等家庭背景作为先赋性因素，是影响子代社会流动的重要因素[45]，故本研究将反映初始家庭背景的变量一并予以控制。在中国的情境下，反映家庭背景的先赋性因素应当包含父辈的受教育程度和职业、社会身份、政治身份[59]，参照既有研究，本研究纳入体现父代受教育程度的父母平均受教育年限、体现父代职业地位的父母平均ISEI值和父母是否有担任雇主、体现父代社会身份和政治身份的父母是否有在公共部门工作、父母是否担任领导、父母中是否有党员作为控制变量[60-62]。表 1列出了各变量的说明及描述性统计。
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表 1 变量描述统计表 Tab.1 Variables and Statistical Description |
本文采用多元线性回归模型，依次将是否迁移的哑变量、流入地的经济社会状况、出生地的经济社会状况、流入地和出生地的经济社会状况的交互项作为解释变量，迁移者的代际社会流动作为被解释变量以及所有控制变量纳入模型进行分析。在探究空间流动与代际社会流动的关系以及流入地的经济社会发展状况是否对空间流动与代际社会流动的关系具有调节作用时，对全体有效样本展开OLS回归。在探究出生地的经济社会发展状况对迁移者的代际社会流动的影响以及出生地对流入地与迁移者的代际社会流动的关系是否具有调节作用时，剔除未迁移者，保留有效迁移者样本进行OLS回归。
在回归分析的基础上，为进一步克服在迁移中的自我选择偏差，本研究通过倾向值匹配（propensity score matc‐ ing, PSM）的方法进行稳健性分析，以进一步最小化迁移者和未迁移者之间个人和父代属性的异质性。通过PSM对样本重新匹配，令所有控制变量在实验组与对照组之间实现平衡，再对重新匹配后的样本进行OLS回归，以检验全体样本分析所得结论的稳健性。
4 结果与分析 4.1 关于空间流动与代际社会流动的描述性分析在本研究的有效样本中，受访者的现居地共涉及85个地级行政区（地级市、州、地区）和4个直辖市，出生地共涉及319个地级行政区和4个直辖市。发生跨地级行政区迁移的样本数为2876人，占到样本总量的16.53%。若剔除没有填答详细出生地的样本，跨地级的有效迁移者样本为2239人，占样本总量的12.87%。从空间流动方向来看，从低人均GDP的城市流向高人均GDP的城市的样本占有效迁移者样本的76.69%，从低城镇常住人口密度的城市流向高城镇常住人口密度的城市的样本占有效迁移者样本的73.93%, 流向中心城市的样本占有效迁移者样本的58.21%。由此可见，大部分迁移者的流动方向是自下而上且向中心城市集聚的。
从代际社会流动水平来看，在总样本中，分别有73.26%、4.12%、22.63% 的子代ISEI值超过、等于、低于父代的平均ISEI值，说明大部分中国人在经济社会发展过程中实现了代际向上流动，“子承父业”的比例比较有限。其中，迁移者与其父代的平均ISEI值之差的平均值为12.69，未迁移者与其父代的平均ISEI值之差的平均值为10.03，迁移者的平均代际ISEI差值比未迁移者的平均代际ISEI差值高出2.66。整体而言，迁移者和未迁移者都在社会发展进程中实现了代际向上流动，但迁移者的跃升幅度更大。
4.2 空间流动对代际社会流动的影响如表 2模型1所示，控制了个人特征和家庭背景的变量，回归结果显示是否迁移的哑变量的回归系数为1.357，在99%的水平上显著，说明迁移者与其父代ISEI值的平均差值比未迁移者显著高出1.357。相较于未迁移者而言，迁移者更加容易实现代际社会流动，结果验证了中国居民的空间流动与代际社会流动存在正向关联，空间流动会促进代际向上流动，这与前人研究结果一致，本文的假设1得以验证。一方面，由于就业机会的空间不匹配，空间流动能够使迁移者获得其他地区的就业机会[63]；另一方面，资本的流动性导致就业的不稳定性，这就要求劳动力保持高度的灵活性，要么不断更换职业，要么跟随资本的步伐更换工作地点，才能在高度流动的资本的背景下实现自身的职业流动[41]。
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表 2 模型1到模型4的结果 Tab.2 Results of Model 1 to Model 4 |
表 2模型2、3、4的结果表明，流入地的经济发展水平、经济集聚程度和流入地为中心城市都对迁移者的代际社会流动具有显著的正向调节作用，这与本文的假设2相符合，经济发展水平高、经济集聚程度高的城市以及中心城市在扮演着自动扶梯区域的角色。经济发展在空间上的不均衡导致就业无法得到满足的当地劳动力通过向外迁移获得其他地区就业机会的可能性[63]，迁移者迁往经济发达的大城市有助于提升企业—劳动力的匹配度以及人力资本的利用效率，加速其实现职业上的向上流动。在经济集聚程度高的城市，迁移者能够通过自身的学习与集聚经济中的知识溢出进行人力资本的积累，不断实现自我的提升[64]。而直辖市、省会城市、副省级城市作为中心城市，其经济发展水平和经济集聚程度相较于其他城市具有优势，出于比较优势和集聚效应等考虑，高端服务业及高技能工作在这些城市高度汇聚[41]，这些产业的集聚与发展能够促进人力资本的积累与再生产，导致其自动扶梯区域优势明显。
4.4 出生地对代际社会流动的影响如表 3模型6所示，出生地的城镇常住人口密度的自然对数的系数为正但不显著，说明出生地的经济集聚程度对迁移者的代际社会流动没有显著的影响；模型5、7结果分别显示，出生地的人均GDP的自然对数和出生地是否为中心城市的系数都显著为正，表明出生地的经济发展水平高、出生地为中心城市更加有利于迁移者实现代际社会流动，本文的假设3部分得以验证。出生和童年成长的环境会通过地方公共服务的质量以及经济机会等影响儿童的成长[65]，经济发展水平高的地方以及中心城市往往享有更高质量的公共服务，如图书馆、公立学校等，有利于儿童的个人成长，且能够提供更多经济机会，有利于其成年后的职业选择与职业流动。
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表 3 模型5到模型7的结果 Tab.3 Results of Model 5 to Model 7 |
表 4模型8、9、10的结果显示，出生地的人均GDP的自然对数、城镇常住人口密度的自然对数和是否为中心城市与流入地的相应变量的交互项的系数都显著为正，表明出生地的经济社会状况对流入地的经济社会状况与迁移者的代际社会流动的关系具有显著的正向调节作用，本文的假设4a假设4c得以验证。
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表 4 模型8到模型10的结果 Tab.4 Results of Model 8 to Model 10 |
为了更清晰地解释出生地的经济社会状况对流入地的经济社会状况与迁移者的代际社会流动关系的调节作用，并进一步识别出生地是否影响自动扶梯区域作用的发挥，图 1、图 2、图 3分别显示了出生地的经济发展水平、经济集聚程度、是否为中心城市对流入地的相应变量与迁移者的代际社会流动的关系的调节效应。如图 1所示，出生在经济发展水平高的地方的迁移者，流入经济发展水平高的城市，更容易实现向上的代际社会流动，而出生在经济发展水平低的地方的迁移者，流入经济发展水平高的地方反而不利于他们实现代际社会流动；从图 2中可以看出，出生在经济集聚程度高的地方的迁移者，流入经济集聚程度高的地方，更容易实现代际社会流动，而出生在经济集聚程度较低的地方的迁移者，迁入经济集聚程度高的地方也不利于他们的代际社会流动。可能的原因是出生地通过公共服务质量以及提供的机会等影响个人的人力资本的积累[65]，当出生地与流入地之间经济发展水平和经济集聚程度差距过大时，迁移者较难以适应和融入流入地的劳动力市场。如图 3所示，出生地是否为中心城市对流入地为中心城市与迁移者的代际社会流动的关系的调节效应也有很大的差异，出生于中心城市对流入地为中心城市与迁移者的代际社会流动的关系的正向调节效应远远强于出生于非中心城市的迁移者。以上结果表明，迁移者迁移后的代际社会流动仍然受到出生地的影响，出生地的经济社会状况会影响自动扶梯区域作用的发挥，出生于不同城市的人在迁移后搭乘同一自动扶梯时的速度甚至方向是不同的。
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图 1 出生地的经济发展水平的调节效应 Fig.1 Moderating Effect of Economic Development Level of Birthplace |
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图 2 出生地的经济集聚程度的调节效应 Fig.2 Moderating Effect of Agglomeration Economy of Birthplace |
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图 3 出生地是否为中心城市的调节效应 Fig.3 Moderating Effect of Whether the Birthplace is a Central City |
迁移人口是一个高度选择性的群体，他们本身就能力更强、受教育程度更高且有更好的家庭环境，所以他们职业成功的概率更大，实现向上的代际社会流动的概率更大[66, 67, 41]。为了克服正向自选择的干扰，检验模型1到模型4的稳健性，本研究采用卡尺内最近邻匹配方法，对迁移者与未迁移者进行了一对一的的倾向得分匹配，删除了共同取值范围之外的样本。经过平衡性检验确认，大部分控制变量已在匹配后的处理组和控制组之间不存在显著差异。从表 5可以看出，就代际社会流动而言，经过倾向得分匹配后的处理组的平均处理效应达到1.657，即解决了变量的“自我选择”的内生性问题后，空间流动对代际社会流动的效应为1.657，表明是否迁移与代际社会流动的关系确实存在着明显的差异，而使用多元线性回归模型估计时，是否迁移的系数为1.357，与PSM的结果相比，采用多元线性回归模型估计低估了空间流动对代际社会流动的正向作用。
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表 5 倾向得分匹配的处理效应 Tab.5 Treatment Effect of PSM Model |
为检验模型2到模型4的稳健性，在对迁移者和未迁移者倾向得分匹配的基础上，针对所有纳入处理组和控制组中的4968个样本重复上述模型2到模型4的OLS回归, 依次命名为模型11到模型13，结果如表 6所示。模型结果显示，反映流入地的经济社会状况的变量对代际社会流动的影响的回归系数比全样本分析时有所减小，说明即使控制了其他因素干扰，流入地的经济社会状况对代际社会流动的影响仍然一定程度上受到自选择机制的影响，由此产生的估计偏误导致在全样本回归时回归系数偏大。但是，对倾向得分匹配后的样本进行的分析与全样本分析时所得结果基本一致，流入地的经济发展水平、经济集聚程度和流入地为中心城市对迁移者的代际社会流动具有显著的正向调节作用，这表明在排除了正向自选择的干扰后，模型2到模型4的结果仍然是稳健的。
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表 6 PSM后模型11—模型13的结果 Tab.6 Results of Model 11 to Model 13 after PSM |
研究表明：①空间流动与代际社会流动紧密关联，空间流动能够促进迁移者的代际社会流动。②从流入地来看，空间流动对迁移者的代际社会流动的影响在不同的流入地之间存在明显差异，流入地的经济社会状况对空间流动与迁移者的代际社会流动的关系具有显著的正向调节作用。在我国，经济发展水平高、经济集聚程度高的城市以及中心城市在促进迁移人口实现代际社会流动中扮演着自动扶梯区域的角色。③从出生地来看，出生于不同地区的迁移者的代际社会流动具有显著的差异，出生于经济发展水平高的城市以及中心城市更加有利于迁移者实现向上的代际社会流动。④出生地的经济社会状况不仅仅直接对迁移者的代际社会流动有显著的正向影响，其对流入地的经济社会状况与迁移者的代际社会流动的关系还具有显著的正向调节作用，出生地会影响流入地的自动扶梯区域作用的发挥。
上述结果表明，空间流动是我国居民实现代际社会流动的主要途径，劳动力要素的自由流动有助于促进社会结构的开放性和社会机会的公平性。改革开放以来大规模的人口迁移流动对于促进我国社会结构的开放性、提升社会机会的公平性具有重要意义。而出生地与流入地作为空间流动的起点与终点，对迁移者的代际社会流动都有着重要的影响。空间流动后，出生地对迁移者的代际社会流动的影响仍然存在，所谓“邮政编码决定命运”的说法似乎有一定的说服力。但是，人们的地理位置并不是一成不变的，由于空间上的机会不平等，空间流动为人们带来了更多实现向上的社会流动的机会，通过空间流动人们得以追逐机会从而“改变命运”。总体上而言，迁入经济发展水平高、经济集聚程度高的城市以及中心城市这些自动扶梯区域让迁移人口“改变命运”、实现代际社会流动的可能性增加并能够加速这一过程。
迁移人口进入自动扶梯区域之后，会面临着愈发激烈的劳动力市场竞争，与出生在经济发展水平较高、经济集聚程度较高的城市以及中心城市的迁移者相比，出生在经济发展水平较低、经济集聚程度较低的城市和非中心城市的迁移者，在劳动力市场竞争中往往处于劣势。对于这一部分迁移者来说，需要充分利用流入地的资源迅速提升自己，才能缩小出生地的差异带来的与其他迁移者和本地人的差距，提升自身在流入地劳动力市场的竞争力。政府应该为他们提供必要的就业培训服务，提升迁移者的个人劳动技能，帮助他们适应并有效融入当地劳动力市场，提升他们向上流动的竞争力。
本文的贡献主要体现在以下几个方面。首先，国内现有的关于空间流动与代际社会流动的研究中对空间差异关注较少，本文能够填补这一间隙。其次，本文的发现能够弥补自动扶梯区域理论对迁移者迁移之前的空间关注度不足的问题。本文将出生地和流入地纳入分析框架，探究空间流动的起点和终点——出生地和流入地对迁移人口的代际社会流动的影响，发现由于每个人出生和童年成长的环境不一样，即使流入同一城市，搭乘同一座自动扶梯，其乘坐扶梯时的速度和方向也会不一样。最后，既有的对空间流动与代际社会流动的关系的相关研究多是基于西方国家的经验，对于人口迁移规模庞大、迁移模式复杂、区域差异明显、尚处在快速城市化阶段的中国缺少关注，本文能够丰富相关理论的实证支撑。
本文也存在一些不足。由于国内缺少对空间流动、职业流动、代际社会流动的相关追踪调查数据，本研究采用的是横截面数据，虽然已经尽可能控制了可观察的其他影响因素，并且采取了倾向得分匹配法剔除自选择偏误，但是仍无法完全规避不可观测因素干扰，未来研究可以采用追踪调查数据，通过构建面板数据模型解决自选择问题。此外，受数据所限，本文将出生时母亲的居住地看作是受访者的出生地，仅凭借出生地与现居地的比较来界定空间流动，未能探究多次迁移、多地点迁移、外出后返乡等详细的空间流动轨迹和多重空间对代际社会流动的影响，有待后续研究使用追踪调查数据对上述问题进行进一步探究。
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