巫冰

香港中文大學(xué)

社會(huì)學(xué)系

博士研究生

吳菲

復(fù)旦大學(xué)

社會(huì)學(xué)系

副教授

出身地：高等教育機(jī)會(huì)與代際流動(dòng)的省際差異

來源 | 《社會(huì)學(xué)研究》2025年第6期

作者 | 巫冰、吳菲

責(zé)任編輯 |趙夢(mèng)瑤

出身地指?jìng)€(gè)體出生與成長(zhǎng)之地，具有獨(dú)特的先賦性特征。本研究綜合使用中國(guó)勞動(dòng)力動(dòng)態(tài)調(diào)查數(shù)據(jù)、普查數(shù)據(jù)和政府統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，考察代際教育相對(duì)流動(dòng)水平在出身省份之間的差異，以及分省錄取制度對(duì)該差異的形塑。研究發(fā)現(xiàn)：第一，不同出身省份在整體相對(duì)流動(dòng)水平和中低教育水平出身子代的向上流動(dòng)水平方面均存在顯著差異；第二，高等教育錄取機(jī)會(huì)的增加有助于提升出身省份的相對(duì)流動(dòng)水平，促進(jìn)中低教育水平出身子代的向上流動(dòng)；第三，這種促進(jìn)效應(yīng)在客觀不平等程度較低、受教育期望分布較為均等的省份中更為顯著。

一、引言

自涂爾干有關(guān)自殺率的分析伊始，社會(huì)學(xué)家便持續(xù)關(guān)注人類行為的空間分布，并嘗試揭示其社會(huì)成因（Durkheim，2005/1897）。代際流動(dòng)水平指子代與父代社會(huì)地位的關(guān)聯(lián)程度。作為社會(huì)結(jié)構(gòu)開放性的“晴雨表”，代際流動(dòng)水平一直為民眾與學(xué)界所關(guān)注。代際流動(dòng)水平的空間差異是流動(dòng)研究的核心議題：已有研究揭示了國(guó)家間及國(guó)家內(nèi)部地區(qū)間的差異，并探討了這些差異的形成機(jī)制（Erikson & Goldthorpe，1992；張延吉等，2022；王元超，2023）。

在眾多的空間概念中，出身地（place of origin）指?jìng)€(gè)體出生與成長(zhǎng)之地，具有獨(dú)特的先賦性特征。出身地并非純粹的地理空間，而是與資源分配、文化慣習(xí)以及身份認(rèn)同等因素密切相關(guān)。已有研究表明，出身地通過“一方水土養(yǎng)一方人”的情境化力量對(duì)個(gè)體流動(dòng)機(jī)遇產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響（Chetty & Hendren，2018；Turner & Wessel，2024）。在中國(guó)，從“南橘北枳”的成語典故，到社交媒體上關(guān)于“山河四省”高考難度的熱議，都折射出一種公眾認(rèn)知：即使個(gè)人能力與家庭背景相似，出身地的差異仍可能導(dǎo)致截然不同的成就軌跡。

然而，既有的中國(guó)流動(dòng)研究卻鮮少深入探討出身地的作用。多數(shù)研究沿襲國(guó)別比較傳統(tǒng)，依據(jù)受訪者的工作所在地來描述流動(dòng)水平差異，并以工業(yè)化、不平等、社會(huì)福利制度等既有機(jī)制加以解釋（Fan et al.,2021；張延吉等，2022；王元超，2023）。相比之下，基于中國(guó)社會(huì)具體情境的理論關(guān)照仍顯不足。在中國(guó)，因戶籍制度與教育機(jī)會(huì)獲得、社會(huì)福利保障等資源緊密相連，出身地被進(jìn)一步制度化，同時(shí)也顯著增加了通過遷移改變出身地影響的難度。因此，在中國(guó)語境下關(guān)注出身地具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

社會(huì)流動(dòng)的空間差異研究常面臨空間單位層級(jí)選擇的問題（Tickamyer，2000；Lobao et al.,2007）?，F(xiàn)有研究在空間單位的選取上參差不齊：大至涵蓋多個(gè)省份的區(qū)域（Fan et al.,2021），小至一國(guó)之內(nèi)數(shù)量上千的縣（Chetty & Hendren，2018），也有規(guī)模居中的?。ˋcciari et al.,2022）、市（Heidrich，2017；王元超，2023）或通勤區(qū)（Chetty et al.,2014）等。這種層級(jí)上的不一致源于不同的選擇邏輯：追求估計(jì)精度的研究?jī)A向于更細(xì)微的空間單位（Chetty et al.,2014；Eriksen & Munk，2020），采用聚類方法的研究則將流動(dòng)水平相近的地區(qū)歸并為同質(zhì)性空間（Corak，2019；Connor & Storper，2020）。另有研究出于選取地理單位的便利性考慮，直接采用現(xiàn)成的行政區(qū)劃作為研究單位（Friedman & Macmillan，2017）。這些以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的選擇邏輯缺乏對(duì)空間單位本身的理論探討，不僅導(dǎo)致現(xiàn)有研究對(duì)空間差異的描述難以達(dá)成一致結(jié)論，還導(dǎo)致現(xiàn)有研究在進(jìn)行解釋性分析時(shí)可能混淆不同因素的作用單位。因此，本研究著眼于出身地，立足于中國(guó)特有的機(jī)會(huì)分配制度，并以理論適配性為原則選取空間單位，旨在揭示代際流動(dòng)的空間差異，從而深化對(duì)社會(huì)流動(dòng)與空間關(guān)系的理解。

在“學(xué)而優(yōu)則仕”的中國(guó)社會(huì)，教育始終是決定個(gè)體發(fā)展機(jī)會(huì)的關(guān)鍵因素。在眾多教育制度中，高考分省錄取制度與出身地緊密相關(guān)：各高校在各省按計(jì)劃招生名額，依據(jù)考生的分?jǐn)?shù)排名與志愿填報(bào)情況對(duì)其進(jìn)行錄取，這使得出身省份成為直接決定個(gè)體高等教育機(jī)會(huì)的空間單位。在此背景下，本研究選擇“省”作為空間分析單位，試圖回答以下兩個(gè)經(jīng)驗(yàn)性問題：第一，不同出身省份之間的代際教育相對(duì)流動(dòng)水平是否存在顯著差異？第二，若存在差異，高等教育錄取機(jī)會(huì)能否解釋這一差異？

二、找尋機(jī)會(huì)之地：代際流動(dòng)的空間差異

長(zhǎng)期以來，社會(huì)流動(dòng)研究者一直致力于通過國(guó)別比較來識(shí)別影響社會(huì)開放程度的關(guān)鍵因素（Lipset & Bendix，1959；Erikson & Goldthorpe，1992）。近年來，國(guó)際學(xué)術(shù)界對(duì)代際流動(dòng)空間差異的探索逐漸轉(zhuǎn)向國(guó)家內(nèi)部（Chetty et al.,2014；Corak，2019；Connor & Storper，2020；Turner & Wessel，2024）?；谥袊?guó)社會(huì)的研究也表明，代際流動(dòng)水平在不同地域（Fan et al.,2021；張延吉等，2022；Hong & Gruijters，2024)和城市之間（王元超，2023）存在顯著差異。然而，與已形成較多共識(shí)的國(guó)別比較研究不同，國(guó)家內(nèi)部的流動(dòng)比較研究在空間單位的選擇、分析視角以及解釋機(jī)制方面仍存在諸多值得探討的問題。

（一）“地”的范圍：如何選擇空間單位

選擇適當(dāng)?shù)目臻g分析單位始終是空間差異研究面臨的一項(xiàng)關(guān)鍵挑戰(zhàn)（Tickamyer，2000；Lobao et al.,2007）?，F(xiàn)有研究大致遵循以下三類選擇邏輯。

第一類研究以精細(xì)化估計(jì)為目標(biāo)，其分析單位多由數(shù)據(jù)可得性決定。大規(guī)模行政資料使研究者能夠采用較小的空間單位，如切蒂（Raj Chetty）等人利用樣本量超過4000萬的稅收數(shù)據(jù)估算了美國(guó)709個(gè)通勤區(qū)（commuting zone）的收入流動(dòng)水平（Chetty et al.,2014）；科拉克（Miles Corak）則基于200多萬條政府行政數(shù)據(jù)對(duì)加拿大266個(gè)普查區(qū)（census divisions）的收入流動(dòng)水平進(jìn)行了估計(jì)（Corak，2019）。然而，在樣本量有限的情況下，研究者往往不得不轉(zhuǎn)向更粗略的分析單位，如埃里克森（Jesper Eriksen）和蒙克（Michael D. Munk）指出，為確保估計(jì)的穩(wěn)健性，他們放棄了規(guī)模較小的教區(qū)（parish），轉(zhuǎn)而采用了規(guī)模更大的市（municipality）作為單位（Eriksen & Munk,2020）?，F(xiàn)有關(guān)于中國(guó)社會(huì)的許多研究也遵循此類邏輯，常因調(diào)查樣本量的限制，在空間單位選擇上受到制約，最終只能采用規(guī)模較大但內(nèi)部異質(zhì)性較高的分析單位，如包含多個(gè)省份的地區(qū)（Fan et al.,2021；Hong & Gruijters，2024）。

第二類研究采用聚類方法，將流動(dòng)水平相近的若干子單位合并為更大的上級(jí)單位。例如，康納（Dylan Shane Connor）和斯托珀?duì)枺∕ichael Storper）將美國(guó)467個(gè)州經(jīng)濟(jì)區(qū)（state economic area）合并為地理相鄰的六大區(qū)域（Connor & Storper，2020）。由于聚類的主要依據(jù)是流動(dòng)水平的相似性，所形成的上級(jí)單位有時(shí)甚至包含地理上相距較遠(yuǎn)的子單位。例如，科拉克將加拿大266個(gè)普查區(qū)聚合為五個(gè)流動(dòng)區(qū)（Corak，2019），但同一流動(dòng)區(qū)內(nèi)的普查區(qū)在地理上并不相鄰，不同流動(dòng)區(qū)甚至相互交織，這種做法削弱了空間本身的地緣連續(xù)性內(nèi)涵，使空間劃分淪為一種純粹的統(tǒng)計(jì)分組。

第三類研究則基于“即得即用”的便利性原則，直接采用現(xiàn)行的行政單位，而未充分考慮空間單位的理論意義。例如，弗萊德曼（Sam Friedman）和麥美倫（Lindsey Macmillan）在研究英國(guó)的職業(yè)流動(dòng)時(shí)，選用現(xiàn)行的大區(qū)（region）作為分析單位，并在文中承認(rèn)這種單位選擇缺乏勞動(dòng)力市場(chǎng)方面的理論依據(jù)，與文章解釋框架的適配性不足（Friedman & Macmillan，2017）。

總體來看，現(xiàn)有研究在探尋“機(jī)會(huì)之地”的過程中，普遍采取數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的邏輯來選擇空間單位，更側(cè)重于對(duì)“機(jī)會(huì)”的估計(jì)，而缺乏對(duì)“地”本身的理論思考。這不僅導(dǎo)致在描述空間差異時(shí)難以形成清晰、統(tǒng)一的結(jié)論（Friedman & Macmillan，2017；Rohenkohl，2023），還容易在解釋性分析中混淆不同社會(huì)因素的作用層級(jí)（Tickamyer，2000）。本研究認(rèn)為，空間單位的選擇應(yīng)遵循理論驅(qū)動(dòng)原則，比如明確解釋機(jī)制發(fā)揮作用的空間范圍，才能形成對(duì)流動(dòng)水平空間差異的清晰理解，下文將對(duì)此作進(jìn)一步闡述。

（二）“地”的時(shí)間性：出身地與工作地的視角分野

空間作為一種情境，對(duì)流動(dòng)機(jī)會(huì)的形塑機(jī)制會(huì)因個(gè)體所處生命歷程的階段不同而有所差異。由于地理遷移，人們的出身地與其工作所在地常常并不重合。與此相應(yīng)，現(xiàn)有的國(guó)家內(nèi)部流動(dòng)比較研究也可分為基于出身地和基于工作所在地兩種視角，二者在分析焦點(diǎn)與解釋機(jī)制等方面存在明顯區(qū)別。

出身地視角的研究強(qiáng)調(diào)童年時(shí)期所處的社會(huì)化環(huán)境與資源稟賦對(duì)代際流動(dòng)的影響。這類研究通?；谑茉L者的出生地（Di Gioacchino et al.,2025）、青少年時(shí)期的居住地（Chetty et al.,2014；Acciari et al.,2022）或成年之前居住時(shí)間最長(zhǎng)的地點(diǎn)（Eriksen & Munk，2020）來分析流動(dòng)水平的空間分布，并進(jìn)一步檢驗(yàn)鄰里構(gòu)成、教育資源、家庭結(jié)構(gòu)等機(jī)制的作用（Chetty et al.,2014；Eriksen & Munk，2020；Acciari et al.,2022）。工作地視角的研究則關(guān)注不同地區(qū)勞動(dòng)力市場(chǎng)特征對(duì)代際流動(dòng)水平的影響。這類研究通常以受訪者工作所在地為依據(jù)，考察地區(qū)間的職業(yè)流動(dòng)差異，并進(jìn)一步檢驗(yàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城市化、社會(huì)福利制度等機(jī)制的作用（Buscha et al.,2021；張延吉等，2022；王元超，2023）。

上述視角的分野凸顯了流動(dòng)水平的空間差異研究在“地”的時(shí)間性維度上所面臨的挑戰(zhàn)。當(dāng)出身地視角的研究考察職業(yè)或收入流動(dòng)時(shí)（Chetty et al.,2014；Connor & Storpe，2020），往往難以完全剝離工作所在地的影響。而工作地視角的研究在引入諸如成年被訪者所在地的公共教育投入等解釋變量時(shí)（張延吉等，2022；王元超，2023），又難以闡明此類因素具體的作用機(jī)制。“地”的時(shí)間性意味著，個(gè)體在不同生命階段所處的空間環(huán)境會(huì)通過不同機(jī)制形塑其流動(dòng)機(jī)遇，因此，選取出身地還是工作地作為分析對(duì)象，以及考察何種維度的流動(dòng)都應(yīng)以背后的理論機(jī)制為判斷依據(jù)。考慮到個(gè)體的教育地位主要在出身地獲得，本研究關(guān)注出身地層面的流動(dòng)差異，因此選擇聚焦于教育流動(dòng)這一維度。

（三）“地”的效應(yīng)：空間差異的解釋機(jī)制

在國(guó)家內(nèi)部的流動(dòng)比較研究中，“地”通常被視為流動(dòng)過程發(fā)生的情境，是承載各種社會(huì)力量的容器。因此，明確空間邊界并匹配相應(yīng)層級(jí)的解釋變量成為分析的關(guān)鍵。這要求清晰的理論機(jī)制和與之對(duì)應(yīng)的操作化設(shè)計(jì)，這樣才能有效回答“什么形塑了機(jī)會(huì)之地”這一解釋性問題。

在理論機(jī)制方面，現(xiàn)有研究呈現(xiàn)兩極化的傾向。一類關(guān)注自上而下的結(jié)構(gòu)性力量，強(qiáng)調(diào)諸如工業(yè)化進(jìn)程、社會(huì)福利水平等因素的作用（張延吉等，2022；王元超，2023）。另一類則聚焦于由個(gè)體互動(dòng)所形成的情境性力量，考察犯罪率、單親家庭比例、種族構(gòu)成等因素與代際流動(dòng)水平之間的相關(guān)性（Eriksen & Munk，2020；Acciari et al.,2022）。

進(jìn)一步分析可發(fā)現(xiàn)，即使關(guān)注同一社會(huì)因素，不同研究在空間單位與測(cè)量時(shí)點(diǎn)的選擇上也存在差異。以檢驗(yàn)工業(yè)化理論的研究為例，在空間單位的選擇上，有研究采用區(qū)縣（張延吉等，2022）、市（王元超，2023）等行政單位，也有研究選用州經(jīng)濟(jì)區(qū)（Connor & Storpe，2020）。在測(cè)量時(shí)點(diǎn)上，有的研究采用調(diào)查時(shí)點(diǎn)的指標(biāo)，如人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（張延吉等，2022；王元超，2023），也有研究測(cè)量被訪者童年時(shí)期居住地的指標(biāo)，如制造業(yè)就業(yè)率（Chetty et al.,2014）或產(chǎn)業(yè)多樣性（Turner & Wessel，2024）等。不同的空間單位往往指向不同層面的機(jī)制：關(guān)注國(guó)家層面工業(yè)化的研究強(qiáng)調(diào)宏觀轉(zhuǎn)型中的教育普及、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷等整體性變化（Treiman，1970）；而地區(qū)層面的研究則更突出地方性經(jīng)濟(jì)變動(dòng)的影響。同樣，不同的測(cè)量時(shí)點(diǎn)也對(duì)應(yīng)著代際流動(dòng)過程中不同生命階段的作用機(jī)制：童年時(shí)期的指標(biāo)側(cè)重工業(yè)化通過影響教育期望和職業(yè)期待間接作用于地位獲得；而工作階段的指標(biāo)則更多反映工業(yè)化通過塑造就業(yè)市場(chǎng)的機(jī)會(huì)結(jié)構(gòu)直接影響流動(dòng)機(jī)遇。盡管現(xiàn)有研究在指標(biāo)選擇上呈現(xiàn)多樣性，但對(duì)于這些因素具體影響流動(dòng)機(jī)會(huì)的機(jī)制路徑及其理論內(nèi)涵，目前仍缺乏清晰的闡釋。多數(shù)研究?jī)H能回答“機(jī)會(huì)之地具有哪些特征”，而在解釋這些因素如何作用于個(gè)體流動(dòng)機(jī)會(huì)方面卻顯得捉襟見肘。

本研究認(rèn)為，對(duì)空間差異進(jìn)行解釋性分析需要更清晰的理論機(jī)制，以揭示空間因素影響流動(dòng)機(jī)遇的具體過程。這不僅有助于研究者明確社會(huì)力量的作用范圍，選擇合適的空間單位，從而增強(qiáng)描述性分析中對(duì)“地”的意涵的理解；還有助于指導(dǎo)研究者選擇時(shí)點(diǎn)匹配的解釋變量，提升實(shí)證結(jié)果的可信度。

三、分省錄?。焊叩冉逃龣C(jī)會(huì)與代際相對(duì)流動(dòng)

（一）制度背景：分省錄取與高等教育機(jī)會(huì)的省際差異

我國(guó)高校招生制度長(zhǎng)期采用“計(jì)劃型”手段，通過國(guó)家統(tǒng)籌制定的招生來源計(jì)劃，預(yù)先劃定各?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）的錄取指標(biāo)，實(shí)行分省錄取（竇心浩，2014）。自新中國(guó)成立以來，該制度在調(diào)配地域間高等教育機(jī)會(huì)方面持續(xù)發(fā)揮關(guān)鍵作用，使得考生的升學(xué)機(jī)會(huì)主要取決于所在省份的錄取名額及當(dāng)年考生人數(shù)，從而形成了一種以省為單位的內(nèi)部競(jìng)爭(zhēng)格局（沈鴻敏，2007；韓亞菲，2019）。

除錄取機(jī)會(huì)按省分配外，各省的入學(xué)機(jī)會(huì)也長(zhǎng)期存在結(jié)構(gòu)性差異。首先，1949年以來，我國(guó)高等院校的數(shù)量與地域分布雖經(jīng)歷重大變遷，但省際分布的不均衡性始終是突出特征（沈鴻敏、劉求實(shí)，2008），構(gòu)成了高等教育機(jī)會(huì)不平等的地理基礎(chǔ)。其次，招生來源計(jì)劃規(guī)定部分高校在全國(guó)范圍內(nèi)分配名額，而地方高校則主要在所在省份招生，這使得資源分布的不均衡直接轉(zhuǎn)化為受教育機(jī)會(huì)的不均等（為之，1984；沈鴻敏、劉求實(shí)，2008；李桂紅，2013）。在這一制度安排背后，雖然高校發(fā)展與地方經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系經(jīng)歷了從“服務(wù)于地方經(jīng)濟(jì)”到“依賴于地方經(jīng)濟(jì)”的邏輯轉(zhuǎn)變，但是兩者的緊密關(guān)聯(lián)始終是各類高等院校傾向于本地化招生的深層動(dòng)因。在計(jì)劃經(jīng)濟(jì)時(shí)代，大學(xué)生屬于稀缺資源，國(guó)家建設(shè)亟需符合各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要的勞動(dòng)力，因此規(guī)定本地化招生的來源計(jì)劃成為服務(wù)地方經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的調(diào)控手段（為之，1984）。隨著改革開放后財(cái)政體制的變革，高校招生的本地化傾向進(jìn)一步維持。一方面，中央高校和地方高校在財(cái)政上實(shí)現(xiàn)分離，地方高校在“誰辦學(xué)，誰負(fù)擔(dān)”的財(cái)政安排下更傾向于在本地招生。另一方面，1992年起我國(guó)按照“共建、調(diào)整、合作、合并”的方針推進(jìn)高等教育管理體制改革。在“共建”安排下，即使是部屬高校，省級(jí)政府也需與中央政府共同承擔(dān)其財(cái)政投入。因此，包括部屬高校在內(nèi)的各類高校都更加傾向于招收本地生源（Mok，2005）。

在“計(jì)劃型”招生體制下，我國(guó)政府也通過再分配手段在一定程度上平衡省份間的錄取機(jī)會(huì)差異。一方面，政府將高考錄取名額向少數(shù)民族比例較高、教育質(zhì)量相對(duì)薄弱的青海省、新疆維吾爾自治區(qū)等地區(qū)傾斜。另一方面，各省人口數(shù)也是制定招生計(jì)劃的考量因素之一。然而，在高校普遍傾向本地招生的大背景下，各省之間的錄取率差異依然長(zhǎng)期存在（沈鴻敏、劉求實(shí)，2008）。

（二）高等教育機(jī)會(huì)對(duì)代際相對(duì)流動(dòng)的作用

基于已有的關(guān)于不同國(guó)家高等教育擴(kuò)張對(duì)教育機(jī)會(huì)平等化及代際流動(dòng)影響的研究（Shavit & Blossfeld，1993；Breen，2010；李春玲，2010），本文歸納出以下競(jìng)爭(zhēng)性理論命題。

1.構(gòu)成效應(yīng)：相對(duì)流動(dòng)的促進(jìn)劑

第一種理論認(rèn)為，更多的高等教育機(jī)會(huì)供給可通過構(gòu)成效應(yīng)（compositional effect）促進(jìn)代際相對(duì)流動(dòng)。該理論源于梅爾（Robert D. Mare）對(duì)家庭背景在子代不同升學(xué)階段中的作用的分析：隨著教育階段的提高，家庭背景的影響逐漸減弱，家族背景對(duì)高等教育獲得的作用最弱（Mare，1981）。構(gòu)成效應(yīng)是指在某一社會(huì)中，如果具有特定特征群體的比例越高，該特征在社會(huì)整體中的表現(xiàn)就越顯著。將這一邏輯置于構(gòu)成效應(yīng)框架下，可得出以下推論：如果一個(gè)社會(huì)中受過高等教育的群體比例越高，則家庭背景對(duì)子代教育地位獲得的整體影響就越弱，代際教育相對(duì)流動(dòng)水平也會(huì)越高（DiPrete，2020）。

關(guān)注中國(guó)不同升學(xué)階段中家庭背景影響的實(shí)證研究，也得出與梅爾相似的結(jié)論。唐俊超（2015）基于中國(guó)綜合社會(huì)調(diào)查的分析表明，在小學(xué)—初中—高中—大學(xué)的升學(xué)過程中，家庭社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位與文化背景的影響逐漸減弱。在本研究關(guān)注的分省錄取制度下，招生來源計(jì)劃直接決定了各省可獲得高等教育機(jī)會(huì)的人口數(shù)量及其占比。因此，根據(jù)構(gòu)成效應(yīng)，若某省份的高等教育入學(xué)機(jī)會(huì)越多，該省獲得高等教育學(xué)歷的人口比例就越大，家庭背景對(duì)教育地位獲得的整體影響就越弱，該省子代的教育相對(duì)流動(dòng)水平也越高。據(jù)此，本研究提出以下假設(shè)。

假設(shè)1：出身省份的高等教育錄取率越高，該省份的相對(duì)流動(dòng)水平越高。

2.持續(xù)不平等：無關(guān)的相對(duì)流動(dòng)

豪特（Michael Hout）的實(shí)證研究揭示了美國(guó)高等教育擴(kuò)張對(duì)社會(huì)流動(dòng)的積極影響（Hout，1988）。然而，其他學(xué)者對(duì)不同國(guó)家教育擴(kuò)張的研究卻得出不一致的結(jié)論。例如，夏維特（Yossi Shavit）和布勞費(fèi)爾德（Hans-Peter Blossfeld）對(duì)多個(gè)歐洲國(guó)家的研究進(jìn)行梳理后發(fā)現(xiàn)，家庭背景對(duì)教育獲得的影響未必隨教育擴(kuò)張而減弱（Shavit & Blossfeld，1993）。學(xué)者提出了“最大化教育不平等假設(shè)”（Maximum Maintained Inequality，簡(jiǎn)稱MMI）作為解釋：教育擴(kuò)張并不會(huì)帶來教育機(jī)會(huì)分配的平等化；相反，只要優(yōu)勢(shì)地位群體仍有能力提高他們自身的教育機(jī)會(huì)，教育機(jī)會(huì)的不平等就會(huì)持續(xù)存在（Raftery & Hout，1993）。將這一理論置于空間比較的情境中來看，可有如下推論：即使某一地區(qū)的高等教育機(jī)會(huì)更多，如果當(dāng)?shù)氐膬?yōu)勢(shì)地位群體仍能夠提升其子代的受教育機(jī)會(huì)，那么該地區(qū)的教育機(jī)會(huì)不平等程度與其他機(jī)會(huì)較少的地區(qū)并無差異；即無論機(jī)會(huì)多寡，高等教育的機(jī)會(huì)往往更多為優(yōu)勢(shì)階層所壟斷，中低階層出身的子代難以從更多的高等教育機(jī)會(huì)中受益。在這種情況下，若使用代表絕對(duì)位置的受教育程度作為地位指標(biāo)，家庭背景的作用仍無法被削弱，那么即便考慮受教育程度的相對(duì)分布，代際關(guān)聯(lián)水平也不會(huì)下降。

Featherman-Jones-Hauser假設(shè)（簡(jiǎn)稱FJH假設(shè)）對(duì)教育機(jī)會(huì)與相對(duì)流動(dòng)關(guān)系的判斷與“最大化不平等假設(shè)”殊途同歸。FJH假設(shè)認(rèn)為，類似教育機(jī)會(huì)分布、職業(yè)結(jié)構(gòu)等結(jié)構(gòu)性變遷只會(huì)影響絕對(duì)流動(dòng)，而不會(huì)改變特定地區(qū)的相對(duì)流動(dòng)水平。這是因?yàn)樵谝褜?shí)現(xiàn)工業(yè)化、且普遍處于核心家庭模式的社會(huì)中，群體間資源、權(quán)力分配模式以及人們的流動(dòng)期望都較為相似。教育是代際繼承的一種途徑，優(yōu)勢(shì)階層通常擁有更多的經(jīng)濟(jì)和文化資本，總能為其子代提供更優(yōu)質(zhì)的教育（Featherman et al.,1975；Erikson & Goldthorpe，1987，1992）。基于FJH假設(shè)可以推論，即使不同地區(qū)的教育機(jī)會(huì)數(shù)量存在差異，也只會(huì)影響該地區(qū)教育的絕對(duì)流動(dòng)水平，而無法影響其相對(duì)流動(dòng)水平。綜上所述，無論是基于MMI假設(shè)還是FJH假設(shè)，更多的教育機(jī)會(huì)都與相對(duì)流動(dòng)水平無關(guān)。據(jù)此，本研究提出以下假設(shè)。

假設(shè)2:出身省份的高等教育錄取率與該省份的相對(duì)流動(dòng)水平無顯著關(guān)聯(lián)。

3.情境依賴：高等教育機(jī)會(huì)的異質(zhì)性效應(yīng)

上述兩種研究發(fā)現(xiàn)的不同，可能源于理論本身具有的情境依賴性。韋伯對(duì)教育在現(xiàn)代社會(huì)中雙重作用的分析提供了一種思路：教育既可能推動(dòng)績(jī)效主義原則的實(shí)現(xiàn)，也可能成為社會(huì)封閉的工具（Weber，1958/1946：240-244）。只有當(dāng)高等教育發(fā)揮前一種作用時(shí)，其機(jī)會(huì)擴(kuò)張才能通過構(gòu)成效應(yīng)促進(jìn)社會(huì)開放。否則，如果高等教育僅充當(dāng)社會(huì)封閉的手段，那么教育機(jī)會(huì)數(shù)量的變化并不會(huì)影響代際流動(dòng)水平。

那么，哪些情境條件會(huì)使教育發(fā)揮不同的作用？在分析不同國(guó)家高等教育擴(kuò)張對(duì)機(jī)會(huì)獲得影響的差異時(shí)，學(xué)者常通過比較國(guó)家間代際教育繼承機(jī)制的強(qiáng)弱來進(jìn)行解釋。教育繼承主要通過兩種機(jī)制實(shí)現(xiàn)：一是作為“主要效應(yīng)”（primary effect）的家庭背景對(duì)子代教育表現(xiàn)的影響，二是作為“次要效應(yīng)”（secondary effect）的不同階層出身的子代在教育選擇上的差異（Boudon，1974）。不同國(guó)家在主要效應(yīng)和次要效應(yīng)上的強(qiáng)弱存在顯著差異（Jackson，2013；Bukodi et al.,2021），這使得教育擴(kuò)張對(duì)各國(guó)教育機(jī)會(huì)不平等產(chǎn)生了不同的影響（Ballarino et al.,2009）。

由此可以概括出高等教育機(jī)會(huì)供給促進(jìn)社會(huì)流動(dòng)需同時(shí)滿足的兩個(gè)要件：較低的客觀不平等水平，以及較均等分布的受教育期望?？陀^不平等水平主要對(duì)應(yīng)教育不平等傳遞的“主要效應(yīng)”，即不同階層在可投入的客觀資源上的差異。除了遺傳因素，家庭背景對(duì)子代學(xué)業(yè)表現(xiàn)的影響主要通過經(jīng)濟(jì)和社會(huì)文化資源實(shí)現(xiàn)（Ress & Azzolini，2014；Bukodi et al.,2021）。而均等分布的受教育期望則對(duì)應(yīng)“次要效應(yīng)”，即不同階層在教育選擇上的差異。在客觀不平等水平較低，同時(shí)各階層受教育期望分布較為均等的地區(qū)，受教育期望與出身之間的關(guān)聯(lián)較弱，中低教育水平出身子代實(shí)現(xiàn)向上流動(dòng)所需跨越的客觀壁壘也較低。因此，高等教育機(jī)會(huì)更可能遵循績(jī)效主義原則，依據(jù)個(gè)體能力與努力程度進(jìn)行分配，高等教育機(jī)會(huì)的增加便可通過構(gòu)成效應(yīng)促進(jìn)代際相對(duì)流動(dòng)。反之，如果低階層缺乏與高階層相似的受教育期望，即使客觀不平等水平較低，低階層也難以把握教育擴(kuò)張帶來的機(jī)會(huì)；而如果社會(huì)客觀不平等程度仍較高，則高階層更容易產(chǎn)生地位下降焦慮，更有可能為子代投入更多資源，從而加大低階層面臨的客觀競(jìng)爭(zhēng)難度。在這種情況下，高等教育仍將被作為優(yōu)勢(shì)地位再生產(chǎn)的途徑，其機(jī)會(huì)的擴(kuò)大也就無法提升相對(duì)流動(dòng)水平。

那么，我國(guó)不同地區(qū)是否因存在這種情境差異而導(dǎo)致高等教育機(jī)會(huì)與代際流動(dòng)之間的關(guān)系呈現(xiàn)異質(zhì)性？為檢驗(yàn)這一可能性，本研究構(gòu)建了“受教育期望不均等指數(shù)”并計(jì)算了“城鄉(xiāng)居民收入比”，以此進(jìn)行樣本劃分。其中，受教育期望不均等指數(shù)是基于小學(xué)與初中輟學(xué)率、普通高中未畢業(yè)率，通過主成分分析提取得到的，數(shù)值越高表示受教育期望分布越不均等。同時(shí)，本研究使用城鄉(xiāng)居民收入比來衡量各省的客觀不平等程度。由于城鄉(xiāng)差異是我國(guó)收入差距的最大結(jié)構(gòu)性來源（Xie & Zhou，2014），一個(gè)省份的城鄉(xiāng)居民收入比越高，代表其內(nèi)部的客觀不平等水平越高。本研究計(jì)算了這兩項(xiàng)指標(biāo)在全部省份的平均值，以其作為分組標(biāo)準(zhǔn)，將出身省份劃分為不同類型，進(jìn)而開展分樣本分析，以檢驗(yàn)高等教育機(jī)會(huì)的作用是否存在地區(qū)異質(zhì)性。

基于情境依賴的分析框架，在受教育期望不均等指數(shù)和城鄉(xiāng)居民收入比低于平均值的地區(qū)，階層間受教育期望分布較為均等，客觀的不平等水平也較低，更多的高等教育機(jī)會(huì)有望通過構(gòu)成效應(yīng)促進(jìn)相對(duì)流動(dòng)。而在受教育期望不均等指數(shù)或城鄉(xiāng)居民收入比高于平均值的地區(qū)，即使提供更多高等教育機(jī)會(huì)，這些機(jī)會(huì)仍可能為優(yōu)勢(shì)階層所壟斷，難以改善當(dāng)?shù)氐纳鐣?huì)流動(dòng)水平。據(jù)此，本研究提出如下假設(shè)。

假設(shè)3：在客觀不平等水平較低、同時(shí)受教育期望分布較為均等的地區(qū)，出身省份的高等教育錄取率越高，該省份的相對(duì)流動(dòng)水平越高；在客觀不平等水平較高或受教育期望分布較為不均等的地區(qū)，出身省份的高等教育錄取率和該省份的相對(duì)流動(dòng)水平無顯著關(guān)聯(lián)。

四、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)

首先，本研究使用1982、1990、2000、2010和2020年的人口普查微觀數(shù)據(jù)，計(jì)算了不同世代、性別的教育排序以及各出身省份的錄取率。其次，本研究合并了2012、2014、2016和2018年的中國(guó)勞動(dòng)力動(dòng)態(tài)調(diào)查（China Labor-force Dynamic Survey，簡(jiǎn)稱CLDS）數(shù)據(jù)，獲得了不同出身省份的親子樣本，用以計(jì)算代際教育流動(dòng)水平。本研究聚焦于子代出生于1970—1989年（改革開放后入學(xué)），且在調(diào)查時(shí)已年滿25周歲的樣本，最終得到16322對(duì)有效親子匹配樣本。最后，除錄取率外，其余省級(jí)解釋變量的數(shù)據(jù)來源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)公布的分省年度數(shù)據(jù)及《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。具體而言，本文選擇了1984—2003年的數(shù)據(jù)，用以反映子代童年時(shí)期的社會(huì)背景。

（二）變量與測(cè)量

1.代際流動(dòng)的估計(jì)與教育排序的測(cè)量

根據(jù)研究目的，本研究采用排序相關(guān)（rank-rank correlation）方法估計(jì)教育的相對(duì)流動(dòng)水平。與傳統(tǒng)的對(duì)數(shù)線性模型相比，排序相關(guān)方法能夠更好地克服職業(yè)、教育程度等地位指標(biāo)在結(jié)構(gòu)分布上的變遷所帶來的影響，從而更準(zhǔn)確地估計(jì)代際相對(duì)流動(dòng)水平（Song et al.,2020；Xie et al.,2022）。此外，排序相關(guān)的回歸方程形式靈活，允許研究者在模型中加入解釋變量，并可進(jìn)一步擴(kuò)展為多層模型，極大地增強(qiáng)了我們探索不同類型流動(dòng)研究問題的能力。同時(shí)，在處理地區(qū)間樣本差異時(shí)，多層模型可利用全樣本信息，提供更為穩(wěn)健的估計(jì)結(jié)果（Heidrich，2017）。排序相關(guān)方法通過下述模型來估計(jì)代際流動(dòng)水平。

其中，

RChild

i

表示子代

i

的教育排序，

RParent

i

表示對(duì)應(yīng)親代的教育排序，取值范圍為0~100。

1

即本研究所關(guān)注的第一個(gè)指標(biāo)“相對(duì)封閉指數(shù)”：

1

的值越大，代表代際關(guān)聯(lián)程度越高，相對(duì)流動(dòng)水平越低。本研究關(guān)注的第二個(gè)指標(biāo)為“向上流動(dòng)指數(shù)”，即當(dāng)

RParent

i

=25時(shí)，基于回歸方程估計(jì)所得的子代教育排序。向上流動(dòng)指數(shù)越大，表明中低出身的子代能夠向上流動(dòng)的相對(duì)水平越高。本研究綜合使用上述兩個(gè)指標(biāo)，以全面評(píng)估各省份代際相對(duì)流動(dòng)水平的特征。

參考已有研究（Xie et al.,2022；Dong & Xie，2023），本研究按照式（2）來計(jì)算教育排序，并根據(jù)世代、性別和教育水平匹配CLDS數(shù)據(jù)中的親代和子代。

N

tg

為世代

t

、性別

g

群體的總樣本量，

f

htg

為其中第

h

類受教育水平群體的樣本量。教育排序

R

htg

反映第

h

類受教育水平在世代

t

、性別

g

群體中的相對(duì)地位。

2.出身省份特征的測(cè)量

本研究以高等教育錄取率作為核心解釋變量，并以非農(nóng)產(chǎn)業(yè)比重和城鄉(xiāng)居民收入比作為競(jìng)爭(zhēng)性解釋變量。

本研究采用高等教育入學(xué)率作為高等教育錄取率的測(cè)量指標(biāo)，具體而言，基于2010年人口普查的微觀數(shù)據(jù)，分出生省份計(jì)算1970—1989年出生的世代中，接受?？萍耙陨辖逃娜藬?shù)占該省對(duì)應(yīng)世代總?cè)藬?shù)的百分比。

為反映出身省份的工業(yè)化水平，本研究計(jì)算1984—2003年各?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）的第二、三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP百分比的平均值，以此測(cè)量非農(nóng)產(chǎn)業(yè)比重。

為反映出身省份的不平等水平，本研究從國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)“人民生活—居民人均可支配收入”欄目，獲取各?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）1984—2003年的城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和農(nóng)村居民人均可支配收入，計(jì)算其比值的平均值。

表1報(bào)告了本研究所涉及個(gè)體變量與省級(jí)變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

（三）分析模型

本研究分兩個(gè)階段進(jìn)行。

首先，依次擬合零模型、隨機(jī)截距模型與隨機(jī)系數(shù)模型，以檢驗(yàn)代際流動(dòng)水平在省級(jí)層面是否存在顯著差異。其中，零模型不納入任何解釋變量，目的在于估計(jì)子代教育排序的省際方差占總方差的比例，從而判斷使用多層模型的必要性，并以此作為后續(xù)模型比較的基準(zhǔn)。用

RChild

ki

表示出身省份

k

中的子代

i

的教育排序，用

RParent

ki

表示對(duì)應(yīng)親代的教育排序，得出的隨機(jī)截距模型如下。

式（3）將對(duì)應(yīng)親代的教育排序與下四分位數(shù)值25對(duì)中，使截距

0k

正好為向上流動(dòng)指數(shù)。在式（3）、（4）的基礎(chǔ)上，如果我們同時(shí)允許相對(duì)封閉指數(shù)

1

在省間具有隨機(jī)效應(yīng)，即增加

1k

1k

1k

N

(0,

11

)的估計(jì)，就得到隨機(jī)系數(shù)模型。本研究通過分析

0k

1k

的隨機(jī)效應(yīng)顯著性，比較隨機(jī)系數(shù)模型、隨機(jī)截距模型、零模型的擬合優(yōu)度，判斷相對(duì)流動(dòng)水平是否存在省際差異。

其次，在確認(rèn)存在顯著的省際差異后，本研究在隨機(jī)系數(shù)模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步構(gòu)建跨層模型，以考察省級(jí)解釋變量對(duì)代際流動(dòng)水平的影響。具體的模型如下。

其中，

X

jk

表示出身省份

k

的第

j

個(gè)解釋變量。層1模型以子代教育排序?yàn)橐蜃兞?，通過隨機(jī)系數(shù)模型，估計(jì)向上流動(dòng)指數(shù)

0k

和相對(duì)封閉指數(shù)

1k

。層2分別以向上流動(dòng)指數(shù)

0k

和相對(duì)封閉指數(shù)

1k

為因變量，估計(jì)省級(jí)層面各解釋變量

X

jk

對(duì)其的影響。

五、研究發(fā)現(xiàn)

（一）出身?。捍H流動(dòng)水平的空間差異

表2匯報(bào)了多層線性模型的估計(jì)結(jié)果。模型1為零模型，其與零假設(shè)下的單層線性模型的似然比檢驗(yàn)在0.001水平上顯著。組內(nèi)相關(guān)系數(shù)（Intra-class Correlation Coefficient,簡(jiǎn)稱ICC）結(jié)果顯示，14.8%的子代教育排序差異來源于出身省份之間的差異，該數(shù)值大于0.059，說明采用多層模型是必要的（Cohen，1988）。模型2為隨機(jī)截距模型，其隨機(jī)效應(yīng)顯示，不同省份向上流動(dòng)指數(shù)的方差顯著大于零，表明中低出身子代的向上流動(dòng)水平存在省際差異。模型3為隨機(jī)系數(shù)模型，其隨機(jī)效應(yīng)顯示，不同省份的向上流動(dòng)指數(shù)與相對(duì)封閉指數(shù)的方差均顯著大于零。此外，對(duì)模型3與模型2進(jìn)行的似然比檢驗(yàn)表明，模型3擬合優(yōu)度顯著提高（LRchi2=27.83，P<0.001）。上述結(jié)果共同表明，代際相對(duì)流動(dòng)水平存在顯著的省際差異。進(jìn)一步分析顯示，各出身省份在相對(duì)封閉指數(shù)上的變異系數(shù)約為14.3%（√0.004/0.443），而在向上流動(dòng)指數(shù)上的變異系數(shù)為27.5%（√86.985/33.909）。這表明，中低出身群體在向上相對(duì)流動(dòng)機(jī)會(huì)方面的省際差異，要比整體相對(duì)流動(dòng)水平的差異更為突出。

基于模型3的結(jié)果，本研究采用最佳線性無偏估計(jì)方法，計(jì)算了各出身省份的相對(duì)封閉指數(shù)和向上流動(dòng)指數(shù)，具體結(jié)果列于表3。

在向上流動(dòng)指數(shù)方面，較高的?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）包括北京、上海、青海、天津、浙江，指數(shù)均大于40；而較低的?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）包括廣西、甘肅、四川、云南、貴州，指數(shù)均低于25。整體來看，東部和中部省份的向上相對(duì)流動(dòng)水平高于西部，但并非呈現(xiàn)連續(xù)均勻的分布，例如山西、河南、安徽、江西的向上相對(duì)流動(dòng)水平明顯低于周邊省份。在相對(duì)封閉指數(shù)方面，較高的?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）包括云南、河南、黑龍江、山西，指數(shù)均高于0.5；較低的省（直轄市、自治區(qū)）包括安徽、北京、上海、廣東、湖南，指數(shù)均不超過0.4。整體而言，東部沿海省份的相對(duì)流動(dòng)水平高于其他地區(qū)。通過綜合比較各省在兩個(gè)指標(biāo)上的表現(xiàn)，可以發(fā)現(xiàn)兩個(gè)指標(biāo)之間的關(guān)系并非完全一致：大多數(shù)相對(duì)封閉指數(shù)較低的省份的向上流動(dòng)指數(shù)較高；但也有一些省份（如安徽）相對(duì)封閉指數(shù)較低，向上流動(dòng)指數(shù)不高。這表明代際繼承模式在不同出身省份之間可能存在差異。

（二）高等教育機(jī)會(huì)與代際流動(dòng)的空間差異：促進(jìn)、無關(guān)與情境依賴

在確認(rèn)代際相對(duì)流動(dòng)水平存在省際差異后，本研究進(jìn)一步采用隨機(jī)系數(shù)模型，檢驗(yàn)高等教育機(jī)會(huì)能否解釋上述差異。估計(jì)結(jié)果如表4所示。表中各省級(jí)解釋變量的系數(shù)反映其對(duì)向上流動(dòng)指數(shù)的影響，而其與親代教育排序的交互項(xiàng)系數(shù)則反映其對(duì)相對(duì)封閉指數(shù)的影響。

模型1作為比較基準(zhǔn)，納入了已有研究中關(guān)于流動(dòng)差異的解釋機(jī)制（Fan et al.,2021；張延吉等，2022；王元超，2023；Hong & Gruijters，2024），分別考察了城鄉(xiāng)居民收入比與非農(nóng)產(chǎn)業(yè)比重的影響?？傮w而言，估計(jì)結(jié)果與已有研究的結(jié)論基本一致：地區(qū)工業(yè)化發(fā)展有助于促進(jìn)中低教育水平出身子代的向上流動(dòng)（張延吉等，2022；王元超，2023）；而不平等程度的加劇則會(huì)降低整體相對(duì)流動(dòng)水平（Fan et al.,2021；張延吉等，2022；王元超，2023；Hong & Gruijters，2024）。

模型2考察了本研究提出的解釋機(jī)制，即高等教育機(jī)會(huì)的作用。結(jié)果顯示，出身省的高等教育錄取率每增加1%，向上流動(dòng)指數(shù)會(huì)增加0.796，且在0.001水平上顯著；相對(duì)封閉指數(shù)則會(huì)下降0.004，且在0.05水平上顯著。該模型的組內(nèi)相關(guān)系數(shù)為0.030，與表2中模型3的組內(nèi)相關(guān)系數(shù)比較可知，高等教育錄取率可以解釋子代教育排序72.2%［(0.108-0.030)/0.108］的省際差異。

模型3在模型2的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步納入省級(jí)層面的競(jìng)爭(zhēng)性解釋變量。結(jié)果顯示，出身省份的高等教育錄取率每增加1%，向上流動(dòng)指數(shù)會(huì)增加0.774（P<0.001)，相對(duì)封閉指數(shù)則會(huì)減少0.007（P=0.011<0.05）。假設(shè)1因此得到支持：就全樣本而言，高等教育錄取機(jī)會(huì)不僅有助于提升整體的相對(duì)流動(dòng)水平，還能促進(jìn)中低教育水平出身子代的向上相對(duì)流動(dòng)。此外，該模型結(jié)果也表明，在控制已有研究揭示的不平等與工業(yè)化機(jī)制后，本研究提出的解釋機(jī)制仍具有顯著效應(yīng)。

為進(jìn)一步考察上述效應(yīng)的情境依賴性，本研究進(jìn)行了分樣本分析。模型4在客觀不平等水平較低、受教育期望分布較為均等的省份（分樣本1）中考察了高等教育錄取率的影響。結(jié)果顯示，出身省份的高等教育錄取率每增加1%，其向上流動(dòng)指數(shù)可提高0.753，相對(duì)封閉指數(shù)可降低0.003，且兩項(xiàng)系數(shù)均至少在0.05水平上顯著。這一結(jié)果在模型5中進(jìn)一步控制工業(yè)化水平與不平等程度后依然成立。

模型6在客觀不平等程度較高、受教育期望分布較不均等的省份（分樣本2）中考察了高等教育錄取率的影響。此時(shí)，出身省份的高等教育錄取率對(duì)相對(duì)封閉指數(shù)的影響因效應(yīng)減小、標(biāo)準(zhǔn)誤擴(kuò)大而不再顯著；其僅與向上流動(dòng)指數(shù)在0.05水平上呈顯著正向關(guān)。而在模型7中進(jìn)一步控制工業(yè)化水平和不平等程度后，高等教育錄取率對(duì)向上流動(dòng)指數(shù)和相對(duì)封閉指數(shù)均無顯著影響。模型6與模型7的結(jié)果表明，在客觀不平等程度較高、受教育期望分布較不均等的省份中，高等教育機(jī)會(huì)可能與當(dāng)?shù)叵鄬?duì)流動(dòng)水平之間無顯著關(guān)聯(lián)。

上述分樣本分析顯示，高等教育機(jī)會(huì)對(duì)相對(duì)流動(dòng)的促進(jìn)作用具有情境依賴性：在客觀不平等程度較低、受教育期望分布較均等的地區(qū)更為顯著；而在客觀不平等程度較高或受教育期望分布較不均等的地區(qū)，高等教育機(jī)會(huì)與相對(duì)流動(dòng)水平之間無顯著關(guān)聯(lián)。因此，本研究的假設(shè)3得到支持。

六、結(jié)論與討論

本研究基于排序相關(guān)的研究策略，揭示了成長(zhǎng)于改革開放后世代的代際教育流動(dòng)水平在各出身省間的差異，以及高等教育機(jī)會(huì)對(duì)該差異的形塑作用。首先，與以往關(guān)注工作所在地的中國(guó)代際流動(dòng)研究不同，本研究聚焦于出身地，通過多層模型揭示了向上流動(dòng)指數(shù)與相對(duì)封閉指數(shù)在中國(guó)各出身省份之間的差異?？紤]到在戶籍與學(xué)籍制度的安排下，多數(shù)人在生命歷程早期難以通過遷移改變流動(dòng)機(jī)會(huì)，本研究發(fā)現(xiàn)“生于何處”對(duì)個(gè)體在地位階梯上“能爬多高”具有重要影響。我們認(rèn)為，出身地作為社會(huì)學(xué)概念，與家庭背景、性別等因素相同，具有鮮明的先賦性特征，對(duì)個(gè)體的生活機(jī)遇產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。

其次，本研究梳理了有關(guān)高等教育機(jī)會(huì)與代際流動(dòng)關(guān)系的三種理論視角：促進(jìn)相對(duì)流動(dòng)、無關(guān)的相對(duì)流動(dòng)以及該關(guān)系的情境依賴性。全樣本分析結(jié)果支持高等教育機(jī)會(huì)對(duì)代際流動(dòng)具有促進(jìn)作用的觀點(diǎn)。這一發(fā)現(xiàn)與切蒂等人關(guān)于美國(guó)各通勤區(qū)高等教育可及性與代際收入流動(dòng)無顯著關(guān)聯(lián)的結(jié)論不同（Chetty et al.,2014），反映出中國(guó)分省錄取的招生制度對(duì)地方社會(huì)的相對(duì)流動(dòng)具有現(xiàn)實(shí)影響，也進(jìn)一步說明在流動(dòng)研究中納入中國(guó)情境的理論必要性。

進(jìn)一步的分樣本分析表明，高等教育機(jī)會(huì)對(duì)代際流動(dòng)的促進(jìn)作用主要存在于那些客觀不平等程度較低、受教育期望分布較均等的省份。由此，本研究厘清了高等教育促進(jìn)績(jī)效原則實(shí)現(xiàn)的兩個(gè)重要條件（Weber，1958/1946：240-244）：較低的不平等水平以及分布較為均等的受教育期望。需要說明的是，本研究分析的樣本均出生于20世紀(jì)90年代之前，其出身省份的社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征與當(dāng)前情況已有顯著不同。在當(dāng)今教育普遍受到高度重視、競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈的背景下，地區(qū)間的不平等結(jié)構(gòu)也可能已發(fā)生深刻變化。因此，本研究的結(jié)論不應(yīng)被簡(jiǎn)單理解為對(duì)某些地區(qū)高等教育名額分配政策作用的否定，而是旨在強(qiáng)調(diào)高等教育若要有效促進(jìn)社會(huì)流動(dòng)，需依托更加公平的制度環(huán)境與社會(huì)條件，例如降低區(qū)域不平等、完善資源分配機(jī)制等。

本研究仍存在若干局限，有待未來進(jìn)一步完善。第一，本研究所使用的調(diào)查數(shù)據(jù)在省級(jí)層面代表性仍顯不足。為緩解這一問題，本研究一方面合并了不同年份的數(shù)據(jù)以擴(kuò)大樣本量、增強(qiáng)穩(wěn)健性，另一方面采用多層模型進(jìn)行分析，而非對(duì)各省樣本分別進(jìn)行普通最小二乘回歸分析。第二，由于所分析世代的童年時(shí)期較早，難以獲取當(dāng)時(shí)的政府統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（如歷年高考錄取率、收入基尼系數(shù)）和個(gè)體微觀數(shù)據(jù)（如具體受教育期望），因此，本研究主要依賴普查數(shù)據(jù)進(jìn)行推算，或采用意涵相近的替代指標(biāo)，這可能對(duì)不平等程度、受教育期望等變量的測(cè)量效度造成一定影響。第三，本研究未進(jìn)一步區(qū)分世代差異。若考慮世代差異并構(gòu)建三層模型，各個(gè)省—世代單元的樣本量將顯著減少，且世代作為高層分組變量數(shù)量有限，可能影響估計(jì)的穩(wěn)健性（Maas & Hox，2005；Hox，2010）。鑒于本研究主要關(guān)注空間差異而非時(shí)間變化，同時(shí)分省錄取率在分析所涉世代間排序基本穩(wěn)定，因此現(xiàn)有估計(jì)結(jié)果仍具有參考價(jià)值。第四，受數(shù)據(jù)限制，本研究?jī)H以個(gè)體14歲時(shí)的居住地作為出身地的測(cè)量依據(jù)，未能處理高考移民、隨遷子女等地理遷移現(xiàn)象對(duì)出身地效應(yīng)估計(jì)的潛在干擾。未來的研究如能獲取更全面的信息，可對(duì)此進(jìn)行更精確的考察。

作為一項(xiàng)聚焦出身地影響的探索性研究，本文也為未來的研究指出了若干可能的方向。在機(jī)制方面，本研究主要關(guān)注自上而下的制度過程，但實(shí)際上還存在如“老鄉(xiāng)網(wǎng)絡(luò)”等自下而上的機(jī)制，后者可能通過資源壟斷、內(nèi)部信息共享等途徑影響個(gè)體發(fā)展。此外，既有研究多集中于戶籍制度中的農(nóng)業(yè)戶口和非農(nóng)戶口的差異（Wu，2019），而本研究則揭示了戶口所在地（Chan & Zhang，1999）這一維度的重要性，期待未來的研究能在此方向上展開更深入的探討。在研究方法上，本研究采用的教育排序方式將教育地位轉(zhuǎn)化為相對(duì)位置進(jìn)行測(cè)量，未來的研究可結(jié)合親代職業(yè)、收入、財(cái)產(chǎn)等多維因素，采用類似思路考察其對(duì)地位獲得的影響，或可為現(xiàn)有流動(dòng)研究提供新的發(fā)現(xiàn)。