高等教育擴張與個人收入階層流動

鄢杰 涂訓華 鄭靜

摘要：利用2010—2020年中國家庭追蹤調查（CFPS）數據，在測算并分析個體收入階層流動現狀的基礎上，將1999年“高校擴招”政策作為準自然實驗，采用隊列雙重差分模型檢驗高等教育擴張對個人收入流動的影響。實證結果表明：高等教育擴張增強了個人收入的階層流動性，促進了個人收入階層躍遷。從城鄉兩個方面看，高等教育擴張對農村個體收入的絕對流動和相對流動均有顯著促進作用，但僅對城市個體收入的絕對流動有較顯著的正向作用，對其收入的相對流動則沒有顯著影響。機制檢驗結果表明：高等教育擴張提高了接受高等教育人群進入人力資本密集型行業的機會，同時會通過影響這部分人群的婚姻選擇、促進人口跨地區流動等路徑影響個人收入的階層流動性。在高等教育持續擴張的背景下，應進一步拓展職業教育的發展空間，打破教育壁壘，充分利用互聯網資源，縮小區域間教育資源差異，為低收入家庭提供傾斜性的政策和平臺支持。

關鍵詞：個人收入；收入流動；階層固化；高等教育；高校擴招

文獻標識碼：A???文章編號：100228482023（05）011513

一、問題提出

近年來，中國低收入人群跨階層流動的渠道越來越少，向上流動的趨勢漸緩，如何擴大中等收入群體規模，促進社會縱向流動成為廣泛關注的問題。黨的十九大報告首次提出了“社會性流動”概念，即“破除妨礙勞動力、人才社會性流動的體制機制弊端，使人人都有通過辛勤勞動實現自身發展的機會”。中央財經委員會第十次會議再次強調，“為人民提高受教育程度、增強發展能力創造更加普惠公平的條件，暢通向上流動通道，給更多人創造致富機會，形成人人參與的發展環境”。目前，中國社會階層流動性減弱，由階層分化導致的“相對剝奪感”增強，人們的主觀社會地位從“一切向錢看”向教育、職業收入“多元決定”良性轉變后，自2008年起，又進入了主要以資產（收入和住房）決定社會地位的時代［1］。收入階層分化會極大地影響人們的主觀社會地位，而收入流動不僅對收入不平等有重要作用，適度的收入流動性還有可能緩解長期收入差距［2］。此外，可以向上流動的環境被認為更公平，因此收入流動將減少反社會行為［3］，有助于社會和諧穩定。

從古代的科舉到現代的高考，教育是普通百姓實現階層向上流動的重要渠道。但現實中，獲取教育資源的機會卻存在較大的不平等性。從個體層面來看，社會優勢階層在經濟、文化等領域的地位和資源強化了他們獲取優質教育機會的能力，而弱勢階層則正好相反；從地區層面來看，城鄉之間、經濟發達地區和欠發達地區之間存在著巨大的教育資源差異，這些差異不僅包括硬件設施，還體現在師資力量、學校選擇以及未來就業等方面。寒門學子被嘲“小鎮做題家”的背后，體現的是家庭背景、教育資源等的差距，這些差距引致的機會不平等也阻礙了普通家庭、低收入人群向上流動的路徑。中國自1999年開始實行高校擴招計劃后，高等教育毛入學率和高考錄取率均大幅增長。1999—2021年，高等教育毛入學率從10.5%升至57.8%數據來自教育部網站。根據《中國教育監測與評價統計指標體系》的計算方法，高等教育毛入學率=高等教育在學總規模/18～22歲年齡組人口數×100%，高等教育在學總規模=普通高等教育本?？圃谛Ｉ鷶?研究生在校生數+成人本?？普酆显谛Ｉ鷶担ǔ扇嗣摦a班在校生數+成人夜大在校生數×0.5+成人函授在校生數×0.5）+網絡本?？圃谛Ｉ鷶怠?.5+自學考試畢業人數×1.5+在職攻讀學位研究生在學人數+研究生課程進修班在學人數×0.5+軍事院校本?？圃谛Ｉ鷶?。，高考錄取率則從55.56%上升到92.89%。1999年的高校擴招政策一方面緩解了政府當時面臨的就業壓力，顯著增加了接受高等教育的人數，促進了人力資本積累，從長期看有助于中國的經濟可持續發展。但另一方面，高等教育擴張又導致了“文憑不斷貶值”“大學生蟻族”“大學生與農民工工資趨同”等現象。高等教育還能否促進以及如何促進個人的收入階層躍遷成為越來越重要的問題。

國內外學者對高等教育與收入階層流動間的關系進行了較為深入的研究，基于不同的視角得出了不同的結論。一方面，有學者認為高等教育是社會分層的主要工具和階層向上流動的重要手段。高等教育有助于提高個體收入，尤其是農村家庭收入［4］；有助于人力資本積累，提供更多階層向上流動的可能性，并且受教育程度較高的個體收入不易向下流動［5］。另一方面，有學者認為高等教育加劇了不同階層間的利益沖突，固化了社會階層，阻礙了社會流動。高等教育擴張并不能有效解決中國當前的社會階層固化問題，也不能提升社會整體的公平狀況［6］。此外，還有部分學者認為高等教育促進社會流動是有條件的?，F階段中國高等教育在促進社會流動方面的功能出現了弱化，這主要是因為高等教育機會均等性、大學畢業生就業公平性等因素制約了高等教育對社會流動的正向作用［7］。

總體而言，已有文獻對高等教育和收入階層流動進行了大量研究，但在以下方面仍值得進一步探討：一是大部分文獻側重于研究高等教育與社會階層流動或代際收入流動的關系，針對高等教育與個人收入階層代內流動的研究較少，尤其是基于個人層面數據進行的研究更是屈指可數；二是以往的研究多集中在定性或定量分析高等教育對收入階層流動的影響，主要從人力資本積累和個體收入等方面考察教育回報，而較少從婚姻選擇、人口流動等多元機制因素探究二者關系。結合中國實際來探討中國的高等教育擴張是否促進了個體收入向上流動，以及通過怎樣的渠道影響收入流動，從理論上有助于厘清高等教育擴張和個人收入流動的關系和作用機理，完善教育對階層流動的理論支撐，為進一步的教育改革提供有益參考。

本文利用中國家庭追蹤調查（CFPS）數據，實證量化了高等教育擴張對個人收入階層流動的作用，可能的邊際貢獻主要有三點：一是研究視角上，從個人層面分析了高等教育擴張對收入代內階層流動的影響，并從行業選擇、婚姻機制、人口遷移等因素分析其影響路徑；二是從絕對流動性和相對流動性兩個方面綜合度量個體收入流動性，并利用家庭追蹤調查數據對不同年度的個體進行匹配，分析個體在連續時間內收入階層流動性的持續變化狀況，可以更全面、動態地反映收入的絕對變化和相對變化，能更有效地識別高等教育在其中發揮的作用；三是在研究高等教育擴張和個人收入階層流動之間的關系時，采用隊列雙重差分模型，利用中國1999年的高校擴招政策作為準自然實驗，估計其對個人收入階層流動的影響，有助于更深入地認識中國高等教育和個體收入階層流動間的關系和潛在機制。

二、理論分析與研究假設

（一）高等教育擴張與個人收入階層流動

高等教育擴張有助于提升個人收入階層流動。第一，教育促進階層向上流動的核心在于人力資本積累。根據人力資本理論，接受教育的過程也是人力資本投資的過程。高等教育是個人在接受基礎教育之后，進一步提高個人知識、綜合素質和技能的投資方式，能夠提高接受高等教育者的競爭力，實現人力資本升值。第二，高等教育是促進階層向上流動、阻隔貧困代際傳遞的重要途徑。根據信號篩選理論，由于信號發送方和接收方存在信息不對稱的情況，求職者可以通過教育文憑向雇主發送出能力信號，從而在求職競爭中獲得比較優勢；雇主根據用工需求設置應聘門檻，規定該崗位所需的教育水平及相應的工資，然后基于求職者通過教育水平發出的能力信號來篩選最佳雇員［8］。因而，接受高等教育可以讓人擁有更多就業選擇和機會，對個人收入產生正向的影響，從而促進收入階層向上流動。第三，教育水平與個人收入之間存在著正向顯著的關聯。高等教育擴張提高了個體獲得高等教育的機會比和受教育程度，讓出生于弱勢階層的人群可以通過接受高等教育實現階層向上流動。在控制能力異質性的情況下，高等教育擴張對個人收入及教育的生產性收益率產生了積極正向影響［9］。

受傳統觀念影響，中國早期不同性別的適齡兒童在上學機會上存在明顯差異，若家庭經濟條件較差，男孩通常更可能擁有繼續上高中甚至大學的機會，女孩則更可能早早輟學外出打工。然而，高等教育擴張從整體上改變了男性和女性接受高等教育機會的比例，男性接受高等教育的機會優勢在下降，女性獲得了更多新增的教育機會，尤其是農村地區女性與男性之間的機會差距顯著縮?。?0］。故此，高等教育擴張對不同性別的個體影響會有差異。而城市和農村家庭間的收入存在巨大差異，城市和農村孩子的上學機會存在較大區別；此外，城鄉間的教育資源存在顯著差異，這導致二者高考升學概率也有明顯的差異，因而高等教育擴張對城鄉這兩個群體的影響會有不同。據此，本文提出以下假設：

假設1：高等教育擴張有助于促進個人收入流動，且這一影響存在性別異質性、城鄉異質性。

（二）高等教育擴張影響收入流動的機制分析

高等教育會對個體未來的職業、婚姻以及居住城市選擇等產生重要影響，而這些因素又和個體收入密切相關。本文從職業選擇、婚姻決策以及人口流動三方面分析高等教育擴張對收入階層流動的影響路徑。

1.職業選擇機制

接受高等教育者有更高的幾率能夠進入人力資本高度集中的行業，獲得更高的收入，從而提升個體收入流動性，實現收入階層躍遷。教育是影響職業階層的最重要因素，并且其重要性隨著時代發展而增強［11］，而代際教育和職業向上流動始終是實現階層改善的重要途徑［12］?，F實中，越來越多的企業將高學歷證書作為一種篩選機制，在合格申請者供過于求的情況下，企業更傾向于招聘具備更高文化程度的候選人，這導致學歷較低的人員被排擠在外，即使他們實際上能夠勝任該職位。因此，接受高等教育的個體通常擁有更廣泛的職業選擇和就業機會，尤其是在人力資本密集型行業。這進一步促使他們在經濟地位和職業地位上達到較高的水平，從而實現階層躍遷。據此，本文提出以下假設：

假設2：高等教育擴張增加了個體進入人力資本密集型行業的幾率，促使個體收入向上流動。

2.婚姻選擇機制

高等教育擴張對個體婚姻選擇的影響主要在于提高了配偶的受教育水平。第一，高等教育擴張增加了個體配偶的受教育程度。在婚姻中，人們往往選擇與自己門當戶對的伴侶，共同的經歷、話題、價值觀以及文化上的匹配使受過高等教育的人更有可能在自己所處的群體中找到合適的伴侶。在高校擴招的背景下，教育同質性婚姻比例迅速上升，這類家庭的平均收入在過去20年間呈直線上升的趨勢［13］，并且受教育程度越高的同質性婚姻，積累財富的能力也越高［14］。第二，接受高等教育的人往往來自不同的家庭背景，有助于促成不同階層的婚姻選擇，也會提高階層的流動性。較高的受教育水平有助于提高男性在婚姻市場上的競爭力，也能增加女性向上流動的可能性［15］。第三，婚姻選擇也是社會階層的重建?；橐銎ヅ溥^程同時也是社會不平等結構的自我建構、復制和再生產過程。如果從家庭背景相似的群體中選擇配偶，原有的社會階層將被復制，不平等現象會加劇并通過婚姻代際傳遞；若婚姻雙方家庭背景的匹配是隨機的，那么新組建家庭的社會階層調和將有助于階層流動，緩解不平等［16］。據此，本文提出以下假設：

假設3：高等教育擴張提高了個體配偶的受教育程度，進而促進收入階層流動。

3.人口流動機制

高等教育擴張推動了大量學生和勞動力跨地區流動。一方面，高等教育擴張為青年人遷移提供了機會，推動大學生群體大規模遷移。由于大多數高校位于經濟相對發達的地區，如省會城市，高校擴招促進了更多人在不同地區之間的遷移。這推動了來自農村的學生遷往城市，促進了農業人口向非農人口的轉變。這些遷移人群在畢業后，更可能會留在學校所在城市或者到經濟更發達的地區工作，以追求更高的經濟回報。這些遷移都有助于普通人的收入流動性提升，實現階層向上流動。另一方面，高等教育擴張提高了接受高等教育群體的數量和個體受教育程度，提高了這部分群體流動到大城市的可能性。由于個人受教育水平越高，在中小城市或農村地區越難找到心儀的工作，因此受教育水平較高者往往會流動到較大城市就業，以獲得更高的職業回報［17］。據此，本文提出以下假設：

假設4：高等教育擴張會促進人口跨地區流動，提高收入流動性。

三、個人收入的階層流動性測算分析

在對個體收入階層流動性進行度量時，絕對主義從收入取值的變化（距離和相關性）出發理解收入流動，相對主義從收入位置的變化（收入等級轉換）出發理解收入流動，研究相對位置的變動方向及程度［18］。為了更全面考量個體收入階層代內流動情況，本文從絕對流動和相對流動兩個方面進行綜合分析

個體收入流動性利用相應年份數據進行具體計算，由于CFPS為隔年調查數據，故2012年的個體收入流動性是指2010—2012年的個體收入變化。。

（一）測算方法

本文在參考以往相關研究［18］的基礎上，計算出個體收入占總體收入的比重（個體收入份額）的變化作為個體收入階層相對流動性的代理變量。

個體收入階層相對流動性的計算公式為

Inmit=（yit/∑ni=1yit-yit-2/∑ni=1yit-2）×10?000（1）

其中，Inmit表示個體i在第t年的收入相對流動性，yit/∑ni=1yit表示個體i在第t年的收入yit占總收入之和∑ni=1yit的比重。此外，由于單個個體占總收入的份額非常小，為便于后續分析計算，此處將其所得數值乘10?000，單位變為萬分之一。

此外，本文在Field等［19］的做法基礎上，利用個體兩期對數收入的差值來衡量個體收入的階層絕對流動性。

Abiit=lnincit-lnincit-2（2）

其中，Abiit表示個體i在第t年的收入絕對流動性，lnincit表示個體i在第t年的收入取對數。

（二）數據來源及處理

由于CFPS數據庫為追蹤調查，利用其2010—2020年的數據，可以獲得同一個體在不同年份的收入變化情況，進而構建收入轉換矩陣。在利用CFPS數據進行測算之前，本文對數據進行了如下處理：第一，利用2010年基期的個人編碼與其他年份進行匹配，由于計算收入流動性至少需要兩期數據，故刪除僅有1年數據的樣本；第二，剔除了個體收入缺失和年收入低于1?000元的樣本；第三，以2010年為基期，計算出各期的消費物價指數，然后對個體收入數據進行消除通貨膨脹處理，以反映除價格變化外的實際收入變化情況。

（三）收入階層流動測算與分析

1．不同收入階層群體收入份額的變化趨勢

本部分將樣本群體按照收入從低到高排序后劃分為低收入（0，20%］、中下收入（20%，40%］、中等收入（40%，60%］、中上收入（60%，80%］、高收入（80%，90%］、最高收入（90%，100%］六個群組

此處為了更好地體現高收入群體的份額變化，故在將收入五等分的基礎上，將頂部20%的高收入群體進一步劃分為高收入群體和最高收入群體。。從表1中可以看出，低收入群體所占份額低且變化幅度小，中等及以上收入群體的份額變化較為明顯。具體而言，低收入組所占收入份額最低時僅為2.24%（2014年），最高時也僅為4.18%（2018年）；中下收入組所占收入份額基本保持在10%上下；中等和中上收入組所占收入份額有所提高，且呈上升趨勢；高收入組的收入份額基本維持在16%左右；最高收入組所占收入份額較高，最高時達39.30%（2010年），最低時為29.44%（2014年），其總體上表現為下降的趨勢。

2.以2010—2012年的收入轉換為例，2012年低收入階層的流動情況即計算2010年位于低收入階層的個體，在2012年時分別處于低收入、中下、中等、中上和高收入階層的比例。

（1）個體短期收入流動性較弱，收入階層存在固化傾向，且高收入階層固化的現象尤為明顯。低收入階層的人群流動性較弱，2012和2014年分別有4562%、2332%仍位于低收入階層，僅分別有554%、686%進入到高收入階層；中下、中等和中上收入的階層流動性略有增加，但處于原階層的比例仍舊最高；高收入階層人群變化幅度小，在2012和2014年仍屬高收入階層的分別占5805%、5050%，固化較為明顯。

（2）各收入階層長期呈固化趨勢。在2018和2020年，分別有4409%、3699%的低收入人群仍屬于原階層，流入高收入人群的比例與短期近似，僅6%左右；中下和中等收入的人群有29%左右仍位于原來的階層，且流入高收入人群的比例相較短期略有下降；中上收入人群的流動性比短期有所增加，屬于原階層的比例比2012年時分別降低了275%和647%；高收入人群的流動性仍舊較弱，分別有5293%、5462%位于原階層。

3．接受高等教育與否的人群收入階層流動變化分析

本部分以“是否接受過大專及以上教育”將樣本劃分為接受高等教育組和未接受高等教育組。表3是兩組不同教育程度人群的收入轉換矩陣，接受高等教育組的結果表明，中低收入者向上流動性較強，流入中等及以上階層的比例分別為7420%、8304%；中等和中上階層人群位于原階層的比例最高，但向上流動趨勢較未分組之前明顯增加；高收入者向下流動比例減少，7338%的人群仍屬于原階層，固化更為明顯。未接受高等教育組的轉換矩陣中向下流入低收入和中下階層的比例相較未分組之前明顯增加，而流入中等、中上以及高收入階層的比例則明顯減少。表3結果初步表明，接受到高等教育的人群在長期向上流動性增強了，而未接受到高等教育的人群在長期則更有可能向下流動，向上流動的比例較小。

4.整體的收入階層流動性分析

為了更好地反映不同收入群體整體的收入階層流動情況，此處從收入流動的程度和收入流動的趨勢兩個方面進行分析。分析前者時不考慮收入流動的方向，僅考察高等教育組與未接受高等教育組的整體收入階層流動的變化幅度大小，分析后者時從向上或向下兩個方向分析高等教育組與未接受高等教育組的整體收入階層流動的趨勢變化。

（1）整體收入流動的程度

在計算不包含方向變化的個體收入相對流動性時，利用式（1）（2）分別計算出歷年的個體收入相對流動性和絕對流動性，然后對所得值取絕對值，再進行加總平均后得到相應年份的整體收入相對流動性指數和絕對流動性指數。。圖1和圖2分別反映了2012—2020年收入階層流動的相對變化幅度和絕對變化幅度。2012—2020年整體流動性波動幅度較大，接受高等教育組的相對流動和絕對流動走勢基本一致，均呈現先上升，在2016年達到頂點后下降的趨勢。未接受高等教育組的相對流動程度和絕對收入流動程度有所差異?？傮w而言，在不考慮流動的方向時，接受過高等教育的人群整體相對流動性高于未接受過高等教育的人群，但絕對流動性僅2016年高于未接受過高等教育的人群。

（2）整體收入流動趨勢

利用式（1）（2）計算所得的第t年的個體收入流動性分別加總平均后得到第t年的整體收入的相對流動性和絕對流動性。。圖3和圖4分別為2012—2020年收入的相對流動趨勢和絕對流動趨勢，接受高等教育組的流動趨勢仍基本一致，雖然其流動趨勢在2016年達到頂點后呈現下降走勢，但其相對流動性大于0，表明其整體是向上流動的。而未接受高等教育組的流動性自2014年起一直低于接受高等教育組，且其相對流動性表現出向下流動的趨勢。這也初步表明，長期來看，無論是從相對流動性還是絕對流動性進行度量，接受過高等教育的人群向上流動的可能性均更大。

圖3?2012—2020年收入相對流動趨勢

圖4?2012—2020年收入絕對流動趨勢

四、數據和實證研究設計

（一）計量模型的構建與方法選擇

為了能夠更好地量化高等教育擴張對個人收入流動性的影響，結合樣本的數據特征，本文參考Chen等［2021］的做法，利用隊列雙重差分法進行實證分析，具體模型設定如下：

Abiijgt=α0+α1Ig≥1981×HEEj+α2Xijgt+μj+ωi+XjIg+εijgt（3）

Inmijgt=γ0+γ1Ig≥1981×HEEj+γ2Xijgt+μj+ωi+XjIg+εijgt（4）

其中，下標i代表個體，j代表個體所在省份，g代表出生隊列，t代表數據的調查年份（2020年）。被解釋變量Abiijgt、Inmijgt分別表示個體收入的絕對變化和個體收入的相對變化。Ig≥1981是表示出生隊列分組的虛擬變量，如果個體出生隊列在1981年及之后，則取值為1，否則為0。HEEj代表各省份的高校擴招規模。Xijgt表示個體層面的控制變量，包括性別、戶籍、是否黨員等。μj表示省份固定效應。ωi表示行業固定效應。Xj×Ig為高校擴招政策前一年（1998年）的省份層面的特征Xj（1998年的各省人均GDP和1998年各省人均財政支出）與隊列虛擬變量Ig的交互項，這一方面是為了更好地控制省份之間的經濟和公共服務等方面的差異，另一方面是為了允許出生隊列的效果隨前定的省份特征變化。εijgt為隨機擾動項。本文重點關注的是系數α1和γ1，即各省高校擴招強度對個體收入絕對流動與相對流動性的影響。

（二）數據處理和變量說明

本研究的數據來自CFPS數據庫，使用了最新的2020年個人庫數據。該數據庫包含了全面且詳細的個人家庭背景、教育和收入等信息。按照《中華人民共和國義務教育法》的規定，接受義務教育的開始年齡在6～7歲，因此經歷了高校擴招的人群大多出生在1981年左右。本文對數據進行了如下處理：（1）將樣本限制在1970—1990年出生的個人。一是盡量縮小由于年齡相差過大而導致的偏差；二是盡量擴大樣本容量；三是選擇1970年及以后出生的人可以基本排除1966—1976年“文化大革命”對教育的潛在影響。（2）刪除了個體收入、性別、教育程度等關鍵變量缺失的樣本。最后，本文的樣本個體為3?757個，年齡在30～50之間，其中大專及以上學歷1?151名，占比30.64%。

1.被解釋變量

本文的被解釋變量是個體收入流動性（Abi、Inm），從個體收入的相對變動和絕對變動兩個方面來度量。相對變動以收入份額變化來衡量，具體如式（1）所示。絕對變動則指個體兩期收入的絕對變化，衡量方法如式（2）所示。

2.核心解釋變量

本文主要探討的是高等教育擴張對個體收入流動性的影響，因此重點關注的是個體是否經歷高校擴招（Exp）與擴招強度（HEE）的交互項系數大小與方向。根據前文分析，高校擴招最初發生在1999年，出生在1980年9月—1981年8月的個體是受高校擴招政策影響的第一個隊列，定義為“隊列1981”，其余隊列以此類推。將經歷了高校擴招的隊列作為處理組，賦值1；未經歷擴招的隊列作為對照組，賦值0。高校擴招強度（HEE）借鑒巫錫煒等［21］的做法，利用1998年各省地方高校在校生人數和普通高中在校生人數之比作為靜態度量的高校擴招強度。這主要是由于1999年的高校擴招政策具有突發性，擁有更多教育資源的高校顯然具備更強的擴招能力，一個省份的高校擴招規模強烈依賴其1999年以前的招生能力［22］。

3.機制變量

本文的機制變量包括人口流動、婚姻、行業等三個變量。（1）人口流動變量（Mobi）。由于缺乏樣本18歲時的居住地信息，故本文采用個體12歲時居住地作為參加高考的地方，并將調查年度居住地與12歲時居住地不一致的視為發生人口流動。（2）婚姻變量（Sedu）。此處用配偶的受教育程度作為婚姻變量的代理變量。（3）行業變量（Indr）。借鑒Feng等［23］的做法，利用2008年的經濟普查年鑒數據計算各行業獲得高等教育的勞動力所占比例，用以衡量人力資本強度，將高于中位數的行業視為人力資本密集型行業。

4.控制變量

首先，本文從個體層面上控制了會影響個體收入的一些因素，包括性別（Gen）、戶籍（Urb）、是否黨員（Par）等。其次，從家庭層面控制家庭背景的影響，控制了父母的受教育程度（Fedu、Medu）。

主要變量的定義和描述性統計結果見表4。

五、實證分析結果

（一）基準回歸

表5報告了隊列雙重差分模型估計的基準回歸結果?？紤]到省份和出生隊列相同時可能存在的潛

在相關性，本文的回歸均在省份與出生隊列交互層面進行聚類。不論以絕對方式還是相對方式來度量個體收入的流動性，高等教育擴張均對其有顯著的正向作用。一方面，高校擴招與個體收入絕對流動性顯著正相關，表明高等教育擴張有效促進了個體收入絕對流動性，提高了個體的收入；另一方面，高校擴招與個體收入相對流動性也為顯著正向關系，表明高等教育擴張有助于提高個體相對流動性的變化，促進個體收入的相對比重增加。結果初步驗證了研究假設1。

（二）平行趨勢檢驗

本文借鑒Chen等［20］的做法，采用動態ReducedForm隊列雙重差分模型進行平行趨勢檢驗，模型形式為

Abiijgt=α0+∑1990θ=1970α1，θIg=θ×HEEj+α2Xijgt+μj+ωi+XjIg+εijgt（5）

Inmijgt=γ0+∑1990θ=1970γ1，θIg=θ×HEEj+γ2Xijgt+μj+ωi+XjIg+εijgt（6）

其中，Ig=θ表示出生隊列的虛擬變量，如果個體出生在年份θ，則取值為1，否則取值為0。系數α1，θ、γ1，θ識別的是高校擴招強度對特定出生隊列人群收入流動性影響的平均因果效應。

圖5和圖6根據式（5）（6）的估計結果列出了不同出生隊列下高校擴招與個體收入流動間的系數α1，θ和γ1，θ（95%置信區間），以直觀反映1999年高校擴招與個人收入流動之間的關系。如果基礎回歸中估計出的高等教育擴張對收入流動的促進效應是由于遺漏變量等其他原因引起的，且在高校擴招前后這些變量仍在持續發揮作用，那么受高校擴招政策影響前的不同出生隊列人群用式（5）（6）估計后仍應具有顯

圖5?絕對流動性平行趨勢

圖6?相對流動性平行趨勢

著正向作用。反之，若不存在該問題，那么高等教育擴張應該與個體收入流動性不相關或不顯著［24］。圖5和圖6分別為絕對流動性和相對流動性衡量下高校擴招的平均因果效應，兩者結果基本一致。首先，出生在1981年之前的人群，α1，θ和γ1，θ的估計結果基本接近于0，且均不顯著，無法拒絕其等于0的原假設。這說明在高校擴招政策開始之前，從絕對收入流動和相對收入流動兩個方面衡量時，不同出生隊列個體的收入流動性均沒有出現異質性的趨勢，這一結果支持了平行趨勢的假設，表明平行趨勢檢驗通過。其次，從1981年出生的隊列開始，α1，γ、γ1，θ的估計值顯著為正，表明高等教育擴張開始對個體收入的絕對流動和相對流動性產生顯著的促進作用，這一結果也支持選擇1981作為第一個處理隊列。最后，高等教育擴張是一個動態且持續的過程，1999年的高校擴招對1981、1982及1983等三個出生隊列的人群收入流動具有顯著正向的影響，對出生隊列在1984年及之后的個體則影響不顯著。

（三）穩健性檢驗

限于篇幅，結果留存備索。

一是擴大樣本容量。將出生年份在1970年之前的樣本納入實證，總樣本量增加為6?076。此時，核心解釋變量對相對流動性的系數在1%的水平顯著為正，但核心解釋變量對絕對流動性的系數顯著性有所降低，僅在10%的水平顯著為正，表明距離高校擴招越遠的人群，其收入絕對變化受到的影響更小。

二是剔除隊列1980和隊列1981。將最靠近高校擴招政策影響的兩個隊列剔除后，雖然高等教育擴張依然對個體絕對流動性和相對流動性仍有較為顯著的影響，但顯著性均有所下降，這也表明以靜態方式測量的高校擴招強度對距離越近的群體影響更顯著。

三是改變高校擴招強度和收入階層流動的測度方式。借鑒Wang等［25］的做法，利用動態測量方式衡量高校擴招強度

計算公式為：HEEXj=∑2012t=1999Ujt/Pjt-Ujt-1/Pjt-1×100。HEEXj為省份j的高校動態擴招強度，Ujt表示省份j普通高等學校第t年的在校生人數，Pjt表示j省在t年的人口規模。；參考朱詩娥等［4］的做法，用個人階層的躍遷值反映個人收入的流動程度，將個體按收入水平五等分組后由低到高賦值1、2、3、4、5

階層躍遷值的計算公式為：Jumit=Pit-Pit-2，Pit為個體i在t年的收入等級，例如個體上一期收入等級位于最底層，取值為1，本期處于中下收入階層，取值為2，則階層躍遷值為1，以此類推；反之，如果個體上期處于高收入階層，取值為5，本期處于中上收入階層，取值為4，則階層躍遷值為-1，以此類推。，然后利用logit模型進行實證分析。結果顯示，改變兩者的測度方式后，高等教育擴張依然對個體絕對流動性和相對流動性有顯著的正向影響。

四是安慰劑檢驗。本部分進行了兩組安慰劑檢驗，其一是改變高校擴招開始的時期，假定擴招從1997年開始；其二是更換處理組和控制組的出生隊列，將1970—1975年出生的隊列設置為處理組，將1976—1979年出生的隊列設置為控制組。安慰劑檢驗結果表明高等教育擴張不再對個人收入流動性產生顯著影響。

以上穩健性檢驗的結果表明前文基準回歸的結果是穩健的。

（四）異質性分析

限于篇幅，結果留存備索。

由于城市和農村教學資源存在較大差異，城市人口和農村人口獲得教育的機會并不均等。此外，在20世紀80年代，重男輕女的思想仍普遍存在，導致在那個時期出生的男性往往比女性擁有更多上學的機會。因此，高等教育擴張對城鄉之間、男性與女性之間的影響可能存在顯著的差異。異質性估計結果表明，高等教育擴張對男性和女性的個體收入絕對流動均有顯著正向效應，但對男性相對收入流動性的作用較女性更為顯著。就城鄉而言，高等教育擴張僅對城市個體收入的絕對流動有較顯著的正向作用，對其收入的相對流動則沒有顯著影響，但能有效提高農村個體的收入相對流動性和絕對流動性，表明高等教育擴張有助于出生農村的學子改變自身命運，實現收入向上躍遷。結合基準回歸的結果，進一步驗證了研究假設1。

（五）機制檢驗

根據前文分析，高等教育擴張主要從行業選擇、配偶教育水平以及人口流動等三條路徑影響個體收入流動，本部分在進行相關機制檢驗時，首先，將三個機制變量分別作為被解釋變量，是否經歷高校擴招和擴招強度的交互項作為核心解釋變量進行回歸。第一個機制變量為行業選擇，按是否屬于人力資本密集型行業賦值1或0，利用logit模型進行回歸，以反映經歷擴招與進入人力資本密集型行業的機會比之間的關系；第二個機制變量為婚姻變量，以配偶的受教育程度表示，利用有序logit模型進行回歸；第三個機制變量為人口流動，按是否發生人口流動賦值1或0，利用logit模型進行回歸。其次，將行業、婚姻以及人口流動三個機制變量分別作為核心解釋變量對個體收入流動進行回歸，以檢驗機制有效性。

表6為三個機制變量的檢驗結果。其中，行業機制的檢驗結果顯示，經歷擴招（Exp）×擴招強度（HEE）與行業（Indr）的系數顯著為正，表明高等教育擴張顯著提高了個體進入人力資本密集型行業的機會比，而行業和個體收入流動性的系數顯著為正，表明進入人力資本密集度較高的行業，也顯著提升了個體收入的絕對流動性和相對流動性；婚姻機制的檢驗結果顯示，經歷擴招（Exp）×擴招強度（HEE）與婚姻（Sedu）顯著正相關，表明高等教育擴張可以顯著提升配偶的教育程度，而配偶教育程度和個體收入流動性的系數也顯著為正，表明其能顯著提升個體的絕對流動性和相對流動性；人口流動機制檢驗結果顯示，高等教育擴張顯著促進了人口跨地區流動，而人口流動（Mobi）與個體收入流動顯著正相關，表明人口流動有助于促進個體收入絕對流動和相對流動。以上機制檢驗的結果也驗證了前文的研究假設2～4。

六、結論及建議

本文利用2010—2020年的CFPS數據庫，測算并分析了各收入階層的流動狀況，然后利用2020年CFPS的個人數據庫，采用隊列雙重差分模型研究高等教育擴張對個體收入階層流動性的影響，同時進一步分析了行業、婚姻以及人口流動等因素的傳導路徑作用。主要結論如下：第一，低收入階層向中等收入階層、高收入階層轉化的比例較低，收入階層存在固化趨勢。短期個體收入存在固化傾向，而長期的個體收入流動狀況證實了短期的固化趨勢，尤其是處于兩極的低收入和高收入人群，固化尤為明顯。第二，高等教育提高了低收入階層的向上流動性，促進了階層之間流動轉換，但擴大了未接受過高等教育者和接受過高等教育者之間的差距。第三，高等教育擴張能夠顯著提升個體收入的相對流動性和絕對流動性。從不同性別人群來看，高等教育擴張對男性收入相對流動性的作用較女性更顯著；從城鄉角度而言，高等教育擴張對農村個體收入的絕對流動和相對流動有顯著促進作用，僅對城市個體收入的絕對流動有較顯著的正向作用，對其收入的相對流動則沒有顯著影響。第四，高等教育擴張主要通過提高進入人力資本密集型行業的機會比、提高配偶受教育程度以及促進人口跨地區流動等路徑提升個體收入的流動性。

基于前文的分析和研究結論，本文提出以下建議：一是在高等教育擴張的背景下，要進一步拓展職業教育的發展空間。一方面，通過高等教育促進階層之間的流動性；另一方面，積極推動職業教育發展，消除社會關于職業教育的歧視，通過專業的職業教育為未接受高等教育者提供向上流動的有效路徑，縮小接受高等教育者與未接受高等教育者之間的差距。二是打破教育壁壘，充分利用好互聯網資源，縮小區域間教育資源差異。城鄉間、發達地區與欠發達地區間的教育資源差異不僅僅體現在硬件上，更重要的是師資力量?；ヂ摼W的普及和網絡教育的發展為縮小區域間教育資源差異提供了契機。不同地區間的優質教育資源可以互相流動，這使得相對落后地區的教師能夠參考線上優秀教師的授課方法，并結合自身的教學經驗，提升教學質量和水平。三是提高人力資本供給和需求的匹配水平。鼓勵普通高等學校加強與企業的實踐教學環節，在提升學生綜合素質的基礎上，讓學生早日制定未來的職業規劃，并培養學生相應的職業技能，增加相關行業的實習時間，以縮小企業用工需求和學生技能間的不匹配程度。四是為低收入家庭提供傾斜性的政策和平臺支持。一方面，減少由于教育成本高昂而回報率低下導致的“教育致貧”現象；另一方面，招生政策上制定相應的專項計劃，促進機會均等；此外，還可為底層勞動者提供更多提升勞動技能和人力資本的平臺，讓其能夠尋求高質量的就業機會，縮小不同群體之間的收入差距。

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編輯：李再揚，高原