出身地：高等教育機會與代際流動的省際差異

巫冰

香港中文大學

社會學系

博士研究生

吳菲

復旦大學

社會學系

副教授

出身地：高等教育機會與代際流動的省際差異

來源 | 《社會學研究》2025年第6期

作者 | 巫冰、吳菲

責任編輯 |趙夢瑤

出身地指個體出生與成長之地，具有獨特的先賦性特征。本研究綜合使用中國勞動力動態調查數據、普查數據和政府統計數據，考察代際教育相對流動水平在出身省份之間的差異，以及分省錄取制度對該差異的形塑。研究發現：第一，不同出身省份在整體相對流動水平和中低教育水平出身子代的向上流動水平方面均存在顯著差異；第二，高等教育錄取機會的增加有助于提升出身省份的相對流動水平，促進中低教育水平出身子代的向上流動；第三，這種促進效應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

自涂爾干有關自殺率的分析伊始，社會學家便持續關注人類行為的空間分布，并嘗試揭示其社會成因（Durkheim，2005/1897）。代際流動水平指子代與父代社會地位的關聯程度。作為社會結構開放性的“晴雨表”，代際流動水平一直為民眾與學界所關注。代際流動水平的空間差異是流動研究的核心議題：已有研究揭示了國家間及國家內部地區間的差異，并探討了這些差異的形成機制（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）指個體出生與成長之地，具有獨特的先賦性特征。出身地并非純粹的地理空間，而是與資源分配、文化慣習以及身份認同等因素密切相關。已有研究表明，出身地通過“一方水土養一方人”的情境化力量對個體流動機遇產生深遠影響（Chetty & Hendren，2018；Turner & Wessel，2024）。在中國，從“南橘北枳”的成語典故，到社交媒體上關于“山河四省”高考難度的熱議，都折射出一種公眾認知：即使個人能力與家庭背景相似，出身地的差異仍可能導致截然不同的成就軌跡。

然而，既有的中國流動研究卻鮮少深入探討出身地的作用。多數研究沿襲國別比較傳統，依據受訪者的工作所在地來描述流動水平差異，并以工業化、不平等、社會福利制度等既有機制加以解釋（Fan et al.,2021；張延吉等，2022；王元超，2023）。相比之下，基于中國社會具體情境的理論關照仍顯不足。在中國，因戶籍制度與教育機會獲得、社會福利保障等資源緊密相連，出身地被進一步制度化，同時也顯著增加了通過遷移改變出身地影響的難度。因此，在中國語境下關注出身地具有重要的現實意義。

社會流動的空間差異研究常面臨空間單位層級選擇的問題（Tickamyer，2000；Lobao et al.,2007）。現有研究在空間單位的選取上參差不齊：大至涵蓋多個省份的區域（Fan et al.,2021），小至一國之內數量上千的縣（Chetty & Hendren，2018），也有規模居中的省（Acciari et al.,2022）、市（Heidrich，2017；王元超，2023）或通勤區（Chetty et al.,2014）等。這種層級上的不一致源于不同的選擇邏輯：追求估計精度的研究傾向于更細微的空間單位（Chetty et al.,2014；Eriksen & Munk，2020），采用聚類方法的研究則將流動水平相近的地區歸并為同質性空間（Corak，2019；Connor & Storper，2020）。另有研究出于選取地理單位的便利性考慮，直接采用現成的行政區劃作為研究單位（Friedman & Macmillan，2017）。這些以數據為導向的選擇邏輯缺乏對空間單位本身的理論探討，不僅導致現有研究對空間差異的描述難以達成一致結論，還導致現有研究在進行解釋性分析時可能混淆不同因素的作用單位。因此，本研究著眼于出身地，立足于中國特有的機會分配制度，并以理論適配性為原則選取空間單位，旨在揭示代際流動的空間差異，從而深化對社會流動與空間關系的理解。

在“學而優則仕”的中國社會，教育始終是決定個體發展機會的關鍵因素。在眾多教育制度中，高考分省錄取制度與出身地緊密相關：各高校在各省按計劃招生名額，依據考生的分數排名與志愿填報情況對其進行錄取，這使得出身省份成為直接決定個體高等教育機會的空間單位。在此背景下，本研究選擇“省”作為空間分析單位，試圖回答以下兩個經驗性問題：第一，不同出身省份之間的代際教育相對流動水平是否存在顯著差異？第二，若存在差異，高等教育錄取機會能否解釋這一差異？

二、找尋機會之地：代際流動的空間差異

長期以來，社會流動研究者一直致力于通過國別比較來識別影響社會開放程度的關鍵因素（Lipset & Bendix，1959；Erikson & Goldthorpe，1992）。近年來，國際學術界對代際流動空間差異的探索逐漸轉向國家內部（Chetty et al.,2014；Corak，2019；Connor & Storper，2020；Turner & Wessel，2024）。基于中國社會的研究也表明，代際流動水平在不同地域（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，與已形成較多共識的國別比較研究不同，國家內部的流動比較研究在空間單位的選擇、分析視角以及解釋機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

選擇適當的空間分析單位始終是空間差異研究面臨的一項關鍵挑戰（Tickamyer，2000；Lobao et al.,2007）。現有研究大致遵循以下三類選擇邏輯。

第一類研究以精細化估計為目標，其分析單位多由數據可得性決定。大規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4000萬的稅收數據估算了美國709個通勤區（commuting zone）的收入流動水平（Chetty et al.,2014）；科拉克（Miles Corak）則基于200多萬條政府行政數據對加拿大266個普查區（census divisions）的收入流動水平進行了估計（Corak，2019）。然而，在樣本量有限的情況下，研究者往往不得不轉向更粗略的分析單位，如埃里克森（Jesper Eriksen）和蒙克（Michael D. Munk）指出，為確保估計的穩健性，他們放棄了規模較小的教區（parish），轉而采用了規模更大的市（municipality）作為單位（Eriksen & Munk,2020）。現有關于中國社會的許多研究也遵循此類邏輯，常因調查樣本量的限制，在空間單位選擇上受到制約，最終只能采用規模較大但內部異質性較高的分析單位，如包含多個省份的地區（Fan et al.,2021；Hong & Gruijters，2024）。

第二類研究采用聚類方法，將流動水平相近的若干子單位合并為更大的上級單位。例如，康納（Dylan Shane Connor）和斯托珀爾（Michael Storper）將美國467個州經濟區（state economic area）合并為地理相鄰的六大區域（Connor & Storper，2020）。由于聚類的主要依據是流動水平的相似性，所形成的上級單位有時甚至包含地理上相距較遠的子單位。例如，科拉克將加拿大266個普查區聚合為五個流動區（Corak，2019），但同一流動區內的普查區在地理上并不相鄰，不同流動區甚至相互交織，這種做法削弱了空間本身的地緣連續性內涵，使空間劃分淪為一種純粹的統計分組。

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）在研究英國的職業流動時，選用現行的大區（region）作為分析單位，并在文中承認這種單位選擇缺乏勞動力市場方面的理論依據，與文章解釋框架的適配性不足（Friedman & Macmillan，2017）。

總體來看，現有研究在探尋“機會之地”的過程中，普遍采取數據驅動的邏輯來選擇空間單位，更側重于對“機會”的估計，而缺乏對“地”本身的理論思考。這不僅導致在描述空間差異時難以形成清晰、統一的結論（Friedman & Macmillan，2017；Rohenkohl，2023），還容易在解釋性分析中混淆不同社會因素的作用層級（Tickamyer，2000）。本研究認為，空間單位的選擇應遵循理論驅動原則，比如明確解釋機制發揮作用的空間范圍，才能形成對流動水平空間差異的清晰理解，下文將對此作進一步闡述。

（二）“地”的時間性：出身地與工作地的視角分野

空間作為一種情境，對流動機會的形塑機制會因個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，現有的國家內部流動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，二者在分析焦點與解釋機制等方面存在明顯區別。

出身地視角的研究強調童年時期所處的社會化環境與資源稟賦對代際流動的影響。這類研究通常基于受訪者的出生地（Di Gioacchino et al.,2025）、青少年時期的居住地（Chetty et al.,2014；Acciari et al.,2022）或成年之前居住時間最長的地點（Eriksen & Munk，2020）來分析流動水平的空間分布，并進一步檢驗鄰里構成、教育資源、家庭結構等機制的作用（Chetty et al.,2014；Eriksen & Munk，2020；Acciari et al.,2022）。工作地視角的研究則關注不同地區勞動力市場特征對代際流動水平的影響。這類研究通常以受訪者工作所在地為依據，考察地區間的職業流動差異，并進一步檢驗產業結構、城市化、社會福利制度等機制的作用（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水平的空間差異研究在“地”的時間性維度上所面臨的挑戰。當出身地視角的研究考察職業或收入流動時（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（張延吉等，2022；王元超，2023），又難以闡明此類因素具體的作用機制。“地”的時間性意味著，個體在不同生命階段所處的空間環境會通過不同機制形塑其流動機遇，因此，選取出身地還是工作地作為分析對象，以及考察何種維度的流動都應以背后的理論機制為判斷依據。考慮到個體的教育地位主要在出身地獲得，本研究關注出身地層面的流動差異，因此選擇聚焦于教育流動這一維度。

（三）“地”的效應：空間差異的解釋機制

在國家內部的流動比較研究中，“地”通常被視為流動過程發生的情境，是承載各種社會力量的容器。因此，明確空間邊界并匹配相應層級的解釋變量成為分析的關鍵。這要求清晰的理論機制和與之對應的操作化設計，這樣才能有效回答“什么形塑了機會之地”這一解釋性問題。

在理論機制方面，現有研究呈現兩極化的傾向。一類關注自上而下的結構性力量，強調諸如工業化進程、社會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體互動所形成的情境性力量，考察犯罪率、單親家庭比例、種族構成等因素與代際流動水平之間的相關性（Eriksen & Munk，2020；Acciari et al.,2022）。

進一步分析可發現，即使關注同一社會因素，不同研究在空間單位與測量時點的選擇上也存在差異。以檢驗工業化理論的研究為例，在空間單位的選擇上，有研究采用區縣（張延吉等，2022）、市（王元超，2023）等行政單位，也有研究選用州經濟區（Connor & Storpe，2020）。在測量時點上，有的研究采用調查時點的指標，如人均國內生產總值（張延吉等，2022；王元超，2023），也有研究測量被訪者童年時期居住地的指標，如制造業就業率（Chetty et al.,2014）或產業多樣性（Turner & Wessel，2024）等。不同的空間單位往往指向不同層面的機制：關注國家層面工業化的研究強調宏觀轉型中的教育普及、產業結構變遷等整體性變化（Treiman，1970）；而地區層面的研究則更突出地方性經濟變動的影響。同樣，不同的測量時點也對應著代際流動過程中不同生命階段的作用機制：童年時期的指標側重工業化通過影響教育期望和職業期待間接作用于地位獲得；而工作階段的指標則更多反映工業化通過塑造就業市場的機會結構直接影響流動機遇。盡管現有研究在指標選擇上呈現多樣性，但對于這些因素具體影響流動機會的機制路徑及其理論內涵，目前仍缺乏清晰的闡釋。多數研究僅能回答“機會之地具有哪些特征”，而在解釋這些因素如何作用于個體流動機會方面卻顯得捉襟見肘。

本研究認為，對空間差異進行解釋性分析需要更清晰的理論機制，以揭示空間因素影響流動機遇的具體過程。這不僅有助于研究者明確社會力量的作用范圍，選擇合適的空間單位，從而增強描述性分析中對“地”的意涵的理解；還有助于指導研究者選擇時點匹配的解釋變量，提升實證結果的可信度。

三、分省錄取：高等教育機會與代際相對流動

（一）制度背景：分省錄取與高等教育機會的省際差異

我國高校招生制度長期采用“計劃型”手段，通過國家統籌制定的招生來源計劃，預先劃定各省（直轄市、自治區）的錄取指標，實行分省錄取（竇心浩，2014）。自新中國成立以來，該制度在調配地域間高等教育機會方面持續發揮關鍵作用，使得考生的升學機會主要取決于所在省份的錄取名額及當年考生人數，從而形成了一種以省為單位的內部競爭格局（沈鴻敏，2007；韓亞菲，2019）。

除錄取機會按省分配外，各省的入學機會也長期存在結構性差異。首先，1949年以來，我國高等院校的數量與地域分布雖經歷重大變遷，但省際分布的不均衡性始終是突出特征（沈鴻敏、劉求實，2008），構成了高等教育機會不平等的地理基礎。其次，招生來源計劃規定部分高校在全國范圍內分配名額，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化為受教育機會的不均等（為之，1984；沈鴻敏、劉求實，2008；李桂紅，2013）。在這一制度安排背后，雖然高校發展與地方經濟之間的關系經歷了從“服務于地方經濟”到“依賴于地方經濟”的邏輯轉變，但是兩者的緊密關聯始終是各類高等院校傾向于本地化招生的深層動因。在計劃經濟時代，大學生屬于稀缺資源，國家建設亟需符合各地區經濟發展需要的勞動力，因此規定本地化招生的來源計劃成為服務地方經濟社會發展的調控手段（為之，1984）。隨著改革開放后財政體制的變革，高校招生的本地化傾向進一步維持。一方面，中央高校和地方高校在財政上實現分離，地方高校在“誰辦學，誰負擔”的財政安排下更傾向于在本地招生。另一方面，1992年起我國按照“共建、調整、合作、合并”的方針推進高等教育管理體制改革。在“共建”安排下，即使是部屬高校，省級政府也需與中央政府共同承擔其財政投入。因此，包括部屬高校在內的各類高校都更加傾向于招收本地生源（Mok，2005）。

在“計劃型”招生體制下，我國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會差異。一方面，政府將高考錄取名額向少數民族比例較高、教育質量相對薄弱的青海省、新疆維吾爾自治區等地區傾斜。另一方面，各省人口數也是制定招生計劃的考量因素之一。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期存在（沈鴻敏、劉求實，2008）。

（二）高等教育機會對代際相對流動的作用

基于已有的關于不同國家高等教育擴張對教育機會平等化及代際流動影響的研究（Shavit & Blossfeld，1993；Breen，2010；李春玲，2010），本文歸納出以下競爭性理論命題。

1.構成效應：相對流動的促進劑

第一種理論認為，更多的高等教育機會供給可通過構成效應（compositional effect）促進代際相對流動。該理論源于梅爾（Robert D. Mare）對家庭背景在子代不同升學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，家族背景對高等教育獲得的作用最弱（Mare，1981）。構成效應是指在某一社會中，如果具有特定特征群體的比例越高，該特征在社會整體中的表現就越顯著。將這一邏輯置于構成效應框架下，可得出以下推論：如果一個社會中受過高等教育的群體比例越高，則家庭背景對子代教育地位獲得的整體影響就越弱，代際教育相對流動水平也會越高（DiPrete，2020）。

關注中國不同升學階段中家庭背景影響的實證研究，也得出與梅爾相似的結論。唐俊超（2015）基于中國綜合社會調查的分析表明，在小學—初中—高中—大學的升學過程中，家庭社會經濟地位與文化背景的影響逐漸減弱。在本研究關注的分省錄取制度下，招生來源計劃直接決定了各省可獲得高等教育機會的人口數量及其占比。因此，根據構成效應，若某省份的高等教育入學機會越多，該省獲得高等教育學歷的人口比例就越大，家庭背景對教育地位獲得的整體影響就越弱，該省子代的教育相對流動水平也越高。據此，本研究提出以下假設。

假設1：出身省份的高等教育錄取率越高，該省份的相對流動水平越高。

2.持續不平等：無關的相對流動

豪特（Michael Hout）的實證研究揭示了美國高等教育擴張對社會流動的積極影響（Hout，1988）。然而，其他學者對不同國家教育擴張的研究卻得出不一致的結論。例如，夏維特（Yossi Shavit）和布勞費爾德（Hans-Peter Blossfeld）對多個歐洲國家的研究進行梳理后發現，家庭背景對教育獲得的影響未必隨教育擴張而減弱（Shavit & Blossfeld，1993）。學者提出了“最大化教育不平等假設”（Maximum Maintained Inequality，簡稱MMI）作為解釋：教育擴張并不會帶來教育機會分配的平等化；相反，只要優勢地位群體仍有能力提高他們自身的教育機會，教育機會的不平等就會持續存在（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：即使某一地區的高等教育機會更多，如果當地的優勢地位群體仍能夠提升其子代的受教育機會，那么該地區的教育機會不平等程度與其他機會較少的地區并無差異；即無論機會多寡，高等教育的機會往往更多為優勢階層所壟斷，中低階層出身的子代難以從更多的高等教育機會中受益。在這種情況下，若使用代表絕對位置的受教育程度作為地位指標，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分布，代際關聯水平也不會下降。

Featherman-Jones-Hauser假設（簡稱FJH假設）對教育機會與相對流動關系的判斷與“最大化不平等假設”殊途同歸。FJH假設認為，類似教育機會分布、職業結構等結構性變遷只會影響絕對流動，而不會改變特定地區的相對流動水平。這是因為在已實現工業化、且普遍處于核心家庭模式的社會中，群體間資源、權力分配模式以及人們的流動期望都較為相似。教育是代際繼承的一種途徑，優勢階層通常擁有更多的經濟和文化資本，總能為其子代提供更優質的教育（Featherman et al.,1975；Erikson & Goldthorpe，1987，1992）。基于FJH假設可以推論，即使不同地區的教育機會數量存在差異，也只會影響該地區教育的絕對流動水平，而無法影響其相對流動水平。綜上所述，無論是基于MMI假設還是FJH假設，更多的教育機會都與相對流動水平無關。據此，本研究提出以下假設。

假設2:出身省份的高等教育錄取率與該省份的相對流動水平無顯著關聯。

3.情境依賴：高等教育機會的異質性效應

上述兩種研究發現的不同，可能源于理論本身具有的情境依賴性。韋伯對教育在現代社會中雙重作用的分析提供了一種思路：教育既可能推動績效主義原則的實現，也可能成為社會封閉的工具（Weber，1958/1946：240-244）。只有當高等教育發揮前一種作用時，其機會擴張才能通過構成效應促進社會開放。否則，如果高等教育僅充當社會封閉的手段，那么教育機會數量的變化并不會影響代際流動水平。

那么，哪些情境條件會使教育發揮不同的作用？在分析不同國家高等教育擴張對機會獲得影響的差異時，學者常通過比較國家間代際教育繼承機制的強弱來進行解釋。教育繼承主要通過兩種機制實現：一是作為“主要效應”（primary effect）的家庭背景對子代教育表現的影響，二是作為“次要效應”（secondary effect）的不同階層出身的子代在教育選擇上的差異（Boudon，1974）。不同國家在主要效應和次要效應上的強弱存在顯著差異（Jackson，2013；Bukodi et al.,2021），這使得教育擴張對各國教育機會不平等產生了不同的影響（Ballarino et al.,2009）。

由此可以概括出高等教育機會供給促進社會流動需同時滿足的兩個要件：較低的客觀不平等水平，以及較均等分布的受教育期望。客觀不平等水平主要對應教育不平等傳遞的“主要效應”，即不同階層在可投入的客觀資源上的差異。除了遺傳因素，家庭背景對子代學業表現的影響主要通過經濟和社會文化資源實現（Ress & Azzolini，2014；Bukodi et al.,2021）。而均等分布的受教育期望則對應“次要效應”，即不同階層在教育選擇上的差異。在客觀不平等水平較低，同時各階層受教育期望分布較為均等的地區，受教育期望與出身之間的關聯較弱，中低教育水平出身子代實現向上流動所需跨越的客觀壁壘也較低。因此，高等教育機會更可能遵循績效主義原則，依據個體能力與努力程度進行分配，高等教育機會的增加便可通過構成效應促進代際相對流動。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張帶來的機會；而如果社會客觀不平等程度仍較高，則高階層更容易產生地位下降焦慮，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爭難度。在這種情況下，高等教育仍將被作為優勢地位再生產的途徑，其機會的擴大也就無法提升相對流動水平。

那么，我國不同地區是否因存在這種情境差異而導致高等教育機會與代際流動之間的關系呈現異質性？為檢驗這一可能性，本研究構建了“受教育期望不均等指數”并計算了“城鄉居民收入比”，以此進行樣本劃分。其中，受教育期望不均等指數是基于小學與初中輟學率、普通高中未畢業率，通過主成分分析提取得到的，數值越高表示受教育期望分布越不均等。同時，本研究使用城鄉居民收入比來衡量各省的客觀不平等程度。由于城鄉差異是我國收入差距的最大結構性來源（Xie & Zhou，2014），一個省份的城鄉居民收入比越高，代表其內部的客觀不平等水平越高。本研究計算了這兩項指標在全部省份的平均值，以其作為分組標準，將出身省份劃分為不同類型，進而開展分樣本分析，以檢驗高等教育機會的作用是否存在地區異質性。

基于情境依賴的分析框架，在受教育期望不均等指數和城鄉居民收入比低于平均值的地區，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，更多的高等教育機會有望通過構成效應促進相對流動。而在受教育期望不均等指數或城鄉居民收入比高于平均值的地區，即使提供更多高等教育機會，這些機會仍可能為優勢階層所壟斷，難以改善當地的社會流動水平。據此，本研究提出如下假設。

假設3：在客觀不平等水平較低、同時受教育期望分布較為均等的地區，出身省份的高等教育錄取率越高，該省份的相對流動水平越高；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，出身省份的高等教育錄取率和該省份的相對流動水平無顯著關聯。

四、研究設計

（一）數據

首先，本研究使用1982、1990、2000、2010和2020年的人口普查微觀數據，計算了不同世代、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年的中國勞動力動態調查（China Labor-force Dynamic Survey，簡稱CLDS）數據，獲得了不同出身省份的親子樣本，用以計算代際教育流動水平。本研究聚焦于子代出生于1970—1989年（改革開放后入學），且在調查時已年滿25周歲的樣本，最終得到16322對有效親子匹配樣本。最后，除錄取率外，其余省級解釋變量的數據來源于國家統計局官網公布的分省年度數據及《中國統計年鑒》。具體而言，本文選擇了1984—2003年的數據，用以反映子代童年時期的社會背景。

（二）變量與測量

1.代際流動的估計與教育排序的測量

根據研究目的，本研究采用排序相關（rank-rank correlation）方法估計教育的相對流動水平。與傳統的對數線性模型相比，排序相關方法能夠更好地克服職業、教育程度等地位指標在結構分布上的變遷所帶來的影響，從而更準確地估計代際相對流動水平（Song et al.,2020；Xie et al.,2022）。此外，排序相關的回歸方程形式靈活，允許研究者在模型中加入解釋變量，并可進一步擴展為多層模型，極大地增強了我們探索不同類型流動研究問題的能力。同時，在處理地區間樣本差異時，多層模型可利用全樣本信息，提供更為穩健的估計結果（Heidrich，2017）。排序相關方法通過下述模型來估計代際流動水平。

其中，

RChild

i

i

RParent

i

1

1

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i

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

N

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t

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h

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h

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2.出身省份特征的測量

本研究以高等教育錄取率作為核心解釋變量，并以非農產業比重和城鄉居民收入比作為競爭性解釋變量。

本研究采用高等教育入學率作為高等教育錄取率的測量指標，具體而言，基于2010年人口普查的微觀數據，分出生省份計算1970—1989年出生的世代中，接受專科及以上教育的人數占該省對應世代總人數的百分比。

為反映出身省份的工業化水平，本研究計算1984—2003年各省（直轄市、自治區）的第二、三產業增加值占GDP百分比的平均值，以此測量非農產業比重。

為反映出身省份的不平等水平，本研究從國家統計局官網“人民生活—居民人均可支配收入”欄目，獲取各省（直轄市、自治區）1984—2003年的城鎮居民人均可支配收入和農村居民人均可支配收入，計算其比值的平均值。

表1報告了本研究所涉及個體變量與省級變量的描述性統計結果。

（三）分析模型

本研究分兩個階段進行。

首先，依次擬合零模型、隨機截距模型與隨機系數模型，以檢驗代際流動水平在省級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，并以此作為后續模型比較的基準。用

RChild

ki

k

i

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式（3）將對應親代的教育排序與下四分位數值25對中，使截距

0k

1

1k

1k

1k

N

11

0k

1k

其次，在確認存在顯著的省際差異后，本研究在隨機系數模型的基礎上進一步構建跨層模型，以考察省級解釋變量對代際流動水平的影響。具體的模型如下。

其中，

X

jk

k

j

0k

1k

0k

1k

X

jk

五、研究發現

（一）出身省：代際流動水平的空間差異

表2匯報了多層線性模型的估計結果。模型1為零模型，其與零假設下的單層線性模型的似然比檢驗在0.001水平上顯著。組內相關系數（Intra-class Correlation Coefficient,簡稱ICC）結果顯示，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為隨機截距模型，其隨機效應顯示，不同省份向上流動指數的方差顯著大于零，表明中低出身子代的向上流動水平存在省際差異。模型3為隨機系數模型，其隨機效應顯示，不同省份的向上流動指數與相對封閉指數的方差均顯著大于零。此外，對模型3與模型2進行的似然比檢驗表明，模型3擬合優度顯著提高（LRchi2=27.83，P<0.001）。上述結果共同表明，代際相對流動水平存在顯著的省際差異。進一步分析顯示，各出身省份在相對封閉指數上的變異系數約為14.3%（√0.004/0.443），而在向上流動指數上的變異系數為27.5%（√86.985/33.909）。這表明，中低出身群體在向上相對流動機會方面的省際差異，要比整體相對流動水平的差異更為突出。

基于模型3的結果，本研究采用最佳線性無偏估計方法，計算了各出身省份的相對封閉指數和向上流動指數，具體結果列于表3。

在向上流動指數方面，較高的省（直轄市、自治區）包括北京、上海、青海、天津、浙江，指數均大于40；而較低的省（直轄市、自治區）包括廣西、甘肅、四川、云南、貴州，指數均低于25。整體來看，東部和中部省份的向上相對流動水平高于西部，但并非呈現連續均勻的分布，例如山西、河南、安徽、江西的向上相對流動水平明顯低于周邊省份。在相對封閉指數方面，較高的省（直轄市、自治區）包括云南、河南、黑龍江、山西，指數均高于0.5；較低的省（直轄市、自治區）包括安徽、北京、上海、廣東、湖南，指數均不超過0.4。整體而言，東部沿海省份的相對流動水平高于其他地區。通過綜合比較各省在兩個指標上的表現，可以發現兩個指標之間的關系并非完全一致：大多數相對封閉指數較低的省份的向上流動指數較高；但也有一些省份（如安徽）相對封閉指數較低，向上流動指數不高。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）高等教育機會與代際流動的空間差異：促進、無關與情境依賴

在確認代際相對流動水平存在省際差異后，本研究進一步采用隨機系數模型，檢驗高等教育機會能否解釋上述差異。估計結果如表4所示。表中各省級解釋變量的系數反映其對向上流動指數的影響，而其與親代教育排序的交互項系數則反映其對相對封閉指數的影響。

模型1作為比較基準，納入了已有研究中關于流動差異的解釋機制（Fan et al.,2021；張延吉等，2022；王元超，2023；Hong & Gruijters，2024），分別考察了城鄉居民收入比與非農產業比重的影響。總體而言，估計結果與已有研究的結論基本一致：地區工業化發展有助于促進中低教育水平出身子代的向上流動（張延吉等，2022；王元超，2023）；而不平等程度的加劇則會降低整體相對流動水平（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制，即高等教育機會的作用。結果顯示，出身省的高等教育錄取率每增加1%，向上流動指數會增加0.796，且在0.001水平上顯著；相對封閉指數則會下降0.004，且在0.05水平上顯著。該模型的組內相關系數為0.030，與表2中模型3的組內相關系數比較可知，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的基礎上，進一步納入省級層面的競爭性解釋變量。結果顯示，出身省份的高等教育錄取率每增加1%，向上流動指數會增加0.774（P<0.001)，相對封閉指數則會減少0.007（P=0.011<0.05）。假設1因此得到支持：就全樣本而言，高等教育錄取機會不僅有助于提升整體的相對流動水平，還能促進中低教育水平出身子代的向上相對流動。此外，該模型結果也表明，在控制已有研究揭示的不平等與工業化機制后，本研究提出的解釋機制仍具有顯著效應。

為進一步考察上述效應的情境依賴性，本研究進行了分樣本分析。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。結果顯示，出身省份的高等教育錄取率每增加1%，其向上流動指數可提高0.753，相對封閉指數可降低0.003，且兩項系數均至少在0.05水平上顯著。這一結果在模型5中進一步控制工業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，出身省份的高等教育錄取率對相對封閉指數的影響因效應減小、標準誤擴大而不再顯著；其僅與向上流動指數在0.05水平上呈顯著正向關。而在模型7中進一步控制工業化水平和不平等程度后，高等教育錄取率對向上流動指數和相對封閉指數均無顯著影響。模型6與模型7的結果表明，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，高等教育機會可能與當地相對流動水平之間無顯著關聯。

上述分樣本分析顯示，高等教育機會對相對流動的促進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，高等教育機會與相對流動水平之間無顯著關聯。因此，本研究的假設3得到支持。

六、結論與討論

本研究基于排序相關的研究策略，揭示了成長于改革開放后世代的代際教育流動水平在各出身省間的差異，以及高等教育機會對該差異的形塑作用。首先，與以往關注工作所在地的中國代際流動研究不同，本研究聚焦于出身地，通過多層模型揭示了向上流動指數與相對封閉指數在中國各出身省份之間的差異。考慮到在戶籍與學籍制度的安排下，多數人在生命歷程早期難以通過遷移改變流動機會，本研究發現“生于何處”對個體在地位階梯上“能爬多高”具有重要影響。我們認為，出身地作為社會學概念，與家庭背景、性別等因素相同，具有鮮明的先賦性特征，對個體的生活機遇產生深遠影響。

其次，本研究梳理了有關高等教育機會與代際流動關系的三種理論視角：促進相對流動、無關的相對流動以及該關系的情境依賴性。全樣本分析結果支持高等教育機會對代際流動具有促進作用的觀點。這一發現與切蒂等人關于美國各通勤區高等教育可及性與代際收入流動無顯著關聯的結論不同（Chetty et al.,2014），反映出中國分省錄取的招生制度對地方社會的相對流動具有現實影響，也進一步說明在流動研究中納入中國情境的理論必要性。

進一步的分樣本分析表明，高等教育機會對代際流動的促進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績效原則實現的兩個重要條件（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90年代之前，其出身省份的社會經濟特征與當前情況已有顯著不同。在當今教育普遍受到高度重視、競爭日趨激烈的背景下，地區間的不平等結構也可能已發生深刻變化。因此，本研究的結論不應被簡單理解為對某些地區高等教育名額分配政策作用的否定，而是旨在強調高等教育若要有效促進社會流動，需依托更加公平的制度環境與社會條件，例如降低區域不平等、完善資源分配機制等。

本研究仍存在若干局限，有待未來進一步完善。第一，本研究所使用的調查數據在省級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據以擴大樣本量、增強穩健性，另一方面采用多層模型進行分析，而非對各省樣本分別進行普通最小二乘回歸分析。第二，由于所分析世代的童年時期較早，難以獲取當時的政府統計數據（如歷年高考錄取率、收入基尼系數）和個體微觀數據（如具體受教育期望），因此，本研究主要依賴普查數據進行推算，或采用意涵相近的替代指標，這可能對不平等程度、受教育期望等變量的測量效度造成一定影響。第三，本研究未進一步區分世代差異。若考慮世代差異并構建三層模型，各個省—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量有限，可能影響估計的穩健性（Maas & Hox，2005；Hox，2010）。鑒于本研究主要關注空間差異而非時間變化，同時分省錄取率在分析所涉世代間排序基本穩定，因此現有估計結果仍具有參考價值。第四，受數據限制，本研究僅以個體14歲時的居住地作為出身地的測量依據，未能處理高考移民、隨遷子女等地理遷移現象對出身地效應估計的潛在干擾。未來的研究如能獲取更全面的信息，可對此進行更精確的考察。

作為一項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。在機制方面，本研究主要關注自上而下的制度過程，但實際上還存在如“老鄉網絡”等自下而上的機制，后者可能通過資源壟斷、內部信息共享等途徑影響個體發展。此外，既有研究多集中于戶籍制度中的農業戶口和非農戶口的差異（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化為相對位置進行測量，未來的研究可結合親代職業、收入、財產等多維因素，采用類似思路考察其對地位獲得的影響，或可為現有流動研究提供新的發現。