關(guān)鍵詞：自致努力；地位獲得模型；機會不平等；環(huán)境；努力中圖分類號：F241.4文獻標識碼：A 文章編號：1000-4149（2025）04-0089-13DOI： 10.3969/j.issn.1000-4149.2025.04.007

一、引言

傳統(tǒng)文化鼓勵我們即使身處逆境也要奮發(fā)圖強，但或許更為重要的是，社會是否提供了可供努力發(fā)揮作用的渠道。如果個體付出了極大的努力也無法改變其弱勢地位，可能引發(fā)人們“寒門難出貴子”的擔憂。因此當前一個值得關(guān)注的問題是，個體可控的努力對地位獲得還能起到多大作用？

社會流動作為人口學(xué)、社會學(xué)研究的核心話題之一，長期以來受到學(xué)者們的廣泛關(guān)注。一方面，沿襲著“先賦—自致”的框架，研究關(guān)注的焦點在于作為自致的子代教育因素對地位獲得的影響效應(yīng)，進而以此來評估社會流動性。后續(xù)雖然出現(xiàn)了威斯康辛模型等多方面的擴展，但始終不離“先賦—自致”的分析框架。然而實際上，將子代教育視作與家庭背景相對的自致因素，可能有失偏頗，因為子代教育深受家庭背景等環(huán)境因素的影響，并非完全“自致”，因此以子代教育影響地位獲得來估計社會流動性很可能會出現(xiàn)偏差。另一方面，不平等與社會流動問題同樣深受經(jīng)濟學(xué)者的重視。近些年在收人分配經(jīng)濟學(xué)研究中，大量文獻從關(guān)注結(jié)果的不平等（如收入基尼系數(shù)的影響因素）轉(zhuǎn)向關(guān)注機會的不平等[1]，即重點分析不平等結(jié)果中不合理的部分占比，這與“先賦—自致”的分析路徑頗具相似之處。作為經(jīng)濟學(xué)分析不平等問題較前沿的一種方法，其同樣面臨類似的問題，即如何清晰劃分個體責(zé)任（自致）與環(huán)境（先賦）因素，當前機會不平等研究發(fā)展迅速，相關(guān)文獻中的做法可為我們提供一定借鑒。

因此，本研究結(jié)合機會不平等研究中的相關(guān)做法，將排除環(huán)境影響的“凈努力”作為自致因素，利用中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)分析個體可控的“凈努力”對職業(yè)地位獲得的影響作用。這可以看作對“先賦—自致”模型在關(guān)鍵變量構(gòu)建方面的擴展，本文不僅有助于重新審視作為個體能動的努力因素在地位獲得方面的效應(yīng)，而且后續(xù)研究可結(jié)合機會平等的理論方法，進一步分析社會流動與不平等問題。

二、理論基礎(chǔ)與文獻綜述

1.地位獲得研究的進展及其局限

在地位獲得研究中，布勞和鄧肯（Blauamp;Duncan）的“先賦—自致”分析框架堪稱里程碑式的創(chuàng)舉，他們認為，影響子代職業(yè)地位獲得的因素可分先賦性因素（如父代教育和職業(yè)）與自致性因素（如子代教育），若子代職業(yè)地位更多取決于自致因素，則可說明社會流動性越高，反之則越低[2。此后學(xué)者們從多方面不斷擴展其研究邊界。其中影響較大的包括社會心理學(xué)變量的納人[3]、社會網(wǎng)絡(luò)的影響[4]等多種視角。這些研究極大地豐富了地位獲得研究的文獻積累，但并沒有改變“先賦—自致”的核心框架，其均以子代受教育水平和初職地位等作為自致因素，以家庭背景作為先賦因素，只是在兩者如何關(guān)聯(lián)方面加人了結(jié)構(gòu)性因素以及心理期望等中間變量，而鮮有研究深人分析個體自身能動性的影響，例如所謂“自致”因素真的完全是個體可控的嗎？受教育水平更多受個體特征影響還是家庭背景影響？如何準確估計個體可控的因素對地位獲得的影響，從而更加精準地測算社會流動性？

子代教育在地位獲得模型中作為自致因素值得商榷，關(guān)鍵在于子代教育受先賦因素影響效應(yīng)的大小?？紤]如下極端情況，假設(shè)子代教育完全取決于家庭背景，而個體對其不存在任何影響力時，此時的“自致”教育完全淪為家庭背景的代理變量，先賦—自致喪失了其應(yīng)有的區(qū)分度。只有假設(shè)子代教育與家庭背景的聯(lián)系很小，而基本取決于個體的努力時，先賦一自致才有其應(yīng)有的解釋力。經(jīng)典的路徑研究雖然可以探討父代教育和職業(yè)因素對子代教育的影響作用，但難以分離出個體完全可控的“凈努力”對地位獲得的效應(yīng)。在與本文相關(guān)的一項研究中，秦廣強就指出，子代教育并不是一個完全可以和先賦家庭背景相對等的自致性努力因素，而是類似于父代與子代間的中介變量，無法看作嚴格意義上的外生性自致因素?；诖?，其以努力學(xué)習(xí)、努力工作等作為自致因素，分析對個體地位和成就變量的影響[5]。但實際上，努力學(xué)習(xí)等因素與教育并無本質(zhì)區(qū)別，這些因素同樣會受到家庭背景的影響，并非完全“自致”。

如何清晰劃分先賦與自致的界限，使得自致因素真正成為個體可控的，成為解決教育變量非自致問題的癥結(jié)所在。在這方面，經(jīng)濟學(xué)中機會不平等的研究可為我們提供借鑒。

2.機會不平等理論及其在經(jīng)濟學(xué)中的應(yīng)用

機會不平等理論來源于政治哲學(xué)中分配正義的討論，羅默（Roemer）將責(zé)任因素置于分配正義問題的中心，構(gòu)建了“環(huán)境一努力”二元分析框架，其將不平等看作環(huán)境和努力共同作用的結(jié)果，環(huán)境是個人無法改變的部分，如種族、性別等，由環(huán)境導(dǎo)致的不平等是不合理的“機會不平等”，而努力是個人可以改變的部分，由努力導(dǎo)致的不平等是合理的[6。機會不平等首先被廣泛應(yīng)用于收入分配研究中來測度“不合理的不平等”的程度。當前機會不平等的研究領(lǐng)域也在不斷擴展，一方面從方法測度到關(guān)注機會不平等的成因與經(jīng)濟社會影響，例如教育因素對收人機會不平等的貢獻[7]，另一方面機會不平等從收人分配領(lǐng)域逐漸擴展到教育和健康等相關(guān)領(lǐng)域[8-9]。

在測度機會不平等的研究中，個體是否“負有責(zé)任”是區(qū)分環(huán)境和努力的重要標準，由個體無須負責(zé)因素導(dǎo)致的不平等即不合理的機會不平等。羅默認為，個體努力往往與環(huán)境息息相關(guān)，這為測度“干凈”的努力變量及其作用帶來了困難，由此構(gòu)成了機會平等研究中的“偏環(huán)境問題”[6]。如何獲得“凈努力”變量成為機會平等研究的核心之一，這也成為鏈接機會平等與地位獲得研究的重要一環(huán)。

3.機會不平等理論與地位獲得模型的結(jié)合

在地位獲得模型中，先賦因素對結(jié)果變量的影響與“不合理的不平等”相對應(yīng)，因為無論是先賦因素還是環(huán)境變量，都不是個體可控的；此外，個體自致因素所能發(fā)揮的作用往往與社會流動性相聯(lián)系，這與機會不平等理論中“合理的不平等”有異曲同工之處[10]?？傮w來看，先賦因素與環(huán)境變量的定義類似，但機會不平等理論中努力變量更具“精準性”，這與地位獲得模型中常以教育作為“自致努力”①的做法有所區(qū)別。

在經(jīng)濟學(xué)機會不平等研究中，個體受教育年限、職業(yè)往往作為努力變量以分析收人機會的不平等[；在學(xué)業(yè)成就研究中，學(xué)習(xí)時長、課堂表現(xiàn)等常作為努力變量[2]。與其他領(lǐng)域努力變量設(shè)置不同的是，機會不平等研究的學(xué)者們試圖剝離努力與環(huán)境的關(guān)系，通過“凈努力”變量分析不平等結(jié)果中不合理部分的比例。這恰好與社會學(xué)中“先賦—自致”地位獲得模型的內(nèi)在要求相一致。

通過以上討論，研究主要的創(chuàng)新點在于，通過機會不平等理論對地位獲得模型做如下擴展，即重新定義自致的努力因素，通過剝離自致變量中環(huán)境的影響效應(yīng)，使得自致變量成為完全受個體可控的“自致因素”，這或可突破現(xiàn)有地位獲得模型中的局限性，解決傳統(tǒng)模型中教育因素受家庭背景影響的問題，為準確估計個體努力對地位獲得的影響提供了新的理論視角和方法。此外，地位獲得模型也可在結(jié)果變量層面擴展機會不平等理論，當前機會不平等研究中，收入、健康和教育三大方面占主導(dǎo)地位，而鮮有研究擴展分析地位獲得的不平等現(xiàn)象，本文或可在此方面做初步探索。

三、研究設(shè)計

1.數(shù)據(jù)來源

本研究采用中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）2018年數(shù)據(jù)，CFPS基線2010年調(diào)查樣本覆蓋我國25個省市161個區(qū)縣的16000戶家庭，此后每兩年進行一次跟蹤調(diào)查。為排除新冠疫情沖擊等影響，本文采用2018年數(shù)據(jù)進行分析，缺失變量通過CFPS歷年數(shù)據(jù)進行補充。由于本文分析的結(jié)果變量為職業(yè)地位，因此選取樣本為16—68歲（其中16歲為我國法定最低工作年齡，68歲為1950年出生的個體在2018年調(diào)查時的年齡，部分退休群體采用此前主要職業(yè)信息，因此依舊適用分析）人群，經(jīng)過數(shù)據(jù)清理，最終得到有效樣本13214個。

2.變量構(gòu)建

（1）被解釋變量。本研究被解釋變量為子代的職業(yè)地位，文獻中常用國際社會經(jīng)濟地位指數(shù)ISEI來衡量，此指數(shù)可作為連續(xù)變量使用。CFPS數(shù)據(jù)詢問了被訪者當前或主要工作的職業(yè)狀況，并已經(jīng)將其轉(zhuǎn)換為ISEI指數(shù)，取值在19—90間。

（2）環(huán)境變量（先賦變量）。在個體層面，包括年齡及其二次項、性別（ 0= 男性）和民族（ 0= 漢族），加入年齡的二次項是為了控制年齡對結(jié)果變量的非線性影響。

在家庭層面，經(jīng)典的地位獲得模型中包括父代教育與職業(yè)地位，父代黨員身份、母親的教育與職業(yè)也逐漸被納入考量[13]，因此本研究家庭層面變量包括父母受教育年限、職業(yè)地位指數(shù)ISEI和父母黨員身份（ 0= 非黨員），其中受教育年限采用文獻中通常做法，即文盲、小學(xué)、初中、高中中專、大專、本科、研究生分別為0、6、9、12、15、16、19年。

在地區(qū)層面，城鄉(xiāng)戶籍與居住地區(qū)對我國居民各方面的生活機會有顯著影響[14]，因此本研究選取變量包括個體12歲時的戶口狀況（ 0= 農(nóng)業(yè)戶口）和12歲時居住地區(qū)（東部、西部、中部）。

（3）努力變量（自致變量）。如前所述，努力變量的選取與結(jié)果變量息息相關(guān)，例如在收入機會不平等研究中常以受教育年限、職業(yè)、遷徙決策等衡量努力，而在教育機會不平等中往往采用學(xué)習(xí)時長等因素衡量努力。結(jié)合先賦一自致地位獲得模型，教育在地位獲得中具有至關(guān)重要的地位，因此本文以受教育年限衡量個體在職業(yè)地位獲得中的努力變量。在機會不平等研究中，通常有以下兩種方法構(gòu)建凈努力變量，本研究亦如此。需要說明的是，個體的行為特征（如學(xué)習(xí)時長、課堂表現(xiàn)等）日常看來可能更接近于個體可控的“凈努力”，但此類特征與受教育年限并無本質(zhì)區(qū)別，同樣會受到環(huán)境因素的影響。此外行為特征往往難以具備長期穩(wěn)定性，因此這類變量多在（相對短期）學(xué)業(yè)成就分析中作為努力變量，在收入、職業(yè)地位等分析中較少見。

方法一：以回歸殘差作為“凈努力”變量。相關(guān)研究通過提取努力（此處為受教育年限）決定方程的殘差，剝離環(huán)境與努力變量的相關(guān)性，以獲得“凈努力”（neteffort）變量[5]，即“凈努力”變量為自身受教育水平與預(yù)測值的差值，若自身受教育水平較預(yù)測值更高，可認為其付出了較大的努力，測度方法如下。

首先，以努力為被解釋變量，以環(huán)境變量為解釋變量，構(gòu)建努力決定方程：

E=λ+δC+e

其中，左側(cè)結(jié)果變量為受教育年限， C 表示環(huán)境變量。努力決定方程得到的殘差項即為剝離掉與環(huán)境相關(guān)部分后剩余的“凈努力”。然后，以“凈努力”（即上式中殘差項）和環(huán)境變量為解釋變量，結(jié)果變量為被解釋變量，構(gòu)建下列方程：

當努力變量是連續(xù)變量時，“凈努力”就是努力決定方程的殘差；當努力變量是分類變量時，以廣義殘差來代表“凈努力”，即：

其中， ? 和 ? 分別是標準正態(tài)分布的概率密度函數(shù)和累積分布函數(shù)，通過相應(yīng)計算可得到廣義殘差。將殘差項作為凈努力變量也被廣泛應(yīng)用于國內(nèi)收人[16]與教育機會不平等[17]的研究中。需要注意的是，雖然文獻中常以排除環(huán)境影響的殘差項作為“凈努力”的代理變量，但由于努力的主觀性及環(huán)境因素的測度不完全，“殘差項”必然包含遺漏的環(huán)境變量，這往往導(dǎo)致高估努力的影響而低估環(huán)境的影響[18]。

方法二：以相對分位作為凈努力變量。這在文獻中也被稱為“羅默識別假設(shè)”，具體做法分兩步：第一步，通過某種方式將人群分為不同的類別，使得每個類別的個體擁有相同的環(huán)境，因此在類別內(nèi)部，個體的最終結(jié)果應(yīng)僅與努力有關(guān)。本研究通過因子分析法將父母教育、職業(yè)和戶籍合并為綜合變量SES，然后按照取值大小分為10個類別（后面同時采用排列組合法和聚類法作為穩(wěn)健性檢驗）。第二步，在每個類別內(nèi)部，將原始的受教育年限變量轉(zhuǎn)換為相對分位，例如在弱勢類別中，受高中教育可認為付出了較大努力（相對分位較高），而在優(yōu)勢類別中，僅受高中教育可認為努力不足（相對分位較低）[19]。

相對分位測量努力同樣被廣泛應(yīng)用于機會不平等的實證研究中，包括收入［20]、健康[21]等領(lǐng)域。以殘差和相對分位來衡量努力水平，兩者具有一定的相似之處，即均通過相對位置的思路來衡量努力程度，將殘差作為努力時，相對位置是自身受教育水平與回歸方程預(yù)測值間的差值，當然兩者也存在明顯的差異，即殘差基本呈正態(tài)分布，暗含的假設(shè)為個體努力水平在人群間的正態(tài)分布，而以相對分位衡量努力并不能推出類似假設(shè)。

3.基本模型

依據(jù)地位獲得研究的一般做法，本研究采取的基本模型如下：

ISEI=α+β₁E+β₂F+β₃D+β₄A+λ+δ+ε

其中，被解釋變量為職業(yè)地位， E 代表自致的努力變量（本文同時納入原始的受教育年限變量進行對照）， F 代表家庭層面的先賦變量， D 代表性別、年齡等人口學(xué)變量，A代表地區(qū)層面的控制變量， λ 和 δ 分別代表地區(qū)和年齡隊列的固定效應(yīng)， ε 代表隨機誤差項?；貧w

在省份層面進行聚類，以估計聚類穩(wěn)健的標準誤。

各變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示，其中，子代受教育年限、職業(yè)地位的均值都明顯高于父代，可在一定程度上說明我國社會結(jié)構(gòu)的變遷趨勢。此外，努力殘差來源于回歸結(jié)果，其基本服從正態(tài)分布，均值為0，與原始努力變量（即受教育年限）的擬合值獨立。

四、實證結(jié)果

在回歸分析之前，可首先對努力變量進行特征事實分析，以驗證本研究變量的基本特點以及變量選取的合理性。

1.特征事實分析

原始努力與凈努力的分布如圖1所示，其中縱軸表示概率密度，橫軸表示相應(yīng)的取值范圍，受教育年限取值在0—20之間皆為正整數(shù)。圖1（a）以殘差衡量的凈努力變量大致呈正態(tài)分布，其中殘差大于0表示個體受教育年限大于通過環(huán)境變量估計得到的擬合值，可認為此類人群處于較高的努力程度；與之對應(yīng)的是，殘差值小于0的人群努力程度應(yīng)較低。此外，圖1（b）中以相對分位來衡量的努力變量具有54個不同的取值（橫軸的相對分位取值介于0.03—1之間），這遠大于受教育年限僅有的7個不同取值，在努力變量更加“精細”的情況下，相對分位衡量的努力可能具有更高的區(qū)分度。

2.回歸分析

（1）基準回歸結(jié)果?；貧w在地區(qū)層面進行聚類，并控制出生隊列（本文將所有樣本分為5個出生隊列，即1950年代、1960年代、1970年代、1980年代和1990年代）和地區(qū)固定效應(yīng)，回歸依次加入不同的努力變量進行比較，結(jié)果如表2所示。

回歸結(jié)果符合預(yù)期，即先賦性的父母教育和職業(yè)變量、自致性的受教育年限均對子代職業(yè)地位有顯著影響，這與地位獲得研究中大量文獻的發(fā)現(xiàn)[22-23]一致。從模型1到模型2，受教育年限變量的加人使得模型擬合優(yōu)度 R² 增加了約 40% ，說明受教育年限作為經(jīng)典的“自致”因素具備重要影響[23]；與此同時，從模型2到模型4，回歸方程 R² 僅下降了約 7% ，說明以相對分位衡量的努力變量與原始的受教育年限變量類似，均對因變量有較強的解釋力，這也可說明本研究變量選取的準確性。

此外需要說明的是，以殘差項作為凈努力得到的估計系數(shù)和標準誤，與受教育年限的估計系數(shù)與標準誤一致，且模型2與模型3的 R² 也相同，這符合計量經(jīng)濟學(xué)中“弗里希-沃-洛弗爾”（FWL）定理的內(nèi)容，但這并非說明受教育年限與殘差項作為凈努力對因變量的貢獻相同。模型3與模型2相比，家庭層面變量的估計系數(shù)顯著增大，說明通過殘差排除掉環(huán)境影響作用后，環(huán)境對因變量影響會增加，即受教育年限“吸收”了環(huán)境變量的影響效應(yīng)。受教育年限與凈努力對因變量的關(guān)系還可通過對上述回歸模型進行Shapley分解說明。

表3分解結(jié)果顯示，相比于原始努力，以殘差和相對分位衡量的凈努力變量對職業(yè)地位獲得的貢獻度顯著下降，從約 52% 下降到了約 29% 和 32% 。此時努力變量與家庭層面變量的相對貢獻也發(fā)生了很大變化，模型2努力貢獻顯著高于家庭層面變量（前者 52% ，而后者僅 18% ），而模型3和模型4兩者貢獻相近（均在 30% 左右）。

上述發(fā)現(xiàn)或許是本研究相較于此前研究最重要的差別，即如果以受教育年限作為“自致”因素，由于此因素已經(jīng)包含了家庭背景等環(huán)境變量的影響，往往會導(dǎo)致高估受教育年限的作用。 52% 的貢獻度或許會使得研究者得出這樣的結(jié)論：在可觀測因素中，自致因素的貢獻度要大于其他因素，社會流動性較高[25]。但事實上，排除掉自致因素中先賦作用的影響后，凈努力變量在可觀測因素中的貢獻度大約僅為 30% ，這樣我們很難得出類似的結(jié)論，即自致因素在個體地位獲得中占主導(dǎo)地位。

（2）異質(zhì)性分析。在基準回歸之后，為檢驗凈努力變量對因變量影響效應(yīng)的異質(zhì)性，接下來按照性別、戶籍和年齡隊列進行異質(zhì)性分析。

分性別的異質(zhì)性分析顯示，男性樣本的估計系數(shù)始終大于女性樣本，說明在控制其他因素的情況下，同等努力水平時，男性樣本職業(yè)地位的期望會更高。此外，Shapley分解同樣表明，努力變量對職業(yè)地位方差的貢獻度在男性樣本更高，采用不同測度方法，努力變量在男性樣本的貢獻度比女性樣本高 6.2%-18.6% ，見表4。

努力對職業(yè)地位影響效應(yīng)的性別差異可能與多種因素有關(guān)：首先在進人勞動力市場之前，家庭人力資本投資就存在一定的性別差異[26]；其次在求職過程中，勞動力市場中存在的性別歧視現(xiàn)象也會導(dǎo)致女性的努力得不到應(yīng)有的回報[27]；最后，職業(yè)轉(zhuǎn)換方面同樣存在性別差異，相比于男性，已婚女性為職業(yè)發(fā)展而進行工作轉(zhuǎn)換的可能性更小[28]。

分城鄉(xiāng)的異質(zhì)性分析呈現(xiàn)出與分性別類似的結(jié)果，即城鎮(zhèn)樣本的估計系數(shù)始終大于農(nóng)村樣本，并且城鄉(xiāng)之間估計系數(shù)的差距要遠大于性別之間估計系數(shù)的差距。Shapley分解表明，采用不同測度方法，努力變量在城鎮(zhèn)樣本的貢獻度比農(nóng)村樣本高 10.8%-40.1% ，見表5。

城鄉(xiāng)樣本努力變量影響效應(yīng)的巨大差距，側(cè)面印證了戶籍因素在我國居民職業(yè)地位獲得中的重要作用。由于城鄉(xiāng)二元分割的體制，農(nóng)村居民在教育資源、就業(yè)機會、社會保障等諸多方面均處于不利地位，戶籍制度“只允許農(nóng)村中受過很高教育的人獲得城市戶口”[29]。在這樣缺乏資源與上升渠道的情況下，農(nóng)村居民努力所能起到的作用必然顯著低于城鎮(zhèn)居民。

分年齡隊列異質(zhì)性分析結(jié)果如圖2所示，首先，在圖2（a）中，無論是何種努力變量，其估計系數(shù)在不同出生隊列間均呈現(xiàn)出同樣的趨勢，即從1950年代到1980年代，努力對職業(yè)地位獲得的影響效應(yīng)在不斷增大，表明我國社會流動性在不同世代間呈上升趨勢，這與相關(guān)研究[30]的發(fā)現(xiàn)一致。社會流動性上升的一大原因在于社會結(jié)構(gòu)的變遷，例如市場轉(zhuǎn)型帶來機會的增加、工業(yè)化與經(jīng)濟發(fā)展的影響[31]等。但相比于1980年代出生的群體，1990年代出生群體努力的影響效應(yīng)有所降低，這可能由于1990年代出生的部分群體年齡偏小，尚未到達職業(yè)穩(wěn)定期。

其次，采用不同努力變量時，努力對職業(yè)地位獲得的貢獻度呈現(xiàn)顯著差異，即無論在哪個年齡隊列中，受教育年限作為努力變量均會顯著高估自致因素的影響效應(yīng)而低估家庭層面變量的影響效應(yīng)。圖2（b）繪制了采取不同努力變量測度時，家庭層面變量貢獻度的變遷情況。相比于努力變量，家庭層面變量對職業(yè)地位獲得的貢獻在不同出生隊列間的變遷幅度較小，呈現(xiàn)先增加后減弱的趨勢。例如從1950年代到1990年代，圖2（a）中原始努力、努力殘差、努力分位三種變量的貢獻度分別增加了 20.9% 、 17.2% 、 22.6% ，而圖2（b）中家庭層面變量分別增加（減小）了 2.0% 、 3.7% 、 1.1% 。

從圖2中可明顯看出，當采取不同的努力變量定義時，努力變量與環(huán)境變量的相對貢獻度有顯著差別。如果我們采取經(jīng)典地位獲得模型中的教育作為自致努力因素，可以發(fā)現(xiàn)在大部分出生隊列中，教育對職業(yè)地位獲得的貢獻度均高于 50% ；但當我們采取努力殘差與相對分位衡量自致因素時，自致的“凈努力”對職業(yè)地位獲得的貢獻度在大部分出生隊列中低于 50% 。

3.穩(wěn)健性檢驗

為檢驗上述發(fā)現(xiàn)的穩(wěn)健性，本文通過以下三種方式進行穩(wěn)健性檢驗。 ① 更換樣本。由于原始數(shù)據(jù)中父母教育和職業(yè)變量存在一定缺失，本文對父母教育和職業(yè)變量中存在缺失的樣本進行多重插補，得到有效樣本16404個后再進行分析。 ② 更換分組方法。以相對分位衡量“凈努力”需要對人群進行合理的分組，因此相對分位與組別劃分關(guān)系密切。本文在此更換此前的分組方法：一方面通過父母教育、職業(yè)和戶籍變量進行排列組合得到18個分組，另一方面通過K-means聚類法得到15個組別后，重新計算相對分位再進行檢驗。 ③ 更換努力變量。更換分組方法主要是檢驗相對分位的穩(wěn)健性，此處可檢驗殘差作為“凈努力”的穩(wěn)健性。首先通過logit模型估計個體是否接受高等教育的回歸方程，然后通過公式（3）獲得廣義殘差作為凈努力的代理變量。

限于篇幅，結(jié)果不再展示，三種檢驗估計得到努力變量的系數(shù)及其顯著性與基準回歸相差不大，例如更換樣本后努力變量估計系數(shù)為1.249，這與基準回歸的1.284僅相差約 3% ；Shapley分解同樣與基準回歸十分接近，即原始努力的貢獻約 52% ，而凈努力的貢獻均在 30% 左右，且家庭層面因素的貢獻同樣在 30% 左右，說明本文結(jié)果具有良好的穩(wěn)健性。

五、結(jié)論與討論

本研究基于CFPS2018年調(diào)查數(shù)據(jù)，結(jié)合經(jīng)濟學(xué)中收人分配及相關(guān)領(lǐng)域機會不平等的實證研究，通過提取殘差和構(gòu)建相對分位的方法，得到排除了環(huán)境因素影響的凈努力變量，并將其納入經(jīng)典的地位獲得模型中，從而在關(guān)鍵變量構(gòu)建層面拓展了已有的地位獲得模型，使得“自致”因素更符合其內(nèi)在含義。研究主要發(fā)現(xiàn)如下。

第一，教育作為自致因素存在一定局限，往往會高估社會流動性。子代教育難以看作與先賦相對應(yīng)的“自致”因素，因為子代教育并非完全可以取決于個體能動，同樣深受家庭背景等先賦因素影響。在這樣的前提下，布勞和鄧肯的結(jié)論，即“相對于先賦的個人資源，自致因素在地位獲得中具有更多的價值”[2]，可能值得商榷。只有當“自致”因素完全是個體可控時，自致與先賦才能夠成為相互對應(yīng)的概念，由個體不可控因素導(dǎo)致的不平等應(yīng)當是不合理的不平等，需要采取一定措施予以消除或減弱，例如相關(guān)政策可從促進城鄉(xiāng)等不同群體間資源平等方面人手?；谶@樣的思路，本文有助于重新審視“先賦一自致”

的分析框架，回答個體努力對地位獲得的影響效應(yīng)。

第二，努力對職業(yè)地位獲得的貢獻度在 30% 左右，且在不同人群間具有異質(zhì)性。本文發(fā)現(xiàn)，在全樣本中，努力對職業(yè)地位獲得的貢獻度在 30% 左右，但男性樣本的貢獻度略高于女性樣本，而城鎮(zhèn)樣本的貢獻度顯著高于農(nóng)村樣本，且隨著出生隊列的年輕化，努力的貢獻度總體呈現(xiàn)上升趨勢（從“50后”到“80后”穩(wěn)步增加，而“90后”有所下降）。努力在不同群體間貢獻度的異質(zhì)性和社會結(jié)構(gòu)及其變遷密切相關(guān)，因此，應(yīng)促進社會政策多樣化，增強努力因素的有效性，需要特別關(guān)注各類弱勢群體面臨的不利境遇，打通努力能夠發(fā)揮作用的空間。

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To What Extent Does Effort Influence Occupational Attainment？：An Extension of the“Ascribed-Achieved”Model

XUE Yuankang （Faculty of Education/National Institutes of Educational Policy Research，East China Normal University，Shanghai 200062，China）

Abstract：The classical “ascribed-achieved” status attainment model hasbeen continuously expanded in the study of social mobility.However，since children’s education is often influenced by family background and other factors，it is not entirely“achieved”，and few studies have eectively addressed this limitation.This paper utilizes data from the 2018 China Family Panel Studies（CFPS） to draw on research on opportunity inequality in the field of income distribution，which measures how individual“responsibility” and external “circumstances” affect outcome inequality.After extracting effort residuals and constructing relative quantiles，the“net effort”variable that excluding environmental impact was obtained， and the regression results are then decomposed using the Shapley method.The analysisreveals that the contribution of individual controllable net effort to occupational attainmentisonlyabout 30% ，significantly lower than the 52% contribution of education.This suggests that education as an achieved factor may overestimate social mobility， that is， years of education as an independent variable will“absorb”the impact of environmental variables. Heterogeneity analysis shows that in male samples， urban samples and young group samples，the effect of effort on occupational status acquisition is relatively greater，but the effect of effrt has decreased compared with that of the post-9Os group.Finally，in the robustness test of sample replacement and effort variable measurement，the analysis results still support theabove findings，indicating that the research conclusion isrelatively reliable. Based on these findings， relevant policies should aim to expand channels for translating individual effort into outcomes and address the disadvantages faced by various marginalized groups，thereby promoting equality of opportunity.

Keywords：self-induced effort；status attainment model；inequality of opportunity; circumstance；effort