高等教育能打破社會階層固化嗎？
——基于有序probit半參數估計及夏普里值分解的實證分析

張　明，張學敏，涂先進

(1.西南大學 政治與公共管理學院，重慶 400715；2.西南大學 教育學部，重慶 400715；3.西南大學 經濟管理學院，重慶 400715)

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高等教育能打破社會階層固化嗎？
——基于有序probit半參數估計及夏普里值分解的實證分析

張明1,2，張學敏2，涂先進3

(1.西南大學 政治與公共管理學院，重慶 400715；2.西南大學 教育學部，重慶 400715；3.西南大學 經濟管理學院，重慶 400715)

摘要：文章基于2013年中國綜合社會調查(CGSS2013)數據，首先運用有序probit模型的半參數估計方法檢驗高等教育對社會階層的影響，其次采用最新發(fā)展的基于R2的夏普里值方法測度高等教育對社會分層形成的貢獻率，并從區(qū)域視角管窺經濟發(fā)展和市場化轉型條件下高等教育受影響的演進趨勢。結果顯示：(1)接受過高等教育的居民，確實擁有更高的社會階層評估。但若剔除家庭背景帶來的接受高等教育機會的差距，高等教育促進社會階層流動的能力明顯弱化?；赗2的夏普里值分解表明，高等教育變量的貢獻率不到10%，撇去高等教育的代際傳遞效應后，凈效應更低。(2)東部地區(qū)有微弱的證據顯示高等教育帶來的社會階層提升效應正在展現。無論是從總貢獻率還是分解后的直接貢獻率看，東部地區(qū)的百分比貢獻都要高于中西部地區(qū)。這說明隨著經濟發(fā)展和市場化改革的推進，高等教育改善社會分層的效果有可能會強化。(3)影響社會分層差異最重要的因素為家庭過去的社會階層，即社會階層分布存在明顯的代際傳遞現象。另外，個體特征及經濟特征也是影響社會分層的重要因素。文章研究顯示，要進一步推進開放型社會階層的形成，需要在構建市場化導向能力本位的新型社會流動體系制度框架下，確立更為公平的高等教育競爭機制及補償機制。

關鍵詞：高等教育；社會階層；半參數估計；夏普里值分解

一、引　言

改革開放30余年是中國經濟穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展的增長期，也是社會結構劇烈變遷的調整期。在經濟體制切換、勞動力城鄉(xiāng)及區(qū)域間流動沖擊下，社會結構階層的重構與裂變蘊含其中(Bian, 2002)。然而，大量針對近期中國現實的觀察和研究顯示，社會階層兩極分化以及固化愈發(fā)明顯(劉欣，2005；劉欣和朱妍，2011)，從而加劇了社會不平等以及貧富差距(沈原，2007；吳敬鏈，2009)。如何打破社會階層固化分割，創(chuàng)造社會階層流動的多元動力機制是新時期面臨的重大社會難題。教育作為一種文化資本，向來被社會學家們用來作為推進社會階層流動、改善社會治理的有效工具(Blau和Duncan, 1967)。特別是在中國，教育不僅是反映社會地位的標簽，而且也是大多數人爭取更高收入的顯性依據與憑證，尤其是對高等教育而言，所起的社會認可和社會地位標簽功能非常明顯。

自從布勞(Blau)和鄧肯(Duncan)將教育視為獲得社會地位的重要影響因素之后，教育與社會流動之間的關系引起了不少學者的研究興趣。很多研究發(fā)現，在社會階層尚未固化的背景下，教育是社會劣勢階層實現其向上流動的主要方式，很多發(fā)達國家的社會流動情況驗證了這一點。然而，教育機會的獲得可能與家庭背景密切相關，布爾迪厄(Bourdieu)的文化再生產理論認為如果父母的受教育程度較高，其子女在受教育方面更具優(yōu)勢。這樣教育作為優(yōu)勢階層保持其子女地位的主要工具，可能會起到加劇社會階層固化的作用(Guo, 2008; Constantin, 2013)。在中國計劃經濟時期，在教育機會不平等的背景下，教育某種程度上淪為精英家庭實現社會地位代際傳遞的工具(李煜，2006；李春玲，2010；張兆曙和陳奇，2013)。但隨著市場經濟體制的逐步完善發(fā)展，原本基于身份本位的社會分層標準正在調整，在能力本位的開放型社會構建中，高等教育對個人社會地位獲得和社會階層上升的決定作用愈發(fā)受到重視。這也是刺激高等教育需求，進而導致求學熱潮滲透到劣勢階層的深層次原因。但是，對于高等教育是實現“精英循環(huán)”還是“精英再生”，現有研究尚未作出回答。

本研究將基于2013年中國綜合社會調查(CGSS2013)的數據，通過構建社會分層模型，采用有序probit模型的半參數估計法實證檢驗高等教育對社會分層的影響，并通過分析高等教育影響的區(qū)域化差異，研判市場化改革背景下社會階層流動影響機制的動態(tài)變化。同時，本研究將通過工具變量法控制變量內生性問題，并使用新近發(fā)展的基于R2的夏普里值分解方法，測度高等教育對形成社會階層差異的影響程度。

二、文獻綜述

從理論上看，關于教育與社會階層的關系目前主要有兩種觀點：教育的“精英再生論”和教育的“精英循環(huán)論”。以美國社會學家布勞(Blau)和鄧肯(Duncan)為代表的教育“精英再生論”學派認為，教育程度直接影響個人的經濟地位，受教育程度的提高能夠帶來個體職業(yè)地位或社會地位的提升。以柯林斯(Collins)和布爾迪厄(Bourdieu)為代表的教育“精英循環(huán)論”學派則認為，在經濟社會中擁有優(yōu)厚報酬的職位上，教育可以限制其競爭者數量并幫助有“教育專利”的人獨享這些職位。如若父母接受過較高的文化教育，其子女往往也具有先天的教育機會優(yōu)勢，從而通過教育能實現社會階層的代際延續(xù)和傳遞(Lin, 1982; Scitt, 1991; Poretes, 1998)。教育“精英循環(huán)論”并不否認教育能改善個體的社會地位(Catherine和Marieke, 1997; Layard, 2006)，但認為教育特別是高等教育的機會并不是平等的(Guo,2008; Constantin,2013)。

實證方面，基于微觀數據，不少學者對教育與社會階層關系展開了計量檢驗。Schoon(2008)基于英國20世紀70年代的數據研究發(fā)現，無論是對男性還是女性，接受全日制教育的時間是其社會階層決定中最為重要的因素，教育也是造成社會階層分化非常重要的原因。Ensminger和Fothergill(2003)以及Hollingshead(2011)在實證檢驗影響社會地位的主要因素時發(fā)現，教育與工作職業(yè)和收入水平等因素一樣，是非常重要的決定變量。Gallice和Grillo(2015)構建了一個包括教育和收入等因素在內的均衡分析模型，認為教育可以通過影響人的內在品質、社會威望和收入水平三個渠道改善個體的社會地位。但大量研究也證實，教育機會的獲得與父母的社會地位狀況密切相關，即父母擁有較高的文化教育背景，不僅子女有良好的接受教育的文化氛圍(Stephens等, 2012)，而且能享受到優(yōu)越的初等教育條件(Lareau, 2000)，并且父母往往能憑借擁有的社會資本為子女接受高等教育提供機會與條件(Ream和Palardy, 2008)。這樣，教育作為優(yōu)勢階層保持其子女地位的主要工具，可能會起到加劇社會階層固化的作用。

在中國社會階層的重構與形成過程中，部分學者也關注到了教育的影響與作用。很多學者肯定了教育在社會地位轉變及維持社會階層屬性中扮演的重要作用，他們認為擁有更多社會資本的優(yōu)勢階層，其子女會因獲得優(yōu)質的教育資源進而保持其階層屬性的穩(wěn)定性；相反，劣勢階層的子女由于其父母社會資本的不足而致其鮮有向上流動的機會。李春玲(2003)通過考察1940-2001年的社會政治變遷分析家庭背景對教育獲得的影響，結果顯示家庭背景對子女教育的作用呈現出先弱后強的特征。劉精明(2006)分析了1978-2003年的高等教育政策，顯示學生入學機會因其所處階層各異。李煜(2006)、李春玲(2010)以及張兆曙和陳奇(2013)的研究也得到了相似的結論。這些文獻雖然構成了中國教育“精英循環(huán)論”的論據，但對教育與社會分層及流動之間的關系并沒有直接回答。楊志順(2006)從理論上指出，教育對社會階層結構兼具積極和消極的影響。孫大鵬和王琳娜(2015)通過模型分析發(fā)現，尋租行為使得教育資源的分配出現扭曲，偏向高收入階層。蔣亞麗和騰蕓(2015)利用中國社會調查數據對教育與社會階層之間的關系進行了實證檢驗，發(fā)現在我國社會階層還未固化的前提下，高等教育仍然是農村學生轉變自身社會階層的重要途徑：在公平的高考制度下，可以通過自身的努力實現向上社會流動的目的。但蔣亞麗和騰蕓(2015)僅以人口從農村向城市流動作為社會階層變化的標識，顯然社會階層流動的情況更加多元復雜，例如農村和城市內部個體社會地位的躍升，也是非常重要的社會階層流動的表現形式，高等教育的影響機制及表現實際上更為復雜。

與已有研究相比，本文的貢獻在于：(1)利用全國范圍的抽樣調查——中國綜合社會調查(CGSS2013)的數據，檢驗高等教育對社會階層流動的影響。以往研究更多是從理論上探討教育與社會階層的關系，本文將基于全國范圍的微觀調查數據進行實證檢驗。(2)本文將總體樣本按東部和中西部進行分組，考察市場化改革下高等教育影響機制的動態(tài)變化。市場轉型帶來了新的分層機制(Nee, 1989)，而中國分散實驗的市場化改革策略，特別是東部和中西部在經濟發(fā)展和市場化進程上的顯著差異，為我們從區(qū)域視角管窺經濟發(fā)展和市場化轉型背景下高等教育影響的演進趨勢提供了重要線索。(3)采用有序probit模型的半參數估計方法展開計量檢驗，并采用最新發(fā)展的基于R2的夏普里值分解方法測度高等教育對社會分層形成的影響。半參數估計方法相對于參數估計方法更符合模型假定，而夏普里值分解方法對組合博弈框架下各變量的邊際貢獻進行計算，其結果更為穩(wěn)健(Israeli，2007)。

三、數據來源和變量描述

為考察高等教育對社會階層流動的影響，采用2013年中國綜合社會調查(CGSS2013)的數據進行實證檢驗。CGSS2013是中國人民大學發(fā)起的全國范圍內大型的、覆蓋各類群體的抽樣調查，樣本共計12 000份。由于本研究重點考察高等教育對社會階層流動的影響，刪除存在數據缺失的調查對象，共包括了10 116份樣本。

首先，對社會階層的衡量，按照CGSS的問卷設定，依據問題“您認為您自己目前在哪個等級上？”，依據訪問者的答案求得每個受訪者的主觀社會階層評價(記為s)，“10分”代表主觀社會階層的最高評估值，“1分”則代表處于最底層。為直觀反映居民自評社會階層的分布情況，圖1描述了基于Gaussian非參數估計方法得出的社會階層Kernel核密度函數。在本文的10 116名受訪對象中，覺得自己社會階層處于中間位置的占多數，在社會階層底層和高層的個體大致對稱，這符合社會階層分布“中間大、兩頭小”的特點。另外，我們還想進一步觀察社會階層的變遷情況，根據問題“您認為在您14歲時，您的家庭處在哪個等級上？”考察家庭過去的社會階層，結果發(fā)現對該問題的回答(記為sbefore)，認為自己14歲時家庭社會階層高于中間階層的比例小于現階段的評價比例，說明相對而言，居民的社會階層呈現現普遍提高的趨勢。

圖1　社會階層分布情況　　　　　　　　　　　圖2　高等教育與社會階層

由于本研究重點考察高等教育對社會階層變動的影響，因此，在測度了社會階層后，下一步需要度量居民的高等教育接受情況。針對問題“您目前的最高教育程度是？”，根據受訪者的答案，當受訪者選擇“大學?？?成人高等教育)”、“大學?？?正規(guī)高等教育)”、“大學本科(成人高等教育)”、“大學本科(正規(guī)高等教育)”和“研究生及以上”，則認為該居民正在接受或接受過高等教育(以下統(tǒng)稱為接受過高等教育)；而當受訪者選擇其他受教育程度，則認為該居民并沒有接受高等教育，據此得到變量edu。在我們的調查對象中，有1 610名受訪者正在接受或接受過高等教育，占受訪者比例為15.9%；8 506位受訪者未接受過高等教育，占受訪者比例為84.1%。

在測度了居民的高等教育接受情況后，下面將統(tǒng)計觀察接受高等教育群體與未接受高等教育群體之間的社會階層差異。圖2直觀地刻畫了兩類群體的社會階層及其變化情況，從兩類群體的平均社會階層來看，接受過高等教育的群體的社會階層高于未接受過高等教育的群體，說明從總體上看，有高等教育經歷的個體的自我認知階層更高。為進一步分析接受過高等教育群體的社會階層和未接受過高等教育群體的社會階層的變遷情況，我們根據問題“您認為在您14歲時，您的家庭處在哪個等級上？”的答案作為家庭過去的社會階層(sbefore)，用目前的社會階層評估減去該問題的答案便可得到社會階層的變化。圖2顯示，有高等教育和無高等教育兩類群體的社會階層都表現出了一定程度的提升，但相比較而言，無高等教育經歷的個體的社會階層的提升反而更為明顯。這一直觀的統(tǒng)計觀察結果表明，中國的高等教育可能并沒有帶來個體社會階層的明顯提高，這有悖于公眾的傳統(tǒng)認識。

當然，準確判斷高等教育對個體社會階層變化的影響，需要進一步的計量檢驗。由于除了高等教育外，性別、年齡、民族、婚姻狀況、健康狀況、政治面貌、戶籍、工作單位性質、工作行業(yè)、收入水平、住房等也會影響到個體的社會階層認知，我們利用CGSS2013問卷調查來控制這些變量進行實證考察。

四、模型初步分析

有序probit模型可以針對不可觀察因變量進行模型估計，但是對社會階層這種比較抽象的概念指標，個體往往難以對其進行準確判斷，因此按1-10標準對這種潛變量進行精確分層可能存在信度偏差，我們可以嘗試做進一步的區(qū)段劃分：

(1)

這樣，通過式(1)，便將s重新劃分成三個互不重疊的區(qū)間s*。進一步對潛變量進行正態(tài)化處理得到新變量s′，建立如下關系式：

(2)

進一步可以得到對應于s*取某個特定值的概率為：

(3)

其中：F(·)符合正態(tài)分布，λ1和λ2是新的區(qū)間劃分值，x為包括高等教育在內的解釋變量，β為相應的估計系數。把s*作為被解釋變量，建立有序probit模型的對數似然函數為：

(4)

我們根據上述思路重新進行社會分層，基于有序probit模型的半參數估計方法檢驗高等教育變量的影響，結果見表1。表1中選擇k=3，根據似然比檢驗(LRtest)可以判斷半參數估計結果相對于參數估計結果更優(yōu)。*實際上k取值為4或5時，LR檢驗的結果也顯示優(yōu)于參數估計，只不過檢驗發(fā)現k取這些不同數值時，估計表現并沒有太大變化。模型(1)報告了以受訪者當前社會階層(s)為被解釋變量，納入高等教育變量(edu)作為核心解釋變量，并同時控制家庭過去社會階層(sbefore)、性別(sex)、年齡(age和age2)、民族(morality)、婚姻狀況(marriage)、健康狀況(health)、政治面貌(politic)、戶籍(household)、工作單位性質(soe)、工作行業(yè)(work)、收入(income)、住房(house)等解釋變量的回歸結果。由于家庭過去的社會階層會影響到子女的教育從而帶來社會階層的代際傳遞，為控制這一效應，模型(2)在模型(1)基礎上進一步控制了高等教育與家庭過去社會階層的交叉項edusbefore。模型(1)中高等教育變量(edu)的估計系數為正，說明接受過高等教育的居民，確實擁有更高的社會階層評估。模型(2)在控制了家庭過去社會階層對受訪者教育的影響后，高等教育變量的估計系數依然為正，但變得不顯著，說明如果剔除家庭因素帶來的接受高等教育機會的差距，高等教育促進社會階層流動的能力明顯弱化。

表1　有序probit模型的半參數估計結果

注：*、**和***分別表示10 %、5 %和1 %的顯著水平，括號中為t統(tǒng)計值。P值為LR統(tǒng)計量的P值。

模型(1)和模型(2)的實證結果顯示，從樣本整體看，高等教育能促進個體社會階層的向上流動，但如果剔除家庭社會階層對高等教育的影響，這種效應會明顯弱化。那么，在中國經濟發(fā)展和市場化過程中高等教育的社會階層提升作用是否會強化？按照傳統(tǒng)的“精英循環(huán)論”或“精英再生論”觀點，市場轉型帶來了新的分層機制(Nee, 1989)，新的經濟精英可以通過教育等渠道走向社會上層，政治權力在階層分化中的作用會不斷削弱(Szelenyi和Kostello, 1998)。這種變化可能源于市場化改革會使各個體能獲得相對平等的高等教育機會，也可能是經濟發(fā)展和市場化轉型能使擁有更好教育背景的技術精英在收入獲取等各方面的優(yōu)勢得以體現，從而會起到打破社會階層固化的作用(劉欣，2005)?；谥袊默F實，經濟發(fā)展的俱樂部效應會使東部地區(qū)無論在經濟發(fā)展抑或在市場化水平上都領先于中西部地區(qū)，那么在經濟發(fā)展和市場化轉型程度迥異的中國東部和中西部，高等教育對社會階層流動的影響是否也存在差異呢？對這一問題的檢驗，能夠揭示高等教育影響效應的動態(tài)演變趨勢。我們將區(qū)分東部和中西部兩個子樣本，對各個區(qū)域分別利用有序probit模型的半參數方法進行檢驗，相應的估計結果見模型(3)至模型(6)。

表1分區(qū)域的估計結果顯示，在未控制家庭過去社會階層對高等教育的影響(即未控制edusbefore)時，東部地區(qū)和中西部地區(qū)模型中高等教育變量(edu)的估計系數都顯著為正，說明在不同區(qū)域接受過高等教育的居民也大多有較高的社會階層的自我評價；只不過對比不同區(qū)域的系數值大小可以發(fā)現，相較于中西部而言，東部地區(qū)的估計系數更大。但在控制了edusbefore之后，高等教育變量僅在模型(4)即東部地區(qū)接近10%的顯著性水平，而在西部地區(qū)不顯著(見模型(6))，這說明盡管接受過高等教育的個體擁有更高的社會階層，但往往家庭過去社會階層較高的個體才能擁有接受高等教育的機會，如果剔除這種影響，高等教育的作用將大大弱化。只是隨著市場化改革的推進，高等教育在改善社會階層分布、打破社會階層固化方面的作用會日益顯著。

五、內生性的處理及高等教育貢獻測度

(一)家庭過去社會階層內生性的處理

有序probit估計結果顯示，無論是從全國總體，還是從分區(qū)域的東部和中西部區(qū)域而言，盡管接受過高等教育的群體的社會階層更高，但若控制家庭過去社會階層帶來的接受高等教育的機會優(yōu)勢，高等教育改善社會分層的功能明顯弱化。但值得注意的是，在CGSS2013問卷調查中，家庭過去的社會階層(被調查者在14歲時的家庭社會階層)是通過回顧的方式得到，該變量可能存在度量誤差和聯立性(根據現在的狀態(tài)來評價過去的狀態(tài))。因此，需要處理家庭過去社會階層變量的內生性問題(見表2)。

表2　2SLS方法的估計結果

注：*、**和***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著，括號中為t統(tǒng)計值；Hausman和Sargan檢驗報告的是相應統(tǒng)計量的p值；東部和中西部地區(qū)的一階段回歸系數符號及顯著性與全國樣本基本一致，為節(jié)省篇幅，未作報告。

對內生性的處理，一般采用工具變量法。CGSS2013問卷中有兩個工具變量可以使用，一是可以根據問題“您父親的最高教育程度是”的答案來設定，二是可以根據問題“您父親的政治面貌是”得到。顯然，受訪者的社會階層評估不會改變其父親的受教育程度和政治面貌，并且我們有理由相信受訪者父親受教育程度及是否擁有黨員身份，影響著受訪者14歲時所處的家庭社會階層。為驗證工具變量的有效性，我們以表1模型(1)作為基礎，進行第一階段回歸。表2模型(7)報告了相應的估計結果，當引入受訪者父親受教育程度和政治面貌時，兩變量的估計系數顯示其會顯著影響受訪者過去家庭的社會階層。據此，我們認為受訪者父親的教育程度和政治面貌是兩個有效的工具變量。以受訪者父親受教育程度和政治面貌作為工具變量對社會分層模型做了2SLS估計，其結果見表2模型(8)。對比模型(8)和表1中模型(1)的估計結果，Hausman檢驗結果的p值為0.0872，說明兩個回歸結果之間存在系統(tǒng)性差異。東部和中西部地區(qū)模型(模型(9)和模型(10))的Hausman檢驗結果p值也小于0.1，表明存在內生性問題。同時，模型(8)至模型(10)的Sargan統(tǒng)計量都大于0.1，說明選取的工具變量有效。表2估計結果顯示，高等教育變量(edu)的估計系數都為正，但僅東部地區(qū)在10%的顯著性水平上顯著(見表2模型(9))，這與表1的結果大體相同。只不過相較于表1，表2中家庭過去社會階層變量(sbefore)的估計系數出現了明顯降低，同時顯著性也出現了下降，這說明由于目前社會階層評估更高的群體可能覺得以往的社會階層也較高，從而導致模型中家庭過去社會階層的影響存在高估。但表2也顯示，即便控制住這種內生性偏誤，家庭過去的社會階層仍然是影響目前社會階層的顯著因素。

(二)高等教育貢獻的測度

系數估計結果顯示高等教育對社會分層流動具有復雜的影響，下面進一步評估高等教育變量的重要性程度，分解出其貢獻率大小。由于本研究囊括的解釋變量包括高等教育(edu)、家庭過去社會階層(sbefore)等多個變量，這些變量之間可能存在多重共線性問題，這會導致基于傳統(tǒng)回歸系數的分解方法如Fields(2003)分解方法的結果不可靠。新近發(fā)展的夏普里值分解方法能夠有效克服這一問題，其能通過觀察不同解釋變量組合下模型R2的變化，測度解釋變量的邊際貢獻和貢獻率(Israeli,2007；Huettner和Sunder,2012)?；舅悸肥牵涸跍y度某一解釋變量的貢獻時，首先計算包含該變量模型的R2，然后進一步去掉該變量觀察R2變化，R2變化越明顯，則表明該變量具有較大的邊際貢獻和貢獻率。當然，由于解釋變量存在多種不同組合，Israeli(2007)和Huettner和Sunder(2012)建議取各種組合的平均值，從而得到邊際貢獻或貢獻率。

另外，夏普里值分解方法還可以對變量進行分組，識別各組的總貢獻。本文將所有解釋變量分成五組，其中性別(sex)、年齡(age和age2)、民族(morality)、婚姻狀況(marriage)、健康狀況(health)、政治面貌(politic)、戶籍(household)等記為居民個體特征；工作單位性質(soe)和工作行業(yè)(work)記為工作特征；住房(house)和收入(income)記為經濟特征；家庭過去社會階層(sbefore)記為一組；高等教育(edu)及其與家庭過去社會階層的交叉項(edusbefore)為另外一組。

采用基于R2的夏普里值分解方法，我們求得了社會分層模型中高等教育和其他變量的貢獻率，結果見表3。在全國樣本中，影響社會分層差異最重要的影響因素為家庭過去的社會階層(sbefore)，貢獻率為59.19%，說明家庭過去的社會階層是影響個體社會階層地位的重要因素，這進一步證明了社會階層分布的代際傳遞現象。*雖然家庭過去的社會階層變量存在內生性，但由于其貢獻率接近60%，因此即便剔除內生性帶來的計量偏誤，我們認為該變量依然是影響社會階層差異的很重要因素。高等教育變量(edu)的貢獻率為8.95%，在五組變量中排名倒數第二，說明相較于其他變量對社會分層的作用，高等教育的影響還比較小，并且其作用主要體現在社會階層的代際傳遞(6.24%)上，而通過高等教育本身來改善社會階層的貢獻非常之小(2.71%)。分區(qū)域看，無論是東部或中西部地區(qū)，家庭以往的社會階層(sbefore)對社會分層差異的貢獻都最高，并且在中西部地區(qū)已經超過60%。就高等教育變量(edu)的貢獻率而言，無論是從總貢獻率還是分解后的直接貢獻率，東部地區(qū)的百分比貢獻(3.64%、8.68%)都要高于中西部地區(qū)(1.82%、4.53%)。這說明隨著經濟發(fā)展和市場化改革的推進，高等教育改善社會分層的效果有可能會顯現。由表3可見，在全國和分區(qū)域樣本中，個體特征和經濟特征的貢獻率都超過了10%，說明這些變量也是影響社會分層的重要因素。

表3　基于夏普里值分解的各因素貢獻率(%)

六、結論與政策建議

基于2013年中國綜合社會調查(CGSS2013)的數據，本文實證研究顯示：(1)接受過高等教育的居民，確實擁有更高的社會階層評估。但如果剔除家庭背景帶來的接受高等教育機會的差距，高等教育促進社會階層流動的能力明顯弱化?；赗2的夏普里值分解表明，高等教育變量的貢獻率不到10%，撇去高等教育的代際傳遞效應后，凈效應更低。(2)在經濟發(fā)展和市場化轉型處于前列的東部地區(qū)，有微弱的證據顯示高等教育帶來的社會階層提升效應正在顯現。無論是從總貢獻率還是從分解后的直接貢獻率看，東部地區(qū)高等教育的百分比貢獻都要高于中西部地區(qū)。這說明隨著經濟發(fā)展和市場化改革的推進，高等教育改善社會分層的效果有可能會強化。(3)影響社會分層差異最重要的因素為家庭過去的社會階層，社會階層分布存在明顯的代際傳遞現象。另外，個體特征及經濟特征也是影響社會分層的重要因素。

社會階層結構在一定程度上影響著社會不平等、社會利益結構以及社會矛盾和沖突。開放性的社會階層結構才體現出社會分層的合理性，但是中國的社會階層卻難以突破固化的陷阱。高等教育一直被社會學家們用來作為推進社會階層流動、改善社會治理的有效工具，這也引發(fā)了學界關于高等教育“精英持續(xù)論”和“精英再生論”的激烈討論。本文對高等教育這一社會功能屬性進行了實證檢驗，基于本研究的結論，相應的政策建議有：

第一，研究發(fā)現高等教育對社會階層流動的提升效應并不明顯，僅僅有微弱證據證明在市場化轉型處于前列的東部地區(qū)，高等教育的影響效應才有所顯現。這表明要進一步發(fā)揮高等教育改善社會階層流動的效應，打破以往基于身份本位的體制束縛，構建基于市場化導向能力本位的新型社會流動體系，才能樹立社會階層流動機制有效發(fā)揮的制度框架。

第二，具有較高社會階層的家庭往往憑借其擁有的政治與經濟資源優(yōu)勢，利用或突破現有規(guī)則為子女爭取接受高等教育的機會，造成了高等教育機會不平等的代際傳遞，進一步導致社會階層的代際傳遞及固化。當前社會上流行的“官二代”和“富二代”的稱謂就深刻地體現了社會大眾對這種現象的無奈與反感。因此，在高等教育的招錄過程中，一個規(guī)則更加清晰、機會更加公平的運轉體系，必將促進社會各階層之間的高等教育機會公平。

第三，社會階層本身就是社會不平等的表現，不同的社會階層擁有的政治資源、經濟資源和教育資源都不同?；诖?，政府應采取措施針對弱勢群體特別是那些地處落后農村和邊遠地區(qū)、父母知識文化層次和家庭社會地位都較低的家庭進行高等教育的機會補償，這是實現高等教育機會均等化之前首要解決的問題，也是構建開放型社會階層關系中的一個重要環(huán)節(jié)。

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(責任編輯許柏)

收稿日期：2016-02-26

基金項目：教育部哲學社會科學研究重大課題攻關項目(14JD048)；國家社會科學基金重點項目(12AMZ008)；教育部中央高?；究蒲薪涃M重點項目(SWU1509116)

作者簡介：張明(1985-)，男，安徽六安人，西南大學政治與公共管理學院、教育學部副教授； 張學敏(1961-)，男，重慶奉節(jié)人，西南大學教育學部教授； 涂先進(1982-)，男，河南沈丘人，西南大學經濟管理學院博士研究生。

中圖分類號：F063.1

文獻標識碼：A

文章編號：1001-9952(2016)08-0015-12

DOI:10.16538/j.cnki.jfe.2016.08.002

Does Higher Education Break down Social Class Solidification?An Empirical Study Based on Ordered-probit Semi-parameter Estimation and Shapely Value Decomposition

Zhang Ming1,2, Zhang Xuemin2，Tu Xianjin3

(1.SchoolofPoliticalScienceandPublicAdministration,SouthwestUniversity,Chongqing400715,China;2.DepartmentofEducation,SouthwestUniversity,Chongqing400715,China；3.SchoolofEconomicsandManagement,SouthwestUniversity,Chongqing400715,China)

Abstract：Based on CGSS2013, this paper firstly employs ordered-probit semi-parameter estimation model to test the effect of higher education on social classes. Secondly, it measures the contribution of higher education to the formation of social classes by using Sharply value method based on R2, and sheds light on the evolution of higher education affected by economic development and marketization transformation from a regional perspective. It arrives at the results as follows: firstly, the residents who receive higher education actually gain higher social class assessment; however, if the gap between higher education opportunities resulting from family background is eliminated, the role of higher education in promoting the flow of social classes obviously weakens; furthermore, Sharply value decomposition based on R2 shows that the contribution rate of higher education variable is under 10 percent, and after skimming intergenerational effect of higher education, the net effect is even lower; secondly, in East China, weak evidence shows that the positive effect of higher education on social classes is emerging; as for both total contribution rate and decomposed direct contribution rate, the contribution rate of East China is higher than the ones of Central China and West China, showing that as economic development and marketization reform advance, the effect of higher education on improving social classes may strengthen; thirdly, past social classes families belong to are the most important factor affecting differences in social classes, namely there is obvious intergenerational transmission in social class distribution; in addition, individual characteristics and economic features are critical factors affecting social classes. It shows that in order to further advance the formation of openness social classes, it is necessary to establish more fair higher education competition mechanism and compensation mechanism in the framework of new-type social mobility system with market-oriented capability standard.

Key words:higher education; social class; semi-parameter estimation; Shapely value decomposition