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近些年，很多经济学家开始探索长期社会流动性的趋势，如Long and Ferrie (2012, 2013), Collins and Wanamaker (2015), Lindahl, Palme, Massih and Sjogren (2015), Olivetti, Paserman and Salisbury (2015)。在Carol H. Shiue（2017）的论文中，利用安徽桐城族谱连续五代人的数据探索了中国1300-1900年的长期社会流动性的变化趋势以及影响长期社会流动性的重要机制。 作者利用多代际视角来分析长期的社会流动性，指出：整个研究时期呈现一种较低的不平等和较高的流动性结构，这与在该期间所发生的社会和制度变革时间是一致的；此外，教育不平等是与社会流动性随时间不断变化相关的重要机制。本文展示了一个暂时的“伟大的盖茨比曲线”，其中超过100个子时期，父代的男性中不平等程度更高的时期与子代流动性更低的时期相关。 14世纪到19世纪的社会变革（贵族头衔继承和职业身份继承）是倾向于越来越高的社会流动性。在唐代（670 - 906年），中国的世袭贵族政权就被淘汰了。宋代开始（960-1127年），国家官员通过科举考试选拔。这意味着，至少在原则上，即使家庭背景平凡的一般人，也可以通过科举考试的选拔来获得财富、社会地位和政治权力。而在职业身份继承方面，元代时，国家强制职业地位登记并严格区分；明朝沿用了该方法；但清王朝终止了职业身份登记制度，从法律上消除了职业身份对社会流动的阻碍。 科举制度是直到清朝末年为止的核心治理手段，也是消除世袭社会地位的重要工具。社会地位依赖于上一代对下一代的投资。尽管贵族身份不可以被世袭，但基因与财富是可以直接被继承的，上层阶级的后代能得到更好的教育以及更优秀的社会网络资源。 桐城在明清时期为国家输送大批官员。本文使用的数据来自于桐城七户族谱，样本包含元（1271-1368年）、明（1368-1644年）、清（1644-1911年）三个时期。族谱中主要记载了已婚男性及他们妻子和孩子的信息，共有9787个男性样本（年满17岁）。在文中使用的五代人样本中，共有7328个男性样本。作者从最小的一代来看，称之为“儿子”、“父亲”、“祖父”、“曾祖父”和“曾曾祖父”，“五代人”有超过150年的历史。同时，作者将社会地位按照两种方法分别分成23个和9个等级（0-8），数字越大，社会地位越高。 作者在文中展示了从明代到清代，社会和制度的变迁减小了社会和经济壁垒，提高了社会流动性。家庭背景贫穷的孩子离开原来阶级的可能性以及家庭背景富裕的孩子离开原来阶级的可能性都上升了。这证明了的确从1300年至1900年间的代际社会流动性在提升。  进一步的，作者根据七户族谱的传记资料构造了这些个人的收入分配，并根据收入的百分位计算代际弹性，并估计1300-1900年间相对社会流动性随时间的变化趋势。 作者使用了IGE（regression of log son outcome on log father outcome）和排名百分位（Chetty et al.）两种方法来计算相对流动性。从结果上看，父代社会地位百分位排名每上升10个百分点，子代的社会地位就会上升5.8个百分位，即使加入时间趋势变量或一百年固定效应变量，或者分别对25th百分位、50th百分位、75th百分位的样本进行回归，或者用社会等级的绝对数作为回归变量，对结果并没有太大影响。 用多代际流动性可以给出几代人中流动性的长期变化趋势。从实证结果来看，仅用两代人数据来估计社会流动性是有偏的，每两代人之间的社会流动性都是有异质性的，异质性的来源有：1.不同社会地位有不同的代际流动性；2.不同家族之间的代际流动性有异质性。 从相对流动性来看，IGE随时间在不断下降。作者将样本分划属于前期和后期（1786年前和1786年之后），前期的IGE为0.65，后期的IGE为0.5。唯一的例外是95th百分位的社会流动性从前期后期基本保持不变。不同社会地位的代际流动性有很大差异，尤其是在99th百分位社会的代际流动性非常低。   除此之外，与父亲在同辈的男性对代际流动性也产生了重要的影响。结果表明，与祖父相比，叔叔的地位对“儿子”的地位影响更重要。通过加入叔伯的社会地位变量，发现同辈之间的非线性与网络效应是非常重要的。在家谱资料中可以找到影响流动性的家族策略因素。家族可以通过减少生育儿子个数的策略来对单个儿子进行更多的投资。其他影响流动性的因素，如预期寿命、健康和婚姻结果证明并不是特别重要。 作为对以上估计的补充，作者使用过渡矩阵，观察绝对社会流动性随时间的变化。衡量绝对社会流动性只需要解决两个问题：1. 贫困（statue=0）家庭孩子的成就；2. 富裕(statue>0)家庭孩子的成就。从下表中可以看出，绝大多数结构都是从“无社会地位”父亲到“无社会地位”儿子的过渡（矩阵左上角）。对角线指标是衡量绝对流动性的方法，可以看出，贫困家庭子女变得富裕的概率是12%，相比较来自富裕家庭子女仍然富裕的概率为58%  无社会地位到有社会地位的过渡矩阵 为使结果清晰明了，作者将“五代人”样本中的社会地位等级分为三类：高等社会地位（5-8）、中等社会地位（1-4）、无社会地位（0）。在高等社会地位的样本中，曾曾祖父在社会地位分布中处于97th的百分位；在这样的条件下，曾祖父的社会地位降到86th的百分位；此后后代社会地位一直处于下降趋势，“儿子”一代的社会地位降到75th的百分位。 同样的，在中等社会地位的样本中，后代的社会地位一直处于下降趋势。然后在无社会地位的样本中，后代的社会地位一直处于上升趋势，最后达到了44th的百分位。但不可否认的是，高等社会地位组在最后仍然保持了它的相对地位优势，高于中等地位组23个百分位。  教育是影响社会流动性长期变化趋势的重要机制。将整个时间段分成100个子时期，图中的序号代表样本号，每一个点代表该子时期教育不平等与IGE的情况。可以看出父代的教育不平等与父亲-儿子跨代际流动性的正相关关系。在控制教育的长期趋势后，这种关系仍然稳健。在时间序列数据中，不平等与低流动性相关的结果与跨国（或跨地区）不平等与流动性相关的结果一致。该结果证明教育不平等是这种关系背后重要的机制。  基于连续五代的观测，作者检验了暂时流动性与平等性的结构。作者发现，在该时间序列中，平等性与流动性有强烈的负相关关系，这与清代社会和职业分化逐渐被削弱有关。当流动性提高了，不平等就下降了。父代的教育不平等决定了子代的流动性是与代际流动性相关的稳健因素。 |
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