2.模型与数据

2.模型与数据

2．1　模型设定

我们首先通过（3-1）式来分别求出我国城镇与农村代际收入弹性的估计值β，其次，分别求出父代收入对各个中间因素的影响（（5-5）式），以及各个中间变量对子代收入的影响（（5-6）式），

式中，ΙΝj，i表示中间变量；j＝1，2，3，分别代表人力资本、社会资本和财富资本。由于（5-5）式和（5-6）式分别表示了父代通过对不同种类的资本投资、进而通过子代收入取得回报的过程，故我们分别将其简称为投资方程与回报方程，而λj和θj则分别简称投资系数和回报率，

各中间变量对代际收入流动性的解释力就取决于这两者的大小，即代际收入弹性的估计值β满足10，

三个中间变量对代际收入流动性的贡献τj，和总的解释力τ分别为，

2．2　数据、变量与统计描述

本章的数据来源为1988年、1995年和2002年中国家庭收入调查（CHIPS），以及2006年中国社会综合调查（CGSS），所指的收入仍是包括现金和实物在内的个人工资性收入11。其他变量的含义如下：

首先，人力资本通过子代的受教育年限衡量。广义人力资本包括一切能影响到在劳动力市场中获取报酬的能力，例如健康、习惯、性格等，而教育既是易观测的人力资本衡量方法，也是与公共政策联系最为密切的指标，故本书用受教育年限代表人力资本12。

其次，社会资本的定义和衡量也较为复杂，本书用对我国社会资本有较大影响的四个指标来表示，包括政治身份、单位性质、职业和行业，各自的具体含义为：① 政治身份，为虚拟变量，党员＝1；② 单位性质，国有部门＝1，包括党政机关事业单位、国有企业和集体企业；③ 职业，各个子样本之间有一定差异，尽量按照各种单位的管理者、技术人员、私营个体企业主、办事人员、工人、服务人员、领取工资的农业工人和其他这7种大类分为7类，按此顺序分别赋予1—7的值；④行业，按照农业、工业、一般服务业、科教文卫与党政社团的分类，分别赋予1—4的值。进一步通过对这四个变量的主成分分析，选取其主成分作为社会资本的代表，该主成分对4个指标的代表性在两个数据库中分别达到了37．3%（CHIPS）和41．8%（CGSS），在这4个变量上的系数（factor loading）分别为0．28，0．46，0．58，0．61（CHIPS）和0．45，0．23，0．64，0．59（CGSS）。

最后，在财富资本方面，按照CHIPS数据结构，中国城镇居民的家庭总财产由六个部分构成：房产、金融资产（银行存款、债券、股票等）、耐久消费品、债务、生产性资产和其他财产；农村居民则在此之外还有土地财产。本书主要研究其中的房屋、土地和金融资产对代际收入流动性的影响，因为这三项不仅是中国居民家庭财产的最主要构成部分，还与正在进行的相关体制改革密切相关，从而具有重要的政策意义。另外，它们在CHIPS各年的城乡数据统计中也较其他财产项目更为一致和完整13。

在此基础上，我们选取了所需信息完整的个体，同时删除了父代年龄大于65岁、子代年龄小于20岁和不在就业的样本，以及父子年龄差距小于10岁、工资性收入为负的异常样本。同时，所有收入和财富资本的数据都用各省城乡的消费品物价指数（CPI）调整为2002年的真实值，并删除了上下各0．5%的极值。表5．1汇报了主要变量的统计信息。