3.2 代际流动性度量方法综述
代际流动性分析主要有3条技术路线：代际收入弹性分析；社会流动表分析；姓氏分析。当前多数研究使用代际收入弹性分析，主要涵盖三方面主题：对代际收入弹性大小和趋势的估计；代际收入流动性的经济社会影响；代际收入流动性的决定因素（秦雪征，2014）。代际收入弹性分析不仅可以衡量代际收入流动性，而且能够分解代际收入流动的渠道。代际收入弹性估计方程基于Becker & Tomes（1979）的经典模型，如式（3-1）所示。其中y1和y0分别表示子女和父代永久收入对数，β为代际收入弹性，ε为随机干扰项。
对式（3-1）的估计存在两个主要困难，其一是永久收入无法观测，其二是“生命周期偏误”（Life-cycle Bias）。实证分析往往只能获取短期收入，其方差大于永久收入方差，导致代际收入弹性的最小二乘估计量偏误（Solon, 1999）。此外，根据生命周期理论，短期收入随年龄增长呈“倒U”型趋势。收入周期性变动导致的代际收入弹性估计偏误称为“生命周期偏误”。为准确估计代际收入弹性，实证分析常控制子女与父代年龄，或以父代收入的多年均值作为永久收入的代理变量。
代际收入弹性分析是当前的主流方法。关于此技术路线的国外研究，秦雪征（2014）、Black & Devereux（2011）以及Solon（1999）做了系统翔实的梳理。关于中国代际流动性程度和趋势的研究，也主要采用代际收入弹性分析法。多数实证研究表明，我国代际收入弹性处于较高水平，但具体数值差异很大。Gong et al.（2012）发现中国男性代际收入弹性为0.63，女性代际收入弹性为0.97，这说明中国社会代际流动性极低。Deng et al.（2012）基于中国家庭收入调查数据（CHIP）的结果显示，1995年和2002年的城镇居民代际收入弹性分别为0.47和0.53，远高于多数发达国家。Zhang & Eriksson（2010）使用CHNS数据估计了家庭收入对子女收入的弹性，估计值为0.45。郭丛斌和闵维方（2007）利用中国城镇与就业情况调查数据得到的代际收入弹性为0.3左右。代际收入弹性的估计结果差异，一方面源于数据差异，另一方面源于回归方法不同。秦雪征和王天宇（2014）的研究表明，传统估计方法忽视了人力资本的直接传导，会低估代际收入弹性。他们在充分考虑人力资本的直接传导后，基于CHNS数据得到的中国代际收入弹性从0.38升至0.48。
实证文献对中国代际流动性趋势的判断存在争议。李力行和周广肃（2014）发现，父亲收入对子女收入的正向影响不断加强，其原因在于人力资本的代际传递日益强化。陈琳和袁志刚（2012）发现，中国1988—2005年的代际收入弹性先大幅下降而后逐步稳定。何石军和黄桂田（2013）利用CHNS数据发现，中国2000年、2004年、2006年和2009年的代际收入弹性呈大体下降的趋势，但家庭因素对子女收入的影响仍然很大。尹恒等（2006）发现，在1998—2002年中国城镇个人的收入流动性比1991—1995年显著下降。多数文献表明改革开放初期中国社会的流动性较高。实证文献关于近年来（尤其是2005年之后）中国代际流动性趋势的判断分歧较大。例如，阳义南和连玉君（2015）发现父亲社会经济地位对子代的影响在2006年、2008年和2010年逐渐降低；而李力行和周广肃（2014）的研究认为父亲的影响在加强。实证结论的不一致性表明了进一步研究的必要性。
代际收入弹性分析还被广泛用于研究代际流动性的决定因素和机制。周兴和张鹏（2014）发现，代际职业传承对高收入家庭的代际收入弹性影响更强。Qin et al.（2014）以及秦雪征和王天宇（2014）分析了人力资本的代际传递对代际收入弹性的影响，并以实证分析表明了忽视人力资本直接传导效应对代际收入弹性估计的影响。李仁玉等（2014）发现，富裕家庭和普通家庭子女的收入差距主要来源于教育水平、工作经验和工作单位性质等特征差异；不同家庭子女间的回报差异主要影响低分位点子女间的收入差距。孙三百等（2012）使用2006年中国综合社会调查（CGSS）数据分析了劳动力自由迁徙对提升社会流动性的重要作用。
代际收入弹性分析的不足之处在于，永久收入数据缺失导致的回归偏误难以根本解决。此外，如秦雪征和王天宇（2014）揭示的道理：忽视某一重要变量的影响，会导致显著的代际收入弹性估计偏误。秦雪征和王天宇（2014）的研究充分说明了人力资本的重要性；而社会网络和文化资本等变量对代际收入弹性估计的影响，尚未得到深入探究。
社会流动表分析克服了代际收入弹性分析对永久收入的依赖，可用更加可靠的职业和相对收入等指标划分阶层。社会流动表是一个矩阵，记为S=（Sij）n×n。其中，n表示社会阶层数，矩阵的每一个元素Sij表示父亲阶层是i且子女阶层是j的观察值频数。基于社会流动表计算的社会流动率如式（3-2）所示，等于非主对角线元素占样本总量的比重，描述了子女社会阶层不同于父辈阶层情况所占的比例。除了简单社会流动率，还有加权平均移动率、惯性率和开方指数等指标。
一些学者使用社会流动率分析中国社会流动性的程度和变化趋势。李路路和朱斌（2015）发现，改革开放深入期较改革开放初期代际流动性有所提升。Chen（2013）利用2005年和2006年的CGSS数据，发现在此期间中国社会的流动性呈上升趋势。Khor & Pencavel（2010）发现中国社会流动性在20世纪90年代不断上升，流动性较高；但1995—2002年，社会流动性下降，阶层日益固化。
简单的社会流动率易受阶层边缘分布变化的影响。Altham（1970）及Altham & Ferrie（2007）提出了一个新指标，可消除阶层边缘分布的影响，并可比较两个社会流动表间的流动性差异。相比于其他社会流动性指标，Altham指标具有显著优势：易于计算和检验，能够可视化，具有很强的经济意义，能够消除阶层边缘分布带来的影响（Long & Ferrie, 2013）。Altham & Ferrie（2007）方法论的缺点是难以对社会流动性的决定因素进行深入分析。
当前基于社会流动表对代际流动决定因素的分析，主要借助二元或多元离散选择模型。例如，吴晓刚（2007）发现户籍制度导致城乡分割，使农村家庭代际职业传递显著。此类文献重点关注某一变量对职业流动机会的影响，并未直接分析对代际流动性的具体影响程度。
除代际收入弹性分析与社会流动表分析之外，姓氏方法也被用于分析长期社会流动性。姓氏方法由Clark（2012）以及Clark & Cummins（2012）提出，他们利用姓氏方法发现当代中国的社会流动性和英、美、北欧相当（0.6~0.7），但低于清代、民国、日本和印度。郝煜（2012）利用姓氏方法分析了中国自清初以来长期社会流动性的经验事实。本研究将基于反事实分析的思路，创新Altham方法，从而使其能够应用于代际流动性变迁的决定因素分析。