VoxEU列欧洲的国家和地区贫困与收入不平等

把社会流动性和经济结果联系起来

2018年11月26日

衡量代际流动并了解其驱动因素，是消除机会平等障碍和确保就业和教育机会公平竞争的关键。本专栏利用意大利姓氏的信息内容来表明，意大利各地区的社会流动性差异很大，它与经济活动、教育和社会资本呈正相关，与不平等呈负相关。研究结果表明，政策和政治制度不太可能是社会流动性地域差异的主要驱动因素。

作者

衡量代际流动，即了解父母的经济和社会地位在多大程度上决定子女的地位，并了解其驱动因素，对于消除机会平等的障碍，确保就业和教育方面的公平竞争环境至关重要。为此(长期)目的，代际流动文献中最近的一个重要趋势是研究社会流动指标与各种有意义的总体结果之间的相关性。这方面的协议仍远未达成。Chetty et al.(2014)和Corak (2013b)发现，社会流动性在不同的地理区域存在差异，它与经济活动和社会资本呈正相关，与不平等呈负相关。其他人，包括Clark(2014)，声称流动性在所有社会和时间中都是低的和恒定的，因此与总变量无关。

在最近的一篇论文(Güell et al. 2018)中，我们利用社会流动性和宏观结果的国内差异来支持这一辩论。我们为103个意大利省份构建了代际流动的可比度量，结果显示:

首先，意大利各省在社会流动方面表现出很大程度的差异;而且
其次，流动性与经济活动、教育和社会资本呈正相关，与不平等呈负相关。

这些发现在意大利这样的中央集权国家尤其值得注意，因为意大利的制度框架对所有省份都是一样的。因此，政策和政治制度不太可能成为社会流动性地域差异的主要驱动因素。

用姓氏作为代际流动的指标

本研究使用的代际流动性指标是Güell等人(2007,2015)提出的，即姓氏信息内容(ICS)。ICS是个人姓氏和个人经济成果共同分布的时刻。与传统的流动性衡量方法不同，它不需要面板数据，也不需要孩子和父母之间的任何明确联系;一个关于姓氏和经济结果的横断面数据集就足够了。

这种方法与通过观察兄弟姐妹相关性来推断代际流动性的成熟方法有许多相似之处。如果经济遗传很重要，那么兄弟姐妹的结果应该是相互关联的，因为他们有相同的父母，因此他们有相同的遗传经济特征。因此，如果遗传无关，兄弟姐妹收入的方差应该与总体方差相似，但如果遗传非常重要，则要小得多。这显然适用于兄弟姐妹，因为我们知道他们和他们继承的祖先之间的确切关系。

从本质上讲，同样的程序也适用于姓氏，因为姓氏在人口中建立了一个分区，提供了有关家庭联系的信息。姓氏恰好能提供信息，因为姓氏分布非常倾斜。如果只有少数几个姓氏，姓氏划分与家族关系之间的映射就会极其模糊。幸运的是，西方的姓氏习俗确保了姓氏的分布非常倾斜。尽管有为数不多的人共享的少数姓氏——这些人不太可能有共同的祖先——但姓氏分布通常包含大量由少数人共享的不寻常姓氏，而这些人很可能有密切的家庭关系。在这些罕见的姓氏中蕴含着方法论的力量。

为了得到ICS的可比估计值，我们使用了姓氏在各省的分布具有可比性这一事实。因此，ICS的任何差异都反映了社会流动性的差异，而不是其他因素的差异。

我们的研究结果

利用意大利2005年所有官方税务申报的数据来计算ICS，我们分析了衡量的流动性与一系列宏观经济结果之间的相关性，并将其分为三组:

第一类包括人均增加值、教育成就、不平等和社会资本。
第二类是指每个省份的劳动力市场结果和贸易开放程度。
相反，第三组指标包括预期寿命、自杀率、犯罪率和公共部门活动等一系列社会政治结果。

图1中的热图显示，附加值和社会资本与较高的流动性呈正相关，而不平等——从我们的税收数据中通过应纳税收入的标准偏差来衡量——和较低的教育水平与较低的流动性相反相关。在控制人均增加值、南北虚拟或移民流动的回归框架中，这种模式也一致(且显著)地出现，这表明该结果不是由著名的意大利南北分化所驱动的。

图1

代际流动和不平等之间的关系在地图和图2中都有直观的表现，这本身就具有特殊的意义。收入的代际弹性与横断面不平等程度之间存在明显的正相关关系——“了不起的盖茨比曲线”——在各国都存在(Krueger 2012, Corak 2013a,b)这种相关性已成为一场大规模公共辩论的焦点，在这场辩论中，它常常被解释为制度差异的结果:在政府干预较大的国家(如北欧国家)，不平等和继承盛行率较低，而在自由放任的社会(如盎格鲁-撒克逊国家)，不平等和继承盛行率较高。意大利“了不起的盖茨比曲线”的存在值得注意，因为意大利所有省份都拥有相同的制度框架:代际流动与低不平等相关，即使保持制度设置不变。

图2

当我们转向ICS和第二类结果(即劳动力市场指标和贸易开放)之间的相关性时，结果显示，代际流动与“好的”经济结果(如就业和开放)呈正相关，与“坏的”经济结果呈负相关，即使在控制了该国南北之间的差异(观察到的和未观察到的)之后也是如此。

最后，对代际流动与大量社会政治变量(包括预期寿命、自杀率、犯罪率和公共部门活动)之间的相关性进行的分析表明，当我们研究其他社会政治变量时，我们记录的经济结果和社会资本的清晰和系统模式并没有出现。考虑到流动性和社会政治过程之间的相互作用可能比经济结果之间的相互作用更加复杂和不可预测，这一结果或许并不那么令人惊讶。

Acciari等人(2016)最近发表了一篇优秀的论文，对我们的研究结果更有信心，他们使用行政数据和标准亲子回归计算了意大利的收入流动性指标。作者将我们的ICS测量值与他们的测量值进行了相关性分析，发现两者之间的相关性很高且非常显著。事实上，他们的结果和我们的非常一致。他们发现，代际流动在各省之间具有明显的异质性，南北向梯度非常明显。他们还发现许多好的结果与IGM相关。

结束语

总之，我们的分析证实了Corak (2013b)和Chetty等人(2014)在另一个国家使用完全不同的数据和方法得出的证据。与之前的研究不同的是，我们利用了国家内部的差异，并聚焦于意大利，一个在政治制度和政策制定方面高度集中的国家。这让我们可以得出这样的结论:我们记录的相关性很难用政策的差异来解释，比如与教育或福利相关的政策。除了地方政策之外，还必须有其他东西共同推动代际流动的程度和宏观结果。