报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 运用不同流动性指标分析全球代际教育流动性与长期增长的关系 发现高等教育向上流动与欧洲和中亚人均国内生产总值正相关 但相对流动性指标与国家收入无关 在拉丁美洲 较高的相对流动性与较低的收入相关 较高的绝对流动性与较高的收入相关 世界其他地区呈现出这些模式的混合 [3] - 代际教育流动性与国家收入的关系具有区域特异性 社会流动性与长期发展的关系可能因背景而异 某些方面的流动性在某些背景下对经济增长更重要 [81] 根据相关目录分别进行总结 1. 引言 - 技术进步是经济增长和生活水平提高的主要驱动力 但仅靠增加研发支出可能不足以推动科学创新 社会流动性强的社会中人才分配更优 有望更加繁荣 但这一预期的真实性尚不清楚 [7] - 多种因素决定个人发挥潜力的机会 教育对个人职业和收入影响重大 父母的收入 人力资本 偏好和风险认知等影响对孩子教育的投资 若无政府干预 教育的代际持续性会加剧收入不平等 旨在改善代际流动性的政策可促进经济增长 [8] - 从代际教育流动性分析中推断政策存在挑战 因为观察到的流动性不足可能是社会其他经济失败的结果 跨国比较代际流动性有助于部分厘清社会流动性不同相关因素的贡献 [9][10] - 本文分析代际流动性变化与长期发展的联系 结合两个调查的数据形成68个国家2000 - 2020年的面板数据 一是进行全球跨国分析 二是引入新的代际教育流动性衡量指标——流动性差距并与现有指标比较 [11] 2. 文献综述 - 多项研究对代际教育流动性模式进行描述性探索 发现不同国家代际教育流动性水平存在显著差异 扩大高等教育机会不一定能增加流动性 父母的人力资本与孩子的教育和工资结果呈正相关 [16] - 金融约束可能阻碍弱势群体中高能力个体的发展 非洲国家教育流动性存在高度异质性 发展中国家的代际教育流动性平均低于高收入国家 [17] - 部分研究发现社会流动性与经济发展呈正相关 但也有研究认为经济发展 收入再分配和公共教育发展对社会流动性的影响较小 社会流动性与经济结果无关 [18][19] 3. 教育流动性的衡量 - 本文使用四种指标衡量代际教育流动性 包括定向流动性指标 绝对流动性指标和相对流动性指标 [20] - 定向流动性指标是一种新方法 能解决现有指标的不足 但现有常用的相关性和弹性指标存在无法反映教育结构动态变化 产生误导性分组比较和不可按组分解等问题 转移矩阵虽能提供更丰富的政策含义 但存在数据删失和任意阈值等问题 基于距离的流动性指标无需任意阈值 能较好捕捉教育成就的变动 但忽略了变化方向和质量 [21][23][25] - 绝对流动性指标关注教育分布特定部分的变动 本文将向上高等教育流动性重新定义为父母未接受高等教育的孩子完成高等教育的概率 [33] - 相对流动性指标包括代际教育持续性和代际教育相关性 持续性衡量父母多接受一年教育孩子额外接受的教育年限 相关性衡量父母教育标准差增加一个单位时孩子教育标准差的增加量 数值越高表示流动性越低 [34][36] 4. 教育流动性与经济发展：实证框架 - 本文采用与Neidhofer等人相似的框架分析教育流动性与经济发展的关系 主要实证模型包含国家和年份固定效应 流动性指标和控制变量 控制变量包括当代国家层面变量 队列层面变量和出生队列初始条件变量 [37][38] - 考虑到低教育流动性导致的人才错配可能在特定出生队列进入劳动力市场时才影响生产力 本文估计了每个国家 - 年份的队列参与情况 并通过加权计算国家的总体流动性水平 [41] 5. 数据 - 本文数据主要来自两个来源 一是用于获取欧洲和中亚国家代际教育流动性的《转型生活调查》 该调查已进行四轮 本文使用第二 三 四轮数据 涵盖30个国家 主要变量是受访者及其父母的教育程度 以年为单位表示 二是用于其他国家的《全球代际流动性数据库》 提供114个国家四个出生队列的代际教育流动性估计 [43][44][50] - 实证分析还使用了其他来源的数据 包括世界银行的《世界发展指标》 麦迪逊项目数据库和联合国的《世界人口展望》 本文的跨国面板数据包含2000 - 2020年108个国家的1419个国家 - 年份观测值 但主要分析样本为68个国家的1244个观测值 [51][52] 6. 各国和各代际的教育流动性 - 本文使用115个国家的扩大样本描述代际教育流动性模式 向上流动性差距在不同国家和出生队列中差异较大 通常在孩子受教育程度高于父母的比例较高且受教育年限增加较多时出现较高值 [53][55][56] - 全球向上流动性模式具有异质性 南亚 中东和北非 撒哈拉以南非洲和东亚及太平洋地区的年轻一代向上流动性增加 而拉丁美洲 高收入国家和欧洲及中亚的年轻一代向上流动性低于老一代 欧洲和中亚1990年代出生队列的中位向上流动性比1930年代或1940年代出生队列低约40% [57] - 向上流动性差距与高等教育向上流动性和相对流动性指标的相关性较低 不同流动性指标显示的模式不一定一致 欧洲和中亚的绝对向上流动性随出生队列下降 而相对流动性变化不显著 南亚的绝对和相对流动性均增加 拉丁美洲的绝对流动性变化不大但相对流动性增加 [59][60][63] 7. 各国教育流动性与发展 - 实证分析聚焦于68个在2000 - 2020年至少有10年主要变量无缺失数据的国家 结果显示流动性与人均GDP的关系因地区而异 相对流动性指标中 除代际持续性与人均GDP正相关外 其他指标与人均GDP无显著相关性 绝对流动性指标中 向上流动性差距在拉丁美洲和亚非发展中国家与收入正相关 在欧洲和中亚与收入负相关 高等教育向上流动性在除高收入国家外的所有地区与人均GDP正相关 [64][65][67] - 纳入控制变量后 结果进一步表明流动性与GDP的关系具有情境特异性 高收入国家中 较低的相对流动性与较高的收入正相关 欧洲和中亚 向上流动性差距与GDP负相关 高等教育向上流动性与GDP正相关 拉丁美洲和加勒比以及亚非发展中国家 所有绝对流动性指标与收入正相关 相对流动性指标中代际教育相关性与GDP负相关 [68] - 模型不确定性分析和贝叶斯模型平均结果证实了主要估计的稳健性 高等教育向上流动性与GDP的关联最为稳健 此外 还考虑了包含滞后收入的自回归模型 但由于动态面板偏差和小样本问题 估计结果不完全稳健 [70][73][77] 8. 结论 - 本文使用涵盖68个国家2000 - 2020年的面板数据 分析代际教育流动性与收入水平的关系 引入并应用新的定向距离型教育流动性指标——向上流动性差距 该指标优于标准绝对流动性指标 并能提供明确的流动性排名 [80] - 实证分析表明代际教育流动性与国家收入的关系具有区域特异性 社会流动性与长期发展的关系可能因背景而异 某些方面的流动性在某些背景下对经济增长更重要 未来需要进一步研究流动性与发展之间复杂关系的机制 [81][82]