从寒门走进象牙塔：中美大学教授社会流动之比较研究，本文主要内容关键词为：中美论文,寒门论文,象牙塔论文,大学教授论文,社会论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、导论
中国“拼爹”现象的再现既体现了中国社会仍然是一个男权占统治地位的社会，也体现了长辈的社会地位对子女社会地位的巨大影响。一般说来，在传统社会中，父母的地位对子女的地位有决定性的影响，这种主要是通过血缘关系承袭的地位称作先赋地位(ascribed status)。和传统社会不同，现代社会尊崇通过努力获得地位(achieved status)①，因而，父母地位对子女地位的影响大大减弱。然而，无论哪种社会，不管影响大小，父母地位对子女地位的作用都是无法完全否认的，此乃人性之使然。如此看来，有些西方学者把现代教育体系看成是现成社会结构再生产的机器，显然不是完全没有道理的[1]。但世界上没有一个只有正面影响而完全没有负作用的东西。“家兴不过三代”这个广为流传的俗语就是对父母苦心经营儿女结果的辛辣讽刺。倘若我们把视野从家庭转移到社会，“家兴不过三代”却未尝不是社会的福音。不管“家兴不过三代”背后的原因是基因遗传的随机性，还是社会、家庭环境变化的影响，其正面的效应是，它为社会流动提供了更多的可能性。只有一个社会流动畅通的社会，才会有社会系统的良性运行，才会推崇通过努力获得地位，才会激发进取、鼓励创新、人才辈出。就人才而言，有人甚至认为，只有一个创新型阶级的兴起，才能为国家的可持续性发展奠定坚实的基础[2]②。而大学是培育创造型阶级的摇篮，大学教师是培养创造型阶级的园丁。从这些重要性出发，我们将会发现，研究大学教师从哪里来、他们在社会流动中表现得怎样等问题，对于培养创新型人才具有重要的学术价值和实践指导意义。笔者试图通过中美大学教授③社会流动的比较研究，揭示一条突破家庭背景局限的通道。
二、研究背景及理论框架
(一)研究背景
社会流动有两个前提：第一个前提是社会分层；第二个前提是，社会虽有分层，但层级可以变动。社会流动与社会变迁息息相关。社会变迁涉及更多的是社会规范、社会秩序的改变，它可以包括社会结构的变化、文化的变迁等。而社会流动则主要涉及的是个人地位的改变。一般说来，社会流动与社会变迁呈正相关，即社会变迁越快、越大，社会流动也就越快、越大。社会变迁既应该包涵进步，也应该包涵倒退。衡量社会变迁是进步还是退步涉及价值观、理论流派以及历史的检验。
伴随着工业化、城市化和现代化的发展，中国在过去的30年中经历了也许是人类历史上规模最大的社会流动[3]。和中国相比，美国在经历了从殖民地到世界霸主地位的变化之后，早期快速的社会流动也逐步为成熟而缓慢的社会流动所取代[4]525。如果把教授的社会流动放在两种不同发展阶段的社会中进行比较和检验，那么，学术职业成为突破家庭背景局限通道的理论就有更大的普适性。
社会流动可以从不同的角度定义。“社会流动是指在一个分层系统中社会成员地位的移动。”[5]也有人将社会流动定义为，“在财富、职业、教育或其他社会变量基础上，个人或者群体地位向上或者向下移动的能力”[6]。社会流动的类型很多，不过其基本类型可以用一个2×2的表格来表示(见表1)。
社会流动在很大程度上是指社会阶级的流动，而社会阶级又是由财富(wealth)、权力(power)和声望(prestige)构成的[7]。在实际划定家庭背景的统计操作中，人们通常用收入、教育程度和职业三个主要指标来衡量。大抵遵循这个定义，同时又考虑到教授职业的特殊性，笔者使用了职称、收入以及发表同行评审杂志文章的数量这三项指标来衡量教授的社会流动，因为这三项指标和大学教授的财富、权力以及声望息息相关，因而具有指标性意义。
本研究主要探讨的是教授的社会流动如何受到家庭背景的影响④。具体说来有三个目标：第一，探索家庭背景对教授社会流动的影响(即代际流动)；第二，检验现存社会流动理论对教授社会流动的有效性；第三，讨论研究结果的可能性政策建议。文章试图表明，家庭背景并非必然影响教授的社会流动，其原因是，满足当教授的高要求已在很大程度上突破了代际社会流动的瓶颈，恰似“英雄出自寒门”。
(二)理论框架
本研究试图应用社会流动的一般理论来检验中美教授社会流动这个特例。社会学家长久以来都认为，一个人的背景，诸如父母的教育、职业以及收入会明显影响一个人的社会流动[8]。作为一种理论框架，地位获取模型(status attainment model)常常触及的是社会流动背后的力量[7]。上个世纪60年代，布劳和邓肯[9]使用路径分析(path analysis)首先建立了一个广为流行的社会流动模型。其依变量是儿子的职业，4个自变量分别是父亲的教育、父亲的职业、儿子的教育和儿子的第一份工作。其基本结论是，除了自身的因素之外，父亲的职业和教育对儿子的职业有直接或间接的显著影响。然而，除了这个模型忽视女性在社会流动中的地位和作用这个历史的局限性之外，这个模式也因忽略了其他因素，如社会资源[10]、政治制度的影响[11]等，因而受到批评或得到扩充[12]。
为修正和补充布劳和邓肯模型的局限性，威廉·休厄尔[13]发展了威斯康辛地位获取模型(Wisconsin model of status attainment)。这个模型不仅包括了母亲的影响，而且把自变量仅仅包括社会结构因素扩展到包括社会心理因素，变量也从5个增加到8个。这些变量包括职业和教育抱负(educational／occupational aspirations)、智能(mental ability)以及有显著影响的其他人，包括母亲、兄妹、教师(significant others' influence)，等等[14]。和布劳与邓肯的模型相比，威斯康辛模型在增加变量后，对社会流动具有更强的解释力。虽然这个模型考虑到母亲的影响，但调查的受访者仍然是清一色的男性。
显然，现代社会流动不光是男性，也应当包含女性，特别是那些职业女性。在最近的研究中，伦纳德(Leonard)扩展的地位获取模型(1996)就包括了女性[15]，同时也引进了另外一些变量，如志向(aspiration)、能力(ability)，以期进一步改进现存的地位获取模型。然而，很多扩展后的地位获取模型研究常常产生不一致的结果[16]。例如，当贝勒[4]524把家庭背景定义为父亲和母亲的地位组合之后，她发现，新的社会流动模型比传统模型能够更好地预测男性和女性的社会流动。有趣的是，她发现：如果把美国最近同期出生群(birth cohorts,1965-1979)和1955-1964以及1945-1954的两个同期出生群相比较，近期出生群的社会流动率呈现明显下降趋势，男性的社会流动率比女性明显下降。显然，这些发现与社会环境的变迁以及妇女地位的提高息息相关。有人甚至认为，现存的所有地位获取模型主要强调的是个人社会化对社会流动的影响，而忽视了社会结构因素(如种族、组织和制度等)的影响[17]。
尽管地位获取模型多种多样、结果参差不齐，但它们都指向基本一致的方向。那就是，家庭背景和地位的获取呈明显的正相关。本项研究聚焦中美教授的社会流动，将进一步检验地位获取模型的普适性。
二、资料来源与研究方法
本研究使用的数据资料来源于“学术职业变革：一项国际比较研究”(“Changing Academic Profession:An International Research Project”)(CAP，2004-2009)。国际合作的学术职业研究一共进行过两次。第一次是1991-1993年，一共有14个国家和地区参加⑤。其主要宗旨是比较不同国家和地区学术人员的教学、科研、行政服务、对工作的态度以及价值观等。第二次是2004-2009年，一共有19个国家和地区参加⑥。其主要目的是，在国际形势发生了许多重大变化的情况下，重新比较不同国家和地区学术人员在上述问题上的异同，强调的重点是学术职业的变革。显然，中国的崛起和高等教育的快速发展是国际社会不能再次忽视中国的重要原因⑦。他们主动邀请中国参加了第二次国际学术职业比较研究⑧。这项国际学术职业的调查为理解全球学术界共同面对的诸多挑战性问题提供了一次独特的机会，这些问题包括：学术职业在国家之间的不平等及其差别、科研、教学、工作量、工资以及决策等。此项调查同时也包含了一些关于教授个人背景的资料，诸如父母的受教育程度、性别以及其他变量。本研究将会对许多调查中的变量进行详细分析。在19个国家和地区中，笔者仅选择中国和美国这两个国家进行比较，其中一个是最大的发达国家，另一个则是最大的发展中国家。这样选择的合理性在于：第一，如果将一个最发达的国家和一个发展中国家相比较，研究的结论由于能够跨越不同的发展阶段，在理论上有更大的普适性；第二，中国和美国的四年制大学在学术职业的结构上大体相似，可比性较强；第三，如果把19个国家放在一起比较，比较的结果会变得错综复杂，焦点不够突出。另外，由于全职教授与兼职教授有很大的差别，本研究样本仅包括全职教授。
本项研究的基本问题是：
1.有多大比例的大学教授来自寒门?
2.家庭背景对教授的职称流动有何影响?在人口统计特征和个人努力两组变量的控制之下，家庭背景的影响是否仍然存在?
3.家庭背景对教授的收入有何影响?在人口统计特征和个人努力两组变量的控制之下，家庭背景的影响是否仍然存在?
4.家庭背景对教授发表文章有何影响?在人口统计特征和个人努力两组变量的控制之下，家庭背景的影响是否仍然存在?
由于以上4个问题都要在中美两国之间进行比较，因此，中美两国之间的差别自然成为以上每个问题的一部分。
笔者使用定量的研究方法来回答上述问题。第1个问题以描述性和相关性分析的方法解答。第2-4个问题用多元线性回归分析的方法解答。在这些多元线性回归方程中，3个依变量分别是职称、收入和发表文章的数量。预测每个依变量的自变量设3个模型：模型1仅仅包括父亲和母亲受教育的程度，模型2增加性别和年龄两个人口统计特征变量，模型3又增加了是否具有博士学位，文科还是理科，花在教学上的时间、科研上的时间、其他服务上的时间、行政服务上的时间以及其他学术活动上的时间。全文共包含9个多元线性回归方程。
本问卷的调查遵循了自愿、保密和不让受访者受到伤害的原则[18]。因此，像许多其他调查一样，我们在回归分析中删去了数据缺失的受访者，最后的有效样本数是，中国n=3142，美国n=968。
三、研究结果
描述性和相关性的统计分析是此项研究报告的第一部分。表2提供了中美两国教授父母受教育程度的基本情况。在中国的教授父母中，12.6％的父亲、21.4％的母亲未曾受过正式教育；有73.1％的父亲、85.8％的母亲未曾受过高等教育。而在美国的教授父母中，只有3.2％的父亲、3.3％的母亲未曾受过正式教育；有46.0％的父亲、51.2％的母亲未曾受过高等教育。双亲同时都未受到高等教育的情况在中国的教授父母中的比例是71.6％，而在美国的教授父母中的比例只有37.1％，中美教授的双亲受到高等教育的差距为34.5％。显然，父母受教育程度的不同反映出两国国民受教育程度的历史差距。从父母受教育程度的总体情况看，中美两国成为教授的人，特别是在中国，相当大的一部分来自平民家庭。因此，本研究提出的第1个问题有了初步的回答，在中美大学中有相当比例的教授们来自寒门⑨。
在进行多元线性回归分析之前，我们想知道父母受教育的程度是否和教授社会流动的指标之间有相关性。表3展示了相关分析的结果。这个结果至少显示出三层含义：首先，笔者使用的流动指标，不管是在美国还是在中国，都存在着显著的正相关。其次，父亲和母亲受教育的程度也呈显著的正相关(中国r=0.75，美国r=0.63)。第三，不管是父亲还是母亲受教育的程度，也不管是中国还是美国，都与社会流动的指标(即职称、收入、发表同行评审文章的数量)呈现显著的负相关，或者无显著的相关。换句话说，父母受教育的程度越高，教授们在社会流动中受到的阻力反而越大。这一关于家庭背景和社会流动如此负相关或不相关的初步发现，与地位获取模型的大多数结果是相冲突的[13]。
尽管表3的相关分析揭示的还不是因果关系，而是变量之间的相关性，但这样的结果却引起了我们继续研究的极大兴趣。于是，我们在表4中建构了三个多元线性回归方程模型，以系统地检验和预测教授的家庭背景对他们社会流动的影响。换句话说，我们希望进一步揭示变量之间的因果关系，以期从这三个多因素分析的模型中更真实地看到这些因素共同对教授职称流动产生的影响。
首先应当指出的是，模型1是我们要研究的主题，即教授的家庭背景是否对他们的职称提拔有明显的影响。我们大抵可以从三个层面来看模型1的结果：第一，从回归模型的判定系数(coefficient of determination)R[2]=0.016(中)，R[2]=0.007(美)，我们可以断定，第一个模型可以解释依变量(即教授的职称提拔)1.6％(中)和0.7％(美)的方差(相对较小)。第二，F=28.63，p＜0.01(中)和F=3.48(美)，p＜0.05，这表明虚拟假设(null hypothesis)，即父母的教育程度对教授的职称提拔没有影响，被否定。不过，所有显著的影响在这里都是负面的。这表明，家庭背景两个变量的结合能够明显负面地预测依变量。家庭背景对中国教授职称的影响要大于对美国教授职称的影响。第三，从每个自变量的回归系数(regression coefficients)看，中国教授母亲的教育(B=-0.10，p＜0.01)，美国教授父亲的教育(B=-0.12，p＜0.05)对他们职称的提拔有显著的负面影响。也就是说，中国教授母亲和美国教授父亲教育程度越高，他们的教授子女反而提拔得越慢。而中国教授父亲的教育(B=-0.04，p＞0.05)，美国教授母亲的教育(B=0.00，p＞0.05)对他们职称的提拔却没有显著的影响。应当注意的是，这是一个很弱的模型，从简单的数据我们也无法完全解释为什么中美教授父母教育的影响会有这样的差别。不过，中美教授家庭背景对他们职称的提拔没有影响或有负面影响的结果恰恰支持了本研究突破家庭背景局限的论点，即穷人的孩子在大学教授中显得更有出息。虽然大学教授并非全部出自寒门，但寒门子弟在职称上的优异表现说明，获取教授职位是聪明寒门子弟突破家庭背景歧视局限的途径之一。
为了进一步确认模型1结果的有效性，模型2引进了性别和年龄作为控制变量。模型2要回答的问题是，教授的性别和年龄是不是对他们职称的提拔有明显的影响?如果有影响，这种影响会不会使父母教育背景的负面影响或无影响得到改变?从回归模型2的判定系数
=0.506(中)和R[2]=0.105(美)，我们可以断定，第二个模型可以解释依变量50.6％(中)和10.5％(美)的方差。和模型1相比，模型2对方差的解释力度分别增加了49％(中)和9.8％(美)。显然，这是人口统计特征变量“年龄和性别”对模型所增加的解释力。从对方差解释力度增加的程度看，性别和年龄对于提拔职称在中国比在美国重要得多。模型2的F=879.5，p＜0.01(中)和F=29.04，p＜0.01(美)，虚拟假设被否定。简言之，教授的个人背景和人口统计特征能够明显地预测教授职位的升迁，中美两国的男性教授都比女性教授有明显的提升优势，年龄对两国教授的提拔都有明显的正面影响。不过，当模型2引进性别和年龄作为第一组控制变量时，教授家庭背景有负面影响或没有明显影响的情况没有发生改变。也就是说，模型1支持的突破家庭背景局限的命题仍然成立。文献显示，和其他许多变量相比，个人背景(personal background)通常占有相当重要的地位[7]。由此而来的问题是，如果我们引进个人成就变量，模型1和2支持的命题还会不会消失?因此，模型3引进了个人成就变量。从回归模型3的判断系数=0.592(中)，=0.212(美)，我们可以断定，第三个模型可以解释依变量59.2％(中)和21.2％(美)的方差。和模型2相比，模型3对方差的解释力度增加了8.6％(中)和10.7％(美)，第3个模型的解释力度最大。同时，我们也可以把它们看成是个人成就对模型解释力的新贡献。和模型2相比，模型3显示，个人成就的影响，美国比中国显得更重要。模型3的F=450.9，p＜0.01(中)和F=24.0，p＜0.01(美)，虚拟假设被否定。就个人成就的每个单个变量看，花费在教学、服务以及其他学术上的时间在两个国家都对职称的提拔没有明显的影响，只有博士学位、理科以及科研时间对职称的提拔有显著的影响。值得一提的是，花在行政上的时间对中国教授的提拔有显著的影响，而对美国的教授则没有明显的影响。其基本原因是，中国学而优则仕的传统，以及中国高等教育行政化的趋势使那些优秀的教授和官位连得更紧。而在美国，研究型大学的教授，特别是那些优秀教授们一般不大愿意当官。
简言之，当模型3引进个人成就作为第二组控制变量时，家庭背景对教授的社会流动没有显著影响的情况仍然没有发生改变，因而，我们能够比较有把握地断定，教授的家庭背景对他们的职称流动没有明显的正面影响，而他们的人口统计特征，个人成才对他们的职称流动才有显著的影响。换句话说，回归分析的结果即使在两度控制的情况下仍然支持模型1所建立的非因果关系。这是教授社会流动突破家庭背景局限的证据之一，也是我们对本研究提出的第2个问题的回答。
表5展示的是围绕着社会流动的第二个指标，即收入，进行的多元线性回归分析。同样，模型1是我们要研究的主题，即教授的家庭背景是否对他们的收入有明显的影响。我们同样可以从三个层面来看模型1的结果：第一，从回归模型的判定系数=0.002(中)，=0.001(美)，我们可以断定，第一个模型可以解释依变量0.2％(中)和0.1％(美)的方差(很小)。第二，F=3.07，p＜0.05(中)和F=0.41，p＞0.05(美)，这表明父母的教育程度对教授的收入没有明显的影响，即使有影响也是负面的影响。第三，从每个自变量的回归系数看，没有一个是显著的。简言之，中美教授家庭背景对他们收入没有显著影响的结果进一步支持了本研究突破家庭背景局限的论点。为了进一步确认模型1结果的有效性，模型2引进了性别和年龄作为控制变量。模型2要回答的问题是，教授的性别和年龄是不是对他们的收入有明显的影响?如果有影响，这种影响会不会使父母教育背景没有影响的情况得到改变?从回归模型2的判定系数=0.164，(中)和=0.029(美)，我们可以断定，第二个模型可以解释依变量16.4％(中)和2.9％(美)的方差。和模型1相比，模型2对方差的解释力度分别增加了16.2％(中)，和2.8％(美)。显然，这是人口统计特征变量“年龄和性别”对模型所增加的解释力。从对方差解释力度增加的程度看，性别和年龄对收入的影响在中国比在美国大得多。模型2的F=168.2，p＜0.01(中)和F=7.23，p＜0.01(美)，虚拟假设被否定。简言之，教授的个人背景和人口统计特征能够明显地预测教授的收入，中美两国的男性教授都比女性教授有明显的收入优势，年龄对两国教授的收入都有明显的正面影响。不过，当模型2引进性别和年龄作为第一组控制变量时，家庭背景没有显著影响的情况没有发生改变。也就是说，模型1支持的突破家庭背景局限的命题仍然成立。由此而来的问题是，如果我们引进个人成就变量，模型1和2支持的命题还会不会消失?模型3引进了个人成就变量。从回归模型3的判断系数=0.227(中)，=0.038(美)，我们可以断定，第三个模型可以解释依变量22.7％(中)和3.8％(美)的方差。和模型2相比，模型3对方差的解释力度增加了6.3％(中)和0.9％(美)，同时，我们也可以把它们看成是个人成就对模型解释力的新贡献。和模型2相比，模型3显示，个人成就对收入的影响，中国比美国显得更重要。模型3的F=91.12，p＜0.01(中)和F=3.49，p＜0.01(美)，虚拟假设被否定。从个人成就的单个变量看，没有一个变量对美国教授的收入有显著的影响。而在中国，研究领域，花费在服务以及其他学术上的时间在两个国家都对收入没有明显的影响，只有博士学位、教学时间(负面)、科研时间以及花在行政工作上的时间对收入有显著的影响。值得一提的是，花在行政上的时间对中国教授的收入有显著的影响，而对美国的教授则没有明显的影响。其原因已在前面解释，在此不再赘述。
简言之，当模型3引进个人成就作为第二组控制变量时，家庭背景对教授收入没有显著影响的情况仍然没有发生改变，因而，我们能够相对有把握地宣称，教授的收入和他们的人口统计特征以及部分个人成就有显著的关系。换句话说，回归分析的结果即使在两度控制的情况下仍然支持模型1所建立的非因果关系。这是教授社会流动突破家庭背景局限的证据之二，也是我们对本研究提出的第3个问题的回答。
第三个多元线性回归分析模型探讨家庭背景对教授发表文章数量的影响(见表6)⑩。模型1是要研究教授的家庭背景是否对他们发表文章数量有明显的影响。我们同样可以从三个层面来看模型1的结果：第一，从回归模型的判定系数=0.007(中)，=0.000(美)，我们可以断定，第一个模型可以解释依变量0.7％(中)和0.0％(美)的方差(很小)。第二，F=10.78，p＜0.01(中)和F=0.03，p＞0.05(美)，这表明父母的教育程度越高，教授发表文章的数量反而越少。第三，从每个自变量的回归系数来看，中国母亲的教育程度越高，教授发表的文章就越少(显著)。简言之，中美教授家庭背景对他们发表文章数量没有显著影响或者负面影响的结果进一步支持了本文突破家庭背景局限的论点。
为了进一步确认模型1结果的有效性，模型2引进了性别和年龄作为控制变量。模型2要回答的问题是，教授的性别和年龄是不是对他们发表文章数量有明显的影响?如果有影响，这种影响会不会使父母教育背景没有影响的情况得到改变?从回归模型2的判定系数=0.027(中)和=0.005(美)，我们可以断定，第二个模型可以解释依变量2.7％(中)和0.5％(美)的方差。和模型1相比，模型2对方差的解释力度分别增加了2.0％(中)和0.5％(美)。显然，这是人口统计特征变量“年龄和性别”对模型所增加的解释力。从对方差解释力度增加的程度看，性别和年龄对发表文章数量的影响在中国比在美国大得多。模型2的F=23.91，p＜0.01(中)和F=1.21,p＞0.05(美)，关于中国的虚拟假设被否定，而关于美国的虚拟假设则没有否定。简言之，教授个人的人口统计特征能够明显地预测中国教授发表文章的数量，而不能明显地预测美国教授发表文章数量。同样我们可以看到，当模型2引进性别和年龄作为第一组控制变量时，家庭背景没有显著影响的情况仍然没有发生改变。也就是说，模型1支持的突破家庭背景局限的命题仍然成立。由此而来的问题是，如果我们引进个人成就变量，模型1和2支持的命题还会不会消失?模型3引进了个人成就变量。从回归模型3的判断系数=0.088(中)=0.113(美)，我们可以断定，第三个模型可以解释依变量8.8％(中)和11.3％(美)的方差。和模型2相比，模型3对方差的解释力度增加了6.1％(中)和10.8％(美)，同时，我们也可以把它们看成是个人成就对模型解释力的新贡献。和模型2相比，模型3显示，个人成就对发表文章数量的影响，美国比中国显得更重要。模型3的F=30.13，p＜0.01(中)和F=11.30，p＜0.01(美)，虚拟假设被否定。从个人努力的每个变量看，有博士学位、理科研究领域以及花在科研上的时间对两个国家教授发表文章的数量都有显著的影响。在中国，花费在其他学术活动上的时间对发表文章的数量有明显的影响。
简言之，当模型3引进个人成就作为第二组控制变量时，家庭背景对教授发表文章的数量没有显著影响的情况仍然没有发生改化，因而，我们能够比较有把握地断定，教授发表文章和他们的人口统计特征、部分的个人成就有显著的影响。换句话说，回归分析的结果即使在两度控制的情况下仍然支持模型1所建立的非因果关系。这是教授社会流动突破家庭背景局限的证据之三，也是我们对本研究提出的第4个问题的回答。
综上所述，三个多元线性回归模型围绕着三个教授社会流动指标的数据分析，得出了相当一致的结论。那就是，教授父母受教育的程度对他们的社会流动没有显著的影响，如果有明显的影响，这种影响也通常是负面的。换句话说，教授父母受教育的程度程度越低，他们向上流动的可能性反而越高。这个结论虽然在中国比在美国表现得更为强烈，但结论的基本方向仍然是一致的。就此，笔者宣称，大学的学术职业是突破家庭背景局限的一条有效通道，因而是那些没有家庭和社会背景的人才走向成功的途径。此乃个人之幸，也是国家之幸。
四、理论检验与政策思考
本研究的结论可以从理论检验和政策思考两个层面来阐述。
从理论角度讲，本研究的统计分析在学术职业这个领域中重新检验了“地位获取模型”。虽然受访者的人口统计特征以及个人成就与这个模型基本吻合，但家庭背景的影响却是恰恰相反的。“地位获取模型”找到的是家庭背景正面而且显著的影响，教授流动模型发现的是家庭背景无明显影响，甚至是扯后腿的影响。因此，“地位获取模型”在这里至少被部分否定。其次，社会结构因素对中国学者的影响明显，而个人成就成分对美国学者的影响明显。隐藏在这种差别背后的是，美国是一个看重个人成就的社会，而中国仍然背负着传统的重负。第三，美国是世界上最发达的国家，中国是世界上最大的发展中国家，两个社会虽然处在不同的发展阶段，但是家庭背景对于学术职业的社会流动同样没有明显的影响。如果一个命题能够跨越社会发展的不同阶段，那么，突破家庭背景局限的命题就具有更加普遍的意义。这种普适性让我们为中国教授未来的社会流动提供了一种乐观的预期。的确，学术职业为不拘一格降人才做出了普遍而又重要的贡献。
从政策层面思考，本研究揭示，大学的学术职业是很多没有家庭背景支持、又非常聪明的那些孩子突破家庭背景局限性的最佳途径之一。换句话说，学术职业是一种基于优点的(merit-based)，而不是基于先赋(ascription)的职业。如果人们成功的支柱是个人的努力而不是家庭背景，国家才能长治久安。相信，当今中国为建立这样的国家奠定了现实和历史的基础。写到这里，我仿佛又看到了77级上大学时的那些肩扛担挑行李的父母和穿着打补丁衣服站在学校操场上同学们的身影。当年受惠于高等教育这条通道的许多人，今天已经成为中国的精英。他们的成就是自身努力的结果，他们有理由相信成功来自个人努力。其次，中国革命的本质是农民革命。许多革命前辈都是苦出身，相信他们的后代不会忘记长辈从底层走过的历史。再次，2005年全国在校的2300多万大学生中，贫困生的比例高达26％[19]，即使重点大学也有20％左右的贫困生。这在美国是不可想象的。哈佛、普林斯顿这些名牌大学偶尔也有学生来自贫困线以下的家庭，可是他们几乎会被各种各样的奖学金全部包下来。美国的媒体会用相当大的力度来报道这些模范学生，以激励那些来自寒门的子弟，特别是黑人和西班牙人。西方几个世纪的市场经济表明，市场经济本身不能使所有的人都摆脱贫困，特别是相对贫困。可以说，贫困是市场经济的一个永恒的伴随物，而激励那些寒门子弟上大学又是一个费力费钱而又收效甚微的任务。那么是哪些因素创造了中国寒门子弟奋争的这一奇迹呢?第一，中国短暂而快速发展的市场经济使许多家庭还没有来得及反应，或者在没有条件、没有能力反应的情况下便陷入了贫困。例如，城乡差别就是其中一个明显的例子。很多在贫困中生活的人觉得他们离走向富裕的人只有一步或几步之遥。几年或十几年前他们还是彼此彼此，巨大差距是有希望缩短、赶上甚至超越的。而上大学，特别是上重点大学，是赶超这种差距的最佳途径之一。第二，期望，特别是父母和亲人的期望，是这些寒门子弟奋争的另一个重要原因。在这些陷入贫困的家庭中，期望变为行动。父母宁为儿女上大学受苦受累的动人故事比比皆是。在厚望与挣扎中，这些寒门子弟能不奋争吗?第三，儒家文化，科举制形成了中国文化对教育重视的传统，而这种中国文化的特征在西方文化中是不多见的。我相信，大批寒门子弟激烈奋争的年代会随市场经济的成熟而降低，特别是当中产家庭背景成为社会主流的时候。因此，加大政府和社会对大批寒门子弟圆梦的支持不仅是他们个人的福祉，也是国家长治久安的基本国策。当大批寒门子弟仍在奋争的时候，政府和社会支持他们圆梦，支持他们向上流动，会收到事半功倍的效果。
从历史的角度看，何炳棣先生(1962)在他的《明清社会史论》中为我们提供了疏通和堵塞社会流动后果的充分证据。例如，在南宋的1256位进士中，57.9％的人来自非官宦家庭[20]，显然，中国封建社会绵延千年，科举制造就的社会流动不能不说是一个重要的原因。他同时指出，中国明朝的社会流动优于清朝，其中一个重要原因是，明朝的奠基者们来自贫困的农民家庭[20]。阻塞社会流动渠道的后果，可以从洪秀全领导的太平天国运动中找到部分答案，因为清朝政府阻挡了社会精英向上流动的渠道。
在中国高校去行政化的过程中，希望本研究能够有益于决策者制定科学的政策，使学术职业这条长治久安的社会流动渠道变得更加畅通。
本研究曾得到华中科技大学沈红教授、武汉大学罗教讲教授、华中师范大学向德平教授、广西大学闭伟宁教授的支持、批评和指正，在此一并向他们表示衷心的感谢。
注释：
①值得注意的是，先赋地位和通过努力获得地位的区别并非总是泾渭分明的。如，一位艺术家的女儿成为艺术家可能是两种地位混合作用的结果。
②理查德·佛罗里达认为，“网络、新技术的兴起，甚至全球化对于我们的工作、生活以及社区都有重要的影响。可是，在不为众人知晓的这些表象之下，有一种更深的力量在起作用，那就是创造性的兴起成为经济成长的根本动力，那就是一个新的社会阶级，创造型阶级的兴起”。
③美国的全职教师一般都有教授头衔，包括助理教授、副教授和教授。
④虽然本研究聚焦的是代际流动的关系，但影响教授社会流动的主要个人因素，包括他们的人口统计特征、教学、科研、行政服务等，这些都作为控制因素包含在数据分析中。这种因果关系的逻辑推论还会在下文的线性回归分析中做进一步的解释。
⑤这14个国家和地区分别是美国、墨西哥、巴西、智利、以色列、英国、德国、荷兰、瑞典、苏联、澳大利亚、韩国、日本和中国香港。
⑥这19个国家和地区分别是美国、加拿大、墨西哥、巴西、阿根廷、英国、德国、意大利、荷兰、瑞典、芬兰、葡萄牙、澳大利亚、南非、中国、韩国、日本、马来西亚和中国香港。
⑦中国未被邀请参加1991-1993年的第一次国际学术职业研究。
⑧关于这两次国际学术职业研究的详细情况，请参阅：沈红.变革中的学术职业——从14国到21国的合作研究[J].大学·研究与评价，2007(01).
⑨从个案的角度，我们可以看到有些没有受过高等教育的人成为富人。但是，从统计的角度看，这个概率是很低的。换句话说，统计推论是建立在群体(class)而不是个案(single case)基础上的推论。英文是Nomothetic inference。同上，详细讨论请参见：Earl Babbie,2011:21-22,98.
⑩中国教授发表文章的数量比美国多，但质量比他们差。参见：Zeng Lin and Yanhe Gao.A Comparative Study of Refereed Journal Articles Published by Native and Foreign Born Faculty in the United States[J].US-China Education Review,Chicago,2010,7(08):78-86；林曾，高艳贺.美国高等教育发达的背后：教授发表同行评审期刊文章之比较研究[J].高等教育研究，2008(07).