父母政治资本如何影响子女工资溢价：“拼爹”还是“拼搏”？，本文主要内容关键词为：溢价论文,子女论文,资本论文,工资论文,父母论文，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。
近年来，我国社会阶层结构发生了重大变化。“官二代”和“贫二代”等一些新兴阶层逐渐形成，“拼爹”现象①也随之盛行，备受关注和指责。因为人们担心社会阶层日益分化和固化，大多数人会失去改变自身命运的机会。“学好数理化，不如有个好爸爸”在民间广为流传。人们倾向于认为在上学、就业、晋升等竞争中，“贫二代”靠“拼搏”改变命运不容易，而“官二代”靠“拼爹”更容易获得优势或溢价。然而，目前与之相关的科学研究证据缺乏。本文试图从经验上回答以下问题：父母政治资本如何影响子女工资溢价？教育在其中发挥了何种作用？可将之归因于“拼爹”还是“拼搏”？ 所谓政治资本是指“政党和政权所提供的身份、权力、资源以及由此而来的威慑力、影响力”(边燕杰等，2008)。政治资本是否会享有溢价是一个既十分有趣，又颇具争议的话题，得到了许多社会学家和经济学家的关注。社会学家(Xie and Hannum，1996)往往将政治资本(如党员、干部身份)看作社会资本的一种特殊形式，而经济学家(Mincer，1974)却将其视作人力资本的一部分。目前国内外已有研究大多以党员、干部身份、与政治家的关联等作为政治资本的代理变量，重在考察政治资本对其自身的收入影响。从总体上看，存在两种截然相反的观点：少数研究认为政治资本并不能增加个人收入(Nee，1989；Morduch and Sicular，2000；Li et al.，2007)；大多数研究则认为政治资本可以增加个人收入(Nee，1996；Walder，1996；Liu，2003；李爽等，2008)。 目前有关父母政治资本对子女收入的代际影响尚处于起步阶段，尚不多见，也不一致。Li等(2012)、李宏彬等(2012)相继发现：平均来说，“官二代”大学毕业生起薪分别比“非官二代”大学毕业生起薪高15%和13%(约280元/月)，但这些工资溢价并不能被大学毕业生的家庭收入、父母的受教育程度、高考成绩、就读大学的质量以及大学毕业生在校期间积累的人力资本所解释。尽管他们发现父母政治资本给子女带来显著的工资溢价，但未能有效解释这种溢价究竟是通过何种机制来实现的。胡咏梅和李佳丽(2014)基于CGSS2008年数据，试图研究父母政治资本通过影响子女就业部门进而带来工资溢价，但并未证实。他们控制了大学毕业生能力、性别、户籍、高校等级等因素后发现，“官二代”大学毕业生年均工资收入只比“非官二代”大学毕业生高了2个百分点，并不显著。他们还发现，父母政治资本显著地提高了大学毕业生子女进入公有制单位的机会，但进入公有制单位后他们的平均年收入(未包括福利和隐性收入)却较非公有制单位的同龄人低41.61%(约11631.26元/年)。 虽然上述研究提供了不同思路和视角，具有一定启示，但是他们都以大学毕业生这一特殊群体为研究对象。毕竟大学毕业生教育程度较高，个体间教育程度差异远远小于一般青年群体，这将会极大削弱甚至掩盖以教育为核心的人力资本对工资溢价的解释力，已有研究尚无定论，还值得进一步探索。“非官二代”普遍受家庭经济条件限制，可能教育年限都比较短，而“官二代”受教育程度的异质性和变异性更大，后文表2中“官二代”教育年限的标准差更大就是最直接证据。这可能由于一些“官二代”充分利用家庭背景增加自身人力资本积累，另一些“官二代”却未利用父母创造的条件来增加自身的人力资本，提前辍学踏入社会。正因如此，本文将以15～29岁青年人为研究对象，充分反映人力资本的异质性，旨在充分探讨子女人力资本(以教育年限来测量)在父母政治资本影响子女工资溢价的中介作用，进而阐明工资溢价究竟源于“拼爹”还是“拼搏”。 本文采用剔除样本选择偏误和内生性偏差的区间回归模型进行了实证研究，得到了以下几点重要结论：首先，父母政治资本确实促进了子女人力资本积累，在控制家庭规模和父母教育年限后，“官二代”的教育年限较之“非官二代”高0.42年；其次，父母政治资本通过子女人力资本的中介作用产生了工资溢价，使“官二代”将教育优势转化成了职场优势，获得了5.5%的工资溢价；最后，“官二代”的工资溢价来源于“拼博”积累人力资本而非通过“拼爹”进入高收入行业。上述结论不仅从理论上解释了父母政治资本如何影响子女工资溢价的中介机制，又证实了知识改变命运，教育改善人生，充实和完善了现有文献；还从政策启示上指出教育在我国当代社会阶层分化和流动中起着十分重要的作用；维护教育机会公平，缩小教育差距仍是促进个人向上流动的有效政策手段。 本文余下内容安排如下：第二部分是理论模型与假说，第三部分是计量模型设计，第四部分是数据和变量描述，第五部分是实证分析与讨论，第六部分是结论与启示。
图1 理论模型与假说 二、理论模型与假说 父母政治资本作用于子女工资收入的机制可能有很多，例如，学者们普遍认为但未完全证实的机制是，父母政治资本可能影响子女就业选择(例如行业、部门和岗位等)进而影响工资收入。文东茅(2005)为本文提供了重要启示：父母的职业地位和受教育程度等通过影响子女在基础教育和高等教育阶段的学业，从而能直接或间接地影响子女的职场表现。下文先着重考察父母政治资本可能通过子女人力资本作用于工资溢价的两种机制(见图1)：一是父母政治资本直接地影响子女工资溢价，即归结为“拼爹”效应；二是父母政治资本通过以教育为核心的人力资本的中介作用，间接地影响子女工资溢价，即归结为“拼博”效应。在此基础上，检验学者们普遍认为但未完全证实的机制——父母政治资本可能影响子女进入高收入行业因而获得工资溢价，以此证实理论模型的合理性和适用性。 首先，直接影响机制归结为“拼爹”效应基于以下两点理由：一方面，在我国经济社会的转型期官员往往利用手中权力来寻租(Liu，2003；Morduch and Sicular，2000；Nee，1996；Walder，1996)，可以通过动用权力为子女来换取好工作。杨瑞龙等(2010)使用CGSS2005年数据，通过父母退休的外生事件确认了“父母政治身份—父母政治关系—子女收入”的影响机制，发现父亲在职和党员身份的交互项对子女收入有较为显著的正向影响，肯定了职场上权力寻租效应的存在。另一方面，官员还可能依托政治资本、社会资本或者社会网络影响子女就业选择(例如行业、部门和职业等)因而获得工资溢价。陆学艺(2004)在《当代中国社会流动》一书中指出：父母政治资本对官二代职场竞争具有优势，干部子女成为干部的机会是非干部子女的2.1倍。陈钊等(2009)也发现，父亲的教育、政治身份、社会关系网络以及城镇户籍等有利于劳动者进入高收入行业。据此提出假说1。 假说1(
)：父母政治资本有利于提高子女工资水平，“官二代”的工资因而高于“非官二代”。 其次，间接影响机制归结为“拼博”效应基于以下3点理由。 一是“官二代”工资溢价主要来源教育优势。以教育为核心的人力资本优势有助于转化为职场优势。Schultz(1961)指出，教育是形成人力资本的关键因素，个体通过教育提升了知识、技能和劳动生产率，从而得到更高报酬。随着我国青年人就业难问题逐渐显现，很多研究比较了人力资本和社会资本对大学生就业的重要性。胡永远和邱丹(2011)认为，大学生人力资本和社会资本在提高就业概率方面同等重要，人力资本因素在影响起薪水平方面更重要。与之相反，杜桂英和岳昌君(2010)发现，人力资本在提高就业概率方面更重要，社会资本在影响起薪水平方面更重要。赖德胜等(2012)还发现，在提高就业概率方面，人力资本和社会资本都不可或缺，而决定大学生起薪水平的因素是人力资本，决定能否进入国有部门的因素是社会资本。虽然这些研究对人力资本和社会资本何者更重要见仁见智，尚无定论，但都证实和肯定了二者对大学生就业机会和工资的积极作用。“官二代”积累更多人力资本进而获得好的工作机会和更高工资也是“拼博”的结果。据此提出假说2。 假说2(
)：子女人力资本有利于提高自身工资水平，“官二代”的工资因而高于“非官二代”。 二是“官二代”的教育优势一部分来自于代际传承，并不是“拼爹”的直接结果。能当上官员的父母能力比普通父母更强，教育水平也较高；所生子女的能力更强，子女的教育水平也较高。因为父母能力一部分可以遗传给子女，正所谓“龙生龙和凤生凤”。Plug(2003)证实，父母能力的55%～60%可以通过基因遗传给子女。一些研究还发现(Black et al.，2005；Plug，2004；Black and Devereux，2010)父母教育可直接影响子女教育。这可能由于父母教育通过家庭教育、学业辅导、言行举止等传承给子女。李春玲(2003)发现，以父亲教育水平衡量的文化资本和以父亲职业地位衡量的家庭政治资本对子女教育数量和质量获得有显著的正向影响。侯龙龙等(2008)也发现，在控制其他因素以后，父亲教育年限每提高一年，其子女接受高等教育的层次从专科向本科跨越的概率会显著提高2.6%，而母亲教育年限每提高一年，其子女接受高等教育的层次从专科向本科跨越的概率会显著提高3.7%。据此提出假说3。 假说3(
)：父母人力资本通过代际传承提高子女人力资本，“官二代”的人力资本因而多于“非官二代”。 三是“官二代”的教育优势还可能来自于父母政治资本的代际转化，也不是“拼爹”的直接结果。一方面，官员因社会地位和工作特点，具有更多见识和更发达的关系网络，为子女升学时填报志愿、选择专业等提供独特的、有价值的信息；另一方面，还有可能是官员对社会和形势的认识更深刻，对子女的教育更重视，教育期望更高。此外，官员也可能依托政治资本和手中权力“以权择校”为子女换取优质教育资源。钟奉和樊雪志(2007)研究发现，在义务教育阶段，干部家庭的子女择校机会的发生比是非干部家庭子女的1.45倍。随着我国义务教育已基本普及和高等教育逐渐大众化，父母政治资本对大学生的高等教育获得会产生显著正向影响(刘志民、高耀，2011)。特别强调的是，本文重点关注教育年限而非教育质量，权力寻租对于教育质量的影响远远大于教育年限。因此，父母教育的代际传承和政治资本的代际转化，使得“官二代”更易获得教育资源和机会。虽然这一现象亟待打破，但毕竟更容易和无需奋斗是两码事，教育资源和机会并不能自动转化为教育获得，仍需“官二代”充分利用和在校学习才得以实现。据此提出假说4。 假说4(
)：父母政治资本通过代际转化提高子女人力资本，“官二代”的人力资本因而多于“非官二代”。 最后，上述4个假说是否同时被证实将揭示出许多不同的作用机制和效应。本文仅列出以下6种情形：(1)若只有
被证实，则表明工资溢价归因于“拼爹”效应；(2)若
和
被同时证实，则表明“拼爹”和“拼搏”效应并存，子女人力资本外生；(3)若
、
、
同时被证实，则表明“拼爹”和“拼搏”效应并存，子女人力资本内生；(4)若
、
和
同时被证实，工资溢价仅归因于“拼搏”效应，子女人力资本不仅是内生的，还发挥了中介效应②；(5)若
、
、
和
同时被证实，则表明“拼爹”和“拼搏”效应并存，子女人力资本不仅是内生的，还发挥了中介效应；(6)若
、
、
和
都未被证实，那么父母政治资本未给子女带来工资溢价，“拼爹”和“拼搏”效应均不存在。下文将逐一检验4个假说的6种情形。 三、计量模型设计
四、数据与变量 本文数据来自国际劳工组织实施的“从学校向职场过渡调查”(School to Work Transition Survey；SWTS)之中国数据。SWTS通过研究15～29岁青年人离开学校进入职场的过程，旨在帮助各国政策制定者更好地制定政策和方案，以促进青年就业。SWTS调查内容包括个人与家庭信息、教育情况、工作和失业经历等等。2004-2006年间，国际劳工组织先后对中国、埃及、伊朗、科索沃、蒙古、阿塞拜疆、尼泊尔和叙利亚八国的青年人进行了调查。SWTS在中国的调查由人力资源和社会保障部劳动科学研究所负责和实施，于2005年1月至4月，对大连、天津、长沙和柳州4个城市15～29岁的青年人进行分层抽样调查，样本总量为6641人。表1展示了本文所有变量的定义与编码，这些变量的描述统计信息参见表2。
表2呈现了表1所示变量的描述统计结果。第(1)、(2)和(3)列分别为全体样本、“非官二代”和”官二代”的数据，第(4)和(5)列分别为“非官二代”和“官二代”相关变量的均值差异和t检验值。参照Li等(2012)、李宏彬等(2012)的划分标准和方法，“官二代”是父母中至少一人具有行政级别，即党政机关、事业单位和国有企业的副科级及以上。统计显示，“非官二代”和“官二代”青年分别占全体样本的95%和5%。 表2第一部分是被调查者的个人信息。从性别来看，在全体样本中、“非官二代”和”官二代”的男女比例基本相当，各占50%左右。从年龄来看，全体样本的平均年龄为22岁，“官二代”和“非官二代”的平均年龄差异不显著。从教育年限来看，全体样本的平均教育年限为12.4年，与《国家人口发展“十二五”规划》数据一致：“十一五”时期，15岁以上国民平均教育年限达到9年，新增劳动力平均教育年限达到12.4年。“非官二代”和“官二代”的平均教育年限分别为12.35年和13.97年，前者较后者显著地低约1.6年。“官二代”教育年限的标准差更大，这表明“官二代”群体教育年限的异质性和变异性更大。从这几项个人信息来看，SWTS调查样本与与我国青年总体的情况基本一致，具有代表性。 表2第二部分是被调查者家庭信息。“官二代”和“非官二代”的父母教育年限差异非常大。“官爸爸”和“官妈妈”的教育年限较之普通爸爸和妈妈分别高约4年和3年，在5%的水平下十分显著。从家庭规模来看，全体样本、“非官二代”和“官二代”的平均家庭规模均在3人左右，“非官二代”家庭比“官二代”家庭多0.2人，且家庭非自愿失业人数比官二代约多0.3人。从家庭收入来看，“官二代”家庭收入较之“非官二代”家庭高出很多，在统计上显著。具体地说，“官二代”家庭收入在20000元以下的比例较之“非官二代”家庭低41个百分点，然而“官二代”家庭收入在20000～30000元、30000～50000元、50000～100000元和100000元以上的比例较之“非官二代”家庭分别高12.9、17.6、6.3和3.3个百分点。 表2第三部分是被调查者在劳动力市场的表现。从上学时有实习经历来看，“非官二代”的比例较之“官二代”少4个百分点，差异在1%水平下显著。这可能由于“非官二代”青年初中和高中毕业以后就参与劳动，因而减少了上学期间实习的机会。从劳动参与来看，在全体样本，“非官二代”、“官二代”有酬就业所占比例约为42%，42%和37%，“非官二代”与“官二代”的差异在统计上并不显著。实际工资方面，“官二代”较之“非官二代”高。“非官二代”青年实际工资600元以下的比重约有28%，600～1500元的比重为59.3%，这两类加起来占了“非官二代”群体比重高达87.3%。“官二代”实际工资600元以下的比例较之“非官二代”低18个百分点，但在1500～2500元、2500～5000元的比例较之“非官二代”分别高约12和3个百分点。平均来看，“官二代”实际工资区间下限和上限较之“非官二代”分别高18%和28%。“官二代”的保留工资较之“非官二代”高28%，这反映了“官二代”依据自身条件和劳动力市场状况设定的可以接受的工资底限比较高。
从工作时间来看，“官二代”较之“非官二代”少8%。从工会会员来看，“非官二代”仅有26.6%的入了工会，而“官二代”中高达46.1%，几乎为“非官二代”的2倍。从所在部门来看，全体样本和“非官二代”均有40%就业于公有部门，而“官二代”高达51%，比“非官二代”显著高11个百分点。这可能由于公有部门一般要求本科及研究生以上的学历，“非官二代”较低的受教育层次会降低进入的概率。本文参照陈钊等(2009)提出的行业处理方法④，将所有20个行业划分为两类：高收入行业和低收入行业。“官二代”和“非官二代”进入高收入行业的比重都在半数以上，但两个群体差异显著，前者显著高于后者8个百分点。“官二代”进入高收入行业是否能解释父母政治资带来的工资溢价，还有待下文控制其他因素后探讨。 五、实证分析与讨论 (一)父母政治资本对子女工资产生溢价 在第(1)列工资方程中，没控制子女人力资本时，父母政治资本可显著的提高“官二代”实际工资，平均来说，相对于“非官二代”提高了25.2%。这表明假说H[，1]得到初步证实，父母政治资本存在工资溢价，来自于“拼爹”效应。从性别差异来看，其他条件同的条件下，女性青年相对于男性青年的实际工资低6.6%，这远低于李宏彬等(2012)的发现，男性大学毕业生的工资溢价约为20%。年龄可以代表工作经验或者说资历，年龄及年龄的平方项非常显著，工资随着年龄呈“倒U型”增长。从企业规模来看，大型企业工资显著要高8.7%。这可能由于大型企业往往属于资本密集型的上游企业，容易形成封闭的内部市场，直接导致员工收入较高(Piore and Berger，1980)。工会会员身份会显著提高实际工资，这可能由于工会组织增强劳工对雇主议价能力。相对于非工会会员，他们获得了17%的工资溢价，这与劳动经济学家一般认为工会的平均工资溢价是15%接近。公有部门也显著提高实际工资，相对私有部门，公有部门的员工比私有部门的员工实际工资多8.9%。这可能由于公有部门在经济和政治体制改革中逐渐演变为政府干预的正规部门，正规和非正规部门的差别正是构成私有和公有部门工资差异的一个重要因素(Disney，2007)。行业工资差异现象在发达国家和发展中国家普遍存在，本文也发现高收入行业比低收入行业平均高了11%。每周工作小时(log)对工资的影响不显著，有悖于“多劳多得”原则，有待后文进一步探讨。 (二)子女人力资本对父母政治资本具有替代效应 在第(1)列基础上，第(2)列工资方程中控制了以教育年限测度的子女人力资本，“官二代”的系数仍是显著，但系数大幅度下降至0.140，较之第(1)列降幅为44%。教育年限对工资影响显著，教育年限每增加一年，工资回报就提高7.7%，这与姚先国和张海峰(2008)估计的城镇劳动力教育回报率在8%左右相一致。这表明假说
和
同时得到证实，还表明“拼爹”和“拼搏”效应并存，子女人力资本外生且对父母政治资本具有替代效应。每周工作小时对工资的影响发生了逆转，由负变为正，而且在5%的水平上显著，弹性系数为0.088，每周工作小时每增加1%，月薪就增加0.084%。工资随年龄增长而增长。性别工资差距、大型企业工资溢价仍十分显著，均有扩大；工会和公有部门效应仍十分显著，但有较大幅度缩减。工会效应由0.176降至0.088，与Yao和Zhong(2013)研究结果接近。他们基于中国12城市1268个企业的调查数据发现，较之非工会成员，工会成员有6.5%的工资溢价，得益于工会有效促进了个人和集体劳动合同的签订。公有部门效应由0.089下降至0.060，降幅为33%。高收入行业仍具有超额工资收入水平，约为10%。
图2 全体样本、“官二代”和“非官二代”的劳动参与状况(%) 由于仅有就业样本才能观察到工资，表2统计显示，全体样本、“非官二代”、“官二代”有酬就业比例分别为42%、42%和37%，因而需要采用Heckman(1979)样本选择模型来处理，否则参数估计会产生较大的偏差。表3中第(3)列显示，
为-0.558，且在统计上十分显著，这表明忽视样本选择误差，将导致(2)列中所有参数被低估。就业方程中，父母政治资本对参与有酬就业具有显著的负向影响，这反映了“官二代”较之“非官二代”的就业参与率低。图2直观地显示：有酬就业的劳动参与率上，“官二代”为36%，“非官二代”为42%，较之低9个百分点。在校上学比例上，“官二代”比“非官二代”高15个百分点，而非自愿失业率却较之低6个百分点。人力资本对青年参与有酬就业概率具有显著的负向影响，这得益于教育年限延长推迟了就业。表2的描述统计也显示，全体样本、“官二代”和“非官二代”的平均受教育分别为12.430、13.97和12.35年，正处于从中等教育向高等教育过渡阶段。此外，上学时有实习经历、家庭收入越高，年龄越大的青年人参与有酬就业的概率更高。 剔除样本选择误差后，第(3)列工资方程中“官二代”的系数仍是显著的，但系数值由0.140增加至0.165，增长了14%。教育年限对工资影响显著，也有了小幅增加，边际效应为0.082。这表明假说
和
同时得到证实，在剔除样本选择偏误后，子女人力资本在外生假定下对父母政治资本具有很强的替代效应。性别工资差距仍然十分显著，有小幅度增加，女性比男性低约11%。年龄及年龄的平方项变得非常显著，而且方向发生逆转。回归结果显示，工资随着年龄呈“U型”增长。工会溢价、大型企业工资溢价仍十分显著，公有部门溢价不再显著。高收入行业对实际工资的影响仍显著为正。
(三)父母对子女人力资本具有代际传承效应 第(1)～(3)列教育年限作为一个外生变量来估计的，而教育是内生的。从第(4)列开始，将教育年限作为一个内生变量来处理，以父母教育年限和家庭规模作为工具变量，以剔除教育内生性带来的估计偏差。第(4)列工具变量回归显示，父母教育年限对教育年限具有显著的正向影响，证实了教育的代际间传承效应。这表明假说
得到证实，存在“拼搏”效应。家庭规模对教育年限具有显著的负向影响，即“稀释效应”。在资源既定时，随着家庭子女数量的增加，各个子女所得到父母的时间、关心、感情、投入和物质与资金的投资减少，教育年限也相应减少。第(4)列就业方程显示，剔除了教育的内生性以后，就业方程估计参数较第(3)列有明显变化，教育年限的贡献增长了1倍，而“官二代”的系数下降了16.5%，其他参数的显著性和方向不变，只是大小有略微变化。因此，假说
、
、
同时被证实，这表明“拼爹”和“拼搏”效应并存，子女人力资本内生且对父母政治资本具有替代效应。 在剔除了教育的内生性以后，
系数仍为负，仍然十分显著，这仍旧表明样本选择偏误不可忽视。同时
为负，且十分显著，这就证实了教育的内生性不可忽视。这就表明子女人力资本对工资和劳动参与既通过第三变量——不可观测的个体异质性分别与工资和劳动参与相关。这为李宏彬等(2012)的判断：“剩余的工资溢价仍然可能是由不可观测的能力或人力资本引起的”提供了经验证据。与第(3)列参数相比，“官二代”的系数由0.160降至0.114，降幅为29%；教育年限对工资影响显著，由0.082增加至0.130，增幅为57%。其他系数的显著性无变化，且系数的大小无明显变化。 (四)父母政治资本以子女人力资本为中介作用于工资溢价 较之第(4)列，第(5)列工具变量回归考虑了父母政治资本对子女人力资本的代际转化，父母教育年限和家庭规模教育年限的影响仍然显著，系数略有下降，在控制父母教育年限和家庭规模以后，“官二代”较“非官二代”的平均教育年限高0.42年。在考虑了父母政治资本对教育年限影响之后，与第(4)列相比，第(5)列就业方程中，除“官二代”和教育年限以外，其他参数(包括
和
)的显著性和方向均无变化，系数大小也基本无变化。然而，“官二代”的系数由0.114降至0.089，降幅为21%，在5%的水平下不再显著，这表明父母政治资本对子女实际工资的直接效应不显著了。与之相反，教育年限对实际工资的影响仍然显著，系数由0.130增加至0.132。这就是说父母政治资本以子女人力资本为中介而对实际工资的间接效应为0.42×13.2%=5.5%。假说
、
、
同时被证实，但假说
并未被证实，这表明5.5%的工资溢价来源“拼搏”而非“拼爹”。 (五)父母政治资本并未通过影响子女行业进入而产生工资溢价 虽然上文证实父母政治资本通过子女人力资本的中介作用产生了工资溢价，但还未排除父母政治资本可能通过影响子女进入高收入行业因而获得工资溢价。人们普遍认为，就业过程中“官二代”更容易靠“拼爹”进入高收入行业。那么工资溢价是否来自于“官二代”较之“非官二代”对行业进入的差别呢？下文分两步对此予以验证。 第一步，父母政治资本并未提高“官二代”进入高收入行业的机会。尽管表2描述统计显示“官二代”较之“非官二代”进入高收入行业的比重显著高8个百分点，初步勾勒了父母政治资本与子女行业进入有关，但这些究竟是错觉(二者受其他变量的共同影响而伪相关)，还是客观实事(统计上显著)？表4在控制年龄、性别、教育年限、家庭年收入等影响因素后予以回答。由于高收入行业是一个二分类变量，因而采用Logit模型来估计。
模型(1)显示，父母政治资本对子女进入高收入行业有正向影响，“官二代”进入高收入行业的发生比(Odds Ratios)是“非官二代”的1.306倍，且在5%的水平下显著。模型(2)显示，当控制了子女人力资本以后，“官二代”进入高收入行业的发生比下降为1.249倍，在5%的水平下不再显著。模型(3)显示，在进一步考察父母政治资本和子女人力资本的交互效应后，“官二代”进入高收入行业的发生比下降为0.756倍，在5%的水平下仍不显著。这表明表征自身劳动生产率的子女人力资本较之父母政治资本对“官二代”进入高收入行业有重要影响。这可能由于大连、天津、长沙和柳州4个城市市场化程度较高，表征生产率的人力资本更有助于子女进入高收入行业。 模型(1)还显示，年龄、性别这些可能表征劳动生产率的特征也有利于劳动者进入高收人行业。女性比男性更倾向于选择进入高收入行业，似乎与性别歧视理论相悖，劳动力市场分割和行业隔离使得女性往往集中在低收入行业。由于本文研究对象是15～29岁年轻人，她们较一般女性群体年纪轻、教育程度高，遭受的行业间歧视小于行业间歧视。虽然女性在行业准入中并未处于劣势，工资收人却比同行业男性低10%左右(见表3)。杨钋(2012)也有类似发现，女大学毕业生比男大毕业学生更倾向于选择进入高收入行业。 第二步，“官二代”进入高收入行业并不能解释工资溢价。表5显示，模型(1)控制了年龄、性别、大型企业、公有部门、高收入行业等个人和工作特征以后，“官二代”哑变量系数依然显著，大小也基本无变化。这表明“官二代”进入高收入行业并不能解释工资溢价。模型(2)控制了父母政治资本和子女行业进入的交互项以后，“官二代”的工资溢价由14%提升至22.6%，高收入行业的经济租金基本无变化，仍维持在10%，父母政治资本和子女行业进入的交互项在统计上仍不显著，这说明父母政治资本未通过影响子女进入高收入行业进而获得工资溢价。模型(3)又增加了父母政治资本和子女人力资本的交互项以后，“官二代”的工资溢价不再显著，子女人力资本的收益率维持在8%左右，父母政治资本和子女人力资本的交互项也不显著。上述结果有两个重要含义：一是父母政治资本可能通过子女教育年限的中介作用进而产生工资溢价，即“拼搏”效应；二是对于同在高收入行业而且教育年限相同的子女，父母政治资本对子女工资的溢价不复存在，即无“拼爹”效应，这对“非官二代”也公平。
综合表4和表5来看，本文证实工资溢价并非来自于“官二代”较之“非官二代”对行业进入的差别。胡咏梅和李佳丽(2014)利用CGSS2008年数据，在控制了大学毕业生能力、高校等级、性别、户籍等影响因素后，也未证实父母利用政治资本通过影响大学毕业生子女工作部门(公有制单位)选择进而影响子女工资收入。因此，父母政治资本并未影响子女进入高收入行业因而获得工资溢价，而是通过促进子女积累更多人力资本进而获得了工资溢价。 (六)稳健性检验 鉴于实际工资与保留工资正相关，下文以保留工资作为实际工资的代理变量进行稳健性检验。保留工资是指求职者依据自身条件和劳动力市场形势设定的可以接受的底限工资。根据工作搜寻理论(McCall，1965)，求职者按最优“终止规则”持续地搜寻工作，直至发现拟付工资大于保留工资时，求职者才接受该工作机会，终止搜寻，否则继续搜寻。表6的模型设定与表3类似。为节约篇幅，表6仅列出了重要参数。第(1)～(5)列表明“官二代”对保留工资的作用机制与对实际工资的作用机制完全相同，所有参数的显著性和方向完全相同。父母政治资本通过影响子女人力资本而提高保留工资，效应为11.9%×0.425=5.1%。“官二代”根据自身的人力资本积累认为在劳动力市场上应该获得的工资溢价为5.1%，这与用人单位实际支付的工资溢价5.5%非常接近，这表明以实际工资为因变量而做出结论稳健、可靠。
六、结论与启示 鉴于既有研究未能有效解释父母政治资本如何影响子女工资溢价，本文基于国际劳动组织实施的“从学校向职场过渡调查”(SWTS)之中国部分数据，采用用剔除样本选择偏误和内生性偏差的区间回归模型对其进行了实证研究。本文重点研究子女人力资本在父母政治资本影响子女工资溢价的中介作用，以此解释父母政治资本如何影响子女工资溢价，进而阐明工资溢价究竟归因于“拼爹”还是“拼搏”。本文得到了以下几点重要结论： 首先，本文证实父母政治资本对子女工资溢价的确存在，在控制了性别、年龄、教育年限等表征生产率的因素后，“官二代”获得了5.5%的工资溢价。这符合大多数民众倾向于认为“官二代”能够获得工资溢价的判断。其次，最重要的是，本文阐明了父母政治资本对子女工资溢价的作用机制，即父母政治资本通过子女人力资本的中介作用产生了工资溢价。具体地说，父母政治资本促进了子女人力资本积累，在控制家庭规模和父母教育年限后，“官二代”的教育年限较之“非官二代”高0.42年；“官二代”将教育优势转化成了职场优势，教育年限对实际工资的边际效应高达13.2%，“官二代”因而获得了0.42×13.2%=5.5%的工资溢价。最后，本文证实父母政治资本不是通过影响子女进入高收入行业因而带来工资溢价，而是通过促进“官二代”积累更多人力资本带来了工资溢价。 上述结论不仅充实和完善了已有文献，还具有十分重要的政策启示。“知识改变命运，教育改善人生”，教育在我国当代社会阶层分化和流动中起着十分重要的作用；维护教育机会公平，缩小教育差距是促进个人向上流动的有效政策手段。“官二代”通过代际传承积累了更多人力资本，本质上也是教育不公平、社会不平等的传承。随着国家教育信贷和资助体系的完善，家庭经济条件对教育获得的约束会弱化，“官二代”显现的教育数量优势将向更为隐蔽的教育质量优势转移。考虑到当前我国城乡、地区、学校之间教育资源分布失衡，全民教育水平整体较低和群体差异突出，教育不公平问题还可能加剧。政府部门既要合理配置教育资源，特别向农村地区、边远贫困地区、民族地区倾斜，扶持弱势群体；又要普及九年义务教育之外的中高等教育，通过教育大众化提高全民终身教育水平和平均受教育年限。 作者感谢西南财经大学公共管理学院袁胜军副教授对论文写作的有益探讨，感谢西南财经大学财税学院张萌旭副教授对计量模型设计的指导，特别感谢西南财经大学经济与管理研究院傅十和教授对论文修改的宝贵建议。当然，文责自负。 ①指当今青年人在社会竞争中不是比拼自己能力，而是比拼父母的资源、特权和地位等等。 ②近年来很多学者指出完全中介和部分中介的概念是有问题的、不严谨的，本文不再区分完全中介和部分中介。因为当说M是X对Y关系的完全中介时，排除了未来探索其他中介的可能性。Preacher和Hayes(2008)建议放弃完全中介的概念，将所有中介都看作是部分中介。 ③在极大似然估计(8)式时未直接计算ρ，而是计算它的反双曲正切值atanhρ=ln[(1+ρ)/(1-ρ)]/2，atanhρ为正数意味着随机误差项两两正相关。 ④本文在工资方程中控制反映生产力的个人特征和工作因素后，以制造业为对照组，加入其他19个行业的哑变量，通过行业哑变量的符号和显著性来判断行业的性质。若一个行业显著地比制造业低，则将其归类为低收入行业；反之，则将其归类为高收入行业。
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