三、實證模型的設定與數據來源

（一）模型設定

本文重點考察地區代際流動性對居民家庭消費及消費結構的影響，借鑒已有研究，首先將基礎模型設定為：

其中lnci為居民i的消費總量、生存型消費支出、非生存型消費支出，Igm_pro為地區代際流動性，Xki是影響居民消費總量、生存型消費支出和非生存型消費支出的控制變量。∈i表示隨機干擾項。

其次，將被解釋變量更改為收入差距變量，使用基尼系數作為中介變量，測度收入差距，探究代際流動對收入差距的影響：

最后，在基礎模型中加入收入差距變量，同時探究地區代際流動性和收入差距對居民家庭消費的影響：

如果式（1）中系數Igm_pro的系數c顯著，則說明地區代際流動性顯著影響居民家庭消費。進一步檢驗式（2），若系數a不顯著，說明收入差距不具備中介效應；反之若系數a和式（3）中系數b都顯著，則必定存在中介效應，其中中介效應占總效應的比例為。

（二）指標構建

本文借鑒陽義南、連玉君（2015）依據自評的社會地位來測度地區代際流動性。

和分別代表子代社會地位和子代14歲時家庭的社會地位，中國綜合社會調查（CGSS）將受訪者的階層認同劃分成1～10個等級。proij是省份的虛擬變量，當第i個個體所屬省份為第j省時，proij賦值為1，否則為0。通過方程得到的回歸系數βj即為j省的子代社會地位受父代社會地位影響相關程度，1-βj即式（1）中的Igm_pro為該省份的代際流動性，代際流動性越高意味著子代發展受父輩影響越小。

（三）變量選取

1.被解釋變量

本文的研究對象是家庭消費及消費結構，為進一步考察地區代際流動性對不同消費類型的影響，參照已有文獻，將消費分為生存型消費和非生存型消費兩類。CGSS2017調查問卷中包含了10類支出，其中生存型消費包括居民家庭的衣、食、住、行消費；文化娛樂、教育培訓、耐用品消費等為非生存型消費。

2.核心解釋變量

本文重點研究地區代際流動性對居民家庭消費的影響，所以本文的核心解釋變量就是地區代際流動性。現有文獻中對于代際流動的測度方法眾多，學者通過父子兩代人的收入測算代際收入彈性來表征代際流動性大小，但由于永久收入無法準確測度，學者又針對如何正確測度代際流動性提出了諸多方法，其中具有代表性的有如下測度方法：劉小鴿等（2018）認為，個體受教育程度與個體永久收入高度相關，通過教育程度測度代際流動性是通過代際收入測度的理想代理變量；陽義南、連玉君（2015）采用主觀法測量代際流動性，根據被調查者自評的社會地位和14歲時家庭的社會地位來測度代際流動性。除此之外，還有學者采用國際社會經濟地位指數（ISEI）來測量個體的社會地位，這種測量方法是一種可以客觀測量代際流動的方法，它綜合了職業、收入等多種社會經濟因素進行賦值從而得到個體的社會經濟地位。由于CGSS2017在數據清理后關于子代的職業缺失值較多，刪除缺失值后，會極大減少樣本量，所以本文借鑒了連玉君的主觀測量法來測度地區代際流動性。

3.中介變量

本文采用基尼系數作為中介變量來衡量收入差距，考察地區代際流動對居民家庭消費的影響中的收入差距是否具有中介效應。

4.控制變量

本文重點探究地區代際流動對居民總消費水平及不同類型消費的影響，因此選取地區代際流動為核心解釋變量。除此之外，影響居民消費的因素還有年齡、性別、是否黨員、個人收入、健康、婚姻以及是否購買商業性醫療保險、是否使用互聯網、居住地是農村還是城市等。

（四）數據來源與描述性統計分析

本文使用的數據來源于中國人民大學實施的中國綜合社會調查。該調查始于2003年，每年對全國各地一萬多戶家庭進行抽樣調查，是我國第一個全國性、綜合性和連續性的學術調查項目，定期、系統地收集了社會、社區、家庭、個人等多個層次的信息，數據具有較強的代表性。本文使用的數據是CGSS最新的2017年數據，此次調查以多階分層抽樣的方法進行，調查內容分為四個部分，主要涉及人口屬性、家庭特征、社會態度、消費支出等。本文研究內容主要涉及A部分的核心模塊和D部分的家庭問卷。

根據研究需要，本文對原始數據進行了清理。首先依據本文的被解釋變量居民消費水平、消費結構以及測度核心解釋變量地區代際流動的變量“社會地位”，刪除了缺失值，同時刪除了對問題“拒絕回答”“不知道”的樣本，且對家庭消費支出的離群值做了縮尾處理。對被解釋變量家庭總消費支出、生存型消費和非生存型消費分別取對數。對被調查者2016年收入也取對數。對婚姻狀況的調查，根據調查情況分為單身和非單身兩類，分別賦值0和1。將同居、初婚有配偶、再婚有配偶視為非單身，其余視為單身。對是否使用互聯網，依據使用頻次劃分，從不使用賦值為0，其他使用頻次歸類賦值為1。對身體健康狀況中比較健康和很健康賦值為1，其余情況賦值為0。被采訪者戶口性質分為城市和農村，分別賦值1和0。性別分為男和女，分別賦值1和0。政治面貌分為黨員與非黨員，分別賦值1和0。最后刪除不符合條件的樣本，經過篩選最終保留2608個有效樣本作為本文的重點觀測對象。主要變量的描述統計如表1所示。