职业网络结构与向量匹配性 社会流动模式

D(μ)D(Ⅴ)，-d(μ)aü(y)，-Aμ(x)D(Ⅴ)，Aμ(x)A(y)，让我们考虑将（2）中的项扩展到修正协方差的和exx，yXx，y-a'A(y)d(x)上，x)P(x=x，Y=Y)！P(x=x，Y=Y)=xx,Y xx,y-a'A(Y)d(x，x)P(x=x，Y=Y)=xx,y-a'A(Y)Xxd(x，x)P(x=x)！P(x=x，Y=Y)=xx,y-a'A(Y)aμ(x)P(x=x，Y=Y)由于分布μ和μ是相同的，并且根据对称性，没有这些关系的（2）中的所有项都以相同的值结束。因此，(2)中的所有项加在一起简化为-2px，yac(y)aμ(x)P(x=x，现在考虑（3）中的项，我们haveXx、yXx、yD(μ)(d(y，(y)-A'A(y))P(X=X，Y=Y)！p(x=x，y=y)=D(μ)Xx,yXx,y(D(y，(y)-A'A(y))P(X=X，Y=Y)！p(x=x，y=y)=D(μ)Xx,y Xx,y(-A'A(y))P(x=x，y=y)P(X=X，Y=Y)+d(μ)Xx,Y Xx,yd(Y，y)P(x=x，y=y)P(X=X，Y=Y）=-d(μ)Xx,ya'A(Y)P(X=X，Y=Y)+D(μ)Xx,ya'A(Y)P(X=X，类似地，(3)中的另一项也不存在，现在考虑(4)Xx,yXx,Y[-aμ(x)D(v)+aμ(x)aü(Y)p(x=x)中的第三项和第四项，Y=Y）！P(x=x,Y=Y)=Xx,y-aμ(x)Xx,Y[D('A)-a'A(Y)]P(x=x，Y=Y)！P(x=x,Y=x)=Xx,Y=Y)！P(x=x,Y=Y)=Xx,y-aμ(x)D(v)-xya'A(Y)P(Y=Y)！P(x=x,Y=Y)=0,sincexya'A(Y)P(Y=Y)=D(v)类似地，(4)中的两个项和项也相互抵消，只保留了项。dCov(X，Y）最终被简化为asdCov(X，Y)=E[Dμ(X,X)d'A(Y，Y)]=xx,yd'A(X,X)d'A(Y，Y)P(X=X，Y=Y)！p(x=x，y=y)=xx,yXx,yd（x,x)d(y，y)P(X=X，Y=Y)！P(x=x,Y=Y)-2xx,yac(Y)aμ(x)P(x=x,Y=Y)+D(μ),since,和μ具有相同的支持。现在使用P(x=x,Y=Y)=xi,j∈vxi=x,xj=yaij，我们得到dCov(x，Y)=xi,jXi,jAijAijd(xi,xi)D(xj,xj)-2xi,jaijxiai.D(xi,xi）！xja.jd(xj,xj)+xi,iai.ai.D(xi.xi.x)类似地，我们可以简化r的分母，（x,x)×dCov(Y,Y))=dCov(x,x)到下面的表达式，xi,jai.ai.(D(xi,xi))-2xiai.xiai.D(xi,xi）！+xi,iai.ai.D(xi,xi）这是我们的简单定义的结束。7数据和结果为研究目的，我们使用全国统计调查第68轮就业和失业数据进行分析，其中包括个人职业、行业和教育的详细情况。我们将教育分为四个层次：1。小学以下，2。中学以下，小学以上，3。毕业以下，中等教育以上，4。毕业以上。行业信息是根据toNIC-2008代码结构在调查中捕获的，我们认为这些信息是在20个节代码捕获的最少分类水平上。职业信息是根据NCO-2004编码结构来获取的，我们考虑了2位编码作为研究的目的。7.1社会流动模式对于一个生育队列我们根据我们对职业网络的认识来建立网络。从1940年到1980年，我们考虑连续和重叠的10年出生队列，考虑间隔为一年的滑动窗口。以下是多年来观测到的向量分类率和平均标量分类率的模式。我们计算平均标量分类率，作为基于比例表示（相对于劳动力）计算的标量分类率的平均值，针对给定类别中的每个行业组，这是每个职业的标量标签属性。我们发现，在这两种措施中的任何一种措施下，每一类观察到的趋势都是相似的（见图1和图2）。

不管怎样，我们发现，虽然部门（农村/城市）的分类或多或少停滞不前，但性别（男性/女性）的分类在最近的队列中略有下降，多年来在社会群体（Gen/OBC/SC/ST）中稳步上升，在过去的队列中略有下降。8影响和未来的工作就职业在归属类别属性上的分类较少而言，这表明由这种归属特征决定的结构限制在工作世界中不太重要。在处理个人从一个职业职位到另一个职业职位的代际过渡的社会流动性文献中（Motiram和Singh，2012；Iversen等人，2016年；Azam，2015)，约束个人的类别结构被假定为他们最初的阶级/职业位置。这些最初的阶级地位通常由他们各自父母的职业来表示。我们的框架还允许我们划分由父母职业相似的个人组成的类别。这项工作解决了发展中国家的关键数据限制，在这些国家，使用IncomeIndiators衡量流动性是非常流行的。我们的方法将职业作为分析的单位，由于职业信息通常在大多数抽样调查甚至人口普查中找到，因此尽管数据有限，它还是允许测量流动性。我们的研究也对网络科学文献做出了微小的贡献。尽管已经有关于计算向量分类性的工作（参见Pelechrinis和Wei(2016))，但在这里，我们试图提供一个基于距离相关性的封闭表达式来计算它，这是继Sz\'ekely et al.(2007)和Lyons(2013)之后的。未来的工作：为了识别社会流动机制，Tilly(1998)认为，只有当一个人深入了解组织内部的结构化力量时，才能发现它们。由于我们将行业教育组合视为工作世界中作用于职业的一组非分类结构力量，我们也可以试图识别或测量这些组合中的每一个对分类的贡献。0.10.20.30.540.51940 1950 1960 1970 1980年向量分类分类sectorsexsocialgroupscross 10年出生队列的滑动窗口，通过a年趋势描述向量分类图1：向量分类0.10.20.30.40.51940 1950 1960 1970 1980年标量分类平均值categorysectorsexsocialgrouppervered 10年出生队列的滑动窗口，通过a年趋势描述向量分类图2：标量分类引用S.，Novosad，P.和Rafkin，C.(2018)。印度的代际流动：来自新方法和行政数据的估计。《世界银行工作文件》.Azam，M.(2015)。印度男性的代际职业流动。《发展研究杂志》，51(10):1389-1408.Azam,M.和Bhatt,V.（2015）.有其父必有其子？印度的代际教育流动，《人口统计学》，52(6):1929-1959.出版者：Springer.Becker,G.S.和Tomes,N.（1979）。收入分配和代际流动的均衡理论。《政治经济学学报》，87(6):1153-1189.布莱克，S.E.，Devereux，P.J.(2010)。代际流动的最新发展。Technicalreport，国家经济研究局。博特罗，W.(2004)。阶层：社会分裂和不平等。Routledge.Bourdieu,P.（2013）。区分：对品味判断的社会批判。例行公事。M.Burawoy（2018）。解读布迪厄：从毁灭到休整与批判。催化剂，2(1):51-87.Chetty,R.,Hendren,N.,Kline,P.和Saez,E.（2014）.机遇之地在哪里？美国代际流动的地理分布。

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