桐城族谱，藏着中国古代阶层流动的密码！

那些成功者的后代总是更容易成功

哪怕一代不如一代，依然远超同龄人

进士之子再次成为进士的比例是多少？

——约7%

这是经济学家 Carol H. Shiue 从安徽桐城七个家族的族谱中得到的一个数字。

2025年发表的这项研究，整理了8893组父子关系：父亲属于以文进士及其任官身份划定的最高地位组，儿子仍进入同组的，只有约7%。

桐城族谱

超九成的进士之子，无法复制父辈的成功。这样看来，确实家世显赫也逃不过「一代不如一代」的均值回归。

但因此说家世无用，显然也不客观。

同一份样本里，最高地位组的占比只有约0.2%——7%已是它的约35倍。

与父亲相比，儿子的成绩确实不够好；与样本中的平均水平相比，他们进入最高组的机会却高得多，可达常人35倍之多。

进士的儿子，当然比许多同龄人更有优势，也有更多的胜算。

蒋勤等人2021年发表的一项研究，分析了1796—1905年的科举资料。他们发现，父亲的教育程度与儿子通过会试的机会有关；到了殿试，父亲及祖辈的官职，则与考生最后的名次、等第显著相关。

两场考试的差别，提供了理解这个结果的线索。会试大量考查经书与文章，殿试则考策问，要求考生回答治国的实际问题。面对战事，皇帝可能就要问用兵、御敌的办法。

考生面对的经书文本是高度一致的，但他们接触过的世界却不一样。

研究者据此提出一种解释：官员在办事中积累的经验和判断，可能通过家庭传给下一代，成为难以仅靠读书获得的「隐性知识」。

这也是家庭优势不容易辨认的地方。

不过，这类知识也可以在家庭之外学到。林则徐的早年经历，就提供了一个具体例子。

人们记得虎门销烟，却较少注意：林则徐成为进士以前，已有在官员身边工作的职场经验。他的父亲以教书为业；他中举后，进入福建巡抚张师诚的幕府，接触实际政务，学习军事、法律等事务。1811年，他才考中进士，随后进入翰林院。

把这个顺序连起来看，就会发现，考中进士之前，他已经得到了一段实务训练。所以，他的成功，并不能简单归结于「贫寒子弟埋头苦读」。

这也给普通人「逆袭」指了一条路——家里学不到的东西，可以从师长和工作中学习。

所以讨论一个人凭什么成功，除了努力程度，还得观察他的社会关系网络，以及他从中得到哪些学习机会。

回过头来说，那些考场「失利」的进士之子，在多大程度上继承了家庭优势？

桐城的数据又推进了一步：如果把范围放宽到最高的两个地位组，儿子留在其中的比例，就从约7%升到了约36%。而这两个组加起来，占整个样本还不到2%。

也就是说，一旦父亲考上清北，他们的孩子，有36%考上了985。

以曾国藩家族三代举例。他的父亲曾麟书只是秀才，曾国藩在1838年考中进士，到了长子曾纪泽，又没有考中进士。

曾麟书和儿子一起赶考

从功名看，这个家庭经历了先上升，随后又掉了下来的倒U曲线。

但曾纪泽并未因科举失利失去做官的机会。《清史稿》记载，他「以荫补户部员外郎」；父亲去世、守丧期满，又承袭侯爵。后来，他出任驻英法大臣。《清史稿·曾纪泽传》

「荫补」意味着凭父辈的官职、功勋获得任官机会。父亲的进士资格不能直接继承，但某些待遇却实现了代际传递。

即便没有考中功名，依然能获得常人无法获得的机会。

所以，虽然进士家庭也难以保证孩子复制父亲的最高成就，但可以通过智力资本和社会资本的传递，让孩子拥有更多见识，从而在考试中比同龄人拥有更好的表现；即便失利了，依然可以有很多选择和机会。

这样的家庭，只要持续投入孩子的教育和品格培养，衰落的速度可以很慢很慢，只要没有大的动荡，可以连续数代维持原有社会阶层。

同样地，最低地位组父亲的儿子，约87%仍留在原组。

参考资料

1. Xue, Melanie Meng. (2026). Crowd-sourced Chinese genealogies as data for demographic and economic history.Explorations in Economic History, 99, Article 101734. DOI: 10.1016/j.eeh.2025.101734。

2. Shiue, Carol H. (2025). Social Mobility in the Long Run: An Analysis of Tongcheng, China, 1300 to 1900.The Journal of Economic History, 85(2), 370–410. DOI: 10.1017/S0022050725000142。

3. Shiue, Carol H. (2017). Human capital and fertility in Chinese clans before modern growth.Journal of Economic Growth, 22(4), 351–396. DOI: 10.1007/s10887-017-9148-9。

4. Calderón-Bernal,Liliana P., Alburez-Gutierrez, Diego, & Zagheni, Emilio. (2025). Analysing Biases in Genealogies Using Demographic Microsimulation.European Journal of Population, 41, Article 34. DOI: 10.1007/s10680-025-09756-4。

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