如上述章节中提到的，Becker and Tomes（1979）以家庭经济学和人力资本投资理论为框架，把代际收入流动性纳入了规范的经济学理论框架。此后至今的三十多年，西方学者运用欧美多国的数据，基于此模型进行了广泛的实证分析。这些研究都起始于以（3-2）式和（2-7）式为基础的下述基本回归模型，
式中：y1和y0分别表示子代和父代的一生收入的对数；α是常数项；ε是误差项；
即代际收入弹性（IIE）。然而，由于很难获得一生收入的观测值，早期的计量分析大都采用了单年收入，即，
式中，y1，t和y0，t分别表示子代和父代在t年的收入观测值。然而，单年收入对持久收入的代表性有限，故会带来测量误差。一般的解决方法包括下述几种：一是在通过控制父子年龄和进行多年收入平均，使所得的收入尽可能地靠近一生收入（Solon，1992；姚先国和赵丽秋，2006）；二是采用工具变量法，用父代的教育、职业等作为父代收入的工具变量，以缓解单年收入的过低代表性（Zimmerman，1992）；三是采用完善的微观统计数据，通过个体整个生命周期的收入均值直接得到一生收入，或者把可得样本和该数据进行匹配，采用双样本两阶段最小二乘法得到父代一生收入的估计值（Gong等2010）；四是直接对单年和多年平均收入，以及年龄因素所导致的估计偏差进行估计（Mazumder，2005）。本书采取了最后一种方法。
用单年收入代替一生收入所带来的估计误差的具体大小，取决于对（4-3）和（4-4）两式中参数的假设，
首先，当γ0，t＝γ1，t＝1时，测量误差主要由暂时收入冲击（Transitory Income，即ν1，t和ν0，t）导致1。可以证明，在这一假设下：
（1）子代的暂时收入冲击，以及与单年收入观测值无关的父代暂时收入冲击，都不会影响OLS方法下IIE估计值的无偏性和有效性。
（2）当父代的暂时收入冲击与一生收入无关，且各期的暂时收入冲击满足独立同分布，即在经典的测量误差假设下（classical error-invariables assumption，CEV），IIE的估计值βCEV存在向下的估计偏误，如（4-5）式所示。
（3）在CEV假设下，通过用父代T年收入的平均值代替单年观测值（T＞1），设此时的代际收入弹性估计值为βCEV，T，则βCEV，T较βCEV的偏误减小，且这一减小幅度随父代收入年份的增加而增大，如（4-6）式所示。其中λ是可信度系数（reliability ratio），λ越大，IIE的估计值越接近真实值，估计偏误越小。
（4）当父代的暂时收入冲击与父代的一生收入无关，但各期的暂时收入为一阶自回归（AR（1））过程，即暂时收入冲击具有一定持久性时，虽然用父代多年收入的平均值仍可以大幅减小估计偏误，但是此时的偏误程度变得较为复杂。设此时的代际收入弹性估计值为βAR（1），暂时收入的一阶自回归系数为δ，则估计偏误的结果如（4-7a）和（4-7b）两式所示。
其次，当γ0，t＝γ1，t＝1的假设不满足，即单年收入观测值与一生收入之间的关系在生命周期的不同时段有差异时，那么估计偏误将与样本中单年收入观测值所处的年龄阶段相关，故被称为“生命周期偏误（life-cycle bias）”2。此时：
（5）子代收入的测量误差也将导致IIE估计值的估计偏误，且此时的可信度系数就等于子代一生收入对单年收入的回归系数。设此时的代际收入弹性估计值为βLCY，CHILD，则如（4-8）式所示。
（6）父代收入的测量误差仍然会导致IIE估计值的估计偏误，且此时的可信度系数就等于父代单年收入对一生收入的回归系数。设此时的代际收入弹性估计值为βLCY，FATHER，父代单年收入对一生收入的回归系数为θ0，t，则测量偏误的结果如（4-9）式所示。
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