Page 121 - 《社会》2014年第1期
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社会· ２０１４ · １
型 １ 是只有控制变量的基准模型，模型 ４ 为引入全部预测变量的全模
型，其他模型是基于两者之间的嵌套模型。所有模型的卡方值在相应
的自由度下，均具有高度的统计显著性（ ＜ ０．００１ ）。
狆
表 ２ ：是否卷入纠纷的二元逻辑斯蒂回归分析 （ 犖＝５４２６ ）
变 量 模型 １ 模型 ２ 模型 ３ 模型 ４
男性 ０．１６３ （ ０．０９ ） ０．１７３ （ ０．０９ ） ０．１６３ （ ０．０９ ） ０．１７２ （ ０．０９ ）
党员 ０．１２２ （ ０．１４ ） ０．２２７ （ ０．１５ ） ０．１４９ （ ０．１４ ） ０．２５０ （ ０．１５ ）
年龄 ０．２０４ （ ０．０２ ） ０．２０３ （ ０．０２ ） ０．２０４ （ ０．０２ ） ０．２０４ （ ０．０２ ）
年龄平方／ １００ －０．２１４ （ ０．００ ） －０．２１３ （ ０．００ ） －０．２１５ （ ０．００ ） －０．２１３ （ ０．００ ）
中部地区 ０．０９６８ （ ０．１２ ） ０．０９６６ （ ０．１２ ） ０．０８９５ （ ０．１２ ） ０．０８９８ （ ０．１２ ）
东部地区 －０．０８６３ （ ０．１２ ） －０．０９２ （ ０．１２ ） －０．０８１ （ ０．１２ ） －０．０８６５ （ ０．１２ ）
高中 －０．０７４５ （ ０．１０ ） －０．０６４ （ ０．１０ ） －０．０４５７ （ ０．１０ ） －０．０３６７ （ ０．１０ ）
大专及以上 －０．２４０ （ ０．１４ ） －０．１９５ （ ０．１４ ） －０．１８６ （ ０．１４ ） －０．１４４ （ ０．１４ ）
有公共权力 －１．０４３ （ ０．４１ ） －１．０２２ （ ０．４１ ）
权力网顶 －０．０４２１ （ ０．０２ ） －０．０４０３ （ ０．０２ ）
常数项 －６．４９４ （ ０．５６ ） －６．５１９ （ ０．５６ ） －６．３３０ （ ０．５６ ） －６．３６３ （ ０．５６ ）
犱 犳 ８ ９ ９ １０
狆 ０．０００ ０．０００ ０．０００ ０．０００
χ ２ １１２．３４ １２０．８１ １１６．８７ １２４．９５
注： １． 括号内为标准误。
２． 狆 ＜ ０．００１ ， 狆 ＜ ０．０１ ， ＜ ０．０５ 。
模型 １ 显示，与女性相比，男性更容易卷入纠纷（ ＜ ０．０５ ）。年龄
狆
和年龄平方项的效应均具有高度的统计显著性（ ＜ ０．００１ ）；年龄平方
狆
项的系数为负，说明年龄与纠纷卷入几率的关系可以用一条开口向下
的抛物线来表示，即在一定年龄阶段，随着年龄的增长，卷入纠纷的几
率会增加，而到了一定年龄后，纠纷卷入的几率会随着年龄的增长而下
降。高中文化程度与初中及以下居民之间，在纠纷卷入上的差异不具
有统计显著性，但 大 专 及 以 上 居 民卷 入纠 纷的几 率高 于参照组（ ＜
狆
０．０５ ），总体呈现教育程度越高越不容易卷入纠纷。这些控制变量的效
应不是本研究的重点，下文不做特别的展开。
模型 ２ 加入核心自变量公共权力来表明公共权力对是否卷入纠纷
具有一定的解释力（ ＜ ０．０１ ），拥有公共权力的城镇居民卷入纠纷的几
狆
率是没有公共权力者的 ０．３５ 倍［ 犲狓 狆 －１．０４３ ）］倍。模型 ３ 纳入网络
（
权力变量，表明在没有控制公共权力的前提下，权力网顶能够提高模型
的解释力（ ＜ ０．０５ ）。在模型 ４ 中，控制了公共权力变量，权力网顶依
狆
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