Page 197 - 《社会》2015年第6期

社会· ２０１５ · ６

犝 型曲线关系，在模型中增加了工作年限的平方项，为避免数值过大，
将工作年限的平方除以 １００ 作为连续变量纳入模型。职业级别根据被
访者目前工作所拥有的行政及专业技术级别划分为二分变量，即精英
类和非精英类，精英类编码为 １ ，非精英类编码为 ０ 。其中精英类包括：
拥有中级及以上职称的专业技术人员；有一定级别的负责人员或办事
人员，如科级、处级；处于管理职位的商业、农副业服务人员。非精英类
包括：无级别的企事业办事人员以及技术和非技术类的服务业人员。
政治资本的测量使用党员身份变量。党员身份为二分变量，是中
共党员编码为 １ ，不是编码为 ０ 。
有关结构性因素，本文主要控制了行业类型和地域类型两大因素。
行业类型根据被访者目前工作所处的行业分为二分变量，垄断或半垄
断行业编码为 １ ，非垄断行业编码为 ０ 。其中，垄断或半垄断行业包括
电力、煤气、水的生产及供应业，交通运输、仓储、邮电通讯业，金融、保
险业，房地产业，卫生、体育、社会福利事业，科学研究和综合技术服务
业，国家机关，党政机关，社会团体；非垄断行业包括农林牧渔业，采掘
业，制造业，建筑业，地质勘探业，水利管理业，批发和零售贸易业，饮食
业，社会服务业。地域类型则根据被访者所在地域分为内陆和沿海。
我国不同地区市场化程度发展不同，东部沿海地区市场化程度普遍高
于中西部内陆地区，因此，本文将长春、济南、兰州和西安四个城市作为
内陆地域，编码为 １ ，将广州、上海、天津和厦门四个城市作为沿海地
域，编码为 ０ 。具体变量描述见表 ３ 。
（三）研究方法
本文所使用的统计模型是多元线性回归模型，因变量为收入取自
然对数。该方法将模型中性别收入差距看作两个方面：一方面是性别
因素本身所导致的收入差距，另一方面是其他相关因素所导致的收入
差距。通过建立基准模型和完全模型以及由此可以产生的一系列嵌套
模型，来测量各因素对收入的影响作用。根据这一分析思路，本文首先
建立基准模型，通过不断加入控制变量，最终建立完全模型。在建立嵌
套模型的基础上，本文主要通过交互项对不同体制部门间两性的社会
资本收入回报进行检验。同样，本文在全样本模型中，将检验性别与体
制部门的交互项的影响，然后分别对不同体制部门中性别与社会资本
的交互项进行检验。

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