Page 228 - 《社会》2016年第6期

社会分层与健康不平等的性别差异

２． 自变量
性别是一个二分变量，“女性”编码为 ０ ，“男性”编码为 １ 。
教育是一个连续变量，即“读了多少年的书”，成人的教育水平并不随
时间而变化，我们采用被访者最后一次进入调查时所报告的教育水平。

收入是前一年被访者人均家庭收入。考虑到通货膨胀因素， 犆犎犖犛
将各观察年度的家庭年收入换算为 ２０１０ 年的收入水平，以便于各年份
间的纵向比较。家庭年收入属于时间的协变量 （ 狋犻犿犲犮狅狏狉犻犪狀狋 ）。为了
避免极值影响，在分析中我们对家庭收入取自然对数。
３． 年龄、世代和其他控制变量
我们取第一次进入调查时年龄在 ２４ 岁以上的样本。这个时期，人
们多已完成大学教育，可以有效避免健康选择对教育的影响（ 犠犻犾犾狊狅狀 ，
犲狋犪犾． ， ２００７ ）。在后面的成 长 曲线 模型分 析中 对年 龄做 了中心化 处
理，即向样本均值集中（ 犮犲狀狋犲狉犲犱犪狋 犵 狉犪狀犱犿犲犪狀 ， ４８．１ 岁），以便于对结
果中截距参数的解释（ 犛犻狀 犵 犲狉犪狀犱 犠犻犾犾犲狋狋 ， ２００２ ： １１３ ）。我们也对年龄
做了平方处理，以估计年龄对健康的二次曲线影响。但年龄平方项对
健康变化影响并不显著，故没有包含在后面的分析模型中。
在生命历程的分析中，出生世代是一个很重要的概念。囿于篇幅，
本文无法详细解析世代的影响，但我们将世代作为控制变量。世代是
一个连续变量，根据被访者的出生年月，将被访者分为 ７ 个跨度 １０ 年
的出生世代。考虑到“大跃进”及其后的“三年自然灾害”可能导致的健
康后果，参考前人的研究，我们将 １９５１ — １９５５ 年和 １９５６ — １９６０ 年分为
不同的出生世代群（ 犆犺犲狀 ， 犲狋犪犾． ， ２０１０ ）。
婚姻状况被认为对健康有较大影响。我们将“已婚”编码为 １ ，“其
他情况（未婚、离异、丧偶）”为 ０ 。城乡二元化也被认为是影响健康的
重要因素，我们将户籍作为控制变量，“城市户口”编码为 １ ，“农村户
口”为 ０ 。此外，鉴于国内巨大的地区差异，我们将地区也作为控制变
量，分为东北地区（辽宁和黑龙江）、东部沿海地区（山东和江苏）、中原
地区（河南、河北和湖南）和南部山区（广西和贵州），以经济发展相对落
后的南部山区为参照组。
（三）统计分析模型
我们使用成长曲线模型（ 犌狉狅狑狋犺犆狌狉狏犲犕狅犱犲犾狊 ）检验个体健康的
变化趋势化因社会经济因素而导致的系统性差异。使用的统计软件是

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