Page 232 - 《社会》2016年第6期
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社会分层与健康不平等的性别差异


   中逐步去掉控制变量中不显著的变量。模型 2 在截距与斜率中加入教
   育与收入的影响,模型 3 在截距中加入性别与教育、性别与收入两个交
   互变量的影响,模型 4 则是在斜率上加入性别与教育、性别与收入的影
   响。模型 5 和模型 6 是对模型 4 的分性别演绎。模型 2 检验的是假设
   1 ,模型 3 检验的是假设 2 ,模型 4 、模型 5 、模型 6 检验的是假设 4 。假
   设 3 在模型 1 中有所体现,也可由模型 5 和模型 6 的对比检验。

       表 2 :健康与年龄、性别以及社会经济因素的成长曲线模型( 1991 — 2006 )
                              全体样本                 女         男
   固定效应                     ( 犖=39065 )         ( 犖=20289 )( 犖=18776 )
                    模型 1   模型 2   模型 3   模型 4    模型 5      模型 6
   截距模型
     截距            2.627  2.456  2.511  2.491   2.508   2.499 
                   ( 0.025 ) ( 0.035 ) ( 0.047 ) ( 0.049 ) ( 0.049 )  ( 0.048 )
     性别(女 =0 )     0.115  0.108   -0.013 -0.019
                   ( 0.009 ) ( 0.009 ) ( 0.063 ) ( 0.066 )
     教育(对中)               0.004   0.002  0.001  0.002   0.007 
                          ( 0.001 ) ( 0.002 ) ( 0.002 ) ( 0.002 )  ( 0.002 )
     家庭收入(取对数)            0.027  0.021  0.022   0.023   0.032 
                          ( 0.004 ) ( 0.005 ) ( 0.006 ) ( 0.005 )  ( 0.006 )
     性别 × 教育                     0.004   0.006 
                                  ( 0.002 ) ( 0.002 )
     性别 × 收入                     0.015   0.011 +
                                  ( 0.008 ) ( 0.007 )
   线性增长模型
     年龄(对中)       -0.195  -0.167  -0.167  -0.170  -0.171   -0.169 
                   ( 0.007 ) ( 0.023 ) ( 0.023 ) ( 0.012 ) ( 0.003 )  ( 0.003 )
     性别 × 年龄        0.003
                   ( 0.006 )
     教育 × 年龄              -0.002  -0.002  -0.003  -0.002   -0.002 +
                          ( 0.001 ) ( 0.001 ) ( 0.001 ) ( 0.001 )  ( 0.001 )
     收入 × 年龄              -0.005 -0.005 -0.005   -0.005 +  -0.003
                               +
                                       +
                          ( 0.003 ) ( 0.003 ) ( 0.003 ) ( 0.004 )  ( 0.004 )
     性别 × 教育 × 年龄                        0.001
                                         ( 0.002 )
     性别 × 收入 × 年龄                        0.002 
                                         ( 0.001 )
   控制变量
     样本死亡(否 =0 ) -0.263  -0.263  -0.263  -0.265  -0.239   -0.283 
                   ( 0.026 ) ( 0.026 ) ( 0.026 ) ( 0.026 ) ( 0.040 )  ( 0.033 )


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