Page 239 - 《社会》2017年第6期

社会· ２０１７ · ６

２． 参数方法
本节将分别使用次序 犘狉狅犫犻狋 模型与 犆犎犗犘犐犜 模型对数据进行统
计分析，比较调整前后结果的变化，试图说明群体在主观社会地位评价
尺度上的不一致对研究可能产生的影响。我们采取以下的分析策略：
首先针对分析样本进行整体分析，然后对甘肃省与上海市分别进行分
析，进一步考察两省市间的差异。
（ １ ）整体分析
表 ４ 是分别使用次序 犘狉狅犫犻狋 模型与 犆犎犗犘犐犜 模型对主观社会地位
分析的结果。首先，在先赋变量中，只有次序 犘狉狅犫犻狋 模型中父亲职业
为生产／运输设备操作人员的效应在 ０．０５ 的显著性水平上是统计显著
的，也就是说，父亲从事生产／运输设备工作的人相对于父亲是国家企
事业单位负责人的人来说，认为自己社会地位较高的可能性会更低（见
表 ４ 第二列，回归系数为 －０．２７３ ， ＜ ０．０５ ）。而在调整后的 犆犎犗犘犐犜
狆
模型中，父亲职业对于主观社会地位的影响就变得不那么重要了。
在衡量个体特征的各变量之中，年龄效应的次序 犘狉狅犫犻狋 模型估计
结果在 ０．０５ 水平上统计显著，而在 犆犎犗犘犐犜 模型中的估计结果并没能
通过统计检验。这说明，如果忽略了不同年龄组在衡量主观社会地位
标准上的差异，就有可能错误地认为年龄与主观社会地位之间存在联
系，即年龄越大，越有可能认为自己的主观社会地位高。评判性别影响
时，此类问题也同样存在。这意味着男女两性对主观社会地位有着不
同的评价标准，会影响他们对主观社会地位的判断。
职业类型的影 响 在 次 序 犘狉狅犫犻狋 模 型 中 并 不 明 显，但 在 调 整 后 的
犆犎犗犘犐犜 模型中却发生了变化。其中，相较于国家机关企事业单位工
作人员，职业是商业／服务业、农业、生产／运输设备操作人员的人认为
自己主观社会地位较高的可能性均分别要更低（见表 ４ 后两列，回归系
数分别为 －０．４７３ 、 －０．４６１ 和 －０．５１６ ， 值均小于 ０．１ ）。因此，如果
狆
不考虑不同职业的人在对主观社会地位的评价标准上存在差异的情
况，职业类型的影响便很有可能被忽视。
收入对于主观社会地位仅在次序 犘狉狅犫犻狋 模型中表现出显著影响。
调整前，收入较高的人与收入处在最低 ２５％ 区间的人相比，表现在主
观社会地位上的差异显著。但当我们使用 犆犎犗犘犐犜 模型将评价标准
和参照尺度纳入考量后，收入的显著影响消失了。此前收入表现出来

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