Page 201 - 《社会》 2018年第5期

社会· ２０１８ · ５

家庭背景 家庭背景的含义较为宽泛，目前没有完全一致的测
量方法，但要准确反映家庭客观 社 会 地 位，就 应 采 取 多 元 的 客 观 社
会地位测量 方 式。 本 文 拟 用 “父 母 受 教 育 年 限”“父 母 职 业 ”“自 评
家庭经济地位”“家 庭 兄 弟 姐 妹 数”等 四 个 指 标 作 为 家 庭 背 景 的 操
作化指标。
父母的教育程度是现有研究中较为公认测量家庭文化资本的指
标，本文将父母中教育程度更高的一方的受教育年限作为连续变量纳
入模型。
父母的职业是测量家庭阶层地位的重要指标，本文根据现有研究
对职业类别的分类传统，采纳父母职业地位中更高一方的数据，并将其
合并为四类，从低到高依次重新赋值为 １ — ４ ，作为虚拟变量纳入模型。
自评家庭经济地位 根据现有部分研究的做法（吴晓刚， ２０１６ ），我
们把自评的家庭经济地位作为家庭经济资本的代理指标，从低到高依
次重新赋值为 １ — ３ ，作为虚拟变量纳入模型。 １０
家庭兄弟姐妹数 根据“资源稀释理论”，兄弟姐妹数对个体教育
获得一般具有负面影响（ 犅犾犪犽犲 ， １９８１ ），本文将兄弟姐妹数作为连续变
量纳入模型。 １１

宏观环境 为 评 估 十 年 期 间 经 济 发 展 水 平、高 校 毕 业 生 增 长、
２０１３ 年研究生教育 全 面 自 费 政 策 出 台 等 宏 观 背 景 对 大 学 生 毕 业 意
向的影响，我们还纳入“年度人均 犌犇犘 增速” １２ “年度高校毕业生数”

和“研究生教育收费政策是否出台”（“ ２０１３ 年”赋值为 １ ）等宏观社会
经济变量。
控制变量 包括个体属性变量和地域变量，我们将大学生的“性

１０． 这里使用自评家庭经济地位而不是客观家庭收入的原 因，一 方 面 是 因 为 数 据 本 身 在
客观收入上缺失比例过高（ ６２％ ），另一方面，描述统计结果显示，自评的家庭经济地位 没
有出现过度低估或高估的现象，且数据 完 整 性 较 好。 与 此 同 时，根 据 现 有 关 于 主 观 阶 层
定位的研究，中国人的阶层定位一般会出 现 一 定 的 偏 差（陈 云 松、范 晓 光， ２０１６ ），因 而 自
评家庭经济地位的使用可能会带来偏误。为此，我们将利用报告了家庭 收 入 的 子 样 本 进
行稳健性分析。
１１． 本文将兄弟姐妹人数大于 ６ 的样本都定义为“系统缺失”，以减少极端值对模型估计造成的
影响。
１２． 年度人均 犌犇犘 增速为经过 犆犘犐 校正的实际 犌犇犘 增速，同时我们也测试了名义 犌犇犘 增
速，结果基本一致。

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