Page 223 - 《社会》2019年第5期

社会· ２０１９ · ５

上海大学数据科学与都市研究中心负责问卷设计和数据采集，收集了
上海市常住人口的基本情况、就业、健康、偏好、社区、日常生活等信息，
尤其关注了不同户籍身份特征的移民群体。 ７ 本文所用数据取自 犛犝犖犛
成人问卷，此数据详细展现了上海市移民群体的户口变迁过程、社会融
入、教育经历、个体态度等信息，为探究不同社会身份和迁移经历的都
市移民分配公平感的生成机理提供了独一无二的经验材料。
（二）测量与研究设计
１． 因变量与模型选定
分配公平感作为因变量由被访者直接报告所得，问题为“考虑到您
的教育背景、工作能力等各方面因素，您认为自己目前的收入是否公
平”。被访的回答分为五种：“很不公平”“不太公平”“一般”“比较公平”
“非常公平”。 ８ 追溯既有研究，无论是宏观分配公平感还是微观分配公
平感，因变量的编码方式主要有三种：第一，设置为连续变量并使用线
性回归 （ 犗狉犱犻狀犪狉 狔 犔犲犪狊狋犛 狇 狌犪狉犲狊犚犲 犵 狉犲狊狊犻狅狀 ）建 立 统 计 模 型 （孙 明，
，
２００９ ；王甫勤， ２０１１ ；李骏、吴晓刚， ２０１２ ； 犣犺犪狀 犵犲狋犪犾． ， ２０１８ ）；第二，操
作为“公 平”“不 公 平”二 分 虚 拟 变 量 并 使 用 逻 辑 斯 蒂 回 归 （ 犔狅 犵 犻狊狋犻犮
犚犲 犵 狉犲狊狊犻狅狀 ）模型进行统计分析（马磊、刘欣， ２０１０ ；李颖晖， ２０１５ ；刘欣、
胡安宁， ２０１６ ）；第三，重新编码为“公平”“一般”“不公平”三分虚拟变量
并使用序次逻辑回归（ 犗狉犱犻狀犪犾犔狅 犵 犻狊狋犻犮犚犲 犵 狉犲狊狊犻狅狀 ）分析从“不公平—
一般—公平”的序次变化（孟天广， ２０１２ ；王元腾， ２０１５ ；王甫勤， ２０１６ ）。
虽然上述研究在因变量编码方式和统计模型使用上存在差异，但结论
并无根本不同，参照比较效应均得到了支持。出于模型解释方便考虑，
本文将分配公平感编码为连续变量（取值范围为 １ — ５ ），进而使用一般
线性回归模型估计实证结果。 ９
２． 核心解释变量及其操作化
正如前文所述，既有研究多采用被访者主观回答参照比较结果作

７．犛犝犖犛 的数据收集、抽样方案、样本代表性等详细信息可参见孙秀林（ ２０１８ ： １５－２５ ）。
８．犛犝犖犛 中对居民分配公平感的提问方法与其他国内综合性社会调查问法，如 ２０１０ 年中国
综合社会调查（ 犆犌犛犛２０１０ ），基本一致。
９． 在与分配公平感相似的反映微观个体主观态度的幸福感研究中，也证明使用连续变量、二
分变量与三分序 次 变 量 的 统 计 建 模 的 结 论 没 有 明 显 差 异 （ 犉犲狉狉犲狉犻犆犪狉犫狅狀犲犾犾犪狀犱犉狉犻 犼 狋犲狉狊 ，
２００４ ）。为保证稳健性，本文同时对分配公平感做了二分类别和三分类别的重现编码，并分别
运用了二元和序次逻辑斯蒂回归进行了重复检验，模型估计结果与最小二乘估计没有明显差
异。因篇幅所限，本文并未予以呈现。
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