Page 223 - 《社会》2019年第5期
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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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