Page 107 - 《社会》2020年第3期

社会 · ２０２０ · ３

中国人民大学中国调查与数据中心负责设计实施的一项大型综合性社
会调查 ， 调查以区 ／ 县为初级抽样单位 ， 村 ／ 居委会为次级抽样单位 ， 并
通过 “ 地图地址法 ” 绘制入样村居的末端抽样框 ， 最终在抽中的地址内
随机选择一名成年人作为受访对象 。 调查内容包括受访者的基本信
息 、 婚姻家庭状况 、 工作和收入 、 态度和行为等多个方面 。
２０１５ 年的 犆犌犛犛 调查中包含一个 “ 十年回顾 ” 模块 ， 里面有几道问
题专门测量了受访者的结果公平感和机会公平感 。 由于这几道问题也
包含在 ２００５ 年的调查中 ， 且两次调查使用了完全相同的提问方式和答
案选项 ， 所以特别适合用来进行比较研究 。 ２ 年和 ２０１５ 年 犆犌犛犛 调
２００５
查的样本量分别为 １０３７２ 人和 １０９６８ 人 ， 在去除缺失值以后 ， 两次调
查实际进入分析的样本量分别为 ９４４１ 人和 ９７９１ 人 。
对数据的初步分析显示 ， ２００５ 年 犆犌犛犛 样本中城市样本的比重为
５８．７％ ， 明显高于国家统计局公布的当年 ４３．０％ 的城市化率 。 ３ 此外 ， 两
次调查分城乡的性别 、 年龄结构也与 ２００５ 年和 ２０１５ 年 １％ 人口抽样调
查公布的结果存在一些出入 。 因此 ， 我们在分析时以 １％ 人口抽样调查
公布的城乡 、 性别和年龄的人口分布为基础对数据进行了加权 。 ４
（ 二 ） 变量
１． 因变量
研究的因变量是结果公平感和机会公平感 ， 问卷中对应的问题都
各有两道 ， 具体如表 １ 所示 。 表中所有问题都采用了包含 ５ 个选项的
定序测量 。 其中 ， 题 １ 是正向测量 ， 分值越高 ， 公平感越强 ； 题 ２ 至题 ４
是反向测量 ， 分值越高 ， 公平感越弱 。 在分析时 ， 我们对题 ２ 至题 ４ 进
行反向编码 ， 然后将对应结果公平感 （ 题 １ 和题 ２ ） 的两个问题分值相
加 ， 对应机会公平感 （ 题 １ 和题 ２ ） 的两个问题分值也相加 ， 这样就得到
本文的两个因变量 。 两个因变量的数值越高 ， 表示公平感越强 。 ５

２． 遗憾的是 ， 这两组问题只出现在 ２００５ 年和 ２０１５ 年这两期 犆犌犛犛 调查中 ， 导致我们无法结
合其他年份的 犆犌犛犛 数据进行分析 。
３． 这很有可能是因为 ２００５ 年 犆犌犛犛 调查在城市进行了过额抽样 。
４． 两次 犆犌犛犛 数据都自带权重 ， 但即使根据该权重加权以后仍与 １％ 人口抽样调查存在差异 。
数据是否加权 ， 以及使用哪一套权重都不影响本研究的基本结论 。
５． 与以往研究相比 ， 本文对因变量的测量虽不完美 ， 但还是有所改进 。 以往的研究大多只用
一道题目测量公平感 ， 如 ，“ 您认为当今的社会公不公平 ”， 这种测量方法不能区分结果公平感
和机会公平感的差异 ， 而且 ， 仅用一道题目测量在信度和效度方面也会相对偏低 。（ 转下页 ）

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