Page 109 - 《社会》2020年第3期

社会 · ２０２０ · ３

们最终选用版本统一后的 ２００４ 年和 ２０１４ 年分省的市场化指数作为自
变量 。
３． 控制变量
控制变量包括三组 。
首先 ， 基于 “ 社会结构论 ”， 我们在分析时控制了很多与受访者的社
会经济地位相关的变量 ， 包括居住地 、 户口性质 、 受教育年限 、 职业类别
和职业地位 、 收入对数 、 是否党员 、 是否在体制内工作以及房产和汽车
的拥有情况 。 如果 “ 社会结构论 ” 成立 ， 那么我们预计那些在教育 、 职
业 、 收入和财产等方面占据优势地位的群体的公平感会较高 。
其次 ， 基于 “ 参照群体论 ”， 我们在分析时还控制了受访者的两个相
对社会地位 ： 一是受访者相对于自己三年前的社会流动感知 ， 二是受访
者与同龄人相比的社会地位 。 如果 “ 参照群体论 ” 成立 ， 那么我们预计
当受访者感到自己相对于过去发生向上流动或者感到自己比同龄人地
位高时 ， 更可能会认为当前的分配机会和结果是公平的 。
最后 ， 模型分析时还控制了受访者的性别和年龄这两个常用的人
口学变量 。 此外 ， 考虑到互联网在信息获取方面所发挥的重要作用 （ 朱
斌 、 苗大雷 、 李路路 ， ２０１８ ）， 分析时还控制了受访者使用互联网的情况 。
上述所有自变量和控制变量的描述性统计结果见表 ２ 。
（ 三 ） 分析步骤和模型
数据分析包括三个部分 。 第一部分是对两次调查中结果公平感和
机会公平感的描述性分析 。 第二部分是研究市场化对公平感的影响 ，
具体模型设定如下所示 ：
犡
犢 犼 α ＋ β 犻 犼 ＋ γ 犿犪狉犽犲狋 ＋ ξ ＋ ε
犻＝
１ １
１
１
１
犻 犻 犻 犼
犡
犢 犼 α ＋ β 犻 犼 ＋ γ 犿犪狉犽犲狋 ＋ ξ ＋ ε
犻＝
２
２ ２
２
２
犻 犻 犻 犼
／
犮狅狏 （ ε ， ε ） ＝ ０
１ ２
犻 犼 犻 犼
犼 １ 代表第 犻 个省中第个人
犼
犻
其中 ， 犻 是省份的下标 ， 是个体的下标 。 犢 犼
２ 代表第 犻 个省中第个人的机会公平感 。 结
的结果公平感 。 同理 ， 犢 犼 犼
犻
代
犻
果公平感和机会公平感都受到一组相同的自变量的影响 。 其中 ， 犡 犼
表个体层面的自变量 （ 即前文所述的所有控制变量 ）， β 和 β 是其回
１
２
归系数 。 犿犪狉犽犲狋 代表市场化指数 ， 它是一个省级测量指标 ， 所以只随
犻
省份 犻 的变化而变化 ， γ 和 γ 是其回归系数 。 因为模型中同时包含个
２
１
体层次和省级层次的自变量 ， 所以我们在模型中纳入了省级随机效应
· ０ ·
１
２