Page 198 - 《社会》2022年第1期

家庭背景、班级情境与青少年的跨群体交往

“学生身份”是本研究的主要自变量，用学生的户口登记地来测量。
如果被调查学生的户口登记地为外地，则为“流动儿童”，并赋值为 1；
若被调查学生的户口登记地为本地，则为“本地儿童”，并赋值为 0。
3. 家庭社会经济地位
“家庭社会经济地位”是通过父母的职业地位得分、受教育年限、自
评经济地位、党员身份四个变量进行构建。 其中，父母职业地位得分和
受教育年限均是父母较高一方的取值， 缺失值通过基线调查中监护人
的数据进行填补。 自评经济地位是家长对家庭当前经济条件的主观评
估，为从“非常困难”到“很富裕”五分类的定序变量。“党员身份”是二
分变量， 父亲或母亲任意一方为共产党员或民主党派则被认为具有党
员身份，并赋值为 1，其余情况赋值为 0。 最后，为了简化模型，我们使
用主成分因子分析方法，并通过 0—1 标准化将上述变量合成为取值范
围在 0—100 的“家庭社会经济地位”变量。
4. 班级情境
“班级情境”由班级的群体构成、所属群体跨群体交往密度、外部群
体同质交往密度三个变量构成。 其中，班级的群体构成通过班级群体异
质性来测量。 参照以往研究的方法（ Moody， 2001），我们用班级的“逆赫
芬达尔指数”（Inverse Herfindahl Index） 来测量班级的群体异质性。“逆
赫芬达尔指数” 反映了从班级中随机挑选两个学生属于不同群体的概
率，数值越大，说明班级的群体异质性程度越高。 具体来说，CEPS 基线
调查除了将被调查学生区分为流动儿童和本地儿童外， 还可以将他们
进一步细分为本地土著儿童、本地新移民儿童、省内流动儿童和跨省流
动儿童四种移民流动类型。 2 我们根据这四种移民流动类型来计算“逆
赫芬达尔指数”，以更准确地描述班级的群体构成状况。班级“逆赫芬达
尔指数”计算公式如下:
n
2
IHI j = 1 - 移P ij
i=1，j
2. 本地土著儿童和本地新移民儿童根据家长问卷中“孩子出生时户口登记地”、“孩子
来本地的时间”、 学生问卷中 学生自答的出生地和 来本地时的年龄这四个 变量进 行识
别。 如果学生出生时户口登记地/出生地为本地或者 0 岁时来到本地则识别为“本地土
著儿童”，反之则为“本地新移民儿童”。 省内流动和跨省流动儿童的识别由CEPS 官方数
据提供。 另外，由于数据缺失，部分本地儿童和流动儿童无法具体识别出属于哪一类别，
在计算“逆赫芬达尔指数”时我们将其单独作为两类。

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