Page 229 - 《社会》2022年第2期

社会·2022·2

子沟通来自问卷询问的家长是否与孩子讨论“学校发生的事情”“孩子
与朋友的关系”“孩子与老师的关系”“孩子的心情”“孩子的烦恼”，每
道题目对应三个选项：（1）“从不”，（2）“偶尔”，（3）“经常”，加总后得到
取值为 5~15 的连续变量。
（三）分析策略
1. 基础模型设定
首先， 本研究借用教育生产函数估计父亲和母亲的受教育水平对
子女学业表现的影响，等式如下：
n
Y = 茁 0 + 茁 1edu m + 茁 2edu f + 移茁 jX j + 着 （1）
j = 2
其中，edu m 表示母亲受教育水平，edu f 表示父亲受教育水平，X j 表示
其他控制变量。 对于不同地区学校质量、当地社会经济条件、劳动力市
场机会和其他形式的未被观察到的异质性进行区县固定效应控制。 在
以往的经验研究中， 有学者将父亲和母亲的受教育程度同时纳入模型
中（ Wang，et al.，2020），忽视了父母教育可能因婚姻选择作用增强其潜
在的共线性问题（ Rauscher，2020），使回归分析结果中父亲和母亲的教
育系数复杂得难以解释， 无法得出有关教育代际传递的可靠的研究结
论 （ Holmlund，et al.，2011）。 为了探究父母婚姻匹配模式对子女学业表
现的影响， 本研究增加了衡量父母婚姻匹配模式的虚拟变量 match，该
变量为四分类虚拟变量：1=低等教育同质婚，2=向上婚，3=向下婚，4=
高等教育同质婚。 等式如下：
n
Y = 茁 0 + 茁 1edu m + 茁 2match + 移茁 jX j + 着 （2）
j = 2
2. 中介效应分析
由于父母的婚姻教育匹配为多分类自变量， 中介变量和因变量为
连续变量，依据变量的性质本研究使用相对中介效应（ relative mediation
effect）、相对 直 接 效 应（relative direct effect）和 相 对 总 效 应（relative total
effect）来阐述和理解多分类自变量（k≥3）的中介分析过程。 自变量的其
他 k -1 个水平都要与参照组进行对照，从而得到相对于参照水平的中
介效应、直接效应和总效应。 相对中介效应的显著性判断基于 Bootstrap
法进行，如果置信区间不包含 0，就表示相对中介效应 ab i 显著。 具体执
行时， 在 SPSS20 中安装 PROCESS 插件进行检验 （Hayes and Preacher，

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