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    家庭背景、大學(xué)文憑與職業(yè)階層地位獲得的城鄉(xiāng)差異
    ——基于EGP職業(yè)階層分類的新觀察

    2020-11-20 05:11:22尚進(jìn)云王振振
    復(fù)旦教育論壇 2020年5期
    關(guān)鍵詞:父代亞組階層

    尚進(jìn)云,王振振

    (中國人民大學(xué)公共管理學(xué)院,北京100872)

    一、引 言

    教育作為促使底層群體實現(xiàn)階層跨越的重要手段,歷來被各國政府放在優(yōu)先發(fā)展的位置?!凹彝ケ尘啊薄敖逃焙汀半A層地位”三者間的關(guān)系,也是社會分層理論所關(guān)注的重要問題。社會學(xué)家試圖通過將個人、群體或階層的命運(yùn)與社會結(jié)構(gòu)聯(lián)系起來尋找答案[1]。其中,社會學(xué)階層地位獲得研究最經(jīng)典的模型是布勞-鄧肯地位獲得模型[2]。該模型著力于探討家庭背景、個人教育及個人階層地位之間的關(guān)系,并強(qiáng)調(diào)個人教育在其間的中介作用。中外學(xué)者在布勞-鄧肯模型基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)和完善,并做出了許多有益的實證研究①。雖然,基于不同研究方法得出的結(jié)論存在一定解釋性分歧,但學(xué)界普遍認(rèn)為:我國的階層地位獲得在市場經(jīng)濟(jì)條件下同時表現(xiàn)出開放性和封閉性[3-5],前者體現(xiàn)為個人教育(尤其是高等教育)顯示出越來越重要的作用[6-7],后者則體現(xiàn)為教育“在績效主義的名義下,以趨于隱秘的方式進(jìn)行再生產(chǎn)”[8-10]。由于我國特殊的城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu),教育這類公共資源和與之對應(yīng)的機(jī)會獲得仍捆綁于戶籍之上[11]。許多研究進(jìn)一步對我國職業(yè)階層地位獲得的城鄉(xiāng)差異做了分析,集中論述了以下兩類引致差異的因素:家庭背景差異以及因教育體制問題導(dǎo)致的城鄉(xiāng)教育獲得不均衡。研究顯示,我國長期施行的城市化發(fā)展政策,導(dǎo)致城鄉(xiāng)家庭在經(jīng)濟(jì)條件[12]、文化資本[13-15]、政治資本[16-18]、社會資本[19-21]以及教育期待和教養(yǎng)方式[22-24]等方面均存在較大差異,農(nóng)村家庭子女在以上諸方面的劣勢約束了其獲得更高階層地位的可能性;除了家庭背景的“先天不足”,農(nóng)村學(xué)生又常因受限于我國整體教育資源供給不平衡、不充分的問題而陷入“后天弱”的教育劣勢之中[25-29],表現(xiàn)為教育獲得數(shù)量和質(zhì)量上的巨大差異[30-32]。綜合已有研究可以發(fā)現(xiàn),家庭背景因素與個人教育獲得均表現(xiàn)出較大的城鄉(xiāng)異質(zhì)性。學(xué)界就這一主題做出了豐富的研究,但是仍存在部分不足:以往針對城鄉(xiāng)階層地位差異的研究,或單獨就城市和農(nóng)村進(jìn)行探討,或?qū)ⅰ皯艏薄熬幼〉亍弊鳛橐粋€變量納入模型中②,這種處理方式恰恰忽略了不同戶籍人口最大的社會出身(戶口狀態(tài))差異這一宏觀結(jié)構(gòu)性因素對于各個群體階層地位形塑作用的考察,并且已有研究采用的階層劃分方式主要基于資源占有量的差異,多采用陸學(xué)藝的十大社會階層分類框架[33],或者使用“國家標(biāo)準(zhǔn)職業(yè)分類”及“國際職業(yè)聲望量表”進(jìn)行劃分,但是在市場化、組織化和科層化不斷深化的現(xiàn)代社會,基于權(quán)利地位的雇傭關(guān)系的階層劃分方式顯得更具現(xiàn)實意義[34]。

    不同于以往研究,本文將采用EGP職業(yè)階層分類[35],分別觀察城市和農(nóng)村戶籍人口職業(yè)階層地位獲得機(jī)制,并著力描繪在城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)背景下,先賦性與后致性因素分別通過怎樣的機(jī)制作用于不同戶籍個體職業(yè)階層地位的獲得。在我國政府不斷倡導(dǎo)“推進(jìn)教育公平,使人民共享人生出彩的機(jī)會”的大背景之下,本研究具有重要的理論與現(xiàn)實意義。倘若教育在城鄉(xiāng)之間作用于階層地位獲得的機(jī)制不同,那么我們當(dāng)下所力行的城鄉(xiāng)統(tǒng)籌或者一體化的教育政策可能無法取得應(yīng)有的政策效果,甚至可能導(dǎo)致更大的不平等。

    二、研究設(shè)計

    (一)研究思路與方法

    借鑒布勞-鄧肯模型的分析思路,本文將分城鄉(xiāng)考察不同戶籍人口的職業(yè)階層地位獲得機(jī)制。同時出于模型適應(yīng)性和研究目的需要,本文在研究方法和變量選取方面對該模型進(jìn)行了三點改進(jìn):

    第一,本文分步驟采用了邏輯回歸和中介效應(yīng)檢驗,而未利用路徑分析法復(fù)制布勞-鄧肯的職業(yè)地位模型。這種處理方式主要基于以下考慮:(1)目前我國城鄉(xiāng)不同戶籍人口的職業(yè)地位分層異化嚴(yán)重,分城-鄉(xiāng)、上-下階層探討各個獲致因素對于上層階層地位獲得(相比較下層)的貢獻(xiàn)③,有利于我們清晰、全面地觀察我國城鄉(xiāng)職業(yè)分層體系的獲得機(jī)制;(2)通過中介效應(yīng)的檢驗觀察各項家庭背景是否通過教育實現(xiàn)“隱秘再生產(chǎn)”,并方便進(jìn)行城鄉(xiāng)比較分析。

    第二,本文采用EGP職業(yè)分類方法衡量階層地位。學(xué)界對階層結(jié)構(gòu)的劃分多基于職業(yè)、教育、收入、支出標(biāo)準(zhǔn),采用單一或者組合的方式分析④。本研究將創(chuàng)新性地采用EGP職業(yè)階層表示階層地位⑤,主要基于以下考慮:(1)我國資源、機(jī)會的分配一般基于個人職業(yè),職業(yè)階層可以很好地表達(dá)人們的社會、經(jīng)濟(jì)和政治地位;(2)職業(yè)身份比較客觀,易于測量;(3)國際EGP階層分類方法更適合我國當(dāng)前基于權(quán)利地位的雇傭關(guān)系的階層分化特征,并在許多研究中得到證明。

    第三,家庭背景以“父代教育水平”“父代階層地位”以及“父代政治地位”三個變量取代原模型中的“父親教育水平”和“父親階層地位”。主要基于以下考慮:(1)越來越多的研究表明,母親的教育水平等特征對子代教育和職業(yè)獲得影響越來越大,因此以“父代教育水平∕階層地位”代替“父親教育水平∕階層地位”;(2)黨員身份在我國具有強(qiáng)烈的政治含義,擁有黨員身份的父代可以通過權(quán)力尋租等方式影響后代的社會經(jīng)濟(jì)地位[36],尤其是在城鄉(xiāng)不同戶籍人口權(quán)力占有程度差距懸殊的情況下,因此加入“父代政治身份”變量。

    基于以上研究設(shè)想,提出本文研究框架(圖1)。

    圖1 城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)下個人階層地位獲得研究模型

    (二)異質(zhì)性問題的處理

    為消除模型異質(zhì)性影響,客觀比較城市、農(nóng)村亞組內(nèi)部不同模型間的系數(shù),本文將首先對因變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。為便于比較城鄉(xiāng)階層地位獲得機(jī)制差異,本文將同時使用“平均偏效應(yīng)”(Average Partial Effect,簡稱APE)進(jìn)行兩個亞組的回歸系數(shù)比較,因為“它幾乎不受與自變量無關(guān)的未觀測異質(zhì)性的影響”⑥。

    三、數(shù)據(jù)來源與處理

    (一)數(shù)據(jù)來源

    研究數(shù)據(jù)來自于中國綜合社會調(diào)查(CGSS2015)。研究重點關(guān)注職業(yè)階層地位獲得,同時研究父代職業(yè)階層地位對子代職業(yè)階層地位的影響,刪除最高學(xué)歷狀態(tài)為“在讀”的樣本,保留同時匯報了個人和父親∕母親職業(yè)的樣本,得到有效樣本4856份。為嚴(yán)格區(qū)分城市和農(nóng)村戶籍,本文參考李春玲的做法[31],按被調(diào)查者14歲時的戶口狀態(tài)劃分戶籍,將生來就是城市戶口和14歲以前未通過其他途徑將戶口遷入城市的群體劃分為“城市戶口”,其他界定為“農(nóng)村戶口”。共獲得農(nóng)村樣本3429份,城市樣本1427份⑦。

    (二)變量

    1.因變量:個人職業(yè)階層地位

    如前所述,本文采用EGP職業(yè)階層地位衡量個人階層。具體操作中,本文用Stata軟件對“個人職業(yè)階層”變量進(jìn)行處理,得到9個等級的EGP職業(yè)階層分類⑧,出于研究需要,進(jìn)一步將EGP職業(yè)階層簡化為二分類:將EGP代碼為“1-5”和“7”的階層合并為“非體力勞動者階層”,并定義該階層為“上層”(為方便論述,暫作此定義)。將位列EGP分類最后的“8-10”合并為“體力勞動者階層”,并定義為“下層”⑨(見表1)。

    通過職業(yè)階層劃分發(fā)現(xiàn),城鄉(xiāng)職業(yè)階層結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出極大差異。農(nóng)村亞組職業(yè)階層分布呈“倒丁字”型(見圖2),下層占到絕大多數(shù)(74.95%),而上層相對稀少(25.05%);城市亞組分布則呈現(xiàn)出“丁字”型結(jié)構(gòu)⑩(上、下階層的比例分別為72.67%、27.33%)。

    表1 CGSS(2015)基于職業(yè)的個人階層劃分

    圖2 城鄉(xiāng)職業(yè)階層結(jié)構(gòu)圖

    2.核心自變量:個人教育水平和家庭背景相關(guān)變量

    本研究重點關(guān)注與職業(yè)地位獲得聯(lián)系密切的高等教育學(xué)歷水平,將“個人教育水平”界定為二分類變量:1-“接受大學(xué)教育”,0-“未接受大學(xué)教育”。完成“正規(guī)大學(xué)???、本科”,“成人??啤⒈究啤焙汀把芯可耙陨稀钡臉颖径x為“接受大學(xué)教育”,其他的為“未接受大學(xué)教育”。

    家庭背景是另一個重要的核心自變量。如前所述,我們以“父∕母最高學(xué)歷狀態(tài)”衡量“父代教育水平”?,并將其操作化為相應(yīng)的受教育年限;“父代職業(yè)階層地位”的處理方式同“個人職業(yè)階層地位”;“父代的政治身份”變量則根據(jù)父∕母親是否為黨員操作化為二分類變量?:1-“黨員”,0-“非黨員”。父代教育水平、父代職業(yè)階層地位和父代政治身份均以個體14歲時的狀態(tài)衡量。

    3.控制變量

    為增加穩(wěn)健性,本研究同時將個人人口學(xué)變量作為控制變量,包括被調(diào)查者性別、年齡、年齡平方?、政治身份、民族和地區(qū)。關(guān)鍵變量的描述統(tǒng)計如表2所示。

    表2 關(guān)鍵變量描述

    四、實證分析

    (一)家庭背景、個人教育水平對個人職業(yè)階層地位獲得的影響

    本部分將通過二元Logistic模型分別探討城鄉(xiāng)不同職業(yè)階層地位的獲致因素。我們用1表示“上層”,0表示“下層”,分別探討家庭背景和教育水平不同的個體獲得上層地位(相比較下層地位獲得)的機(jī)會比。

    本研究依序分兩類模型進(jìn)行考察,模型1只納入家庭背景變量和控制變量,模型2在模型1的基礎(chǔ)上納入個人教育水平變量,并且分農(nóng)村和城市亞組分別進(jìn)行(依序表示為模型A、模型B),由此得到4個模型(A1、A2、B1、B2,統(tǒng)稱為簡單比較模型)。為消除Lo?gistic模型間(A1∕A2,B1∕B2)由未觀測到的變異值帶來的偏誤,本文進(jìn)行了“y*標(biāo)準(zhǔn)化處理”?,結(jié)果顯示各關(guān)鍵自變量的系數(shù)和顯著性與簡單比較模型的各項相當(dāng),且變化程度相差不大。為了給出更加直觀的解釋,此處僅就簡單比較模型的機(jī)會比進(jìn)行相關(guān)分析(見表3)。

    通過模型輸出結(jié)果觀察各模型的準(zhǔn)R2、LR統(tǒng)計量和對應(yīng)的p值,初步斷定方程所有系數(shù)的聯(lián)合顯著性較高。同時,本文使用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤對4個模型進(jìn)行回歸,發(fā)現(xiàn)各變量穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤與普通標(biāo)準(zhǔn)誤結(jié)果十分接近,也從另一側(cè)面證明模型設(shè)定基本無誤。

    1.農(nóng)村亞組“上層”職業(yè)階層地位獲得的影響因素

    農(nóng)村亞組上層主要包括:(1)政府行政人員、村兩委干部、醫(yī)生等專業(yè)技術(shù)人員,他們由于擁有更多的不可替代的資源從而擁有更多權(quán)力,成為該亞組地位最高的職業(yè)階層;(2)脫離了農(nóng)業(yè)勞動的部分個體經(jīng)營者,他們多在非正規(guī)的第三元勞動力市場從事自雇生產(chǎn)。在該亞組占到絕大多數(shù)的下層多從事農(nóng)業(yè)、建筑、制造等體力勞動。

    如表3回歸結(jié)果所示,模型A1中,父代教育水平、父代職業(yè)階層地位變量具有統(tǒng)計顯著性,納入個人教育水平變量后,二者仍具有統(tǒng)計顯著性,但是系數(shù)有所降低。模型A2中,個人教育水平、父代教育水平和父代職業(yè)階層地位具有統(tǒng)計顯著性,系數(shù)分別為7.273、1.036、1.77,表明個人擁有大學(xué)學(xué)歷,父代教育年限增加一年,父代職業(yè)階層屬于上層,個人進(jìn)入上層的發(fā)生比分別增加627.3%、3.6%、77%。這說明,大學(xué)文憑在促使農(nóng)村個體實現(xiàn)階層向上流動方面發(fā)揮著重要的社會地位價值,農(nóng)村籍個體獲得大學(xué)文憑是他們免于向下流動,獲取上層職業(yè)地位的最佳路徑。與之相對,他們也能從父代的非體力就業(yè)和教育優(yōu)勢中獲取一些好處。據(jù)數(shù)據(jù)顯示,父代政治身份變量并不具有統(tǒng)計顯著性。

    表3 城鄉(xiāng)家庭背景、個人教育水平與職業(yè)階層地位獲得的二元Logistic模型分析

    2.城市亞組“上層”職業(yè)階層地位獲得的影響因素

    城市亞組上層多為機(jī)關(guān)、企事業(yè)單位中層以上管理人員,高校教師等高級專業(yè)技術(shù)人員,以及部分自雇個體經(jīng)營者。下層多從事諸如保潔、安保等臨時性的社會服務(wù)工作。

    模型B1中,父代教育水平、職業(yè)階層地位具有統(tǒng)計顯著性,加入個人教育水平變量后,父代教育水平和職業(yè)階層地位變量系數(shù)有所下降,但是仍具有統(tǒng)計顯著性;模型B2中,二者系數(shù)分別為1.041、1.32,表明父代教育水平提升一年或者屬于上層,城市個人獲得上層職業(yè)地位的機(jī)會分別增加4.1%、32%。個人教育水平變量具有統(tǒng)計顯著性,系數(shù)為7.694,代表獲得大學(xué)學(xué)歷的個體成為上層的機(jī)會將增加669.4%。與農(nóng)村亞組“上層”職業(yè)階層地位獲致因素類似,父代教育水平和父代職業(yè)階層地位的優(yōu)勢,以及個人大學(xué)文憑的獲得均會對個體向上流動產(chǎn)生積極影響。

    但是值得關(guān)注的是,在加入個人教育水平變量之后,父代教育水平和父代職業(yè)階層地位變量的系數(shù)和顯著性有所降低,這可能是因為個人教育水平在這兩個家庭背景變量對個人職業(yè)階層地位的影響中發(fā)揮了中介作用,從而減少了二者的直接影響。

    3.城鄉(xiāng)亞組“上層”職業(yè)階層地位獲得模型比較分析

    為分析兩個亞組職業(yè)階層地位獲致因素的差異,本文同時進(jìn)行了城鄉(xiāng)二元Logistic模型的“平均偏效應(yīng)”(APE)分析(見表4)。觀察兩個亞組各獲致因素的系數(shù)發(fā)現(xiàn),個人教育水平優(yōu)勢以及父代的教育水平和職業(yè)階層優(yōu)勢,對于農(nóng)村個體獲得上層地位有更加明顯的促進(jìn)作用,似乎表明我國的職業(yè)階層地位獲得更加“益農(nóng)”,并且更加開放,因為個人教育水平的影響遠(yuǎn)超過家庭背景的影響。事實真的如此嗎?下文我們將同樣通過教育的中介效應(yīng)分析尋找答案。

    表4 城鄉(xiāng)二元Logistic模型對應(yīng)的APE

    (二)個人職業(yè)階層地位獲得的教育中介效應(yīng)

    采用溫忠麟、葉寶娟的方法[37],我們得到教育的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果(見表5)。結(jié)果顯示:在農(nóng)村亞組,(1)個人教育水平在“父代教育水平-個人教育水平-個人職業(yè)階層地位”和“父代職業(yè)階層地位-個人教育水平-個人職業(yè)階層地位”兩條路徑中表現(xiàn)為“部分中介”效應(yīng),表明父代教育水平和父代職業(yè)階層地位對個人職業(yè)階層地位的獲得既有直接也有間接影響,并以直接影響為主,間接影響通過作用于個人教育水平產(chǎn)生的影響在總影響中占比僅為20%-30%;(2)“父代政治身份-個人教育水平-個人職業(yè)階層地位”路徑結(jié)果顯示,父代政治身份對農(nóng)村個體職業(yè)階層地位沒有顯著的直接影響,也沒有通過影響個人教育水平而產(chǎn)生間接影響。

    與農(nóng)村亞組明顯不同,在城市亞組中,(1)“父代教育水平∕父代職業(yè)階層地位∕父代政治身份-個人教育水平-個人職業(yè)階層地位”三條路徑均體現(xiàn)出部分中介作用;(2)家庭背景變量通過影響個人教育水平對個人職業(yè)階層地位產(chǎn)生的間接影響與直接影響相當(dāng)。這一結(jié)果,部分驗證了侯利明的觀點,他認(rèn)為學(xué)歷再生產(chǎn)是中國子代地位崛起的一條重要路徑[38]。我們的研究發(fā)現(xiàn)城市戶籍個體的父代職業(yè)地位和政治背景再生產(chǎn)對于子代崛起同樣重要。

    表5 城鄉(xiāng)大學(xué)教育對職業(yè)階層地位影響的中介效應(yīng)檢驗

    五、結(jié)論與討論

    基于EGP職業(yè)分類方法,本研究采用二元Logistic模型和中介效應(yīng)檢驗的方法,分別探討了城鄉(xiāng)不同戶籍人口職業(yè)階層地位獲得的影響因素和作用機(jī)制。經(jīng)過實證分析,發(fā)現(xiàn)我國的職業(yè)階層獲得表現(xiàn)出“開放性”與“封閉性”,“公平性”與“偽公平性”交織的特點。(1)開放性體現(xiàn)于個人獲得大學(xué)文憑對其上層職業(yè)地位獲得有顯著積極影響,無論戶籍如何。封閉性體現(xiàn)于個人學(xué)歷之于其階層地位的“城鄉(xiāng)雙軌制”,教育對農(nóng)村籍個體體現(xiàn)為“地位生產(chǎn)機(jī)制”,對城市籍個體同時又起到“地位再生產(chǎn)機(jī)制”的作用,尤以父代政治身份的再生產(chǎn)差異最大。(2)循著“開放性”與“封閉性”的分析,可以進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)我國當(dāng)前社會經(jīng)濟(jì)背景下的“公平”與“偽公平”交織的矛盾??冃е髁x評價標(biāo)準(zhǔn)下,個人教育因素對個人地位提升作用凸顯,這是公平的。與此同時,個人教育因素又可促使城市個體借由家庭背景優(yōu)勢傳導(dǎo)實現(xiàn)“精英循環(huán)”。而對于農(nóng)村個體而言,個人教育一方面助其實現(xiàn)“地位生產(chǎn)”,另一方面也實現(xiàn)了“地位篩選”,因為只有學(xué)業(yè)表現(xiàn)優(yōu)異者可以獲取更高地位,無家庭背景優(yōu)勢的農(nóng)村個體因其在教育獲得方面處于劣勢,進(jìn)而致其難逃低水平復(fù)制父代階層的命運(yùn),從而陷入底層循環(huán),這又是不公平的。

    通過研究,我們發(fā)現(xiàn)還有以下幾個問題值得討論:

    第一,在城鄉(xiāng)職業(yè)階層地位獲得的教育中介效應(yīng)檢驗中,父代政治身份對于農(nóng)村個體無影響,但是在城市亞組中通過影響個人教育水平而對子代職業(yè)階層地位產(chǎn)生影響。這種城鄉(xiāng)差異說明,即使父代同樣擁有黨員身份,由于戶籍分割的存在,城市個體能從父代政治資源中獲得地位提升的優(yōu)勢,而農(nóng)村家庭則完全無法受益于父代政治資源。究其根源,或許邊燕杰關(guān)于市場轉(zhuǎn)型爭論研究中的結(jié)論仍適用于我們今天的討論,他指出:“黨員可以被視為一種再分配權(quán)利形式,政治資本之所以能夠從中獲益,主要是因為它與職位權(quán)力相結(jié)合”[39]。因為城市個體政治資本與權(quán)力結(jié)合的程度遠(yuǎn)高于農(nóng)村個體,而且當(dāng)前我國的高等教育仍附屬于行政體制,所以城市家庭父母利用自身的政治資源,為子女謀得高等教育和職位獲得的機(jī)會優(yōu)勢也是件不無可能的事情。另外,有許多關(guān)于政治身份的研究認(rèn)為政治身份在我國市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中影響逐漸降低,我們的研究或許可以為其做出進(jìn)一步的解釋,父代政治身份對子代階層地位的影響降低,不代表影響消失了,反而是把他們手中的分配權(quán)利轉(zhuǎn)移到子代教育投入中,從而轉(zhuǎn)換為新的、巨大的隱秘再生產(chǎn)的力量,體現(xiàn)為“權(quán)利轉(zhuǎn)換的隱秘再生產(chǎn)效應(yīng)”[40]。

    第二,在職業(yè)階層地位獲致因素的其他分析中,有研究將個人教育水平提升對其階層地位獲得的促進(jìn)作用當(dāng)作社會更加公平、開放的證據(jù),但是,我們對此有三點懷疑與反思:(1)在我們的分析中,地位獲致因素分析的4個模型中的Pseudo R2(偽決定系數(shù))最大的值為25%左右,仍有75%的殘差因素未得到解釋。(2)從邏輯上來講,個人教育水平在個人職業(yè)地位獲得中的影響越來越大,除了彰顯出社會公平性增加以外,有一種可能是社會機(jī)制導(dǎo)致的流動渠道狹窄(例如我國的戶口制度對勞動力市場分割的影響),使得教育對于階層地位提升的重要性得以顯現(xiàn)。還有一種可能是,隨著市場化程度提高,家庭背景對地位獲得的間接影響增加,也就是教育有可能發(fā)揮著階層隱秘再生產(chǎn)的功能,這在我們對城鄉(xiāng)階層地位獲得的中介因素分析中得到驗證。(3)有大量“農(nóng)轉(zhuǎn)非”的研究顯示,戶口性質(zhì)的轉(zhuǎn)變會提高農(nóng)村子女的職業(yè)階層地位,他們在某些職業(yè)中甚至?xí)染哂辛己眉彝ケ尘暗某鞘凶优邇?yōu)勢[41-43]。這足以表明,戶籍制度依舊影響城鄉(xiāng)不同戶籍人口地位提升的機(jī)會。所以一些研究僅僅基于簡單計量分析的結(jié)果而認(rèn)定我國職業(yè)階層地位獲得表現(xiàn)得越來越開放,這一結(jié)論有待商榷。當(dāng)然,在本文分析中,各個模型的系數(shù)并非“理想”,這提示我們思考,在常規(guī)考慮的先賦性因素和個人自致因素之外應(yīng)該還存在被忽視的其他影響因素,或許,“城-鄉(xiāng)”這一社會結(jié)構(gòu)亦是最大的影響因素,如何將城鄉(xiāng)差異納入模型,綜合考察不同戶籍人口的地位獲得機(jī)制差異將是我們下一步的研究方向。

    注釋

    ①詳細(xì)的梳理研究可參考:周怡.布勞—鄧肯模型之后:改造抑或挑戰(zhàn).社會學(xué)研究,2009(6)。

    ②現(xiàn)有研究往往以“虛擬變量”的處理方式觀察特定戶籍人口相對另一戶籍人口在教育或地位獲得方面的優(yōu)勢或者劣勢。

    ③后文采用“機(jī)會比(odds)”衡量擁有各項先賦與后致因素優(yōu)勢的個體獲得上層階層地位(相比較下層地位)的幾率,此處出于行文便利,暫且稱之為“貢獻(xiàn)”。

    ④具體的梳理可參見:劉欣、田豐.社會結(jié)構(gòu)研究40年:中國社會學(xué)研究者的探索,江蘇社會科學(xué),2018(4)。

    ⑤篇幅所限,此處不再詳述EGP職業(yè)階層分類方法,方法介紹及Stata處理的介紹可參考侯利明、秦廣強(qiáng)(2019)的研究。同時,筆者感謝以上兩位作者對本文“父親職業(yè)地位”變量操作化處理的建議與指導(dǎo)。

    ⑥異質(zhì)性處理的方法主要是參考洪巖璧(2015),Mood C(2010)的研究,具體參見:洪巖璧.Logistic模型的系數(shù)比較問題及解決策略:一個綜述[J].社會,2015,35(4):220-241;Mood C.Logistic regression:Why we cannot do what we think we can do,and what we can do about it[J].European sociological review,2010,26(1):67-82.

    ⑦第六次人口普查數(shù)據(jù)顯示,非農(nóng)業(yè)戶籍人口比例為29.7%,與我們測算的城市樣本占比(29.4%)非常接近。

    ⑧實際分析中,我們得到的EGP編碼為9分類,缺少階層6-自營農(nóng)民,是因為“自營農(nóng)民”的概念并不適合我國國情,我國農(nóng)民多為個體勞動者,缺少大規(guī)模經(jīng)營的自營業(yè)主,所以我們將階層6-自營農(nóng)民與階層10-農(nóng)業(yè)勞動者進(jìn)行了合并。

    ⑨篇幅所限,EGP職業(yè)階層匯總表在此不列出,感興趣的讀者可向筆者索要。

    ⑩為避免兩階層劃分過于粗略導(dǎo)致的誤讀,本文用原始的EGP分類方法繪制了相應(yīng)的圖表并進(jìn)行了對比,發(fā)現(xiàn)兩種階層劃分方式繪制的階層結(jié)構(gòu)圖整體形態(tài)差別不大,感興趣的讀者可向筆者索要。

    ?為了保證樣本數(shù)量充足,對于父親、母親中只有一方匯報個人最高學(xué)歷的,取匯報者的學(xué)歷代表“父代教育水平”。若是父母雙方均匯報了個人學(xué)歷,取二者之中最高的學(xué)歷代表“父代教育水平”?!案复A層地位”“父代政治身份”的處理類似。

    ?其實,衡量“父代政治身份”更全面的方式應(yīng)該是綜合考慮父代的黨員身份和職務(wù)級別,因為缺少“權(quán)力”的黨員并不必然具有控制資源的能力。但是考慮到農(nóng)村戶籍樣本以農(nóng)民為主,沒有行政職務(wù),為了城鄉(xiāng)子樣本分析的均衡,我們放棄了對父代職務(wù)級別的考察。關(guān)于父親政治身份處理方式更全面的分析,可以參見:張樂.從結(jié)論看方法:社會學(xué)研究的現(xiàn)實性維度思考——關(guān)于美國社會學(xué)者對中國社會分層研究的討論.社會,2008(1)。

    ?控制年齡的非線性影響。

    ?篇幅所限,y*標(biāo)準(zhǔn)化處理模型結(jié)果在此不列出,感興趣的讀者可向筆者索要。

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