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第72章 复旦大学论公平:转阅二七

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假设1:相比于主观阶层地位达到乃至高于其职业声望者,主观阶层地位低于职业声望的人更倾向于认为自己的收入是不公平的。

在当前中国社会中,不同性别、地区的个体往往面对不同的劳动力市场。为了检验关于收入公平感的新制度主义解释的稳健性(robustness),本文进一步检验假设1在不同的性别、地区差异下是否依然成立。

假设1.1:假设1在不同性别的人群中是一致的。

假设1.2:假设1在不同地区的居民中是一致的。

如上文所述,收入公平感的自利理论把收入公平感与收入水平联系在一起,这不同于新制度主义的解释逻辑。因此,如果假设1所断言的基本模式在不同收入群体之间具有一致性,便有理由认为新制度主义的解释不但在不同收入水平下成立,且因其解释了社会经济地位较低的成员仍可能认为自己的收入是公平的而优于自利理论。因此,本文进一步考察假设1在不同收入群体中的一致性。

假设1.3:假设1在不同的收入群体中是一致的。

回到文初的问题,为什么在阶层地位较低的技术工人和体力工人中,仍有相当高比例的人倾向于认为自己的收入是公平的?依照本文提出的新制度主义解释,一个可能的原因在于他们的主观阶层地位达到甚至超过了其职业声望;而中高阶层的成员对自身收入的不公平感则有可能是由其主观阶层地位低于职业声望所导致。为了支持这一解释,本文将对以下假设进行检验:

假设2:相比于高职业声望者,低职业声望者的主观阶层地位更有可能达到甚至超过其职业声望地位。*

四、资料与方法

(一)资料

本研究的数据来自于2006年中国综合社会调查(CGSS2006)。CGSS2006采用分层四阶段不等概率抽样,相应的抽样单元分别是区(县)、街道(镇)、居委会、住户和居民。其中区(县)、街道(镇)、居委会三级根据“第五次全国人口普查资料”的信息,以PPS方式抽样(BianandLi,2012)。本文以城镇居民为研究对象的原因在于,城镇地区居民的职业地位更为多样化,便于在研究设计上比较主观阶层地位与职业声望是否一致。CGSS2006并没有提供农村居民详细的职业编码,因而也无法对农村居民的职业声望与主观阶层地位之间的一致性加以判断。此外,城镇居民对于收入的界定与理解要比农村居民更加清晰,判断收入是否公平时对“收入”概念的理解也更具有一致性和可比性。剔除了城镇无业、离退休、家务劳动者和在校学生后,本研究的有效样本为5016位城镇居民。

(二)变量

收入公平感是本研究的因变量。CGSS2006的问题如下:“考虑到您的能力和工作状况,您认为目前的收入是否合理?”可供选择的答案是:1.非常合理,2.合理,3.不合理,4.非常不合理。本研究将选项1和2合并为“公平”,选项3和4合并为“不公平”,构造了一个二分虚拟变量(1=公平,0=不公平)。

本研究的核心自变量是主观阶层地位与职业声望的一致性程度。CGSS2006询问了“在您看来,您本人的社会经济地位属于上层、中上层、中层、中下层还是下层?”由于选择上层、中上层的被访者比例很小,共有约3%,为了防止多元统计分析时因频数过少而在交互分类中出现过多的零值,本文对主观阶层认同进行了重新编码。将上层、中上层与中层合并。这样,重新编码后从下至上认同三个阶层的百分比依次为35.88%、32.61%、31.51%。由于本研究所关注的并不是主观阶层地位本身,而是主观阶层地位的相对高低与职业声望的相对高低之间是否具有一致性,因此,重新编码并不影响本研究的目标。为下文叙述方便,本文将重新编码后的主观阶层地位自下而上分别称为“低层”“中层”和“高层”。

CGSS2006提供了每位被访者的国际标准职业编码(ISCO88),本研究借助甘泽布姆等人所提供的ISCO88与标准国际职业声望量表(StandardInternationalOccupationalPrestigeScale,SIOPS)得分(Treiman,1977)之间的对应转换程序,*获得SIOPS得分。在本文的研究样本中,SIOPS的最大值是78,对应的职业是医生和高等教育专业教学人员;最小值是13,对应的职业是垃圾清理工、清洁工等体力劳动者。学界对SIOPS通常作定距变量处理,很少通过分组划分出职业声望等级。这样,在考察主观阶层地位与职业声望是否一致时,就遇到了如何使二者对应的问题。为解决这一困难,本文按照主观阶层地位的百分比,对SIOPS进行重新分组。根据主观阶层地位自下而上的百分比,从SIOPS最小值向上累计至35.88%左右,所对应的SIOPS值为34(收银员),为“低职业声望组”上限。以此类推,SIOPS值46(小企业经理)为“中职业声望组”上限,而47及以上为“高职业声望组”。*将重新分组后的主观阶层地位与职业声望进行交互分类,可以获得三个类别:主观阶层地位低于职业声望、主观阶层地位与职业声望一致、主观阶层地位高于职业声望。在多元统计分析时,进一步将其编码为三个虚拟变量进行分析。

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