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宏观阶层结构与主观阶层认同

陈伟 吴晓刚

引用本文: 陈伟, 吴晓刚. 宏观阶层结构与主观阶层认同[J]. 学术月刊, 2023, 55(4): 127-139. shu
Citation:  Wei CHEN, Xiaogang WU. Social Structure and Subjective Class Identification[J]. Academic Monthly, 2023, 55(4): 127-139. shu

宏观阶层结构与主观阶层认同—基于调查实验法的结果

    作者简介: 陈伟,上海大学社会学院讲师(上海200444);吴晓刚,上海纽约大学应用社会经济研究中心/纽约大学社会学系教授(上海200126);
  • 中图分类号: C915

Social Structure and Subjective Class Identification

  • Available Online: 2023-04-20

    CLC number: C915

  • 摘要: 已往关于主观阶层认同的文献多侧重于个人微观层面的分析,对宏观阶层结构的作用讨论有限。上海都市社区调查(SUNS)项目设计了一项调查实验,将三种典型的宏观阶层结构图片作为实验干预信息,随机发放给被访者,进而问询他们的主观阶层认同。实验结果显示,相对于“梯子型”的社会阶层结构信息,“金字塔型”和“倒丁字型”这两种更不平等的社会阶层结构信息会显著降低人们自我认定的主观社会阶层,而以中产阶层为主的“橄榄型”社会阶层结构信息则会增加人们的中间阶层认同。由此可发现,宏观阶层结构信息会影响人们对自身社会阶层的判定,对不平等的宏观阶层结构的认知将会降低人们的主观阶层认同。
  • 图 1  宏观阶层结构信息实验干预信息

    表 1  分析样本的主观社会阶层分布(%)

    主观社会阶层对照组
    (N=912)
    实验组1
    (N=912)
    实验组2
    (N=918)
    实验组3
    (N=948)
    全样本
    (N=3690)
    71.541.10.761.791.3
    61.751.321.741.481.57
    511.957.247.959.289.11
    427.5224.1232.5726.0527.56
    324.2327.8522.7723.2124.5
    214.9119.1918.4116.2417.18
    118.0919.1915.821.9418.78
      注:为了解释更为直观,图1中的主观社会阶层被重新编码为1—7,数值越大表明阶层地位越高(下同)。
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    表 2  主要变量描述性统计

    对照组
    (N=912)
    实验组1
    (N=912)
    实验组2
    (N=918)
    实验组3
    (N=948)
    全样本
    (N=3690)
    主观社会阶层 3.117
    (1.421)
    2.894***
    (1.332)
    3.068
    (1.318)
    2.961*
    (1.447)
    3.009
    (1.383)
    受教育年限 12.125
    (3.647)
    12.112
    (3.560)
    11.893
    (3.607)
    11.708*
    (3.725)
    11.957
    (3.639)
    社会经济地位指标 43.683
    (15.896)
    43.732
    (15.927)
    42.995
    (15.524)
    42.306
    (15.357)
    43.170
    (15.679)
    月收入(万元) 0.716
    (1.244)
    0.698
    (0.817)
    0.692
    (1.174)
    0.729
    (1.799)
    0.709
    (1.312)
    当前住房市场价值(万元) 153.867
    (240.225)
    148.692
    (238.487)
    140.532
    (226.375)
    150.971
    (248.122)
    148.527
    (238.461)
    上海户口(是=1) 0.439
    (0.496)
    0.440
    (0.497)
    0.441
    (0.497)
    0.445
    (0.497)
    0.441
    (0.497)
    党员(是=1) 0.110
    (0.313)
    0.095
    (0.294)
    0.102
    (0.303)
    0.111
    (0.314)
    0.105
    (0.306)
    年龄 39.615
    (11.653)
    38.721
    (11.806)
    39.123
    (11.799)
    38.872
    (11.356)
    39.081
    (11.652)
    性别(男=1) 0.577
    (0.494)
    0.566
    (0.496)
    0.587
    (0.493)
    0.543
    (0.498)
    0.568
    (0.495)
    婚姻(已婚=1) 0.796
    (0.403)
    0.779
    (0.415)
    0.779
    (0.415)
    0.788
    (0.409)
    0.785
    (0.411)
      注:汇报均值,括号内为标准差。显著性水平*p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001表示该实验组与对照组在该变量上存在显著差异,连续性变量为t检验,虚拟变量为卡方检验。
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    表 3  对主观社会阶层的回归结果

    模型1
    OLS
    模型2
    OLS
    模型3
    OLS
    模型4
    OLOGIT
    实验效应
      实验组1 −0.224*** −0.216*** −0.218*** −0.307***
    (0.065) (0.063) (0.063) (0.083)
      实验组2 −0.050 −0.026 −0.024 −0.007
    (0.065) (0.063) (0.062) (0.083)
      实验组3 −0.156* −0.128* −0.140* −0.199*
    (0.064) (0.062) (0.062) (0.084)
    受教育年限 0.036*** 0.030** 0.046***
    (0.009) (0.010) (0.013)
    ISEI 0.005** 0.004* 0.006*
    (0.002) (0.002) (0.003)
    月收入对数 0.079*** 0.090*** 0.150***
    (0.023) (0.024) (0.036)
    住房市值对数 0.059*** 0.070*** 0.100***
    (0.009) (0.013) (0.017)
    控制变量 未控制 未控制 已控制 已控制
    常数项 3.117*** 1.626*** 1.844***
    (0.046) (0.182) (0.229)
    样本数 3,690 3,690 3,690 3,690
    R2 0.004 0.064 0.071
    Log Likelihood −5,947.083
      注:括号内为标准误,*p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001。控制变量包括上海户口、党员、年龄、性别以及婚姻(下同)。考虑篇幅限制,未汇报控制变量的系数和标准误以及ologit模型切点。
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    表 4  对主观社会阶层的多分类logit回归结果

    参照组:4主观社会阶层
    123567
    实验效应
      实验组1 0.211 0.384* 0.267* −0.369* −0.151 −0.189
    (0.151) (0.150) (0.131) (0.182) (0.394) (0.429)
      实验组2 −0.397** −0.021 −0.264* −0.593*** −0.207 −0.998*
    (0.151) (0.147) (0.130) (0.175) (0.366) (0.475)
      实验组3 0.237 0.144 0.015 −0.188 −0.135 0.197
    (0.146) (0.151) (0.132) (0.170) (0.379) (0.378)
    受教育年限 −0.131*** −0.040 −0.006 −0.050 −0.094 −0.159*
    (0.023) (0.023) (0.021) (0.029) (0.061) (0.068)
    ISEI −0.009 −0.005 −0.001 0.010 −0.003 −0.009
    (0.005) (0.005) (0.004) (0.005) (0.012) (0.015)
    月收入对数 −0.254*** −0.171** −0.081 −0.068 0.057 −0.254
    (0.060) (0.063) (0.062) (0.084) (0.204) (0.130)
    住房市值对数 −0.176*** −0.128*** −0.079** −0.003 0.020 −0.156
    (0.033) (0.031) (0.026) (0.035) (0.076) (0.104)
    控制变量 已控制
    常数项 3.493*** 1.823** 1.091* 0.094 −1.359 1.348
    (0.570) (0.579) (0.545) (0.741) (1.746) (1.424)
    样本数 3690
      注:括号内为标准误,*p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001。控制变量包括上海户口、党员、年龄、性别以及婚姻。
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    表 5  实验效应与主要客观阶层指标对主观社会阶层的交互回归结果

    模型1模型2模型3模型4
    实验效应
      实验组1 −0.216*** (0.063) −0.214*** (0.063) −0.217*** (0.063) −0.218*** (0.063)
      实验组2 −0.022 (0.063) −0.022 (0.062) −0.023 (0.063) −0.023 (0.063)
      实验组3 −0.142* (0.062) −0.140* (0.062) −0.139* (0.062) −0.139* (0.062)
    受教育年限 0.044** (0.014) 0.030** (0.010) 0.030** (0.010) 0.030** (0.010)
    ISEI 0.004* (0.002) 0.008** (0.003) 0.004* (0.002) 0.004* (0.002)
    月收入对数 0.091*** (0.024) 0.091*** (0.024) 0.138** (0.047) 0.091*** (0.024)
    住房市值对数 0.070*** (0.013) 0.070*** (0.013) 0.070*** (0.013) 0.076*** (0.019)
    实验组1*受教育年限 −0.011 (0.017)
    实验组2*受教育年限 −0.010 (0.017)
    实验组3*受教育年限 −0.030 (0.017)
    实验组1*ISEI −0.007 (0.004)
    实验组2*ISEI −0.002 (0.004)
    实验组3*ISEI −0.007 (0.004)
    实验组1*月收入对数 −0.072 (0.060)
    实验组2*月收入对数 −0.033 (0.061)
    实验组3*月收入对数 −0.076 (0.061)
    实验组1*住房市值对数 −0.018 (0.023)
    实验组2*住房市值对数 0.006 (0.023)
    实验组3*住房市值对数 −0.012 (0.022)
    控制变量 已控制 已控制 已控制 已控制
    常数项 3.331*** (0.103) 3.334*** (0.104) 3.332*** (0.104) 3.335*** (0.103)
    样本数 3,690 3,690 3,690 3,690
    R2 0.072 0.072 0.072 0.072
      注:括号内为标准误,*p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001。为使交互项后主效应有解释意义,受教育年限、ISEI、月收入对数、住房市值对数均已做对中化处理。控制变量包括上海户口、党员、年龄、性别以及婚姻。
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  • 刊出日期:  2023-04-20
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
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    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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宏观阶层结构与主观阶层认同

    作者简介:陈伟,上海大学社会学院讲师(上海200444)
    作者简介:吴晓刚,上海纽约大学应用社会经济研究中心/纽约大学社会学系教授(上海200126)

摘要: 已往关于主观阶层认同的文献多侧重于个人微观层面的分析,对宏观阶层结构的作用讨论有限。上海都市社区调查(SUNS)项目设计了一项调查实验,将三种典型的宏观阶层结构图片作为实验干预信息,随机发放给被访者,进而问询他们的主观阶层认同。实验结果显示,相对于“梯子型”的社会阶层结构信息,“金字塔型”和“倒丁字型”这两种更不平等的社会阶层结构信息会显著降低人们自我认定的主观社会阶层,而以中产阶层为主的“橄榄型”社会阶层结构信息则会增加人们的中间阶层认同。由此可发现,宏观阶层结构信息会影响人们对自身社会阶层的判定,对不平等的宏观阶层结构的认知将会降低人们的主观阶层认同。

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