第二節 研究設計

一 理論框架

本書的研究目的是在經濟體制改革以及勞動體制改革的背景下，考察中國城市勞動力市場分割狀況如何影響個體的職業地位獲得，以反映中國城市代際流動的總體水平、影響因素和可能的影響路徑，從而對以往的地位獲得模型進行修正。

根據上文的文獻回顧，結合相關變量和可操作化定義，可以建立一個有關勞動力市場分割與個體職業地位獲得的理論框架（見圖2-1）。

二 分析思路、時期劃分與研究假設

根據以上理論框架，本書的分析思路如圖2-2所示，我們將首先結合經濟體制改革與勞動體制改革的制度背景，考察轉型時期中國城市勞動力市場的結構變遷過程，以及勞動力市場是否存在部門分割、行業分割和職業分割狀況。如果研究結果能夠證明中國城市勞動力市場存在部門分割、行業分割和職業分割，那么研究將轉入探討這些分割狀況如何影響了個體的職業地位獲得，包括最初部門、行業和職業的進入與目前部門、行業和職業的獲得。如果研究結果能夠證明勞動力市場多重分割的確影響了個體的職業地位獲得，那么本研究將進一步探討勞動力市場分割條件下的地位獲得模型，從而對再生產邏輯和雙重流動邏輯進行驗證與回應。

其次，為了更好地在制度背景下討論城市勞動力市場不同層面的分割狀況如何影響個體的職業地位獲得，我們將對制度轉型的過程進行階段劃分。通常有兩種劃分方式：一是按照市場化的滲透或擴張速度進行劃分，二是按照政治政策的重大變革進行劃分。但這兩種劃分方式在階段的節點上實質是一致的（李路路，2003b: 204）。為了更方便與以往代際流動研究進行比較，通常把1992年南方談話看作我國啟動新一輪的市場化改革的重大標志性事件。我們通過考察勞動體制改革的相關政策和城市勞動力市場結構變遷的階段性特征，進一步確立2003年為重要的勞動力市場結構的轉折年份（詳見第三章至第五章的第一部分）。

再次，在具體的分析方法上，本書將采用工作同期群分析方法來體現這種時期劃分特征。同期群在人口學研究中又稱為“隊列”，即“在特定時期經歷特定事件的一群人”（Ryder, 1965；翟振武、陸磊等，1989）。如果特定事件是出生，則為出生隊列（Birth Cohort），又稱“出生同期群”。如果特定事件是參加工作，則為工作隊列（Job Cohort），又稱“工作同期群”。本書選擇的同期群經歷的特定事件是初職工作，因此為“工作同期群”。考慮到我國市場化的擴張速度，我們選擇了3個不同的工作同期群（Job Cohort）作為研究對象（詳見本書第三章第二節）。

此外，在制度轉型過程的時期劃分基礎上，本書提出如下9個研究假設。

假設1：相比改革初期，在改革中期和深入期，父代工作部門對子代首個與目前工作部門獲得的影響程度將逐漸減弱。

假設2：無論在改革的哪個時期，子代的人力資本因素對子代首個與目前工作部門獲得都具有重要影響。子代的受教育程度越高，越有可能進入國有部門工作。

假設3：無論在改革的哪個時期，戶籍身份都依然對個體的就業發揮作用。比起幼年時為農業戶口的勞動者，幼年時為非農戶口的勞動者更有機會進入國有部門工作（假設1～3詳見第三章）。

假設4：相比改革初期，在改革中期和深入期，父代行業對子代首個與目前行業獲得的影響程度將逐漸增強。

假設5：無論在改革的哪個時期，子代的人力資本因素對子代首個與目前行業獲得都具有重要影響。子代的受教育程度越高，越有可能進入高收入行業工作。

假設6：在改革中期，那些轉換行業的人比沒有轉換行業的人，更有可能進入高收入行業（假設4～6詳見第四章）。

假設7：改革以來，父代職業對子代初職獲得的影響將不顯著。

假設8：改革以來，子代的人力資本因素對子代的初職獲得都具有重要影響。子代的受教育程度越高，越有可能從事職業地位更高的職業。

假設9：改革以來，相比父代工作部門，父代的行業對子代初職獲得具有更積極的影響（假設7～9詳見第五章）。

三 數據來源

本研究所使用的數據來源于北京大學中國社會科學調查中心（Institute of Social Science Survey, ISSS）執行的“中國家庭動態跟蹤調查”（Chinese Family Panel Studies, CFPS）的2010年全國性抽樣調查數據。

“中國家庭動態跟蹤調查”是北京大學設計并實施的一項全國性家庭跟蹤調查計劃，是旨在通過跟蹤搜集個體、家庭、社區三個層次的數據，反映中國社會、經濟、人口、教育和健康的變遷的重大社會科學項目，目標是為學術研究和政策決策提供數據。

2010年4月至9月，北京大學中國社會科學調查中心采用內隱分層、多階段、多層次、與人口規模成比例的概率抽樣方式，首次在除了港澳臺地區、新疆維吾爾自治區、青海省、內蒙古自治區、寧夏回族自治區、西藏自治區、海南省之外的25個省區市進行了調查；并于2010年11月至2011年2月對村居、家戶、家庭成員三個層次的拒訪和因不在受訪地址發生的未訪等進行補訪，最終獲得包括6個獨立樣本框在內的總計9594戶家庭數據和21572份成人數據。本書所使用的是該調查數據中的成人職業模塊及基本個人信息模塊和父親職業模塊及基本個人信息模塊的相關數據。

本書的總樣本量為2834個，即選取CFPS 2010成人樣本中目前居住在縣級以上城市（不包括縣城，但包括受訪時居住在城市的流動人口），正在從事非農工作，且完整填答了個人教育、職業、收入信息的子代樣本。此外，在各章具體分析中，將子代樣本與父代樣本匹配后，實際樣本量有所不同（均為1000個樣本左右）。同時，在統計分析中使用未加權的數據。

四 變量選擇

本書涉及的主要變量如表2-1所示。

五 分析方法

本研究采用量化研究方法進行分析，采用的統計軟件為Stata/SE 12.0和LISREL 8.7。本研究使用的統計模型有以下三種。

第一種是對數線性模型。為了更好地分析代際部門、行業和職業流動模式，本研究采用對數線性模型，以揭示代際相對關系模式的變化特征。對于2?2簡化的對數線性模型的思路如下。

首先，對于一個R行C列的流動表來說，如果fij表示第i行的第j列對應的單元格的觀察頻次，Fij表示對應單元格的期望頻次，我們可以得到流動表的對數線性模型的一般形式：

但是，在運用對數線性模型對研究假設進行檢驗的過程中，飽和模型（簡單記為RCL）極少具有研究意義，因為它僅對觀測頻次進行了參數化。我們需要建立更為簡約的模型并對比觀測數據對其進行檢驗，依次如下。

1．獨立模型（R, C）

在這個模型下，兩個變量相互獨立，二維交互參數都為零，即：

如果這個模型成立，就需要進行單變量分析。

2．準獨立模型

這類模型假設R和C在非對角線單元格中相互獨立，那么它就滿足準獨立性。使用準獨立模型是為了檢驗表格的其余部分在控制對角線單元格之后是否滿足獨立性假設，即：

πij=πi+π+j, i≠j

3．準對稱模型

如果將行和列的邊緣效應引入，就是準對稱模型。它允許邊緣異質性但是限定交互參數是跨主對角線對稱的，即：

log Fij=μ+μi+μj+μij, μij=μji

4．跨越模型

跨越模型假設一個分類變量的不同類別代表不同的跨越難度。行變量的兩個類別間隔越遠，列變量兩個類別間的交互參數就越少，即：

我們使用MLE進行估計。具體是用BIC和G2來檢驗獨立模型（Odds-ratio=1）（null model），用likelihood ratio test來比較替代模型和獨立模型。

第二種是Logistic模型。為了進一步分析在不同層面的勞動力市場分割制約下，父代資源和子代資源對子代不同地位類型獲得的影響，我們同時將標識子代不同地位類型的各個變量（包括子代的首個工作部門/行業/職業，或子代目前工作部門/行業/職業）均視為多個非次序類別的情況。因此，本研究采用二分Logistic和基線（Baseline）對比多項Logistic模型。

對于基線對比多項Logistic模型而言，是指對于包含J個類別（j=1, …, J）的結果變量（y），將第j個分類（j＞1）與基線類別進行比較，推導出第j個分類的基線Logistic模型為：

這里，pj和p1表示第j類和第一類（以第一類為基線類別）的概率。對于包含J個類別的結果變量，有J-1個非冗余的基線Logistic。

第三種是結構方程模型。本研究用此方法來分析中國城市勞動力市場的諸分割因素對個體地位獲得影響的路徑。

結構方程模型綜合了回歸分析、路徑分析和因子分析等統計方法，其主要優點體現在兩個方面：一是可以同時處理多個因變量，并容許自變量和因變量含測量誤差；二是不僅能研究變量之間的直接作用，還可以研究變量之間的間接作用，并通過路徑圖直觀地顯示變量之間的關系。通過結構方程模型，研究者可以構建出潛變量之間的關系，并驗證這種結構關系是否合理，對本研究分析多因素對個體地位獲得的影響路徑非常有幫助。

結構方程模型包括測量模型和結構模型兩個部分。

測量模型用于描述潛變量與指標之間的關系，其表達式為：

x=Λxξ+δ

y=Λyη+ε

其中，x為外生潛變量的測量指標，y為內生潛變量的測量指標，Λx表示外生變量指標與外生潛變量之間的關系（因子負載），Λy表示內生變量指標與內生潛變量之間的關系；ξ為外生潛變量，η為內生潛變量，δ為外生潛變量測量指標x的誤差項，ε為內生潛變量測量指標y的誤差項。

結構模型則描述潛變量之間的關系，其表達式為：

η=Βη+Γξ+ζ

其中，η為內生潛變量，ξ為外生潛變量，Β表示一些內生潛變量對其他內生潛變量的影響，Γ表示外生潛變量對內生潛變量的影響；ζ為結構方程的殘差項，為η在方程中能被解釋的部分。整個結構方程模型的假設為：①測量方程的誤差項δ與ε的平均值都為0; ②測量方程的誤差項δ和ε與內生潛變量η、外生潛變量ξ、結構方程誤差項ζ之間不相關。