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    社會經(jīng)濟(jì)地位與社會狀況感知

    2019-03-08 03:16石方
    西部論叢 2019年7期

    摘 要:基于 2013 年中國綜合社會調(diào)查數(shù)據(jù) ( CGSS) ,采用多元線性回歸探討了社會經(jīng)濟(jì)地位與社會狀況嚴(yán)重性的關(guān)系。結(jié)果發(fā)現(xiàn)社會經(jīng)濟(jì)地位較高的人們對于社會狀況嚴(yán)重性的評價(jià)是較低。社會經(jīng)濟(jì)地位中的受教育程度和收入對于社會狀況嚴(yán)重性感知的影響具有顯著性的。教育程度越高的人們對于社會狀況嚴(yán)重性的評價(jià)越低,收入越高的人們對社會狀況嚴(yán)重性的評價(jià)也越低。另外,戶口作為控制變量,由于與收入和教育程度有密切關(guān)系,對于社會狀況感知也有顯著影響,農(nóng)業(yè)戶口與非農(nóng)戶口相比,對社會狀況嚴(yán)重性評價(jià)較低。

    關(guān)鍵詞:社會經(jīng)濟(jì)地位 社會狀況感知 教育程度

    改革開放以來,我國的社會經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展,人民群眾生活水平顯著提高。目前,我國已成長為世界第二大經(jīng)濟(jì)體和世界第一大出口國,在社會經(jīng)濟(jì)建設(shè)領(lǐng)域取得了令世界矚目的非凡成就,但與此同時(shí),我國社會也出現(xiàn)了各種不良的社會現(xiàn)象,如坑蒙拐騙、人際關(guān)系冷漠、生活奢侈、鋪張浪費(fèi)等,在社會轉(zhuǎn)型期,各社會群體的利益損益日漸明晰,不同社會經(jīng)濟(jì)地位的人群所面對的社會現(xiàn)象也不同,對社會狀況的認(rèn)知也勢必存在差異。與日益擴(kuò)大的收入差距和教育、醫(yī)療、住房方面的不平等相伴隨的是人們對社會現(xiàn)狀的感知和認(rèn)識。己有的關(guān)于社會分層或社會不平等的研宄大多集中在客觀方面,如收入、職業(yè)、學(xué)歷、住房等對社會的貧富差距和社會的不平等可能產(chǎn)生的影響,而主觀層面的對社會現(xiàn)狀的認(rèn)識較為淺顯,這與中國社會的現(xiàn)實(shí)是明顯不協(xié)調(diào)的。一定程度上,對社會現(xiàn)狀的感知決定了人們對社會的判斷和認(rèn)識乃至采取的行動(dòng)。從此意上義來看,對社會狀況的感知顯得更為要。

    一、研究假設(shè)

    假設(shè)1:農(nóng)業(yè)戶口的人們對社會狀況的感知較非農(nóng)戶口好。

    農(nóng)村由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展較慢,生活節(jié)奏低于城市,單頁使得鄉(xiāng)村民風(fēng)更加淳樸,少了城市的垃圾污染、噪聲污染、勾心斗角等不良社會現(xiàn)象,因此大部分的不良社會狀況,農(nóng)村較少發(fā)生,因而,農(nóng)村戶口的人們對于社會狀況嚴(yán)重性的評價(jià)也會較低,而城市戶口的人們對于社會狀況嚴(yán)重性的評價(jià)也會較高。

    假設(shè)2:教育程度越高的人對社會狀況的感知越樂觀,社會狀況越低的人們對社會狀況的感知越消極。

    在布迪厄的階級劃分理論中,他認(rèn)為最重要的是文化資本,教育作為文化資本重要的一部分,對于塑造社會需要的人才和階級的再生發(fā)揮重要作用,教育程度越高的人傾向于用理性的眼光看待社會現(xiàn)象,并且對于如何解決社會問題可以提出切實(shí)可行的對策。而教育程度較低的人面對不良社會現(xiàn)象時(shí)無法把握整個(gè)社會的大局,對社會狀況的評價(jià)傾向于較差。

    假設(shè)3:經(jīng)濟(jì)收入影響人們對社會狀況的感知。收入越高的人趨向于認(rèn)為社會狀況越良好,收入越低的人趨向于認(rèn)為社會狀況越差。

    由于不同經(jīng)濟(jì)收入的人們所接觸的社會情景不一樣,收入較高的人所接受的教育、工作的場所、居住環(huán)境、乘坐的交通工具等,與收入較低的人完全不一樣,那些收入低的人們所居住的“城中村”偷盜、打架斗毆事件時(shí)常發(fā)生,是收入較高的人接觸不到的,因此他們對社會狀況的感知會呈現(xiàn)良好;而收入低的人們經(jīng)常接觸的不良社會現(xiàn)象則成了他們對整個(gè)社會的看法,因此評價(jià)也會較低。

    二、數(shù)據(jù)、變量與方法

    (一)數(shù)據(jù)來源

    本文使用的數(shù)據(jù)為中國綜合社會調(diào)查(Chinese General Social Survey,CGSS)2013年全國抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)。按照CGSS的章程,2013年數(shù)據(jù)于2015年1月1日正式對外發(fā)布。(CGSS)2013在全國一共抽取100個(gè)縣(區(qū)),調(diào)查480個(gè)村/居委會,每個(gè)村(居委會)調(diào)查25個(gè)家庭,每個(gè)家庭隨機(jī)調(diào)查1人,加上北京、上海、廣州、深圳和天津5個(gè)大城市,作為初級抽樣單元,總樣本量約為12000人。因此,CGSS數(shù)據(jù)屬于一個(gè)具有全國代表性的樣本。此次分析樣本選擇為 18~69 歲的居民,篩選過后進(jìn)入分析的有效樣本數(shù)為10091。

    (二)變量操作化

    1.因變量

    根據(jù)問卷中設(shè)有的一個(gè)題項(xiàng),該題主要考察個(gè)體一些社會狀況的嚴(yán)重程度的感知,主要包括 23個(gè)題目,選項(xiàng)包括 “非常不嚴(yán)重”、 “比較不嚴(yán)重”、 “一般”、“比較嚴(yán)重”、“非常嚴(yán)重”5項(xiàng),并對其賦值,分別為 1、2、3、4、5,對23個(gè)題目進(jìn)行了信度分析,Alpha值為0.900,大于22個(gè)所有已刪除的項(xiàng),故該22項(xiàng)題目通過了信度檢驗(yàn),d819沒有通過顯著性檢驗(yàn)故刪除d819項(xiàng),;隨后進(jìn)行因子分析,分析顯示22項(xiàng)分別聚集在4個(gè)因子上,但累加平方和為54.724%,因子聚集較為明顯,在因變量處理中將d81、2、3、4、5、6、8項(xiàng)相加為模型一,將d807、9、10、14、17項(xiàng)相加為模型二,d811、12、13項(xiàng)相加為模型三,d815、16、18、20、21、22、23項(xiàng)相加為模型四。同時(shí)在對因變量進(jìn)行處理時(shí)根據(jù)受訪者的回答對該題項(xiàng)的所有賦值分進(jìn)行累加,得到“社會狀況認(rèn)知”全模型這一定距變量,該題的取值范圍為23~115,分?jǐn)?shù)越高,表示認(rèn)為社會狀況越不利。但在描述統(tǒng)計(jì)過程中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中有大量個(gè)案存在缺失值,描述顯示5472個(gè)為系統(tǒng)缺失,且變量的實(shí)際取值范圍為16~80,因此在處理系統(tǒng)缺失的個(gè)案時(shí),本文選擇將缺失值轉(zhuǎn)換為“一般”這一折中選項(xiàng)。

    2.自變量

    自變量為社會經(jīng)濟(jì)地位,主要操作化為年收入和受教育程度。收入主要根據(jù)四分位法將受訪者個(gè)人去年全年總收入進(jìn)行分段,分別將3 000 元以下定義為低收入、3000元~10 000元定義為中低收入、10000元 ~ 20 000 元定義為中高收入、20 000元以上定義為高收入,以低收入作為參照。受教育程度用“您目前的最高教育程度是 ( 包括目前在讀的)”來測量,將選項(xiàng)合并整理為小學(xué)及以下、初中、高中、大專及以上,以小學(xué)及以下作為參照。

    3.控制變量

    控制變量主要包括性別 ( 以女性作為參照) 、戶口性質(zhì) ( 以農(nóng)業(yè)戶口作為參照) 、年齡、為定距變量。在變量處理中隊(duì)性別、戶口進(jìn)行了虛擬變量的處理,通過出生年份對年齡進(jìn)行了計(jì)算。

    三、實(shí)證結(jié)果

    為了檢驗(yàn)社會經(jīng)濟(jì)地位變量中受教育程度和收入層次對城鄉(xiāng)居民環(huán)境行為的影響,表 2 報(bào)告了估計(jì)城鄉(xiāng)居民環(huán)境行為狀況的多元線性回歸模型的分析結(jié)果。

    通過對比以下 4個(gè)模型的擬合優(yōu)度可以發(fā)現(xiàn),4個(gè)模型的調(diào)整 R?值都大于 0,說明 4個(gè)模型對于測量數(shù)據(jù)具有較好的解釋能力,其中全模型的擬合優(yōu)度最高,模型三次之,模型一解釋力最小。

    在全樣本中,戶口、受教育程度和收入層次均通過了顯著性檢驗(yàn),性別沒有通過顯著性檢驗(yàn)。具體來看,在控制其他變量的情況下,不同戶口類型的人們對社會狀況的感知具有顯著的差異,且非農(nóng)戶口對社會狀況的感知是較差與農(nóng)業(yè)戶口,比農(nóng)業(yè)戶口的人們的感知得分高1.64,進(jìn)而假設(shè)1得到驗(yàn)證。受教育程度對于社會狀況認(rèn)知具有顯著的正向作用,以小學(xué)及以下學(xué)歷為參照,獲得初中、高中或中專、大專及以上學(xué)歷的居民參與環(huán)境行為的分值比小學(xué)及以下學(xué)歷的居民分別高0.75、3. 541和 5. 460,由此可以看出,受教育程度越高,人們對社會狀況的看法越樂觀,越傾向于認(rèn)為社會狀況呈良好態(tài)勢,且能采取有利于社會發(fā)展的舉動(dòng),由此假設(shè) 2 得到驗(yàn)證。

    在收入對于社會狀況感知的影響上,首先可看出中低收入的居民與低收入居民相比,中低收入的居民對于社會狀況的評價(jià)較低,這可能與個(gè)體的生活環(huán)境和壓力有關(guān)。中高收入和高收入對于社會狀況嚴(yán)重性的評價(jià)具有積極傾向,尤其是高收入的影響更加顯著,這充分論證了布迪厄關(guān)于階級劃分的經(jīng)濟(jì)資本較多的群體占社會的支配地位的觀點(diǎn),收入越高,所支配的資源越多,對于社會具有更大的責(zé)任,由此假設(shè)3 得到驗(yàn)證。

    分模型中將22個(gè)選項(xiàng)(d819剔除)分為四個(gè)模型來探討社會經(jīng)濟(jì)地位對不同社會狀況嚴(yán)重性認(rèn)知的影響。對于受教育程度的影響,在模型一樣本中,獲得初中、高中或中專、大專及以上學(xué)歷的個(gè)體的社會狀況嚴(yán)重性認(rèn)知比小學(xué)及以下學(xué)歷高 0.4、0.5、0.1,同理對模型二的影響差距分別為0.36、0.04、0.34,對模型三的影響差距為0.51、0.52、0.81,對模型四的影響差距分別為2.861、1.934、1.65。由此數(shù)據(jù)可看出,隨著受教育程度的上升,人們對社會狀況嚴(yán)重性的感知發(fā)生很大變化,受教育程度越高的人們,對社會現(xiàn)象越傾向于持理性的看法。這與以往單純從受教育年限衡量人們社會行為的原因,而忽視不同受教育階段的獨(dú)特影響力的存在不同,可看出本研究對此具有一定的改進(jìn)意義。我國高等教育階段的城鄉(xiāng)資源差異仍是一道難以逾越的鴻溝,城市本科及研究上以上學(xué)歷的人數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于農(nóng)村,因此在高學(xué)歷層次的社會狀況感知上,農(nóng)村居民仍然存在一定的劣勢,從而造成差距的拉大。

    四、結(jié)論與討論

    本文利用CGSS2013年數(shù)據(jù),討論了社會經(jīng)濟(jì)地位與社會狀況之間的關(guān)系。我們得出以下結(jié)論: 第一,社會經(jīng)濟(jì)地位與社會狀況感知具有顯著的差異,整體來看,社會經(jīng)濟(jì)地位較高的人們對社會狀況嚴(yán)重性的感知較社會經(jīng)濟(jì)地位較低的人們樂觀; 第二,受教育程度對社會狀況嚴(yán)重性的感知都有正向的積極作用,受教育程度越高的居民對于社會認(rèn)為社會狀況嚴(yán)重性較低,有解決的方案,并作出符合自己社會身份的努力。第三,收入對于社會狀況嚴(yán)重性認(rèn)知的影響具有一定的作用,在中等收入層次,對于社會狀況嚴(yán)重性的認(rèn)知并不太強(qiáng)烈,而隨著收入降低,人們的生活和工作環(huán)境更加惡劣,對社會狀況嚴(yán)重性的認(rèn)知會更加強(qiáng)烈,認(rèn)為社會狀況已經(jīng)嚴(yán)重到無法挽回的地步,生活沒有希望。第四,戶口作為控制變量,對于人們對社會狀況嚴(yán)重性的認(rèn)知具有正向作用,具有農(nóng)業(yè)戶口的人們較非農(nóng)戶口的人們對社會狀況嚴(yán)重性的感知低,這可能因?yàn)檗r(nóng)村民風(fēng)較為淳樸,環(huán)境優(yōu)美,而隨著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展城市里犯罪率和不道德行為越來越多,兩者形成鮮明對比。

    然而,本文在探討社會經(jīng)濟(jì)地位與社會狀況感知的關(guān)系時(shí)也遇到了較多的問題,社會狀況嚴(yán)重性認(rèn)知這一觀測變量,由d801-d823共23個(gè)題目組成,然而在對23個(gè)題目進(jìn)行描述的時(shí)候發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)缺失過大,超出樣本數(shù)量一半,嚴(yán)重影響了數(shù)據(jù)的信度。故而因子分析時(shí)雖然所有聚集在四個(gè)因子上,可以生成四個(gè)新的變量,但均不明顯。所有的問題直接導(dǎo)致模型的擬合度較低,調(diào)整后的R?雖然大于0,但解釋力不高。希望在處理數(shù)據(jù)時(shí)可以找到更好地解決方案,既滿足信度要求,又有較高的效度。

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    作者簡介:石方(1991—),女,河南商丘人,中南大學(xué)公共管理學(xué)院2016級社會學(xué)專業(yè)研究生,研究方向:社會政策與社會管理。

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