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就业视角下的社会地位代际流动研究——基于CHNS数据的贝叶斯联合建模分析

2019-06-13分类号:F249.2;C913.2

【作者】姜天英  夏利宇  
【部门】中国人民大学统计学院  国网能源研究院有限公司  
【摘要】文章基于1989年、2000年、2011年中国健康与营养调查(CHNS)微观数据进行截面数据联合建模,在就业视角下研究社会地位代际流动随时间的变动趋势。截面数据联合建模能够同时处理混合类型因变量,是微观数据环境下对纵向数据联合建模的调整。模拟研究表明,与独立建模相比,联合建模不仅考虑了模型间的内在关联,而且具有更加准确和稳定的参数估计。实证结果显示,1989年至2011年在子辈社会地位获得过程中,先赋因素的影响减小,后致因素的影响显著提升,各类隐性因素的影响范围扩大,社会整体流动性不断增强。对于先赋因素处于劣势条件的子辈,接受高等教育是其获得高社会地位的最佳途径。
【关键词】社会地位  代际流动  截面数据联合建模  贝叶斯估计  Gibbs抽样
【基金】中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金资助)项目成果(项目号:18XNH090)
【所属期刊栏目】调研世界
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