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user: 3. 数据、变量与计量模型 (一) 数据来源 本文数据来自于中国家庭追踪调查(China family panel studies， CFPS) 2014年及2016年调查问卷。该调查是北京大学中国社会科学调查中心主持的一项大型综合性社会调查，抽样调查涵盖了全国25个省(市、区)的16000户家庭中的所有家庭成员的信息，形成个人、家庭和社区三个层面的数据，以此来反映中国经济社会的发展和变迁 2 。 本文使用CFPS数据主要基于以下三点理由：第一，CFPS详细记录了受访者及其家庭成员的职业状况，并根据此类信息提供了代表职业社会经济地位的三个指标，即国际标准职业社会经济指数(ISEI)、标准国际职业声望量表(SIOPS)及EGP职业分类代码，这为本文从职业阶层视角评估代际流动性提供了数据支持。第二，CFPS报告了受访者自评的“在本地的收入水平、社会地位水平”及“对自己工作的满意度”等多方面内容，有利于本文从主观评价方面考察代际流动性。第三，CFPS分层、多阶段的抽样设计使其样本能够代表中国大约95%的人口 [ 52 ]，因此这项数据更能反映不同地区社会信任的整体情况，这使得利用微观数据对居民信任水平的影响因素进行实证分析较为稳健。 (二) 模型构建 为识别社会代际流动性对社会信任水平的影响效应，本文建立了如下计量模型： T r u s t i j = α + β M i j + δ X i j + γ p + ε i j (1) 其中，被解释变量 T r u s t i j 表示受访者 i 的社会信任水平，也即该受访者对陌生人的信任水平。关键解释变量 M i j 表示受访者 i 与其父代(包括父亲、母亲)相比社会代际流动性的变化程度。具体来讲，本文分别从职业流动、教育流动和主观感知三个维度，来度量受访者的代际流动性。 β 表示社会代际流动性对个体社会信任水平的影响，根据本文研究假说，我们预期估计系数 β 显著为正。 X i j 表示其他可能影响受访者社会信任水平的一系列控制变量，这其中包括个人、家庭及社区三个层面的特征变量。此外， γ p 表示各省份虚拟变量，用以控制不随时间变化且难以观测的省份固定效应， ε i j 为随机扰动项。 (三) 变量说明 1) 社会信任水平 如表1中，CFPS问卷中记录了被访者“对陌生人的信任程度”，本文据此来衡量其社会信任水平。具体而言，该指标是从0到10的得分变量，分值越大表示信任水平越高。除了本文采取的这种直接度量社会信任水平的指标，在使用调查数据度量信任的文献中，Almond et al. [ 53 ] 首次使用“普遍信任问题”衡量社会信任：“一般来说，你会说大部分人能够被信任，还是在与他人打交道时再小心也不为过?”回答有两个选项，一个选项是“大部分人能够被信任”，另一个选项是“需要非常小心” 3 。因此，本文也选取CFPS调查问卷的问题N1001“一般来说，您认为大多数人是可以信任的，还是和人相处要越小心越好？”来构建社会信任虚拟变量，进行稳健性检验。当受访者回答“大多数人是可以信任的”时，社会信任赋值为1；当答案是“越小心越好”时，社会信任赋值为0。 2) 社会代际流动性 代际流动性反映的是子代相对于父代社会地位及阶层的变动情况，基于已有的研究 [ 54 ]，本文分别从“代际职业流动”、“代际教育流动”以及“主观感知的代际流动”三个方面来刻画社会代际流动性。职业和教育流动是衡量社会代际流动性的客观指标，而感知的代际流动则是从主观维度来进行度量。 ① 代际职业流动。CFPS提供了职业社会经济指数(ISEI)、职业声望量表(SIOPS)以及EGP职业分类代码。本文使用EGP职业分类代码来构建关键解释变量之一“职业代际流动” [ 55 ]，将职业社会经济指数(ISEI)及职业声望量表(SIOPS)作为职业地位的替代性指标纳入稳健性检验。 构造“代际职业流动”指标的具体做法是：将EGP分类码 4 按职业地位由低到高划分为5类，并赋值1~5，进而计算出受访者与其父代(父亲、母亲)之间EGP的差值，差值越大则表明受访者实现向上社会流动的程度越高，也就实现了更大的职业阶层跨越。 ② 代际教育流动。本文基于个体的最高学历计算了代际之间的受教育年限差值，也即受访者与其父代(父亲、母亲)的受教育年限的差值，该差值越大，则意味着子代在人力资本层面上实现向上代际流动的程度越高。需要说明的是，CFPS数据库中受访者及其父母的最高学历记录非常完整，因此代际教育流动指标的样本规模较大。 ③ 主观感知的流动。主观感知的代际流动等于受访者在“本地的收入水平”、“在本地的社会地位”及“对自己工作的满意度”三个方面主观评价的均值，若受访者主观感知的社会阶层数值高于其父亲或母亲相应变量的数值，那么则将主观感知的代际流动赋值为1，反之则赋值为0。简而言之，主观感知的代际流动取值为1表示子代相比于父代而言，在主观上感受到了向上的社会流动；取值为0则表示子代在主观上感受到了向下的社会流动或没有流动。 3) 其他控制变量 本文还囊括了其它可能会影响受访者社会信任水平的个人特征、家庭特征及村居特征，并将其作为控制变量加入到回归方程当中，以避免潜在的遗漏变量偏误。其中，个人特征包括年龄、性别、婚姻状况、生活满意度、宗教信仰以及政治面貌；家庭层面的控制变量包括家庭收入、家庭子女数量及家庭人口规模；社区层面的控制变量包括受访者居住地所属的城乡类型、是否为少数民族聚居区及村经济发展水平。 Table 1 Statistical description of variable 变量名称 含义及赋值 样本量 均值 标准差 最小值 最大值 被解释变量 信任水平 0~10，数值越高，信任水平越高 16，582 2.357 2.099 0 10 关键解释变量 代际职业流动 子代与父代职业EGP差值 9159 1.231 1.592 −4 4 代际教育流动 子代与父代受教育年限差值 19，353 0.418 7.19 −22 22 主观感知的流动 子代高于父代 = 1 12，534 0.463 0.499 0 1 基准模型控制变量 年龄 截至调查时的年龄(岁) 25，033 21.02 13.402 0 82 性别 男 = 1 25，030 0.617 0.486 0 1 婚姻状况 在婚(有配偶)、同居 = 1，未婚、离婚、丧偶 = 0 15，555 0.522 0.5 0 1 生活满意度 1~5，数值越高，满意度越高 13，480 3.498 1.033 1 5 宗教信仰 是 = 1 13，478 0.017 0.13 0 1 是否是党员 是 = 1 15，541 0.076 0.265 0 1 家庭收入 取对数 57，186 78，860.11 240，000 50 1.14e+07 家庭子女数量 家庭子女数量 57，301 2.59 1.037 1 10 家庭人口规模 家庭人口规模 57，301 4.764 2.142 1 19 城乡分类 城市 = 1 57，011 0.389 0.487 0 1 少数民族聚居区 是 = 1 57，301 0.11 0.312 0 1 村经济发展水平 人均纯收入(元)，取对数 43，129 8.307 0.857 5.011 10.342 稳健性检验变量 A.被解释变量的替代变量 信任水平 信任 = 1 16，577 0.624 0.484 0 1 B.关键解释变量的替代变量 代际职业流动 子代与父代isei差值 9159 10.99 15.987 −68 66 代际职业流动 子代与父代siops差值 9159 1.09 13.943 −57 65 代际职业流动方向(EGP) 子代职业EGP取值高于父代 = 1 9159 0.654 0.476 0 1 代际职业流动方向(ISEI) 子代ISEI取值高于父代 = 1 9159 0.688 0 0 1 代际职业流动方向(SIOPS) 子代SIOPS取值高于父代 = 1 9159 0.372 0.483 0 1 代际教育流动方向 子代受教育年限高于父代 = 1 19，353 0.507 0.5 0 1 C.遗漏变量 灾害频发区 灾害频发 = 1，没有自然灾害 = 0 57，301 0.84 0.366 0 1 农业种植方式 种水稻 = 1，种小麦 = 0 57，278 0.437 0.496 0 1 所属地区市场化程度 1~5，数值越高，市场化程度越高 57，278 2.75 1.418 1 5 表1. 变量的统计性描述