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user: 4. 中国居民收入影响因素分析 4.1. 变量选择说明 从居民收入的实际情况出发，对中国居民收入影响因素分析这一研究选择如下变量： lnself_y：表示收入的对数，收入指的是个体每年所得的各种来源的收入之和； vilorngh：0表示居委会，1表示村委会； a2 (性别)：0表示男性，1表示女性； a7a (教育年限)：正整数表示所受教育的时间； a10 (政治面貌)：1表示中共党员或民主党派，0表示共青团员、表示群众，用来作为对政治资本的测量； a69：1表示初婚有配偶，0表示非初婚有配偶； a2* a7a：教育与性别的交互项，即允许教育回报因性别的不同而不同； a7a* a10：教育与政治面貌的交互项，即允许教育回报因政治面貌的不同而不同； a2* a10：性别与政治面貌的交互项。对如上变量进行多水平模型分析如下： 4.2. 空模型检验 以省份\直辖市\自治区为划分，个人收入对数为因变量进行空模型检验，表2为空模型分析结果。 P值均不超过0.005，省份地区差异的估计值为0.25031，不同省份地区收入水平有差异，且由公式(1~4)，求得ICC为0.24，从数据来看总方差有24%的方差比例是由组间方差所影响的，分省地区考虑收入水平具有统计学意义，应进一步拟合多水平模型。 4.3. 全模型分析 如表3所示，在首次探索中，以省份\直辖市\自治区为主题，个人收入取对数为因变量，在固定效应中加入a2 (性别)，a4 (民族)，a7a (教育年限)，a10 (政治面貌)，a69 (婚姻状况)，a89b (父亲教育年限)，a90b (母亲教育年限)，age (2012年年龄)，vilorngh (城市或农村)，a7a*a10 (教育年限与政治面貌交互项)，a2*a7a (性别与教育年限交互项)，a2*a10 (性别与政治面貌交互项)；在随机效应中加入vilorngh (城市或农村)，发现在固定效用中民族，政治面貌、父母教育程度，a2*a10对个人的收入影响不显著则在下一轮模型构建中剔除此类变量。 对于民族(a4)不显著，一方面是因为中国少数民族不管是占中国总人口还是调查人数所占比例均较少，统计的样本太少(少数民族占样本的8.1%，且分为七大部分：蒙，满，回，藏，壮，维，其他)从而各部分没有到达一定的显著性，二是因为中国近年来的各地区经济发展速度较快加之政府对少数民族地区的扶持力度，各民族共同发展共同繁荣，民族因素在收入差异上没有十分明显的不同。 对于政治面貌、政治面貌和教育年限的交叉影响，不显著，这与此前研究中共党员身份在中国是一种政治优势的理论相反 [ 6 ] 。性别与政治面貌(a2*a10)交叉项的不显著，在样本中男女比例接近一比一，样本中共党员占比超过10%，大致和人口特点相符，所以不存在样本数量的层面上的影响，这里正是中国男女平等，社会公平方面的进步印证。 如表4所示，在第二次探索中，以省份\直辖市\自治区为主题，个人收入取对数为因变量，在固定效应中加入a2，a7a，a69，age，vilorngh，lnfamily_y，a2*a7a，其中a2，a69，vilorngh即：性别、婚姻状态、城市农村为哑变量；在随机效应中加入vilorngh，各变量均显著。 此时全模型为： Table 2 Estimates of covariance parameter Parameter Estimate Std. Error Wald Z Sig. 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound Residual 0.800161 0.016131 49.604 0.000 0.769162 0.832410 Intercept [subject = s41] Variance 0.250310 0.069433 3.605 0.000 0.145334 0.431113 表2. 空模型运行结果 a. Dependent Variable：个人收入对数。 Table 3 Complete model fixed effect parameter estimatio Parameter Estimate Std. Error df t Sig. 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound Intercept 1.210398 0.132624 2955.107 9.127 0.000 0.950354 1.470442 [vilorngh=0] 0.221933 0.035115 23.039 6.320 0.000 0.149298 0.294568 [vilorngh=1] 0 b 0 . . . . . a7a 0.050287 0.004348 4940.962 11.565 0.000 0.041763 0.058811 [a69=0] 0.062774 0.022950 4932.519 2.735 0.006 0.017782 0.107765 [a69=1] 0 b 0 . . . . . age −0.003098 0.000949 4939.235 −3.264 0.001 −0.004959 −0.001237 lnfamily_y 0.756516 0.011486 4647.095 65.862 0.000 0.733998 0.779035 [a2=0] * a7a −0.044902 0.005230 4911.881 −8.586 0.000 −0.055154 −0.034650 [a2=1] * a7a 0 b 0 . . . . . [a2=0] 0.750235 0.033748 4920.081 22.230 0.000 0.684073 0.816397 [a2=1] 0 b 0 . . . . . 表3. 完全模型固定效应参数估计 a. Dependent Variable：个人收入对数。 b. This parameter is set to zero because it is redundant. Table 4 Complete model random effect parameter estimatio Parameter Estimate Std. Error Wald Z Sig. 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound Residual 0.313758 0.006346 49.441 0.000 0.301564 0.326446 Intercept [subject = s41] Variance 0.006867 0.004943 1.389 0.165 0.001675 0.028149 vilorngh [subject = s41] Variance 0.009675 0.004639 2.086 0.037 0.003780 0.024764 表4. 完全模型随机效应参数估计 a. Dependent Variable：个人收入对数。 层1模型： ln s e l f _ y i j = β 0 j + β 1 j v i l o r n g h i j + α 1 a 7 a i j + α 2 a 69 i j + α 3 a g e i j + α 4 a 69 i j + α 5 ln f a m i l y _ y i j + α 6 a 2 i j ∗ a 7 a i j + α 7 a 2 i j + e i j 层2模型： β 0 j = γ 00 + γ 01 v i l o r n g h j + u 0 j β 1 j = γ 10 + u 1 j 组合模型： ln s e l f _ y i j = γ 00 + γ 01 v i l o r n g h i j + α 1 a 7 a i j + α 2 a 69 i j + α 3 a g e i j + α 4 a 69 i j + α 5 ln f a m i l y _ y i j + α 6 a 2 i j ∗ a 7 a i j + α 7 a 2 i j + ( u 0 j + u 1 j v i l o r n g h i j + e i j ) 对固定效应进行检验，均有P < 0.05，说明教育年限、婚姻状态、年龄、城市或农村、家庭收入水平，性别，性别与教育年限交互项均对个人收入都有影响。