中国职业声望的影响因素研究

宋爽

在中国，权威、教育、收入依然是影响职业声望的三大因素。其中，权威对职业声望的影响最大，教育次之，收入最小。本文将每日工作时长作为衡量权威的要素。有管理职务的职业声望高，日工作时间越长职业声望越低。

在我国的职业声望研究中，学者们运用不同的研究模型和调查数据，得出大致类似的结论，代表性的学者有陆学艺、李强、李春玲等，他们认为，影响中国职业声望的主要因素是权威、收入和教育。其中，权威是影响力最大的因子，其次是教育，再次是收入。本文则延续前人的研究，运用多元回归模型对影响职业声望的因子展开定量分析。本文采用的数据来自2010年CFPS调查问卷。根据前人的经验，择取职业声望分数、教育、收入、每日工作时长等4个主要变量进行分析。

提出假设

本文提出的总体假设是：教育、收入、每日工作时长对职业声望有影响。

假设1：受教育程度越高，职业声望越高。

假设2：收入越高，职业声望越高。

假设3：每日工作时间越长，职业声望越低。

数据解释和统计模型

本文的分析数据取自2010年CPFS调查，总数N=33600，运用STATA12.0处理，剔除无效值后，观察值数量N=386。基于研究主题是职业声望的影响因素，根据前人研究的经验，我择取问卷中的四个变量——教育、收入、每日工作时长、职业声望分数展开分析，这四个变量分别对应了理论上的教育、收入、权威和职业声望四个概念。

自变量：edu——受教育年限，0年至22年。问卷中关于受教育程度的变量有四个，选择edu是因为，（1）由数字表示受教育程度方便计算，（2）分类介于粗略与细致之间，不粗略也不繁琐。

income——收入。问卷中关于收入的变量也有不少，如上个月收入、工资收入、其他各类收入、退休前收入等，选择问卷末尾的income变量，方便运算，数字也相对集中。原始数据中，income变量的分布极不均衡，为了方便分析，将income变量取对数，使其基本满足正态分布。

qg403——每日工作时长。我用工作时间的长短来定义权威的内涵，我认为，在真空状态下，以8小时为界限，每日工作时间小于等于8小时的，其职业声望较高，多于8小时的，职业声望则较低。因此，我将qg403转换为两个虚拟变量：每日工作八小时以下、每日工作八小时以上。不过，这种定义和分类存在很大弊端，因为职业声望的高低绝不可能仅仅从工作时长上做简单的判断，比如国家领导人、企业总裁等人群的职业声望很高，但他们也是夜以继日地工作，难得放松和休息。本文就暂且这样处理了。

因变量。qg701_siops——职业声望分数。问卷要求被访者对几类职业进行打分，最低13分，最高78分。

统计模型。本文运用的统计模型是多元回归，统计公式如下：

Y=B2+A1*X1+A2*X2+……+An*XnXm

分析结果

多元回归

Model1中，仅放入教育变量，R～squared=0.130，P>F=0，相关性显著，系数为2.774。可知，教育与职业声望呈正相关，受教育程度越高，职业声望越高，证实了假设1。Model2中，仅放入收入一个变量，R～squared=0.052，P>F=0，相关性显著，系数为2.761。可知，收入也与职业声望呈正相关，收入越高，职业声望越高，证实了假设1。不过，收入对职业声望的影响力略小于教育。Model3中，仅放入每日工作八小时以上的变量，R～squared=0.149，P>F=0.017，相关性显著，相关系数是～2.574。可以推断，每日工作时间超过8小时的工作，其职业声望较低，部分验证了假设3。继续看Model4，在Model4中，仅放入每日工作八小时以下的变量，R-squared=0.299，P>F=0.0045，相关性显著，相关系数是3.050。可以推断，每日工作时间低于8小时的工作，其职业声望较高，再配以Model3的结果，可以证实假设3。

Model5中，加入教育、收入、每日工作八小时以下三个变量，R～squared=0.152，P>F=0.000，相关性显著，教育的相关系数是2.487，收入的相关系数是1.413，每日工作八小时以下的系数是1.095。可以推演出公式：在每日工作时长小于八小时的情况下，Y1=17.257+2.487*教育+1.413*收入+1.095*工作时长。

Model5中，加入教育、收入、每日工作八小时以上三个变量，R～squared=0.149，P>F=0.000，相关性显著，教育的相关系数是2.523，收入的相关系数是1.469，每日工作八小时以上的系数是～0.376。可以推演出公式：在每日工作时长大于八小时的情况下，Y2=17.330+2.523*教育+1.469*收入～0.376*工作时长。

由Model1至Model6的结果可初步判断，教育、收入、每日工作时長对职业声望具有影响力。具体来看，教育、收入、每日工作时长八小时以下与职业声望呈正相关，每日工作时长八小时以上则与职业声望呈反相关。我将每日工作时长定义为权威的内涵之一，认为工作时长较短的工作，拥有较高权威，因而也有较高的职业声望；相反，一份工作时长较长的工作，权威较低，因而职业声望也低一些。

另外，

在Modell、Model2和Model4中，对比教育和收入对职业声望的影响力，教育的相关系数普遍大于收入的相关系数，而权威的相关系数又大于教育。因此，从权威、收入、教育对职业声望的影响排序来看，权威>教育>收入，这一结论与陆学艺、李春玲、李强等人的研究结论基本契合。但是在Model5和Model6中，相关系数的排序则是教育，收入>权威，控制教育和收入变量，削弱了权威的影响力。

Model7和Model8是标准化了的结果，所得系数为标准化回归系数。可得出如下方程：

在每日工作時长大于八小时的情况下，Y3=0.325*教育+0.122*收入～0.018*工作时长；

在每日工作时长小于八小时的情况下，Y4=0.321*教育+0.118*收入+0.051*工作时长。

皮尔逊相关

从表2看出，各因素之间具备相关性，其中，教育、收入、8小时以下与职业声望呈正相关，8小时以上与职业声望呈反相关。

表3呈现的是成对相关，在a=0.05的水平上显著相关的系数后面用*表示。表3的结果虽然在系数上发生调整，但是依然可以从具有显著性的系数中看出，教育、收入、8小时以下与职业声望呈正相关，8小时以上与职业声望呈反相关。

散点图

从图1看出，教育与职业声望的拟合直线呈左下——右上分布，故而判定教育与职业声望呈正相关关系。图1中，各点呈阶段式均匀分布，这与源数据的分类有一定关系，大部分点集中在拟合直线附近，少部分异常值距离直线较远，可以判定，教育与职业声望的相关性较为显著。

从图2看出，收入与职业声望的拟合直线也呈左下——右上分布，不过拟合直线较短，扔可判定收入与职业声望呈正相关关系。图2中的各点的分布较为集中，大部分点集中在拟合直线周围，出现少部分异常值。因而可以判定，收入与职业声望的相关性也较为显著。

从图3看出，每日工作8小时以上与职业声望的拟合直线呈左上——右下分布，可判定每日工作8小时以上与职业声望呈负相关关系。图3中的各点的分布集中于拟合直线的两端，部分点集中在拟合直线周围，也有部分异常值出现。因而可以判定，虽然每日工作8小时以上与职业声望呈反相关，但相关性并不十分显著。

图4的情况与图3类似。图4显示，每日工作8小时以下与职业声望的拟合直线呈左下——右上分布，可判定每日工作8小时以下与职业声望呈正相关关系。图4中的各点的分布也集中于拟合直线的两端，部分点集中在拟合直线周围，也有部分异常值出现。因而可以判定，虽然每日工作8小时以下与职业声望呈正相关，但相关性并不显著。

图5显示的是以四个自变量为横坐标，以因变量为纵坐标描绘的残差图。图中显示，各个点围绕残差等于0的直线上下随机散布，且较为集中，说明回归直线对原观测值的拟合情况良好。当然，也存在一些异常值，不过数量不大。

图6是散点图矩阵，显示的相关关系结果与上述图1至图4大体一致，在此不赘述。

在中国，权威、教育、收入依然是影响职业声望的三大因素。其中，权威对职业声望的影响最大，教育次之，收入最小。本文将每日工作时长作为衡量权威的要素。有管理职务的职业声望高，日工作时间越长职业声望越低。此次分析得出的结论与文献回顾中国内学者得出的结论基本一致。可以推断出，在不同时间所做的关于职业声望的调查，其背后的影响因素存在惊人的一致性。在中国，权威、权力占据举足轻重的地位，这与中国“官本位”的传统有着密不可分的关系。