风笑天:影响育龄人群二孩生育意愿的真相究竟是什么

选择字号:   本文共阅读 781 次 更新时间:2019-01-16 00:37:33

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风笑天  
对“双非”人群显著的则有6个。完全相同的是,张晓青等人的研究中的同一组变量,对“单双独”人群显著的有4个,对“双非”人群显著的也有6个。这说明两类对象有明显差别,不能混为一谈。造成这种差别的原因则是,二者面临的生育政策环境的不同,二者总体的年龄结构的不同。所有这些都启示我们,表现在研究对象性质特征上的不同,实际上都包含着更大社会背景中结构变量的深层次影响。无论是我国社会中鲜明的城乡二元结构特征、独生子女与非独生子女育龄人群所面临的政策环境差别,还是一项关乎千百万家庭和人口的国家政策的实施,都会在被调查对象的身上留下深深的烙印,成为他们形成各种不同的二孩生育意愿的重要因素。

   (三)解释变量的选择问题

   除了上述研究对象性质的影响之外,对于同一研究问题、同一研究方式、同一统计分析方法的现有研究来说,造成它们的研究结果互不相同的另一个重要原因在于,研究者对解释变量(包括自变量和控制变量)的选择不同。采用回归分析的目的之一是,发现与因变量变化相关的各种可能的影响因素及其影响力的相对大小和方向,其指导思想是将所有相关变量纳入方程并平等看待,即寻找一组变量与因变量之间的关系模型。而另一种目的则是,重点考察某个重要的自变量对因变量的影响,并试图发现二者的因果关系。此时,诸如个人背景因素这样的变量都被作为控制变量看待。

   虽然也纳入方程中,但研究者更为关注的则是预先设定的自变量与因变量之间的因果联系,其他的控制变量的选择都服务于对这个主要自变量的研究,即为了更好地探讨自变量对因变量的因果解释,而选择并控制那些有可能对这一因果联系带来影响的相关变量。无论哪种目的,都涉及对解释变量的正确选择。这就要求研究者在选择解释变量时不能太随意,而要反复斟酌。控制变量要真正起到控制住那些干扰自变量与因变量之间关系的因素的作用。同时,也不要将与二者之间关系并不相关的其他变量引进来,还要注意不要重复引入两个本身相关的变量。比如,一孩年龄看起来也是一个与二孩生育相关的因素,即如果一孩年龄过大,可能育龄人群生育二孩的意愿就会相应降低。但是应该注意到,一孩年龄这一变量与妻子年龄这一变量之间有很大的相关,即一孩年龄越大,通常妻子的年龄也相应越大。这样,将两个密切相关的变量同时放进回归方程,容易造成统计累赘,影响到结果的正确性。

   总之,对于同一个问题,不同的调查之所以得出不同的结果,原因有很多,研究者需要从调查对象的性质、样本的构成、变量的选择、调查的方法、统计分析工具的运用等方面认真分析,尽可能排除研究中的偏误,从中找到相对来说可能最接近现实状况的结果,增加人们对于社会现实的正确认识。

  

  

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本文责编:陈冬冬
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文章来源:《探索与争鸣》2018年第10期

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