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社交與學習活動的社會經濟驅動模式探析

時間:2019-07-04 來源:現代營銷(下旬刊) 作者:劉翔宇 本文字數:3029字

  摘    要: 人作為“社會動物”, 社交是重要的活動之一, 在空閑時間尤其如此, 而作為社會壓力的承載體, 空閑時間進行學習, 以提升能力、充實自身, 也是普遍現象。利用2015年度中國綜合社會調查的數據, 分析了這兩種空閑活動背后的社會及經濟驅動模式, 實證結果顯示, 教育程度、父輩教育程度提升了主體成為學習型的概率, 降低了主體成為社交型的概率。

  關鍵詞: 社交; 學習; 空閑活動; 計量經濟分析;

  對空閑活動的研究, 國外已經開展很久了, “在20世紀50年代發展起來的閑暇時間經濟理論, 基于閑暇配置開拓了勞動經濟學的新視角。在肯定閑暇替代效應的基礎上, 該理論開創性地分析了閑暇對工作的互補效應, 從家庭經濟學和時間配置研究方面揭示了閑暇的微觀經濟效應”。盧春天、成功 (2014) 從社會分層角度研究了閑暇活動的分層現象, 他們認為“無論是主觀還是客觀社會分層在閑暇活動上也體現出階層化的趨勢, 而且這一趨勢有著一定的相似性;教育程度、主觀社會階層自我評價等變量對總的閑暇活動頻次有著顯著影響, 而且教育程度的影響最大”。

  本研究選取了兩種空閑活動——社交與學習進行比較, 試圖揭示這兩種空閑活動的驅動模式的異同。之所以選擇社交, 是因為人作為“社會動物”, 社交是其重要的活動之一, 在空閑時間更是如此, 社交是維系感情、交換信息, 乃至身份顯示、階層維護的重要手段, 之所以選擇學習, 是因為人承載著求學、工作、家庭等等壓力, 空閑時間學習, 提升能力、充實自身, 也是普遍現象。對于“下里巴人”的社交與“陽春白雪”的學習, 探究各自背后的社會及經濟驅動模式, 正是本研究的目的。

  本文余下部分這樣安排:第一部分, 從人口學特征和社會經濟屬性兩方面的統計層面, 對從事這兩種活動的主體進行對比, 第二部分, 分別建立社交和學習的二元邏輯斯特計量模型, 第三部分, 利用2015年度中國綜合社會調查數據 (下文簡稱CGSS2015) , 實證分析兩種活動驅動模式, 并進行比較。最后, 總結研究發現。

  一、兩種活動的統計特征比較

  CGSS2015的A31詢問受訪者在過去一年中是否經常在空閑時間做下面的事情——社交/串門、休息放松、學習充電, 從事以上三種活動的頻率選項包括:1.從不;2.很少;3.有時;4.經常;5.非常頻繁。對社交、串門選擇4或5的受訪者并且對學習充電不選擇4或5的受訪者, 我們定義他 (她) 為社交型, 對學習充電選擇4或5的受訪者并且對社交、串門不選擇4或5的受訪者, 我們定義他 (她) 為學習型。CGSS2015顯示, 國人重社交輕學習, 社交型人群占比25.12%, 學習型人群占比7.94%。

社交與學習活動的社會經濟驅動模式探析

  我們從性別、年齡、民族三個人口學特征和教育程度、家庭收入、主觀社會分層、父輩教育程度四個社會經濟特征, 對從事兩種活動的主體進行比較。CGSS2015中, 教育程度從1排列到13, 1代表沒有受過任何教育, 13代表研究生及以上。同樣, 父母在子女14周歲時的教育程度也是從1排列到13, 我們取父親和母親的教育程度的最大值, 用其衡量父輩的教育程度。CGSS2015的A62詢問受訪者家庭在2014年的全年總收入, 之所以選擇家庭收入而非個人收入, 一方面因為, 部分受訪者尚未獲取收入, 另一方面, 空閑活動往往是家庭性或者具有家庭傳統的。CGSS2015的A431請受訪者評價自己所處社會等級, 從1排列到10, 我們用A431衡量受訪者的主觀社會分層。

  表1展示了兩種類型主體的統計特征。

  表1 兩種活動主體的統計特征
表1 兩種活動主體的統計特征

  學習型人群的男性占比顯著高于社交型人群。學習型人群年齡均值較社交型人群小將近11歲, 這并不難理解, 求學者、在職者的年齡往往低于工作者、退休者。學習型人群教育程度均值比社交型人群教育程度均值高——總體上, 社交型人群的教育程度為初中, 而學習型人群的教育程度接近大學專科 (成人高等教育) 。而社交型人群的父輩教育程度接近小學, 學習型人群則接近職業高中。兩種活動主體的主觀社會分層差別不大, 但家庭收入差別很大, 社交型家庭收入均值為73051.25元, 學習型家庭收入均值為100743.4元, 并且前者的標準差是后者的2.07倍。

  二、兩種活動的社會經濟驅動模式

  在這一部分, 我們對兩種活動構建二元邏輯斯特 (logit) 模型, 發現并比較驅動這兩種活動的社會經濟模式。我們選取教育程度、父輩教育程度、家庭收入、主觀社會分層、性別、年齡、民族作為模型的解釋變量, 用以解釋一個受訪者是社交型 (學習型) 的概率。

  為了消除教育膨脹的影響, 我們對受訪者本人的教育程度以及父輩的教育程度進行了以出生年代為分組依據的中心化處理。

  表2匯總了解釋變量的名稱、意義、屬性。

  表2 解釋變量匯總
表2 解釋變量匯總

  表3顯示了解釋變量的描述性統計結果。

  表3 解釋變量描述性統計
表3 解釋變量描述性統計

  社交型的二元邏輯斯特回歸模型表述如 (1) :

  P (social=1) 是受訪者是社交型的概率, 則1-P (social=1) 是受訪者不是社交型的概率。稱為勝算比, 勝算比越大, 受訪者是社交型的概率越高, 反之則越低。X是解釋變量向量, β是系數向量。

  學習型的二元邏輯斯特回歸模型表述如 (2) :

  P (study=1) 是受訪者是學習型的概率, 則1-P (study=1) 是受訪者不是學習型的概率。稱為勝算比, 勝算比越大, 受訪者是學習型的概率越高, 反之則越低。X是解釋變量向量, β是系數向量。

  三、模型的回歸及解釋

  表4 社交型驅動模式回歸結果
表4 社交型驅動模式回歸結果

  表5 學習型驅動模式回歸結果
表5 學習型驅動模式回歸結果

  家庭收入并不是驅動這兩種空閑活動的因素, 在表4和表5中, 家庭收入的勝算比均為1, 當然這是近似的結果, 意味著, 家庭收入的變動不影響成為社交型或者學習型的概率, 這兩個勝算比都沒有通過顯著性檢驗。

  主觀社會分層既驅動了社交型空閑活動, 也驅動了學習型空閑活動, 該變量在表4、表5中均顯示了大于1的勝算比, 且都通過了顯著性檢驗, 主觀社會分層提高一層, 受訪者是社交型的概率上升0.018, 而受訪者是學習型的概率上升0.003。

  回歸結果顯示, 男性更可能是學習型, 而女性更可能是社交型, 表4的性別變量勝算表為0.883, 意味著男性是社交型的概率是女性的0.883倍, 表5的性別變量的勝算比為1.480, 說明男性是學習型的概率是女性的1.48倍, 這兩個勝算比都通過了顯著性檢驗。

  表4的民族變量的勝算比為0.720, 表5的民族變量的勝算比為0.623, 并且都通過了顯著性檢驗, 意味著少數民族相對于漢族, 既可能是社交型, 也更可能是學習型, 教育程度、父輩教育程度、年齡這三個變量驅動了主體在社交和學習之間進行選擇, 表4和表5中, 這三個變量的勝算比呈現了相反方向——社交型模型的教育程度、父輩教育程度反向影響社交概率, 即隨著教育程度、父輩教育程度的提升, 主體成為社交型的概率下降而學習型模型的教育程度、父輩教育程度正向影響學習概率, 即隨著教育程度、父輩教育程度的提升, 主體成為學習型的概率上升;社交模型的年齡正向影響社交概率, 即隨著年齡上升, 主體成為社交型的概率上升, 學習型模型的年齡反向影響學習概率, 隨著年齡上升, 主體成為學習型的概率下降。除了社交模型的父輩教育程度之外, 這三個變量在兩個模型中都通過了顯著性檢驗。

  結論

  計量模型的回歸結果, 支持了我們對社交型空閑活動的“下里巴人”及對學習型空閑活動的“陽春白雪”的判斷——學習型主體顯然擁有對教育的更高的要求, 并且他們父輩的教育程度向他們傳遞了文化資本。但是, 社交模型的準擬合優度僅為0.022, 遠低于學習型模型的0.178, 這意味著, 在中國, 教育程度、父輩教育程度、主觀社會分層對主體的學習型空閑活動的概率解釋力較強, 而對主體的社交型空閑活動的概率解釋力很弱, 因此需要挖掘解釋國人熱衷社交的其他原因。

  參考文獻

  [1]魏翔, 呂騰捷.閑暇時間經濟理論研究進展[J].經濟學動態, 2018 (10)
  [2]盧春天, 成功.社會分層視野中的城市居民閑暇活動——基于2010中國綜合社會調查的實證分析[J].青年研究, 2014 (03)

    劉翔宇.社交抑或學習——空閑活動的計量經濟分析[J].現代營銷(下旬刊),2019(04):16-18.
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