Handbook of Measures of Socioeconomic Positions And Inequalities pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Intl Specialized Book Service Inc

作者:Davey Smith, George (EDT)/ Galobardes, Bruna (EDT)/ Lawlor, Debbie (EDT)/ Lynch, John (EDT)/ Shaw, M

出品人:

页数:208

译者:

出版时间:

价格:35

装帧:Pap

isbn号码:9781861347664

丛书系列:

图书标签:

社会经济地位
社会不平等
健康不平等
流行病学
社会科学
公共卫生
测量方法
社会分层
健康决定因素
统计学

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具体描述

《社会经济地位与不平等衡量方法手册》本书深入探讨了社会经济地位（SES）和不平等的测量方法，为研究人员、政策制定者和任何对社会结构和不平等现象感兴趣的读者提供了一份详实的研究工具。我们理解，对社会经济状况进行准确、多维度的衡量是理解社会动态、评估政策效果以及识别潜在社会问题的关键。因此，本手册旨在汇集并解析当前在社会科学领域广泛使用和新兴的各种衡量方法，为使用者提供清晰的指导和实践支持。核心内容与结构：本书内容围绕“社会经济地位”和“不平等”这两个核心概念展开，并细致入微地介绍了与之相关的各种衡量指标、研究设计以及数据分析方法。第一部分：社会经济地位（SES）的界定与衡量社会经济地位（SES）是一个复杂且多维度的概念，它综合了个人或家庭在社会中的经济资源、教育程度、职业声望以及由此产生的社会影响力和生活机会。本部分将：阐述SES的核心构成要素：收入与财富：详细介绍收入（如个人收入、家庭收入、可支配收入、总收入）和财富（如资产、净资产、财产）的衡量方法，包括数据收集的挑战（如收入不报、隐性财富）以及不同统计口径的应用场景。我们将讨论不同类型的收入（工资、投资、租金等）以及财富的不同组成部分（不动产、金融资产、收藏品等），并分析它们在衡量SES时的异同。教育：深入分析教育的各个维度，包括受教育年限、最高学历、教育质量（如学校声誉、课程设置）、教育获得的技能与证书等。我们将探讨如何将教育转化为可量化的指标，以及在不同文化和社会背景下教育指标的适用性。职业：探讨职业在SES衡量中的重要性，包括职业声望（如威望评分）、职业类别（如行业分类、职业代码）、工作环境（如稳定性、风险）、工作满意度以及职业发展潜力。我们将介绍不同职业分类系统的演变和应用，以及如何客观评估职业的社会价值和经济回报。其他维度：拓展SES的衡量范围，讨论其他可能影响和反映社会经济地位的因素，例如居住地、社会网络、生活方式、文化资本、健康状况等。我们将分析这些因素如何与传统的SES指标相互作用，并对个体的社会经济轨迹产生影响。介绍主流的SES指数构建方法：单一指标衡量：分析单独使用收入、教育或职业等单一指标进行SES衡量的优缺点，以及在特定研究情境下的适用性。多指标综合模型：详细介绍如何将上述多个维度整合成一个综合性的SES指数。我们将讨论不同的数据标准化技术、权重分配方法（如因子分析、主成分分析、专家评分法、聚类分析）以及模型选择的标准。例如，我们将探讨如何处理多指标数据中的缺失值、异常值以及不同指标之间的相关性。特定人群的SES衡量：针对不同研究对象（如儿童、老年人、失业者、非传统就业者）的SES衡量，将提供特殊的考虑和调整建议。第二部分：社会不平等的界定、维度与衡量社会不平等是指社会成员在获取资源、机会、权利和地位等方面存在的系统性差异。本部分将：界定社会不平等的概念与理论视角：收入不平等：深入分析收入不平等的衡量指标，如基尼系数、帕累托指数、Theil指数、收入五等分位比（S80/S20）等。我们将详细解释这些指标的计算方法、理论基础以及在不同情境下的解释。财富不平等：探讨财富不平等的衡量，包括资产集中度、继承财富的影响以及不同社会群体在财富积累上的差异。机会不平等：关注起点上的不平等，分析教育机会、医疗机会、就业机会等方面的差异，以及这些机会的不平等如何影响个体的社会流动性。健康不平等：探讨健康状况在不同社会经济群体中的差异，包括预期寿命、疾病发病率、医疗可及性等。其他不平等形式：涵盖性别不平等、种族/族裔不平等、城乡不平等、代际不平等以及数字鸿沟等多种形式的不平等。介绍衡量不平等的常用统计方法：描述性统计：使用均值、中位数、标准差、四分位数、百分位数等描述性统计工具来展示不平等的分布情况。比较分析：介绍如何通过t检验、方差分析、卡方检验等方法比较不同社会群体在SES和不平等指标上的差异。回归分析：阐述如何使用回归模型（线性回归、逻辑回归、多层次模型等）来识别影响SES和不平等的关键因素，并量化这些因素的影响程度。纵向数据分析：针对跟踪调查数据，介绍如何分析SES的动态变化和不平等趋势，例如使用面板数据模型。第三部分：研究设计、数据收集与伦理考量本部分将关注在研究SES和不平等时，如何在研究设计、数据收集和伦理规范方面做到严谨和负责。研究设计：横断面研究：解释如何在某一时间点上收集和分析SES与不平等数据。纵向研究（面板研究、队列研究）：讨论如何通过跟踪同一群体在不同时间点的数据来分析SES的变化轨迹和不平等的发展趋势，以及如何处理随时间变化的混淆因素。比较研究：介绍如何通过比较不同地区、不同国家或不同社会群体的SES和不平等状况，来理解其背后的驱动因素和影响机制。实验设计（如自然实验）：探讨在研究SES和不平等时，如何利用政策变化、自然灾害等“准实验”机会来评估特定干预或事件的影响。数据收集方法：问卷调查：详细讨论问卷设计的原则，包括问题的措辞、量表的选择、抽样方法（概率抽样、非概率抽样）以及数据质量控制。访谈与焦点小组：介绍定性研究方法在理解SES和不平等体验方面的作用，以及如何通过深入访谈了解个体的主观感受和经历。二手数据利用：分析如何利用政府统计数据、大规模调查数据、行政记录等二手数据进行SES和不平等的研究，并讨论数据可获得性、数据质量以及数据链接的挑战。新兴数据源：探索大数据、社交媒体数据、地理空间数据等新兴数据源在SES和不平等研究中的潜力和局限性。伦理考量：知情同意与隐私保护：强调在收集敏感的SES信息时，如何确保参与者的知情同意、匿名性和数据保密。数据安全与存储：讨论保护研究数据免受未经授权访问的措施。研究结果的传播与解读：强调负责任地传播研究结果，避免引起不必要的社会恐慌或偏见，并准确解读不平等现象的复杂性。第四部分：应用案例与前沿展望本部分将通过具体的研究案例，展示如何运用手册中的方法来分析现实世界中的社会经济地位和不平等问题。同时，也将展望该领域未来的研究方向和挑战。案例研究：教育与社会流动性的关系：分析不同SES背景的个体在教育机会和成就上的差异，以及教育在打破代际SES传递中的作用。健康不平等的驱动因素：探讨SES如何通过医疗可及性、生活方式、环境因素等途径影响健康 outcomes。政策评估：分析不同社会福利政策、税收政策、教育政策等对SES和不平等的影响。区域发展与不平等：考察不同地理区域之间SES和不平等的差异，以及驱动这些差异的因素。前沿展望：新兴的不平等形式：探讨人工智能、自动化等技术发展对SES和不平等可能产生的新影响。跨学科整合：强调将经济学、社会学、心理学、公共卫生学、地理学等多个学科的知识和方法相结合，以更全面地理解SES和不平等。动态模型与预测：展望未来研究将更多地关注SES和不平等的动态变化趋势，并可能发展出预测模型。技术进步与数据伦理：讨论如何在利用新兴技术和大数据的同时，坚守伦理原则，确保研究的公正性和对社会负责。《社会经济地位与不平等衡量方法手册》致力于为研究者提供一份全面、实用且与时俱进的指南。通过深入理解和应用本书介绍的各种方法，研究者将能够更精准地捕捉社会经济现象的复杂性，为促进社会公平与福祉提供坚实的研究基础。