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在以往的社会分层与流动研究中，研究者们常使用国际社会经济地位指数ISEI指标或EGP阶层分类框架等主要方法对社会阶层进行测量研究。然而，一方面ISEI指标主要考虑经济和教育两个因素且前提是依据主观测量的职业声望，因而容易受到质疑；另一方面EGP阶层分类框架则主要依据职业状况进行分类，虽然考虑了雇佣关系及技术能力等客观因素，却也面临阶层分类边界是否清晰适用于国内研究的局限。基于EGP阶层分类法，将收入和教育因素纳入EGP阶层分类中，提出一种新的计算方法，即通过计算获得“阶层地位分”，从而实现从阶层分类转向阶层量化的社会阶层连续性测量的新方式。通过使用CGSS数据进行验证分析，发现使用迭代法能够计算出收入和教育两个因素在阶层分类中的比重，以此计算出的“阶层地位分”也更易反映社会现实。该方法能够解决困扰国内研究的阶层量化问题，为今后的社会阶层研究方法拓展出一种新的可能性。
}, issn = {}, doi = {https://doi.org/}, url = {http://global-sci.org/intro/article_detail/ssp/21791.html} }在以往的社会分层与流动研究中，研究者们常使用国际社会经济地位指数ISEI指标或EGP阶层分类框架等主要方法对社会阶层进行测量研究。然而，一方面ISEI指标主要考虑经济和教育两个因素且前提是依据主观测量的职业声望，因而容易受到质疑；另一方面EGP阶层分类框架则主要依据职业状况进行分类，虽然考虑了雇佣关系及技术能力等客观因素，却也面临阶层分类边界是否清晰适用于国内研究的局限。基于EGP阶层分类法，将收入和教育因素纳入EGP阶层分类中，提出一种新的计算方法，即通过计算获得“阶层地位分”，从而实现从阶层分类转向阶层量化的社会阶层连续性测量的新方式。通过使用CGSS数据进行验证分析，发现使用迭代法能够计算出收入和教育两个因素在阶层分类中的比重，以此计算出的“阶层地位分”也更易反映社会现实。该方法能够解决困扰国内研究的阶层量化问题，为今后的社会阶层研究方法拓展出一种新的可能性。