1、1988年國際標準職業分類的職業地位的國際可比性測量（翻譯版）HARRYB.G.GANZEBOOM烏德勒支大學及DONALDJ.TREIMAN美國加州大學洛杉磯分校本文提供了把職業地位的國際可比性測量進行編碼的操作步驟一一該測量針對的是最近公布的1988年國際標準職業分類（ISCO88）。我們首先討論ISCO88分類的性質，ISCO88和以前國際通用的分類標準的關系，ISCO88與其前身一一已經被廣泛應用于比較研究領域一ISCO68國際勞工組織，1969）的關系。我們認為：采用ISCO88作為分類的標準工具會使比較研究獲益良多；而比較研究也會為如何做到這一點提供指導。然后，我們描述了這些程序本

2、一為對3種職業地位的國際可比性測量進行比較而形成的新的標準編碼程序：特雷曼（Treiman）的標準國際職業聲望量表（SIOPS、甘澤布姆（Ganzeboom）等人的國際社會經濟地位指數（ISEI）、埃里克森（Erikson）和德索普（Goldthorpe）的戈德索普量表（EGP）。為了更新SIOPS的聲望分數，我們已經直接把SIOPS的職業頭銜與ISCO88分類中的職業頭銜搭配在一起。為了獲得ISEI的分數，我們已經復制了用來為ISCO88計算分數的程序，采用了同樣的數據，但使用了新的進一步完善白匹配一一基礎的國家職業分類與ISCO88之間的匹配。為了創建EGP階級編碼，我們把ISCO88的職

3、業分類映射到了一個10一分類的分類中，這一10一分類是CASMIN項目為一個12國分析項目開發的。為了驗證這些量表，依據一個獨立的數據源一一來源于國際社會正義項目的匯總文件（一個把14個國家的抽樣調查的數據綜合在一起的國際數據文件），我們估算了一個基本的地位獲得模型的參數。依據ISCO88和ISCO68的職業地位量表推導出的參數和上述參數表有很大的相似性。1996年學術出版公司職業分類即使不是構成分成研層最主要的部分，那也是占了相當大的部分。自從人們認識到，分工是社會不平等的內核，而由此造就的職業是社會分層的主要依據，分層研究人員就已經從職業信息中開發出了獲得地位測量的方法。通常情況下，這包括

4、兩個步驟。首先，關于職業的信息被記錄在一份由幾百個分類組成的詳細分類中，通常是人口普查或其它官方分類。接著，按照研究者的喜好和研究問題的重要性，這些詳細的職業分類被重新編碼成易于規模操作的以及與社會學相關的測量。這樣，在流通使用中就會產生許多派生的量表和更多的分類。職業地位的跨國家比較測量已經很難完成，這一點并不令人吃驚。原因有如下幾方面。首先，隨著時間的推移（全國人口普查局通常在每次新的普查時升級其分類），詳細的職業分類往往因跨國和社會的不同而不同。分類的不同不僅與細致程度以及其中的特定職業頭銜有關，而且還與分類的邏輯有關。例如，一些詳細的分類能夠區分相同職業下的工作地位，而另外一些分類的就

5、無法區分。一些分類對企業起很重要的導向作用，而另一些則沒有這一作用。這些差別部分地反映了職業分類在不同的社會職業結構中的的差別，以及在我們身邊不斷完善的體制中（如法定地位職業）的差別。然而，在某種程度上，國家分類的差異必須簡單的歸因于其自身不斷演變的特質，而不應該歸因于缺乏協調性。第二，對于在實際數據分析中被采用的派生量表的邏輯和內容，分層研究人員之間有很大的分歧。研究人員已經用不同的方式把詳細的職業分類進行了整理，分成了許多群組或是連續量表。在這里，這些差異在某種程度上再次反映了理論意義上的差異。但是，作為一個國際企業，他們又部分地上把差異簡單地歸因于缺少社會學研究的協調。幸運的是，一些已經

6、出現的進展反擊了通天塔性質的語言的混亂（Babelicconfusionoftongues。聯合國的國際勞工組織（ILO）在195孫就首次創建了標準職業分類（ISCO,但在1968年和1988年都進行了修訂。為了生成一個標準分類，國際勞工組織從國家分類中匯集了職業頭銜，并連同定義系統和各種職業頭銜呈現相對應的映射，把這些職業頭銜整理成了一個四級分層體系。其中，職業分類的主要目的之一是給各國人口普查機構提供一個出發點好促使其形成各自的國家分類。例如，1971年的荷蘭人口普查（CBS1971）產生了一個四級的變種分類一一來源于ISCO68勺三級分類，只做了細微的修改。（但很不幸的是，只少數幾個國際

7、機構采用了ISCOE把ISC時的基本原則作為他們的標準，也沒有多少機構提對應的信量表，好把他們的分類映射成ISCO類）。另一個國際標準分類有價值的地方是，去使比較研究領域的國家分類相一致，這也是我們在一些自己的研究領域使用ISCO勺方式。另外，比較研究者們在所有被比較的國家中偶爾使用ISCO為初始職業編碼方案，從而能夠獲得最接近的跨國相似性（例如，1979年由Barnet口Kaasef旨導的八個國家的政治行動研究；由Szelenyi和Treiman指導的東歐六國社會分成研究）。必須指出的是，ZUMA德國社會學的中央研究機構，已經采用ISCO為它的職業分類標準。另外，全國民意研究中心已經開始為它

8、的GS斂據創建ISC魏碼（戴維斯和斯密斯，1992）。職業地位量表的水平，也朝著國際標準化方向，有了重大的發展。職業地位量表主要有三種來源：聲望測量、社會經濟學量表以及名義上的階級分類。其中的每一項都有一個不同的結構邏輯。聲望測量來源于職業信用情形的主流評價。具反映了古典社會學假說。這一假說認為，職業地位構成了社會交往中一個最重要的方面。許多有效的國家聲望量表，被Treiman歸并到了SIOPS中。Treiman所遵循的程序是與職業頭銜相匹配種一一這些頭銜是從全國性和地方性的聲望研究中得來，在60個國家進行的三位數版本的ISCO68種聲望研究。他又補充了第四位數來顯示他們之間的區別一一這些區別

9、在跨國聲望量表中有，在ISCO68中沒有。SIOPS量表來自于各國聲望分數的平均值，再被適當地重新調整到一個共同的標準。這一量表已經毫無爭議地成為國際上聲望量表研究的補充，并且已經常被應用到國家級水平的研究中。盡管職業地位的社會經濟指標（SE）最初是通過歸納所有職業的聲望分數獲而有所發展的，但是實際上，用來派生SE量表的操作對聲望分數影響不大。SE分數是通過計算現有的每個職業的社會經濟特征的加權和得出的。通常是關于學歷和收入水平的，但偶爾也有其它方面的，例如，父親的社會經濟特征和財富。有多種程序已經用來派生加權（weights）,得出的結果也都相類似（學歷在相當程度上比收入更重要，其它的特征更

10、沒法和學歷相比）。目前，SE量表被許多國家所使用，并傾向于被更廣泛地應用于分層研究人員中而不是聲望量表中。這是因為分層研究人員能夠更好地獲取分層過程中的基本參數。在以前的論文中，通過使用國際分層與流動文件（ISMF）它結合了來自16個國家公民的相關數據信息，我們為ISCO6創建了ISEI。首先，我們把詳細的職業頭銜依據特雷曼的每項調查進行匹配，該調查是由ISCO68E位數分層擴展成的四位數分層得來的。然后，計算出SIEI分數，作為現有的每種職業的學歷和教育標準測量的加權平均數。雖然由于是最近出版的而沒能被廣泛的使用，但我們認為ISEI指數將會成為一種非常有用的比較分層研究工具。名義上的階級分類

11、（Nominalclasscategories不僅僅是在離散性方面與聲望量表和社會經濟地位量表不同。這些分類通常結合職業信息和工作地位信息，并被看作名義（無序的或部分有序的）類型學。到目前為止出現了有各種各樣的體系。然而，只有一個體系在過去十年中成為最被廣泛認可的國際標準一一EG階級分類。EGP勺區別首先被Goldthorpe發展為一個七分類體系（seven-categorysystem）這一體系是為了分析1972的牛津大學流動研究（OxfordMobilityInquiry）,并成為那時被采用的區別，特別是在英國。Erikson、Goldthorpe和Portocarero）對他們三個的國家

12、英國、法國和瑞典的比較中，創建了一個10分類以及一個現已成為國際比較標準的分類。Erikson和Goldthorpe在他們CASMIN項目的比較工作中添加了兩個區別（distinctions）0但在他們的大部分分析中只是使用了該方案的7分類版本。不同地區的分層研究人員似乎也很同意這一點一一EG吩類至少是一個相當不錯的國際標準，并且已經開始把他們的數據編碼，來模仿EGP的區別。不幸的是，EGP體系的原作者已經逐漸不能證明他們用來得出區別的程序的準確性。當一系列的映射一一該映射把源職業分類（詳細的國家職業分類）轉化成EGP這類一一最終完成時，將沒有明確的慣例來顯示如何用新的數據來復制這些程序。正因

13、如此，在早期工作中，我們就已經依據ISCO68創作了一個標準模塊，來派生EGP分類和恰當的工作地位變量。這一模塊通過使用最初的英國EGP文件編制得以進一步完善，然后再被反復地用以檢驗新的一一英國和德國一一數據。這些數據既對“正本EGP”又對我們的EGP版本有用。ISCO68總之，在比較研究領域，目前共有三種比較好用的國際標準職業地位量表，所有這些量表都是由單位數據派生得來的，這些單位數據是由ISCO6編碼得來的。止匕外，在總結以上工作的過程中，我們已經把各種國家分類轉化成模式，這也有利于進行比較研究然而，國際勞工組織把ISCo訂為一個新的版本（ISCO88,這就使得更新（我們以上討論的）社會學

14、意義上的職業地位量表有必要，特別是自從比較研究人員把最新收集到的數據編碼成新的國際標準數據之后。20年后，ISCO勺修訂將會是相當猛烈的，其主要的改變是在邏輯分類方面。因此，新的量表不能簡單地由把ISCO6吩類轉化成ISCO8吩類得到。在目前的工作中，我們給這三個職業地位量表標上了分數一一是按照ISCO8吩類進行估算的分數。下面我們要討論獲得這些分數的步驟以及關于其有效性的證據。但是，首先，我們要討論ISCO8吩類的內容以及其不同于其前身和國家分類的地方。1988年國際標準職業分類就像其前身和許多國家的職業分類一樣，ISCO8也是四個層次的嵌套分類。第一位數可以區別九大群組。這里面又有三個更進

15、一步的群組：28個次主要團體、116個小團體和390個單元組。在以前的ISCOK本中（1540版），四位數分類在數量上是相當少的。因此，鑒于在ISCO6即通常只有三位數分類被使用到，我們期望當ISCO8外系被使用時，所有的四位數能按常規被編碼。九大主要群體是：1000立法者、高級官員和管理者2000專業人員3000技術人員和專業人員助理4000一般職員5000服務人員和商店及超市的銷售人員6000熟練的農業和漁業工人7000工藝及相關行業的工人8000廠房及機器操作員和裝配員9000初級職員（非技術工人）我們采用了按照數字含零數量的不同來劃分不同類別的分類原則。例如，1000表示立法者、高級官

16、員和管理者；1200表示公司管理者；1210表示表示未分類的生產與運營部門的經理（ISCO88S常在四位數層級上面用尾數為9的數表示“未分類”）。列出這一主要團體，主要是為了介紹ISC088t其前身的幾點不同之處。首先,分類的邏輯主要是由以犧牲產業特征為代價的技能要求派生出來的。例如，在ISC06即，所有的紡織工人被分類在一個單一的較小的團體中，而不去考慮他們的技術水平。和這相反，現在，紡織工人被分成了三個不同的小群體，依據他們是否有能力做初級的工作、操作機器、完成精細工作。在其它體力勞動職業方面也有同樣的變化。同樣地，主要群組中的新群組應該也可以被看作，為把更清晰的技能區分引入ISCO88勺

17、嘗試，特別是把非體力職業人員細分為專業人員、技術人員、專業人員助理以及一般職員，把體力職業人員細分為工藝人員、機械操作人員以及初級職業人員。這是與ISCO68目背離的地方，目前這些地方的區別還不是很明顯。我們把這一系列的改變看作是順應社會學利益發展的步驟。然而，如果認為ISC088t第一位數的區別只能反映出技能的差異，那這就錯了。特別是，盡管與機械操作和裝配相比，一般的工藝工作對技術的要求更高，但這通常也有例外。我們認為這些區別反映了對傳統的手工生產和現代機械化生產之間劃分的區別。例如，在采礦業和建筑業，工藝工人可能需要大量的培訓。但在機械化和與機械操作相關的職業中，可能需要等同的專業技能以及

18、承擔更大的責任。同ISC068g二個主要的不同之處是，在ISC08即，就業狀況不被考慮在內。自我雇傭（個體經營）、所有權和監督狀況都不再被認可，雖然在ISC06即這是一個核心的區別。特別是在對待小業主（小商戶）方面有了很大的改變：他們在不考慮這些人的利益需求的前提下，把管理這些商戶的工作人員進行分類。ISC06舸樣也包括單獨的分類，是關于辦公室監管員和體力勞動中的領班的分類。但是，現在這些分類與被他們監督的人員編碼在了一起。ISC08即體力職業分類的進入，說明了就業狀況信息應該被作為單獨的變量保存。因為幾乎每一個職業都可以作為自我經營的和為他人工作的職業來運用。同樣地，所有的職業因此也可能要承

19、擔一定程度的監督責任。雖然在這一點上，我們同ISC088勺作者沒有原則上的爭議。但我們仍舊擔心因為實踐原因，止匕舉可能會降低ISC08的適用性。使就業狀況的補充信息固定化通常需要附加的問卷調查，但這些問題通常被研究人員忽略，因為職業狀況的測量不是他們所關心的中心問題。我們可以把美國國家選舉調查組織（ANES）乍為一個反面的例子。這一組織從1952年就開始研究父親的職業。在1940年和1950年，美國人口普查分類就對擁有賬戶的員工和小商人進行了獨立編碼。但在1960年，這些職位被劃分為管理者，就業狀況的信息也就被看作一個獨立的變量存在。ANES的研究人員就進行了上述工作，但僅是針對調查對象，并沒

20、有針對他們的父親。因此，我們就不能再使用ANE敵集的1996年之后的數據進兩代間職業流動研究，這些研究是以EGP或相似的名義上的階級分類為基礎的。雖然就業狀況的差異對這三個職業狀況測量都很重要，但對構建EGP階級分類尤為重要。為了尋求每一個工作的信息（如被訪者當前及過去的工作、父輩的職業、配偶的職業等），研究人員必須問關于個體經營（是/否）和監督狀態的獨立的問題（部屬的數目）。這些研究人員想把ISCO88用到他們的研究中的去，并想構建名義上的階級分類如EGP階級分類。在相關的記錄中，我們應該指出，許多的國家分類仍舊包括監督和自我經營狀況的信息。這一把這些國家分類編碼成ISC88分類，不僅要求職

21、業名稱相匹配，而且還要確保這些信息是作為單獨的就業變量（這些信息可能包括從獨立的問題中獲得的關于這些問題的特點，也可能不包括）。總而言之，在這方面，ISCO88分類已經遠離了一般的社會學關注點。在某些方面，我們發現很有必要把就業信息狀況加進來完善ISCO88分類。相對于ISCO68,ISCO88的第三個主要變化是，ISCO88的分類在管理方面已經變得更加精細。這一改進很受歡迎。在第三位數層中能夠區分三種管理者：1210【大型企業】董事及行政總裁1220【大型企業】生產和業務部門的經理1230【大型企業】其它部門經理1240【小型企業】總經理在這里，我們把括號內的說明加了進去。因為我們認為官方I

22、SCO88的標題很可能會許多使用者困惑。分類1310（【小型企業】總經理）主要由以前被分類為批發零售業主的人組成。但是，有人可能無法從總經理這一頭銜中猜出這一點，也有可能認為這些是某種程度上對部門經理的高級稱呼。雖然在最早提及分類的那一頁的腳注里，ISCO88中關于體力勞動的分類已經指出了上述這些不同（ILO,1990,P.23）。但我們認為在實際的標題中把這一點加進去會更好。干擾的進一步增加，結果是，產生了區分部門經理和總經理的正式的標準是：在企業中存在兩個以上的經理。不幸的是，有關這些經理數量的信息在調查中收集的很少。在我們的工作中，我們發現這很方便一一把總經理標為【小型企業】總經理，把部

23、門經理標為【大型企業】部門經理。我們使用下屬的數量（或公司的大小）作為把大型企業從小型企業中區分出來的標準：一個“大型企業”要有十人以上的員工，一個小型企業只有110名員工（包括業主在內）。這樣一來，這四個管理分類在最詳細的層面上變得多樣化：使管理“生產與運營部門”的行業分的更詳細了，也使部門中的其它部門的管理人員的分類更詳細了。這兒我們又看到了另一個與ISCO68的邏輯相背離的地方。其中的一個行業把【大型企業】部門經理和【小型企業】總經理進行細分后，產生了這一行業分類一一農業、狩獵業、林業和漁業（其編碼分別是1211和1311）。有人或許會認為自我雇用的農民應該被編在1311類中。其實并非如

24、此，因為其中的大部分被分類到大團體6000中更合適（熟練的農業和漁業工人）。在大團體6000中，農業部門詳細的區別主要表現在第三位數層中（園藝、畜牧生產、漁業以及狩獵等）。甚至更細的區分表現在第四位數層中。讓人容易混淆的地方是，大團體一熟練的農業工人中，也包含了自給農業和漁業的工人。而沒有技能的農場幫手則被編到大團體9000非技術工人中。只有當一個農民至少雇用另外一個人時，他/她才可能被分類到農業這一類。經理，依據其和雇員白數量被分在1311或1211類型中。具有諷刺意味的是，這是一個監管狀況混入分類的情況。我們已經把這一點明確地在ISCO88中描述了出來。第四，新的ISCO不同于以前的（特別

25、是，自從我們使用了ISCO68的增強功能）。它從舊版的不足中吸取經驗，去適應更多的分類。如“領班”和“技術工人"。ISCO88分作者將會完全認同這些觀點一一這樣的標示太寬泛而無法把類別分的很恰當，這些調查研究人員應該去查找更多的信息。但是，這對比較研究人員沒有多少幫助，因為這些人員相當頻繁地遇到這些寬泛的職業名稱分類，在國家分類中遇得到，甚至在調查問卷中遇到的更加頻繁。為了適應這一實際狀況，我們已經增加了一些新條目來完善ISCO88。第五，在有些情況下，我們發現，改變分類以適應我們研究的需要是很必要的。并且，我們認為其它的分類研究人員同樣需要。首先，我們已經改變了以軍事名稱為代表的邏

26、輯。ISCO88把武裝部隊成員分在了未分化的大團體0000中。盡管許多國家分類并沒有把軍事部隊算在內，但我們沒有很好的社會學原因把這些這一職業排除在外。因此，我們已經把一些武裝部隊人員進行了分類，是按照相似的普通分類來對他們進行整合劃分的：我們把普通士兵（5164）看作小組群保安服務人員（5160）的一個亞種，把副官人員看作小組群警察巡查員和偵探的一個亞種，把高級官員看作副主群管理人員（經理）的一個亞種。我們已經擴大了中學教師的分類來區分兩種子分類一一學術型教師和職業教師，這兩種子分類在他們的地位分類和國家分類方面有很大的不同。我們也改變了和國民、官員這樣的劃分截然相反的傳統的酋長和村長的劃分

27、，以求可以覆蓋所有地區。因為在地面上做業的“加油工和潤化工”對技術的要求不高，所以我們把他們從其它的機械師和裝配工分類中分離了出來，從而增加了一個新的分類一一加油工和潤化工（7234）o其它增加的分類為非常寬泛的分類一一有時出現在調查對象的自我描述和粗糙的國家分類中一一提供了編碼。它們是：（1240）辦公室經理、（7510）非農業的體力勞動的領班和監管員、（7520）技術工人/工匠、（7530）學徒、（8400）半技術工人。最后，在職業頭銜上，我們做了一些小的示意上的改變。我們把所有的更改和功能的增強都寫在了附錄A的方括號中。編碼的慣例ISCO88手冊不僅提供了1988年版本的分類，還提供了1

28、96孫版本的全部內容，并在另一個框架下對每種分類都進行了列表。由于這兩種分類是多對多的映射關系，因此這些指數提供了把一方重新分到另一方中的方法，而不是提供多對一的映射關系（任何一方中的兩個之間的關系）。我們發現，為了利用ISCO68中的有關國家分類的映射，把多對一的映射方法用到我們的工作中是很方便的。在創建這些映射時，我們遵循了ISCO88手冊中使用指導方針。我們針對這些映射規則的修改，是為了有序地進行優先：數值優先原則：在一對多映射中，數目多的群組優先b技能等級原則：如果數量相等，最高的技術等級優先。c生產式原則：如果數量相等，技術水平也相等，生產職業優先于銷售和管理職業。過去，一些機構和研

29、究人員就已經使用了一個被刪節的ISCO68版本一一假設這一版本削減了編碼的成本，并且細小的差別對大多數的結果沒有影響，因此，這些分類只保有第一位或前兩位數。我們認為這一做法用在ISCO68是不明智的，同樣用在ISCO88中也是不明智的。我們強烈地要求充分地使用有390種類別的四位數分類法。如果使用粗糙的分類法，許多分類將會被分錯。更多的錯誤將會產生，甚至大量的編碼成果將被保留這一點也不能被保證。主群組（第一位數）分類帶出了在地位方面不均勻的分類、責任和勞動環境。止匕外，在兩位數層中，分類的數量不會過多。因此，很少有經濟上的分類區別在第一位數層中看的到。許多與社會學相關的區別確實可以在第二位數層

30、中看到。但許多其它的重要區別將看不到：例如，1210董事及執行總裁和1220部門經理之間的區別、223W±和2220醫生之間的區別、2310大學教授和小學教師之間的區別，以及2420#師和2440社會科學家之間的區別等。總之，依靠兩位數的分類似乎是不明智的。第三位數層（116種類別）分類就稍微精確了一些。但是，這一層的分類仍然無法區別1314店主和1313【小型企業】總經理、2141建筑師和2411采礦業工程師、2221醫生和2223獸醫、2411會計師和241淤共關系人員、2451記者和2452B刻家和畫家。涉及到這些區別的很少（呈現在這里職業稱呼的比ISCO88中的更口語化）。數

31、據用于構建新的比較地位量表的數據來源于國際分層與流動文件，并且這些數據同Ganzeboon人使用的數據是一樣的。ISMF包括許多國家的數據文件摘要一一是在我們不斷使分類標準化的過程中構建的，以及流動數據一一是從對全世界實施的研究中得來的。ISMF把學歷和職業變量重新編碼成一個國際通用的標準變量，并把這些和人口統計背景變量放在了同一個格式里。本文中使用的文件的版本，結合了高薪聘用的男性方面的數據一一是在16個國家進行的31項調查中的得到的數據。在這種分析中使用的變量包括受訪者的學歷、職業、年齡和收入；匯集的文件數量是73901個。更詳細的數據可以在Ganzeboon#人使用的數據中找到。派生新的

32、地位量表在這三個量表的每一個量表中,附錄A都記錄了每個ISCO88職業名稱的分數，連同對職業名稱的描述。這些職業名稱闡明了每一個單元組的職業一一這些單元組來自于ISCO88手冊中的指數和映射到ISCO88中的國家分類。這些分數給出了ISCO88的所有群組的分數：主群組、次群組、小群組以及上文描述的的稍作修改的列表。聲望分數和以上每個群組的ISEI分數，這過計算作為這些一一分類中包含的低層次的職業頭銜分數一一的加權平均數。在這些分類中，加權數目是與ISMF中的每項分類的人數成正比的。標準國際職業聲望量表（SIOPS）新的SIOP的數由三個步驟得來。第一，在ISCO68和ISCO88中呈對應的單元

33、組，把它們1968的分數簡單地分配到198孫的分類中。第二，剩下的ISCO88的分類（由Treiman記錄其職業名稱的分類）被對應著分到ISC88單元組中，和Treimanft初把他們對應分到ISCO68單元組的方式一樣。然后，把所有的和ISCO88中每一個單元組對應著的職業名稱的分數進行平均，就得到了單元組的分數（通常采取的是簡單的平均，但在計算那些很少有的職業時，會再次計算加權平均數，用和Treiman為ISCO68計算單元組分數相類似的方法）。第三，對于那些無法和ISCO88單元組相匹配的職業名稱，我們會用相似的（已有分數的）單元組的分數作為他們的分數。職業地位的國際社會經濟指數為了創建

34、一個新版本的ISEI指數，我們使用了和Ganzeboon#人使用過的相同的計算程序（1992;見1019頁及附錄C對其的全面描述）。我們假設ISEI能夠進行把個人的學歷轉化為收入的職業屬性的測量。因此，ISEI指數是按照職業單元組最佳的縮放比例來得到的的，以求把學歷（包括職業）對收入的間接影響最大化，把學歷（不把職業算在內）對收入的直接影響最小化（兩種都不把年齡的影響算在內）。關鍵系數是與學歷有關的職業地位的系數以及與收入有關的職業地位的系數。在ISCO88中，這兩個系數分別為0.582和0.465,幾乎同ISCO68中的一樣。在許多國家的研究中，學歷系數大于收入系數。這可以理解為職業在學歷方

35、面比在收入方面多少要平均些。這一評估系數被作為加權值來使用,好為每一個ISCO88單元組算出分數。這些作為結果的分數被重新按比列劃分到在1690范圍之間，其中法官得分最高。得分最低的有兩個單元組：9211農場幫手和勞動者、9132辦公室、酒店和其它機構的傭工和清潔工。隱含的度量標準實際上基本無法和從ISCO68獲得的標準區別開來：在ISMF中，這兩者的方法和標準差幾乎是一樣的。這是有很大優勢的，因為這樣能夠把從舊的ISEI量表中獲得的結果與從新的ISEI量表中獲得的結果進行直接的比較。與早期程序的主要不同之處是詳細的職業群組被分類的方法。在以前，我們采用這一規則一一當一個職業群組少于20個人員

36、時，這一群組不應該被估算。然后，當需要被估算時，我們會按照20這一分組的最小值，結合臨近的或在其它方面相似的職業名稱，把這一群組分到一個寬泛一些的分類中。然而，ISCO88中的基本的國家職稱分類，以及1968版本和1988版本之間在ISCO邏輯上的變化，造成在詳細的職業群組分類上面產生了一些偏差。一些有偏差的分類能夠在ISCO68中使用，但其它的一些有偏差的分類不能再在ISCO88中使用，因此被丟棄不用了。例如，分數最高的群組和以前量表中分數最高的群組，其分數依舊是相同的，但分數最低的群組的分數卻不再相同；以前量表中使用的底端定位點（bottomanchorpoints）不再作為ISCO88的

37、獨立分類，但仍是兩個底端參照點（bottomanchoringpoints的組成部分。我們為得出ISCO88分數所使用的獨立單元組的數目（209）比我們為得出ISCO88分數所使用的獨立單元組的數目（271）稍微少一些。不過，這樣也帶來了一些新的差別。在這些差別中，最重要的差別在管理分類中。這說明，批發和零售領域的經理、不具名的經理（OtherManagers）以及銷售經理比其它的經理的社會經濟地位低，而財務經理的地位相當高。ISCO88中邏輯上的技能水平的區別反映在了ISEI量表中：專業人員的助手比專業人員的分數平均低16個點，比辦事員的分數平均高5個點。在體力勞動和非體力勞動（辦事員和熟練

38、的技術職業之間）之間，其分數相差了11個點。一些對技術要求高的體力勞動職業的分數和辦事員職業的分數一樣高。銷售和服務行業人員的分數在兩者之間。在體力勞動的群主中，技術工人的分數只比機械操作人員的分數高3點，比初級簡單的體力勞動職業高11點。對大多數的分類而言，這些結果和以前的量表中的結果是一致的。對ISCO68而言，其和ISEI量表最重要的一個區別在于對農民的分類。因為現在這些都是以不同的方式進行分類的。沒有雇員的自我雇用類別的分數是23,只比非技術的農民類別高7點。有雇員的個體經營類別分數是43,或如果有10個以上的雇員分數會是67。進一步完善的EGP分類表1呈現了我們使用的10種EG小類結

39、構。我們按照Erikson和Goldthorpe采用的羅馬數字和截短的職業名稱對其進行了列表分類。其中記錄的分類順序和Erikson等人完成的分類順序（1989）以及Erikson和Goldthorpe一起完成的分類順序（1992）不完全相同。我們更喜歡在量表的最后把所有的農業類別列在一起。因為這樣能為研究兩代間的職業流動提供一個更有序的分類。為了提醒我們自己和其他人：我們已經把相關的農民和農場管理者分類移到了Erikson和Goldthorpe排序中，由于沒有使用代碼6。因此，在我們的版本中，我們把EG小類劃分為了代碼15和711（見附錄A）o我們已經創建了新的重新編碼了的EGP,把Erik

40、son等人寫的CASMIN文件編制也考慮在內。但是，我們應該指出的是，由于重新編碼的程序在各國是不同的，使用的定義源信息也不同一一不僅詳細的資源編碼不同，重要的職業地位編碼也不同，所以CASMIN文件編制沒能提供一個通用的從單元數據中提取10個EG叫類的方法。123457891011注表1EGPW級分類ISEI平均值I較高級的服務68包括大多數的專業人員、大型企業的雇員、高級管理者（有多于十個下屬）II 較低水平的服務58包括多數的專業人員助理、低層次的管理者（下屬在1-10位之間）、高級銷售人員III 日常辦事員/銷售人員45包括日常辦事員和銷售人員Iva小老板48包括小企業家（下屬在1-1

41、0之間）Ivb獨立者42有自己的記賬人員，但沒有雇員V 體力勞動的領班40監管地位的體力勞動者（至少有一個下屬）VI 技術型的體力勞動者36大多數的工藝人員、一些技術型的服務人員、技術型的機械操作員VIIa半技術型的體力勞動者31大多數的機械操作員、初等勞動人員、初等銷售和服務人員VIIb農場工人18受雇的農場工人、不需要技術的工人、家庭農場工人Ivc農民/農場管理者26個體經營者、農場監管員、不需要技術的農民:羅馬數字是指Erikson和Goldthorpe中的為了把ISCO88分類轉化映射到EGP10個分類中，我們盡可能地模仿了Erikson等人創建的映射關系。但在某些情況下，很難決定應該

42、把一個ISCO88中的職業名稱進行怎樣的映射。有兩種職業的映射很難進行：服務類職業，因為它們中的大多數不知道是應該被分到非體力勞動型職業中還是體力勞動型職業中;和這些職業一一不知道應Ig被分在技術型還是半/無技術型的職業（體力勞動方面的），或不知道應該被分在專業類還是半（輔助）專業類的職業（非體力勞動方面的）。除了把CASMIN文件編制考慮在內外，我們還偶爾參考了1970年美國人口普查中關于職業分類的資料以及職業職稱詞典，好判定一個職業的標準技能水平。我們的重新編碼程序與CASMIN程序有一些不同。首先，我們把詳細的職業名稱作為基本的信息來源，再把就業狀況作為一個修正步驟。而CASMIN程序正

43、好相反，它把就業狀況信息放到了前面一一這些信息在各國有很大的不同一一然后再使用詳細的職業編碼進行第二步修正一一把初級的人員編碼成就業狀況基礎上的分類。其次，對于就業狀況，我們使用了一個簡單的、跨國的標準格式。依據監管狀況（對管理者來說，其下屬的數目；對業主來說，其雇員的數目）的三分變量一一0（無）；1-10（小）；11+（大），這一格式能夠把二分變量應用到自我雇用中（是自我雇用；不是自我雇用）。CASMIN就業狀況變量常常包含更多的分類，有時也包括另外的差別一一體力勞動工作與非體力勞動工作之間的差別，公共部門的工作和私人部門的工作之間的差別。更普遍的是，我們試圖在每一步去規范這些變量一一第一，

44、把每一個源文件的每一項職業轉化成ISCO分類；第二，把所有的自我經營和監管狀況的信息轉化成標準變量。通過對比我們看到，CASMIN群組試圖挖掘出每個源文件中所有的差別。兩者在分類上的不同反映出了一個更普通的不同之處：CASMIN的目的是去最好地展現出12個國家的12個數據集的相似和不同之處；而我們的目的是開發出一個能夠應用在任何含有必要變量的數據集中的程序。我們的程序和CASMIN程序之間的不同，可能會使計算出的邊緣值（boundarycaseS出現不同。例如，在CASMIN中，依據目前使用的程序一一一個來自于不同國家的詳細的（四位數的）ISCO分類的程序，一些職業可能會被編碼到體力勞動型或非

45、體力勞動型中的任一方，這取決于每個文件源被處理的方式。通過對比看到，我們的程序首先把ISCO中的每一個職業（目前存在的所有職業）對應到EG吩類中（只是改變了高一層的分類，把自我雇用和監管職責也算在內）。但這些不同在數量上是很少的，對最后的結果影響也不大。我們在后面的章節中會把它展示出來。我們認為，我們在這提供的方法是更可取的。因為這一方法概念清晰、簡單易懂，在應用新的數據集上面也相對容易。附錄A（第三列）中的EGP映射給出了每一個職業EGP分類的“根源”（root）,沒有把就業狀況或監管狀況算在內。這一映射（對應）構成了附錄B中編碼模塊的第一步。模塊的第二部分，在把個體經營職類和/或監管職類轉

46、化成最后分類的基礎上，重新對每項職業進行了分類。驗證為了驗證在ISCO88分類中創建的這三個職業地位測量（occupationalstatusmeasures,我們用來自于國際社會正義工程（ISJP）的數據，估算出了一個基本的職業成就模型。像國際分層和流動性文件（ISMF）一樣，ISJP9儀件也包括來自于許多國家（總共14個）的數據。但這一匯總文件在數量上小了些（包含17,38的文件）。作為一個評估ISCO88量表實用性的媒介，具有兩個重要的優勢。第一個是，所有的ISJP的數據集都還沒被使用過一一未被用來構建過這些量表。第二個是，所有的ISJP的數據集,依照ISCO68和ISCO88分類中的任

47、意一方或雙方的分類體系被編碼（有五個國家同時按照這兩種分類方案被編碼，八個國家按照ISCO68被編碼，一個國家按照ISCO88被編碼）。因此，不存在編碼方案無意中被所期望的結果所影響這一情況其性質和雙盲設計（double-blinddesign,道是一種不讓受試者知道，也不讓實驗者知道，在實驗處理中，何組為實驗組，何組為控制組的一種技術）的性質一樣。這些特點使ISJP成為一個最優數據庫，以測試ISCO88的新量表能否和ISC068的量表以相同的方式運行。鑒于此目的，我們只是簡單地把ISJF©作一個整體，中不考慮其在跨國間一一在研究過程或分中制度方面一一的不同。通過使用前面提及的多對一

48、映射，我們創建了ISCO88分類一一其所有的數據能被初步地編碼到ISCO68分類中，和ISCO68分類一一具所有的數據同樣能被初步地編碼到ISCO88分類中。因此，所有的數據都可以被用到這兩種分類中。學歷（標準分類中提供的）被轉化成了學齡的度量標準。收入變量除以國內平均值，得出一個數值，這個數值就是收入變量的跨國標準數值。表2提供了估算學歷成就、職業成就和收入成就的等式，每一種職業的職業變量都是以我們的三個職業地位測量量表為依據的。EGP分類的變量有兩個版本：按照ISEI的平均值連續進行排列的變量，虛擬變量。由該等式（把三個職業狀況分層量表都應用在內的等式）推導出的系數在表格中分列呈現了出來。

49、前四列顯示的是在ISCO68分類中進一步完善的量表的系數，后四列顯示的是在ISCO88分類中進一步完善了的量表的系數。通過對應列表的對比，我們發現，來源于ISCO68分類和ISCO88分類估算出的系數幾乎沒有什么區別。這是一個非常重要的發現，因為這意味著，研究人員依據這些量表中的ISCO68和ISCO88方面的內容所得出的比較結果是合理的。雖然總的來說，我們認為，以把ISCO68轉化成ISCO88的方法作為轉化新搜集的數據的基礎，是可取的。但是，我們沒有看到把ISCO68編碼轉化成ISCO88編碼的必要性。當然，通過采用這三個量表任彳一個ISCO版本分類在這三個量表中都是可以使用的，應該可以得

50、出一個標準化分數。也令人鼓舞的是，雖然新的分數是從較少的單元組中得來的，但其說服力至少和舊版的一樣大。在表2中，這三個職業狀況分層量表結果的差別也不是很大。這說明，在計算職業的地位成就過程中，三者都是有效的方法。盡管如此，他們之間的差別還是相當系統的。這些差別也為重新計算Ganzeboon人的觀察結果提供了理由。這些差別也是很確定化的，因為其是由量表構建中未使用過的數據推導而來。第一，這三個量表在說明收入成就的能力方面大致是相等的。第二，在說明學歷成就，以及特別是職業成就方面，ISEI比SIOP和EGP（把自主消耗的額外分度也算在了內，像校正判定系數那樣）都更系統。令人吃驚的是，在兩代間職業地

51、位流動測量方面，ISEI的優勢是最明顯的，依據ISEI是在不同的原理上創建的一一具體而言，這一原理是，把職業這一角色作為連接學歷和收入的中介機制最大化。依據ISCO68和ISCO88的職業分類制定的簡易職業地位成就模型的標準化回歸系數ISCO68ISCO88SIOPSISEIEGPEGPxSIOPSISEIEGPEGPxA.學歷(N=11,790)性別二057.058二058.058二055二057.058二058年齡二162.131二141.139二160二136.141二140父親的職業.308.352.327*.302.345.325*AdjR2.131.159.143.145.128.

52、154.141.145B.職業(N=511,228)性別二005.072.100.100.006.050.064.036年齡.094.089.090.101.092.092.089.105學齡.536.550.527.527.549.557.521.518父親的職業.104.150.143*.113.152.143*AdjR2.323.376.346.349.342.382.333.326C.收入(N=57,567)性別二328二341二346二342.329二339.343.343年齡.067.068.064.066.066.066.064.065學齡.196.178.177.179.186

53、.166.176.182職業.153.174.186*.166.191.193*AdjR2.200.203207.211.203.208.210.213來源：1991年的國際正義項目的數據。我們的計算C:選擇：A:所有數據有效的受訪者（年齡在2164之間）；B:所有現在或以前有工作的受訪者;所有收入數據有效的全耳R受訪者。性別：（0）男性（1）女性；年齡：2164在以前,ISEI量表只是由男性的數據創建而成。這說明，即使是在那些女性占多數的職業中（如護士、小學教師等），職業地位量表的分數也只是從在職男性的數據中得來。盡管，這可能說明有關這些職業的分數多少有些不可靠一一因為在我們的數據中在職者的

54、數據很少，但我們并不認為量表的使用應被限制在男性樣本中。事實上，以男性角色為基礎構建的量表提供的概念很清晰、明確。如果不是這樣，則會沒法辦到。從全世界來看，一個由男性和女性的數據共同創建的量表將會比一個只有男性數據創建的量表，在女性有系統的低收入方面，受到的影響更強烈（見表2中第三組的第一行）。但是，這一結論是建立在假定職業的性別分布在各國是不同（以未知的方式）的基礎上。從概念上講，我們所做的是，把男性在學歷、職業、收入之間關系的量表看作是一個指定的量表一一在這一制定量表中，男性和女性的職業地位成就都能夠被算出來。通過觀察發現，尤其是表2中的收入等式更能清楚地說明男性和女性在收入方面有很大的差別，即使這一分析被限制在全職工人范圍內，并且還有年齡、學歷和職業方面的限制。為了進一步驗證我們構建EG瞰型學的程序