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雷达卡
【HAPC】年龄变量为受调查者的实际年龄，从17岁到44岁，是一个连续变量；时期变量为实际调查年份，即2006年、2008年、2011年、2013年、2015年、2017年和2019年；队列变量由出生年份转换而来。有研究提出，可按照相对应的历史事件或社会变迁来进行队列划分(Mannheim，1970)，也有研究按照3岁一组、6岁一组或10岁一组进行划分(石超、乔晓春，2017)。通过对不同分组形式的检测结果，本研究发现，以5岁一组的分组形式更能体现队列效应。考虑到文章容量，正文只列出5岁一组队列的分析结果(雷开春等,2022)。
【HAPC】年龄、时期与队列是本文关注的核心变量，观测时期(2012、2014、2015、2016、2017和2018年)共6个时期，由于APC方法的假设限定，参照既往研究和传统上“三年一代沟”的考虑，本文将出生队列进行分组，除去出生早于1943年以及晚于2000年的个体分别单独为一个队列以外，临近的三个出生年份被归为一个队列组，一共获得21个队列组。(李昀东等,2022)
【HAPC】对于出生队列，由于模型设定需将其分组，考虑到1920年以前和1995年以后出生的样本人数较少，所以将1920年之前出生的个体列为一组，将1995年之后出生的个体列为一组，中间个体以三年为一组，共组成27个出生队列。时期变量为五次观测时期2010、2012、2013、2015、2017年。从时间维度上设置年龄变量和年龄的平方变量。其他控制变量根据以往的研究和5期调查数据的连续性和可获得性，选取性别、民族、户口、是否在婚、是否从业、受教育程度(闫辰聿、和红,2022)。
【HAPC】本研究的核心自变量是年龄、时期和队列变量。样本的年龄范围为65-107岁。时期通过调查年份来定义，即2005年、2008~2009年、2010~2011年、2014年、2017~2018年，共5个年份。出生队列分为1900年前、1900-1909年、1910-1919年、1920-1929年、1930-1939年、1940-1949年、1950年以后生人，共7个出生队列(张莉等, 2022)。
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