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从形式上看，行—列效应模型〔经常也被称为行—列效应模型I，以区别于对数乘积模型（log-multiplicative model）。对数乘积模型同样由Goodman（1979）提出，并被称为行—列效应模型Ⅱ。我们在下一节将讨论这个模型〕可表示为：
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logFij=μ+μRi+μCj++jϕi++iϕj （12.19）
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其对数比率比为：
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log θ=（+ϕi-ϕi′）（j-j′）+（ϕj-ϕj′）（i-i′） （12.20）
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因此，我们根据公式12.20通过计算可以得到，一个在省会城市长大的人与一个在农村长大的人相比，接受大专及以上教育相对于接受小学高年级教育的对数比率比为logθ=（-4.95-0）（6-3）+（4.80-1.67）（7-1）=3.93，这意味着比率比为50.9（=e3.93）。也就是说，获得大专及以上的教育而不是小学教育的比率，生活在省会城市的人是生活在农村的人的50多倍。农村学生为了上大学需要克服巨大的困难。
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行—列效应模型Ⅱ（RC模型或对数乘积模型）
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如上一节提到的，行—列效应模型I的一个严重缺陷是准确估计测度得分依赖于类别的正确排序。出于此原因，Goodman（1979）提出另一个模型——行—列效应模型Ⅱ（也称RC模型或对数乘积模型）。由于该模型不受类别排序的影响，并且可以从数据中估计出测度得分，因此得到广泛应用。在此模型中，期望频数的计算公式为：
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logFij=μ+μRi+μCj+ϕiϕj （12.21）
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其对数比率比为：
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log θ=（ϕi-ϕi′）（ϕj-ϕj′） （12.22）
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公式12.21也可以用另一套参数来表示，也就是加一项来表示表中的总关联强度（这在组间比较时尤其有用，我们不在这里讨论），其表达式为：
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logFij=μ+μRi+μCj+βϕiϕj （12.23）
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其对数比率比为：
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log θ=β（ϕi-ϕi′）（ϕj-ϕj′） （12.24）
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对于表12-12所示数据，公式12.23的估计得到非常好的拟合：p=0.140，BIC=-147.3。有趣的是，这个模型的估计测度得分与早先报告的行—列效应得分的次序一致：
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村 0.00 没上过学 0.00
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乡镇 0.42 小学低年级 0.14
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地级市 0.76 小学高年级 0.17
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县城 0.82 初中 0.50
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县级市 0.91 高中 0.80
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直辖市 1.00 大专及以上 1.00
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省会城市 1.04
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在中国，出生地大小显然与教育获得密切相关，这可以从关联系数β=4.17看出来。而且，最大的差距是在农村与其他任何城市类别之间，其次是乡镇与地级市之间。仿照行—列效应模型曾做过的比较，我们用公式12.24能计算出在省会城市长大的人与在农村长大的人相比较，接受大专及以上教育相对于接受小学及以上教育的对数比率比为logθ=4.17（1.04-0）（1.00-0.17）=3.60，这意味着比率比为36.6（=e3.60）。也就是说，RC模型表明，获得大专及以上的教育与获得小学教育的比率，在省会城市长大的人是在农村长大的人的大约37倍。尽管此模型的比率比没有行—列效应模型（比率比为51）那么大，但它依然非常大。
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虽然在此例中按出生地大小分类的测度比较接近我们的推测，同时受教育程度分类的序次和我们的假设也一模一样，但该方法本身并没有保证这种相似性。因为测度得分是通过最大化行变量与列变量之间的关联计算得来的，所以它们起到了检验推测是否正确的作用。通过用RC模型对前面分析的中国代际职业流动表进行估计，我们能够清楚地看到这一点。将中国的测度得分与西方国家的普遍结果（Ganzeboom，Luijkx，and Treiman，1989）相比较，该结果大大偏离了根据社会经济地位高低建构的职业分类排序假设〔这也许是因为我们的数据包括了男性和女性数据，而有关其他国家职业流动的大多数研究都是针对男性，比如Ganzeboom、Luijkx和Treiman（1989），以及Wu和Treiman在2007年用同一数据做的分析〕。下面的系数是根据一个忽略对角线单元格的模型估计得到的。
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父亲的职业 受访者的职业
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