《表2 工具变量估计结果：社会学习与消费升级——来自中国电影市场的经验证据》

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《社会学习与消费升级——来自中国电影市场的经验证据》

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注：括号内为传统标准误；***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平。以下各表同。

参考Belloni et al.(2014）的建议，在采用LASSO筛选工具变量的回归中采用传统标准误。并且在基准回归中限定LASSO选择工具变量的数量为1个，最终筛选的工具变量是最低气温在[-23℃—-18℃]区间的变量。表2报告了工具变量估计结果，其中，第一阶段结果显示当最低气温进入[-23℃—-18℃]区间时，电影票房收入会显著降低。Cragg-Donald F统计量的值均大于经验值10，说明本文基于LASSO回归筛选的工具变量是合理可行的。第二阶段的结果显示，受天气与空气污染冲击影响的电影首周非预期票房变化对后续5周票房均呈现显著跨期溢出效应。并且，这一跨期溢出效应随着时间推移呈现明显的递减趋势。具体而言，首映周的票房冲击对于第二周票房变化影响最大，当第一周票房意外增加100万元，将推动第二周电影票房显著增加36.58万元，并且分别推动第三周票房增加15.88万元，第四周票房增加7.28万元，第五周票房增加3.92万元，第六周票房增加3.67万元。就整体影响而言，根据第（6）列的估计系数，第一周票房增加100万元将推动后续五周票房共计增加66.74万元。