《表6 各级教育投入与行业收入差距TSLS回归结果》

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《技能偏向型技术进步、各级教育投入与行业收入差距》

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注：（）内数值为回归系数的异方差稳健标准误，[]内数值为相应检验统计量的p值，{}内数值为StockYogo检验10%水平上的临界值。***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平。数据来源于Stata12.0估计结果。

在上文的估计中，尽管固定效应模型控制了不随时间而改变的个体差异，能够解决混合OLS估计无法处理的不可观测的个体效应或“异质性”导致的遗漏变量问题，得到参数的一致估计。然而，固定效应模型要求解释变量与扰动项不相关，即假定解释变量外生。本文的核心解释变量——教育投入可能与被解释变量存在内生性的因果关系，即各级教育投入会影响被解释变量行业收入差距，反过来行业收入差距也可能逆向影响教育投入，从而出现联立性偏误问题。为了克服这种逆向因果及可能存在的测量误差和其他遗漏变量等内生性问题，本文引入工具变量降低估计偏误来对上述结果进行稳健性检验。在具体工具变量选择方面，参考邢春冰等（2014）的研究，采用城镇居民家庭平均每百户拥有固定电话和移动电话、教育投入滞后项等作为教育投入的工具变量。表6报告了两阶段最小二乘法估计结果。