《表2 基础回归结果：住房价格与生育推迟——来自CGSS微观数据的证据》

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《住房价格与生育推迟——来自CGSS微观数据的证据》

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注：（1）***、**和*分别代表在1%、5%和10%的水平上显著；（2）括号内为t统计量。下表统同。

考虑到房价和人均GDP之间可能存在的共线性关系，我们首先采用向前逐步回归，以减少共线性的影响，结果见表2第一列。从逐步回归结果来看，相比原来的计量模型，有四个变量未进入最终的回归模型，具体包括被访者有无宗教信仰（religion）、丈夫是否党员（hus＿poli）、妻子是否党员（wif＿poli）、家庭是否城镇户籍（huji），而进入模型的变量均在统计上显著，且关键变量的符号与理论推导相一致。因而我们以此结果为基础，进一步进行回归分析。在表2的第二列，我们对地区效应进行了控制，对比第一列结果，调整的拟合系数得到了显著的提高，从原来的0.785提高到了0.899，关键变量的显著性和符号也未发生改变。显然第二列的结果要优于第一列。考虑到我们采用的是混合截面数据，因此进一步对年份哑变量进行了控制，结果见表2的第三列。从结果来看，控制年份效应后，调整的拟合系数高达0.990，但部分关键解释变量的符号和显著性发生了改变，如丈夫和妻子年收入的对数变量从显著变为不显著，且丈夫收入的符号从负向变为正向，可见增加年份效应后，模型出现了过度拟合，整体来看模型并没有得到优化。这里可能的原因在于：由于我们研究的关键变量为家庭初次生育的时间，在不同年份的调研数据样本中，家庭初次生育的时间距离调研可能过了较长的时间，不同调研年份数据的回归结果并不代表当年年份的生育时间，因而增加年份效应并没有对模型起到优化作用。此外，考虑到女性生育年龄是一个受限因变量，因此进一步采用Tobit回归进行验证，结果见表2的列（4），结果与OLS回归（表2的列（2））保持高度一致。这里Tobit回归中只控制了区域效应，没有控制年份效应。所有回归均采用稳健性标准误。