《7 使用工具变量的估计结果表》

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《教育机会公平与居民社会信任：城市教育代际流动的实证测度与微观证据》

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本文选取了同一省份其他所有城市代际流动的均值作为该城市教育代际流动的工具变量。选择该工具变量的可行性在于：（1）同一省份内部的城市之间文化传统相近，且经济社会往来较为密切，财政、教育、医疗等方面的政策也较为接近，因此，城市之间的教育代际流动水平可能存在较大的相关性。（2）其他城市的代际流动对该城市居民的社会信任水平较为外生，这是因为教育代际流动是一个相对比较抽象的概念，一个城市教育代际流动水平的大小或者教育机会公平的程度更多是由受访者通过和本地居民相互比较才能感知，也就是说，需要身处其中才能感受到，进而对其社会信任水平产生影响，即使网络媒体比较发达、信息传递速度比较快，但是如果没有面对面的交流和比较，也难以判断和感知教育代际流动水平的大小，居民的信任水平也很难受到影响，因此，该城市的教育不公平对邻近城市居民的信任水平的影响可能会非常小。需要说明的是，直辖市无法利用上述方法构造工具变量，故剔除了直辖市样本，剔除前后的样本量变化很小，对结果不会造成较大的影响。本文同时使用两阶段最小二乘模型（2SLS）和工具变量有序Probit(IV Oprobit）模型进行估计。估计结果如表7所示，一阶段估计结果显示，同省其他城市的代际流动均值和该城市的代际流动水平之间存在高度的负相关关系，且一阶段F统计值远大于10，表明不存在弱工具变量问题。代际流动与工具变量之间负相关关系可能是由于教育资源（例如教育财政资金）影响各城市的教育代际流动，而教育资源在城市之间具有竞争性，从而导致该城市的代际流动和省内其他城市的代际流动均值之间存在此高彼低的关系。整体回归结果表明，使用工具变量之后代际流动对社会信任的影响依然在1%的水平上显著，2SLS模型的系数估计值为0.08，是OLS估计值的2倍左右，使用IV Oprobit模型的系数估计值也显著为正。以上结果表明，使用工具变量进行估计的系数有所增大，说明未使用工具变量进行估计的系数可能对结果存在低估，这进一步证明了本文结论的稳健性。