《表3 宗教信仰影响农村居民阶层认同的2SLS估计结果》

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《宗教信仰对农村居民阶层认同的影响效应——基于CGSS2015调查数据》

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注：*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01；括号内为稳健标准误；控制变量同表2。

（2）内生性检验。上述有序Probit模型虽然试图控制更多的变量以获得无偏估计，但估计结果依然面临遗漏变量、双向因果等潜在的内生性问题，从而可能存在偏误[37]。参考阮荣平等的做法，选用省级层面的宗教活动场所密度作为农村居民宗教信仰的工具变量予以纠正，使用2SLS对表2中模型（4）的线性概率形式进行估计[34]。由表3可知，宗教活动场所对个体宗教信仰具有显著正向影响，且显著水平在1%之上，可以认为，使用宗教活动场所作为个体宗教信仰的工具变量不存在弱工具变量问题。同时，计算了Kleibergen-Paap rk Wald统计量，其估计值远高于Stock and Yogo所建议的在10%的统计水平上拒绝弱工具变量假设的临界值（约为16）[38]。由此，可以认为，本研究所使用的工具变量对个体宗教信仰有着较强的解释力，不存在弱工具变量问题。Hansen J统计量强烈地显示各个工具变量与回归方程的误差项均无关，是有效的工具变量，回归方程不存在过度识别问题。对内生性的检验也在1%的统计水平上拒绝了原假设，表明农村居民宗教信仰与阶层认同之间存在内生性。有序Probit与2SLS的估计结果均表明宗教信仰与农村居民阶层认同之间的关系具有较高的显著水平，但与表2中有序Probit模型估计结果相比，表3中2SLS估计结果的经济显著性要更高。相较无宗教信仰的农村居民，有宗教信仰的农村居民自我认同的阶层地位更高，其阶层认同被高估的概率增加了172.7%。这表明剔除内生性问题后，宗教信仰对农村居民阶层认同的正向影响大大提高。这一结果验证了H1。