《表5 内生性问题讨论及稳健性检验的回归结果》

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《高铁开通是否有利于改善居民健康水平》

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注：表中第（1）列是基于两阶段最小二乘的回归结果，回归系数下方括号内的数字为双尾检验的z值；第（2）列使用Ordered Probit模型进行估计，回归系数下方括号内的数字为双尾检验的z值，R2是指Pseudo R2；(3）、（4）列是基于DID的估计结果，回归系数下方括号内的数字为双尾检验

本文可能导致内生性的原因如下：一是反向因果。本文中高铁开通是地级行政区层面的宏观数据，而居民健康是居民个体的微观数据，一般而言，居民个人的身体和心理状况对宏观交通发展的影响较小，几乎可以忽略，不存在传统意义上的反向因果问题。然而值得关注的是，区域内个体健康资本的加总仍有可能影响到整个地区的人力资本存量，进而影响社会经济发展和交通基础设施建设，因而反向因果问题仍要给予关注。二是遗漏变量。居民健康受到宏观、微观等层面众多因素的影响，难以列举全部影响因素。三是测量误差。本文居民个体层面和家庭层面的数据来自CHARLS数据库，虽然数据相对权威，但是因相关问题来自对中老年人的问卷调查，仍可能存在访员记录疏漏或受访者记忆偏误的现象。为了解决文中可能存在的内生性问题，文章使用工具变量法进行处理。研究中被广泛使用的工具变量是历史铁路线路，本文借鉴侯景新等（2018）的方法，选择历史火车站作为工具变量，基于两阶段最小二乘法（2SLS）进行估计。具体而言，我们以1999年各地级行政区是否有火车站为工具变量（1999年该地级行政区有火车站则取值1，否则取值0)，（1）使用其作为工具变量的原因在于：一方面，历史火车站的建设情况反映了该地区的铁路发展状况，与当前的高铁建设运营事件是高度相关的，满足相关性假设；另一方面，除了通过影响高铁建设等铁路发展状况进而影响医疗资源可及性与居民健康外，20年前的火车站建设情况与当前的居民健康之间并不存在其他明显的作用机制，满足外生性假设。由表5第（1）列的实证结果可知，“高铁×运营”的回归系数显著为正，即解决了内生性问题后，高铁开通的健康效应依然显著。