《表3 稳健性检验：城市规模与居民健康——基于CHIP微观数据的实证分析》

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《城市规模与居民健康——基于CHIP微观数据的实证分析》

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注：（1）***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著；（2）括号内为稳健标准误。

本文使用四种方法对原始回归结果进行稳健性检验。一是变换模型，使用扰动项服从逻辑分布（logistic distribution）的有序Logit模型进行回归分析。结果见表3第（1）列，表明城市规模在1%的显著性水平下促进了居民健康，基本结论并未发生改变。二是更换城市规模的衡量指标。城市年末总人口数量是城市规模的衡量指标之一，本文此处使用该指标表示城市规模。表3第（2）列为回归结果，显示城市规模对居民健康具有显著的正向影响，城市规模的扩大提高了居民健康的概率。三是将居民自评健康由五分变量合并为三分变量。由于自评健康中“非常不好”和“不好”均表示居民健康状况较差，因此将其合并为一类，自评健康中“好”和“非常好”均表示居民健康状况较好，因此将二者合并为一类，自评健康中“一般”单独为一类，居民健康由原来的五分变量最终合并为三分变量。表3第（3）列为回归结果，表明城市规模显著促进了居民健康，城市规模越大，居民健康的概率越高。四是剔除重庆市样本。鉴于重庆市的一些市辖区由远离主城区的县市改制而成，本文尝试剔除重庆市样本，以进一步检验回归结果的稳健性。回归结果见表3第（4）列，显示城市规模对居民健康依然具有显著的正向影响，城市规模在5%的显著性水平下促进了居民健康。由上可见，四种方法均已证实原始回归结果是稳健的。