《表6 内生性处理：面板数据工具变量法（FE-IV估计）》

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《收入流动、社会资本与农村居民收入不平等——来自中国家庭追踪调查（CFPS）的证据》

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注：括号内的值为标准误。***、**和*分别表示变量在1%、5%和10%的统计水平上显著。

尽管本文尽可能多地控制了影响农村居民收入不平等的变量，但实证结论仍面临着模型中内生性问题的威胁。产生内生性的原因还可能是社会资本与收入不平等的相互影响而出现的联立内生性问题。在本项研究中，在考察社会资本对农村居民收入不平等的影响时，收入不平等是社会资本分布不均的结果，建立或维持社会关系网也需要成本，社会资本状况越好的农户收入水平也越高、进而个体遭受的收入相对剥夺程度越低，而收入不平等程度越高的群体，其社会资本状况可能越差。进一步而言，农户收入分化可能会进一步导致农户社会资本状况的分化，造成“物以类聚，人以群分”的联立内生性，即被解释变量农村居民收入不平等与核心解释变量社会资本之间可能存在反向因果关系。因此，本文选取了“所在村庄的亲戚经济支持行为”作为“社会资本”的工具变量。其基本逻辑是，村庄层面的亲戚支持行为在一定程度上反映了该村的社交习俗，将影响到农户家庭社会关系积累，但其对于自身的收入而言具有较强的外生性，不会直接影响农村居民个体层面的收入不平等，是一个恰当的工具变量。此外，选用村庄层面的行为均值作为个人行为的工具变量以避免模型内生性的做法，在以往的不少研究中都有体现[13]（P148-158）[25](P1-15）。由于2014-2018年的调查数据库未涉及村级层面变量，本文对村级信息的测量主要依据2012年调查数据，考虑到村级层面信息的变动性较弱，这种处理不会影响本文主要结论。相应的工具变量法检验结果见表6的模型8和模型9。研究发现，在未添加控制变量的FE-IV估计模型（模型8）中，检验结果拒绝了外生性原假设，即认为存在内生变量。进一步分析内生性检验结果可知，社会资本的工具变量的系数通过了显著性检验，故不存在弱工具变量。模型9添加控制变量情况下工具变量模型再次拒绝了外生性和弱工具变量的原假设，进一步佐证了工具变量的合理性。总之，这些分析均有效支撑了本文基本结论：使用面板数据工具变量方法控制内生性后，社会资本能够抑制农村居民收入不平等，而向下的收入流动性以及相对不流动会加剧收入不平等。