《表8 分位数回归模型估计结果表》

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《社会资本、农村劳动力流动与农户收入——基于CFPS数据的实证研究》

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注：括号内为t检验值，***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著。

在进行社会资本、劳动力流动对农户收入的影响研究时，本文还采用分位数回归法对模型进行估计，估计结果见表8。之所以采用分位数回归法，主要考虑了分位数回归相比于传统的最小二乘估计，具有独特的优越性，结合本文的研究目标来看，传统的最小二乘估计仅能考虑到社会资本、劳动力流动对农户收入平均值影响，得到的只是一种条件均值，而基于本文的研究需要，我们要考虑社会资本、劳动力流动对农户收入的总体影响。换句话说，传统的最小二乘回归反映的仅仅是集中分布下的趋势，如果数据中存在严重的异方差或后尾、尖峰情况时，最小二乘回归的缺陷性就比较明显，难以反映趋势走向，不能反映全貌。本文根据因变量的条件分位数对自变量等进行回归，这样可以得到不同分位数下的回归模型，从而能够更为精确描述社会资本、劳动力流动对农户收入的变化范围以及条件分布形状的影响，同时相比于传统的OLS，分位数回归模型具有稳健性，模型的估计值通常不受离群点的影响，从这一角度来说，分位数回归有较强的稳健性，该方法得到的估计系数更加稳健。