《表4 IV Probit估计回归结果》

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《社会资本对就业中过度教育匹配的影响及其机制——来自CFPS2018的证据》

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注：弱工具识别检验结果中AR和Wald对应p值分别为0.093和0.091。

基于此，本研究采用工具变量Probit方法，并采用两步法估计来对内生性问题进行检验和处理。工具变量的选取方法借鉴已有研究[26]，在维持核心变量构建方法不变的背景下，结合CFPS数据具有可追踪性的特征，采用2010年CFPS基线调查数据进行收集，使用“2010基期家庭年人均人情礼支出对数”作为基于2018年数据得到的社会资本的工具变量。很显然，由于社会资本的维护和保持具有延续性，跨年度的该变量间具有相关性。但由于年度跨度较大，以前的社会资本理论上对现阶段教育匹配状况产生影响较小，因此满足工具变量的选取标准。表4对主要结果进行汇报。