《表4 实证模型估计结果表 (1)》

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《社会资本、农村劳动力流动与农户家庭多维贫困》

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注:*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著；（）内为相应的t统计量

本文使用工具变量分位数回归法对模型（5）进行估计，估计结果见表4。文中之所以选择分位数回归法，主要是传统的回归估计法（如OLS）仅能描述社会资本和劳动力流动对农户多维贫困的均值影响，但我们真正看重的是社会资本和劳动力流动对整个农户多维贫困分布的影响。换句话说，传统的OLS等回归法只是刻画条件分布集中趋势的一个指标而已，如果条件分布不是对称分布，那么其条件期望就很难反映整个条件分布的全貌。若能估计出条件分布的若干条件分位数，如1/4分位数、3/4分位数等，就能更全面的认识条件分布。此外，由于使用OLS进行估计是通常是最小化残差平方和（min∑ni=1εi2），所以估计值很容易受离群值（Outliers）的影响。因此，利用分位数回归法能更精确且全面的描述社会资本和劳动力流动对农户多维贫困的影响，而且相比于传统的OLS，该方法得到的估计系数更加稳健。特别地，传统的分位数回归估计是由Koenker和Bassett[26]提出的，该方法只能在变量外生的条件下进行处理。在此基础上，Fr9lich和Melly[27]提出了既能处理变量外生也能处理变量内生的工具变量分位数回归估计法。因此，本文采用Fr9lich等人的方法对农村劳动力流动与农户多维贫困的内生性进行弱化。