《表3 Logit模型分析结果》

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《政治嵌入对于反腐败信心的影响——基于2017年全国廉情调查数据的倾向得分匹配分析》

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注:回归系数之下展示的数值是标准误，*、**、***分别代表的是1%、5%、10%的显著性水平。

上述结果显示，受教育时间、居住地、收入等变量始终对干预变量———政治嵌入具有吸纳主影响，而且，第5、6个模型的AUC值都在0.82以上，根据Stürmer等人的观点，AUC大于0.8表明模型设定比较合理（Stürme，Joshi，and Glynn，2006）。而且，这两个模型的Pseudo R2也比前面几个模型明显要高，当然，Pseudo R2与一般意义上的R2不同，仅供参考。再结合逐步回归的结果，设定以0.1的显著水平为标准，加入各个变量及其交互项和高阶项。在综合分析的基础上，最终剔除掉性别等变量，因为这些变量在上述分析的结果中并不稳定，而且逐步回归也拒绝将其纳入模型之中；再结合现有文献的结论，得到本文关于干预变量———政治嵌入的主要匹配变量。当然，这些变量并不是我们重点关注的对象，它们的主要功能是控制住政治嵌入的选择效应，进而分析我们感兴趣的政治嵌入对于反腐败信心的净效应。