Page 244 - 《社会》2015年第4期
P. 244
Ｌｏ ｇ ｉｓｔｉｃ 模型的系数比较问题及解决策略：一个综述
表 ２ ：嵌套模型的 犔狅 犵 犻狊狋犻犮估计与 犔犘犕 估计比较（ 犖＝３１３２ ）
犔狅 犵 犻狊狋犻犮 模型 概率线性模型（ 犔犘犕 ）
简化模型（ 犚１ ） 完全模型（ 犉１ ） 简化模型（ 犔１ ） 完全模型（ 犔２ ）
一 年轻同期群（ 犮狅犺 ） ０．５７３ ０．５０２ ０．１３６ ０．１１６
（ ０．０７４ ） （ ０．０７８ ） （ ０．０１７ ） （ ０．０１７ ）
二 犛犇 （ 狔 ） １．８３７ ２．１４７
犅犲狋犪 ／ 犛犇 （ 狔 ） ０．３１２ ０．２３４
三 犓犎犅犮狅犺 ０．６８３ ０．５０２
（ ０．０７９ ） （ ０．０７８ ）
四 犃犘犈 ０．１２７ ０．１０６
（ ０．００６ ） （ ０．００６ ）
注： １． 显著性水平： 狆 ＜ ０．０５ ， 狆 ＜ ０．０１ ， 狆 ＜ ０．００１ 。括号中为标准误；
２． 简化模型 犚１ 和 犔１ 包含了性别变量，完全模型 犉２ 和 犔２ 包括性别、 １８ 岁
时父亲和母亲的职业、 １８ 岁时家庭藏书量三个变量；
３． 本表没有报告其他控制变量的系数估计结果，有兴趣的读者可向作者索取。
群中，母亲职业对高中升学的影响更大。同样，直接比较两个分组模型
的母亲职业系数，统计检验（方程 １３ ）表明两个同期群之间也存在显著
差异。 ２２ 但在模型 犗２ 中，考虑了残差的未观测异质性之后，交互效应
就不显著了，即母亲职业的影响在两个同期群之间没有呈现显著差异。
如表 ３ 所 示， 犗犌犔犕 不 仅 报 告 了 选 择 方 程 的 估 计 结 果 （等 同 于
犔狅 犵 犻狊狋犻犮 方程的估计结果），还报告了方差方程的结果，即 犾狀 （ 狊犻 犵 犿犪 ）值。
模型 犗１ 的方差方程中的同期群系数表明，年轻同期群的残差标准差是
年老同期群的 ７５．２％ ［ 犲狓 狆 －０．２８５ ）］。但模型 犗２ 的方差方程中的同期
（
群系数不显著。这说明不同的同期群具有不一样的升学模式，例如，
１９９９ 年的高校扩招影响到部分年轻同期群升入高中的机会和决策。
比较 犗犌犔犕 （ 犗２ ）和线性概率模型（ 犔３ ）这两个完全模型，我们可以
发现系数的方向和显著性都一致，也即基本结论相同。在 犔狅 犵 犻狊狋犻犮 模
型（ 犉２ ）中， １８ 岁 时 母 亲 职 业 与 同 期 群 的 交 互 项 具 有 显 著 性，但 在
犗犌犔犕 （ 犗２ ）和 犔犘犕 （ 犔３ ）中，该交互项都不具有显著性。因此，如穆德
（ 犕狅狅犱 ， ２０１０ ）所言，在二分因变量模型中，线性概率模型有其自身的优
势，是一个值得考虑的选择。如表 ４ 所示，根据 犃犘犈 值所得到的结论
一方面与直接比较 犔狅 犵 犻狊狋犻犮 模型（ 犉２ ）系数所得到的结论接近，即母亲
职业与同期群的交互项是显著的。另一方面， 犃犘犈 值的结果显示即使
纳入交互项，同期群之间仍存在显著差异，与 犗犌犔犕 模型的结论接近。
２２． 限于篇幅，本文并未报告分同期群的 犔狅 犵 犻狊狋犻犮 模型结果。感兴趣的读者可向作者索取。
· ２ ３ ７ ·
