Page 217 - 《社会》2016年第3期

社会· ２０１６ · ３

个变量对 犉犐犠 和 犠犐犉 的影响较小，且统计检验结果都不显著；而在女
性样本中，不仅回归系数比男性大，对它们的统计检验结果也都是显著
的。所以综合来看，有未成年子女需要照料和工作时间的延长确实会
使女性陷入更为严重的工作—家庭冲突，假设 １ 得到证实。
除此之外，分析结果还显示， 犠犐犉 和 犉犐犠 对男性和女性员工的工
作满意度都有显著的负面影响；但与男性员工相比，它们对女性员工的
影响更大一些。具体来说， 犠犐犉 对男性的影响（回归系数的绝对值）比

女性小 ０．０５８ ，且 卡 方 检 验 结 果 显示 二者 的差异 是显 著存在的（ ＜
狆
０．０１ ）。 犉犐犠 对男性的影响也比女性小 ０．００１ ，但对它的统计检验结果
并不显著。所以， 犠犐犉 对女性的工作满意度影响更大，而 犉犐犠 对男女
的影响基本相当。假设 ２ 部分得到证实。
（四）稳健性检验
联立方程模型在设定时允许 犠犐犉 和 犉犐犠 之间存在相互影响，这
使得我们必须找到合适的工具变量才能识别所有参数。虽然从理论
和实证分析两个角度 看，工作 时 间和 子女 状况满 足作 为工具 变 量的
一般条件，但它们也或多或少地存在弱工具变量（ 狑犲犪犽犻狀狊狋狉狌犿犲狀狋 ）的
问题。分析结果显示，在控制其他变量的前提下，额外增加工作时间
这个变量仅能使模型对 犠犐犉 的解释 力（ 犚 ）提 高 ０．００３ ，而额 外增加
２
子女状况也仅能使模 型 对 犉犐犠 的 解释力 提高 ０．００４ ，所以这 两个工
具变量都比较弱，这 导 致 在 表 ５ 中，模 型对 犉犐犠 和 犠犐犉 之 间 相 互 影
响的统计检验的功效比较低（在模型 １ 中边际显著，而在模型 ２ 中不
显著）。
考虑到 犉犐犠 和 犠犐犉 的相互影响并不是本文的主要研究目标，我
们可以采用一种更加稳妥的模型设定方法，即简单设定 犉犐犠 和 犠犐犉
的残差之间存在相关，而不对这种相关进行解释，这样参数的识别就可
以不再依赖工具变量。
从表 ７ 可以发现，这种更加稳健的模型设定方法并未改变上文得
到的研究结论。具体来说，工作时间和子女状况对 犠犐犉 和 犉犐犠 具有
显著影响，但相比较而言，它们对女性的影响更大； 犠犐犉 和 犉犐犠 对工作
满意 度 的 影 响 也 是 非 常 显 著 的，且 它 们 对 女 性 的 影 响 更 大 （特 别 是
犠犐犉 ）。所以，前文的研究结论再次得到验证。

· ２ １ ０ ·