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社会· ２０１９ · ３
社会整体状况的满意度也有五个时期的变动趋势。在这样的研究设计
下，研究者就可以分析针对某一个个体（如个体甲），其生活满意度如何
随着对社会整体状况的满意度变化而变化，从而在控制个人固定效应
的前提下看两种满意度之间的关联。
在这里，我们拟合两个最小二乘模型。一个模型称为“一般模型”，
将不同年份的资料看做一个整体，用对社会整体状况的满意度去预测
个体生活满意度。另一个模型称为“固定效应模型”，是在一般模型之
上加上个体个人固定效应的哑变量。 １１ 与上面的经验例证一样，我们拟
合最小二乘模型是为了保证系数的可比性（分析结果参见表 ２ ）。对比
两个模型可以发现，对社会整体状况满意度的解释力从 ０．２６５ 下降到
０．１７６ ，且这种下降是统计显著的。这说明，个人固定效应背后代表的
一系列个体特质的确混淆了两种满意度之间的关联，因此有必要将其
控制起来。
表 ２ ：固定效应模型结果
一般模型 固定效应模型
对社会整体状况的满意度 ０．２６５ （ ０．００５ ） ０．１７６ （ ０．００６ ）
截距 ６２．８４１ （ ０．４００ ） ６９．１２９ （ ０．４１５ ）
个体效应方差占总方差的比重 — ０．４９６
犚 ２ ０．１０６ ０．１０６
样本量（人年） １９７４１ １９７４１
注： 狆 ＜ ０．００１ （两端检验）。
通过固定效应的策略来应对“主观解释主观”过程中的混淆偏误，
有以下几点需要特别说明。首先，个人固定效应之所以能够作为潜在
心理特质的代理变量，一个核心的假设是，这个心理特质不会随着时间
变化而变化。换句话说，如果心理特质是历时性变化的，便不能用个人
固定效应来代表。此时采用固定个人固定效应的办法仅能够处理那些
１１． 在固定效应模型中，由于控制了个人固定效应，个体的其他特征变量（例如，性别、年龄、
籍贯等）没有必要进行控制。为了与固定效应模型对比，我们在一般模型中也没有纳入控制
变量。当然，在一般模型中如果加如其他控制变量，相应的回归系数应当会有所减小。但是
控制变量仅仅包含那些能够直接观测的变量，因此相比于固定效应有其局限。在补充分析
中，我们控制了学校类型（ １＝ “ ２１１ 高校”， ０＝ “其他”）、党员身份（ １＝ “是”， ０＝ “否”）、性别（ １
＝ “女”， ０＝ “男”），父亲教育年限，母亲教育年限以及大学入学前家庭收入之后，对社会整体
状况满意度变量的回归系数为 ０．２４３ （标准误为 ０．０１４ ， 狆 ＜ ０．００１ ）。与固定效应模型下的系
数相比（ ０．１７６ ）， ０．２４３ 的系数值显著偏大。这说明，潜在的无法直接观测到的心理特质对于
自变量和因变量的混淆效应还是比较强的，因此有必要控制个人固定效应。
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