Page 203 - 《社会》2019年第5期
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社会· 2019 · 5
表 2 估计了影响是否存在就业信息分享行为的因素,表 3 将存在
分享行为的个体抽离出来,进一步估计影响信息分享频率的因素,故表
2 包含更多样本。鉴于自选择偏差的存在,表 3 模型 5 使用 犎犲犮犽犿犪狀
两步法。该方法优势在于能够为那些没有就业分享经历的样本估算一
个概率值 犔犪犿犱犪 ,随后所有样本都可进入第二阶段方程。因此,该方法
表 2 :就业信息分享影响因素分析( 1 )( 犖=4265 )
模型 1 模型 2 模型 3 模型 4
犈犇犝 0.018 ( 0.882 ) 0.017 ( 0.805 ) 0.018 ( 0.839 ) 0.018 ( 0.921 )
犃犌犈 -0.043 ( 0.000 ) -0.024 ( 0.000 ) -0.043 ( 0.000 ) -0.043 ( 0.000 )
犛犈犡 -0.255 ( 0.005 ) -0.143 ( 0.005 ) -0.255 ( 0.003 ) -0.255 ( 0.015 )
犆犆犘 -0.056 ( 0.691 ) -0.032 ( 0.681 ) -0.056 ( 0.077 ) -0.056 ( 0.572 )
犑犗犅 -0.195 ( 0.207 ) -0.107 ( 0.218 ) -0.195 ( 0.041 ) -0.195 ( 0.217 )
犛犜犃 0.027 ( 0.308 ) 0.016 ( 0.273 ) 0.027 ( 0.265 ) 0.027 ( 0.385 )
犛犗犆 0.339 ( 0.000 ) 0.190 ( 0.000 ) 0.339 ( 0.000 ) 0.339 ( 0.004 )
犚犈犛 -0.038 ( 0.687 ) -0.019 ( 0.721 ) -0.038 ( 0.632 ) -0.038 ( 0.794 )
犕犃犖 0.795 ( 0.000 ) 0.461 ( 0.000 ) 0.795 ( 0.000 ) 0.795 ( 0.000 )
犅犗犖犛 1.611 ( 0.000 ) 0.957 ( 0.000 ) 1.611 ( 0.000 ) 1.611 ( 0.000 )
犠犪犾犱 516.64 525.03 - -
注:模型 1 为基础 犔狅 犵 犻狋 模型,模型 2 为 犘狉狅犫犻狋 模型,模型 3 和模型 4 加入聚
类效应,聚类变量分别为 犐犖犆 和 犛犛犗犆 。括号内为 犘 值。
表 3 :就业信息分享影响因素分析( 2 )
模型 1 模型 2 模型 3 模型 4 模型 5
犈犇犝 -0.599 ( 0.003 ) -0.359 ( 0.002 ) -0.599 ( 0.000 ) -0.599 ( 0.000 ) -1.775 ( 0.087 )
犃犌犈 0.004 ( 0.482 ) 0.003 ( 0.454 ) 0.004 ( 0.477 ) 0.004 ( 0.062 ) -
犛犈犡 -0.614 ( 0.000 ) -0.387 ( 0.000 ) -0.614 ( 0.000 ) -0.614 ( 0.000 ) -1.605 ( 0.064 )
犆犆犘 -0.307 ( 0.181 ) -0.195 ( 0.157 ) -0.307 ( 0.047 ) -0.307 ( 0.048 ) -
犑犗犅 0.390 ( 0.121 ) 0.263 ( 0.079 ) 0.390 ( 0.163 ) 0.390 ( 0.035 ) 1.195 ( 0.408 )
犛犜犃 0.036 ( 0.407 ) 0.026 ( 0.330 ) 0.036 ( 0.325 ) 0.036 ( 0.325 ) -
犛犗犆 0.225 ( 0.157 ) 0.136 ( 0.157 ) 0.225 ( 0.340 ) 0.225 ( 0.361 ) -
犚犈犛 0.205 ( 0.177 ) 0.115 ( 0.212 ) 0.205 ( 0.133 ) 0.205 ( 0.245 ) -
犕犃犖 0.325 ( 0.054 ) 0.197 ( 0.053 ) 0.325 ( 0.000 ) 0.325 ( 0.002 ) 2.689 ( 0.006 )
犅犗犖犛 0.491 ( 0.025 ) 0.291 ( 0.027 ) 0.491 ( 0.016 ) 0.491 ( 0.02 ) -
犖狅.犗犫狊 721 721 721 721 4265
犠犪犾犱 49.04 51.43 - - 22.41
犪狋犺狉犺狅 2.255 ( 1.000 )
犔犚狋犲狊狋 0.999
注:模型 1 为基础 犔狅 犵 犻狋 模型,模型 2 为 犘狉狅犫犻狋 模型,模型 3 和模型 4 加入聚
类效应,聚 类 变 量 分 别 为 犐犖犆 和 犛犛犗犆 。 括 号 内 为 犘 值。 模 型 5 为
犎犲犮犽犿犪狀 两步法,输出的是第二步结果作为对比。
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