Page 81 - 《社会》2022年第2期

社会·2022·2

同校的学生）。
Nc
∑ c=1 ∑ Ns cramsch isc- ∑ Ns cramsch isc （s=s j ，c=c k）
i=1
i=1
IV sct = Cramsch c-Cs= （3）
Nc Ns student isc- Ns student isc
∑ c=1 ∑ i=1 ∑ i=1
基于工具变量进行因果推断，关键前提是工具变量的有效性，这依
赖于工具变量的相关性与外生性。相关性是指工具变量（“位似群体”补
课参与率）与原因变量（学生个体是否参与课外补习）的总体（偏）相关
系数不为零。 本工具变量实质上度量了区（县）层面的中学生补课参与
水平。 一定程度上，它反映了该地区课外补习市场“局部均衡”的结果。
一方面，工具变量可反映学生所在区（县）的其余八年级学生群体对课
外补习的需求；另一方面，工具变量也能反映该区（县）补课机构的丰富
程度。 从需求侧看，地区性补课需求很可能通过地区内人际网络发生信
息传递；从供给侧看，地方补课机构的丰富程度也可能影响个体参与课
外补习的难度与机会分布（如开班数量、补习费用）。这说明工具变量与
原因变量很有可能是相关的。从实证结果角度看，一阶段回归的 F 统计
量远大于10，从统计学意义上来看不存在“弱工具变量”问题。
其二是工具变量的外生性，即要求工具变量与误差项 着 isct 不相关。
也就是说，在给定控制变量的条件下，本文的工具变量（“位似群体”的
补课参与率）不能与其他未观测到的、影响个体情绪健康的混淆因素产
生关联。 以下提供三点论证。
首先，本文的工具变量反映了地区层面的补课参与率，可能受到地
区间经济文化发展差异的影响， 导致工具变量与未观测到的地区异质
性发生关联。 因此，本文设置了区（县）固定效应，仅在每个区（县）内部
进行因果识别，在很大程度上降低了上述问题发生的可能。 其次，本研
究的工具变量度量了地区层面的宏观特征， 它不太可能对微观个体的
情绪健康状况产生直接影响。 第三，最为重要的是，本研究在构造工具
变量的过程中有意地排除了“与个体 i 处在同一学校的学生群体”。 有
关同伴效应的代表性研究指出， 与个体同班的同学或同校校友可界定
为个体的 “同伴群体”（杜育红、袁玉芝，2016；杜育红、郭艳斌，2019），而
同伴群体的社交网络具有“情绪传染”的可能（李长洪、林文炼，2019）。
换言之，课外补习行为可能直接影响到个体的情绪状况。 例如，同伴群
体竞相参加补课，可能使尚未参与补课的学生感到同辈压力增大，导致
负面情绪增加。因此，本文的工具变量中有意排除了基于“强关系”的同

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