Page 87 - 《社会》2022年第2期

社会·2022·2

0.1 的水平上并不存在显著差异。 我们使用类似的方法将“补习科目数
量”转化为 5 个虚拟变量（未参加补习、只补习 1 门、补习 2 门、补习3
门、补习 4 门），并放入后四个虚拟变量（基准组是未参加补习的学生）
作为回归方程的核心自变量，其余设定不变。 统计结果显示，这四个虚拟
变量对应的系数也不存在显著差异。 上述结果可在一定程度上说明，补
习参与的致郁效应并不明显依补习时长和补习科目的数量发生变化。 16
! ! 总的来看， 课外补习参与对中学生的情绪健康具有显著的致郁效
应，即参加课外补习会显著增加学生的负向情绪，其效应大致为0.38 个
负向情绪得分的标准差。 此外，补习参与的致郁效应并不明显依补习时
长和科目数量而发生变化。
（三）阶层异质性分析：课外补习使谁抑郁?
本节考察学生的家庭阶层背景对课外补习致郁效应的调节作用。
核心问题是，对于不同家庭阶层背景的子女而言，课外补习参与的致郁
效应是否存在组间异质性。
本研究按照家庭背景变量的取值将全样本分组， 以分组回归的方
式考察各组的组内因果效应的显著性差异， 而未设置交互项来直接比
较各组系数的大小。 因果推断研究者范德韦勒（ VanderWeele，2015）将基
于分 组 回 归 系 数的显著性 比 较 方法称为“定 性 交 互 分 析 ”（qualitative
interaction）。 定性交互分析的目的并非考察不同群体在致郁效应具体数
值上的组间差异是否显著， 而是在定性层面上考察致郁效应在哪些子
群体中显著存在。
本文使用父母双方的最高受教育程度、 父亲现从事的职业类型来
划分不同的子群体，然后分组进行回归分析。 17 表 3 展示了按照父母最
高受教育程度划分的分组回归结果， 估计方法和变量选择与总效应分
析保持一致，详见表 2 中第（4）列的模型设定。 将表 3 后三列系数进行
横向比较可以发现，只有在父母文化程度为初中及以下的子女群体中，

16. 简洁起见，文中并未展示对应的回归结果。 有需要的读者可以联系作者索取。
17. 需要说明 的是，在 CEPS 数据中没有对 家庭收入的直 接测量 ，只有受 访者 报 告的自
评家庭经济条件（五分类或三分类）。 该变量分布存在严重的“趋中现象”，回答家庭 经
济条件中等的人数比例超过 60%，而回答家庭条件较富裕或很富裕的人数不足 5%。 如
果按家庭经济条件进行分组回归，将会使某些组别的样本量较少（不到 500 人），工具变
量的相关性受到较大威胁，可能引发弱工具变量问题，因此在分组回归中笔者没有使用
自评家庭经济条件来划分子群体。

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