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user: 3. 结果分析与讨论 3.1. 基于总体样本的HLM模型结果分析 3.1.1. 可行性分析 本文选择的数据涉及28个省(区、市)的4322个样本，符合Kreft“30/30法则”的要求。从构建的零模型回归结果看，方差分析中的组间方差为0.00231，达到了统计意义上的显著，验证了省(区、市)之间初婚平均年龄的显著差异。表3为零模型回归结果，可由此计算组内相关系数ICC值。根据温福星(2009) [ 27 ] 的判断准则，组内相关系数为0.093 > 0.059，显示为中度关联强度。综合上述回归结果，本文数据适合使用HLM模型进行分析。 Table 3 Regression results of the null mode 随机效应 标准差 方差成分 自由度 卡方统计量 P值 初婚年龄( μ 0 ) 0.04801 0.00231 27 404.29287 0 层-1(r) 0.14993 0.02248 表3. 零模型回归结果 3.1.2. 内生性检验 尽管本文已经对个人层面因素和社会层面因素进行了一定程度的控制，但考虑到HLM模型结果不能明确定因果关系。因此，在分析个人总收入与初婚平均年龄关系的过程中，内生性问题必须加以考虑。通常导致内生性的原因有三种：一是存在遗漏变量，可能有不可观测的因素同时影响个人总收入以及初婚平均年龄，比如个人性格等方面的不可观测因素。二是存在测量误差，本文基于HLM模型分析时所采用的数据均为CGSS2015调查数据，其准确程度与受访者问卷应答质量有关，在一定程度上存在误差的可能。三是可能存在反向因果问题，即收入会影响初婚年龄，而个人也可能通过延迟初婚年龄、增加工作时间来影响收入。对于前述问题，本文的处理思路如下： 1) 检验变量的内生性。变量内生性问题可能会导致回归结果出现不同程度的偏误，因而本文利用劳动时间(由CGSS数据库中受访者务工时间衡量)作为个人总收入的工具变量，并以此为依据开展内生性检验。主要利用豪斯曼检验以及伍德里奇(2015) [ 28 ] 的检验方法，具体步骤为：a) 利用个人总收入对所有外生变量(包括模型中的所有外生变量以及工具变量)进行回归，估计个人总收入方程并得到残差 v ^ 2 ；b) 在包括个人总收入的总模型中添加 v ^ 2 ，并通过回归结果检验 v ^ 2 的显著性；c) 设定具体的检验准则，若 v ^ 2 的回归系数显著异于0，则判定个人总收入为内生。基于实证数据的检验结果也验证了个人总收入变量的内生性( v ^ 2 系数显著性p值均小于0.05)，对此，我们拟通过工具变量法来处理内生性问题。 2) 工具变量的外生性检验。对于前述工具变量设定，考虑到劳动时间也可能与初婚年龄有着一定的相关性而非严格外生，因而还需要对工具变量进行外生性检验。由于只选用了劳动时间这一个工具变量，是恰好识别的情形，故无法从统计上验证工具变量的外生性。因此，在选择工具变量外生性检验方法时，参考段志民(2016) [ 29 ] 的处理，在农村样本和非农样本中，将初婚年龄同时与个人总收入、劳动时间进行回归分析。在回归结果中，如果劳动时间仅通过个人总收入间接影响初婚年龄，那么，在控制其余变量的前提下，个人总收入对初婚年龄的影响显著，而务工时间对初婚年龄的影响则不显著。 从表4的外生性检验结果看：a) 在农业户口样本中，务工时间对初婚年龄影响不显著，但个人收入对初婚年龄影响显著；如果将它们分别对初婚年龄进行回归时，个人收入依旧显著，但务工时间并不显著。b) 在非农户口样本中，个人总收入对初婚年龄影响显著而务工时间的影响并不显著；如果将它们分别对初婚年龄进行回归，那么，个人总收入显著影响初婚年龄而务工时间的影响却不显著。由此可以推断，以务工时间作为工具变量有着严格的外生性。总体而言，以务工时间作为工具变量对居民为农业户口以及非农户口样本数据分析中均通过工具变量的外生性检验。 Table 4 Exogenous test of instrumental variables (with first marriage age as dependent variable 农业户口 非农户口 个人总收入 0.012*** (0.003) 0.011*** (0.003) 0.015*** (0.005) 0.015*** (0.005) 务工时间 0.0001 (0.0001) 0.0001 (0.0001) 0.0002 (0.0002) 0.0002 (0.0002) 控制变量 √ √ √ √ √ √ 样本量 2825 2825 2825 1497 1497 1497 表4. 工具变量的外生性检验(以初婚年龄为因变量) 注：“ *** ”、“ ** ”、“ * ”分别表示在1%、5%和10%的显著性水平上显著，括号内为标准误。 3.1.3. 初婚年龄影响因素回归结果分析 表5分别给出了初婚年龄影响因素的HLM和IV-HLM的回归结果，其中，模型1和模型3为随机效应回归模型，模型2和模型4为随机回归截距模型。通过回归结果对比可知，在使用工具变量后，除个别变量的显著性发生了改变外，解释变量的符号基本没有发生变化。因IV-HLM回归较好地解决了内生性问题，故基于模型3和模型4的回归结果进行分析。 Table 5 HLM regression analysis on Influencing Factors of first marriage ag 变量 HLM IV-HLM 模型1 模型2 模型3 模型4 个人层面 性别 −0.055 *** (0.006) −0.055 *** (0.006) 出生年代 −0.017 *** (0.003) −0.016 *** (0.003) 户口 0.018 ** (0.007) 0.017 ** (0.007) 个人总收入 0.010 *** (0.003) 0.010 *** (0.003) 0.037 ** (0.017) 0.041 ** (0.017) 家庭经济地位 −0.017 *** (0.004) −0.017 *** (0.004) −0.027 *** (0.008) −0.029 *** (0.008) 住房面积 −0.008 * (0.004) −0.007 * (0.004) −0.009 ** (0.004) −0.008 * (0.004) 个人教育程度 0.030 *** (0.004) 0.030 *** (0.004) 0.023 *** (0.006) 0.022 *** (0.006) 父亲教育程度 0.005 ** (0.002) 0.005 ** (0.002) 0.003 (0.002) 0.004 * (0.002) 母亲教育程度 0.010 ** (0.004) 0.009 ** (0.004) 0.011 ** (0.004) 0.010 ** (0.004) 社会层面 医疗和教育 0.002 *** (0.001) 0.003 *** (0.001) 其他社会公共服务 −0.002 (0.001) −0.00004 (0.001) 表5. 初婚年龄影响因素HLM回归结果 注：1) “ * ”表示p < 0.1，“ ** ”表示p < 0.05， “ *** ”表示p < 0.01；2) 括号内为稳健标准误。 模型3的回归结果显示，就个人层面而言，在对控制变量进行控制的前提下，个人收入、家庭经济地位、住房面积、个人与母亲的教育程度都对初婚年龄有着较为显著影响；而在控制其它变量的情况下，高收入、较低的家庭经济地位、较小的住房面积、个人与母亲越高的受教育程度越会推迟个人初婚年龄。模型4的回归结果显示，医疗和教育因素对居民初婚年龄的推迟有着显著的促进作用。 基于统计意义显著下通过计算各变量在经济学上的显著影响，可以得出，若仅考虑个人层面，个人收入、个人教育程度和母亲的教育程度每增加1个标准差，对促进初婚年龄推迟的影响分别为0.91%、0.88%和0.322%；家庭经济地位和住房面积每增加1个标准差，则对抑制初婚年龄推迟的影响分别为0.61%和0.18%，因此，研究表明个人层面因素对促进初婚年龄推迟的影响大于抑制初婚年龄推迟的影响。再加上社会层面因素，由于社会层面因素仅医疗和教育因素统计意义上显著，并且促进初婚年龄推迟，且每改变1个标准差对初婚年龄的影响为0.42%。因此，不论从个人层面或是社会层面因素，对初婚年龄推迟的促进作用始终大于抑制作用。 3.2. 分地区、户籍和性别样本的EHA模型结果分析 为研究不同地区、不同性别、不同户口群体对初婚年龄的影响，分别构建了分地区、分性别和分户口类型的Log-Normal模型。 3.2.1. 分地区Log-Normal模型的回归结果分析 表6为分地区的Log-Normal回归结果。从总样本回归来看，西部地区和中部地区居民的初婚年龄均低于东部地区，中部地区居民的初婚年龄高于西部地区。而从具体影响因素来看： 1) 个人教育对初婚年龄影响的地区差异。第一，对比没有受教育的情况，东部地区每阶段教育程度的提升对于初婚年龄都有显著的影响，并且教育程度越高，系数越大，对初婚年龄的影响也越大；第二，西部地区只有初中以上学历的教育程度会对初婚年龄有着显著的正向作用，并且教育程度越高，影响也越大；第三，中部地区只有高中、高职、中专、技校以上的学历才会对初婚年龄有着显著的正向作用。 2) 父母受教育程度对初婚年龄影响的地区差异。第一，各地区父亲受教育程度对初婚年龄的影响中，只有中部地区小学学历与高中、高职、中专、技校学历对初婚年龄有显著的正向作用。第二，东部地区和中部地区只有母亲处于大学及以上学历时才会对子女初婚年龄有着显著的推迟作用，并且中部地区的提前作用影响要大于东部地区，西部地区居民的母亲在小学学历时对子女初婚年龄有着显著的推迟作用。第三，父母的教育程度的提升会推迟子女的初婚年龄，这在不同地区均成立。 3) 个人收入、家庭经济地位和住房面积对初婚年龄影响的地区差异。第一，东部地区个人收入变量对初婚年龄的影响并不十分显著，西部和东部地区居民个人收入增加对初婚年龄有着显著的正向作用，即个人收入越高，初婚年龄越大。并且西部地区的系数要高于中部地区，说明个人收入因素对西部地区居民影响程度更大。第二，家庭经济地位的提升对各个地区的居民初婚年龄的推迟都有显著的抑制作用。第三，东部地区的居民住房面积的增加对初婚年龄的推迟有着显著的抑制作用。 Table 6 Results of Log-Normal model by are 自变量 总样本 东部地区 西部地区 中部地区 性别(女 = 1) −0.064 *** −0.057 *** −0.079 *** −0.068 *** 出生年代(60年代前) 60年代 −0.025 *** −0.045 *** −0.016 −0.005 70年代 −0.014 *** −0.023 *** −0.018 −0.002 80年代及以后 −0.042 *** −0.059 *** −0.038 ** −0.021 ** 户口(非农户口 = 1) 0.017 *** 0.018 *** 0.001 0.017 *** 个人教育程度(文盲) 小学 0.013 ** 0.049 *** 0.008 −0.008 初中 0.037 *** 0.078 *** 0.034 ** −0.009 高中、高职、中专、技校 0.075 *** 0.118 *** 0.104 *** 0.035 *** 大学及以上 0.122 *** 0.164 *** 0.164 *** 0.083 *** 父亲教育程度(文盲) 小学 0.007 −0.005 0.005 0.018 ** 初中 0.009 0.0003 0.007 0.016 高中、高职、中专、技校 0.021 ** 0.007 0.009 0.038 *** 大学及以上 0.014 0.006 −0.039 0.025 母亲教育程度(文盲) 小学 0.007 0.009 0.030 * −0.003 初中 0.012 0.015 0.042 0.003 高中、高职、中专、技校 0.008 0.019 0.051 −0.022 大学及以上 0.063 *** 0.054 ** 0.124 *** 个人总收入 0.002 *** 0.002 * 0.004 *** 0.002 *** 家庭经济地位 −0.008 *** −0.008 *** −0.015 ** −0.006 * 住房面积 −0.006 ** −0.010 ** −0.004 −0.001 所属地区(东部地区) 西部地区 −0.043 *** 中部地区 −0.033 *** 常数项 3.187 *** 3.183 *** 3.134 *** 3.143 *** N 7042 2926 1051 3065 表6. 分地区的Log-Normal模型结果 3.2.2. 分性别与分户口类型的Log-Normal模型回归结果分析 从表7的结果可以看出，不论农业户口还是非农户口，东部地区的初婚年龄都显著高于西部地区和中部地区。对农业户口居民而言，西部地区的初婚年龄大于中部地区，而对非农户口，中部地区和西部地区初婚年龄则没有明显差异。从具体的影响因素来看，个人教育程度，父母教育程度、个人收入、家庭经济地位和家庭住房面积对城乡居民初婚年龄的影响存在性别和城乡差异： 1) 个人教育对初婚年龄的影响。从个人教育程度相关变量的回归结果看，个人教育程度在各个群体中对初婚年龄的影响都是显著的，特别是对于非农户口和女性。第一，当个人为农业户口时，群体教育水平的提升会显著提高初婚年龄，并且教育程度越高，教育对初婚年龄的提高的程度越大；第二，不论是农业户口还是非农户口居民，女性每个教育阶段对初婚年龄的正向影响都大于男性群体；第三，在同等教育阶段，非农户口居民个人教育对初婚年龄的影响明显高于农业户口居民。并且，不论是农业户口或是非农户口，女性的个人教育程度对初婚年龄的推迟作用程度都明显高于男性。 2) 父母受教育程度对初婚年龄的影响。对比农业户口和非农户口居民总体，回归结果显示父亲受教育程度对农业户口居民的初婚年龄有着显著的推迟作用，对非农户口居民没有显著影响，而母亲受教育程度对非农户口居民的初婚年龄有着显著的推迟作用，对农业户口居民没有影响。同时，从户口类型来看，父亲教育程度只对农业户口总体居民的初婚年龄有着显著的推迟作用，而母亲教育程度则是对非农户口居民的初婚年龄有显著的正向影响。并且，随着教育程度的提高，对初婚年龄的推迟作用也越大。 3) 个人收入对初婚年龄的影响。就户口类型来看，农业户口与非农户口居民的个人收入都对其初婚年龄有着显著的推迟作用，其中，非农户口居民个人收入的系数大于农业户口，表明个人收入对非农户口的推迟作用程度更大。而性别差异方面，拥有农业户口的男性，其个人收入对初婚年龄没有显著影响，但个人收入会对拥有农业户口的女性产生显著影响；非农户口中，个人收入对男性和女性的初婚年龄都有显著的推迟作用，且对男性的影响要大于女性。 4) 家庭经济地位对初婚年龄的影响。回归结果显示，农业户口的男性和女性居民初婚年龄的推迟会受到家庭经济地位显著的抑制作用，且对男性的抑制作用大于女性。对于非农户口居民，家庭经济地位仅对女性居民初婚年龄的推迟有显著抑制作用。 5) 住房面积对初婚年龄的影响。回归结果显示农业户口居民不论男女，住房面积均不会对其初婚年龄造成显著影响；但抑制非农户口男性、女性推迟初婚年龄，且对男性的抑制作用大于女性。这一结果表明，住房是影响城镇居民初婚年龄的一个重要因素，但农村居民的婚姻住房成本普遍偏低，因而住房对农村居民初婚年龄的影响并不显著。当前的房价问题是困扰年轻人结婚的一个重要因素，若有足够资本承担面积较大的住房，那么，初婚年龄也会相对提前。 Table 7 Results of Log-Normal model by gender， registered residenc 农业户口 非农户口 自变量 男 女 总 男 女 总 性别(女 = 1) −0.064 *** −0.067 *** 出生年代(60年代前) 60年代 −0.026 *** −0.006 −0.017 *** −0.043 *** −0.028 *** −0.035 *** 70年代 0.001 −0.012 −0.007 −0.034 ** −0.010 −0.020 ** 80年代及以后 −0.042 *** −0.036 *** −0.037 *** −0.053 *** −0.030 ** −0.038 *** 个人教育程度(文盲) 小学 −0.046 *** 0.019 ** 0.005 0.032 0.067 *** 0.058 *** 初中 −0.041 *** 0.054 *** 0.023 *** 0.056 ** 0.115 *** 0.095 *** 高中、高职、中专、技校 −0.001 0.093 *** 0.061 *** 0.091 *** 0.150 *** 0.129 *** 大学及以上 0.060 *** 0.143 *** 0.117 *** 0.119 *** 0.208 *** 0.170 *** 父亲教育程度(文盲) 小学 0.009 0.013 0.011 * 0.016 −0.018 * −0.0004 初中 0.016 0.018 0.017 * 0.013 −0.023 * −0.005 高中、高职、中专、技校 0.020 0.027 * 0.024 ** 0.027 −0.008 0.010 大学及以上 0.036 −0.029 0.007 0.033 −0.027 0.002 母亲教育程度(文盲) 小学 0.004 −0.004 0.002 0.013 −0.019 * 0.016 ** 初中 0.004 0.005 0.008 0.022 0.015 0.019 * 高中、高职、中专、技校 −0.023 −0.014 −0.018 0.045 ** 0.003 0.023 * 大学及以上 0.068 0.058 0.048 0.066 * 0.070 *** 0.073 *** 个人总收入 0.003 ** 0.002 *** 0.002 *** 0.004 ** 0.003 ** 0.003 *** 家庭经济地位 −0.020 *** −0.005 * −0.012 *** −0.004 −0.006 * −0.004 * 住房面积 −0.001 0.004 −0.002 −0.033 *** −0.009 * −0.022 *** 所属地区(东部地区) 西部地区 −0.029 *** −0.058 *** −0.043 *** −0.038 ** −0.039 *** −0.038 *** 中部地区 −0.023 *** −0.034 *** −0.029 *** −0.041 *** −0.035 *** −0.038 *** 常数项 3.232 *** 3.057 *** 3.159 *** 3.285 *** 3.084 *** 3.214 *** N 2081 2410 4491 1207 1344 2551 表7. 分性别、户口的Log-Normal模型结果