電腦游戲的“同群效應”——來自隨機寢室的證據(jù)

1、電腦游戲的“同群效應”來自隨機寢室的證據(jù)摘要:本文采用復旦大學復旦學院2009級學生的調(diào)查數(shù)據(jù)，利用他們?nèi)胄５谝荒陮嬍曳峙涞目鐚I(yè)隨機性，研究了玩電腦游戲這一行為在同寢室室友間的“同群效應”，發(fā)現(xiàn)在同寢室成員間，該效應顯著為正。本文還結合當前中國青少年玩游戲成癮的嚴重現(xiàn)狀和游戲產(chǎn)業(yè)發(fā)展中對這一危害的低估進行了政策評論。關鍵詞：電腦游戲 隨機分配 同群效應一引言在日常生活中，我們時常能夠在報紙、電視等媒體上接觸到許多青少年因沉迷游戲而放棄學業(yè)、喪失健康甚至走向犯罪的例子。由中國青少年網(wǎng)絡協(xié)會撰寫的中國青少年網(wǎng)癮報告（2009）顯示，中國青少年網(wǎng)癮比例約為14.1%，人數(shù)為2404.2萬，另外還有

2、約12.7%的青少年具有網(wǎng)癮傾向。該報告還指出，男性青少年上網(wǎng)成癮的比例比女性高5.6個百分點。通過比較上網(wǎng)成癮者群體和非成癮者群體的上網(wǎng)內(nèi)容可以發(fā)現(xiàn)，上網(wǎng)成癮者傾向于將更多時間用于娛樂性上網(wǎng)，在他們的上網(wǎng)時間中，有47.9%的時間被用于玩電腦游戲；而對非成癮者而言，玩游戲時間僅占上網(wǎng)時間的21.1%，兩者的差異在統(tǒng)計上顯著。該報告對網(wǎng)癮的度量是：只要滿足以下三個條件中的任何一個，即被認為具有網(wǎng)癮。（1）總是想著去上網(wǎng)；（2）每當因特網(wǎng)線路被掐斷或由于其他原因不能上網(wǎng)時會感到煩躁不安、情緒低落或無所適從；（3）覺得網(wǎng)上比在現(xiàn)實生活中更快樂和更能實現(xiàn)自我。相對于工作、學習等非娛樂性上網(wǎng)而言，電腦

3、游戲?qū)η嗌倌暧懈蟮恼T惑力，也更容易使他們沉溺其中，至于成癮。而青少年一旦沉迷于電腦游戲，他們的人力資本積累（包括教育和健康）會受到極大的危害。becker and murphy(2000)提出了一個分析上癮品的一般性理論框架。在這一框架中他們指出，如果行為人對某種商品的消費依賴于他過去對該商品的消費情況，以及他的同伴對該商品的消費情況，且這兩種效應足夠大，那么該商品就被定義為上癮品。前者被稱為“習慣資本”（habit capital）而后者被稱為“社會資本”（social capital），后者造成的影響則被稱為“同群效應”（peer effect）。至今為止，還沒有文獻用becker an

4、d murphy(2000)上癮品的分析框架對電腦游戲做出實證研究。本文將利用復旦大學2009級本科生的數(shù)據(jù)，分別估計玩游戲行為中“習慣資本”和“社會資本”的影響。由于個人在日常生活中交際的對象是多樣化的，要精確地找到每個人交往的同伴并不容易。本文采取寢室作為“同群效應”發(fā)生的場所，因為盡管在大學生活中，每個人都有不同的交際范圍，但居住在同一寢室的室友，是每個人無論如何都必須面對和與之交往的。本文將檢驗每個人現(xiàn)在每周玩游戲的時間如何受他（她）過去每周玩游戲時間的影響，以及室友每周玩游戲的時間的影響，從而驗證玩游戲在一定程度上具有“上癮品”性質(zhì)。另外，對電腦游戲“同群效應”的估計還有重要的政策含

5、義： “同群效應”通過室友之間的互動產(chǎn)生，因此這一效應的將以社會乘數(shù)的方式放大玩游戲可能造成的危害。國內(nèi)外幾乎所有的文獻都只是簡單關注了玩游戲和暴力、疾病等現(xiàn)象之間的簡單聯(lián)系，低估了玩游戲行為對青少年可能造成的負面影響。在游戲產(chǎn)業(yè)政策的制定中，廠商和政府部門往往只考慮游戲產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟價值，而忽視了游戲產(chǎn)業(yè)可能產(chǎn)生的危害。即使是提到游戲的負面作用時，通常也僅僅以“正確引導和教育”作為解決辦法例如，中國軟件行業(yè)協(xié)會游戲行業(yè)分會會長劉金華的報告電子游戲產(chǎn)業(yè)的發(fā)展狀況及未來中，就僅僅提到“要引導青少年和未成年人正確對待游戲而不要沉迷游戲”。如果說玩游戲只是一項個人行為，那么“引導教育”可能是可行的解決方

6、法。但是，如果說如本文所發(fā)現(xiàn)的那樣，玩游戲存在“同群效應”，那么“引導教育”就可能失效：影響青少年玩游戲行為的是他身邊同伴的行為，這一影響無法被父母和老師的教導所抵消。因此，我們有必要在制定游戲產(chǎn)業(yè)政策時考慮如何更好地防止青少年沉迷電腦游戲，例如增加游戲的時間控制和家長參監(jiān)督功能等等。但是，研究電腦游戲的“同群效應”并非一件容易的工作，因為在估計“同群效應”大小時我們將不可避免地遇到以下兩個問題，即計量經(jīng)濟學模型可能產(chǎn)生的聯(lián)立性偏誤和選擇性偏誤。本文將利用復旦大學復旦學院隨機分配寢室這一條件克服選擇性偏誤，并且選取室友高中時期每周玩游戲時間的均值作為外生的工具變量，對玩電腦游戲的“同群效應”進

7、行估計。本文剩下的部分安排如下：第二部分將簡要介紹玩游戲的危害與本文采用的理論框架，以及對同群效應進行實證研究的研究進展，第三部分將介紹本文所使用的數(shù)據(jù)，第四部分將介紹本文采用的估計方法并報告估計結果，最后一部分將給出結論和一個簡單的政策評論。二文獻綜述心理學家和醫(yī)學家對電腦游戲的社會和生理影響有著廣泛的討論。由于本文并非主要關注電腦游戲的社會和生理影響，因此對這一部分的研究只做簡要的介紹。這些研究主要關注電腦游戲?qū)Ψ逝郑ń】担╲andewater et al,2004）、暴力（fling et al，1992）、自尊（colwell et al,1995、van chie and weig

8、man,1997）、和學習成績（vivek annad,2007）的影響，其結果仍然廣受爭論。在中國，對電腦游戲的危害、作用機制和對策的研究主要停留在現(xiàn)象描述和定性分析階段，很少有文獻給出了可以進行定量實證檢驗的假說。人們?yōu)楹螘撩杂谶@樣一樣對自身有負面影響的活動？生理學、病理學和心理學從人的生理、心理特征方面提出了解釋人沉迷電腦游戲的理論。經(jīng)濟學對此有與眾不同的解釋。becker and murphy(2000)提出了一個一般的分析上癮品的理論框架：上癮品的消費除了與收入、價格等傳統(tǒng)經(jīng)濟學關注的因素有關外，還強烈地依賴于消費者過去對該商品的消費量以及消費者身邊的同伴的消費量，當這兩種因素的影

9、響足夠大時（becker and murphy給出的條件是兩個系數(shù)之和大于1），該種商品就被定義為上癮品。在這一框架中，前者被稱為“習慣資本”(habit capital)，而后者被稱為“社會資本”(social capital)。對玩電腦游戲行為的分析，可以借鑒吸毒、酗酒等傳統(tǒng)的上癮品消費的而框架。至今尚無文獻根據(jù)這一框架對玩電腦游戲的“同群效應”進行實證的檢驗。盡管如此，但在其他教育領域的文獻中，對“同群效應”的理論和實證研究已十分豐富。coleman(1966)最早將這一概念引入了教育的分析。manski(1993)綜述了“同群效應”的估計方法和困難，他將人與人之間互動產(chǎn)生的效應分成了內(nèi)

10、生效應（endogenous effect）、情景效應(contextual effect)和關聯(lián)效應(correlated effect)，并指出了利用計量經(jīng)濟學模型估計“內(nèi)生效應”所面臨的兩大難題：選擇性偏誤和聯(lián)立性偏誤。betts and morell(1999)用同伴滯后期的個人特征作為代理變量克服聯(lián)立性偏誤，gaviria and raphael(2004)則用父母的特征作為工具變量來解決這一難題。sacerdote(2001)利用了dartmouth學院隨機分配寢室這一條件，利用這一自然實驗回避了估計中所面臨的選擇性偏誤。在既有的研究中， sacerdote(2001)、zimme

11、rman(2003)、kremer and levy(2008)、stinebrickner and stinebrickner(2006)主要研究了學校交往中的“同群效應”，gaviria and raphael(2004)則主要研究了社區(qū)交往中的同群效應，主要關注的變量有學習成績等教育產(chǎn)出，以及是否信教、是否參加社會組織、酗酒、抽煙乃至吸毒等社會行為。三數(shù)據(jù)介紹1. 復旦大學寢室分配制度介紹本文的數(shù)據(jù)全部來自復旦大學復旦學院2009級學生（本科一年級）。本節(jié)將介紹復旦大學的新生寢室分配制度。復旦大學自2005年實行通識教育以來，將每年入學的大一學生按照一定的專業(yè)限制 例如，某專業(yè)共招收10

12、0名學生，則這些學生將被隨機分到某兩個固定的書院中（每個書院大約50人）。這一專業(yè)與書院的匹配是分寢室之前確定的。隨機分為四個書院（志德書院、騰飛書院、克卿書院、任重書院），并在書院中完全隨機分配組成11-12個班級 盡管在復旦大學，有部分轉專業(yè)降級學生和香港大學委培學生專門組成班級，但這些學生均未包括在本文的樣本里。每個書院的人數(shù)大約在800人左右，以一個專業(yè)50人計算，每個書院大約能夠擁有來自16個專業(yè)的學生，因此這種專業(yè)限制并不妨礙同一書院專業(yè)的多樣性。在分配寢室時，分配人員需遵循以下原則：少數(shù)民族學生應相對集中而不在同一寢室，每一個寢室中上海生源和非上海生源人數(shù)相對平衡。原則上女生寢室

13、每寢室4人，男生寢室每寢室4或6人，但由于同學出國、班級微調(diào)等情形，可能存在部分寢室有2人、3人或5人的情況。在2009級學生中，小語種專業(yè)、數(shù)學專業(yè)被相對集中地安排在同一班級甚至寢室中。因此在本文的計量方程中，控制了民族、書院、專業(yè)（僅小語種和數(shù)學專業(yè)）和生源地（僅區(qū)分上海生源和非上海生源）這些虛擬變量。在寢室分配完成后，學校將臨近的寢室劃分到同一個班級，并指定一位研究生或?qū)Ｂ毥處熥鲈摪嗉壍妮o導員。2. 數(shù)據(jù)描述本文的數(shù)據(jù)由陸銘領導的研究團隊收集，共收到問卷1699份，其中男生840份，女生859份；上海生源494份，非上海生源1131份，還有74份未填寫生源地。根據(jù)復旦學院官方給出的寢室分

14、配原則，可以認為復旦大學一年級新生的寢室分配是隨機進行的，不存在學生、家長或教師的選擇過程。我們的數(shù)據(jù)收集程序如下：先由研究者設計問卷并打印裝袋后，在學校輔導員會議上通過學工部門負責人按班級分發(fā)給各個班級輔導員，輔導員將問卷帶回后交給學生填寫，再由輔導員回收，并在輔導員會議上上交。我們按照每個班級的總人數(shù)給各個輔導員分發(fā)了問卷，但由于種種原因，回收的僅僅是其中一部分的樣本。我們無法跟蹤每個輔導員是如何分發(fā)問卷的，但沒有證據(jù)能夠顯示輔導員有意將問卷發(fā)給了某些特定寢室的學生。在45個班級中，有11個班級的輔導員沒有將問卷上交，本文將通過控制班級固定效應來消除這一由輔導員帶來的選擇性影響。在后面的分

15、析中，本文還剔除了具有如下特征的數(shù)據(jù)：樓號或?qū)嬍姨枮榭?，未填寫自己現(xiàn)在每周花多少時間玩電腦游戲，以及寢室人數(shù)為1人或者超過6人的數(shù)據(jù)。剔除以后剩余樣本總數(shù)為937個。表1是這937個樣本的描述性統(tǒng)計，及變量含義說明。timenow和timepre分別表示個人現(xiàn)在和高中非畢業(yè)班時期平均每周玩電腦游戲的時間（單位為小時），入學成績經(jīng)標準化處理便于比較。3. 寢室分配隨機性的統(tǒng)計檢驗我們已經(jīng)了解了復旦大學對本科一年級學生寢室分配的程序，可以基本認為這一分配程序除了考慮一些特殊的變量以外，總體是隨機的。這一節(jié)將利用我們所得的樣本，對寢室分配的隨機性進行統(tǒng)計檢驗。檢驗的方法是，選擇個體入學前的某些變量，

16、用它對同寢室室友該變量取值的平均值進行回歸。如果回歸的系數(shù)是不顯著的，那么就說明，在寢室分配過程中，沒有出現(xiàn)具有相似特征的學生被分到一個寢室這一情況。換句話說，寢室室友之間是不存在“選擇”的。我們選取了兩個變量進行隨機性的檢驗，分別為高中時每周玩游戲的時間和入學高考成績。選取高中時每周玩游戲的時間是因為，在本文的研究中我們需要保證，不存在喜歡玩游戲的同學居住在一起的情形，而選擇入學高考成績是因為，這是一個最為客觀和容易度量的指標。這一檢驗的進行步驟是，用室友的高考成績均值和高中每周玩游戲時間的均值來對本人的高考成績和高中每周玩游戲時間進行回歸（成績均經(jīng)過標準化處理）這一檢驗是在控制了寢室分配時

17、所考慮的一系列特征以后進行的，結果如表2所示。四實證結果1. 玩電腦游戲的“同群效應”在能夠進入回歸的887個樣本中，有300個樣本報告現(xiàn)在不玩游戲。本文采用tobit模型進行估計。首先，我們不考慮可能存在的聯(lián)立內(nèi)生性問題，采用一個原始的tobit模型，被解釋變量為個體現(xiàn)在每周玩游戲的時間（單位為小時），解釋變量包括性別、是否上海生源、是否少數(shù)民族、是否城市戶籍、是否特殊專業(yè)（小語種和數(shù)學專業(yè)）、本人高中時期每周玩游戲小時數(shù)、寢室室友現(xiàn)在每周玩游戲小時數(shù)的均值?？刂瓢嗉壒潭ㄐ睦碛捎卸海?）存在部分班級沒有提交問卷，可能存在班級層面上的選擇性偏誤；（2）學生進入班級以后，可能會受到班級環(huán)境

18、、輔導員等影響，這些影響是所有寢室成員共同面對的。因此，控制班級固定效應會使結果更加精確。結果在表3的第1、2列中。從結果上看，我們可以明顯地看出本人玩游戲的時間寢室室友玩游戲平均時間有顯著的正相關關系。盡管本人和室友玩游戲時間可能存在聯(lián)立內(nèi)生性問題，但是，聯(lián)立內(nèi)生性的存在是以“同群效應”存在為前提的。如果我們的原假設是“同群效應”不存在，那么聯(lián)立內(nèi)生性也同樣不存在。因此，這一系數(shù)的顯著性已經(jīng)可以使我們拒絕“同群效應不存在”這一原假設。但這一結果無法較準確地看到“同群效應”的大小。在“同群效應”的文獻中，要處理聯(lián)立內(nèi)生性是十分困難的。與gavaria and raphael（2004）一樣，我

19、們有理由相信，對每個個體來說，室友的個人特征（在本文中即室友高中玩游戲的時間）不會通過其他渠道影響該個體現(xiàn)在每周玩游戲的時間，因此它可以做室友現(xiàn)在玩游戲平均時間的工具變量。由于這一工具變量本身也是“玩游戲時間”，有兩種進行估計的方法。betts and morell（1999）將同伴的個人特征直接放到回歸方程中進行回歸，gavaria and raphael(2004)則用了標準的兩階段最小二乘估計。表1的第3、4兩列報告了采用前一種做法的結果，5、6兩列報告了后一種做法的結果，結果顯示兩種做法的結果雖然系數(shù)大小略有差異，但顯著性相似，均高度顯著。2. 寢室樣本的缺漏會導致結果偏誤嗎？這一節(jié)需

20、要解決的問題是，在我們的數(shù)據(jù)中，并非所有寢室的數(shù)據(jù)都是完整的，在一部分寢室中，只有部分學生提交了問卷。那么，這種選擇性的問卷提交是否會導致結果的偏誤呢？在第三部分中我們提到，復旦大學的寢室主要是四人間和六人間，但由于種種原因，也有兩人、三人、五人間的存在。在本節(jié)中，我們無法判斷兩人、三人和五人間的存在到底是因為有些成員未提交問卷，還是因為諸如學生出國、班級微調(diào)等其他原因?qū)е碌模虼嗽谶@里只選擇了四人和六人間作為“完整”寢室。 更加確切地說，復旦大學本部2號樓和6號樓的寢室是6人間，而其他樓的寢室是4人間。作者分別按照此規(guī)則進行了分類。我們設定一個虛擬變量d，若樣本所在寢室為完整寢室則定義為1，

21、否則定義為0，我們需要檢驗，在我們的樣本中，“完整”寢室和“不完整”寢室之間是否存在顯著的差異。檢驗方法與上一節(jié)（3）-（4）列完全相同?；貧w結果如表4所示。從表4的結果中，我們可以看到，“完整”寢室的成員，無論是玩游戲的時間還是“同群效應”的大小，都與“不完整”寢室的成員沒有顯著的差別，因此我們可以認為，由提交問卷的“選擇性”導致的寢室樣本缺漏不會導致結果的偏誤。3. 性別與“同群效應”在本文的第一部分中提到，根據(jù)中國青少年網(wǎng)癮報告（2009），男性和女性網(wǎng)絡成癮的比例不同，男性顯著高于女性。但是，這并不意味著電腦游戲在男性和女性中的“同群效應”大小不同。這一節(jié)將檢驗不同性別之間玩電腦游戲的

22、“同群效應”是否相同。我們在解釋變量中加入室友高中玩游戲時間與性別的交互項，回歸結果如表5所示。表5的結果顯示，盡管女性玩電腦游戲的時間顯著少于男性，但是，電腦游戲的“同群效應”在男性和女性之間并無明顯差別。因此，盡管女生玩電腦游戲的時間更少，但她們并不比男生更不容易受到同伴的影響。本文的實證研究部分使用的都是非線性的tobit模型，估計得到的系數(shù)并不是同伴玩游戲時間的偏效應。表6中報告了表3第2、4兩列和表5第2列對應的偏效應大小。第一列報告了在不考慮聯(lián)立性問題時，同伴玩游戲時間的偏效應；第二列報告了使用工具變量時的偏效應；第三列報告了引入性別交互項以后的偏效應。三個模型都是控制了班級固定效

23、應的。4. 電腦游戲?qū)W習的影響最后，本文將檢驗，玩電腦游戲是否顯著地影響學生的學習。如果直接采用學習成績作為被解釋變量，可能會存在反向因果關系，即成績好的學生可能更多地玩游戲。因此，本文采用學生每天除上課外花在學習上的時間作為被解釋變量。在控制了入學成績等其他個人特征以及學習時間的同群效應以后，表7報告了學生學習時間和玩電腦游戲時間之間的負向關系從這一結果中我們可以看到，玩電腦游戲會顯著地減少學生學習的時間，而學習時間在寢室成員間的同群效應并不顯著。五結論本文利用復旦大學復旦學院2009級學生的調(diào)查數(shù)據(jù)，估計了玩電腦游戲的“同群效應”，并且從統(tǒng)計上證實了在玩電腦游戲上“同群效應”的存在。此外

24、，本文還進一步研究了這種“同群效應”在不同性別間的差別，發(fā)現(xiàn)盡管女性更少地玩電腦游戲，但“同群效應”在女性和男性中并沒有顯著的差別。我們還發(fā)現(xiàn)，玩電腦游戲?qū)D占學生用于學習的時間。由于“同群效應”的存在，電腦游戲的危害被社會公眾所低估了，因為這種危害將通過社會乘數(shù)的方式放大。另外，由于青少年玩游戲的原因并不總在于自身，還在于他們身邊的同伴，因此單純的“引導教育”很難幫助青少年擺脫網(wǎng)癮。在游戲產(chǎn)業(yè)政策的制定中，應該適當加強對游戲本身的控制，更多地引入監(jiān)督、時間限制等措施，讓青少年少受網(wǎng)癮之苦。表1變量名樣本數(shù)量均值標準差最小值最大值sex（女性=1）9370.520.5001hk（城鎮(zhèn)=1）9

25、370.830.3701shanghai（上海=1）9250.300.4601race（少數(shù)民族=1）9320.070.2601special（數(shù)學、小語種=1）9370.080.2701tengfei（騰飛書院=1）9160.150.3601keqing（克卿書院=1）9160.320.4701renzhong（任重書院=1）9160.180.3901timepre9242.635.27078timenow9374.217.30078表2 由于篇幅原因，表2沒有報告其他控制變量如上海生源地、戶籍、書院、是否少數(shù)民族、是否特殊專業(yè)等變量的系數(shù)。(1) scoresd（2）timeprescor

26、esdba0.10（0.11）timepreba-0.06（0.06）sex0.014*（0.008）-1.11*（0.37）const-0.017（0.011）3.54（0.56）obs.546887r20.030.01注：括號中的數(shù)值為標準差；*，*，*分別表示在1%，5%，10%水平上顯著。表3(1)tobit(2)tobit(3)tobit(4)tobit(5)ivtobit(6)ivtobittimenowba0.237*(0.066)0.160*(0.067)待添加的隱藏文字內(nèi)容30.374*(0.120)0.330*(0.126)timepreba0.301*(0.097)0.2

27、58*(0.099)timepre0.900*(0.053)0.883*(0.053)0.917*(0.053)0.897*(0.053)0.894*(0.053)0.880*(0.053)sex-1.438*(0.610)-1.995*(0.669)-1.486*(0.611)-1.976*(0.668)-1.266*(0.624)-1.782*(0.684)shanghai0.228(0.652)0.183(0.651)0.296(0.654)0.249(0.651)0.256(0.654)0.230(0.654)race1.212(1.122)1.520(1.140)1.236(1.12

28、3)1.602(1.138)1.255(1.125)1.559(1.143)hk0.528(0.810)0.629(0.817)0.628(0.815)0.751(0.819)0.601(0.814)0.725(0.822)special1.165(1.118)1.702(1.179)1.143(1.122)1.763(1.179)1.202(1.122)1.684(1.182)tengfei0.665(0.917)-2.527(4.087)0.931(0.921)-2.512(4.087)0.639(0.919)-2.080(4.111)keqing-0.168(0.727)-1.130(5

29、.164)-0.044(0.721)-0.589(5.171)-0.236(0.730)-0.771(5.187)renzhong-0.609(0.854)-4.028(5.149)-0.619(0.856)-3.862(5.149)-0.611(0.856)-3.485(5.177)const.-1.022(0.922)2.228(4.934)-1.050(0.942)1.728(4.951)-1.606(1.020)0.921（5.020）class fixed effectnoyesnoyesnoyesobs.887887887887887887pseudo r20.0590.0650.

30、0580.065sigma8.1538.0128.1698.001注：括號中的數(shù)值為標準差；*，*，*分別表示在1%，5%，10%水平上顯著。表4(1)tobit(2)tobittimepreba0.352*（0.107）0.322*（0.109）timepre0.915*（0.053）0.894*（0.053）d0.182（0.788）0.611（0.817）timepreba*d-0.287（0.243）-0.356（0.256）sex-1.390*（0.639）-1.947*（0.708）shanghai0.266（0.654）0.218（0.651）race1.183（1.124）1.

31、572（1.139）hk0.595（0.814）0.716（0.819）special1.194（1.121）1.825（1.179）tengfei0.911（0.922）-2.982（4.101）keqing-0.071（0.731）-0.993（5.179）renzhong-0.636（0.856）-3.965（5.149）const.-1.019（0.970）1.957（4.953）class fixed effectnoyesobs.887887pseudo r20.0590.066sigma8.1568.470注：括號中的數(shù)值為標準差；*，*，*分別表示在1%，5%，10%水平上顯著

32、。表5 出于篇幅，表5和表6都沒有報告生源地、少數(shù)民族、戶籍、特殊專業(yè)、書院等控制變量的系數(shù)。(1)tobit(2)tobittimepreba0.274*(0.125)0.211*(0.128)timepre0.917*(0.053)0.897*(0.053)timepreba*sex0.067(0.197)0.117(0.203)sex-1.624*(0.734)-2.224*(0.794)const.-0.977(0.966)1.990(4.970)class fixed effectnoyesobs.887887pseudo r20.0580.065sigma8.1688.0注：括號中

33、的數(shù)值為標準差；*，*，*分別表示在1%，5%，10%水平上顯著。表6（1）dy/dx(2)dy/dx(3)dy/dxtimenowba0.068*(0.028)timepreba0.109*(0.042)0.089*(0.054)timepreba*sex0.049（0.085）timepre0.372*(0.023)0.378*(0.023)0.378*（0.023）sex-0.844*(0.284)-0.836*(0.284)-0.942*（0.338）注：括號中的數(shù)值為標準差；*，*，*分別表示在1%，5%，10%水平上顯著。表7（1）（2）timenow-0.024*(0.011)-

34、0.023*(0.012)sex0.029(0.184)-0.067(0.201)scoresd-0.852(0.928)-0.685(0.926)roomtimestudyhourba0.071(0.066)-0.042(0.069)hk-0.120(0.242)-0.135(0.245)race-0.101(0.340)-0.082(0.342)art-0.256(0.257)-0.476*(0.263)science0.144(0.208)0.091(0.210)class fixed effectsnoyesobs.509509r20.0190.14注：括號中的數(shù)值為標準差；*，*，*

35、分別表示在1%，5%，10%水平上顯著。參考文獻1 anand, vivek, “a study of time management: the correlation between video game usage and academic performance markers,” cyberpsychology & behavoir, 2007,vol.10, issue.4, pp.552-5592 becker, gary.s. and kevin.m. murphy, “social economics: market behavior in a social environme

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