《表3 IV-2SLS估计结果》
注:(1)第一阶段估计中列(1)~(3)和列(4)~(6)的区别在于控制变量不完全相同,列(1)~(3)包含SOE_PS,列(4)~(6)包含SOE_HES,其余控制变量相同。(2)DWH检验在5%的显著性水平拒绝原假设,故可认为核心解释变量为内生变量;rk LM检验强烈拒绝原假设,不存在识别不足;rk F统计量
为了获得一致估计,采用工具变量两阶段最小二乘法(IV-2SLS)估计核心解释变量的系数(1)。具体做法是,第一阶段首先利用基于捷克工业机器人安装密度计算获得的新的各省工业机器人冲击数据(分别用CZ_ExpRob_All、CZ_ExpRob_M、CZ_ExpRob_NA表示)对省份面临的实际冲击进行回归,得到各省机器人冲击的拟合值,第二阶段利用第一阶段的拟合值作为工业机器人冲击的工具变量进行工具变量回归,结果报告在表3。从表3的第一阶段估计结果可以看出,捷克的各行业机器人冲击变量绝大多数与中国呈现出显著的正相关性,第二阶段工具变量估计结果则再次验证了密集使用工业机器人有助于服务业结构升级的假说。对比表2和表3第二阶段估计的系数,发现OLS估计结果倾向于低估全部行业所面临的工业机器人冲击对服务业结构升级的影响,同时高估了制造业部门和除汽车制造业外的其他行业所面临的工业机器人冲击对服务业结构升级的影响。
图表编号 | XD00172936000 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.07.25 |
作者 | 王文、牛泽东、孙早 |
绘制单位 | 西安交通大学经济与金融学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |