《表4 农业机械化水平对样本农户耕地复种指数影响的IVTobit估计结果》

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《农业机械化水平对湖北农户耕地复种指数的影响》

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***、**、*分别表示自变量在1%、5%、10%的置信水平上显著。括号内数据为标准误。*，**，***mean that explanatory variables have significant influences on levels of 10%，5%，and 1%，respectively.Data in parenthesis is the standard error.

前文采用了OLS回归方法估计了农业机械化水平对耕地复种指数的影响，但估计结果可能会因样本选择偏误和内生性问题而产生偏误，因此，还需要进一步验证以上问题是否存在。表4中的方程1为Tobit模型估计结果，方程2和方程3为2SLS模型估计结果，方程4为IVGMM模型估计结果，方程5和方程6为IVTobit模型估计结果。表4的方程1中农业机械化水平的Tobit回归系数比OLS回归系数更大，表明OLS回归模型中确实存在样本选择偏误问题。从方程2-方程4可知，不管是2SLS估计结果还是IVGMM结果，农业机械化水平的估计系数会因内生性问题而被严重低估，说明OLS回归模型中确实存在内生性问题。根据Stock和Yogo[31]所提出的工具变量弱识别（weak identifacation）检验方法检验结果表明本文所采用的工具变量并非弱工具变量。另外，工具变量也通过了冗余检验。以上一系列有关工具变量的检验结果表明，本文所采用的工具变量较为科学可行。