《表5 内生性问题的处理》

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《制造业服务化与全球增加值贸易网络地位提升——基于2000—2014年世界投入产出表》

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注:所有回归均加入控制变量、年份和国家的固定效应。[]内数值为相应统计量的P值，﹛﹜内为Stock-Yogo检验10%水平的临界值。

第一，内生性问题的处理。我们认为内生性问题可能主要是由联立关系和遗漏变量引起的，一方面，制造业在增加值贸易网络中的地位也可能通过作用于生产性服务业的发展（刘海云、毛海欧，2017），进而作用于制造业服务化程度，另一方面，模型中可能遗漏了与增加值贸易网络中地位和制造业服务化程度共同相关的变量，如制造业的先发优势等因素。为了处理联立性所引致的内生性偏误，本文将解释变量进行滞后一期处理。表5第（1）~（3）的结果显示，制造业服务化对其在增加值贸易网络中的地位的提升效应依然存在。为了处理遗漏变量所造成的内生性偏误，本文在将解释变量进行滞后一期处理的基础上，用其他国家制造业服务化的平均程度作为制造业服务化的工具变量，进行两阶段最小二乘回归。其内在逻辑是，其他国家制造业服务化的平均程度反映出服务业的供给能力和制造业的发展阶段，因此与本国的制造业服务化有着密切的联系，同时其他国家制造业服务化的平均程度并不会直接影响本国制造业在增加值贸易网络中的地位。表5第（4）~（6）列报告了相应的估计结果，其中，Kleibergen-Paaprk LM统计量的检验结果表明模型不存在识别不足的问题；Kleibergen-Paap Wald F统计量的检验显示，模型不存在弱工具变量的问题。最为关键的是Serv的估计系数在1%的置信水平下显著为正，表明本文的结论是稳健的。