《表6 其他稳健性检验：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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《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:（1）~（3）列的回归中加入控制变量与年份的固定效应，（4） ~（9）列的回归中加入控制变量、年份及国家的固定效应，[]内为相应统计量的P值。

第二，系统广义矩估计（SYS-GMM）。考虑到全球增加值贸易网络地位的演变可能存在延续性和动态性的特征，我们在回归元中加入被解释变量的滞后项。然而被解释变量滞后项的引入，也给模型带来了内生性问题。为了处理这一问题，我们采取GMM方法进行估计。GMM有两种方法:一阶差分广义矩估计（DIF-GMM）方法和系统广义矩估计（SYS-GMM）方法。由于后者可以克服弱工具变量和小样本偏误的影响，相对来说更为稳健，因此我们采用SYS-GMM方法进行估计。表6前三列报告了使用SYS-GMM方法的估计结果。首先，我们对系统GMM的扰动项进行自相关检验，二阶序列相关AR（2）的检验结果表明不存在二阶序列相关的问题；其次，我们进行过度识别检验，Sargan检验的结果表明不存在过度识别的问题。与前面结果相同，制造业服务化水平对一国在全球增加值贸易网络中的地位具有正向影响，其中，度数中心度和中间中心度的估计系数分别在10%和5%水平下显著为正，说明本文得出的结论较为稳健。