《表4 城市公共服务对就业质量影响的回归结果》

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《城市公共服务对就业质量影响的空间差异》

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注:（1）*、**、***分别表示在10%、5%和1%的显著性水平下显著；（2）表中“（）”内为异方差稳健的t统计量；（3）在同方差假设条件下，用Sargan统计量来检验矩条件是否存在过度识别，原假设为过度识别约束有效，表中是假设正确的p值

模型引入了滞后一期的被解释变量，得到:lnEit=a+ρ'ln SERit+ρ'1lnEit-1+σ'lnZit+τit+σit+πit。考虑到△lnEit-1和△σit之间有相关性，cov（△Eit-1，△σit）≠0，使用OLS会得到有偏误的回归系数，需要用到GMM方法估计。从我们得到的就业质量指标看，其变化过程接近随机游走，那么差分广义矩估计方法（DIF-GMM）会有较大偏差，采用系统广义矩估计法（SYS-GMM）可以克服上述问题。该方法将因变量的一阶差分项作为水平方程的工具变量。蒙特卡洛模拟实验表明，在有限样本下，系统广义矩法比差分广义矩法估计的偏差更小，有效性更高，估计结果反映在表4中。