《表1 动态面板系统GMM两步法估计结果》

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《省域制造业新动能水平的时空分异与影响因素》

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注：*、**和***分别表示弹性估计系数在10%、5%和1%的置信水平下显著。

系统GMM两步估计下的联合显著性Wald检验在1%的置信水平下拒绝了“各解释变量系数为零”的原假设（见表1），说明模型整体上是显著的。Hansen检验的P值为0.614，远高于0.1，表明所有的工具变量均有效，不存在过度识别问题。差分残差序列相关检验结果显示，一阶差分残差AR(1）序列相关，二阶差分残差AR(2）序列不相关，表明原模型中水平误差项εi，t无序列相关性，模型估计结果整体有效。值得注意的是，被解释变量滞后一期NDi，t-1的弹性估计系数为0.437，且在1%的置信水平下显著，表明制造业新动能增长具有持续性，运用动态面板模型对各影响因素予以识别和估计是合理的。