《表8 科技创新与科技金融投入的动态面板门槛回归结果》

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《科技金融投入、科技创新与经济增长》

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注：***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平。

考虑到经济增长存在滞后效应，文章运用虚拟变量对门槛区间进行划分，使用动态面板模型重新进行估计（结果见表8）。与差分GMM模型相比，系统GMM模型更加有效，因此文章选择二步法的系统GMM模型进行估计。从表8可以看出，Sargan的检验结果表明两个模型均接受过度识别的假设。AR（2）值检验结果表明两个模型均不存在显著的二阶自相关，说明选择的工具变量是合理的，因此估计结果是有效和可靠的。两个模型的经济增长的滞后一阶系数均显著为正，说明经济增长存在显著的滞后效应，即前期的经济增长促进了当期的经济增长。从解释变量来看，随着科技创新的水平提高，科技金融投入对经济增长的作用逐渐增加，同时随着科技金融投入的增加，科技创新对经济增长的作用逐渐增强，与前文估计结果一致，说明估计结果具有稳健性。