《表2 联立方程1的估计结果》

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《老龄化与污染对中国经济转型的倒逼机制研究》

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注:***、**、*分别代表1%、5%及10%的显著性水平。资料来源:作者计算整理

人力资本存量、环境污染、经济增长既为解释变量又为被解释变量，因而用普通最小二乘法（Ordinary Least Squares，OLS）以单方程形式回归得到的估计无法衡量变量之间的相互作用，会损失变量之间的相关信息，且估计量有偏、非一致。而间接最小二乘法（Indirect Least Squares，ILS）和两阶段最小二乘法（Two Stage Least Squares，TSLS）是适合联立方程回归的新方法。而ILS估计存在联立方程的识别问题，2SLS能估计过度识别的模型，更省去利用参数关系体系求解结构参数的麻烦。加权最小二乘法，可以通过对原模型进行加权，以消除异方差，得到一个不存在异方差的模型，并基于该模型运用OLS进行参数估计。考虑到各省份的数据存在异方差的可能性，本文运用加权两阶段最小二乘法（Weighted Two Stage Least Squares，WTSLS）估计联立方程模型，具体估计结果如表2所示。