《表5 内生性检验回归结果》

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《劳动力成本上升、作物替代与棉花全要素生产率——基于中国12个棉花主产省份的经验证据》

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注：括号中的数字为标准误；***、**、*分别表示在10%、5%、1%的水平下显著。

上述回归结果证实了作物种植结构在劳动力成本上升对棉花全要素生产率抑制效应的遮掩作用。但模型可能存在内生性问题，一方面来自劳动力成本与棉花全要素生产率、作物种植结构之间的双向因果关系，即棉花全要素生产率的提升反过来将影响棉花生产雇工成本和地区作物种植结构；另一方面来自遗漏变量。为此，运用工具变量法来消除内生性可能带来的估计偏差，将最低工资标准作为劳动力成本的工具变量，对式（1）—式（3）进行2SLS估计。估计结果如表5所示。结果表明，回归（1）—回归（3）第一阶段最低工资标准与劳动力成本高度相关，相关系数为0.897，估计的F值大于10，表明本文工具变量的选择是恰当的。此外，Wald外生性排除检验均拒绝原假设，说明劳动力成本是内生的；AR弱工具变量的稳健性检验同样也拒绝原假设，说明不存在弱工具变量的问题，进一步证明最低工资标准作为劳动力成本的工具变量是合适的。由估计结果可知，第（1）列中，劳动力成本Wage对全要素生产率的系数在5%的水平下显著为负，第（2）列劳动力成本Wage对作物种植面积的系数显著为负，第（3）列劳动力成本、作物种植结构的系数均显著为负，可见重新回归后的系数符号和显著性与表2基本一致，说明回归结果是稳健的。