《表3 中国区域流通效率对消费总量的影响检验》

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《流通效率提升与消费扩容升级——基于2003-2018年中国省际面板数据的实证研究》

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注：（1）圆括号内为稳健标准误，方括号内为相应检验的P值，*、**、***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著。（2)AR(1）和AR(2）的原假设分别为差分后的残差项不存在一阶、二阶序列相关；Sargan检验用来判断过度识别约束是否有效。下同。

模型实证结果如下表所示，混合OLS回归结果见列（1），变量ce的系数显著为正，表示流通效率提高能够促进消费总量水平上升；列（2）是固定效应模型的回归结果，ce仍具有显著为正的系数；列（3）和（4）表示的是系统GMM和差分GMM估计的结果，解释变量ce与滞后项ltc都具有显著为正的系数。表中AR(1）和AR(2）的检验表明，两类GMM模型均不存在二阶序列相关，只存在误差项的一阶序列相关；且根据Sargan Test的结果认为，其不能拒绝“所有工具变量均有效”的原假设，因此GMM估计量是一致的和有效的。Bond指出，若GMM估计中的被解释变量滞后一期项的系数位于FE估计和OLS估计的两个系数值之间，那么这个估计结果就有效；此外，一般认为混合OLS估计和固定效应估计能够分别确定滞后项ltc系数的上下限[33]。将被解释变量一阶滞后项加入到混合OLS和固定效应模型中，再重新进行回归，结果为表3的列（5）和列（6），发现系统GMM估计中滞后项的估计值0.7192正好介于0.9674和0.6954之间，与相关文献的理论相符。因此对比两类模型的估计结果，可知系统GMM的整体估计质量更优，故本文将主要依据系统GMM的估计结果进行分析。