《表2 基于差分GMM的绿色信贷、绿色风投对碳排放的影响（省级面板）》

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《中国绿色金融发展的碳减排效果研究——以绿色信贷与绿色风投为例》

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注：括号内为t统计量；***、**、*分别表示在1%、5%和10%的水平显著。下表同。

若采用传统的OLS方法估计动态面板模型，可能会导致模型估计系数出现偏差。常用差分广义矩估计（差分GMM）、系统广义矩估计（系统GMM）方法估计动态面板模型，克服“动态面板偏差”，得到一致无偏估计。本文采用差分GMM方法分别对模型（1)-（4）进行估计（系统GMM作为稳健性检验），结果如表2所示。对模型（1）-(4）进行过度识别检验，各模型Sargan test的P值分别为0.084、0.092、0.073和0.076，均大于5%，说明5%的显著水平无法拒绝“所有工具变量均有效”的原假设，即所选的工具变量均为有效工具变量，所有模型的二阶序列相关性检验结果的P值均大于0.05，说明模型的干扰项不选择序列相关，即所选的滞后一阶是有效的，动态面板数据模型是合理的。