《表4内生性分析与异质性分析的回归结果》

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《开发区政策影响中国产业空间集聚吗——基于跨越行政边界的集聚视角》

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注：第（1)—(3）列的解释变量分别为SEZTarg-ind、ln AGG和ln AGG；控制变量和常数项等具体估计结果未在表中列出。

由于开发区政策与产业空间集聚之间可能存在遗漏变量和自我选择进入开发区所带来的内生性问题，进而会导致参数估计的偏误，在实证研究中有必要对其进行处理。本文采用王永钦等（2018）测算的1999年各行业僵尸企业占比作为开发区政策的工具变量。由于僵尸企业的形成主要原因是地方政府的低效财政补贴（范子英和王倩，2019），各行业僵尸企业占比与当期的开发区目标行业政策相关，从而满足工具变量的相关性条件。另外，采用1999年各行业的僵尸企业占比这一历史数据可以较好地满足外生性条件（1）。本文采用两阶段最小二乘法（2SLS）进行估计，实证结果报告在表4中，其中第（1）列是工具变量估计第一阶段的估计结果，工具变量（1999年各行业僵尸企业占比IV＿zombie）的系数显著为正，进一步验证该工具满足相关性条件；第（2）列是工具变量的第二阶段回归结果，Kleibergen-Paap rk LM检验与Kleibergen-Paap rk Wald F检验均拒绝工具变量识别不足和弱工具变量的原假设，工具变量与开发区政策具有较强的相关性，且不存在过度识别问题，SEZTarg-ind的估计系数显著为负，说明在处理潜在的内生性问题后，开发区政策负向影响产业空间集聚的结论依然是稳健的；第（3）列是使用1999年各行业僵尸企业占比（IV＿zombie）作为工具变量的简约式（Reduced-form）模型，结果显示IV＿zombie的估计系数显著为负。按照刘生龙等（2016）的方法，本文第（1)—（3）列中核心解释变量的估计系数满足以下关系：0.518×（-1.116）=-0.578，因此可以说明本文估计方法的正确性以及研究结论的可靠性。