《表3 系统GMM回归结果》
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《人口结构变化能否形成攀升价值链动力源——基于全球价值链布局的视角》
注:*、**和***分别代表回归结果在10%、5%和1%显著性水平下通过统计检验。
本文回归分析所采用的样本数据是短面板数据,因此,本文采用GMM估计方法这一更适合于短期动态面板的回归方法。而GMM估计方法通常包括两种,一是系统GMM (SGMM),另一种是差分GMM (DGMM),两种方法各有优劣。为了保证估计结果更加可靠和稳定,本文同时采用系统GMM和差分GMM对前述计量模型进行回归估计。其中,采用系统GMM回归所得结果分别见表2、表3和表4;用差分GMM回归所得结果分别见表5和表6。在计量分析过程中,考虑到计量结果的准确性和可靠性,本文采用逐步回归和控制外生变量等处理方法。此外,本文在各表的最后几列一并给出了模型有效性的检验结果。各表中综合Sargan检验、Hansen检验等检验结果,总体表明回归整体显著。
图表编号 | XD00190176300 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.10.01 |
作者 | 古柳 |
绘制单位 | 无锡太湖学院会计学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |