《表2 城市进口对绿色全要素生产率的影响:基准回归检验结果》

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《进口贸易与中国城市的绿色转型发展——基于绿色全要素生产率的研究》

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注:*、**和***分别表示在10%、5%和1%统计水平上显著；括号内为T检验统计值。

表3模型（1）估计结果显示，滞后一期的城市进口变量系数在1%水平下为0.021，该数值与表2模型（8）的结果十分接近，说明核心解释变量的估计结果基本不受到时滞效应和反向因果关系的影响。模型（2）在模型（1）基础上剔除直辖市样本。长期以来，我国选择若干城市进行先行先试开放政策，而大城市由于有较高的生产率水平和对外开放的需求。对这些城市而言，进口开放作为外生性冲击的可能性相对更低。因此，在表3模型（2）中剔除了这些大城市样本，估计结果显示滞后一期的城市进口变量系数在5%水平下为0.018，系数值与基准模型的估计结果基本一致。模型（3）控制空间溢出效应，考虑到中国在2007年之后东部沿海地区向内地进行了产业转移，使得不同地区和城市间经济联系越发紧密，在这样的背景下，一个城市扩大进口有可能会通过产业链上下游联系影响其它城市对外开放发展，遗漏空间溢出效应会造成OLS估计偏误。借鉴Conley （2007）[38]的做法，使用Spatial HAC模型控制绿色全要素生产率的空间溢出效应，表3模型（3）结果显示，滞后一期的城市进口变量估计系数在1%水平下为0.034，该结果说明空间溢出效应的存在会显著低估城市进口对绿色全要素生产率的提升作用。模型（4）使用动态面板模型系统距估计（SYS-GMM）以减轻内生性困扰，结果显示城市进口变量当前系数在1%水平下为0.010，绿色全要素生产率滞后一期也显著为正，说明城市绿色发展具有路径依赖特性；其次，参考吴晓怡等（2016）的做法，以城市进口变量的滞后一期作为工具变量，使用两阶段工具变量法的估计结果显示，模型（5）中进口开放变量的估计系数在1%水平下为0.020，十分接近基准回归估计结果。最后，考虑到中国进口开放度基本呈现从东部沿海向内陆地区逐渐降低的空间递减特征，使用城市到东部沿海最近的港口距离与年份的交互项作为工具变量，模型（6）的估计结果显示，城市进口变量的估计系数在1%水平下为0.032。