《表2 技术创新能力对企业成长影响的系统GMM估计结果》

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《技术创新对创业板上市企业成长的影响作用分析——基于动态面板数据的GMM估计》

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注:（1）*表示在10%的水平下统计检验显著，**表示在5%的水平下统计检验显著，***表示在1%的水平下统计检验显著。（2）括号内数字为具体p值；（3)Hansen test报告了工具变量过度识别检验的p值；（4)AR(1）和AR(2）检验分别报告了一阶和二阶序列相关检验的p值。

观察回归模型的分析结果表2，从整体上看，回归扰动项的一阶和二阶自相关检验AR(1）和AR(2）的检验结果表明，扰动项的差分存在一阶序列自相关，但不存在二阶序列自相关，而系统GMM分析允许扰动项一阶序列自相关，只要求不存在二阶序列自相关，这说明我们可以使用系统GMM对方程进行估计。Hansen检验值大于0.05，所以不能拒绝原假设，证明我们工具变量的选择是有效的，它们不与扰动项相关（Hansen检验的原假设为过度识别约束是有效的，即工具变量的选择是有效的）。在解释变量中滞后一期的企业成长综合评价值这一变量检验结果表明其在1%的显著性水平下显著，这说明引入滞后一期的因变量对模型来说效果非常好。以上检验充分说明我们构建的模型和选择的系统GMM估计方法都是合适的。