《表2 基准模型的回归结果》

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《政府间税收竞争、贸易开放与区域经济增长——基于中国八大城市群面板数据的实证研究》

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注：***、**和*分别代表在1%、5%和10%统计水平上显著；括号中的值为估计系数的标准误。

由于本文基准模型框架为动态面板回归模型，这意味着模型等式右边都含有被解释变量的滞后项，极易与回归误差项存在相关关系导致内生性问题，因而需要采用差分广义矩估计（DIF—GMM）或系统广义矩估计（SYS—GMM）来降低回归偏误程度。Che等（2013）研究认为DIF-GMM易受弱工具变量影响而产生有限样本偏误（21），而SYS—GMM估计结合了差分方程和水平方程，并以一组滞后差分变量作为水平方程相应变量的工具变量，其对有限样本的估计效果更加优良，因此本文主要使用SYS—GMM进行估计。基于不同的权重矩阵，SYS—GMM可分为一步估计和两步估计，特别是在有限样本条件下，两步GMM估计量的标准误会严重向下偏误。综上，本文最终确定采用一步SYS—GMM估计方法。为了对比说明SYS—GMM估计动态面板模型的有效程度，本文在基准模型的回归中也一并列出了OLS、固定效应（FE）的实证结果，见表2所示。