《表1 基因引物序列：国际贸易对地区经济增长率的影响——基于我国地级市数据的实证分析》

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《国际贸易对地区经济增长率的影响——基于我国地级市数据的实证分析》

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注:1.括号内为标准误；2.*为显著性水平，***p<0.01，**p<0.05，*p<0.1；3.表中回归皆通过了AR （2）检验与Hansen过度识别检验，证明模型设定合理和工具变量有效；4.所有回归中都包括了因变量的滞后一阶与时间和城市固定效应。

根据第二节分析，我国进出口额和经济增长之间互为彼此的格兰杰原因，而且根据Frank和Romer（1999）与Rodrik （2000）的研究可以断定，本文所关注的两个关键变量，贸易和经济增速之间可能存在高度的双向因果关系。此外，遗漏某些随时间变化而又共同影响自变量和因变量的非观测因素也可能会导致内生性问题，这可能会造成OLS估计结果有偏或非一致，因此，文章采用系统广义矩估计方法（SYS-GMM），将解释变量自身的滞后项作为工具变量对式（1）进行估计。表1第（1）列报告的回归结果表明，国际贸易对GDP增长率的影响系数在1%的水平下为正，结果与国内多数研究相符（包群，2003、2008；盛斌、毛其淋，2011；熊灵，2012）。第（1）列显示贸易对GDP增长率影响的大小0.058，同周小川（2018）关于贸易战对我国经济增速影响的看法总体一致（2）。我们注意到，固定资产投资占GDP比重inv的系数显著为负，究其原因，可能是由于对不同地区和不同企业的低效率投资对经济增长产生了一定程度的负面影响所致（郝颖、辛清泉，2014），同时这一结果也提醒我们应该重新审视靠固定资产投资拉动经济增长的政策有效性（李世刚、尹恒，2017）。政府财政支出govscal的系数显著为负，这可能是由于地区政府支出的配置扭曲和效率低下造成的（盛斌、毛其淋，2011）。城市等级rank系数为正，但并不显著，通常来说，城市级别越高其资源配置越便利，因此高政治级别的城市往往拥有更快的发展速度，而本文所得结果之所以不显著，根据江艇、孙鲲鹏和聂辉华（2018），一方面城市级别削弱了民营企业的生产率，另一方面城市级别会加速城市内部的资源错配程度。