《表7 面板分位数基准回归》

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《经济赶超、结构转型与绿色全要素生产率》

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注：括号内的数值是采用bootstrap方法得出的稳健标准差，bootstrap设置为300次

在实际应用中，多数变量数据存在尖峰、肥尾及异方差等情况，此时使用传统的最小二乘法估计并不是最优线性无偏的。为了弥补这一缺陷，Koendker和Bassett(1978）提出了分位数回归。相比于最小二乘回归，分位数回归可以任取一个分位点进行参数估计，且其不对误差项分布进行具体的假定，对异常值的敏感程度远远低于均值回归，估计结果也更加稳健。本文选取10%、25%、50%、75%、90%这五个具有代表性的分位点进行描述，并使用面板数据的bootstrap方法估计系数的标准误，结果如表7和图1所示。