《表4 基准回归结果与内生性讨论》

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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：括号内的数值为稳健标准差，***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，下同

静态面板数据模型的参数估计形式主要有混合OLS、固定效应和随机效应三种，本文首先进行LM统计量检验和Hausman检验，以确定合适的参数估计形式。LM统计量的p值为0.000，表明随机效应优于混合OLS。鉴于Hausman的p值为0.007，本文最终选择固定效应模型进行回归分析。鉴于静态面板模型可能存在变量的内生性问题，为了消除内生性所导致的结果有偏性，本文选取绿色全要素生产率的滞后一期构建动态面板模型。DIFF-GMM和SYS-GMM是动态面板估计的两种主要方法，由于GMM两步估计得到的标准误能够显著降低小样本情况下的估计偏差，本文对DIFF-GMM和SYS-GMM分别采用了两步估计。表4中两类回归结果的残差序列相关性AR(1）和AR(2）检验表明，两者均存在误差项的一阶自相关，但不存在二阶序列自相关。Sargan检验结果表明，工具变量不存在过度识别问题。DIFF-GMM容易受到弱工具变量的影响，在有限样本条件下，SYS-GMM由于增加了因变量的一阶差分滞后项作为水平方程的工具变量，其比DIFF-GMM估计的偏误更小。