《表3 面板VAR模型估计结果》

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《工业生态效率对PM_(2.5)污染的影响及溢出效应》

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注：***表示在1%水平上显著；第一、第三列括号里的数字代表滞后1期；第二、第四列括号中数值为T统计值。

由于工业生态效率与PM2.5呈现出时空协同演化特征，故采用计量模型分析二者的时空交互关系。为保证数据的平稳性，对原始指标进行对数化处理并依次进行Levin-LinChu (LLC）、ADF-Fisher和IPS单位根检验，结果表明变量数据均为平稳序列（表2）。进一步以面板GMM估计判断工业生态效率与PM2.5污染的交互影响程度与作用方向。为避免模型中个体与时点效应造成的有偏估计，采用“截面均值差分法”与“前向均值差分”进行消除，在此基础上，以各变量的滞后1期作为工具变量，根据AIC、BIC及HBIC信息准则综合确定模型估计最优滞后阶数为1阶，GMM估计结果如表3所示。