《表5 移动信息通讯技术促进城市创业活力的系统GMM模型估计结果》

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《移动信息通讯技术与城市创业活力研究——基于城市创新水平的机制分析》

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注：***、**、*分别代表通过1%、5%、10%水平上的显著性检验。AR（1）的p值要小于0.1，说明残差项存在一阶序列相关。AR（2）的p值要大于0.1说明残差项不存在二阶自相关。Sargan检验和Hansen检验p值要大于0.1，接受原假设，说明残差项与解释变量不相关，工具变量合理。L.Ent是Ent的

系统GMM同时对水平方程和差分方程进行估计。将差分变量的滞后作为水平方程的工具变量，将水平变量的滞后作为差分方程的工具变量。较好的解决内生性问题，还可以估计不随时间变化的变量，提高了估计效率。估计结果见表5。在四组回归中，被解释变量Ent的滞后一期回归结果显著，说明系统GMM模型是适用的。四组城市样本中解释变量Mob的估计系数都显著为正，并达到了10%的显著性水平。系统GMM模型估计显示移动信息通讯技术（Mob）显著促进了城市创业活力（Ent）。在克服内生性的情况下，再次验证了假设H1的研究结论。