《表2 基准回归结果：高速增长的房地产投资阻碍了贸易强国建设吗——来自中国高端制造业出口数据的经验判断》

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《高速增长的房地产投资阻碍了贸易强国建设吗——来自中国高端制造业出口数据的经验判断》

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注：*、*、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。（）内为t统计值，[]内为P值。下同。

考虑到实证模型难以概括全部被解释变量的影响因素，模型构建上无法避免存在遗漏变量，导致模型设定可能会产生内生性问题。为保证实证研究的严谨可靠性，本文通过引入工具变量以降低内生性问题的干扰，惯用的研究方法是采用被解释变量的滞后项作为工具变量。为此，本文拟采用更有效的系统GMM法对基准模型（1）进行估计，以降低模型的内生性影响，同时呈现OLS和固定效应模型结果以检验模型的稳健性。尽管系统GMM与差分GMM对模型的估计效果各有千秋，如果从技术发展程度来看，系统GMM是基于差分GMM的技术升级（Arellano和Bover，1995；Blundell和Bond，1998），不仅可以有效克服差分GMM在解决内生性问题过程中出现的弱工具变量和偏误等弊端，而且还能借助水平GMM放大差分GMM的既有优势，从而更好地处理内生性问题。为此，我们以广义矩估计（GMM）为基础，采用“两步法”系统GMM进行估计。具体结果如表2所示。