《表3 GMM全样本回归结果》

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《劳动力资本、经济资本与森林公园旅游发展——基于中国省际面板数据的实证研究》

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*、**和***分别表示10%、5%、1%的水平显著。

一方面，考虑到劳动力和经济资本投入的连续性，森林公园旅游发展滞后项的缺失在一定程度上会存在内生性问题，另一方面，资本投入与森林公园发展程度可能存在一定的双向因果关系（即由于资本的趋利性，森林公园发展水平越高越容易吸引各方资本的投入），从而导致模型计量估计中自变量出现联立内生性问题。实证中若采用常规的随机效应模型或者固定效应模型进行OLS估计，可能会造成模型估计结果的有偏性和非一致性[32]，因而本研究采用动态面板的GMM模型估计。系统GMM模型将因变量滞后一阶作为工具变量，能够较好地处理内生性，且对随机误差项是否存在异方差和序列相关也不作要求，能得到更为准确的估计结果[33]。模型（1）均通过了条件过度识别Sargan检验和序列自相关的AR检验（表3），这表明系统GMM模型设立成立，因此本研究尝试用系统GMM的有效估计结果来解释。