《表3 内生性问题:工具变量法》

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在实证分析中，我们首先设置工具变量IV（IV等于1表示古代“丝绸之路”途径省 （市、自治区），IV等于0表示其他省（市、自治区）） ，然后利用两阶段最小二乘法（2SLS）进行估计。需要注意的是，在模型（1）中存在两个内生变量Treat和Treat×Policy，因此2SLS的第一阶段需对这两个变量分别做回归，结果如表3第（1）至（2）列所示，可以看出，第（1）列IV的系数和第（2）列IV×Policy的系数均在1%的水平上高度显著，且Kleibergen-Paap Wald统计量和Kleibergen-Paap LM统计量对应的p值均远小于1%，这说明在第一阶段的回归中，工具变量与原内生变量高度相关，不存在不可识别和弱工具变量的问题。表3中第（3）列汇报了2SLS第二阶段的估计结果，我们重点关注的交互项系数值为正且在10%的水平上显著。这说明，在缓解了政策实施可能存在的内生性问题后，本文的研究结论保持不变。