《表3 工具变量回归结果:本地交通基础设施建设对企业区位选择的异质性影响——基于中国地级市制造业细分行业层面的实证分析》

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《表3 工具变量回归结果:本地交通基础设施建设对企业区位选择的异质性影响——基于中国地级市制造业细分行业层面的实证分析》图表

《表3 工具变量回归结果:本地交通基础设施建设对企业区位选择的异质性影响——基于中国地级市制造业细分行业层面的实证分析》
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本地交通基础设施建设对企业区位选择的异质性影响——基于中国地级市制造业细分行业层面的实证分析中,基准回归分别采用固定效应模型(现有企业数)和负二项回归模型(新建企业数),两种方法都能在一定程度上缓解内生性问题。但交通基础设施和企业分布之间可能存在反向因果关系[30],拥有良好交通基础设施的地区会吸引企业入驻,同时企业集聚也会要求本地提供更高质量的交通基础设施。基于此,本文通过工具变量进一步解决双向因果关系带来的内生性问题。工具变量既要与城市公路建设及其在交通运输网络中的地位相关,又要独立于当期企业选址行为。借鉴已有研究[31-32],本文选择“是否属于流通节点城市”和“本地区1981年的公路里程”作为工具变量(1)。由于工具变量个数大于内生变量个数,需要先对工具变量进行检验。过度识别检验结果接受工具变量为外生的假设,利用有限信息最大似然法以及Cragg—Donald Wald F统计量的分析结果拒绝存在弱工具变量的假设。工具变量的回归结果见表3。两阶段最小二乘法和Hilbel两步法的回归结果均显示(1),公路密度系数在1%水平上显著为正,与基准模型回归结果一致,说明基准模型的内生性问题并不严重,回归结论可靠。因此,在下文分析中仍然使用固定效应模型和负二项回归模型进行分析。

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