《表1 全样本系统GMM回归结果》

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《制度质量、自然资源禀赋与出口技术复杂度》

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注:估计系数括号内的数字为系数估计值Z的统计量，其中*、**、***分别表示在10%、5%和1%的统计显著水平；在系统GMM回归过程中，自然资源禀赋、制度质量及两者间的交互项为内生变量；Sargan检验原假设H0为“工具变量过度识别”，若接受原假设，则说明工具变量的选择是合理的；AR (1

由于企业出口具有持续性的特征，并且选取的变量中如制度质量、人力资本等与出口技术复杂度之间本身就存在内生性:完善的制度质量、人力资本在促进出口技术复杂度提升的同时，出口技术复杂度也会要求制度质量、人力资本的进一步提高。传统的最小二乘回归对动态面板的估计会带来偏误，因此本文选用系统GMM估计法。系统GMM能够以差分变量的滞后项作为水平方程的工具变量，水平变量的滞后项作为差分方程的工具变量，可以较好地解决内生性问题。因两步法系统GMM更不易受到异方差的干扰，所以本文使用两步法系统GMM估计法来进行问题的实证研究。将制度质量、自然资源禀赋以及两者间的交互项作为内生变量，将其他控制变量作为外生变量。为消除异方差性，对出口技术复杂度EPTC、资本存量k、人均自然资源禀赋n、对外开放度open、基础设施infra、企业数量pop、外商直接投资fdi分别取对数处理。回归结果见表1、表2。