《表5 工具变量回归结果：企业如何从集聚经济中获益——企业家的作用》

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《企业如何从集聚经济中获益——企业家的作用》

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注:括号中的值为企业层面聚类稳健性标准误，“*”、“**”、“***”、“#”分别表示10%、5%、1%和15%的显著水平。2SLS采用LIML估计。

引入工具变量的2SLS回归结果如表5所示。其中，模型（1）和模型（2）的工具变量为城市舒适性，模型（3）和模型（4）的工具变量为城市舒适性和城市人口。先看工具变量的相关检验。在2SLS回归中，识别不足检验（Kleibergen-Paap rk LM statistic）表明并不存在识别不足问题。此外，我们的工具变量也通过了过度识别约束检验（Hansen p-value）。模型（1）和模型（2）的工具变量相关性检验（Cragg-Donald Wald F statistic）值大于10，表明工具变量与内生性变量有较强的相关性，不存在弱工具变量问题。然而模型（3）和模型（4）的工具变量相关性检验值小于10却大于Stock and Yogo所提出的临界值5。在这种情况下，我们采用有限信息极大似然法（Limited Information Maximum Likelihood，LIML）来对模型进行回归分析，以控制弱工具变量问题。