《表2 基准估计模型的结果》

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《创业活力对城市工业经济增长的影响——基于多维视角的实证研究》

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注:系数下方的括号内为t值；*、**、***分别表示10%、5%、1%的显著性水平；Sys-GMM估计给出了Sargan检验值及一阶、二阶自相关检验值。

基于全国243个城市2003-2016年的经济数据，文章采用多种计量方法展开实证分析。其中，OLS方法、面板FE、面板RE和面板SCC方法（1）均属于静态估计，系统GMM面板估计模型则是动态估计。通过静态估计和动态估计方法的综合使用，可以保证基准回归分析的稳健性。由表2的估计结果可知，以上5种计量模型的回归结果均显示，创业活力对城市工业经济增长具有显著的促进作用。从不同计量模型的实证结果来看，Sys-GMM面板模型中创业活力对城市工业经济的促进效应最大，创业活力每增长一个单位相应带来城市劳均工业产值增长1.132个百分点。OLS方法和面板RE模型所体现的创业活力对城市工业的促进效应居中，即一个单位创业活力的增加相应分别带来劳均工业产值0.961、0.622个百分点的增长。而面板FE和面板SCC模型显示的创业活力对城市工业的促进作用最小，大致为每单位创业活力的增加带来劳均工业产值0.561个百分点的增长。