《表2 全样本下动态面板差分GMM估计结果》

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注:括号内数字分别为t值；***、**和*分别表示在1%、5%、10%显著性水平。下表同。

在全样本下，对方程（1）进行差分GMM回归结果如表2所示，其中模型（1）是不包括控制变量，模型（2）和（3）是依次纳入控制变量Ln PY和LnPOP的估计结果。表2的回归结果显示，AR（2）值在10%的水平上接受了扰动项不存在二阶自相关的原假设，Sargan检验值接近于1，接受了上述工具变量“满足过度识别约束条件”的原假设，即选择的工具变量是有效的，故采用差分GMM法估计有效。