《表2 基准回归结果：社会资本对生活垃圾减量的影响及其作用机制》

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《社会资本对生活垃圾减量的影响及其作用机制》

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注:（1）括号中报告的是稳健的标准误；（2）***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著；（3）Sargan test、AR（1）test、AR（2）test和F test报告的均为统计量的p值。以下各表同。

由于方程（1）允许城市人均生活垃圾产生量具有一定的持续性，本文采用系统广义矩（SYS-GMM）的两步估计法对以下所有模型进行估计。相比于差分广义矩估计（DIF-GMM），系统广义矩估计不仅可以有效避免小样本偏误的影响，而且较好地解决了弱工具变量问题（Che等，2013；韦倩等，2014）[43-44]。在实际操作中，本文采用Roodman（2009）[45]提出的方法来估计实证模型。基于方程（1），本文建立了2个计量模型，详细回归结果见表2。其中，模型1是对主成分加权的社会资本指数进行回归，而模型2把等权重加总的社会资本指数纳入模型。如表2所示，2个模型的Sargan检验都无法拒绝所有工具变量均有效的原假设，而AR（1）检验和AR（2）检验表明扰动项的差分存在一阶自相关但不存在二阶自相关。因此，模型估计结果都不存在工具变量过度识别和扰动项自相关问题，具有良好的稳健性。此外，2个模型在变量系数符号和显著性方面具有较高的一致性，说明模型结果表现出较好的可靠性。回归结果的具体分析如下。