《表5 全国及东中西部老龄化对产业结构调整效应回归检验》

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《基于SYS-GMM的人口老龄化对产业结构升级的空间影响效应及差异性分析》

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注:（1）***、**、*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著。（2）W1权重、W2权重分别是地理距离矩阵和经济地理矩阵。

在进行模型估计时，为了克服被解释变量滞后项作为自变量带来的内生性问题，因此采用广义系统矩估计（SYS-GMM）（Arellano and Bover，1995；Blundell and Bond，1998） ，SYS-GMM可以在不引入外部工具变量的情况下得到比相对于极大似然估计更为稳健的估计结（Elhorst，2012）[26]。表5报告了全国以及东部、中部和西部地区老龄化对产业结构调整效应回归结果，除东部的LM检验不显著外，中部和西部的LM检验结果均选择空间误差模型。Wald检验均在1%的水平下显著，AR（2）的P值大于10%，说明不存在随机干扰的二阶序列系相关，Sar?gan的P值也说明本文选择的工具变量符合SYS-GMM的估计，模型设定合理有效。为了防止出现虚假回归的发生，运用IPS检验、LLC检验和Breitung检验对面板残差的平稳性进行检验，结果显示无论是全国样本还是东部、中部和西部样本的检验均在1%的水平上显著。