《表2 全样本回归结果：教育层次结构与经济增长关系研究——基于安徽2005-2015年面板数据的分析》

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《教育层次结构与经济增长关系研究——基于安徽2005-2015年面板数据的分析》

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注:（1）L.lngdp、L.lnpgdp是lngdp、lnpgdp的一阶滞后项；（2）Hausman test的原假设为Ho:difference in coefficients not systematic；（3）Sargan test的原假设为H0:overidentifying restrictions are valid；（4）括号中为标准误:显著性上，***p<0.01，**p<0.05，*p<0.1。下文

由于城市的教育发展受到城市经济发展水平的影响，可能产生同时性偏差（simultaneity bias）导致模型估计结果不稳健。在计量上，我们引入系统广义矩估计（表中为记为SYSGMM）方法，使用解释变量和被解释变量的滞后项作为模型的工具变量，结果报告在上表第V、VI行。在引入较多工具变量的情形下，模型会产生过度识别的问题。Sargan test检验原假设是工具变量有效，表中的汇报的结果表明系统GMM模型不存在过度识别问题，工具变量有效。系统GMM模型估计的结果系数比固定效应模型稍低，与FE模型倾向于高估变量系数的计量经验是一致的。在模型6中，高等教育H的系数为正且在5%的显著性水平上显著，高等教育在促进人均产出水平的提高上有着积极的意义。