《表4 模型估计结果：就业密度、集聚空间外部性与劳动生产率——基于中国地级城市空间面板数据的分析》

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《就业密度、集聚空间外部性与劳动生产率——基于中国地级城市空间面板数据的分析》

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注:空间权重矩阵采用的是前文中基于地理距离定义的W；***、**和*分别代表统计显著性水平为1%、5%和10%；经实践发现，相比学生占比，师生比对劳动生产率的影响更显著，故此处只报告师生比的参数估计结果；对就业密度的平方项进行调整的目的是避免同时引入水平项和平方项带来的共线

本文尝试借鉴范剑勇的做法，用工业用地面积作为就业密度的工具变量，发现效果不理想，故本文最终选择采用动态面板GMM方法来处理内生性问题[5]。提高模型估计结果的可靠性，针对系统GMM估计的模型，本文采用Abond test和Sargan test分别检验模型设定的合理性和工具变量的有效性。其中，AR（1）检验结果的P值为0.7058，AR（2）检验结果的P值为0.0516，表明在5%的显著性水平下，差分后的残差项不存在一阶、二阶序列相关。而随机项与工具变量相关性检验SarganTest的结果也表明模型不存在过度识别问题，所选工具变量合适。采用GMM估计的式（7）各变量的参数估计结果如表4所示。