《表2 动态面板SGMM估计结果》

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《环境规制助推绿色技术创新研究——基于长江经济带的检验》

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（注:（1）***、**、*分别表示1%、5%、10%的水平上显著（双侧），括号内数字为相应的标准误（双侧）；（2）AR（1）、AR（2）和Sargan检验分别提供检验的p值。）

为了减缓回归中可能出现的多重共线性问题，本文从逐步回归的角度，相继引入5个解释变量分别进行回归，相关的解释变量和回归结果见表2。从表2的回归结果可以看出，回归中使用的工具变量是合理的。在五组回归结果中，AR（1）都小于0.1，说明残差项存在显著的一阶序列相关，而AR（2）都大于0.1，说明残差项不存在显著的二阶序列相关。Sargan检验都不能显著地拒绝原假设，说明工具变量过度识别是有效的。而且，差分Difference-in-Sargan的显著性水平都为1，也说明了工具变量选择的合理性。