《表5 工具变量回归结果》

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《人口老龄化影响技术密集型产品出口竞争优势吗——“倒U型”假说的提出与实证检验》

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注:本表同时汇报了年度效应F检验的P值。

双向因果关系、遗漏变量和测量误差是导致内生性问题的主要原因，内生性问题会导致估计结果的有偏和不一致。虽然面板数据能在很大程度上解决遗漏变量问题，但是在出口竞争优势的衡量中可能存在测量误差，以及可能存在的双向关联问题，基于此，采用面板工具变量法对内生性问题进行控制（8）:对固定效应模型进行离差变换（FE），然后对变换后的模型使用两阶段最小二乘法（2SLS）进行回归；对随机效应模型进行可行广义最小二乘法变换（FGLS），然后对变换后的模型进行2SLS回归。工具变量的选取通常要满足两个条件，一是与内生解释变量相关，二是与随机扰动项不相关。本文选取内生变量的一阶滞后项作为工具变量（IV），因为世界各国人口数据源于各个国家的统计调查数据，为了保持年度数据的持续和完整性，联合国人口司在各国统计数据的基础上，对没有统计的年份进行了估算，所以内生解释变量与滞后一期的老年系数必然相关；另一方面，1年前处于老年期的人口，在当期至少66岁，绝大多数退休，年龄的原因使得他们很难对当期的随机扰动项和因变量产生直接的影响，而其一阶滞后变量已经发生，即为“前定”，与当期的随机扰动项也不相关。接下来，分别对面板数据进行FE变换和FGLS变换，表5是对变换后的模型进行2SLS估计结果。