《表5 稳健性检验和内生性问题分析回归结果》

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《互联网、城镇化与农业生产全要素生产率》

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注：小括号内的数值是经过稳健性调整后的t值或z值；*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平下显著；Kleibergen-Paap rk LM检验的原假设是“H0：工具变量识别不足”，中括号内的相应报告为p值，Kleibergen-Paap rk F检验的原假设是“H0：工具变量弱识别”，大括号内为10%显著水

针对存在的内生性问题，即互联网发展促进了农业全要素生产率的提高，农业全要素生产率的变化也可能会影响到互联网技术的发展。为了克服互为因果引起的内生性问题，参考郭家堂和骆品亮的研究，[29]本文采用lnrate的滞后期作为解释变量进行回归，其逻辑是当期lnTFP的提高对lnrate滞后期的影响几乎不存在，如果lnrate的滞后期对当期的lnTFP依然存在着前文所分析的对应关系，则可以说明在双向因果关系中，主因是互联网。回归结果见表5中模型（10），可以发现lnrate滞后一期对被解释变量lnTFP的估计结果与前文基本回归是一致的，本文的研究假设得到了进一步验证。