《表1 0 广义矩估计法 (GMM) 内生性检验》

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《互联网普及与产业结构服务化——兼论乡村振兴战略中的农村服务业发展》

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注:（1）***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著；（2）模型具体设定lag为2；（3）Sargan test报告了萨甘过度识别检验的p值；（4）Arelleno-Bond AR（1）和Arelleno-Bond AR（2）分别报告了一阶和二阶序列相关检验的p值。

本文使用了广义矩估计法（GMM）解决模型出现的内生性问题，使用“移动电话用户数对数”作为“互联网普及率”的工具变量。GMM首先是对回归方程进行一阶差分变换，将滞后变量作为内生变量的相应工具变量，得到的估计量为一阶差分广义矩估计量（DIF-GMM）。系统广义矩估计量（SYS-GMM）是在DIF-GMM估计量基础上进一步使用了水平方程的矩条件，将滞后变量的一阶差分作为水平方程中相应水平变量的工具。估计值如表10所示。