《表2 动态面板回归结果》

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《中国典型城市政府绿色竞争力测评与区域碳减排实证研究》

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注:圆括号内为系数稳健标准误差，中括号内为检验显著性P值，***p<0.01，**p<0.05，*p<0.1分别表示1%、5%、10%的置信水平下显著

为了探讨不同区位布局的城市政府绿色竞争力对碳减排的影响机理，本文首先将研究对象设定为四个样本，分别是典型城市总样本（包含所有研究城市）、东部城市样本（大连、沈阳、北京、天津、保定、上海、青岛、济南、南京、苏州、镇江、宁波、广州13市）、中部城市样本（武汉、南昌等2市）、西部城市样本（重庆、遵义、贵阳、昆明、乌鲁木齐、兰州6市）；其次，将政府绿色竞争力对碳排放的治理作用设定为两种情景，即考虑政府绿色竞争力情景和不考虑政府绿色竞争力情景，基于式（7）和式（8）分别进行回归，最终得到所有回归结果如表2所示。无论系统GMM还是一阶差分GMM，其成立最重要的前提假设就是扰动项不存在序列相关，因而需要对扰动项进行序列相关检验（AR （1）和AR（2）） 。由表2可知，尽管SGMM＿1、SGMM＿2、SGMM＿3、SGMM＿7、SGMM＿8中AR（1）在5%的显著性水平下拒绝无自相关的原假设，但所有回归结果的AR（2）均无法拒绝原假设，表明所有回归结果扰动项不存在序列相关。系统GMM克服了弱工具变量的风险，但依然存在过度识别检验的问题，通常情况下采用工具变量过度识别检验（Sargan检验）以证明模型的合理性。由表2可见，所有回归结果Sargan检验的P值均在5%的显著性水平下，无法拒绝所有工具变量都有效的原假设，证明所有模型设定合理且有效。