《表5 动态面板GMM估计结果》

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《人口出生率、年龄结构与金融发展》

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注:括号里为z值，方括号里为相应概率p，***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著。Arellano-Bond AR（1）和AR（2）检验的原假设是模型不存在一阶和二阶自相关。Sargan过度识别检验的原假设是“所有工具变量都是外生的”，若接受原假设则说明工具变量是外生的，与扰动项不

滞后项lnfdit-1的引入可以降低计量模型设定的偏误，从而可能提高估计精度。为使估计更为准确、稳健，本文同时使用系统GMM和差分GMM两种动态面板GMM估计方法。差分GMM是将式（8）进行一阶差分，然后用内生变量的水平滞后项作为水平项的工具变量，而系统GMM则是在前者的基础上再引入水平方程，并用内生变量的差分项作为水平项的工具变量，估计结果见表5。