《表2 计量回归结果：人口老龄化、产业集聚与产业结构升级——以浙江省为例》

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《人口老龄化、产业集聚与产业结构升级——以浙江省为例》

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注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平下显著；括号内为z值。

本文首先对静态面板数据混合回归和随机效应进行LM检验，结果显示卡方统计量为348.16，对应的P值为1.000 0，接受原假设，故选择混合回归模型（Pooled OLS）。再对动态面板数据进行系统GMM估计，并通过Hansen过度识别检验，接受“所有工具变量都有效”的原假设。AR检验结果显示，显著接受“扰动项无自相关”原假设，即SYS-GMM是有效估计。引入产业结构升级一阶滞后项作为工具变量后，动态模型的内生性得到很好的控制。运用动态模型系统GMM方法对人口老龄化、产业集聚对产业结构升级的影响进行估计，回归结果见表2所示。