《表4 系统GMM回归结果》

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《出口、市场化与资源配置效率的行业异质性分析》

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注:L.Y分别表示L.ldpx、L.zbpx、L.qypx和L.ypxl；*、**、***分别表示估计结果在10%、5%、1%的水平上显著。

本文首先使用OLS方法进行面板数据回归，但是可能会由于行业不可观测的异质性因素导致估计结果存在偏误，因而使用Hausman检验来判定，结果显示该模型适用于固定效应模型。为了克服固定效应模型中的内生性问题，可以通过一阶差分的方法在一定程度上清除不可观测的个体异质项。但是，随机扰动项的差分项与一阶滞后被解释变量的差分项相关，要想得到一致的估计量，需要运用工具变量。本文使用差分广义矩估计（GMM）方法，通过运用资源配置效率的滞后三期作为资源配置效率滞后一期的工具变量，行业出口和市场化程度的滞后两期作为回归模型中出口和市场化的工具变量，出口和市场化程度交互项的滞后两期作为当期出口和市场化程度交互项的工具变量，然后加入时间虚拟变量作稳健标准误估计。系统GMM方法的所谓“系统”是指在参与估计的方程中包含水平方程和差分以后的方程，应分别根据GMM的原理去找到合适的工具变量进行相应的估计。因此，其相较差分GMM方法而言加入了水平矩条件，运用了更多的工具变量，比差分GMM估计具有更强的有效性。此外，通过Sargon过度识别检验（p值=0.825，大于0.05），可知工具变量的选择是合理有效的，通过扰动项的自相关性进行检验，可以在5%的显著性水平上拒绝扰动项的二阶自相关系数为0的假设，说明二阶无自相关。表4（下页）是加入时间虚拟变量的稳健标准误的系统GMM回归结果。