《表5 稳健性检验结果：中国高技术制造业转型升级的优势依托——基于综合优势战略论的实证分析》

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《中国高技术制造业转型升级的优势依托——基于综合优势战略论的实证分析》

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注：括号内的数字为回归系数标准差，*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著，AR(1）和AR(2）分别表示差分残差项一阶和二阶序列相关的P值，Sargan为过度识别检验

本文主要通过改变估计方法和剔除“异常”样本两种方式进行稳健性检验。一方面，由于差分GMM的滞后项工具变量与差分项内生变量之间的相关性较小，容易产生弱外生工具变量问题，而系统GMM（Sys-GMM）是将水平回归方程与差分回归方程结合起来进行估计，其更具稳定性，因此，本文采用SysGMM进行稳健性估计。另一方面，由于样本极值可能会干扰估计结果，故本文采用剔除“异常”样本值的方式进行稳健性检验，即将2017年综合优势得分最高的广东（0.819）和得分最低的新疆（0.061）两个样本剔除，重新进行Sys-GMM估计，回归结果如表5所示。可以看出，各解释变量的显著性和符号都与之前的模型一致，AR检验和Sargan过度识别检验也都通过，模型的整体解释程度相同，说明模型的估计结果是稳健的。