《表3 三种类型消费支出占比的动态面板广义矩估计结果》

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《人口结构变动、消费习惯对我国消费结构动态演变的影响》

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注:本文估计使用的软件是SAS 9.4。*，**，***分别表示在10%，5%和1%的显著水平，括号内是t统计量。Sargan检验，AR（1），AR（2）分别对应的是p值。本文选取的工具变量为滞后一期的因变量和控制变量。

将数据代入模型，使用两步系统GMM方法得到结果（见表3）。三类消费支出占比的Sargan检验的p值大于0.05和Wald检验的p值均小于0.05，AR（1）检验的p值均小于0.05，而AR（2）检验的p值均大于0.05，因此在5%的显著水平下估计的结果都是有效的。采用系统GMM方法估计时，若选取的工具变量合适，则会有效提高模型估计的有效性和一致性，但若不能选取合适的工具变量，则估计会产生较大的偏差。因此，本文使用Bond提出的一种衡量GMM估计偏差的方法，通过比较静态固定效应模型估计值、OLS估计值和GMM估计值，判断GMM估计值是否介于这两种模型的估计值之间。当使用静态固定效应模型时，因变量的滞后项与个体效应间存在负的相关关系，得到的估计值会偏小；当使用OLS估计时，因变量的滞后项与个体效应间存在正的相关关系，得到的估计值会偏大。GMM得到的是两个模型的中间值，会是较合理的参数估计值。表4给出了三种模型因变量滞后一期的系数估计值，GMM估计值均介于静态固定效应模型和OLS估计值之间，因此本文的GMM估计结果并没有产生偏移，是可靠的结果。