《表3 系统GMM回归结果》

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《中国城市金融产业集聚的影响因素与演化路径研究——基于动态面板数据模型》

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注:L1.Hf是金融产业集聚的滞后一期，cons是常数项，括号内的数值为回归结果的t统计量，*、**、***分别表示满足10%、5%和1%的显著性水平。

本文模型中所选择的解释变量包括金融产业集聚的滞后一期，运用传统的计量方法进行估计可能导致估计参数出现偏差而扭曲估计效果。而GMM动态面板数据模型在存在自相关、异方差的情况下，估计仍然有效，同时能够解决模型的内生性问题。GMM估计法包括两类，即系统性GMM和差分GMM，差分GMM由于差分会导致信息损失并产生弱工具变量，估计效果不如系统性GMM，故本文选用系统GMM动态面板模型进行回归分析。同时为了把GMM动态面板回归的结果与静态面板回归的结果进行比较，来验证GMM动态面板回归的合理性。静态面板数据的计量模型通常有3种:混合回归、固定效应模型和随机效应模型，通过LM检验、Hausman检验来选择最终使用的模型。LM检验（p值）为0.000，随机效应模型和混合回归模型中选择随机效应模型，Hausman检验（p值）为0.001，固定效应模型和随机效应模型中选择固定效应模型。固定效应模型和系统GMM回归结果如表3所示。