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北京工商大学学报( 社会科学版)摇 摇 摇 摇 2014 年摇 第 5 期
摇 摇 ( 三 )SYS鄄GMM 回归结果分析
本文的回归结果借助 Stata12郾 0 实现。 此外,
由于在模型中引入了被解释变量的滞后项, 因而
这可能会使模型存在严重的滞后性问题。 在此 ,
传统的静态面板数据回归方法让位于 Hansen
(1982) [39] 、Arellano(2002) [40] 提出的动态面板的
广义矩估计回归方法, 即 DIF鄄GMM 和 SYS鄄GMM
两种方法。 而 Baum 等 ( 2003 ) [41] 、 Horioka 和
Wan(2007) [20] 也认为, 使用这两种方法可以同时
克服异方差、 内生性和工具变量过度识别的问题,
但由于 DIF鄄GMM 方法在差分过程中可能会损失
一部分样本数据, 可能会给分析结果的稳健性带
来偏差, 因此本文只报告了 SYS鄄GMM 的估计结
果( 见表 2)。
表 2摇 SYS鄄GMM 回归结果
解释变量 SYS鄄GMM 回归值
SAPCi,t -1 0郾 792 7 *** 0郾 786 2 *** 0郾 802 6 ***
( 0郾 000) ( 0郾 000) ( 0郾 000 )
YDi,t 0郾 051 8 ** 0郾 009 7 * 0郾 009 3 *
( 0郾 027) ( 0郾 079) ( 0郾 092 )
ODi,t 0郾 008 7 - 0郾 094 4** - 0郾 077 9**
( 0郾 910) ( 0郾 018) ( 0郾 046 )
SEi,t 0郾 485 1 - 0郾 089 5* - 0郾 300 7*
( 0郾 192) ( 0郾 078) ( 0郾 068 )
Incomei ,t - 0郾 148 7*** - 0郾 162 7***
( 0郾 001) ( 0郾 000 )
Ratioi ,t - 0郾 002 5( 0郾 230 )
Fiscalit 0郾 004 2 *
( 0郾 096 )
City / Countryi,t - 0郾 104 0( 0郾 250 )
常系数 C - 0郾 489 7 - 0郾 387 1 - 0郾 321 8
( 0郾 163) ( 0郾 172) ( 0郾 230 )
Wald 联合显著性检验 631郾 24 193郾 90 294郾 05
( 0郾 000) ( 0郾 000) ( 0郾 000 )
AR( 1 ) - 2郾 83 - 4郾 26 - 4郾 35
( 0郾 005) ( 0郾 000) ( 0郾 000 )
AR( 2 ) 0郾 12 0郾 38 0郾 60
( 0郾 905) ( 0郾 704) ( 0郾 545 )
Hansen 工具变量有效性检验 28郾 99 26郾 28 25郾 28
( 0郾 135) ( 0郾 150) ( 0郾 121 )
Obs 341 340 340
摇 摇 注: * 、**、***分别表示在 10% 、5% 、1% 的水平上显著。
摇 摇 不难看出,从模型中只有习惯性偏好变量和
人口结构两类变量开始,到逐步引入收入、 实际利
率、 财政收入比例和城乡收入差距等控制变量的
过程中, 其系数一直为正, 且在 1% 的水平上显
著。 这说明, 习惯性偏好在居民服务消费的决定
中有着重要的促进作用, 即居民本期的服务消费
状态会显著作用于下期的服务消费水平。 受其影
响, 在收入水平既定的前提下,通过收入储蓄效应
和居民消费心理的作用, 前期的服务消费习惯将
与本期的消费水平呈显著正相关关系。 由此, 我
们的理论假说一得证。
其次分析人口结构指标 。 首先 , 从少年儿童
抚养比回归数据来看,其系数也显著为正 。 这说
明随着人们收入水平的提高和人口计划生育政策
的推行, 城镇居民更加重视对少年儿童培育 “ 量 冶
的提升,比如 ,投入更多的经费用于儿童的健康 、
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