【大数据】大数据发展、制度环境与政府治理效率（四）

大数据发展、制度环境与政府治理效率（四）2020-02-25（三）内生性检验由于变量间存在内生性，估计结果可能有偏且不一致。采用政府绩效、抑制腐败、法制水平和监管质量滞后一期作为当期值的工具变量，进行动态模型估计。一般来说，政府治理本身具有惯性，因变量政府治理效率很可能存在滞后效应，引入动态模型滞后项可以解决该问题。各解释变量中，例如抑制腐败用公共管理、社会保障和社会组织人数占贪污、贿赂、渎职案件涉案人数的比重来衡量，而贪污、贿赂、渎职案件数查处力度与抑制腐败可能存在双向因果关系，即抑制腐败属于内生变量。此外，抑制腐败严厉的地区贪污、贿赂、渎职案件数较少，抑制腐败效率较高，这种特征可能会影响到制度环境水平；如果反向因果关系存在，将会影响模型估计的无偏性和一致性。为此，进一步将制度环境也作为内生变量，以其一阶和二阶滞后项为工具变量，采用一般面板数据模型的回归结果可能是有偏的。因此，本文采用Blundell和Bond（1998）提出的系统广义矩估计法（SystemGMM）以解释变量的滞后项为工具变量来消除模型的内生性问题。系统GMM方法估计需要通过对差分方程随机扰动项的二阶序列相关检验，