迄今为止，所有的结果均有力地支持了我们的假说。但我们还没有考虑潜在的内生性问题。例如，由于土地财政的负面效果可能会对省领导造成影响，这会导致反向因果关系存在，而来自中央的反腐败或涉及房地产市场的宏观调控所产生的冲击，也可能会同时影响到省领导层和地方土地财政。

我们认为上述因素导致内生性的可能性并不大。例如，实践中几乎没有省级官员仅仅因为土地财政相关的群体性事件或腐败而被调查，而来自中央政策变化所带来的冲击，在很大程度上也被省份与年份固定效应所吸收。尽管如此，我们还是用工具变量法来处理潜在内生性问题。我们引入了三个工具变量：第一个是在职的省委常委中，曾在往届常委会中担任常委的人数所占比例。这些人的存在直接影响到本届常委的人事组成，更多地反映了中央与省的政治互动，但其往届任职经历和当前土地财政没有直接关系。第二个工具变量是省委常委中来自军队委员人数所占比例。前面已经介绍过，文职干部和军职干部一般除了和军队事务相关的领域之外，并不会直接和对方负责事务有交集，但他们在省委常委中的存在本身会直接影响到省权力集中度。第三个工具变量是相邻接壤省份（不包括所考察省份）的平均省权力集中度数值，这个变量和所考察省份的土地财政也没有直接关系，更多地反映了中央与省之间的政治互动所产生的跨省影响。

表5.5的列1—列3给出了工具变量回归的结果。所有结果中，PPC的系数仍然显著为正。表格底部的第一阶段F值表明在所有列的回归中均不存在弱工具变量问题，且均通过了过度识别检验，因而工具变量均可看作是有效工具变量。根据第一阶段的结果，省委常委中往届省委常委会成员比例越高，省委常委中的权力集中度就越低。若省委常委中军队常委以及相邻省份权力集中度更高，则省委常委的权力集中度也会更高。这些结果和我们的直觉是一致的^[21]。

表5.5　工具变量法估计(www.daowen.com)

（续表）

注：括号中为稳健标准误。*p＜0.1，**p＜0.05，***p＜0.01，单尾检验结果。