当系统GMM模型中的AR(2)小于0.1时，这通常表示模型中的自相关性较低。 检查模型的其他统计指标：除了AR(2)之外，还应该关注其他统计指标，比如AR(1)、AR(3)等，以及模型的条件矩匹配条件和合理性。如果这些指标显示模型是可靠的，那么即使AR(2)小于0.1，仍可以继续使用模型。如果你对系统GMM模型的结果不满意，你可以尝试其他模型，可以尝试使用不同的自回归阶数、不同的工具变量或者其他类型的模型，如面板数据模型或者时间序列模型。AR(2)小于0.1可能也反映了数据质量的问题。可以仔细检查数据的准确性和完整性，确保没有数据处理错误或者缺失值。还应该考虑模型的实际意义和可解释性。即使AR(2)小于0.1，如果模型的结果在实际应用中是有意义的，并且符合经济理论或者实证研究的预期，那么仍可以继续使用该模型。