系统GMM（Generalized Method of Moments）是一种常用的估计方法，尤其在面板数据模型中广泛应用，它能有效处理内生性问题和动态面板回归分析。Sargan检验是用来检测工具变量是否过度识别的一种统计量，即检验工具变量的数量是否多于内生解释变量的数量。如果模型中的工具变量数量大于内生解释变量的数量，则可以进行Sargan检验以判断额外的工具变量是否存在冗余。
对于你的问题，理论上来说，使用系统GMM估计时做Sargan检验是非常重要的，它可以帮助我们验证模型设定的有效性和工具变量的选择是否合理。然而，在实际应用中，如果Sargan检验未能通过（即拒绝原假设），这可能意味着存在一些未识别的内生性因素或是选择了不恰当的工具变量。
在文献中，有些研究者可能没有明确报告Sargan检验的结果，但这并不意味着他们认为该检验可以省略。更有可能的情况是：
1. 研究者进行Sargan检验但未达到显著水平（即无法拒绝原假设），因此认为没有必要详细报告这一结果。
2. 在某些情况下，即使Sargan检验未能通过，研究者可能基于理论和实践的考虑仍然选择使用这些工具变量。例如，如果替代的工具变量不易获得或不满足其他条件，或者在经济意义下的影响不大时。
3. 研究者可能会采用其他的稳健性检查来弥补Sargan检验未通过的问题，如进行不同模型设定、敏感性分析等。
总之，在使用系统GMM时应该尽可能地执行和报告Sargan检验的结果。如果Sargan检验未能通过，你应该尝试理解并解释这个问题的可能原因，并考虑是否可以找到更好的工具变量或采取其他方法来改进你的模型。同时，应清楚地在论文中说明这些问题及你所采取的方法以提高研究透明度和可信度。
连玉君老师的建议是非常合理的：虽然理论上Sargan检验是必要的，但在现实操作中如果遇到了该检验不通过的情况，需要审慎考虑是否可以接受这个结果，并进行相应的解释或尝试改进模型。在学术界，对于此类问题的处理方式会有所差异，但关键在于确保研究方法的合理性、透明度和可复制性。
因此，在你自己的工作中，应当认真对待Sargan检验的结果并详细讨论如何解决潜在的问题，以提升你的分析结果的可靠性与科学价值。
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。还有我看到可以指定部分年份的变量滞后期做工具变量，请问这个你知道怎么指定，命令写到哪里吗？
