. xtabond TobinQ_A_1 INDEPENDENCE_1  BOARD_NUM_LN_1 DUAL_1 ControlProportion_1 SHAREHOLDERS_LN_1 WOMEN_CEO EMPLOYEE_LN_1 LEVERAGE_1 AGE_LN_1,lag(1) maxldep(2) endogenous(_WOMEN_1,lag(0,2)) twostep vce(r)
Arellano-Bond dynamic panel-data estimation     Number of obs     =      6,453
Group variable: id                              Number of groups  =      1,326
Time variable: Year
                                                Obs per group:
                                                              min =          1
                                                              avg =   4.866516
                                                              max =         12
Number of instruments =     56                  Wald chi2(11)     =      56.45
                                                Prob > chi2       =     0.0000
Two-step results
                                            (Std. Err. adjusted for clustering on id)
-------------------------------------------------------------------------------------
                    |              WC-Robust
         TobinQ_A_1 |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
--------------------+----------------------------------------------------------------
         TobinQ_A_1 |
                L1. |  -.1837876   .0419806    -4.38   0.000    -.2660682   -.1015071
                    |
           _WOMEN_1 |  -12.12356   2.929896    -4.14   0.000    -17.86605   -6.381067
     INDEPENDENCE_1 |  -.4389985   1.443444    -0.30   0.761    -3.268096    2.390099
     BOARD_NUM_LN_1 |  -1.541146   .5921494    -2.60   0.009    -2.701738   -.3805548
             DUAL_1 |   .0830733   .1532713     0.54   0.588     -.217333    .3834796
ControlProportion_1 |  -.0154079   .0065744    -2.34   0.019    -.0282936   -.0025223
  SHAREHOLDERS_LN_1 |   .4202823   .0984962     4.27   0.000     .2272334    .6133313
          WOMEN_CEO |   .3107486   .3367722     0.92   0.356    -.3493127      .97081
      EMPLOYEE_LN_1 |  -.3543356   .1707017    -2.08   0.038    -.6889049   -.0197664
         LEVERAGE_1 |  -.6177492   .5930614    -1.04   0.298    -1.780128    .5446298
           AGE_LN_1 |   .2057639   .1075345     1.91   0.056    -.0049999    .4165277
              _cons |    6.76975   2.354841     2.87   0.004     2.154348    11.38515
-------------------------------------------------------------------------------------
Instruments for differenced equation
        GMM-type: L(2/3).TobinQ_A_1 L(2/3)._WOMEN_1
        Standard: D.INDEPENDENCE_1 D.BOARD_NUM_LN_1 D.DUAL_1 D.ControlProportion_1
                  D.SHAREHOLDERS_LN_1 D.WOMEN_CEO D.EMPLOYEE_LN_1 D.LEVERAGE_1
                  D.AGE_LN_1
Instruments for level equation
        Standard: _cons
.
end of do-file
. do "E:\STATA14\STD04000000.tmp"
. estimates store DiffGMM6
.
end of do-file
. do "E:\STATA14\STD04000000.tmp"
. estat abond
Arellano-Bond test for zero autocorrelation in first-differenced errors
  +-----------------------+
  |Order |  z     Prob > z|
  |------+----------------|
  |   1  |-5.6077  0.0000 |
  |   2  |-5.2578  0.0000 |
  +-----------------------+
   H0: no autocorrelation
我参考陈强老师高级计量经济及Stata应用的差分GMM的做法，发现二阶项存在自相关，是不是意味不能使用差分GMM