First-difference GMM이 널리 사용되기는 하지만, 여기서는 system-GMM을 기본분석모형(baseline model)으로 활용한다. First-difference GMM을 사용하게 될 때, 한가지 문제점은 회귀분석 변수의 시계열 과정이 AR(1)에 가깝고 그 시계열 과정에강한 지속성이 있을 경우 과거 값들로 구성된 도구변수의 설명력이 약해진다는 점(weak instruments)이다(Brown, Fazzari, and Petersen, 2012, p.175; Oliveira and Fortunato,2006, p.145). 이 연구의 대상 변수가 기업 규모(나아가 기업 규모의 성장)이고, 상당수의 실증 연구들이 기업 규모 변수의 강한 지속성(persistence)을 내포하는 Gibrat의법칙을 지지했다는 점을 고려하면, system-GMM을 채택하는 것이 합리적이라고 생각한다.
이 연구의 대상규모가 기업 규모이고, 실증 연구에서 이 변수의 강한 지속성을 지지하는 Gibrat의 법칙을 지지했다는 점에서 First-difference GMM보다 system-GMM을 채택한다.