外商直接投資對(duì)中國(guó)的溢出效應(yīng)基于meta回歸分析方法的再分析畢業(yè)論文(編輯修改稿)
2025-08-14 07:19 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 32 篇實(shí)證論文中確定了 73 份結(jié)論，選擇的標(biāo)準(zhǔn)如下：當(dāng)同一篇論文出現(xiàn)多個(gè)模型和實(shí)證結(jié)論時(shí)，論文作者認(rèn)為最優(yōu)的估計(jì)結(jié)果將被本文選取。如果論文作者沒有指出其最偏好的實(shí)證結(jié)論，而且多個(gè)估計(jì)結(jié)果之間的符號(hào)或顯著度差異較小時(shí)，擬合優(yōu)度最高的將被本文選取。當(dāng)論文替換不同的被解釋變量、重要的解釋變量、估計(jì)方法，或者使用不同的子樣本數(shù) 據(jù)，或者包含不同的衡量 FDI 的變量，同時(shí)又沒有采取一定的檢驗(yàn)方法指出多個(gè)估計(jì)結(jié)果中的最優(yōu)，那么同一篇論文的多個(gè)結(jié)論將同時(shí)被選取。例如，羅長(zhǎng)遠(yuǎn) (20xx)的論文分別將總產(chǎn)出增長(zhǎng)率和全要素生產(chǎn)率 (TFP)作為被解釋變量，以考察 FDI 對(duì)總產(chǎn)出和技術(shù)進(jìn)步的外溢效應(yīng)，因此相應(yīng)的結(jié)論都被選擇出來(lái)參與 Meta 回歸分析。路江涌 (20xx)對(duì)解釋變量包含行業(yè)啞變量和不包含行業(yè)啞變量的模型分別做了回歸，使用了固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型來(lái)估計(jì)，而且沒有指出作者偏好的結(jié)論，因此多個(gè)結(jié)論將被選擇參與 Meta 回歸分析。馬林 (20xx)分別使用普通最小二乘法和工具變量法估計(jì)，這兩種方法的差異就在于是否控制模型中 FDI 的內(nèi)生性問題，但是在無(wú)法確定哪一種估計(jì)結(jié)果最優(yōu)時(shí)，兩種估計(jì)結(jié)論都被選定了。 (二 )變量說(shuō)明 Meta 回歸分析所包含的解釋變量說(shuō)明由表 1 給出。被解釋變量為 FDI 溢出效應(yīng)參數(shù)估計(jì)量的 t 值。實(shí)證研究在估計(jì) FDI 溢出效應(yīng)的參數(shù)時(shí)，會(huì)給出參數(shù)估計(jì)值相應(yīng)的 t 統(tǒng)計(jì)量或者標(biāo)準(zhǔn)差。因此，當(dāng)實(shí)證研究結(jié)果沒有報(bào)告 t 值時(shí)，我們可以根據(jù)參數(shù)估計(jì)量和相應(yīng) 的標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)計(jì)算得到 t 值。這意味著當(dāng)我們無(wú)法獲知 t 值時(shí)，相應(yīng)的論文將不會(huì)被選入 Meta 回歸。 解釋變量描述了實(shí)證研究在樣本數(shù)據(jù)、模型設(shè)計(jì)、估計(jì)方法等方面的特征。 Y 是描述實(shí)證研究中被解釋變量如何定義的啞變量，當(dāng)被解釋變量選擇了總產(chǎn)出、全要素生產(chǎn)率、 Ramp。D 等變量的水平值時(shí) Y 等于 1，當(dāng)被解釋變量選擇了總產(chǎn)出、全要素生產(chǎn)率和 Ramp。D 等變 量的相對(duì)值 (如增長(zhǎng)率、對(duì)數(shù)值 )時(shí) Y 等于 0。作為 Meta 回歸分析的一 個(gè)解釋變量，啞變量 FDI 則是描述實(shí)證研究中外商直接投資出現(xiàn)在原模型中的定義，若以水平值的形式出現(xiàn) FDI 取 1，若以相對(duì)值的形式 (如 FDI/GDP、 FDI 增長(zhǎng)率、 FDI 對(duì)數(shù)值等 )出現(xiàn) FDI 則取 0。 Period、 Panel、 Province 和 Industry 作為 Meta 回歸分析的解釋變量都用來(lái)描述實(shí)證研究中樣本數(shù)據(jù)的特征。 Period 表示樣本數(shù)據(jù)所包含的年限， 32 篇實(shí)證研究中只有 3 篇論文的樣本數(shù)據(jù)是一年，其余論文所涉及的都是一段時(shí)期。 Panel 是啞變量，描述樣本數(shù)據(jù)的類型，實(shí)證研究若使用面板數(shù)據(jù) Panel 則取值 1，若使用截面數(shù)據(jù)或時(shí)間序列數(shù)據(jù) Panel 取值 0。這 32 篇實(shí)證研究中有 4 篇論文使用了截面數(shù)據(jù)或時(shí)間序列數(shù)據(jù)，使用面板數(shù)據(jù)的共有 28 篇。從樣本數(shù)據(jù)的層面來(lái)看，有省際層面數(shù)據(jù)、行業(yè)層面數(shù)據(jù)、企業(yè)層面的微觀數(shù)據(jù)，使用兩個(gè)啞變量可以反映這方面的特征。若樣本采用了省際層面的數(shù)據(jù) Province 取值 1，其他取值 0。唯一一篇使用全國(guó)層面數(shù)據(jù)的論文將被歸到省際數(shù)據(jù)一類。若實(shí)證研究選擇了行業(yè)層面的數(shù)據(jù)，啞變量 Industry 取值 1，其他取值 0。當(dāng)啞變量 Province和 Industry 同時(shí)取值 0，即表示實(shí)證研究選取了企業(yè)層面的微觀數(shù)據(jù)。 OLS、 Fixeffect 和Ⅳ是描述實(shí)證研究估計(jì)方法的啞變量。若模型使用普通最小二乘法，既沒有包含固定效應(yīng)或隨機(jī)效應(yīng)，也沒有使用滯后的被解釋變量作為解釋變量的動(dòng)態(tài)化模型，那么啞變量 OLS 取值 1，其他則取值 0。若實(shí)證研究采用面板數(shù)據(jù)估計(jì)固定效應(yīng)模型，啞變量 Fixeffect 取值 1，反之取值 0。在分析 FDI 溢出效應(yīng)的實(shí)證研究中， FDI 的內(nèi)生性問題往往被一些學(xué)者強(qiáng)調(diào)，如果實(shí)證研究考 慮了內(nèi)生性問題，并使用工具變量法來(lái)估計(jì)模型，那么啞變量Ⅳ取值 1，如果沒有考慮內(nèi)生性問題 IV 則取值 0。 四、 Meta 回歸分析結(jié)果 確定了 Meta 回歸分析的被解釋變量和解釋變量之后，本文采用普通最小二乘法估計(jì)了 Meta 回歸式。本文從 32 篇論文中共獲取了73 份實(shí)證結(jié)論，即樣本容量為 73。通過(guò)計(jì)算解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣，可以發(fā)現(xiàn)解釋變量之間不存在多重共線性問題。由于不同的實(shí)證論文存在一定程度的異方差問題，因此使用了穩(wěn)健的 OLS 估計(jì)。 Meta 回歸分析的結(jié)果見表 2，本文的 Meta 回歸分析在選擇解釋變量時(shí) 存在一定的差異，共完成了 6 個(gè)模型的回歸。模型 (1)包含了表 1 中所有的解釋變量，模型 (2)沒有包含解釋變量 Period，模型(3)沒有包含變量 Period 和啞變量 Fixeffect，模型 (4)沒有包含變量 Period 和啞變量 OLS，模型 (5)沒有包含變量 Y、 FDI、 Province、Fixeffect，模型 (6)沒有包含解釋變量 Y、 Period、 Fixeffect。 從 Meta 回歸分析的結(jié)果可以知道， Y 對(duì)應(yīng)的系數(shù)為正，這意味著在分析 FDI 的溢出效應(yīng)時(shí)，如果實(shí)證研究的被解釋變量使用總產(chǎn)出、全要素生產(chǎn)率或 Ramp。D 等變量的水平值，與相對(duì)值相比將產(chǎn)生更高的溢出效應(yīng)。 FDI 對(duì)應(yīng)的系數(shù)為負(fù)，但是都沒有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，這表明使用 FDI 相對(duì)值 (如 FDI/GDP、 FDI 增長(zhǎng)率、 FDI 的對(duì)數(shù)值等 )要比使用 FDI 的水平值得出的溢出效應(yīng)更低一些，但是這種差異并不顯著。 Panel 對(duì)應(yīng)的系數(shù)為正，而且都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)， 這說(shuō)明實(shí)證研究的樣本如果選擇面板數(shù)據(jù)要比截面數(shù)據(jù)或時(shí)間序列數(shù)據(jù)獲得更高的溢出效應(yīng)。啞變量 Province 和 Industry 所對(duì)應(yīng)的系數(shù)均為正，除了模型 (1)之外均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。模型 (1)顯示實(shí)證研究使用省際層面的數(shù)據(jù)比使用企業(yè)微觀層面的數(shù)據(jù)獲得更高的溢出效應(yīng)，但是這種差異并不顯著；使用行業(yè)層面數(shù)據(jù)估計(jì)出來(lái)的溢出效應(yīng)要比使用省際層面和企業(yè)層面的數(shù)據(jù)更高，并且這種差異是顯著的。然而，模型 (2)、 (3)、 (4)和 (6)則顯示使用省際層面的數(shù)
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