【文章內(nèi)容簡介】 32 篇實證論文中確定了 73 份結(jié)論，選擇的標準如下：當同一篇論文出現(xiàn)多個模型和實證結(jié)論時，論文作者認為最優(yōu)的估計結(jié)果將被本文選取。如果論文作者沒有指出其最偏好的實證結(jié)論，而且多個估計結(jié)果之間的符號或顯著度差異較小時，擬合優(yōu)度最高的將被本文選取。當論文替換不同的被解釋變量、重要的解釋變量、估計方法，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，同時又沒有采取一定的檢驗方法指出多個估計結(jié)果中的最優(yōu)，那么同一篇論文的多個結(jié)論將同時被選取。例如，羅長遠 (20xx)的論文分別將總產(chǎn)出增長率和全要素生產(chǎn)率 (TFP)作為被解釋變量，以考察 FDI 對總產(chǎn)出和技術(shù)進步的外溢效應，因此相應的結(jié)論都被選擇出來參與 Meta 回歸分析。路江涌 (20xx)對解釋變量包含行業(yè)啞變量和不包含行業(yè)啞變量的模型分別做了回歸，使用了固定效應模型和隨機效應模型來估計，而且沒有指出作者偏好的結(jié)論，因此多個結(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，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，但是在無法確定哪一種估計結(jié)果最優(yōu)時，兩種估計結(jié)論都被選定了。 (二 )變量說明 Meta 回歸分析所包含的解釋變量說明由表 1 給出。被解釋變量為 FDI 溢出效應參數(shù)估計量的 t 值。實證研究在估計 FDI 溢出效應的參數(shù)時，會給出參數(shù)估計值相應的 t 統(tǒng)計量或者標準差。因此，當實證研究結(jié)果沒有報告 t 值時，我們可以根據(jù)參數(shù)估計量和相應 的標準差來計算得到 t 值。這意味著當我們無法獲知 t 值時，相應的論文將不會被選入 Meta 回歸。 解釋變量描述了實證研究在樣本數(shù)據(jù)、模型設(shè)計、估計方法等方面的特征。 Y 是描述實證研究中被解釋變量如何定義的啞變量，當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 Y 等于 1，當被解釋變量選擇了總產(chǎn)出、全要素生產(chǎn)率和 Ramp。D 等變 量的相對值 (如增長率、對數(shù)值 )時 Y 等于 0。作為 Meta 回歸分析的一 個解釋變量，啞變量 FDI 則是描述實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，若以相對值的形式 (如 FDI/GDP、 FDI 增長率、 FDI 對數(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描述實證研究中樣本數(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期。 Panel 是啞變量，描述樣本數(shù)據(jù)的類型，實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)或時間序列數(shù)據(jù) Panel 取值 0。這 32 篇實證研究中有 4 篇論文使用了截面數(shù)據(jù)或時間序列數(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。唯一一篇使用全國層面數(shù)據(jù)的論文將被歸到省際數(shù)據(jù)一類。若實證研究選擇了行業(yè)層面的數(shù)據(jù)，啞變量 Industry 取值 1，其他取值 0。當啞變量 Province和 Industry 同時取值 0，即表示實證研究選取了企業(yè)層面的微觀數(shù)據(jù)。 OLS、 Fixeffect 和Ⅳ是描述實證研究估計方法的啞變量。若模型使用普通最小二乘法，既沒有包含固定效應或隨機效應，也沒有使用滯后的被解釋變量作為解釋變量的動態(tài)化模型，那么啞變量 OLS 取值 1，其他則取值 0。若實證研究采用面板數(shù)據(jù)估計固定效應模型，啞變量 Fixeffect 取值 1，反之取值 0。在分析 FDI 溢出效應的實證研究中， FDI 的內(nèi)生性問題往往被一些學者強調(diào)，如果實證研究考 慮了內(nèi)生性問題，并使用工具變量法來估計模型，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了 Meta 回歸式。本文從 32 篇論文中共獲取了73 份實證結(jié)論，即樣本容量為 73。通過計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。 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 存在一定的差異，共完成了 6 個模型的回歸。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 對應的系數(shù)為正，這意味著在分析 FDI 的溢出效應時，如果實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，與相對值相比將產(chǎn)生更高的溢出效應。 FDI 對應的系數(shù)為負，但是都沒有通過顯著性檢驗，這表明使用 FDI 相對值 (如 FDI/GDP、 FDI 增長率、 FDI 的對數(shù)值等 )要比使用 FDI 的水平值得出的溢出效應更低一些，但是這種差異并不顯著。 Panel 對應的系數(shù)為正，而且都通過了顯著性檢驗， 這說明實證研究的樣本如果選擇面板數(shù)據(jù)要比截面數(shù)據(jù)或時間序列數(shù)據(jù)獲得更高的溢出效應。啞變量 Province 和 Industry 所對應的系數(shù)均為正，除了模型 (1)之外均通過了顯著性檢驗。模型 (1)顯示實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，但是這種差異并不顯著；使用行業(yè)層面數(shù)據(jù)估計出來的溢出效應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)