《表4 OLS估计结果:外商直接投资、创新驱动与区域经济增长》
注:括号内为回归系数的P值。
参考白俊红(2017)等的做法,我们按照OLS-(SEM与SAR)-SAC-SDM的思路进行模型的检验与选择[17]。表4为OLS估计结果,容易看出各变量的回归系数均显著,R2为0.968。进一步分析OLS估计的残差发现具有较强的空间相关性(见图4),说明OLS估计可能并不足以体现真实情况,故继续选用地理邻接矩阵,采用SDM、SEM、SAR和SAC等空间面板模型进行分析。经过hausman检验与多轮的估计尝试,我们采用了时点固定效应的面板模型,结果如表5所示。容易看出,绝大部分模型在加入了控制变量后,核心解释变量lntech和lnfdi的回归系数始终为正且仍保持显著性,说明各省域的创新驱动与外商直接投资均促进了本地区的经济增长,同时所构建的模型具有较好的稳健性。所有控制变量的回归系数均为正数且在5%的水平上显著,说明各省域的政府财政支出、固定资产投入与城镇人员就业也显著促进了本地区的经济增长。
图表编号 | XD0066838200 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.05.15 |
作者 | 叶文显、范阿曼 |
绘制单位 | 陕西国际商贸学院管理学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |