《表1 3 总体检验结果：OFDI与中国创新效率的实证研究》

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《OFDI与中国创新效率的实证研究》

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注:*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平下显著；AR（1）的原假设为方程扰动项不存在1阶自相关；Sargan检验的原假设为方程不存在过度识别。

从宏观角度选取中国30个省份的面板数据，利用多种方法检验OFDI对创新效率的静态和动态影响。首先，使用OLS方法进行静态的基准回归，Hausman检验的P值为0.054，故进行固定效应检验，结果见表13模型（1）。其次，针对OFDI对创新效率的影响进行动态效应检验。这样处理的主要原因在于:一方面，一国创新效率的提升是动态发展的过程，OFDI对创新效率的影响可能存在滞后性，即当期OFDI和前期OFDI可能同时对当期创新效率发挥作用。因此，在表13模型（2）中加入对当期和前期OFDI的考察。另一方面，创新行为具有趋势继承性，即当期创新效率的提升同时受到前期创新发展和相关逆向技术溢出渠道的影响。若使用单一方程进行水平GMM检验可能导致估计结果无效有偏，故选择动态面板系统GMM方法考察对创新效率的滞后影响。检验结果见表13模型（3）。