《表3 地面网络参数：国家“智慧城市”试点对FDI的“二元边际”扩展的影响:理论机制与实证》

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《国家“智慧城市”试点对FDI的“二元边际”扩展的影响:理论机制与实证》

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注:（1）括号内为t统计值。（2）方程（3）和方程（6）中匹配样本的确定过程是:根据马氏距离匹配实验得到匹配控制组城市，再根据频数权重选择处于共同取值范围内（on support）的处理组城市和匹配控制组城市。（3）常数项此处省略。下表同。

本文运用DID模型对城市FDI的“二元边际”样本数据分别进行了初始检验，结果如表3所示。其中，方程（1）和方程（4）分别为不含任何城市特征控制变量的匹配前基准检验，方程（2）和方程（5）则进一步加入城市特征控制变量予以检验；方程（3）和方程（6）为含城市特征控制变量的匹配后基准检验。为了最大限度地克服模型潜在的异方差问题，我们使用聚类稳健标准误进行估计。treat是度量城市属于处理组还是控制组的二元虚拟变量，匹配之前它的估计系数在10%显著性水平下均显著为正且较为稳健，结论显示处理组城市无论在吸引外资增加现有项目投资规模还是新增投资项目方面均高于控制组城市；然而，匹配之后treat的估计系数变得不再显著，当我们使用马氏距离匹配方法为处理组城市找到相近的匹配控制组之后，两组城市FDI的“二元边际”差异变得不再明显，这意味着我们成功解决了“智慧城市”试点的“自选择效应”。period是度量城市进行“智慧城市”试点前后的时间二元虚拟变量。在1%显著性水平下，当结果变量为FDI的“集约边际”时，它的估计系数显著为正；当结果变量为FDI的“广延边际”时，它的估计系数则显著为负。如果不考虑城市是否进行“智慧城市”试点，无论对于处理组城市还是控制组城市其新增投资项目数量在时间维度均会下降，而两组城市现有项目投资规模在时间维度则均会上升。方程（3）和方程（6）的估计结果表明，在5%显著性水平下，当结果变量为FDI的“集约边际”时，交互项treat×period的估计系数不显著；然而，当结果变量为FDI的“广延边际”时，交互项treat×period的估计系数均显著为正且较为稳健。说明“智慧城市”试点对FDI的“集约边际”扩展影响不太明显，但确实会带来FDI的“广延边际”扩展。