《表6 外商直接投资对内资企业创新的影响 (稳健性检验二)》

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《外商直接投资对中国企业创新的影响——基于中国工业企业数据与企业专利数据的实证检验》

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注:括号内为异方差聚类调整后（行业层面）回归系数的标准误。*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01。

本文采用了多种方法来保障回归结果的可靠性。（1）改变专利数据处理方法。为了方便与既往研究相比较，表5模型1是参考了Liu和Qiu的方法处理样本中大量企业申请专利数为零的情况进行回归的结果[28]（P166-183）。（2）改变外资估算方法。表5模型2为参考Javorcik的方法以资本额估算行业内和行业间前、后向外资水平的回归结果[13]（P605-627）。（3）采用多种回归方法（表5模型4–5）。考虑到专利量为计数变量，本文使用拟合优度偏差来检验企业专利变量属于泊松分布还是负二项分布，结果显示我们的观测值不存在过度分散问题，采用泊松分布更为妥当。由于企业专利样本数据中大约有78%的企业没有申请专利，即因变量中存在大量0值，这也可能造成Poisson方法估计结果的严重偏差。对此，本文采用零值膨胀泊松分布（ZIP）的估计方法进行回归。进一步，表6按专利类型进行细分发现，对发明专利申请数和实用新型专利申请数的回归系数显著为正，对外观设计专利申请数的回归系数显著为负，与前文结果相一致，表明回归结果的稳健性。