《表3 逆向投资、顺向投资对企业创新的动态影响》

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《对外直接投资促进企业创新了吗——基于逆向投资与顺向投资的比较研究》

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注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%的统计水平上显著。表5、表6同。

通过匹配可以减弱选择性偏差和混合性偏差所产生的干扰，也就尽量减小了对外直接投资与企业创新之间出现双向因果关系的可能性。表5给出了基于匹配样本的回归结果，虽然双向因果关系只可能发生在顺向投资与企业创新的当期关系中，但匹配后的样本容量发生了较大改变，为了研究的严谨性，本文同样对逆向投资、顺向投资及其滞后项进行回归，模型7-12的设置与表3模型1-6保持一致。同样，由于表5中豪斯曼检验的P值均为0.0000，这里也选择固定效应模型，即模型7、模型9和模型11。模型7中逆向投资（Rofdi）的系数符号为负，与表3模型1中逆向投资的系数符号一致，但模型7和模型9中逆向投资（Rofdi）及其滞后1期（Lag＿Rofdi）的系数符号不再显著，说明逆向投资虽在短期内不能促进企业创新，但也未对企业创新产生明显的负向影响，这与表3模型1和模型3的回归结果存在一定的差异。造成这种差异的原因可能与前面的匹配有关，因为本文在匹配过程中尽量消除了投资企业与非投资企业在研发投入方面的差异，这就意味着在对照组中研发投入高于处理组平均水平的企业很可能被排除在匹配样本之外，而匹配上的企业与投资企业的研发投入比较接近，这种情况便会弱化逆向投资对企业自主创新产生的挤出效应。模型11逆向投资滞后2期（Lag2＿Rofdi）的系数符号显著为正，与表3模型5的回归结果一致。另外，模型7中顺向投资（Cofdi）的系数符号显著为正，而模型9中顺向投资滞后1期（Lag＿Cofdi）、模型11中顺向投资滞后2期（Lag2＿Cofdi）的系数符号均不显著，与表3的回归结果一致。总的来说，通过表3和表5的回归结果可知，前文得到的结论是稳健的。