3.1 变量的平稳性检验
在模型估计前,为避免最终估计结果出现“伪回归”现象,需对面板数据进行平稳性检验,因此本文对所涉及的相关研究变量进行单位根检验。目前检验面板数据单位根的方法主要包括 LLC检验、HT检验、Breitung检验,IPS检验、Fisher检验和Hadri LM检验。为保证检验结果的稳健性,本文采用上述所有方法同时对各变量进行面板单位根检验(表2),根据检验结果,将所有变量均视为平稳变量。
3.2 全国层面面板数据回归结果与分析
由于本文面板数据的时间维度为15年,截面维度为30个省份,即时间维度T小于截面维度n,属于短面板问题,故采用静态面板数据模型。根据前文构建的计量模型,首先就混合效应模型和个体效应模型间进行选择,通过LSDV法、LM检验得出个体效应优于混合效应。继而用豪斯曼(Hausman)检验对固定效应模型和随机效应模型做进一步选择,并根据检验结果选择相应的面板回归方法,采用stata.13进行统计计量分析。
模型(1)检验了FDI、技术创新与区域经济增长间的关系。从最终计量的回归结果来看,通过固定效应和随机效应得出的系数估计结果正负方向均一致,且数值间相差较小,根据豪斯曼检验结果应选择固定效应解释模型。其中,FDI对区域经济增长产生抑制作用,影响系数为-0.081 8,且这一结果在显著性为5%的水平下通过了检验。而技术创新对经济增长具有显著的促进作用,影响系数为0.244 4,表明技术创新每提高1%,将促进经济增长0.244 4%。
模型(2)中引入了FDI的平方项,检验FDI与区域经济增长的关系,根据Hausman检验结果应选择固定效应解释模型。回归结果通过了显著性检验,证明不同的FDI水平对区域经济增长会产生不同的影响:在5%的显著性水平下,FDI的平方项对区域经济增长的影响系数符号为正,这说明FDI与区域经济增长间呈“U”型关系,即当FDI低于某一临界值时,FDI会抑制区域经济增长,当FDI超过这一临界值时,开始显现对区域经济增长的促进效应。从全国的面板数据来看,绝大部分省份的FDI水平已处于“U”型曲线的右侧,表明FDI水平已超过促进经济增长的“门槛值”。
模型(3)将 FDI与技术创新的交互项作为解释变量纳入到模型中,根据Hausman检验结果应选择固定效应解释模型。FDI与区域经济增长间存在负相关关系,但未通过显著性检验。技术创新与区域经济增长间存在正相关关系,回归系数为0.245 1,且在1%水平下通过了显著性检验,即技术创新每提高1个百分点,区域经济就增长0.245 1百分点,可见技术创新促进了区域经济增长。而FDI与技术创新的交互作用对区域经济增长呈现显著正向关系,其作用系数为0.427 0,且在1%水平下通过了显著性检验。即FDI与技术创新的关联效应对区域经济增长的促进作用,这表明在FDI作用于区域经济增长的机制中,技术创新在决定两者关系中“拐点”的位置上起到关键作用(图1)。
根据控制变量的回归结果来看,3个模型的回归结果都显示固定资产投入和政府参与度与区域经济增长间存在正相关关系,且均在1%水平下通过了显著性检验。这表明固定资产投入与政府参与度是促进区域经济增长的重要因素。以模型(3)为例,固定资产投入的系数为0.527 7,政府参与度的回归系数为0.848 2。换句话说,固定资产投入水平和政府参与度每提高1%,区域经济增长水平就分别提高0.527 7%和0.848 2%。相反,3个模型的回归结果都显示产业结构优化与区域经济增长间存在负相关关系,且均通过了显著性检验。这表明产业结构优化对区域经济增长具有微弱的抑制作用。以模型(1)为例,产业结构优化每提高1%,区域经济增长水平被抑制0.135 8%。
3.3 稳健性检验
基于中国地区经济发展不均衡的现实,本文进一步检验中国不同区域的FDI是否对区域经济增长具有地域差异性影响,将样本分为东部省份、中部省份和西部省份三组分别进行面板回归分析,同时对上述结论进行稳健性检验(表4)。其中,东部省份包括北京市、天津市、上海市、浙江省、福建省、山东省、江苏省、广东省、海南省、河北省、辽宁省、广西壮族自治区,中部省份包括内蒙古自治区、吉林省、湖北省、山西省、黑龙江省、安徽省、江西省、河南省、湖南省,其他省份则属于西部省份。
区域面板数据回归结果显示,东部地区、中部地区及西部地区FDI均对区域经济增长产生了抑制作用,而技术创新均对区域经济增长产生促进作用,且均在1%水平上通过了显著性检验。这一结论证明了表3中全国面板数据回归结果的稳健性。进一步分析发现,FDI对东部地区和中部地区的影响在1%的水平上通过了显著性检验,回归系数分别为-0.144 7和-0.164 1。对西部地区的影响结果的回归系数为-0.015 3,但未通过显著性检验。与上述全国层次回归结果对比可知,东部地区技术创新对区域经济增长效应要大于全国层面,中部地区与全国层面的差距微弱,而西部地区的技术创新效应小于全国层面区域经济增长效应。模型(3)方面,FDI与技术创新交互项方面,回归结果显示3个地区FDI与技术创新的关联效应对经济增长的影响不同。其中,东部地区表现为FDI与技术创新的关联效应与经济增长呈正相关关系,回归系数为0.015 4,但未通过显著性检验。中部地区表现为FDI与技术创新的关联效应与经济增长呈负相关关系,回归系数为-0.062 2,且在5%的水平上通过了显著性检验。这与全国层面的回归结果一致,但其效应小于全国层面。西部地区表现为FDI与技术创新的交互项与经济增长呈正相关关系,回归系数为0.025 9,且在5%的水平上通过了显著性检验,与全国层面回归效果一致。
在控制变量方面,表4的回归结果表明,社会固定资产、产业结构优化及政府参与度对区域经济增长的影响在东部省份、中部省份及西部省份间存在差别。2个模型的回归结果均显示,社会固定资产、政府参与度在三地区对经济增长都存在正相关关系,以模型(1)为例,社会固定资产的回归系数分别为0.656 9、0.478 5、0.440 1,且都在1%的水平上通过了显著性检验。即社会固定资产对区域经济增长的作用呈现出东部地区强于中部地区强于西部地区; 政府参与度的回归系数分别为0.944 5、0.634 1、0.551 3,即政府参与度对区域经济增长的作用呈现东部地区强于中部地区强于西部地区。但在产业结构优化对区域经济增长的影响方面,2个模型的回归结果均显示,东部地区回归结果显示产业结构优化与区域经济增长间呈正相关关系,但未通过显著性统计。而中部地区和西部地区回归结果显示产业结构优化与区域经济增长间呈负相关关系,以模型(3)为例,回归系数分别为-0.273 4、-0.272 6,且在1%的水平上通过了显著性检验。
