回归检验（精选六篇）
回归检验 篇1
综合2010年《中国统计年鉴》提供的数据, 整理得到1987~2009年, 国内生产总值和我国第三产业增加值的信息如下表:
二、协整检验
第一步, 将GDP和第三产业增加值这两个变量取对数, 得到两个新的变量ly, lx。经过检验, 发现这个两个变量的数列经过二阶差分后均成为平稳的, 所以是同阶单整关系, 可以利用它们进行协整检验, 生成变量ly和变量lx的非均衡误差序列。
第二步, 检验非均衡误差序列的单整性。通过生产非均衡误差序列的ADF检验结果表可知, 两变量的非均衡误差序列在1%的显著水平之下达到平稳, 所以两个变量之间存在协整关系, 可以建立这两个变量之间的数学模型。
三、Granger因果关系检验
建立VAR (向量自回归) 模型, 选择最大滞后长度为4, 在运行后的选择标准表中, 按照赤池信息准则 (AIC) 和施瓦茨 (SC) 准则确定p值。通过对照VAR模型滞后期选择标准表可知该模型选择p=3作为滞后期。当滞后期为3时, 两个变量之间的因果关系检验结果如下表所示:
由两个变量的Granger因果关系检验结果可知, 当滞后期为3的时候, lx是引起ly变化的原因 (置信概率小于0.05, 推翻“lx不是引起ly变化的原因”这个假设, 得到“lx是引起ly变化的原因”这个结论) , 即第三产业增加值是影响国内生产总值变化的因素。
四、回归模型的建立与完善
考虑到之前VAR向量自回归模型已经验证, 两个变量之间的相会作用具有p=3的滞后期, 所以建立分布滞后期模型:
但是, 分布滞后期模型直接进行估计会存在自由度损失和多重共线性等问题, 所以将分布滞后期模型变形, 经过尝试, 在模型中加入一个一阶自相关变量和一个二阶自相关变量, 变为:
此时, 拟合结果中所有的解释变量在95%的置信水平下显著。当n=32, k=3时, 取显著水平为0.05, 查表得dL=1.24, dU=1.65, dL=1.24
五、结论及建议
综上可知, 我国第三产业增加值和GDP之间存在直接的因果关系, 第三产业增加值是GDP增长的一个很重要的动因。因此, 我国在强调GDP发展的时候, 不仅要重视提供生产资料的第一产业和进行加工生产的第二产业, 还要重视不进行直接物质生产, 但却直接影响人们生活质量, 国家经济实力的第三产业。
因为第三产业对GDP的影响有一个滞后性, 所以国家在制定政策促进第三产业发展的时候考虑的不仅是短期内的一个影响, 要有长远的战略部署。
参考文献
[1]台冰.人均第三产业增加值和人口城市化水平关系研究.西安交通大学学报, 2007, 27 (2) :24～27
[2]孔姗姗, 李晓琳.我国主要工农产品产量与第三产业增加值关系的分析——基于协整分析和Granger因果关系的实证分析.统计与管理, 2010:55
回归检验 篇2
摘要：目的 探讨溶血标本对生化检验的准确性干扰及纠正性回归分析。方法 选取健康志愿者共144例，对其的血液标本进行采集，并随机分为两组，观察组患者接受溶血处理，并纠正分析生化检验指标的变化。结果 观察组与对照组相比，其中ALT、TP、ALB、AST、Na+、Cl-、GLU、LDH显著上升（P0.05）。选取单因素分析中的对生化检验有显著影响的指标，建立多元回归分析，发现回归分析的校正范围减少。结论 进行生化检验时，必须要保证血液采集、运输以及检侧过程的稳定性，避免发生血液溶血，促进检验准确度的有效提升。
关键词：溶血标本；生化检验；准确性；纠正性；回归分析
血生化检验在疾病的辅助诊断中得到广泛的应用，临床发现溶血会对检验指标的准确性造成影响，进而影响到疾病的诊治[1]。本次研究选择健康志愿者的血液标本以及溶血标本为研究对象，采用对比的方法，并对溶血影响到生化指标的准确性干扰进行纠正性的回归分析，获得良好效果，现具体报告如下。资料与方法
1.1一般资料 选取2013年3月～2014年4月我院征集的符合研究需求的144例健康志愿者为研究对象，随机分为对照组与观察组，对照组患者未做处理，观察组患者接受溶血处理。对照组患者共72例，其中男34例，女38例，年龄在12～58岁，平均年龄为（36.9±2.1）岁；观察组患者共72例，其中男36例，女36例，年龄在13～57岁，平均年龄为（37.1±1.4）岁。两组一般资料差异无统计学意义（P>0.05）。组间具有可比性。
1.2方法 所有患者晨起空腹状态下，采集10 ml的血液标本，观察组血液使用玻璃棒搅拌，进行溶血处理，对照组患者不做处理。观察组血液以速度为2500 r/min进行离心运动，运动时间持续15 min，之后将血液中的杂质排掉，留取血清。对血液的各项指标进行检测。
1.3统计学方法 通过统计学软件SPSS 17.0完成对汇总数据的统计学分析，其中计量资料则使用平方值±标准差（x±s）形式，组间对比采取χ2检验或者t检验。结果对比以P<0.05作为有统计学意义，以及有显著性差异。结果
2.1溶血标本影响生化检验的Pearson单因素分析 观察组与对照组相比，其中ALT、TP、ALB、AST、Na+、Cl-、GLU、LDH显著上升，而TBA、TBIL以及DBIL有明显下降，差异具有统计学意义（P0.05）。
2.2溶血标本影响生化检验的多元回归分析 选取单因素分析中的对生化检验有显著影响的指标，建立多元回归分析，发现回归分析的校正范围减少。讨论
血液的生化检验是属于对疾病进行辅助检查的一个重要项目，它的准确性与疾病诊断的正确性息息相关[2]。血液标本在采集过程以及检验过程中，如果出现失误、意外以及检验方法不准确的情况，则会造成血液溶血情况[3]。溶血是指血细胞内外渗透压失去平衡，最终使得细胞膜破损，细胞液成分进入到血液中，造成血清生化指标的改变，使得其与正常值存在差距[4]。因而必须要对影响溶血的因素进行研究，预防临床检验中溶血情况的发生[5]。
生化检验指标受到多种因素的影响，而各个影响因素之间也存在相互促进或者抑制的作用[6]。因此，本次研究不仅做了单因素分析，也做了多因素的纠正性回归分析[7-8]。利用生化分析仪，对血清代偿记录，同时校正实际的测定结果。整个过程以美国CIA98效能作为对比检验的精度标准，并最终得到校正值所对应的的可接受性，作为判断溶血为感染准确性的生化因素[9]。在对其进行单因素分析时，结果显示：溶血影响生化测定中影响比较大的指标是肝功能、心功能以及水电平衡指标，对血液的肾功能影响比较小[10-11]。通过深入纠正分析，可以发现TBA、ALB以及LDH的预期可接受性要低于80%，是因为溶血影响到准确性的一个重要指标，其他的指标改变属于继发性的改变。
综上所述，进行生化检验时，必须要保证血液采集、运输以及检侧过程的稳定性，避免发生血液溶血，促进检验准确度的有效提升。
参考文献：
回归检验 篇3
在经历了退出风波一事后，谷歌重新启动了在中国内地的招聘工作。这一高调的行动，被业内认为谷歌将重振中国业务。
日前，一则“纳贤之心无止境”的招聘广告，出现在新浪首页的通栏位置。此外，谷歌还将这则广告刊登在网易首页和《环球时报》等媒体上。据悉，谷歌此次招聘包含了研发、产品、用户界面，人机界面、销售、运营和IT、人事、市场等28个职位，工作地点主要以北京、上海为主。
与此相对应的是，谷歌CEO埃里克·施密特在接受媒体采访时不断反省自己，声称“谷歌在中国问题上犯了大错”。施密特说，“谷歌大体上做得不错，但也犯过一些错误，退出中国内地市场就是一个明显的不理智行为。”
认错的背后
谷歌态度转变的背后，主要在于中国市场的诱惑力太大。
与很多西方互联网公司在中国市场的表现相比，谷歌在中国还算是成功的，但其在中国之路并不平坦。在2006年启动Google，cn之前，谷歌发现，由于其海外搜索网站被定期屏蔽。旗下网站，如blogger.com与YouTube等被完全屏蔽，谷歌的中国市场份额受到侵蚀。
谷歌曾经是中国最主要的搜索引擎，一度领先于2000年成立的百度；现在，谷歌在中国市场的份额下滑到第二位，但市场份额依然可观。咨询公司Analysys International的数据显示，2010年第一季度，Google.cn的市场份额为30.9％，百度为64％。
百度市场地位的上升，不全是因为政府对谷歌的干扰。洛杉矶互联网服务公司LingoSavvy 2008年的一项研究表明，在很多情况下，百度可以对内地用户使用的简体中文提供更好的搜索结果，而谷歌则更擅长于繁体中文搜索。
虽然市场份额有所下降，但谷歌中国依然盈利，并且拥有重要的用户群。中国互联网信息中心和调查公司“CP网络消费调研中心”(China.Polling)，经常将谷歌评选为拥有较高收入和教育背景的专业人士群体最受欢迎的网站。在中国，谷歌比百度之外的其他竞争对手要成功得多：微软或雅虎都没能在中国建立起重要的搜索引擎；本地公司，如搜狐和网易，也没能获得多少市场份额。
据调研公司Net Market Share的调查，谷歌的全球市场份额为79.5％，在德国和法国等地，其市场份额接近90％。在中国，谷歌虽然没有获得支配地位，但也属于双寡头垄断。中国市场大约有3.8亿互联网用户，今年第一季度，它在中国搜索引擎市场的收入为令人艳羡的19.5亿元人民币。
而在谷歌离开后，百度的业绩明显有所提升。百度的第二季度财报显示期内总营收为19.14亿元，同比增长74.4％；企业客户数为25.4万，较去年同期增长25.1％。据悉，第三季度百度将有更大的动作，即发力拓展国内二三线城市企业用户，展开“营销中国行”的大型巡讲活动，计划覆盖100个城市。在外界看来，此举将进一步巩固百度的优势。百度首席财务官李昕哲日前透露，未来。公司将继续加大投放力度，加强技术研发和销售队伍的建设，进一步提升搜索营销产品的技术和性能，服务好广大企业，推动它们提升业绩。
显然，谷歌不愿意看到这样的结果。而在谷歌的ICP牌照顺利通过年审后，谷歌的对华态度更是发生了变化。施密特说，“他本人是谷歌进入中国市场的支持者——即使在限制条件下运行，留守这一市场依然是更好的选择”。
为冲动付出代价
离开中国内地市场，谷歌除了在市场上的失落外，其中国人才的流失更是其遭受到的最大打击。
谷歌中国人才流失，最典型的是王劲。4月15日，谷歌的竞争对头百度表示，谷歌中国工程研究院原副院长王劲已加盟百度，出任技术副总裁一职。此后，百度还陆续将谷歌中国工程研究院原技术总监郑子斌网罗至麾下，让其担任百度产品市场部总监。
除了这两人之外，谷歌中国区原销售总经理宋中杰也迅速离职，与原谷歌高级渠道经理李金龙、原谷歌业务发展部经理朱敏、原谷歌南方区高级销售经理李跃军一起创业。据悉，宋中杰是谷歌中国本地唯一的总监级商务高管。
这不是尾声。此后，原谷歌图片搜索创始人朱会灿、谷歌中日韩文搜索算法的主要设计者吴军、谷歌中国工程研究院原副院长兼工程总监颜伟鹏等在内的多名高层，纷纷转投腾讯等其他互联网企业或自主创业。
众多人才的流失，对于谷歌来说是一个致命的打击。这也是谷歌在表明悔意后，为何大规模招聘员工的原因所在。
在8月召开的互联网大会上，谷歌全球副总裁刘允谈及在近期的大规模招聘时介绍说，此次招聘涉及从研发、产品、运营、市场、行政、管理等各个层面。对于此次在中国招聘的人数和进展，刘允表示人数上没有上限，目前进展很顺利，还没有看到最后的结果。
在谷歌宣布退出后，谷歌在中国内地的部分广告代理商也出现倒戈，在代理谷歌广告的同时也代理其竞争对手的广告。据公开报道显示，自谷歌宣布退出中国内地市场乃至将搜索服务转至中国香港以来，其谷歌中国的27家搜索营销业务代理商中，有13家加盟网易旗下的搜索网易有道，约10家加盟腾讯公司旗下搜搜。还有几家与搜狗签约。
对此，刘允声称，中国企业做互联网营销还是处于非常初级的阶段，还有很多大市场没有发掘。因此。会跟已有和新的代理商合作来一起开拓。
事实上，谷歌此次招聘在业内看来，更多的是想表明一种态度。谷歌的竞争对手——搜狗的一位不愿意透露姓名的高管认为，谷歌此前更注重校园招聘，但此次完全不同，而且从其招聘的职位来看，也不需要投入这么大规模的广告，一般的猎头公司便可以摘定。谷歌大张旗鼓地登招聘广告的举动。主要目的是想向政府和公众传达一个信号，在拿到ICP牌照后的谷歌有在中国长期运营的决心。
从离开到回归，谷歌无奈地杀了个回马枪。只是，这代价未免有点过大。
获得信任需时日
谷歌的出走与回归，对于中国的互联网市场来说，或许都别具意义。
事实上，虽然谷歌在过去的几个月中，声称将退出中国内地市场，但其本意并不是想真正地离开中国内地市场。其在香港的布局便是为今日回归埋下的伏笔。
回顾半年来谷歌在中国内地市场的战略动向，更大程度上是一场自演自导的闹剧。今年1月13日，谷歌高级副总裁、首席法律官大卫·德拉蒙德提出：“不再愿意继续对Gogle.cn的搜索结果进行审查，因此未来数周内，我们将和中国政府进行探讨，如果有可能的话，在什么基础上才能在合法条件下运营一个不经过滤的搜索引擎。”
3月23日，谷歌停止了在Gogle.cn搜索服务上的自我审查，并将搜索服务由中国内地转至中国香港，但同时保留在中国的研发工作和销售团队。
“这种退出方式，说明谷歌事实上还是不想放弃中国内地市场，相信任何一家公司，也不会轻易放弃中国内地市场。”Analysys International分析师李智分析称。而诱使谷歌心态发生变化的是，更是其市场份额的持续下滑，这让其心态开始发生转变。并重新审视公司的中国战略。
事实上，谷歌的离开。对中国搜索市场来说，并不见得是一件好事。华亿传媒主席田溯宁日前在一次深圳举办的IT论坛上说，“谷歌也是中国了解西方最好的工具。同时，为了让西方人了解中国改革开放的成就，需要通过谷歌搜索。百度可能还要10年或20年，才能被西方互联网用户所接受。”田溯宁还认为，“谷歌不仅仅是搜索，它还代表着信息技术的未来。当我们把这样的公司拒之门外时，是否也意味着要拒绝其背后的搜索引擎技术和云计算技术呢?”
事实上，搜索行业的竞争态势并未有大改变。虽然百度的访问流量所有增加。但谷歌仍保持在中国搜索市场第二的位置。据调研公司CP网络消费调研中心在6月24日发布的报告显示：“谷歌用户满意度维持不变，他们继续从谷歌香港及目前内地仍可使用的Google.com网站得到所需的搜索结果。”
回归检验 篇4
关键词：期望,假设检验,虚拟变量,回归
0 引言
设ξ, η是两个相互独立的随机变量, ξ~N (μ1, σ12) , η~N (μ2, σ22) , ξ1, ξ2, …, ξn1和η1, η2, …, ηn2分别是来自总体ξ和η的样本, 它们的样本均值和方差分别记为。考虑总体方差σ12与σ22未知但相等的情况, 当原假设H0:μ1=μ2成立时, 采用的统计量[1]是, 其中, 该统计量服从自由度为n-2的t分布, 其中n=n1+n2。本文通过引进虚拟变量 (dummy variable) [2], 建立回归模型, 给出两个正态总体的期望的假设检验的另种方法。该回归的方法不仅能检验两个总体的期望是否相同, 而且能估计期望之差及期望之差的置信区间。
1 回归模型的建立
n1+n2维列向量y= (ξ1, ξ2, …, ξn1, η1, η2, …, ηn2) ′, 对应的n1+n2维列向量d= (0, 0, …, 0, 1, 1, …, 1) ′。建立回归模型y=β0+β1d+ε, 假设该模型满足经典的假定条件[2], 其中E (ε|d) =0, E (ε′ε|d) =σ2In。
则有E (y|d=1) =β0+β1, E (y|d=0) =β0, β1=E (y|d=1) -E (y|d=0) 表示两个总体ξ和η的期望的差。
2 两种方法的等价性
针对方差未知但相同的两个正态总体期望的假设检验, 由上述构造的回归模型的解释变量d的t检验的统计量t与通常构造的统计量T是等价的, 即 (2) 和 (1) 式是等价的。
由β1的含义:表示两个总体ξ和η的期望之差;故, 就表示相应样本的期望之差, 即
根据 (3) - (5) 式, 得到 (1) 和 (2) 式是等价的, 而且都服从自由度n-2为的t分布。但利用回归的方法不仅能对原假设进行检验, 而且同时能估计期望之差及期望之差的置信区间。以下给出了实证分析的例子。
3 实证分析
例[1]某纺织厂生产的纱线, 其强力服从正态分布, 为比较甲、乙两地生产棉花所纺纱线的强力, 各抽取7个和8个样本进行测量, 得数据如下 (单位:公斤)
甲地:1.55 1.47 1.52 1.60 1.43 1.53 1.54
乙地:1.42 1.49 1.46 1.34 1.38 1.54 1.38 1.51
问两种棉花所纺纱线的强力有无显著差异?
解:问题可以归结为假设H0:μ1=μ2的检验。
首先根据 (1) 式计算:
根据回归的方法得到 (2) 式的的结果为,
从计算的结果相等进一步直接验证了通常的检验方法和回归的方法是等价的。
对于给定的显著性水平α=0.05, 统计量所对应的P值为0.032<0.05, 故拒绝原假设, 两种棉花所纺纱线的强力有较明显的差异。
通过y关于d回归, 得到的回归结果如下:
通过回归的方法除了能对原假设进行检验外, 还可以估计出期望之差为公斤, 而且能估计期望之差的置信区间为。通过回归方程, 还可以挖掘另外的信息:两个样本的均值分别为1.44和1.52。
总之, 对方差未知但相同的两个正态总体期望的假设检验采用回归的方法不仅与通常的方法等价, 而且能够挖掘出更多的信息。
参考文献
[1]龚德恩.经济数学基础:第三分册概率统计[M].4版.四川人民出版社, 2005.
[2]Jeffrey M.Wooldridge.Introductory Econometrics A Modern Approach[M].Fourth Edition.Tsinghua University Press, 2009.
回归检验 篇5
2003年以来, 我国的房地产价格在全国范围内均出现了快速上涨。2007年的统计数据显示, 全国70个大中城市房屋销售价格上涨了7.6%。而在2008年, 尽管受到了全球金融海啸的影响, 全国70个大中城市房屋销售价格比2007年仍然上涨了6.5%。伴随着房价的一路走高, 有关房地产泡沫的争论也一直没有停止。房价涨幅是否合理?我国房地产是否存在泡沫?如何有效的判断泡沫程度?这些都是需要解决的问题。
一般认为, 房地产泡沫是指房地产价格持续上涨, 远远超过其自身实际价值的现象。房地产泡沫的产生可能是由于短时间内市场的供需失衡无法得到有效改善以及存在大量的非理性投机行为等原因。房地产泡沫测度的基础, 是对其基础价格的确定, 房价超过基础价格的部分就可以被认为是泡沫。在确定基础价格时, 通常采用“收益法”。即持有房地产所能带来的所有预期收益以一个合理的贴现率加以贴现所得到的价格, 即可看作是房地产的基础价格。
在国内的相关研究中, 谢经荣 (2002) 建立了一个包含银行和地产开发商在内的资本市场局部均衡模型, 以借此来说明, 信贷数量对资产价格有较强的影响, 而资产收益的风险是资产泡沫产生的主要原因, 人们对信贷扩张的预期和信贷扩张程度的不确定性加重了泡沫的严重程度。袁志刚和樊潇彦 (2003) 发展了一个房地产市场的局部均衡模型, 并以此为基础, 分析了符合理性预期假设的市场参与者在引入银行信贷前后的不同最优选择, 借此来探讨当市场达到均衡时价格中是否存在理性泡沫及其严重程度。周京奎 (2005) 从我国的实际出发, 构建了一个房地产投机理论模型, 并对14个城市的房地产价格波动与投机行为的关系进行了实证研究, 结果表明, 房地产价格的上涨在很大程度上由投机行为推动。周方明 (2006) 认为, 人们对市场的过分乐观预期导致的过度投机和银行信贷的支持是房地产泡沫产生的主要原因。基于此, 房地产泡沫的测度可以分为指标法和模型法两大类。
二、动态自回归检验模型
泡沫的动态自回归检验最早由南开大学的周爱民教授提出。 (1) 在他的研究中, 各种经济指标中所包含的泡沫被定义为理性预期条件下的指标实际值与理论值之间的差别。通过建立理性预期条件下的行为差分方程, 度量不同条件下差分方程各个解之间的差别, 来分析经济指标中可能包含的泡沫。
在对泡沫进行分析的数学模型中, 常用的是理性泡沫模型。理性泡沫模型以理性预期和局部均衡为基础, 建立价格的差分方程。方程的一般形式如下:
其中, 为理性预期, 表示现期人们的主观预期值是以前各期值的条件期望值, 即人们的预期包含了以前各期实际值所提供所有信息。在方程 (1-1) 中, x对p的影响由两部分组成。一是外生变量x对内生变量p的直接影响, 二是通过信息集I对p产生间接影响。这与房地产泡沫的产生有相类似的作用机制。例如, 利好消息会通过投资者的心里预期被放大, 加大了房地产价格对其基础价值的偏离。
方程 (1-2) 是一个一般化的一阶理性预期差分方程。它的一般解可以表示为:
式1-3中, p*t是方程的基础解, 表示p的长期均衡特征, bt表示的是p偏离长期均衡的程度, 一般被定义为泡沫解。由于其是在理性预期的基础上推到得出, 因此也被称作理性泡沫。
动态自回归检验方法最初被用来检验股票市场指数的理性泡沫。其基本思想是检验中的参数λ是否为1。根据周爱民先生的研究, 在非蓬齐对策条件下, 由方程1-2的解可以推导出, 参数λ应同时有一大于1的解和一个小于1的解。对于我们的研究来说, 使用动态方法检验参数λ, 如果其值大于1, 可以说明所选择的经济指标发散, 市场存在泡沫;反之, 若λ值不大于1, 则指数序列收敛, 不存在泡沫。在具体的实证检验中, 一般应该选取一个临界值。周爱民先生在研究内地和香港股市泡沫的时候, 所选择的临界值为。对于我国的房地产而言, 一方面考虑到2003年以来我国经济的高速发展、国民收入的快速增加, 另一方面也考虑到房地产价值自身的增殖性, 可以选择作为临界值, 也就是说, 如果实证结果表明, 则我国房地产存在泡沫, 反之, 则不存在泡沫。
相比较与其他检验方法, 如Shiller (1981) 的超常易变性检验、West (1987) 的设定检验等, 动态自回归检验方法接受检验的结论性更强, 经由该检验得出的肯定结论必然有泡沫存在, 而对于没有检测出泡沫的地方, 也不能百分之百的确定没有泡沫。与此相反, 用Shiller的超常易变性检验得出否定结论的地方一定不存在泡沫, 而得出肯定结论的地方往往会存在一些伪泡沫。
三、实证检验
本文以上海房地产市场为例来研究我国房地产泡沫的整体特征。上海市我国的经济发达地区, 其整体经济的发展和房地产市场的特征具有一定得代表性。另外, 上海也是我国人口和资金相对集中的地区, 就全国范围而言, 房地产泡沫极有可能首先在中心城市发生, 之后在蔓延开来。故本文选择上海房地产市场作为研究对象。
为了检验上海房地产市场的泡沫情况, 本文拟采用中房上海指数作为研究样本, 选取2003年1月至2008年12月的月度数据。数据来源为上海中房指数办公室。中房指数系统 (china real estate index system) 是一套以价格指数形式来反映全国主要城市房地产市场发展变化轨迹和当前市场状况的指标体系和分析方法。中房指数系统由全国综合物业总指数、全国分类物业总指数、城市综合物业指数和城市分类物业指数构成, 其中城市分类物业指数为最低层级, 包括住宅指数、办公用房指数、商服用房指数和厂房仓库指数等。目前的中国房地产指数以2000年12月北京住宅市场平均价格水平为基期定为1000点, 各城市各分类物业在报告期内的平均价格水平与基期基值相比较, 就可以得到各城市各分类物业在报告期的指数值。由于房地产市场中两个主要部分住宅市场和办公楼市场具有不同的特点, 目前对房地产泡沫的争论也主要集中于住宅市场, 因此本文将主要检验住宅市场。
一般而言, 动态自回归检验的动态计算所依据的数据期限越短, 其检测出泡沫的可能性就越大。反之, 则检测出泡沫的可能性越小。一个可能的解释是, 从长期来看, 任何泡沫都不回永久性的存在。在指数的动态自回归中, 以每12个月的固定长度为周期, 对动态数据段进行最小二乘法的计算。实证结果汇总于下图。
四、结果讨论
实证结果表明, 从2003年12月到2008年12月的时间跨度内, 上海房住宅市场存在着两次比较严重的泡沫。第一次是从2003年12月开始, 到2005年6月结束。在此时间段内, 除了2004年底的三个月之外, 参数λ始终在临界值1.5%之上。其中, 2003年12月到2004年5月的半年时间内, λ值更是维持在1.020的水平之上, 地产泡沫膨胀到了相当危险的程度。第二次泡沫出现在2007年9月到2008年8月的时间段内。这次的泡沫形成的非常迅速, 在2007年9月到2007年11月三个月的时间内, λ值就突破临界值, 超过了1.030的水平, 此后更是一路走高, 超过了1.033的水平。不过这次泡沫持续的时间并不长, 在一年之后, λ值就迅速回落到了临界值以下。
结合两次泡沫发生时段内宏观经济背景可以发现, 每次泡沫的产生和最后消失, 都和整体的经济走势和相关的宏观政策相联系。1998年我国住房体制改革以来, 房地产投资额逐年增加, 占全社会固定资产投资总额的比例也进一步扩大。同时, 随着我国经济进入了新一轮的上升通道, 国民收入不断增加, 带动了房地产市场的需求, 使得房地产市场呈现出供销两旺的局面。但是, 由于当时我国房地产市场上还存在着一些历史问题, 市场配置资源的能力不能得到充分发挥, 房地产整体的发展存在一定得隐患。有相关研究表明, 从2002年4月开始, 上海房地产住宅市场开始出现泡沫, 之后泡沫进一步膨胀到了相当危险的程度。随着国家一系列政策的出台, 特别是土地招拍挂制度的明确, 进一步完善了市场机制, 使地产泡沫得到了有效地改善, 房地产市场上的泡沫开始逐渐消失。此后, 国家宏观调控力度的进一步加强, 如持续的加息和二手房交易细则的出台等政策措施, 进一步打压了房地产泡沫。从2005年7月到2007年8月两年的时间里, 上海房地产市场都没有明显的泡沫现象。其中, 从2005年12月到2006年11月, 参数λ的值更是保持在1以下。实证的结果显示, 国家的宏观调控政策起到了应有的效果。虽在在这段时间内, 上海的房价没有明显的回落, 而是在震荡中持续走高, 但是, 可以认为, 房价的增长和其整体的经济发展走势是相吻合的, 上海房地产市场保持了健康稳定的增长。
2007年9月开始的第二次地产泡沫, 和全球的经济走势有一定的关系。在全球流动性过剩的背景下, 相当数量的国际热钱流入我国房地产市场逐利。此后, 随着美国次贷危机的爆发和蔓延, 一部分国际资本也流入我国寻求避风港。同时, 2007年我国股市的“牛市”行情引发的财富效应也进一步加剧了上海房地产市场泡沫的产生。但是, 这次地产泡沫持续的时间并不长, 随着金融海啸席卷全球, 全球经济陷入衰退危险, 地产泡沫也随着经济周期的转变而自然地趋于消亡。
通过以上的分析我们可以看出, 虽然动态自回归检验方法的假设前提比较严格, 诸如市场有效、信息完全公开、理性人等假设条件与实际状况存在明显出入;同时, 泡沫临界点的确定也是基于经验判断, 缺少完全的理论根据。但是, 其检验结果仍具有相当的可信性, 不失为一种判断房地产泡沫的有效手段。
参考文献
[1]、周爱民, 股市泡沫及其检验方法, 《经济科学》, 1998.5
[2]、谢经荣、朱勇、丰雷, 中国房地产泡沫实证研究, 《管理世界》, 2002.10
[3]、周京奎, 房地产价格波动与投机行为--对中国14城市的实证研究, 《当代经济科学》, 2005.7
[4]、周方明, 房地产泡沫测度研究, 《经济师》, 2006.5.
回归检验 篇6
关于FDI引入的东道国产业改进效率影响效应, 学者Laura Alfaro、Andrew Charlton[1]结合二阶段最小二乘法证实了29个东道国1985~2000年间的平均技能强度、外资依赖、东道国产业的FDI技术对接程度等因素与其产业效率改进间存在的关联影响。而Liu Xiaohui和Buck T[2]与Fabienne Fortanier[3]均认为FDI对于推动东道国行业资本存量、就业岗位增长, 及其相应技术、管理成熟化有正向影响。
关于FDI技术创新溢出与东道国内资的吸收关联, 蒋殿春、夏良科 (2005) [4]结合面板数据分析, 证实FDI主要是以劳动力资源要素流动以及技术示范的模式, 推动东道国内资企业的学习效仿;而万坤扬[5]、薄文广[6]则证实了东道国作为引入FDI一方, 其自身的经济与金融发展、人口文化结构等成为制约其技术创新溢出效应的关键性差别化要素。
关于FDI技术创新与东道国内资的消化吸收互动门槛, 杨阳、姚利民[7]等人证实了我国作为FDI引入东道国存在吸收FDI技术溢出效应的地域差异。而刘厚俊、刘正良[8]则认为决定我国消化吸收FDI技术创新溢出效应的关键在于人才, 且中等人才对于相对低水平的FDI技术引入, 以及高层人才的高人力资本区域的FDI引入具有较为显著的效应, 并推断我国FDI技术吸收的关键应是相对高层次人才的集聚。
张宇, 蒋殿春[9]则通过数据包络分析的方法证实了我国各地区吸引外资及其技术创新溢出存在的地理差异, 并指出一国的经济开放程度、基础设施和人力资本等要素是影响东道国获取FDI技术溢出的关键差别化要素。
关于东道国吸收FDI技术溢出及与后者互动关联, Alfaro等人[10]、Hermes&Lensink[11], 以及王永齐[12]认为金融发展作为潜在机制制约东道国对于FDI技术创新溢出的吸收;张保帅[14]利用Hansen面板门槛模型指出我国在引入FDI获取技术溢出效应时, 存在于内资互动的“双门槛”效应, 并以开放程度、FDI规模、贸易水平等因素呈“东高西低”地域差异。黄凌云、徐磊、冉茂盛[15]则从金融发展角度进行东道国与FDI溢出“门槛”关联验证, 并指出我国的FDI技术溢出显著金融发展“双门槛效应”, 但仍受制于区域金融因素的“门槛”跨越。
综上而言, 现有文献主要集中于验证FDI技术溢出的东道国“门槛”存在性, 或从东道国消化吸收FDI技术溢出的影响因子进行一定的模型验证, 研究主要集中在区域性的比较范畴, 缺乏整体性的检验, 并且尚未对FDI引入、东道国内资企业两者间的技术投入与追赶过程中的互动结合“门槛”效应分析, 不能完全解释我国作为FDI引入东道国在不断的自我技术创新过程中, 与FDI技术溢出效应消化吸收的互动。因此, 本研究在结合现有研究基础上, 从产业、金融和经济发展等角度选取我国FDI技术溢出效应吸收“门槛”效应的关联影响因子, 并将两方面互动过程中典型的影响因子进行进一步的分组验证, 以求形成更合乎我国FDI引入过程中的技术溢出效应规律, 从而获得更切合实际的对策体系。
1 FDI技术创新溢出差异
1.1 理论依据
假定FDI对于东道国技术创新的溢出在生产要素上符合社会的CD生产函数模式, 即:
式 (1) 分别对应了东道国接受FDI部门的总产出, 以及获得相应产出的资本与劳动投入, 并以α、β分别刻画两类要素投入的产出弹性, A计作技术水平, 并以两者总和作为假设, 并进行式 (1) 的对数化处理, 则获得基于劳动和资本要素投入对应产出的全要素生产率, 而根据产出全要素生产力的内部技术进步与外部技术溢出, 则:
那么 (2) 式对应的面板计量模型如下:
式 (3) 中分别由DTApt、FDIpt表述东道国内部技术进步、外部技术溢出, 而p、t分别对应各个待观测样本及其观测年份;考虑到FDI引入对于东道国技术创新与溢出存在可控制但不客观的时间与区域差异要素, 分别以Cp和Uiμp对应描述, 以εi描述整个过程验证的随机干扰项。
上述 (3) 表示的模型中, 外资要素对数化后的系数ω, 刻画了东道国某一区域的外资引入的创新溢出弹性系数, 该项为正数时, 说明FDI对东道国技术创新溢出影响为正, 否则则为消极影响, 当其为0时, 说明该影响不显著, 即FDI的引入并未对东道国区域的技术创新产生显著影响。
1.2 创新溢出差异的参数选取
根据上述对于我国引入FDI的“自西向东”梯度变化的地域差异, 针对FDI引入的工业领域, 在结合价格因素的名义指标选取基础上, 选取2000~2012年各年数据。具体的参数指标选取如下。
1.2.1 劳动要素投入
一般将劳动要素投入归为两类, 即劳动要素投入的数量和质量, 前者一般对应选取产业从业人员数据, 后者按照东道国对应区域的当期总产值与总产业劳动数量的比值作为代理指标进行折算, 基于FDI东道国的技术创新差异贡献研究, 选取前一种方法进行劳动力要素的选取, 为此, 本研究选取2000~2012年间国有及对应规模以上非公有部门的从业劳动人员数量作为模型折算指标, 对应的外资部门则选取了三资从业劳动要素总数量作为对应参照指标, 用Lit描述。
1.2.2 对外直接投资
考虑到本研究分析的需要, 以及FDI溢出存在影响时滞特征, 选取存量法进行FDI存量数据选取, 而现有统计资料无法满足评估对外直接投资的存量数据, 因此以永续盘存法进行本研究所需的对外直接投资实际存量估算。
1.2.3 工业产值增值
类似上述指标的选取, 分别提取2000~2012年间的国有及规模以上非国有企业、三资部门提取工业产值增值数据, 并按照2000年作为基数进行价格调整, 获得各时序年份的国内实际工业增值数据。
其中FDIpt、fdipt分别对应p区域在第t时序年份的FDI存量及相应流量, αpt为p区域在第t时序年份的FDI存量折旧比率, 借鉴现有研究定位9.6%。
1.2.4 资本投入量
与对外直接投资变量的估算类似, 继续以永续盘存法进行资本存量的折算, 具体方法为当期投资与前一时序期内的资本存量, 并扣除对应折旧后之和, 作为当期资本存量构成, 即:
其中, Kpt表示研究对象区域的第t时序年份内的资本存量, 且其对应时序年份的资本流量用Ipt表示, 结合数据可获得性, 用外资投入的固定资产形成总额度作为这一变量的代理变量进行描述;同时, 上述变量按2000年作为基年进行不变价格折算;而it则为样本区域的对应时序年份资本存量折旧比例, 一般采用9.6%。
1.2.5 技术创新支出
对于关于科研创新活动投入, 主要选取外资的技术创新经费和三资类型企业的内部支出为依据进行折算, 其中价格调整与上述保持一致, 即以2000年作为基期年份予以调整, 将国内产业部门与对应三资企业内部技术创新投入间差值, 作为样本区域时序年份内基于对外直接投资技术创新的溢出的活动支出部分。
本研究在模型设定的基础上, 进行了针对参数估计偏差的Hausman检验, 据其结果最终选用固定效应模型开展基于模型 (5) 估计, 研究结合我国东、中、西部各地区的回归检验, 其结果如表1所示。
注:括号内的数值对应的t值;“*”“**”和“***”分别表示10%、5%和1%的显著性水平, state为全国测度。
根据表1报告的回归检验结果可知, 其对应的回归可决系数均超过0.83, 证实了本模型用作回归的良好拟合性;同时, 全国数据以及东部地区获得基于FDI技术创新的溢出正向效应和显著的统计量, 但与之形成对比的是西部与中部地区不仅报告的t检验值不显著, 而且其基于FDI技术创新溢出还有负向效应。这就充分说明FDI在华的研发创新与技术拓展存在溢出效应的地理差异, 从而也反映出吸收FDI获得其技术创新效应也在一定程度上要求东道国的经济水平匹配。
2 FDI技术溢出与东道国吸收的门槛效应测算
2.1 门槛效应测算模型
上述从东道国工业产值、劳动及资本要素等要素验证了FDI引入的技术创新溢出差异, 并证实了这一溢出红利的区域差异主要与其对应的经济发展水平关联。但事实上, 各个区域的综合发展水平存在较大的差异, 而这一过程中的区域经济、技能以及产业结构等方面因素都是制约东道国区域获得FDI技术创新溢出效应的关键所在, 上述要素的组合构成东道国区域接受FDI技术创新的发展“门槛”, 接着根据东道国样本区域的各类要素进行进一步影响关联的测定, 并基于上述“门槛”效应, 进行东道国获得FDI技术创新外溢收益的水平预测。
根据前文分析, 将东道国样本区域的各类因素与FDI连乘进行“门槛效应”的影响机制测算, 也就是说在具体的效应测算中包含两部分内容, 第一是FDI引入的自身技术创新影响, 而另一部分则以FDI引入的区域各要素交叉溢出测算其创新效应, 选用东道国内资部分的技术创新支出作为检验的代理子变量, 令θ=f (x) =λx+ζ (1) , 则获得以下模型:
其中λ刻画了待验证区域门槛效应中的FDI技术溢出关联方向, 其为正值时表明区域内验证要素的FDI技术溢出效应为正, 反之则为负;上述对应的条件下模型中变量因子值x大于时, FDI技术创新引致样本区域的技术创新溢出吸收。
从而可将本研究模型中的“门槛效应”临界值定义为, 即样本区域超越该水平时, 其对应FDI引入产生正向的技术溢出推进作用, 反之则由于某区域因素综合后未能超于改临界值而不能获得对应的FDI引入的技术创新溢出推进成果。
2.2 测量因素选取
接着继续进行进一步的FDI技术溢出与东道国地区技术消化吸收的门槛效应测算, 根据现有研究, 将从经济结构、地区经济、金融发展和人力资本文化教育水平等角度进行测算, 相应数据分别获自于各年份《中国高新技术产业统计年鉴》、《中国统计年鉴》、《中国金融年鉴》和《中国劳动统计年鉴》, 详析如下。
2.2.1 经济结构
作为东道国吸收FDI, 不仅是自身开放和产业结构调整的过程, 也是利用外资进行技术创新升级的途径。而在这一过程中, 东道国的自身产业结构存在差异及与其FDI吸收和技术溢出的关联。中国目前吸收FDI主要集中于第二产业, 而外资投资部分则对高新技术产业和制造业更感兴趣且相对集中, 故而以制造业的投资集聚以及FDI在华高新技术产业不断的技术创新带动了相应区域对于其技术创新溢出效应的“门槛”跨越。因此, 分别选用第二产业从业人员对全体产业工人占比 (Sec ids) , 以及高新技术产业的全产业产值占比 (hi-tech) 作为模型预测的经济结构性质因子代理变量。
2.2.2 地区经济发展水平
一个地区的经济发展水平是对该地区经济发达程度的综合考量, 它与地区的引资能力、消化吸收能力以及创新能力密切相关。研究选择人均GDP水平 (PGDP) 作为衡量地区经济发展水平因素的指标。
2.2.3 金融发展程度
根据Alfaro[10]以及Hermes和Lensink[11]、王永齐[12]的观点, 在东道国的FDI吸收与技术溢出效益红利方面, 金融发展因子主要是以一种FDI潜在效应的现实转化机制发挥着作用。本研究认为, 金融因子是以资金的规模化效应推动着东道国的FDI技术学习、扩散与近一步竞争, 以及对应的生产规模提升实践, 结合现有文献与研究成果, 选取金融机构当期贷款余额对区域的GDP比值, 作为这一因子的代理变量, 衡量样本区域金融发展指标。
2.2.4 人力资本状况
根据现有研究结果可知, 人力资本不同于人口资源, 而对FDI在东道国的技术创新溢出产生重要影响, 主要表现在于东道国必须有相应而充足的人力资本, 用于吸收FDI以及跨国公司等形式的技术转移, 并在学习、吸收的基础上获得进一步的本土化创新。借鉴Barro&Lee[16]的观点, 主要以东道国劳动力文化教育程度年限为主要代理指标, 针对这一要素进行的评价测算, 即年限分别为6年、9年、12年和16年, 则对应的人力资本存量值为:小学占比*6+初中占比*9+高中占比*12+大专及以上学历占比*16。
2.3 测算计量结果与分析
如表2所示, 第一模型回归不包含FDI溢出效应, 第二至第六模型回归则加入了前述分析中的各类“门槛”效应影响因子, 并与FDI水平进行交叉, 形成本研究对应溢出效应。
注: (1) ~ (6) 项回归的意义分别为FDI与代理变量专利申请数STE回归, 以及增加PGDP、人力资本、金融贷款量、第二产业、高新技术产业发展等解释变量后的回归分析, 括号内的数值对应的t值;“*”“**”和“***”分别表示10%、5%和1%的显著性水平;Hausman值对应为随机效应和固定效应间的Hausman值, 并以此判断适用检验模型。
根据表2中结果可知, FDI技术创新占其内部支出比重这一项, 在各模型验证中均获得正向系数结果, 说明FDI技术创新活动的投入在东道国各区域都产生了正向的关联影响效应, 而投入中的经费支出则是FDI对于东道国区域技术创新溢出影响最为显著的内部要素, 上表的模型验证结果中, 上述FDI技术创新内部投入的经费这一代理变量在第一以及第三至第六回归模型中都获得了较高显著性, 即FDI经费投入中每递增1%, 获得对应专利超过0.6%的提升规模。
同时可以发现, 东道国区域经济发展中的“门槛”效应各变量因子的模型回归结果, 但结合了上述分析进行的FDI与东道国区域差异因素乘积处理后, 获得t值和模型验证的正向结果, 这就证实了我国各区域引入FDI过程中, 获得FDI技术溢出效应并非自动, 而是以其各有差异的人力以及资本要素结合而逐步形成的, 并发挥其正向的溢出作用。
而上表结果中的第二模型回归验证结果表明, 东道国对于其吸收FDI, 并获得其技术创新溢出效应正相关联, 且根据模型测算, 东道国吸收FDI技术创新溢出的经济规模“门槛”效应阀值保持在1.1682万元 (0.1771/0.1516) , 也就是说就全国平均而言, 要获得吸收FDI技术创新的正向溢出效应, 则至少具备该区域人均GDP在11707元人民币或以上水平。同理, 第三模型回归结果显示出了东道国吸收FDI技术创新获得溢出效应的劳动力要素关联, 而这一要素的代理变量———劳动力文化教育程度, 呈现出“门槛”效应的正相关联, 其测算结果为7.7411 (1.4801/0.1912) 时, 也就是说当该区域对应上述假设对应数值中的7.74时, 才能获得相应的FDI技术创新门槛效应, 且人力资本要素与FDI交叉项乘积系数要高于其他要素的FDI乘积项系数, 且对照其中也不难发现西部地区的模型报告结果相对低, 共同证实了人力资本在东道国吸收FDI技术创新并获得溢出效应上具有相对更为显著的重要影响作用, 并成为相对时期内更为难以跨越的“门槛”。
根据第四模型, 东道国区域的金融发展模型测算结果为1.2848 (0.1525/0.1187) 的“门槛”阀值, 并且具有FDI技术创新溢出的正相关联效应, 即表示当东道国区域金融放贷对其区域国内生产总值比值超过1.2848时, 方能获得正向的技术创新溢出效应, 而这一结果形成了全国省市中较少的“门槛”跨越结果, 这也从侧面反映出当前我国各区域在其引入FDI获得技术学习过程, 并进行竞争和创新过程中, 具备匹配的金融支持规模与吸收能力相对不足, 而金融行业及市场发展程度的相对低下则进一步抑制了东道国对于FDI吸收的总溢出效应。
根据第五和第六模型回归验证结果, 可知东道国各区域的第二产业以及高新技术企业影响因子的FDI技术溢出正向“门槛”关联效应, 且测算的“门槛”阀值结果分别为18.43% (0.5917/0.0321) 和6.40% (0.1389/0.0217) , 获得对应变量因子门槛跨越的结果如表3所示。
3 FDI技术创新溢出的东道国吸收内生门槛效应回归检验
3.1 技术创新溢出的吸收内生门槛效模型
上述研究虽然解释了东道国不同地区间对于FDI技术创新溢出的差异关联影响因子, 并对这一关联的“门槛”阀值进行了测算, 但对于东道国在其对于FDI技术创新溢出的消化吸收过程中的技术追赶以及这一过程中的FDI外部研发型资本追加, 这一互动背景下的东道国区域经济增进, 上述单向“门槛”阀值研究解释有待进一步明了;更进一步而言, 基于东道国各区域在经济、金融、产业结构方面的自有构成因素, 仅解释了影响其FDI技术创新溢出效应的因子关联, 而随着东道国继续引入FDI, 同类技术在内外资间差距动态变化及其造成的吸收与技术溢出效应影响, 有待以内生门限的方式进行进一步回归, 因此接下来针对这一动态互动过程进行进一步的内生门限回归。
一般而言针对存在互动和双向关联影响的对象以分组和交叉检验进行, 而在本研究中基于前述东道国各因素的FDI技术溢出效应关联结果, 不能以东道国单一吸收过程的技术溢出扩散及消化能力的精确“门槛”效应予以解释, 特别是其中FDI研发投资追加与东道国区域吸收FDI技术后的追赶这一双向关联影响, 因此以上述回归中的典型因子中的一组, 进行两两子样本间的内生门限回归, 选用分组检验法进行FDI技术创新溢出及东道国消化吸收的影响关联分析。而分组检验也分为定性指标和内生门槛两类, 但前者由于针对两类互动并存关联影响因素的分析存在精确性不足缺陷, 研究针对上述问题的内生化关联影响进行结合boostrap法的内生门槛回归。按照上述面板回归的构建因子数据集{yp, xp, qp}np=1, 其中yp, xp, qp分别对应了关联验证中的被解释变量、j×1的解释变量列向量集、门限变量, 则对应的内生门槛变量测算模型如下:
上式 (3) 中ep~iid (0, σ2) , 并由其中的门槛变量qp进行上述分析的因子构建划分;对应虚拟变量与上述系数λ构成关系为:dp (λ) =I (qp≤λ) ;
而I () 作为指示函数制约门槛变量的内生性, 即qp≤λ时, I () =1, 而当门槛变量超越上述因子λ时, 则有Ι () =0, 则上述方程组对应以下模型:
其中θ=θ2, θ1+θ2=δ
根据Hansen等人关于上述 (8) 式中门槛变量的最优值提取, 结合bootstrap检验其有效性, 则对应的FDI技术创新与东道国区域发展的技术消化吸收内生门槛, 可通过以下函数加以验证:
上式中以xpt作为验证上述互动关联中人力资本投入以及外资研发强度所对应的FDI技术溢出门槛影响的控制变量, 则由其对应的技术溢出门槛回归验证模型为:
其中变量因子中的资本投入量作为内生门槛关联验证的研发强度代理变量, 并以内资中的大中型企业作为样本选取的数据来源对象, 这里基于不同研发投入中的折旧不构成FDI技术创新溢出影响差异, 故而暂将用于技术创新强度因子的折旧率同一固定在15%。
3.2 模型测算结果分析
上述模型的bootsrap估计中, 对于研发的总支出与产出占比的门槛阀值为2.002, 而对应的人力资本门槛阀值为0.461, 具体对应结果如表3所示, 则本研究关于FDI技术创新溢出以及东道国区域的相应消化吸收互动内生门槛关联有以下结论:
注:采用滞后一期LR&D进行估计
(1) 关于内资研发投入及FDI的消化吸收互动门槛, 当其值高于对应研发强度, 外资的研发投入存在相对内资的经济推动作用挤压;相反, 当其值低于对应研发强度时, 则形成上述两者相对并不显著的关联互动;类似地, 门槛值高于对应研发强度, 则获得外部研发创新投入的负向关联, 但当情况相反时, 这一关联作用为正向, 东道国地区才真正获得相应的FDI技术创新溢出“红利”。这就很好地解释了目前阶段, 我国部分大中型企业在技术创新进步过程中, 虽积极参与FDI技术创新活动, 但未获得相应实效的矛盾, 也证实了前述研究部分中, 我国各地域存在不同程度的FDI技术创新溢出获益的地域差异。
(2) 关于内资企业自身技术程度及FDI的消化吸收互动门槛, 在门槛阀值高于其对应内部研发创新投入力度时, 内外资间的技术差距与技术创新溢出的正关联, 但效应并不显著;而当其低于内部研发创新投入力度时, 则报告了显著的负效应, 这就说明目前阶段我国对于FDI技术创新溢出的吸收集中在研发投入部分相对较低的企业主体和区域内, 特别是当外资研发创新部分面临东道国内资日益成长的竞争威胁时, FDI则以响应的技术中断甚至封锁加以抑制。
4 研究结论与建议
从本研究的“门槛”效应验证来看, 不仅仅是经济水平作为较高的FDI技术创新溢出效应关联因子, 东道国各区域的人力资本更应该予以重视。特别是验证过程中报告的中西部地区, 存在相对较低的人力资本“门槛”跨越验证结果, 而同时又存在该区域相对较低的“门槛”跨越指标, 作为各地区域及相关部门应充分积极、及时地制定跨越策略体系, 从结合产业需求的专门化人才培养、企事业单位培训、行业实践技能竞赛与认证制度等角度形成人力资本要素提升的多元方式, 尽快拉近区域间吸收利用FDI获得其技术创新溢出的“门槛”跨越差距, 以推动区域对于吸收FDI技术创新溢出的“门槛”跨越。
再者, 对于东道国的区域产业经济发展, 则主要要抓住跨业联动的机遇来获得区域FDI技术创新溢出的“门槛”效应突破, 由于本研究验证结果中第二产业以及高新技术产业都存在与东道国区域FDI技术创新溢出的正相关联, 而模型测算结果中的省市区域中, 能通过第二产业区域中仅有高新技术产业因子的“门槛”跨越, 这就说明我国各区域在其FDI引入过程中的制造业等产业的开放发展, 并没有在真正意义上获得FDI技术创新溢出的完全匹配, 特别是部分产业自身的技术先进性上存在不足, 而高新技术产业的整体要素则更为不足。因此建议进一步强化增大第二产业的FDI引入技术占比, 可以尝试放宽对于各区域地方政府的FDI引入绩效的短期考核, 从而带动针对长远角度的产业外资引入环节绩效提升, 也强化了对于FDI引入的质量把控, 以产品集群为特色区域, 应做好以经贸制造的企业协同联合, 逐步走向网状的企业联盟创新, 而以产业带为主要特色区域要突出相对规模化的产业间协同配套, 各区域都应进一步提高第二产业的FDI引入技术占比, 以带动第三产业, 特别是其中的生产性服务业对FDI技术溢出吸收的关联推动。
同时, 对于高新技术产业, 建议当地逐步开放各类生产要素流通, 特别是具备相对技术领先优势的区域高新技术企业, 更应以集聚过程中的协同引导意识与责任, 逐步尝试各种高新技术产业技术与管理经营信息, 并争取各环节对于FD的学习和交流以及合作, 强化高新技术企业自身的FDI现今技术与知识累积、消化, 通过外部产品及项目合作等形式创新, 进而扩展我国高新技术产业自主效率改进的机遇。