留學(xué)生回流、研發(fā)溢出與全要素生產(chǎn)率
——基于空間杜賓模型的經(jīng)驗(yàn)研究*

吳建軍，黃 丹

(湖南科技大學(xué) 商學(xué)院，湖南 湘潭 411201)

一、引言

近年來(lái)，我國(guó)留學(xué)回國(guó)人員規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，2016年出國(guó)留學(xué)人員總數(shù)為54.45萬(wàn)人，回國(guó)人員總數(shù)為43.25萬(wàn)人，逾八成留學(xué)人員學(xué)成后選擇回國(guó)發(fā)展，留學(xué)回國(guó)與出國(guó)留學(xué)人數(shù)逆差逐漸縮小。歸國(guó)留學(xué)生作為國(guó)際人力資本流動(dòng)的典型群體，在海外學(xué)習(xí)期間獲得了更好的教育資源，他們的回流可能會(huì)帶來(lái)國(guó)外先進(jìn)知識(shí)和技術(shù)，這對(duì)母國(guó)的技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有重要意義。學(xué)術(shù)界對(duì)留學(xué)生回流溢出效應(yīng)的研究起步相對(duì)較晚，并且在已有少量文獻(xiàn)中也鮮有考慮空間因素。國(guó)外學(xué)者對(duì)留學(xué)生回流的技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)的代表性研究有Jungsoo Park[1]315-320和Thank Le[2]315-317等，均通過(guò)協(xié)整分析證明留學(xué)生回流是國(guó)際技術(shù)擴(kuò)散的重要渠道。

近年來(lái)，隨著我國(guó)留學(xué)回國(guó)人員規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，國(guó)內(nèi)學(xué)者也開(kāi)始探討留學(xué)生回流的技術(shù)溢出效應(yīng)，具有代表性的有李平和許家云[3]935-964、陳怡安和楊河清[4]82-93、仇怡和聶萼輝[5]34-42等，他們主要利用Coe and Helpman[6]859-887提出的經(jīng)典國(guó)際研發(fā)溢出模型，對(duì)留學(xué)生回流引致的技術(shù)溢出效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證研究，檢驗(yàn)手段以不考慮空間地理因素的時(shí)間序列或面板回歸為主。李程宇和盧現(xiàn)祥首次研究了回國(guó)留學(xué)生的空間聚集效應(yīng)，但文章的重點(diǎn)在于研究留學(xué)生回流對(duì)區(qū)域科研產(chǎn)出的溢出效應(yīng)，并未考察回國(guó)留學(xué)生對(duì)回流地技術(shù)進(jìn)步的首次溢出效應(yīng)及回流地以外其他地區(qū)技術(shù)進(jìn)步的二次溢出效應(yīng)。[7]52-60考慮到中國(guó)地域遼闊、各省市之間差異較大，留學(xué)生學(xué)成回國(guó)以后的流向存在一定的空間聚集效應(yīng)，忽視空間地理因素可能會(huì)在研究回流留學(xué)生對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響時(shí)出現(xiàn)估計(jì)偏誤。為此，本文在考慮空間地理因素的基礎(chǔ)上，選取我國(guó)2000—2014年30個(gè)省市區(qū)的面板數(shù)據(jù)*由于暫時(shí)無(wú)法獲取中國(guó)臺(tái)灣、香港、澳門(mén)以及1996年以前重慶的相關(guān)數(shù)據(jù)，故此處只選取30個(gè)省市區(qū)作為研究對(duì)象，重慶市1996年以后的各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)并入四川省。，利用全局Moran指數(shù)I和散點(diǎn)圖來(lái)考察留學(xué)生回流、研發(fā)溢出存量和全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)特征，再通過(guò)構(gòu)建空間杜賓模型來(lái)估計(jì)回國(guó)留學(xué)生對(duì)回流地技術(shù)進(jìn)步的首次溢出效應(yīng)及回流地以外其他地區(qū)技術(shù)進(jìn)步的二次溢出效應(yīng)。

二、模型設(shè)定和數(shù)據(jù)說(shuō)明

(一)基礎(chǔ)模型

對(duì)發(fā)展中國(guó)家和地區(qū)而言，國(guó)際研發(fā)溢出是其技術(shù)進(jìn)步的重要來(lái)源。本文在Coe and Helpman[6]859-887的基礎(chǔ)上重點(diǎn)考察中國(guó)留學(xué)生回流的技術(shù)溢出效應(yīng)，構(gòu)建基礎(chǔ)模型如下：

(1)

(二)空間杜賓模型

空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型主要包括空間滯后模型(SLM)、空間誤差模型(SAR)和空間杜賓模型(SDM)。其中，空間杜賓模型(SDM)不僅考慮了因變量的空間相關(guān)性，還考慮了自變量的空間相關(guān)性。[8]19-31考慮到我國(guó)各地區(qū)回流留學(xué)生引致的國(guó)外研發(fā)溢出存量具有較強(qiáng)的空間相關(guān)性，某一個(gè)地區(qū)的回流留學(xué)生不僅對(duì)回流地的技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生影響，而且還可能對(duì)回流地以外其他地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生影響。因此，進(jìn)一步構(gòu)建空間杜賓模型：

(2)

(三)直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)

將上述空間杜賓模型表示為一般向量形式：

(I-ρW)lnTFPt=αιn+ηlnSt+φWlnSt+εt

(3)

lnTFPt=(I-ρW)-1αιn+(I-ρW)-1[ηlnSt+φWlnSt]+(I-ρW)-1εt

(4)

ιn為n×1階單位陣，εt為隨機(jī)誤差項(xiàng)。對(duì)于某一特定時(shí)點(diǎn)，不同截面單元(i=1，…，n)的因變量對(duì)不同截面單元的第k個(gè)解釋變量的偏導(dǎo)矩陣為[9]57-68：

(5)

1.直接效應(yīng)。留學(xué)生回流對(duì)本地區(qū)技術(shù)進(jìn)步的平均影響，即回流留學(xué)生研發(fā)溢出存量的首次溢出效應(yīng)，數(shù)值為矩陣S(W)中主對(duì)角線元素之和的平均值：

(6)

2.間接效應(yīng)。留學(xué)生回流對(duì)其他地區(qū)技術(shù)進(jìn)步的平均影響，即回流留學(xué)生研發(fā)溢出存量的二次溢出效應(yīng)，數(shù)值為矩陣S(W)中非對(duì)角線元素和(或列之和)的平均值：

(7)

3.總效應(yīng)。留學(xué)生回流對(duì)所有地區(qū)技術(shù)進(jìn)步的總影響，即回流留學(xué)生研發(fā)溢出存量的總效應(yīng)，其數(shù)值為直接效應(yīng)與間接效應(yīng)之和：

(8)

(四)變量選擇

(五)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文最終選取2000—2014年中國(guó)30個(gè)省市區(qū)的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。各變量的原始數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《新中國(guó)五十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)對(duì)外貿(mào)易統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)教育統(tǒng)計(jì)年鑒》以及OECD統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)、世界銀行數(shù)據(jù)庫(kù)、聯(lián)合國(guó)教科文組織數(shù)據(jù)庫(kù)等。

三、實(shí)證分析

(一)空間自相關(guān)性檢驗(yàn)

在空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中， 一般常用Moran指數(shù)I和Moran散點(diǎn)圖來(lái)測(cè)度變量是否存在空間自相關(guān)性，其中用Moran指數(shù)I來(lái)測(cè)度全局空間相關(guān)性，用Moran散點(diǎn)圖來(lái)測(cè)度局部空間相關(guān)性。[11]59-67利用stata14.0軟件來(lái)測(cè)算2000—2014年我國(guó)各地區(qū)回流留學(xué)生研發(fā)溢出存量及全要素生產(chǎn)率的全局Moran指數(shù)I(見(jiàn)表1)。從檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，2000—2014年間我國(guó)回流留學(xué)生研發(fā)溢出存量和全要素生產(chǎn)率的全局Moran指數(shù)I均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，且Moran指數(shù)I均大于0，這說(shuō)明我國(guó)留學(xué)生回流引致的國(guó)外研發(fā)溢出和全要素生產(chǎn)率都存在著正的空間自相關(guān)性。

表1 全局Moran指數(shù)I

注：“***”“**”“*”分別表示在1%、5%、10%水平下顯著

進(jìn)一步利用stata14.0繪制2014年我國(guó)回流留學(xué)生研發(fā)溢出存量和全要素生產(chǎn)率的局部Moran散點(diǎn)圖。從圖1可以看出，我國(guó)30個(gè)省市區(qū)的回流留學(xué)生研發(fā)溢出存量和全要素生產(chǎn)率均呈現(xiàn)出顯著的集聚現(xiàn)象。觀察2014年lnf_stu的Moran散點(diǎn)圖可以發(fā)現(xiàn)，絕大部分省市區(qū)聚集在第一象限和第三象限，少數(shù)落在第二、四象限，這說(shuō)明高—高型(H-H型)和低—低型(L-L型)在我國(guó)居于主導(dǎo)地位，即回流留學(xué)生研發(fā)溢出存量較高的省市與回流留學(xué)生研發(fā)溢出存量較高的省市相鄰，回流留學(xué)生研發(fā)溢出存量較低的省市與回流留學(xué)生研發(fā)溢出存量較低的省市相鄰。[12]29-35其中，屬于H-H型的省市有上海、江蘇、浙江、山東、北京、福建、安徽、天津、江西、湖南、湖北、河南、河北13個(gè)省市。這也可以看出我國(guó)留學(xué)回國(guó)人員的地區(qū)分布呈現(xiàn)出明顯的空間聚集效應(yīng)，他們更傾向于聚集在上海、江蘇、浙江、北京等東部沿海發(fā)達(dá)省市。就lntfp而言，2014年全國(guó)30個(gè)省市區(qū)的全要素生產(chǎn)率基本呈現(xiàn)出“高—高聚集”和“低—低聚集”的空間特征，其中第一象限(H-H型)主要包括上海、江蘇、北京、浙江、天津、遼寧、山東、福建、吉林、黑龍江、海南等東部沿海地區(qū)，第三象限(L-L型)包括云南、寧夏、湖南、湖北、廣西、貴州、山西、甘肅、四川、青海、新疆、西藏、河南13個(gè)省市。

(二)空間杜賓模型的回歸結(jié)果

在考慮空間地理因素的基礎(chǔ)上，本文利用stata14.0軟件對(duì)我國(guó)2000—2014年我國(guó)30個(gè)省市區(qū)留學(xué)生回流的技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)進(jìn)行空間杜賓模型分析，并通過(guò)Hausman檢驗(yàn)進(jìn)一步確定留學(xué)生回流對(duì)技術(shù)進(jìn)步影響的模型。表2給出了空間杜賓模型固定效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)以及Hausman檢驗(yàn)的估計(jì)結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)Hausman檢驗(yàn)值為負(fù)值，即不能拒絕原假設(shè)，應(yīng)采用隨機(jī)效應(yīng)的空間杜賓模型來(lái)進(jìn)行分析。根據(jù)表2空間杜賓模型隨機(jī)效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果來(lái)看，中國(guó)回流留學(xué)生研發(fā)溢出存量在留學(xué)生回流地的影響系數(shù)為0.034 2，通過(guò)了10%水平的顯著性檢驗(yàn)；回流地以外其他地區(qū)的回流留學(xué)生研發(fā)溢出存量對(duì)本地區(qū)全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)為0.007 0，未通過(guò)顯著性水平檢驗(yàn)。這說(shuō)明回流地以外其他地區(qū)的已回國(guó)留學(xué)生對(duì)本地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生促進(jìn)作用，但影響程度較小，暫時(shí)并未發(fā)揮作用。相鄰地區(qū)全要素生產(chǎn)率對(duì)本地區(qū)全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)為0.129 5，且在5%水平上顯著，說(shuō)明相鄰地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步對(duì)本地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生了顯著的正向空間溢出效應(yīng)。國(guó)內(nèi)研發(fā)存量、進(jìn)口貿(mào)易和FDI的系數(shù)均通過(guò)1%水平的顯著性檢驗(yàn)，國(guó)外專(zhuān)利申請(qǐng)?jiān)?%水平上顯著，且影響系數(shù)均為正值，這說(shuō)明國(guó)內(nèi)研發(fā)存量及進(jìn)口貿(mào)易、FDI、國(guó)外專(zhuān)利申請(qǐng)三大傳統(tǒng)國(guó)際技術(shù)擴(kuò)散渠道對(duì)我國(guó)技術(shù)進(jìn)步均有顯著的正向促進(jìn)作用。相鄰地區(qū)的國(guó)內(nèi)研發(fā)存量與本地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步呈正相關(guān)，但未通過(guò)顯著性水平檢驗(yàn)；相鄰地區(qū)通過(guò)三大傳統(tǒng)國(guó)際技術(shù)擴(kuò)散渠道引致的國(guó)外研發(fā)溢出對(duì)本地區(qū)技術(shù)進(jìn)步的影響均通過(guò)顯著性水平檢驗(yàn)，其中國(guó)外專(zhuān)利申請(qǐng)與本地區(qū)技術(shù)進(jìn)步呈負(fù)相關(guān)，進(jìn)口貿(mào)易和FDI對(duì)本地區(qū)技術(shù)進(jìn)步呈正相關(guān)。

表2 空間杜賓模型的估計(jì)結(jié)果

(三)直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)

對(duì)于空間杜賓模型來(lái)說(shuō)，由于空間滯后項(xiàng)的存在，回歸系數(shù)不再反映自變量對(duì)因變量的影響，這種影響的表述將變得非常復(fù)雜。[10]17-31因此，為了準(zhǔn)確區(qū)分留學(xué)生回流對(duì)回流地及回流地以外其他地區(qū)技術(shù)進(jìn)步的影響程度，需要進(jìn)一步估算回流留學(xué)生研發(fā)溢出存量的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)。根據(jù)表3可知，回流留學(xué)生對(duì)回流地的技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生了顯著的首次溢出效應(yīng)，但對(duì)回流地以外其他地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步并未產(chǎn)生顯著的二次溢出效應(yīng)?；亓髁魧W(xué)生的直接效應(yīng)為0.033 9，在10%水平上顯著，其經(jīng)濟(jì)含義表明留學(xué)生回流量每提高一個(gè)百分點(diǎn)，留學(xué)生回流地的全要素生產(chǎn)率就會(huì)相應(yīng)地提高0.033 9個(gè)百分點(diǎn)?；亓髁魧W(xué)生的間接效應(yīng)為0.013，未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，這說(shuō)明回流留學(xué)生對(duì)回流地以外其他地區(qū)的技術(shù)溢出效應(yīng)并不明顯。綜合回流留學(xué)生的首次溢出效應(yīng)和二次溢出效應(yīng)，回流留學(xué)生研發(fā)溢出存量的總效應(yīng)為0.046 8，在1%水平上顯著，說(shuō)明留學(xué)生回流對(duì)所有地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步有明顯的促進(jìn)作用，這與我們的理論分析相一致，認(rèn)為留學(xué)生回流會(huì)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)、物質(zhì)資本效應(yīng)等促進(jìn)我國(guó)技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

表3 直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)估計(jì)

注：“***”“**”“*”分別表示在1%、5%、10%水平下顯著

由表3國(guó)內(nèi)研發(fā)投入的空間溢出效應(yīng)來(lái)看，某一省市的國(guó)內(nèi)研發(fā)投入不僅對(duì)該地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生了顯著的首次溢出效應(yīng)，而且對(duì)其他地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步也產(chǎn)生了顯著的二次溢出效應(yīng)。國(guó)內(nèi)研發(fā)資本存量的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)分別為0.060 3和0.044 1，分別在1%和5%的置信度水平上顯著，這表明中國(guó)某一省市的R&D經(jīng)費(fèi)投入每增加一個(gè)百分點(diǎn)，就會(huì)促進(jìn)該地區(qū)的全要素生產(chǎn)率提升0.060 3個(gè)百分點(diǎn)、其他地區(qū)的全要素生產(chǎn)率提升0.044 1個(gè)百分點(diǎn)。從總效應(yīng)來(lái)看，國(guó)內(nèi)研發(fā)資本存量的總溢出效應(yīng)為0.104 3，在1%的置信度水平上顯著，說(shuō)明國(guó)內(nèi)研發(fā)投入對(duì)所有地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步具有顯著的促進(jìn)作用。

通過(guò)對(duì)比國(guó)內(nèi)研發(fā)投入與回流留學(xué)生的空間溢出效應(yīng)，我們發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)研發(fā)投入的首次溢出效應(yīng)、二次溢出效應(yīng)和總溢出效應(yīng)均顯著高于回流留學(xué)生的首次溢出效應(yīng)、二次溢出效應(yīng)和總溢出效應(yīng)(0.060 3>0.033 9，0.044 1>0.013，0.104 3>0.046 8)，說(shuō)明國(guó)內(nèi)研發(fā)資本存量比回流留學(xué)生研發(fā)溢出存量更多地促進(jìn)了我國(guó)全要素生產(chǎn)率的提升，反映了目前中國(guó)的技術(shù)進(jìn)步仍主要取決于國(guó)內(nèi)的研發(fā)投入，回流留學(xué)生的作用有待進(jìn)一步提高。另外，國(guó)內(nèi)研發(fā)投入的總效應(yīng)約為回流留學(xué)生研發(fā)溢出存量總效應(yīng)的2.23倍，這也從側(cè)面反映出目前我國(guó)回流留學(xué)生規(guī)模仍然相對(duì)較小，未來(lái)仍需大力吸引各類(lèi)留學(xué)生回流?？偠灾?，空間杜賓模型的回歸結(jié)果表明：回流留學(xué)生對(duì)回流地的技術(shù)進(jìn)步具有顯著的促進(jìn)作用，但對(duì)回流地以外其他地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)作用并不顯著，對(duì)所有地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步也有明顯的促進(jìn)作用。

四、結(jié)論與政策建議

在考慮空間地理因素的基礎(chǔ)上，運(yùn)用2000—2014年中國(guó)各省市區(qū)的面板數(shù)據(jù)，利用全局Moran指數(shù)I和Moran散點(diǎn)圖來(lái)考察回流留學(xué)生研發(fā)溢出存量和全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)特征，并通過(guò)構(gòu)建空間杜賓模型來(lái)估計(jì)中國(guó)回國(guó)留學(xué)生對(duì)回流地及回流地以外其他地區(qū)技術(shù)進(jìn)步的空間溢出效應(yīng)。研究結(jié)果顯示：2000—2014年我國(guó)各地區(qū)回流留學(xué)生研發(fā)溢出存量及全要素生產(chǎn)率均存在正的空間自相關(guān)性，回國(guó)留學(xué)生有助于回流地的技術(shù)進(jìn)步，但對(duì)回流地以外其他地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步無(wú)顯著促進(jìn)作用，對(duì)所有地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步也有明顯的促進(jìn)作用。原因可能在于現(xiàn)階段我國(guó)仍有大規(guī)模留學(xué)人員滯留海外，留學(xué)回國(guó)人員規(guī)模仍需擴(kuò)大；已回流人員中高層次人才較少，且大多集中在經(jīng)濟(jì)、科技實(shí)力相對(duì)較強(qiáng)的東部沿海發(fā)達(dá)省市，僅有少部分回國(guó)人員選擇留在經(jīng)濟(jì)落后、科技水平低下的偏遠(yuǎn)地區(qū)。

另外，我們發(fā)現(xiàn)目前國(guó)內(nèi)研發(fā)投入仍是促進(jìn)中國(guó)技術(shù)進(jìn)步最主要的因素，其重要程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于回國(guó)留學(xué)生。某一地區(qū)的國(guó)內(nèi)研發(fā)投入不僅對(duì)該地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步有促進(jìn)作用，而且對(duì)其他地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步也有顯著促進(jìn)作用，這也充分反映出自身科技投入與自主創(chuàng)新才是地區(qū)技術(shù)進(jìn)步的核心要素。

綜合上述研究結(jié)論，本文提出以下政策建議：首先，各地政府應(yīng)進(jìn)一步完善吸引留學(xué)生回國(guó)的相關(guān)政策及引才計(jì)劃，大力吸引留學(xué)生回流，并充分發(fā)揮回國(guó)留學(xué)生在技術(shù)創(chuàng)新中的作用；其次，繼續(xù)增加國(guó)內(nèi)研發(fā)投入來(lái)改善各省市的科研基礎(chǔ)設(shè)施，為歸國(guó)人員提供良好的科研環(huán)境；最后，要注重歸國(guó)留學(xué)生在地理空間上的分布，針對(duì)中西部地區(qū)回國(guó)留學(xué)生較少的情況采取特殊的應(yīng)對(duì)措施來(lái)吸引人才。

[1]Jungsoo Park. International Student Flows and R&D Spillovers[J]. Economics Letters, 2004, 82(3).

[2]Thanh Le. Are Student Flows a Significant Channel of R&D Spillovers from the North to the South?[J]. Economics Letters, 2010, 107(3).

[3]李平, 許家云. 國(guó)際智力回流的技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)研究——基于中國(guó)地區(qū)差異及門(mén)檻回歸的實(shí)證分析[J]. 經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊), 2011(03).

[4]陳怡安, 楊河清. 海歸回流對(duì)中國(guó)技術(shù)進(jìn)步的影響效應(yīng)實(shí)證[J]. 經(jīng)濟(jì)管理, 2013(04).

[5]仇怡, 聶萼輝. 留學(xué)生回流的技術(shù)外溢效應(yīng)——基于中國(guó)省際面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].國(guó)際貿(mào)易問(wèn)題, 2015(02).

[6]David T. Coe, Elhanan Helpman. International R&D Spillovers[J]. European Economic Review, 1995, 39(5).

[7]李程宇, 盧現(xiàn)祥. 海外智力回流對(duì)我國(guó)省域科研產(chǎn)出的空間效應(yīng)分析[J]. 昆明理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版), 2014(04).

[8]葉明確, 方瑩. 出口與我國(guó)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的關(guān)系——基于空間杜賓模型[J]. 國(guó)際貿(mào)易問(wèn)題, 2013(05).

[9]劉舜佳. 進(jìn)口貿(mào)易研發(fā)知識(shí)二次溢出的空間測(cè)度——基于Coe-Helpman-Durbin模型的檢驗(yàn)[J]. 南方經(jīng)濟(jì), 2013(08).

[10]單豪杰. 中國(guó)資本存量K 的再估算：1952—2006年[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究, 2008(10).

[11]閻志軍, 陳晨. 省際OFDI、出口貿(mào)易對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響——基于空間杜賓模型的實(shí)證分析[J]. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì), 2016(11).

[12]呂品, 潘沈仁. FDI、進(jìn)出口貿(mào)易對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響——基于省市數(shù)據(jù)的空間計(jì)量分析[J]. 浙江理工大學(xué)學(xué)報(bào), 2014(02).