先基于本地溢出LS模型,構(gòu)建企業(yè)投資學(xué)習(xí)效應(yīng)的理論分析框架,接下來(lái)利用2009—2013年中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù),采用傾向得分匹配法和雙重差分法實(shí)證分析了企業(yè)投資學(xué)習(xí)效應(yīng)的存在性,最后探討了要素錯(cuò)配對(duì)其學(xué)習(xí)效應(yīng)的影響。研究結(jié)果表明:首先,對(duì)外直接投資企業(yè)存在顯著的投資學(xué)習(xí)效應(yīng),而且對(duì)外直接投資行為能夠強(qiáng)化其學(xué)習(xí)效應(yīng);其次,要素錯(cuò)配對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高有負(fù)向影響,削弱了對(duì)外直接投資企業(yè)的學(xué)習(xí)效應(yīng),且隨著要素錯(cuò)配程度的加深而愈發(fā)顯著;最后,相較于內(nèi)資企業(yè),外資企業(yè)的投資學(xué)習(xí)效應(yīng)更為突出,且要素錯(cuò)配對(duì)外資企業(yè)投資學(xué)習(xí)效應(yīng)的削弱程度更高。 

【文章頁(yè)數(shù)】：17 頁(yè)

【文章目錄】：
一、引言及文獻(xiàn)回顧
二、理論分析與研究假設(shè)
    1.消費(fèi)者效用
    2.生產(chǎn)者利潤(rùn)
    3.均衡結(jié)果分析
三、研究設(shè)計(jì)
    (一)計(jì)量模型構(gòu)建
    (二)變量說(shuō)明
        1.被解釋變量
        2.關(guān)鍵解釋變量
        3.控制變量
    (三)樣本數(shù)據(jù)
四、檢驗(yàn)結(jié)果與分析
    (一)初步觀察
        1.要素錯(cuò)配狀況
        2.投資學(xué)習(xí)效應(yīng)
        3.影響趨勢(shì)分析
    (二)要素錯(cuò)配與企業(yè)生產(chǎn)效率
        1.基準(zhǔn)回歸檢驗(yàn)
        2.內(nèi)生性討論
        3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)
    (三)要素錯(cuò)配與企業(yè)投資學(xué)習(xí)效應(yīng)
        1.雙重倍差估計(jì)結(jié)果
        2.異質(zhì)性分析:企業(yè)所有制差異
        3.穩(wěn)健性檢驗(yàn):不同匹配比例及匹配結(jié)果
五、結(jié)論和政策建議


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]對(duì)外直接投資提高了中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量嗎[J]. 孔群喜,王紫綺,蔡夢(mèng).  財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì). 2019(05)
[3]要素錯(cuò)配、技術(shù)進(jìn)步偏向與全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)——基于裝備制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的隨機(jī)前沿模型分析[J]. 王衛(wèi),綦良群.  山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(12)
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[5]要素市場(chǎng)扭曲對(duì)企業(yè)對(duì)外直接投資的影響[J]. 王文珍,李平.  世界經(jīng)濟(jì)研究. 2018(09)
[6]中國(guó)對(duì)外直接投資與技術(shù)創(chuàng)新:基于要素市場(chǎng)扭曲的視角[J]. 姜能鵬,賀培,陳金至.  中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(08)
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