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user: 4. 实证模型构建 4.1. 外商直接投资与企业成长关系实证模型 基于假设，本文构建了如下多元回归模型来研究外商直接投资FDI对企业成长TFP的影响： TFP i t = α + c FDI i t + ∑ γ control i t + ε i t (4.1) 在4.1式中，TFP代表度量企业成长的全要素生产率；FDI代表了外商直接投资占比；control表示所有的控制变量，主要包括税收(tax)和企业规模(size)，ε it 为随机误差项，α为常数项，c、γ为待估计的变量回归系数，i为不同的企业，t为选取的时间年份。多元回归模型实证分析选用Spss19.0统计软件进行多元回归分析。 4.2. 外商直接投资与技术溢出关系实证模型 1) 外商直接投资与劳动力溢出关系实证模型 基于假设，本文构建了如下多元回归模型来研究外商直接投资(FDI)对劳动力溢出(Labor)的影响： Labor i t = α + c FDI i t + ∑ γ control i t + ε i t (4.2) 在4.2式中，Labor代表了劳动力溢出；FDI代表了外商直接投资占比；control表示所有的控制变量，主要包括税收(tax)和企业规模(size)，ε it 为随机误差项，α为常数项，c、γ为待估计的回归系数，i为不同的企业，t为选取的时间年份。 2) 外商直接投资与研发溢出关系实证模型 基于假设，本文构建了如下多元回归模型来研究外商直接投资(FDI)对研发溢出(RD)的影响： RD i t = α + c FDI i t + ∑ γ control i t + ε i t (4.3) 在4.3式中，RD代表了研发溢出；FDI代表了外商直接投资占比；control表示所有的控制变量，主要包括税收(tax)和企业规模(size)，ε it 为随机误差项，α为常数项，c、γ为待估计的回归系数，i为不同的企业，t为选取的时间年份。 4.3. 技术溢出与企业成长关系实证模型 1) 劳动力溢出与企业成长关系实证模型 基于假设，本文构建了如下多元回归模型来研究劳动力溢出(Labor)对企业成长(TFP)的影响： TFP i t = α + c Labor i t + ∑ γ control i t + ε i t (4.4) 在4.4式中，Labor代表了劳动力溢出；TFP代表了企业成长；control表示所有的控制变量，主要包括税收(tax)和企业规模(size)，ε it 为模型的随机误差项，α为常数项，c、γ为待估计的变量回归系数，i为不同的企业，t为选取的时间跨度。 2) 研发溢出与企业成长关系实证模型 基于假设，本文构建了如下多元回归模型来研究研发溢出(RD)对企业成长(TFP)的影响： TFP i t = α + c RD i t + ∑ γ control i t + ε i t (4.5) 在4.5式中，RD代表了研发溢出；TFP代表了企业成长；control表示所有的控制变量，主要包括税收(tax)和企业规模(size)，ε it 为模型的随机误差项，α为常数项，c、γ为待估计的变量回归系数，i为不同的企业，t为选取的时间跨度。 4.4. 外商直接投资、技术溢出与企业成长关系实证模型 1) 中介关系模型 根据温忠麟(2014) [ 36 ]，归纳出依次回归方法步骤如下(图1)： 图1. 中介效应检验模型图 如果系数c'显著，则X对Y的影响显著；如果系数a显著，则X对M的影响显著；如果系数c'完全不显著，系数b显著，则说明X对Y的影响全部由M传导实现，M是X影响Y的全部中介变量，如果系数c'和系数b都显著，则说明M是X影响Y的部分中介变量。 在此中介效应检验步骤的分析基础上，本文构建如下模型： a) 外商直接投资、劳动力溢出与企业成长关系实证模型 基于假设上文假设，需构建模型表达式2.9、2.10、2.11来研究外商直接投资(FDI)在劳动力溢出(Labor)的中介作用下对企业成长的影响。其中，回归方程2.6、2.7为前文已列出，为说明检验步骤完整性，再次列出。 TFP i t = α + c FDI i t + ∑ γ control i t + ε i t (4.6) Labor i t = α + c FDI i t + ∑ γ control i t + ε i t (4.7) TFP i t = α + b Labor i t + c ′ FDI i t + ∑ γ control i t + ε i t (4.8) b) 外商直接投资、研发溢出与企业成长关系实证模型 基于假设上文假设，需构建模型表达式4.9、4.10、4.11来研究外商直接投资(FDI)在研发溢出(RD)的中介作用下对企业成长的影响。其中，回归方程为前文已列出，为说明检验步骤完整性，再次列出。 TFP i t = α + c FDI i t + ∑ γ control i t + ε i t (4.9) RD i t = α + c FDI i t + ∑ γ control i t + ε i t (4.10) TFP i t = α + b RD i t + c ′ FDI i t + ∑ γ control i t + ε i t (4.11) 2) 调整模型设置与调整变量 检验股权治理结构在中介模型中的调节作用时，本文根据温忠麟(2014) [ 37 ] 等对于“有调节中介模型”的检验步骤，首先检验中介效应，然后检验调节效应。具体检验步骤如下： a) 做因变量(企业成长)对自变量(外商直接投资)和调节变量(股权治理结构)的回归，自变量(外商直接投资)的回归系数显著。 b) 做中介变量(技术溢出)对自变量(外商直接投资)和调节变量(股权治理结构)的回归，自变量(外商直接投资)的系数显著。 c) 做因变量(企业成长)对自变量(外商直接投资)、中介变量(技术溢出)和调节变量(股权治理结构)的回归，中介变量(技术溢出)的系数显著。(说明的是中介变量技术溢出存在中介效应) d) 做因变量(企业成长)对自变量(外商直接投资)、中介变量(技术溢出)、调节变量(股权治理结构)和中介变量(技术溢出)与调节变量(股权治理结构)交互项的回归，交互项的系数显著。 基于假设上文假设，根据有调节的中介模型检验步骤，需构建模型表达式4.11~4.19来研究股权治理结构是否在技术溢出与企业成长之间起到了负向调节作用。 I) 外商直接投资、劳动力溢出、股权治理结构与企业成长关系实证模型 基于上文假设，需构建模型表达式4.12、4.13、4.14、4.15来研究外商直接投资(FDI)在劳动力溢出(Labor)的中介作用下对企业成长的影响，并研究股权治理结构在中介效应检验路径中的调节作用。 TFP i t = α 0 + α 1 FDI i t + α 2 α Fs i t + ∑ γ control i t + ε i t (4.12) Labor i t = α 0 + α 1 FDI i t + α 2 α Fs i t + ∑ γ control i t + ε i t (4.13) TFP i t = α 0 + α 1 FDI i t + α 2 Fs i t + α 3 Labor i t + ∑ γ control i t + ε i t (4.14) TFP i t = α 0 + α 1 FDI i t + α 2 Fs i t + α 3 Labor i t + α 4 Fs i t × Labor i t + ∑ γ control i t + ε i t (4.15) 模型表达式4.12至4.15中考虑到了调节变量股权治理结构(Fs)对因变量企业成长、中介变量技术溢出的影响。有关变量说明同上文，不再赘述。 II) 外商直接投资、研发溢出、股权治理结构与企业成长关系实证模型 基于上文假设，需构建模型表达式4.16、4.17、4.18、4.19来研究外商直接投资(FDI)在研发溢出(RD)的中介作用下对企业成长的影响，并研究股权治理结构在中介效应检验路径中的调节作用。 TFP i t = α 0 + α 1 FDI i t + α 2 α Fs i t + ∑ γ control i t + ε i t (4.16) RD i t = α 0 + α 1 FDI i t + α 2 α Fs i t + ∑ γ control i t + ε i t (4.17) TFP i t = α 0 + α 1 FDI i t + α 2 Fs i t + α 3 RD i t + ∑ γ control i t + ε i t (4.18) TFP i t = α 0 + α 1 FDI i t + α 2 Fs i t + α 3 RD i t + α 4 Fs i t × RD i t + ∑ γ control i t + ε i t (4.19) 模型表达式4.16至4.19中考虑到了调节变量股权治理结构(Fs)对因变量企业成长、中介变量技术溢出的影响。有关变量说明同上文，不再赘述。