《表1 变量名和变量定义:大学、公司创新与地理距离——来自中国的证据》
参照过往研究,我们在模型中加入可能影响企业创新能力的控制变量。企业规模影响其创新能力(Barker和Mueller,2002),规模大的企业有能力将更多资源分配到创新活动中(Schumpeter,1942),因此我们加入滞后一期的对数企业规模(Firmsize)作为控制变量。有证据表明,盈利能力强的企业风险承受能力更强,因此在高风险的创新活动中投入更多(Barker和Mueller,2002;Fang等,2014),故而我们加入盈利能力(ROA)作为控制变量。不少研究发现,资本密度大的企业,更易获得融资,故而有助于创新活动,尤其有助于专利活动(Hall和Ziedonis,2001;Fang等,2014),本文也据此加入控制变量对数人均固定资产(LnPPE)。托宾Q值衡量了企业的成长性和资本成本,在企业决定投资决策中有重要意义,相应的,该指标也在实证中被发现会影响企业的创新投入和产出(Fang等,2014;Sunder等,2017),因此我们加入托宾Q值(Tobin’s Q)作为控制变量。此外,陈战光等(2018)认为,进行研发投入的前提是企业具备良好的资金融通能力,从而在付出资金用于研发创新后,企业仍有能力维持正常运转,不少实证证据也表明现金流会影响企业创新(Hirshleifer等,2012;Benmelech和Frydman,2015;陈战光等,2018),故而本文也纳入该控制变量,即经营性现金流除以滞后期企业规模(Cash Flow)。不少研究表明,企业所有制会影响企业创新能力。一方面,吴延兵(2012)发现国有企业在创新投入、创新效率和生产效率上缺乏竞争力;另一方面,张文菲和张诚(2018)发现国企民营化会使企业在融资和获取政府补贴上均处于劣势,从而显著降低其创新能力。故本文加入识别企业所有制的变量,国企哑变量(SOE)作为控制变量。此外,本文回归模型中也包括了行业哑变量(Industry)和年度哑变量(Year)。表1列出了本文主要变量的定义。
图表编号 | XD00173528500 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.01.10 |
作者 | 杨伽伦、朱玉杰、盛大林 |
绘制单位 | 清华大学经济管理学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |