《表7 中间品进口多样化及创新的工资溢出效应-分位数回归》

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《中间品进口多样化、企业创新与工资水平》

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注:括号里的数值为标准误，＿cons代表常数项，Yes表示引入了该种因素的固定效应，***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平。选择中间品进口多样化与企业创新的滞后期为工具变量。

考虑到OLS和IV的回归重点考察的是各解释变量对企业工资条件期望的影响，即对企业工资的估计仅仅是平均意义上的，且容易受到极端值的影响，而分位数回归使用残差绝对值的加权平均作为最小化的目标函数，不仅不易受极端值的影响，而且更为稳健（蒋为、黄玖立，2014），还可以对不同分位点的企业工资水平受各变量的影响情况进行更详尽的说明。表7显示的是2000-2006年我国制造业企业中间品进口工资溢出效应的分位数面板回归结果，本文选择了有代表性的0.1、0.25、0.5、0.75以及0.9作为分位点。结果表明，随着分位数的增大，企业创新和中间品进口产品种类的工资溢出效应越显著，R2也不断增加，表明中间品进口多样化对于高分位数企业的工资溢出效应解释度更高。此外，各控制变量的系数符号与显著性也与基准回归一致，企业规模的增大、资本密集度以及外资占比的增加以及加入WTO均对企业的工资水平产生正向溢出。