《表3 普通面板模型的回归结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《分红水平差异、股票交易活跃度与高技术企业创新——基于门限效应和调节效应的综合分析》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

一般来说，在进行面板OLS估计时通常需要先对数据进行平稳性检验。由于本文使用的数据属短面板数据，数据量无法支撑可靠的平稳性检验，因此，采用此情况下的常用做法，即直接使用带聚类稳健标准误的OLS方法对模型进行回归，得到的估计结果如表3。在进行面板模型回归时，利用Sargan-Hansen检验对估计方法的适用性进行检验。由检验结果可知，3个模型均应选择双向固定效应的估计结果（3）。整体回归结果显示，各模型的拟合优度均可接受（组内R2>0.02），能够通过方程整体有效应的显著性检验。参数估计结果显示，在模型（1）～模型（3）中，研发投入和创新产出之间均呈现出显著的负向相关关系。而模型（2）～模型（3）的结果显示，股票交易活跃度对创新产出的直接作用和对研发投入与创新产出关系的调节作用均不显著。总体来看，普通面板回归的结果较差，无法对假设进行有效验证；不过，值得注意的是，在模型（3）中，虽然调节变量和交互项参数估计仍不显著，但其标准误的相对水平较模型（2）已有较大改进，这表明模型可能存在较大的优化空间。可能是变量之间的相互遮掩影响了普通面板回归的效果，因此在下面的分析中对各类效应进行进一步的分解具有较强的必要性。