《表4 各模型回归结果汇总》

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《高校教师背景的独立董事对企业创新绩效影响研究》

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注:*、**、***分别表示在10%、5%和1%的显著性水平，括号内为T检验值。

本文进一步分析各因素对Science1和Science2的影响程度，文章运用多元回归分析法进行回归分析，回归分析结果如表4所示。从模型（1）的回归结果来看，Teacher与Science1之间存在正相关关系（回归系数为2.185，显著性水平为1%），Teacher与Science2之间存在正相关关系（回归系数为3.245，显著性水平为1%）。由此可以得知:Teacher对Innovation具有显著的正向影响作用，假设1成立。从模型（2）的回归结果来看，Salary与Science1的回归系数为-0.304，但没有通过T检验的显著性检验，即Salary对Science1的影响作用并不显著；Salary与Science2的回归系数为0.104，但没有通过T检验的显著性检验，即Salary对Science2的影响作用并不显著。由此我们可以得知:Salary对Innovation的影响作用并不显著，假设2不成立。从模型（3）的回归结果来看，Part-time与Science1呈现出显著的负相关关系（回归系数为-0.527，显著性水平为1%），Part-time与Science2呈现出显著的负相关关系，（回归系数为-0.695，显著性水平为1%） 。由此可以得知:Part-time对Innovation具有显著的抑制影响作用，假设3成立。从各模型VIF值来看，各模型VIF值均小于5，根据共线性判断标准，若变量VIF值小于10，则表明变量之间不存在多重共线性。由此可以判断，本文研究的各变量之间不存在严重的多重共线性。