《表2 模型中变量person相关系数》

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《表2 模型中变量person相关系数》图表

《表2 模型中变量person相关系数》
注:*、**、***分别表示参数估计值在10%、5%、1%水平上显著。
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IT基础、IT创新协同能力与企业创新绩效的相关性研究——基于中国企业微观数据的调查中,在采用普通最小二乘法(OLS)对横截面数据进行回归分析时,必须对模型中可能存在的多重共线性和异方差问题进行检验和处理。本文首先对变量间的多重共线性进行了检验,通过对解释变量的Pearson相关系数进行检验(见表2)。笔者发现,模型中各变量之间相关系数绝对值一般都在0.7以内,因此,可以判断回归模型不存在严重的多重共线性问题。关于异方差,为了减少模型中可能存在的异方差问题对估计结果稳健性影响,笔者采用怀特(1980)所推导出的异方差一致协方差矩阵,对模型回归结果的标准误差和t统计值进行了修正。

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