《表4 战略性新兴产业政策、政策路径选择与生物医药上市公司创新绩效》

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《战略性新兴产业政策是否提升了创新绩效》

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注:***、**、*分别代表在1%、5%和10%的水平上显著。

PSM-DID方法的核心理念是由匹配估计量发展而来的，但又区别于传统方法，PSM方法有助于把企业多个不同维度的信息组合成一个倾向得分值，利用实验组和控制组倾向得分值的距离来进行匹配。模型（1）是一个LOGIT模型，以战略性新兴产业政策（POL）为被解释变量，如果企业i是受战略性新兴产业政策辐射的生物医药企业则取1，否则取0，解释变量为企业规模（Size）、企业年龄（Age）、资本密集度（K）、资产收益率Roa)、资产负债率（Lev）、企业固定资产规模（PPE）、流动比率（Liquidity）等企业个体特征变量，Logit回归的系数则为第t年企业实行营改增试点的概率值，也就是倾向得分值，最后依据实验组和控制组这两组倾向得分值的相似程度，进行一对一匹配。模型（2）是选取模型（1）中所匹配成功的样本，对其进行固定效应回归而得到的双重差分固定效应模型。模型的下标i、j和t分别表示企业、行业及年份。Innovation表示企业创新绩效。Xit表示控制变量，ηt、μj分别表示时间固定效应以及行业固定效应，ε则表示随机项。模型（2）的回归结果参见表4第（1）、（2）列。