《表6 中介效应检验：税收优惠、研发投入对企业绩效的影响研究——基于高新技术企业的经验数据》

  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

《税收优惠、研发投入对企业绩效的影响研究——基于高新技术企业的经验数据》

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

前文采用了Baron和Kenny因果逐步分析法虽然此种方法在逻辑上通俗易懂便于读者理解，但近几年这种方法逐渐受到国内外学者的批评和质疑。第一，Baron和Kenny认为检验中介效应首先假定解释变量与被解释变量之间一定是显著的，但目前有些统计检验方法的文献表明中介效应是否存在与解释变量与被解释变量之间是否显著无关；第二，因果逐步分析法仅仅是一个概念性的模型，这种方法是对中介变量进行控制之后来检验解释变量与被解释变量的显著性并不是直接中介效应的显著进行检验；第三，Baron和Kenny的方法只适用于检验存在一个中介变量的模型，对于模型中存在多个中介变量，因果逐步分析无法检验。Bootstrap法对模型中存在一个中介变量、两个以上中介变量、分步实现的多个中介变量等复杂的中介效应问题都能检验。所以为了检验结论的可靠性及结果是否具有说服力，本文引入stata软件中Bootstrap法对税收优惠、研发投入、企业绩效相互间关系进行研究。加入中介变量之后税收优惠对企业绩效的直接效应为-0.096，双侧P值小于0.05，这说明加入中介变量后税收优惠对企业绩效的推动作用更明显。在95%水平上置信区间来检验中介效应，置信区间为（0.001，7，0.012，3）没有包含零，由此推出中介效应存在且发挥部分中介效应；同时可以发现采用Bootstrap法比用因果逐步分析法检测出中介效应更强。这可能由于因果逐步分析法方法简单，检验结果存在误差导致的检验力弱，但研发投入发挥中介效应这个结论是相同的。从表中得知税收优惠对企业绩效的直接效应为-0.096，中介效应占直接效应的7.3%，中介效应的转换率相对较高（见表6）。