《表5 相关性分析：政府资助强度、产学研合作与企业创新绩效》

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《政府资助强度、产学研合作与企业创新绩效》

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本文对各变量进行相关性分析，分析结果参见表5：可看出Inp1与Inp2相关系数为0.924，在0.01水平上显著为正，说明技术创新中间成果越多，企业能把申请专利成果产业化，技术创新产品进入市场，由于供给不足，需求很大，企业能够获取新产品垄断价格，创造巨额销售收入。Coop与Inp1、Inp2相关系数为0.065、0.003，都在0.1水平上显著为正，说明产学研三方互动交流程度越高，通过三方资源优势互补，能够产生共生能量，提高企业创新绩效。Gfin与Inp1、Inp2相关系数为0.013、0.001，分别在0.05、0.1水平上显著为正，说明政府提供资金、技术、人力和服务等，减少了技术创新成本，缓解了企业进行技术创新的障碍与风险，增强了企业技术创新投资的积极性，提高了企业创新绩效。Size与Inp1、Inp2相关系数为正，但不显著，说明公司规模与创新绩效有正反两方面效应，正负相抵，结果不显著。Team与Inp1、Inp2相关系数分别为0.136、0.157，都在0.05水平上显著为正，说明企业研发团队人数越多，有助于企业充分利用创新知识，提高企业创新绩效。Roe与Inp1、Inp2相关系数分别为0.021、0.014，分别在0.1、0.05水平上显著为正，说明企业绩效提高能够减少企业创新投资的风险，增强了创新积极性，提高了企业创新绩效。R&D与Inp1、Inp2相关系数分别为0.102、0.0001，分别在0.05、0.1水平上显著为正，说明了增加研发投入强度，能够提高企业创新绩效。Pri与Inp1、Inp2相关系数分别为0.305、0.108，在0.05、0.1水平上显著为正，说明了民营企业比国有企业有更高的创新绩效。从相关系数看，除Inp1与Inp2相关系数较高外，企业各变量相关系数都小于0.2，为了防止多重共线性的存在，本文还进行VIF测试，自变量之间的VIF值都小于5，说明不存在严重多重共线性，可以进行多元线性回归分析。