《表7 横截面多水平异质性效应》

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《董事学历、公司内部治理与研发投资》

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注:AIC为赤池信息量准则，BIC为贝叶斯信息准则。AIC和BIC的值越小表明模型越适合。ψ（2）代表产业的异方差性。ψ（3）代表相同产业中控制类型的异方差性。θ代表同行业同控制类型下的个体异方差。似然比检验:模型1与模型2，模型1与模型3。模型1基于式2；模型2基于式5；模型3基于式6

表4和表5中模型7的结果均表明，行业内和公司控制类型显著影响董事学历与研发投资之间的相关性。因此，本研究进一步分析横截面多水平异质性是否来源于产业和控制类型。式（2）采用研发费用率作为因变量，并利用多层面板数据随机效应模型进行分析。如表7给出了分析结果。