《表2:变量描述性统计：全球价值链分工网络下的企业国际化战略与绩效关系研究》

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《全球价值链分工网络下的企业国际化战略与绩效关系研究》

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表2给出了变量的描述性统计及多重共线性VIF值。值得注意的是，国际化深度和国际化广度的方差膨胀因子高达接近40，这说明这两个变量之间存在较大的共线性问题，这是由于变量的定义造成的。但是，经过慎重考虑，我们决定对这两个变量的共线性问题不予处理。原因如下:第一，从理论的角度来说，本研究的理论基础和模型设定意味着国际化深度和国际化广度两个变量是不可分割的。正如前文理论分析所述，国际化深度和广度是一枚硬币的正反两面，深度更多的衡量的是国际化的收益（学习和深度投资效应），而广度衡量的是国际化的成本（外来者劣势），如果舍弃掉其中一个，则会导致缺失重要变量，而两个变量高度相关，会产生更严重的内生性问题，所以我们选择同时保留这两个变量。第二，共线性并不会导致系数估计有偏，它会扩大估计系数的方差，从而导致显著性水平降低，且这种影响只会在具有共线性的变量之间存在。根据陈强（2014）的观点:“如果关心具体的回归系数，但多重共线性并不影响所关心变量的显著性，那么也可以不必理会。即使在有方差膨胀的情况下，这些系数依然显著；如果没有多重共线性，则只会更加显著（原文如此）。”因此，综合以上两点考虑，我们选择对这两个变量的共线性问题不予处理。另外，其他主要变量不存在共线性问题，且描述性统计基本符合预期。