《表1 回归结果：渠道控制、集体品牌建设与中小粮油加工企业创新动力》

  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

《渠道控制、集体品牌建设与中小粮油加工企业创新动力》

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

注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%的水平上通过显著性检验，系数下方的括号内为相应的标准差。

由于式（1）和式（2）中衡量企业创新的指标分别为0～1变量和创新次数，本文分别选择Probit模型和计数模型中的负二项回归对式（1）和式（2）进行检验，结果见表1中的第一列和第三列，第二列和第四列分别为使用OLS模型进行回归以检验结果的稳定性。为了准确衡量各因素对企业创新的影响，在表1的第一列汇报的是使用Probit模型并转换为边际效应的结果。在对式（2）进行检验时，首先考虑的是使用泊松回归，但是发现样本方差（2.09）大约为样本均值（1.12）的2倍，不符合泊松回归的前提；使用负二项回归后发现α的95%置信区间为（0.18，1.05），故可在5%的显著性水平上拒绝过度分散参数“α=0”的原假设，使用负二项回归是合适的。