《表6 内生性处理：2SLS工具变量法+被解释变量口径变换》

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《数字金融与企业技术创新——结构特征、机制识别与金融监管下的效应差异》

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在进行内生性处理之前，本文首先更换了被解释变量的计算口径（模型M（1）～M（3））。考虑到上市企业往往具有较多的子公司、联营合营企业，这类企业的专利创新产出也能够在一定程度上代表母公司的创新能力。有鉴于此，依照原有的变量定义，将母公司的计算口径扩展至子公司、联营合营企业中来（新变量标注了下标N）。其次，本文还更换了核心解释变量的口径，采用城市一级的数字金融发展指数进行内生性检验（模型M(4）～M(6））。表6的工具变量检验均表明，不存在弱工具变量和过度识别问题，工具变量选取有效。在采用工具变量法减轻内生性问题后，数字金融对企业技术创新的促进作用依然显著，并且回归系数均比原有基准回归有一定幅度的提高。以上的稳健性检验和内生性处理表明，本文的核心结论是稳健的。