《表3“双一流”高校科研人员专利实施许可对中文、英文和总体论文的影响负二项回归结果》

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《高校科研人员的专利实施许可行为是否会影响论文产出——基于“双一流”高校的实证分析》

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注：1）*，**，***分别表示显著性检验，p<0.10，p<0.05，p<0.01，无“*”表示影响不显著；2）系数报告为事件发生率比；3）括号内的数值为事件发生率比的稳健标准误（Robust Standard Errors）。

在之前的回归模型中，注重考查的是解释变量x对被解释变量y的条件期望E（y|x）的影响，实际上是均值回归，解释变量x对整个条件分布y|x的影响需要进一步探索，条件期望E(y|x）只是刻画条件分布y|x集中趋势的一个指标而已，如果条件分布y|x不是对称分布（Sysmmetric Distribution），则条件期望E(y|x）很难反映整个条件分布的全貌[26]。Koenker和Bassett(1978）提出的分位数回归（Quantile Regression，QR）[27]，可以利用解释变量的若干条件分位数（Conditional Quantiles），得到被解释变量在相应条件分位数下的回归方程，从而对被解释变量进行更详细地分析。本部分应用分位数回归研究专利实施许可相关特征对不同分位点科研人员论文产出的影响方向、影响程度以及变化趋势，在10%分位点到90%分位点做分位数回归进行结果估计，此处被解释变量为高校科研人员的总体论文数量。表4中列（1）到列（9）分别显示了所有解释变量从10%分位点到90%分位点的回归结果，图1显示了所有解释变量在各个分位点的回归系数变化。