《表4 稳健性分析结果：企业内外部知识分布与二元学习平衡:基于中国创新型企业的实证研究》

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《企业内外部知识分布与二元学习平衡:基于中国创新型企业的实证研究》

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注:*p<0.1；**p<0.05；***p<0.01。

首先，表3中模型1加入所有控制变量（企业专利数量、产业哑变量、所有制哑变量、地区哑变量、企业年龄、企业研发强度），模型2加入自变量（知识在企业外部合作伙伴之间分布的广泛性和不均匀性），模型3和模型4加入了调节变量及其交互项（知识在企业内部研发人员之间分布的异质性和重叠性）。模型2的回归结果表明，知识在企业外部合作伙伴之间分布的广泛性对二元学习平衡有显著正向影响（β=0.251，p<0.01），知识在企业外部合作伙伴之间分布的不均匀性对二元学习平衡有显著正向影响（β=0.115，p<0.01）。假设1和假设2得到支持。模型3的回归结果表明，知识在企业内部研发人员之间分布的异质性和知识在企业外部合作伙伴之间分布的广泛性二者的交互项对二元学习平衡有显著正向影响（β=2.227，p<0.05），知识在企业内部研发人员之间分布的异质性和知识在企业外部合作伙伴之间分布的不均匀性二者的交互项对二元学习平衡也有显著正向影响（β=0.683，p<0.05）。假设3和假设4得到支持。模型4的回归结果表明，知识在企业内部研发人员之间分布的重叠性和知识在企业外部合作伙伴之间分布的广泛性二者的交互项对二元学习平衡有显著的负向影响（β=-6.191，p<0.01），知识在企业内部研发人员之间分布的重叠性和知识在企业外部合作伙伴之间分布的不均匀性二者的交互项对二元学习平衡无显著影响（β=0.329，p>0.05）。假设5得到支持，假设6没有得到支持。最后，将因变量取对数，二元学习平衡为受限因变量，故用Tobit模型进行了稳健性分析。结果如表4所示，说明上述结果均得到支持。