《表6 工具变量的检验结果》

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《客户集中度对企业研发绩效的影响研究》

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客户集中度与企业研发绩效可能存在双向因果导致的内生性问题。客户集中度过高会限制企业的研发创新，企业研发绩效亦可能对现阶段的财务经营决策产生影响，从而影响客户的数量及其持续性。企业可能由于自身研发创新能力不足而更加依赖其大客户[27]。客户在选择供应商时，企业研发创新水平也有可能是其考虑的要素[28]。因此为解决客户集中度和企业研发绩效之间可能存在的内生性问题，本文借鉴已有文献[27-30]，修改解释变量与被解释变量之间的时间对应关系，采用客户集中度滞后两期的数值（ll Big5＿r）作为工具变量对模型进行二阶段回归，回归结果见表6。客户集中度滞后两期的数值与企业研发绩效不直接相关，满足工具变量的外生性原则[30]。第一阶段回归结果如列（1）显示，客户集中度滞后两期的数值与客户集中度在1%的水平上显著正相关，满足工具变量的相关性原则。在对工具变量进行识别不足检验时，安德森检验的P值为0.0000，说明工具变量不存在识别不足问题。弱工具变量克拉格·唐纳德检验的F值为9 592.148，大于关键判别值16.38，说明不存在弱工具变量问题。过度识别萨尔甘检验P值为0.000，拒绝是工具变量存在过度识别的原假设。因此，本文选取的工具变量比较合适。第二阶段回归结果如列（2）—列（5）显示：以客户集中度滞后两期的数值作为工具变量时，无论采用专利申请数量还是专利授权数量衡量企业研发绩效，客户集中度与研发绩效均在1%水平上显著负相关，与主回归结果一致。