《表6 内生性检验结果：在位企业流程数字化对创新绩效的影响——组织惰性的调节作用》

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《在位企业流程数字化对创新绩效的影响——组织惰性的调节作用》

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在前述假设检验回归结果中，可能会存在内生性问题。首先，如果解释变量流程数字化与随机扰动项存在相关性，那么其系数的估计将由于遗漏变量而无法保证无偏性；其次，Dubin-Wu-Hausman检验结果表明在10%的水平上拒绝了原假设，说明流程数字化与创新绩效可能存在反向因果问题。本文选取两个工具变量以解决内生性问题。（1）选择企业互联网宽带作为工具变量。问卷中题项为：企业是否有高速上网的宽带（internet）。本文认为企业内宽带网速情况会显著影响流程数字化，而对创新绩效不产生显著影响。（2）本文构建了同一行业其他企业流程数字化的平均值作为衡量企业流程数字化指标的工具变量（Ind＿bpd）。两阶段回归结果如表6所示。模型15和模型16（第一阶段回归）是2个工具变量和控制变量对流程数字化的回归结果，可以看出：宽带（internet）显著正向影响流程数字化（β=1.283，p<0.01），构建的工具变量（Ind＿bpd）正向影响流程数字化（β=0.811，p<0.01）。模型17和模型18用于检验H1～H4，以工具变量回归，从模型17可以看出，流程数字化对创新绩效依然正向显著（β=0.544，p<0.01)；H1结论稳健；从模型18可以看出，数据共享性（β=0.128，p<0.05）、公司隶属性（β=-0.304，p<0.1）和国有入股比例（β=0.375，p<0.05）的调节作用也依然显著，证明H2、H3和H4的结论稳健。为验证工具变量有效性，本文采用两种统计检验进行评判：（1）Cragg-Donald Wald F统计值为20.462，大于10，因此可以排除弱工具变量的问题；（2）Hansen J统计量的p值为0.543，在10%的水平上不显著，排除了工具变量过度识别问题。工具变量2SLS检验结果进一步验证了结果的稳健性。