《表7 替换估计方法：创新政策与企业研发投入——来自中国上市公司的证据》

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《创新政策与企业研发投入——来自中国上市公司的证据》

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注：***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平；括号内是t检验值；限于篇幅，未在表中报告控制变量的结果。

创新政策和研发投入之间还是可能存在互为因果的内生性问题，因此文章通过工具变量法得到更有效的估计结果。补贴政策的工具变量用研发补贴的滞后项（subsidiest-1和subsidiest-2）来表示[18]。知识产权保护用在华英国租界（concession）和基督教会建立的大学数（college）来衡量[19]，在华英国租界是因为英国是世界上最早颁布专利法（1623年《垄断法》）与版权法（1710年《安妮法令》）的国家，英国人会用自己的法律制度来管理租界，对当地知识产权保护意识和制度的建立产生影响，因此从清朝晚期到民国初期，一省如果存在英国租界，赋值为1，否则为0。基督教会建立的大学数是因为教会大学在传播私有财产不可侵犯等西方价值观方面发挥了重要作用。使用工具变量对模型进行两阶段最小二乘（2SLS）估计。表7第1～2列可以看出subsidies(IV）×High Tech的系数在5%的水平上显著为正，第3～4列显示IPR(IV）×High Tech的系数在1%的水平上显著为正。说明研发补贴政策和知识产权保护政策对研发投入具有显著的促进作用，进一步验证了H1和H2。第一阶段的F值可以看出拒绝“存在弱工具变量”的原假设。