《表2 相关性检验：如何提升数字创意企业创新投入——基于资源利用视角》

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《如何提升数字创意企业创新投入——基于资源利用视角》

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注：左下角为Pearson相关系数；**、***分别表示在5%、1%的水平下显著。

对模型进行序列相关检验和过度识别检验之后，得到模型六所示的回归结果。模型六的Hansen统计量P值为0.362（>0.1），AR（1）统计量的P值为0.001 (<0.1），AR (2）统计量的P值为0.362 (>0.1），这意味着工具变量集可靠，模型六设定合理。根据模型六的回归结果，政府补贴和税收优惠均会显著促进数字创意企业的创新投入，假设H1和H2得到证实。其中，政府补贴每提高1%会带来数字创意企业创新投入0.6162%的提升，税收优惠每提高1%会带来数字创意企业创新投入0.0020%的提升，税收优惠的政策效果显然弱于政府补贴。此外，数字创意企业创新投入还存在明显的前期“依赖效应”，会受到上一期创新投入0.5130倍的积极影响。控制变量中，资产负债率会正向促进数字创意企业的创新投入，企业规模、固定资产比率、托宾Q值和企业性质则会起到相反的抑制作用，企业年龄对数字创意企业创新投入的影响极其微小且不显著。