《表1 1 控制样本期初及未来两期专利总量后的检验》

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《去芜存菁:劳动保护与企业创新——基于边际劳动生产率视角的实证研究》

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注:***、**和*分别为1%、5%和10%的显著性水平；括号内数值为经过省份-行业层面标准误调整后的t值；限于篇幅，未报告其他控制变量的估计结果。

分组变量（G＿lp）很可能是一个内生变量。例如，现实中企业可能会基于自身以往的创新实力以及未来的创新发展预期等因素，做出影响当前边际劳动生产率的决策，这使得分组变量（G＿lp）与企业创新（ln Invent）存在双向因果关系。为了克服上述问题，我们在模型中引入样本期初专利总量（TPatent）和样本未来两期专利总量（FPatent）作为额外的控制变量，来控制样本期初的创新水平和未来的创新水平。如果企业有意识地根据过去创新水平或者未来预期的创新水平而做出影响当前劳动生产率的决策，则控制了样本期初和未来创新水平后，可能无法观察到《劳动合同法》显著抑制了企业创新水平。表11表明，G＿lp×Law的系数大多在1%水平下依然显著为负值，这表明分组变量的内生性不严重，再次验证了假设1和假设2。