《表7 工具变量方法的回归结果》
进一步,还采用工具变量方法来处理内生性问题。考虑数据的可得性,参照Fisman和Svensson (2007)[63]的做法,采用同一年度的行业和同一地区债务杠杆均值作为债务杠杆的工具变量。因为同一年度的行业和同一地区债务杠杆的平均水平与单个企业债务结构存在相关关系,但不太可能直接影响单个企业的技术创新决策,因而满足相关性和外生性要求,采用它们作为企业债务杠杆的工具变量在逻辑上较为合理。表7报告了使用工具变量方法的回归结果,其中,工具变量IVDebt1为年度行业的债务杠杆均值,工具变量IVDebt2为年度地区的债务杠杆均值。总体而言,在第一阶段回归结果中,工具变量IVDebt1和IVDebt2的系数显著为正,并且F值远大于10,因而能够显著地排除弱工具变量问题。第二阶段回归结果显示,无论是被解释变量是技术创新投入(RD)还是创新产出(Patent),债务杠杆以及交互项对技术创新的影响在方向上和显著性均与前述回归结果相似。
图表编号 | XD0069451300 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.07.20 |
作者 | 程仲鸣、金必简、俞中坚 |
绘制单位 | 温州大学金融研究院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |