《表7 稳健性检验：知识耦合对制造企业绿色创新的影响机理——冗余资源的调节作用》

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《知识耦合对制造企业绿色创新的影响机理——冗余资源的调节作用》

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为使研究结果更可靠，本文采用了多种方式进行稳健性检验。首先，比较固定效应模型与随机效应模型，进行Hausman检验，结果显示未达显著水平，可判断随机效应的模型更优。其次，由于本文自变量的测量结果受所选时间窗口的影响，因此选择合适的时间窗口非常重要。为了检验本文所选择的3年期窗口是否合适，我们在表7中的模型8和模型9中分别对自变量的时间窗口进行了调整，由原来的3年（t-2和t、t-3和t-5）分别调整为2年（t-1和t、t-2和t-3）和5年（t和t-4、t-5和t-9）。2年期窗口模型8的结果与原来的一致，但是5年期窗口模型9中，新旧技术领域间的知识耦合与冗余资源的交互项不再显著，模型9的结果不支持假设4。出现这种矛盾结果的原因可能是，随着时间窗口的延长，由知识耦合所导致的知识基础变化越大越难以控制；而时间窗口太短，知识耦合又难以体现企业知识基础发生的变化。因此在某种程度上表明，本文所选择的3年期时间窗口较为合适。再次，在模型10中本文将原有技术领域间的知识耦合分解为耦合程度增加（ICEK D）和耦合程度减少（DCEK D）两个变量。结果显示这两个变量对于企业绿色创新的影响效应一致，进一步证实了前文关于原有技术领域间知识耦合的观点。同时，为检验本文在自变量测量中“利用第一四分位数来判断耦合达到显著变化水平”的设置是否合适，本文在模型11和模型12中，分别利用第一三分位数和第一五分位数的设置重新测量了自变量，模型11的结果只支持假设2和假设4，而模型12的结果不支持假设1。原因可能在于三分位数的设置不够敏感，无法较好地反映知识耦合两阶段的变化情况，而五分位数的设置又过于敏感，且受到样本知识基础规模的影响更明显。因此也在某种程度上表明四分位数的设置是合适的。最后，为考察本文结论是否适用于其他行业，我们在模型13中利用88家非制造业企业样本对假设进行稳健性检验，结果显示本文的假设在非制造业企业中同样成立。