7.3.2 基于“互联网+”的包容性创新绩效模型回归分析
为了研究“互联网+”对企业创新绩效的影响，我们使用了以下回归模型：
其中，Yijct是衡量企业i包容性创新绩效的指标。β1、β2是系数；Tjct是企业内部业务j使用“互联网+”的程度。Tijct是企业i利用“互联网+”渗透外部业务的程度，Xijct是公司级控制变量（政府政策、技术密集程度），而λj和λct分别是行业和区域对“互联网+”使用的差异，ε代表误差项。我们获得了秦巴山区6省18地市12个不同行业的采用情况。通常情况下，企业包容性创新表现不太可能对行业采用“互联网+”产生直接影响。为了测试不同公司之间可能存在的异质性影响，我们修改了上述估计模型，其中，Pijct表示企业特性（如企业规模），具体模型如下：
我们在分析使用上述估计模型的过程中，为了估计对企业平均创新效率的影响，我们使用普通最小二乘回归法；使用Logistic和Probit估计模型来评价“互联网+”应用对包容性创新绩效的影响；应用鲁棒标准误差分析，说明企业对“互联网+”采用是一个总体变量；应用分位数回归来评价这种影响是否因企业的包容性创新水平而异，使用分位数回归显示行业在不同水平的条件上采用“互联网+”的影响。分位数回归允许对主要结果进行稳健性测试，因为它们对异常值的敏感度低于标准回归模型。
我们选取创新成本（以产品价格低于同类功能产品的程度来判断，取值0～1）、创新设施（以共享程度来判断，取值0～1）、创新主体（以参与人数占公司总人数的比例来判断，取值0～1）三者之和作为企业的包容性创新指标，将结果分成三个级别：高度包容性创新（2，3］、中等包容性创新（0.6，2］、初级包容性创新（0，0.6］。公司使用办公系统、管理软件、电子邮件和微信等沟通的程度作为公司“互联网+”的指标（以0到1之间计）。表7−6是利用线性概率、Logistic和Probit回归模型对样本企业进行分析的结果。
表7−6 样本公司“互联网+”与包容性创新之间的相关性
注：***表示在1%水平上显著，括号内为t值。
表7−6中的高度包容性创新栏中，企业包容性创新与“互联网+”的使用呈正相关。相比之下，初级包容性创新与“互联网+”呈负相关。对于中等程度的包容性创新，相关性是正的，但是没有高度包容性创新那么强。
表7−7的统计结果显示，“互联网+”对包容性创新绩效具有显著正影响（第2列），的影响，“互联网+”内部业务（第3列和第4列）和“互联网+”外部业务（第5列和第6列）对包容性创新呈显著正影响，但“互联网+”外部业务的影响较大一些。
表7−7 样本公司“互联网+”与包容性创新之间的相关性
注：***和**分别表示在1%和5%水平上显著，括号内为t值。
研究结果表明，不同行业采用“互联网+”有助于对企业的创新绩效产生积极效应。在其他条件相同的情况下，行业使用“互联网+”内部业务的强度每增加一个标准偏差，就会提高包容性创新绩效5‰，行业使用“互联网+”外部业务的强度每增加一个标准偏差，就会提高包容性创新绩效12‰。我们进行稳健性测试，结果证实了控制变量是可靠的，异常值不影响统计结果。