面板数据下企业合作对知识产权保护和吸收能力的调节效应及稳健性检验

1.模型选择

本书利用Stata14.0对变量进行分析，Hausman检验结果拒绝原假设，故采用固定效应模型。由于本书采用的是面板数据，可能存在异方差、序列相关和横截面相关等问题。为了避免通常面板数据估计方法出现的低估标准误差问题，采用Driscoll-Kraay（简称D-K）标准误差进行估计，该方法得到的标准误差具有无偏性、一致性和有效性。此外，为了解决变量之间可能存在的多重共线性问题，模型中的交互项在相乘前首先将变量进行了中心化处理。

2.描述性统计分析

为了把握数据基本特征及变量之间的相关关系，首先对变量进行描述性统计。如表6-1所示，各自变量之间的相关系数均小于0.7，直观上不存在多重共线性；进一步对所有变量分别进行多重共线性诊断，所有的方差膨胀因子VIF值都小于2，故模型中变量之间不存在严重的多重共线性。

表6-1　变量的描述性统计及相关性分析表

注：表示p＜0.01，表示p＜0.05，表示p＜0.1。

3.假设检验

本书检验和比较企业间合作与校企合作对企业专利质量的影响，并比较知识产权保护水平和吸收能力在其中的调节作用。分层回归前，首先对各变量进行标准化，最终结果如表6-2所示。由模型2可知，企业间合作对专利质量影响的回归系数为0.096（p＜0.1），校企合作对专利质量影响的回归系数为-0.185（p＜0.01），故与校企合作相比，企业间合作更能提升企业专利质量。假设H1成立。

表6-2　回归分析结果表

注：N=865；表示p＜0.01，表示p＜0.05，表示p＜0.1。(https://www.daowen.com)

由模型6可知，知识产权保护对企业间合作与专利质量的影响回归系数为-0.073（p＜0.01），随着知识产权保护水平的提高，企业间合作对企业专利质量的正向影响逐渐减弱，故知识产权保护水平对企业间合作与专利质量的关系具有负向调节作用，假设H2a成立；知识产权保护对校企合作与专利质量的影响回归系数为0.182（p＜0.05），由图6-1可知，随着知识产权保护水平的提高，校企合作对企业专利质量负向影响减弱，故知识产权保护水平对校企合作与专利质量的关系具有正向调节作用，假设H2b成立。

由模型6可知，吸收能力对企业间合作与专利质量的影响回归系数为0.119（p＜0.01），由图6-2可知，随着吸收能力的提高，企业间合作对专利质量的正向影响增强，故吸收能力对企业间合作与专利质量的关系具有正向调节作用，假设H3a成立；吸收能力对校企合作与专利质量的影响回归系数为-0.381（p＜0.01），由图6-3可知，随着知识吸收能力的提高，校企合作对专利质量的负向影响增强，故吸收能力对校企合作与专利质量的关系具有负向调节作用，假设H3b不成立。这可能是因为吸收能力的重要环节之一是帮助企业“知识过滤”，消除阻碍创新的商业化知识，而校企之间是技术和知识的合作，主体间拥有的资源差异较大，吸收能力的增大会过滤掉校企合作过程中有助于企业进行根本性创新但差异较大的异质性知识，抑制企业创新能力，最终影响专利质量。

图6-1　知识产权保护水平与校企合作调节图

图6-2　吸收能力与企业间合作调节图

图6-3　吸收能力与校企合作调节图

4.稳健性检验

考虑到企业异质性合作对其专利质量的影响可能具有更长久的滞后性，故本文以企业合作年份开始后“三年专利平均被引次数”作为企业专利质量的替代测量方式，用来验证以上结果的稳健性。由于缺失值的存在，“三年专利平均被引次数”要求必须拥有企业合作后连续三年的专利被引次数数据，故在使用原样本进行处理时，剔除了部分缺失样本。最终得到215家企业的748个样本数据进行稳健性检验。由表6-3可知，上述结果仍然成立。

表6-3　稳健性检验分析结果表

注：N=748；表示p＜0.01，表示p＜0.05，表示p＜0.1。