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随着中国经济步入平稳化运行阶段,创新驱动的重要性日益凸显。研发活动是技术创新的基础,创新成果的取得离不开研发投入。相比于其他投资活动,研发投资具有高风险和长期性的特点,而且一旦投资中断则会带来高昂的调整成本,因此保持研发支出的相对平滑是实现企业创新目标的重要条件。早在2007年,财政部在《关于企业加强研发费用财务管理的若干意见》中就提出企业可以根据研发资金需要建立研发准备金制度,为研发活动提供持续性的资金供给。研发平滑是一项积极的财务行为,研发投入的平稳性和持续性是研发平滑的内在含义和表现特征。从某种程度上来看,研发支出的可持续性比投资金额更加重要,因为研发行为的长期良性发展比投资强度的短期提升更有价值[1]112[2]14,尤其是对于研发活动频繁的高新技术企业来说,它可以让企业规避科技人才流失、商业机密泄露等风险,对企业的可持续发展有重要意义。
尽管现有研究对研发平滑的讨论相对丰富,但大多数学者都是从宏微观层面和静态视角入手,中观层面和动态视角的研究略显不足。考虑到研发平滑的重要意义,不同层面和视角的平滑机理研究都是必要的。因此,本文以生命周期和行业竞争为切入点,试图挖掘企业生命周期的动态演变过程以及行业竞争的激烈程度对研发平滑行为的影响。具体而言,以沪深A股中高新技术企业2014—2018年的相关数据为研究样本,通过研发投资相对于内部现金流变化的波动程度来衡量研发平滑,借助Brown和Petersen[3]701的系统广义矩估计模型来检验企业生命周期、行业竞争水平与研发平滑三者之间的关系。与已有研究相比,本研究的创新和贡献可能有以下两点:第一,从企业发展的动态视角研究研发平滑问题,考察不同生命周期阶段对企业研发平滑行为的影响差异,弥补了静态视角研究可能存在的不足。第二,不同于以往研究中常见的宏微观调节变量,引入行业竞争水平作为中观层面的调节变量,探讨行业竞争的激烈程度对企业研发平滑行为的影响,从行业层面进一步明确了企业研发平滑问题的产生机制。
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本文以沪深A股高新技术企业的平衡面板数据为研究对象进行数据分析,样本区间为2014—2018年,并按照以下步骤对数据进行了初步处理:剔除ST和*ST公司样本;参考证监会在2012年修订的《上市公司行业分类指引》文件,剔除金融业公司的有关数据;剔除2014—2018年主要变量数据空缺严重的公司样本。经过上述处理后,共得到了3 670组样本数据,这些数据来源于734家高新技术公司。相关数据下载于CSMAR数据库,本文采用Stata16.0进行数据分析。
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参考Brown和Petersen[3]701对研发平滑的判断方法,本研究以现金持有变动量(∆Cashholding)和研发投入强度(RD)相关系数的正负方向及显著性水平来判断企业是否存在研发平滑行为。如果∆Cashholding和RD的相关系数为负且显著,意味着当短期财务危机来临时,企业会利用现金持有变动作为缓冲池来释放流动性,此时现金持有变动量和研发投入强度一减一增呈反向变动,原本具有下降趋势的研发支出将保持不变,说明企业通过调拨内部现金流来维持研发支出的相对平稳,即企业存在研发平滑现象[47]723。如果该系数为正或不显著,则表明企业不存在研发平滑行为。
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本文主要借鉴Dickinson[32]1972的研究成果来划分企业生命周期,该方法通过现金流量表中三大资金活动带来的现金净额的正负方向来判断生命周期,鉴于该方法只是强调现金流的方向而非其金额大小,所以可以有效避免企业财务操纵带来的影响[49]。借鉴赵天娇等[26]110、童锦治等[27]37的做法,将样本公司的成长周期划分为成长期、成熟期和衰退期三个阶段,具体判断方法如表1所示。
表 1基于现金流方向法判断企业生命周期
企业生命周期 经营活动
现金净额投资活动
现金净额筹资活动
现金净额成长期 − − + + − + 成熟期 + − − 衰退期 − − − + + + + + − − + + − + − 注:+表示正向现金流,–表示负向现金流。 -
参照滕飞等[50]33的研究,采用HHI指数来度量行业竞争水平,同时为了减少指标选取过程中的主观性影响,在稳健性检验中用CR指数作为HHI指数的替代变量重新进行了回归分析。HHI指数的计算公式为
$$ {\rm{HHI}} = \sum {{{({X_i}} / X}} {)^2} $$ (1) 其中,Xi为某行业i公司的营业收入;X是Xi之和。需要说明的是,HHI是一个反向指标,HHI越小,表示市场垄断程度越低,该行业的竞争越激烈。
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参照Brown和Petersen[3]701、黄振雷和吴淑娥[8]123、张戡等[19]6的研究,在控制样本数据的个体效应和时间效应的同时,选取了七个控制变量,分别是企业经营现金流(Cashflow)、营业收入增长率(Growth)、权益融资规模(EQ)、债务融资规模(Lev)、公司规模(Size)、新增投资(New)和托宾Q值(TBQ)。另外,由于研发活动具有长期性的特点,相关文献在建立回归模型时通常会加入滞后一期的研发投资数据(RDt-1)及其平方项(RD2t-1),本文也采取了这种做法。
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构建模型(2)来检验高新技术企业研发平滑现象的存在性,以及成长期、成熟期、衰退期企业研发平滑行为的差异性
$$ {\rm{RD}}_{i,t}={\beta }_{1}{\rm{RD}}_{i,t-1}+{\beta }_{2}{\rm{RD}}^{2}{}_{i,t-1}+{\beta }_{3}\Delta {\rm{Cashholding}}_{\rm{i,t}}+{\beta }_{\rm{4}}{\rm{Control}}_{i,t}+{a}_{i}+{d}_{t}+{v}_{i,t} $$ (2) 其中,a、d和v分别代表样本数据的个体效应、时间效应及随机扰动项。根据前文所述,如果β3是负数并且满足显著性要求,则说明企业存在利用现金储备来平滑研发投资的行为。
在模型(2)的基础上加入HHI以及∆Cashholding和HHI的交互项构建模型(3),以检验行业竞争程度对企业研发平滑的调节效果。根据前文假设,如果β5显著为正,说明较低的行业竞争水平会削弱现金持有对研发投资的平滑效果,即行业竞争水平越高,研发平滑现象越明显。
$$ \begin{array}{c}{\rm{RD}}_{i,t}= {\beta }_{1}{\rm{RD}}_{i,t-1}+{\beta }_{2}{\rm{RD}}^{2}{}_{i,t-1}+{\beta }_{3}\Delta {\rm{Cashholding}}_{\rm{i,t}}+{\beta }_{4}{\rm{HHI}}_{i,t}+{\beta }_{5}{\rm{HHI}}_{i,t}\times \Delta {\rm{Cashholding}}_{i,t}+\\ {\beta }_{\rm{6}}{\rm{Control}}_{i,t}+{a}_{i}+{d}_{t}+{v}_{i,t}\end{array} $$ (3) 从上述模型可知,受研发投资动态性的影响,回归模型中加入了研发支出的滞后项及其平方项,如果使用随机效应或者固定效应的静态面板回归方法可能会引发内生性问题。在这种情况下,Arellano和Bover[51]、Blundell和Bond[52]提出了SGMM来提高回归估计的可靠性,本文选用此种方法处理回归数据。需要注意的是,在使用SGMM方法时,应该注意是否存在工具变量过度识别以及二阶序列相关问题。仿照叶祥松和刘敬[53]、孙旭然等[54]的研究,本文在回归结果中报告了AR(2)检验和Hansen检验的结果。具体而言,如果AR(2)检验报告的P值大于0.1,则说明模型不存在二阶序列自相关问题;如果Hansen检验报告的P值大于0.1,则说明模型不存在工具变量过度识别问题。
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变量的描述性统计结果如表2所示。从表2中可以看出,中国的高新技术企业研发支出占营业收入的平均比重仅为5.5%,总体研发力度与发达国家相比有一定差距。不同企业之间研发强度的差异也很大,研发力度最大的企业研发占营收的比重超过了70%,最小的企业还不到1%。现金持有变动量∆Cashholding和行业竞争水平HHI的区分度也很大,这与何帅等[13]81、滕飞等[50]35的研究结果相似。
表 2主要变量定义及描述性统计
变量名称 变量符号 变量定义 观测值 平均值 标准差 最小值 最大值 研发投入强度 RD 研发支出/营业收入 3670 0.055 0.047 0.001 0.728 现金持有变动量 ∆Cashholding 现金及其等价物净增加额/资产合计 3670 0.007 0.091 −0.704 0.708 行业竞争水平 HHI 某一行业公司的市场占有率取平方后加总 3670 0.074 0.074 0.000 0.875 经营现金流 Cashflow 经营活动现金流量净额/资产合计 3670 0.043 0.062 −0.317 0.372 营业收入增长率 Growth 主营业务收入增长率 3670 0.214 0.475 −0.982 13.958 权益融资规模 EQ 取得权益性投资收到的现金/资产合计 3670 0.040 0.089 −0.018 0.594 债务融资规模 Lev 年末负债总额/资产合计 3670 0.364 0.184 0.009 1.685 公司规模 Size 年末资产总额的自然对数 3670 21.885 0.991 19.217 27.386 新增投资 New 购建长期资产付出的现金/资产合计 3670 0.046 0.042 0.000 0.358 托宾Q值 TBQ 企业市值/资产合计 3670 2.444 1.444 0.764 13.366 在回归分析之前,对模型中选取的变量进行了Pearson相关性分析①,分析结果显示变量之间多重共线性问题的严重程度比较低。另外,还计算了每个回归模型的方差膨胀因子,膨胀因子的数值均小于2,表明本文选取的样本数据不存在严重的多重共线性问题,可以进行下一步的回归分析。
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回归模型二阶序列相关检验和过度识别检验的结果如表3所示,AR(2)和Hansen的检验值都不低于0.1,表明回归模型不存在随机扰动项的二阶自相关问题以及工具变量过度识别问题,说明本文使用的SGMM模型是可靠的。为了使回归结果更加稳定,本文在进行SGMM估计时使用了稳健标准差。
表 3动态面板模型回归结果
变量 全样本 成长期 成熟期 衰退期 (1) (2) (3) (4) (5) RDt−1 0.905*** 0.841*** 0.525 0.596* 1.381* (0.095) (0.087) (0.370) (0.306) (0.723) RD2t−1 −0.378** −0.159 0.360* 0.733 −1.950 (0.159) (0.163) (0.201) (1.402) (2.097) ∆Cashholding −0.262*** −0.275*** −0.129 −0.087** 0.081 (0.073) (0.094) (0.139) (0.034) (0.065) HHI −0.166 (0.134) HHI×∆Cashholding 2.137** (1.084) Cashflow −0.076 0.176* 0.098 0.116 −0.062 (0.094) (0.100) (0.113) (0.093) (0.426) Growth −0.039*** −0.004 0.001 −0.037 −0.099* (0.009) (0.006) (0.012) (0.024) (0.050) EQ 0.188*** 0.126* 0.108 0.270 −3.516 (0.057) (0.075) (0.081) (0.478) (5.580) Lev 0.018 0.013 0.205* −0.067 0.085 (0.065) (0.045) (0.109) (0.042) (0.275) Size 0.005 −0.004 −0.027** 0.008 0.089 (0.007) (0.008) (0.014) (0.006) (0.105) New −0.055 0.230 −0.018 −0.066 1.065 (0.203) (0.140) (0.154) (0.288) (1.760) TBQ 0.006*** −0.003 −0.012** 0.003 0.013 (0.002) (0.003) (0.005) (0.003) (0.011) Constant −6.680*** 0.141 8.273 −7.156 −28.283* (2.416) (2.278) (9.707) (4.442) (15.819) AR(2)检验 0.974 0.442 0.240 0.416 0.420 Hansen检验 0.297 0.349 0.810 0.821 0.850 N 3 670 3 670 1 854 1221 595 注:*、**、***分别代表在10%、5%、1%水平上显著;括号内为稳健标准误。 模型的回归结果如表3所示。根据回归结果(1),研发支出和现金持有变化量在1%的水平上呈显著负相关关系,根据Brown和Petersen[3]对研发平滑的判断方法,中国的高新技术企业存在通过持有现金来保持研发支出平滑的现象。这说明在企业的实际经营过程中,为了避免短期流动性危机可能带来的高昂研发投资调整成本,企业会通过储备现金作为缓冲渠道来维持研发投资的持续性。
从回归结果(3)~结果(5)可知,成熟期企业研发投资和现金持有变动量之间呈显著负相关关系,成长期企业研发支出和现金持有变动量之间的相关系数为负但并不显著,在衰退期企业中该相关系数为正值。数据结果表明成熟期企业存在研发平滑现象,而成长期和衰退期企业的研发平滑现象并不明显,实证结果支持假设H1b,假设H1a被拒绝。这表明处于成熟期的企业凭借可观的利润和雄厚的实力,消化现金持有成本的能力更高,研发平滑行为也更加明显。
从回归结果(2)可以看出,HHI×∆Cashholding的β系数在5%的水平上显著正相关,考虑到HHI是行业竞争激烈程度的反指标,因此交互项的回归结果可以解释为较低的行业竞争水平会减轻现金持有对研发投资的平滑效应,即处在高竞争程度行业的企业研发平滑行为更加明显,这与假设H2相一致。实证结果说明在竞争激烈的行业中,为防止研发投资中断可能带来的严重后果,企业会采取更加积极的研发策略来应对市场竞争,利用现金储备来维持平稳的研发投入的动机更加强烈。
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本文采取以下三种稳健性检验方法对回归模型进行重新估计,以增强实验结果的可信度。
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借鉴文献[13]和文献[55],用研发支出/资产总额的数值替换研发支出/营业收入的数值,对样本数据进行了重新回归,实证结果如表4所示,实证结果(1)、(2)、(4)、(5)、(6)分别对应表3中的回归结果(1)、(2)、(3)、(4)、(5)。
由表4中数据可知,主要变量的相关系数和显著性与前文结果基本一致,回归结果(1)中∆Cashholding的相关系数显著为负,中国高新技术企业整体存在研发平滑现象;成熟期企业∆Cashholding的回归系数是负值,而且满足显著性要求,但是在成长期和衰退期企业的样本组中该回归系数并不显著,说明研发平滑现象只存在于成熟期样本组中,假设H1b成立;实证结果(2)中HHI×∆Cashholding的相关系数显著为正,假设H2成立。
表 4稳健性检验一和稳健性检验二
变量 全样本 成长期 成熟期 衰退期 (1) (2) (3) (4) (5) (6) RDt−1 1.000*** 0.772*** 0.828*** 0.266 0.527* −1.260 (0.122) (0.226) (0.083) (0.463) (0.289) (2.567) RD2t-1 −2.143*** 0.267 −0.156 1.910 4.499 35.524 (0.800) (2.068) (0.149) (3.049) (3.721) (51.980) ∆Cashholding −0.052** −0.254** −0.497*** −0.031 −0.081*** 0.004 (0.022) (0.109) (0.147) (0.060) (0.029) (0.010) HHI 0.079 (0.126) HHI×∆Cashholding 1.679* (1.015) CR4 −0.034 (0.040) CR4×∆Cashholding 0.931*** (0.340) Constant 2.977 4.635 0.631 3.402 −5.946* −4.691 (1.834) (3.243) (3.590) (4.823) (3.496) (5.407) Controls 控制 控制 控制 控制 控制 控制 AR(2)检验 0.303 0.972 0.717 0.341 0.641 0.497 Hansen检验 0.650 0.231 0.467 0.764 0.308 0.940 N 3 670 3 670 3 670 1 854 1221 595 -
本文用行业集中度指标CR4替换HHI重新检验了假设H2,数据列示在表4的回归结果(3)中。CR4的计算过程如下:首先筛选出样本公司所属行业中营业收入规模排名前四的公司,然后将这四家公司的营业收入规模加总,将加总后的数值除以行业总体营业收入,作为该行业的CR4数值。
值得注意的是,与HHI指标一致,CR4也是市场竞争水平的反指标,CR4的数值越大,表示前几家大公司的市场份额越高,行业竞争的激烈程度越低。
由回归结果可知,CR4×∆Cashholding的β系数在1%的水平上显著为正,说明较高的市场垄断水平会减弱企业的研发平滑效应,反向含义即为较高的行业竞争水平会促进企业的研发平滑行为,假设H2成立。
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吴凡等[1]121、瞿华和刘荣荣[56]研究指出,如果SGMM模型中因变量滞后一期的回归系数比固定效应回归值大且比混合效应回归值小,则说明模型结果是稳健可靠的。
参考该方法,利用Stata计算了RDt-1在混合回归模型、SGMM模型和固定效应模型三种方法下相关系数的数值,计算结果如表5所示。
表 5稳健性检验三
RDt-1估计值 全样本 成长期 成熟期 衰退期 (1) (2) (3) (4) (5) 混合效应 0.983 0.981 0.885 0.997 1.470 SGMM 0.905 0.841 0.525 0.596 1.381 固定效应 0.219 0.217 0.213 0.352 0.131 如表5所示,五个回归结果中RDt-1的系数均遵循“混合效应估计值>SGMM估计值>固定效应估计值”的规律,说明本文采用的SGMM模型是合理有效的。
Corporate Life Cycle, Industry Competition Level and R&D Smoothing
——An Empirical Study based on Chinese A-share High-tech Enterprises
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摘要:调整成本高昂是研发投资的重要特征之一,研发资金的平稳性和持续性对企业经营有重要影响。围绕研发投入的平稳性问题,以2014—2018年中国A股高新技术企业的平衡面板数据为研究样本,采用系统广义矩估计法(System Generalized Method of Moments,SGMM)检验企业生命周期、行业竞争水平与研发平滑行为的关系。研究发现:(1)样本公司现金持有变动量与研发投入规模显著负相关,中国高新技术企业存在通过持有内部现金流来平滑研发支出的现象;(2)处于不同生命周期的企业研发平滑行为有所差异,成熟期企业的研发平滑现象显著,成长期和衰退期企业则不明显;(3)行业竞争水平能够显著调节企业的研发平滑行为,现金持有对研发投资的平滑效应随着行业竞争水平的提高而更加显著。Abstract:One of the important characteristics of R&D investment is the high adjustment cost. The stability and continuity of R&D funds have an important impact on business operations. Focusing on the stability of R&D investment, the balanced panel data of Chinese A-share high-tech enterprises from 2014 to 2018 was used as the research sample, and the system generalized method of moments (SGMM) was used to test the relationship between corporate life cycle, industry competition level and R&D smoothing behavior. The study found that: (1) The amount of change in the cash holdings of the sample companies is significantly negatively correlated with the R&D investment scale. China’s high-tech enterprises have the situation of smoothing R&D expenditure by holding internal cash flow; (2) The R&D smoothing behavior varies among enterprises in different life cycles. It is significant in mature enterprises, but not in growing and declining enterprises; (3) The level of industry competition can significantly adjust the R&D smoothing behavior of enterprises. The smooth effect of cash holdings on R&D investment becomes more pronounced as the level of industry competition increases.
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Key words:
- corporate life cycle/
- industry competition/
- R&D smoothing/
- cash holdings
注释:1) 由于篇幅所限,分析过程未予以列示,有需要者可向作者索取。 -
表 1基于现金流方向法判断企业生命周期
企业生命周期 经营活动
现金净额投资活动
现金净额筹资活动
现金净额成长期 − − + + − + 成熟期 + − − 衰退期 − − − + + + + + − − + + − + − 注:+表示正向现金流,–表示负向现金流。 表 2主要变量定义及描述性统计
变量名称 变量符号 变量定义 观测值 平均值 标准差 最小值 最大值 研发投入强度 RD 研发支出/营业收入 3670 0.055 0.047 0.001 0.728 现金持有变动量 ∆Cashholding 现金及其等价物净增加额/资产合计 3670 0.007 0.091 −0.704 0.708 行业竞争水平 HHI 某一行业公司的市场占有率取平方后加总 3670 0.074 0.074 0.000 0.875 经营现金流 Cashflow 经营活动现金流量净额/资产合计 3670 0.043 0.062 −0.317 0.372 营业收入增长率 Growth 主营业务收入增长率 3670 0.214 0.475 −0.982 13.958 权益融资规模 EQ 取得权益性投资收到的现金/资产合计 3670 0.040 0.089 −0.018 0.594 债务融资规模 Lev 年末负债总额/资产合计 3670 0.364 0.184 0.009 1.685 公司规模 Size 年末资产总额的自然对数 3670 21.885 0.991 19.217 27.386 新增投资 New 购建长期资产付出的现金/资产合计 3670 0.046 0.042 0.000 0.358 托宾Q值 TBQ 企业市值/资产合计 3670 2.444 1.444 0.764 13.366 表 3动态面板模型回归结果
变量 全样本 成长期 成熟期 衰退期 (1) (2) (3) (4) (5) RDt−1 0.905*** 0.841*** 0.525 0.596* 1.381* (0.095) (0.087) (0.370) (0.306) (0.723) RD2t−1 −0.378** −0.159 0.360* 0.733 −1.950 (0.159) (0.163) (0.201) (1.402) (2.097) ∆Cashholding −0.262*** −0.275*** −0.129 −0.087** 0.081 (0.073) (0.094) (0.139) (0.034) (0.065) HHI −0.166 (0.134) HHI×∆Cashholding 2.137** (1.084) Cashflow −0.076 0.176* 0.098 0.116 −0.062 (0.094) (0.100) (0.113) (0.093) (0.426) Growth −0.039*** −0.004 0.001 −0.037 −0.099* (0.009) (0.006) (0.012) (0.024) (0.050) EQ 0.188*** 0.126* 0.108 0.270 −3.516 (0.057) (0.075) (0.081) (0.478) (5.580) Lev 0.018 0.013 0.205* −0.067 0.085 (0.065) (0.045) (0.109) (0.042) (0.275) Size 0.005 −0.004 −0.027** 0.008 0.089 (0.007) (0.008) (0.014) (0.006) (0.105) New −0.055 0.230 −0.018 −0.066 1.065 (0.203) (0.140) (0.154) (0.288) (1.760) TBQ 0.006*** −0.003 −0.012** 0.003 0.013 (0.002) (0.003) (0.005) (0.003) (0.011) Constant −6.680*** 0.141 8.273 −7.156 −28.283* (2.416) (2.278) (9.707) (4.442) (15.819) AR(2)检验 0.974 0.442 0.240 0.416 0.420 Hansen检验 0.297 0.349 0.810 0.821 0.850 N 3 670 3 670 1 854 1221 595 注:*、**、***分别代表在10%、5%、1%水平上显著;括号内为稳健标准误。 表 4稳健性检验一和稳健性检验二
变量 全样本 成长期 成熟期 衰退期 (1) (2) (3) (4) (5) (6) RDt−1 1.000*** 0.772*** 0.828*** 0.266 0.527* −1.260 (0.122) (0.226) (0.083) (0.463) (0.289) (2.567) RD2t-1 −2.143*** 0.267 −0.156 1.910 4.499 35.524 (0.800) (2.068) (0.149) (3.049) (3.721) (51.980) ∆Cashholding −0.052** −0.254** −0.497*** −0.031 −0.081*** 0.004 (0.022) (0.109) (0.147) (0.060) (0.029) (0.010) HHI 0.079 (0.126) HHI×∆Cashholding 1.679* (1.015) CR4 −0.034 (0.040) CR4×∆Cashholding 0.931*** (0.340) Constant 2.977 4.635 0.631 3.402 −5.946* −4.691 (1.834) (3.243) (3.590) (4.823) (3.496) (5.407) Controls 控制 控制 控制 控制 控制 控制 AR(2)检验 0.303 0.972 0.717 0.341 0.641 0.497 Hansen检验 0.650 0.231 0.467 0.764 0.308 0.940 N 3 670 3 670 3 670 1 854 1221 595 表 5稳健性检验三
RDt-1估计值 全样本 成长期 成熟期 衰退期 (1) (2) (3) (4) (5) 混合效应 0.983 0.981 0.885 0.997 1.470 SGMM 0.905 0.841 0.525 0.596 1.381 固定效应 0.219 0.217 0.213 0.352 0.131 -
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