Mixed Ownership Reform, Risk Taking and Innovation Performance——Evidence from A-Share State-Owned Enterprises Listed Companies
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摘要: 激发国有企业活力,促进中国经济高质量发展是当前社会各界关注的话题。从企业风险承担视角,利用2003—2018年A股国有上市公司数据,实证检验国有企业混合所有制改革、风险承担水平与创新绩效三者之间的关系,结果显示,国有企业混合所有制改革能够提升企业风险承担水平。机制检验发现,国有企业混合所有制改革通过降低企业的代理成本提高了企业风险承担水平。异质性分析结果表明,引入民营资本和处于市场化程度高地区的国有企业,混合所有制改革与企业风险承担水平的正向作用更显著。进一步研究发现,混合所有制改革提升风险承担水平显著提高了企业的创新投入,但并未显著促进企业创新产出。国有企业混合所有制改革过程中要构建以创新绩效为核心的业绩考核机制,促进形成有利于创新活动的风险承担偏好,推动国有企业高质量发展。Abstract: How to stimulate the vitality of state-owned enterprises and promote the high-quality development of China's economy is the current social concern. From the perspective of enterprise risk taking, this paper uses the data of A-share state-owned listed companies from 2003 to 2018, to investigate the relationship of mixed ownership reform, risk taking and innovation performance. The empirical results show that the mixed ownership reform has a significant positive correlation with the risk taking. The mechanism test found that the mixed ownership reform mainly affected the risk taking by reducing the agency cost of enterprises. Specifically, the effect of mixed ownership reform in improving risk taking is more significant in state-owned enterprises that have introduced private capital and those in regions with a high degree of marketization. Further research shows that the risk-taking level promoted by the mixed-ownership reform significantly increases the innovation input of enterprises but does not significantly promote the innovation output of enterprises. The results of this paper imply that in the process of mixed ownership reform of state-owned enterprises, a performance appraisal mechanism centered on innovation performance should be constructed to promote the formation of risk-taking preferences that are conducive to innovation activities and to promote high-quality development of state-owned enterprises.
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Keywords:
- mixed ownership reform /
- risk taking /
- agency costs /
- innovation performance
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一. 引言
近年来,短视频作为一种新兴的互联网信息传播载体被迅速普及,并深刻改变着人们的娱乐、学习和生活方式。中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的报告显示,到2023年6月,我国短视频用户已达到10.26亿,占全国网民总数的95.2%。大学生作为互联网“原住民”,已成为短视频应用程序(以下称“短视频APP”)的主要用户。以代表性短视频APP“抖音”为例,已有超过2 600万名大学生使用抖音,约占在校大学生总数的80%[1]。短视频APP的过度使用引发了公众对大学生短视频成瘾风险的担忧。短视频成瘾,是指个体不考虑其过度观看短视频可能产生的负面心理和行为后果,无法控制对短视频APP的使用,已被认为是当代网络成瘾的新形式[2-3]。短视频成瘾主要表现为四大核心症状:一是戒断,用户无法观看短视频时会出现负面情绪;二是突出,短视频的使用会主导用户的思想和任务;三是冲突,沉迷短视频与其他任务产生冲突;四是复发,用户无法自愿减少短视频观看时间[4]。短视频成瘾的核心特征充分展现了其危害性。因此,探究大学生短视频成瘾可能产生的负面影响具有十分重要的意义。
到目前为止,专门探究短视频成瘾给大学生群体带来负面影响的研究相对较少。大多数研究将网络成瘾当作一个涵盖所有形式的网络使用的单一概念,探讨其对大学生发展造成的不良影响[5-7]。然而,不同的互联网使用方式具有各自的特点[8]。因此,研究者认为应该将与网络成瘾相关的研究集中在特定行为或内容类型上[9-10]。与其他网络使用形式不同,短视频APP受到大学生的广泛欢迎主要是因其有以下三种独特性质。其一,内容丰富。视频内容几乎涵盖了生活的各个方面,例如健身、学习、宠物、旅行等。同时,短视频APP还采用个性化算法,根据用户的喜好为其推荐感兴趣的内容,增强用户粘性。其二,制作简单。短视频APP为用户提供了有趣的贴纸、特效滤镜等,用户可以轻松地创造出属于自己的短视频。其三,互动性强。用户不仅可以在短视频APP中制作短视频,也可以观看他人的短视频并与之互动,收获点赞和关注[3, 11]。短视频APP的独特功能使得大学生沉浸于观看短视频,进而出现短视频成瘾,并有可能给大学生的发展带来不同于沉迷其他网络媒体的负面影响。因此,有必要探究短视频成瘾对大学生的负面影响及其潜在作用机制。
大学阶段是人生发展的关键期、黄金期,是大学生进行自主学习、为未来生活和职业生涯发展打下良好基础的重要阶段。大学生短视频成瘾可能会严重影响其学业成绩,但目前鲜有研究探讨大学生短视频成瘾对学业成绩的影响。因此,本研究将尝试探讨大学生短视频成瘾对学业成绩的影响,以及学习投入和学业自我效能感在这一影响过程中的内在作用。
一 大学生短视频成瘾与学业成绩
学好各种专业知识是大学生在大学阶段的主要任务,判断学生知识掌握程度的重要指标就是学业成绩。大学生短视频成瘾可能会负向影响其学业成绩。社交媒体依赖理论认为,个体为满足一定的情感需求会习惯性使用社交媒体,长此以往形成社交媒体依赖,进而对个体的学业、家庭和生活造成负面影响[12]。短视频APP具有内容丰富、制作便捷和互动性强的特点,可以在多个方面充分满足大学生的信息需求、情感需求。大学生长期习惯性地使用短视频APP会导致成瘾问题的出现,进而使得学业成绩下降。具体来说,短视频播放时间较短的特点需要大学生不断地滑动页面、频繁地切换内容,这些操作会对大学生的认知能力带来负面影响,使得记忆力下降、注意力不集中,无法将大量认知资源投入学习过程,导致其学业表现不佳[13-17]。同时,短视频成瘾的大学生往往时间管理能力较弱,直接导致他们用于学习活动的时间减少。更重要的是,短视频成瘾的大学生容易产生时间知觉扭曲。具体而言,当大学生从观看短视频转变到进行相对枯燥且需要长时间集中注意力的学习任务时,会感到时间被拉长,对学习任务的兴趣降低,最终导致学业成绩下降[18-19]。虽然还没有直接证据支持大学生短视频成瘾负向影响学业成绩,但先前的研究显示了大学生网络成瘾与学业成绩显著负相关[20]。近年来,短视频成瘾已成为大学生网络成瘾的新形式。据此,提出假设1:短视频成瘾负向预测大学生学业成绩。
二 学习投入的中介作用
学习投入是指学生在学校情境中对正在进行的学习活动所投入的情感和认知水平,其特点是积极、完整和持久的认知与心理状态,包括行为、认知和情感三个要素[21-22]。根据取代假说,过度的短视频使用可能会挤压大学生用于学习的时间,导致其在学习上的行为投入、认知投入和情感投入水平降低,进而影响大学生学习投入[23-24]。具体来说,短视频成瘾的大学生更愿意放弃他们的日常活动,而将时间投入到观看短视频中[25]。同时,短视频APP的便利性、娱乐性也容易使大学生沉浸其中并体验到“心流”状态[26]。这种沉浸式的体验在短期内给大学生带来了快乐和满足感;但从长期来看,过度观看短视频可能导致大学生失去正确的时间感,降低其对学习活动的行为投入[27]。行为投入的减少往往伴随着认知与情感投入的同步降低。当大学生习惯于短视频带来的即时快感与满足时,他们可能不愿意为需要持续努力与长时间专注的学习任务投入足够的认知与情感资源[27]。当前,已有研究探讨了大学生短视频成瘾和学习投入之间的关系。研究显示,问题性短视频使用显著降低了大学生的学习投入[24]。但该研究的对象为高职学生,其与普通高校的学生在教育背景、学习方式等方面可能存在较大差异。因此,该研究结果的可推广性可能会受到限制。本研究将选择普通高校的大学生作为被试,来探讨短视频成瘾与学习投入之间的关系。
学习投入会影响大学生的学业成绩。投入-产出模型认为,学生的学习投入是其取得较好学业成绩的前提条件,学习投入的质量和数量决定了学业成绩。在一定范围内,学习投入作为“输入”影响学业成绩的“输出”,学生投入越多,学业成绩越有可能提高[28]。同时,学习投入水平较高的学生更有可能掌握成功学习的策略,也更有可能具有更高水平的自我控制[29]。因此,高水平的学习投入对大学生学业成绩的提高有明显的促进作用[30-32]。一项元分析显示,学习投入与学业成绩之间存在显著的正相关[33]。以往的研究也发现,学习投入在社交网站成瘾和大学生学业成绩之间起到显著的中介作用[34]。据此,提出假设2:学习投入在大学生短视频成瘾与学业成绩之间起到显著的中介作用。
三 学业自我效能感的调节作用
学业自我效能感是指个体对自己能否完成某种学习目标的一种信念与判断,是自我效能感在学习领域的具体化[35]。根据班杜拉(Bandura)的自我效能感理论,个体在进行学业活动时会对自己的能力有一定的预期和判断,这种预期和判断会直接影响个体的学习效果[36]。因此,本研究认为,当大学生的学业自我效能感水平不同时,学习投入对学业成绩的影响可能不同。对于学业自我效能感较高的大学生来说,其在学习过程中具有较强的自我实现动机,对完成学业挑战充满自信并采取多种学习策略来完成学习任务[29, 37-39]。当学业自我效能感较高时,学习投入对学业成绩的正向预测作用更强。对于学业自我效能感较低的大学生来说,其在学习过程中的愉快体验较少,积极性不高,不愿意付出较多的努力来完成学业任务[40-41]。因此,学习投入对学业成绩的正向预测作用可能变弱。据此,提出假设3:学业自我效能感显著调节学习投入对大学生学习成绩的影响,即学习投入对学业成绩的预测作用在高学业自我效能感的大学生群体中更强。
综上所述,本研究拟以大学生为研究对象,探究短视频成瘾对学业成绩的影响,以及学习投入在两者之间的中介作用和学业自我效能感的调节作用(见图 1)。
二. 研究方法
一 研究对象
本研究以大一至大四学生为研究对象进行问卷调查,共收回有效问卷802份。其中,男生361人(45.0%),女生441人(55.0%);大一413人(51.5%),大二162人(20.2%),大三87人(10.8%),大四140人(17.5%);年龄在17—24岁,平均年龄19.91±1.41岁。
二 研究工具
1 短视频成瘾量表
结合本研究的研究目的和内容并采用回译策略,对金伯利·杨(Young)编制的网络成瘾量表进行修订[42]。修订后的短视频成瘾量表共有8个条目,采用李克特3点评分,每个条目的得分相加为总分,总分越高表明大学生短视频成瘾状况越严重。代表性题目是“你是否感觉需要不断增加刷短视频的时间才能得到满足”。在本研究中,该量表的Cronbach's α系数为0.84。
2 学习投入量表
采用方来坛等人修订的中文版学习投入量表来测量大学生的学习投入[43]。该量表共有17个条目,采用李克特5点评分,每个条目的得分相加为总分,总分越高表明大学生学习投入水平越高。代表性题目是“学习时,我浑身有力而且干劲十足”。该量表已在大学生群体中得到广泛应用,且信效度良好[44]。在本研究中,该量表的Cronbach's α系数为0.96。
3 学业成绩量表
采用自陈的方法对大学生的学业成绩进行测量[45],即让大学生根据其在班级中的学习成绩情况在7点量表中做出相应的等级评定。学生做出的评定等级越高表示该生的学业成绩越好。
4 学业自我效能感量表
采用梁宇颂修订的中文版学业自我效能感量表测量大学生的学业自我效能感水平[46-47]。该量表共有22个条目,采用李克特5点评分,每个条目的得分相加为总分,得分越高表明大学生感知到的学业自我效能感水平越高。代表性题目是“我认为自己有能力解决学习中遇到的问题”。该量表已在大学生群体中得到广泛应用,且信效度良好[48]。在本研究中,该量表的Cronbach's α系数为0.96。
三 数据处理
采用SPSS 25.0对数据进行描述性统计、差异性检验、中介效应分析和调节效应分析[49]。
三. 结果分析
一 共同方法偏差检验
本研究主要采用问卷法收集数据,因此采用Harman单因素检验法来检验共同方法偏差的影响。结果显示,特征根大于1的因子共计5个,第一个因子仅解释总变异量的31.98%,小于40%。因此,本研究不存在严重的共同方法偏差[50]。
二 相关分析
相关分析显示:大学生短视频成瘾与学习投入、学业自我效能感、学业成绩呈显著负相关;大学生学习投入与学业自我效能感、学业成绩呈显著正相关;大学生学业自我效能感与学业成绩呈显著正相关(见表 1)。t检验结果表明,男生的学习投入水平显著高于女生(t=3.18, p<0.01)。
表 1 各变量平均数、标准差、相关系数矩阵变量 M SD 1 2 3 4 短视频成瘾 1.80 0.47 1 学习投入 3.39 0.88 -0.16*** 1 学业自我效能感 3.39 0.80 -0.15*** 0.59*** 1 学业成绩 4.01 1.74 -0.20*** 0.28*** 0.12*** 1 注:*p<0.05,* *p<0.01,* * *p<0.001。下同。 三 学习投入的中介作用
本研究采用SPSS宏程序PROCESS的模型4来检验学习投入在大学生短视频成瘾和学业成绩中的中介作用。首先,分析了短视频成瘾对学业成绩的影响。结果显示,在控制了性别之后,短视频成瘾显著负向预测大学生的学业成绩(β=-0.19, t=-5.79, p<0.001)。接着,加入中介变量学习投入,短视频成瘾显著负向预测学习投入(β=-0.15, t=-4.41, p<0.001),学习投入显著正向预测学业成绩(β=0.26, t=7.63, p<0.001);同时,短视频成瘾对学业成绩的负向预测作用仍然显著(β=-0.16, t=-4.69, p<0.01)(见表 2)。最后,采用偏差校正的Bootstrap法来检验学习投入的中介作用。结果表明,中介效应值为-0.04,95%的置信区间为[-0.07, -0.02],中介效应显著。这表明大学生短视频成瘾既能对学业成绩产生直接影响,又能通过学习投入的部分中介作用对学业成绩产生显著的间接影响。
表 2 学习投入在短视频成瘾与学业成绩之间的中介作用检验预测变量 学习投入 学业成绩 β t β t 性别 -0.22 -3.11** 0.14 2.09* 短视频成瘾 -0.15 -4.41*** -0.16 -4.69** 学习投入 0.26 7.63*** R2 0.04 0.11 F 14.90*** 31.57*** 四 学业自我效能感的调节作用
本研究采用SPSS宏程序PROCESS的模型14检验学业自我效能感的调节作用。结果如表 3所示,大学生学业自我效能感显著调节学习投入对学业成绩的预测作用(β=0.08, t=2.95, p<0.01)。随后,为更好地展现学业自我效能感的调节作用,将自我效能感按平均数加减一个标准差分为高低两组,进行简单斜率检验并绘制简单斜率图。如图 2所示,当学业自我效能感水平较低时,学习投入显著正向预测学业成绩(bsimple=0.24, p<0.001);当学业自我效能感水平较高时,学习投入仍显著正向预测学业成绩且预测效应值变大(bsimple = 0.40, p<0.001)。结果表明,随着学业自我效能感水平的提高,学习投入对学业自我效能感的预测作用变强。
表 3 学业自我效能感的调节作用检验预测变量 学习投入 学业成绩 β t β t 性别 -0.22 -3.11** 0.15 2.17* 短视频成瘾 -0.15 -4.41*** -0.17 -5.11*** 学习投入 0.32 7.66*** 学业自我效能感 -0.06 -1.45 学习投入×学业自我效能感 0.08 2.95** R2 0.04 0.12 F 14.90*** 21.56*** 传统的简单斜率检验方法存在不足,学业自我效能感的高低水平是人为划分的,会导致一些重要信息丢失。因此,本研究使用Johnson-Neyman法进行简单斜率检验。结果显示,当学业自我效能感得分大于1.58时,学习投入对学业成绩产生显著的预测作用,且随着自我效能感水平的升高预测效应值变大;当学业自我效能感得分小于1.58时,学习投入并不会对学业成绩产生显著的预测作用(见图 3)。
四. 讨论
一 大学生短视频成瘾对学业成绩的影响
本研究发现,大学生短视频成瘾显著负向预测其学业成绩,即短视频成瘾越严重的大学生学业成绩越差。社交媒体依赖理论认为,个体的社交媒体依赖是从看似“无害”且“正常”的使用习惯发展而来的。使用习惯的负面影响在个体看来是可以“接受”的,但社交媒体会诱使人们过度使用,形成依赖,最终给个体的学业和生活等产生负面影响[12]。本研究与社交媒体依赖理论的解释一致,即大学生对于短视频APP的习惯性使用甚至成瘾潜移默化地产生了负面影响,导致其学业成绩下降。因此,大学生应当采取措施科学合理地使用短视频APP,减少短视频成瘾。例如,在打开短视频APP之前设定明确的使用时间并严格遵守;在学习时,通过设置手机“专注模式”来督促自己集中注意力,避免被短视频APP分散精力。此外,为了更好地降低短视频成瘾对学业成绩的影响,本研究还探讨了大学生短视频成瘾如何以及何时影响学业成绩。具体来说,本研究提出了一个有调节的中介作用模型,探讨学习投入和学业自我效能感在短视频成瘾和学业成绩关系中的作用。这一结果对合理引导大学生使用短视频,提高其学业成绩具有一定的启示意义。
二 学习投入的中介作用
学习投入在短视频成瘾和学业成绩间起显著的中介作用, 即短视频成瘾的大学生因学习投入水平较低导致学业成绩更差,此结果支持假设2。这对于解释大学生短视频成瘾如何影响其学业成绩具有重要意义。一方面,短视频成瘾导致大学生用在学习上的时间减少,降低了大学生对于学习活动的行为投入、认知投入和情感投入水平[23-27];另一方面,学习投入水平的降低对大学生的学业成绩产生负面影响[29-32]。这一结果也与投入-产出模型的解释一致,短视频成瘾可能会降低大学生的学习投入水平;当大学生用于学习的时间和认知资源减少时,其学业成绩变差[28]。此外,这一研究结果表明,学习投入在提高大学生学业成绩的过程中发挥重要作用。因此,学校和家长可以采取适当的措施来帮助大学生戒除短视频成瘾和提高学习投入。例如,家长和学校可以采用认知行为疗法,通过与大学生沟通交流或观看相关短片等方式,让大学生从本质上认识到短视频成瘾可能带来的各种危害,之后进一步设立目标逐步缩短其浏览短视频的时间。大学生也可以利用“延迟满足”的心理技巧进行自我监控,训练自己少看或延迟观看短视频的能力,减少对短视频的依赖。此外,大学生可以通过培养积极情绪、增加情感投入等方式来提高其学习投入水平,最终使得短视频成瘾对学业成绩的负面影响变弱乃至消失。
三 学业自我效能感的调节作用
大学生学业自我效能感显著调节学习投入对学业成绩的影响,即学习投入对学业成绩的预测作用在高学业自我效能感的大学生群体中更强,此结果支持假设3。班杜拉的自我效能感理论认为,个体对自己能否成功执行某项行为的预期和评估,会对其在该行为上付出的努力程度和最终结果产生显著影响[36]。因此,较高的自我效能感有助于增强学习投入对学业成绩的正向影响。当大学生的自我效能感较高时,将会更自信、更积极地评价自己,同时他们也会投入更多的精力和专注力去解决学习中遇到的困难任务[29, 37-39]。当学业自我效能感较高时,学习投入对学业成绩产生显著的正向预测作用。自我效能感较低的大学生在遇到学习困难时往往采用回避策略,不愿意投入更多的时间和精力去解决这一困难,导致他们在学习过程中获得的学习经验和自我认同相对较少,不利于学业成绩的提升[40-41, 51-52]。当学业自我效能感较低时,学习投入对学业成绩产生正向预测作用,但这一影响较弱。研究结果也启示我们,大学生学业自我效能感的增强有助于学业成绩的提高。因此,学校和教师可以为大学生设立具体且可达成的学习目标,不断增强其自身成就感;给大学生提供积极的反馈和鼓励,帮助其正确认识自己的进步;助力大学生培养有效的学习策略,如时间管理和问题解决技巧等,改善学习状态,提高学业成绩[53]。
四 局限和展望
本研究也存在一定的不足,以期在未来研究中进一步完善。首先,横断设计限制了对本研究中潜在因果关系的推断。鉴于此,未来的研究可以考虑采用纵向设计,以便更深入地探索和揭示相关变量之间的关系。其次,学习投入具有行为、认知和情感三个要素,因此未来的研究可以分别探讨行为投入、认知投入和情感投入在短视频成瘾和学业成绩之间的中介作用[30]。最后,本研究采用自我报告的方法收集数据,而短视频成瘾是一种消极事件,因此测量所得到的大学生短视频成瘾水平可能会被低估。
五. 结论
(1) 短视频成瘾越严重的大学生,其学业成绩越差。
(2) 大学生学习投入在短视频成瘾与学业成绩之间起显著的部分中介作用;大学生短视频成瘾导致学习投入减少,进而引起学业成绩下降。
(3) 学业自我效能感显著正向调节了学习投入对大学生学业成绩的影响,即学习投入对学业成绩的预测作用在高学业自我效能感的大学生群体中更强。【感谢山西大学教育科学学院曹靖宇同学、郑州大学教育学院郜雪微同学在数据收集过程中给予的帮助。】
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表 1 变量定义表
变量类型 变量代码 变量名称 变量说明 被解释变量 Risk 风险承担 利润率的波动性,即经行业调整的企业利润率的标准差 RD 创新投入 研发投入/营业收入 Invent 实质性创新产出 Ln(企业发明专利获得数量+1) Ln(企业实用新型专利获得数量+外观设计专利获得数量+1) Uninvent 策略性创新产出 总收入/总资产 Mixratio 混改深入度 前十大股东中民营和外资持股比例之和 解释变量 Mixbalance 混改制衡度 前十大股东民营和外资持股比例之和减去国有股份持股比例总量的差 Size 企业规模 Ln(1+总资产) Lev 资产负债率 企业总负债/企业总资产 Growth 销售增长 营业收入的年增长率 Age 企业年龄 Ln(1+企业成立年龄) GDP 宏观经济 GDP年增长率 控制变量 Roa 资产回报率 税后净利润/总资产 Herfindahl_10 赫芬达尔指数 前十大股东持股比例平方和 Ind 行业虚拟变量 按证监会上市公司行业分类指引分类,制造业按二级代码分类,其余按一级代码分类,剔除金融业后,分为20个行业虚拟变量 Year 年度虚拟变量 按照样本年度(2003—2018),设置15个虚拟变量 表 2 描述性统计表
Variables N Mean SD Median Min Max Risk 15 352 0.029 0.034 0.018 2 0.001 60 0.202 Mixratio 15 352 0.119 0.172 0.027 0.000 0.712 Mixbalance 15 352 -0.280 0.353 -0.372 -0.803 0.696 Size 15 352 22.240 1.367 22.040 19.700 26.330 Lev 15 352 0.507 0.194 0.517 0.075 0.926 Growth 15 352 0.184 0.451 0.111 -0.594 2.905 Age 15 352 3.209 0.174 3.219 2.565 3.611 GDP 15 352 9.006 2.168 9.400 6.589 14.200 Roa 15 352 0.029 0.055 0.028 -0.216 0.185 Herfindahl_10 15 352 0.195 0.131 0.167 0.018 0.601 表 3 混合所有制与风险承担水平回归结果
Variables (1) Risk (2) Risk (3) Risk (4) Risk Mixratio 0.017*** (9.29) 0.019*** (11.37) Mixbalance 0.013*** (14.05) 0.011*** (12.06) Size -0.004*** (-14.27) -0.003*** (-13.58) Lev -0.001 (-0.70) -0.002 (-0.81) Growth -0.001 (-1.05) -0.001 (-1.06) Age 0.009*** (6.27) 0.008*** (5.67) GDP -0.001** (-2.39) -0.001** (-2.04) Roa -0.223*** (-25.85) -0.223*** (-25.87) Herfindahl_10 0.000 (0.09) 0.010*** (4.38) Year Yes Yes Yes Yes Ind Yes Yes Yes Yes Constant 0.040*** (15.69) 0.099*** (11.65) 0.047*** (18.18) 0.100*** (11.80) Observations 15 352 15 352 15 352 15 352 R-squared 0.059 0.215 0.068 0.216 注:*、* *、* * *分别表示在0.1、0.05、0.01水平上显著。下表同。 表 4 机制检验回归结果
Variables (1) Risk (2) Agency_Cost (3) Risk (4) Risk (5) Agency_Cost (6) Risk Agency_Cost 0.001** (2.21) 0.001** (2.28) Mixratio 0.019*** (11.37) -0.131*** (-5.02) 0.019*** (11.46) Mixbalance 0.011*** (12.06) -0.075*** (-5.41) 0.011*** (12.16) Controls Yes Yes Yes Yes Yes Yes Year Yes Yes Yes Yes Yes Yes Ind Yes Yes Yes Yes Yes Yes Constant 0.099*** (11.65) 0.250 (1.64) 0.099*** (11.62) 0.100*** (11.80) 0.241 (1.57) 0.100*** (11.78) Observations 15 352 15 352 15 352 15 352 15 352 15 352 R-squared 0.215 0.248 0.216 0.216 0.248 0.217 表 5 稳健性检验回归结果
Variables (1) Risk2 (2) Risk2 (3) Risk2 (4) Risk2 (5) Risk (6) Risk (7) Risk (8) Risk Mixratio 0.033*** (9.34) 0.019*** (11.37) Mixbalance 0.025*** (14.07) 0.021*** (12.08) Mixratio_F 0.017*** (8.94) 0.018*** (9.85) Mixbalance_F 0.013*** (12.95) 0.010*** (10.5) Controls No Yes No Yes No Yes No Yes Year Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Ind Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Constant 0.076*** (15.68) 0.099*** (11.65) 0.089*** (18.15) 0.189*** (11.73) 0.041*** (15.04) 0.096*** (9.84) 0.048*** (17.21) 0.097*** (9.97) Observations 15 352 15 352 15 352 15 352 13 901 13 901 13 901 13 901 R-squared 0.059 0.215 0.069 0.215 0.062 0.116 0.07 0.117 表 6 异质性检验回归结果
Variables (1) Risk (2) Risk (3) Risk (4) Risk (5) Risk (6) Risk (7) Risk (8) Risk 引入外资 未引入外资 引入外资 未引入外资 市场化高 市场化低 市场化高 市场化低 Mixration 0.014*** (5.15) 0.019*** (8.79) 0.018*** (7.15) 0.015*** (5.29) Mixbalance 0.009*** (5.34) 0.011*** (9.75) 0.010*** (7.76) 0.008*** (5.54) Controls Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Year Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Ind Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Observations 3 585 11 767 3 585 11 767 5 302 4 507 5 302 4 507 R-squared 0.178 0.230 0.179 0.232 0.172 0.191 0.173 0.192 Constant 0.068*** (4.41) 0.114*** (10.80) 0.067*** (4.36) 0.118*** (11.27) 0.092*** (6.84) 0.138*** (9.24) 0.094*** (6.96) 0.139*** (9.27) Chow test 3.55*** 3.63*** 2.43*** 2.37*** P值 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 表 7 混合所有制改革、风险承担与企业创新绩效回归结果
Variables (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) RD RD RD INVENT INVENT INVENT UNINVENT UNINVENT UNINVENT Mixration×Risk 0.176** (2.03) 0.260 (0.36) -0.325 (-0.32) Mixbanlance×Risk 0.105** (2.36) 0.413 (1.19) -0.052 (-0.10) Risk 0.035** (2.02) -0.020 (-1.21) 0.025 (1.29) -0.582*** (-3.20) -0.504** (-2.14) -0.385** (-2.07) -1.104*** (-4.59) -0.859*** (-2.73) -0.913*** (-3.75) Mixratio -0.005* (-1.81) -0.216*** (-5.42) -0.312*** (-5.13) Mixbalance -0.003** (-2.39) -0.132*** (-6.56) -0.168*** (-5.45) Size -0.003*** (-9.28) -0.003*** (-10.32) -0.003*** (-10.38) 0.173*** (22.20) 0.173*** (22.31) 0.172*** (22.02) 0.214*** (20.94) 0.216*** (21.10) 0.213*** (20.78) Lev -0.022*** (-8.73) -0.020*** (-7.82) -0.020*** (-7.84) -0.323*** (-8.39) -0.320*** (-8.29) -0.316*** (-8.20) -0.251*** (-4.77) -0.246*** (-4.68) -0.242*** (-4.61) Growth 0.001 (0.66) 0.001 (1.31) 0.001 (1.30) -0.077*** (-7.34) -0.071*** (-6.76) -0.071*** (-6.77) -0.134*** (-8.70) -0.125*** (-8.05) -0.125*** (-8.08) Age -0.024*** (-11.19) -0.022*** (-10.03) -0.022*** (-9.85) -0.263*** (-5.85) -0.249*** (-5.51) -0.239*** (-5.27) -0.212*** (-3.61) -0.189*** (-3.22) -0.177*** (-3.01) GDP -0.004*** (-6.14) -0.006*** (-7.01) -0.006*** (-6.99) -0.055*** (-5.92) -0.057*** (-6.10) -0.059*** (-6.26) -0.054*** (-3.92) -0.057*** (-4.12) -0.059*** (-4.30) Roa 0.039*** (4.52) 0.032*** (4.12) 0.033*** (4.16) -0.059 (-0.44) -0.017 (-0.13) -0.015 (-0.11) 0.575*** (2.99) 0.640*** (3.33) 0.639*** (3.32) Herfindahl_10 -0.024*** (-8.27) -0.022*** (-7.52) -0.022*** (-7.49) -0.299*** (-5.33) -0.296*** (-5.28) -0.401*** (-7.13) -0.317*** (-4.25) -0.313*** (-4.21) -0.462*** (-6.07) Year Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Ind Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Constant 0.199*** (18.97) 0.221*** (19.07) 0.219*** (18.90) -2.199*** (-8.91) -2.237*** (-9.07) -2.259*** (-9.15) -3.258*** (-9.94) -3.322*** (-10.14) -3.339*** (-10.20) Observations 5 881 5 706 5 706 15 352 15 352 15 352 15 352 15 352 15 352 R-squared 0.299 0.291 0.292 0.224 0.226 0.226 0.249 0.251 0.251 -
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