【摘要】：为了避免可能存在的反向因果关系而导致的内生性问题，我们参照杨洋等的做法，用T期的按行业计算的政府补贴数对T-1期的新创企业绩效的行业均值进行回归分析，同时还对按行业计算的政府补贴数的变化对T-1期的新创企业绩效的行业均值进行回归分析。回归结果显示，这两个回归系数均不显著。采用同样的方法对网络构建和新创企业绩效的反向因果关系进行检验，回归结果显示，两个回归系数也均不显著。
为了避免可能存在的反向因果关系而导致的内生性问题，我们参照杨洋等（2015）的做法，用T期的按行业计算的政府补贴数对T-1期的新创企业绩效的行业均值进行回归分析，同时还对按行业计算的政府补贴数的变化（T期按行业计算的政府补贴数减去T-1期按行业计算的政府补贴数）对T-1期的新创企业绩效的行业均值进行回归分析。回归结果显示，这两个回归系数均不显著（p=0.443以及p=0.424）。采用同样的方法对网络构建和新创企业绩效的反向因果关系进行检验，回归结果显示，两个回归系数也均不显著（p=0.231以及p=0.139）。因此，本研究的数据中并不存在反向因果关系带来的内生性隐患。此外，由于网络构建主要借助企业参加活动的次数来加以测量，尽管多参加活动有助于形成网络关系，但这并不是必然的，因为这与企业是否主动借助这些活动去拓展网络有关。因此，为了减少变量测量偏差，本研究采用网络构建的一种替代性测量方法，即设计了一个基于李克特五点测量法的单一维度测量题项，即“2014年，企业借助参加由政府及其他承担公共服务职能的机构（行业协会、孵化器等）组织的企业家联谊会、风险投资推介会、创业导师联盟、产品推介会、产学研对接等活动而新增加的关系数量情况如何？”选项从“1=几乎没有”到“5=非常多”。选用替代变量重复之前的回归分析，结果依然支持本文的研究结论，说明研究结论是稳健的。(www.xing528.com)
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
