稳健性检验：如何确保数据分析的可靠性？

为了提高本章研究的可靠性，还将从更换模型及异方差检验两方面入手，考察当参数设定改变时，实证结果是否会发生变化。

1.更换模型

为了检验模型一及模型二结果的稳健性，我们在此引入了高新技术企业分别与财务杠杆、经营负债率及金融负债率的交互变量，并在模型一及模型二的基础上构建了两个新的模型（模型三、模型四）对总样本进行回归，目的是检验更换模型后是否仍能证明高新技术企业资质的调节作用。

模型三是在模型一的基础上引入High-tech×Financial Leverage后对总样本进行回归，见式（5-7）。

模型四是在模型二的基础上引入High-tech×FL By Operating Debt及High-tech×FL By Financial Debt后对总样本进行回归，见式（5-8）。

表5-5为更换模型后对总体样本进行回归的结果。据此可以看出，在模型三中，交叉项High-tech×Financial Leverage在1%的水平上显著（b=57.266，p≤0.01），说明是否为高新技术企业会对财务杠杆、对企业自主创新的影响产生正向调节作用，即在高新技术企业中财务杠杆对自主创新活动的促进作用更大，这与模型一的OLS回归结果一致。

根据模型四的回归结果，经营负债形成的财务杠杆FL By Operating Debt对企业的自主创新活动无显著影响（b=-0.398，p≥0.1），而金融负债形成的财务杠杆FL By Financial Debt在10%的水平上与自主创新呈显著正相关（b=27.342，p≤0.1），说明经营负债和金融负债所形成的财务杠杆会对企业的自主创新产生不同的影响，这与前文回归结果基本一致。此外，一方面，交叉乘项High-tech×FL By Financial Debt在5%的水平上显著（b=95.732，p≤0.05），证明了高新技术企业资质会对金融负债形成的财务杠杆与自主创新的关系产生调节作用；另一方面，高新技术企业与经营负债率的交叉乘项并未通过显著性检验（b=-25，p≥0.1），说明高新技术企业资质未能显著影响经营负债形成的财务杠杆与创新的关系，这与模型二的OLS回归结果相同。

表5-5　稳健性检验——更换模型

（续表）(www.xing528.com)

注：***，**，*分别表示在1%，5%及10%的水平上显著相关，[ ]内表示稳健的T统计量。

2.异方差检验

异方差的出现会对OLS回归的解释产生一些不利影响，例如，异方差的存在会使最小二乘估计失去其有效性，同时异方差还会降低t检验的可靠性，从而影响回归的显著性结果。因此，本章还将对前文的模型进行Robust异方差检验，以排除异方差的影响，检验回归结果的稳健性。

表5-6中控制异方差的稳健性检验结果与前文得出的结论一致。在模型一的异方差检验中，从总体样本来看，High-tech×Financial Leverage的估计系数在5%的水平上显著为正（b=57.266，p≤0.05），证明了高新技术企业资质对财务杠杆与自主创新关系的调节作用，接受假设H1。从分组样本来看，在高新技术企业中，财务杠杆对自主创新有显著的正向作用（b=118.479，p≤0.01），接受假设H1-a；在非高新技术企业中，财务杠杆对自主创新的影响并未像预想的一样显著为负，拒绝假设H1-b。在模型二的异方差检验结果中，总体的回归结果表明，经营负债与金融负债形成的财务杠杆对自主创新的影响作用不同，且高新技术企业资质对金融负债形成的财务杠杆与自主创新的关系有调节作用，接受假设H2及H3。在高新技术企业中，金融负债形成的财务杠杆对自主创新有着显著的促进作用（b=171.483，p≤0.01），而在非高新技术企业中，金融负债形成的财务杠杆未像假设般对创新产生显著的抑制作用，因此接受假设H2-b和假设H3-a，拒绝假设H3-b。同时，经营负债所形成的财务杠杆无论是在高新技术企业还是非高新技术企业中都未发现与自主创新显著的相关关系，接受假设H2-a。因此本章的实证结果通过异方差检验。

综上，本章得到的结果均通过稳健性检验，具有可靠性。

表5-6　控制异方差的稳健性检验

（续表）

注：***，**，*分别表示在1%，5%及10%的水平上显著相关，[ ]内表示稳健的T统计量。