摘要:文章以2005年~2009年
一、 引言
2009年
表4中,pedroni面板协整检验的7各统计量中有6个拒绝原假设,因此可认为lir和 yy存在长期协整关系。表6中kao面板协整检验的相伴概率为0.460 6,远远大于10%的显著性水平,即接受原假设,因此lir和 yy不存在长期协整关系。由于两种方法的检验结果是相反的,因此不能确定lir和 yy是否具有长期协整关系。既然能够确定lir和 zch存在长期协整关系,不能确定lir和 yy是否具有长期协整关系,则在进行回归分析时,yy被剔除。
4. 面板数据回归结果。面板数据是近年来计量经济学研究的热点,也取得了很大的进步。单纯应用截面数据或时间序列数据来寻找经济规律,往往存在一定的偏差,得出的结论也不可靠。本文运用动态面板数据模型分析企业研发强度、规模大小与利润之间的关系。动态面板数据模型能够充分揭示变量的动态属性,揭示经济关系的动态调整过程,研究结论更具可靠性。模型如(1)所示。
liri,t=c+?琢1liri,t-1+?琢2cyi,t+?琢3zchi,t+?琢4syzi,t+?着i,t(1)
(1)式中,i代表各个企业样本,t代表年份,表示第i个企业样本在第t年的利润,liri,t-1表示第i个企业样本在第t-1年的利润,cyi,t表示第i个企业样本在第t年的人数, zchi,t表示第i个企业样本在第t年的规模,syzi,t表示i个企业样本在第t年的所有者权益,c为常数项向量,?琢1、?琢2、 ?琢3、?琢4为系数向量,?着i,t为随机扰动项。wWW.133229.cOm估计结果见表7。
表7中方程采用固定效应模型、个体随机效应模型的回归结果。究竟是采用固定效应模型还是个体随机效应模型更合理,需要进行hausman检验。检验结果见表8。
根据hauseman检验,如果拒绝零假设,模型设定为固定效应是合理的,如果是接受零假设,模型设定为随机效应是合理的。表2中prob为0.000 0,表明拒绝零假设,模型设定为固定效应是合理的。根据表7中方程(2)的固定效应回归结果可知,随着企业规模的扩大,企业利润会增加,企业规模每增加10 000元,企业利润增加116元。同时方程(2)也显示:企业从业人数和企业所有者权益与企业利润成正相关关系,即企业人数增加,企业利润会增加;企业所有者权益增加,企业会利润增加。
四、 结论及其解释
文章以2005年~2009年
