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user: 5. 实证结果分析 5.1. 描述性统计和相关系数矩阵 描述性统计如表2所示，包含了变量的平均值、标准差、最大值、最小值；变量之间的相关系数矩阵如表3所示。反映企业绩效的变量托宾Q值和roa存在不同的统计指标，表明不仅公司间存在绩效的差别，而且不同的统计指标也存在绩效的衡量差别，因此有必要对资产回报率和托宾Q值分两个计量模型进行回归。在其他的指标上，公司间的表现都有所不同，而存在一定差异的数据间，在保证做到控制误差的情况下，能够较有效检验本文所建模型的说服力以及代表性。从表3的变量间相关系数矩阵能够看出，多数的控制变量对被解释变量和解释变量之间的相关系皆存在显著关系，且经过多重共线性的检验，所有变量的方差膨胀因子(VIF)皆小于10，不存在明显的多重共线性的问题。因此，对这些变量进行严格控制，对研究的严谨性是相当重要的。 5.2. 回归分析 本文的实证结果主要分为三个部分内容，第一部分是组织冗余对企业绩效的影响；第二部分是创业导向在组织冗余对企业绩效关系中的中介效应检验；第三部分是将资产回报率为被解释变量，进行检验 Table 1 Selection and calculation of variable 变量类型 变量 变量符号 变量测量 被解释变量 托宾Q值 tobinq 资产市值除以资产总账面价值 资产回报率 roa 净利润除以总资产平均余额 解释变量 组织冗余 slack 流动比率、负债权益比及管理费用销售收入比的平均值 中介变量 企业创业导向 eo 研发费用、投资活动现金流量净额与营业收入之比的平方和开根 控制变量 总经理持股比例 mstock 总经理在公司持有的股份占比 股权集中度 share 公司前十大股东的股份占比之和 公司规模 fsize 公司资产账面总额取对数 公司年龄 fage 统计的当年年度减去公司上市年度 资产负债率 debt 业负债账面总额占资产账面总额比 两职兼任 dual 公司董事长和总经理是否为同一人任职0表示不是，1表示是 独立董事比例 indera 公司独立董事人数占董事会总人数的比值 表1. 变量的选择和计算 Table 2 Descriptive statistic 变量 均值 标准差 最小值 最大值 tobinq 0.17 0.17 0.01 1.02 roa 0.05 0.06 −0.1 0.23 eo 2.76 1.72 0.92 1.23 slack 1.73 1.89 0.35 11.85 mstock 5.3 1.71 0 49.17 share 53.2 14.61 19.94 86.28 fsize 21.85 0.95 19.87 24.34 fage 9.08 5.25 1 25 debt 0.4 0.18 0.05 0.8 dual 0.31 0.46 0 1 indera 0.37 0.05 0.33 0.57 表2. 描述性统计 Table 3 Correlation coefficient matrix of variable roa eo slack mstock share fsize fage debt dual roa 1 eo 0.372 *** 1 slack 0.349 *** 0.378 *** 1 mstock 0.090 *** 0.109 *** 0.133 *** 1 share 0.308 *** 0.116 *** 0.169 *** 0.167 *** 1 fsize 0.033 −0.426 *** −0.292 *** −0.235 *** −0.013 1 fage −0.162 *** −0.090 *** −0.220 *** −0.370 *** −0.437 *** 0.377 *** 1 debt −0.426 *** −0.403 *** −0.730 *** −0.148 *** −0.163 *** 0.396 *** 0.247 *** 1 dual 0.019 0.073 *** 0.117 *** 0.464 *** −0.025 −0.126 *** −0.130 *** −0.079 *** 1 indera −0.058 ** 0.027 −0.032 0.191 *** 0.002 −0.051 ** −0.034 −0.024 0.193 *** 表3. 变量的相关系数矩阵 以验证稳健性。所有的回归均通过了豪斯曼检验，选择固定效应模型估计的效果更好。表4展示的实证结果如下： 本文采用了分层逐级回归的方法，模型(1)是控制变量对被解释变量企业绩效的影响，这里的绩效用tobinq指标。能够看出，各个控制变量除了独立董事比例在0.1的水平上显著，其余皆在0.01的水平上高度显著；模型(2)加入了自变量，且在0.01的水平上显著，但是其相关系数只有−0.0098，数值较小，相关关系比较弱，说明有可能在组织冗余和企业绩效之间还存在一个部分中介机制，且组织冗余与企业绩效存在负向的相关关系(1%显著性水平)，而以ROA为被解释变量的模型(6)中，也有同样的结论，因此假设1得到了证实；模型(3)检验了组织冗余与本文的中介变量——创业导向之间的关系，结果发现， Table 4 Empirical results: taking Tobin Q as explained variabl 模型1 (tobinq) 模型2 (tobinq) 模型3 (eo) 模型4 (tobinq) 模型5 (tobinq) mstock −0.0016 *** −0.0016 *** −0.0195 *** −0.0014 *** −0.0015 *** (0.0004) (0.0004) (0.0035) (0.0003) (0.0003) share 0.0016 *** 0.0016 *** 0.0189 *** 0.0015 *** 0.0015 *** (0.0002) (0.0002) (0.0051) (0.0002) (0.0002) fsize 0.1125 *** 0.1126 *** −1.3816 *** 0.1226 *** 0.1221 *** (0.0220) (0.0224) (0.1300) (0.0247) (0.0254) fage −0.0099 *** −0.0103 *** 0.2662 *** −0.0118 *** −0.0122 *** (0.0023) (0.0024) (0.0824) (0.0033) (0.0034) debt −0.2331 *** −0.3010 *** −0.6383 *** −0.2333 *** −0.2966 *** (0.0586) (0.0426) (0.2339) (0.0578) (0.0423) dual 0.0303 *** 0.0304 *** −0.0759 0.0308 *** 0.0309 *** (0.0105) (0.0098) (0.0508) (0.0103) (0.0097) indera 0.1035 * 0.0996 * −0.2100 0.1047 * 0.1010 * (0.0548) (0.0555) (0.3188) (0.0536) (0.0543) slack −0.0098 *** −0.0967 *** −0.0091 *** (0.0034) (0.0272) (0.0034) eo 0.0073 *** 0.0069 ** (0.0026) (0.0027) _cons −2.2305 *** −2.1836 *** 3.1518 *** −2.4480 *** −2.3909 *** (0.4378) (0.4502) (3.3673) (0.4923) (0.5105) R 2 0.0655 0.0684 0.1180 0.0686 0.0712 Hausman检验 67.12 *** 79.26 *** 208.37 *** 69.19 *** 79.74 *** 模型的F值 183.87 *** 364.27 *** 2345.03 *** 244.42 *** 386.43 *** 表4. 实证结果—以托宾Q为被解释变量 注：括号内为标准误，且显著性水平： * p < 0.1， ** p < 0.05， *** p < 0.01；Hausman检验值固定效应模型和随机效应选择检验的chi2值。 组织冗余与其的相关系数较模型二相比大了很多，为−0.0967 (p < 0.01)，说明创业导向有可能为中介变量，且为负值，说明组织冗余与企业的创业导向间存在负向的相关关系(1%显著性水平)，即组织冗余的存在并不利于企业的创业创新行为，假设2得到了验证；模型(4)为同时加入中介变量和自变量进行回归的结果，发现无论是解释变量还是中介变量都与被解释变量企业绩效(tobinq表示)分别在5%和1%水平上显著相关，创业导向与企业绩效正相关，符合常理。此外，模型的拟合优度R 2 在加入自变量后，由0.0684变为0.0712，且组织冗余与企业绩效的相关系数绝对值变小，即相关性变弱，因此我们可以做出结论：企业创业导向在组织冗余和企业绩效之间存在部分中介的作用。 将被解释变量替换为代表企业财务绩效的企业资产回报率(ROA)后，如表5所示的回归结果，运用 Table 5 Empirical results: taking ROA as explained variabl 模型6 (roa) 模型7 (roa) 模型8 (roa) 模型9 (roa) mstock 0.0003 ** 0.0003 ** 0.0004 *** 0.0004 *** (0.0001) (0.0001) (0.0002) (0.0002) share 0.0007 *** 0.0007 *** 0.0006 *** 0.0006 *** (0.0001) (0.0001) (0.0001) (0.0001) fsize 0.0106 *** 0.0106 *** 0.0221 *** 0.0219 *** (0.0010) (0.0011) (0.0012) (0.0012) fage −0.0051 *** −0.0052 *** −0.0073 *** −0.0074 *** (0.0007) (0.0006) (0.0003) (0.0003) debt −0.0748 *** −0.0982 *** −0.0751 *** −0.0930 *** (0.0041) (0.0037) (0.0046) (0.0048) dual 0.0006 0.0006 0.0012 0.0013 (0.0019) (0.0021) (0.0023) (0.0024) indera −0.0210 −0.0223 −0.0195 −0.0206 (0.0229) (0.0236) (0.0209) (0.0217) slack −0.0034 *** −0.0026 *** (0.0007) (0.0009) eo 0.0083 *** 0.0082 *** (0.0011) (0.0011) _cons −0.1330 *** −0.1169 *** −0.3789 *** −0.3628 *** (0.0274) (0.0295) (0.0341) (0.0371) R 2 0.1501 0.1558 0.2171 0.2204 Hausman检验 127.22 *** 139.71 *** 346.26 *** 632.66 *** 模型的F值 258.07 *** 3308.48 *** 3018.31 *** 2313.28 *** 表5. 实证结果—以ROA为被解释变量 注：括号内为标准误，且显著性水平： * p < 0.1， ** p< 0.05， *** p < 0.01；Hausman检验值固定效应模型和随机效应选择检验的chi2值。 类似的分析方法能够发现，模型(7)与模型(6)相比，加入了中介变量创业导向，中介变量和解释变量都显著，拟合优度从0.1501变成0.2204，明显变高，模型拟合程度更好，且模型(7)与模型(6)相比，组织冗余的相关系数绝对值变小，因此在以被解释变量为企业资产回报率(ROA)的模型中，企业创业导向的中介效应依然存在，通过了稳健性检验。