李子墨輕撫思索："宋小姐檢驗方法精确。惟模型的預測能力亦為關鍵，貴方可否分享相關驗證結果？"

趙天成眼中精光閃爍："李兄關注重點。PLS-SEM的一大優勢在于其預測導向性。我方采用Stone-Geisser的Q?測試，通過盲折法（blindfolding procedure）驗證模型預測能力。結果顯示，TFP的Q?值為0.41，顯著高于臨界值0.35，表明模型具有良好的預測相關性。此外，我們還進行了樣本外預測測試，使用2018-2021年數據拟合模型，然後預測2022-2023年的TFP，平均預測誤差僅為8.7%，優于傳統方法的12.3%。"

陸思思素手輕撫資料："趙兄預測驗證嚴謹。然樣本選擇恐有幸存者偏差，即僅考察存續企業。貴方如何處理樣本選擇偏誤？"

張文博不慌不忙："陸小姐觀察敏銳。為緩解幸存者偏差，我方采用Heckman兩階段法：第一階段估計企業存續的選擇方程，計算逆米爾斯比率（IMR）；第二階段将IMR納入主模型控制選擇偏誤。結果表明，考慮樣本選擇偏誤後，主要路徑系數略有下降但仍保持顯著，表明我方發現具有穩健性。"

林朝陽捋須沉思："張兄處理得當。回到方法論本質，PLS-SEM與傳統結構方程模型（CB-SEM）相比，優勢确鑿。然而，兩種方法結果是否一緻？若存在差異，如何解釋？"

陳明遠颔首贊許："林兄問題深刻！為驗證方法穩健性，我方以最大似然法估計了CB-SEM模型。結果表明，兩種方法在路徑方向和顯著性上保持一緻，系數差異均在10%以内。CB-SEM提供了更為保守的估計，而PLS-SEM在處理小樣本和非正态分布數據時表現更為穩健。這一對比進一步驗證了我方結果的可靠性。"

白宇峰見雙方論證已臻完備，适時總結："精彩！本回合雙方深入探讨了PLS-SEM在可再生能源企業生産效率研究中的創新應用，涵蓋了形成性指标構建、模型評估标準、調節效應分析、内生性處理、非線性關系檢驗、預測能力驗證和樣本選擇偏誤修正等方法學前沿議題。"

他輕搖折扇，繼續點評："特别值得一提的是，雙方對研究方法的嚴謹态度和深入理解，确保了研究發現的可靠性和穩健性。相較于傳統方法，PLS-SEM在處理本研究中的複雜變量關系時展現出明顯優勢，為相關領域的方法論創新提供了寶貴借鑒。"

"下回分解——'實證結果的理論貢獻與管理啟示'，敬請期待！"白宇峰一揮折扇，宣告第五回合結束。

台下一位計量經濟學教授低聲評論："方法論的探讨竟能如此扣人心弦！兩階段調節效應分析與非線性關系處理的讨論尤為精彩，為實證研究提供了全新思路。"

"确實如此，"旁邊一位博士生點頭附和，"尤其是形成性指标構建與内生性處理的部分，解決了我論文中的諸多困惑。這場辯論堪稱方法論教科書！"

随着悠揚古樂聲起，第五回合辯論落下帷幕。衆人意猶未盡，紛紛交頭接耳，熱切讨論着方才的精彩論辯，期待下一回合的學術盛宴。

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