李子墨轻抚思索："宋小姐检验方法精确。惟模型的预测能力亦为关键，贵方可否分享相关验证结果？"

赵天成眼中精光闪烁："李兄关注重点。PLS-SEM的一大优势在于其预测导向性。我方采用Stone-Geisser的Q?测试，通过盲折法（blindfolding procedure）验证模型预测能力。结果显示，TFP的Q?值为0.41，显著高于临界值0.35，表明模型具有良好的预测相关性。此外，我们还进行了样本外预测测试，使用2018-2021年数据拟合模型，然后预测2022-2023年的TFP，平均预测误差仅为8.7%，优于传统方法的12.3%。"

陆思思素手轻抚资料："赵兄预测验证严谨。然样本选择恐有幸存者偏差，即仅考察存续企业。贵方如何处理样本选择偏误？"

张文博不慌不忙："陆小姐观察敏锐。为缓解幸存者偏差，我方采用Heckman两阶段法：第一阶段估计企业存续的选择方程，计算逆米尔斯比率（IMR）；第二阶段将IMR纳入主模型控制选择偏误。结果表明，考虑样本选择偏误后，主要路径系数略有下降但仍保持显著，表明我方发现具有稳健性。"

林朝阳捋须沉思："张兄处理得当。回到方法论本质，PLS-SEM与传统结构方程模型（CB-SEM）相比，优势确凿。然而，两种方法结果是否一致？若存在差异，如何解释？"

陈明远颔首赞许："林兄问题深刻！为验证方法稳健性，我方以最大似然法估计了CB-SEM模型。结果表明，两种方法在路径方向和显著性上保持一致，系数差异均在10%以内。CB-SEM提供了更为保守的估计，而PLS-SEM在处理小样本和非正态分布数据时表现更为稳健。这一对比进一步验证了我方结果的可靠性。"

白宇峰见双方论证已臻完备，适时总结："精彩！本回合双方深入探讨了PLS-SEM在可再生能源企业生产效率研究中的创新应用，涵盖了形成性指标构建、模型评估标准、调节效应分析、内生性处理、非线性关系检验、预测能力验证和样本选择偏误修正等方法学前沿议题。"

他轻摇折扇，继续点评："特别值得一提的是，双方对研究方法的严谨态度和深入理解，确保了研究发现的可靠性和稳健性。相较于传统方法，PLS-SEM在处理本研究中的复杂变量关系时展现出明显优势，为相关领域的方法论创新提供了宝贵借鉴。"

"下回分解——'实证结果的理论贡献与管理启示'，敬请期待！"白宇峰一挥折扇，宣告第五回合结束。

台下一位计量经济学教授低声评论："方法论的探讨竟能如此扣人心弦！两阶段调节效应分析与非线性关系处理的讨论尤为精彩，为实证研究提供了全新思路。"

"确实如此，"旁边一位博士生点头附和，"尤其是形成性指标构建与内生性处理的部分，解决了我论文中的诸多困惑。这场辩论堪称方法论教科书！"

随着悠扬古乐声起，第五回合辩论落下帷幕。众人意犹未尽，纷纷交头接耳，热切讨论着方才的精彩论辩，期待下一回合的学术盛宴。

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