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研究变量的统计性描述如表2所示。2000—2020年浙江省各地级市的农村居民人均可支配收入呈快速增长态势，强村公司密度与注册资本总额、城镇化率、经济发展水平、政府支出情况、产业结构水平均稳步提升。
表2 变量描述性统计
本文使用混合OLS回归模型、固定效应模型（FE）、随机效应模型（RE）估计强村公司密度和注册资本总额两个核心解释变量与控制变量对被解释变量的影响。根据F检验和Hausman检验的结果，固定效应模型最优。
基于固定效应模型结果进行分析：强村公司密度对农村居民人均可支配收入发挥着正向影响，系数为0.113，该结果在1%统计水平上显著，说明强村公司密度的提高对农民集体增收具有积极影响，某地强村公司的数量越多，当地农民的收入相对越高。而强村公司注册资本总额对农民集体增收的作用并不显著，这可能是因为注册资本总额并不能完全代表强村公司的盈利能力，且公司注册资本金需要缴纳印花税，后期增资也需要，这会削弱农民股东的分红。混合OLS回归模型与随机效应模型的结果也显示强村公司的密度对农民集体增收有显著的正向影响。城镇化率、经济发展水平、政府支出情况三个控制变量均与被解释变量呈正相关的关系，产业结构水平与农民收入的关系是负向的，如表3所示。
因此接受假设1，拒绝假设2。
表3 强村公司运营模式对农村居民人均可支配收入的影响：基于面板模型的参数结果
注：（1）括号内为t值；（2）*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01。下同。
为了进一步探讨不同发展模式的强村公司对农村居民人均可支配收入影响的异质性，本研究分别对三种情况进行了回归处理。
F检验与Hausman检验的结果显示，三组数据的最优模型均是固定效应模型，表4为固定效应模型的结果。由此可知，三种不同发展模式的强村公司密度对农村居民人均可支配收入发挥着正向影响，从系数来看，三种发展模式的强村公司密度对农村居民人均可支配收入的正向影响差距并不大。此外，三种发展模式的注册资本总额与农村居民人均可支配收入的关系均不显著。因此，拒绝假设3。
表4 三种不同发展模式的强村公司对农村居民人均可支配收入的影响：基于面板模型的参数结果
为了进一步验证研究结果的可靠性、考察模型的稳定性，本研究通过替换控制变量法对回归结果进行稳健性检验 [23-25] ，如此可以避免实证结果因选择特定变量而出现偶然现象。本研究将城镇化率、经济发展水平、政府支出情况、产业结构水平四个控制变量替换为教育水平（EL）和地级市生产总值（GDP）进行检验，结果见表5。替换控制变量后，本研究的核心解释变量强村公司密度对农村居民人均可支配收入依旧发挥着积极影响，系数为0.207，该结果在1%统计水平上显著，同时，混合OLS回归模型与随机效应模型的结果也均在1%以内的水平上显著，并反映强村公司密度与被解释变量存在着正向关系。强村公司注册资本这一变量依旧与农村居民人均可支配收入关系不显著。
表5 强村公司运营模式对农村居民人均可支配收入影响的稳健性检验结果
注：（1）括号内为稳健标准误；（2）*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01。
稳健性检验结果依旧显示，三种发展模式的强村公司密度均对农村居民人均可支配收入发挥着正向影响（表6），且影响相差不大。
表6 三种发展模式的强村公司密度对农村居民人均可支配收入影响的稳健性检验结果
注：（1）括号内为t值；（2）*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01。
通过替换变量稳健性检验，得到如下结论：接受假设1，即强村公司密度的提高能够带动农村居民人均可支配收入的增加；拒绝假设2，强村公司注册资本的提高并不能显著带动农村居民人均可支配收入的增加；拒绝假设3，以第一产业为主的强村公司、以第二产业为主的强村公司、以第三产业为主的强村公司均对农村居民可支配收入发挥着正向影响，且影响程度差距不大。