《表6 引入工具变量后的Probit回归检验》

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《分析师跟踪、董事海外背景与信息披露质量》

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注：*、**、***分别表示回归系数在10%、5%和1%的显著性水平上的显著；Controls表示控制变量；R-square表示麦克法登R2。

通过工具变量法，我们解决了内生性问题，表6的10-11列是解决内生性后的Probit二阶段回归模型。回归系数显示：外部治理变量方面，分析师跟踪的回归系数为0.097，在10%的显著性水平上为正，当上市公司分析师跟踪度增加时，企业信息披露质量提升的概率将上升1.90%；内部治理方面，董事海外背景的回归系数为0.168，在1%的显著性水平上为正，回归方向较未使用工具变量时得到修正，且回归系数较未使用工具变量时大幅提升，当上市公司董事海外背景增加时，企业信息披露质量提升的概率将上升3.29%。从引入工具变量前后解释变量对信息披露质量的影响（表5与表6的对比）来看，解释变量的噪音对回归结果有着显著影响。