《表2 变量的描述性统计：产业政策对公司现金股利的影响：政策扶持抑或投资驱动》

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《产业政策对公司现金股利的影响：政策扶持抑或投资驱动》

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Post在2011年以前取0，在2011年及以后取1。Treat用来区分实验组和控制组：如果某一行业不受第十一个五年规划影响而受第十二个五年规划影响，则Treat取1，其将作为实验组；如果某一行业不受两个五年规划的影响，则Treat取0，其将作为控制组（孟庆玺等，2016)[30]。双重差分使用的是个体数据而非简单的样本均值，这就可以考察政策的影响，从而判断政策影响是否具有显著的统计意义。双重差分还可以避免因变量和自变量的相互影响以及政策作为自变量所带来的内生性问题，其比传统的政策影响研究方法更为稳健。由于实验组在没有受到政策影响时应与控制组保持相似的时间和趋势效应，使用双重差分模型必须首先满足“平行趋势假定”这一基本前提，故本文采用两种方法进行平行趋势检验。第一种是采用陈胜蓝和马慧（2017)[31]的方法，选取2011年以前的样本，比较实验组和控制组在“十二五”规划之前股利支付水平的差异。从表4Panel A的结果来看，在控制了其他变量后，Treat的回归系数没有通过显著性检验，说明在“十二五”规划出台之前，受产业政策扶持和不受产业政策扶持的企业股利支付水平没有显著差别，可以初步认定实验组和控制组在“十二五”规划之前具有平行趋势。第二种方法是本文在错层的准自然实验中，将行业是否受“十二五”规划扶持按时段进行区分并设置相应的虚拟变量（Serfling，2016)[32]，Treat2007代表2007年（2）行业是否受到“十二五”规划扶持，如果行业受到“十二五”规划扶持，则Treat2007取1，否则取0。其他年份的虚拟变量设置依此类推。从Panel B的回归结果来看，在控制了其他变量后，2011年以前虚拟变量Treat的系数不显著，2011年以后Treat系数的绝对值增大，且至少在5%的水平上显著，说明从平均处理效应来看，平均趋势假定得到了基本满足。