《表5 Heckman两阶段模型检验》

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《连锁董事与信息风险的实证分析》

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2.采用Heckman两阶段回归模型控制样本选择偏误问题。参考刘斌等（2019）的研究，在第一阶段的Probit模型中，在控制了公司规模、股权集中度、再融资、公司价值、上市年限、董事薪酬、董事会规模、产权性质等变量的基础上，本文设立以“连锁董事数量是否较多”以及“连锁董事比例是否较高”为因变量的定性回归模型。对于该因变量的定义，若连锁董事数量及连锁董事比例超过当期行业年度中位数，则取值为1，否则取值为0。之后，根据定性回归模型计算IMR(Inverse Mills Ratio），将其代入主回归模型进行第二阶段回归，检验结果如表5。结果显示，相比连锁董事数量较少和连锁董事比例较低的公司，连锁董事数量较多和连锁董事比例较高的公司信息风险、基本面信息风险和操控性信息风险显著较低。由此证明，在控制了连锁董事的选择性偏误后，连锁董事较多的公司信息风险、基本面信息风险和操控性信息风险均更低。