《表8 稳健性检验:工具变量回归(假设1)》

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《大数据管理对分析师盈余预测准确性的影响》

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注:括号中数字为t值，***表示1%的显著性水平，**表示5%的显著性水平，*表示10%的显著性水平。

本文的研究可能存在测量误差而导致的内生性问题，使用工具变量法解决，选择城市大数据发展水平即“city”这一外生变量作为工具变量。当城市为深圳市、上海市、北京市、杭州市、成都市、广州市、天津市、南京市、东莞市和武汉市时，City取值为1，否则为0。显然，这是一个外生变量，且这个变量与bigdata1、bigdata2均高度相关（相关系数分别为0.200和0.207），此外弱工具变量检验F统计量达到了67.52，远大于10，这些均表明不存在弱工具变量问题。表8、表9结果表明在解决内生性问题后，假设1和假设2依然成立。