《表5 PSM回归以及基于PSM配对样本的回归结果》

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《员工福利与企业创新绩效——基于企业年金的研究》

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注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著

本文选取企业年金计划实施前一年可能影响年金计划的特征变量作为协变量，通过构建Logit模型，采用“一对一、有放回”的近邻匹配法，为实施年金计划的样本匹配倾向得分最为接近的对照组样本（孟庆斌等，2019)[30]，最终得到6 636个配对成功的样本。配对过程见表5的回归（1），利用配对样本进行回归的结果见回归（2）。本文参考朱铭来等（2015)[31]、郭磊等（2017)[7]、张东旭（2017)[32]等有关企业年金的研究，控制了资产负债率（LAG＿LEV）、自由现金流（LAG＿FCF）、公司成长性（LAG＿TQ）、资产总额（LAG＿ASSET）、资产收益率（LAG＿ROA）、实际税率（LAG＿TAX）、产权性质（LAG＿SOE）、员工人数（LAG＿EMPLOYEE）、员工薪酬（LAG＿SALARY）、是否为东部地区（LAG＿ESAT）以及行业、年度哑变量。