《表2 基于XLT-LEVM法估计的杠杆操纵程度描述性统计》

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《我国上市公司杠杆操纵的手段、测度与诱因研究》

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注:为避免极端值的影响，在后续的回归模型中均对杠杆操纵程度估计值进行了上下1%Winsorize处理．

表4列示了预期模型法（即模型(2）和模型（4）)下估计表外负债和名股实债的Tobit模型的全样本实证回归结果．表外负债预期模型法中，所有变量的回归系数均在1%的水平上显著，回归系数符号与预期一致，说明这些变量确实会影响公司的总资产周转率，且模型的LR检验中，CHI2在1%的水平上显著，表明通过分年度分行业回归所构建的Tobit模型估计公司预期（真实）总资产周转率是有效的．同样地，名股实债预期模型法中，除GROWTH、MARKET＿SHARE的回归系数不具有统计显著性外，其他各变量回归系数均在5%或1%的水平上显著，回归系数符号基本与预期一致，说明这些变量确实会影响公司的有息负债利息率，且模型的LR检验中，CHI2在1%的水平上显著，表明通过分年度分行业回归所构建的Tobit模型估计公司预期（真实）有息负债利息率是有效的．