《表7 Logit回归结果》
注:括号内为z值,*、**、***分别表示在在10%、5%和1%水平下显著。
第一阶段以Logit回归,分析影响企业分类转移的因素。有研究表明,向下转移费用的行为对上市公司核心盈余的贡献更大(程富和王福胜,2015)[15]。借鉴周嘉南和赵男(2019)[42]的划分方式,本文将在t期的未预期核心盈余(UE_CE)和营业外支出(NOE)均大于0的公司定义为分类转移公司;并设定虚拟变量SHIFT为因变量,若为分类转移公司,则SHIFT=1,否则SHIFT=0。借鉴已有文献(刘宝华等,2016)[24],选择公司规模(Size)、资产负债率(Lev)、控股股东产权性质(SOE)、审计质量(Big4)、第一大股东持股比例(Top1)、两职合一(Dual)、董事会规模(Boardsize)、独立董事占比(Indedir)作为公司特征变量。为了更好地找到匹配对象,降低模型的估计偏差,设定四组Logit回归模型,借鉴Lian et al.(2011)[9]的研究方法,通过比较各组模型的R2和AUC值选定反映企业多维度特征的变量作为匹配依据。根据表7,第四组的模型更适合进行样本匹配。为确保倾向得分匹配过程中特征变量选取的合理性,进一步进行平衡性检验,由表8可知,匹配后实验组和控制组样本的特征均值均不显著,且p>Chi2由0.000变为0.897,匹配结果通过平衡性检验,表明匹配变量和匹配方法选取具有合理性。
图表编号 | XD00229334000 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.10.10 |
作者 | 姜英兵、李星辰、崔广慧 |
绘制单位 | 东北财经大学会计学院、东北财经大学会计学院、东北财经大学会计学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |