《表3 Logit模型估计结果》

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《股权激励与企业技术资本投资——基于倾向得分匹配法(PSM)的实证分析》

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注:***、**和*分别表示在1%、5%和10%的显著性水平下显著（下同）。

借鉴Lian等（2011）的研究，本文依据所设定的三组Logit回归模型，选取R2和AUC最大的一组模型确定样本公司的倾向得分值，进而比较处理组与控制组在技术资本投资方面的差异。根据Lian等（2011）的研究，鉴于Logit模型的被解释变量为虚拟变量，而基于该模型所得到的倾向得分值为连续型变量，使得传统的皮尔逊相关系数难以判定两组变量间的相关性，故选取AUC值作为模型的判定标准，R2和AUC值越大表明Logit模型拟合效果越好。表3给出了三组Logit模型下的具体估计结果，三组回归模型的R2分别为0.1766、0.1767和0.1778，对应的AUC值分别为0.8142、0.8145和0.8167，说明第三组模型拟合效果最好，比较适合用于估计样本的倾向得分值。因此，本文选取企业规模（size）、资产负债率（lev）、货币资金（cash）、总资产周转率（tat）、资产收益率（roa）、两职合一（dual）及企业性质（state）作为衡量企业多维度特征的变量。