《表6 匹配变量的平衡性检验 (最近邻匹配)》

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《制造业企业的迁移特征、机制及其绩效——以杭州市为例》

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由于只能观测到企业迁移后的绩效，无法得知相同基础条件下（企业规模、年龄、资本密集度等）企业迁移前的绩效情况，因为后者是反事实的，为剥离出企业迁移行为对企业绩效的影响，同时避免样本选择偏误，本文基于反事实因果分析框架，采用倾向得分匹配方法（Propensity Score Matching，PSM）解决这一问题。其具体思路为，首先运用二元选择模型（Probit模型）根据匹配变量估计企业进行迁移的总体概率，计算各个企业进行迁移的倾向得分值（PS值）；再基于配对方法为处理组企业在备选参照组中选择合适的参照组企业，也即为发生了迁移的制造业企业找寻最为接近的未迁移企业作为匹配对象。处理组为2004—2013年进行了迁移的企业，备选参照组为2004—2013年未迁移的企业，选取资本密集度、企业规模、年龄、盈利能力、融资环境及工资率等作为匹配变量进行基期匹配，变量定义见表5。为保证研究结论的稳健性，综合最近邻匹配、核匹配及半径匹配等匹配方法进行计算。为评判匹配质量的好坏，进一步对匹配变量进行平衡性检验，若迁移企业（处理组）和匹配后的未迁移企业（参照组）各匹配变量的均值不存在显著差异，则表示匹配效果较好。出于基期匹配考虑，此部分以2004—2013年连续存在的企业作为研究对象，其中处理组162家，跨区（县、市）企业与同一区（县、市）内跨乡镇街道迁移的企业各占81家，备选参照组包含434家企业。考虑到数据的可获取性及结论的稳健性，以销售利润率作为企业经营绩效的衡量指标，同时参照国有资产管理办公室公布实施的《中央企业综合绩效评价实施细则》中企业绩效评价体系，选取成本费用利润率这一表征企业盈利状况的修正指标。其中销售利润率（ros）=利润总额/营业收入×100%，成本费用利润率（rpc）=（利润总额/成本费用总额）×100%，式中，成本费用总额=主营业务成本+主营业务税金及附加+经营费用（销售费用）+管理费用+财务费用，绩效采用2013年数据计算，对除虚拟变量以外的变量以对数形式表示，计算结果见表6、表7。