Page 66 - 北京工商大学学报2019年第5期

第 34 卷摇 第 5 期 张摇 静, 林摇 婷, 孙光国: 从军高管能抑制企业盈余管理吗?

军经历与盈余管理之间的调节变量。 产权性质 低,Index 赋值为 0。
(SOE),如果该上市公司是国有控股,则 SOE 变 4郾 控制变量

量取值为 1,否则 SOE 取 0。 根据以往研究,本文在模型中将公司规模
参考已有研究,本文采用王小鲁等 [31] 编制的 (Size)、 高 管 薪 酬 ( Salary)、 经 营 活 动 现 金 流
市场化数据来衡量上市公司所在地的市场化程 ( CFO )、 营 业 周 期 ( CYC )、 公 司 成 长 性
度。 按照 31 个省 (自治区、直辖市)的年度均值 (Growth)、负债率水平(LEV)、产权性质( SOE)、

将样本分为两组,当某地区的市场化指数高于 31 盈利能力(ROA)、股权集中度( First)、公司年龄
省 (自治区、直辖市) 的年度均值时,表明该上市 (Age)以及是否两职合一(Dual) 作为控制变量。
公司所在地的市场化程度较高,则 Index 赋值为 此外,文章还控制了行业和年度虚拟变量。 具
1;否则,表明该上市公司所在地的市场化程度较 体见表 1。

表 1摇 变量定义表
变量类型 变量符号 变量定义
被解释变量 absDA 盈余管理。 根据模型(2)得到
高管从军经历。 董事长或总经理具有从军背景分别用符号 Chairman_army 和
解释变量 army_exp CEO_army 表示,若 Chairman_army 和 CEO_army 其中有任何一个等于 1 的,则
army_exp 赋值为 1,否则 army_exp 赋值为 0
SOE 控制人性质。 若最终控制人是国有时,则变量取值为 1,否则取 0
Size 公司规模。 等于期末总资产的自然对数
Salary 高管薪酬。 等于前三名高管薪酬的自然对数
CFO 经营活动现金流。 为某自然年度公司经营活动现金净流量与资产总额的比值
CYC 营业周期。 营业周期天数的自然对数
Growth 成长性。 等于主营业务收入增长率
控制变量 LEV 资产负债率。 等于负债与资产总额的比值
ROA 获利能力。 为公司总资产报酬率
First 股权集中度。 为第一大股东持股比例
Age 上市年龄。 等于上市年份的自然对数
Dual 是否二职合一。 若董事长与总经理是同一个人,则 Dual 为 1,否则为 0
Year 虚拟变量。 用于控制年度因素的影响
Ind 虚拟变量。 用于控制行业因素的影响

摇 摇 (三)模型设定 四、实证结果分析
为检验本文假设,构建模型(3)如下: (一)描述性统计分析
absDA = 茁 + 茁 army_exp + 茁 Size + 茁 Salary + 表 2 显示了主要变量的描述性统计分析结
i,t 0 1 i,t 2 i,t 3 i,t
茁 CFO + 茁 CYC + 茁 Growth + 茁 LEV + 果。 由表 2 可知,absDA 的最大值为 0郾 614,最小
4 i,t 5 i,t 6 i,t 7 i,t
茁 ROA + 茁 First + 茁 SOE + 茁 Age + 值为 0郾 001,标准差为 0郾 091,表明各上市公司的
8 i,t 9 i,t 10 i,t 11 i,t
茁 Dual i,t 移 Year +移 Ind + 着 (3) 盈余管 理 程 度 差 异 较 大。 army _ exp 的 均 值 为
+
12 i,t
对于模型(3),本文主要关注的是 茁 的系数 0郾 028,表明全样本中有 272 个高管从军样本观测
1
符号以及显著性。 若 茁 的系数显著为负,表明高 值,占全样本约为 2郾 8% 。 此外,其余控制变量的
1
管从军经历对企业盈余管理具有抑制作用。 为消 均值和中位数相差不大,表明样本在样本期间分
除量纲的影响,便于后续分析,我们还对所有连续 布较为均匀。
变量进行了标准化处理。 此外,本文采用分组回 (二)实证分析结果
归,检验产权性质以及公司面临的市场化程度差 1郾 高管从军经历与盈余管理
异对高管从军经历抑制盈余管理的影响。 表 3 列示了高管从军经历对企业盈余管理影

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