Page 96 - 《北京工商大学学报(社会科学版)》
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第 35 卷摇 第 5 期                 薛雨佳: 董事海外背景与分析师盈余预测

   综上,董事会成员的海外背景会吸引更多的分析                              表 7摇 改变解释变量度量方式的稳健性检验结果
   师跟踪,但不会对分析师盈余预测的分歧度产生                                            (1)       (2)       (3)
                                                                       ***
   影响。                                                            0郾 002
                                                    OVERSEA_dum
     表 6摇 董事海外背景对分析师其他影响的回归结果                                     (2郾 67)
                                                                                 **
                                                                             0郾 002
                      FOLLOW         DISPER           WORK_dum
                                                                             (2郾 04)
                       (1)            (2)
                                                                                           ***
                                                                                       0郾 002
                          ***
                      3郾 964         - 0郾 035        STUDY_dum
       OVERSEA                                                                         (2郾 59)
                      (5郾 15)       ( - 1郾 38)
                                                                        ***       ***       ***
                          ***            ***                      - 0郾 005  - 0郾 005  - 0郾 005
                      3郾 335        0郾 023
         SIZE                                           SIZE      ( - 9郾 82)  ( - 9郾 79)  ( - 9郾 80)
                      (24郾 51)       (4郾 94)
                       0郾 395       - 0郾 111 ***                   - 0郾 004  - 0郾 004  - 0郾 004
      LEVERAGE                                        LEVERAGE
                      (0郾 59)       ( - 4郾 74)                    ( - 1郾 52)  ( - 1郾 52)  ( - 1郾 55)
                           ***            ***                          ***       ***       ***
                     86郾 805        - 2郾 004                      0郾 142    0郾 142     0郾 142
         ROA                                            ROA
                      (29郾 05)     ( - 19郾 95)                    (11郾 94)  (11郾 93)  (11郾 93)
                           **            ***
                      1郾 208        0郾 108                        - 0郾 039  ***  - 0郾 039  ***  - 0郾 039  ***
          EV                                             EV
                      (2郾 32)        (5郾 38)
                                                                 ( - 13郾 14)  ( - 13郾 14)  ( - 13郾 16)
                          ***
                      3郾 431         0郾 035                        0郾 002    0郾 002    0郾 002
         LOSS
                      (10郾 12)       (1郾 60)            LOSS
                                                                  (1郾 05)    (1郾 06)   (1郾 06)
                      - 0郾 853      - 0郾 153 ***
        SHARE                                                     0郾 020  ***  0郾 020 ***  0郾 020 ***
                     ( - 1郾 02)     ( - 5郾 69)         SHARE
                                                                  (5郾 61)    (5郾 61)   (5郾 67)
                         -           - 0郾 002
       FOLLOW                                                     - 0郾 001  ***  - 0郾 001  ***  - 0郾 001  ***
                         -          ( - 0郾 54)         FOLLOW
                           ***            **                      ( - 2郾 71)  ( - 2郾 64)  ( - 2郾 68)
                     - 2郾 041       - 0郾 022
         AGE                                                      0郾 005  ***  0郾 005 ***  0郾 005 ***
                     ( - 7郾 21)     ( - 2郾 45)
                                                        AGE
                           ***            ***                     (4郾 90)    (4郾 85)   (4郾 91)
                     - 0郾 872       - 0郾 036
        STATE                                                          ***       ***       ***
                     ( - 3郾 31)     ( - 4郾 55)                    0郾 008    0郾 007     0郾 007
                                                       STATE
       YEAR\IND         是              是                          (7郾 69)    (7郾 60)   (7郾 65)
                            ***
                     - 58郾 906       0郾 115           YEAR\IND      是          是         是
        常数项
                     ( - 22郾 36)     (1郾 29)                      0郾 028 **  0郾 028 **  0郾 028  **
        样本量           15 181         15 181            常数项        (2郾 52)    (2郾 51)   (2郾 48)
              2
       调整后 R           0郾 320        0郾 093            样本量         15 181    15 181    15 181
                *
   摇 摇 注:  *** 、  ** 和 分别表示在 1% 、5% 和 10% 的水平下        调整后 R  2     0郾 144    0郾 144    0郾 144
   显著;括号内为 T 值。                                           ***  **  *
                                                   摇 摇 注:   、  和 分别表示在 1% 、5% 和 10% 的水平下
   摇 摇 (五)稳健性检验                                    显著;括号内为 T 值。
       1郾 替换解释变量                                   摇 摇 2郾 工具变量检验
       为了得到更稳健的结果,本文进行了如下的                             为了解决遗漏变量、反向因果等内生性问题,
   稳健性检验。 首先改变解释变量的度量方式,用                          本文进行了 2SLS 工具变量检验。 为解释变量
   是否有海外背景董事进行度量。 OVERSEA_dum                      OVERSEA和 OVERSEA_dum 分别选取工具变量
   为是否有海外背景的董事,有则取值 1,否则取值                         OVERSEA_iv和 OVERSEA_dum_iv。 OVERSEA_iv
   为 0;WORK_dum 为是否有海外工作背景的董事,                     为公司所在省份除公司外其他公司 OVERSEA 的
   有则取值 1,否则取值为 0;STUDY_dum 为是否有                   平均值,OVERSEA_dum_iv 为公司所在省份除公
   海外求学背景的董事,有则取值 1,否则取值为 0。                       司外其他公司 OVERSEA_dum 的平均值。 本文
   表 7 中,列(1) ~ 列(3)的系数均在 5% 的水平下                  选取的工具变量有一定效果,原因在于 OVER鄄
   显著,结果与之前的检验一致。                                  SEA_iv 和 OVERSEA_dum_iv 可以分别通过影响

                                                                                        · 9 1 ·
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