【摘要】:值得注意的是,在表3-13中,国有控制企业中Fdi×Cfo系数无论从单变量回归还是加公司特征后的回归,结果都显著为负,分别为-0.014**和-0.015**。表3-12金融发展、产权性质与投资效率:制造业单独回归续表表3-13金融发展、产权性质与微观资本配置效率:制造业单独回归续表由此可以看出,数据变换中,无论样本区间缩小,还是对制造业单独回归,结果和原模型的回归结果基本一致。所以,本章的结论并未因不同的数据而发生改变。
鉴于前述回归,本章选取我国沪深股票市场所有A 股非金融类上市公司2004—2011年数据为样本,由于对解释变量Tobin's Q等滞后了一期,所以模型中用到的样本是从2005—2011 年这7 年的数据。而我国在2006年颁布了新会计准则,同年进行了股权分置改革、国有股流通的措施,2005 年、2006 年这两年数据很少,如果将其剔除,仅对2007年之后的样本分别进行测试,结果可能会有所不同吗?本章按上述标准对样本进行了重新选择,然后进行相应回归,结果见表4-12。
表4-12 数据变换稳健性测试(2007—2011年)
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续表
从全样本来看,Power×Tobin's Q 回归结果为-0.001**,证实管理者权力加剧了企业的非效率投资;从国有控制和非国有控制分样本来看,国有控制企业中Power×Tobin's Q 的系数为0.0002,但不显著,非国有控制企业中Power×Tobin's Q 的系数显著为负(-0.003**),证实了非国有控制企业的非效率投资要比国有控制企业严重;按金融发展程度高低分成两组,研究结论仍显示,无论在金融发展程度高还是在金融发展程度低的地区,相比国有控制企业,非国有控制企业的非效率投资程度都很高,Power×Tobin's Q系数分别为-0.002和-0.006,其他控制变量的回归系数符号和显著性虽然有些差异,但是这并不影响本章总体结论的得出。因此,本章的结论并不因回归数据选取不同而发生显著差异,结论在各种不同情况下是稳健的。
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