【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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