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第二節 樣本選取、變量定義和模型構建

一 樣本選取

本書選取2011—2013年作為樣本期間,并對樣本進行了如下的剔除本書的剔除原則借鑒了劉啟亮等(2012)、龔啟輝等(2012)學者的做法。:(1)剔除了交叉上市的公司,因為交叉上市的公司可能同時面臨著B股或H股的雙重監管,其可能會對上市公司的評估機構產生影響;(2)剔除金融類上市公司,因為金融類上市公司使用了不同的會計準則,財務數據不統一;(3)剔除ST、*ST類等非正常交易狀態的上市公司;(4)剔除相關財務數據缺失的上市公司;(5)剔除了最終控制人缺失的上市公司,包括公司實際控制人缺失、無法確定和沒有實際控制人三種情況;這樣共得到1844個年度觀察值,其中,2011年481個,2012年698個,2013年665個(表3-2)。

表3-2 樣本分布情況

上市公司的終極控制人產權性質數據根據同花順數據庫導出,將所有控制人的產權性質分為兩類:國有控股公司和非國有控股公司。其中,對于國有控股公司,我們又將其分為地方政府控制和中央政府控制兩類。對于部屬院校控制的上市公司和地方政府控制的上市公司,我們根據劉啟亮(2012)等的分類,分別將其認定為中央政府控制的公司和地方政府控制的公司。同時,我們采用CCER色諾芬數據庫中的實際控制人數據和同花順金融數據終端中實際控制人數據庫進行了交叉核對,并且我們通過手工收集的方式也對部分實際控制人數據做了進一步的交叉核對。最后統計發現:中央政府控制企業344家,地方政府控制企業715家,民營企業785家。如果根據終極控制人性質將資產評估機構進行類似細分:中央政府控制評估機構668家,地方政府控制評估機構289家,民營評估機構887家。本書關于上市公司資產評估機構選擇的數據來自CSMAR數據庫。實際控制人、企業類型、公司地點以及其他財務數據來自同花順金融數據終端,數據處理采用STATA12.0統計軟件。另外,為排除異常值對實證結果的影響,在每次進行多元線性回歸前對所有連續性控制變量按1%和99%進行Winsorize處理。

二 變量選擇與界定

依照研究目標與相關研究成果,選擇的變量如表3-3所示。

表3-3 模型中各變量定義

(一)評估機構的計量

根據資產評估機構的終極控制人的情況將資產評估機構分為以下三種:中央政府控制的資產評估機構(中央所);地方政府控制的資產評估機構(地方所);民營資產評估機構。

(二)產權性質的計量

參照劉啟亮(2012)、余明桂(2012)、雷光勇(2007)、夏立軍(2005)等學者的計量方式,本書將上市公司根據終極控制人性質細分為中央政府控制、地方政府控制(包括省級及以下政府控制)、非政府控制(即民營、集體或外資資本控制)這三種類型。

(三)制度環境的衡量

本書中的制度環境包括3個指標:地區市場化水平(Tm)、政府治理水平(Gm)和法治化水平(Law)。根據已有文獻(如夏立軍等,2005;劉啟亮等,2012;劉慧龍等,2014),本書制度環境指標采用的是樊綱和王小魯(2012)編制的中國市場化指數。樊綱、王小魯、朱恒:《中國市場化指數》,經濟科學出版社2012年版。具體來說,我們使用“地區市場化進程指數”、“減少政府對企業的干預指數”“市場中介組織的發育與法律制度環境指數”來衡量地區市場化水平、政府治理水平和法治化水平。地區市場化進程指數越高,表示地區市場化水平越好;減少政府對企業的干預指數越高,政府的治理水平越高;市場中介組織的發育與法律制度環境指數越高,法治化水平也相應越高。本書的時間跨度為2011—2013年,因數據在這三年相對比較穩定,我們采用了樊綱和王小魯(2012)報告的2011年數據衡量2011—2013年各省區的制度環境。

(四)控制變量

借鑒已有文獻并結合本書研究內容,本書選取以下控制變量:Size,公司規模,用公司總資產的自然對數表示;Roa,資產報酬率,用營業收入除以期末總資產表示;Lev,財務杠桿,用資產負債率表示;Growth,公司成長性,用營業收入變動除以上年營業收入表示;Year,年度虛擬變量;Industry,行業虛擬變量。

三 模型構建

本書旨在分析政府控制、制度環境和評估機構關系,根據前文的理論分析和變量假設,構建如下計量模型,通過多元回歸分析實證檢驗前文提出的假設。為檢驗假設1和假設2,運用Probit回歸分別運行模型(3.1)和模型(3.2):

為檢驗假設3、假設4和假設5,檢驗模型(3.3):

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