高管过度自信、利益相关者资源需求压力与企业社会责任
【部分图文】：
?企业并没有实施捐赠行为，变量存在明显的截断问题，因此需要考虑使用Tobit回归方法以解决数值截断问题。过度自信变量OC的均值为0.234，说明在总样本中大约有23.4%的样本被判定为存在过度自信高管。控制变量方面，产权属性变量SOE的均值为0.51，说明总样本中约有51.0%的样本企业为国有产权属性；而政治关联变量CEOPC的均值为0.463，说明总样本中约有46.3%的样本企业存在政治关联。四、实证分析（一）倾向得分匹配效果首先，本文对样本进行倾向得分匹配（PSM）处理。图1、图2为过度自信组和控制组在进行最近邻匹配前后的核密度函数曲线对比情况。如图1所示，在进行最近邻匹配前，过度自信组和控制组之间的核密度函数存在较大差异，过度自信组的曲线分布更为右倾和平滑；如图2所示，在进行最近邻匹配后，过度自信组和控制组的核密度分布开始趋于一致。因此，基于图1、图2匹配前后的核密度函数分布对比，本文认为，PSM处理的效果较好。表3为PSM匹配前后控制变量差异处理效果对比。在匹配前，除变量LEV和ROA以外，其余控制变量的均值均存在较大差异，且差异在10%以上水平显著。而在匹配后，控制变量维度的差异均发生大幅下降。例如，企业规模变量SIZE的差异由匹配前的0.333下降至0.022，均值差异显著性由1%下降至不显著；其他控制变量CASH、SOE、CEOPC也存在类似结果，均值（中位数）差异显著性由1%下降至不显著。以上结果表明，本文进行的PSM处理在缓解样本非随机选样问题方面的效果明显。（二）单变量检验结果表4为针对假设1的单变量分析结果。“PSM前”为基于全样本的单变量分
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本文编号：2892386
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