高管過度自信、利益相關(guān)者資源需求壓力與企業(yè)社會責任
【部分圖文】：
?企業(yè)并沒有實施捐贈行為，變量存在明顯的截斷問題，因此需要考慮使用Tobit回歸方法以解決數(shù)值截斷問題。過度自信變量OC的均值為0.234，說明在總樣本中大約有23.4%的樣本被判定為存在過度自信高管�？刂谱兞糠矫�，產(chǎn)權(quán)屬性變量SOE的均值為0.51，說明總樣本中約有51.0%的樣本企業(yè)為國有產(chǎn)權(quán)屬性；而政治關(guān)聯(lián)變量CEOPC的均值為0.463，說明總樣本中約有46.3%的樣本企業(yè)存在政治關(guān)聯(lián)。四、實證分析（一）傾向得分匹配效果首先，本文對樣本進行傾向得分匹配（PSM）處理。圖1、圖2為過度自信組和控制組在進行最近鄰匹配前后的核密度函數(shù)曲線對比情況。如圖1所示，在進行最近鄰匹配前，過度自信組和控制組之間的核密度函數(shù)存在較大差異，過度自信組的曲線分布更為右傾和平滑；如圖2所示，在進行最近鄰匹配后，過度自信組和控制組的核密度分布開始趨于一致。因此，基于圖1、圖2匹配前后的核密度函數(shù)分布對比，本文認為，PSM處理的效果較好。表3為PSM匹配前后控制變量差異處理效果對比。在匹配前，除變量LEV和ROA以外，其余控制變量的均值均存在較大差異，且差異在10%以上水平顯著。而在匹配后，控制變量維度的差異均發(fā)生大幅下降。例如，企業(yè)規(guī)模變量SIZE的差異由匹配前的0.333下降至0.022，均值差異顯著性由1%下降至不顯著；其他控制變量CASH、SOE、CEOPC也存在類似結(jié)果，均值（中位數(shù)）差異顯著性由1%下降至不顯著。以上結(jié)果表明，本文進行的PSM處理在緩解樣本非隨機選樣問題方面的效果明顯。（二）單變量檢驗結(jié)果表4為針對假設(shè)1的單變量分析結(jié)果�！癙SM前”為基于全樣本的單變量分
【參考文獻】
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