倾向得分匹配检验的优化方法

鉴于R＆D投入与老乡关系之间互为因果的可能性较小，更多的可能是变量遗漏，本章采用倾向得分匹配法以控制由变量遗漏给研究结论造成的干扰（Armstrong et al.，2010）。倾向得分匹配第一阶段选取的变量包括公司所在地200千米内的“211工程”大学数量（UNV_211）、董事长和CEO乡土情结指数（HOM_COM）、公司所在地的人均GDP（GDP_PC）、家族关系（FAMILY）、一致行动协议关系（PROTOCAL）、CEO持股比例（CEO_SHARE）、董事会规模（BOARD）、最终控制人性质（STATE）、财务杠杆（LEV）、经营活动现金流（OCF）、公司年龄（LISTAGE）、市场化进程（MKT）。其中，乡土情结指数（HOM_COM）是根据董事长和CEO出生地的城市化程度计算所得：首先根据董事长和CEO出生地是否属于县、县级市、一般地级市城区、中心城市市区，依次赋值4、3、2、1，然后将二者的赋值相乘获得乡土情结指数。按照1∶1配对后，变量间已无显著性差异，具体见表7-14的t检验。表7-15为配对后的回归结果，与前文对假设7-1a和假设7-2的检验结果一致，表明控制内生性问题后，假设7-1a和假设7-2依然为经验证据所支持。

表7-12　自变量敏感性测试

注：标准误经异方差调整；“***”“**”“*”分别表示1％、5％、10％的显著性水平。

表7-13　因变量敏感性测试

(www.xing528.com)

注：标准误经异方差调整；“***”“**”“*”分别表示1％、5％、10％的显著性水平。

表7-14　倾向得分匹配配对样本t检验

表7-15　倾向得分匹配内生性测试

注：标准误经异方差调整；“***”“**”“*”分别表示1%、5%、10%的显著性水平。