1.归类变更盈余管理的度量
根据第四章归类变更盈余管理的基本方式，采用Mc Vay（2006）的计量模型，估计得到异常核心利润，取绝对值作为归类变更程度的替代变量。
模型（6.2）中左边为核心利润，核心利润=（营业收入-营业成本-销售费用-管理费用+固定资产折旧、油气资产折耗、生产性生物资产折旧+无形资产摊销+长期待摊费用摊销）/营业收入（张子余和张天西，2012），考虑到核心利润具有持续性，故将其滞后一期项作为解释变量。ATOt为净经营资产周转率，Accrualt和Accrualt-1分别为本期及滞后一期应计利润，ΔSalest为销售收入增长率，各变量的具体解释可以参见第四章。除净经营资产周转率和营业收入增长率外，所有变量均为经营业收入平减后的相对值。模型（6.2）分行业-年度回归，取残差项，记为UNCE，即异常核心利润，取绝对值ABSUNCE作为归类变更盈余管理程度的替代变量。
2.主要解释变量的度量
直接衡量企业腐败程度的指标很难获得，现有文献对企业腐败程度的衡量方式主要有两种：一是以业务招待费为核心，计算刻画企业的腐败支出（Cai et al.，2011；黄玖立和李坤望，2013；申宇和赵静梅，2016；钟覃琳等，2016）。二是用某地区腐败案件立案数、腐败案件查处人数等来衡量该地区的腐败程度，然后推及企业（党力等，2015）。然而这两种方式都存在一定问题，业务招待费属于年报附注中的自愿披露科目，相当比例的上市公司并不披露这些明细科目，如果使用业务招待费作为腐败程度的代理变量，会存在较为严重的样本自选择问题。另外，用业务招待费刻画企业的腐败支出也不够全面，尤其对国有企业来讲，在职消费是一个普遍存在的现象，这部分支出也反映在除业务招待费之外的其他会计科目中，比如管理费用中的差旅费、车船费等。而用公司所在地区腐败案件立案数、腐败案件查处人数等来衡量腐败程度，可信度也值得怀疑，因为这个指标也可以被用作反腐败程度的度量。本书借鉴并完善了钟覃琳等（2016）的做法，计算了每家公司2013年管理费用率的下降程度（相比于2012年），若某公司的降低程度位于行业中位数以上，则设定为实验组，Cor取值为1，代表腐败程度较高的企业，否则设定为控制组，Cor取值为0。这样处理的主要理由是因为管理费用中有相当一部分是正常的客户关系维护支出，鉴于企业的主要业务和交易对象在短期内不会发生重大变化，所以假定这部分费用支出保持相对稳定。在控制了营业收入因素的情况下，可以将管理费用的急剧减少归因为反腐败导致的腐败支出减少，因而可以逆向推测出管理费用骤减的公司为反腐败前腐败水平较高的公司。为了考察这种方法衡量企业腐败程度的合理性，进一步采用叶康涛和臧文佼（2016）的方法进行了稳健性检验。(www.xing528.com)
After为反腐败虚拟变量，鉴于党的十八大是2012年11月8日召开，大规模大力度的反腐是从2013年开始的，因此将2013年及之后年度取为1，2012年及之前年度取为0。
3.其他控制变量
与第五章选择控制变量的理由一致，控制变量X选取了实际所得税率、Z_score模型、机构持股比例、市场占有率、审计质量、净经营资产、现金流预测、营业周期、企业规模、资产负债率、账面市值比。为了更全面地检验假说，还将应计盈余管理、真实盈余管理进行了控制，并在稳健性检验中，纳入了一些公司治理因素进行进一步检验，包括董事会规模（Boards）、独立董事比例（Indep）和高管薪酬激励（Mcomp）等指标，具体见表6.1。
表6.1 控制变量符号、名称及测度方法
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