敏感性测试结果经姓氏关联回归分析后仍稳定

1.CEO与董事会之间的姓氏关联

本章进一步改用CEO、董事会之间的姓氏关联（SUR_CB）替代CEO、董事长之间的姓氏关联（SUR_CC）作为一项敏感性测试。具体来说，如果CEO与除CEO以外的至少一名董事会成员姓氏相同，则SUR_CB赋值为1，否则赋值为0。利用CEO、董事会之间的姓氏关联（SUR_CB）对模型6-1、模型6-2进行重新回归后，相关研究结论依旧保持不变，具体回归结果如表6-3所示。

表6-3　敏感性测试——CEO、董事会姓氏关联与费用黏性

注：“***”“**”“*”分别代表在1%、5%、10%的水平上显著；t值经过公司与年度的双重聚类调整（Petersen，2009）。

2.剔除聘请海外董事长、CEO的观测值

本章的部分样本企业聘请外国人担任董事长或者CEO。海外董事长与中国CEO，或者中国董事长与海外CEO姓氏不同，根本的原因在于他们的国籍不同，这意味着董事长、CEO之间姓氏关联的度量存在一定瑕疵，很可能对回归结果产生干扰。基于此，本章剔除聘请海外董事长、CEO的观测值（42条公司—年度观测值），并且对模型6-1、模型6-2进行重新回归，相关研究结论依旧保持不变。具体回归结果如表6-4所示。

表6-4　敏感性测试——剔除聘请海外董事长、CEO的观测值

注：“***”“**”“*”分别代表在1%、5%、10%的水平上显著；t值经过公司与年度的双重聚类调整（Petersen，2009）。(www.xing528.com)

3.剔除交易状态异常的观测值

参照江伟等（2015）、谢获宝等（2014）的做法，本章剔除交易状态异常的观测值（*ST、ST和PT公司，共395条观测值），并且对模型6-1、模型6-2进行重新回归，相关研究结论依旧保持不变。具体回归结果见表6-5。

表6-5　敏感性测试——剔除交易状态异常的观测值

注：“***”“**”“*”分别代表在1%、5%、10%的水平上显著；t值经过公司与年度的双重聚类调整（Petersen，2009）。

4.控制县级同乡关系后的结果

为进一步排除同乡关系对研究结论的干扰，利用CSMAR中高管人物特征数据库的“Nat AreaCode”字段确定董事长、CEO籍贯地的6位行政区划代码，构建同乡关系的相关变量。具体来说，CCHC_COU是县级同乡关系的虚拟变量，如果董事长和CEO籍贯地的6位行政区划代码完全相同，则赋值为1，否则赋值为0。如表6-6所示，在控制同乡关系对费用黏性的可能影响之后，研究结论依然成立^[6]。

表6-6　敏感性测试——控制县级同乡关系后

注：“***”“**”“*”分别代表在1%、5%、10%的水平上显著；t值经过公司与年度的双重聚类调整（Petersen，2009）。