公司内生性测试结果与董事长姓氏和人均GDP相关

1.使用倾向得分匹配方法控制内生性

在上述回归中，衡量姓氏关联的变量可能存在内生性问题，该问题会导致上述结果存在估计偏差。虽然已控制了行业、年度固定效应，但仍然不能保证没有遗漏其他会同时影响国有上市公司中董事长、CEO是否存在姓氏关联和费用黏性的因素。因此，本章首先采用倾向得分匹配方法，将处理组（董事长与CEO存在姓氏关联）和对照组（董事长与CEO不存在姓氏关联）进行匹配。第一阶段，根据选择倾向打分；第二阶段，根据分值进行配对，并且选取配对样本重新检验假设6-1和假设6-2。

本章选择董事长姓氏的普遍程度（POPULAR）和公司所在省的人均GDP（GDP_PC）作为工具变量。董事长姓氏越普遍，那么他碰到同姓之人的概率越高；近年来，越来越多的人口流动（如农村劳动力前往城市就业、东北工业老区居民向东南沿海迁徙等）促进了发达地区人口姓氏的多样化，导致董事长和CEO姓氏相同的概率更高。此外，上述变量对费用黏性一般不会有直接的影响，选择它们作为工具变量相对合理。此外，考虑董事会规模（BOARD）、独立董事比例（INDR）、公司规模（SIZE）、财务杠杆（LEV）、总资产收益率（ROA）、托宾Q值（TOBINQ）等因素，本章构建如下Probit模型6-3对董事长与CEO是否存在姓氏关联（SUR_CC）进行回归：

表6-7的Panel A为第一阶段的回归结果，SUR_CC的概率与POPULAR在1%的统计水平上显著正相关（η1＝0.167，z＝8.51），GDP_PC的回归系数为正并且边际显著（η1＝0.039，z＝1.28），这一结果符合理论预期。根据第一阶段的回归结果并且限定倾向得分差距不高于1‰进行配对后，共得到了494个公司—年观测值的配对样本。表6-7的Panel B为组间差异检验的结果：全样本范围内，POPULAR、INDR、SIZE、ROE、TOBINQ的均值在两个子样本（SUR_CC＝1或者SUR_CC＝0）间存在显著差异；配对样本范围内，模型6-3中所有变量的均值在两个子样本间都不存在显著差异。

表6-7的Panel C为第二阶段的回归结果，假设6-1、假设6-2依然成立。

表6-7　采用倾向得分匹配方法控制内生性的回归结果

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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.使用董事长/CEO变更样本控制内生性

本章针对性地考察当董事长或CEO变更且姓氏关联从无变有后企业的费用黏性是否会降低。经过手工筛选得到的上述变更样本共包含313条公司—年观测值（涉及52家上市公司）。在此基础上，SUR_INCREASE（虚拟变量）的定义如下：发生董事长或CEO变更且姓氏关联从无变有之后年度赋值为1，之前年度赋值为0。采用上述变更样本的回归结果如表6-8所示。表6-8的（1）列中，SUR_INCREASE的回归系数在10%的统计水平上显著为正（t＝1.89），说明当董事长或CEO变更且两者之间建立起姓氏关联时，企业的费用黏性显著下降，进一步支持了假设6-1；在表6-8的（2）列中，交乘项SUR_INCREASE×FIRST的回归系数在10%的统计水平上显著为负（t＝－1.74），与假设6-2一致。

表6-8　采用董事长/CEO变更的事件控制内生性的回归结果

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）。