第1期 李晓霞罗党论 平:融资约束与大股东股权质押 表2构建融资约束指数变量的组间均值差异 变量 融资约束分组 均值 均值差异和显著性 0.329 高 低 0.299 NWCRT 0.051 ROE 0.105 0.055 低 注:本文中*、*、*分别表示1%、5%和10%的显著性水平,后同 表3融资约束指数的回归结果 变量 回归系数及显著性 标准差 Wald统计量 常数项 0.447 7.1785 0.729 CRT ROE 27.0174 1.303 429.90 BM DIV 0.3347 0.202 2.74 基于以上回归结果,得到以下融资约束指数模型 FC_Index=1/[1+exp(-y)] (2) 0.7718+7.1785×LEV+2.0372× NWCRT 27.0174×ROE+0.0502×BM一0.3347 (3) 融资约東指数(FC_ Inder)的数值越趋近于1,表明企业受到强融资约束的概率 越大;反之,该数值越趋近于0,表明企业受到强融资约束的概率越小 4)预测检验 为了检验构建的 Logistic模型的判别能力,利用初始样本(预分组确定的样 本)进行检测。参照表4的判别模型错判矩阵可知,模型的总体判别正确率为 82.17%,判别效果比较理想。９ 表２ 构建融资约束指数变量的组间均值差异 变量 融资约束分组 均值 均值差异和显著性 LEV 低 ０􀆰３２９ 高 ０􀆰４３８ －０􀆰１０９ ∗∗∗ NWCRT 低 ０􀆰２９９ 高 ０􀆰２４７ ０􀆰０５１ ∗∗∗ ROE 低 ０􀆰１６１ 高 ０􀆰０５５ ０􀆰１０５ ∗∗∗ BM 低 ４􀆰１０６ 高 ２􀆰９７６ １􀆰１３０ ∗∗∗ DIV 低 ０􀆰２７９ 高 ０􀆰２７１ ０􀆰００７ 注:本文中∗∗∗、∗∗、∗分别表示１％、５％和１０％的显著性水平,后同. 表３ 融资约束指数的回归结果 变量 回归系数及显著性 标准差 Wald统计量 常数项 －０􀆰７７１８ ∗ ０􀆰４４７ ２􀆰９８ LEV ７􀆰１７８５ ∗∗∗ ０􀆰７２９ ９７􀆰０１ NWCRT ２􀆰０３７２ ∗∗∗ ０􀆰４０５ ２５􀆰２５ ROE －２７􀆰０１７４ ∗∗∗ １􀆰３０３ ４２９􀆰９０ BM ０􀆰０５０２ ０􀆰０４７ １􀆰１３ DIV －０􀆰３３４７ ∗ ０􀆰２０２ ２􀆰７４ 基于以上回归结果,得到以下融资约束指数模型: FC_Index＝１/[１＋exp(－y)] (２) y＝－０􀆰７７１８＋７􀆰１７８５×LEV ＋２􀆰０３７２×NWCRT －２７􀆰０１７４×ROE ＋０􀆰０５０２×BM －０􀆰３３４７ (３) 融资约束指数(FC_Index)的数值越趋近于１,表明企业受到强融资约束的概率 越大;反之,该数值越趋近于０,表明企业受到强融资约束的概率越小. ４)预测检验 为了检验构建 的 Logistic模 型 的 判 别 能 力,利 用 初 始 样 本 (预 分 组 确 定 的 样 本)进行检 测.参 照 表 ４ 的 判 别 模 型 错 判 矩 阵 可 知,模 型 的 总 体 判 别 正 确 率 为 ８２􀆰１７％,判别效果比较理想. 第１期 李晓霞 罗党论 徐 畅 陈 平:融资约束与大股东股权质押