金融学季刊 第14卷 表4判别模型错判矩阵 预测样本 融资约束 正确率 低融资约束高融资约束 低融资约束 151 83.44% 初始样本 高融资约束 111 763 87.30% 总体判别正确率 85.33% 将样本数据代入上述模型(2)和(3),由此得到全部样本的融资约束指数,该数 值越大,表明企业面临越严峻的融资约束 3.模型设置 本文采用以下两个模型对提出的假设进行检验 Pledge_Dum .=ao+a FC_Indexi.-+>, Controli. I-I +Industry+Year+e Pledge_Rate,=ao+a,_Index .t-1+>B, Control; t-1 Industry +Year +e (5) 其中,模型(4)的被解释变量为虚拟变量 Pledge Dun,若大股东在年末存在 未解押股票,则取值为1,否则取值为0,釆用 Logit回归模型进行检验。模型 (5)的被解释变量为连续变量 Pledge rate,衡量年末剔除已解押部分后大股东质 押股份与其所持股份的比率,采用OLS回归模型进行检验。模型(4)和模型(5)的 解释变量均为FC_ Index,衡量上市公司的融资约束程度,详细计算方法如前文所 言,在此不再赘述。 Control为控制变量,包括公司规模(SIZE)、资产负债率 (LEV)、总资产收益率(ROA)、第一大股东持股比例(TOP1)、成长性 ( GROWTH)及市盈率(PE)等,具体定义请详见表5。此外,模型(4)和模型(5)都 控制了行业固定效应和年份固定效应。 变量名称 变量符号 变量定义 大股东是否股权质押|Plge_Dm 上市公司第一大股东年末存在未解押股票,取值为1, 否则取值为0 大股东股权质押率 Pledge Rate 截至年末,上市公司第一大股东累计质押股份与其所 持股份的比率,剔除已解押部分 融资约束指数 FC Inder 由 Logistic回归分析法构建,具体构造方法见正文１０ 表４ 判别模型错判矩阵 融资约束 预测样本 低融资约束 高融资约束 正确率 初始样本 低融资约束 ７６１ １５１ ８３􀆰４４％ 高融资约束 １１１ ７６３ ８７􀆰３０％ 总体判别正确率 ８５􀆰３３％ 将样本数据代入上述模型(２)和(３),由此得到全部样本的融资约束指数,该数 值越大,表明企业面临越严峻的融资约束. ３􀆰 模型设置 本文采用以下两个模型对提出的假设进行检验: Pledge_Dumi,t ＝α０ ＋α１FC_Indexi,t－１ ＋ ∑βjControli,t－１ ＋Industry＋Year＋εi,t (４) Pledge_Ratei,t ＝α０ ＋α１FC_Indexi,t－１ ＋ ∑βjControli,t－１ ＋Industry＋Year＋εi,t (５) 其中,模型(４)的被解释变量为虚拟变量 Pledge_Dum,若大股东在年末存在 未解押 股 票,则 取 值 为 １,否 则 取 值 为 ０,采 用 Logit回 归 模 型 进 行 检 验. 模 型 (５)的被解释变量为连续变量 Pledge_Rate,衡量年末剔除已解押部分后大股东质 押股份与其所持股份的比率,采用 OLS回归模型进行检验.模型(４)和模型(５)的 解释变量均为FC_Index,衡量上市公司的融资约束程度,详细计算方法如前文所 言,在此 不 再 赘 述.Control 为 控 制 变 量,包 括 公 司 规 模 (SIZE)、资 产 负 债 率 (LEV)、总 资 产 收 益 率 (ROA )、第 一 大 股 东 持 股 比 例 (TOP１)、成 长 性 (GROWTH)及市盈率(PE)等,具体定义请详见表５.此外,模型(４)和模型(５)都 控制了行业固定效应和年份固定效应. 表５ 变 量 定 义 变量名称 变量符号 变量定义 大股东是否股权质押 Pledge_Dum 上市公司第一大股东年末存在未解押股票,取值为１, 否则取值为０ 大股东股权质押率 Pledge_Rate 截至年末,上市公司第一大股东累计质押股份与其所 持股份的比率,剔除已解押部分 融资约束指数 FC_Index 由 Logistic回归分析法构建,具体构造方法见正文 金 融 学 季 刊 第１４卷