CEO特征、国际化速度与企业绩效

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✔数据来源和样本筛选

为了保证行业背景的可比性，排除由于行业背景差异对研究结论造成的影响，本文以2008-2020年在深沪A股上市的所有制造业上市企业为研究对象。本文通过三年的绩效平均值来反映企业绩效，因此样本基期为2008-2018年。

参考相关主流文献的做法，结合本文的研究主题，本文对样本进行如下筛选：

删除交易状态为ST、*ST和PT的企业样本；

剔除资产负债率大于1的企业样本；

剔除数据严重缺失的企业样本；

对连续变量进行缩尾处理。

通过上述筛选步骤，本文最终获得涉及1838家制造业上市公司的9649个非平衡面板样本。

样本数据进行双向固定效应模型分析，并采用Driscoll-Kraay 标准误进行估计。


✔指标选择


（1）被解释变量企业绩效（Perf）。企业绩效的测量方法主要有三类：销售利润率（ROS）、资产收益率（ROA）以及股权收益率（ROE）。考虑到ROE受到企业权益和债务相对混合比重的影响难以进行跨公司间的比较国，因此本文采用ROS与ROA作为企业绩效的代理指标。此外，由于国际化速度对企业短期与长期绩效影响存在差异，为了尽可能消除企业绩效的时滞问题，本研究在正文部分采用第t~t+2三年ROS的平均值表示企业绩效。

（2）解释变量
国际化速度（Doiv）。采用一年内企业国际化程度的变化来衡量企业国际化速度。其中，企业国际化程度的测量方法前期多数研究的做法保持一致，采用海外销售收入与企业总销售收入的比值衡量。

（3）调节变量：CEO特征
①CEO年龄（Ceoage），以CEO的实际年龄衡量：
②CEO任期（Ceotune），采用CEO在现有职位上的具体任职年限衡量：
③CEO教育水平（Ceoedu），CEO学历编码如下：1=中专及中专以下，2=大专，3=本科，4=硕士，5=博士；
④CEO国际经验（Ceoie），若CEO具有海外求学或海外工作经历，则取值为1，否则取值为0；
⑤CEO两职兼任（Ceodua）。若CEO同时担任董事长，则取值为1，否则取值为0。

（4）控制变量
①企业规模（SIZE），采用企业期末总资产加1后取自然对数表示；
②企业年龄（AGE），采用企业上市年份数加1后取自然对数表示；
③资产负债率（FL），采用企业期末负债总额与期末资产总额的比值表示；
④产品多元化（Div），采用熵指数衡量；
⑤所有权性质（Sta），若该企业为国有企业，则取值为1，否则取值为0；
⑥董事会规模（Bodsize），采用董事会人数加1后取自然对数表示；
⑦董事会独立性（Bodind），采用独立董事人数与董事会总人数的比值表示；
⑧CEO变更（Ceobg），若该企业当年CEO发生了变更，则取值为1，否则取值为0：
⑨市场竞争强度（Hhi），采用行业（证监会三级代码）内所有上市企业所拥有市场份额的赫芬达尔指数衡量；
此外，本研究还设置了年度虚拟变量（Year）以控制时间的固定效应。

✔参考文献




✔结果截图

描述性统计


相关性分析


回归分析样本数据进行双向固定效应模型分析，并采用Driscoll-Kraay 标准误进行估计。


稳健性检验






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