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根据Harford et al.(2009)和 Denis & Mekeon(2012)对样本分年度进行'Tobit回归,预测企业的目标负债率,2回归模型如下:
企业实际负债率减去模型(1)预测的目标负债率即为过度资产负债率EXLEVB,该指标越大，表明长期角度下企业过度负债水平越高。
稳健性检验中我们设定虚拟变量EXLEB_dum 衡量企业长期角度下是否过度负债,当EXLEVB大于1时,EXLEVB_dum取1,否则为0。
模型(1)中控制变量的选择依据Chang et al.(2014)。Chang et al. (2014)借鉴Goyal(2009)的贝叶斯信息准则(BIC)研究方法,发现影响我国企业资产负债率稳定而可靠的因素包括:企业盈利能力(ROA),行业负债率的中位数(IND_LEVB),总资产增长率(CROWTH),固定资产占比(FATA)、企业规模(SIZE)、国有性质(SOE)和第一大股东持股比例(SHRCR1)。
2.数据说明
样本选择：全部A股2004-2023年数据（“国有性质(SOE)”数据是从2003年开始，公式中用到了滞后一期的变量，所以会造成缺失一年的数据，经过处理之后的数据起点为2004年）
与参考文献相同，做了如下的处理：剔除同时发行B股或H股的上市公司年度样本,剔除ST公司年度样本,剔除金融行业的公司年度样本,剔除资产负债率大于1的异常值,剔除缺失值
行业参照证监会2012年行业分类标准，制造业用二级行业分类，其他用一级分类来计算
并对连续型变量进行了1%和99%分位数的缩尾处理
每个压缩包都附有初始数据，计算代码，参考文献和最终数据
3.参考文献
[1]许晓芳,陈素云,陆正飞.杠杆操纵：不为盈余的盈余管理动机[J].会计研究,2021(05):55-66.
[2]许晓芳,周茜,陆正飞.过度负债企业去杠杆:程度、持续性及政策效应——来自中国上市公司的证据[J].经济研究,2020,55(08):89-104.
[3]周茜,许晓芳,陆正飞.去杠杆，究竟谁更积极与稳妥？[J].管理世界,2020,36(08):127-148.
[4]陆正飞,何捷,窦欢.谁更过度负债:国有还是非国有企业?[J].经济研究,2015,50(12):54-67.
压缩包所含文件：
数据样例：
分年份数据量统计：
描述性统计结果：
2023过度负债方法二.rar
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