了会计核算体系和国民收入核算体系在把产出确认为收入上的时间差。其样本均值为0.994,标准差为0.244(表2 )。Р我们设置了28的地区虚拟变量来反映地理效应。31省和直辖市中,我们把西藏、青海和宁夏合并成了一个,因为这三个相邻省份的观测值都太少了。我们还合并了重庆和四川,因为1997年重庆才从四川分离成为直辖市。最后,我们设置了6个时间虚拟变量来反映时间变化的影响。Р4.实证结果Р为了获取竞争可能怎样影响公司的隐藏利润的激励动机的直观感觉,我们在表一中绘制了在给定的一个两位数行业里,随着行业中公司数量对数的不同,不同的估算利润和报告利润之间的差额的散点图。我们观察到两种利润测算方式之间的差距和竞争水平之间存在显著的正相关关系。14 在散点图上没有明确的异常值出现,这意味着报告利润与推算利润的差距和竞争测算之间的关系不太可能是由于异常值造成的。换一种测算竞争程度的方式和差距作出的散点图也反映了类似的模式。虽然应谨慎看待这个数据上的快速浏览结果,它确实表明估算利润和报告利润之间的差异,可能与市场的竞争程度有关。Р根据(4)式和(5)式,我们估计了下方的等式:Р其中DOWN是一组以国有企业作为基准的代表5中所有制类型的虚拟变量;dyear是一组年度虚拟变量;以及 dloc是一组地区虚拟变量,dyear和dloc 控制了具体年度和具体地区对于利润报告行为的特定影响。Р在上面的模型中,交互项系数(即,β S)的符号和大小表明每个变量是否以及在何种程度上影响报告利润和估算利润的敏感性。我们的重点是β 1。如果它是负数并且是显著的,那么在更具竞争性的行业中的企业倾向报告更少的利润(假设1)。我们的其他假设是β 2<0,β 3>0和β 4>0。需要注意的是,我们在和(4)中的Ei,t相关的常数项中包括了所有控制变量和虚拟变量因素,但如之前所讨论的,我们没有预测α S这些估计系数的符号。
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