경험적 결과

표 4 변수의 VIF 및 공차 값
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시스템 일반화 모멘트 방법(SGMM) 및 실현 가능한 일반화 최소 제곱법(FGLS)의
우리는 SGMM을 기반으로 하는 EM에 대한 다양한 프록시를 사용하여 REM에 대한 BOD 속성의 영향을 테스트합니다. 표 5 와 6 에 나타난 바와 같이 , 결과는 BOD 속성이 REM과 통계적으로 어느 정도 관련되어 있는지를 나타내며, 관계의 동적 특성을 고려합니다. BOD-EM 관계의 동적 특성은 지연된 REM을 설명 변수로 사용하여 제어됩니다. 이제 종속 변수는 개별적으로 사용되는 세 가지 주요 모델(ABCFO), (ABPROD), (ABDISX)인 6개의 프록시와 RM1, RM2, RM1, RM2, 그리고 RM3. 본 연구에서는 기업 차원의 결정요인을 통제한 후 실제 활동 기반 EM 모델의 6개 프록시를 사용하여 이사회의 각 메커니즘을 개별적으로 검토하기 위해 많은 모델을 개발했습니다. REM 모델과 일관되게 분석은 다음 방정식에 표시된 대로 각 BOD 속성과 REM 모델의 기업 수준 결정 요인을 개별적으로 조사하는 것으로 시작됩니다.

거버넌스 지표에는 다음이 포함됩니다. BRDSIZE = 보드 크기; BRDIND = 이사회 독립성; CEO.DUL = CEO 이중성; BRD 회의 = 이사회 회의 Xit; 제어 변수에는 ROA = 자산 수익률; ROE = 자기자본이익률; LIQ = 유동성; 레프 = 레버리지; 기어 = 기어링; 크기 = 회사 크기; AT = 자산 유형성; OC = 작동 주기; EMFLEX = EM-유연성. REM은 6개의 프록시(ABCFO, ABPROD, ABDISX, RM1, RM2, RM3)로 측정됩니다.

표 5 이분산성에 대한 Breusch-Pagan 검정
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표 6 직렬 자기상관 결과에 대한 Wooldridge 검정
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순간의 시스템 일반화 방법
본 연구에서는 이분산성 및 계열 상관 문제가 있는 경우 OLS 및 GLS 모델이 효과적이지 않음을 발견했습니다. 표 5 에서 볼 수 있듯이 Bresch-Pagan 테스트의 결과는 유의미한 chi2 통계가 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택해야 함을 나타내며, 이는 분산이 6개 모델 전체에 걸쳐 동질적이지 않음을 나타냅니다. 또한 본 연구에서는 오류의 자기상관이 존재하지 않는지 테스트하기 위해 Wooldridge를 사용하여 표 6 에 표시된 것처럼 계열 상관을 테스트합니다.

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