在方法论上，本文对同一个样本观测值集合，分别应用动态面板数据模型的广义矩方法（GMM）和静态面板数据模型的随机效应广义最小二乘法（Random Effects GLS）进行了拟合和检验，并对所得结果进行了比较。结果表5.1所示。
表5.1 动态GMM与静态Random Effects GLS的参数估计结果比较
主营业务收入的对数 GMM参数
估计值 T检验 REGLS参数估计值 Z检验
前一期主营业务收入的对数 0.731783 25.18 N/A N/A
固定资产和流动资产之和的对数 0.19739 5.00 0.703444 29.61
员工总数的对数 0.052106 3.41 0.191474 13.73
董事前三名报酬总额 5.41E-08 2.10 8.90E-08 3.85
高管前三名稿酬总额 2.51E-08 1.03 -6.33E-09 -0.36
董事长与总经理是否兼任 -0.01247 -0.36 0.027871 0.87
外部董事比例的对数 0.009517 0.22 -0.02012 -1.27
第一大股东持有股份的比例的对数 0.094575 2.97 0.133674 3.72
是否国有控股 -0.0741 -2.50 -0.00367 -0.15
负债与权益市价比率的对数 0.105947 5.01 0.062057 3.94
是否在其他市场挂牌 0.007167 0.20 0.049778 0.92
前一年的审计意见 0.025626 0.54 -0.07662 -2.50
行业虚拟变量3 -0.8235 -2.84 0.204843 1.58
行业虚拟变量4 -0.73667 -3.19 0.195968 2.00
行业虚拟变量5 -0.49519 -2.96 0.259808 3.25
行业虚拟变量6 -0.04631 -0.18 0.967527 8.48
时间虚拟变量2002 N/A N/A 0.013171 0.55
时间虚拟变量2003 -0.00503 -0.18 0.090864 3.88
时间虚拟变量2004 -0.0284 -0.91 0.136044 5.12
常数项 0.58347 1.35 3.109136 6.58
由上表可以看出，在企业的规模收益方面，两个模型的对应结论较为相似，表明无论是采取动态收敛还是静态均衡的视角和假设，规模收益仍然为上市公司的盈利能力的增加提供了大部分或者最高比例的解释，而且规模收益度 均满足新古典假定 。在内部和外部治理结构变量方面，两个模型在对董事会成员的激励措施、股权结构与性质、要素市场约束和在其他市场挂牌上市等方面得出了类似的结论，而在对高级管理人员的激励、董事会的结构特征、审计制度的影响等方面，参数估计值符号相反或者在静态模型下不显著而在动态模型下显著，尤其是在审计制度的影响因子方面，静态模型得到了负的参数估计值（-0.07662）并在5%的水平下显著，与动态模型的实证结论有显著不同。
由于两个模型采取了动态与比较静态两种不同的视角，并从对数据的拟合效果来看均是对现实的有效模拟和近似，因此不能简单判断两者结论的对错与否。但从与理论解释的对照来看，动态面板数据模型本身即是从经济均衡分析的框架中导出，且GMM估计关于上市公司治理结构每个方面的结论更符合理论上的预期，包括国有控股、股权集中度、外部董事的作用、高管薪酬的激励等治理变量的影响方向和显著性水平，从而更好地验证了新古典经济学和公司治理理论在现实经济环境中的解释能力，从“证实”而非“证伪”的科学哲学角度而言，动态面板数据模型的GMM估计是一个解释能力更强的实证研究方法，实证结论也相对更为可信。
从计量技术的方法论角度来看，由于动态模型控制了调整因子并且广义矩方法没有“未控制的分组效应 与解释变量无关”的附加假设，相对于静态模型在更一般的假设条件下得出了更丰富的结论。另一方面，由于企业经营活动的复杂性， 极有可能与企业的生产经营活动以及公司治理变量密切相关，从而使随机效应一般最小二乘法（REGLS）附加假设不成立，这是最有可能造成其估计结果失效的原因。因此，在应用随机效应模型时，需要对有关分组效应 的附加假设（iv）进行更为谨慎的检验和分析（Bhargava和Sargan，1983）[10]。
综上，广义矩方法和动态面板数据模型的结合在较少的假设条件下得到了有关上市公司治理效果的渐进一致估计量，并在与公司治理理论的结合方面体现出了一定的优势，在计量技术上是一种更具一般性的实证分析手段。本文进一步将之应用于对非成长型上市公司治理效果的实证分析，对本文的实证结论进行了检验和修正。
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