To implement IPTW, we first estimat

To implement IPTW, we first estimate a probit model predicting the probability of a firm having a high or low level of CEO-CFO LSM. Following Almandoz and Tilcsik (2016), we use the median value of CEO-CFO LSM to code whether a CEO-CFO dyad has a high or low level of LSM. We include all the firm-level and CEO-CFO dyadic level variables used in predicting CEO-CFO LSM in the first-stage probit regression. In addition, we include the ratio of the total number of words spoken by the CFO during the Q&A section to the total number of words spoken by the CEO in a firm year as an additional predictor. If the CFO attempts to ingratiate the CEO, the CEO may delegate more speaking opportunities to the CFO. Yet, we would not expect the ratio of words spoken by the CFO to the words spoken by the CEO to directly influence our outcome variables. We use the inverse of the propensity calculated from the first-stage probit regression as a weight in the second-stage regressions. Results from the IPTW methodology are reported in Table 6.

結果 (繁體中文) 1:

為了實現IPTW，我們首先估計概率模型預測其CEO，CFO LSM的高或低等級的公司的可能性。繼Almandoz和Tilcsik（2016），我們使用CEO，CFO LSM的中值代碼一個CEO，CFO對子是否具有高或LSM的低水平。我們包括在第一階段的概率回歸預測CEO，CFO LSM使用的所有企業級和CEO，CFO二進級變量。此外，我們包括Q＆A部分由總裁以牢固年說出作為附加預測單詞的總數期間由CFO口語單詞的總數的比率。如果CFO試圖討好的CEO，首席執行官可能會下放更多發言機會的CFO。然而，我們不希望由CFO由CEO談過，直接影響我們的結果變量的話所說的話的比例。我們使用來自第一階段的概率回歸計算為在第二階段的回歸權重的傾向的倒數。從IPTW方法的結果列於表6。

結果 (繁體中文) 2:

ที่ผู้คนได้รับยาและที่พวกเขาไปหาคำแนะนำ

結果 (繁體中文) 3:

為了實現IPTW，我們首先估計了一個probit模型，該模型預測了一個公司擁有高或低水準CEO-CFO LSM的概率。根據Almandoz和Tilcsik（2016），我們使用CEO-CFO LSM的中值來編碼CEO-CFO dyad的LSM水准是高還是低。在第一階段probit回歸中，我們包括了所有用於預測CEO-CFO LSM的公司層面和CEO-CFO二元層面變數。此外，我們還將首席財務官在問答環節所說的總字數與首席執行官在一個公司年度所說的總字數之比作為額外的預測因素。如果首席財務官試圖討好首席執行官，首席執行官可能會將更多的演講機會委託給首席財務官。然而，我們不希望首席財務官說的話與首席執行官說的話的比例直接影響我們的結果變數。我們使用從第一階段probit回歸計算出的傾向的倒數作為第二階段回歸的權重。IPTW方法的結果見錶6。