The Effects of Cross‐Sectional Scale Differences on Regression Results in Empirical Accounting Research*
通过分析和模拟会计数据，发现加入规模代理变量比去规模化更能减少系数偏差，而去规模化可能加剧偏差且不改善异方差性，建议研究者使用规模代理变量并报告White标准误。
Abstract. This study investigates coefficient bias and heteroscedasticity resulting from scale differences in accounting levels‐based research designs analytically and using simulations based on accounting data. Findings indicate that including a scale proxy as an independent variable is more effective than deflation at mitigating coefficient bias, even if the proxy is 95 percent correlated with the true scale factor. In fact, deflation can worsen coefficient bias. Also, deflation often does not noticeably reduce heteroscedasticity and can decrease estimation efficiency. White (1980) standard errors are close to the true ones in regressions using undeflated variables. Replications of specifications in three recent accounting studies confirm the simulation findings. The findings suggest that when scale differences are of concern, accounting researchers should include a scale proxy as an independent variable and report inferences based on White standard errors. Résumé. Les auteurs examinent, tant sur le plan analytique qu'au moyen de simulations basées sur les données comptables, la distorsion des coefficients et l'hétéroscédasticité résultant des différences d'échelle dans les plans de recherche comptable basés sur les niveaux. Leurs constatations révèlent que l'inclusion d'un substitut d'échelle à titre de variable indépendante est plus efficace que la déflation pour atténuer la distorsion relative au coefficient, même si le substitut présente une corrélation de 95 pour cent avec le véritable facteur d'échelle. En fait, la déflation peut accentuer la distorsion relative au coefficient. Aussi, il arrive souvent que la déflation, sans réduire de façon appréciable l'hétéroscédasticité, puisse diminuer l'efficience de l'estimation. Les erreurs‐types de White (1980) se rapprochent des erreurs véritables dans les régressions faisant appel à des variables non déflatées. La répétition des mêmes caractéristiques dans trois études comptables récentes confirme les résultats de la simulation. Les conclusions de l'étude donnent à penser que lorsque les différences d'échelle sont sujet de préoccupation, les chercheurs en comptabilité devraient faire intervenir un substitut d'échelle à titre de variable indépendante et formuler les inférences à partir des erreurs‐types de White.