私の論文では、どの要因が企業の CSR (企業の社会的責任、企業の社会的責任GSE_RAW) 行動に影響を与えるかを発見しようとしています。考えられる要因/変数の 2 つのグループが特定されています: 企業固有と国固有です。
まず、企業固有の変数は（とりわけ）
MKT_AVG_LN: 会社の市場価値SIGN：当社が署名したCSR条約の数INCID：企業が関与したCSRインシデントの報告件数
次に、データセットに含まれる 4,000 社の企業はそれぞれ、35 か国のいずれかに本社を置いています。国ごとに、いくつかの国固有のデータを収集しました。
LAW_FAM: 各国の法制度が由来する法系 (フランス語、英語、スカンジナビア語、またはドイツ語のいずれか)LAW_SR: 各国の会社法が株主に与える相対的な保護 (たとえば、会社の債務不履行の場合)LAW_LE: 各国の法制度の相対的な有効性 (値が高いほど有効であることを意味し、たとえば腐敗が少ないことを意味します)COM_CLA: 内部市場競争の激しさの尺度GCI_505: 初等教育の質の測定GCI_701: 中等教育の質の測定HOF_PDI: 力の距離 (値が大きいほど、より階層的な社会であることを意味します)HOF_LTO: 国時間オリエンテーション (高いほど長期オリエンテーションを意味します)DEP_AVG: 各国の一人当たりGDPCON_AVG: 2008 年から 2010 年の期間における各国の平均インフレ率
このデータを分析するために、国レベルのデータを企業レベルに「引き上げ」ました。たとえば、ベルギーのCOM_CLA値が 23 の場合、データセット内のすべてのベルギー企業の値は 23 にCOM_CLA設定されます。変数は 4 つのダミー変数 ( 、、、 ) にLAW_FAM分割され、各企業はこれらのダミーの 1 つに 1 を与えます。 .LAW_FRALAW_SCALAW_ENGLAW_GER
これにより、次のようなデータセットが得られます。
COMPANY MKT_AVG_LN .. INCID .. LAW_FRA LAW_SCA .. LAW_SR LAW_LE COM_CLA .. etc
------------------------------------------------------------------------------
1 1.54 55 0 1 34 65 53
2 1.44 16 0 1 34 65 53
3 0.11 2 0 1 34 65 53
4 0.38 12 1 0 18 40 27
5 1.98 114 1 0 18 40 27
. . . . . . . .
. . . . . . . .
4,000 0.87 9 0 1 5 14 18
ここで、企業 1 ～ 3 は同じ A 国の企業であり、企業 4 と 5 は同じ B 国の企業です。
まず、OLSを使って解析してみましたが、以下のようにモデルが非常に「不安定」に見えました。最初のモデルの r-2 乗は .516 です。
変数を 2 つだけ追加すると、多くのベータと有意水準、および r-2 乗 (.591) が変わります。もちろん、変数が追加されると r-2 乗は増加しますが、これは .516 からかなり増加しています。
最終的に、別の投稿で、ここでは OLS を使用するのではなく混合モデルを使用するべきであることが提案されました。ただし、SPSSでこれをどのように実行するかについては混乱しています。私がオンラインで見つけた例は私のものとは比較にならないので、特に以下の混合モデルのダイアログで何を記入すればよいかわかりません。
SPSSを使用している誰かが、この分析を実行する方法を説明して、回帰モデル（CSR = b1 * MKT_AVG_LN + b2 * SIGN + ... + b13 * CON_AVG）に到達し、CSRが決定されたかどうかを結論付けることができるようにしてください。会社の特徴または国の特徴によって（またはどちらでもないか、または両方によって）？
企業レベルの変数を共変量として挿入し、国レベルの変数を因子として挿入する必要があると思います。これは正しいです？LAW_SCA次に、 toLAW_ENGダミー変数をどうすればよいかわかりません。
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