中国上市公司的独立董事制度有作用吗？-基于一个外生冲击的实证检验

中国上市公司的独立董事制度有作用吗？基于一个外生冲击的实证检验

一引言独立董事是“神兵利器”还是“橡皮图章”？这是学术界和实务界一直广泛争论的话题。一些学者认为独立董事可以提高董事会的独立性，从而更好地监督公司内部人，是解决股东与经理人之间代理问题的重要机制之一。然而，也有学者认为独立董事大都由管理层聘请，独立董事与管理层之间存在着信息不对称，独立董事的治理监督作用会受到很大限制。尤其是在我国处于“新兴+转轨”的特殊制度背景下，上市公司股权高度集中，董事会受控股股东控制较为严重，独立董事更加难以发挥治理监督作用。理论上的分歧使得无论是在美国等成熟资本市场国家还是在中国等新兴转轨经济国家的实践中，关于独立董事治理作用的经验证据都是混合的甚至是互相矛盾的。随着对独立董事治理作用持怀疑态度的文献越来越多，一些学者以资源依赖观为理论基础，认为虽然独立董事在监督方面的作用会受到一定程度的限制，但是可以为组织带来稀缺资源［既包括各种人脉关系（尤其是政治关联），也包括利用专家擅长领域为公司发展提供专业的咨询意见］，从而提升公司业绩。然而，与代理理论相似的是，基于资源依赖理论得到的经验证据同样存在着不一致。根据以往文献，独立董事作用经验证据差异较大的一个重要原因在于内生性问题，即独立董事是一个内生决定的变量，受到公司治理结构、公司业绩等变量的影响，如果不控制独立董事内生性而直接进行普通最小二乘回归，将导致严重的模型设定偏误问题。为了得到相对可靠的结论，近年来，一些学者采用了多种方式控制内生性，比如二阶段最小二乘和三阶段最小二乘回归、独立董事突然死亡与辞职等。然而，二阶段最小二乘和三阶段最小二乘回归高度依赖于工具变量的有效性，对其实证结论仍需持谨慎态度。虽然独立董事突然死亡可以在很大程度上控制内生性，但我国上市公司中类似的样本稀少，难以进行大样本的实证检验。独立董事辞职则具有很强的自我选择性，仍然不能摆脱内生性问题的困扰。除此之外，中国上市公司广泛存在独立董事辞职的“捆绑披露”现象[1]，纵使不考虑内生性的影响，已有研究也不能很好地区分投资者的市场反应究竟是来自于独立董事辞职还是“捆绑披露”的其他事件。因此，独立董事究竟能否发挥预期作用进而提升公司价值仍旧是一个待解的谜团，迫切需要学者对此提供更加稳健可靠的证据从而为相关政策制定提供理论指导。本文借助一个独特的外生政策冲击提供的研究机会，考察投资者对独立董事辞职的市场反应。2013年10月19日，中组部下发了《关于进一步规范党政领导干部在企业兼职（任职）问题的意见》（“中组发［2013］18号”，下文中简称为“18号文”），要求各地区各部门各单位限期对党政领导干部在企业兼职（任职）情况进行清理。在此政策影响下，中国上市公司出现了一波前所未有的独立董事辞职潮。由于这一政策基本上可以被视为一种强制性要求并且辞职公告基本上都属于单独披露，这使我们可以避免以往研究中存在的内生性以及“捆绑披露”问题，从而有助于得到更加可靠的结论。根据中组部文件，受影响的独立董事主要来自两种背景：政府机构与学术机构（高等学校和研究机构）。从资源依赖观的角度，政府官员背景的独立董事构筑了一条企业与政府之间的关系桥梁，可以帮助公司从社会上获取更多的资源，比如融资便利、税收优惠、政府补贴等。然而，从代理理论的视角，官员与企业之间的利益交换可能会导致各种寻租行为，使其难以发挥治理作用，进而降低公司治理效率。学术机构背景的独立董事则可以利用自己的专业知识提供咨询，为企业以及社会创造价值。同时也有大量文献的经验证据表明这类独立董事有助于提高公司治理水平。这两种背景的独立董事发挥作用的内在机制存在着差异，那么其市场反应是否也会相应地有所不同呢？更进一步，代理理论与资源依赖理论哪一种理论对于不同背景独立董事作用的解释力度更强？上述问题的研究对于我们深刻了解独立董事发挥作用的理论基础与内在机制具有重要意义。本文的研究发现：（1）整体而言，政府官员背景的独立董事辞职带来了1.181%的累积超额收益率，公司价值显著上升；学术机构背景的独立董事辞职获得了-2.058%的累积超额收益率，公司价值显著下降。（2）进一步研究发现，不同理论对于不同背景独立董事辞职的市场反应的解释力度存在一定差异。代理理论对政府官员背景独立董事辞职的市场反应解释力度更强，而资源依赖理论对学术机构背景独立董事辞职的市场反应解释力度更强。具体表现在政府官员独立董事辞职的正向市场反应主要来自于代理成本较大的公司，而学术机构背景独立董事辞职的市场反应在代理成本不同的公司并没有显著差异。本文的贡献在于：（1）借助一个独特的外生政策冲击在一定程度上控制了先前文献中未能解决的内生性问题，从而丰富了独立董事方面的文献。（2）以往对于代理理论与资源依赖观究竟哪一种理论更适合解读独立董事的作用，学者尚未达成一致意见。本文的实证结果则表明这两种理论都有一定的适用性，但又具有一定的“状态依存性”，即理论的适用性与独立董事背景有着密切关系。（3）本文具有一定的政策贡献。首先本文结论表明“18号文”要求政府官员辞去独立董事对于提高公司治理水平有着非常重要的作用；其次，由于不同背景独立董事的作用不尽相同，所以政策制定部门应该注意区分这种性质，充分发挥学术机构背景独立董事的专家咨询作用。本文以下部分的内容安排如下：第二部分是文献综述；第三部分是制度背景，介绍中国独立董事制度以及“18号文”的内容及影响；第四部分是研究设计，讨论本文实证研究的样本选取、核心变量以及计量方法；第五部分是实证结果及分析，包括描述性统计、组间比较以及多元回归结果；最后是研究结论。二文献综述国内外学者主要是基于代理理论和资源依赖理论来讨论独立董事的作用。代理理论认为，独立董事比内部董事更加客观、独立，可以强化董事会的监督作用，防止管理者的机会主义行为损害股东利益。资源依赖理论则认为，独立董事通常具有丰富的管理经验和理论分析能力，能够更好地为公司发展出谋划策。以上述两种理论为基础，学者们对独立董事是否发挥预期作用并进而提升公司价值展开了大量实证分析，但结论却并不一致甚至是相互矛盾的。一些研究发现独立董事对公司价值有着正向的贡献，但也有一些研究发现独立董事对公司价值的贡献并不显著，部分研究甚至发现独立董事对公司价值有着负向的影响。基于其他企业行为的视角，独立董事的作用同样存在较大差异。既有证据发现独立董事可以减少大股东的资金占用行为、提高盈余信息质量，也有证据表明独立董事并未提高会计信息质量、不能有效抑制大股东的掏空行为。甚至还有文献发现独立董事的作用是混合的。如刘慧龙等发现在国有企业改制过程中，独立董事可以减少因大股东的利益输送而造成的投资不足问题，但没有证据显示独立董事可以减少因管理者代理问题而产生的过度投资问题。对于上述相互矛盾的发现，学者们给出了一些可能的解释：首先，现有研究主要是通过考察独立董事比例与公司价值或其他企业行为的关系来检验独立董事的有效性，但是这种处理方式可能受到内生性问题的影响，从而影响了研究结论的可靠性。其次，独立董事群体的个体差异显著，并非所有独立董事都能有效地发挥作用，不同背景的独立董事在董事会中的作用可能是不一样的。考虑到上述问题，一些研究试图通过二阶段最小二乘和三阶段最小二乘等回归方法来控制内生性，但这种方法受工具变量有效性的影响较大，不同工具变量得到的结果很可能相差较大。Nguyen等采用独立董事突然死亡事件来验证其价值相关性。这种方法虽然可以在很大程度上控制内生性，但限于中国上市公司类似的案例太少而难以进行大样本的实证检验。还有学者利用独立董事任命或辞职现象来考察独立董事的市场反应，以此检验独立董事制度的有效性。Rosenstein&Wyatt发现任命新的独立董事带来了股价正向反应。Gupta&Fields则发现独立董事辞职的市场反应显著为负。Dewally&Peck进一步区分了辞职原因，发现不同情况下独立董事辞职的市场反应存在着显著差异。张俊生和曾亚敏讨论了中国上市公司独立董事辞职行为的信息含量，发现整体而言独立董事辞职的市场反应为负，但是并不显著。吴冬梅和刘运国对独立董事辞职的“捆绑披露”现象进行了研究，发现大约65%的独立董事辞职公告披露了存在着“捆绑披露”现象，但是他们并没有研究独立董事辞职的市场反应。总体而言，现有研究围绕着独立董事有效性展开了大量研究，有助于我们更好地理解这一问题。特别地，虽然有文献开始关注独立董事辞职现象，但是仍然存在一些并未解决的关键问题，从而影响了研究结论的可靠性：首先，一般情况下独立董事辞职具有很强的自我选择性，从而依然存在着潜在的内生性问题。例如，独立董事更可能在公司业绩较差的时候辞职，那么即便此时发现投资者做出了负向市场反应，我们仍然不能排除负向市场反应是否由于公司业绩更差所导致的；其次，由于中国上市公司广泛存在的“捆绑披露”现象，纵使不考虑前述内生性问题的影响，现有研究也不能很好地区分投资者的市场反应是来自于独立董事辞职还是“捆绑披露”的其他事件。考虑到现有研究存在的上述不足，本文拟借助一个外生政策冲击来控制内生性问题的影响[2]。我们试图通过对独立董事辞职市场反应的研究，为中国资本市场中独立董事有效性问题提供经验证据。三制度背景2001年中国证监会颁布了《关于在上市公司建立独立董事制度的指导意见》（简称《指导意见》）。这是我国首部关于在上市公司设立独立董事的规范性文件，标志着A股上市公司正式全面引入独立董事制度。《指导意见》规定在2002年6月30日前，董事会成员中应当至少包括2名独立董事；在2003年6月30日之前上市公司独立董事的比例不得低于1/3。以此为标志，A股上市公司独立董事制度得到稳步规范发展。[3]根据证监会《指导意见》，我国上市公司逐步开始在董事会中增加独立董事。根据现有资料，监管机构对上市公司独立董事的任职资格与条件的规定主要来自《公司法》和2001年证监会发布的《关于在上市公司建立独立董事制度的指导意见》，这两项法规只规定独立董事不得持有任职公司1%以上股份、无亲属在该公司任职等，对独立董事的职业背景并无硬性规定。从上市公司独立董事制度的实践来看，独立董事有众多来源，包括大学和研究机构、律师、会计、其他企业高管等。其中，政府现任或退休官员是独立董事这一群体的重要构成部分。《中国青年报》2013年的一份调查显示：沪深两市上市公司共有8076个独立董事职位，担任这些职位的约有5760人，其中2590位独立董事有“从政背景”，占比44.9%。随着政府部门背景的独立董事数量逐渐增加，这一现象引起了广泛的关注和讨论。许多学者和社会公众认为政府官员担任独立董事极容易产生“权力磁场”现象，他们可以利用其固有背景和人脉网络，为企业牟利，向相关政府机构施压，严重干扰正常的市场竞争秩序。2013年10月19日，中组部下发了《关于进一步规范党政领导干部在企业兼职（任职）问题的意见》的“18号文”。在该文件中，中组部对党政领导在企业中的任职资格、离职期限、任职年龄、报酬等方面做了严格限制，要求各地区各部门各单位限期对党政领导干部在企业兼职（任职）情况进行清理。由于我国特殊的干部管理体制，受此政策影响的不仅包括政府官员独立董事，而且还有大量来自学术机构的独立董事。“18号文”规定，参照公务员法管理的人民团体和群众团体、事业单位领导干部，按照本意见执行；其他领导干部，参照本意见执行。在“18号文”的要求下，中国上市公司出现了一波前所未有的独立董事辞职潮。由“18号文”引起的独立董事辞职潮为我们从辞职视角研究独立董事制度有效性提供了难得的机会：首先，此次独立董事辞职是由于“18号文”这样一个外生政策冲击所引起的，属于强制性规制范畴，这就有效避免了以往研究中独立董事辞职的内生性问题，从而提高研究结论的可靠性；其次，此次受到“18号文”影响的不仅包括政府部门背景的独立董事，还包括高等学校和科研院所（下文简称学术机构）背景的独立董事，这有助于我们比较不同背景独立董事辞职的市场反应；此外，在“18号文”影响下独立董事辞职公告的披露也更具有针对性，以往“捆绑披露”的现象很少出现，这为我们研究独立董事辞职现象提供了更加“干净”的样本，有助于更准确识别独立董事辞职的市场反应。四研究设计1.事件研究法本文采用事件研究法（EventStudy）来考察官员背景独立董事辞职的短期市场反应。具体而言：（1）根据以往研究文献，采用资本资产定价模型（即CAPM）来计算单个股票的异常收益率。依据有效市场假说，股票收益率为市场收益率的线性组合：Rjt=αj+βjRit+εjt（1）其中，Rjt为第j只股票在t日的预期收益率，Rit为第t日股票市场的收益率。理论上，如果股票价格受到特殊事件影响而出现异常波动，那么股票的实际收益就会偏离于基于CAPM模型所预测的收益水平。异常收益率等于事件窗口内股票实际收益率减去基于（1）式估计得到预期收益率，具体公式如下：ARjt=Rjt-Rjt（2）其中，ARjt为第j只股票在t日的异常收益率，Rjt为第j只股票在t日实际收益率，Rjt为在第j只股票在t日预期收益率。那么，事件窗口期内的累计异常收益，即第j只股票在窗口期［t1，t2］内的CAR值等于：（2）事件窗口的选择。我们以上市公司发布官员背景独立董事辞职公告日作为事件日，分别选取［-5，+5］、［-3，+3］作为时间窗口。为了保证估计效度，对于预测区间内不足30个交易日的样本我们给予了删除。2.样本选择与数据来源自“18号文”颁布的2013年10月19日至2014年6月20日，沪深两市共有324人次辞去独立董事职位，涉及299家上市公司。由于25家公司在此期间内有超过1次以上的独立董事辞职行为，为了避免多次事件对CAR的影响，本文只计算了第一次独立董事辞职的CAR值。此外，本文还剔除了在独立董事辞职公告中明确说明辞职原因是任职期满的20个样本、虽然任期未满但不受“18号文”影响的10个样本、捆绑披露的28个样本、预测区间不足30个交易日的样本以及事件半个月内发生过异常停牌与相关数据不全的52个样本，最后得到189个样本。其中：政府官员背景的独立董事103个样本，学术机构背景的独立董事86个样本。参考以往的研究文献，本文按照行业相同（制造业按二级代码分类，其他按一级代码分类）、资产规模相近的原则选择了配对样本。独立董事辞职公告数据分别在上海证券交易所以及深圳证券交易所网站上手工搜集所得。其他数据来源于CSMAR数据库。3.控制变量为了控制其他因素对独立董事辞职事件窗口中超额收益的影响，本文参考既有文献选择了以下控制变量：公司规模（Size）、资产负债率（Lev）、每股收益（EPS）、独立董事性别（Female）、任期（Tenure）、多重任职（Multi）。相关变量的定义见表1。表1主要变量及定义变量名称符号定义累计超额收益率CAR根据事件研究法估算出来的累计超额收益率独立董事背景1Gover当辞职的官员独立董事具有政府背景时取值为1，否则为0独立董事背景2Scholar当辞职的官员独立董事具有学术机构背景时取值为1，否则为0公司规模Size用总资产的自然对数表示每股收益EPS税后利润/股本总数资产负债率Lev总负债/总资产性别Female如果独立董事是女性，Female取值为1，否则取值为0任期Tenure如果辞职的独立董事的任期高于行业中位数则为1，否则为0多重任职Multi如果辞职独立董事在其他公司还有任职则为1，否则为0表1主要变量及定义五实证结果及分析1.描述性统计与分析表2报告了主要变量的描述性统计，表3分组报告了政府官员背景独立董事以及学术机构背景独立董事主要变量的均值和中位数差异情况。表2主要变量的描述性统计变量名称Obs均值中位数标准差最小值最大值CAR［-5，+5］189-0.293-0.1157.323-20.36618.737CAR［-3，+3］1890.0440.0746.032-15.44929.732Gover1890.5451.0000.4990.0001.000Size18922.26222.0551.60819.47028.933EPS1890.3770.2900.484-1.0452.166Lev1890.4510.4070.2310.0260.972Female1890.1160.0000.3220.0001.000Multi1890.7511.0000.4330.0001.000Tenure1890.4920.0000.5010.0001.000表2主要变量的描述性统计表3政府官员组与学术机构组主要变量非参数检验均值比较中位数比较变量名称Gover组（N=103）Scholar组（N=86）均值差异Gover组（N=103）Scholar组（N=86）中位数差异CAR［-5，+5］1.181-2.058-3.240***0.907-1.970-2.877***CAR［-3，+3］1.057-1.170-2.226**0.552-0.072-0.624**Size22.41022.084-0.32622.09321.956-0.137EPS0.3910.360-0.0310.2800.3050.025Lev0.4750.421-0.0540.4070.403-0.004Female0.1360.093-0.0430.0000.0000.000Multi0.6700.8490.179***1.0001.0000.000***Tenure0.4660.5230.0570.0001.0001.000表3政府官员组与学术机构组主要变量非参数检验通过表2可以看出，独立董事辞职的CAR值在［-5，+5］11天内为-0.293%（T-value=-0.550），在［-3，+3］7天为0.044%（T-value=0.100），二者都未显著大于0。表3的分组检验结果表明：在政府官员组，CAR［-5，+5］的均值是1.181%（T-value=1.658），CAR［-3，+3］的均值是1.057%（T-value=1.677），二者均显著大于0。在学术机构背景组，CAR［-5，+5］的均值是-2.058%（T-value=-2.698），CAR［-3，+3］的均值是-1.170%（T-value=-2.026），二者均显著小于0。进一步的均值T检验结果表明，政府官员组的CAR值显著高于学术机构组。中位数的检验结果与均值检验相类似。通过图1可以看出，当独立董事辞职后，政府官员的市场反应基本上都大于0，而学术机构的市场反应则基本都小于0。上述结果说明，对于总样本而言，独立董事辞职在［-5，+5］与［-3，+3］的时间窗口内并没有显著的市场反应。产生这一现象的原因可能在于不同背景独立董事辞职引起的市场反应不同，产生了相互抵消的作用，进一步的分组结果在一定程度上支持了这一点。即不同背景的独立董事辞职市场反应并不相同，相比较而言，政府官员背景独立董事辞职的市场反应显著为正，公司价值上升，而学术机构背景独立董事辞职的市场反应则显著为负，公司价值下降。图1独立董事辞职的市场反应走势：政府部门vs学术机构2.多元回归结果分析为了获得更为可靠的证据，我们采用回归分析来比较两类不同背景的独立董事辞职的市场反应，回归结果见表4和表5。表4、表5中的第（1）（2）栏报告了基于CAR［-5，+5］时间窗口的估计结果，第（3）（4）栏报告了基于CAR［-3，+3］时间窗口的估计结果。从表4和表5的回归结果，可以看出政府部门组独立董事辞职的市场反应为正，且在5%水平下显著。学术机构组独立董事辞职的市场反应都为负，且至少通过了5%水平下的显著性检验。这进一步支持了组间比较分析的结果，表明我国上市公司的独立董事制度的有效性与独立董事的背景有着密切关系，即学术机构背景的独立董事对公司价值有积极的正向作用，而政府官员背景的独立董事反而起到了负面作用。不同背景的独立董事辞职的市场反应之所以出现如此大的差异可能由于以下原因：对于学术机构背景的独立董事而言，他们往往是某一领域的专家，有着较高的教育背景、扎实的理论功底和良好的专业能力，从资源依赖理论的视角，他们可以更好地为企业发展出谋划策。Johnson指出，具有专长的独立董事能够从专业角度对公司战略和经营决策发表意见；从委托代理的视角，来自学术机构的独立董事往往具有较高的社会地位和良好的声誉。良好的声誉效应使得独立董事更有动力去对管理层行为进行监督，而较高的专业素质使得独立董事更有能力去监督管理层。叶康涛等发现，具有财会和金融背景的独立董事越有可能对管理层议案提出公开质疑。唐雪松等的研究发现，高校领导身份的独立董事更可能在独立意见中说“不”，而独立董事公开质疑行为有助于提升公司价值。对于政府部门背景的官员独立董事而言，尽管他们有着熟悉政策文件、人脉关系深厚等方面的优势，但是通过聘任政府官员担任独立董事本身就是一把“双刃剑”。从资源依赖理论的角度，尽管政治关联能够给企业带来诸如融资便利、税收优惠、政府补贴等，但是却可能也会给企业带来沉重的社会负担，进而损害公司价值；从委托代理的视角，政府官员的独立董事在为企业谋求各种资源时往往会存在各种寻租行为，这必然会损害独立董事的独立性，从而降低了其监督治理作用，进而有可能导致整体公司治理效率下降。表4政府部门组回归结果（1）（2）（3）（4）CAR［-5，+5］CAR［-5，+5］CAR［-3，+3］CAR［-3，+3］Gover2.110**2.088**1.935**1.896**（2.273）（2.266）（2.076）（2.044）Size-0.410-0.527（-1.178）（-1.363）Lev6.780***5.985**（2.682）（2.271）EPS1.907*1.658（1.653）（1.304）_cons-0.9294.392-0.8788.286（-1.561）（0.617）（-1.279）（1.074）N206206206206r2_a0.0200.0510.0160.041注：回归中控制了行业因素的影响，括号内的数值是基于异方差稳健标准误的t统计量，*、**、***分别表示10%、5%和1%的双尾显著性水平。表4政府部门组回归结果表5学术机构组回归结果（1）（2）（3）（4）CAR［-5，+5］CAR［-5，+5］CAR［-3，+3］CAR［-3，+3］Scholar-3.825***-3.838***-1.929**-1.934**（-3.099）（-3.165）（-2.085）（-2.099）Size0.4040.228（0.672）（0.494）Lev5.9273.372（1.493）（1.177）EPS-1.762-0.955（-0.959）（-0.776）_cons1.767*-9.2970.759-5.565（1.820）（-0.789）（1.050）（-0.597）N172172172172r2_a0.0480.0850.0190.031注：回归中控制了行业因素的影响，括号内的数值是基于异方差稳健标准误的t统计量，*、**、***分别表示10%、5%和1%的双尾显著性水平。表5学术机构组回归结果3.独立董事：监督还是咨询既然资源依赖理论和委托代理理论都可以从不同视角解读本文发现的结论，那究竟是哪一种理论的解释力度更强？需要进行进一步的检验。既有文献表明，最终控制人现金流权和投票权分离程度在很大程度上表明了公司代理成本的高低。最终控制人两权分离程度越大，越有可能“掏空”上市公司、损害投资者利益，代理成本也就越大。我们按照最终控制人现金流权和投票权是否分离将样本分为两组：两权分离组和未分离组，然后检验两组样本中官员独立董事辞职的市场反应是否存在差异。如果代理理论解释力更强，我们预期可以观察到在两权分离组市场反应更加强烈，反之如果资源依赖理论解释力更强，则市场反应在这两组应该不会存在显著差异。检验结果见表6、表7和表8。表6独立董事辞职市场反应的非参数检验：两权分离vs未分离均值非参数检验政府官员组（N=103）学术机构组（N=86）总样本两权分离组（N=56）两权未分离组（N=47）均值差异总样本两权分离组（N=31）两权未分离组（N=55）均值差异［-5，+5］1.1812.176-0.004-2.180*-2.058-1.813-2.197-0.384［-3，+3］1.0572.437-0.588-3.025***-1.170-0.730-1.417-0.687中位数非参数检验政府官员组（N=103）学术机构组（N=86）总样本两权分离组（N=56）两权未分离组（N=47）中位数差异总样本两权分离组（N=31）两权未分离组（N=55）中位数差异［-5，+5］0.9071.9770.187-1.790*-1.970-1.064-2.151-1.087［-3，+3］0.5521.397-0.237-1.634**-0.0720.039-0.123-0.162注：*、**、***分别表示10%、5%和1%的单尾显著性水平。表6独立董事辞职市场反应的非参数检验：两权分离vs未分离表7政府官员独立董事辞职市场反应的回归结果（1）（2）（3）（4）（5）（6）CAR［-5，+5］CAR［-5，+5］CAR［-5，+5］CAR［-3，+3］CAR［-3，+3］CAR［-3，+3］AgentCost2.1801.5341.4683.025**2.936**3.257**（1.546）（0.872）（0.834）（2.488）（2.129）（2.249）Female-1.555-1.628-1.822-1.770（-0.963）（-1.100）（-1.483）（-1.516）Multi0.2170.4000.4160.102（0.139）（0.245）（0.271）（0.062）Tenure-2.280-2.460-0.572-0.874（-1.384）（-1.506）（-0.460）（-0.690）Size-0.501-0.488（-1.060）（-1.088）Lev7.074**2.154（2.024）（0.690）EPS0.297-1.022（0.225）（-0.752）_cons-0.0041.7309.543-0.5880.29410.953（-0.004）（1.166）（0.963）（-0.721）（0.185）（1.157）N103103103103103103r2_a0.0130.0040.0100.0470.0240.024注：（1）回归中控制了行业因素的影响，括号内的数值是基于异方差稳健标准误的t统计量；（2）*、**、***分别表示10%、5%和1%的双尾显著性水平；（3）AgentCost，虚拟变量，如果现金流权和投票权分离则为1，否则为0。其他变量定义见表1。表7政府官员独立董事辞职市场反应的回归结果表8学术机构独立董事辞职市场反应的回归结果（1）（2）（3）（4）（5）（6）CAR［-5，+5］CAR［-5，+5］CAR［-5，+5］CAR［-3，+3］CAR［-3，+3］CAR［-3，+3］AgentCost0.3840.383-1.0730.6870.653-0.149（0.227）（0.213）（-0.709）（0.542）（0.487）（-0.128）Female-0.048-0.6140.8660.458（-0.015）（-0.250）（0.554）（0.366）Multi0.7411.8290.1470.759（0.331）（0.879）（0.090）（0.459）Tenure-1.351-1.309-0.743-0.692（-0.873）（-0.846）（-0.589）（-0.521）Size0.8670.454（1.189）（0.806）Lev8.298*4.435（1.720）（1.104）EPS-4.898*-3.031*（-1.941）（-1.703）_cons-2.197**-1.638-23.552-1.417**-1.374-12.757（-2.499）（-0.771）（-1.580）（-2.103）（-0.870）（-1.123）N868686868686r2_a0.0010.0160.1350.0040.0120.029注：（1）回归中控制了行业因素的影响，括号内的数值是基于异方差稳健标准误的t统计量；（2）*、**、***分别表示10%、5%和1%的双尾显著性水平；（3）AgentCost，虚拟变量，如果现金流权和投票权分离则为1，否则为0。其他变量定义见表1。表8学术机构独立董事辞职市场反应的回归结果从表6可以看出，对于政府官员组而言，无论是均值还是中位数，独立董事辞职的市场反应在两权分离组都显著高于未分离组，并且两权未分离组的市场反应均值为负，符号也发生了变化。而在学术机构组，独立董事辞职的市场反应在两权分离组与未分离组之间并没有显著差异。进一步通过表7和表8的回归结果可以发现，政府官员组在CAR［-3，+3］7天内，AgentCost的系数显著为正，在CAR［-5，+5］11天内，AgentCost的系数虽然不显著但同样为正；而在学术机构组，无论是CAR［-3，+3］还是CAR［-5，+5］，AgentCost的系数都不显著。上述结果说明，政府官员背景的独立董事辞职所导致的