董事来源的特点、政治相关性的水平和公司的价值*_政治论文

董事来源地特征、政治关联等级与公司价值*，本文主要内容关键词为：源地论文,董事论文,特征论文,等级论文,政治论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

       一、引言

       我国上市公司在聘任董事时呈现出“好远”和“好权”的现象。“好远”即倾向于聘任时任工作地(来源地)与任职公司注册地不在同一省份的董事(下文称“异地董事”)①，“好权”即偏好聘任来自权力中心(北京)②的董事。如图1所示，据笔者统计，2004—2013年，聘任了异地董事的上市公司占当年所有上市公司的比例超过了60％，而异地董事为京城董事的公司比例年度均值也在20％左右。

       异地董事在我国普遍存在的现象与国外一些探索地理特征与经济决策的学者所发现的“就近原则”的地缘偏好结论不一致，[1][2]表明这可能是一个具有中国特色的现象，值得深入探讨。

       本文将探索公司聘任具有政治关联背景董事对企业价值的影响，并分析该影响在董事来源地特征发生变化时产生的变化。这基于两方面的逻辑。其一，异地董事的监督力不佳，因此聘任异地董事的动因不是出于巩固董事会的监督力。近期，一些学者的研究表明，虽然异地董事能够在异地经营中发挥一定的咨询功能，[3]但是异地董事由于地理位置离任职公司较远，因此董事会出席率不佳，不能有效履行监督职能，不利于公司治理。[5][6]其二，政治关联对公司价值具有促进作用，即具有“资源效应”。在转型经济体或腐败程度较高的国家中，政治关联作为正式制度的补充能够帮助企业获得更多的融资优势，[7][8][9]获得上市资格并获得较高的IPO定价，[10]减轻税负，[11]获取财政补贴等，[7][12][13]从而提高了企业的长期绩效。[14]

      

       图1 聘任异地董事和京城异地董事公司的年度分布

       资料来源：笔者通过Stata计算整理。

       考察董事政治关联等级、来源地特征对公司价值的影响不可避免地会存在内生性问题。然而，2013年10月30日，中组部发布了“18号文”，禁止现任及尚未办理离职手续的政府官员在企业兼职任职。文件颁布后几个月之内，我国资本市场就掀起了大规模的董事辞职潮，而这些辞职的董事中不乏级别较高的重要官员，如中国石油的李勇武、崔俊慧和刘鸿儒、中天城投的唐朝礼等。③笔者统计，截至2014年10月30日，沪深两市上市公司的董事中共有1579人/次辞职，这些董事中很多都在辞职公告中明确表示辞职原因是“18号文”，而其他一些董事虽然只写了“个人原因”等类似字样，但笔者经查阅其简历后发现他们之中不少人的真实辞职原因也是“18号文”。另外，辞职的董事中，超过60％的董事都是异地董事，这些董事中也不乏来自权力中心(北京)的董事。

       “18号文”的出台为本文的研究创造了天然的实验环境，从而极大地缓解了研究董事会问题时面临的内生性问题。基于此，笔者手工搜集了2013年10月30日～2014年10月30日期间沪深两市所有辞职董事的辞职公告，并结合辞职董事的简历手工整理了所有辞职董事的政治关联情况及时任工作地点信息④，从董事政策性辞职引起的公司价值表现来探索董事政治关联等级或来源地特征对公司价值的影响。

       从董事的政治关联等级来看，由于我国作为转型经济体，正式制度发展还不完善，资源分配的权力基本掌握在政府手中，因此与政府建立政治关联成为企业为发展而获取更多资源的重要途径。[7][12]由于高管进入企业会稀释控制权，增加第一类代理成本，[15][16]而董事却不会产生这种负效应，因此，通过吸收政府官员加入董事会从而为企业建立政治关联也成为董事会的一项重要职能。[17]而董事政治官员等级越高，政治影响力越大，也越靠近权力中心，越能影响政治资源的分配。因此，笔者预期董事的政治关联等级越高，辞职引起的公司价值下跌越显著。

       从董事的来源地特征来看，表现为关联董事是否来自异地和是否来自权力中心。当本地能够寻求的政治关联董事受到限制时，公司将在更大的人力资本市场中选任能为自己带来政治资源的董事。因此，异地且有政治关联的董事更能体现公司寻求政治关联的动机，而当这个关联董事来自于权力中心时，这种动机会更加明显，表现为这些来源地特征的关联董事辞职引发的公司价值下跌更严重。

       本文的研究结论验证了以上预期，研究发现：(1)董事政治关联等级越高，辞职引发的公司价值下跌程度越显著；(2)相比本地董事，辞职后异地董事的政治关联等级对公司价值下跌的影响更显著；(3)相比非京城董事，辞职后京城董事的政治关联等级对公司价值下跌的影响更显著；(4)相比其他董事，辞职后异地且来自京城董事的政治关联等级对公司价值下跌的影响更显著。另外，考察“18号文”公布前后市场反应发现，比起非政治关联公司，政治关联公司的价值显著下跌；比起低政治关联公司，高政治关联公司的价值显著下跌。

       本文的研究表明，政治关联董事进入董事会确实能够为公司价值的提升带来显著影响，而上市公司舍近求远聘任异地董事的目的之一也是寻求政治关联，特别是当公司聘任等级较高的董事或来自权力中心的董事时，这种效应更为明显。

       相比以往的文献，本文的创新及贡献在于：第一，以往考察董事政治关联的文献或者存在一定的内生性问题，或者未能考察董事的地域等特征。[16][18]而本文以“18号文”公布后政治关联董事的大规模辞职为研究契机，在很大程度上克服了内生性问题，同时将权力中心的概念引入研究框架，证明了向异地或者向权力中心寻求政治关联董事，特别是等级较高的政治关联董事，是公司建立政治联系的重要途径之一，从而拓展和丰富了政治关联与公司价值的相关研究文献。第二，现有关于董事地域特征方面的文献，如马苏里斯等人(Masulis et al.)、阿兰姆等人(Alam et al.)、孙亮和刘春等人的研究，从信息的角度研究了异地董事的履职，发现异地董事监督不足但能够为公司提供更多的咨询服务，[3][5][6]而本文从寻求政治资源的角度探讨了异地董事对公司价值的作用，因此对以上文献有进一步的拓展和丰富。另外，本文还回应了古德曼等人(Goldman et al.)的研究，[17]并且为其所提出的“董事会第三类功能”提供了转型经济体数据的证据。

       余文安排如下：第二部分为理论分析与假设演绎，第三部分为研究设计，第四部分为实证结果，最后是本文的结论与启示。

       二、理论分析与假设演绎

       (一)董事政治关联等级与公司价值

       艾伦等人(Allen et al.)指出，由于中国的法律体系、公司治理、会计准则等正式制度的发展不够完善，因此替代性的非正式制度对经济发展具有重要作用，其中，声誉和关系是非常重要的非正式制度。[19]而又由于我国政府在资源分配过程中占主导作用，因此上市公司与政府建立良好关系是谋求自身发展的重要手段。而董事会是公司治理的核心机制，在公司治理过程中，董事会除了发挥监督管理层行为、减轻代理问题以及为公司的重要决策提供咨询与建议两大功能之外，[20][21]还有另外一种重要功能，即通过吸收具有政治背景或从政经历的人士到董事会担任董事，为公司建立起政治关联以对公司价值的提升有所助力。[17]因此，上市公司有动机聘任具有政府背景或政治经历的人士加入到董事会中。首先，我国上市公司董事会成员的提名过程中，大股东占有较大比重的话语权，⑤为建立政治关联，大股东可以选择聘任政治关联董事，也可以聘任政治关联的高管，但是，由于高管的进入会稀释控制权，[15][16]增加第一类代理成本，而聘任董事却不会产生这种负效应。其次，聘任政治关联董事具有双重益处。一方面是增加声誉。具有政治关联的人士加入到公司董事会，能够向外界投资者发送信号，表征自己公司的声誉，而被聘董事的政治职位等级越高，表明该董事声誉越高，这将有助于提升投资者对公司价值未来期间内走高的预期。另一方面是增加经济利益。一些学者已经证明通过董事建立政治关联能够使企业获得切实的益处。罗党论和刘晓龙研究认为，董事政治关联可以帮助企业进入高壁垒行业，从而获得较多利润；[22]豪斯通等人(Houston et al.)发现董事政治关联可以为企业降低银行贷款的资本成本。[23]

       既然通过董事建立政治关联对公司的声誉和经济利益都具有好处，那么，当“18号文”出台以后，关联董事纷纷被迫递交辞呈，这从表象来看使得公司原先通过这些董事所建立的关系被终止，从实质来看公司将失去通过政治关联所建立的声誉以及获得的经济利益。同时，由于高级别的政治关联董事属于稀缺资源，因此，辞职董事的政治关联等级越高，他们的离职对公司造成的声誉和经济损失就越大，而这些最终都将通过公司价值表现出来。因此，本文提出以下假设：

       H1：董事政治关联等级越高，辞职引发公司价值下跌程度越显著。

       (二)董事来源地特征、政治关联等级与公司价值

       一些研究表明，个体在进行经济决策或选聘决策时有明显的地缘偏好。科威尔和莫斯科维茨(Coval and Moskowitz)发现美国机构投资者偏好于投资那些总部与他们地理位置比较接近的公司。[1]伊弗克维克和维斯苯纳(Ivkovic and Weisbenner)发现个人投资者也偏好于投资于其居住地的股票，而且当地股票带来的收益显著高于异地股票所带来的收益。[2]勒纳(Lerner)的研究表明，风险资本家不太愿意担任与他们地理位置较远的公司的董事。[24]鲍曼(Bouwman)也发现公司倾向于聘任曾在当地担任过董事的人士到本公司董事会任职。[25]虽然以上学者的研究表明，人们进行决策时表现出“就近原则”，但是，根据孙亮和刘春的统计数据，我国很多上市公司聘任了异地董事，而异地董事的监督作用较弱，但咨询作用较强。[3][5][6]那么，除了一定的咨询作用外，上市公司舍近求远聘任异地董事是否还有其他动机，比如建立政治关联?

       如果H1成立，则具有政治关联的董事辞职引起公司价值的显著下跌，那么，如果公司聘任异地董事存在建立政治关联的动机，则“18号文”出台后，相比本地董事，来自异地且具有政治关联的董事离职会让公司价值下跌更为显著。

       如果以上逻辑成立，则公司聘任异地董事的动机之一确实是构建政治关联，那么来自特定地域的董事作用可能会比其他地域的董事的政治关联对公司价值的作用更大，比如京城董事。根据金等人(Kim et al.)的研究，公司与政治权力的地理距离越近，未来的回报率越高。[26]而北京作为我国政治权力的核心地域，来自北京的董事对上市公司来说，不论从提升声誉价值还是经济价值都比来自其他地域的董事更有作用，因此自然成为各地上市公司与权力中心建立政治关联、从“关系”上缩短与权力中心距离的重要途径，而京城董事如果在上市公司作为异地董事的角色，则将更加被视为稀缺资源。那么，合理的推论是，这些董事被迫辞职会引起公司价值更为显著地下跌。据此，本文提出以下假设：

       H2：相比本地董事，辞职后异地董事的政治关联等级对公司价值下跌的影响更显著。

       H3：相比非京城董事，辞职后京城董事的政治关联等级对公司价值下跌的影响更显著。

       H4：相比其他董事，辞职后异地且来自京城董事的政治关联等级对公司价值下跌的影响更显著。

       三、研究设计

       (一)样本选择

       笔者首先从Wind数据库手工搜集了沪深股市2013年10月30日—2014年10月30日期间所有董事的辞职公告，得到初始样本949家公司，共1579人/次辞职董事。然后进行如下处理：(1)结合CSMAR数据库中高管的简历数据，手工搜集整理了样本区间辞职董事的政治关联状况和当时的工作地点的信息。(2)结合Wind数据库中上市公司IPO地点数据逐一识别辞职董事工作地与其辞职前供职公司注册地是否属于同一省份，以此识别每一个辞职董事是否为异地董事。(3)剔除董事简历或个人相关信息不全的样本。(4)剔除公司相关财务数据、公司治理等数据缺失的样本，其中财务数据和公司治理相关数据来源于CSMAR金融研究数据库。最终笔者得到1040条公司—个人—年度观测值作为本文的研究样本。

       为剔除极端值的影响，笔者对被解释变量及控制变量中的连续变量进行了上下1％的Winsorize处理。

       (二)模型设计

       1.H1检验模型。本文采用事件研究法(event study methodology)进行研究。笔者首先设计模型(1)用于检验H1：

      

       式中，被解释变量

为i公司的董事j辞职公告发布日t前后的累计异常回报率(cumulative abnormal return)。具体地，笔者将董事j辞职公告发布日定义为第0天(t=0)，以公告日前后3天和前后5天为事件窗来计算(-3，3)区间和(-5，5)区间内公司i的累计异常回报率CAR。而对于正常回报率，笔者选取的估计窗为(-100，-10)。参考唐雪松和马如静的研究[27]，笔者运用市场模型对事件窗内每一天的异常回报率

(abnormal return)进行估计，具体过程如下：

       笔者首先用市场模型，即模型(2)，估计模型中的α和β：

      

       式中，

为公司i第t日考虑现金红利的日个股回报率；

为第t日证券市场的考虑现金红利的回报率。之后，笔者将模型(2)中估计得到的α和β带入模型(3)，以估计出公司i第t日的正常回报率

：

      

       之后，笔者将上述模型得到的结果带入模型(4)，即可计算出异常回报率AR：

      

       而累计异常回报率CAR即为事件窗(-3，3)和(-5，5)期间内各股AR的合计值。

       模型(1)中的Pcdir_level为解释变量，表示辞职董事j的政治关联等级；控制变量包括：

       (1)公司层面控制变量，包括公司规模(Size)、资产负债率(Lev)、公司成长性(Growth)、第一大股东持股比例(Top1)、国有企业虚拟变量(Soe)。(2)董事会相关变量，包括董事会规模(Boardsize)、独立董事比例(Outrat)。(3)个体层面的控制变量，如性别(Gender)、忙碌与否(Busy)、是否独立董事(Inddir)，是否具备高等教育背景(Edu_high)，同时由于相关文献表明具备财务、法律专业背景的董事具有较强的咨询作用，[28][29][30]因此笔者还控制了董事的专业背景，包括是否具备财务会计类背景(Acc)和是否具备法律专业背景(Law)。另外，笔者还控制了行业(Ind)和月份(Month)效应。具体的变量定义如表1所示。

       2.H2和H3检验模型。笔者设计模型(5)用于检验H2和H3：

      

       式中，当检验H2时，解释变量为Pcdir_level和Dif。Dif为辞职董事是否异地董事虚拟变量，当辞职董事为异地董事时，取“1”，否则取“0”。其他变量定义及控制变量均与模型(1)一致。

       当检验H3时，笔者将Dif替换为Captial，即是否京城董事虚拟变量，当辞职董事现工作地为北京时，取“1”，否则取“0”，其他变量定义及控制变量均与模型(1)一致。

       3.H4检验模型。笔者设计模型(6)用于检验H4：

      

       模型中的变量定义及控制变量均与模型(1)一致。

      

       (三)描述性统计

       表2报告了主要变量的描述性统计情况。可以看出，在董事辞职公告公布日前后3天和前后5天之内，半数以上的公司价值都呈现下跌，CAR(-3，3)和CAR(-5，5)的中位数分别为-0.0022和-0.0023；有政治关联的辞职董事约占三分之一(Pcdir_level均值为26％)，其中有将近5％的辞职董事具有中央层次的政治关联(p95=2)；大多数辞职董事为男性(Gender的95分位数为1)，超过三分之一的董事为忙碌董事(Busy均值为35.6％)，近半数的辞职董事为独立董事(Inddir均值为49.7)，超过半数的辞职董事具备本科及以上教育背景(Edu_high均值为67.3％，中位数为1)，有17.6％具备财务会计类专业背景的董事，具备法律类背景的董事仅有4.42％。超过60％的辞职董事均为异地董事(Dif均值为65.96％，中位数为1)。

       表3报告了主要变量的Pearson相关系数矩阵，可以看出，辞职董事政治关联等级Pcdir_level与CAR(-3，3)和CAR(-5，5)的相关系数都在1％水平上显著为负，且大多数变量之间的相关系数都在0.5以下，说明不存在严重的共线性问题。

      

       四、实证结果

       (一)对H1的实证检验

       1.回归检验。表4第(1)列和第(2)列报告了运用模型(1)对H1的回归检验结果。如表4所示，辞职董事的政治关联等级Pcdir_level与CAR(-3，3)和CAR(-5，5)都呈现显著的负相关关系(t值分别为-3.59和-2.47)，表明具有政治关联的董事在“18号文”出台后被迫离职对其公司价值有显著的负面影响，而且离职董事的政治关联等级越高，公司价值下跌越严重。同时，Pcdir_level的系数从董事离职前后3天窗口的-1.10％下跌到前后5天窗口的-1.22％，表明政治关联董事辞职带来的公司价值下跌在一定的时间内随时间推移而有所增加。以上结果证实了H1。

      

       控制变量方面，公司规模(Size)的系数显著为正，与鲍莫尔(Baumol)的研究结果一致。[32]成长性(Growth)越好，公司价值越高，表明当董事辞职后公司董事会可能面临重组问题，而此时销售收入增长率好的公司预期将获得更好的价值。业绩指标(Roa)的系数显著为负，这可能是由于如果关联董事辞职前公司属于业绩较好的公司，那么关联董事的被迫离职会对这些公司带来更大的负面影响。国有企业虚拟变量(Soe)系数显著为负，表明相比国企而言，关联董事的离任对民营企业价值的负面影响更大，这与唐清泉和罗党论的研究结论一致。[13]第一大股东持股比例(Top1)越高，公司价值越好，表明第一大股东对公司的治理发挥了作用。[33]董事学历(Edu_high)越高，公司价值越高，表明学历较高的董事对公司有咨询作用，而专业背景变量Acc和Law不显著，表明专业背景在本文的研究中对公司价值无显著影响。

       2.稳健性检验。笔者对H1的实证结果做了两方面的稳健性检验。

       (1)变量替换。在模型(1)中，笔者用辞职董事的政治关联等级作为解释变量，为检验H1的稳健性，笔者结合CSMAR中各个董事的简历，手工搜集整理了各个辞职董事的政治关联情况。同时，由于“18号文”禁止在企业兼职的官员主要为党政干部，因此本文将现任或曾任以下职务的董事定义为政治关联董事：现任或曾任省委书记、市委书记、省长、市长、司长、厅长、局长、处长等(以上职位均含副职)。

       根据笔者对政治关联董事的定义，并参考范等人(Fan et al.)及罗党论和刘晓龙的研究，[10][22]笔者计算出政治关联董事的比例(Pcdir_rat)，即用当年(即2013年度)政治关联董事人数除以当年董事会总人数得到。然后笔者将模型(1)中的解释变量替换为Pcdir_rat，控制变量不变，重新进行回归，结果见表4第(3)列和第(4)列。可见，替换公司层面的变量后，政治关联董事比例的系数仍然在1％的水平上显著为负(t值分别为-2.77和-2.84)，表明H1的结论是稳健的。

       (2)内生性检验。虽然“18号文”的出台对笔者研究董事会相关问题所存在的内生性问题有很大幅度的减弱，但是，笔者尚不能排除另外一种内生性，即关联董事与任职公司之间的自选择问题。因此，笔者采用倾向得分匹配法(propensity score matching，PSM)来缓解这一问题对结论的影响。

       笔者首先运用Probit回归对模型(7)进行估计，以得到公司聘任关联董事的概率：

      

       式中，Pcfirm_dum为是否聘任关联董事虚拟变量，当样本区间公司i聘任了至少一位关联董事，则该变量取“1”，否则取“0”。其他变量定义与模型(1)一致。

       运用Probit模型对模型(7)进行回归后，得到聘任关联董事的概率，然后一对一匹配其他特征相同但未聘任关联董事的公司，得到除“是否聘任关联董事”这一特征不同、其他特征均基本相同的PSM配对样本共1013个观测值。之后重新用此样本对模型(1)进行回归，结果见表4第(5)列和第(6)列。可见，进行PSM配对后的样本中，辞职董事政治关联等级(Pcdir_level)的系数仍然在1％的水平上显著为负(t值分别为-3.78和-2.62)，表明自选择问题对本文结论没有显著影响。

       (二)对H2，H3，H4的实证检验

       表5第(1)列和第(2)列报告了运用模型(5)对H2检验的结果。表5的数据显示，关联董事政治关联等级与是否异地董事的交乘项(Pcdir_level×Dif)系数分别在1％和10％的水平显著为负(t值为-3.48和-1.70)，表明相比本地董事，辞职董事为异地的，其政治关联等级越高，其辞职后公司价值下跌越多。由此证实H2。

       表5第(3)列和第(4)列报告了运用模型(5)对H3进行回归检验的结果。可见，辞职董事政治关联等级与是否来自京城的交乘项(Pcdir_level×Capital)系数分别在5％和1％的水平上显著为负，说明比起其他地区的董事，来自京城董事的被迫离职使得公司价值下跌了3.03％～6.61％，可见他们在任时对公司价值促进作用不可小觑。由此证实H3。

       表5第(5)列和第(6)列报告了运用模型(6)对H4的回归检验结果。表中数据显示，辞职董事政治关联等级、是否异地、是否京城三个变量的交乘项(Pcdir_level×Dif×Capital)系数分别在10％和5％的水平上显著为负(t值分别为-1.89和-2.54)，表明相比其他董事而言，辞职董事为异地董事且来自京城，他们的离职使得公司价值下跌了2.55％～6.21％，由此证实H4。

       控制变量的情况与表4一致。

      

      

       五、进一步分析

       (一)价值下跌是人才流失还是关系流失?

       上文已经证明，因“18号文”而辞职的董事政治关联等级越高，离职后公司价值下跌越显著，而且这种效应在异地董事、京城董事和京城且异地的董事身上表现得尤为明显。但是，有研究表明，具备良好教育背景和财务、法律等专业背景的董事对公司具有咨询作用，因而对公司价值具有促进作用。[18][21][34]笔者在前文的实证分析中加入了董事学历变量(Edu_high)和专业背景变量(Acc和Law)，对这一问题进行了一定程度的控制，但是尚不能排除辞职董事离职所导致的公司价值下跌是由于公司失去了这些董事自身素养所带来的益处，而非由于丧失了其政治关联。因此，为排除这种可能，笔者仍然采用倾向得分匹配法从教育背景和专业背景两个角度，对笔者的主要结论进行进一步检验。

       笔者首先设定模型(8)，并用Probit模型对其进行估计：

      

       式中，Edu_dum和Prof_dum为配对的分组变量，前者为“是否聘任高等教育背景董事”虚拟变量，若公司i当年聘任了本科及以上学历的董事，该变量取“1”，否则取“0”；后者为“是否聘任财务或法律背景董事”虚拟变量，若公司i当年聘任了财务或法律专业背景的董事，该变量取“1”，否则取“0”。其他变量定义与前文一致。

       1.学历因素。为检验学历因素是否在离职政治关联董事影响公司价值的过程中产生作用，笔者首先以Edu_dum为被解释变量，根据模型(8)对所有样本公司进行PSM一对一邻近匹配，得到配对样本413个观测值。配对后的样本公司除了是否聘任高学历董事这一因素有差异外，其他方面均无显著差异。之后笔者运用PSM配对后的样本，重新对模型(1)进行估计，结果见表6的第(1)列和第(2)列。表中数据显示，Pcdir_level的系数仍然在1％的水平上显著为负(t值分别为-3.38和-3.05)，由此排除了关联董事政策性辞职造成的公司价值下跌是由于丧失了高学历董事这一可能性。

       2.专业背景因素。为检验董事专业背景是否在离职政治关联董事影响公司价值的过程中产生作用，笔者以Prof_dum为被解释变量，根据模型(8)对所有样本公司进行PSM一对一邻近匹配，得到配对样本614个观测值。配对后的样本公司除了是否聘任财务法律专业背景董事这一因素有差异外，其他方面均无显著差异。之后笔者运用PSM配对后的样本，重新对模型(1)进行估计，结果见表6的第(3)列和第(4)列。表中数据显示，Pcdir_level的系数分别在5％和10％的水平上显著为负(t值分别为-2.28和-1.96)，由此排除了关联董事政策性辞职造成的公司价值下跌是由于丧失了专业背景董事这一可能性。

       综合上述分析，表明董事由于“18号文”辞职导致的公司价值下跌确实是由于这些董事辞职而使得公司丧失了政治关联，而并非由于丧失了这些董事的咨询作用，这表明本文的结论是稳健的。

       (二)“18号文”公布前后市场反应的实证分析

       上文证明了由于“18号文”导致的上市公司具有政治关联的董事的政策性辞职会引发公司价值的下跌，并且排除了这种价值下跌来源于丧失辞职董事咨询功能的可能。虽然从理论说，“18号文”公布在前，关联董事辞职在后，关联董事的辞职是市场可预期的，因此有可能不会有太显著的市场反应。为进一步佐证本文的结论，证明丧失董事政治关联确实会引起公司市场价值的下跌，笔者以2013年10月30日即“18号文”公布当天作为事件日(t=0)，运用模型(9)检验了“18号文”公布前后的市场反应。

      

      

       式中，被解释变量CAR_f为事件日(2013年10月30日)前后3天(-3，3)和前后5天(-5，5)的累计异常收益率，CAR值的计算方法与前文一致。

       解释变量为公司政治关联状况，为使结果稳健，笔者分别采用两种方式衡量。第一种为“是否具有关联董事虚拟变量(Pcfirm_dum)”，该变量与本文第四部分中对H1进行PSM配对稳健性检验时运用的变量定义一致；第二种为“是否高政治关联公司虚拟变量(Pc_high)”，当公司i中关联董事比例大于公告样本公司关联董事比例的中位数时，Pc_high取“1”，否则取“0”。其他变量定义与前文一致。

       运用公告样本对模型(9)的回归结果见表7。其中，第(1)列和第(2)列的解释变量为“是否具有关联董事虚拟变量(Pcfirm_dum)”，第(2)列和第(3)列的解释变量为“是否高政治关联公司虚拟变量(Pc_high)”。由表中数据可见，Pcfirm_dum与公告前后3天和5天的累计异常收益率的回归系数都在5％的水平上显著为负(t值分别为-1.97和-2.13)；Pc_high的回归系数也均在1％的水平上显著为负(t值分别为-4.30和-4.18)，控制变量情况类似前文。

       以上结果表明，“18号文”公布前后引起了我国沪深两市上市公司显著的市场反应，比起不存在政治关联董事的公司，存在关联董事的公司价值下跌更为显著；比起政治关联董事比例较低的公司，关联董事比例较高公司的价值下跌更显著。以上证据进一步佐证了本文的主要结果，表明丧失政治关联董事会引起公司价值下跌。

       值得注意的是，“18号文”公布时市场有所反应，而前文研究已发现关联董事辞职时也能带来市场反应。究其原因，中国法治建设中存在的一个较为普遍的问题，即，法律、制度、规章等制定虽然较为完善，而实际执行情况如何却存在不确定性，选择性执法情况普遍存在。[35]18号文的颁布与实施同样可能存在类似情况。虽然18号文颁布能引起市场反应，但市场或投资者可能基于思维定式，预期文件不一定能够得到有效执行，因此，当董事实际辞职时，也能带来显著的市场反应。故总体而言，“18号文”公布时与关联董事辞职时的市场反应总和，构成了政治关联董事对公司价值的全部影响。

      

       (三)进一步处理极端值后对假设的稳健性检验

       前文实证分析中，笔者将连续变量进行了上下1％的Winsorize处理，以消除异常值影响。为使本文假设检验的结果更加有说服力，笔者在此对所有连续变量进行了上下2％或5％的Winsorize处理，然后重新运用前文模型对本文H1～H4进行检验，回归结果见表8(限于篇幅，仅报告了Winsorize2％的结果)。如表8所示，进一步处理极端值后，辞职董事政治关联等级(Pcdir_level)、关联董事政治关联等级与是否异地董事的交乘项(Pcdir_level×Dif)、辞职董事政治关联等级与是否来自京城的交乘项(Pcdir_level×Capital)以及辞职董事政治关联等级、是否异地、是否京城三个变量的交乘项(Pcdir_level×Dif×Capital)的系数仍然显著，表明本文的结论是稳健的。

      

       六、结论与启示

       董事政治关联、来源地特征对于企业价值的影响越来越受到学者以及社会公众的关注。本文以2013年中组部颁布“18号文”为契机，手工搜集了2013年10月30日—2014年10月30日期间沪深两市所有辞职董事的辞职信息，研究了董事的来源地特征与政治关联等级对公司价值的影响。研究发现：(1)董事政治关联等级越高，辞职引发的公司价值下跌程度越显著；(2)来源异地的董事、来源京城的董事和同时来源异地且京城的董事辞职后，其政治关联等级对公司价值下跌的影响更为显著。进一步分析表明，“18号文”公布前后，比起非政治关联公司，政治关联公司的价值显著下跌；比起低政治关联公司，高政治关联公司的价值显著下跌。本文的研究结论表明，上市公司舍近求远聘任异地董事和来自权力中心董事的目的之一是寻求政治关联，为公司寻求政治关联的途径提供了新的证据。

       本文也具有一定的现实性启示：由于“18号文”出台之前，上市公司比较热衷于通过聘任政治关联董事建立政治联系，从中获益而提升企业价值。而“18号文”出台以后，随着政治关联董事的陆续辞职，这些企业以往从政治关联中获得的益处也将随之消失。那么，上市公司要保持进而提升企业价值的关键在于切实加强自身建设，一方面可以聘任真正具备行业专长的人士加入董事会，另一方面需要积极改善经营战略，增强创新能力，着力提升自己的“硬实力”，这样才能真正建立起自身的竞争优势，从而促进企业价值的长期稳步增长。

       注释：

       ①参考孙亮和刘春的研究[3]，笔者将跨省的董事界定为异地董事。

       ②参考杨瑞龙的研究[4]，权力中心是对国家制度安排具有最后决定权的机构，例如党中央和国务院，因此，本文用我国政治经济文化的中心城市北京(京城)代理权力中心这一概念。

       ③“18号文”出台后，很多媒体报道了资本市场中关联董事的离职潮，如2014年3月24日，《新文化报》的《“独董辞职潮”大起底》，http://news.sina.com.cn/c/2014-03-24/020029774954.shtml；2014年6月20日，中国经营网的《官员独董江湖正在迅速离场》，http://www.kankanews.com/BCmoney/n/2014-06-20/0014992768.shtml。

       ④指辞职时时任工作地，下文同。

       ⑤《公司法》等相关制度规定，独立董事由单独或者合并持有上市公司已发行股份1％以上的股东提名经股东大会选举产生。而类似事件媒体也有诸多报道，比如：2013年6月14日《南方周末》报道《招商银行董事会的18张椅子》，http://www.infzm.com/content/91417。

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