文章信息
财经研究 2017年43卷第2期 |
- 全怡, 陈冬华.
- Quan Yi, Chen Donghua.
- 法律背景独立董事:治理、信号还是司法庇护?--基于上市公司高管犯罪的经验证据
- Legal Background of Independent Directors: Governance, Signals, or Judicial Asylum? Empirical Evidence Based on Executive Crime in Listed Companies
- 财经研究, 2017, 43(2): 34-47
- Journal of Finance and Economics, 2017, 43(2): 34-47.
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文章历史
- 收稿日期:2016-11-15
2017第43卷第2期
2.南京大学 商学院,江苏 南京 210093
2.School of Business, Nanjing University, Nanjing 210093, China
防范法律风险,不仅是维持企业正常运转的基本前提,而且是公司发展壮大的重要保障。Agro (1978)研究发现,不考虑公司的战略和资产,白领犯罪导致30%的新企业倒闭。注册舞弊审核师协会2002年数据显示,白领犯罪每年对美国公司造成的损失在2 000-6 000亿元。《2012中国企业家犯罪媒体案例分析报告》中的数据显示,有39起国有企业高管受贿案的总体涉案金额超过2亿元,最高达4 700余万元。从制度设计来看,独立董事的主要职责是防范公司风险,保护外部投资者的正当利益不受内部人侵害(叶康涛等,2007)。在经营环境日趋复杂、企业风险不断扩大的今天,风险管理和控制对公司的持续发展具有举足轻重的作用。法律背景独立董事凭借自身的专业知识,越来越受到上市公司的青睐。2002-2014年,我国主板A股上市公司共聘请了9 506名(59 887人次)独立董事,其中1 453名(8 845人次)具有法律背景。法律背景独立董事构成了独立董事的重要组成部分,所占比例从2002年的10.84%一路攀升至2014年的16.99%,呈现逐年扩大的趋势。然而,详细考察独立董事法律背景的文献并不多见,对不同类型法律背景的研究则更少。数据显示,在8 845名法律背景独立董事中,52.91%来自律师事务所,27.05%为法学研究人员,20.03%为公检法司退休人员。虽然他们都从事法律相关工作,但是在司法理论、司法实践和司法资源的掌握上却各有侧重,从而可能导致他们在发挥相应职能时存在差异。
本文从独立董事的专业背景出发,尝试考察不同类型的法律背景在保护中小投资者利益、抑制上市公司高管犯罪中发挥的作用。研究发现,法律背景独立董事能够起到抑制上市公司高管职务犯罪的作用,独立董事的法律背景越多元化、实务经验越丰富,高管职务犯罪的概率越低。作用路径分析结果表明,较低的高管职务犯罪率一方面是因为法律背景独立董事在任职前选择了低风险公司,表现为信号传递作用;另一方面,具有律师事务所背景的独立董事在任职过程中也发挥了积极的治理作用。此外,法律背景独立董事对高管职务犯罪的抑制效果还取决于犯罪类型以及犯罪行为本身的隐蔽性和严重性。
本文的研究贡献主要体现在:首先,La Porta等(1998)从宏观层面的法律环境出发,分析了法律体制的国别差异在解释各国金融发展、融资模式、所有权结构以及公司治理绩效中的作用;本文则从微观层面的专业背景出发,分析了独立董事的法律任职经验在履行监督职能中发挥的作用,从微观层面提供了法律影响公司治理绩效的证据。其次,本文不仅考察了法律背景独立董事在防范高管犯罪中发挥的作用,而且对其作用路径进行了深入探讨,从实践上为企业充分利用独立董事法律专长提供了借鉴。再次,本文详细阐述了多元化以及不同类型的法律背景在抑制高管犯罪中发挥的作用,细化了有关独立董事任职背景的研究。最后,本文的研究结论为监管部门完善独立董事制度提供了一定的理论指导。
二、 制度背景与文献回顾 (一) 制度背景我国一直尝试构造法治社会,以法律手段来规范人们的行为。经过多年努力,我国现已形成庞大的成文法系统,但真正能够影响人们行为的是实际执行的法律,现实的问题是大量法律得不到严格执行(戴治勇和杨晓维,2006)。公司高管犯罪后“成功潜逃”或“无罪释放”的现象时有发生。我国现实中的执法问题不仅包括有法不依或执法不严,而且经常是执法者在不同时期,针对不同案件有选择性地采取不同的执法强度,既有执法不严,也有执法过度、以政策替代法律的问题(戴治勇和杨晓维,2006)。法律环境的不完善和公司高管的频繁落马为研究我国上市公司高管职务犯罪提供了机会。
除了聘请法律背景的独立董事外,上市公司还可以通过成立法务部、聘请法律顾问来获取相关法律服务。法务部围绕公司业务可能涉及的法律领域展开工作,主要负责商务合同的审阅、起草等常规法务工作。对于法务部从未涉猎或专业性较强的法律领域,企业可能需要聘请专业的法律顾问。从工作方式来看,法务部和法律顾问并不直接经手公司业务,而只是对相关业务部门的工作提供意见和建议。从工作内容来看,法务部和法律顾问的职责在于理顺公司内部的各项规章制度,评判和控制公司生产经营中可能遇到的法律风险,协助公司管理层依法决策。与法务部和法律顾问这种被动式的协助工作模式不同,独立董事享有与其他董事同等的知情权,直接参与公司的重大经营决策,并且需要对持赞成意见的失误决策或违法决策负连带赔偿责任。信息上的优势和法律上的风险会使我国法律背景的独立董事在防范管理层职务犯罪中发挥更为积极的作用。
(二) 文献回顾在独立董事相关研究中,背景特征是无法忽视的因素。监管部门要求独立董事中至少包括一名会计专业人士,这激发了学者对独立董事专业背景的研究兴趣。之后,学者又从管理(Fahlenbrach等,2010)、政治关联(Agrawal和Knoeber,2001)、学术(Quan和Li,2016)、商业银行(刘浩等,2012)和券商(何贤杰等,2014;全怡等,2014)等背景进行了考察。
Agrawal和Knoeber (2001)发现,规模较大和环境监管成本较高的公司倾向于聘请律师背景的外部董事。魏刚等(2007)以我国1999-2002年A股上市公司为样本,考察了律师从业背景的独立董事对企业经营绩效的影响;赵昌文等(2008)以我国2006年392家家族上市公司为样本,考察了律师从业背景的独立董事对企业价值的影响。郑路航(2011)以2006-2007年我国A股上市公司为样本,发现法律背景的独立董事有助于减少公司和高管违规事件。Krishnan等(2011)研究发现,审计委员会中具有法律背景的委员比例越高,财务报告质量越高,且这一正向关系在SOX法案之后更加显著。邱兆祥和史明坤(2012)以2008-2010年沪深A股上市公司为样本,发现独立董事的法律专长具有显著的绩效效应。Litov等(2014)研究发现,随着上市公司中具有法律背景董事的不断增多,他们在监督管理层、降低公司诉讼风险和提高公司价值等方面发挥了重要的作用。
从研究期间来看,关于我国独立董事法律背景的现有研究主要集中在早期,且样本期间较短。由于我国证监会在2002年才强制要求上市公司聘任独立董事,而独立董事需要一定的时间才能对公司治理及绩效产生影响,针对独立董事早期摸索和适应阶段的研究结论可能并不适用于现在。而样本期间过短很可能导致研究结论受到观测年份宏观环境的影响,也使其适用性受到限制。从法律背景类别来看,现有文献都只考察了法律背景中的一部分(Agrawal和Knoeber,2001;Litov等,2014;魏刚等,2007)或是将所有法律背景视为同质的(Krishnan等,2011;郑路航,2011;邱兆祥和史明坤,2012)。从发挥的作用来看,魏刚等(2007)、赵昌文等(2008)以及邱兆祥和史明坤(2012)考察了法律背景的独立董事对经营绩效和企业价值的影响,但并没有对影响路径进行探讨。本文顺应当前中央“将反腐斗争进行到底”的决心,在现有文献的基础上,通过拓展研究样本,细化法律背景类型,尝试从高管犯罪当前这一焦点话题入手,对法律背景独立董事的监督职能及其作用路径进行探讨。
三、 理论分析与假设提出 (一) 法律背景独立董事抑制高管犯罪的分析在我国,独立董事履行监督职能的主要动机是规避法律风险和声誉风险,法律上的风险是指独立董事要对持赞成意见的失误决策或违法决策负连带赔偿责任(唐清泉等,2006)。Krishnan等(2011)认为,由于具有法律背景的独立董事对风险因素更加警惕,他们会在真正导致法律问题之前,及时纠正企业的错误行为,从而发挥重要的监督作用。美国证券交易委员会强调了律师(和其他顾问)应在防范财务舞弊中发挥的作用(Johnson,2004)。财务舞弊严重到一定程度并触犯刑法时就属于高管犯罪的范畴。我们认为,与其他独立董事相比,法律背景的独立董事能够更好地发挥抑制上市公司高管犯罪的作用,这主要是因为:首先,法律背景的独立董事对风险因素具有更敏锐的辨别力(Krishnan等,2011),这在一定程度上增加了高管犯罪行为暴露的风险,加重了管理层实施犯罪行为的心理负担。其次,已有研究发现,对于预防财务信息事故,律师应承担更大的责任(Schwarcz,2006)。而高管犯罪所带来的负面影响显著大于财务舞弊,独立董事相应地所要承担的连带责任也会更大。因此,出于规避法律和声誉风险的考虑,具有法律背景的独立董事对任职公司的犯罪行为会表现出更低的容忍度,及时捕捉相关风险信息并予以纠正。
律师、法学研究人员和公检法司退休人员是法律背景独立董事的三大组成部分。从多元的法律背景来看,公司治理绩效良好的表现之一是能够集思广益以便形成科学决策(Fondas和Sassalos,2000)。独立董事中多元化的法律背景不仅可以在知识结构和从业经验上形成互补,也可以提高沟通效率,对风险因素做出更加全面和彻底的评估。一旦任职公司出现风险,具有法律背景的独立董事之间更容易形成合力,将隐患扼杀在萌芽状态。从单一的法律背景来看,虽然以上人员都从事法律相关工作,但在司法理论、司法实践和司法资源的掌握上却各有侧重。律师尤其是公司法专职律师在司法实务方面经验丰富,凭借丰富的执业经验往往能在早期识别风险因素,并有针对性地提出可行性较强的法律对策,及时将风险控制在合理范围内。法学研究人员更多地侧重理论研究,往往具有丰富的理论知识,但在司法实务方面相对薄弱。由于理论和实务存在较大差异,法学研究人员在洞察和识别风险因素方面可能不如司法实务经验较丰富的律师和公检法司退休人员。公检法司退休人员除了司法实践较丰富外,作为政府部门的工作人员,他们往往拥有较多的司法资源,而且决策力、执行力及威严较强。由于高管犯罪可能波及公司运营的各个环节和领域,防范和识别高管犯罪需要极为丰富的司法实务经验。我们预期,独立董事的法律实务经验越丰富,越有助于发挥预防高管犯罪的监督作用。基于上述分析,本文提出以下假设:
假设1:其他条件一定时,独立董事的法律背景能够起到抑制上市公司高管职务犯罪的作用,独立董事的法律背景越多元化、实务经验越丰富,高管职务犯罪的概率越低。
(二) 法律背景独立董事抑制高管犯罪的作用路径分析Linck等(2009)研究发现,萨班斯法案引起了董事会构成的巨大变化,其中律师的增长幅度最大,由2001年的5.55%上升到2004年的8.91%,这一变化与企业不断增加的法律风险相吻合。在经营环境日趋复杂、经营风险不断扩大的背景下,企业对法律专业人士的需求增大,法律专业人士主动选择低风险公司的动机也增强。法律背景独立董事降低高管犯罪概率,可能存在三种不同的作用路径:第一,治理效应。即法律背景的独立董事通过事前威慑以及防患于未然,从源头上抑制了任职公司的高管职务犯罪行为,起到了监督的作用。第二,信号效应。即法律背景的独立董事并没有真正发挥抑制任职公司高管职务犯罪的作用,而是在任职前主动选择了法律风险较小的公司,仅仅起到了信号传递的作用。第三,司法庇护效应。即法律背景的独立董事不仅没有发挥抑制任职公司高管职务犯罪的作用,反而在犯罪行为发生后利用自己的司法能力和资源来帮助任职公司掩饰罪行,最终降低犯罪行为被发现的可能,起到了司法庇护的作用。基于上述分析,本文提出以下竞争性假设:
假设2a(治理效应):法律背景独立董事降低了任职公司高管职务犯罪的概率,发挥了真正的监督作用。
假设2b(信号效应):法律背景独立董事主动选择了低风险公司,仅仅起到了信号传递的作用。
假设2c(司法庇护效应):法律背景独立董事降低了任职公司高管职务犯罪被发现的概率,起到了司法庇护的作用。
四、 研究设计 (一) 研究样本与数据来源高管犯罪数据显示,1997-2011年,从高管涉案开始到一审结束的时间平均为73个月。也就是说,犯罪高管在涉案后的73个月可能才需要承担相应的法律责任。考虑到犯罪信息的滞后性,我们将样本期间设定为2002-2009年。本文的高管职务犯罪数据、独立董事背景数据和宗教信仰数据通过手工整理得到,其他数据来源于国泰安CSMAR数据库,部分缺失数据根据年报补充得到。我们对初始样本进行了以下筛选:(1) 剔除金融保险类上市公司;(2) 剔除数据缺失的样本。我们最终得到8 877个公司-年度观测值。为了避免极端值的影响,我们对所有连续变量进行了上下1%的Winsorize处理。本文使用STATA软件进行数据处理和计量分析。
(二) 模型设定与变量定义对于假设1,我们构建了模型(1)至模型(3)进行检验。
$ Logit(Crime) = {b_0} + {b_1}Legal + b\sum Control + e $ | (1) |
$ Logit(Crime) = {b_0} + {b_1}Multi\_Legal + b\sum Control + e $ | (2) |
$ Logit(Crime) = {b_0} + {b_1}Lawyer + {b_2}Judicature + {b_3}Professor + b\sum Control + e $ | (3) |
对于假设2,参照Krishnan等(2011)的研究,我们构建了与模型(1)至模型(3)相对应的一阶差分模型(4)至模型(6)。①
① 被解释变量的度量方法为:若Crimet-Crimet-1 < 0,则Delta_Crimet取值为1,否则为0。考察变量的度量方法为:若Legal_Nt-Legal_Nt-1 > 0,则Delta_ Legalt取值为1,否则为0。参照Delta_Legal,我们采用同样的方法度量Delta_Lawyer、Delta_Judicature和Delta_Professor。控制变量则直接取一阶差分。
$ Logit(Delta\_Crime) = {b_0} + {b_1}Delta\_Legal + b\sum Delta\_Control + e $ | (4) |
$ Logit(Delta\_Crime) = {b_0} + {b_1}Delta\_Multi\_Legal + b\sum Delta\_Control + e $ | (5) |
$ \begin{array}{l} Logit(Delta\_Crime) = {b_0} + {b_1}Delta\_Lawyer + {b_2}Delta\_Judicature\\ + {b_3}Delta\_Professor + b\sum Delta\_Control + e \end{array} $ | (6) |
模型中主要变量定义如下:
1.被解释变量:高管犯罪哑变量(Crime)。若上市公司有高管(含实际控制人)当年实施犯罪并最终被判刑,则Crime取值为1,否则为0。以安徽古井贡酒股份有限公司董事,古井集团董事长、总裁王效金受贿案为例,判决书显示,1991年10月至2007年3月,王效金利用职务便利,为他人在原材料采购、合股经营、企业收购、企业经营、资金拆借、广告承揽等方面谋取利益或承诺谋取利益,收受他人贿赂共计人民币507万元、美元67万余元、港币5万元。法院依法判处王效金无期徒刑,剥夺政治权利终身,没收个人全部财产,违法所得予以追缴。②由于样本期间的起点为2002年,2002-2007年,Crime取值为1。
② 参见http://old.chinacourt.org/html/article/200902/06/343340.shtml。
2.解释变量。(1) 法律背景独立董事(Legal)。参照Krishnan等(2011)的度量方法,我们使用法律背景独立董事比例(Legal_P)来综合度量独立董事的所有法律背景。为了细化独立董事的不同法律背景类型,我们分别使用律师背景(Lawyer_P)、公检法司背景(Judicature_P)和法学研究背景(Professor_P)的独立董事比例进行了区分和度量。(2) 多元化法律背景(Multi_ Legal)。我们使用上市公司当年所有独立董事(重复计算同一独立董事的多种法律背景)拥有的法律背景类型数来度量,最大取值为3,最小为0。
3.控制变量。参照已有研究,本文控制了以下的独立董事特征:受教育水平(Education),取所有独立董事受教育水平的均值(博士为5,硕士为4,本科为3,大专为2,其他为1);性别(Gender),独立董事中女性所占比例;年龄(Age),取所有独立董事平均年龄的自然对数;兼任个数(Boardlock),取所有独立董事兼任个数的均值。本文还控制了以下的公司特征:宗教信仰(Religion),如果上市公司注册地200公里内重点寺庙的数量大于当年所有上市公司的中值,则Religion取值为1,否则为0;市场化水平(Market),如果所在省份的市场化水平高于当年中值,则Market取值为1,否则为0;业务复杂度(Complex),公司经营业务涉及的行业个数;企业规模(Lnsize),公司年末总资产的自然对数;盈利能力(ROA),总资产报酬率;成长能力(Growth),总资产增长率;股权性质(SOE),国有企业取值为1,否则为0;企业违规(Violation),如果上市公司当年出现违规,则Violation取值为1,否则为0;股权集中度(Zindex),第一大股东与第二大股东持股比例之比;审计质量(Big4),如果公司当年聘请四大会计师事务所,则Big4取1,否则取0;两职合一(Dual),董事长和总经理两职合一时取1,否则取0;公司年限(List_Age),公司上市年限取自然对数。此外,我们在所有模型中都加入了年份(Year)、行业(Industry)和地区(Province)哑变量。
五、 实证结果分析 (一) 样本描述性特征表 1分年份报告了主要变量的分布特征。数据显示,样本期内犯罪样本平均占总样本的5.31%,即平均每20家上市公司中就有1家存在高管职务犯罪现象。由于高管犯罪的隐蔽性强、查处周期长,这一数据存在较大的滞后性,这也是犯罪样本随时间推移呈现递减趋势的原因。在样本期内,40.57%的上市公司至少聘请了一名法律从业人员,而且这一比例呈逐年上升的趋势。在细分任职背景后,我们发现律师背景独立董事的占比最大,公检法司的退休人员相对较少。由于部分公检法司退休人员和法学研究人员同时在律师事务所兼职,三种背景的累计观测值超过了所有法律背景的观测值。
年份 | 观测值 | Crime | Legal | Lawyer | Judicature | Professor | |||||
观测值 | 占比(%) | 观测值 | 占比(%) | 观测值 | 占比(%) | 观测值 | 占比(%) | 观测值 | 占比(%) | ||
2002 | 1 002 | 80 | 7.98 | 239 | 23.85 | 187 | 18.66 | 45 | 4.49 | 88 | 8.78 |
2003 | 1 079 | 87 | 8.06 | 411 | 38.09 | 319 | 29.56 | 89 | 8.25 | 135 | 12.51 |
2004 | 1 132 | 81 | 7.16 | 448 | 39.58 | 347 | 30.65 | 97 | 8.57 | 147 | 12.99 |
2005 | 1 129 | 59 | 5.23 | 461 | 40.83 | 364 | 32.24 | 101 | 8.95 | 150 | 13.29 |
2006 | 1 136 | 52 | 4.58 | 474 | 41.73 | 379 | 33.36 | 103 | 9.07 | 156 | 13.73 |
2007 | 1 134 | 48 | 4.23 | 495 | 43.65 | 390 | 34.39 | 111 | 9.79 | 156 | 13.76 |
2008 | 1 134 | 35 | 3.09 | 529 | 46.65 | 419 | 36.95 | 128 | 11.29 | 166 | 14.64 |
2009 | 1 131 | 29 | 2.56 | 544 | 48.10 | 430 | 38.02 | 132 | 11.67 | 176 | 15.56 |
总计 | 8 877 | 471 | 5.31 | 3 601 | 40.57 | 2 835 | 31.94 | 806 | 9.08 | 1 174 | 13.23 |
表 2报告了所有变量的描述性统计结果。在样本期内,5.3%的上市公司发生了高管职务犯罪。法律背景独立董事的平均比例为13.2%,最高达100%;上市公司中法律背景独立董事类型最多达3种,均值为0.542;律师、公检法司和法学研究背景独立董事的平均比例分别为10.2%、2.8%和4%。变量间相关系数显示(受篇幅限制未报告),解释变量与控制变量之间相关系数的绝对值最大为0.385,不存在高度相关性。
观测值 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 25%分位数 | 中位数 | 75%分位数 | 最大值 | |
Crime | 8 877 | 0.053 | 0.224 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
Legal_P | 8 877 | 0.132 | 0.173 | 0 | 0 | 0 | 0.333 | 1 |
Multi_ Legal | 8 877 | 0.542 | 0.733 | 0 | 0 | 0 | 1 | 3 |
Lawyer_P | 8 877 | 0.102 | 0.159 | 0 | 0 | 0 | 0.250 | 1 |
Judicature_P | 8 877 | 0.028 | 0.091 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.500 |
Professor_P | 8 877 | 0.040 | 0.106 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.667 |
Education | 8 877 | 3.808 | 0.628 | 1 | 3.333 | 4 | 4.333 | 5 |
Gender | 8 877 | 0.113 | 0.181 | 0 | 0 | 0 | 0.250 | 1 |
Age | 8 877 | 3.914 | 0.134 | 3.593 | 3.823 | 3.917 | 4.007 | 4.212 |
Boardlock | 8 877 | 1.612 | 0.623 | 1 | 1 | 1.500 | 2 | 7 |
Religion | 8 877 | 0.491 | 0.500 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 |
Market | 8 877 | 0.567 | 0.496 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 |
Complex | 8 877 | 3.801 | 1.758 | 1 | 2.440 | 3.625 | 5 | 9 |
Lnsize | 8 877 | 21.38 | 1.140 | 18.53 | 20.64 | 21.29 | 22.02 | 25.02 |
ROA | 8 877 | 0.017 | 0.096 | -0.548 | 0.008 | 0.027 | 0.053 | 0.214 |
Growth | 8 877 | 0.150 | 0.351 | -0.514 | -0.016 | 0.079 | 0.220 | 2.141 |
SOE | 8 877 | 0.711 | 0.453 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 |
Violation | 8 877 | 0.120 | 0.325 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
Zindex | 8 877 | 27.87 | 60.98 | 1.016 | 1.919 | 5.792 | 22.66 | 380.3 |
Big4 | 8 877 | 0.062 | 0.242 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
Dual | 8 877 | 0.122 | 0.327 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
List_Age | 8 877 | 7.865 | 3.918 | 0 | 5 | 8 | 11 | 17 |
表 3报告了假设1的检验结果,所有模型的调整后R2在0.1536和0.1570之间,拟合优度较好。在模型(1)中,法律背景独立董事比例与高管职务犯罪在5%的水平上显著负相关。这说明整体来看,法律背景独立董事对上市公司高管犯罪起到了抑制作用。在模型(2)中,多元化法律背景与高管职务犯罪在10%的水平上显著负相关。这说明独立董事的法律背景越多元化,上市公司高管职务犯罪的概率越低。在模型(3-1)至模型(3-4)中,无论是分别加入单一法律背景,还是同时加入三类法律背景,独立董事的律师和公检法司背景系数均至少在5%的水平上显著为负,法学研究背景系数为正但不显著。这说明不同类型的法律背景在抑制高管职务犯罪、降低企业法律风险上存在差异。由于来自律师事务所和公检法司部门的独立董事司法实践更为丰富,他们在防范高管职务犯罪方面具有相对优势。由于从事法学研究的人员更多地侧重于理论研究,上市公司聘请这类独立董事可能更多地出于为企业整体发展做谋划的动机。表 3的回归结果在一定程度上支持了本文假设1。
模型(1) | 模型(2) | 模型(3-1) | 模型(3-2) | 模型(3-3) | 模型(3-4) | |
Legal_P | -0.703** (-2.311) |
|||||
Multi_ Legal | -0.129* (-1.749) |
|||||
Lawyer_P | -0.876** (-2.569) |
-0.716** (-2.019) |
||||
Judicature_P | -1.765*** (-2.707) |
-1.478** (-2.206) |
||||
Professor_P | 0.043 (0.091) |
0.237 (0.490) |
||||
Education | -0.304*** (-3.165) |
-0.288*** (-3.011) |
-0.312*** (-3.245) |
-0.304*** (-3.169) |
-0.278*** (-2.893) |
-0.331*** (-3.425) |
Gender | -0.215 (-0.737) |
-0.219 (-0.751) |
-0.240 (-0.821) |
-0.202 (-0.690) |
-0.223 (-0.764) |
-0.221 (-0.757) |
Age | -2.741*** | -2.616*** | -2.800*** | -2.573*** | -2.458*** | -2.828*** |
(-5.964) | (-5.786) | (-6.060) | (-5.783) | (-5.538) | (-6.126) | |
Boardlock | -0.049 | -0.048 | -0.051 | -0.056 | -0.044 | -0.062 |
(-0.562) | (-0.553) | (-0.588) | (-0.649) | (-0.511) | (-0.715) | |
Religion | -0.467** | -0.460* | -0.474** | -0.424* | -0.453* | -0.440* |
(-1.977) | (-1.947) | (-2.007) | (-1.790) | (-1.914) | (-1.855) | |
Market | -0.662 | -0.644 | -0.673 | -0.645 | -0.625 | -0.677 |
(-1.307) | (-1.272) | (-1.329) | (-1.275) | (-1.233) | (-1.337) | |
Complex | 0.074*** | 0.075*** | 0.074*** | 0.077*** | 0.074** | 0.077*** |
(2.596) | (2.615) | (2.587) | (2.692) | (2.568) | (2.678) | |
Lnsize | 0.694*** | 0.693*** | 0.689*** | 0.685*** | 0.690*** | 0.684*** |
(11.105) | (11.083) | (11.042) | (10.949) | (11.043) | (10.933) | |
ROA | -2.028*** | -2.036*** | -2.020*** | -2.035*** | -2.067*** | -2.004*** |
(-3.755) | (-3.774) | (-3.739) | (-3.763) | (-3.836) | (-3.699) | |
Growth | -0.837*** | -0.831*** | -0.840*** | -0.832*** | -0.820*** | -0.843*** |
(-3.849) | (-3.830) | (-3.854) | (-3.828) | (-3.787) | (-3.860) | |
SOE | -0.142 | -0.138 | -0.136 | -0.150 | -0.153 | -0.139 |
(-1.104) | (-1.076) | (-1.057) | (-1.164) | (-1.190) | (-1.083) | |
Violation | 0.921*** | 0.915*** | 0.915*** | 0.907*** | 0.917*** | 0.905*** |
(6.818) | (6.769) | (6.772) | (6.701) | (6.777) | (6.687) | |
Zindex | 0.002*** | 0.002*** | 0.002*** | 0.002*** | 0.002*** | 0.002*** |
(3.030) | (2.991) | (2.999) | (3.029) | (2.909) | (3.059) | |
Big4 | 0.035 | 0.038 | 0.049 | 0.054 | 0.035 | 0.066 |
(0.187) | (0.203) | (0.260) | (0.288) | (0.187) | (0.351) | |
Dual | -0.057 | -0.064 | -0.060 | -0.070 | -0.061 | -0.067 |
(-0.335) | (-0.377) | (-0.355) | (-0.416) | (-0.362) | (-0.398) | |
List_Age | 0.063*** | 0.062*** | 0.064*** | 0.062*** | 0.061*** | 0.065*** |
(3.291) | (3.256) | (3.347) | (3.266) | (3.219) | (3.375) | |
Cons | -8.553*** | -9.080*** | -8.207*** | -9.027*** | -9.732*** | -7.886*** |
(-3.852) | (-4.138) | (-3.665) | (-4.147) | (-4.491) | (-3.514) | |
Year、Industry和Province | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Pseudo R2 | 0.1550 | 0.1544 | 0.1554 | 0.1558 | 0.1536 | 0.1570 |
LR chi2 | 570.96 | 568.60 | 572.33 | 573.83 | 565.47 | 578.04 |
Observations | 8 877 | 8 877 | 8 877 | 8 877 | 8 877 | 8 877 |
注:*、**和***分别表示10%、5%和1%的显著性水平(双尾),下表同。 |
控制变量的回归结果显示,独立董事的平均受教育水平与高管犯罪在1%的水平上显著负相关,说明受教育程度高的独立董事能更好地履行监督职能。独立董事的平均年龄与高管犯罪在1%的水平上显著负相关,这可能是因为年长的独立董事经验更丰富,但也更保守,从而对犯罪行为的容忍度更低。宗教信仰与高管犯罪至少在10%的水平上显著负相关,说明上市公司所在地的宗教传统越强,则越少发生高管职务犯罪,这与陈冬华等(2013)的研究结论一致。公司业务复杂度与高管犯罪至少在5%的水平上显著正相关,说明业务复杂度的提高会降低公司透明度,增加管理层的道德风险(Bushman,2004)。企业规模与高管犯罪在1%的水平上显著正相关,可能是因为企业规模在一定程度上反映了高管犯罪收益的大小,而高额收益会对高管犯罪起到正面激励作用。公司盈利能力和成长能力与高管犯罪均在1%的水平上显著负相关,说明公司的发展前景越好,犯罪概率就越低。公司违规与高管犯罪在1%的水平上显著正相关,说明违规的背后很可能隐藏着犯罪。股权集中度与高管犯罪在1%的水平上显著正相关,说明代理问题越严重,高管犯罪概率越大。
(四) 法律背景独立董事抑制高管犯罪的作用路径检验1.“治理”还是“信号”?
Krishnan等(2011)研究了公司审计委员会中法律专家对财务报表质量的影响。为了避免法律专家主动选择了财务信息质量高的公司,他们在补充性检验中通过构建差分模型分析了法律专家人数变动对财务报表质量变动的影响。如果是法律专家主动选择了财务信息质量高的公司,那么法律专家的存在并不会对公司财务报表质量产生实质影响。因此,法律专家人数的变动不会引起财务报表质量的变动。而如果法律专家的确发挥了监督治理作用,那么法律专家人数的变动就会引起财务报表质量的变动。
参照Krishnan等(2011)的研究,我们分别对模型(1)至模型(3)进行了一阶差分处理。在一阶差分模型中,如果差分被解释变量与差分考察变量显著正相关,则说明法律背景独立董事的确发挥了积极的治理作用。表 4报告了与表 3相对应的一阶差分回归结果。①所有差分模型的调整后R2在0.0656和0.0754之间,拟合优度较好。回归结果显示,差分模型(4)、模型(5)和模型(6-1)中的差分考察变量仍显著,模型(6-2)中的差分考察变量变得不显著。这表明法律专业人士在担任上市公司独立董事前的确会在一定程度上考虑任职公司的风险水平,但律师背景的独立董事在任职期间也发挥了积极的治理作用。
① 受篇幅限制,表中未报告控制变量的回归结果,如有需要可向作者索取,下同。
模型(4) | 模型(5) | 模型(6-1) | 模型(6-2) | 模型(6-3) | 模型(6-4) | |
Delta_Legal | 0.736** | |||||
(2.426) | ||||||
Delta_Multi_ Legal | 0.738** | |||||
(2.374) | ||||||
Delta_Lawyer | 0.884*** | 0.837** | ||||
(2.784) | (2.425) | |||||
Delta_Judicature | -0.962 | -1.413 | ||||
(-0.943) | (-1.369) | |||||
Delta_Professor | 1.133*** | 0.835* | ||||
(2.759) | (1.867) | |||||
控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Pseudo R2 | 0.0690 | 0.0709 | 0.0702 | 0.0656 | 0.0696 | 0.0754 |
LR chi2 | 80.43 | 80.19 | 81.88 | 76.52 | 81.14 | 87.95 |
Observations | 7 554 | 7 554 | 7 554 | 7 554 | 7 554 | 7 554 |
2.“治理”还是“司法庇护”?
上文研究发现,独立董事中公检法司退休人员有助于抑制上市公司高管犯罪。另一种可能的解释是,公检法司退休人员②利用自己的司法资源来帮助任职公司掩饰罪行。如果这一解释成立,那么我们应该可以观察到,聘请公检法司退休人员担任独立董事的上市公司虽然高管犯罪比例较低(实际发生了高管犯罪,但我们未能观察到),但代理问题却比较严重,公司治理较差。为了区分这一竞争性假设,我们对聘请公检法司退休人员担任独立董事的样本(806个公司-年份观测值)按照“同年份、同行业、规模最接近”原则进行一一配对。我们对观测样本(聘请公检法司退休人员担任独立董事)和配对样本(未聘请公检法司退休人员担任独立董事)的公司治理情况进行了单变量检验,结果见表 5。
② 我们在考察司法庇护作用路径时主要围绕司法资源最丰富的公检法司退休人员展开。
变量名称 | 变量符号 | 观测样本 | 配对样本 | 均值T检验 | 中值Z检验 | ||||
观测值 | 均值 | 中值 | 观测值 | 均值 | 中值 | ||||
企业规模 | Lnsize | 806 | 21.30 | 21.28 | 806 | 21.39 | 21.31 | -1.445 | -0.966 |
高管犯罪 | Crime | 806 | 0.065 | 0 | 806 | 0.068 | 0 | -0.205 | -0.357 |
独立董事比例 | Indirector | 801 | 0.369 | 0.333 | 799 | 0.357 | 0.333 | 2.848*** | 2.116** |
两职合一 | Dual | 806 | 0.136 | 0 | 806 | 0.113 | 0 | 1.433 | 1.432 |
股权集中度 | Zindex | 806 | 29.20 | 5.603 | 806 | 25.40 | 5.263 | 1.270 | 0.497 |
审计质量 | Big4 | 806 | 0.071 | 0 | 806 | 0.058 | 0 | 1.014 | 1.014 |
高管平均薪酬 | Pay | 799 | 11.79 | 11.80 | 799 | 11.90 | 11.91 | -2.665*** | -2.152** |
机构持股比例 | Institude | 803 | 0.185 | 0.100 | 799 | 0.174 | 0.096 | -1.123 | -1.324 |
盈利能力 | ROA | 806 | 0.008 | 0.027 | 806 | 0.012 | 0.027 | -0.793 | -0.264 |
成长性 | Growth | 806 | 0.131 | 0.073 | 806 | 0.151 | 0.073 | -1.175 | -1.305 |
从表 5中可以看出,配对样本的规模略大但不显著,这说明我们较好地排除了行业、年份和规模所导致的差异。配对样本的高管犯罪比例略高,但不显著。公司治理指标的单变量检验结果均不支持“聘请公检法司退休人员担任独立董事的上市公司代理问题更严重”这一结论。观测样本反而聘请了更高比例的独立董事;同时,高管平均薪酬也显著低于配对样本,这进一步排除了“司法庇护”的替代性解释。实际上,由于证监会对独立董事的提名、选举和更换做出了明确规定,上市公司管理层不拥有独立董事的绝对选聘权;而独立董事也只是从任职公司领取固定津贴,他们并不存在利用司法资源来帮助任职公司掩饰罪行的直接动机。
(五) 稳健性检验为了确保研究结论的可靠性,我们进行了以下稳健性检验:(1) 使用绝对人数或哑变量来度量独立董事的法律背景,重新进行检验。(2) 张玮倩和方军雄(2016)通过搜索含有“高管腐败”“高管贪污”“高管受贿”“高管贪腐”“高管双规”“高管被查”“高管被带走”“高管违规”等关键词的新闻来确定上市公司是否出现高管腐败。为了防止高管犯罪(Crime)取值方法所导致的样本偏误,本文删除了涉案高管被调查,但无法找到最终判决结果的样本,重新进行检验。(3) 不重复计算独立董事的多重法律背景,重新进行检验。上述检验结果与上文结果并无实质性差异,说明本文结论较为稳健。
六、 进一步研究:法律背景独立董事与犯罪类型、隐蔽性和严重性 (一) 法律背景独立董事与高管犯罪类型根据受益主体不同,高管犯罪可分为个人层面犯罪和公司层面犯罪。①前者的受益主体主要是犯罪高管本人,且往往以损害其他相关者利益为代价,如挪用公款/资金、贪污和职务侵占等。后者的受益主体通常包含整个公司,如行贿、非法吸收公众存款、非法经营、偷税等。由于不同犯罪类型对公司利益的损害程度不同,独立董事的监督行为可能存在差异。为了探讨这一问题,我们构建了个人层面犯罪(Crime_Private)和公司层面犯罪(Crime_Public)哑变量。①表 6报告了区分犯罪类型的检验结果,可以看出,法律背景的独立董事在抑制个人层面犯罪中发挥了积极的监督作用,而抑制公司层面犯罪的作用并不明显。
① 更合理的划分标准为按罪种来分类,而由于高管犯罪涉及的罪行数高达三十余种,每一个罪种的样本量有限,我们只能退而求其次,将其笼统地划分为两类。
① 若高管涉及受贿罪、挪用公款/资金罪、贪污罪、职务侵占罪、内幕交易/泄露内幕信息罪、巨额财产来历不明罪、国有公司工作人员失职/滥用职权罪、为亲友非法牟利罪、玩忽职守罪、私分国有资产罪和背信损害上市公司利益罪等罪行之一,则Crime_Private取值为1,否则为0;若高管涉及合同/票据/贷款诈骗罪、虚假信息披露/财务报告罪、虚报/抽逃资本罪、行贿/单位行贿罪、操纵证券交易价格罪、欺诈发行股票/上市罪、走私普通货物罪、虚开增值税专用发票罪、重大环境污染事故罪、隐匿、故意销毁会计凭证罪、非法吸收公众存款罪、伪造证据、金融票证罪、偷税罪、违法发放贷款罪、逃汇罪、非法经营罪和隐瞒境外存款罪等罪行之一,则Crime_Public取值为1,否则为0。
Panel A:个人层面犯罪:被解释变量为Crime_Private | ||||||
模型(1) | 模型(2) | 模型(3-1) | 模型(3-2) | 模型(3-3) | 模型(3-4) | |
Legal_P | -1.218*** | |||||
(-3.547) | ||||||
Multi_ Legal | -0.230*** | |||||
(-2.815) | ||||||
Lawyer_P | -1.823*** | -1.741*** | ||||
(-4.562) | (-4.207) | |||||
Judicature_P | -2.072*** | -1.360* | ||||
(-2.723) | (-1.725) | |||||
Professor_P | 0.271 | 0.715 | ||||
(0.543) | (1.397) | |||||
控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Pseudo R2 | 0.1758 | 0.1742 | 0.1787 | 0.1744 | 0.1718 | 0.1803 |
LR chi2 | 576.45 | 571.44 | 586.05 | 571.86 | 563.43 | 591.36 |
Observations | 8 877 | 8 877 | 8877 | 8 877 | 8 877 | 8 877 |
Panel B:公司层面犯罪:被解释变量为Crime_Public | ||||||
模型(1) | 模型(2) | 模型(3-1) | 模型(3-2) | 模型(3-3) | 模型(3-4) | |
Legal_P | 0.434 | |||||
(0.760) | ||||||
Multi_ Legal | 0.113 | |||||
(0.696) | ||||||
Lawyer_P | 0.182 | 0.112 | ||||
(0.278) | (0.167) | |||||
Judicature_P | 0.904 | 0.880 | ||||
(0.882) | (0.845) | |||||
Professor_P | -0.208 | -0.257 | ||||
(-0.182) | (-0.224) | |||||
控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Pseudo R2 | 0.2673 | 0.2672 | 0.2668 | 0.2674 | 0.2668 | 0.2675 |
LR chi2 | 287.55 | 287.45 | 287.05 | 287.72 | 287.01 | 287.79 |
Observations | 5 838 | 5 838 | 5 838 | 5 838 | 5 838 | 5 838 |
独立董事对高管犯罪的监督能力还取决于犯罪行为本身的隐蔽性,隐蔽性越强的犯罪可能识别难度越大。为了检验法律背景独立董事在履行监督职能时是否受犯罪隐蔽性的影响,我们使用涉案时间②的倒数来构造犯罪隐蔽性变量(Crime_Concealment),该变量取值越大,说明犯罪的涉案时间越短,隐蔽性越差。表 7报告了区分犯罪隐蔽性的回归结果。结果显示,犯罪隐蔽性与法律背景独立董事在10%的水平上显著负相关,与律师和公检法司任职背景的独立董事均至少在5%的水平上显著负相关。这说明法律背景(律师和公检法司背景)的独立董事比例越大,上市公司高管犯罪的隐蔽性越强。也就是说,对于隐蔽性差的高管犯罪(如合同诈骗、内幕交易等),法律背景的独立董事能够更好地发挥其监督职能。
模型(1) | 模型(2) | 模型(3-1) | 模型(3-2) | 模型(3-3) | 模型(3-4) | |
Legal_P | -0.149* | |||||
(-1.821) | ||||||
Multi_ Legal | -0.025 | |||||
(-1.253) | ||||||
Lawyer_P | -0.252*** | -0.231** | ||||
(-2.732) | (-2.413) | |||||
Judicature_P | -0.466*** | -0.379** | ||||
(-2.693) | (-2.144) | |||||
Professor_P | 0.142 | 0.204 | ||||
(1.141) | (1.608) | |||||
控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Pseudo R2 | 0.1354 | 0.1350 | 0.1383 | 0.1344 | 0.1332 | 0.1394 |
LR chi2 | 520.88 | 519.16 | 531.92 | 516.84 | 512.20 | 536.17 |
Observations | 8 877 | 8 877 | 8 877 | 8 877 | 8 877 | 8 877 |
② 涉案时间为从涉案开始到涉案终止之间的时间跨度(年)。对于没有发生高管犯罪的公司,我们将其涉案时间定义为正无穷大,因此犯罪隐蔽性(Crime_Concealment)取值为0。
(三) 法律背景独立董事与高管犯罪严重性我们进一步检验了法律背景独立董事与高管犯罪严重性之间的关系。本文使用刑期①来度量犯罪严重性(Crime_Seriousness)。表 8报告了区分犯罪严重性的回归结果。结果显示,犯罪严重性与独立董事法律背景、多元化法律背景、律师和公检法司任职背景均至少在5%的水平上显著负相关。这说明法律背景的独立董事比例高(尤其是律师和公检法司背景)或多元化的上市公司更不可能出现较严重的高管职务犯罪。
① 为了便于量化,我们将42位被判无期徒刑或死刑(死缓)的高管刑期按最长刑期20年计算,具体度量方法为:Crime_Seriousness=ln (刑期年数+1)。刑期越长,则犯罪越严重。
模型(1) | 模型(2) | 模型(3-1) | 模型(3-2) | 模型(3-3) | 模型(3-4) | |
Legal_P | -2.559*** | |||||
(-2.997) | ||||||
Multi_ Legal | -0.562*** | |||||
(-2.711) | ||||||
Lawyer_P | -4.287*** | -4.251*** | ||||
(-4.288) | (-4.105) | |||||
Judicature_P | -3.947** | -2.154 | ||||
(-2.211) | (-1.173) | |||||
Professor_P | 1.097 | 2.080* | ||||
(0.889) | (1.653) | |||||
控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Pseudo R2 | 0.1354 | 0.1350 | 0.1383 | 0.1344 | 0.1332 | 0.1394 |
LR chi2 | 520.88 | 519.16 | 531.92 | 516.84 | 512.20 | 536.17 |
Observations | 8 877 | 8 877 | 8 877 | 8 877 | 8 877 | 8 877 |
本文以我国2002-2009年A股上市公司为样本,考察了独立董事的法律背景在保护中小投资者利益、抑制上市公司高管犯罪中发挥的作用。研究发现:(1)法律背景独立董事能够起到抑制上市公司高管职务犯罪的作用,独立董事的法律背景越多元化、实务经验越丰富,高管职务犯罪的概率越低。(2)较低的高管职务犯罪率一方面是因为法律背景独立董事在任职前选择了低风险公司,表现为信号传递作用;另一方面,律师背景的独立董事在任职过程中也发挥了积极的监督作用。(3)法律背景独立董事对高管职务犯罪的抑制效果还取决于犯罪类型以及犯罪行为本身的隐蔽性和严重性。
本文的研究呼应当下国家打击腐败犯罪的决心,研究结论对监管部门、公司管理层和资本市场参与者均具有重要的实践指导意义。首先,为了进一步规范证券市场运作,自2008年以来,监管部门先后对“学校党政领导班子成员”、“证券分析师”、“党政领导干部”等群体担任独立董事的行为进行了清理和限制,直接导致很多公司面临寻找新独立董事候选人的问题。本文的研究表明,监管部门应在杜绝官员独立董事滥用职权的同时,充分发挥其专业优势。其次,本文的研究为公司管理层选聘独立董事提供了依据。上市公司可以根据实际需求,聘请适当人员担任独立董事,从而优化公司治理结构。最后,本文的研究也为资本市场参与者识别企业风险、优化投资组合提供了借鉴。
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