董事投非贊成票行為會(huì)降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)嗎

【摘要】本文以2015 ～ 2022年滬深A(yù)股上市公司為樣本， 分析董事投非贊成票行為對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響。研究發(fā)現(xiàn)， 董事投非贊成票顯著降低了公司未來(lái)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)， 非贊成票的議案比例越高、 非贊成票附帶的異議理由越規(guī)范， 則未來(lái)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)越低。機(jī)制檢驗(yàn)表明， 董事投非贊成票通過(guò)抑制管理層避稅、 減少過(guò)度投資、 提升審計(jì)質(zhì)量， 最終降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。異質(zhì)性檢驗(yàn)表明， 董事投非贊成票行為對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用在機(jī)構(gòu)投資者持股比例較低、 非國(guó)有、 投資者保護(hù)水平較低地區(qū)的企業(yè)中更為顯著。拓展研究發(fā)現(xiàn)， 當(dāng)非贊成票由獨(dú)立董事投出、 實(shí)際控制人超額委派董事程度較高時(shí)， 董事投非贊成票行為的抑制效應(yīng)會(huì)被削弱。本文豐富了股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響因素研究， 可為深入理解董事投非贊成票行為、 強(qiáng)化公司內(nèi)部監(jiān)督治理、 維持金融市場(chǎng)穩(wěn)定提供有益啟示。

【關(guān)鍵詞】董事投非贊成票；股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)；機(jī)會(huì)主義行為；投資者保護(hù)；超額委派董事

【中圖分類號(hào)】 F271；F832.5" " "【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A" " " 【文章編號(hào)】1004-0994（2025）07-0101-8

一、 引言

2023年10月30日， 中央金融工作會(huì)議強(qiáng)調(diào)“堅(jiān)持把防控風(fēng)險(xiǎn)作為金融工作的永恒主題”， 這一表態(tài)彰顯了國(guó)家對(duì)于加強(qiáng)金融監(jiān)管、 預(yù)防系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的高度重視。我國(guó)作為全球最大的銀行體系和第二大保險(xiǎn)、 股票及債券市場(chǎng)的擁有者， 如何推進(jìn)金融強(qiáng)國(guó)建設(shè)， 促進(jìn)經(jīng)濟(jì)加速發(fā)展并實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代化， 已成為當(dāng)前的重要議題。然而， 近年來(lái)股票市場(chǎng)亂象頻發(fā)， 股價(jià)崩盤(pán)事件屢見(jiàn)不鮮， 特別是2023年恒大集團(tuán)爆發(fā)的債務(wù)危機(jī)， 導(dǎo)致股價(jià)大幅下跌， 并引發(fā)一系列連鎖反應(yīng)， 極大地沖擊了供應(yīng)鏈合作伙伴和投資者的信心， 對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)及金融市場(chǎng)的穩(wěn)定性構(gòu)成了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。股票、 債券等金融工具的設(shè)計(jì)初衷是為企業(yè)提供資金支持并推動(dòng)其發(fā)展， 然而企業(yè)在享受這種“便利”的同時(shí)， 還需承擔(dān)相應(yīng)的責(zé)任， 特別是通過(guò)完善的公司治理機(jī)制， 維護(hù)投資者權(quán)益并有效控制金融風(fēng)險(xiǎn)。因此， 本文旨在從股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的角度展開(kāi)研究， 以期為防范金融風(fēng)險(xiǎn)、 紓解當(dāng)前的金融困境并推動(dòng)金融強(qiáng)國(guó)建設(shè)提供政策建議。

目前， 關(guān)于股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)影響因素的研究主要集中在代理成本和信息披露等方面。部分學(xué)者從代理成本問(wèn)題切入， 發(fā)現(xiàn)管理層的期權(quán)激勵(lì)（Kim等，2011）、 高管額外津貼（Xu等，2014）以及政治動(dòng)機(jī)（Piotroski和Wong，2011）對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)具有顯著影響。此外， 另有學(xué)者探討了信息質(zhì)量在這一過(guò)程中發(fā)揮的作用， 包括年報(bào)語(yǔ)調(diào)（周波等，2019）、 電話會(huì)議信息披露（曹廷求和張光利，2020）、 ESG信息披露（席龍勝和王巖，2022）以及網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)互動(dòng)信息披露（李文貴等，2022）等多個(gè)方面。還有部分研究從外部環(huán)境入手， 分析高鐵開(kāi)通（趙靜等，2018）、 資本市場(chǎng)監(jiān)管強(qiáng)度（葉建華等，2023）等因素對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響。然而， 董事會(huì)作為公司內(nèi)部治理的重要組織， 關(guān)于其如何通過(guò)監(jiān)督治理機(jī)制影響股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的研究仍相對(duì)匱乏。周軍等（2018）研究發(fā)現(xiàn)， 董事網(wǎng)絡(luò)中心度能夠提高其獨(dú)立性和專業(yè)勝任能力， 有效降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。陳仕華和張瑞彬（2020）基于預(yù)期地位理論， 認(rèn)為董事會(huì)內(nèi)部的非正式層級(jí)會(huì)提升公司治理的不確定性。梁上坤等（2020）則發(fā)現(xiàn)， 董事會(huì)內(nèi)部斷裂帶會(huì)削弱其監(jiān)督意愿與能力， 導(dǎo)致未來(lái)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)上升。上述研究大多側(cè)重于董事個(gè)人特征或董事與公司內(nèi)外部的聯(lián)系， 對(duì)董事會(huì)如何通過(guò)具體行為發(fā)揮監(jiān)督作用的探討仍顯不足。在現(xiàn)代公司治理中， 董事投非贊成票行為作為一種監(jiān)督的強(qiáng)烈信號(hào)， 能夠向公眾、 資本市場(chǎng)以及股東傳遞重要信息（吳秋生和獨(dú)正元，2022）。因此， 董事表達(dá)異議已成為公司治理中的一項(xiàng)重要資產(chǎn)， 具有顯著的增量?jī)r(jià)值。基于此， 本文以董事會(huì)的治理行為為切入點(diǎn)， 重點(diǎn)探討董事投非贊成票對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響。

現(xiàn)有研究大多以獨(dú)立董事為主要研究對(duì)象， 尤其是在獨(dú)立董事表達(dá)強(qiáng)烈異議時(shí)， 監(jiān)督效果更為顯著（Choi等，2021）， 獨(dú)立董事往往借助這一行為優(yōu)化公司治理結(jié)構(gòu)。另有學(xué)者指出， 相較于獨(dú)立董事， 非控股股東董事更有可能投出非贊成票， 這一行為不僅能夠有效降低公司的代理成本， 還能顯著提高公司的經(jīng)營(yíng)效率和整體價(jià)值（祝繼高等，2021）。然而， 在關(guān)于獨(dú)立董事與非控股股東董事投非贊成票行為對(duì)公司治理及其個(gè)人發(fā)展影響的研究中， 還需認(rèn)識(shí)到， 這些董事的決策并不代表所有股東的利益。控股股東董事與內(nèi)部董事的投票行為在公司治理中同樣扮演著至關(guān)重要的角色， 且不可忽視。基于此， 本文將研究對(duì)象擴(kuò)展至所有董事， 分別從投非贊成票的力度和效度兩個(gè)維度入手， 使用“非贊成票議案比例”和“非贊成票規(guī)范性”兩個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)來(lái)刻畫(huà)董事投非贊成票的監(jiān)督效應(yīng)， 前者能夠更為精確地衡量董事投非贊成票的力度， 后者則能夠在一定程度上揭示董事是否出于“無(wú)理取鬧”或“一己私利”等動(dòng)機(jī)投出非贊成票， 從而反映出非贊成票背后的信息含量及其監(jiān)督效度。

相比于以往研究， 本文的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面： 第一， 將董事投非贊成票的行為細(xì)化為力度和效度兩個(gè)維度， 揭示了董事投非贊成票行為的作用機(jī)制。本文既關(guān)注非贊成票數(shù)量的計(jì)數(shù)， 又深入分析這些非贊成票背后的理由及其對(duì)公司決策和治理的潛在影響， 能夠更加準(zhǔn)確地捕捉董事行為的復(fù)雜性， 為評(píng)估董事會(huì)在維護(hù)股東利益及公司治理中的作用提供了有效途徑。第二， 豐富了股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)影響因素的相關(guān)研究。以往的研究大多集中于代理成本、 信息披露等影響股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的因素， 而董事投票行為與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系較少被探討。本文為理解金融市場(chǎng)對(duì)董事會(huì)行為的反應(yīng)提供了新視角， 尤其是董事會(huì)在風(fēng)險(xiǎn)管理和決策中的重要作用。第三， 深化了對(duì)董事投非贊成票行為及公司內(nèi)部監(jiān)督機(jī)制的理解， 為監(jiān)管部門(mén)加強(qiáng)上市公司治理監(jiān)管、 公司優(yōu)化內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)以及投資者提高風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

二、 理論分析與研究假設(shè)

股價(jià)崩盤(pán)的根源在于管理層出于自利動(dòng)機(jī)而選擇隱瞞負(fù)面信息。管理層為了保證職位和薪酬安全（La Porta等，1998）、 尋求避稅策略（Kim等，2011）或擴(kuò)張企業(yè)版圖（Kothari等，2009）， 常常采取短期策略， 隱瞞不利消息。與此同時(shí)， 公司治理機(jī)制在監(jiān)督管理層行為方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用， 進(jìn)而對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生重要影響。董事會(huì)是公司治理的關(guān)鍵支柱， 董事通過(guò)參與會(huì)議討論、 行使投票權(quán)以及提出反對(duì)意見(jiàn)等方式履行其治理職責(zé)。在此過(guò)程中， 投出非贊成票被視為一種有力的監(jiān)督手段， 能夠直接限制管理層的自利行為空間（祝繼高等，2021）。本文認(rèn)為， 董事通過(guò)投出非贊成票， 在公司治理中發(fā)揮了積極作用， 不僅強(qiáng)化了對(duì)管理層的監(jiān)督， 還有效遏制了管理層的自利動(dòng)機(jī)， 從而降低了企業(yè)未來(lái)的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

首先， 董事投非贊成票能夠強(qiáng)化對(duì)管理層避稅行為的監(jiān)督。避稅行為通常涉及復(fù)雜的財(cái)務(wù)操作， 往往為管理層提供了隱藏不良信息或操縱財(cái)務(wù)報(bào)表的機(jī)會(huì)（江軒宇，2013）。同時(shí)， 這類行為還會(huì)降低公司財(cái)務(wù)的透明度， 可能導(dǎo)致管理層過(guò)度規(guī)避稅收義務(wù)（Kim等，2011）。董事通過(guò)投非贊成票， 可對(duì)此類行為形成有效的制約和震懾。根據(jù)社會(huì)影響理論（Latane等，1981）， 權(quán)威人物的明確反對(duì)態(tài)度會(huì)對(duì)他人產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。作為企業(yè)治理中的權(quán)威機(jī)構(gòu)， 董事會(huì)可以通過(guò)董事投非贊成票向管理層發(fā)出強(qiáng)烈信號(hào)， 要求其在處理避稅問(wèn)題時(shí)更加謹(jǐn)慎。道德勇氣理論（Sekerka和Bagozzi，2007）指出， 在面對(duì)道德困境時(shí)表現(xiàn)出勇氣至關(guān)重要。投非贊成票體現(xiàn)了董事的道德勇氣和堅(jiān)守公司價(jià)值的原則。管理層在這一壓力下， 可能會(huì)減少?gòu)?fù)雜的避稅操作， 避免被視為操縱財(cái)務(wù)報(bào)表或隱藏不良信息。此外， 公平程序理論（Thibaut等，1975）指出， 決策的透明和公平有助于提高組織的有效性。投非贊成票要求管理層提供更加透明和公平的財(cái)務(wù)報(bào)告， 以確保股東和投資者的權(quán)益。管理層在這種要求下， 可能會(huì)減少避稅行為， 轉(zhuǎn)而遵循更加透明的財(cái)務(wù)流程， 從而降低公司的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

其次， 董事投非贊成票能夠強(qiáng)化對(duì)管理層過(guò)度投資行為的監(jiān)督。過(guò)度投資往往是管理層為追求個(gè)人利益而進(jìn)行的財(cái)務(wù)操作， 可能導(dǎo)致資源浪費(fèi)， 并成為隱藏負(fù)面消息的手段（Jensen等，1986）。投非贊成票反映了董事對(duì)這種行為的明確反對(duì)， 促使管理層重新評(píng)估投資策略， 避免不必要的項(xiàng)目投入。根據(jù)社會(huì)影響理論， 管理層會(huì)感受到來(lái)自董事會(huì)的壓力， 并傾向于調(diào)整其行為， 以避免與董事會(huì)發(fā)生沖突。團(tuán)體壓力理論（Cohen等，1997）指出， 群體內(nèi)部的壓力可能促使個(gè)體放棄自己的觀點(diǎn)。投非贊成票能夠打破管理層內(nèi)部的團(tuán)體壓力， 使管理層更愿意與董事會(huì)展開(kāi)溝通。這種溝通有助于管理層與董事會(huì)共同審視投資策略， 避免過(guò)度投資， 從而減少隱藏負(fù)面信息的機(jī)會(huì)。面對(duì)復(fù)雜決策時(shí)， 董事投出非贊成票需要較高的道德勇氣， 而這種勇氣傳遞了董事會(huì)對(duì)公司治理的堅(jiān)定立場(chǎng)。在此壓力下， 管理層可能會(huì)更加謹(jǐn)慎地進(jìn)行投資決策， 避免過(guò)度投資。這一變化不僅有助于減少資源浪費(fèi)， 還能降低管理層通過(guò)投資項(xiàng)目隱藏負(fù)面信息的可能性， 進(jìn)而降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

最后， 根據(jù)信號(hào)傳遞理論， 當(dāng)公司內(nèi)部出現(xiàn)治理問(wèn)題時(shí)， 董事投非贊成票會(huì)被市場(chǎng)視為對(duì)管理層行為和公司治理的質(zhì)疑， 即發(fā)出了“治理不善”的強(qiáng)烈信號(hào)。這一信號(hào)不僅會(huì)影響市場(chǎng)和投資者的信心， 還會(huì)加劇審計(jì)師對(duì)公司財(cái)務(wù)信息和內(nèi)部治理的風(fēng)險(xiǎn)感知。為了確保審計(jì)質(zhì)量， 審計(jì)師往往需要投入更多資源， 包括實(shí)施更深入的審計(jì)程序， 以揭示可能存在的隱瞞行為或財(cái)務(wù)操作的不當(dāng)之處。因此， 審計(jì)師在面對(duì)董事投非贊成票時(shí)， 可能會(huì)選擇更為審慎和細(xì)致的審計(jì)態(tài)度， 以降低公司未來(lái)的潛在風(fēng)險(xiǎn)。這種更為審慎的審計(jì)態(tài)度提升了審計(jì)質(zhì)量， 從而降低了股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)（Simunic等，1980；Gul等，2013；Defond和Zhang，2014）。與此同時(shí)， 管理層意識(shí)到自身行為將受到更為嚴(yán)格的外部審計(jì)和監(jiān)督， 為了消除外部對(duì)公司治理的質(zhì)疑和維護(hù)公司聲譽(yù)， 管理層可能會(huì)選擇與審計(jì)師緊密合作。這種合作有助于通過(guò)更高質(zhì)量的審計(jì)報(bào)告來(lái)展示公司在財(cái)務(wù)信息透明度和合規(guī)性方面的改進(jìn)， 從而減少外界的質(zhì)疑和不信任感（梁上坤等，2015）。

從投非贊成票的力度來(lái)看， 董事投非贊成票的比例反映了董事會(huì)對(duì)于揭露管理層隱瞞不良信息的重視程度。根據(jù)羊群效應(yīng)理論（Scharfstein等，1990）， 當(dāng)一個(gè)董事勇敢地對(duì)某個(gè)議案投出非贊成票時(shí)， 這一行為可能會(huì)激勵(lì)那些原本猶豫不決或?qū)υ撟h題關(guān)注不足的其他董事重新評(píng)估該議案， 進(jìn)而加強(qiáng)董事會(huì)整體對(duì)管理層潛在不當(dāng)行為的監(jiān)督。隨著越來(lái)越多的董事對(duì)管理層行為提出疑問(wèn)并加強(qiáng)監(jiān)督， 董事會(huì)的集體監(jiān)督能力得到增強(qiáng)， 進(jìn)而提高了發(fā)現(xiàn)管理層隱秘操作的可能性。顯然， 董事投非贊成票通過(guò)提升董事會(huì)的監(jiān)督效果， 增強(qiáng)了其發(fā)現(xiàn)管理層問(wèn)題行為的能力。但發(fā)現(xiàn)問(wèn)題只是第一步， 關(guān)鍵在于如何有效解決這些問(wèn)題。從投非贊成票的效度來(lái)看， 根據(jù)2021年5月實(shí)施的《上市公司信息披露管理辦法》， 如果董事不能確保所披露信息的真實(shí)性、 準(zhǔn)確性和完整性， 或?qū)ο嚓P(guān)信息存在異議， 則應(yīng)在董事會(huì)審議時(shí)投反對(duì)票或棄權(quán)， 并清晰闡述其意見(jiàn)和理由。董事投非贊成票附帶的異議理由， 既是對(duì)問(wèn)題成因的詳細(xì)分析， 又展示了董事的責(zé)任意識(shí)。異議理由能夠提升非贊成票的信息含量， 異議理由的規(guī)范性是衡量董事履職表現(xiàn)的重要指標(biāo)， 更為關(guān)鍵的是， 這反映了董事在處理管理層問(wèn)題時(shí)的認(rèn)真態(tài)度以及非贊成票的監(jiān)督效力。

基于上述分析， 本文提出以下假設(shè)：

H1： 董事投非贊成票將降低未來(lái)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

H1a： 董事投非贊成票的比例越高， 未來(lái)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)越低。

H1b： 董事投非贊成票附帶的異議理由越規(guī)范， 未來(lái)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)越低。

三、 研究設(shè)計(jì)

（一） 樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以2015 ～ 2022年滬深A(yù)股上市公司為樣本， 參照以往的研究， 對(duì)初始樣本進(jìn)行如下剔除： 金融行業(yè)公司樣本、 ST和?ST公司樣本、 主要數(shù)據(jù)缺失公司樣本。為降低極端值的影響， 對(duì)所有連續(xù)變量均進(jìn)行了1%和99%水平下的縮尾（Winsorize）處理。借鑒吳秋生和獨(dú)正元（2022）等的變量計(jì)算方法， 最終得到“公司—年份”數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)下的15336個(gè)觀測(cè)值。研究中所需的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)計(jì)算數(shù)據(jù)和公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均來(lái)自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。所有回歸結(jié)果均在公司個(gè)體層面進(jìn)行了聚類處理。

（二） 變量定義

1. 被解釋變量： 股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。借鑒江軒宇和許年行（2015）的做法， 采用如下兩個(gè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)： 一是負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)（Ncskew）， 該值越大， 說(shuō)明公司股票收益率偏態(tài)系數(shù)為負(fù)的程度越高， 股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)越大； 二是公司股價(jià)上升和下降階段波動(dòng)性的差異（Duvol）， 該值越大， 說(shuō)明公司股價(jià)波動(dòng)性越大， 股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)越高。具體計(jì)算方法如下：

ri，t=α+β1，irm，t-2+β2，irm，t-1+β3，irm，t+β4，irm，t+1+

β5，irm，t+2+εi，t （1）

Ncskewi，t=-［n（n-1）3/2" " " " " " "］/［（n-1）（n-2）

（" " " " " " "）3/2］ （2）

Duvoli，t=ln{［（nu-1）" " " " " " " " " " ］/［（nd-1）

］} （3）

通過(guò)模型（1）剔除市場(chǎng)因素對(duì)個(gè)股收益率的影響。模型（1）中， ri，t為股票i在第t周的收益率， rm，t為市場(chǎng)在第t周的加權(quán)平均收益率， 殘差εi，t表示個(gè)股收益率中不能被市場(chǎng)收益率波動(dòng)所解釋的部分。將Wi，t=ln（1+εi，t）定義為股票i在第t周的周特有收益率， 進(jìn)而分別通過(guò)模型（2）、 模型（3）計(jì)算Ncskew和Duvol。模型（2）中n為每年股票i的交易周數(shù)， 模型（3）中nu、nd分別為股票i的周特有收益率（Wi，t）大于、 小于其年平均周特有收益率的周數(shù)。

2. 解釋變量。對(duì)于董事投票數(shù)據(jù)和董事非贊成理由字?jǐn)?shù)數(shù)據(jù)， 本文基于動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)技術(shù)， 通過(guò)巨潮資訊網(wǎng)爬取2015 ～ 2022年間滬深兩市所有A股上市公司的董事會(huì)決議公告， 利用Pycharm編譯器編寫(xiě)正則表達(dá)式批量提取董事投票分布情況數(shù)據(jù)， 并手工提取董事非贊成理由字?jǐn)?shù)數(shù)據(jù)。參考祝繼高等（2021）的方法， 將“同意”之外的投票意見(jiàn)類型——“保留”“反對(duì)”“無(wú)法表示”“棄權(quán)”和“其他”均定義為非贊成票， 以此為基礎(chǔ)設(shè)置是否投非贊成票虛擬變量（Boardvote）， 如果當(dāng)年董事對(duì)某一議案投非贊成票， 則Boardvote取值為1， 否則為0。同時(shí)， 參考吳秋生和獨(dú)正元（2022）的研究， 進(jìn)一步設(shè)置連續(xù)變量： ①非贊成票議案比例（Boardvote_for）， 即年度董事投非贊成票議案數(shù)與總議案數(shù)之比， 表示董事治理積極性的力度； ②非贊成票規(guī)范性（Boardvote_val）， 即年度董事非贊成理由字?jǐn)?shù)與董事投非贊成票議案數(shù)之比， 表示董事治理積極性的效度。

3. 控制變量。本文參考梁上坤等（2020）的研究， 選取了一系列控制變量， 具體變量定義如表1所示。

（三） 模型構(gòu)建

為檢驗(yàn)董事投非贊成票行為與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系， 構(gòu)建如下模型：

Ncskewi，t+1/Duvoli，t+1=α0+α1BoardvoteFactori，t+

A'Controlsi，t+Yeart+Indi+εi，t （1）

其中， 解釋變量董事投非贊成票行為（BoardvoteFactor）分別代入Boardvote、 Boardvote_for、 Boardvote_val， 被解釋變量股份崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)均采用未來(lái)一期的數(shù)據(jù)， 即Ncskewt+1、 Duvolt+1。Controls為上文所設(shè)置的一系列控制變量， Ind和Year分別代表行業(yè)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)， ε為誤差項(xiàng)。

四、 實(shí)證結(jié)果與分析

（一） 描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)性檢驗(yàn)

變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。Ncskewt+1和Duvolt+1的均值分別為-0.414、 -0.279， 標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.748、 0.469， 體現(xiàn)出我國(guó)企業(yè)當(dāng)前的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)普遍較高且存在較大差異。Boardvote的均值為0.033， 表明樣本中有3.3%的企業(yè)存在董事投非贊成票的現(xiàn)象， 說(shuō)明董事投非贊成票行為屬于稀有事件， 這與鄭志剛等（2019）的研究數(shù)據(jù)較為接近； Boardvote_for的均值為0.002， 表明非贊成票議案比例僅為0.2%； Boardvote_val的均值為1.110， 標(biāo)準(zhǔn)差為7.404， 表明不同企業(yè)的非贊成票規(guī)范性存在顯著差異。其他變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果均在合理區(qū)間。

相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果（限于篇幅， 表略）顯示， 股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)變量（Ncskewt+1、 Duvolt+1）與董事投非贊成票行為變量（Boardvote、 Boardvote_for、 Boardvote_val）之間均顯著負(fù)相關(guān)， 初步證實(shí)了H1及H1a、 H1b。同時(shí)， Ncskewt+1和Duvolt+1之間， Boardvote、 Boardvote_for、 Boardvote_val兩兩之間均顯著正相關(guān)， 說(shuō)明本文設(shè)計(jì)的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)變量指標(biāo)和董事投非贊成票行為變量指標(biāo)皆具有一致性。其余變量之間的相關(guān)系數(shù)均在合理區(qū)間。進(jìn)一步使用方差膨脹因子法（VIF）分析后發(fā)現(xiàn)， 所有變量的VIF值均小于3， 說(shuō)明在基準(zhǔn)回歸模型中不存在嚴(yán)重共線性問(wèn)題。

（二） 基準(zhǔn)回歸分析

基準(zhǔn)回歸結(jié)果見(jiàn)表3。列（1）和列（4）中Boardvote的系數(shù)分別為-0.111和-0.065， 均在1%的水平上顯著， 說(shuō)明董事投非贊成票會(huì)降低未來(lái)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)， 驗(yàn)證了H1。列（2）和列（5）中Boardvote_for的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)， 表明非贊成票議案比例越高， 未來(lái)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)越低， 驗(yàn)證了H1a。列（3）和列（6）中Boardvote_val的系數(shù)顯著為負(fù)， 說(shuō)明非贊成票異議理由越規(guī)范， 未來(lái)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)越低， 驗(yàn)證了H1b。控制變量的回歸結(jié)果與現(xiàn)有研究基本保持一致。

（三） 內(nèi)生性處理

1. 工具變量（IV）法。上述研究表明， 董事投非贊成票會(huì)影響企業(yè)的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)， 但董事也可能基于對(duì)未來(lái)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)期來(lái)決定其投票行為， 即兩者之間可能存在反向因果關(guān)系。為緩解可能的內(nèi)生性影響， 借鑒聶輝華等（2020）的研究， 采用同一行業(yè)同一年份其他公司董事是否投非贊成票的均值（Boardvote_mean）作為工具變量。同一行業(yè)同一年份其他公司董事是否投非贊成票與本公司的董事投非贊成票行為相關(guān)， 但不會(huì)對(duì)本公司未來(lái)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響， 因此滿足工具變量的相關(guān)性和外生性要求。為了避免樣本量過(guò)小的年度或行業(yè)觀測(cè)值可能導(dǎo)致的統(tǒng)計(jì)結(jié)果不穩(wěn)定， 本文剔除了企業(yè)數(shù)量少于3家的年度—行業(yè)樣本。弱工具變量測(cè)試結(jié)果顯示， 不可識(shí)別測(cè)試結(jié)果在1%的水平上顯著， 拒絕了工具變量識(shí)別不足原假設(shè)。F統(tǒng)計(jì)值為12.36， C-D Wald F為18.83， 在10%的水平上拒絕了弱工具變量假設(shè)。回歸結(jié)果顯示， 工具變量在1%的水平上顯著， 滿足相關(guān)性要求， Boardvote、 Boardvote_for、 Boardvote_val的回歸結(jié)果與基準(zhǔn)回歸保持一致， 表明控制了潛在的內(nèi)生性問(wèn)題后結(jié)論依然成立。

2. IV-Heckman法。根據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果， 董事投非贊成票樣本僅占全樣本的3.3%， 與董事沒(méi)有投非贊成票的公司相比， 這類公司在財(cái)務(wù)指標(biāo)和治理特征上可能存在顯著差異， 為緩解可能的樣本選擇偏誤問(wèn)題， 采用同一行業(yè)同一年份其他公司董事是否投非贊成票的均值作為工具變量進(jìn)行Heckman兩階段檢驗(yàn)， 同樣剔除企業(yè)數(shù)量少于3家的年度—行業(yè)樣本。最終檢驗(yàn)結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致。同時(shí)， 第一階段計(jì)算出的逆米爾斯比率（IMR）在第二階段回歸中系數(shù)不顯著， 說(shuō)明原回歸中不存在嚴(yán)重的內(nèi)生性問(wèn)題。

3. 傾向得分匹配（PSM）法。為進(jìn)一步緩解可能的樣本選擇偏誤問(wèn)題， 本文同時(shí)使用PSM法進(jìn)行0.01卡尺無(wú)放回匹配， 選取基準(zhǔn)回歸的所有控制變量作為協(xié)變量， 配對(duì)完成后樣本不存在顯著差異， 且匹配之后的標(biāo)準(zhǔn)化偏差小于10%， 說(shuō)明匹配效果良好。采用匹配后的樣本進(jìn)行回歸， 發(fā)現(xiàn)研究結(jié)論依然穩(wěn)健。

4. 安慰劑檢驗(yàn)。借鑒已有研究（潘越等，2017）， 隨機(jī)生成新變量Boardvote， 使其與Ncskewt+1隨機(jī)匹配， 用該新樣本重復(fù)回歸1000次， 回歸系數(shù)中顯著為正和顯著為負(fù)的數(shù)量占比均較低， 說(shuō)明隨機(jī)新變量Boardvote不成立， 不存在嚴(yán)重的內(nèi)生性問(wèn)題。

限于篇幅， 內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果均已省略， 留存?zhèn)渌鳌?/p>

（四） 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 替換被解釋變量。參考江軒宇和許年行（2015）的研究， 構(gòu)建Crash指標(biāo)度量股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。回歸結(jié)果顯示， 解釋變量（Boardvote、 Boardvote_for、 Boardvote_val）與Crash至少在5%的水平上顯著負(fù)相關(guān)， 與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致。

2. 替換解釋變量。參考葉康濤等（2011）的研究， 縮小非贊成票的認(rèn)定范圍， 僅將反對(duì)票作為非贊成票， 重新定義是否投非贊成票（Boardvote2）、 非贊成票議案比例（Boardvote_for2）、 非贊成票規(guī)范性（Boardvote_val2）。回歸結(jié)果顯示， 這三個(gè)解釋變量與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)， 與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致。

3. 雙重聚類。本文采用對(duì)公司聚類的方法設(shè)計(jì)基準(zhǔn)回歸模型， 為進(jìn)一步緩解時(shí)間序列自相關(guān)問(wèn)題和公司、 時(shí)間之間的異質(zhì)性問(wèn)題， 使用“公司—年份”雙維Cluster回歸方法重新檢驗(yàn)， 發(fā)現(xiàn)本文主要結(jié)論依舊成立。

4. 改變樣本量。考慮到股災(zāi)事件和疫情可能帶來(lái)的影響， 參考相關(guān)研究（王曉紅等，2024）， 剔除2015年和2020年的所有觀測(cè)值。重新進(jìn)行回歸后發(fā)現(xiàn)， 本文結(jié)論依舊穩(wěn)健。

限于篇幅， 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果均已省略， 留存?zhèn)渌鳌?/p>

（五） 機(jī)制檢驗(yàn)

1. 抑制管理層避稅。避稅行為通常是管理層出于自利動(dòng)機(jī)所采取的財(cái)務(wù)操作手段， 盡管其目的是減少稅負(fù)， 但其復(fù)雜性增加了公司運(yùn)營(yíng)的不確定性， 同時(shí)也為管理層隱瞞壞消息和操縱盈余提供了機(jī)會(huì)（Kim等，2011）。董事通過(guò)投非贊成票清晰表達(dá)其對(duì)避稅行為的否定態(tài)度， 能夠限制管理層通過(guò)避稅活動(dòng)操縱財(cái)務(wù)報(bào)表或隱藏不利信息的空間， 進(jìn)而降低未來(lái)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

本文參考江軒宇（2013）的研究， 使用有效稅率（ETR）作為避稅程度的衡量指標(biāo)， 該值越小， 代表企業(yè)避稅程度越高（La Porta等，1998）， 該變量采用未來(lái)一期的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸， 以有效緩解潛在的反向因果問(wèn)題。表4中， 列（1）的結(jié)果顯示Boardvote與ETRt+1的系數(shù)在1%的水平上顯著為正， 列（2）的結(jié)果顯示ETRt+1、 Boardvote與Ncskewt+1的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)， 說(shuō)明董事投非贊成票行為可通過(guò)抑制管理層避稅來(lái)降低未來(lái)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。進(jìn)一步做Sobel檢驗(yàn)與Bootstrap檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)， 管理層避稅的中介效應(yīng)顯著。

2. 減少過(guò)度投資。過(guò)度投資是管理層為追求個(gè)人利益而進(jìn)行的資源錯(cuò)配行為所致， 可能成為管理層隱藏不利信息的工具。根據(jù)代理理論， 管理層的自利動(dòng)機(jī)可能促使公司做出非理性投資或過(guò)度投資的決策， 以掩蓋其短期內(nèi)的經(jīng)營(yíng)問(wèn)題或負(fù)面消息。因此本文推斷， 董事投非贊成票行為可有效減少管理層的過(guò)度投資行為， 使管理層難以通過(guò)隱瞞過(guò)度投資項(xiàng)目來(lái)掩蓋壞消息， 最終降低未來(lái)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

本文使用經(jīng)典的Richardson模型（Richardson，2015）計(jì)算過(guò)度投資（Overinv）， 該變量采用未來(lái)一期的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸。表4中， 列（3）的結(jié)果顯示Boardvote與Overinvt+1的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)， 列（4）的結(jié)果顯示Overinvt+1與Ncskewt+1的系數(shù)在1%的水平上顯著為正、 Boardvote與Ncskewt+1的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)， 說(shuō)明董事投非贊成票行為可促使管理層減少過(guò)度投資， 進(jìn)而降低未來(lái)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。進(jìn)一步做Sobel檢驗(yàn)與Bootstrap檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)， 過(guò)度投資的中介效應(yīng)顯著。

3. 提升審計(jì)質(zhì)量。高質(zhì)量的審計(jì)服務(wù)是公司外部監(jiān)督的重要組成部分， 通過(guò)提供獨(dú)立的審計(jì)意見(jiàn)和審計(jì)報(bào)告， 審計(jì)師能夠有效地約束和監(jiān)督管理層的財(cái)務(wù)行為， 減少信息操縱和財(cái)務(wù)舞弊的發(fā)生。嚴(yán)格的審計(jì)程序能夠及時(shí)揭露管理層可能隱藏的不良信息， 減少管理層通過(guò)財(cái)務(wù)手段操縱市場(chǎng)預(yù)期的機(jī)會(huì)， 最終降低公司股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)（Defond和Zhang，2014）。因此本文推斷， 董事通過(guò)投非贊成票， 促使審計(jì)師提高對(duì)公司財(cái)務(wù)報(bào)告的重視程度， 提升審計(jì)質(zhì)量， 從而降低未來(lái)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

本文參考王嘉鑫等（2024）的研究， 以審計(jì)意見(jiàn)激進(jìn)度（Aragg）作為審計(jì)質(zhì)量的代理指標(biāo)， 審計(jì)意見(jiàn)激進(jìn)度越高， 說(shuō)明審計(jì)質(zhì)量越差， 該變量采用未來(lái)一期的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸。表4中， 列（5）的結(jié)果顯示Boardvote與Araggt+1的系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)， 列（6）的結(jié)果顯示Araggt+1與Ncskewt+1的系數(shù)在5%的水平上顯著為正、 Boardvote與Ncskewt+1的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)， 說(shuō)明董事投非贊成票行為能夠促進(jìn)審計(jì)質(zhì)量的提升， 進(jìn)而降低未來(lái)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。進(jìn)一步做Sobel檢驗(yàn)和Bootstrap檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)， 審計(jì)質(zhì)量的中介效應(yīng)顯著。

（六） 異質(zhì)性分析

1. 機(jī)構(gòu)投資者持股。公司內(nèi)部治理力量是影響董事投非贊成票行為與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)之間關(guān)系的關(guān)鍵因素， 尤其是在機(jī)構(gòu)投資者持股比例存在差異的背景下。在機(jī)構(gòu)投資者持股比例較高的情況下， 其會(huì)更積極地參與公司治理， 通過(guò)與管理層互動(dòng)和監(jiān)督， 提升公司信息透明度， 降低信息不對(duì)稱（王壘等，2020）。此外， 機(jī)構(gòu)投資者憑借獲取和分析私有信息的優(yōu)勢(shì)， 可將信息傳遞給市場(chǎng)， 強(qiáng)化對(duì)管理層的約束（陶瑜等，2016）。在此情境下， 機(jī)構(gòu)投資者已發(fā)揮較強(qiáng)的治理效能， 董事投非贊成票的監(jiān)督作用可能被弱化。相反， 在機(jī)構(gòu)投資者持股比例較低的公司中， 機(jī)構(gòu)投資者的監(jiān)督能力有限， 難以通過(guò)股權(quán)控制和治理權(quán)力有效約束管理層， 因此董事投非贊成票的制衡作用更為凸顯。

按照機(jī)構(gòu)投資者持股比例的年度行業(yè)中位數(shù)， 將樣本劃分為機(jī)構(gòu)投資者持股比例高、 低兩組。表5中列（1）和列（2）顯示， 在機(jī)構(gòu)投資者持股比例較低的公司中， 董事投非贊成票與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)顯著負(fù)相關(guān)， 而在機(jī)構(gòu)投資者持股比例較高的公司中兩者的關(guān)系不顯著， 表明機(jī)構(gòu)投資者持股能夠代替董事投非贊成票行為發(fā)揮部分的監(jiān)督治理作用。

2. 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)。國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)在治理結(jié)構(gòu)上存在制度差異。國(guó)有企業(yè)設(shè)有黨委會(huì)， 其否決權(quán)和前置審查機(jī)制能夠確保重大議案在提交董事會(huì)之前已被審查和篩選（金曉燕等，2022）。這減少了董事會(huì)內(nèi)部的分歧和對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)議案的討論， 使董事投非贊成票的頻率降低（Fama等，1983）。相比之下， 非國(guó)有企業(yè)缺乏類似的機(jī)制， 董事通過(guò)投非贊成票對(duì)管理層決策進(jìn)行監(jiān)督的空間更大（鄒鴻輝等，2024）。因此， 在非國(guó)有企業(yè)中， 董事投非贊成票行為更能夠?qū)芾韺記Q策形成有效的制約， 從而對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用更顯著。

表5中列（3）和列（4）顯示， 在非國(guó)有企業(yè)中董事投非贊成票顯著抑制了未來(lái)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)， 而在國(guó)有企業(yè)中該作用不顯著， 說(shuō)明在國(guó)有企業(yè)中董事投非贊成票行為的監(jiān)督作用被弱化。

3. 投資者保護(hù)水平。投資者保護(hù)水平是衡量市場(chǎng)法律和監(jiān)管體系對(duì)股東權(quán)利保護(hù)程度的關(guān)鍵指標(biāo)。在投資者保護(hù)水平較低的地區(qū)中， 董事會(huì)的監(jiān)督作用變得尤為關(guān)鍵。因?yàn)樵谶@種環(huán)境下， 外部的法律和監(jiān)管框架無(wú)法有效保護(hù)股東利益， 管理層的信息隱藏和盈余操縱行為更易發(fā)生， 從而提高了股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。此時(shí)， 董事通過(guò)投非贊成票行為進(jìn)行積極監(jiān)督和決策參與成為抑制這種風(fēng)險(xiǎn)的重要手段。因此本文預(yù)期， 在投資者保護(hù)水平較低的地區(qū)， 董事投非贊成票行為對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用會(huì)更加顯著。

本文采用王小魯?shù)龋?017）編制的“市場(chǎng)中介組織的發(fā)育和法律制度環(huán)境”指數(shù)取自然對(duì)數(shù)后衡量投資者保護(hù)水平， 并按照其年度行業(yè)中位數(shù)， 將樣本劃分為投資者保護(hù)水平高、 低兩組。表5中列（5）和列（6）顯示， 僅在投資者保護(hù)水平較低地區(qū)的企業(yè)中， 董事投非贊成票對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用顯著， 符合上述預(yù)期。

（七） 拓展研究

1. 董事獨(dú)立性。董事獨(dú)立性是影響公司治理質(zhì)量的關(guān)鍵因素， 尤其是在監(jiān)督管理層行為和防止機(jī)會(huì)主義操作方面。獨(dú)立董事作為外部監(jiān)督者， 應(yīng)基于獨(dú)立判斷制衡公司決策， 但其實(shí)際作用常受質(zhì)疑， 許多公司中的獨(dú)立董事被視為“花瓶”， 缺乏實(shí)質(zhì)性影響力， 導(dǎo)致其非贊成票難以有效監(jiān)督管理層， 風(fēng)險(xiǎn)控制效果較弱。相比之下， 非獨(dú)立董事通常更支持管理層的決策， 因?yàn)槠淙蚊托匠昱c管理層關(guān)聯(lián)緊密（周建等，2021； Shleifer等，1997）。當(dāng)非獨(dú)立董事投出非贊成票時(shí)， 市場(chǎng)可能將其解讀為強(qiáng)烈負(fù)面信號(hào)， 表明公司存在嚴(yán)重的治理問(wèn)題或管理層的提案爭(zhēng)議較大， 從而引發(fā)強(qiáng)烈的市場(chǎng)反應(yīng)， 對(duì)管理層的約束增強(qiáng)， 信息不對(duì)稱降低。因此， 非獨(dú)立董事的非贊成票在減少管理層機(jī)會(huì)主義行為、 降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)方面更具監(jiān)督效力。

篩選出存在董事投非贊成票的樣本， 并根據(jù)投非贊成票的董事是否為獨(dú)立董事將該樣本進(jìn)行分組。考慮到共線性問(wèn)題， 解釋變量Boardvote在回歸中會(huì)被剔除， 選擇Boardvote_for、 Boardvote_val作為解釋變量進(jìn)行檢驗(yàn)。表6列（1） ～ 列（4）的結(jié)果顯示， 僅當(dāng)投非贊成票的不是獨(dú)立董事時(shí)， 董事投非贊成票行為與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)顯著負(fù)相關(guān)。

2. 實(shí)際控制人超額委派董事。實(shí)際控制人通過(guò)超額委派董事， 能夠在董事會(huì)中創(chuàng)造有利于自身議案通過(guò)的環(huán)境。這種做法打破了董事會(huì)原有的利益平衡， 影響了董事投非贊成票的頻率和效果（潘秀麗等，2016）。從頻率的角度來(lái)看， 實(shí)際控制人超額委派董事降低了董事投非贊成票的發(fā)生頻率。當(dāng)實(shí)際控制人超額委派董事時(shí)， 這些超額委派的董事傾向于支持實(shí)際控制人的決策， 其他董事通過(guò)投非贊成票監(jiān)督管理層的空間被壓縮， 投非贊成票行為的發(fā)生頻率因此顯著下降（鄭志剛等，2023）。從效果的角度來(lái)看， 實(shí)際控制人超額委派董事還會(huì)改變非贊成票的治理效果。當(dāng)實(shí)際控制人通過(guò)超額委派董事掌控董事會(huì)時(shí)， 非贊成票可能不再是基于對(duì)公司治理的監(jiān)督， 而是出于服務(wù)實(shí)際控制人自身利益的需要（鄭志剛等，2019）。

參考鄭志剛等（2023）的做法， 篩選出存在實(shí)際控制人超額委派董事的樣本， 根據(jù)實(shí)際控制人超額委派董事的中位數(shù)劃分為實(shí)際控制人超額委派董事程度高、 低兩組。表6列（5） ～ 列（10）的結(jié)果顯示， 在實(shí)際控制人超額委派董事程度較低的企業(yè)中， 董事投非贊成票對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用更加顯著。這表明實(shí)際控制人通過(guò)超額委派董事， 不僅降低了董事投非贊成票行為的發(fā)生頻率， 還影響了該行為的效果， 最終加劇了股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

五、 結(jié)論與啟示

本文基于董事會(huì)投票行為的視角， 探討了董事投非贊成票對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響， 得出以下結(jié)論： 董事投非贊成票行為能夠顯著降低未來(lái)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)， 當(dāng)非贊成票的議案比例較高、 附帶的異議理由更規(guī)范時(shí)， 這種抑制效果更加明顯； 董事投非贊成票通過(guò)抑制管理層避稅、 減少過(guò)度投資和提升審計(jì)質(zhì)量， 縮小了管理層隱瞞負(fù)面信息的空間， 從而降低了未來(lái)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)； 董事投非贊成票對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用在機(jī)構(gòu)投資者持股比例較低、 非國(guó)有及投資者保護(hù)水平較低地區(qū)的企業(yè)中更加顯著； 在獨(dú)立董事投非贊成票和實(shí)際控制人超額委派董事程度較高的情況下， 董事投非贊成票行為的監(jiān)督作用會(huì)被削弱。

本文的啟示如下： 首先， 上市公司應(yīng)重視董事會(huì)獨(dú)立性和多元性建設(shè)， 確保其提供獨(dú)立監(jiān)督和做出審慎決策。非贊成票作為一種健康治理機(jī)制， 有助于促進(jìn)深入討論和降低冒進(jìn)決策風(fēng)險(xiǎn)。公司應(yīng)營(yíng)造開(kāi)放討論的文化， 鼓勵(lì)董事表達(dá)不同意見(jiàn)， 并通過(guò)正式程序保障其表達(dá)自由， 使其成為降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的有效工具。其次， 監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)完善關(guān)于董事會(huì)異議聲音的披露要求， 鼓勵(lì)公司在年報(bào)中詳細(xì)報(bào)告非贊成票及其理由， 以提升透明度， 幫助市場(chǎng)參與者更好地理解公司決策和潛在風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)， 監(jiān)管機(jī)構(gòu)可提供關(guān)于董事會(huì)治理結(jié)構(gòu)和決策流程的指導(dǎo)原則， 強(qiáng)調(diào)異議表達(dá)的價(jià)值， 促使公司充分評(píng)估決策風(fēng)險(xiǎn)。最后， 投資者應(yīng)分析上市公司的董事會(huì)會(huì)議紀(jì)要， 特別是非贊成票的數(shù)量和原因， 以獲取公司治理狀況和潛在管理層問(wèn)題方面的信息， 從而增強(qiáng)對(duì)公司決策過(guò)程的理解， 為投資決策提供更堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

【 主 要 參 考 文 獻(xiàn) 】

曹廷求，張光利．自愿性信息披露與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)：基于電話會(huì)議的研究［ J］．經(jīng)濟(jì)研究，2020（11）：191 ～ 207．

陳仕華，張瑞彬．董事會(huì)非正式層級(jí)對(duì)董事異議的影響［ J］．管理世界，2020（10）：95 ～ 111．

江軒宇，許年行．企業(yè)過(guò)度投資與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)［ J］．金融研究，2015（8）：141 ～ 158．

金曉燕，任廣乾，王意通．黨組織討論前置決策機(jī)制對(duì)國(guó)有企業(yè)績(jī)效提升的影響研究［ J］．北京工商大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2022（6）：47 ～ 59．

梁上坤，徐燦宇，王瑞華．董事會(huì)斷裂帶與公司股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)［ J］．中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2020（3）：155 ～ 173．

羅進(jìn)輝，劉玥，楊帆．高管團(tuán)隊(duì)穩(wěn)定性與公司債務(wù)融資成本［ J］．南開(kāi)管理評(píng)論，2023（5）：95 ～ 106．

吳秋生，獨(dú)正元．非國(guó)有董事治理積極性與國(guó)企資產(chǎn)保值增值——來(lái)自董事會(huì)投票的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［ J］．南開(kāi)管理評(píng)論，2022（3）：129 ～ 138+181+139 ～ 140．

席龍勝，王巖．企業(yè)ESG信息披露與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)［ J］．經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，2022（8）：57 ～ 64．

葉建華，刁夢(mèng)欣，吳云蕊．資本市場(chǎng)強(qiáng)監(jiān)管對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響——基于新《證券法》的實(shí)施［ J］．財(cái)會(huì)月刊，2023（20）：153 ～ 160．

葉康濤，祝繼高，陸正飛等．獨(dú)立董事的獨(dú)立性：基于董事會(huì)投票的證據(jù)［ J］．經(jīng)濟(jì)研究，2011（1）：126 ～ 139．

鄭志剛，胡曉霽，黃繼承．超額委派董事、大股東機(jī)會(huì)主義與董事投票行為［ J］．中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2019（10）：155 ～ 174．

鄭志剛，雍紅艷，胡曉霽等．實(shí)際控制人超額委派董事與公司控制［ J］．南開(kāi)管理評(píng)論，2023（2）：84 ～ 95．

祝繼高，李天時(shí)，YANG Tianxia．董事會(huì)中的不同聲音：非控股股東董事的監(jiān)督動(dòng)機(jī)與監(jiān)督效果［ J］．經(jīng)濟(jì)研究，2021（5）：180 ～ 198．

Defond M. L.， Zhang J.. A review of archival auditing research［ J］． Journal of Accounting and Economics，2014（2-3）：275 ～ 326．

Gul F. A.， Wu D.， Yang Z.. Do individual auditors affect audit quality？ Evidence from archival data［ J］． The Accounting Review，2013（6）：1993 ～ 2023．

Kim J. B.， Li Y.， Zhang L.. Corporate tax avoidance and stock price crash risk： Firm-level analysis［ J］． Journal of Financial Economics，2011（3）：639 ～ 662．

Kothari S. P.， Leone A. J.， Wasley C. E.. Performance matched discretio-nary accrual measures［ J］． Journal of Accounting and Economics，2009（1）：163 ～ 197．

Piotroski J. D.， Wong T. J.. Institutions and information environment of Chinese listed firms［Z］． NBER Working Paper，2011．

Sekerka L. E.， Bagozzi R. P.. Moral courage in the workplace： Moving to and from the desire and decision to act［ J］． Business Ethics： A European Review，2007（2）：132 ～ 149．

Xu N.， Li X.， Yuan Q.， et al.. Excess perks and stock price crash risk： Evidence from China［ J］． Journal of Corporate Finance，2014（25）：419 ～ 434．