董事投非贊成票行為會降低股價崩盤風險嗎

【摘要】本文以2015 ～ 2022年滬深A股上市公司為樣本， 分析董事投非贊成票行為對股價崩盤風險的影響。研究發現， 董事投非贊成票顯著降低了公司未來股價崩盤風險， 非贊成票的議案比例越高、 非贊成票附帶的異議理由越規范， 則未來股價崩盤風險越低。機制檢驗表明， 董事投非贊成票通過抑制管理層避稅、 減少過度投資、 提升審計質量， 最終降低股價崩盤風險。異質性檢驗表明， 董事投非贊成票行為對股價崩盤風險的抑制作用在機構投資者持股比例較低、 非國有、 投資者保護水平較低地區的企業中更為顯著。拓展研究發現， 當非贊成票由獨立董事投出、 實際控制人超額委派董事程度較高時， 董事投非贊成票行為的抑制效應會被削弱。本文豐富了股價崩盤風險的影響因素研究， 可為深入理解董事投非贊成票行為、 強化公司內部監督治理、 維持金融市場穩定提供有益啟示。

【關鍵詞】董事投非贊成票；股價崩盤風險；機會主義行為；投資者保護；超額委派董事

【中圖分類號】 F271；F832.5" " "【文獻標識碼】A" " " 【文章編號】1004-0994（2025）07-0101-8

一、 引言

2023年10月30日， 中央金融工作會議強調“堅持把防控風險作為金融工作的永恒主題”， 這一表態彰顯了國家對于加強金融監管、 預防系統性金融風險的高度重視。我國作為全球最大的銀行體系和第二大保險、 股票及債券市場的擁有者， 如何推進金融強國建設， 促進經濟加速發展并實現產業現代化， 已成為當前的重要議題。然而， 近年來股票市場亂象頻發， 股價崩盤事件屢見不鮮， 特別是2023年恒大集團爆發的債務危機， 導致股價大幅下跌， 并引發一系列連鎖反應， 極大地沖擊了供應鏈合作伙伴和投資者的信心， 對我國房地產市場及金融市場的穩定性構成了嚴峻挑戰。股票、 債券等金融工具的設計初衷是為企業提供資金支持并推動其發展， 然而企業在享受這種“便利”的同時， 還需承擔相應的責任， 特別是通過完善的公司治理機制， 維護投資者權益并有效控制金融風險。因此， 本文旨在從股價崩盤風險的角度展開研究， 以期為防范金融風險、 紓解當前的金融困境并推動金融強國建設提供政策建議。

目前， 關于股價崩盤風險影響因素的研究主要集中在代理成本和信息披露等方面。部分學者從代理成本問題切入， 發現管理層的期權激勵（Kim等，2011）、 高管額外津貼（Xu等，2014）以及政治動機（Piotroski和Wong，2011）對股價崩盤風險具有顯著影響。此外， 另有學者探討了信息質量在這一過程中發揮的作用， 包括年報語調（周波等，2019）、 電話會議信息披露（曹廷求和張光利，2020）、 ESG信息披露（席龍勝和王巖，2022）以及網絡平臺互動信息披露（李文貴等，2022）等多個方面。還有部分研究從外部環境入手， 分析高鐵開通（趙靜等，2018）、 資本市場監管強度（葉建華等，2023）等因素對股價崩盤風險的影響。然而， 董事會作為公司內部治理的重要組織， 關于其如何通過監督治理機制影響股價崩盤風險的研究仍相對匱乏。周軍等（2018）研究發現， 董事網絡中心度能夠提高其獨立性和專業勝任能力， 有效降低股價崩盤風險。陳仕華和張瑞彬（2020）基于預期地位理論， 認為董事會內部的非正式層級會提升公司治理的不確定性。梁上坤等（2020）則發現， 董事會內部斷裂帶會削弱其監督意愿與能力， 導致未來股價崩盤風險上升。上述研究大多側重于董事個人特征或董事與公司內外部的聯系， 對董事會如何通過具體行為發揮監督作用的探討仍顯不足。在現代公司治理中， 董事投非贊成票行為作為一種監督的強烈信號， 能夠向公眾、 資本市場以及股東傳遞重要信息（吳秋生和獨正元，2022）。因此， 董事表達異議已成為公司治理中的一項重要資產， 具有顯著的增量價值。基于此， 本文以董事會的治理行為為切入點， 重點探討董事投非贊成票對股價崩盤風險的影響。

現有研究大多以獨立董事為主要研究對象， 尤其是在獨立董事表達強烈異議時， 監督效果更為顯著（Choi等，2021）， 獨立董事往往借助這一行為優化公司治理結構。另有學者指出， 相較于獨立董事， 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營效率和整體價值（祝繼高等，2021）。然而， 在關于獨立董事與非控股股東董事投非贊成票行為對公司治理及其個人發展影響的研究中， 還需認識到， 這些董事的決策并不代表所有股東的利益。控股股東董事與內部董事的投票行為在公司治理中同樣扮演著至關重要的角色， 且不可忽視。基于此， 本文將研究對象擴展至所有董事， 分別從投非贊成票的力度和效度兩個維度入手， 使用“非贊成票議案比例”和“非贊成票規范性”兩個關鍵指標來刻畫董事投非贊成票的監督效應， 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“無理取鬧”或“一己私利”等動機投出非贊成票， 從而反映出非贊成票背后的信息含量及其監督效度。

相比于以往研究， 本文的貢獻主要體現在以下三個方面： 第一， 將董事投非贊成票的行為細化為力度和效度兩個維度， 揭示了董事投非贊成票行為的作用機制。本文既關注非贊成票數量的計數， 又深入分析這些非贊成票背后的理由及其對公司決策和治理的潛在影響， 能夠更加準確地捕捉董事行為的復雜性， 為評估董事會在維護股東利益及公司治理中的作用提供了有效途徑。第二， 豐富了股價崩盤風險影響因素的相關研究。以往的研究大多集中于代理成本、 信息披露等影響股價崩盤風險的因素， 而董事投票行為與股價崩盤風險之間的關系較少被探討。本文為理解金融市場對董事會行為的反應提供了新視角， 尤其是董事會在風險管理和決策中的重要作用。第三， 深化了對董事投非贊成票行為及公司內部監督機制的理解， 為監管部門加強上市公司治理監管、 公司優化內部治理結構以及投資者提高風險意識提供了經驗證據。

二、 理論分析與研究假設

股價崩盤的根源在于管理層出于自利動機而選擇隱瞞負面信息。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）或擴張企業版圖（Kothari等，2009）， 常常采取短期策略， 隱瞞不利消息。與此同時， 公司治理機制在監督管理層行為方面發揮著關鍵作用， 進而對股價崩盤風險產生重要影響。董事會是公司治理的關鍵支柱， 董事通過參與會議討論、 行使投票權以及提出反對意見等方式履行其治理職責。在此過程中， 投出非贊成票被視為一種有力的監督手段， 能夠直接限制管理層的自利行為空間（祝繼高等，2021）。本文認為， 董事通過投出非贊成票， 在公司治理中發揮了積極作用， 不僅強化了對管理層的監督， 還有效遏制了管理層的自利動機， 從而降低了企業未來的股價崩盤風險。

首先， 董事投非贊成票能夠強化對管理層避稅行為的監督。避稅行為通常涉及復雜的財務操作， 往往為管理層提供了隱藏不良信息或操縱財務報表的機會（江軒宇，2013）。同時， 這類行為還會降低公司財務的透明度， 可能導致管理層過度規避稅收義務（Kim等，2011）。董事通過投非贊成票， 可對此類行為形成有效的制約和震懾。根據社會影響理論（Latane等，1981）， 權威人物的明確反對態度會對他人產生深遠影響。作為企業治理中的權威機構， 董事會可以通過董事投非贊成票向管理層發出強烈信號， 要求其在處理避稅問題時更加謹慎。道德勇氣理論（Sekerka和Bagozzi，2007）指出， 在面對道德困境時表現出勇氣至關重要。投非贊成票體現了董事的道德勇氣和堅守公司價值的原則。管理層在這一壓力下， 可能會減少復雜的避稅操作， 避免被視為操縱財務報表或隱藏不良信息。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務報告， 以確保股東和投資者的權益。管理層在這種要求下， 可能會減少避稅行為， 轉而遵循更加透明的財務流程， 從而降低公司的股價崩盤風險。

其次， 董事投非贊成票能夠強化對管理層過度投資行為的監督。過度投資往往是管理層為追求個人利益而進行的財務操作， 可能導致資源浪費， 并成為隱藏負面消息的手段（Jensen等，1986）。投非贊成票反映了董事對這種行為的明確反對， 促使管理層重新評估投資策略， 避免不必要的項目投入。根據社會影響理論， 管理層會感受到來自董事會的壓力， 并傾向于調整其行為， 以避免與董事會發生沖突。團體壓力理論（Cohen等，1997）指出， 群體內部的壓力可能促使個體放棄自己的觀點。投非贊成票能夠打破管理層內部的團體壓力， 使管理層更愿意與董事會展開溝通。這種溝通有助于管理層與董事會共同審視投資策略， 避免過度投資， 從而減少隱藏負面信息的機會。面對復雜決策時， 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對公司治理的堅定立場。在此壓力下， 管理層可能會更加謹慎地進行投資決策， 避免過度投資。這一變化不僅有助于減少資源浪費， 還能降低管理層通過投資項目隱藏負面信息的可能性， 進而降低股價崩盤風險。

最后， 根據信號傳遞理論， 當公司內部出現治理問題時， 董事投非贊成票會被市場視為對管理層行為和公司治理的質疑， 即發出了“治理不善”的強烈信號。這一信號不僅會影響市場和投資者的信心， 還會加劇審計師對公司財務信息和內部治理的風險感知。為了確保審計質量， 審計師往往需要投入更多資源， 包括實施更深入的審計程序， 以揭示可能存在的隱瞞行為或財務操作的不當之處。因此， 審計師在面對董事投非贊成票時， 可能會選擇更為審慎和細致的審計態度， 以降低公司未來的潛在風險。這種更為審慎的審計態度提升了審計質量， 從而降低了股價崩盤風險（Simunic等，1980；Gul等，2013；Defond和Zhang，2014）。與此同時， 管理層意識到自身行為將受到更為嚴格的外部審計和監督， 為了消除外部對公司治理的質疑和維護公司聲譽， 管理層可能會選擇與審計師緊密合作。這種合作有助于通過更高質量的審計報告來展示公司在財務信息透明度和合規性方面的改進， 從而減少外界的質疑和不信任感（梁上坤等，2015）。

從投非贊成票的力度來看， 董事投非贊成票的比例反映了董事會對于揭露管理層隱瞞不良信息的重視程度。根據羊群效應理論（Scharfstein等，1990）， 當一個董事勇敢地對某個議案投出非贊成票時， 這一行為可能會激勵那些原本猶豫不決或對該議題關注不足的其他董事重新評估該議案， 進而加強董事會整體對管理層潛在不當行為的監督。隨著越來越多的董事對管理層行為提出疑問并加強監督， 董事會的集體監督能力得到增強， 進而提高了發現管理層隱秘操作的可能性。顯然， 董事投非贊成票通過提升董事會的監督效果， 增強了其發現管理層問題行為的能力。但發現問題只是第一步， 關鍵在于如何有效解決這些問題。從投非贊成票的效度來看， 根據2021年5月實施的《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性、 準確性和完整性， 或對相關信息存在異議， 則應在董事會審議時投反對票或棄權， 并清晰闡述其意見和理由。董事投非贊成票附帶的異議理由， 既是對問題成因的詳細分析， 又展示了董事的責任意識。異議理由能夠提升非贊成票的信息含量， 異議理由的規范性是衡量董事履職表現的重要指標， 更為關鍵的是， 這反映了董事在處理管理層問題時的認真態度以及非贊成票的監督效力。

基于上述分析， 本文提出以下假設：

H1： 董事投非贊成票將降低未來股價崩盤風險。

H1a： 董事投非贊成票的比例越高， 未來股價崩盤風險越低。

H1b： 董事投非贊成票附帶的異議理由越規范， 未來股價崩盤風險越低。

三、 研究設計

（一） 樣本選擇與數據來源

本文以2015 ～ 2022年滬深A股上市公司為樣本， 參照以往的研究， 對初始樣本進行如下剔除： 金融行業公司樣本、 ST和?ST公司樣本、 主要數據缺失公司樣本。為降低極端值的影響， 對所有連續變量均進行了1%和99%水平下的縮尾（Winsorize）處理。借鑒吳秋生和獨正元（2022）等的變量計算方法， 最終得到“公司—年份”數據結構下的15336個觀測值。研究中所需的股價崩盤風險指標計算數據和公司財務數據均來自CSMAR數據庫。所有回歸結果均在公司個體層面進行了聚類處理。

（二） 變量定義

1. 被解釋變量： 股價崩盤風險。借鑒江軒宇和許年行（2015）的做法， 采用如下兩個股價崩盤風險指標： 一是負收益偏態系數（Ncskew）， 該值越大， 說明公司股票收益率偏態系數為負的程度越高， 股價崩盤風險越大； 二是公司股價上升和下降階段波動性的差異（Duvol）， 該值越大， 說明公司股價波動性越大， 股價崩盤風險越高。具體計算方法如下：

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）

通過模型（1）剔除市場因素對個股收益率的影響。模型（1）中， ri，t為股票i在第t周的收益率， rm，t為市場在第t周的加權平均收益率， 殘差εi，t表示個股收益率中不能被市場收益率波動所解釋的部分。將Wi，t=ln（1+εi，t）定義為股票i在第t周的周特有收益率， 進而分別通過模型（2）、 模型（3）計算Ncskew和Duvol。模型（2）中n為每年股票i的交易周數， 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。

2. 解釋變量。對于董事投票數據和董事非贊成理由字數數據， 本文基于動態網頁爬蟲技術， 通過巨潮資訊網爬取2015 ～ 2022年間滬深兩市所有A股上市公司的董事會決議公告， 利用Pycharm編譯器編寫正則表達式批量提取董事投票分布情況數據， 并手工提取董事非贊成理由字數數據。參考祝繼高等（2021）的方法， 將“同意”之外的投票意見類型——“保留”“反對”“無法表示”“棄權”和“其他”均定義為非贊成票， 以此為基礎設置是否投非贊成票虛擬變量（Boardvote）， 如果當年董事對某一議案投非贊成票， 則Boardvote取值為1， 否則為0。同時， 參考吳秋生和獨正元（2022）的研究， 進一步設置連續變量： ①非贊成票議案比例（Boardvote_for）， 即年度董事投非贊成票議案數與總議案數之比， 表示董事治理積極性的力度； ②非贊成票規范性（Boardvote_val）， 即年度董事非贊成理由字數與董事投非贊成票議案數之比， 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） 模型構建

為檢驗董事投非贊成票行為與股價崩盤風險之間的關系， 構建如下模型：

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風險均采用未來一期的數據， 即Ncskewt+1、 Duvolt+1。Controls為上文所設置的一系列控制變量， Ind和Year分別代表行業固定效應和年份固定效應， ε為誤差項。

四、 實證結果與分析

（一） 描述性統計和相關性檢驗

變量的描述性統計結果如表2所示。Ncskewt+1和Duvolt+1的均值分別為-0.414、 -0.279， 標準差分別為0.748、 0.469， 體現出我國企業當前的股價崩盤風險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%的企業存在董事投非贊成票的現象， 說明董事投非贊成票行為屬于稀有事件， 這與鄭志剛等（2019）的研究數據較為接近； 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， 標準差為7.404， 表明不同企業的非贊成票規范性存在顯著差異。其他變量的描述性統計結果均在合理區間。

相關性檢驗結果（限于篇幅， 表略）顯示， 股價崩盤風險變量（Ncskewt+1、 Duvolt+1）與董事投非贊成票行為變量（Boardvote、 Boardvote_for、 Boardvote_val）之間均顯著負相關， 初步證實了H1及H1a、 H1b。同時， Ncskewt+1和Duvolt+1之間， Boardvote、 Boardvote_for、 Boardvote_val兩兩之間均顯著正相關， 說明本文設計的股價崩盤風險變量指標和董事投非贊成票行為變量指標皆具有一致性。其余變量之間的相關系數均在合理區間。進一步使用方差膨脹因子法（VIF）分析后發現， 所有變量的VIF值均小于3， 說明在基準回歸模型中不存在嚴重共線性問題。

（二） 基準回歸分析

基準回歸結果見表3。列（1）和列（4）中Boardvote的系數分別為-0.111和-0.065， 均在1%的水平上顯著， 說明董事投非贊成票會降低未來股價崩盤風險， 驗證了H1。列（2）和列（5）中Boardvote_for的系數均在1%的水平上顯著為負， 表明非贊成票議案比例越高， 未來股價崩盤風險越低， 驗證了H1a。列（3）和列（6）中Boardvote_val的系數顯著為負， 說明非贊成票異議理由越規范， 未來股價崩盤風險越低， 驗證了H1b。控制變量的回歸結果與現有研究基本保持一致。

（三） 內生性處理

1. 工具變量（IV）法。上述研究表明， 董事投非贊成票會影響企業的股價崩盤風險， 但董事也可能基于對未來風險的預期來決定其投票行為， 即兩者之間可能存在反向因果關系。為緩解可能的內生性影響， 借鑒聶輝華等（2020）的研究， 采用同一行業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， 但不會對本公司未來股價崩盤風險產生影響， 因此滿足工具變量的相關性和外生性要求。為了避免樣本量過小的年度或行業觀測值可能導致的統計結果不穩定， 本文剔除了企業數量少于3家的年度—行業樣本。弱工具變量測試結果顯示， 不可識別測試結果在1%的水平上顯著， 拒絕了工具變量識別不足原假設。F統計值為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。回歸結果顯示， 工具變量在1%的水平上顯著， 滿足相關性要求， Boardvote、 Boardvote_for、 Boardvote_val的回歸結果與基準回歸保持一致， 表明控制了潛在的內生性問題后結論依然成立。

2. IV-Heckman法。根據描述性統計結果， 董事投非贊成票樣本僅占全樣本的3.3%， 與董事沒有投非贊成票的公司相比， 這類公司在財務指標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題， 采用同一行業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行Heckman兩階段檢驗， 同樣剔除企業數量少于3家的年度—行業樣本。最終檢驗結果與基準回歸結果保持一致。同時， 第一階段計算出的逆米爾斯比率（IMR）在第二階段回歸中系數不顯著， 說明原回歸中不存在嚴重的內生性問題。

3. 傾向得分匹配（PSM）法。為進一步緩解可能的樣本選擇偏誤問題， 本文同時使用PSM法進行0.01卡尺無放回匹配， 選取基準回歸的所有控制變量作為協變量， 配對完成后樣本不存在顯著差異， 且匹配之后的標準化偏差小于10%， 說明匹配效果良好。采用匹配后的樣本進行回歸， 發現研究結論依然穩健。

4. 安慰劑檢驗。借鑒已有研究（潘越等，2017）， 隨機生成新變量Boardvote， 使其與Ncskewt+1隨機匹配， 用該新樣本重復回歸1000次， 回歸系數中顯著為正和顯著為負的數量占比均較低， 說明隨機新變量Boardvote不成立， 不存在嚴重的內生性問題。

限于篇幅， 內生性檢驗結果均已省略， 留存備索。

（四） 穩健性檢驗

1. 替換被解釋變量。參考江軒宇和許年行（2015）的研究， 構建Crash指標度量股價崩盤風險。回歸結果顯示， 解釋變量（Boardvote、 Boardvote_for、 Boardvote_val）與Crash至少在5%的水平上顯著負相關， 與基準回歸結果保持一致。

2. 替換解釋變量。參考葉康濤等（2011）的研究， 縮小非贊成票的認定范圍， 僅將反對票作為非贊成票， 重新定義是否投非贊成票（Boardvote2）、 非贊成票議案比例（Boardvote_for2）、 非贊成票規范性（Boardvote_val2）。回歸結果顯示， 這三個解釋變量與股價崩盤風險的系數均在1%的水平上顯著為負， 與基準回歸結果保持一致。

3. 雙重聚類。本文采用對公司聚類的方法設計基準回歸模型， 為進一步緩解時間序列自相關問題和公司、 時間之間的異質性問題， 使用“公司—年份”雙維Cluster回歸方法重新檢驗， 發現本文主要結論依舊成立。

4. 改變樣本量。考慮到股災事件和疫情可能帶來的影響， 參考相關研究（王曉紅等，2024）， 剔除2015年和2020年的所有觀測值。重新進行回歸后發現， 本文結論依舊穩健。

限于篇幅， 穩健性檢驗結果均已省略， 留存備索。

（五） 機制檢驗

1. 抑制管理層避稅。避稅行為通常是管理層出于自利動機所采取的財務操作手段， 盡管其目的是減少稅負， 但其復雜性增加了公司運營的不確定性， 同時也為管理層隱瞞壞消息和操縱盈余提供了機會（Kim等，2011）。董事通過投非贊成票清晰表達其對避稅行為的否定態度， 能夠限制管理層通過避稅活動操縱財務報表或隱藏不利信息的空間， 進而降低未來股價崩盤風險。

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， 該值越小， 代表企業避稅程度越高（La Porta等，1998）， 該變量采用未來一期的數據進行回歸， 以有效緩解潛在的反向因果問題。表4中， 列（1）的結果顯示Boardvote與ETRt+1的系數在1%的水平上顯著為正， 列（2）的結果顯示ETRt+1、 Boardvote與Ncskewt+1的系數均在1%的水平上顯著為負， 說明董事投非贊成票行為可通過抑制管理層避稅來降低未來股價崩盤風險。進一步做Sobel檢驗與Bootstrap檢驗發現， 管理層避稅的中介效應顯著。

2. 減少過度投資。過度投資是管理層為追求個人利益而進行的資源錯配行為所致， 可能成為管理層隱藏不利信息的工具。根據代理理論， 管理層的自利動機可能促使公司做出非理性投資或過度投資的決策， 以掩蓋其短期內的經營問題或負面消息。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度投資行為， 使管理層難以通過隱瞞過度投資項目來掩蓋壞消息， 最終降低未來股價崩盤風險。

本文使用經典的Richardson模型（Richardson，2015）計算過度投資（Overinv）， 該變量采用未來一期的數據進行回歸。表4中， 列（3）的結果顯示Boardvote與Overinvt+1的系數在1%的水平上顯著為負， 列（4）的結果顯示Overinvt+1與Ncskewt+1的系數在1%的水平上顯著為正、 Boardvote與Ncskewt+1的系數在1%的水平上顯著為負， 說明董事投非贊成票行為可促使管理層減少過度投資， 進而降低未來股價崩盤風險。進一步做Sobel檢驗與Bootstrap檢驗發現， 過度投資的中介效應顯著。

3. 提升審計質量。高質量的審計服務是公司外部監督的重要組成部分， 通過提供獨立的審計意見和審計報告， 審計師能夠有效地約束和監督管理層的財務行為， 減少信息操縱和財務舞弊的發生。嚴格的審計程序能夠及時揭露管理層可能隱藏的不良信息， 減少管理層通過財務手段操縱市場預期的機會， 最終降低公司股價崩盤風險（Defond和Zhang，2014）。因此本文推斷， 董事通過投非贊成票， 促使審計師提高對公司財務報告的重視程度， 提升審計質量， 從而降低未來股價崩盤風險。

本文參考王嘉鑫等（2024）的研究， 以審計意見激進度（Aragg）作為審計質量的代理指標， 審計意見激進度越高， 說明審計質量越差， 該變量采用未來一期的數據進行回歸。表4中， 列（5）的結果顯示Boardvote與Araggt+1的系數在5%的水平上顯著為負， 列（6）的結果顯示Araggt+1與Ncskewt+1的系數在5%的水平上顯著為正、 Boardvote與Ncskewt+1的系數在1%的水平上顯著為負， 說明董事投非贊成票行為能夠促進審計質量的提升， 進而降低未來股價崩盤風險。進一步做Sobel檢驗和Bootstrap檢驗發現， 審計質量的中介效應顯著。

（六） 異質性分析

1. 機構投資者持股。公司內部治理力量是影響董事投非贊成票行為與股價崩盤風險之間關系的關鍵因素， 尤其是在機構投資者持股比例存在差異的背景下。在機構投資者持股比例較高的情況下， 其會更積極地參與公司治理， 通過與管理層互動和監督， 提升公司信息透明度， 降低信息不對稱（王壘等，2020）。此外， 機構投資者憑借獲取和分析私有信息的優勢， 可將信息傳遞給市場， 強化對管理層的約束（陶瑜等，2016）。在此情境下， 機構投資者已發揮較強的治理效能， 董事投非贊成票的監督作用可能被弱化。相反， 在機構投資者持股比例較低的公司中， 機構投資者的監督能力有限， 難以通過股權控制和治理權力有效約束管理層， 因此董事投非贊成票的制衡作用更為凸顯。

按照機構投資者持股比例的年度行業中位數， 將樣本劃分為機構投資者持股比例高、 低兩組。表5中列（1）和列（2）顯示， 在機構投資者持股比例較低的公司中， 董事投非贊成票與股價崩盤風險顯著負相關， 而在機構投資者持股比例較高的公司中兩者的關系不顯著， 表明機構投資者持股能夠代替董事投非贊成票行為發揮部分的監督治理作用。

2. 產權性質。國有企業和非國有企業在治理結構上存在制度差異。國有企業設有黨委會， 其否決權和前置審查機制能夠確保重大議案在提交董事會之前已被審查和篩選（金曉燕等，2022）。這減少了董事會內部的分歧和對高風險議案的討論， 使董事投非贊成票的頻率降低（Fama等，1983）。相比之下， 非國有企業缺乏類似的機制， 董事通過投非贊成票對管理層決策進行監督的空間更大（鄒鴻輝等，2024）。因此， 在非國有企業中， 董事投非贊成票行為更能夠對管理層決策形成有效的制約， 從而對股價崩盤風險的抑制作用更顯著。

表5中列（3）和列（4）顯示， 在非國有企業中董事投非贊成票顯著抑制了未來股價崩盤風險， 而在國有企業中該作用不顯著， 說明在國有企業中董事投非贊成票行為的監督作用被弱化。

3. 投資者保護水平。投資者保護水平是衡量市場法律和監管體系對股東權利保護程度的關鍵指標。在投資者保護水平較低的地區中， 董事會的監督作用變得尤為關鍵。因為在這種環境下， 外部的法律和監管框架無法有效保護股東利益， 管理層的信息隱藏和盈余操縱行為更易發生， 從而提高了股價崩盤風險。此時， 董事通過投非贊成票行為進行積極監督和決策參與成為抑制這種風險的重要手段。因此本文預期， 在投資者保護水平較低的地區， 董事投非贊成票行為對股價崩盤風險的抑制作用會更加顯著。

本文采用王小魯等（2017）編制的“市場中介組織的發育和法律制度環境”指數取自然對數后衡量投資者保護水平， 并按照其年度行業中位數， 將樣本劃分為投資者保護水平高、 低兩組。表5中列（5）和列（6）顯示， 僅在投資者保護水平較低地區的企業中， 董事投非贊成票對股價崩盤風險的抑制作用顯著， 符合上述預期。

（七） 拓展研究

1. 董事獨立性。董事獨立性是影響公司治理質量的關鍵因素， 尤其是在監督管理層行為和防止機會主義操作方面。獨立董事作為外部監督者， 應基于獨立判斷制衡公司決策， 但其實際作用常受質疑， 許多公司中的獨立董事被視為“花瓶”， 缺乏實質性影響力， 導致其非贊成票難以有效監督管理層， 風險控制效果較弱。相比之下， 非獨立董事通常更支持管理層的決策， 因為其任命和薪酬與管理層關聯緊密（周建等，2021； Shleifer等，1997）。當非獨立董事投出非贊成票時， 市場可能將其解讀為強烈負面信號， 表明公司存在嚴重的治理問題或管理層的提案爭議較大， 從而引發強烈的市場反應， 對管理層的約束增強， 信息不對稱降低。因此， 非獨立董事的非贊成票在減少管理層機會主義行為、 降低股價崩盤風險方面更具監督效力。

篩選出存在董事投非贊成票的樣本， 并根據投非贊成票的董事是否為獨立董事將該樣本進行分組。考慮到共線性問題， 解釋變量Boardvote在回歸中會被剔除， 選擇Boardvote_for、 Boardvote_val作為解釋變量進行檢驗。表6列（1） ～ 列（4）的結果顯示， 僅當投非贊成票的不是獨立董事時， 董事投非贊成票行為與股價崩盤風險顯著負相關。

2. 實際控制人超額委派董事。實際控制人通過超額委派董事， 能夠在董事會中創造有利于自身議案通過的環境。這種做法打破了董事會原有的利益平衡， 影響了董事投非贊成票的頻率和效果（潘秀麗等，2016）。從頻率的角度來看， 實際控制人超額委派董事降低了董事投非贊成票的發生頻率。當實際控制人超額委派董事時， 這些超額委派的董事傾向于支持實際控制人的決策， 其他董事通過投非贊成票監督管理層的空間被壓縮， 投非贊成票行為的發生頻率因此顯著下降（鄭志剛等，2023）。從效果的角度來看， 實際控制人超額委派董事還會改變非贊成票的治理效果。當實際控制人通過超額委派董事掌控董事會時， 非贊成票可能不再是基于對公司治理的監督， 而是出于服務實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， 篩選出存在實際控制人超額委派董事的樣本， 根據實際控制人超額委派董事的中位數劃分為實際控制人超額委派董事程度高、 低兩組。表6列（5） ～ 列（10）的結果顯示， 在實際控制人超額委派董事程度較低的企業中， 董事投非贊成票對股價崩盤風險的抑制作用更加顯著。這表明實際控制人通過超額委派董事， 不僅降低了董事投非贊成票行為的發生頻率， 還影響了該行為的效果， 最終加劇了股價崩盤風險。

五、 結論與啟示

本文基于董事會投票行為的視角， 探討了董事投非贊成票對股價崩盤風險的影響， 得出以下結論： 董事投非贊成票行為能夠顯著降低未來股價崩盤風險， 當非贊成票的議案比例較高、 附帶的異議理由更規范時， 這種抑制效果更加明顯； 董事投非贊成票通過抑制管理層避稅、 減少過度投資和提升審計質量， 縮小了管理層隱瞞負面信息的空間， 從而降低了未來股價崩盤風險； 董事投非贊成票對股價崩盤風險的抑制作用在機構投資者持股比例較低、 非國有及投資者保護水平較低地區的企業中更加顯著； 在獨立董事投非贊成票和實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督作用會被削弱。

本文的啟示如下： 首先， 上市公司應重視董事會獨立性和多元性建設， 確保其提供獨立監督和做出審慎決策。非贊成票作為一種健康治理機制， 有助于促進深入討論和降低冒進決策風險。公司應營造開放討論的文化， 鼓勵董事表達不同意見， 并通過正式程序保障其表達自由， 使其成為降低股價崩盤風險的有效工具。其次， 監管機構應完善關于董事會異議聲音的披露要求， 鼓勵公司在年報中詳細報告非贊成票及其理由， 以提升透明度， 幫助市場參與者更好地理解公司決策和潛在風險。同時， 監管機構可提供關于董事會治理結構和決策流程的指導原則， 強調異議表達的價值， 促使公司充分評估決策風險。最后， 投資者應分析上市公司的董事會會議紀要， 特別是非贊成票的數量和原因， 以獲取公司治理狀況和潛在管理層問題方面的信息， 從而增強對公司決策過程的理解， 為投資決策提供更堅實的基礎。

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