一、 引 言

现有文献发现官员特征对地方经济增长或公司财务行为具有重要的影响，但对官员特征的刻画主要集中于官员的任期、异地交流和更替等。通常新兴及转轨时期的经济体，其政策环境往往具有一定程度的不确定性，此时，官员对这种潜在政策及制度变化的敏感性及其反应模式和经济后果都是值得我们深入探究的问题。但是，由于不易准确度量及缺少恰当的研究情境，现有文献对官员在制度敏感性方面(如对制度压力的感知情况)的考察有所不足。一般来说，要解决研究情境方面的问题，需要借助于外生事件的冲击，如Purnanandam和Weagley(2016)通过研究天气衍生品的出现对气象站气温测度质量的影响来揭示金融市场对政府机构的监督职能。

党的十八大以来，从严治党、加大反腐力度成为社会各阶层的普遍共识。其中，非常重要的一项举措就是：2013年10月19日，中共中央组织部发布了《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》(以下简称“中组部18号文”)，文件要求现职和不担任现职但未办理退(离)休手续的“党政领导干部”不得在企业兼职；文件对于即使是辞去公职或者退(离)休的“党政领导干部”到企业兼职(任职)，也从任职期限、兼职数量、兼职报酬、任职年龄界限等方面作出了严格限定。

“中组部18号文”下发之后，作为一项外生的制度性冲击，相关的“党政领导干部”会凭借其对政策变化的敏感度、对所面临的潜在和现实政治压力做出评估后来考虑后续的行为安排。随着“中组部18号文”发酵效应的不断扩大，如果官员独董坚持不退，将很有可能导致严重后果——不但容易遭受党内纪律处罚，而且有较大概率会引起各级反腐机构和部门的关注。因此，A股上市公司随即掀起了“党政领导干部”独董的“辞职潮”，而辞职时间的早晚则可以在一定程度上用于反映官员独董对制度压力的感知情况，对制度压力的感知越深刻、越敏锐，辞职时间就可能会越早。

有趣的是，在“中组部18号文”的硬性约束(也可称为“政策冲击”或“结构性变化”)下，不同的上市公司甚至同一家上市公司，有的官员独董辞职较早，有的辞职较晚。这说明不同的官员独董对制度压力的感知程度(或者说是对自上而下传递的政治压力的感知情况)可能是不一样的，而这种对制度压力感知程度的差异会导致他们的辞职时间有所不同。这一线索引发我们思考如下问题：主要是哪些因素影响了官员独董对制度压力的感知程度？他们对制度压力是如何反应的？他们对“是否辞职”的选择又会受到地区外部治理环境怎样的影响？

本文使用手工搜集的从2013年10月19日“中组部18号文”发布到2015年6月30日期间的官员独董辞职数据，从官员行政级别、公司产权性质和地区政治强度三个层面考察官员独董的制度压力感知情况(即对影响其辞职时间早晚的因素进行分析)。研究发现，行政级别越高、国有控股上市公司以及上市公司所属地区政治强度越大的官员独董，其对制度压力的感知越深刻、越敏锐，辞职时间也就越早。此外，本文考察了外部治理环境对官员独董辞职行为特征的调节效应，发现，良好的外部治理环境有助于提升政策的执行效率。

本文的研究意义具体体现在以下几个方面：

(1)作为外生的制度性冲击，“中组部18号文”的发布及实施为研究官员独董的制度敏感性及其对制度压力的感知情况提供了难得的研究机会，这丰富了现有的研究文献并加强了我们对官员行为特征的进一步了解，也为更好地理解“中组部18号文”这一政策实施的约束力和约束路径提供了经验证据。

(2)本文的研究结论促使我们深入思考政治关联的不确定性和脆弱性，认清其可能存在的潜在风险。研究发现，在“中组部18号文”这一外生政策的冲击之下，由于制度压力感知的原因，行政级别越高、国有控股上市公司以及上市公司所属地区政治强度越大的官员独董，其辞职时间也会越早，此时，“政商关联的友谊小船说翻就翻，而且翻得更快”，这种政治关联的不确定性和脆弱性必然会对公司正常的生产经营决策及其社会资本带来显著的不利影响。可见，公司在建立高强度政治关联获取高收益的同时，也必然要承担由于这种政治关联的不确定性和脆弱性而带来的风险，因而企业的经营者的确有必要全面认清政治关联的收益与风险，思考并反省政商互动的边界。

(3)本文的实证结果对监管部门如何提高政策的执行效率有一定的启示意义。本文发现，在市场化程度越高的地区，官员独董辞职越早，且其不同行政级别官员独董的辞职时间差异(即从高行政级别到低行政级别依序辞职的层级特征)越不明显。在市场化程度较高的地区，公司治理的外部制度环境更加完善，官员独董无论行政级别高低，其辞职行为都比较自发和主动，而在市场化程度较低的地区，不同行政级别官员独董之间的攀比、观望和等待的氛围会比较浓厚。因此，营造良好的外部治理环境将有助于提高政策的执行效率。

(4)本文拓展了关于独立董事辞职行为研究的文献。与现有研究不同，本文所考察的是在独立董事制度发生强制性变迁这一背景下的官员独董辞职样本(根据“中组部18号文”或相关文件规定原因辞职)，并侧重于从官员独董自身制度压力感知的角度来研究独立董事的辞职行为。

二、 文献回顾、理论分析与研究假设 (一) 独立董事的辞职行为

就独立董事的辞职行为来说，其辞职的根本原因是为了避免可能遇到或需要承担的风险，而不同职业背景的独立董事对不同风险的感知力是存在显著差异的(唐清泉和罗党论，2007)。同时，独立董事辞职主要是基于其自身对所任职上市公司的风险的权衡，包括上市公司的流动性风险、股权变更、股权集中度和重大关联事项等(唐清泉等，2006)。谭劲松等(2006)的研究还表明，独立董事的个人特征是其决定是否辞职的重要因素；而独立董事任职的现实成本和风险成本与独立董事辞职显著相关；薪酬对独立董事辞职则没有显著作用。

一般来说，独立董事的辞职行为具有一定的信息含量，投资者会对独立董事辞职事件(尤其是非正常原因辞职)给予一个显著为负的短窗口和(或)长窗口的市场反应(Gupta和Fields，2009；张俊生和曾亚敏，2010；王性玉和彭宇，2012)。此外，独立董事的提前辞职行为还具有传递公司治理缺陷信号的作用：相比独立董事未辞职和正常辞职的公司，独立董事提前辞职的公司在下一年度出现重大财务报表重述和严重违规行为的概率会显著增加(戴亦一等，2014)。

(二) 政治关联的建立及其成本分析

政治关联在全球上市公司中广泛存在，尤其是在新兴市场经济国家，政府对经济活动的介入程度较深，而正式的制度安排尚未完全有效地建立起来，政治关联等非正式的制度安排所发挥的作用会更加明显，具体可体现在获取政府补助或税收优惠、提供行业准入支持、降低融资成本和缓解融资约束等多个方面，进而获得比没有政治关联公司更好的市场表现及经营绩效。而选聘现任或前任政府官员担任独立董事是上市公司为建立政治关联而经常采用的一种重要形式(Agrawal和Knoeber，2001；Fisman，2001；Helland和Sykuta，2004；Khwaja和Mian，2005；Faccio，2006；罗党论和唐清泉，2009；Wang，2015)。

但是，政治关联的建立和维持是有成本的，存在较多的灰色地带，上市公司如果过度依赖政治关联的话，则很有可能“身陷盘丝洞”而无法脱身，未见其利，反受其害。例如：逯东等(2015)对创业板上市公司的研究发现，有政治关联的公司更有可能进行盈余管理，而盈余管理的不可持续性会致使公司上市后出现业绩变脸的现象，同时，政治关联还抑制了公司的研发投资，削弱了公司上市后的研发创新能力。类似地，袁建国等(2015)的研究也发现，政治关联存在着“政治资源的诅咒效应”，即政治关联会阻碍企业的创新活动，降低创新效率，而且这一负面效应大约会持续到企业获得政治关联后的第三年。

更有甚者，政治关联的建立有时会与利益输送、官员腐败等现象有着错综复杂、千丝万缕的联系，这时的经济后果，即使偶尔对个别企业可能是有利的，但对大多数未建立政治关联的企业以及对社会整体的利益来说，都是相当有害的。

(三) 制度压力感知视角下研究假设的提出

或许正是由于对不规范政治关联负面效应的清醒估计，2013年10月19日发布的“中组部18号文”对现任或前任政府官员在企业兼职(任职)的问题给出了严格、清晰、可操作并具有极强约束力的规范和要求。根据“中组部18号文”或相关文件的规定和要求，大批在A股上市公司中担任独立董事的现任或前任政府官员，在决定是否选择主动离职时，将审慎评估其面临的制度压力：随着“中组部18号文”后续效应的不断发酵，如果这些现任或前任政府官员坚持不退，不但容易遭受党内纪律的严肃处理，而且还很有可能会引起各级反腐机构和部门的关注。

由于个体间对制度压力的感知能力不同，这些官员独董的辞职时间早晚会有所差异：对制度压力感知能力强的官员独董会更早辞职，反之则会更晚辞职。政府官员对资源和权力的支配能力在很大程度上由其行政级别决定，相应地，不同行政级别的官员独董对制度压力的感知能力及其所面临的来自不同层级组织部门的压力也会有所不同。官员独董的行政级别越高，越接近权力核心，其对制度压力的感知能力越强，所面临的组织部门压力也会越大，其辞职时间可能更早。基于此，本文提出如下假设：

假设1：官员独董的行政级别越高，辞职越早。

官员独董对制度压力的感知还可能与公司的产权性质有关。在中国的制度背景下，政府干预是一个比较普遍的现象。相对于非国有控股上市公司，政府对国有控股上市公司进行干预的难度更小、成本更低、程度更高，这使得国有控股上市公司相对于非国有控股上市公司来说具有更强的行政色彩。因此，相对于非国有控股的上市公司，国有控股上市公司的官员独董对制度压力的感知可能更加灵敏。基于此，本文提出如下假设：

假设2：相对于非国有控股上市公司，国有控股上市公司的官员独董辞职更早。

虽然官员独董可能会为公司带来外部的资源支持，但是在现实中，并非所有的上市公司都会选聘官员独董。对官员独董的选聘偏好可能也会与一个地区的政治强度有关。毕竟，每个企业家都处于特定的地方环境之中，其行为会潜移默化地受到当地文化和集体氛围的影响。在政治强度大的地区，公司的经营运作对政商关系的依赖会更加密切，也更有可能聘请现任或前任政府官员担任独立董事。此时，在“中组部18号文”发布之后，政治强度大的地区的上市公司的官员独董将更早地感受到来自中央的压力，而且其对制度压力的感知更加灵敏，可能会更早提出辞职。基于此，本文提出如下假设： 假设3：上市公司注册地所属省份的政治强度越大，官员独董辞职越早。

三、 研究设计 (一) 研究模型与变量定义

为检验所提出的研究假设，本文建立如下研究模型：

$ Regtime = {\alpha _0} + {\beta _1}Level + {\beta _2}SOE + {\beta _3}Zywy18 + \beta \sum {Controls} + \varepsilon $

(1)

被解释变量为官员独董辞职时间(Regtime)，解释变量为官员独董行政级别(Level)、公司产权性质(SOE)和地区政治强度(Zywy18)。在控制变量方面，参考Gupta和Fields(2009)、Dewally和Peck(2010)、张俊生和曾亚敏(2010)的研究，本文控制了独立董事个人特征、公司财务特征和公司治理结构这三类可能会对独立董事辞职行为产生影响的因素。独立董事的个人特征包括独立董事的年龄(Age)和性别(Gender)，公司财务特征包括资产规模(Asset)、盈利能力(ROA)、负债率(LEV)和公司成长性(Growth)，公司治理结构包括董事长与总经理是否两职合一(Dual)、独立董事比例(Outdir)、董事会规模(Board)、管理层持股比例(Mown)和股权集中度(Hfd5)等。同时本文还控制了行业虚拟变量(Industry)。模型中所涉及的各变量的定义及其详细度量方法参见表 1。

(二) 样本选择与数据来源

本文以2013年10月19日“中组部18号文”发布至2015年6月30日期间A股上市公司发生的独立董事辞职事件为初始研究样本。独立董事辞职数据通过Wind数据库手工搜集获取。具体地，本文使用“独立董事”、“独立非执行董事”、“外部董事”与“辞职”、“辞任”、“离职”和“离任”两组关键词共12个组合在公司公告子数据库中进行搜索，经整理最终共获得1 081家上市公司的1 558人次独立董事辞职发布的公司公告。本文主要通过Wind数据库获得独立董事的个人信息，并使用新浪财经或百度、谷歌等搜索引擎对个别缺失数据进行了补充。

表 2的数据显示，只有636人次的公司公告明确披露了独立董事的辞职原因是根据“中组部18号文”或相关文件规定(参见表 2-1)，这些独董根据职业背景可分为三类(参见表 2-2)：第一类是现任或前任政府官员(即本文的研究对象——官员独董)；第二类是来自事业单位(如高等院校和科研机构等)的“党政领导干部”独董；第三类是来自国有企业的“党政领导干部”独董。根据独立董事的职业背景，在1 558人次的独立董事辞职公告中，本文共识别出562人次的官员独董辞职公告(其行政级别构成参见表 2-3)。依据公司公告披露的独立董事辞职原因，只有280人次的官员独董辞职公告明确披露了独立董事的辞职原因是“根据‘中组部18号文’或相关文件规定”(其行政级别构成参见表 2-3)，另外有282人次的官员独董以“个人原因”、“工作原因”、“年龄、身体或健康原因”等模糊原因辞职(参见表 2-1)。

①非根据“中组部18号文”或相关文件规定的辞职原因主要有：任期届满、有具体且充分的辞职理由、个人原因、工作原因年龄及身体或健康原因、未提及原因或其他原因等。具体的统计数据可参见邓晓飞等(2016)。

上述样本统计特征启发我们在进行回归分析选择样本时，应综合考虑独立董事的辞职原因和职业背景。虽然562人次的官员独董辞职公告中只有近一半(280人次)的公告披露辞职原因是“根据‘中组部18号文’或相关文件规定”，但“中组部18号文”发布后，独立董事辞职数量大幅度提高，因而即使这些官员独董辞职公告中未明确披露辞职原因是“根据‘中组部18号文’或相关文件规定”，也有理由推测他们一定程度上是受到了“中组部18号文”的政策冲击而辞职。因此，本文以562人次的官员独董辞职公告为研究样本作主检验；同时，以280人次明确披露辞职原因是“根据‘中组部18号文’或相关文件规定”的官员独董辞职公告为样本作辅助性检验(实际回归时，剔除由于新股上市、信息披露不详等原因导致控制变量数据缺失的样本，前者和后者的最终考察样本数量分别是538和266)。本文所使用的公司财务数据、公司治理数据和行业数据都来自CSMAR或Wind数据库，用以衡量一个地区政治强度的“十八大中央委员籍贯在各省份的人数分布”数据来自凤凰网中国政要资料库。

四、 实证结果分析 (一) 描述性统计分析

通过对主要变量进行描述性统计分析(限于篇幅未列示，可根据要求提供)发现：(1)Regtime的最小值是13，中位数是374，最大值是621，说明各位官员独董的辞职时间早晚存在比较明显的差异；(2)Level的均值为1.835，中位数为2，说明辞职的官员独董的行政级别以厅局级为主；(3)SOE的均值为0.494，说明辞职的官员独董任职于国有控股上市公司与非国有控股上市公司的人次相当；(4)Age的均值为66，中位数为67，说明辞职的官员独董大多处于退休或离休状态。

对被解释变量Regtime，我们还分别基于538个样本和266个样本，按官员独董行政级别和公司产权性质分组进行描述性统计，按地区政治强度的不同数值获得Regtime均值数据的散点图。由这些表格和图形(限于篇幅未列示，可根据要求提供)可以发现，从高行政级别到低行政级别、从国有控股上市公司到非国有控股上市公司、从政治强度相对较大地区到政治强度相对较小地区，官员独董辞职时间的均值是上升的，这为假设1-3提供了初步的经验数据支持，即行政级别越高的官员独董、国有控股上市公司的官员独董以及上市公司所属地区政治强度越大的官员独董，其辞职时间越早。但更可靠的实证结论应以后文的回归分析结果为准。

(二) 回归分析

表 3列(1)-列(4)是以辞职的官员独董为样本的回归结果：列(1)和列(4)的回归结果显示，Level与Regtime在1%的统计水平上显著负相关，说明高行政级别的官员独董辞职更早。具体来说，官员独董每提升一个行政级别，其辞职约早71天；列(1)和列(4)的回归结果还意味着，官员独董的辞职行为具有典型的层级特征，这一现象也比较符合我国的实际情况，因为政府的政策往往是一种自上而下的贯彻路径，下级官员往往会效仿、跟随上级官员的行为范式，以增强自身的安全性；列(2)和列(4)的回归结果显示，SOE与Regtime分别在5%和10%的统计水平上显著负相关，说明任职于国有控股上市公司的官员独董相对任职于非国有控股上市公司的官员独董来说，其辞职更早，具体来说，其辞职大概早28天。列(3)和列(4)的回归结果显示(主要是列4)，Zywy18与Regtime在5%的统计水平上显著负相关，说明公司注册地所属省份的政治强度越大，官员独董辞职越早。

上述实证结果表明，官员行政级别、公司产权性质和地区政治强度影响着官员独董对制度压力的感知情况，进而对其辞职时间的早晚发挥作用。这些结果支持本文所提出的研究假设1、2和3。“中组部18号文”发布之后，看似无序的官员独董扎堆“辞职潮”实际上表现出或隐含着一些规律性特点：高行政级别的官员独董先辞职，然后是低行政级别的官员独董；国有控股上市公司中的官员独董先辞职，然后是非国有控股上市公司中的官员独董；政治强度大的地区的上市公司官员独董先辞职，然后是政治强度相对小的地区的上市公司官员独董。列(5)至列(8)是基于明确披露辞职原因是“根据‘中组部18号文’或相关文件规定”的官员独董辞职样本所做的回归分析，整体来看，上述基本研究结论没有发生实质性改变。^①

①K由于样本数量减少较多，SOE变量的回归系数变得不再显著。

五、 进一步的检验 (一) 外部治理环境对官员独董辞职行为特征的调节效应

表 3的结果表明，在不同状态(包括个人行政级别、公司产权性质、地区政治强度等)下，由于官员独董对制度压力的感知情况不一样，其应对“中组部18号文”的辞职时间早晚会有所不同。但个体行为也可能会因外部治理环境的不同而存在差异，即官员独董辞职行为特征可能会受到上市公司所处地区的外部治理环境的调节作用。本部分采用樊纲等(2011)的市场化指数来衡量上市公司注册地所属省份的外部治理环境，探究这种调节效应。

表 4列(1)是对辞职的官员独董样本进行回归分析的结果。列(1)的结果显示，Level与Regtime在1%的显著性水平上负相关，而行政级别与市场化指数交互项(Level×MKT)的系数在1%的显著性水平上为正，这说明：市场化程度越高的地区，不同行政级别官员独董的辞职时间差异(即从高行政级别到低行政级别依序辞职的层级特征)越不明显。这可能是因为：在市场化程度较高的地区，公司治理的外部制度环境更加完善，在面对“中组部18号文”的外生政策冲击时，官员独董的辞职行为会更加具有自发性和主动性，进而使得这种层级特征更不明显(此时低层级官员在看到高层级官员辞职后，相对来说会更早地提出辞职，即行政级别变量回归系数的绝对值会更小)；相反，在市场化程度较低的地区，不同行政级别官员独董之间的攀比、观望、等待的氛围会比较浓厚，从而加剧了这种层级特征(此时低层级官员在看到高层级官员辞职后，相对来说会更晚地提出辞职，即行政级别变量回归系数的绝对值会更大)。此外，列(1)的市场化指数(MKT)本身与官员独董辞职时间(Regtime)显著负相关，说明地区市场化程度越高，官员独董的辞职时间越早，这表明良好的外部治理环境有助于监管政策调整更早地发挥作用。综合上述分析，本部分实证结果的政策启示在于，营造良好的外部治理环境将有助于提高监管政策的执行效率。

列(1)的结果还显示，公司产权性质与市场化指数的交互项(SOE×MKT)、地区政治强度与市场化指数的交互项(Zywy18×MKT)系数均为正，说明因公司产权性质(或地区政治强度)不同导致的官员独董辞职时间早晚差异在外部治理环境较好的地区表现得更加不明显。而两个交互项的显著性均不高，这可能是因为，就各主要影响因素对官员独董辞职时间早晚的作用效果来说，由于官员独董的辞职行为主要是一种基于个人层面的决策，因此外部治理环境对官员独董辞职行为特征的影响主要体现在对行政级别作用的调节效应上。

列(2)是基于明确披露辞职原因是“根据‘中组部18号文’或相关文件规定”的官员独董辞职样本进行回归分析的实证结果。列(2)的回归结果显示，行政级别与市场化指数交互项(Level×MKT)的系数在1%的显著性水平上为正，这与列(1)的有关结论保持一致。

(二) “党政领导干部”独董辞职时间早晚的影响因素

前文考察了官员独董辞职时间早晚的影响因素，而受“中组部18号文”或相关文件的规定和要求波及辞职的“党政领导干部”独董除官员独董外，还包括来自事业单位(如高等院校、科研机构等)和国有企业的“党政领导干部”独董。当把考察范围从官员独董扩大到这些“党政领导干部”独董时，进一步值得关注的问题是：职业背景的差异是否会导致“党政领导干部”独董对制度压力有不同的评价和反应，从而使得他们的辞职时间有所不同？

在三种类型的“党政领导干部”独董中，官员独董的行政背景最多，来自事业单位的“党政领导干部”独董的行政背景色彩次之，来自国有企业的“党政领导干部”独董的行政背景色彩在三者之中相对来说最淡，而他们对制度压力的感知程度也可能会呈现出这样的梯次分布。基于上述分析，本文推断：限定其他条件，“党政领导干部”独董的行政背景色彩越多，辞职越早。

本部分以两种方式度量“党政领导干部”独董的行政背景色彩，以考察独立董事的行政背景色彩强弱对“党政领导干部”独董辞职早晚的影响：方式一是序数度量(Identity)，按照行政背景色彩强度赋值。国企“党政领导干部”独董赋值为1，事业单位“党政领导干部”独董赋值为2，官员独董赋值为3；方式二是虚拟变量度量(Identity_dum)，官员独董赋值为1，非官员独董赋值为0。在样本选择上，本文以明确披露独立董事的辞职原因是“根据‘中组部18号文’或相关文件规定”的636人次辞职公告为研究样本作主检验，同时，在这636人次的辞职公告的基础上加进282人次以模糊原因辞职的官员独董辞职公告为研究样本作辅助性检验(剔除由于新股上市、信息披露不详等原因导致控制变量数据缺失的样本，前者和后者的最终考察样本数量分别是601和873)。

表 4列(3)-列(6)是“党政领导干部”独董辞职时间早晚影响因素的回归结果。回归结果一致显示，独立董事行政背景色彩(Identity或Identity_dum)与独立董事辞职时间(Regtime)显著负相关，说明行政背景色彩越多的“党政领导干部”独董，其辞职越早。从列(3)的回归结果来说，“党政领导干部”独董的行政背景色彩每提升一个级别，其辞职会早14天左右。

另外，由表 4列(3)-列(6)的回归结果可知，与表 3中的实证结果相似，本文在“党政领导干部”独董辞职样本中同样发现公司产权性质(SOE)和地区政治强度(Zywy18)对独立董事辞职时间早晚有显著的影响：SOE与Regtime显著负相关，说明任职于国有控股上市公司的“党政领导干部”独董相对任职于非国有控股上市公司的“党政领导干部”独董来说，其辞职更早，从列(1)的具体回归结果来说，大约早了24天；Zywy18与Regtime显著负相关，说明公司注册地所属省份的政治强度越大，“党政领导干部”独董辞职越早。

六、 稳健性检验

本文还进行了如下稳健性检验：(1)对官员独董行政级别使用虚拟变量衡量；(2)使用其他指标重新度量地区政治强度；方式一是在205名十八大中央委员基础上将171名十八大中央候补委员也纳入统计范围，用“十八大中央委员(含中央候补委员)籍贯在各省份的人数分布”来衡量；方式二是将截至2013年9月的中央委员、中央候补委员、政治局常委、政治局委员、书记处书记、中纪委委员、国务院机构首长、省级党委书记、省级政府首长、省级党委常委均纳入统计范围来衡量(数据来自凤凰网中国政要资料库，数据获取日期为2015年12月24日)。(3)其他稳健性检验，包括将独立董事辞职时间(Regtime)、独立董事年龄(Age)、董事会规模(Board)等变量取自然对数，使用第一大股东持股比例衡量公司股权集中度，使用证监会2001年制定的行业分类(即制造业按二级代码、其他行业按一级代码共22个行业)设置行业虚拟变量等。上述稳健性检验结果(限于篇幅未列示，可根据要求提供)与前文保持一致，表明本文的研究结论从整体上看还是比较稳健的。

七、 结论与启示

官员对政策的变化非常敏感，从而必然会对重大政策变化所带来的不确定性做出反应。2013年10月19日“中组部18号文”发布之后，在中国的上市公司中出现了官员独董“辞职潮”的现象，但是不同的上市公司甚至同一家上市公司，有的官员独董辞职较早，有的辞职较晚。这为本文定量考察官员(独董)的制度敏感性及其对制度压力的感知情况提供了难得的研究机遇。

使用手工搜集的官员独董辞职数据，本文从官员行政级别、公司产权性质和地区政治强度三个层面考察官员独董的制度压力感知情况(即对其辞职时间早晚的影响因素进行分析)。研究发现：官员独董的行政级别越高、服务于国有控股上市公司以及上市公司所属地区的政治强度越大，在这些情况下的官员独董会更早地感知到制度压力，并更早地提请辞职。进一步地，本文考察了外部治理环境对官员独董辞职行为特征的调节效应，研究发现：市场化程度越高的地区，不同行政级别官员独董的辞职时间差异(即从高行政级别到低行政级别依序辞职的层级特征)越不明显。可见，企业经营者需要深入思考政治关联的不确定性和脆弱性，认清其可能存在的潜在风险。同时，良好的外部治理环境有助于提升政策的执行效率。

未来值得进一步研究的问题包括：(1)在考察公司建立政治关联的经济后果时，可以将政治关联的收益与风险同时纳入分析框架，以更全面地认清政治关联的各种利弊；(2)随着我们对政治关联不确定性和脆弱性认识的不断深入，其对公司的各类具体财务决策及企业价值会产生怎样的影响？具体作用机制如何？(3)官员独董辞职之后，随着继任人选的陆续补足，董事会的生态结构将发生很大变化，此时，与官员独董辞职之前相比以及与一直未聘请官员独董的上市公司相比，这种变化所带来的经济后果如何？