一、 引言

近年来公司违规犯罪的频率呈逐年递增趋势，2010年205起，2011年289起，2012年495起，2013年高达580起，2014年538起。违规行径主要包括内幕交易、泄露内幕信息罪，操纵证券、期货市场罪，编造并传播证券、期货交易虚假信息罪，擅自发行股票、公司、企业债券罪，欺诈发行股票、债券罪，违规披露、不披露重要信息罪，破产欺诈罪以及背信损害上市公司利益罪等。《2016中国上市公司法律风险实证研究报告》显示2849家上市公司法律风险成本指数为12.49，即企业每挣100元净利润所负担的法律风险成本为12.49元。上市公司违规犯罪任由泛滥而不加以制止，可能会殃及我国整个证券市场，甚至会影响我国经济的发展。

独立董事制度是公司治理的重要机制。在我国，监管机构规定上市公司独立董事中必须至少有一名会计背景人士，然而在现实中上市公司聘请法律背景独立董事人数仅次于会计背景。我国上市公司中法律背景独立董事2011年为1112人，2012年为825人，2013年为853人，2014年为1008人。法律背景独立董事作为最直接接触和提供法律服务的执业人员，既应有较强的法律意识，又应有维护社会公平正义的职业道德。因此有必要研究：增强法律背景独立董事是否会减少上市公司的违规犯罪行为？

已有研究从宏观环境层面，考虑了不同国家的法律体制对所有权结构、公司治理的影响(La Porta,1998)。从微观层面，考虑了法律背景独立董事对公司价值(Litov,2014)和高管违规(全怡和陈冬华，2017)的影响。由于上市公司违规犯罪披露具有滞后性，仅仅用违规披露次数(全怡和陈冬华，2017)并不能反映法律背景独立董事的治理效果。为了更精确的衡量法律背景独立董事的治理效果，本文引入了“违规犯罪披露次数”和“违规犯罪后被查出时间”两个变量，从公司违规犯罪“被披露次数的多少”和“被查出时间的长短”两个维度进行衡量，研究法律背景独立董事对公司违规犯罪的影响。

本文的创新之处主要体现在：(1)率先从公司违规犯罪层面分析，研究法律背景独立董事的治理效果，有助于监管部门调整政策，改善监督效果；(2)不同于已有研究，本文考虑了公司违规犯罪被披露在时间上具有滞后性，选取了公司违规犯罪后“被披露次数的多少”和“被查出时间的长短”两个维度衡量法律背景独立董事的治理效果，使研究结果更精确可信；(3)在已有研究框架下，进一步分析了制约法律背景独立董事行使不正当手段的路径，为规范上市公司行为提供了实践参考。

二、 文献回顾与研究假设

（一） 文献回顾

近年来，国内外学者主要从外部环境和公司内部治理环境两个方面研究了公司的违规行为。关于外部环境，Povel et al.(2007)研究发现公司违规倾向与当地的经济环境呈倒U型关系。Wang et al.(2010)研究发现公司违规行为随着行业投资者信心也呈现先上升后下降的趋势。陆瑶和沈小力(2011)发现新会计准则能够显著降低公司盈余管理水平。关于公司内部治理环境，已有研究成果主要考察了公司股权特征、高管薪酬以及董事会特征等。陆瑶等(2012)发现机构投资者持股与上市公司违规倾向呈负相关关系，但与公司违规后被稽查的概率呈显著正相关关系。单华军(2010)以2007年和2008年深市上市公司数据发现，内部控制缺陷越大的公司，受到诉讼和违规处罚的可能性越大。Johnson et al.(2008)研究高管的激励薪资水平与公司违规之间的关系。陈震和李艳辉(2011)基于管理层理论视角，发现高管薪酬与上市公司违规概率呈负关关系，极低的年度薪酬可能增加公司违规的概率。石宗辉等(2014)研究发现独立董事的薪酬与上市公司盈余管理水平呈显著正相关关系。在董事会特征方面，曹伦和陈维政(2008)认为独立董事合理的专业知识分配，可以降低上市公司违规行为。Beasley(1996)认为独立董事的比例能够显著降低公司财务舞弊的行为，并且，董事会的规模与财务舞弊呈正相关关系。Dechow等(1996)认为内部董事的比例与公司违反会计准则呈显著正相关关系。

从现有文献可以看出，在董事会特征中，国外主要考察了内外部董事的比例对上市公司违规行为的影响。由于我国上市公司外部独立董事的比例主要集中在1/3左右，学者们主要从董事会的薪酬、知识结构的构成以及管理层与董事会之间的“关系”等三个方面进行了研究。关于法律背景独立董事与上市公司违规之间的关系研究鲜有涉及，可能是因为监管部门并没有强制要求上市公司必须设立具有法律背景的独立董事，该项研究尚未引起学者们的注意。不可否认的是，独立董事的文化背景应该多样化(唐清泉，2008)，不仅有会计背景，也应当有法律、金融等专业背景。

（二） 研究假设

Correia(2009)和陆瑶等(2012)在研究公司违规时，提出了“公司违规成本与收益分析法”。即，公司在违规行为发生之前主要考虑违规收益和违规成本之间的差额。当差额大于零时，公司管理层倾向于违规。其中，违规收益包括公司发生违规行为之后，高管免于因亏损等造成的薪酬损失和为高管本身带来的额外收益。违规成本包括公司违规被稽查的概率与被稽查之后所发生的罚款、离职等成本的乘积，以及公司违规时高管所需的沟通协调成本。法律背景的独立董事主要是影响公司违规成本，包括公司违规被稽查的概率、公司违规时的沟通协调成本等。

在独立董事制度引进之初，为了防止公司管理层的内部控制和减少大股东机会主义行为，证监会要求上市公司至少有不少于1/3的外部董事。然而，由于“一股独大”在我国证券市场屡见不鲜，控股股东掌控公司信息的输入、处理和输出的全过程，其意愿决定着公司信息质量的高低(王跃堂等，2008)，甚至直接决定外部董事的选聘，我国独立董事的独立性一度受到质疑(祝继高等，2015；陈睿等，2015)。在独立董事受雇于大股东，而非中小股东的环境背景下，当公司独立董事具有法律背景时，公司不仅缺乏监督力度，而且发挥了法律独立董事的专业才能，通过一系列规避手段，掩盖公司违规行为，降低公司违规被稽查的概率。根据“公司违规成本与收益分析法”，违规被查的概率与违规成本呈正相关关系，即当法律背景独立董事降低公司违规被稽查的概率时，公司违规成本也随之降低，公司违规倾向增多。此外，即使公司违规之后被稽查出，法律背景的独立董事也会利用其专业知识才能和人脉关系，尽量降低违规事实对公司带来的负面影响。综上所述，当独立董事具有法律背景时，既降低了公司违规被稽查的概率，又减少了公司违规被稽查出之后对公司带来的负面影响，从而降低了违规成本。因此，本文认为法律背景的独立董事增加了公司违规倾向，但降低了公司违规后被稽查的概率（本文具体假说推导逻辑见图1）。因此，本文提出第一条假设：

假设1：法律背景独立董事的增多可以减少上市公司违规披露的次数，即法律背景独立董事与上市公司违规披露次数呈显著负相关关系。

在代理问题的框架下，引入独立董事能够减轻代理成本，保护股东利益(Jensen和Meckling,1976)。然而，国内大量文献研究成果表明了目前我国独立董事不“懂事”的现状。例如，王兵(2007)以中国上市公司的数据进行研究，发现独立董事并没有提高公司的盈余管理质量。与CEO有校友或老乡关系的独立董事，对增强董事会建议没有显著的关系(刘诚等，2012)，同时这种社会关系，还会成为CEO的保护伞(刘诚和杨继东，2013)。此外，还有学者用事件研究，发现独立董事提前辞职与公司下半年发生违规行为呈显著正相关关系(戴亦一等，2014)，这种规避责任的行为，不仅弱化了公司内部治理(吴育辉和吴世农，2010)，还侵害了外部投资者的利益。此外，由于独立董事工作性质特殊，有限的时间注定了其渎职的可能性更大(Carpenter和Westphal,2001)。且独立董事主要从管理层获取信息，然后对管理层的行为进行监督，这两件事本身具有矛盾(Adam和Ferreira,2009)。Adam(2009)提出了“友好董事会”概念，认为独立董事扮演的并不是监督者的角色，更多是发挥专业知识扮演咨询者的角色。因此，当公司发生违规行为之后，法律背景独立董事对公司的违规行为更倾向于包庇。并且利用其专业知识背景，对违规犯罪行为进行“包装”，可能会进一步阻碍被稽查的进度，从而延长稽查所需要的时间。因此，本文提出第二条假设：

假设2：法律背景独立董事的增多可以延长上市公司违规后被查出的时间，即法律背景的独立董事与上市公司违规犯罪呈显著正相关关系。

我国地域辽阔，各省份之间的法律环境指数可能影响法律背景独立董事对上市公司违规行为的掩盖作用。从公司角度看，在法律指数高的地区，公司违规后被稽查的概率高、速度快，从而增加了公司违规成本；并且，在法律指数高的地区，公司违规被稽查之后的处罚力度也会变高，从而使违规成本更高。因此，当某地区法律指数较高时，上市公司会减少自身的违规犯罪行为。从法律背景独立董事的角度看，独立董事履行职能的主要动机是规避法律风险和声誉风险(全怡和陈冬华，2017)，法律背景独立董事凭自身职业特性，对风险因素有更敏锐的辨别力(Krishnan et al.,2011)。在法律指数高的地区，独立董事需要对持赞同意见的违法决策负更大的连带赔偿责任(唐清泉等，2006)，且一旦违规犯罪行为被披露，其职业声誉也会受到损害。因此，在法律指数高的地区，法律背景独立董事更有可能履行监督职责，减少上市公司违规犯罪行为。故本文提出第三条假设：

假设3：地区法律指数在法律背景独立董事与上市公司违规犯罪后被查时间之间起负向调节作用，即相对于法律指数低的地区，在法律指数高的地区，法律背景独立董事与上市公司违规后被查时间的负相关关系变弱。

三、 研究设计

（一） 样本选取与数据来源

本文选取了2010～2014年沪深A股上市公司作为研究对象(见表1)。

根据CSMAR数据库，得到总样本12673个，其中金融类样本共608个，ST公司总样本共382个，财务数据缺失样本共364个。由于研究中需要选取部分财务数据作为控制变量，故剔除了金融类和所需财务数据缺失的样本。ST公司与正常公司相比，违规犯罪的概率更大，属于异常值，予以剔除。2010～2014年时间内，存在违规的上市公司共1540个，其中有158个未披露违规年份，有14个“独立董事与上市公司地点是否一致”数据未披露，36个其他控制变量缺失样本予以剔除，最终得到1332个违规数据。独立董事法律背景系作者通过CSMAR数据库手动筛选整理。

注：作者整理于CSMAR数据库。

表2显示了样本中独立董事法律背景的分布情况。可以看出，有36.70%的上市公司聘用了法律背景的人士担任独立董事，平均每家公司聘用的法律背景独立董事人数为0.414，有法律背景独立董事的公司，平均每家雇佣的法律背景独立董事为1.113。由此得出，我国聘用法律背景独立董事在增多，法律背景独立董事人数也在增多，且存在较大的上升空间。这一定程度上反映出对该群体对公司治理的重要性的关注在增加。

注：作者整理于CSMAR数据库。

从表3可以看出，45.65%的上市公司偏向同地独立董事，54.35%的上市公司偏向异地独立董事，一般认为同地独立董事独立性弱于异地独立董事，可见我国上市公司中法律背景独立董事的独立性普遍不强。

注：作者整理于CSMAR数据库。

（二） 变量定义

为了更好地验证假说推导逻辑，设计了以下变量（见表4）。公司违规(Fraud)属于二分类变量，如果公司当年出现在CSMAR违规处理数据库中，并发生违规行为，则记为1，否则记为0。公司违规被查时间(Fraud-Time)是按照数据库中，公司违规披露年份减去公司违规年份，表示了公司从违规到被稽查出所需要的时间。

本文用法律背景独立董事的个数(Num-Law)和公司是否存在法律背景独立董事(Law)作为实证检验和稳健性检验时的自变量。在选取控制变量时，参照了权小峰等(2016)和陆瑶等(2012)的做法，选取了总资产、总资产收益率、资产负债率以及公司性质等4个公司变量，同时选取了董事长与首席执行官是否兼任、董事会持股比例、董事规模等治理变量。此外，在回归中控制了行业和年份。

（三） 模型设计

对于假设一，本文采用Logistic回归模型。对于假设二和假设三，采用OLS回归模型，具体采用模型如下(下式中CONTROLS代表控制变量)：

假设1:$\text{Fraud}={\alpha }_0+{\alpha }_1\text{NumLaw}+{\alpha }_2\text{CONTROLS}+{\epsilon }_1$

假设2:$\text{FraudTime}={\alpha }_0+{\alpha }_1\text{NumLaw}+{\alpha }_2\text{CONTROLS}+{\epsilon }_2$

假设3:$\text{FraudTime}={\alpha }_0+{\alpha }_1\text{NumLaw}+{\alpha }_2\text{LawData}+{\alpha }_3\text{NumLaw}\times \text{LawData}+{\alpha }_4\text{CONTROLS}+{\epsilon }_3$

其中，在假设3中，参考陈晓萍等(2008)的做法，设置交乘项来检验地区法律指数(LawData)的调节作用是否存在。若α₃系数不显著，则说明不存在调节作用；若α₃系数显著，则证明调节作用存在，然后再分析它的作用模式。在分析作用模式时，预采用找出法律指数(LawData)的均值，然后依据均值分为两组，在两组中分别回归，从而判断调节作用的方向。

四、 实证检验与分析

（一） 描述性统计

表5给出了各变量的描述性统计结果。在统计结果中，假设1使用的变量共有11319个观测值，假设2和假设3使用的变量共有1370个观测值。在变量设计时，如果公司当年查出违规则Fraud记为1，否则为0。Fraud的均值为0.136，而标准差为0.343，说明被披露出违规犯罪的上市公司不在多数，但数据的波动程度较大，也在一定程度上反映了本文研究假设的必要性。Fraud-Time的均值1.669，说明上市公司违规之后被查出的时间均值为1.669年，但从标准差为2.204来看，公司违规被查出的时间波动程度较大，该波动程度是否与法律独董有关，将在实证检验中验证。

（二） 多元回归分析

假设1使用Logit回归，假设2和假设3使用OLS回归。表6列示了本文的实证检验结果。由模型(1)的回归结果可以看出，NumLaw的系数为负，并且在1%的水平下显著，说明上市公司中法律背景独立董事越多，公司被披露违规的可能性越低，假设1得到验证。从控制变量中，还应该看到，独立董事工作地点与上市公司违规之间呈显著正相关关系，即当法律背景独立董事与上市公司地点一致，上市公司违规被披露的可能性变大，这也许是因为当公司拥有同地的法律背景独立董事时，公司管理层的违规倾向更肆无忌惮，被披露的次数也就更多。由于公司违规行为属于部分可测，在假设1结果中不再过多解释。检验结果的第二列列示了模型(2)的回归结果，NumLaw的系数显著为负，且在5%的水平下显著，说明上市公司中法律背景的独立董事越多，公司违规后被稽查出的时间越长，即法律背景独立董事能够延长公司违规后被披露的时间，假设2得到验证。公司性质(Attributee)与上市公司违规后被稽查出的时间(FraudTime)呈显著正相关关系，说明越是国有控股的企业，违规后被稽查出的时间越长。董事会持股比例(Shareholding)和董事会规模(NumBoard)与上市公司违规后被稽查出的时间(FraudTime)均呈显著负相关关系，说明董事会人员也可以影响公司违规后被稽查出的时间，这是因为董事会在公司中持股越多，越有动力去包庇公司的违规行为，尤其是当董事会人数多时，用来包庇违规行为的资源也越多，被稽查出越难，需要的时间也就越多。参考陈晓萍等(2008)的做法，检验了模型(3)中地区法律指数的调节作用，从第三列可以看出，LawData*NumLaw的系数在1%的水平下显著，说明地区法律指数在法律背景独立董事与违规被稽查出的时间起到了显著的调节作用。

t statistics in parentheses; * p< 0.05, ** p< 0.01, *** p< 0.001

在此基础上，找到调节变量LawData的均值(2.72)，然后用低于均值组合高于均值组分别进行回归，观察出调节变量(LawData)在不同水平时，自变量(NumLaw)和因变量(Time)关系的大致趋势，如图2所示。

从图2可以看出，在法律指数低的地区，随着法律背景独立董事人数的增多，公司违规之后被稽查出的时间变长，在法律指数高的地区，随着法律背景独立董事的增多，公司违规之后被稽查出的时间变短。上述趋势说明地区法律指数在法律背景独立董事和公司违规后被稽查出的时间之间起负向调节作用。假设3中的调节作用方向得到了验证。至此，文中提出的三个假设均得到了验证。

五、 稳健性检验

用Logit回归对模型1进行了检验，用多元线性回归对模型二和模型三进行了检验。从模型的检验结果来看，都证明了法律背景独立董事对上市公司违规和违规后被稽查的时间有显著影响，同时，地区法律指数的调节作用也通过了稳健性检验。这些与本文的预期结果相符（见表7）。

t statistics in parentheses;* p< 0.05, ** p< 0.01, *** p< 0.001

六、 结论与建议

本文利用沪深上市公司2010～2014年数据，分析研究了法律背景独立董事与上市公司违规犯罪之间的关系。研究发现：具有法律背景的独立董事与上市公司违规披露呈显著负相关关系，而与上市公司违规后被查时间呈显著正相关。这一结果说明我国具有法律背景的独立董事在上市公司并没有起到有效的监督作用，反而包庇了上市公司违规犯罪的行为。此外，研究还表明，相比于法律指数高的地区，在法律指数低的地区，具有法律背景的独立董事包庇上市公司违规事实的现象更加严重。即地区法律指数可以在一定程度上反映具有法律背景的独立董事包庇上市公司违规的行为。本文的理论意义在于：目前国内研究很少从微观层面分析法律在公司治理中的作用，本文提供了法律背景独立董事影响上市公司违规犯罪的证据，并考虑了公司违规犯罪披露在时间上的滞后性，从“违规次数”和“被稽查时间”两个维度衡量了法律背景独立董事的治理效果，使研究结果更可信。实践启示在于：从国家层面上，建议监管部门加强对法律背景独立董事的监督，并加大独立董事包庇上市公司违规犯罪的惩罚力度，同时要完善我国各地区法律制度，减少上市公司违规行为；从投资者角度出发，应该选择法律指数高的地区进行投资，法律指数高的地区，法律治理环境好，公司违规犯罪的可能性较小，从而减少投资风险。

本文的研究不足在于：没有考虑法律背景独立董事对不同类别的违规犯罪行为的影响，学者可充分借鉴本文法律背景独立董事对上市公司违规行为的经验证据，进一步拓展该领域，以丰富独立董事个人特质对上市公司不同违规行为的影响。

参考文献