观测模型的护可以看　到,当被解释变量为'的时候,模型的解　释　力度　在以上当被　解释变量为的时候,模型的解　释力　度约为,这说明模　型的拟合度较好但是,当被解释变量为的时候,模型的解释力度　仅为,模型拟合度不好,这也给此时独立董事比例　的系　数不显著异于零提供了一定　的解　释。为了控　制公司行　业特征对公司业　绩带来的影响,我们在研究中也　加人了行　业虚拟变量。②　加人行业哑变量之后的回归　结果见表结果的一列。③　由该　部分结果可以看到,在引人了行　业虚拟变量以后,结果没有发生根本性变化,当被解释变量为'和的时候　,　独立董事比例　的系数仍　然显著为负,当被解释变量为的时候,独立董事比例　的系数不显著异于零。同时观察的脚　已翻么洛　创　吧脚　吻一其它系数可　以发　现,第一大　股　东持股　比例　、　第五　大股　东　持股　比例　、公　司规　模等变　量都　对公　司的价值　有正　面影　响。而公　司资产　负债率　则对公　司价值　有显著　的负面影　响—这些结果与前三列类似,这也都和简单的相关性分析结果一致。再次观测模型的解释力度　,　可　以发　现在加人了行业虚拟变量之后,三个模型的解释力度都有所提升,说明行业虚拟变量对公　司的业绩有一定　的解　释力度。但是,如前所述,这种回归　结果并没有考虑独立董事数量的内生性　。　为了考察这种情　形,我们做　如下工作　。　基　于面　板数据的实证结果由于面板数据要求每个公司至　少有两年的数据,因此我们剔除了那　些只有一　年数据的公　司样　本。经过这步处理,我们得到个公司样　本,合计个年度观测数据。然后,我们根据模型进行面板数据的回归分析,模型的回归　结　果见　表。表的结果表明,当我　们使用面板数据的一元　固定效应模型的时候,对固定效应的检验的值均在的置信水平下拒绝原假设“没　有固定效应”。这说明我们选择一元　固定　效应　模　型是合　适的。回归　的结　果表明,无论被解释变量是',还是石、　或者,独立董事比例　的　系数　都显著为负　,　且系数的大小与回归　的结　果大致相当。显著性方面,当被解释变量为'和口的时　候,独立董事比例　在的置信水平　下显著为负,当被　解释变量为的时候,独立董事比例　在水平下显著为负,这与此前使用回归　的结果基本相似,且有所加强。同时,第一表基于　的检验结果　表　基于面板数据的检验　结果　变变''月月常常数　项项、一一刀　一