一、消　除内生性的实证模型许多关于董事会结构对公司绩效的研究采用的模型为截面数据的普通最小二乘回归模型,这种模型可以表达为,乙,艺孔戈,`　,　。　,　抽朗即切,一其中,了,…,,习,…,,犷表　示公　司的业绩,。表示截距项,表示公司董　事结构,表示控制变量,。为残差项。该模型的特征是不区分　公司各指标的时间序列特征,把各公司每　年的数据看成一个独立样本。这种模型背后　的一个重要假设是和无关,即。,　,　但事实上,一旦。。,　尹。,　该模型就不再适用。当大　股东存在的时候,董事会的结　构可能不是外生变量,它可能会受到大股东的力　量左右,因此是关于的函数　。　又　因为　是关于。的函数,因此　,　的假设不能成立,模型是不适用的。面板数据的固定　效应模型有助于部分解决变量的内生性　问题,固定　效应模型可以控　制公司的那些不可观测的特　征,以此　来控制影响公司董事会结构的固定　效应。一元　固定　效应　卜模型可　以表示　为气`艺孔从,,,　艺,礼,　“　其中表示公司的业　绩,。表示截距项,表示公　司董　事结构,表示控制变量,为残　差项　,　为横截　面虚拟变　量,表示　固定截距　项,代表每　个横　截　面的不　同结　构,当勺时,几一,否则　为当司时,`,否则为。。　尽管　一般认为面板数据可以部　分解决变量的内生性　问题　,　但事实上面板数据模型仍无法解决由于　联立性导致的数　据　内生性　问题　。　为了进　一步解决由联　立性带来的内　生性,还有两　种更　好　的方　法,即工具　变量法和联　立方程法。工具　变量　法　的核心　是要选　取一个工具变　量,然后　使用两阶段　最小二乘　法对原模　型进行　估计　。　该工具　变量需　要满足两个条件首先要满足与残差项不相关,其次要和原变量高度相关。工具变量的两　阶段二乘法模型可以表示如下第一阶段　,　利用工具变量对原　变量进行回归　凡一　代,艺戈,`　,　其中,了,…,,习,…,,表示公　司董事结构,。表示截距项,表示控制变量,为残差项。根据这一回归结果,我们可以得　到的预测值艺。　在第二阶段,我们把玄带　人下　面模型气一　畴艺,弋,　沂,“由此　得到的刀就　是我们所要的最终结果。①　联立方程的方法能更好地解决变量之间由于联立带来的内生性问题　,　针对本文的内容联立方程的模型可以建　立如下圣““　乙。眠十艺。十“气二屯珠,`　,　认,其中,　了,…,