股东投票监督：来自代理权争夺战的新证据

风险提示 ： 文献中的结果均由相应作者通过历史数据统计、建模和测算完成，在政策、市场环境发生变化时模型存在失效的风险。

在过去的二十年中，随着股东积极主义成为一种成熟的投资策略和一种重要的公司治理形式，代理权争夺战（即针对董事会代表权的竞争性选举）的重要性显著增加。机构投资者在塑造争夺战结果方面至少通过两种方式发挥着关键作用：首先，无论是内部人士还是异议股东，通常只持有目标公司少数流通股，因此剩余股东的投票决定了哪一方能够胜出；此外，散户投资者在投票事务中的参与率低且不稳定，这意味着公司机构股东的投票决策对代理权争夺战的结果至关重要。

2003年，美国证券交易委员会（SEC）强制要求披露共同基金的投票记录，加上诸如机构股东服务公司（ISS）投票分析等标准化数据库的可用性，催生了大量文献，这些文献分析了机构投资者在无争议会议上对管理层和股东提案的投票行为。然而，由于披露格式不统一，标准数据库中要么缺失争议性投票记录，要么记录不完整，因此这些记录至今尚未被充分研究。在本文中，我们首次引入了一个全面的共同基金代理权争夺战投票数据库，这些数据直接来自各基金的监管文件。

基于这一独特数据集，我们研究的核心目标是记录被动管理型基金的监督程度。解决这一问题非常重要，因为在过去20年中，分配给被动型基金的资金增长了四倍，并于2019年超过了主动管理型基金的资金分配（McDevitt和Dibenedetto，2019）。一方面，被动型基金并不直接因“跑赢指数”而获得回报，但面临收取低费用的竞争压力。因此，被动型基金经理可能缺乏进行公司特定研究或与现任管理层对抗的激励和资源（Elton、Gruber和Busse，2004；Choi、Laibson和Madrian，2010；Lund，2017；Bebchuk、Cohen和Hirst，2017；Bebchuk和Hirst，2019；Iliev、Kalodimos和Lowry，2021）。另一方面，被动管理型基金是长期股东，受益于投资组合公司的强劲表现。由于它们缺乏“退出”选项，它们有动力在代理权争夺战中投出知情票，选择最能提升公司价值的一方。此外，被动投资具有可扩展性；它们较大的持股规模和能够分摊监督成本的经济性表明，它们将成为积极参与的股东（例如，Appel、Gormley和Keim，2019；Fisch、Hamdani和Solomon，2019；Kahan和Rock，2020；Lewellen和Lewellen，2021）。

基于无争议投票的文献发现，被动型基金对管理层的支持率比主动型基金高10-13个百分点（Heath、Macciocchi、Michaely和Ringgenberg，2022；Bubb和Catan，2022），这种强烈的亲管理层立场被解释为与被动管理型基金缺乏适当监督其投资组合公司的激励相一致。然而，关于被动管理型基金治理决策的讨论中缺失的是，在投票对股东权益更为重要且更能反映监督努力和投资者偏好的争议性选举中，是否存在类似的被动-主动差距。首先，代理权争夺战是事前关键的投票事件，现任管理层和挑战的异议股东都应预期有实质性的胜算。否则，现任管理层会提出和解，或者异议股东会撤回。这一点在实证中得到了验证：在我们的样本中，异议股东在大约一半的争夺战中赢得了董事会代表权。代理权争夺战的争议性与管理层和股东提案通常一边倒的性质形成鲜明对比，后者中关键事件是例外而非常态。其次，虽然股东提案和一些管理层提案仅具有建议性，但代理权争夺战的投票结果决定了哪一方（现任管理层或异议股东）将胜出并采取其偏好的公司方向。第三，由于代理权争夺战的赌注更高，我们预计基金会加强对代理相关材料的研究，如查阅SEC文件。因此，机构投资者更有可能在代理权争夺战中表达自己的独立观点，这使得此类争夺战成为研究股东治理的有用场景。

我们发现，在进入投票阶段的代理权争夺战样本中，被动型基金支持异议股东的概率比主动型基金低9.5个百分点。虽然这一数字与无争议环境中的差距基本一致，但我们的分析表明，这一“表面”差距显著低估了被动管理型基金愿意监督和反对的程度。首先，被动型基金更倾向于通过“弃权反对”来表达不满，即股东对提交的提名名单中的部分甚至全部提名人弃权。这种机制产生的投票支持水平比无争议代理投票中通常发现的更为细致。一旦我们考虑到这种对抗性较低的方式（被动管理型基金在表达对管理层不满时似乎更倾向于这种方式），被动-主动差距缩小了约1.2个百分点。更重要的是，弃权票似乎集中在某些董事提名人身上，从而形成了一种协调机制，实质性地影响了选举结果。虽然弃权票仍被视为支持管理层，但被动型基金的集中弃权活动使得最弱的董事得以替换，而不会改变董事会的整体构成。

其次，我们发现被动-主动差距主要由“三大”基金家族（即贝莱德、先锋集团和道富环球）管理的基金驱动。排除这些基金后，主动型和被动型基金对异议股东的支持差距减少了一半以上，降至4.7个百分点。这一差异表明，基金的投票行为不仅受其投资风格的影响，还受其他因素（如基金家族的规模及其持股规模）的影响。大型基金家族，尤其是“三大”基金，凭借其突出的股东地位能够与管理层接触，并可能通过直接沟通表达对管理层的不满。隶属于较小家族的被动型基金既缺乏“退出”选项，也无法接触管理层，因此更倾向于通过代理投票行使其股东权利。

第三，我们发现投票争夺战中的被动-主动差距被高估了，因为被动型基金缺乏支持会促使管理层与积极投资者达成和解，从而避免投票。这一发现基于对一部分已和解或撤回的代理权争夺战的分析，这些争夺战在接近预定投票时记录了大量的股东投票。这些投票（文献中尚未探讨）提供了有用的信息：它们显示了如果争议性选举实际发生，股东在这些公司中会如何投票。值得注意的是，这种“意外揭示”的投票在管理层或股东提案中是不可用的。对于已和解（撤回）的争夺战，被动-主动差距分别降至2.4%（1.6%），这与异议股东成功说服被动型基金经理支持其立场时，管理层更有可能提出和解以避免公开失败的观点一致。当我们根据所有代理权争夺战样本中投票、和解和撤回争夺战的比例对估计值进行加权时，被动-主动差距降至4.5个百分点，不到“表面”数字的一半。基于“意外揭示”投票的证据表明，被动型基金对异议股东的态度在决定争夺战是进入投票还是和解方面至关重要。

在展示了被动管理型基金在代理权争夺战中的投票行为证据后，我们接下来提供了关于基金监督努力和投票决策质量的直接证据。关于前者，我们遵循Iliev、Kalodimos和Lowry（2021）的方法，使用基金在EDGAR上查阅代理声明的次数来代表治理研究的参与度。我们发现，在代理权争夺战期间之外，主要以被动管理为主的基金家族查阅代理材料的频率与主动管理基金家族没有差异。然而，在投票和和解的争夺战期间，以被动管理为主的基金家族查阅与争夺战相关的文件的概率比主动管理基金家族高出五个百分点以上。此外，在争夺战后的时间段内，以被动管理为主的基金家族查阅投资组合公司代理材料的频率显著高于主动管理基金家族。

为了检验监督输出的质量，如果基金投票支持（反对）带来争夺战后经营业绩改善（下降）的获胜方，我们将投票分类为“正确”。由于代理权争夺战的高赌注导致投票后出现可衡量的实际后果，这种测试是可行的。我们发现，共同基金的投票总体上是有信息量的，更重要的是，被动型基金的投票质量与主动型基金相当。然而，被动型基金家族更有可能犯第一类错误（拒绝“优秀”异议股东），但这完全被第二类错误的减少（支持“糟糕”异议股东）所抵消。这一分解表明，被动型基金家族（尤其是“三大”基金）采用了更高的门槛，异议股东必须达到这一门槛才能赢得他们的支持，但其投票的信息量与主动型基金相当。有趣的是，不属于“三大”基金的被动型基金家族（通常较少亲管理层）投出的票比“三大”基金或主动型基金家族略微更具信息性。

由于这是首次探索该数据集，我们还分析了共同基金在代理权争夺战中的投票分布和共性。正如预期的那样，当目标公司表现不佳时（以托宾Q值、资产回报率或股票回报率衡量），共同基金更有可能支持异议股东。目标公司表现不佳可能增强了股东对替代领导层和策略的吸引力。共同基金也更有可能投票支持对冲基金类型的异议股东，这与对冲基金具有明确的、以价值为导向的目标并作为有效治理力量的观点一致（Brav、Jiang、Partnoy和Thomas，2008）。虽然被动型基金在条件上更亲管理层，但其投票对公司业绩的敏感性与主动型基金相似。事实上，被动型基金对经营业绩的敏感性显著更高，而对股价表现的敏感性较低，这表明它们更注重公司基本面而非股票市场感知。

在本研究的最后部分，我们解决了与异议股东选择和股东投票参与相关的剩余选择问题。为了解决这些问题，我们提出了一个简洁的两步模型，遵循Lee（1983）的方法，首先使用多项回归估计异议股东发起代理权争夺战的决策，预测三种争夺战结果（投票、和解或撤回）相对于未受攻击公司的基准结果。在第二阶段，我们估计了一个线性回归，预测在经历投票争夺战的公司子集中个别基金的投票选择。与简化回归的结果相比，我们发现，当我们加入Lee偏差校正项时，股东对异议股东的支持对经营业绩的敏感性更高。此外，系数的符号和统计显著性表明，驱动异议股东选择决策的不可观测变量与共同基金投票支持正相关，这一结果与Kedia、Starks和Wang（2021）的发现一致。接下来，我们通过分析基金即使持有公司股份也不参与投票的“不露面”决策以及投票前的买入和卖出行为，探讨共同基金投票参与可能带来的选择问题。我们发现，这方面的变化并未驱动我们的结果。

股东监督是公司治理的重要组成部分，但也难以在实证中识别，因为每种情况都是独特的，并受到选择效应的影响。上述分析使我们得出结论：被动管理型基金在代理权争夺战中并非被动的监督者。它们支持针对表现不佳公司的异议股东，并倾向于通过柔性渠道表达反对意见，而不是直接对抗管理层。更重要的是，鉴于被动投资者在背弃管理层时设定的更高门槛及其关键的投票权规模，它们充当了尝试性和投票性代理权争夺战的筛选机制。换句话说，异议股东在考虑发起争夺战时需要确信能够赢得大量被动投资者的支持。如果被动型基金对它们的支持程度与主动型基金相当，它们可以通过与管理层达成和解来实现目标，从而避免代价高昂的斗争。最后，被动型基金将其监督资源选择性地投入到高赌注事件（如代理权争夺战）中，并在相对更强的亲管理层立场下投出知情票。鉴于被动管理型基金的快速增长，这一证据对于理解股东治理的有效性至关重要。

1.1.1 制度背景

在公司年度股东大会上，部分或全部董事需要重新选举。大多数选举是无争议的，即股东被要求对现任董事会提名的候选人名单进行投票。在没有替代方案的情况下，候选人通常会获得压倒性的多数支持（Ertimur、Ferri和Oesch，2017）。然而，约有1.5%的董事会选举是存在争议的，即“异议”股东提出至少包含一名替代提名人的竞争性候选人名单。在大多数情况下，异议股东的目标是赢得董事会席位的少数部分，即“少数席位名单”。我们的研究涵盖了2007年至2017年间所有需要股东直接投票的争议性事件，包括争议性董事选举和通过书面同意替换董事的请求。

当异议股东通过提交与争议性请求相关的初步或最终代理声明（PREC14A或DEFC14A）宣布代理权争夺战后，异议股东和现任董事会都会向股东发送代理请求材料，股东随后投票支持他们偏好的团体并返回代理卡（本质上是选票卡）。如果争夺战未达成和解或撤回，则会进入投票阶段，双方的第三方代理机构通过收到的代理卡累积投票，并在股东大会上投出这些票。作为挑战者，如果其提名的至少一名候选人当选，异议股东通常被认为赢得了争夺战。大多数代理权争夺战涉及双方的竞选活动，管理层和异议股东各自通过邮寄材料（通常辅以新闻稿、指定网站和现场演示）与投资者及相关方（如代理顾问）联系。这些代理请求材料作为DEFA 14A文件提交给美国证券交易委员会（SEC）。

2015年，美国标志性公司杜邦（E. I. du Pont de Nemours and Company，“DuPont”）与领先的积极投资者Trian Partners之间的代理权争夺战，最能体现我们数据收集过程的制度框架和复杂性。杜邦以53.5%的得票率险胜，使得前五大共同基金家族（贝莱德、美国基金[资本集团]、先锋集团、道富环球和富达）成为关键投票者。

1.1.2 提案与争夺战：制度环境差异及数据可获性分析

代理权争夺战中的投票行为值得专门研究，因为从无争议选举中的投票行为无法推断出机构投资者的深层偏好。如前所述，代理权争夺战中的投票更能反映股东的偏好及其行使治理权的意愿，因为此类投票兼具事前关键性和事后约束力。现任管理层与挑战的异议股东应有接近平等的胜算，否则现任管理层会寻求和解，或异议股东将主动撤回争夺。实证数据显示，我们的样本中约半数争夺战的异议股东成功获得董事会席位。代理权争夺战的对抗性，与管理层和股东提案通常的单边性（势均力敌的投票结果极为罕见）形成鲜明对比。此外，股东提案和部分管理层提案（如薪酬表决咨询投票）的投票结果仅具建议性，对公司管理团队无约束力；而代理权争夺战的结果直接影响哪一方胜出及公司未来方向，对所有相关方均有实质性后果。Levit与Malenko（2011）的理论研究指出，当管理层与股东利益不一致时，非约束性投票传递股东意见的效率低于约束性投票，而积极型投资者的参与可能提升此类情境下的投票质量。

其次，尽管代理权争夺战的投票至关重要，但其数据（与提案投票不同）既未以标准化格式收集，也未纳入通用数据库。最权威的代理投票数据库——机构股东服务公司（ISS）的Voting Analytics——并未系统收录代理权争夺战的投票记录。各基金家族在N-PX文件中采用自行设计的信息结构，且同一家族内的基金可能使用多种格式（如txt、html或混合格式），这些格式还可能随时间变化。原始投票数据分散在两张独立选票上，进一步增加了数据提取的复杂性。因此，我们通过美国证券交易委员会（SEC）的原始申报文件构建代理权争夺战的投票样本。

第三，与股东投票文献中常见的二元选择（支持管理层或异议股东）不同，代理权争夺战的投票为股东提供了更细化的选择分类。共同基金在争夺战中有五种投票选项，按对异议股东（管理层）支持程度的升序（降序）排列如下：1、提交管理层代理卡，对所有管理层提名人投“赞成”票（“完全支持管理层”）；2、提交管理层代理卡，对部分（非全部）管理层提名人投“赞成”票（“部分支持管理层”）；3、提交任一或双方代理卡但无任何“赞成”票，即实质“弃权”；4、提交异议股东代理卡，对部分（非全部）异议股东提名人投“赞成”票（“部分支持异议股东”）；5、提交异议股东代理卡，对所有异议股东提名人投“赞成”票（“完全支持异议股东”）。如第4.2节所示，部分支持或弃权不仅是表达投资者偏好的有效策略，还会影响选举结果——尤其是当被动型基金选择弃权时。

最后，鉴于代理权争夺战的高风险性，我们预期基金会投入更多精力独立决策，而非盲从ISS等领先代理咨询机构的建议。Aggarwal、Saffi与Sturgess（2015）的研究表明，机构更可能收回借出的股票以参与代理权争夺战的投票，这与勤勉度的提升一致。第4.5节显示，在薪酬表决咨询投票中惯常跟随ISS建议的基金，在代理权争夺战中显著降低了对ISS建议的依赖。Malenko与Malenko（2019）及Malenko、Malenko与Spatt（2022）的模型表明，尽管代理顾问的存在提高了投票信息含量，但鉴于其向投票者出售信息的经济逻辑，过度依赖其建议会导致信息效率低下。基金在争夺战中更为警觉且减少依赖代理顾问的现象表明，此类事件是判断基金是否积极履行监督职能的关键场景。

1.2.1 争议性股东行动数据

管理层和异议股东均需提交美国证券交易委员会（SEC）的DEFC 14A表格（“最终争议代理声明”），以便股东对其各自的投票表进行表决。我们从EDGAR数据库中下载了2006年7月1日至2017年6月30日期间的所有DEFC 14A文件，随后搜索后续的代理文件和8K/10Q文件以确定是否实际召开了股东大会，最终识别出298场独立争议股东大会。DEFC 14A表格包含管理层和异议股东的代理投票卡，我们从中分别提取了双方提名的董事候选人。由于部分代理权争夺战可能缺失DEFC 14A文件，我们通过全面审查FactSet的SharkRepellent数据库对初始样本进行补充，新增49场争议股东大会，使样本总数达到347场有投票记录的代理权争夺战。在此样本中，我们观察到285场争夺战至少存在一项共同基金投票记录，其余62场涉及场外交易股票或小型市值公司，这些公司通常未被共同基金持有。

上述流程还揭示了另外190场已宣布但未进入投票阶段的代理权争夺战（即已提交DEFC 14A文件的事件），其中155场在预定会议前达成和解，35场被撤回。我们进一步通过检索PREC 14A文件、Schedule 13D文件、新闻稿及SharkRepellent数据库，补充了295场和解和204场撤回的争夺战，最终汇总样本包含450场和解事件和239场撤回事件。

我们对代理权争夺战样本设定了多重筛选标准：首先，公司需纳入CRSP-Compustat合并数据库，且在会议日期前一个月的月末具有有效市值，并在会议日期前两年内具有有效资产账面价值；其次，剔除争夺战宣布时异议股东持股少于500股且占流通股比例低于0.01%的事件（此类事件的经济动机可能非主要驱动因素）。经筛选后，最终样本包括207场有投票的代理权争夺战、324场和解事件及128场撤回事件。在进入投票阶段的争夺战中，管理层（异议股东）的投票卡上平均有4.8（3.9）名候选人未出现在对方提名名单中。图表1报告了代理权争夺战的年度时间序列：争夺战数量在2008年达到79场峰值，2010年下降近半，最近三年样本期间年均65场。超过三分之二（79.5%）的争夺战由对冲基金发起，其他主要发起方包括个人投资者（13.8%）和公司实体（5.8%）。

1.2.2 代理权争夺战中的共同基金投票记录

本研究的关键数据来源是注册投资管理公司或美国共同基金公司的投票记录，这些机构需通过EDGAR网站提交年度N-PX文件披露其代理投票记录。我们采用多步骤流程从N-PX文件中提取信息：首先，通过编程脚本解析2006年7月1日至2017年6月30日期间前100大基金家族参与股东大会的投票记录。从中提取以下字段——基金家族名称、基金名称、公司名称、CUSIP代码、会议日期、会议类型（年度或特别会议）、提案编号、提案文本、发起方（管理层或股东）、管理层建议及每项提案的投票结果。在此基础上，我们通过公司名称、CUSIP代码和会议日期匹配出样本中207场代理权争夺战的投票记录。随后，我们对剩余小型基金家族手动下载其投票记录并筛选出样本内争夺战数据。合并两步数据后，最终样本涵盖536个基金家族旗下5058只基金的28999项投票记录。

部分基金家族为扩展产品线及抢占市场份额，将投资组合管理外包给子顾问。我们从CRSP共同基金数据库及N-CSR文件中获取子顾问信息。理论上（亦是行业惯例），代理投票权归属于投资组合经理，但存在例外。例如，T. Rowe Price管理的25只基金在杜邦公司代理权争夺战中参与投票，其中24只以子顾问身份投票。近年，先锋集团（Vanguard）于2019年宣布，其子顾问将于年底前对管理的共同基金股票拥有完整投票权，此前该集团一直由其投资管理团队统一行使旗下股票型基金（含子顾问管理基金）的投票权。除先锋集团外，我们认为子顾问管理基金的投票行为应归属于子顾问所属基金家族。

2.1.1 事件层面特征

第一组变量用于捕捉事件特定属性与结果。异议股东是否获胜（Dissident Win）为二元指标变量，若异议股东赢得至少一个董事会席位则赋值为1（视为代理权争夺战的胜利结果）。对异议股东的支持率（Support for Dissident）为某一争夺战中支持异议股东的共同基金投票比例。我们从申报文件中统计ISS与Glass Lewis的投票建议 。ISS支持异议股东（ISS For Dissident）为二元变量，若ISS建议投资者投票支持至少一名异议股东提名人则赋值为1，否则为0；Glass Lewis支持异议股东（Glass Lewis For Dissident）的构建方法类似。我们共收集到ISS的104次“支持”建议和83次“反对”建议，以及Glass Lewis的70次“支持”建议和131次“反对”建议。

第二组变量刻画异议股东特征。对冲基金发起的异议股东（Hedge Fund Dissident）为二元变量，若异议股东为对冲基金则赋值为1。我们以异议股东历史干预次数（# Past Events by Dissident）衡量其经验，该变量记录异议股东在争夺战发生前五年内年均发起的干预行动次数。除数量外，我们进一步以历史行动强度（Past Campaign Intensity）衡量积极型股东在过往行动中的参与深度，该指标为三种渐进参与模式的加权平均值：被动沟通（赋值为1）、提交股东提案（赋值为2）以及更具对抗性的行动（包括威胁发起代理权争夺战、实际发起争夺战、法律诉讼及收购要约，赋值为3）。最后，公告期超额收益（Announcement Return）为代理权争夺战公告日前后10日窗口期内，公司累计异常收益超出CRSP市值加权市场收益的部分。

2.1.2 基金层面特征

本组变量用于捕捉基金层面的时间不变性与时变性异质特征。贯穿全文的核心变量——被动型基金（Passive Fund）为二元指标变量，若基金采用被动管理策略则赋值为1。 基金总资产（Fund Total Assets）为基金股票投资组合的美元价值（单位：十亿美元），在回归分析中取对数形式。持仓占基金资产比例（Investment as % of Fund Assets）衡量基金对目标股票的持仓市值占其总资产的比例。 持仓占公司流通股比例（Investment as % of Firm Equity）为基金持有目标公司股票数量占该公司流通股总数的百分比。持有期（Holding Horizon）基于SEC申报文件中披露的季度间持仓变动数据，计算共同基金连续持有目标股票的年份数。成本调整后收益（Basis-Adjusted Return）采用Frazzini（2006）的方法，衡量基金投资目标股票的资本利得相对于其价值加权成本基准的溢价水平。

2.1.3 公司层面特征

我们在分析中引入以下公司层面控制变量：市值（Market Capitalization, MV）以十亿美元为单位衡量，并在回归模型中取对数形式；托宾Q值（Tobin’s q）为债务账面价值与股权市场价值之和除以债务与股权的账面价值之和。资产回报率（Return on Assets, ROA）为息税折旧摊销前利润（EBITDA）除以资产账面价值；行业调整后股票收益（Industry-Adj. Stock Return）为代理权争夺战公告日前12个月的行业调整买入持有收益（行业分类初始设定为SIC三位数代码，若行业内公司数量不足五家则依次扩展至两位数或一位数代码）；杠杆率（Leverage）为债务与资产的账面价值比率；股息率（Dividend Yield）为普通股与优先股股息之和除以普通股市值加优先股账面价值；机构持股比例（Institutional Ownership）与共同基金持股比例（Mutual Fund Ownership）分别通过汤森路透S12和13F数据库获取，为会议前一季度末机构投资者和共同基金持有的股份比例；行业集中度（）以销售额计算的赫芬达尔-赫希曼指数（）衡量，行业分类采用SIC四位数代码（若行业内公司数量不足五家则降为三位数或两位数代码）。

为评估目标公司与非目标公司在可观测特征上的差异，图表2列示了代理权争夺战公告时目标公司特征的均值、中位数及标准差（第(1)-(3)列），并与匹配公司的均值（第(4)列）进行对比。匹配方法为：在相同SIC四位数行业及年份中选取市值最接近的非目标公司。目标公司的托宾Q值与行业调整后股票收益普遍较低，这与“代理权争夺战的核心目标是改善目标公司绩效”的假设一致。此外，异议股东更倾向于对机构及共同基金持股比例较高的公司发起争夺战，因这类投资者比散户更勤勉且信息更充分。这些发现与近期文献（如Fos，2017）的结论基本一致。

如第2.1.2节所述，共同基金对管理层或异议股东的支持并非简单的二元选择，而是允许中间选项存在。图表3展示了所有投票选项的分布。尽管支持心仪候选人是股东行使投票权最直接的方式，但股东亦可通过弃权票表达对部分候选人的反对。在无争议提案和非约束性选举中，大量弃权票可能引发声誉风险并促使公司顺应股东诉求（Del Guercio、Seery与Woidtke，2008年）。在代理权争夺战中，尽管弃权票通常被视为次于直接支持候选人的次优策略（Hirst，2018年），其仍能阻止某一方在约束性投票中全盘获胜。图表3显示，样本中约6%的管理层代理卡涉及弃权票，18%的投票对异议股东提名人给予部分支持，另有2.3%的完全弃权率进一步削弱管理层候选人的得票。由于样本期间缺乏通用代理权机制，基金无法通过混合双方提名人的方式实现理想的董事会构成，股东只能通过优先支持某一方提名人的子集来达成妥协。

图表4总结了进入投票阶段的代理权争夺战中共同基金的投票模式。两面板的前三列均报告了均值、中位数及标准差；第(4)-(13)列按特征变量中位数（连续变量）或分类（二元变量）将样本分为高/低组，并分别报告五种投票选项的占比。面板A聚焦事件层面变量与投票结果的关系：前三行数据显示，代理权争夺战的胜负悬念显著——异议股东胜率为51.7%，符合“管理层与异议股东均预期胜率不低于50%从而拒绝和解或撤回”的假设；但异议股东平均仅获得41.9%的基金支持率，表明其胜选时的优势微弱而败选时的劣势显著。

若异议股东为对冲基金，共同基金对其部分和完全支持率分别为20.3%与24.6%，显著高于非对冲基金发起的争夺战（5.1%与22%）。基金对异议股东历史行动数量（以过往干预次数衡量）的反应并不明确。公告期超额收益均值为5.1%，当该收益高于中位数时，基金对异议股东完全支持率提升8个百分点，表明交易者与投票者对积极主义创造价值的程度存在一定共识。

面板B展示基金层面变量的统计结果：被动型基金占样本观测值的42.1%，但其仅占样本基金总数的18.6%；平均基金规模为39亿美元，对目标股票的持仓占其总资产的0.4%（占目标公司流通股的0.2%）；截至会议日，基金平均（中位数）持有目标股票3.3（2.3）年，成本调整后收益为8.1%（1.9%）。第(4)-(13)列显示，投票行为与基金规模、持仓占比无显著关联；长期持有者并未较短期持有者更支持管理层，这与“积极主义代表短期投资者利益”的流行观点相悖。但投资回报较高的基金更倾向支持管理层。

大型资管机构（如杜邦案所示）在势均力敌的争夺战中可能成为关键投票者。截至2017年12月，“三大”基金家族（贝莱德、先锋、道富）管理规模合计约14万亿美元，其中被动型资产占主导。互联网附录表A.2与A.3列示了按AUM排名前十的基金家族及最（不）支持管理层的基金家族数据：先锋集团在2007-2017年间参与90.8%的争夺战（样本最高），其次为贝莱德与富达；“三大”中对管理层的完全支持率介于52.0%（贝莱德）至78.2%（先锋），对异议股东的完全支持率介于9.1%（道富）至18.8%（贝莱德）。在参与至少20%争夺战的基金家族中，Gabelli对异议股东支持率最高（约70%），其次为Mutual of America与高盛资管；古根海姆投资则以13.9%的异议支持率位列最不支持方。

本部分我们正式探究代理权争夺战中共同基金支持异议股东的最重要变量，并特别关注被动型与主动型基金的差异。图表4的统计摘要显示，被动型基金较主动型基金更倾向支持管理层，差距约10个百分点。我们通过公司-基金-年度层面的线性回归模型详细研究这一差距

因变量Votei,j,t表示基金（j）在年度（t）对公司（i）的投票选择。如第2.1.2节与第3.2节所述，五种投票选项按支持异议程度编码为：完全支持管理层=0；部分支持管理层=0.25；弃权=0.5；部分支持异议股东=0.75；完全支持异议股东=1。该分类通过离散化支持程度，较传统二元编码更精细。因变量取值范围归一化为1，其拟合值可解释为基金完全支持异议股东的概率。Xi,t为公司-年度变量（如规模、经营绩效），Zi,j,t为公司-基金-年度变量（如成本调整后收益）。αFF48、αt、αi,t与αj分别代表Fama-French 48行业组、年度、事件及基金的固定效应。由于重复目标公司罕见，未加入公司固定效应。当同时控制事件与基金固定效应时，αj反映基金对积极主义的固有倾向。

图表5报告回归结果。列（1）包含行业与年度固定效应；列（2）加入基金固定效应（吸收时不变基金变量，如被动型基金指标）；列（3）进一步纳入事件固定效应（吸收时间、行业及事件特定变量，如异议股东历史记录）。若无特别说明，统计显著性阈值设为5%。

列（1）与（2）结果显示，当目标公司表现不佳（托宾Q值较低或基金成本调整后收益较低）时，异议股东获得支持的概率显著增加。成本调整后收益每下降一个标准差，基金支持异议股东的概率上升3.6-3.9个百分点。但纳入事件固定效应后，该变量不再显著，表明历史收益仅能解释跨事件差异，而非单一事件内的投票行为。资产回报率（ROA）系数仅在未控制基金固定效应时显著。行业集中度（HHI）系数显著为正，支持“产品市场竞争较弱时股东治理更重要”的假说（Giroud与Mueller，2010）。股息率与杠杆率正相关于支持率，因成熟行业公司更需变革。

对冲基金发起的异议股东获得的支持率较其他主体高13.7-14.1个百分点。投资者倾向支持经验更丰富的异议股东（以历史行动次数衡量）。持仓规模与持有期与支持率无显著关联，证伪“积极主义牺牲长期股东利益追求短期收益”的流行观点。

列（2）加入基金固定效应后，估计量排除了未观测基金异质性的干扰。αj捕捉基金对积极主义的固有态度，可能与主动型基金选股的内生性相关（第6.3节分析）。列（1）与（2）系数高度一致，表明未观测异质性不影响结论。列（3）纳入事件固定效应后，被动型基金系数为-0.100，意味着在特定争夺战中，被动型基金支持异议股东的概率较主动型基金低10个百分点。

被动-主动差距提示两类基金投票逻辑的系统性差异。为此，我们将模型分别应用于被动型与主动型基金子样本（图表6）。部分系数差异显著：被动型基金对经营绩效（ROA）更敏感，主动型基金对投资收益（成本调整后收益）反应更强。这可能因被动型基金不直接受益于交易收益，更聚焦公司基本面。此外，当持仓占比较高时，被动型基金更支持管理层；但持有期较长时更倾向异议股东。此类关系具有信息量，因持仓权重与持有期对被动型基金而言是外生决定的。

如第3.2节所述，图表3显示被动型与主动型基金对三类中间投票选项的使用频率相近。实际上，被动型基金较主动型基金更倾向于对管理层提名人投弃权票（6.5% vs. 5.1%）。在双选票机制下，对部分管理层提名人投弃权票使基金能够表达异议，同时避免被视为完全反对管理层——毕竟这些基金仍提交管理层选票，在二元分类中仍计为支持管理层（这也是媒体报道中常见的归类方式）。鉴于被动型基金整体更倾向支持管理层，弃权票成为其相对更务实的表达方式。例如，样本中最支持管理层的五大资管机构之一道富集团（State Street），对管理层提名人投弃权票的比例达12.4%（全样本均值的两倍）。若将管理层候选人的弃权票视为异议，被动型与主动型基金的差距将从9.5%缩小至8.6%。

在代理权争夺战中，当多个基金的弃权票集中于特定提名人时，弃权行为可能影响争夺结果。我们将此类情况宽泛称为“协同行为”——尽管无需明确沟通或合谋，基金可能仅基于共同信息（如候选人履历或代理顾问建议）行动。我们观察到48起基金对管理层代理卡投部分支持的事件，平均每场争夺战中22.2%的基金及8.3%的基金家族至少对一名管理层提名人投弃权票。类似地，74起基金对异议股东代理卡投部分支持的事件中，平均67.3%的基金及23.7%的基金家族至少对一名异议股东提名人投弃权票。

协同弃权行为对争夺结果产生实质影响：在异议股东胜出的争夺战中，12.5%的事件里，若对落选管理层提名人投出的弃权票转为“赞成”票，至少能减少一名异议股东当选；在管理层胜出的事件中，同等比例案例的结局会因弃权票转为支持异议股东而逆转。这些无条件均值已具显著意义，若聚焦于获得最多弃权票的管理层候选人，影响程度进一步扩大：44.6%的此类候选人未能当选，其中28%案例的弃权票数量超过“获胜差额”——即若弃权票转为赞成票，该候选人将当选。这种强度差异表明，弃权票的主要作用在于淘汰最弱势的管理层候选人，而非直接助力异议股东。

总体而言，弃权票在股东监督中具有潜在重要价值，尤其对较少直接对抗管理层的被动型基金。就弃权式异议而言，被动型与主动型基金无显著差异。当“混合提名”不可行时（Hirst 2018），弃权票可视为更克制的偏好表达方式。自2022年生效的“通用代理权机制”可能削弱弃权票的影响力，因投资者现可通过混合双方提名人构建理想名单。这一变革亦可能改变被动-主动型基金的投票差距。

被动型基金并非同质化群体。尽管我们的样本包含101个被动型基金家族，但学术研究与政策讨论一旦涉及被动型基金，焦点往往集中于“三大”基金家族（Big Three）。我们通过调整图表6第(3)列的回归模型（将被动型基金指标拆分为“被动型基金：三大”与“被动型基金：非三大”），重新审视投票影响因素。结果显示，两组被动型基金的系数分别为-0.202和-0.047，凸显其投票行为的显著差异。尽管两者均显著，但“三大”被动型基金支持管理层的倾向是其他被动型基金的四倍。图表3进一步显示，“三大”管理的被动型基金在64.6%的争夺战中完全支持管理层名单，显著高于非三大被动型基金的51.7%支持率；而“三大”被动型基金对异议股东完全支持率仅为14.0%，非三大被动型基金则为22.3%。

现有结果表明，主动-被动基金的投票差距主要由（且本质上源于）大型基金家族驱动。我们将模型分别应用于“三大”与非三大被动型基金子样本。如图表6末两列所示，相较于“三大”被动型基金，小型被动型基金的投票更敏感于公司绩效与异议股东历史记录。当持仓占基金资产比例较高时，被动型基金（尤其非三大基金）更倾向支持管理层，暗示其对重仓公司的依赖性。值得注意的是，小型被动型基金是唯一支持率随持有期延长而上升的群体。这些基金既无法像主动型基金通过“华尔街离场”（Wall Street Walk）退出，也不具备“三大”基金与公司管理层的沟通渠道。因此，投票成为其表达对长期持仓不满的重要途径。

共同基金的投票记录通常仅在争夺战进入投票阶段后可见，因此已观测的投票行为可能无法全面反映基金在已和解或被撤回争夺战中的态度。所幸我们仍可获取部分最终和解或撤回事件的投票记录，因共同基金可在投票前随时提交投票，部分基金在争夺战后期和解或撤回前（通常在会议前夕）已投出选票。和解后，部分异议股东提名人会出现在修订后的管理层代理卡上，选举转为无争议状态，基金对单一提名名单的投票将自动覆盖此前记录。这些“意外”投票数据为观察股东在非投票事件中的潜在选择提供了独特机会。我们从324场已和解及128场被撤回争夺战中，分别识别出42场与26场存在前100大基金家族的N-PX文件投票记录的事件，并通过手动检索剩余小型基金家族文件，最终获得7989项投票数据（来自361个基金家族的2782只基金）。

由于已和解/撤回争夺战的投票数据此前未被研究，图表7面板A首行提供了这一新样本的描述性统计：在已和解（被撤回）争夺战中，平均110只（70%）和130只（72%）基金在投票时持有目标公司股票。已和解事件中管理层支持率异常低——基金完全支持管理层名单的概率为43.8%，低于投票事件中的50.6%；而被撤回事件中，基金对异议股东的完全（部分）支持率接近零，显著低于投票事件中的24.2%（18.1%）。

需注意，异议股东作为发起方可主动撤回争夺战，而管理层若预期败选则会提出和解。尽管管理层无法直接观测这些“意外”投票，但借助代理中介服务，其仍可能在投票前夕捕捉投资者情绪信号。支持率差异表明，争夺双方密切关注股东动向，并在预期败选时避免进入投票。此外，已和解事件中异议股东的历史表现略弱于投票事件，而被撤回事件的异议股东显著更弱（较少为对冲基金且经验不足）。

图表7面板B显示，已和解（被撤回）争夺战中，被动与主动型基金对管理层的“隐性”支持差距为2.4%（1.6%），远低于投票事件的9.5%。非三大被动型基金在已和解事件中对异议股东的支持率与主动型基金相当（45.8% vs. 45.4%），但在被撤回事件中甚至更低（1.5% vs. 3.2%）。

基金的早期投票行为多源于程序性操作，因此“意外”数据可推及整体样本。若按投票、和解、撤回事件在样本中的占比加权，被动-主动型基金支持差距将校准至4.5%（不足投票事件9.5%差距的一半）。被动型基金内部差异显著：在已和解事件中，主动型基金对异议股东支持率较投票事件仅微降0.9个百分点，而被动型基金整体下降6.2个百分点，三大基金家族更骤降9.9个百分点。这表明，当管理层未能争取被动型基金（尤其是三大基金家族）支持时，争夺战更可能以和解告终——尽管后者在投票事件中显性支持管理层。

在我们的样本中，ISS（Glass Lewis）对异议股东的支持建议占比为55.6%（34.8%），两大代理顾问的支持率差异呼应了Li（2018）与Bubb和Catan（2022）的研究发现。图表4面板A的结果进一步显示，当ISS的建议从“支持管理层”转为“支持异议股东”时，共同基金对管理层完全支持率从82.3%降至31.0%，部分支持管理层比例从6.0%降至4.5%；而对异议股东的部分（完全）支持率则从2.6%（7.8%）升至28.6%（34.4%）。Glass Lewis的建议亦导致类似投票差异。此类投票直接影响争夺结果：在ISS支持的争夺战中，异议股东胜率达69.4%，无支持时仅为25.3%。值得注意的是，主动型基金对ISS建议的遵循度略高于被动型基金（相关系数0.545 vs. 0.537），挑战了“被动型基金依赖ISS建议以规避监督职责”的传统观点。

在“薪酬表决”（Say-on-Pay）场景中，Malenko与Shen（2016）通过严谨的识别设计证明ISS影响约25%的投票；Iliev与Lowry（2015）发现超四分之一基金几乎完全依赖ISS建议；Iliev与Vitanova（2022）指出代理顾问作为低成本信息中介，促使投资者在知情投票中常规化采纳其建议。这引发疑问：在利益攸关的代理权争夺战中，共同基金多大程度上基于自身偏好独立投票或开展研究？为比较争夺战与常规提案的投票差异，我们从ISS Voting Analytics数据库中提取无争议董事选举与薪酬表决数据，并与争夺战投票记录按事件公司及投票基金匹配，通过线性回归估计各基金对ISS建议的敏感度（即“ISS贝塔系数”），分别基于常规提案与争夺战数据计算。将基金的常规提案ISS贝塔系数按十分位排序后，图表8以轴为常规提案贝塔、轴为争夺战贝塔，以45度红线为基准绘制分布。

研究呈现以下模式：其一，对常规提案ISS敏感度低的基金（即最左端十分位组）在争夺战中的贝塔系数上升，表现为图中左端观测点持续高于45度线。此类基金在无争议投票中近乎机械支持管理层，但在争夺战中更频繁地采纳ISS支持异议股东的建议（ISS半数以上争夺战中倾向异议股东）。其二，对常规提案ISS敏感度高的基金在争夺战中的贝塔系数下降，表明尽管部分基金在常规提案中（因信息搜集收益低）机械遵循ISS建议，但在利益更高的争夺战中更常与ISS建议分歧。

前两部分的证据表明，被动型基金整体较主动型基金更倾向支持管理层，尤其在已投票争夺战中。典型被动型基金的投资组合持股数量显著高于主动型基金（477只 vs. 183只），且其构建组合无需选股研究，因而对持仓公司的基本面缺乏先验认知。加之低费率限制其研究资源投入，这种支持管理层的投票模式暗示被动型基金可能普遍缺乏监督所需的技能或激励。现有文献基于管理层与股东提案的投票数据，亦支持此类推断。

然而，代理权争夺战的情境有所不同。前文分析已揭示被动-主动基金差距的异质性——若考虑已和解/撤回事件的“隐性”投票并排除三大基金家族，该差距将显著收窄。本部分提供争夺战场景下的独特证据，表明尽管被动型基金总体支持管理层，但其监督努力与投票质量可与主动型基金比肩。

被动型基金的监督动机可能源于“锁定投资组合构成效应”（Farizo，2022年）及投资规模带来的监督收益提升（Kahan与Rock，2020年；Lewellen与Lewellen，2021年）。尽管主动型基金因信息对交易与投票的双重价值更具研究激励，被动型基金无交易动机促使其基于研究真诚投票（而非策略性投票）。因其无法通过退出应对改革失败，被动型基金在支持异议股东重组方案前可能设定更高门槛。这与“其投票决策的信息质量不逊于主动型基金”的论点一致。本节通过实证检验，展示被动型基金如何投入资源监督持仓公司，并最大化其投票质量。

Iliev、Kalodimos与Lowry（2021年）的近期研究开发了一种基于投资者对EDGAR公司文件查阅行为的新指标，以衡量其在公司治理研究及监督中的参与度。Chen、Cohen、Gurun、Lou与Malloy（2020年）表明，投资者通过EDGAR服务器追踪持仓公司的行为可反映公司基本面信息。我们沿用其方法，分析被动型与主动型基金在代理权争夺战前、中、后期对EDGAR文件的查阅动态。由于EDGAR下载活动仅是监控的一个维度且下载量可能受机构内部操作规范影响，我们不以下载量直接推断，而是聚焦于包含饱和固定效应的双重差分估计。

我们首先通过ARIN Whois搜索引擎检索所有参与过代理权争夺战的基金家族历史IP地址。此步骤获得322个至少拥有一个IP地址的基金家族列表。随后下载2004至2017年间的EDGAR日志文件，其信息包括管理层或异议股东的中央索引代码（CIK）、文件登记号、请求时间及请求者IP地址。由于IP地址的末段被掩码，我们使用前三段IP地址将基金家族列表与日志文件匹配（此为文献标准做法，假设多数机构购买整段IP地址块）。最终获得280个至少查阅过一份文件的基金家族。针对每场争夺战，我们手动识别管理层与异议股东DEFC 14A文件的CIK及登记号；对至少经历一场争夺战的公司，进一步下载其无争议年度会议（DEF 14A文件）的历史CIK与登记号，形成涵盖样本公司所有争夺战及常规年度会议的文件记录。最终数据集包括259个基金家族对2006年7月1日至2017年6月30日间已公告争夺战的DEFC 14A文件、以及2004年7月1日至2017年6月30日间无争议年度会议DEFC 14A文件的查阅记录。

由于IP地址归属基金家族层面，本节将查阅代理声明的基金家族定义为被动型（若其50%及以上基金为被动型）。在查阅代理声明的基金家族中，平均查阅次数为4.85次，与Iliev、Kalodimos与Lowry（2021年）报告的4.84次几乎一致。值得注意的是，被动型机构在争夺战期间查阅代理声明的概率高于主动型家族：在争夺战年份前后2年窗口期内，被动型机构查阅管理层（异议股东）DEFC 14A文件的概率为19.6%（17.1%），而主动型家族仅为7.5%（6.8%）。被动型家族对无争议DEF 14A文件的查阅概率在此窗口期内也更高。尽管事件后被动-主动差距收窄，被动型家族对事件公司的EDGAR监控在年后仍持续更活跃。

图表9提供对查阅行为横截面差异的更正式检验。除一项外，所有模型均包含会议层面固定效应，故未观测的异质性不影响推论。面板A展示基金家族年度查阅代理声明的结果：列（1）为前后2年事件窗口期的结果，列（2）-（4）为事件窗口前后的查阅行为。我们发现，被动型状态系数在事件窗口期（列1）高度显著且经济意义显著（查阅概率提升5个百分点），但在事件前（列3）基本为零，表明持仓公司进入事件窗口期后出现“制度”转变。此外，如列（4）所示，被动型机构在事件后数年仍保持显著更高的查阅频率（2.5个百分点）。列（5）-（7）的双重差分模型显示，交互项被动型家族×临近争夺战系数均高度显著，表明被动型家族在争夺战期间（相较“常规”时期）的监控强度较主动型家族额外提升超4个百分点。

图表9面板B排除三大基金家族后重复面板A分析。结果显示，非三大被动型家族在事件窗口期内的代理声明查阅概率仍高于主动型家族（列1显示差距1.2个百分点）；列（5）-（7）中，被动型家族从事件前到事件期的增量变化较主动型家族高3个百分点。与面板A的显著差异在于：非三大被动型家族在异议股东出现前的查阅率显著低于主动型同行（列3显示差距2.3个百分点），且事件后未持续加强监控（列4），反映其资源约束。

图表10报告基金家族在已投票与已和解争夺战期间的代理声明查阅行为。核心发现为：被动型家族在事件窗口期的查阅频率（绝对水平及增量）在两类争夺战中均更高，且已投票争夺战中效应更强。但已和解事件中的效应由三大被动型家族驱动，且被动型基金在和解后的查阅活跃度未持续（与已投票事件相反）。未列示分析显示，被撤回事件中被动与主动型机构的查阅行为无差异。

综上，本节证据表明被动型基金确实实施监控。非三大被动型家族因资源有限，其监控努力更具选择性——集中于争议性最高且最关键的时期（争夺战期间）与情境（已投票争夺战）。基于无争议样本的分析因此显著低估被动型基金的监控强度。

本节采用简易框架衡量共同基金在代理权争夺战中的投票质量。若基金通过研究形成知情投票，其投票应更常“正确”——即支持能提升公司绩效的一方（现任管理层或异议股东）。设θi为异议股东质量的二元指标：若其能提升绩效则θi=1（“优质”），否则θi=0（“劣质”）。定义Vij∈{0,1}为基金j在争夺战i中的投票（Vij=1表示支持异议股东）。若θi事后可观测，则知情投票满足Vij=θi，即支持优质异议股东（Vij=θi=1）或反对劣质异议股东（Vij=θi=0）。

错误投票分为两类：若θi=1但Vij=0，基金犯I类错误（拒绝优质异议股东）；若θi=0但Vij=1，则犯II类错误。错误概率取决于基金信息质量与固有偏好。具有亲管理层偏好的基金需更充分的理由才支持异议股东，即设定更高阈值。若两基金信息质量相当，亲管理层偏好更强的基金预期犯I类错误概率更高，II类错误概率更低。

由于代理权争夺战中的投票结果比提案投票更具实质性影响，本研究设计使我们能够度量与投票结果相关的事后真实效应。我们使用经营绩效构建异议股东质量估计量θ̂ᵢ。具体步骤为：对每场代理权争夺战i，测算公司在争夺战年份t及t+2年经行业调整的ROA（采用Fama-French 48行业分类调整），并计算其差值ΔROAᵢ = ROAᵢ,ₜ₊₂ − ROAᵢ,ₜ。若异议股东胜选且ΔROAᵢ高于行业同期水平，或败选但ROA恶化程度超过行业均值，则判定该异议股东为优质（θ̂ᵢ=1）。此步骤生成样本中每场争夺战的异议股东质量估计值。基于质量估计值θ̂ᵢ与观测到的投票Vᵢⱼ，我们将每笔投票分类为：（1）正确投票；（2）第一类错误（拒绝优质异议股东）；（3）第二类错误（支持劣质异议股东）。两类错误率均低表明知情投票能力，而第一类错误率高于第二类错误率则反映亲管理层偏好。全样本中，55.1%的投票被归类为正确。鉴于已投票争夺战是双方均认为结果可能有利的关键子样本，此概率（显著高于50%中性水平，1%显著性）表明共同基金整体具备信息优势。共同基金整体更倾向于通过拒绝优质异议股东犯第一类错误（28.5%），而非通过支持劣质异议股东犯第二类错误（16.3%）。

为探究被动型与主动型基金在投票信息含量上是否存在差异，我们将正确投票（Correct Vote）、第一类错误（Type I Error）及第二类错误（Type II Error）的指示变量对被动型基金虚拟变量（Passive fund）进行回归，模型包含公司层面与基金层面的控制变量，并采用饱和固定效应设定。图表11的面板A报告了结果。首先考察包含事件固定效应的设定（即在同场争夺战内比较），我们发现两类基金的总错误率在统计上无显著差异——尽管被动型基金的正确投票率较主动型基金存在0.9个百分点的微弱优势（未通过显著性检验）。同等重要的是，被动型基金犯第一类错误的概率高出4.3个百分点，但犯第二类错误的概率低5.2个百分点。

图表11面板B区分三大与非三大被动型基金。所有基金（主动型、三大被动型、非三大被动型）投票准确度相当。但三大被动型基金在错误类型权衡上独特：较主动型基金，其拒绝优质异议股东概率高10%，但接受劣质异议股东概率低10%（完全弥补差距）。非三大被动型基金I类错误率与主动型无异，但II类错误率显著低2.9个百分点。

上述综合分析得出两项创新性洞见：首先，被动型基金（包括隶属"三巨头"（贝莱德/先锋/道富）及非三巨头家族的基金）提交的投票决策信息含量与主动型基金相当；其次，被动型基金的亲管理层倾向（以信息质量为条件）为三巨头所独有，这些基金家族采取明显保守立场，需异议股东开展更具说服力的竞选活动方能赢得其支持；与之相对，小型家族的被动型基金既不显现管理层偏向，又能有效甄别并否决劣质异议股东提案。综合而言，我们得出结论：被动型基金在监控投入上与主动型基金同等勤勉，其在高风险的代理权争夺战中投入资源以作出知情的投票决策。

基于方程（1）的简约式回归估计的被动-主动型基金投票差距，面临标准风险，即估计量可能因选择过程产生偏差。此类选择过程包括：已公告的争夺战是否进入投票阶段、部分主动型基金在投票时选择成为股东的决定、或公司最初被异议股东选为目标的可能性。值得注意的是，类似选择问题亦影响股东提案的投票。提案发起人并非随机选择目标公司（Renneboog与Szilagyi，2011年；Gantchev与Giannetti，2021年），且并非所有提案最终进入投票（Matsusaka、Ozbas与Yi，2021年；Couvert，2020年）。此外，主动型基金管理人的资产配置决策可能受治理问题影响，从而波及对提案及代理权争夺战的投票。尤其大量文献基于事后筛选的“争议性”提案子样本（如得票率接近的提案——Cuñat、Gine与Guadalupe，2012年；Flammer，2015年；Iliev与Lowry，2015年；或与ISS建议分歧的提案——Iliev、Kalodimos与Lowry，2021年；Heath、Macciocchi、Michaely与Ringgenberg，2022年）展开研究。本节目标是在一般情境下揭示此类选择问题。鉴于第4.4节已分析争夺战进入投票而非和解/撤回的决策，本节重点解决剩余两类选择问题。

投票结果仅在争夺战进入投票阶段后可见。为纳入基于异议股东目标选择及争夺战结局（投票、和解或撤回）的选择偏差，我们分析目标选择与投票的联合系统，采用以下简约的部分可观测模型：

方程（2a）反映每个公司-年度{i, t}可能成为代理权争夺战目标的四种（无序）结局：k ∈ {0, 1, 2, 3} = {未被瞄准、投票争夺战、和解、撤回}，其中k=0为基准状态。因投票回归方程（2b）包含基金固定效应，基金特征变量（如被动型状态）被吸收。两方程因残差ui,t1与ϵi,j,t潜在相关而整合——即当预期（未观测）股东支持较高时，公司更可能被选为目标。

估计遵循Lee（1983年）扩展Heckman（1979年）的方法，适应多状态（非二元）选择。我们通过将方程（2b）中的ϵi,j,t参数化为ηLi,t+ϵi,j,t′实现，其中Li,t为Lee（1983年）偏差校正项（适用于所有进入投票的争夺战样本k=1）。为有效识别校正项，目标选择预测变量与投票预测变量不得完全重叠（即“排除限制”）。我们利用两类变异来源打破两方程变量的相关性：其一，代理权争夺战公告与股东投票的中位间隔为137天，公司变量Wi,t与Xi,t在目标选择时与投票时测度，故不完全相关；其二，投资者特征变量以不同聚合层级测度——投票方程包含公司-基金层面变量Zi,j,t及基金固定效应，而目标选择方程包含按投资者持股加权的公司-年度层面聚合变量Z̄i,t与ᾱj。此二因素缓解方程间共线性，实现偏差校正项估计。校正项系数为负表明残差正相关（即存在正向选择效应）。互联网附录B.5详述估计流程，结果呈于图表12。