根據所建模型，運用stata軟件進行logit回歸，得出回歸結果。
從回歸結果我們可以看到在檢驗模型中要素市場發育指數和公司經營業績的交互項Roe×Factor指標與高管變更均為負數，在0.05顯著水平下顯著，這支持了第四章中的假設2，說明要素市場好的地區，高管變更的可能性加大，人才的流動更加頻繁，高管變更與公司績效之間的負相關性就越強。這與之前分析的回歸結果一樣，這說明實證結論是穩健的。
從回歸結果我們可以看到在檢驗模型中在董事長變更的情況下，要素市場發育指數和公司經營業績的交互項Adjroe×Factor指標與高管變更負相關，在0.1顯著水平下顯著，從回歸結果我們還可以看到在總經理變更與董事長和總經理同時變更的情況下，要素市場發育指數和公司經營業績的交互項Adjroe×Factor指標與高管變更負相關，在0.05顯著水平下顯著，與前麵分析的回歸結果一樣，這說明實證結論是穩健的。
從回歸結果我們可以看到在檢驗模型中在第一大股東為國有股的情況下，要素市場發育指數和公司經營業績的交互項Roe×Factor指標與高管變更負相關，但是不顯著，而在第一大股東為非國有股的情況下，要素市場發育指數和公司經營業績的交互項Roe×Factor指標與高管變更負相關，在0.01顯著水平下顯著，與前麵分析的回歸結果一樣，這說明實證結論是穩健的。
（3）減少政府對於企業的幹預與高管變更檢驗
本文運用Roe指標重新構建檢驗模型來驗證減少政府對於企業的幹預與高管變更的關係，進而驗證假設3。
根據上邊所列是的模型，運用stata軟件進行logit回歸，得出回歸結果。
從回歸結果我們可以看到在檢驗模型中減少政府對企業的幹預指數和公司經營業績的交互項Roe×Inter指標與高管變更為負數，在0.01顯著水平下顯著，這與前麵分析的回歸結果完全相符，這說明實證結論是穩健的。
從回歸結果我們可以看到在檢驗模型中在董事長變更、總經理變更、這兩種情況下減少政府對企業的幹預指數和公司經營業績的交互項Roe×Inter指標與高管變更為負數，在0.05顯著水平下顯著，而在董事長和總經理同時變更情況下政府對企業的幹預指數和公司經營業績的交互項Roe×Inter指標與高管變更為負數，在0.1顯著水平下顯著，這與前麵分析的回歸結果完全相符，支持假設3，這說明實證結論是穩健的。
從中可以看出，在第一大股東為國有股的情況下，減少政府對企業的幹預指數和公司經營業績的交互項Roe×Inter指標與高管變更負相關，但是不顯著，而在第一大股東為非國有股的情況下，減少政府對企業的幹預指數和公司經營業績的交互項Roe×Inter指標與高管變更負相關，在0.01顯著水平下顯著，這樣就驗證了模型的實證回歸結果，這說明實證結論是穩健的。
（4）減少商品市場的地方保護與高管變更檢驗
為了驗證假設4，本文建立模型分析減少商品市場的地方保護指數與高管變更之間的關係。
根據所建的模型，運用stata軟件進行logit回歸，得出回歸結果。
從回歸結果我們可以看到在模型中減少商品市場上的地方保護指數和公司經營業績的交互項Roe×Protect指標與高管變更為負數，在0.01顯著水平下顯著，這支持了第四章中的假設4，減少當地政府對於商品市場的保護力度越小，高管變更的可能性就越大，高管變更與公司績效之間的負相關性就越強，這說明實證結論是穩健的。