(湘潭大學(xué) 湖南 湘潭 411105)

一、研究背景及意義

改革開放以來，隨著社會(huì)主義市場經(jīng)濟(jì)的逐步完善，我國的民營經(jīng)濟(jì)得到了飛速發(fā)展。2018年，民營經(jīng)濟(jì)對GDP占比超過60%，就業(yè)人數(shù)超過4.2億，成為我國經(jīng)濟(jì)的重要組成力量。

但不少民營企業(yè)也存在著很多問題。有些企業(yè)經(jīng)營風(fēng)格激進(jìn)盲目擴(kuò)張，當(dāng)外部環(huán)境較差時(shí)資金鏈斷裂最終倒閉。還有企業(yè)囿于傳統(tǒng)觀念，不愿意通過貸款等資本力量促進(jìn)自身發(fā)展，最終錯(cuò)過了市場機(jī)遇。如何更好的促進(jìn)企業(yè)合理運(yùn)用資本力量使其自身得以發(fā)展是目前亟待解決的問題。

由于我國職業(yè)經(jīng)理人市場還不完善，大多數(shù)企業(yè)還是由其創(chuàng)始人進(jìn)行管理，創(chuàng)始人對企業(yè)掌握很大話語權(quán)。根據(jù)高階理論(Hambrick & Mason，1984)，高管的自身特征塑造了其認(rèn)知模型，并最終會(huì)對企業(yè)決策造成較大影響。由于個(gè)人過往的職業(yè)經(jīng)歷會(huì)對其看待問題角度造成較大影響，本文選擇從企業(yè)主職業(yè)背景出發(fā)，研究其對企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)選擇的影響，以期對企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)行為有更多了解，更好地促進(jìn)企業(yè)發(fā)展。

二、實(shí)證檢驗(yàn)

(一)變量選取。由于資產(chǎn)負(fù)債率是綜合反應(yīng)企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)，本文的被解釋變量是企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率。考慮到企業(yè)主職業(yè)經(jīng)歷的多樣性，本文將企業(yè)主的職業(yè)經(jīng)歷分為以下四類：曾在政府有關(guān)部門及體制內(nèi)企業(yè)當(dāng)過干部；曾在政府有關(guān)部門及體制內(nèi)企業(yè)當(dāng)過員工；曾有過體制外企業(yè)工作經(jīng)歷；其他任職經(jīng)歷。其中其他任職經(jīng)歷設(shè)為參照組。

參照前人研究，本文選取了如下控制變量：企業(yè)是否是股份有限制企業(yè)；企業(yè)所在的行業(yè)類別；企業(yè)當(dāng)年的銷售收入取對數(shù)；企業(yè)所在地區(qū)。

在截取的條件下，由于y的條件期望不再與y*相同，若采用OLS模型，估計(jì)結(jié)果是有偏且不一致的。這里參照Tobin在1958提出的Tobit ML方法進(jìn)行估計(jì)，此時(shí)在附加了假設(shè)即解釋變量對于截取概率的影響方向與它們對y*的影響方向是一致的后，用極大似然方法對該模型進(jìn)行估計(jì)。

(三)數(shù)據(jù)來源。本文數(shù)據(jù)采用2012年全國私營企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)自1992年起，每兩年對全國私營企業(yè)進(jìn)行調(diào)查，該調(diào)研依托全國工商聯(lián)和國家工商總局聯(lián)合組的成調(diào)研組對數(shù)據(jù)進(jìn)行采集整理工作。在全國范圍內(nèi)按萬分之五的比例進(jìn)行抽樣。本次抽樣調(diào)研總共發(fā)放5453份問卷，收回5073份，總收回率為93.03%。具有很強(qiáng)的代表性，是研究我國私營企業(yè)相關(guān)問題的理想數(shù)據(jù)。

(四)實(shí)證結(jié)果。Tobit模型回歸結(jié)果如表1所示。對于本文主要解釋變量研究發(fā)現(xiàn)，對虛擬變量體制內(nèi)干部經(jīng)歷(否=0)的回歸結(jié)果顯著為正，即有體制內(nèi)干部經(jīng)歷的企業(yè)主，企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率都較高，愿意承擔(dān)較高風(fēng)險(xiǎn)。這可能是由于體制內(nèi)干部的經(jīng)歷能加深其對政府政策的了解，能更好的把握政策變動(dòng)所帶來的機(jī)遇，也就更愿意承擔(dān)更大風(fēng)險(xiǎn)使其企業(yè)加速發(fā)展；另一方面有體制內(nèi)干部經(jīng)歷的企業(yè)主相對來說其社會(huì)資源更多，也更容易獲得他人的貸款。與此同時(shí)，對虛擬變量體制外企業(yè)經(jīng)歷(否=0)的回歸結(jié)果顯著為正，即有體制外企業(yè)經(jīng)歷的企業(yè)主也更傾向于承擔(dān)較大的風(fēng)險(xiǎn)。這可能是由于有體制外企業(yè)經(jīng)歷的企業(yè)主經(jīng)歷過市場的錘煉，對市場有更深刻的理解，也對資本力量對一個(gè)企業(yè)發(fā)展的作用有更清晰的認(rèn)知，從而更愿意承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)來是自身企業(yè)得到發(fā)展。而對于有體制內(nèi)員工經(jīng)歷的企業(yè)主，其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿與其他企業(yè)主沒有較大差別。同時(shí)這里需要注意的是虛擬變量體制內(nèi)干部經(jīng)歷(否=0)的回歸結(jié)果顯著大于虛擬變量體制外企業(yè)經(jīng)歷(否=0)的回歸結(jié)果。即對有體制內(nèi)干部經(jīng)歷的企業(yè)主而言，可能由于其經(jīng)歷及其資源，會(huì)傾向于使企業(yè)承擔(dān)了過大的不必要的風(fēng)險(xiǎn)，反而有損于企業(yè)發(fā)展。

對于控制變量而言。對股份有限公司，由于其可以通過股票市場獲得資金，融資渠道更為豐富，其資產(chǎn)負(fù)債率較低。對于產(chǎn)業(yè)類型來說，由于第二產(chǎn)業(yè)相對資金要求更高也需要承擔(dān)更大的風(fēng)險(xiǎn)，回歸結(jié)果顯示，當(dāng)以第二產(chǎn)業(yè)為參照組時(shí)，第一產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)的企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率都較低。而對于不同地區(qū)的企業(yè)來說，其資產(chǎn)負(fù)債率并沒有顯著差異。

表1 Tobit 模型回歸結(jié)果

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三、結(jié)論與展望

結(jié)合實(shí)證分析結(jié)果來看，不同職業(yè)經(jīng)歷的企業(yè)主其風(fēng)險(xiǎn)選擇確實(shí)存在差別，其中有體制內(nèi)干部經(jīng)歷和體制外企業(yè)經(jīng)歷的企業(yè)主愿意承擔(dān)較高風(fēng)險(xiǎn)，其企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率較高；而有體制內(nèi)員工經(jīng)歷的企業(yè)主和有過其他經(jīng)歷的企業(yè)主其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)相對較低。

本文研究結(jié)果表明：除了主流文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)的企業(yè)經(jīng)營變量對其風(fēng)險(xiǎn)選擇有較大影響外，企業(yè)主的職業(yè)背景也會(huì)對其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)有顯著影響。這一結(jié)果有助于人們理解和預(yù)測不同職業(yè)背景的企業(yè)主的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)決策行為。