(集美大學 財經學院，福建 廈門 361021)

企業(yè)作為大型投資活動的主體，在經濟發(fā)展中發(fā)揮著重要作用，國務院發(fā)布的《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》中提到“要求科技創(chuàng)新支撐引領作用顯著增強，并提出高新技術企業(yè)營業(yè)收入達到34萬億元，每萬名就業(yè)人員中研發(fā)人員達到60%的具體指標”。高新技術企業(yè)是推動技術創(chuàng)新的關鍵，技術人員作為高新技術企業(yè)的重要無形資產，已成為加快推動我國經濟結構調整和發(fā)展方式轉變的重要力量。值得關注的是，在高新技術企業(yè)中具有技術背景的董事長不在少數，董事長對企業(yè)投資效率的影響已引起廣泛關注并已被證實。董事長處在企業(yè)管理層權力金字塔的頂端，是推動企業(yè)營運發(fā)展的核心人物。與非技術型相比，技術型董事長對企業(yè)的投資選擇、技術及研發(fā)推動影響更大。韓忠雪等[1]和胡元木[2]分別對技術董事進行研究，發(fā)現(xiàn)技術董事對研發(fā)投入和產出有顯著的積極影響。有技術背景的管理者能更好地對企業(yè)的技術、專利等異質性資源進行創(chuàng)新、利用，從而更大膽地開展研發(fā)投資活動。張兆國等[3]認為技術型高管在一定長度的任期內隨著經驗和能力的增長，通過產品技術創(chuàng)新獲得個人成就的動機更強烈，因此更愿意進行研發(fā)投資。因此，探索技術型董事長與普通董事長在高新技術企業(yè)投資決策中產生的差異，旨在通過客觀的研究結果為高新技術企業(yè)提高投資效率提供新思路。

一、理論分析與假設提出

“高層梯隊理論”認為個體間認知結構和價值觀的差異導致每個管理者對相同信息的理解和使用存在差異[4]。在此基礎上，Bamber 等[5]通過研究認為管理者特征會影響公司行為，在融資、投資等行為中存在管理者固定效應。西蒙的有限理性論支持“高層梯隊理論”的內容，該理論認為大部分情景中決策制定者是不完全理性的，其掌握的知識、經驗、信息處理能力等因素使其決策時表現(xiàn)出有限理性，甚至是依靠以經驗為基礎的直覺。投資活動是一種決策行為，董事長的異質性影響企業(yè)決策，其能利用所掌握的資源和個人權力影響董事會在投資方向、規(guī)模、方案的選擇，最終影響企業(yè)投資效率。Glaser等[6]認為即使是以股東價值最大化為決策基礎的高管，也可能因自身的有限理性等自身原因導致公司投資效率低。技術背景與其他個體特征一樣通過影響董事長的知識結構、思維方式等從而影響企業(yè)投資效率。技術是高新技術企業(yè)生存與發(fā)展的核心，董事長對技術的熟悉程度、對技術變化及趨勢敏銳性，使其能夠及時甚至超前發(fā)現(xiàn)好的投資時機、投資項目或者避開錯誤的投資方向和凈現(xiàn)值為負的投資項目等，從而有別于非技術型董事長?；诖?，提出假設：

假設1：技術型董事長可以顯著影響高新技術企業(yè)投資效率；

董事長對風險的感知、偏好、承受能力等是影響其投資行為的關鍵因素。首先，董事長組織地位卓越，掌控更多的信息和資源，自我效能感更強，若能熟悉前沿技術、把握業(yè)務相關的技術脈絡，就可以更及時、大膽地對相關的技術和產業(yè)開展投資活動。其次，技術型董事長中理工學科背景占比明顯高于其他類學科背景，理工背景的高管更熱衷于推動企業(yè)創(chuàng)新，對研發(fā)投資的支持顯著更高[7]。Barker等[8]的研究中也指出技術類教育背景的公司經營者中偏好高風險的占比更大，具有研發(fā)和技術領域工作經歷的公司經營者愿意投入更多去開展新投資，企業(yè)多元化程度也更高[9]。最后，Huang等[10]研究發(fā)現(xiàn)技術型董事長中男性占比明顯高于女性，與女性管理者相比，男性管理者對風險的接受程度更高，所做的投資決策會更為“激進”，更敢于增加投資或者進行更多元化的投資?；诖耍岢黾僭O：

假設1a：技術型董事長可以改善高新技術企業(yè)投資不足；

Bertrand等[11]則通過對美國收入排名前1 500名的最高管理者進行實證研究分析，發(fā)現(xiàn)具有非管理學教育背景的管理者風險承受度更低、風險偏好更保守，投資更加謹慎。李焰等[7]認為不具有財經類工作經驗的管理者與投資規(guī)模負相關。大膽假設，小心求解，謹慎、嚴密是技術型人員的典型特征，使技術型人員通常表現(xiàn)為對不確定性的容忍度更低，其對不熟悉領域的投資更謹慎或規(guī)避多元化投資?，F(xiàn)有研究表明，當高管的所有權權利達到頂峰時，風險承受度會下降[12]。董事長通常年齡較大，隨著年齡的增長，董事長的經驗更豐富，對市場和行業(yè)的了解更加深入，對待投資風險的態(tài)度更加謹慎、理性?；诖?，提出假設：

假設1b：技術型董事長可以抑制高新技術企業(yè)過度投資；

企業(yè)產權性質的差異導致企業(yè)的治理結構不同，不同產權性質下的董事長背景特征對企業(yè)投資效率的影響差異也較大[13]。首先，產權約束、政府干預和地方政府政績觀導向對企業(yè)投資行為的影響不可忽略。已有研究普遍認為政府干預越多，投資的非效率越嚴重[14]。如當地方政府可能要求上市的地方企業(yè)加大投資以提高地方GDP和財政收入時，出現(xiàn)投資過度的可能性更高。非國有企業(yè)的董事長在決策中受到的政府干預較小，個人的決策影響力遠大于國有企業(yè)的董事長，有限理性決策表現(xiàn)得更明顯。其次，基于我國的高新技術企業(yè)發(fā)展歷程和現(xiàn)實情況，與國有企業(yè)相比，非國有企業(yè)主要是依靠創(chuàng)始人的資本積累而成立的，這導致非國有企業(yè)的資源獲取和產業(yè)進入難度更大，一旦成功進入，企業(yè)會尋求快速擴張以獲取更多市場份額，同時其尋求現(xiàn)有資金的高效利用和高投資回報的動機更強。最后，國有企業(yè)的董事長多是代理人而非所有者，其經濟收入與價值創(chuàng)造沒有太大相關性，非國有產權的高新技術企業(yè)中的董事長大多數是企業(yè)的所有者，經濟收入與企業(yè)績效和規(guī)模大小密切相關。已有研究表明當高管的所有權權力到達頂峰時，其對公司績效更為敏感，出于利己因素，技術型高管更有動力對各類投資決策全面分析以做出有效的投資決策，以提高企業(yè)績效從而獲得更高的經濟收入?；诖?，提出假設2：

假設2：與國有企業(yè)相比，非國有企業(yè)的技術型董事長改善高新技術企業(yè)投資效率的作用更顯著。

二、研究設計

(一)樣本選擇與數據來源

根據《高新技術企業(yè)認定辦法》，高新技術領域注根據《高新技術企業(yè)認定辦法》高新技術領域是指電子信息、生物與新醫(yī)藥、航空航天、高技術服務、新能源與節(jié)能、資源與環(huán)境、新材料、先進制造與自動化。主要集中在制造業(yè)、信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)、科學研究和技術服務業(yè)。自改革開放以來，沿海地區(qū)的經濟發(fā)展勢頭迅猛，中華人民共和國國家統(tǒng)計局公布的2016年這幾個行業(yè)的相關經濟和非經濟指標中排名前十的幾乎都是沿海地區(qū)。綜合考慮，以2013—2017年中國滬深A股沿海地區(qū)注沿海地區(qū)具體指：江蘇、浙江、廣東、山東、遼寧、河北、福建、天津、上海。上市高新技術企業(yè)注高新技術企業(yè)是指根據《高新技術企業(yè)認定管理辦法》中第二條所述即高新技術企業(yè)是指在《國家重點支持的高新技術領域》內，持續(xù)進行研究開發(fā)與技術成果轉化，形成企業(yè)核心自主知識產權，并以此為基礎開展經營活動，在中國境內(不包括港、澳、臺地區(qū))注冊的居民企業(yè)。的數據為樣本，剔除金融保險類、ST*及ST企業(yè)，最終獲得3 591個有效樣本。實證分析所用數據主要源自國泰安數據庫，非財務數據則結合巨潮資訊網，進行手工搜集，使用Excel及Stata14.0進行數據處理和分析。

(二)變量設計

1. 解釋變量：技術型董事長的界定

借鑒朱焱等[15]的做法，判斷技術型董事長具體標準如下：(1)擁有研發(fā)和技術崗位的工作或學習經歷；(2)具有工程師、研究員以及技術類相關職稱；(3)為技術方面的高級管理者或者相關技術行業(yè)協(xié)會擔任主要負責人；(4)在高校的相關技術專業(yè)擔任教授職稱；(5)以個人名義獲得相關科學技術類獎項；(6)有發(fā)明專利或獲得省級以上的發(fā)明獎勵；(7)工科專業(yè)博士學歷；符合以上至少一條標準即認定其為技術型董事長。

2. 被解釋變量：投資效率的衡量

借鑒陸媛媛[16]對投資效率的計算方法，企業(yè)投資效率Inveff用模型(1)回歸計算得到的回歸殘差值ε代替：若殘差值<0，則表示投資不足；若殘差值>0,則表示投資過度；若殘差值=0，則表示投資有效，對殘差值為負數的取絕對值，該值越大，說明投資的非效率情況越嚴重。該模型中其他變量的定義及計算方法見表1。

(1)

3. 控制變量

控制變量及說明如表1。

表1 變量定義及測量方法

續(xù)表1

(三)模型設計

借鑒盧馨[17]的模型建立模型(2)以檢驗技術型董事長與投資效率、產權性質在技術型董事長和投資效率關系中的影響，具體模型如下：

Inveff=β0+β1Tec+∑βiCVi+ε

(2)

其中Inveff 表示投資效率，CV表示控制變量，選擇營業(yè)收入增長率(Growth)、企業(yè)規(guī)模(Size)、資產負債率(Lev)、自由現(xiàn)金流(Fcf)、資產回報率(Roa)、董事會獨立性(Inde)以及行業(yè)和年度作為控制變量，模型中涉及變量的定義及計算方法見表1。

四、實證結果與分析

(一)描述性統(tǒng)計分析

1.被解釋變量的描述性統(tǒng)計

將樣本劃分為投資不足、投資過度，并進一步根據產權性質進行細分分別對被解釋變量投資效率進行描述性統(tǒng)計，結果如表2。

表2 被解釋變量的描述性統(tǒng)計

由表2可見：(1)在本次實證使用的3 591個樣本中，投資效率等于零的樣本數為0個，投資不足的企業(yè)有2 276個，占全樣本的63.4%；(2)全樣本-全樣本組的投資效率均值最小，非常接近0，可能是因為投資效率有正有負，并且最大值、最小值的絕對值相差不大；(3)投資過度-全樣本組的投資效率均值顯著大于其他組，表明高新技術企業(yè)中投資過度的情況更嚴重；(4)在細分的九組中，僅全樣本-國有組的投資效率均值大于非國有組，結合全樣本-國有組投資效率的最大值最小值都小于全樣本-國有組，表明整體上非國有企業(yè)的非效率投資現(xiàn)象更嚴重；(5)非國有企業(yè)的標準差都大于國有企業(yè)，表明非國有企業(yè)投資效率的分布較為分散。

2.控制變量的描述性統(tǒng)計

將樣本劃分為投資不足、投資過度、國有、非國有四組分別對控制變量進行描述性統(tǒng)計，結果如表3所示。在整體樣本中以及分組樣本中，技術型董事長的均值、標準差在總體和分組中相差不大，可知技術型董事長的分布情況在投資不足和投資過度組中沒有太大的差異性，整體水平較為均衡。投資過度組中企業(yè)現(xiàn)金流均值為負數，說明企業(yè)缺少可以自由使用的資金流，投資不足組中企業(yè)現(xiàn)金流均值為正，說明企業(yè)的自由現(xiàn)金流相對其他兩組較充分。全樣本的營業(yè)收入增長率的均值小于1，說明企業(yè)的投資機會不足；投資過度組的營業(yè)收入增長率值大于投資不足組、全樣本組，說明投資過度組中企業(yè)的投資機會較多。并且投資過度組中的營業(yè)收入增長率的標準差遠大于全樣本和投資不足組，說明投資機會相對而言差距較大。

從產權性質來看，國有企業(yè)樣本規(guī)模為783個，非國有企業(yè)樣本量為2 808個，非國有企業(yè)的技術型董事長均值為0.62，與整體樣本差不多，但小于國有企業(yè)中技術型董事長的均值，可知：國有企業(yè)的技術型董事長人數更多；標準差水平相近，說明不存在分布上的差異。非國有企業(yè)的企業(yè)自由現(xiàn)金流、總資產收益率、董事會獨立性以及營業(yè)收入增長率的均值都要大于國有企業(yè)，表明其可用自由現(xiàn)金流更多，投資機會也更多。而非國有企業(yè)的規(guī)模和資產負債率小于國有企業(yè)，表明國有企業(yè)在自由現(xiàn)金流、資產收益率更少的情況下外部融資更多、資產更多。

表3 變量的描述性統(tǒng)計

(二)相關性分析

運用Pearson法對模型中涉及的變量進行了多重共線性檢驗，根據相關性分析結果，模型中變量間相關系數的最大值為0.55,其他皆在0.3以下，說明沒有嚴重多重共線性。鑒于文章篇幅，省略Pearson相關性分析表格。

(三)回歸分析

利用模型(1)的結果將樣本按照投資效率劃分為投資不足組和投資過度組，按照產權性質劃分為國有企業(yè)組和非國有企業(yè)組，運用模型(2)進行回歸分析。

1.技術型董事長與投資效率的多元回歸分析

在多元回歸檢驗中，樣本首先分為全樣本投資效率組、投資不足組、投資過度組，把投資效率取絕對值后運用模型(2)實證分析技術型董事長與投資效率之間的關系，分組回歸結果如表4。具體表現(xiàn)為：(1)在全樣本中，技術型董事長與代表投資效率的殘差值顯著負相關，說明技術型董事長能夠顯著提高投資效率。假設1得證。(2)在投資不足和投資過度組中，技術型董事長與代表投資效率的殘差值都是顯著負相關，說明技術型董事長可以顯著改善投資不足，抑制投資過度，假設1a、假設1b得證。此外，發(fā)現(xiàn)與抑制投資過度的作用相比，技術型董事長改善投資不足的作用更突出。結合表1，可以排除是因為投資不足組中技術型董事長更多的因素，這一結果的出現(xiàn)可能是因為高新技術企業(yè)的董事長能夠充分利用其技術背景優(yōu)勢，并且在管理企業(yè)的過程中不斷學習管理知識、經濟金融知識，使其同時具備技術型董事長和非技術型董事長的特點，加之逐漸對市場和經濟有更全面的認識，從而能夠更大膽高效地推動企業(yè)投資。

表4 技術型董事長與投資效率的分組多元回歸結果

注：*、**、***分別表示10%、5%、1%的顯著性水平(雙尾)，下同

2.產權性質在技術型董事長與投資效率中的影響的多元回歸分析

國有企業(yè)中技術型董事長的人數更多(見表3)，但是根據技術型董事長與投資不足在不同產權中的多元回歸結果(見表5)，非國有企業(yè)中技術型董事長改善投資效率的作用卻更顯著。一方面可能是因為國企受到國家政策、政府干預等外界因素的約束更多，使董事長不能充分發(fā)揮個人的主觀能動性；另一方面國企資本雄厚，更具規(guī)模，董事長面對的資金壓力相對較小，可以更加大膽地開展投資，致使不同技術背景的董事長在改善投資效率上差異不太顯著。假設2得證。

表5 技術型董事長與投資不足在不同產權中的多元回歸結果

五、穩(wěn)健性檢驗

為使文章結果可靠，通過下列方法進行穩(wěn)健性檢驗：(1)衡量投資效率時，改變新增投資的計算方法，即新增投資=(購建固定資產、無形資產和其他長期資產所支付的現(xiàn)金-處置固定資產和其他長期資產而收回的現(xiàn)金)/期初總資產。用托賓Q值代替營業(yè)收入增長率衡量投資機會，(2)將控制變量更改為資產負債率、總資產收益率、董事長總經理兩職合一、董事會獨立性和董事長持股比例。代入模型后檢驗結果基本與之前的實證部分一致，表明研究結果可靠。鑒于篇幅有限，穩(wěn)健性檢驗表格數據省略。

六、研究結論

企業(yè)投資的低效會嚴重阻礙企業(yè)的全面可持續(xù)發(fā)展，資本的高消耗低回報對于資金投入大、技術更新快、市場競爭激烈的高新技術企業(yè)尤為致命。然而我國上市的高新技術企業(yè)中非效率投資情況卻非常普遍，尋求提高投資效率的途徑顯得更加重要。通過研究2013年至2017年中國滬深A股沿海地區(qū)高新技術企業(yè)數據，分析技術型董事長對企業(yè)投資效率的影響，并按企業(yè)產權性質做了進一步分析。實證結果顯示：(1)技術型董事長與投資效率顯著相關，證明技術型董事長能夠提高企業(yè)投資效率，改善投資不足且抑制投資過度，并且其對投資不足的影響顯著大于對投資過度的；(2)相較于國有企業(yè)，非國有企業(yè)的技術型董事長對企業(yè)投資效率的改善更為顯著。根據研究結果，提出以下建議：(1)技術型董事長在高新技術企業(yè)的公司治理的作用應當得到關注，充分利用其長處提高企業(yè)投資效率；(2)對于非技術型董事長，建議為其配備具有技術背景的助理，或者對其進行本企業(yè)、本行業(yè)相關技術的培訓，增強其在行業(yè)發(fā)展、企業(yè)投資方向等方面的敏感性，從而提高企業(yè)投資效率。