劉繼紅

(中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 會(huì)計(jì)學(xué)院，湖北 武漢 430073)

一、引言

經(jīng)濟(jì)全球一體化讓各國經(jīng)濟(jì)緊密相連，但由于國際結(jié)算缺乏統(tǒng)一的貨幣，國際貿(mào)易在各國經(jīng)濟(jì)中的比重又越來越高，從而導(dǎo)致匯率波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響也越來越大。美元的主導(dǎo)地位、中美經(jīng)濟(jì)的相互依賴以及貿(mào)易摩擦，使得宏觀經(jīng)濟(jì)和企業(yè)微觀層面對(duì)美元匯率變化尤其敏感。自2015年11月以來，美元兌人民幣匯率總體上一直處于上升勢(shì)態(tài)，2019年8月“離岸”和“在岸”匯率雙雙“破7”。在企業(yè)微觀層面，2015年和2016年分別有2702家和2793家上市公司存在匯兌損益，其中分別有1827家和1992家存在匯兌損失，匯兌損失合計(jì)金額分別達(dá)180億和375億人民幣①。可見匯率變化帶來的影響之大，如何防范匯率風(fēng)險(xiǎn)成為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理面臨的重要現(xiàn)實(shí)問題。

企業(yè)的經(jīng)營決策和風(fēng)險(xiǎn)管理由高管掌控，他們的職業(yè)生活經(jīng)歷、知識(shí)背景等個(gè)人特征對(duì)企業(yè)的經(jīng)營管理決策產(chǎn)生重要影響[1]。已有的研究發(fā)現(xiàn)，高管的從軍經(jīng)歷、貧困經(jīng)歷、考取飛行執(zhí)照的經(jīng)歷以及學(xué)術(shù)經(jīng)歷能顯著影響企業(yè)投融資活動(dòng)和業(yè)績。這表明高管的經(jīng)歷在企業(yè)經(jīng)營管理方面發(fā)揮了重要作用，可以推測(cè)，具有海外經(jīng)歷的高管同樣也能夠影響企業(yè)的匯率風(fēng)險(xiǎn)管理。由于這類高管曾經(jīng)在海外學(xué)習(xí)和工作過，經(jīng)歷過匯率變化對(duì)其生活造成的影響，因此他們會(huì)對(duì)匯率風(fēng)險(xiǎn)更加敏感，同時(shí)通過學(xué)習(xí)和工作積累的專業(yè)知識(shí)以及過去應(yīng)對(duì)匯率變化積累的經(jīng)驗(yàn)，可能也有助于企業(yè)防范匯率風(fēng)險(xiǎn)。本文試圖將高管的海外經(jīng)歷與企業(yè)的匯率風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)系起來，揭示具有海外經(jīng)歷的高管影響匯率風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)制，探索他們防范匯率風(fēng)險(xiǎn)的方式和手段，為企業(yè)應(yīng)對(duì)匯率風(fēng)險(xiǎn)提供借鑒和參考。

有關(guān)高管海外經(jīng)歷的文獻(xiàn)主要研究了這類高管帶來的經(jīng)濟(jì)后果。比如，高管的海外經(jīng)歷能抑制企業(yè)盈余管理和過度投資[2][3]、提升薪酬差距[4]以及提高企業(yè)創(chuàng)新績效[5]。從內(nèi)容上看，少有文獻(xiàn)研究高管的海外經(jīng)歷在風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域發(fā)揮的作用。有關(guān)匯率風(fēng)險(xiǎn)的研究主要發(fā)掘了匯率風(fēng)險(xiǎn)的影響因素，如經(jīng)營對(duì)沖、金融對(duì)沖和盈余平滑[6][7]，以及公司治理水平[8]。鮮有文獻(xiàn)論及擁有經(jīng)營決策權(quán)的高管如何影響匯率風(fēng)險(xiǎn)防范策略等方面的內(nèi)容。因此，本文試圖在這兩方面進(jìn)行完善補(bǔ)充，通過揭示高管海外經(jīng)歷在匯率風(fēng)險(xiǎn)防范和國際財(cái)務(wù)管理方面的作用，來填補(bǔ)這兩方面的文獻(xiàn)不足。

本文的研究貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在：(1)在中美貿(mào)易摩擦和美元匯率波動(dòng)頻繁的大背景下，探索高管應(yīng)對(duì)匯率風(fēng)險(xiǎn)的方式和途徑，對(duì)企業(yè)防范匯率風(fēng)險(xiǎn)有重要的現(xiàn)實(shí)意義；(2)從高管的海外背景出發(fā)，考察這種海外經(jīng)歷對(duì)匯率風(fēng)險(xiǎn)管理和決策產(chǎn)生的影響，拓展了高管背景的相關(guān)研究，驗(yàn)證了“高階梯隊(duì)”理論在匯率風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域的適用性；(3)發(fā)掘了匯率風(fēng)險(xiǎn)的決定因素，揭示了其中的機(jī)制和路徑，進(jìn)一步豐富了國際財(cái)務(wù)管理和匯率風(fēng)險(xiǎn)方面的文獻(xiàn)。

二、文獻(xiàn)和研究假設(shè)

具有海外經(jīng)歷的高管防范匯率風(fēng)險(xiǎn)的意識(shí)更強(qiáng)，因?yàn)樗麄冞^去在海外經(jīng)歷過匯率變化對(duì)其工作和學(xué)習(xí)產(chǎn)生的影響?！案唠A梯隊(duì)”理論認(rèn)為，企業(yè)的經(jīng)營管理行為會(huì)受到高管個(gè)人和團(tuán)隊(duì)特征的影響[1][9]。高管早期的生活、工作經(jīng)歷通過影響個(gè)人行為方式，進(jìn)而對(duì)公司決策產(chǎn)生影響。如高管因切身體會(huì)過物資匱乏、饑荒和大災(zāi)難，他們對(duì)類似經(jīng)歷更容易產(chǎn)生共鳴，會(huì)促進(jìn)企業(yè)提高慈善捐贈(zèng)水平[10]。經(jīng)歷過大蕭條的CEO會(huì)更加依賴內(nèi)部融資而不愿舉債[11]。高管的極端災(zāi)難經(jīng)歷也會(huì)導(dǎo)致企業(yè)融資和現(xiàn)金持有策略更加保守[12]。軍隊(duì)服役使高管更具侵略性或者過度自信，公司決策更加激進(jìn)[11]。從軍經(jīng)歷也會(huì)使高管行為謹(jǐn)慎，風(fēng)險(xiǎn)承受能力更弱，他們所管理的企業(yè)研發(fā)和投資更少，不會(huì)過度使用財(cái)務(wù)杠桿，較少卷入丑聞[13]，稅收規(guī)避更少[14]。這說明高管的貧困或從軍等經(jīng)歷，更容易激起他們對(duì)企業(yè)類似經(jīng)歷的共鳴，根據(jù)“行為一致”理論，高管對(duì)企業(yè)類似經(jīng)歷會(huì)采取和過去一致的策略。這種作用機(jī)理和路徑同樣適用于具有海外經(jīng)歷的高管對(duì)匯率風(fēng)險(xiǎn)的管理。高管若曾經(jīng)在海外學(xué)習(xí)或工作過，經(jīng)歷過匯率對(duì)其學(xué)習(xí)、工作和生活的影響，他們會(huì)對(duì)匯率變化更加敏感。這種敏感性會(huì)傳遞到企業(yè)的匯率風(fēng)險(xiǎn)管理當(dāng)中，更強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)使得高管對(duì)企業(yè)的匯率風(fēng)險(xiǎn)反應(yīng)更加迅速和敏捷。

高管在海外通過學(xué)習(xí)和工作積累了豐富的專業(yè)知識(shí)，過去應(yīng)對(duì)匯率變化積累的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)有助于企業(yè)防范匯率風(fēng)險(xiǎn)。海外經(jīng)歷也是人力資本的具體表現(xiàn)形式之一，標(biāo)志著良好的教育背景或?qū)I(yè)知識(shí)技能[2]，這些都有助于改善企業(yè)治理水平[15]，從而提升企業(yè)創(chuàng)新績效[5]，抑制企業(yè)盈余管理和過度投資[2][3]，提升薪酬差距[4]。這些知識(shí)同樣有助于具有海外經(jīng)歷的高管管理企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)。有海外經(jīng)歷的高管可能在海外采取過諸多策略來降低匯率變化對(duì)其生活的影響，因此具備降低匯率風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)驗(yàn)。

具有海外經(jīng)歷的高管憑借其良好的風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)、豐富的專業(yè)知識(shí)和個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，能有針對(duì)性地采取措施防范匯率風(fēng)險(xiǎn)。Chang等(2013)以及Hutson和Laing(2014)的研究表明，經(jīng)營對(duì)沖、金融對(duì)沖和盈余平滑能有效降低企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)[6][7]。經(jīng)營對(duì)沖是指通過風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)嫁、生產(chǎn)轉(zhuǎn)移和投入要素的調(diào)整等策略來規(guī)避匯率風(fēng)險(xiǎn)[16]；金融對(duì)沖則是指企業(yè)通過采用遠(yuǎn)期結(jié)售匯、外匯期權(quán)及其組合等外匯衍生工具減少匯率變動(dòng)對(duì)已簽合約的不利影響。但盈余平滑的市場(chǎng)效果會(huì)因管理層動(dòng)機(jī)的不同而不同，管理層基于資本市場(chǎng)動(dòng)機(jī)，可以通過盈余平滑來達(dá)到市場(chǎng)預(yù)期，給企業(yè)帶來有利影響[6][17][18]。具有海外經(jīng)歷的高管憑借自己的專業(yè)知識(shí)和個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，為企業(yè)“量身設(shè)計(jì)”經(jīng)營對(duì)沖、金融對(duì)沖或盈余平滑策略，以降低企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)。

具有海外經(jīng)歷的高管還可通過改善公司治理水平來降低企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)。Allayannis等(2012)發(fā)現(xiàn)外匯衍生品對(duì)沖匯率風(fēng)險(xiǎn)的價(jià)值溢價(jià)效應(yīng)僅在治理水平較高的公司中顯著[8]。這是因?yàn)榫哂泻Ｍ饨?jīng)歷的高管能改善公司治理水平[15]，而公司治理水平又會(huì)影響其風(fēng)險(xiǎn)管理決策[19]，在治理水平較低的公司中，使用衍生工具的目的更傾向于投機(jī)，而不是風(fēng)險(xiǎn)管理[20][21]，良好的公司治理水平甚至能夠在短期內(nèi)替代金融對(duì)沖和經(jīng)營對(duì)沖[22]，而金融對(duì)沖和經(jīng)營對(duì)沖是管理匯率風(fēng)險(xiǎn)的有效方式[7][23]。因此，具有海外經(jīng)歷的高管可以通過改善公司治理來降低匯率風(fēng)險(xiǎn)，減少逆向操作和投機(jī)性的匯率風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略。因此，提出本文假設(shè)：

H1：具有海外經(jīng)歷的高管能有效降低企業(yè)的匯率風(fēng)險(xiǎn)。

三、研究設(shè)計(jì)

為驗(yàn)證研究假設(shè)H1，本文建立了如下模型(1)：

absβ1=α0+λ1OM+α1Lnassets+α2Leverage+α3Cratio+α4Turnover+α5Dividend+α6Risk+

α7Fsales+α8Iinvestor +α9Areport +α10Mindex +γ∑Ind+ε

(1)

式(1)中，被解釋變量absβ1是β1的絕對(duì)值，用來度量企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)，采用Jorion(1990)的測(cè)量方法[24]，通過模型(2)進(jìn)行估計(jì)得到回歸系數(shù)β1。模型(2)中的rit是上市公司月度個(gè)股回報(bào)率，Mit為對(duì)應(yīng)的市場(chǎng)月回報(bào)率，Eit則為相應(yīng)的月度匯率變化率，δ為隨機(jī)誤差項(xiàng)。使用的匯率是美元兌人民幣匯率，故本文的匯率風(fēng)險(xiǎn)是股價(jià)變化對(duì)美元匯率變化的敏感性。

ri,t=θ0+β1Eit+θ1Mit+δ

(2)

模型(1)中的解釋變量OM為高管具有海外經(jīng)歷的虛擬變量，當(dāng)企業(yè)高管團(tuán)隊(duì)中有成員具備海外學(xué)習(xí)或工作經(jīng)歷時(shí)OM=1，否則OM=0。根據(jù)工作和學(xué)習(xí)的情況，高管海外經(jīng)歷OM還可以分為OM_work(僅在海外工作)、OM_study(僅在海外學(xué)習(xí))和OM_work&study(海外工作和學(xué)習(xí))三個(gè)虛擬變量。這里高管團(tuán)隊(duì)是指直接參與企業(yè)經(jīng)營決策的高級(jí)管理人員，不包括純粹的董事會(huì)和監(jiān)事會(huì)成員，具體為首席執(zhí)行官、正副總經(jīng)理、執(zhí)行正副總經(jīng)理、總會(huì)計(jì)師以及財(cái)務(wù)負(fù)責(zé)人等[25]。

借鑒匯率風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)研究[6][26]，考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，本文控制了以下變量：(1)上市公司資產(chǎn)規(guī)模(Lnassets)，為期末總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)；(2)非流動(dòng)負(fù)債比(Leverage)，為期末非流動(dòng)負(fù)債與總資產(chǎn)的比率；(3)流動(dòng)比率(Cratio)，為期末流動(dòng)資產(chǎn)與流動(dòng)負(fù)債之比；(4)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(Turnover)，為年?duì)I業(yè)總收入與期末總資產(chǎn)的比值；(5)股利支付率(Dividend)，為每股派息稅前/(凈利潤本期值/實(shí)收資本本期期末值)；(6)股價(jià)變化風(fēng)險(xiǎn)(Risk)，為股票最高價(jià)與最低價(jià)比率的自然對(duì)數(shù)；(7)海外收入比(Fsales)，是海外收入占營業(yè)總收入的比例；(8)機(jī)構(gòu)持股比例(Iinvestor)，為機(jī)構(gòu)持股數(shù)除以總股份數(shù)；(9)分析師跟蹤報(bào)告的數(shù)量(Areport)，為實(shí)際分析師跟蹤報(bào)告的數(shù)量加上1，再取自然對(duì)數(shù)；(10)市場(chǎng)發(fā)展程度(Mindex)，采用樊綱等(2017)提供的市場(chǎng)化指數(shù)，該指數(shù)只提供到2014年，故2015和2016年的指數(shù)用最接近的2014年指數(shù)進(jìn)行替代。此外，Ind是行業(yè)虛擬變量，控制行業(yè)固定效應(yīng)。

為檢驗(yàn)高管海外經(jīng)歷降低匯率風(fēng)險(xiǎn)的作用機(jī)理，本文還借鑒已有的文獻(xiàn)設(shè)置了4個(gè)方面的中介變量：(1)按照Hutson和Laing( 2014)的方式[7]，利用3個(gè)變量替代經(jīng)營對(duì)沖——外國子公司數(shù)量(Foreign)、外國子公司所在國家數(shù)量(Country)以及外國子公司數(shù)占所有子公司的比例(Frate)；(2)衡量金融對(duì)沖的虛擬變量Derivative，若企業(yè)使用了外匯衍生品，如外匯或匯率遠(yuǎn)期合同、期權(quán)、期貨、互換掉期、遠(yuǎn)期和其他衍生品及其組合，則Derivative取1，否則取0；(3)以總應(yīng)計(jì)平滑Smooth、盈余管理absDA1和absDA2為盈余平滑的替代變量，分別按McInnis(2010)、Jones(1991)和Dechow等(1995)的模型估算[27][28][29]，金融對(duì)沖和盈余平滑借鑒了Chang等(2013)的做法[6]；(4)公司治理指數(shù)Gindex，采用白重恩等(2005)以及張學(xué)勇和廖理(2010)的方法[30][31]，提取以下五個(gè)維度的第一主成分并合成公司治理指數(shù)(Gindex)——第一大股東持股比例、獨(dú)立董事比例、董事會(huì)會(huì)議次數(shù)、董事長和總經(jīng)理兩職合一以及管理層持股比例。

四、樣本選擇及描述性統(tǒng)計(jì)

本文的數(shù)據(jù)主要來自CSMAR數(shù)據(jù)庫和上市公司年度報(bào)告。高管海外經(jīng)歷的數(shù)據(jù)始于2008年，因此本文選取2008～2016年滬深兩市所有A股上市公司為原始研究樣本，并按以下條件和順序進(jìn)行處理：(1)剔除計(jì)算企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，1年內(nèi)月交易不足半年的公司；(2)剔除金融行業(yè)上市公司；(3)剔除外國子公司、海外收入、匯率對(duì)現(xiàn)金及等價(jià)物的影響以及財(cái)務(wù)費(fèi)用—匯兌損益4個(gè)項(xiàng)目均為0的公司，因?yàn)樗麄儾怀袚?dān)直接的匯率風(fēng)險(xiǎn)；(4)剔除高管團(tuán)隊(duì)數(shù)據(jù)缺失的樣本；(5)剔除其他控制變量缺失的樣本。通過篩選，本文最終得到觀測(cè)值15682個(gè)。同時(shí)，為了減少異常值對(duì)回歸結(jié)果的影響，采用Winsorize對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行了1%和99%的縮尾處理。本文采用的數(shù)據(jù)處理軟件是STATA12.0。

表1報(bào)告了樣本分布和描述性統(tǒng)計(jì)的結(jié)果。不難發(fā)現(xiàn)，Panel A中具有海外經(jīng)歷高管的樣本公司數(shù)量及其比例呈逐年上升趨勢(shì)，在15682個(gè)樣本中，高管有海外經(jīng)歷的觀測(cè)值為2885，約占總樣本的18.4%，低于代昀昊和孔東民(2017)報(bào)告的26.2%[2]。這2885個(gè)有海外經(jīng)歷高管的樣本中，又包括僅在海外工作、僅在海外學(xué)習(xí)以及既工作又學(xué)習(xí)三類高管，分別有1190、895和800個(gè)。在描述性統(tǒng)計(jì)方面(Panel B)，匯率風(fēng)險(xiǎn)absβ1的均值和中位數(shù)分別為9.077和3.999，表明樣本公司的平均匯率風(fēng)險(xiǎn)為9.077，大多數(shù)公司的匯率風(fēng)險(xiǎn)接近4。Panel C中顯示，匯率風(fēng)險(xiǎn)absβ1在高管有海外經(jīng)歷和無海外經(jīng)歷的樣本中均值分別為7.64和9.40，二者差異在1%的水平上顯著(T=-5.48)。同樣，在高管有海外經(jīng)歷的樣本中，匯率風(fēng)險(xiǎn)absβ1的中位數(shù)3.89，也在5%的水平上顯著低于無海外經(jīng)歷樣本(Z=-2.53)。單變量檢驗(yàn)的結(jié)果說明，高管有海外經(jīng)歷企業(yè)的匯率風(fēng)險(xiǎn)顯著低于高管無海外經(jīng)歷的企業(yè)，這為本文的研究假設(shè)提供了初步證據(jù)。在控制變量方面，除了非流動(dòng)負(fù)債比(Leverage)和股價(jià)變化風(fēng)險(xiǎn)(Risk)以外，其他控制變量的組間差異均在5%的水平上顯著。中介變量方面，均值和中位數(shù)組間差異檢驗(yàn)的結(jié)果顯示，除了盈余管理absDA1和absDA2均在1%的水平上顯著為負(fù)以外，其余中介變量的均值和中位數(shù)的組間差異都在1%的水平上顯著為正，表明有海外經(jīng)歷的高管比沒有海外經(jīng)歷的高管采用了更多經(jīng)營對(duì)沖、金融對(duì)沖和應(yīng)計(jì)盈余平滑等方式，公司治理水平也更高。

五、實(shí)證結(jié)果分析

(一)主回歸結(jié)果

表2報(bào)告了高管海外經(jīng)歷與企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)的OLS回歸結(jié)果。表2第(1)列報(bào)告的單變量回歸結(jié)果和表1中均值檢驗(yàn)的結(jié)果一致②?！案吖苡泻Ｍ饨?jīng)歷”企業(yè)的匯率風(fēng)險(xiǎn)比“高管無海外經(jīng)歷”的低1.767，并且OM的系數(shù)在1%的水平上顯著，由于比較基準(zhǔn)“高管無海外經(jīng)歷企業(yè)的匯率風(fēng)險(xiǎn)”為9.402(第(1)列的截距項(xiàng))，因此，海外經(jīng)歷高管為企業(yè)降低了18.79%(1.767/9.402)的匯率風(fēng)險(xiǎn)。加入控制變量后(第(2)列)，兩者的匯率風(fēng)險(xiǎn)仍然相差1.177，同樣在1%的水平上顯著為負(fù)，下降比率依舊有近13個(gè)百分點(diǎn)(1.177/9.402)。這些結(jié)果表明，高管的海外經(jīng)歷對(duì)匯率風(fēng)險(xiǎn)的降低作用有顯著的經(jīng)濟(jì)意義和統(tǒng)計(jì)意義。將高管海外經(jīng)歷OM拆分為OM_work、OM_study和OM_work&study三個(gè)虛擬變量放入回歸方程，第(3)列結(jié)果顯示，三個(gè)虛擬變量的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)。同時(shí)具有海外工作和學(xué)習(xí)經(jīng)歷的高管(OM_work&study)對(duì)匯率風(fēng)險(xiǎn)的降低作用最大，為-2.788，分別高于只有海外工作經(jīng)歷(OM_ work)和僅有海外學(xué)習(xí)經(jīng)歷(OM_ study)的回歸系數(shù)-1.467和-1.254，系數(shù)差異檢驗(yàn)的T值分別為-2.58和-2.73，說明同時(shí)具備海外學(xué)習(xí)和工作經(jīng)歷的高管對(duì)匯率的降低作用顯著大于只有單一海外經(jīng)歷的高管?？刂破渌蛩睾蟮慕Y(jié)果類似(見第(4)列)。

(二)內(nèi)生性檢驗(yàn)

匯率變化屬于外生事件，因此高管海外經(jīng)歷與匯率風(fēng)險(xiǎn)之間的內(nèi)生性很弱，但為排除可能的內(nèi)生性對(duì)本文結(jié)論產(chǎn)生的影響，仍然采用Heckman兩階段估計(jì)和傾向得分匹配法(PSM)對(duì)樣本做進(jìn)一步檢驗(yàn)，結(jié)果報(bào)告在表3中。

首先，以上年其他同行業(yè)公司聘請(qǐng)海外經(jīng)歷高管的比例(OM_L_I)為工具變量，進(jìn)入Heckman第一階段回歸，估計(jì)出逆米爾斯值(Inverse Mills ratio)，然后代入第二階段回歸方程，估計(jì)的結(jié)果列示在表3第(1)(2)列。從第(1)列報(bào)告的結(jié)果不難看出，OM_L_I的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明上年其他同行聘請(qǐng)海外經(jīng)歷高管的行為確實(shí)影響到本年度聘任有海外經(jīng)歷高管的概率。第(2)列第二階段的估計(jì)結(jié)果顯示，Inverse Mills ratio的估計(jì)系數(shù)顯著為正，說明存在一定的內(nèi)生性問題；OM的估計(jì)系數(shù)為-1.468，在1%的水平上顯著，表明在考慮了內(nèi)生性問題后，高管海外經(jīng)歷與企

表1樣本分布及描述性統(tǒng)計(jì)

業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)的負(fù)相關(guān)關(guān)系仍然成立。自選擇造成的內(nèi)生性問題得以排除。

表2高管海外經(jīng)歷與匯率風(fēng)險(xiǎn)

注：*、**和***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著；括號(hào)中的T值是回歸系數(shù)與穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤之比(Robust T)。下表同。

其次，利用傾向得分匹配法(PSM)解決內(nèi)生性問題。第一步，用所有控制變量對(duì)高管是否具有海外經(jīng)歷(OM)這一虛擬變量進(jìn)行回歸，每個(gè)觀測(cè)值得到一個(gè)分?jǐn)?shù)；第二步，在高管無海外經(jīng)歷的樣本中，給高管具有海外經(jīng)歷的樣本匹配一個(gè)得分最接近的樣本；第三步，采用配對(duì)后的樣本進(jìn)行回歸?；貧w的結(jié)果報(bào)告在表3第(3)(4)列，第(3)列中除了Leverage和Cratio的系數(shù)顯著外，其余8個(gè)變量的系數(shù)均不顯著，說明有海外經(jīng)歷高管和無海外經(jīng)歷高管的公司特征是非常接近的。第(4)列中OM的回歸系數(shù)仍然在5%的水平上顯著為負(fù)，說明公司特征差異得到控制之后，研究假設(shè)H1依然成立。

(三)機(jī)制檢驗(yàn)

在上文研究假設(shè)的推導(dǎo)過程中，認(rèn)為海外經(jīng)歷高管降低匯率風(fēng)險(xiǎn)的途徑有四種：經(jīng)營對(duì)沖、金融對(duì)沖、盈余平滑和改善公司治理。下面將檢驗(yàn)這四種機(jī)制是否成立，結(jié)果列示在表4中。

1.經(jīng)營對(duì)沖。將經(jīng)營對(duì)沖的三個(gè)變量(Foreign、Country和Frate)分別加入模型(1)的單變量回歸中，Panel A的(1)(3)(5)列顯示，三個(gè)經(jīng)營對(duì)沖變量的估計(jì)系數(shù)均顯著為負(fù)，說明經(jīng)營對(duì)沖降低了匯率風(fēng)險(xiǎn)，與Hutson和Laing(2014)的結(jié)論一致[7]。OM的系數(shù)從表2中的-1.767，分別上升到-0.714、-0.659和-1.123，可見控制了經(jīng)營對(duì)沖的中介效應(yīng)后，海外經(jīng)歷高管對(duì)企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)的降低作用分別減少了1.054、1.108和0.644，降低幅度分別達(dá)59.65%、62.71%和36.45%，三個(gè)變量的中介效應(yīng)均在1%的水平上顯著，這表明海外經(jīng)歷高管更多地利用了經(jīng)營對(duì)沖來降低企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)，經(jīng)營對(duì)沖程度比高管無海外經(jīng)歷的經(jīng)營對(duì)沖分別多0.438(-1.054/-2.404)、0.362(-1.108/-3.064)和0.061(-0.644/-10.473)，也就是表1中三個(gè)變量的組間均值差③。在控制了其他變量后(第(2)(4)(6)列)，這部分中介效應(yīng)的結(jié)果依然成立(沒有報(bào)告，但可以結(jié)合表2和表4的結(jié)果計(jì)算得出)。這些結(jié)果表明具有海外經(jīng)歷的高管能利用經(jīng)營對(duì)沖降低企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)。

2.金融對(duì)沖。同樣，將外匯衍生品的虛擬變量(Derivative)作為中介變量④，加入模型(1)的單變量回歸模型中，第(7)列Derivative的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，說明金融對(duì)沖也能顯著降低企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)。Derivative的中介效應(yīng)為-0.078，并且在5%的水平上顯著，同樣說明海外經(jīng)歷高管更多地使用了金融對(duì)沖，金融對(duì)沖的使用比率比無海外經(jīng)歷的高管高近8個(gè)百分點(diǎn)(-0.078/-0.982=0.13-0.05)。但是控制了其他變量以后(第(8)列)，外匯衍生品的中介效應(yīng)變?yōu)椴伙@著的0.359。通過測(cè)試，發(fā)現(xiàn)主要影響因素是企業(yè)規(guī)模Lnassets。這進(jìn)一步說明，大公司可能更需要降低匯率風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)榇蠊镜母鞣N應(yīng)對(duì)策略更具規(guī)模經(jīng)濟(jì)，綜合策略削弱了外匯衍生品的中介效應(yīng)。

表3內(nèi)生性問題：Heckman和PSM

3.盈余平滑。Panel B第(9)(11)(13)列顯示，中介變量Smooth的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，而absDA1和absDA2的系數(shù)均顯著為正，說明盈余平滑能顯著降低匯率風(fēng)險(xiǎn)。Smooth、absDA1和absDA2的中介效應(yīng)分別在10%、1%和1%的水平上顯著。利用Smooth、absDA1和absDA2的盈余平滑方式，匯率風(fēng)險(xiǎn)分別下降了0.027、0.073和0.064⑤，表明具有海外經(jīng)歷的高管通過盈余平滑降低了匯率風(fēng)險(xiǎn)。第(12)(14)列為控制其他變量后的結(jié)果，盈余平滑的中介效應(yīng)依然存在。本文研究結(jié)論和Chang等(2013)的結(jié)果一致[6]，即金融對(duì)沖和盈余平滑降低了匯率風(fēng)險(xiǎn)。

4.改善公司治理水平。Panel B第(15)列顯示，公司治理水平Gindex的中介效應(yīng)為-0.740，占總效應(yīng)的41.88%(-0.740/-1.767)，有顯著的經(jīng)濟(jì)意義和統(tǒng)計(jì)意義，說明具有海外經(jīng)歷的高管通過改善公司治理水平來降低企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)。在控制了其他變量后中介效應(yīng)依然顯著。以上四個(gè)方面的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果揭示了具有海外經(jīng)歷的高管影響企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)的路徑，說明這些方式是具有海外經(jīng)歷的高管防范企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)的有效措施。

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步夯實(shí)本文的研究結(jié)論，本文通過更換解釋變量和被解釋變量的測(cè)量方式，進(jìn)行了如表5所示的8個(gè)穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先，將高管海外經(jīng)歷的定義更換為有海外經(jīng)歷的高管占高管團(tuán)隊(duì)總?cè)藬?shù)的比例(OM_P)，第(1)列OM _P的估計(jì)系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，表明海外經(jīng)歷高管的比例與企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)顯著負(fù)相關(guān)，本文的研究結(jié)論依然成立。其次，將匯率風(fēng)險(xiǎn)absβ1的平方根(absβ1)1/2作為因變量進(jìn)行回歸[7]，第(2)列中OM的系數(shù)仍然在1%的水平上顯著為負(fù)。再次，用周數(shù)據(jù)替換月度數(shù)據(jù)再次估計(jì)匯率風(fēng)險(xiǎn)absβ1，第(3)列回歸結(jié)果顯示，OM的估計(jì)系數(shù)也顯著為負(fù)，排除了數(shù)據(jù)頻率對(duì)匯率風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)的影響。最后，更換匯率風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)量模型，利用He和Ng(1998)[26]、Bartram(2004)以及Koutmos和Martin(2003)的模型[32][33]分別測(cè)得β2～β4，取絕對(duì)值后得到absβ2～absβ4，由第(4)～(6)列可知，無論是加入?yún)R率變化率滯后項(xiàng)估計(jì)的absβ2，還是考慮匯率的非線性關(guān)系以及匯率風(fēng)險(xiǎn)的不對(duì)稱性計(jì)算的absβ3和absβ4，高管海外經(jīng)歷與匯率風(fēng)險(xiǎn)absβ2～absβ4的負(fù)相關(guān)關(guān)系依然穩(wěn)健，消除了測(cè)量模型差異性對(duì)研究結(jié)論的影響。最后，由于股價(jià)和匯率變動(dòng)的方向可能會(huì)存在不一致的情形，按照已有的文獻(xiàn)，將β1大于和小于0的樣本進(jìn)行分組回歸，在第(7)(8)列中，OM的估計(jì)系數(shù)非常接近，均在1%的水平上顯著為負(fù)，說明無論股價(jià)和匯率變化的方向是相反還是相同，高管海外經(jīng)歷均有助于企業(yè)降低匯率風(fēng)險(xiǎn)，其作用亦不存在顯著差異。

表4作用機(jī)制

注：因?yàn)閍bsDA1和absDA2有缺失導(dǎo)致樣本量減少為14353，具有海外經(jīng)歷的高管降低匯率風(fēng)險(xiǎn)的總效應(yīng)實(shí)際上為-1.722，而非表2中列示的-1.767，對(duì)應(yīng)的T值為-5.07，也在1%的水平上顯著，這里進(jìn)行補(bǔ)充說明，沒有報(bào)告。

表5穩(wěn)健性檢驗(yàn)

六、研究結(jié)論及啟示

本文以2008～2016年A股上市公司為研究對(duì)象，檢驗(yàn)了高管海外經(jīng)歷與企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，實(shí)證結(jié)果顯示：具有海外經(jīng)歷的高管能顯著降低企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)，其原因主要是具有海外經(jīng)歷的高管能有效運(yùn)用經(jīng)營對(duì)沖和金融對(duì)沖，通過平滑企業(yè)盈余和改善公司治理水平來緩解匯率變化形成的沖擊，這揭示了具有海外經(jīng)歷的高管防范企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)制和途徑。在改變高管海外經(jīng)歷的定義和匯率風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)量方式，利用Heckman兩階段估計(jì)、傾向得分匹配法(PSM)排除內(nèi)生性問題之后，高管的海外經(jīng)歷與企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系依然顯著。

本文將高管海外經(jīng)歷與企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)系起來，對(duì)深入研究中國企業(yè)發(fā)展和國際財(cái)務(wù)管理問題有重要意義。理論上，本文拓展了高管個(gè)人特征對(duì)企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)管理和公司治理方面的研究，驗(yàn)證了“高階梯隊(duì)”理論在匯率風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域的適用性。本文發(fā)現(xiàn)具有海外經(jīng)歷的高管能綜合運(yùn)用經(jīng)營對(duì)沖、金融對(duì)沖、盈余平滑和改善公司治理等方式降低企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)，在中美貿(mào)易摩擦和美元匯率波動(dòng)頻繁的大背景下，這對(duì)企業(yè)采取何種方式防范匯率風(fēng)險(xiǎn)有重要借鑒意義。當(dāng)企業(yè)自身欠缺應(yīng)對(duì)匯率風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)驗(yàn)時(shí)，聘請(qǐng)有海外經(jīng)歷的高管可能是一種有效的策略。本文還發(fā)現(xiàn)具有海外經(jīng)歷的高管能改善公司治理水平，表明高管團(tuán)隊(duì)建設(shè)可能是改善公司治理水平的有效途徑之一。

注釋：

①數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫中的“財(cái)務(wù)費(fèi)用”明細(xì)。

②T值有差異主要是因?yàn)楸?回歸中使用的是robust T，也就是說標(biāo)準(zhǔn)誤standard error是robust以后的結(jié)果，如果不加robust，T值也會(huì)和表1中的一樣為-5.48。

③分別為(0.69-0.25)、(0.58-0.22)和(0.09-0.03)，兩種算法的差異是小數(shù)點(diǎn)尾差造成的。

④虛擬變量的中介效應(yīng)原本應(yīng)該由其他方法估計(jì)和檢驗(yàn)的，這里由于結(jié)果很類似，所以在報(bào)告結(jié)果時(shí)仍然將這個(gè)虛擬變量當(dāng)作連續(xù)變量進(jìn)行了Sobel-Goodman檢驗(yàn)，并提供了統(tǒng)計(jì)量Sobel Z。實(shí)際上表4中的所有中介效應(yīng)無需做Sobel-Goodman檢驗(yàn)，但是為了更為直觀地看到結(jié)果，這里仍然報(bào)告了Sobel Z。

⑤因?yàn)閍bsDA1和absDA2有缺失導(dǎo)致樣本量減少為14353，海外經(jīng)歷高管降低匯率風(fēng)險(xiǎn)的總效應(yīng)實(shí)際上為-1.722，而非表2中列示的-1.767，對(duì)應(yīng)的T值為-5.07，也在1%的水平上顯著。