沈劍飛 楊陽

（華北電力大學(xué)）

一、引言

近年來，隨著職業(yè)經(jīng)理人制度的成熟，非效率投資受到越來越廣泛的關(guān)注，非效率投資與企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系也牽動(dòng)著各利益相關(guān)方的心。對(duì)上市公司而言非效率投資現(xiàn)象是普遍存在的，其中大部分上市公司面臨的是投資不足問題。高管團(tuán)隊(duì)是企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力之一，也是企業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要?jiǎng)恿碓础８吖艿臎Q策和行為會(huì)影響各個(gè)利益相關(guān)方的決策，甚至可能會(huì)影響整個(gè)行業(yè)的發(fā)展，高管團(tuán)隊(duì)對(duì)企業(yè)發(fā)展的重要性不言而喻。

非效率投資對(duì)企業(yè)績(jī)效存在抑制作用學(xué)界已經(jīng)達(dá)成了共識(shí)，一系列文獻(xiàn)通過Ordered Probit模型、OLS回歸模型等方法對(duì)二者負(fù)相關(guān)關(guān)系進(jìn)行了驗(yàn)證，也有大量文獻(xiàn)分別探討了高管特質(zhì)對(duì)非效率投資以及高管特質(zhì)對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響。然而，將高管特質(zhì)作為調(diào)節(jié)變量，研究高管特質(zhì)對(duì)非效率投資與企業(yè)績(jī)效關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，尚沒有文獻(xiàn)涉及。

據(jù)此，本文以A股上市公司2009年－2019年的數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，基于高管特質(zhì)視角，分別研究高管性別、高管年齡以及高管學(xué)歷對(duì)非效率投資與企業(yè)績(jī)效關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）高管性別、非效率投資與企業(yè)績(jī)效

高管性別對(duì)非效率投資和企業(yè)績(jī)效的影響，目前學(xué)界尚未形成統(tǒng)一結(jié)論。部分文獻(xiàn)認(rèn)為，相較于男性董事，女性董事的風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度更高，她們?cè)诿鎸?duì)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)會(huì)更加謹(jǐn)慎和保守。然而，女性高管厭惡風(fēng)險(xiǎn)這一特質(zhì)可能會(huì)促使她們放棄為企業(yè)帶來正向收益的投資項(xiàng)目，一定程度上加劇了企業(yè)投資不足現(xiàn)象。程富等（2018）的研究表明，女性CFO相對(duì)男性CFO而言，更少表現(xiàn)出過度自信，更傾向于做出保守決策[4]，因此可能會(huì)對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生影響。

女性高管展現(xiàn)出的謹(jǐn)慎、風(fēng)險(xiǎn)厭惡等特質(zhì)會(huì)對(duì)過度投資起到抑制作用，進(jìn)而減少企業(yè)績(jī)效波動(dòng)。但是女性高管過于保守的投資決策也可能會(huì)加劇企業(yè)投資不足行為。據(jù)此，本文提出有競(jìng)爭(zhēng)性的兩個(gè)研究假設(shè)如下：

H1_a：高管性別在非效率投資與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系中起正向調(diào)節(jié)作用。

H1_b：高管性別在非效率投資與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系中起負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

（二）高管年齡、非效率投資與企業(yè)績(jī)效

研究表明，盡管年齡越大的高管擁有更加豐富的決策經(jīng)驗(yàn)，但高齡高管在做決策和處理復(fù)雜問題時(shí)，可能容易受到固有思維的束縛，進(jìn)而做出低效判斷[5]。同時(shí)，高齡高管在風(fēng)險(xiǎn)承受方面更趨于保守，傾向讓企業(yè)平穩(wěn)發(fā)展，而年輕高管的風(fēng)險(xiǎn)承受較強(qiáng)，他們更愿意做出新的挑戰(zhàn)[6]。

年齡能反映一個(gè)人對(duì)社會(huì)的認(rèn)知能力和接受程度，高管的年齡一定程度上也體現(xiàn)了高管的決策能力。不同年齡段的高管在工作風(fēng)格、處事方式和風(fēng)險(xiǎn)承受能力等方面都有明顯不同。據(jù)此本文推測(cè)，高管年齡越大，可能由于固有因素的限制加劇非效率投資對(duì)企業(yè)績(jī)效的抑制作用，并提出如下假設(shè)：

H2：高管年齡在非效率投資與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系中起到正向調(diào)節(jié)作用。

（三）高管學(xué)歷、非效率投資與企業(yè)績(jī)效

高管的相關(guān)學(xué)歷代表了高管的專業(yè)水平。投資活動(dòng)不僅需要豐富的專業(yè)背景，也需要對(duì)投資風(fēng)險(xiǎn)有全面地了解和把控，才能在識(shí)別和評(píng)估投資風(fēng)險(xiǎn)時(shí)作出更優(yōu)選擇，有效降低決策過程中可能導(dǎo)致的偏誤[7]。從高層梯隊(duì)理論的角度看，高管團(tuán)隊(duì)的平均學(xué)歷越高，高管在復(fù)雜情境下處理和解決問題的能力越強(qiáng)[8]。

學(xué)歷能在一定程度上代表高管的認(rèn)知能力和決策水平。由此本文推測(cè)，高管學(xué)歷會(huì)弱化非效率投資對(duì)企業(yè)績(jī)效的抑制作用，并提出如下假設(shè)：

H3：高管學(xué)歷在非效率投資與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系中起負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本來源與選擇

本文的研究樣本為2009年－2019年A股上市公司，并對(duì)原始樣本進(jìn)行篩選，最終獲得了20304條觀測(cè)值，涵蓋了3124家公司。

（二）變量解釋

1.企業(yè)績(jī)效

本文采用總資產(chǎn)EVA率來衡量企業(yè)績(jī)效，計(jì)算公式如下：

其中，EVAOAi表示第i年總資產(chǎn)EVA率，EVAi表示第i年EVA，TAi-1表示第i-1年總資產(chǎn)，TAi表示第i年總資產(chǎn)。

2.非效率投資

本文使用殘差度量模型來衡量公司非效率投資的程度。在具體研究時(shí)，參考了Richardson(2006)[9]和陳運(yùn)森（2019）[10]提出的模型，公式如下：

其中，INV表示企業(yè)當(dāng)年的投資水平，Growth表示成長(zhǎng)性、Lev表示杠桿水平、Cash表示現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物占總資產(chǎn)的比重、Age表示企業(yè)的上市年限、Size表示規(guī)模、R eturn表示公司股票年度回報(bào)、industry和year是行業(yè)及年份控制變量。

3.高管特質(zhì)

本文的調(diào)節(jié)變量選取了高管特質(zhì)中的高管性別、高管年齡和高管學(xué)歷。高管的界定與國泰安數(shù)據(jù)庫的一致，具體計(jì)算方法見表1。

4.控制變量

本文選取獨(dú)立董事規(guī)模、公司上市時(shí)間、公司成長(zhǎng)性、公司規(guī)模、公司資本結(jié)構(gòu)作為控制變量，同時(shí)加入年度和行業(yè)啞變量。本文涉及的變量如表1所示。

表1 變量符號(hào)與定義

（三）模型構(gòu)建

為了檢驗(yàn)非效率投資與企業(yè)績(jī)效之間的因果關(guān)系，本文構(gòu)建實(shí)證模型（3）如下：

為了檢驗(yàn)高管特質(zhì)對(duì)非效率投資與企業(yè)績(jī)效的調(diào)節(jié)作用，本文在模型（3）的基礎(chǔ)上，分別引入高管特質(zhì)和非效率投資與高管特質(zhì)的交乘項(xiàng)，建立模型（4）和模型（5），如下：

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

描述性統(tǒng)計(jì)的結(jié)果表明，企業(yè)績(jī)效的均值和中位數(shù)都是0.002，結(jié)合企業(yè)績(jī)效的標(biāo)準(zhǔn)差（0.059）來看，說明企業(yè)績(jī)效的數(shù)據(jù)分布比較均勻。非效率投資涉及較多的上市公司，說明上市公司非效率投資的情況普遍存在。高管性別的最大值（0.6）和最小值（0）相差較大，說明不同企業(yè)的女性高管比例差異較大。高管年齡的平均值介于47歲－48歲之間，與中位數(shù)（47.33）接近。高管學(xué)歷平均水平處于本科和研究生之間，整體水平較高，但從高管學(xué)歷的最大值（5.429）和最小值（2）來看，公司之間仍然存在較大的差異。

（二）回歸結(jié)果及分析

1.高管性別對(duì)非效率投資與企業(yè)績(jī)效調(diào)節(jié)作用的回歸分析

由表2可知，非效率投資與高管性別交乘項(xiàng)的系數(shù)不顯著。按照調(diào)節(jié)效應(yīng)識(shí)別流程，應(yīng)該進(jìn)一步判斷高管性別與非效率投資或者高管性別與企業(yè)績(jī)效是否相關(guān)，從表2中MGEN行可以發(fā)現(xiàn)，高管性別與非效率投資和企業(yè)績(jī)效均不相關(guān)，需要進(jìn)行分組分析。按高管性別的中位數(shù)對(duì)樣本進(jìn)行分組分析，可以發(fā)現(xiàn)兩組樣本檢驗(yàn)結(jié)果的R2差異為－0.00115，通過Bootstrap重復(fù)抽樣1000次得到經(jīng)驗(yàn)P值并使用費(fèi)舍爾組合檢驗(yàn)比較兩個(gè)組的R2差異，結(jié)果表明兩組樣本的R2差異結(jié)果不顯著，說明高管性別不是調(diào)節(jié)變量，假設(shè)檢驗(yàn)1沒有得到證實(shí)。

表2 高管特質(zhì)對(duì)非效率投資與企業(yè)績(jī)效調(diào)節(jié)作用的回歸結(jié)果

2.高管年齡對(duì)非效率投資與企業(yè)績(jī)效調(diào)節(jié)作用的回歸分析

由表2可知，非效率投資與高管年齡的交乘項(xiàng)系數(shù)為-0.00292，在1%的水平上顯著為負(fù)，表明高管年齡會(huì)增強(qiáng)非效率投資對(duì)企業(yè)績(jī)效的抑制作用。從MAGE行可以看出，高管年齡與企業(yè)績(jī)效顯著相關(guān)，說明高管年齡是半調(diào)節(jié)變量，支持本文研究假設(shè)2。

3.高管學(xué)歷對(duì)非效率投資與企業(yè)績(jī)效調(diào)節(jié)作用的回歸分析

由表2可知，非效率投資與高管學(xué)歷的交乘項(xiàng)系數(shù)為0.01297，在5%的水平上顯著為正，表明高管學(xué)歷在非效率投資和企業(yè)績(jī)效的關(guān)系中具有顯著的正向調(diào)節(jié)作用。從MEDU行可以發(fā)現(xiàn)，高管學(xué)歷與企業(yè)績(jī)效顯著相關(guān)，說明高管學(xué)歷對(duì)非效率投資與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系是半調(diào)節(jié)效應(yīng)，該結(jié)果為本文的研究假設(shè)3提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）滯后解釋變量

為了在一定程度上保證非效率投資對(duì)企業(yè)績(jī)效的因果關(guān)系，減少二者互為因果帶來的內(nèi)生性問題，本文對(duì)解釋變量采取滯后兩期的做法重新進(jìn)行回歸，結(jié)論依然穩(wěn)健。

（二）更換被解釋變量

前文對(duì)總資產(chǎn)EVA率中EVA指標(biāo)的計(jì)量是以凈利潤為起點(diǎn)調(diào)整后得到的（即國泰安數(shù)據(jù)庫中EVA口徑1）。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，本文對(duì)EVA的計(jì)量采用以營業(yè)利潤為起點(diǎn)計(jì)算得到的結(jié)果進(jìn)行回歸（即國泰安數(shù)據(jù)庫中EVA口徑2），結(jié)論依舊穩(wěn)健。限于篇幅，穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果未列出。

六、結(jié)論與啟示

本文研究結(jié)果表明：非效率投資會(huì)抑制企業(yè)績(jī)效；高管性別對(duì)非效率投資與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系沒有調(diào)節(jié)作用；高管年齡越大，非效率投資對(duì)企業(yè)績(jī)效的抑制作用越明顯；高管學(xué)歷越高，非效率投資對(duì)企業(yè)績(jī)效的抑制作用越微弱。

根據(jù)上述結(jié)論,本文認(rèn)為:首先，企業(yè)應(yīng)該注重高管團(tuán)隊(duì)特質(zhì)對(duì)企業(yè)發(fā)展的影響。一方面制定必要措施和相關(guān)制度防止高管團(tuán)隊(duì)“老齡化”，另一方面，招聘高管時(shí)適當(dāng)考慮高管的教育背景。其次，企業(yè)可以考慮適當(dāng)提高女性高管比例。女性高管的謹(jǐn)慎性規(guī)避了預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)較高的投資項(xiàng)目，能夠有效抑制過度投資帶來的問題。最后，企業(yè)不應(yīng)該盲目依賴年輕高管或者高學(xué)歷高管來提升績(jī)效。企業(yè)應(yīng)該持續(xù)思考產(chǎn)生非效率投資的原因，并及時(shí)做出調(diào)整，從而提升企業(yè)績(jī)效。