楊小軍 李瑩

摘? ?要：運(yùn)用2009—2017年A股上市公司數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)融資約束視角下金融背景高管對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效的影響。研究發(fā)現(xiàn)，金融背景高管抑制企業(yè)創(chuàng)新績效；銀行背景高管和證券背景高管都抑制企業(yè)創(chuàng)新績效，其中，證券背景高管的抑制作用更顯著；融資約束遮掩了金融背景高管的抑制作用，即金融背景高管可通過放松融資約束而提升企業(yè)創(chuàng)新績效。

關(guān)鍵詞：金融背景高管；創(chuàng)新績效；融資約束；遮掩效應(yīng)

中圖分類號(hào)：F273.1? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號(hào)：1673-291X（2023）17-0066-04

一、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

（一）文獻(xiàn)綜述

近年來，上市公司聘用金融背景高管的現(xiàn)象屢見不鮮，金融背景高管的作用引起了國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。金融背景高管可以為企業(yè)帶來資源、信息和管理等方面的影響。在資源上，金融背景高管的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)為企業(yè)提供具有競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵性資源，如擴(kuò)展融資渠道（Burak等，2008）。在信息上，金融背景高管的金融關(guān)聯(lián)為企業(yè)提供與金融機(jī)構(gòu)信息交換的橋梁，如提供信用擔(dān)保（Behr等，2011）。在管理上，金融背景高管的專業(yè)知識(shí)和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)為企業(yè)提供專業(yè)的咨詢及管理，如遏制過度投資（姜付秀等，2009）、提高投資回報(bào)（許罡，2018）。因此，學(xué)者們普遍認(rèn)可金融背景高管對(duì)企業(yè)融資約束的緩解作用。

現(xiàn)有關(guān)于金融背景高管對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效的影響研究相對(duì)較少，并且主要關(guān)注銀行背景高管。Ghosh（2016）研究發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行背景的董事會(huì)基于企業(yè)盈利能力和增長前景的考量而降低企業(yè)研發(fā)投入。翟勝寶等（2018）研究認(rèn)為，銀行背景高管提高銀行借款額度，延長還款期限，為企業(yè)創(chuàng)新提供可靠的資金保障，從而提高企業(yè)創(chuàng)新績效。周雪峰和左靜靜（2018）研究發(fā)現(xiàn)，金融背景高管通過提高風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)來促進(jìn)中小民營企業(yè)創(chuàng)新投入。

（二）理論分析與研究假設(shè)

1.金融背景高管對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效的影響。當(dāng)前，具有銀行、證券、信托、保險(xiǎn)、基金等金融機(jī)構(gòu)從業(yè)經(jīng)歷的人員被企業(yè)聘用為高管的現(xiàn)象屢見不鮮。金融背景高管具有專業(yè)知識(shí)、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等方面優(yōu)勢，從而提高企業(yè)融資能力，如擴(kuò)展企業(yè)融資渠道、提供信用擔(dān)保、提高融資效率。杜勇等（2019）指出金融背景的CEO在金融投資方面具有優(yōu)勢，以較低的成本、較快的速度識(shí)別和把握投資機(jī)會(huì)，并尋找最優(yōu)的投資組合。近年來，我國金融市場存在明顯的超額回報(bào)。盡管金融背景高管可以提高企業(yè)融資能力，但他們往往習(xí)慣于為追求超額回報(bào)而大量購買和持有金融資產(chǎn)，導(dǎo)致企業(yè)用于研發(fā)創(chuàng)新的資金減少。在理性人假設(shè)前提下，高管在有限任期內(nèi)，考慮到自身的職業(yè)聲譽(yù)，為確保短期收益而規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)高的項(xiàng)目，尤其會(huì)忽視周期長、風(fēng)險(xiǎn)高的創(chuàng)新項(xiàng)目。

通常金融背景高管在企業(yè)金融化中扮演著重要的角色。一方面，金融背景高管擁有廣闊的人脈關(guān)系，可幫助企業(yè)建立與金融機(jī)構(gòu)的關(guān)聯(lián)，從而獲得更多與金融相關(guān)的信息和資源，促進(jìn)企業(yè)金融化；另一方面，金融背景高管掌握了扎實(shí)的專業(yè)知識(shí)，積累了豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，更了解金融投資領(lǐng)域，因而增加企業(yè)金融項(xiàng)目投資。因此，金融背景高管為企業(yè)提供專業(yè)的投資決策，并將有限的資金分配到金融領(lǐng)域，減少了企業(yè)創(chuàng)新投資，進(jìn)而抑制企業(yè)創(chuàng)新績效?；谝陨戏治?，本文提出假設(shè)：

H1：金融背景高管對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效具有負(fù)向影響。

2.融資約束的遮掩作用。由于資本市場不完善、信息不對(duì)稱以及交易成本等問題的存在，企業(yè)內(nèi)外部融資成本差異較大，企業(yè)優(yōu)先考慮內(nèi)部融資。資金短缺的企業(yè)會(huì)更謹(jǐn)慎地選擇投資項(xiàng)目。風(fēng)險(xiǎn)高、周期長、回報(bào)不確定的創(chuàng)新項(xiàng)目更易受到融資約束的影響（解維敏和方紅星，2011）。大量研究表明，企業(yè)受到的外部融資約束會(huì)顯著抑制企業(yè)的創(chuàng)新績效。

根據(jù)前文分析，金融背景高管有效緩解企業(yè)融資約束，融資約束又是抑制企業(yè)創(chuàng)新績效的關(guān)鍵因素。因此，本文構(gòu)建了“金融背景高管—融資約束—?jiǎng)?chuàng)新績效”的作用路徑，即金融背景高管緩解企業(yè)融資約束，從而理論上間接促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新績效，由此融資約束視角下金融背景高管對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效的間接效應(yīng)為正。但根據(jù)上一研究假設(shè)，金融背景高管會(huì)抑制企業(yè)創(chuàng)新績效，即金融背景高管對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效的直接效應(yīng)為負(fù)。針對(duì)上述情形，中介效應(yīng)檢驗(yàn)中，溫忠麟和葉寶娟（2014）將間接效應(yīng)和直接效應(yīng)符號(hào)相反、總效應(yīng)被遮掩的情況稱為“遮掩效應(yīng)”?；谝陨戏治?，本文提出假設(shè)：

H2：融資約束在金融背景高管對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效的影響中起到遮掩作用。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選擇2009—2017年全部A股上市公司為研究樣本。根據(jù)研究需要，剔除金融行業(yè)、ST等T類以及數(shù)據(jù)缺失的公司，最終獲取包含2 450家公司的13 152個(gè)觀測值。其中，企業(yè)創(chuàng)新績效數(shù)據(jù)來源于CNRDS數(shù)據(jù)庫，研究所需的其他數(shù)據(jù)均來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。為減輕極端值的影響，對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行縮尾（Winsorize）處理。

（二）變量定義

1.被解釋變量：創(chuàng)新績效。本文以專利申請(qǐng)數(shù)加1再取對(duì)數(shù)來衡量企業(yè)創(chuàng)新績效（Inn）。此外，本文還在后續(xù)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，將企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度作為創(chuàng)新績效的替代指標(biāo)。

2.遮掩變量：融資約束。本文以SA指數(shù)的絕對(duì)值衡量融資約束（SA），SA=-0.737×Size+0.043*Size2-0.04×Age（其中，Size 為期末總資產(chǎn)取對(duì)數(shù)，Age 為公司成立年齡）。

3.解釋變量：金融背景高管。金融背景高管（Tm_fin）以具有金融機(jī)構(gòu)背景的高管占比來衡量，其中高管包括董事會(huì)成員、監(jiān)事和高級(jí)管理人員。為考慮到高管的變化，因此本文在控制變量中加入金融背景高管變化率（Tm_ff）。

4.控制變量。借鑒已有的相關(guān)研究，選取高管規(guī)模（Tm_size）、高管性別（Tm_sex）、高管任期（Tm_term）、海外背景高管（Tm_over）、政治背景高管（Tm_poli）、成長能力（Growth）、盈利能力（ROA）、資產(chǎn)負(fù)債率（Leverage）、企業(yè)規(guī)模（Size）、股權(quán)集中度（TOP1）、企業(yè)年齡（Age）、兩職合一（Duality）、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（Property）、地區(qū)人均GDP水平（GDP）、年份效應(yīng)（Year）、行業(yè)效應(yīng)（Industry）作為本文的控制變量。

（三）研究模型

為檢驗(yàn)金融背景高管對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效的影響，設(shè)定模型如下：

Inni，t+1=α0+α1Tm_finit+αΣControlit+ε1

其中，i代表公司，t代表期數(shù)（2009—2017年）。借鑒周雪峰和左靜靜（2018）的結(jié)論，金融背景高管對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響遞延到下一期。本文將解釋變量進(jìn)行滯后一期處理，考察第t期金融背景高管對(duì)企業(yè)下一期創(chuàng)新績效的影響。

三、實(shí)證結(jié)果

（一）描述性分析

表1為主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)。企業(yè)創(chuàng)新績效（Inn）的平均值為1.4784，最大值為5.9216，最小值為0，表明企業(yè)創(chuàng)新績效存在較大差異。融資約束（SA）的平均值為3.6774，最大值為4.3111，最小值為2.9776，表明企業(yè)普遍存在融資約束的問題。金融背景高管（Tm_fin）的平均值為0.0855，最大值為0.4167，最小值為0，表明企業(yè)存在聘用金融背景高管的行為。

（二）實(shí)證結(jié)果

表2為金融背景高管對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效的影響的檢驗(yàn)結(jié)果。列（1）為金融背景高管（Tm_fin）對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效的影響，Tm_fin的估計(jì)系數(shù)為-0.3322，在10%水平上顯著，說明企業(yè)聘用金融背景高管會(huì)顯著抑制企業(yè)創(chuàng)新績效，即假設(shè)1成立。列（2）為銀行背景高管（Tm_fy）與非銀行金融背景高管（Tm_fny）對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效的影響，Tm_fy的估計(jì)系數(shù)為-0.4413，在10%水平上顯著，小于Tm_fny的估計(jì)系數(shù)，說明相較于非銀行金融背景，銀行背景高管的抑制作用更強(qiáng)。列（3）為證券背景高管（Tm_fz）與非證券金融背景高管（Tm_fnz）對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效的影響，Tm_fz的估計(jì)系數(shù)為-0.8313，在1%水平上顯著，小于Tm_fnz的估計(jì)系數(shù)；說明相較于非證券金融背景，證券背景高管的抑制作用更強(qiáng)。列（4）為銀行背景高管（Tm_fy）、證券背景高管（Tm_fz）與其他金融背景高管（Tm_fo）對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效的影響，Tm_fz的估計(jì)系數(shù)為-0.7867，在1%水平上顯著，小于Tm_fy和Tm_fo的估計(jì)系數(shù)，說明相較于銀行背景和其他金融背景，證券背景高管的抑制作用更強(qiáng)。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

從金融背景高管對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效的影響邏輯來看，可能存在反向因果、樣本選擇性偏誤和樣本自選擇偏誤引起的內(nèi)生性問題。為此，本文采用以下方法檢驗(yàn)以上內(nèi)生性問題對(duì)結(jié)果穩(wěn)健性的影響：（1）針對(duì)反向因果問題，本文將解釋變量和控制變量滯后兩期進(jìn)行回歸；（2）針對(duì)樣本選擇性偏誤問題，本文采用Heckman兩階段模型，首先利用Probit模型計(jì)算出逆米爾斯比率，并代入第二階段模型進(jìn)行回歸；（3）針對(duì)樣本自選擇偏誤問題，本文采用傾向得分匹配法，使用Probit模型計(jì)算傾向得分，再將匹配后的樣本進(jìn)行回歸?；貧w結(jié)果中Tm_fin的估計(jì)系數(shù)依然顯著為負(fù)，與前文結(jié)論一致。因此，考慮了可能引起的內(nèi)生性問題后，金融背景高管抑制企業(yè)創(chuàng)新績效的結(jié)論依然穩(wěn)健。

除了內(nèi)生性問題之外，本文還采用替換變量和改變計(jì)量方法對(duì)結(jié)論進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，具體如下：（1）替換被解釋變量，用企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度作為創(chuàng)新績效的替代指標(biāo)。（2）改變計(jì)量方法，考慮到有一部分樣本集中于0，適用于截尾回歸（Tobit）模型，將原來的OLS回歸改為Tobit回歸?；貧w結(jié)果中Tm_fin的估計(jì)系數(shù)依然顯著為負(fù)，與前文結(jié)論一致，說明金融背景高管抑制企業(yè)創(chuàng)新績效的結(jié)論是穩(wěn)健的。

四、作用機(jī)制分析

借鑒劉春林和田玲（2021）的機(jī)制檢驗(yàn)，本文采用間接效應(yīng)的結(jié)構(gòu)方程模型，并結(jié)合非參數(shù)Bootstrap法調(diào)整估計(jì)偏差。表3的結(jié)果顯示，直接效應(yīng)系數(shù)為-0.3492，置信區(qū)間為[-0.5862 -0.0438]，不包含0；金融背景高管—融資約束—?jiǎng)?chuàng)新績效（Tm_fin—SA—Inn）的間接效應(yīng)系數(shù)為0.0177，置信區(qū)間為[0.0048 0.0340]，不包含0。直接效應(yīng)和間接效應(yīng)異號(hào)，說明融資約束在金融背景高管對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效的影響中起到遮掩作用，即假設(shè)2成立。

五、研究結(jié)果與建議

本文以2009—2017年A股上市企業(yè)為樣本，研究融資約束視角下金融背景高管對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效的影響。研究結(jié)果表明：金融背景高管對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著的負(fù)向影響，即聘請(qǐng)具有金融背景的高管會(huì)抑制企業(yè)創(chuàng)新績效；銀行背景高管和證券背景高管都抑制企業(yè)創(chuàng)新績效，其中，證券背景高管的抑制作用更大；融資約束在金融背景高管抑制企業(yè)創(chuàng)新績效中起到遮掩作用，即金融背景高管通過緩解企業(yè)融資約束，提升企業(yè)創(chuàng)新績效。

本文就如何借助聘用金融背景的高管以緩解企業(yè)融資約束和提高企業(yè)創(chuàng)新績效提出以下建議：第一，政府要堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，把創(chuàng)新作為我國現(xiàn)代化建設(shè)的核心。一方面，引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)為企業(yè)創(chuàng)新提供資源支持，為企業(yè)營造良好的外部創(chuàng)新環(huán)境。另一方面，加強(qiáng)金融監(jiān)管，完善金融監(jiān)管機(jī)制。第二，企業(yè)要完善內(nèi)部治理，從技術(shù)創(chuàng)新、企業(yè)核心競爭力出發(fā)。一方面，建立科學(xué)的選人機(jī)制；另一方面，重視績效評(píng)價(jià)機(jī)制，合理利用金融背景高管緩解融資約束的優(yōu)勢。第三，金融高管要注重自身發(fā)展，謹(jǐn)慎對(duì)待企業(yè)決策。一方面，辯證地看待過去經(jīng)歷；另一方面，豐富個(gè)人見識(shí)和經(jīng)歷，充分深入企業(yè)生產(chǎn)各部門，拓展業(yè)務(wù)知識(shí)面，為企業(yè)發(fā)展突破儲(chǔ)備必要的全方位知識(shí)。

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