王思惠

摘要：本文通過(guò)運(yùn)用Boostrap-Kernel-PSM估計(jì)研究上市公司高管年齡在企業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)選擇中的作用。以滬深A(yù)股上市公司1999-2010年的數(shù)據(jù)作為樣本，本文將高管年齡劃分成三組，年輕派27-40歲，中年派41-55歲，老年派55-69歲。研究發(fā)現(xiàn)中年組企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)高于年輕組，但是并未得到顯著實(shí)證證據(jù)發(fā)現(xiàn)中年組企業(yè)較年長(zhǎng)組企業(yè)擁有更高的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。由于懲罰和職業(yè)聲譽(yù)機(jī)制，年輕CEO可能更傾向于保守穩(wěn)健性公司策略，降低公司風(fēng)險(xiǎn)。

關(guān)鍵詞：Bootstrap-Kernel-PSM；CEO年齡；公司風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)

一、引言

近期不少研究表明公司經(jīng)理人個(gè)人特征對(duì)公司決策有重要影響，如生活經(jīng)驗(yàn)、過(guò)度自信、風(fēng)險(xiǎn)偏好等（Cronqvist et al.，2012[1]；Malmendier和Nagel，2011[2]；Malmendier et al，2011[3]）。CEO需要對(duì)公司日常事務(wù)及重大事宜作出決策，但是經(jīng)理人年齡、性格、教育水平等自然屬性會(huì)造成CEO對(duì)事物認(rèn)知和信息處理能力的限制，往往不能做出理論中的最優(yōu)決策。盡管CEO年齡是可觀測(cè)的，但是關(guān)于經(jīng)理人年齡特征如何影響公司風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)并不充足。

不同年齡階段的CEO因所處時(shí)代背景不同，公司發(fā)展戰(zhàn)略也顯差異。年輕派的CEO，如37歲便成為聯(lián)想集團(tuán)總裁兼CEO的楊元慶，31歲楊惠妍任碧桂園董事局副主席，雷軍23歲加入金山，從程序員做成公司常務(wù)副總裁，29歲擔(dān)任重組后金山CEO，馬化騰27歲便與好友注冊(cè)成立騰訊公司，24歲在中關(guān)村創(chuàng)辦京東公司的劉強(qiáng)東，少壯派企業(yè)家大多為79、80后，以互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)等新興行業(yè)的企業(yè)。中青派CEO，如阿里巴巴網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司創(chuàng)辦人馬云，51歲巨人網(wǎng)絡(luò)總裁以及上海健特科技生物總裁的史玉柱。年長(zhǎng)派CEO如聯(lián)想集團(tuán)柳傳志，哇哈哈董事長(zhǎng)宗慶后等。老另企業(yè)家更多為成熟型企業(yè)。不同年齡段的CEO由于所處時(shí)代環(huán)境、經(jīng)歷等不同，個(gè)人特征會(huì)影響公司各項(xiàng)決策，公司發(fā)展戰(zhàn)略各具特色。

以往文獻(xiàn)中用OLS估計(jì)的高管年齡效應(yīng)中可能包含有易觀測(cè)的公司特征差異的影響，如企業(yè)規(guī)模、年齡（firm age）和市場(chǎng)價(jià)值。企業(yè)特征差異應(yīng)只在于年齡區(qū)別，而其他屬性應(yīng)相同，只有在這種理想情況下企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)可以歸因于CEO年齡差異。本文運(yùn)用傾向值得分匹配法剔除可觀測(cè)的公司特征或CEO特征對(duì)年齡效應(yīng)的混淆影響，凈化公司風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)中的年齡效應(yīng)。運(yùn)用配對(duì)統(tǒng)計(jì)技術(shù)研究年齡與公司決策關(guān)系事，一般將中年組CEO企業(yè)刪除，但本文欲考察隨著年齡的增加，公司風(fēng)險(xiǎn)是如何變化，因此保留了中年組CEO企業(yè)。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

已有理論研究發(fā)現(xiàn)CEO年齡與自身風(fēng)險(xiǎn)偏好和風(fēng)險(xiǎn)決策行為相關(guān)，但是實(shí)證經(jīng)驗(yàn)結(jié)論分歧較大，并沒(méi)有形成廣泛認(rèn)可的結(jié)論。年齡影響理性行為人風(fēng)險(xiǎn)偏好和企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)偏好已被大量研究證明。Bodie et al.（1992）[4]進(jìn)一步改進(jìn)Metron-最優(yōu)消費(fèi)和投資組合連續(xù)時(shí)間模型，研究認(rèn)為個(gè)人金融資產(chǎn)組合中權(quán)益資本所占比例隨著年齡得到增加而降低，因?yàn)槿肆Y本風(fēng)險(xiǎn)通常比股權(quán)資本低，隨著年齡的增加，人力資本市場(chǎng)價(jià)值降低；其次給定年齡，個(gè)人調(diào)節(jié)其勞動(dòng)力供給的能力越強(qiáng)，那么其資產(chǎn)組合中風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)所占比重就越高，因此年齡越小的人，風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)所占比重就越多。Ackert et al.（2002）[5]研究發(fā)現(xiàn)年齡偏大的投資者偏好較低風(fēng)險(xiǎn)的資產(chǎn)，即風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)與年齡負(fù)相關(guān)。不少研究發(fā)現(xiàn)年齡越大的人在做出風(fēng)險(xiǎn)決策時(shí)候更容易犯錯(cuò)。Samanez et al.（2010）[6]認(rèn)為隨著人類(lèi)壽命持續(xù)增長(zhǎng)，年長(zhǎng)投資者的財(cái)務(wù)決策對(duì)全球經(jīng)濟(jì)的影響也在不斷上升，通過(guò)經(jīng)影像學(xué)與金融資產(chǎn)投資動(dòng)態(tài)相結(jié)合考察年齡差異在整個(gè)成人壽命中財(cái)務(wù)決策的影響，發(fā)現(xiàn)在選擇風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)時(shí)，年齡偏大的成年人的決策次于較年輕的成年人。Elsaid和Ursel（2012）[7]調(diào)查CEO繼任后的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)以及年齡是否影響CEO繼任計(jì)劃。在650家小型、中型和大型北美企業(yè)中1992-2005年間有679首席執(zhí)行官繼任，研究發(fā)現(xiàn)年齡在CEO上任和繼任傾向于相近，并且CEO年齡與公司風(fēng)險(xiǎn)負(fù)相關(guān)。

另一方面，Hirshleifer和Thakor（1992）[8]構(gòu)建管理者聲譽(yù)建立和項(xiàng)目選擇模型，研究發(fā)現(xiàn)公司總經(jīng)理離退休時(shí)間越近，該公司將減少負(fù)債金額和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。年輕CEO還未擁有管理者聲譽(yù)，因此為了避免遭受懲罰而選擇保守投資政策，Holmstrom（1999）[9]考擦對(duì)未來(lái)職業(yè)生涯的憂慮可能會(huì)影響一個(gè)人相關(guān)決定，并且發(fā)現(xiàn)年輕的高管傾向于降低公司風(fēng)險(xiǎn)。

國(guó)內(nèi)關(guān)于管理者個(gè)人特征與公司決策研究居多，直接考察年齡與公司風(fēng)險(xiǎn)行為的研究并不多，如魏立群和王智慧（2002）[10]試圖從中國(guó)企業(yè)高管特征如年齡差異、教育背景、職業(yè)來(lái)源多樣性、經(jīng)歷復(fù)雜程度與組織績(jī)效的關(guān)系分析，發(fā)現(xiàn)不同于西方學(xué)者研究的結(jié)論，其中高管平均年齡與組織績(jī)效正相關(guān)，并且高管成員年齡差異越大，組織績(jī)效越好。文芳（2009）[11]實(shí)證檢驗(yàn)了高管個(gè)人特征與公司R&D投資強(qiáng)度的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)高管技術(shù)職業(yè)經(jīng)驗(yàn)、教育水平與企業(yè)R&D投資強(qiáng)度高度相關(guān)；并且任期與R&D關(guān)系受到年齡差異影響。

本文運(yùn)用傾向值匹配得分法估計(jì)公司風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)中的年齡效應(yīng)。以往文獻(xiàn)中用OLS估計(jì)的高管年齡效應(yīng)中可能有可觀測(cè)到公司特征差異的影響，如企業(yè)規(guī)模、年齡（firm age）和市場(chǎng)價(jià)值。企業(yè)特征差異應(yīng)只在于年齡區(qū)別，而其他屬性應(yīng)相同，只有在這種理想情況下企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)可以歸因于CEO年齡差異。實(shí)證方法上解決公司可觀測(cè)特征差異可能干擾年齡對(duì)公司風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響的方法是匹配方法，即構(gòu)造傾向值匹配樣本（Serfling，2014[12]；Yim，2013[13]）。本文將高管年齡劃分成三組，年輕派27-40；中年派41-55；老年派55-69，以往文獻(xiàn)通常將中年派組去掉，直接將老年派組為實(shí)驗(yàn)組，年輕組為對(duì)照組進(jìn)行匹配檢驗(yàn)，本文認(rèn)為中年派組高管相比于年輕CEO不僅在職業(yè)聲譽(yù)和管理技能上都已經(jīng)成熟，而相比于老年派組是風(fēng)險(xiǎn)偏好性，本文認(rèn)為中年派組高管公司風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)高于年輕派組和老年派組CEO，因此公司風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)與高管年齡是倒U曲線關(guān)系。

三、Boostrap-Kernel-PSM估計(jì)

在經(jīng)濟(jì)學(xué)中解決樣本自選擇選擇性偏差問(wèn)題，除了工具變量法，還有一個(gè)新興的統(tǒng)計(jì)方法-傾向值匹配，凈化自變量與因變量之間的關(guān)系。通過(guò)將可能與因變量和內(nèi)生自變量相關(guān)的混淆變量納入Logistic或Probit回歸模型預(yù)測(cè)個(gè)體受到內(nèi)生自變量影響的概率值，將傾向得分值相近或相等的樣本進(jìn)行配對(duì)，消除選擇性偏差對(duì)研究結(jié)論的影響，兩組因變量上的差異只能歸因于研究關(guān)注自變量的變化，而不是其他混淆變量，保證因果結(jié)論的可靠性。

3.1傾向值得分（Propensity Score）

傾向值得分是給定事前特征下個(gè)體接受處理效應(yīng)的概率（Rosenbaum和Rubin，1983[14]）。

p（X）=Pr[D=1|X]=E[D|X]（1）

其中X是控制組多維度個(gè)體特征向量，D是指標(biāo)變量，當(dāng)接受處理時(shí)取值為1，否則為0。受到處理的個(gè)體平均處理效果（average treatment effect of the treated）ATT根據(jù)傾向值匹配后估計(jì)公式為：

ATT=E[Y1i-Y0i|Di=1]=E{E[Y1i-Y0i|Di=1，p（Xi）]}=E{E[Y1i|Di=1，p（Xi）]-E[Y0i|Di=0，p（Xi）]|Di=1}（2）

其中Y1i和Y0i為處理組和對(duì)照組潛在產(chǎn)出值。

3.2Boostrap穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)誤

根據(jù)Ham et al.（2011）用Monte Carlo模擬方法驗(yàn)證了Boostrap估計(jì)局部線性匹配回歸標(biāo)準(zhǔn)誤的準(zhǔn)確性，以及對(duì)照組與實(shí)驗(yàn)組數(shù)據(jù)樣本小的原因，本文使用Boostrap方法估計(jì)ATT標(biāo)準(zhǔn)誤。具體操作如下：首先從總體重復(fù)抽出n個(gè)樣本得到經(jīng)驗(yàn)樣本；然后利用Kernel-PSM方法估計(jì)出ATTi；第三步，重復(fù)K次前兩個(gè)步驟（本文設(shè)定K=50），得到K個(gè)估計(jì)值A(chǔ)TT1，ATT2，…，ATTK；最后，根據(jù)ATT1，ATT2，…，ATTK計(jì)算ATT統(tǒng)計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤。

四、研究設(shè)計(jì)

4.1樣本數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文選取2004年之前上市的滬深兩市所有非金融類(lèi)上市公司作為研究對(duì)象，并執(zhí)行以下的樣本篩選程序：（1）剔除金融保險(xiǎn)行業(yè)（行業(yè)代碼為“I”）的公司樣本；（2）剔除主要變量的數(shù)據(jù)有缺失的樣本；（3）剔除被證監(jiān)會(huì)執(zhí)行特別處理（ST或PT）的公司樣本。為了消除異常值的影響，對(duì)公司層面的連續(xù)變量進(jìn)行上下1%的Winsorize縮尾處理。（4）剔除在觀測(cè)時(shí)期內(nèi)管理者變更的企業(yè)，因?yàn)楣芾碚吒婵赡軙?huì)帶來(lái)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)決策的改變。（5）保留職務(wù)名稱(chēng)為“總經(jīng)理”、“首席執(zhí)行官”高管數(shù)據(jù)，與國(guó)內(nèi)其他文獻(xiàn)不同，本文僅將總經(jīng)理作為CEO為研究對(duì)象，管理者是企業(yè)決策制定的直接主體。刪除數(shù)據(jù)缺失值后，最終得到的樣本包含6523家公司-年非平衡面板樣本，最長(zhǎng)年度區(qū)間1999-2010年。本文使用的公司層面數(shù)據(jù)均來(lái)自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。

4.2主要變量描述性統(tǒng)計(jì)分析

1.公司風(fēng)險(xiǎn)

早期研究中較多使用公司股票收益波動(dòng)衡量公司總風(fēng)險(xiǎn)，當(dāng)股票收益波動(dòng)越大，則意味著公司風(fēng)險(xiǎn)越高。因此本文使用股票周收益率標(biāo)準(zhǔn)差WTRISK（Total Risk）測(cè)度公司風(fēng)險(xiǎn)變量。在估計(jì)時(shí)，公司風(fēng)險(xiǎn)代理變量對(duì)數(shù)化。

2.CEO年齡

本文將高管年齡劃分成三組，年輕派27-40歲，中年派41-55歲，老年派55-69歲，本文中CEO只限定在總經(jīng)理和首席執(zhí)行官，姜付秀（2009）指出發(fā)達(dá)國(guó)家的CEO與我國(guó)上市公司中董事長(zhǎng)更相近，并且在國(guó)內(nèi)其他研究中較多以董事長(zhǎng)為CEO為研究對(duì)象，但是管理者是公司決策制定的直接主體，如果考慮董事長(zhǎng)特征，可能會(huì)混淆CEO年齡特征對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響大小。定義年齡處理效應(yīng)二元離散變量d_age，對(duì)于年輕CEO組與中年CEO組，中年組CEO為處理組，即d_age取值為1，年輕CEO企業(yè)為對(duì)照組，即d_age取值為0。類(lèi)似的，對(duì)于中年組與年長(zhǎng)組的配對(duì)分析，年長(zhǎng)組企業(yè)為處理組，即d_age取值為1，中年CEO企業(yè)為對(duì)照組，即d_age取值為0。

3.其他控制變量

參照Kini和Williams（2012）[15]做法，本文加入影響公司風(fēng)險(xiǎn)決策和高管年齡相關(guān)的一些CEO特征和公司特征變量，Tenure是高管任職年限，其平均值（中位數(shù)）是2.5年（2）。公司資產(chǎn)Asset，資產(chǎn)規(guī)模大的的企業(yè)通常不進(jìn)行債券融資方式，信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題較輕微，因此我們預(yù)計(jì)規(guī)模越大的企業(yè)越不容易受到金融危機(jī)的沖擊；市賬比MB，市賬比越高的公司表示未來(lái)的成長(zhǎng)性比較高，這種成長(zhǎng)性類(lèi)似于一種保價(jià)的期權(quán)；現(xiàn)金流量持有量Cash_rate，擁有更多融資資源的企業(yè)受到外來(lái)沖擊的影響就越??；營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率Growth；資產(chǎn)收益率ROA；Degree是學(xué)歷指標(biāo)變量，博士學(xué)歷事，則值為4，碩士學(xué)歷值為3，本科學(xué)歷為2，專(zhuān)科學(xué)歷為1，專(zhuān)科以下學(xué)歷值為0；專(zhuān)公司股票年收益Stock Return；公司年齡Firm age，本文用當(dāng)年與國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)首次披露公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)年份之差衡量公司年齡；Blockhold是指標(biāo)變量，當(dāng)公司機(jī)構(gòu)投資者持股比例至少有一個(gè)超過(guò)10%，則值為1，否則為0；行業(yè)虛擬變量Dum_r，捕捉行業(yè)差異性；年度虛擬變量Dum_y。

4.統(tǒng)計(jì)性描述分析

表1報(bào)告了主要變量描述性統(tǒng)計(jì)分析，WTRISK最小值為-3321，最大值為-0612，平均值為-1879；高管年齡最小為25歲，最大為69歲，均值為46歲。高管平均任職期限為3年左右。通過(guò)對(duì)我國(guó)不同年齡段上市公司的CEO的個(gè)人以及公司的基本特征進(jìn)行了簡(jiǎn)要的統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)中年的CEO在我國(guó)占據(jù)主導(dǎo)的地位，老年和青年CEO人數(shù)相當(dāng)，呈現(xiàn)“中間大、兩頭小”的局面。為了檢驗(yàn)本文初步猜想，用二次曲線擬合公司風(fēng)險(xiǎn)與高管年齡，圖1從視覺(jué)上給出了兩者關(guān)系。從圖中可以大致看出，二者呈倒U曲線關(guān)系，大致在47左右達(dá)到峰值后再下降，初步證實(shí)本文認(rèn)為中年組企業(yè)CEO更傾向于投資高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目，提高公司風(fēng)險(xiǎn)。

4.3 Boostrap-Kernel-PSM估計(jì)

（1）年輕組與中年組比較

本文定義d_age二元離散變量，當(dāng)高管年齡處于（40，55）之間，則取值為年齡低于40歲的企業(yè)取值為0，刪除年長(zhǎng)組數(shù)據(jù)。本文使用逐步回歸化估計(jì)以高管年齡二元離散變量為因變量的logit模型，以10%顯著水平刪選變量。Logit回歸模型結(jié)果如表2 Model（1）。根據(jù)計(jì)算處理組與對(duì)照組的傾向值，利用局部多項(xiàng)式核平滑回歸匹配算法，并采用Boostrap估計(jì)ATT標(biāo)準(zhǔn)誤，其精確確性已有實(shí)證經(jīng)驗(yàn)的論證（Ham et al，2011[16]）?；貧w模型中控制變量通過(guò)15%顯著水平刪選，從表2看出，三個(gè)模型中高管任職期限系數(shù)在1%顯著水平上顯著為正。企業(yè)資產(chǎn)系數(shù)與因變量在1%水平上顯著為正，說(shuō)明企業(yè)資產(chǎn)和規(guī)模越大，公司越有實(shí)力和財(cái)力實(shí)現(xiàn)高風(fēng)險(xiǎn)投資需求，繼續(xù)尋求發(fā)展的儲(chǔ)備。

（2）年長(zhǎng)組與中年組比較

本文定義d_age二元離散變量，當(dāng)高管年齡大于55歲，則取值為1；當(dāng)高管年齡處于（40，55）之間，則取值為0，刪除年齡段低于40的數(shù)據(jù)。本文首先使用逐步回歸化估計(jì)以高管年齡二元離散變量為因變量的logit模型，以10%顯著水平刪選變量。Logit回歸模型結(jié)果如表2中Model（2）。

（3）年長(zhǎng)組與年輕組比較

本文定義d_age二元離散變量，當(dāng)高管年齡大于55歲，則取值為1；當(dāng)高管年齡低于40歲則取值為0，刪除中年組數(shù)據(jù)。按照上述步驟，Logit逐步回歸結(jié)果如表2中Model（3）。

表3報(bào)告了用Boostrap估計(jì)的ATT統(tǒng)計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)誤，與本文預(yù)期相符的是，本文發(fā)現(xiàn)中年組企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)高于年輕組，年齡效應(yīng)為0036，Boostrap標(biāo)準(zhǔn)誤為002，在10%水平上顯著。但是在老年組與中年組配對(duì)檢驗(yàn)中，估計(jì)系數(shù)為-00288482，高管年長(zhǎng)的企業(yè)總風(fēng)險(xiǎn)比高管中年組企業(yè)低，但是標(biāo)準(zhǔn)誤為002455，P值為0541，未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。本文進(jìn)一步借鑒Ham et al（2011）做法，檢驗(yàn)?zāi)挲g效應(yīng)對(duì)年長(zhǎng)組和年輕組企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)年齡效應(yīng)為正，公司平均提高00766，與Ham et al（2011）研究結(jié)果不同?？赡茉蚴潜疚臉颖局心挲g范圍跨度小，本文中CEO只限定在總經(jīng)理和首席執(zhí)行官，姜付秀（2009）指出發(fā)達(dá)國(guó)家的CEO與我國(guó)上市公司中董事長(zhǎng)更相近，并且在國(guó)內(nèi)其他研究中較多以董事長(zhǎng)為CEO為研究對(duì)象，這也許是與其他研究發(fā)現(xiàn)不同的原因之一。在Ham et al.（2011）中，高管年齡在59-91歲之間為老年組，29-52歲為年輕組。同時(shí)在國(guó)內(nèi)其他文獻(xiàn)中，一般60歲以上為老年組，所以本文關(guān)于老年組與年輕組年齡對(duì)公司風(fēng)險(xiǎn)行為的影響可能仍然有部分中年組高管對(duì)公司風(fēng)險(xiǎn)決策的影響。

相關(guān)的心理學(xué)分析中，隨著管理者的年齡不同，其對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的偏好也有所不同。按照常理來(lái)說(shuō)，年齡較大的管理者由于其社會(huì)地位、收入以及聲譽(yù)等已經(jīng)或多或少達(dá)到了一定的水平，因此冒險(xiǎn)精神將會(huì)減少，采用風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的策略。從而在投資上將會(huì)顯得保守。相反，年輕的管理者，年輕且氣盛。處于人生事業(yè)發(fā)展的階段，為了追求在事業(yè)上的成就，他們將會(huì)有強(qiáng)烈的欲望和動(dòng)機(jī)來(lái)擴(kuò)大企業(yè)的規(guī)模，擴(kuò)大投資與并購(gòu)。從而極可能導(dǎo)致過(guò)度投資。但是本文發(fā)現(xiàn)，處于中年期的高管其對(duì)公司風(fēng)險(xiǎn)相比于年輕組企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)高，年輕CEO還未擁有管理者聲譽(yù)，因此為了避免遭受懲罰和對(duì)未來(lái)職業(yè)生涯的憂慮，而選擇保守投資政策，年輕的高管傾向于降低公司風(fēng)險(xiǎn)。職業(yè)聲譽(yù)機(jī)制良好，可以為管理者間接產(chǎn)生效應(yīng)，同時(shí)企業(yè)也可以從中獲益，向市場(chǎng)傳達(dá)公司業(yè)績(jī)和財(cái)務(wù)狀況的信息，因此年輕CEO更傾向于采取穩(wěn)健、保守公司風(fēng)險(xiǎn)決策。而中年時(shí)期的CEO聲譽(yù)已經(jīng)初步行為，并有能力采取改變公司運(yùn)營(yíng)狀況的措施，為企業(yè)未來(lái)發(fā)展做充足準(zhǔn)備。隨著市場(chǎng)環(huán)境及市場(chǎng)需求改變，CEO通過(guò)改變企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資高風(fēng)險(xiǎn)收益項(xiàng)目。因此，隨著管理者聲譽(yù)的逐步形成，CEO在公司決策中展示出本身特點(diǎn)和管理水平，隨著公司所有者和管理者信任水平的提高，管理者個(gè)人特點(diǎn)會(huì)滲入到公司各項(xiàng)決策中。

4.4共同區(qū)間檢驗(yàn)

（1）中年組與年輕組

在第一步預(yù)測(cè)傾向值后，雖然每個(gè)公司年CEO都有傾向值得分，但存在傾向值得分過(guò)高或過(guò)低，無(wú)法找到匹配的個(gè)體。通常傾向值取值極端的個(gè)人沒(méi)有因?yàn)闆](méi)有與之匹配的個(gè)人無(wú)法為我們提供有用信息，因此在匹配算中就沒(méi)有考慮。能從對(duì)照組找到匹配對(duì)象的傾向值取值范圍被稱(chēng)為“共同區(qū)間”（Common Support）。從圖2中年組與年輕組匹配前后傾向值得分密度分布圖可以看出，匹配后處理組和對(duì)照組中的傾向值得分區(qū)間范圍基本保持一致，意味著對(duì)于處理組中任何一個(gè)個(gè)體都能在對(duì)照組中找到配對(duì)對(duì)象。而匹配前中年組傾向值取值范圍比對(duì)照組大，因此匹配時(shí)，低于0.25左右的傾向值被認(rèn)為是極端值而沒(méi)被考慮進(jìn)行匹配。

限于篇幅，本文未呈現(xiàn)老年組與年輕組匹配前后傾向值密度分布圖，但通過(guò)了共同支撐域檢驗(yàn)。

4.5平衡檢驗(yàn)

（1）中年組和年輕組

在完成匹配第，通常會(huì)對(duì)處理組和對(duì)照組之間的每個(gè)混淆變量之間差異檢驗(yàn)。如果中年組CEO企業(yè)與年輕組CEO企業(yè)之間的混淆變量均值沒(méi)有顯著差異，則認(rèn)為這樣的配對(duì)樣本是“平衡”的。圖3呈現(xiàn)了配對(duì)后對(duì)照組和處理組混淆變量的平衡檢驗(yàn)圖，離0值線越近，則表示兩組特征變量差異越小，則兩組各個(gè)變量就越平衡。所有的變量除了工業(yè)虛擬變量4在15%顯著水平上兩組無(wú)差異，其他變量均在10%的水平上通過(guò)了平衡檢驗(yàn)。其中這些變量對(duì)應(yīng)于表2中的Model（1）中的控制變量，d_ind變量是行業(yè)類(lèi)別變量，d_year是年份類(lèi)別變量。

五、結(jié)論

本文以CEO年齡特征為研究對(duì)象，在以往文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，研究公司行為決策中的年齡效應(yīng)，證明不同年齡段的CEO對(duì)其公司的決策行為產(chǎn)生不同的影響效果。通過(guò)相關(guān)文獻(xiàn)的梳理，本文認(rèn)為于中年期的高管其對(duì)公司風(fēng)險(xiǎn)相比于年輕組企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)高，但是實(shí)證結(jié)果并不支持關(guān)于中年組與年長(zhǎng)組企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平差異的證據(jù)。其次，與其他文獻(xiàn)結(jié)論不同，本文發(fā)現(xiàn)年長(zhǎng)組企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)高于年輕企業(yè)，因?yàn)楸疚亩x高管年齡大于55歲，而與其他文獻(xiàn)一般定義年齡大于60的高管為年長(zhǎng)組。本文重新將年長(zhǎng)組高管定義為年齡大于60歲，并未得到年輕組企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)顯著高于年長(zhǎng)組企業(yè)的實(shí)證證據(jù)，可能與本文只關(guān)注公司經(jīng)理人特征，而并未考慮董事長(zhǎng)年齡特征對(duì)公司風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響有關(guān)。〖JP〗

本文通過(guò)運(yùn)用Boostrap-Kernel-PSM估計(jì)研究上市公司年齡對(duì)公司風(fēng)險(xiǎn)的影響。本文將高管年齡劃分成三組，年輕派27-40歲，中年派41-55歲，老年派55-69歲，通過(guò)三組不同年齡段企業(yè)的配對(duì)比較，本文發(fā)展中年組企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)比年輕組企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)高，年輕CEO出于未來(lái)職業(yè)生涯和懲罰機(jī)制的考慮，會(huì)采取穩(wěn)健、保守地公司投資決策；而年長(zhǎng)CEO自身風(fēng)險(xiǎn)厭惡和未來(lái)預(yù)期收入的降低會(huì)，以及蒂固的思維模式很難去接受新的觀點(diǎn)，會(huì)相應(yīng)減少公司應(yīng)承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)，傾向于謹(jǐn)慎和規(guī)避的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度。中年CEO由于管理技能、社會(huì)地位以及聲譽(yù)已經(jīng)建立，對(duì)公司相關(guān)事宜決策影響力更強(qiáng)，對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目投資意愿強(qiáng)，對(duì)失敗項(xiàng)目所能造成的責(zé)任以及后果都有能力去承擔(dān)。對(duì)于年長(zhǎng)組企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)高于年輕CEO企業(yè)，本文認(rèn)為數(shù)據(jù)的不足，年長(zhǎng)高管年齡段55-69，仍然捕捉的是中年高管效應(yīng)，不是年長(zhǎng)組高管，因此在效應(yīng)上是顯著為10%正的。（作者單位：廣西大學(xué)商學(xué)院）

本文受到國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（批準(zhǔn)號(hào)：71362013）、教育部人文社科基金項(xiàng)目（批準(zhǔn)號(hào)：13YJC790088）和廣西自然科學(xué)基金項(xiàng)目（批準(zhǔn)號(hào)：2013GXNSFBA019011）的資助。

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