高管學(xué)術(shù)經(jīng)歷與企業(yè)非效率投資

婁亞娜

【摘要】? 文章以2008—2016年滬深A(yù)股上市公司為樣本，研究了高管學(xué)術(shù)經(jīng)歷對(duì)企業(yè)非效率投資的影響。研究結(jié)果表明，高管團(tuán)隊(duì)成員擁有學(xué)術(shù)經(jīng)歷，對(duì)企業(yè)非效率投資可以起到顯著的緩解作用。然后，將非效率投資分為投資過(guò)度與投資不足兩種情況進(jìn)行研究，結(jié)果表明高管學(xué)術(shù)經(jīng)歷對(duì)企業(yè)過(guò)度投資的緩解作用更明顯，并且這一結(jié)果在采用傾向得分匹配法和Heckman兩階段回歸法控制內(nèi)生性等問(wèn)題后仍舊成立。文章的研究豐富了高管特征對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策影響方面的相關(guān)研究，對(duì)于高管聘用選拔條件的確定和任用有參考意義。

【關(guān)鍵詞】? 高管學(xué)術(shù)經(jīng)歷;非效率投資;過(guò)度投資;投資不足

【中圖分類號(hào)】? F272.3? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】? A? 【文章編號(hào)】? 1002-5812（2019）03-0064-04

一、引言

自科斯提出企業(yè)理論以來(lái)，管理層對(duì)企業(yè)投資活動(dòng)的影響受到了人們的廣泛關(guān)注。在現(xiàn)代企業(yè)兩權(quán)分離的背景下，管理者作決策時(shí)并不會(huì)完全遵照股東意志。傳統(tǒng)的理論對(duì)此主要有兩種解釋，一是基于委托代理理論，管理者出于獲得更高的職位和薪酬待遇等動(dòng)機(jī)，會(huì)不斷擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模，從而導(dǎo)致過(guò)度投資。另一種是基于信息不對(duì)稱理論，管理層作為實(shí)際經(jīng)營(yíng)管理者，對(duì)企業(yè)內(nèi)部的情況十分了解，但是外部投資者以及債權(quán)人等并不能完全知悉公司的所有信息，信息不對(duì)稱的存在會(huì)對(duì)企業(yè)的融資需求產(chǎn)生約束，從而會(huì)產(chǎn)生投資不足的情況。隨著研究的深入，人們發(fā)現(xiàn)這兩種情況普遍存在，但是傳統(tǒng)的理論并不能完美地解釋這些現(xiàn)象。Hambrick和Mason于1984年提出的“高階梯隊(duì)理論”為后續(xù)的研究提供了理論基礎(chǔ)和契機(jī)，于是很多學(xué)者開始從管理者本身的特征入手，來(lái)研究其對(duì)于投資行為的影響。已有的文獻(xiàn)研究了高管年齡、性別、任期時(shí)間、教育背景、政治背景、海外背景以及個(gè)人的一些特殊經(jīng)歷等（魏立群等，2002;姜付秀等，2009;韓靜等，2014;盧鑫等，2017;Simsek，2007;Bernile et al.，2017）對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)的影響，但是關(guān)于高管學(xué)術(shù)背景的研究卻十分少。本文以投資效率作為切入點(diǎn)，研究高管學(xué)術(shù)經(jīng)歷與企業(yè)非效率投資程度之間的關(guān)系。

本文可能的貢獻(xiàn)主要有以下兩個(gè)方面：（1）目前關(guān)于高管特征對(duì)企業(yè)投資效率影響的文獻(xiàn)十分豐富，但尚無(wú)研究高管學(xué)術(shù)經(jīng)歷對(duì)投資效率的影響，本文的研究可以豐富相關(guān)研究。（2）本文所研究的高管學(xué)術(shù)經(jīng)歷是指高管曾任職高?；蚩蒲袡C(jī)構(gòu)等，從事學(xué)術(shù)研究，它與教育背景有著明顯的差別，它們對(duì)高管個(gè)人特質(zhì)的塑造和影響是不同的，該研究對(duì)于高管聘用選拔條件的確定以及如何提升企業(yè)投資效率的研究都有著重要意義。

二、理論分析與研究假設(shè)

Hambrick 和 Mason提出的“高階梯隊(duì)理論”認(rèn)為，高管特征的異質(zhì)性會(huì)對(duì)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)決策產(chǎn)生不同的影響。已有的大量實(shí)證研究都支持了該理論。本文從學(xué)術(shù)經(jīng)歷這一高管特征入手，研究其對(duì)投資效率的影響。學(xué)術(shù)經(jīng)歷，一方面，會(huì)對(duì)高管的認(rèn)知能力、知識(shí)結(jié)構(gòu)和思維方式產(chǎn)生影響。首先，學(xué)術(shù)經(jīng)歷表明其有獨(dú)立進(jìn)行學(xué)術(shù)研究的能力，并且注重過(guò)程的嚴(yán)謹(jǐn)性和結(jié)論的正確性，其在邏輯推斷方面也更加審慎（周楷唐等，2017）。因此具有學(xué)術(shù)背景的高管在做決策時(shí)，會(huì)更加基于企業(yè)的實(shí)際情況來(lái)做出判斷分析，使企業(yè)在一定程度上規(guī)避較大的風(fēng)險(xiǎn)。其次，從事學(xué)術(shù)科研的人員，他們對(duì)某一行業(yè)的投資前景和未來(lái)發(fā)展會(huì)有更深入的了解，對(duì)項(xiàng)目的可行性會(huì)有更可靠的判斷。已有的研究證明，有過(guò)學(xué)術(shù)經(jīng)歷的人，會(huì)更加依據(jù)其專業(yè)知識(shí)進(jìn)行決策，而不是靠主觀判斷甚至猜測(cè)，尤其是在內(nèi)外部面臨更多的政策、市場(chǎng)環(huán)境等的不確定時(shí)，他們做出的決策也會(huì)更加穩(wěn)妥（Jiang，B.，et al，2007）。

另一方面，有過(guò)學(xué)術(shù)研究經(jīng)歷的高管曾任職的單位是學(xué)校以及科研機(jī)構(gòu)等，他們一般具有較高的學(xué)術(shù)道德和社會(huì)責(zé)任感，這會(huì)使他們更加自律，能更好地進(jìn)行自我約束，社會(huì)道德水平高。Cho et al.（2015）的研究表明，高層尤其是董事中，曾有高校任教經(jīng)歷的人數(shù)越多，人們對(duì)企業(yè)在社會(huì)責(zé)任方面的評(píng)價(jià)會(huì)更好。因此，一般情況下，曾有學(xué)術(shù)經(jīng)歷的高管，他們的道德水平和社會(huì)責(zé)任意識(shí)會(huì)更高，自我約束意識(shí)也會(huì)更強(qiáng)，在這種內(nèi)在機(jī)制的作用下，做決策時(shí)自利傾向可能會(huì)更弱。另外，周楷唐等（2017）的研究證明了高管學(xué)術(shù)背景可以降低債務(wù)成本，更有利于企業(yè)以后年度獲得貸款。這說(shuō)明高管學(xué)術(shù)經(jīng)歷可以起到一定的信號(hào)傳遞作用，從而降低外部債權(quán)人和投資者與企業(yè)間信息不對(duì)稱的程度?？傊鶕?jù)以上兩個(gè)方面的分析我們判斷，有學(xué)術(shù)經(jīng)歷的高管在作各項(xiàng)決策時(shí)會(huì)更加審慎，從而降低企業(yè)非效率投資程度，使得投資活動(dòng)更能增加企業(yè)的價(jià)值。由此我們提出假設(shè)1：

H1：具有學(xué)術(shù)經(jīng)歷的高管可以降低企業(yè)非效率投資的程度，并且人數(shù)越多、比例越大，對(duì)企業(yè)非效率投資的降低作用越明顯。

由以上分析我們知道，研究高管學(xué)術(shù)經(jīng)歷對(duì)企業(yè)投資效率的影響，本質(zhì)上是研究具備這一特征的高管所形成的內(nèi)在特質(zhì)在經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中所發(fā)揮的作用，從專業(yè)技能和思維方面來(lái)講，這些高管對(duì)某一行業(yè)的認(rèn)知和了解更深，對(duì)投資項(xiàng)目有更加準(zhǔn)確的判斷和分析，做決策時(shí)更加審慎和保守;另一方面，從這一經(jīng)歷對(duì)高管內(nèi)在的塑造和道德的角度出發(fā)，其形成的自我約束和監(jiān)督機(jī)制會(huì)抑制其不斷擴(kuò)大投資規(guī)模、建立“商業(yè)帝國(guó)”的欲望，從而降低過(guò)度投資的傾向。但是這一經(jīng)歷對(duì)投資不足的影響，是通過(guò)信號(hào)傳遞來(lái)發(fā)揮作用，本質(zhì)上是一種間接的外在作用。所以高管學(xué)術(shù)經(jīng)歷對(duì)這兩種情況作用的程度可能有所差別。因此提出假設(shè)2：

H2：相比于投資不足，有學(xué)術(shù)經(jīng)歷的高管對(duì)過(guò)度投資的降低作用更顯著。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本選擇

本文以滬深A(yù)股上市公司為樣本，并在此基礎(chǔ)上做了如下處理：（1）剔除金融類行業(yè)的樣本;（2）剔除處于ST、PT狀態(tài)的公司;（3）剔除關(guān)鍵財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)缺失的樣本;（4）為了減少極端值帶來(lái)的影響，本文對(duì)所有連續(xù)變量在1%、99%上進(jìn)行了winsorize處理。最終得到了12 563個(gè)觀測(cè)值。

（二）變量的定義

1.公司投資效率的度量。本文借鑒Richardson（2006）等的研究，采用模型（1）來(lái)計(jì)算企業(yè)的投資效率：

Invest=β0+β1Growth+β2Lev+β3Cash+β4Age+β5Size+β6Ret+β7Invlag+ΣIndustry+ΣYear+ε （1）

Invest表示當(dāng)年新增的投資，Invest=購(gòu)建支出+并購(gòu)支出-出售收入-處置收入-折舊攤銷，其中，購(gòu)建支出與出售收入分別為現(xiàn)金流量表中購(gòu)建（出售）固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)支付（收回）的現(xiàn)金，并購(gòu)支出和處置收入分別為取得（處置）子公司及其他營(yíng)業(yè)單位支付（收到）的現(xiàn)金凈額，折舊攤銷為當(dāng)期的固定資產(chǎn)折舊和無(wú)形資產(chǎn)的攤銷之和，Invest用期初的總資產(chǎn)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理;企業(yè)的成長(zhǎng)機(jī)會(huì)Growth用期初營(yíng)業(yè)收入的增長(zhǎng)率來(lái)表示;Lev為財(cái)務(wù)杠桿;Age表示上市年限，用企業(yè)截止上一期末的上市時(shí)間的自然對(duì)數(shù)表示;Cash為現(xiàn)金持有量;Size為公司規(guī)模;Ret為上一年度考慮現(xiàn)金紅利再投資的年個(gè)股回報(bào)率;Invlag由Invest滯后一期得到;Industry和Year分別是行業(yè)和年度的虛擬變量;投資效率用模型（1）中的殘差ε來(lái)衡量，ε為正則說(shuō)明投資過(guò)度，用Overinv表示;反之則為投資不足，用Underinv表示。

2.高管學(xué)術(shù)背景。目前學(xué)術(shù)界對(duì)高管團(tuán)隊(duì)尚未形成統(tǒng)一的界定，本文借鑒Bamber et al.（2010）的研究，將高管團(tuán)隊(duì)界定為不包含董事會(huì)和監(jiān)事會(huì)成員在內(nèi)的直接參與企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的人員，包括公司的CEO、總經(jīng)理和副總經(jīng)理、執(zhí)行總經(jīng)理和副總經(jīng)理、CFO以及總會(huì)計(jì)師等。

（三）模型設(shè)定

為檢驗(yàn)上文提出的假設(shè)，構(gòu)建了如下的回歸模型：

Inv（Overinv/Underinv）=β0+β1Academic+βiControls+∑Year+∑Industy+ε （2）

其中，因變量Inv表示非效率投資，用模型（1）計(jì)算得到的殘差的絕對(duì)值衡量。自變量Academic分別用Aca、Naca、Laca這三個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量，Aca是一個(gè)虛擬變量，表示高管是否具有學(xué)術(shù)經(jīng)歷，如果高管團(tuán)隊(duì)中有人具有學(xué)術(shù)經(jīng)歷則取1，否則取0;Naca為團(tuán)隊(duì)中有學(xué)術(shù)經(jīng)歷的高管人數(shù);Laca為擁有學(xué)術(shù)背景的高管人數(shù)占比。Controls為控制變量，借鑒姜付秀等（2009）、申慧慧等（2012）的研究，控制變量選取如下：（1）股權(quán)性質(zhì)Soe，如果是國(guó)有控股企業(yè)則取1，否則取0;（2）Outdir表示獨(dú)立董事占全部董事的比例;（3）Board表示董事會(huì)規(guī)模，用董事會(huì)人數(shù)的自然對(duì)數(shù)來(lái)衡量;（4）Top1為第一大股東持股比例;（5）Shrs為股權(quán)制衡度，用第二至第十大股東的持股比例之和來(lái)表示;（6）Dual表示董事長(zhǎng)和CEO的兼任情況，兩職合一取1，否則取0;（7）Loss表示企業(yè)虧損或者盈利的虛擬變量，如果ROA<0，則Loss取1，否則取0;（8）CGR為高管的持股比例;（9）Size表示規(guī)模，用總資產(chǎn)取對(duì)數(shù)來(lái)衡量。Year和Industy分別為年度和行業(yè)控制變量。

四、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

由下頁(yè)表1的樣本分布可知，高管有學(xué)術(shù)經(jīng)歷的樣本量為4 006，占全部樣本量的近32%，樣本量整體上呈增加的趨勢(shì)，與我國(guó)上市公司數(shù)量增長(zhǎng)的情況一致。從下頁(yè)表2主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)可以看出，非效率投資Invest的均值為0，中位數(shù)為-0.01，說(shuō)明投資不足的樣本量大于投資過(guò)度的樣本量，但投資不足的程度比投資過(guò)度低，通過(guò)對(duì)Overinv和Underinv這兩個(gè)變量比較也可以得到這一點(diǎn)，其中投資過(guò)度樣本量為5 240，投資不足樣本量為7 323;Naca的均值為0.51，中位數(shù)為0，最小值和最大值分別為0和13，說(shuō)明樣本中高管有學(xué)術(shù)經(jīng)歷的人數(shù)具有很大的差異;Laca為0.07，說(shuō)明有學(xué)術(shù)經(jīng)歷高管的人數(shù)占高管團(tuán)隊(duì)人數(shù)比例的平均值為7%。其余變量在此不詳述。

（二）高管學(xué)術(shù)經(jīng)歷與企業(yè)非效率投資的回歸分析

下頁(yè)表3是高管學(xué)術(shù)經(jīng)歷與企業(yè)非效率投資全樣本回歸以及將樣本分為過(guò)度投資和投資不足組分別進(jìn)行回歸的結(jié)果。從表3可以看出，Aca和Inv在5%的水平上顯著負(fù)相關(guān)，說(shuō)明有學(xué)術(shù)經(jīng)歷的高管可以降低企業(yè)非效率投資的程度，Naca、Laca和Inv在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)，說(shuō)明高管團(tuán)隊(duì)中，有學(xué)術(shù)經(jīng)歷的高管人數(shù)越多，所占比例越大，其對(duì)過(guò)度投資的降低作用也越大，假設(shè)1得到驗(yàn)證。在過(guò)度投資組中，Aca和Overinv在10%的水平上顯著負(fù)相關(guān)，Naca、Laca這兩個(gè)指標(biāo)與Overinv在1%的水平上呈顯著負(fù)相關(guān)，這充分說(shuō)明高管有學(xué)術(shù)經(jīng)歷可以顯著降低企業(yè)過(guò)度投資的程度;而在投資不足組，衡量高管學(xué)術(shù)經(jīng)歷的三個(gè)變量和Underinv都呈負(fù)相關(guān)的關(guān)系，但并不顯著，說(shuō)明高管學(xué)術(shù)經(jīng)歷對(duì)投資不足的緩解作用不如對(duì)過(guò)度投資的作用明顯，即相比于投資不足，其對(duì)于過(guò)度投資的降低程度更顯著，假設(shè)2得到驗(yàn)證。

（三）內(nèi)生性檢驗(yàn)

1.PSM法。構(gòu)建影響上市公司聘任有學(xué)術(shù)經(jīng)歷高管的Probit模型，將虛擬變量Aca即高管是否擁有學(xué)術(shù)經(jīng)歷作為因變量，然后對(duì)每個(gè)控制變量進(jìn)行回歸，模型設(shè)定如下：

Aca=β0+β1Top1+β2Shrs+β3Soe+β4Board+β5Outdir+β6Dual+β7Loss+β8CGR+β9Size+ΣIndustry+ΣYear+ε （3）

利用構(gòu)建的模型（3）對(duì)樣本進(jìn)行回歸，會(huì)得到每個(gè)公司的一個(gè)Score值，然后選擇最鄰近匹配的方法，為所有具備學(xué)術(shù)經(jīng)歷高管的公司匹配一個(gè)與之概率最貼近但是卻無(wú)學(xué)術(shù)經(jīng)歷高管的公司，最終有8 012個(gè)樣本。運(yùn)用模型（2）再次進(jìn)行回歸，結(jié)果見下頁(yè)表4。下頁(yè)表4前2列分別為匹配前后利用模型（3）進(jìn)行回歸的結(jié)果，可以看到在匹配前，兩組樣本存在較大差異，而匹配后，控制變量組間差異不明顯，配對(duì)有效。第3—11列為利用匹配后的樣本重新進(jìn)行回歸的結(jié)果，可以看到，全樣本組、過(guò)度投資組中自變量的所有指標(biāo)回歸系數(shù)都顯著為負(fù)，而投資不足組中的回歸系數(shù)雖為負(fù)，但并不顯著，與上述回歸結(jié)果基本一致，所以在考慮了樣本選擇偏差后假設(shè)仍舊成立。

2.Heckman兩階段回歸法。上文研究了學(xué)術(shù)經(jīng)歷這一高管特征對(duì)企業(yè)投資效率的影響，但是反過(guò)來(lái)，投資效率好的企業(yè)也可能會(huì)更吸引這些學(xué)術(shù)人才，從而帶來(lái)樣本自選擇的問(wèn)題。在此，我們使用Heckman兩階段法來(lái)解決這一問(wèn)題。借鑒Srinidhi et al.（2011）的研究，我們將上年度企業(yè)所在行業(yè)的其他公司擁有學(xué)術(shù)經(jīng)歷高管的比例作為第一階段中的工具變量進(jìn)行回歸分析，首先進(jìn)行Probit回歸，計(jì)算得到逆米爾斯比率（IMR）后，將其加入第二階段的控制變量，對(duì)模型（2）再次進(jìn)行回歸，結(jié)果如下頁(yè)表5所示。從下頁(yè)表5我們可以看出，第（2）—（10）列IMR前的系數(shù)都顯著為正，說(shuō)明自選擇問(wèn)題的確存在，但是所有自變量的回歸結(jié)果與前述基本吻合，這說(shuō)明在考慮這一問(wèn)題后，前面的研究結(jié)果仍舊成立。

五、結(jié)論

本文研究了高管學(xué)術(shù)經(jīng)歷對(duì)企業(yè)非效率投資的影響。研究發(fā)現(xiàn)，高管團(tuán)隊(duì)成員的學(xué)術(shù)經(jīng)歷可以降低企業(yè)非效率投資的程度，并且高管團(tuán)隊(duì)中有學(xué)術(shù)經(jīng)歷的人數(shù)越多、比例越大，其改善作用越明顯。另外，將非效率投資分為過(guò)度投資和投資不足兩種情況進(jìn)行研究，結(jié)果顯示，高管學(xué)術(shù)經(jīng)歷對(duì)企業(yè)過(guò)度投資的緩解作用更明顯。本文首次研究了高管學(xué)術(shù)經(jīng)歷對(duì)企業(yè)投資效率的影響，豐富了高管特征對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策影響的相關(guān)研究，對(duì)于理解企業(yè)管理中所遇到的問(wèn)題有一定意義。另外本文的發(fā)現(xiàn)也為高管聘用選拔條件的確定和任用有參考意義。X

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