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    政策性負(fù)擔(dān)、管理者過度自信與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)

    2021-10-25 09:53李香花高博李世輝
    財(cái)會(huì)月刊·上半月 2021年10期
    關(guān)鍵詞:產(chǎn)權(quán)性質(zhì)

    李香花 高博 李世輝

    【摘要】依托資源依賴?yán)碚?、社?huì)責(zé)任理論和前景理論, 以2008 ~ 2019年滬深A(yù)股上市公司為研究樣本, 實(shí)證檢驗(yàn)政策性負(fù)擔(dān)與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的關(guān)系。 結(jié)果表明: 政策性負(fù)擔(dān)能夠發(fā)揮資源支持作用, 提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平, 并且管理者過度自信可以增強(qiáng)政策性負(fù)擔(dān)對企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的正向影響。 進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn), 非國有企業(yè)承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)能夠更加顯著地提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平, 在市場化進(jìn)程快的地區(qū)政策性負(fù)擔(dān)能夠更加顯著地提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

    【關(guān)鍵詞】政策性負(fù)擔(dān);企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān);管理者過度自信;產(chǎn)權(quán)性質(zhì);市場化進(jìn)程

    【中圖分類號】F276? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994(2021)19-0048-10

    一、引言

    改革開放以來, 中國經(jīng)濟(jì)大步向前邁進(jìn), 在與世界各國經(jīng)濟(jì)增速與增量的比賽中, 我國取得了讓人引以為傲的成績。 投資作為推動(dòng)中國GDP增長的三個(gè)加速器之一, 已成為最強(qiáng)勁的動(dòng)力引擎。 在企業(yè)投資決策過程中, 至關(guān)重要的一步是對投資項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行選擇[1] 。 企業(yè)對投資項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)選擇傾向主要是由企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平這一指標(biāo)來衡量的[2,3] , 該指標(biāo)越大, 表明企業(yè)越愿意將資金投向那些風(fēng)險(xiǎn)高、收益高的項(xiàng)目。 2008年金融危機(jī)爆發(fā)以后, 企業(yè)將之前聚焦于提高企業(yè)績效方面的注意力慢慢轉(zhuǎn)移到提升企業(yè)自身風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力上[4] , 并深刻思索在嚴(yán)峻的競爭形勢中該怎樣抵抗風(fēng)險(xiǎn)、獲得生存機(jī)會(huì)和實(shí)現(xiàn)自身可持續(xù)發(fā)展[5] 。 然而, 過度的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)亦會(huì)導(dǎo)致企業(yè)業(yè)績出現(xiàn)較大幅度的波動(dòng), 嚴(yán)重時(shí)可能讓企業(yè)深陷財(cái)務(wù)困境, 甚至瀕臨破產(chǎn)。 所以, 如何合理評價(jià)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)這一舉動(dòng)的利與弊, 讓企業(yè)從風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)中獲得最大收益并實(shí)現(xiàn)最高價(jià)值, 成為學(xué)者們在后經(jīng)濟(jì)危機(jī)時(shí)代研究和探索的重點(diǎn)[6] 。

    在我國經(jīng)濟(jì)慢慢轉(zhuǎn)型的大環(huán)境下, 政府的行為是企業(yè)進(jìn)行項(xiàng)目投資時(shí)需要重點(diǎn)考慮的因素之一[7] 。 政策性負(fù)擔(dān)是指企業(yè)承擔(dān)的政府職責(zé)[8] , 林毅夫等[8] 對企業(yè)在國家經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型過程中所承擔(dān)的政策性負(fù)擔(dān)進(jìn)行了深入和系統(tǒng)的分析, 并進(jìn)一步將這種負(fù)擔(dān)劃分為兩種類型: 一種是戰(zhàn)略性的, 一種是社會(huì)性的。 企業(yè)承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)的結(jié)果喜憂參半[9] : 一方面, 會(huì)讓企業(yè)獲得政府補(bǔ)助和補(bǔ)貼, 在貸款、交稅時(shí)得到一些優(yōu)惠; 但另一方面, 也會(huì)讓企業(yè)經(jīng)營活動(dòng)受到干擾, 使得企業(yè)的利潤率不能真實(shí)地反映其經(jīng)營績效[10] , 嚴(yán)重時(shí)還會(huì)導(dǎo)致企業(yè)面臨政策性虧損[11,12] 。 因而, 企業(yè)如何把握和處理與政府的關(guān)系, 既是企業(yè)進(jìn)行戰(zhàn)略投資決策時(shí)需要審慎思考的問題, 也是目前全面深化改革大背景下不可避免的重要議題。

    鑒于此, 本文基于滬深A(yù)股上市公司2008 ~ 2019年的數(shù)據(jù), 實(shí)證檢驗(yàn)政策性負(fù)擔(dān)與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系。 本文的主要貢獻(xiàn)如下: 第一, 深化和拓展了企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的相關(guān)研究, 使其更加系統(tǒng)化和全面化。 目前, 學(xué)者們大多是從公司治理機(jī)制、管理者特征以及資本結(jié)構(gòu)等視角研究企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)問題, 本文則基于每個(gè)企業(yè)在不同程度上背負(fù)著政策性負(fù)擔(dān)這一事實(shí), 研究政策性負(fù)擔(dān)與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的因果關(guān)系, 從而將政府行為融入企業(yè)投資決策框架。 第二, 為理解政策性負(fù)擔(dān)提供了新的思路。 以往研究多是從政府干預(yù)的角度理解政策性負(fù)擔(dān), 容易忽視政策性負(fù)擔(dān)帶來的資源支持作用。 特別是在目前全面深化改革走深走實(shí)的背景下, 應(yīng)對政策性負(fù)擔(dān)的研究更加深入, 本文對政策性負(fù)擔(dān)的經(jīng)濟(jì)后果研究形成了有益的補(bǔ)充。 第三, 我國目前正處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型過程之中, 本文以此為切入點(diǎn), 從微觀視角衡量政府行為, 研究政府行為對資本投資風(fēng)險(xiǎn)偏好的影響, 有助于厘清宏觀公共治理和微觀公司治理二者間的關(guān)系。

    二、理論分析與研究假設(shè)

    (一)政策性負(fù)擔(dān)與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系

    我國經(jīng)濟(jì)體制改革過程中的主要關(guān)注點(diǎn)之一是政府和企業(yè)之間的關(guān)系, 越來越多的企業(yè)被賦予了政策性負(fù)擔(dān)[13] 。 已有研究大多是從政治觀和掠奪效應(yīng)視角看待政策性負(fù)擔(dān)對企業(yè)活動(dòng)造成的影響, 認(rèn)為政策性負(fù)擔(dān)是政府干預(yù)企業(yè)的一種直接手段[14] 。 雖然隨著我國全面深化改革的走深走實(shí)以及法律制度的逐漸完善, 政府對企業(yè)的干預(yù)越來越困難, 但企業(yè)依然承擔(dān)著某種程度的政策性負(fù)擔(dān), 因而從其他角度理解政策性負(fù)擔(dān)對企業(yè)活動(dòng)造成的影響是必要的。

    1. 基于資源依賴?yán)碚摰姆治觥?資源依賴?yán)碚撜J(rèn)為, 企業(yè)要想實(shí)現(xiàn)長遠(yuǎn)且持續(xù)的發(fā)展, 除了滿足自身?xiàng)l件, 還需要尋找有力的政治資源, 以及時(shí)了解各種動(dòng)態(tài), 調(diào)整發(fā)展戰(zhàn)略。 政策性負(fù)擔(dān)為企業(yè)向政府尋求資源搭建了一座橋梁。

    在實(shí)物資源方面, 企業(yè)承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)有助于其從政府那里獲得各種政策優(yōu)惠, 如政府追加投資、提供政府補(bǔ)助或補(bǔ)貼、給予信貸資源、減稅等[15] ; 政府會(huì)根據(jù)企業(yè)承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)的程度來決定向企業(yè)提供多少資源。 喻貞等[16] 通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn), 無論是國有企業(yè)還是民營企業(yè), 都會(huì)因?yàn)槌袚?dān)大量的政策性負(fù)擔(dān)而獲得政府補(bǔ)貼。 陳德球等[13] 也發(fā)現(xiàn), 社會(huì)性負(fù)擔(dān)越高的企業(yè)獲得的政府補(bǔ)助越多。 不僅如此, 企業(yè)獲取的信貸資源與自身承擔(dān)的政策性負(fù)擔(dān)也是正相關(guān)的[17] 。 無論是政府補(bǔ)助和補(bǔ)貼還是信貸資源及稅收優(yōu)惠, 本質(zhì)上都會(huì)改善企業(yè)財(cái)務(wù)狀況、增加企業(yè)現(xiàn)金持有量, 而良好的財(cái)務(wù)狀況和充足的資金支持正是影響企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目投資決策的重要因素, 這不僅可以為企業(yè)選擇的風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目提供前期資金支持, 還能夠讓企業(yè)有充足的資金以應(yīng)對不利投資情況的發(fā)生, 因而企業(yè)此時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平較高, 會(huì)將更多的資金投入風(fēng)險(xiǎn)與收益雙高的項(xiàng)目中。

    在無形資源方面, 企業(yè)承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)有利于其獲得政府隱性擔(dān)保, 這種擔(dān)保既可以幫助企業(yè)從銀行那里獲得融資貸款[18] , 也可以為企業(yè)在風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目中的得失提供保障。 張龑等[19] 用實(shí)證的方式檢驗(yàn)了擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)和企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的關(guān)系, 發(fā)現(xiàn)擔(dān)保可以顯著提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平, 并且在經(jīng)濟(jì)處于增長期時(shí)這種提升效應(yīng)更加明顯。 另外, 政策性負(fù)擔(dān)也可以幫助企業(yè)與政府建立“關(guān)系”這種無形資源。 已有研究發(fā)現(xiàn), 除了國有企業(yè), 民營企業(yè)也會(huì)積極主動(dòng)地承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)以期建立政企關(guān)聯(lián)[14] 。 部分企業(yè)高管期望通過承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)獲得職位上的晉升或者與政府官員建立友好的人脈關(guān)系[20] 。 擔(dān)保和關(guān)系兩種無形資源對企業(yè)形成了一種無形的保護(hù), 這種保護(hù)可以讓管理者在進(jìn)行投資決策時(shí)有更多的安全感, 從而提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

    2. 基于社會(huì)責(zé)任理論的分析。 企業(yè)積極履行社會(huì)責(zé)任對其未來長遠(yuǎn)戰(zhàn)略發(fā)展具有積極作用, 企業(yè)維持一定的政策性負(fù)擔(dān)是必要的, 因?yàn)檎咝载?fù)擔(dān)在一定程度上與企業(yè)社會(huì)責(zé)任存在重疊, 兩者屬于表象與本質(zhì)的關(guān)系。 企業(yè)承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)是積極履行社會(huì)責(zé)任的體現(xiàn), 這并非對企業(yè)稀缺資源的浪費(fèi), 而是價(jià)值創(chuàng)造的一個(gè)重要方面[21] 。 此外, 企業(yè)承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)有助于其在其他利益相關(guān)者面前樹立負(fù)責(zé)任、有擔(dān)當(dāng)?shù)男蜗螅?提高大眾以及供應(yīng)鏈上下游合作者的信任程度, 從而獲得更多的投資機(jī)會(huì), 提高自身對外投資效率[22] 。 劉傳俊和楊希[23] 通過梳理企業(yè)與客戶等外部利益相關(guān)者的關(guān)系發(fā)現(xiàn), 有較好社會(huì)責(zé)任表現(xiàn)的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力更強(qiáng)。 因此, 政策性負(fù)擔(dān)能發(fā)揮社會(huì)責(zé)任帶來的積極效應(yīng), 進(jìn)而提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

    3. 基于心理學(xué)的分析。 從前景理論的角度來看, 壓力會(huì)對決策產(chǎn)生影響。 在面臨巨大壓力的情況下, 人們更偏好風(fēng)險(xiǎn)[24] 。 政策性負(fù)擔(dān)是一把“雙刃劍”, 其在為企業(yè)帶來各種優(yōu)惠的同時(shí), 也會(huì)耗費(fèi)企業(yè)許多資源, 削弱企業(yè)自身競爭力, 降低財(cái)務(wù)績效[25] 。 如雇傭過多的職工會(huì)提高企業(yè)的人力成本, 降低企業(yè)運(yùn)行效率, 導(dǎo)致企業(yè)業(yè)績下滑甚至產(chǎn)生政策性虧損。已有研究發(fā)現(xiàn), 企業(yè)承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)會(huì)提高其發(fā)生政策性虧損的可能[12,14,26] 。 政策性虧損不僅會(huì)對管理者自身聲譽(yù)和未來職業(yè)生涯產(chǎn)生不利影響, 還會(huì)破壞此前企業(yè)與政府建立的良好關(guān)系。 在這種不利情況下, 政策性虧損對企業(yè)決策者會(huì)形成一種巨大的壓力,在高壓力情形下決策者會(huì)將企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)維持在一個(gè)較高水平。 基于以上分析, 本文提出以下假設(shè):

    H1: 限定其他條件不變, 政策性負(fù)擔(dān)對企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)具有正向促進(jìn)作用。

    (二)政策性負(fù)擔(dān)、管理者過度自信與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系

    管理者是企業(yè)進(jìn)行投資決策的主體, 管理者過度自信不僅會(huì)影響其對項(xiàng)目投資的判斷, 還會(huì)影響其處理政企關(guān)系的態(tài)度和方式, 因而, 本文認(rèn)為管理者過度自信會(huì)影響政策性負(fù)擔(dān)與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系。 一方面, 管理者過度自信會(huì)影響其對自身能力的評價(jià)[27] 。 面對政策性負(fù)擔(dān), 過度自信的管理者相信以自己的能力可以處理好政策性負(fù)擔(dān)帶給企業(yè)的影響, 并更容易將政策性負(fù)擔(dān)看作與政府建立關(guān)聯(lián)的機(jī)會(huì), 牢牢把握機(jī)會(huì)幫助企業(yè)拓寬獲取資源和利益的途徑[28] 。 無論是有形資源還是無形利益, 都能幫助企業(yè)獲取更多的投機(jī)機(jī)會(huì)以及增強(qiáng)資本實(shí)力, 從而提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。 而對于缺乏自信的管理者來說, 其更多地將政策性負(fù)擔(dān)看作政府對于企業(yè)的一種干預(yù)和掠奪, 并容易對自身的工作能力產(chǎn)生懷疑, 因而會(huì)做出保守的投資決策。 另一方面, 管理者過度自信會(huì)讓管理者更加樂觀地看待投資環(huán)境。 企業(yè)承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)會(huì)增加經(jīng)營活動(dòng)的不確定性, 而過度自信的管理者往往認(rèn)為這些不確定性所帶來的負(fù)面影響是有限且可控的。 即使面臨政策性虧損的巨大壓力, 過度自信的管理者也會(huì)放手一搏, 將企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)維持在一個(gè)較高水平。 基于此, 本文提出以下假設(shè):

    H2: 管理者過度自信強(qiáng)化了政策性負(fù)擔(dān)對企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的正向影響。

    三、研究設(shè)計(jì)

    (一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

    本文選取我國資本市場2008~2019年A股上市公司為初始研究樣本, 由于實(shí)證分析過程中解釋變量政策性負(fù)擔(dān)取值需要滯后一期, 被解釋變量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)需要企業(yè)當(dāng)年及未來兩年的盈余回報(bào)率數(shù)據(jù), 因而實(shí)際研究區(qū)間為2009~2017年。 結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)與實(shí)際研究情況, 本文剔除了以下樣本數(shù)據(jù): ①金融類企業(yè); ②ST、?ST類公司; ③資產(chǎn)負(fù)債率大于1的樣本; ④凈資產(chǎn)收益率為負(fù)的企業(yè)。 經(jīng)過上述處理, 共得到12642個(gè)初始樣本。 另外, 為了削弱極端值對結(jié)果產(chǎn)生的不利影響, 對所有連續(xù)變量在1%的水平上進(jìn)行了縮尾處理。

    (二)變量選取與模型設(shè)計(jì)

    1. 主要變量的衡量。

    (1)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。 由于無法直接觀測到企業(yè)在對每個(gè)投資項(xiàng)目進(jìn)行決策時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)偏好選擇, 目前多數(shù)學(xué)者對于企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的測量指標(biāo)為企業(yè)盈余的波動(dòng)率[1,29-31] 、股票收益的波動(dòng)性[32,33] 、企業(yè)生存概率[34] 等。 考慮到我國股票價(jià)格和股票市場存在較大的波動(dòng)性, 本文通過計(jì)算企業(yè)盈余的波動(dòng)率實(shí)現(xiàn)對企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的量化。 具體計(jì)算過程如下: 首先, 計(jì)算出用行業(yè)均值調(diào)整以后的盈余回報(bào)率AdjROAijq; 然后, 選取第q~q+2年三年觀測期, 滾動(dòng)計(jì)算AdjROAijq的標(biāo)準(zhǔn)差, 得到CRT1; 最后, 滾動(dòng)計(jì)算AdjROAijq在第q~q+2年三年觀測期的極大值和極小值并相減, 將得到的極差記為CRT2。

    (2)政策性負(fù)擔(dān)。 政策性負(fù)擔(dān)是指企業(yè)承擔(dān)的政府職責(zé)[8] , 它是國家實(shí)施比較優(yōu)勢發(fā)展戰(zhàn)略的過程中所孕育出的產(chǎn)物, 其在滿足政府財(cái)政收入和公共治理目標(biāo)中扮演著重要角色。 政策性負(fù)擔(dān)又可細(xì)分為戰(zhàn)略性負(fù)擔(dān)和社會(huì)性負(fù)擔(dān)兩種類型: 前者是指企業(yè)為執(zhí)行國家發(fā)展戰(zhàn)略而投資于無相對優(yōu)勢的資本密集型產(chǎn)業(yè)所形成的負(fù)擔(dān), 這會(huì)使企業(yè)實(shí)際資本密集度超過各要素稟賦決定的最優(yōu)資本密集度; 后者是指因承擔(dān)過多的冗員和福利費(fèi)用等社會(huì)性職能所形成的負(fù)擔(dān), 這會(huì)造成實(shí)際資本密集度低于最優(yōu)資本密集度。 借鑒已有文獻(xiàn)的衡量方法[18,35] , 當(dāng)模型(1)中的殘差δ為正時(shí)表示戰(zhàn)略性負(fù)擔(dān), 殘差δ為負(fù)時(shí)表示社會(huì)性負(fù)擔(dān), 取殘差δ的絕對值衡量政策性負(fù)擔(dān):

    其中: Cit表示資本密集度, 由固定資產(chǎn)凈值(百萬元)除以員工數(shù)量計(jì)算得出的; 模型右側(cè)的變量依次為企業(yè)t-1年的規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、資產(chǎn)盈利能力、成長性、資產(chǎn)結(jié)構(gòu), 并對地區(qū)、行業(yè)和年度進(jìn)行控制, 以此計(jì)算企業(yè)最佳資本密集度。

    (3)管理者過度自信。 對于管理者過度自信的衡量, 國內(nèi)外的研究集中在管理者股票期權(quán)到期是否行權(quán)[36] 、大眾媒體對企業(yè)管理者的相關(guān)評價(jià)[37,38] 、企業(yè)的發(fā)展前景指數(shù)[39] 和企業(yè)盈利預(yù)測判斷[40] 等方面。 但是, 這些指標(biāo)都不可避免地存在一些缺陷, 如: 我國上市公司中用股票期權(quán)方式進(jìn)行激勵(lì)的企業(yè)數(shù)量和占比很小, 無法準(zhǔn)確度量管理者過度自信; 大眾媒體對企業(yè)管理者的評價(jià)客觀性不強(qiáng); 企業(yè)發(fā)展前景指數(shù)與管理者過度自信之間的關(guān)聯(lián)性不高等。 因而, 本文更多地從管理者個(gè)人特質(zhì)方面進(jìn)行衡量, 參考魏哲海[41] 等人的研究, 對管理者個(gè)人的性別、年齡、受教育水平和職位狀況四個(gè)方面進(jìn)行打分來構(gòu)建管理者過度自信指標(biāo)。

    具體打分原則為: ①性別。 已有研究發(fā)現(xiàn), 男性比女性更為激進(jìn), 男性過度自信的程度也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過女性, 因而當(dāng)管理者為男性時(shí)打1分, 管理者為女性時(shí)打0分。 ②年齡。 通常年齡大的管理者比年齡小的管理者有更多的閱歷和經(jīng)驗(yàn), 而且在考慮事情時(shí)會(huì)做出更加準(zhǔn)確的判斷, 對自身能力水平也有更為全面的認(rèn)識, 所以其過度自信程度較低。 年齡分?jǐn)?shù)用以下公式計(jì)算: S_Age=[max(Age)-Age]/[max(Age)-min(Age)] 。 其中max(Age)表示所選樣本中管理者的最大年齡, min(Age)則為樣本中的最小年齡。 ③受教育水平。 心理學(xué)研究表明, 受教育水平較高的人會(huì)對自己的能力與判斷更加自信, 其過度自信的傾向更加明顯, 因而本文將擁有本科及以上學(xué)歷的管理者賦值為1, 本科以下的管理者賦值為0。 ④職位狀況。 若一個(gè)高管在企業(yè)中既擔(dān)任總經(jīng)理又擔(dān)任董事長, 則他在決策過程中往往更容易表現(xiàn)出盲目自信。 本文對那些兼任董事長和總經(jīng)理職位的管理者打1分, 對只擔(dān)任其中一個(gè)職位的管理者打0分。 最后, 對以上四項(xiàng)得分求和然后取平均值作為管理者過度自信的替代變量。

    2. 模型設(shè)計(jì)與變量定義。 為了檢驗(yàn)上述假設(shè)是否成立, 本文構(gòu)建了模型(2)和模型(3)。

    在模型(2)和模型(3)中, 左側(cè)的CRT是因變量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān), 右側(cè)的OVCI為解釋變量政策性負(fù)擔(dān)。 在已有參考文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上, 本文選取企業(yè)規(guī)模、企業(yè)成長性、自由現(xiàn)金流占比、高管薪酬水平、獨(dú)董比例、經(jīng)營年限、兩職合一、董事會(huì)規(guī)模、大股東持股比例和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r作為控制變量。 此外, 采用虛擬變量的方式對行業(yè)以及年度兩個(gè)固定效應(yīng)進(jìn)行了控制。 各個(gè)變量的具體描述及計(jì)算方法如表1所示。

    四、實(shí)證結(jié)果與分析

    (一)描述性統(tǒng)計(jì)

    表2列示了本文主要研究變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。 由表2可知, 政策性負(fù)擔(dān)(OVCI)的均值為0.43, 標(biāo)準(zhǔn)差為0.602, 標(biāo)準(zhǔn)差大于均值, 并且其最大值和最小值分別為4.402和0.00509, 兩者差距較大。 這說明樣本企業(yè)普遍承擔(dān)了政策性負(fù)擔(dān)且各公司間政策性負(fù)擔(dān)是有差異的, 其中個(gè)別企業(yè)承擔(dān)了比較沉重的政策性負(fù)擔(dān)。 CRT1的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.0443和0.0504, CRT2的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.084和0.0943, 標(biāo)準(zhǔn)差均大于均值, 說明樣本企業(yè)之間的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平存在較大差異。

    (二)回歸結(jié)果分析

    本文對模型(2)進(jìn)行了全樣本回歸以檢驗(yàn)H1是否成立, 得到的結(jié)果如表3第(1)列和第(2)列所示。 其中, 第(1)列以CRT1衡量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān), 第(2)列以CRT2衡量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。 表3第(1)列顯示, OVCI的回歸系數(shù)為0.0029, 且在1%的水平上顯著; 表3第(2)列顯示, OVCI的回歸系數(shù)為0.0054, 且在1%的水平上顯著。 這說明承擔(dān)較多的政策性負(fù)擔(dān)會(huì)提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平, H1得到驗(yàn)證。 此外, 對加入交互項(xiàng)的模型(3)進(jìn)行回歸, 得到如表3第(3)列和第(4)列所示的結(jié)果。 可以看出, 在不同的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)衡量方式下, OVCI的系數(shù)依然顯著為正, 與主效應(yīng)結(jié)果是一致的, 進(jìn)一步驗(yàn)證了H1; OVCI×OC的系數(shù)分別為0.0233和0.0437, 均在1%的水平上顯著, 表明管理者過度自信在政策性負(fù)擔(dān)對企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的促進(jìn)作用中起到了正向的調(diào)節(jié)作用, 與H2相一致。

    五、內(nèi)生性控制與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    (一)內(nèi)生性控制

    1. 工具變量法。 考慮到內(nèi)生解釋變量可能會(huì)對本文的研究結(jié)論產(chǎn)生干擾, 選用滯后一期政策性負(fù)擔(dān)(LOVCI)作為OVCI的工具變量重新進(jìn)行檢驗(yàn), 表4為采用工具變量法進(jìn)行回歸得到的結(jié)果。 從第一階段的估計(jì)結(jié)果可以看到, 工具變量LOVCI的系數(shù)為0.8389, 在1%的水平上顯著, 說明滯后一期的政策性負(fù)擔(dān)會(huì)對本期的政策性負(fù)擔(dān)產(chǎn)生影響。 此外, 通過檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn), 工具變量不存在識別不足、弱工具變量和過度識別問題, 表明本文選取的工具變量是合理的。 第二階段主效應(yīng)的回歸結(jié)果顯示, OVCI的估計(jì)系數(shù)分別為0.0042和0.0079, 并且都在1%的水平上顯著, 說明在控制內(nèi)生性問題后政策性負(fù)擔(dān)對企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的促進(jìn)作用依然顯著。

    2. 傾向得分匹配。 為了緩和可能存在的樣本自選擇問題, 本文采用傾向得分匹配(PSM)的方法進(jìn)行估計(jì)。 在估計(jì)之前對所有協(xié)變量進(jìn)行平衡性檢驗(yàn), 進(jìn)行半徑匹配后發(fā)現(xiàn)每個(gè)協(xié)變量的標(biāo)準(zhǔn)偏差都不到10%, 表明匹配符合平衡性的假設(shè), 即選擇的匹配方法是有效的。 在半徑匹配后, 對模型(2)進(jìn)行估計(jì), 得到的結(jié)果如表5所示。 表5顯示, OVCI的系數(shù)均為正并且在1%的水平上顯著, 說明無論是處理組樣本還是對照組樣本, 政策性負(fù)擔(dān)對企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的促進(jìn)作用都是顯著的。 匹配后估計(jì)的結(jié)果和前文得到的結(jié)果十分接近, 進(jìn)一步驗(yàn)證了本文假設(shè)。

    (二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    1. 替換政策性負(fù)擔(dān)的衡量指標(biāo)。 政策性負(fù)擔(dān)包含戰(zhàn)略性負(fù)擔(dān)和社會(huì)性負(fù)擔(dān)兩種類型[8] 。 戰(zhàn)略性負(fù)擔(dān)更多的是由于企業(yè)將資金投向自身不具備相對優(yōu)勢的產(chǎn)業(yè)區(qū)段所導(dǎo)致的, 這一負(fù)擔(dān)在一定程度上是企業(yè)投資傾向的體現(xiàn)。 而社會(huì)性負(fù)擔(dān)往往能更純粹地體現(xiàn)政府對企業(yè)干預(yù)的程度和造成的經(jīng)濟(jì)后果[42] 。 百姓充分就業(yè)是社會(huì)穩(wěn)定之基, 也是各級政府工作的重點(diǎn)和難點(diǎn), 各級政府為了解決所管轄區(qū)內(nèi)的就業(yè)問題, 會(huì)倡導(dǎo)企業(yè)盡可能多地提供就業(yè)崗位, 多雇傭一些員工, 并限制企業(yè)不得隨意裁員, 從而造成了冗余雇員問題, 這是企業(yè)社會(huì)性負(fù)擔(dān)的主要來源。 因而, 參考廖冠民和沈紅波[10] 、趙純祥等[43] 的做法, 選用冗員雇傭率作為政策性負(fù)擔(dān)的替代變量。 冗員雇傭率通過以下公式計(jì)算得到:

    ExEmp=(Emp_firm-Sales_firm×[Emp_indSales_ind])÷Emp_firm

    其中, ExEmp表示冗員雇傭率, Emp_firm表示企業(yè)的員工人數(shù), Sales_firm表示企業(yè)的營業(yè)收入, Emp_ind表示企業(yè)所屬行業(yè)的員工人數(shù)均值, Sales_ind表示企業(yè)所屬行業(yè)的營業(yè)收入均值。

    用冗員雇傭率作為替代變量進(jìn)行回歸得到的結(jié)果如表6所示。

    表6第(1)列和第(2)列的結(jié)果顯示, ExEmp的回歸系數(shù)分別為0.0002和0.0004, 并且在10%的水平上顯著; 在第(3)列和第(4)列中, 交互項(xiàng)ExEmp×OC的系數(shù)均顯著為正。 以上結(jié)果依然符合前文假設(shè)的預(yù)期, 說明本文的結(jié)論是穩(wěn)健可信的。

    2. 改變企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的觀測期。 將計(jì)算企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)過程中所選取的三年觀測時(shí)段調(diào)整為五年, 在此基礎(chǔ)上計(jì)算企業(yè)盈余的波動(dòng)性。 為保持樣本量和前面一致, 2016年和2017年的計(jì)算結(jié)果通過第q-2~q+2年五年的數(shù)據(jù)得到。 將調(diào)整觀測期后得到的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)變量分別代入模型(2)和模型(3), 得到的結(jié)果如表7所示。

    表7第(1)列和第(2)列顯示, OVCI的系數(shù)均大于0, 并且在5%的水平上顯著; 第(3)列和第(4)列顯示, 交互項(xiàng)OVCI×OC的系數(shù)也均大于0, 并且在5%的水平上顯著。 以上結(jié)果說明改變企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的觀測期后本文結(jié)論依然是成立的, 與前文保持一致。

    3. 縮小樣本量。 制造業(yè)在一個(gè)國家當(dāng)中擁有重要的戰(zhàn)略地位, 是國家先進(jìn)生產(chǎn)力的體現(xiàn)。 制造業(yè)不僅可以吸收大量勞動(dòng)力就業(yè), 而且是推動(dòng)我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要?jiǎng)恿Α?因此, 本文基于制造業(yè)樣本進(jìn)一步檢驗(yàn)政策性負(fù)擔(dān)對企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響, 得到的結(jié)果如表8所示。

    表8顯示: OVCI的系數(shù)均為正, 且在1%的水平上顯著; 交互項(xiàng)OVCI×OC的系數(shù)也均為正, 且在5%的水平上顯著。 以上結(jié)果都與前文結(jié)論保持一致。

    六、進(jìn)一步分析

    (一)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的影響

    在我國相對獨(dú)特的情景下, 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對政策性負(fù)擔(dān)可能會(huì)產(chǎn)生異質(zhì)性的影響, 因而本文進(jìn)一步按照產(chǎn)權(quán)性質(zhì)劃分樣本, 檢驗(yàn)政策性負(fù)擔(dān)與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系是否依然成立, 得到的回歸結(jié)果如表9所示。

    表9第(1)列和第(2)列顯示, 在國有企業(yè)樣本組中, OVCI的系數(shù)均為正但不顯著; 表9第(3)列和第(4)列顯示, 在非國有企業(yè)樣本組中, OVCI的系數(shù)分別為0.0063和0.0116, 均在1%的水平上顯著。 不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下之所以會(huì)產(chǎn)生這種差異, 可能有以下兩方面原因: 一方面, 非國有企業(yè)可通過承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)顯著減弱其遭受的所有制歧視, 拓寬其資源獲取途徑, 保護(hù)企業(yè)產(chǎn)權(quán), 從而提高其投資高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目的動(dòng)機(jī)和能力[44] ; 另一方面, 相比于國有企業(yè), 非國有企業(yè)對于政策性負(fù)擔(dān)的反應(yīng)更加強(qiáng)烈和主動(dòng)[14] , 非國有企業(yè)會(huì)依據(jù)政府相關(guān)政策的變動(dòng)及時(shí)調(diào)整企業(yè)經(jīng)營戰(zhàn)略, 必要時(shí)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型, 這可以明顯提高非國有企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平[45] 。

    (二)市場化進(jìn)程的影響

    考慮到地區(qū)間市場化程度的差異, 本文依據(jù)王小魯?shù)萚46] 編制的市場化指數(shù)報(bào)告, 選取2009~2017年市場化指數(shù)均值最高的五個(gè)省份(上海、浙江、江蘇、廣州、天津)的企業(yè)和市場化指數(shù)均值最低的五個(gè)省份(西藏、青海、新疆、甘肅、貴州)的企業(yè)作為兩組研究樣本, 以檢驗(yàn)市場化程度不同地區(qū)間政策性負(fù)擔(dān)對企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響, 得到的結(jié)果如表10所示。

    表10顯示: 在市場化進(jìn)程快的地區(qū), OVCI的系數(shù)分別為0.0037和0.0070, 均在5%的水平上顯著; 在市場化進(jìn)程慢的地區(qū), OVCI的系數(shù)均為正但不顯著。 產(chǎn)生這種差異的原因可能是: 一方面, 市場化進(jìn)程的提高可以改善政府與企業(yè)之間的關(guān)系, 使得政策性負(fù)擔(dān)的干預(yù)約束減弱[47] , 發(fā)揮的資源支持作用更加明顯, 從而提高了企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平; 另一方面, 在市場化進(jìn)程快的地區(qū), 各方利益相關(guān)者對企業(yè)的社會(huì)責(zé)任預(yù)期都比較高[48] , 企業(yè)承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)既能滿足各方的預(yù)期, 又能發(fā)揮社會(huì)責(zé)任的積極作用, 有利于提高風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

    七、研究結(jié)論與建議

    政府與企業(yè)之間的關(guān)系歷來都是學(xué)者們研究的熱點(diǎn), 政策性負(fù)擔(dān)作為連接政府與企業(yè)的橋梁, 對企業(yè)各項(xiàng)活動(dòng)的影響頗有爭議。 本文基于資源依賴?yán)碚?、社?huì)責(zé)任理論和前景理論, 選擇我國滬深A(yù)股上市公司2008~2019年數(shù)據(jù)為研究樣本, 研究了政策性負(fù)擔(dān)和企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系。 結(jié)果表明, 政策性負(fù)擔(dān)能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來資源支持, 幫助企業(yè)樹立負(fù)責(zé)任、有擔(dān)當(dāng)?shù)牧己眯蜗螅?從而提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平, 并且管理者過度自信可以增強(qiáng)政策性負(fù)擔(dān)對企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的正向影響。 進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn), 非國有企業(yè)對政策性負(fù)擔(dān)的反應(yīng)更加積極主動(dòng), 從而能更顯著地提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平; 在市場化進(jìn)程快的地區(qū), 政策性負(fù)擔(dān)對企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響更加顯著。

    針對以上研究結(jié)論, 本文提出如下建議: 對于政府而言, 要將對企業(yè)的干預(yù)限制在法律規(guī)定范圍內(nèi), 在全面深化改革走深走實(shí)的大背景下, 適度運(yùn)用政策性負(fù)擔(dān)這一工具, 充分發(fā)揮政策性負(fù)擔(dān)的資源支持作用, 為企業(yè)營造良好的營商環(huán)境; 對于企業(yè)而言, 應(yīng)該合理、合法、合規(guī)運(yùn)用政府資源, 與政府建立長效溝通機(jī)制, 理性選擇投資項(xiàng)目, 將風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平控制在合理范圍內(nèi)。

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