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    CEO多職業(yè)背景與投資效率*
    ——基于滬深A(yù)股上市公司數(shù)據(jù)的研究

    2023-03-10 07:16:27蘭冬花
    企業(yè)科技與發(fā)展 2023年10期
    關(guān)鍵詞:經(jīng)歷背景數(shù)量

    蘭冬花

    (江西理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,江西 贛州 341099)

    0 引言

    國無才不立,業(yè)無才不興,人才對于保障企業(yè)持續(xù)穩(wěn)定經(jīng)營、推動經(jīng)濟(jì)穩(wěn)中求進(jìn)運(yùn)行具有重要意義,人才是我國實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的關(guān)鍵。高管專業(yè)技能和多樣化的管理技能之間的差距日趨明顯,各企業(yè)逐漸傾向于吸收職業(yè)經(jīng)歷豐富的高管[1]?;诓煌殬I(yè)經(jīng)歷所塑造出的人物性格、價值觀及行事風(fēng)格,對管理者經(jīng)營企業(yè)、制定戰(zhàn)略及財務(wù)決策產(chǎn)生較大的影響。有學(xué)者指出,每一項職業(yè)背景均會給CEO留下特定的記憶,多項職業(yè)背景確實可能豐富CEO的知識經(jīng)驗。但是,當(dāng)CEO經(jīng)歷的職業(yè)數(shù)量過多時,意味著該CEO職業(yè)流動頻繁,各職業(yè)任職期限較短使其難以全面掌握職業(yè)的詳細(xì)流程和相關(guān)資源,最終無法獲得特定的記憶和知識經(jīng)驗[2],此時的多職業(yè)經(jīng)歷可能并不會對CEO有所助益?,F(xiàn)有研究得出的結(jié)論顯示,各單一職業(yè)背景對企業(yè)管理者的影響大相徑庭,不同職業(yè)經(jīng)歷的CEO可能也存在很大差異。可見,具備多職業(yè)背景的CEO是否值得企業(yè)爭取還有待商榷。

    投資決策既是企業(yè)三大財務(wù)決策的核心,也是企業(yè)財務(wù)決策的起點,投資決策對管理者能力的需求差異較大。一直以來,企業(yè)非效率投資問題受到國內(nèi)外學(xué)者積極的討論和研究。研究結(jié)果顯示,企業(yè)非效率投資主要是由委托代理問題和信息不對稱引起。然而,COASE[3]表示,企業(yè)投資決策權(quán)在管理者的手上,這是企業(yè)發(fā)展極其重要的一部分,企業(yè)高管可以通過其行為操縱投資決策,因此管理者行為對投資決策質(zhì)量有引導(dǎo)作用,是決定企業(yè)投資效率的關(guān)鍵因素之一,對企業(yè)的成長有較大影響[2]。作為企業(yè)各項投資決策的領(lǐng)導(dǎo)者,CEO的行為被證明會影響投資效率。那么,CEO具有多職業(yè)經(jīng)歷是否會對企業(yè)的投資效率產(chǎn)生影響呢?此外,如果CEO曾擔(dān)任的職業(yè)數(shù)量過多,超過某一臨界點,就可能導(dǎo)致在崗時間不長,無法熟練掌握每個崗位所需技能,經(jīng)驗不足,此時二者的關(guān)系又是怎樣的呢?為回答上述問題,本文在理論分析的基礎(chǔ)上,運(yùn)用實證方法探究CEO多職業(yè)背景與投資效率之間的關(guān)系。結(jié)果顯示:具有多職業(yè)經(jīng)歷的CEO可以提升企業(yè)投資效率;CEO曾任職業(yè)數(shù)量越豐富,投資效率越高。

    本文的創(chuàng)新點如下:一方面,首次從投資效率角度對CEO多職業(yè)背景的經(jīng)濟(jì)后果進(jìn)行研究,豐富了CEO職業(yè)背景對投資效率的研究,現(xiàn)有文獻(xiàn)大多分析高管行為對企業(yè)投資效率的影響,只考慮于單一的職業(yè)背景,并未對多職業(yè)背景的綜合作用做出分析。然而,CEO不同的職業(yè)經(jīng)歷之間是可能存在相互影響。另一方面,為企業(yè)選拔、考核CEO及制定儲備人才培養(yǎng)政策提供決策參考。CEO是企業(yè)投資的核心決策者,為提高企業(yè)投資效率,越來越多的企業(yè)在選聘或培養(yǎng)CEO時開始關(guān)注其職業(yè)背景。

    1 理論分析和研究假設(shè)

    1.1 CEO多職業(yè)經(jīng)歷與投資效率

    高階梯隊理論認(rèn)為,作為人口統(tǒng)計學(xué)特征之一的職業(yè)背景是決定高管心理維度特質(zhì)的重要因素之一。現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn),CEO的各類職業(yè)經(jīng)歷對其自身心理特質(zhì)均有影響[2],進(jìn)而對CEO的投融資決策也有一定影響。根據(jù)烙印理論,CEO的每一份經(jīng)歷都會在其腦海中形成一種獨特的印象,相比單一職業(yè)經(jīng)歷者,多職業(yè)背景的CEO經(jīng)驗會更加豐富。一方面,豐富的職業(yè)經(jīng)歷能夠提升管理者在經(jīng)理人市場的議價能力和穩(wěn)定性,不易被解雇,使其更加注重公司長期利益,降低代理成本,緩解信息不對稱和代理問題[4],也更容易獲得豐富的內(nèi)、外部優(yōu)質(zhì)資源[5],為企業(yè)獲取低成本資金和資本配置提供良好的前提條件[6],促進(jìn)企業(yè)投資效率提升。另一方面,豐富的職業(yè)經(jīng)歷為CEO提供充足經(jīng)驗,使CEO對各投資機(jī)會的識別和利用反應(yīng)更加機(jī)敏[7],面對問題也有更多的解決方案,提升了失敗容忍度[8],使CEO善于捕捉利于企業(yè)發(fā)展、風(fēng)險高的項目,合理分配企業(yè)各項目資金[9],提升企業(yè)投資效率。由此,本文提出第一個假設(shè)(H1):CEO多職業(yè)經(jīng)歷能夠促進(jìn)企業(yè)投資效率提升。

    1.2 CEO職業(yè)數(shù)量與投資效率

    具有多職業(yè)背景的CEO可以幫助企業(yè)獲得更高的投資效率,是否意味著CEO曾擔(dān)任過的職業(yè)類型數(shù)量越多越好呢?根據(jù)烙印理論,一方面,CEO擔(dān)任過的職業(yè)類型越多,則具備更多領(lǐng)域的相關(guān)知識,且擔(dān)任過的崗位越多,接觸的資源涉及領(lǐng)域越廣,CEO的思維則更具創(chuàng)造性[10],豐富的資源可以輔助CEO決策,對企業(yè)的投融資均有幫助。另一方面,如果CEO曾擔(dān)任的職業(yè)類型過多,超過某一臨界點,意味著該CEO職業(yè)流動頻繁,導(dǎo)致在崗時間不長,未能熟練掌握每個崗位所需技能,無法了解各職業(yè)的詳細(xì)流程和相關(guān)資源,無法獲得特定的記憶和知識經(jīng)驗[3],經(jīng)驗不足將會使CEO對投資機(jī)會不敏感,策略制定不完善會導(dǎo)致企業(yè)投資效率下降。由此,提出以下假設(shè)(H2a):CEO職業(yè)數(shù)量越多,投資效率越高;(H2b):CEO的職業(yè)數(shù)量與投資效率之間存在倒“U”形關(guān)系。

    2 研究設(shè)計

    2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

    本文以2007—2020年滬深A(yù)股上市公司為樣本數(shù)據(jù),同時為保證數(shù)據(jù)質(zhì)量,進(jìn)行以下篩選:①剔除金融類的公司;②剔除PT(特別轉(zhuǎn)讓)、ST(連續(xù)二年虧損,特別處理)、ST*(連續(xù)三年虧損,退市預(yù)警)類公司;③剔除觀察期內(nèi)主營業(yè)務(wù)收入的增長率大于100%的上市公司,以避免并購或重大資產(chǎn)重組等對企業(yè)正常生產(chǎn)經(jīng)營和財務(wù)狀況的沖擊性影響;④剔除數(shù)據(jù)有異常值或不全的公司;同時,對連續(xù)型變量通過Winsorize進(jìn)行了上下1%縮尾處理,以消除極端值可能帶來的影響,最終得到28 119個樣本。數(shù)據(jù)均來自國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫。主要使用Excel和Stata16進(jìn)行數(shù)據(jù)整理和回歸分析。

    2.2 變量定義與模型設(shè)計

    2.2.1 被解釋變量(投資效率,INVEFF)

    以往學(xué)者通過邊際托賓Q、Wurgler模型或Richardson模型等衡量企業(yè)的投資效率,然而,前兩類模型的估算樣本存在一定的幸存性偏差。因此,本文借鑒劉錦英等[11]的做法,通過Richardson(2006)模型衡量企業(yè)投資效率水平[12],模型如下:

    其中:Investt為t年新增投資,計算公式為(購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)及其他長期資產(chǎn)的支出+取得子公司及其他營業(yè)單位支付的現(xiàn)金凈額-處置固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)收回的現(xiàn)金凈額-當(dāng)期折舊費用)/總資產(chǎn);Growtht-1為t-1年營業(yè)收入增長率;Levt-1為t-1年資產(chǎn)負(fù)債率;Casht-1為t-1年現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物除以總資產(chǎn);Aget-1為t-1年企業(yè)上市年限的自然對數(shù);Sizet-1為t-1年企業(yè)總資產(chǎn)自然對數(shù);Returnt-1為t-1年考慮現(xiàn)金紅利再投資的年個股回報率;ε為模型的隨機(jī)誤差項;此外,該模型還控制了年度和行業(yè)。

    采用模型(1)中的殘差(Xinvest,即實際的投資規(guī)模觀測值減去模型最優(yōu)投資規(guī)模擬合值)的絕對值衡量企業(yè)投資效率,該絕對值越大,企業(yè)投資效率越低。

    2.2.2 解釋變量

    CEO多職業(yè)背景從CEO多職業(yè)經(jīng)歷和CEO職業(yè)數(shù)量2個方面進(jìn)行衡量。

    (1)CEO多職業(yè)經(jīng)歷(Funback)。CSMAR數(shù)據(jù)庫中,高管個人職業(yè)背景信息包括九類。本文將CEO多職業(yè)經(jīng)歷(Funback)定義為虛擬變量,當(dāng)CEO曾擔(dān)任的職業(yè)是兩種或者兩種以上時,F(xiàn)unback取值為1;當(dāng)CEO僅擔(dān)任過一類職業(yè)時,F(xiàn)unback取值為0。

    (2)CEO職業(yè)數(shù)量(NP)。根據(jù)CSMAR數(shù)據(jù)庫中高管個人職業(yè)背景信息,采用CEO在職業(yè)經(jīng)歷中所從事過的職業(yè)數(shù)量衡量CEO職業(yè)數(shù)量。

    2.2.3 控制變量

    根據(jù)研究目的,本文控制了企業(yè)特征和高管個人特征變量,還對行業(yè)及年度進(jìn)行控制。企業(yè)規(guī)模用Size表示,采用“營業(yè)收入取自然對數(shù)”衡量。企業(yè)年齡用FAge表示,采用“當(dāng)年年度減去企業(yè)成立年度加1取自然對數(shù)”進(jìn)行衡量。資產(chǎn)負(fù)債率用Lev表示,采用“年末負(fù)債總額/年末資產(chǎn)總額”進(jìn)行衡量。盈利能力用Roa表示,采用“凈利潤/平均資產(chǎn)總額”進(jìn)行衡量。主營業(yè)務(wù)增長率用Growth表示,采用“管理費用/營業(yè)收入”進(jìn)行衡量。股權(quán)集中度用Z表示,采用“第一大股東持股比例”進(jìn)行衡量。董事會規(guī)模用Board表示,采用“董事會成員人數(shù)取自然對數(shù)”進(jìn)行衡量。CEO性別用Gender表示,虛擬變量,男性為1,女性為0。CEO年齡用Cage表示,采用“樣本對應(yīng)年份CEO的年齡取自然對數(shù)”進(jìn)行衡量。兩職合一用IsDuality表示,采用“CEO兼任董事長時取1,否則取0”進(jìn)行衡量。

    2.2.4 模型設(shè)計

    其中:模型(2)用來檢驗CEO多職業(yè)經(jīng)歷與企業(yè)投資效率之間的關(guān)系;模型(3)用來檢驗CEO職業(yè)數(shù)量與企業(yè)投資效率之間的關(guān)系。INVEFF表示企業(yè)投資效率;Funback表示CEO多職業(yè)經(jīng)歷;NP表示CEO多職業(yè)數(shù)量;ControlVariables為控制變量;ε為模型的隨機(jī)誤差項。

    3 實證結(jié)果分析

    3.1 描述性統(tǒng)計

    主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果顯示:樣本的企業(yè)投資效率(INVEFF)均值為0.03;標(biāo)準(zhǔn)差為0.03;中位數(shù)為0.021,表示各企業(yè)間的投資效率存在差距。CEO多職業(yè)經(jīng)歷(Funback)的均值為0.622,大于0.5,中位數(shù)為1;并且CEO職業(yè)數(shù)量的均值為1.892,中位數(shù)為2,這表示CEO的職業(yè)背景越來越豐富??刂谱兞康慕y(tǒng)計結(jié)果顯示企業(yè)規(guī)模(Size)的均值是21.51,中位數(shù)是21.39,標(biāo)準(zhǔn)差是1.453,表示樣本中各企業(yè)規(guī)模差距較大;其他指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差較小,說明這些指標(biāo)在樣本企業(yè)中的差異不明顯。

    3.2 相關(guān)性檢驗

    各主要變量的相關(guān)性分析顯示:投資效率與CEO多職業(yè)背景(CEO多職業(yè)經(jīng)歷與職業(yè)數(shù)量)之間顯著負(fù)相關(guān)。由此,假設(shè)H1和假設(shè)H2a得到初步驗證。除CEO多職業(yè)背景2個指標(biāo)相關(guān)性較強(qiáng)之外,其他變量之前的系數(shù)均小于0.7,說明不存在多重共線性的問題。

    3.3 回歸分析

    3.3.1 主效應(yīng)回歸分析

    多元回歸結(jié)果見表1。表1給出了CEO多職業(yè)背景(CEO多職業(yè)經(jīng)歷與職業(yè)數(shù)量)與投資效率之間的關(guān)系,由表1可以看出,不論是否控制行業(yè)和年份,CEO多職業(yè)經(jīng)歷與投資效率之間的關(guān)系都是負(fù)的,具有5%的顯著性水平,這表明具有多職業(yè)經(jīng)歷的CEO可以促進(jìn)企業(yè)投資效率的提升,假設(shè)H1得到驗證。CEO的職業(yè)數(shù)量和投資效率之間的關(guān)系也是負(fù)向的,在5%的水平上顯著,這表示CEO曾擔(dān)任的職業(yè)數(shù)量越多,企業(yè)的投資效率越高,驗證了假設(shè)H2a。在(2)列中,NP2和CEO職業(yè)數(shù)量(NP)的系數(shù)均不顯著,這說明CEO職業(yè)數(shù)量和投資效率之間并沒有倒“U”形關(guān)系,隨著職業(yè)數(shù)量的增加,投資效率上升。CEO職業(yè)數(shù)量和投資效率沒有出現(xiàn)倒“U”形可能性是如下:由描述性統(tǒng)計可知,大部分CEO的職業(yè)數(shù)量均為2,并且中位數(shù)為2,均值僅1.892,說明職業(yè)數(shù)量較多的CEO樣本量太小,無法對實證結(jié)果產(chǎn)生影響。側(cè)面反映出,大多數(shù)CEO知道經(jīng)歷過于復(fù)雜的弊端,會在具備一定數(shù)量的職業(yè)經(jīng)歷后選擇穩(wěn)定下來,不再更換其他類型的職業(yè),以此來保證自己的專業(yè)性,為自身發(fā)展夯實基礎(chǔ)??刂谱兞康慕Y(jié)果也基本符合預(yù)期,CEO的年齡系數(shù)是負(fù)的,并且在1%的水平上顯著,說明CEO年齡增加對企業(yè)投資效率有明顯的促進(jìn)作用;兩職合一的系數(shù)顯著為正,這表示CEO兩職合一會降低企業(yè)的投資效率;企業(yè)規(guī)模的系數(shù)顯著為負(fù),規(guī)模越大的企業(yè)投資效率越高,這是因為規(guī)模較大的企業(yè)內(nèi)部控制相對更加完善,成熟的管理制度為投資已作好鋪墊。

    3.3.2 細(xì)分投資效率

    當(dāng)Richardson的模型所得的殘差值小于0時,表明該企業(yè)投資不足,殘差大于0則表示企業(yè)存在過度投資的問題。由此,本文將投資效率細(xì)分為投資不足和過度投資,投資不足和過度投資值越大,表示投資效率越低,實證結(jié)果見表2,CEO多職業(yè)背景與投資不足和過度投資均為負(fù)相關(guān),表示具備多職業(yè)背景的CEO可以有效控制投資不足和過度投資的問題,幫助企業(yè)緩解投資壓力,提升投資效率。

    3.4 穩(wěn)健性檢驗

    3.4.1 更換被解釋變量

    本文選取Richardson模型對投資效率進(jìn)行衡量,穩(wěn)健性檢驗樣本以BIDDLE等[13]投資模型殘差項絕對值衡量投資效率,殘差項絕對值越大,投資效率越低。

    模型(4)中的變量衡量與式(1)一致,穩(wěn)健性檢驗結(jié)果顯示,更換投資效率的衡量方法之后的結(jié)果一致,CEO多職業(yè)經(jīng)歷和職業(yè)數(shù)量與投資效率之間均為顯著負(fù)相關(guān),說明具有多職業(yè)背景的CEO可以提升企業(yè)投資效率,與前文結(jié)論一致,驗證了本文結(jié)論的可靠性。

    3.4.2 Heckman兩階段

    為克服主假設(shè)中可能存在的樣本自選擇問題,本文參考何瑛等[6]的方法,采用Heckman兩階段模型進(jìn)行檢驗。

    第一階段采用CEO是否具有多職業(yè)經(jīng)歷作為被解釋變量,加入同省份、同行業(yè)的其他企業(yè)CEO職業(yè)數(shù)量均值(為減小誤差,刪除了同省同行業(yè)企業(yè)數(shù)量小于10樣本)作為外生工具變量,構(gòu)建Probit模型進(jìn)行估計,經(jīng)過計算后,得到逆米爾斯比率(IMR)。第二階段,把逆米爾斯比率引入第二階段模型進(jìn)行回歸分析。結(jié)果顯示,模型(1)和模型(2)中Funback和NP系數(shù)均顯著為負(fù),說明CEO多職業(yè)背景對投資效率具有促進(jìn)作用。

    4 結(jié)論

    本文運(yùn)用烙印理論、高階梯隊理論和委托代理理論,以2007—2020年我國滬深A(yù)股上市公司為樣本,對CEO多職業(yè)背景(CEO多職業(yè)經(jīng)歷和職業(yè)數(shù)量)與投資效率之間的關(guān)系進(jìn)行分析和檢驗。實證結(jié)果顯示:①CEO多職業(yè)背景與投資效率值負(fù)相關(guān),即具有多職業(yè)經(jīng)歷的CEO可以提升企業(yè)投資效率,CEO曾任職業(yè)數(shù)量越豐富,對投資效率的促進(jìn)作用越明顯。②CEO多職業(yè)背景(CEO多職業(yè)經(jīng)歷與職業(yè)數(shù)量)對投資不足和過度投資均有抑制作用,即CEO多職業(yè)背景可以緩解企業(yè)投資問題。

    根據(jù)上述結(jié)論,得到以下啟示:一是CEO職業(yè)背景的多樣化有助于豐富其閱歷,增加實戰(zhàn)經(jīng)驗,為企業(yè)投資獲取更多有利資源和制定合理決策,提升企業(yè)運(yùn)營效率。二是CEO的職業(yè)背景可以作為企業(yè)的一項選拔指標(biāo),以幫助企業(yè)獲取優(yōu)質(zhì)人才,為企業(yè)長遠(yuǎn)發(fā)展奠定基礎(chǔ)。三是企業(yè)內(nèi)部應(yīng)制定合理的輪崗機(jī)制,培養(yǎng)管理者全面發(fā)展,豐富管理者職業(yè)經(jīng)歷,為企業(yè)培養(yǎng)人才,利于企業(yè)管理團(tuán)隊的良性發(fā)展。

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