改革开放以来,中国经济实力和综合国力显著增强,GDP保持年均近10%的高速增长。在拉动中国GDP增长的“三驾马车”中,投资无疑是重要引擎。根据国家统计局公开数据,2001年至2019年投资对中国GDP增长的年均贡献率高达46.9%。目前,中国政府主导的投资主要通过国有企业实施(方福前等,2017)。国有企业作为国民经济发展的重要支柱,其经营发展直接影响国家的经济运行效率,其投资活动更是关系到国家的经济命脉,一直是学术界关注的焦点。
非效率投资是客观存在的经济现象,主要指在投资决策中不以企业价值最大化为目标的投资行为。在完美市场条件下,企业易于实现最优投资,而在中国特殊的资本市场背景下,非效率投资问题广泛存在,在国有企业中尤为普遍(孙晓华和李明珊,2016;池国华等,2016;向东和余玉苗,2020)。非效率投资会产生诸多后遗症,例如超前投资、资产闲置、产能过剩或不足等,进而导致企业资金浪费、资本沉淀和成本上升,侵蚀企业的盈利能力(柳建华等,2015;申慧慧等,2012;陈运森和谢德仁,2011)。作为国民经济发展的重要支柱,国企的非效率投资行为不仅损害企业自身的可持续增长,更是阻碍当前中国经济转型的重要因素之一。如何抑制国企非效率投资,是长期困扰实务界和理论界的难题,是深化新一轮国企改革大背景下值得研究的重要课题,也是在当前新冠肺炎疫情持续冲击、市场波动加剧、投资环境恶化的现实情境下,国企可持续经营发展需面对的现实问题。
追本溯源,方能对症下药。为解决上述问题,学术界对国企非效率投资的成因进行了大量的研究。过往研究普遍主张政府干预是造成国企非效率投资的主要原因,认为国企投资实际上是政府行为,政府将其社会职能、政治目标强加于国企,导致国企投资低效,若减少政府干预就能有效改善国企非效率投资问题。随着国企改革的持续深化,政府干预不断减弱,但国企非效率投资现象仍然显著,部分学者开始转而关注管理者行为,认为政府虽不再直接干预国企,却仍能通过任命管理者对国企实施控制,国企管理者出于政治晋升的渴望,会迎合政府的政绩需求,做出非效率的投资决策。此类研究关注国企管理者的同质性,却忽视了个体差异对决策的影响,难免存在局限性。随着高层梯队理论的兴起,学术界开始关注管理者的异质性,认为不同企业管理者的个人情况、过往经历等个体特征会影响他们的信念与情绪、认知与能力及其价值观,进而促使企业决策出现偏差(Hambrick和Mason,1984)。现有研究已经尝试从管理者的海外经历、教育经历、年龄、性别等个体特征视角解释国企非效率投资,却鲜有研究讨论管理者的工作经历。心理学和管理学的研究发现,人的思维方式和广度受过往工作经历的影响颇深,早期工作经历可能会深远持久地影响管理者,进而影响其对企业的投资决策(Bertrand和Schoar,2003)。因此,本文推测国企管理者工作经历的差异会影响到国企不同的投资倾向与偏好。
随着市场化进程和国有企业混合所有者改革的推进,国企管理者的任用方式已经逐步出现了多元化的趋势,但行政任命方式仍然占据主流。国企管理者一般具有与国企等级相对应的行政级别,根据组织人事部门的任命,可以与行政体制内的官员相互交流,这导致不少国企管理者实际上是政府官员出身,从政经历是国企高层梯队中不可忽视的个体特征。对于企业而言,高管的管理风格是激进还是保守,将会最直接地体现在企业的投资决策上(Bamber等,2010)。那么,当官员身份转换为国企高管之后,其工作风格是否会得以延续,进而影响国企的投资偏好呢?基于此,本文以国企管理者的从政经历为研究对象,试图探索影响国企非效率投资的深层次原因,并有针对性地提出对策建议。余下部分安排如下:第二部分为文献回顾、理论推演与研究假设,第三部分为研究设计,第四部分为实证检验,第五部分为研究结论与对策建议。
二、文献回顾、理论推演与研究假设 (一) 文献回顾目前关于国企非效率投资成因的研究成果较为丰富,归纳起来主要分为以下三方面。
一是基于政府干预视角。张功富(2011)指出政府干预一方面会加剧有自由现金流量的国企的过度投资,使非效率投资更加严重;另一方面,可以缓解有融资约束的国企的投资不足,减少非效率投资的程度。曹亚勇和于丽丽(2013)研究发现,政府干预显著导致国企的非效率投资问题,该影响效应主要存在于地方政府控股的国企中,而国企履行社会责任则可以有效抑制这种影响效应。孙晓华和李明珊(2016)研究认为国企普遍存在非效率投资问题,尤其在2008年之后更为严重,地方政府干预动机越强,非效率投资问题就越突出。
二是基于政治晋升视角。国企管理者对自己的“准官员”身份有清晰的认知,倾向于通过达成国企的非经济目标来为自己赢取政治晋升的筹码,国企管理者的政治晋升与非效率投资存在显著的正相关关系(刘青松和肖星,2015)。卢馨等(2016)研究发现,政治晋升激励使得国企管理者为了获得晋升而迎合地方政府的政绩需求,以牺牲企业长期利益为代价而做出导致非效率投资的决策,且董事长政治晋升激励所致的非效率投资尤为明显。李莉等(2018)认为政治晋升会加剧国企非效率投资,且该现象在地方国企中更为突出,在中央企业中并不明显。
三是基于管理者个人特征视角。姜付秀等(2009)研究认为,管理层的学历水平、年龄与国企非效率投资是显著负相关的。李焰等(2011)研究发现,国企管理者的年龄、任期与国企投资规模显著负相关,管理者年龄、任期的增加加剧了国企的非效率投资。唐洋等(2012)认为董事长的学历显著影响了国企的投资决策,管理者受教育水平的提升有助于约束国企非效率投资行为。代昀昊和孔东民(2017)研究发现,管理者的海归特征能抑制企业的非效率投资,进一步引入企业的所有权性质发现,与地方国企和非国企相比,这种影响效应在中央企业中发挥的作用更为显著。
通过回顾和梳理已有文献发现,学术界已经从政府干预、政治晋升方面进行了大量研究,管理者的个体特征如何影响国企非效率投资也日渐成为学者关注的热点问题,但是对于管理者从政经历这一不可忽视的个体特征,目前研究尚不充分。在考察国企非效率投资成因时,如果忽略了管理者早期工作经历的不同造成国企决策差异,必然会影响到研究结论的客观与全面。正是基于以上考虑,本文试图从管理者从政经历视角探寻国企非效率投资的成因,以期弥补现有文献的缺失。
(二) 理论推演与研究假设非效率投资通常是指企业投资决策中不以企业价值最大化为目标的投资行为,主要包括两种情况:企业放弃净现值为正的项目,即企业投资低于合理水平;企业投资于净现值为负的项目,即企业投资高于合理水平(Myers和Majluf,1983;Jensen,1986;Morgado和Pindado,2003)。企业投资高于合理投资水平和低于合理投资水平,均是企业投资偏离最优投资水平的非效率投资行为,会导致股东财富蒙受巨大损失,社会资源被无端浪费。中国拥有庞大的行政体系,不同政府部门工作内容千差万别,因此从政经历对官员个人造成的影响必然是差异化的。本文重点考察国企管理者的地方政府、公检法部门、政府财经部门、政府监管部门及中央政府工作经历,如何经由信念与情绪、认知与能力、自利动机三条路径影响国企的非效率投资。其作用机理与路径见图1。
1. 管理者从政经历、信念与情绪与国企非效率投资
行为金融学家认为,管理者不总是理性的,受个人信念和情绪等因素的影响他们并不能总是按照“预期效用最优化”理论做出决策,而个人的信念与情绪等因素与职业背景是密切相关的,工作经历的差异往往造就了管理者不同的信念与情绪,进而影响企业投资行为(Kahneman和Tversky,1973;Kahneman和Riepe,1998;姜付秀等,2009)。
地方政府是指相对于中央政府而言的各级人民政府,《宪法》第95条规定“省、直辖市、县、市、市辖区、乡、民族乡、镇设立人民代表大会和人民政府”(下文简称“地方”)。受传统文化影响,中国社会长期存在“官本位”思想,在地方政府中尤为显著(李蓉蓉,2006)。“官本位”是一种以官为本、以官为贵、以官为尊为主要内容的价值观。市场经济改革以来,社会经济发展迅猛,但是干部管理体制与20世纪70年代相比没有本质上的改变,依然沿袭了计划经济从上至下的垂直任命制,这使得“官本位”思想得以延续和传承。地方政府中,下级对上级的决定只能遵从照办,这无疑在一定程度上增强了地方官员的盲目自信。当地方官员进入企业任职后,“官本位”思想可能也会对其判断思维造成持续影响,导致决策具有政治热情的冲动性,而不是完全基于理性的经济判断。此外,管理者利用地方官员的背景优势,能更有效地建立地方“关系网”,给公司经营以及自身利益带来更多的“寻租”空间。心理学的研究认为,人们往往更愿意相信自身能力高于平均水平,并产生对于因果归因的自我认知偏差,将成功归因于个人能力,导致心理状态上的过度自信(Jensen,1986)。由此可推测,地方政府工作经历会强化管理者的自信心理,这种信念与情绪可能会持续影响管理者,驱使其在进行投资决策时比同行更为激进,倾向于做出超过合理投资水平的非效率投资决策。在地方政府任职的时间越长,对管理者个人造成的信念与情绪上的影响理应越显著,从而导致国企投资决策差异可能越大。本文提出以下假设:
假设1A:具有地方政府工作经历的国企管理者与同行相比,更易于做出超过合理水平的投资决策,从而加剧了国企的非效率投资程度。
假设1B:管理者在地方政府任职的时间越长,国企非效率投资的程度越大。
公检法是对公安局、检察院、法院的简称,三者是中国政法机关的重要组成部分。有公检法部门工作经历的管理者在从政期间,长期处于公私分明、纪律严明、法大于情的工作环境,难免会形成严格、严肃的工作风格,并将这种理念延续至企业管理工作中。随着中国法治化进程不断深入,国企面临的法律环境发生了较大变化,一方面上级政府、监管部门出台了较多法律法规来规范国企行为,另一方面经济全球化带来的国际化竞争加大了国企的法律风险。法学相关研究认为,刑事司法机构的一个显著特征即为风险规避,其工作人员更易形成风险厌恶的偏好,而具有法律背景的管理者对兼并、收购这类法律风险事项更加谨慎和敏感,倾向于对此类投资活动进行有效控制(Fenton,2013;Litov等,2013)。因此本文推测,公检法部门工作经历可能会对管理者的信念与情绪造成持续影响,使其对风险更加敏锐且厌恶,在决定国企投资时更关注规避风险,比起同行更为保守,更容易做出否决某项投资的决定,同时可能因为管理、财务方面的知识储备和实践经验不足,放弃合理优质的投资项目,最终导致国企投资决策低于合理水平。在公检法部门任职时间越长,由此经历对管理者个人造成的信念与情绪上的影响理应越显著,从而导致国企投资决策差异可能越大。本文提出以下假设:
假设2A:具有公检法部门工作经历的国企管理者与同行相比,更易于做出低于合理水平的投资决策,从而加剧国企的非效率投资程度。
假设2B:管理者在公检法部门任职时间越长,国企非效率投资的程度越大。
2. 管理者从政经历、认知能力与国企非效率投资
高层梯队理论认为,决策是多种影响因素共同导致的结果,管理者在决策时所依赖的认知基础和价值观与他们的职业背景高度相关(Hambrick和Mason,1984)。“烙印”理论指出,在特定环境的“敏感期”内,焦点主体会形成适应环境的“烙印”,“烙印”有一定的惯性会对抗环境的变化,持续对焦点主体产生影响,而对企业管理者最明显和持久的影响来源是他们过往的工作经验以及由此产生的知识和技能(Marquis和Tilcsik,2013;Mathias等,2015)。
政府财经部门主要包括财政、税务、金融(人民银行)、审计等财务专业性较强的政府机构。融资约束理论认为,企业投资低于合理水平的主要原因是信息不对称所导致的资金缺乏(李维安和马超,2014)。有政府财经部门工作经历的管理者从政期间与银行、政府、机构投资者等资金供给方业务往来较为密切,具有隐性关系资源,便于拓宽融资渠道,同时他们的财经专业知识与实践经验能够帮助国企与资金供给方建立良好的沟通渠道,在一定程度上解决了信息不对称问题。另外,企业在评估投资项目时,往往使用单一“加权平均资本成本”(WACC)作为折现率,而非根据不同项目的风险大小使用不同的折现率,这种行为被称为“WACC谬论”,它可能使企业高估高风险项目的价值,低估低风险项目的价值,进而导致非效率投资问题(姜付秀等,2018)。有政府财经部门工作经历的管理者一般具有相当的财务、金融技能和行业经验,这会使他们成为国企管理者后,对投资决策具有更强的专业判断力,关注不同投资项目的风险水平差异,合理评估投资项目价值,有效避开“WACC谬论”陷阱。因此本文推测,具有政府财经部门工作经历的管理者与同行相比具有更强的外部融资能力和专业判断能力,这种认知与能力会持续影响管理者,使其在国企投资水平过低时,更善于缓解国企融资约束、评估投资项目价值,通过多元化的投资模式帮助国企提升投资水平,有效改善非效率投资。在政府财经部门工作的时间越长,该经历对管理者造成的认知与能力上的影响理应越显著,从而引起的管理者投资决策差异的可能性就越大。本文提出以下假设:
假设3A:具有政府财经部门工作经历的国企管理者与同行相比,更善于做出趋近合理水平的投资决策,以改善国企低于合理水平的非效率投资。
假设3B:管理者在政府财经部门工作的时间越长,国企非效率投资的程度越小。
政府监管是在市场经济条件下,政府为了实现一定的公共政策目标而对微观经济主体进行的规制和约束。在中国,具有监管部门工作经历的管理者在被监管的国企任职,一般有以下三种情况:一是由上级部门委任;二是基于“政企分开”政策的推行,管理者从政府部门分流至国企;三是被监管企业聘任有监管部门工作经历的人员担任公司管理者,便于之后与监管部门的沟通。具有政府监管部门工作经历的管理者长期处于“监管者”视角观察企业经营活动,相比同行而言可能更加关注合规风险,进行投资决策时也会自觉站在“监管者”的高度理性思考,倾向于严控诸如挑战制度约束、损害企业价值的非效率投资行为,同时因其独有的职业背景优势,对监管部门出台的规章制度比同行理解得更为透彻,更能做好风险把控。在过往的监管工作中,他们积累了行业专业知识,且对企业情况、行业情况、竞争对手情况都有了比较全面的了解。根据相关研究(王兵等,2018;杜勇等,2019),专业能力强、经验更丰富且了解行业情况、公司内部情况的管理者能做出比同行更有效的投资决策。因此本文推测,具有政府监管部门工作经历的管理者与同行相比具有更强的合规意识和风控能力,这种认知与能力会持续影响管理者,使其在国企投资水平过高时,更善于控制国企的非理性扩张投资,做出严谨合理的投资决策,帮助国企投资水平回归理性,有效抑制非效率投资。在政府监管部门工作的时间越长,该经历对管理者个人造成的认知与能力上的影响理应越显著,从而引起的管理者投资决策差异可能性就越大。本文提出以下假设:
假设4A:具有政府监管部门工作经历的国企管理者与同行相比,更善于做出趋近合理水平的投资决策,以抑制国企高于合理水平的非效率投资。
假设4B:管理者在政府监管部门工作的时间越长,国企非效率投资的程度越小。
3. 管理者从政经历、自利动机与国企非效率投资
委托代理理论认为,现代企业的典型特征是所有权和控制权的分离,控制企业资源配置权的管理者不持有或持有较少公司股票,因此在企业投资决策时管理者可能会优先考虑自身利益,选择违背股东利益的投资项目,或发起损害企业价值的投资活动,如果投资会给管理者带来预期私人利益,管理者会偏向冲动投资,导致企业的投资超过合理水平(Jensen和Meckling,1976;Bertrand和Schoar,2003)。
国务院是国家最高行政机关,负责统一领导全国的行政工作,集中掌握国家的国防、外交、财政、内政等行政职权。中央官员被“下派”接受锻炼往往是未来晋升重用的关键信号(卞元超等,2017)。具有中央政府工作经历的管理者大多在进入国企任职前就处于较高的行政级别,此类管理者不同于同行,他们属于特定的干部考察序列,根据组织人事部门岗位轮换或者基层锻炼的要求而进入国企担任要职,考核优秀者极有可能被重新委以重任,实现政治晋升。在这个特定的考察序列中,干部们存在严重的路径依赖或者说“锁住效应”,他们可以是高官,也可以是高管,但是受限于工作履历约束,可能不具备公共管理以外的专业技能,如不慎被组织人事部门从干部考察序列移除,社会地位、声誉和生活质量都会迅速下滑,在行政体制外也难以立足。这使得有中央官员经历的管理者具有比同行更强烈的政治晋升的自利动机,更倾向于通过迎合政府的政绩需求来保障自己的仕途顺遂,因此更专注那些可以增加政府财税收入、提升经济指标、提供就业机会的投资扩张行为,通过协助政府部门实现政策目标为自己赢取政治晋升筹码,以牺牲企业长期利益为代价而做出超过合理投资水平的非效率投资决策。在中央政府工作的时间越长,由“锁住效应”给管理者带来的政治晋升的自利动机可能就更强烈,从而引起的管理者投资决策差异可能性就越大。本文提出以下假设:
假设5A:具有中央政府工作经历的国企管理者与同行相比,更易于做出超过合理水平的非效率投资决策,从而加剧国企的非效率投资程度。
假设5B:管理者在中央政府工作的时间越长,国企非效率投资的程度越大。
三、研究设计 (一) 变量界定1. 因变量
本文的被解释变量为国企非效率投资。目前学术界最常使用的度量企业投资效率指标的方法主要包括Wurgler模型、边际托宾Q模型和Richardson(2006)提出的资本投资支出模型。因为资本投资支出模型可以直接衡量指定企业指定年度的投资效率,相对于其他模型而言,更具有可操作性,所以被大量研究且广泛使用(姜付秀等,2009;唐洋等,2012;李维安和马超,2014;代昀昊和孔东民,2017;姜付秀等,2018)。本文借鉴资本投资支出模型测度国企非效率投资,具体操作分为两步:一是利用资本投资支出模型估计i国企在t年度合理的投资水平,二是采用i国企t年度的实际投资支出与预期合理投资水平差额的绝对值来衡量国企偏离合理投资水平的程度。资本投资支出模型如式(1)所示。
$\begin{aligned} In{v_{i,t}} = & \alpha + {\beta _1}T{Q_{i,t - 1}} + {\beta _2}Le{v_{i,t - 1}} + {\beta _3}Cas{h_{i,t - 1}} + {\beta _4}Ag{e_{i,t - 1}} + {\beta _5}Scal{e_{i,t - 1}} \\ &+ {\beta _6}Re{t_{i,t - 1}} + {\beta _7}In{v_{i,t - 1}} + \sum Year + \sum Ind + {\varepsilon _{i,t}} \end{aligned}$ | (1) |
式(1)中,被解释变量Invi,t表示i国企t年度的实际投资支出,用购建固定资产、无形资产和其他长期资产的支出与处置固定资产、无形资产和其他长期资产收益的差额除以总资产来衡量。由于国企本年度的投资支出主要取决于上年度的运营情况,因此该模型的解释变量均为滞后一期的变量。TQi,t−1表示i国企t−1年度的投资机会,用托宾Q值即股票市值与总资产的比值衡量。Levi,t−1表示i国企t−1年度的资本结构,用资产负债率衡量。Cashi,t−1表示i国企t−1年度的货币资金持有水平,用年末现金持有量与总资产的比值衡量。Agei,t−1表示i国企在第t−1年末的上市年数。Scalei,t−1表示i国企t−1年度的公司规模,用总资产取自然对数衡量。Reti,t−1表示i国企t−1年度的盈利能力,用股票收益率衡量。Invi,t−1表示i国企t−1年度的实际投资支出,衡量方法同Invi,t。Year和Ind分别代表年度和行业虚拟变量,用以控制年度和行业效应。借鉴Richardson(2006)的做法,对式(1)进行回归得到每个观测值的拟合残差后取绝对值,作为测度国企非效率投资的代理变量,计为Effi,t,该值越大,表示i国企t年度实际投资支出偏离合理投资的程度越大,即非效率投资的程度越大;该值越趋近于0,表示i国企t年度的实际投资支出越接近合理水平,即非效率投资的程度越小。
2. 自变量
管理者的从政经历是本文的自变量。管理者的界定是研究管理者从政经历的基础,已有文献中,管理者主要包括董事长、总经理、高层管理团队等,但目前还没有统一的界定标准。在欧美发达国家的公司治理体系中,总经理是企业的最高管理者(李焰等,2011)。而在中国国企现实中,国有控股股东通过委派董事长和总经理实现对国企的控制,董事长、总经理对公司的主要决策和日常运营负责,在委托代理关系下,不同于非国企董事长的所有者身份,国企的董事长与总经理一样是代理人。宋德舜(2004)、姜付秀等(2014)认为董事长是国有企业最高决策者。本文结合已有研究与国企现实,定义国企管理者为董事长、总经理。为验证上文假设,对管理者的从政经历进一步细分,设置以下虚拟变量:Local是管理者具有地方政府工作经历的虚拟变量;Jud是管理者具有公检法部门工作经历的虚拟变量;Fin是管理者具有政府财经部门工作经历的虚拟变量;Reg是管理者具有政府监管部门工作经历的虚拟变量;Cntrl是管理者具有中央政府工作经历的虚拟变量。上述虚拟变量值为1,则代表i国企第t年的董事长或总经理有此类从政经历,否则为0。
3. 控制变量
参考Jensen(1986)、Stein(2003)、Richardson(2006)、Chen等(2011)的相关研究,结合中国国企的现实情况,同时考虑到公司治理因素和代理成本对企业非效率投资的影响,本文控制了企业董事会特征、治理状况、财务表现等方面的变量,包括董事会领导结构、董事会规模、董事会独立性、高管薪酬、第一大股东持股比例、管理层持股比例、关联占款、自由现金流量、管理费用率、公司规模、资产负债率、企业的盈利能力等。此外,实证模型还引入了年度和行业虚拟变量,以控制年度宏观经济影响和行业经济影响。表1对本文所用到的主要变量进行了定义和描述。
变量名称 | 变量符号 | 变量定义和描述 | |
因变量 | 国企非效率投资 | Eff | 根据Richardson(2006)投资支出模型计算得出 |
自变量 | 地方政府经历 | Local | 虚拟变量,若管理者有地方政府工作经历则值为1,否则为0 |
公检法经历 | Jud | 虚拟变量,若管理者有公检法部门工作经历则值为1,否则为0 | |
财经部门经历 | Fin | 虚拟变量,若管理者有政府财经部门工作经历则值为1,否则为0 | |
监管部门经历 | Reg | 虚拟变量,若管理者有政府监管部门工作经历则值为1,否则为0 | |
中央政府经历 | Cntrl | 虚拟变量,若管理者有中央政府工作经历则值为1,否则为0 | |
控制变量 | 董事会领导结构 | Dual | 虚拟变量,若董事长与总经理是同一人则值为1,否则为0 |
董事会规模 | Bsize | 董事会成员人数加1取自然对数 | |
董事会独立性 | Indpd | 公司独立董事人数除以董事会总人数 | |
高管薪酬 | Comp | 高管前三名薪酬总额取自然对数 | |
第一大股东持股 | Top1 | 第一大股东持股数占全体股东持股数的比例 | |
管理层持股比例 | Gshare | 董事、监事及高级管理人员持股股数占该股总股数的比例 | |
关联占款 | Orecta | 其他应收款/总资产 | |
自由现金流量 | Fcf | 自由现金流量/总资产 | |
管理费用率 | Adm | 管理费用/主营业务收入 | |
公司规模 | Size | 总资产的自然对数 | |
资产负债率 | Lev | 总负债/总资产 | |
企业的盈利能力 | Roa | 资产收益率 | |
年度 | Year | 以2008年为基期设置10个虚拟变量 | |
行业 | Ind | 证监会行业分类标准,以房地产类为基期设置4个虚拟变量 |
为检验管理者从政经历如何影响国企非效率投资,构建实证模型式(2),参考相关研究,考虑到因变量与自变量之间可能存在的内生性问题,式(2)自变量及控制变量均为滞后一期。
$ \begin{aligned} Ef{f_{i,t}} = & \alpha + {\beta _1}Po{l_{i,t - 1}} + {\beta _2}Dua{l_{i,t - 1}} + {\beta _3}Bsiz{e_{i,t - 1}} + {\beta _4}Indp{d_{i,t - 1}} + {\beta _5}Com{p_{i,t - 1}} + {\beta _6}Top{1_{i,t - 1}} \\ & + {\beta _7}Gshar{e_{i,t - 1}} + {\beta _8}Orect{a_{i,t - 1}} + {\beta _9}Fc{f_{i,t - 1}} + {\beta _{10}}Ad{m_{i,t - 1}} + {\beta _{11}}Siz{e_{i,t - 1}} + {\beta _{12}}Le{v_{i,t - 1}} \\ & + {\beta _{13}}Ro{a_{i,t - 1}} + \sum Year + \sum Ind + {\varepsilon _{i,t}} \end{aligned} $ | (2) |
如果管理者有从政经历的国企非效率投资的程度更大,则预期高管从政经历的相关系数β1显著为正。反之,如果管理者有从政经历的国企非效率投资的程度更小,则预期高管从政经历的相关系数β1显著为负。验证假设1、假设2、假设3、假设4、假设5时,式(2)自变量Pol依次替换为Local、Jud、Fin、Reg、Cntrl。
四、实证检验 (一) 数据与描述性统计本文的研究样本为沪深两市的国有控股上市公司。考虑到新《企业会计准则》在2007年全面推行,且本文实证研究所使用的财务数据大多取滞后一期值,为使相关财务指标更具有可比性,本文的研究区间设定为2008–2018年。依据以下标准对原始样本进行筛选:(1)对董事长、总经理简历进行“政府”“局”等关键字检索,并进行人工筛查,将i国企第t年董事长、总经理有正式从政经历(不含借调、挂职)的定义为从政经历样本,并细分为地方政府工作经历、公检法部门工作经历、政府财经部门工作经历、政府监管部门工作经历和中央政府工作经历。(2)由于金融企业的财务特征与其他国有企业差异较大,故剔除了金融行业的国有控股上市公司样本。(3)剔除ST和ST*企业,因为这些国企连年亏损,财务数据相对异常。(4)删除数据缺失的样本。经过筛选,得到1154家国企的9501组非平衡面板观测数据。从政经历样本共计2133个,其中具有地方政府工作经历的861个,具有公检法部门工作经历的163个,具有政府财经部门工作经历的390个,具有政府监管部门工作经历的631个,具有中央政府工作经历的557个。借鉴李维安和马超(2014)的研究,对连续变量按1%和99%的标准进行Winsorize缩尾处理,以控制极端值的影响。财务数据和管理者简历来源于CSMAR数据库,部分变量数据通过上市公司年报手工搜集。本文实证研究所采用的统计软件为STATA 13.1。总样本相关变量描述性统计结果见表2。
变量 | 观测值 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 中值 | 最大值 |
Eff | 9501 | 0.0309 | 0.0379 | 0.0001 | 0.0198 | 0.3164 |
Local | 9501 | 0.0906 | 0.2871 | 0 | 0 | 1 |
Jud | 9501 | 0.0172 | 0.1299 | 0 | 0 | 1 |
Fin | 9501 | 0.0410 | 0.1984 | 0 | 0 | 1 |
Reg | 9501 | 0.0664 | 0.2490 | 0 | 0 | 1 |
Cntrl | 9501 | 0.0586 | 0.2349 | 0 | 0 | 1 |
Dual | 9501 | 0.0940 | 0.2920 | 0 | 0 | 1 |
Bsize | 9501 | 2.3253 | 0.1770 | 1.7918 | 2.3026 | 2.7726 |
Indpd | 9501 | 0.3667 | 0.0520 | 0.3000 | 0.3333 | 0.5714 |
Comp | 9501 | 14.1140 | 0.7255 | 12.1621 | 14.1339 | 15.9866 |
Top1 | 9501 | 0.3942 | 0.1538 | 0.1130 | 0.3892 | 0.7653 |
Gshare | 9501 | 0.0037 | 0.0169 | 0 | 0.0001 | 0.1276 |
Orecta | 9501 | 0.0170 | 0.0238 | 0.0002 | 0.0083 | 0.1374 |
Fcf | 9501 | 0.0008 | 0.0971 | −0.3623 | 0.0130 | 0.2302 |
Adm | 9501 | 0.0791 | 0.0572 | 0.0083 | 0.0660 | 0.3242 |
Size | 9501 | 22.4842 | 1.3674 | 19.9641 | 22.2848 | 26.5285 |
Lev | 9501 | 0.5145 | 0.1941 | 0.0846 | 0.5274 | 0.8986 |
Roa | 9501 | 0.0351 | 0.0446 | −0.1099 | 0.0297 | 0.1795 |
注:本文对所有的自变量进行了多重共线性的检验,使用方差膨胀因子(VIF)进行检验,发现样本平均VIF为1.31,所有的VIF值都没有超过5的临界值,不存在严重的多重共线性问题。 |
根据式(1)估计的残差是否大于0,将总样本分成两组,即超过合理投资水平样本组(残差为正)和低于合理投资水平样本组(残差为负,实证中取绝对值)。分组后,超过合理投资水平样本组含观测值3475个,低于合理投资水平样本组含观测值6026个,说明中国国企中低于合理投资水平的非效率投资现象比较普遍,这与唐洋等(2012)、李延喜等(2015)、李维安和马超(2014)的研究结果相似,在一定程度上也证明了本文研究数据的可靠性。
运用式(2)分别对超过合理投资水平样本组和低于合理投资水平样本组进行回归。表3报告的是超过合理投资水平样本组的估计结果。为检验假设1A、假设4A、假设5A,本部分重点关注列(1)、列(4)、列(5)。列(1)中,Local正向显著影响了Eff,即管理者的地方政府工作经历与国企超过合理水平的非效率投资显著正相关,意味着具有地方政府工作经历的国企管理者与同行相比,更易于做出超过合理水平的非效率投资决策,假设1A得到验证。列(4)中,Reg负向显著影响了Eff,即管理者的政府监管部门工作经历与超过合理水平的非效率投资显著负相关,表明具有政府监管部门工作经历的国企管理者更善于抑制国企高于合理水平的非效率投资,假设4A得到验证。列(5)中,Cntrl正向显著影响了Eff,即管理者的中央政府工作经历与超过合理水平的非效率投资显著正相关,代表具有中央政府工作经历的管理者更易于做出超过合理水平的非效率投资决策,假设5A得到验证。
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | (7) | (8) | |
Local | 0.0085** (2.41) |
0.0005** (2.14) |
||||||
Jud | 0.0149
(1.65) |
|||||||
Fin | −0.0023
(−0.59) |
|||||||
Reg | −0.0109*** (−2.62) |
−0.0007** (−2.22) |
||||||
Cntrl | 0.0144*** (2.61) |
0.0014* (2.78) |
||||||
Dual | −0.0057** (−2.25) |
−0.0054** (−2.14) |
−0.0057** (−2.23) |
−0.0059** (−2.31) |
−0.0053** (−2.10) |
−0.0058** (−2.27) |
−0.0059** (−2.32) |
−0.0052** (−2.08) |
Bsize | 0.0177*** (2.98) |
0.0178*** (2.97) |
0.0180*** (2.96) |
0.0181*** (3.03) |
0.0190*** (3.17) |
0.0176*** (2.98) |
0.0181*** (3.02) |
0.0188*** (3.16) |
Indpd | 0.0400** (2.19) |
0.0405** (2.22) |
0.0409** (2.25) |
0.0402** (2.21) |
0.0397** (2.18) |
0.0403** (2.21) |
0.0405** (2.23) |
0.0406** (2.23) |
Comp | −0.0018
(−0.98) |
−0.0019
(−1.06) |
−0.0018
(−0.98) |
−0.0017
(−0.92) |
−0.0020
(−1.14) |
−0.0017
(−0.95) |
−0.0017
(−0.95) |
−0.0020
(−1.12) |
Top1 | −0.0036
(−0.46) |
−0.0035
(−0.45) |
−0.0041
(−0.53) |
−0.0038
(−0.49) |
−0.0035
(−0.44) |
−0.0037
(−0.47) |
−0.0040
(−0.52) |
−0.0035
(−0.45) |
Gshare | −0.0696
(−1.18) |
−0.0720
(−1.21) |
−0.0705
(−1.19) |
−0.0755
(−1.28) |
−0.0961
(−1.54) |
−0.0725
(−1.23) |
−0.0737
(−1.25) |
−0.1114* (−1.72) |
Orecta | −0.1139** (−2.06) |
−0.1153** (−2.09) |
−0.1157** (−2.08) |
−0.1109** (−2.00) |
−0.1214** (−2.22) |
−0.1151** (−2.08) |
−0.1141** (−2.06) |
−0.1180** (−2.14) |
Fcf | −0.0420*** (−3.95) |
−0.0423*** (−3.99) |
−0.0426*** (−3.99) |
−0.0428*** (−4.01) |
−0.0429*** (−4.03) |
−0.0420*** (−3.94) |
−0.0427*** (−4.00) |
−0.0430*** (−4.03) |
Adm | −0.0244
(−1.15) |
−0.0235
(−1.10) |
−0.0235
(−1.11) |
−0.0234
(−1.10) |
−0.0268
(−1.24) |
−0.0243
(−1.14) |
−0.0237
(−1.12) |
−0.0260
(−1.21) |
Size | −0.0060*** (−5.31) |
−0.0059*** (−5.24) |
−0.0061*** (−5.39) |
−0.0061*** (−5.43) |
−0.0064*** (−5.54) |
−0.0060*** (−5.32) |
−0.0061*** (−5.41) |
−0.0061*** (−5.47) |
Lev | 0.0105
(1.45) |
0.0103
(1.43) |
0.0106
(1.47) |
0.0102
(1.41) |
0.0112
(1.53) |
0.0104
(1.43) |
0.0104
(1.44) |
0.0109
(1.51) |
Roa | 0.0711** (2.15) |
0.0727** (2.19) |
0.0725** (2.19) |
0.0698** (2.10) |
0.0741** (2.24) |
0.0708** (2.14) |
0.0705** (2.12) |
0.0749** (2.26) |
Year | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Ind | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Cons | 0.1506*** (5.29) |
0.1515*** (5.33) |
0.1526*** (5.30) |
0.1522*** (5.36) |
0.1601*** (5.43) |
0.1505*** (5.29) |
0.1523*** (5.36) |
0.1544*** (5.38) |
AdjR2 | 0.1032 | 0.1020 | 0.1010 | 0.1026 | 0.1055 | 0.1026 | 0.1020 | 0.1053 |
F | 12.16*** | 12.21*** | 12.17*** | 13.09*** | 12.43*** | 12.15*** | 12.84*** | 12.42*** |
Obs | 3475 | 3475 | 3475 | 3475 | 3475 | 3475 | 3475 | 3475 |
注:括号中为t值,*、**、***分别代表10%、5%、1%的显著水平。下同。 |
在此基础上,本文进一步考察了管理者从政时间长短对非效率投资的影响,以管理者的从政年限作为从政经历的替代变量,其等于管理者某类从政经历的工作总年数,无此类从政经历则值为0。表3列(6)是管理者任职地方政府的工作年限对国企非效率投资影响的回归结果,Local的相关系数显著为正,表明管理者在地方政府任职时间越长,国企超过合理水平的非效率投资程度越大,假设1B得到验证。列(7)是管理者任职政府监管部门的工作年限对国企非效率投资影响的回归结果,Reg的相关系数显著为负,表明管理者的在政府监管部门任职的时间越长,国企超过合理水平的非效率投资程度越小,假设4B得到验证。列(8)是管理者任职中央政府的工作年限对国企非效率投资影响的回归结果,Cntrl的相关系数显著为正,表明管理者在中央政府任职的时间越长,国企超过合理水平的非效率投资程度越大,假设5B得到验证。
Dual的相关系数显著为负,表明两职合一的国企管理者并没有因为决策自主性的增强而进行非效率投资,相反可能由于其所承担的责任更大,投资时比同行更加理性与谨慎。Bsize的相关系数显著为正,说明国企董事会规模越大,因董事会内部摩擦增大弱化了对管理层的约束,管理者越有可能进行非理性投资,从而损害国企的利益。Indpd的相关系数显著为正,说明在中国国企的特殊情境下,独立董事不能有效抑制国企非效率投资,进一步说明中国经济转型时期独立董事的监督作用发挥得不充分,这可能与中国资本市场不成熟、独立董事制度不健全有关。Orecta的相关系数显著为负,说明其他应收款占据国企一部分资金后,会在一定程度上减少管理者的非理性投资行为,其原因可能是占据资金后国企自由现金流紧张,考虑到企业的正常经营运转,管理者做投资决策时会趋于谨慎。Fcf的相关系数显著为负,表明虽然国企拥有充足的自由现金流,但不意味着管理者会利用自由现金流进行非理性投资;相反,自由现金流充足意味着国企经营健康且规划合理,其投资活动因此更有效率。Size的相关系数显著为负,表明相比规模更大的国企,规模小的国企更倾向于非理性扩张投资,这在一定程度上与中国国企“做强做优做大”的目标相契合。Roa的相关系数显著为正,说明盈利能力强的国企可能会因为机遇较多、进取心较强等原因,更容易做出高于合理水平的投资决策。
表4报告的是低于合理投资水平样本组的估计结果。为检验假设2A、假设3A,本部分重点关注列(2)、列(3)。列(2)中,Jud正向显著影响了Eff,即管理者的公检法部门工作经历与低于合理水平的非效率投资显著正相关,意味着具有公检法部门工作经历的国企管理者与同行相比,更易于做出低于合理水平的非效率投资决策,假设2A得到验证。列(3)中,Fin负向显著影响Eff,即管理者的政府财经部门工作经历与低于合理水平的非效率投资显著负相关,表明具有政府财经部门工作经历的国企管理者更善于改善国企低于合理水平的非效率投资,假设3A得到验证。同时,进一步考察管理者这两类从政经历时间长短对国企非效率投资的影响。列(6)是管理者任职公检法部门的工作年限对国企非效率投资影响的回归结果,Jud的相关系数显著为正,表明管理者的公检法部门任职时间越长,国企低于合理水平的非效率投资程度越大,假设2B得到验证。列(7)是管理者任职政府监管部门的工作年限对国企非效率投资影响的回归结果,Fin的相关系数显著为负,表明管理者的政府监管部门任职时间越长,国企低于合理水平的非效率投资程度越小,假设3B得到验证。
Comp的相关系数显著为负,说明国企通过制订并实施合理有效的薪酬激励政策,弥补管理者为国企投资决策付出的私人成本,可以促使管理者更加努力工作,从而抑制了非效率投资。Top1的相关系数显著为正,这与“大股东利益侵占假说”一致,即当大股东通过占用资金、关联交易的方式来侵占中小股东利益时,企业的内部资金减少,会使企业出现因外部融资成本高而放弃部分净现值为正的投资项目。Gshare的相关系数显著为正,表明在中国国企的特殊情境下,管理层持股并不能有效改善国企低于合理投资水平的非效率投资现象,可能是因为中国国企管理层持股普遍偏低,导致这种激励作用未能有效发挥。Orecta的相关系数显著为负,可能是因为占款较多的大股东通过实物资产转移来偿付,导致国企投资不足程度减弱。Fcf的相关系数显著为负,说明充足的现金流可以为国企的投资决策提供财力支撑,管理者不会因为资金问题而放弃净现值为正的投资机会。Adm的相关系数显著为正,可能是因为管理费用的花费会挤占国企可用于投资的资源,故增加了国企投资低于合理水平的程度。
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | (7) | |
Local | 0.0004
(0.32) |
||||||
Jud | 0.0112*** (2.63) |
0.0012*** (2.70) |
|||||
Fin | −0.0027** (−2.39) |
−0.0002** (−2.23) |
|||||
Reg | 0.0016
(0.98) |
||||||
Cntrl | 0.0015
(1.09) |
||||||
Dual | 0.0002
(0.22) |
0.0004
(0.42) |
0.0002
(0.23) |
0.0003
(0.28) |
0.0002
(0.23) |
0.0004
(0.40) |
0.0001
(0.19) |
Bsize | 0.0011
(0.60) |
0.0009
(0.50) |
0.0014
(0.75) |
0.0012
(0.64) |
0.0011
(0.58) |
0.0010
(0.57) |
0.0014
(0.74) |
Indpd | −0.0001
(−0.01) |
−0.0000
(−0.00) |
−0.0000
(−0.00) |
0.0001
(0.02) |
−0.0001
(−0.02) |
−0.0002
(−0.03) |
0.0001
(0.02) |
Comp | −0.0032*** (−5.32) |
−0.0032*** (−5.29) |
−0.0033*** (−5.38) |
−0.0032*** (−5.36) |
−0.0033*** (−5.43) |
−0.0032*** (−5.27) |
−0.0032*** (−5.36) |
Top1 | 0.0073*** (3.13) |
0.0074*** (3.18) |
0.0073*** (3.13) |
0.0073*** (3.13) |
0.0072*** (3.11) |
0.0074*** (3.18) |
0.0073*** (3.13) |
Gshare | 0.0568*** (3.37) |
0.0533*** (3.20) |
0.0553*** (3.28) |
0.0573*** (3.41) |
0.0553*** (3.27) |
0.0531*** (3.17) |
0.0556*** (3.29) |
Orecta | −0.0289*** (−2.77) |
−0.0273*** (−2.58) |
−0.0282*** (−2.66) |
−0.0291*** (−2.78) |
−0.0291*** (−2.79) |
−0.0279*** (−2.63) |
−0.0287*** (−2.71) |
Fcf | −0.0308*** (−6.39) |
−0.0305*** (−6.35) |
−0.0308*** (−6.41) |
−0.0308*** (−6.40) |
−0.0308*** (−6.39) |
−0.0305*** (−6.37) |
−0.0308*** (−6.41) |
Adm | 0.0105* (1.71) |
0.0105* (1.72) |
0.0105* (1.70) |
0.0103* (1.67) |
0.0104* (1.69) |
0.0104* (1.70) |
0.0105* (1.72) |
Size | −0.0006
(−1.64) |
−0.0005
(−1.60) |
−0.0005
(−1.48) |
−0.0005
(−1.60) |
−0.0006
(−1.61) |
−0.0006
(−1.63) |
−0.0005
(−1.53) |
Lev | 0.0017
(0.78) |
0.0016
(0.73) |
0.0016
(0.74) |
0.0016
(0.75) |
0.0017
(0.79) |
0.0016
(0.75) |
0.0016
(0.78) |
Roa | 0.0138
(1.53) |
0.0134
(1.47) |
0.0140
(1.54) |
0.0137
(1.51) |
0.0138
(1.51) |
0.0136
(1.50) |
0.0141
(1.55) |
Year | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Ind | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Cons | 0.0737*** (7.82) |
0.0731*** (7.76) |
0.0725*** (7.69) |
0.0733*** (7.81) |
0.0745*** (7.97) |
0.0730*** (7.75) |
0.0726*** (7.70) |
AdjR2 | 0.1383 | 0.1422 | 0.1390 | 0.1384 | 0.1385 | 0.1418 | 0.1389 |
F | 30.84 | 31.27 | 30.72 | 30.93 | 30.74 | 31.09 | 30.73 |
Obs | 6026 | 6026 | 6026 | 6026 | 6026 | 6026 | 6026 |
为检验实证结果是否具有稳健性,增强本文研究结论的可靠程度,进行以下稳健性检验:一是重新分组,因为使用Richardson(2006)的资本投资支出模型衡量企业非效率投资可能会出现系统性偏差,因此本文借鉴王治等(2015)的方法,将式(1)的残差大于0的样本按大小分成三组,将残差最大组作为超过合理投资水平的非效率投资组,将残差小于0的样本取绝对值也按大小分成三组,将残差绝对值最大组作为低于合理投资水平的非效率投资组,两组分别对式(2)进行回归。二是变换回归方法,根据式(1)的残差是否大于0将总样本分为两类,如果大于0,则将其定义为超过合理投资,对其取值为1,否则取值为0,利用Logit模型对其进行回归。三是为剔除管理者同时具有不同从政经历的叠加影响,删除同时具有两种及两种以上从政经历的313个管理者样本,重新回归检验,结果显示各解释变量仍较为显著。以上三种稳健性检验回归结果未改变本文结论,说明本文的研究结论具有较好的稳健性,受篇幅限制具体结果未列出。
五、研究结论与对策建议本文得出以下结论:(1)地方政府工作经历、公检法部门工作经历会对国企管理者的信念与情绪造成持续的影响,导致其在进行投资决策时比同行表现得更差,更易于做出非效率投资决策,从而加剧了国企的非效率投资程度。(2)政府财经部门工作经历、政府监管部门工作经历会对国企管理者的认知与能力造成持续的影响,导致其在进行投资决策时比同行表现得更好,更善于做出趋近合理水平的投资决策,从而抑制了国企的非效率投资程度。(3)中央政府工作经历会给国企管理者带来政治晋升的自利动机,导致其在进行投资决策时比同行表现得更差,更易于做出超过合理水平的非效率投资决策,从而加剧了国企的非效率投资程度,管理者从政经历时间越长,国企非效率投资的程度越大。
本文的研究结论拓展了国企非效率投资的解释范围,验证和丰富了企业高层梯队理论、委托代理理论,同时也具有重要的政策参考价值。本文的贡献和研究意义主要在于:第一,首次从高管从政经历角度解释国企的非效率投资,拓展了中国国企非效率投资成因研究的范围,为进一步丰富企业高层梯队理论、委托代理理论在中国国企特殊环境下的应用提供了证据和参考;第二,本文有利于国企的利益相关者从新的视角去理解国企的投资活动,揭示了高管个体特征所造就的个人倾向与偏好、自利动机对国企决策的影响;第三,管理者的选聘和考核是当前中国国企改革尤其是混合所有制改革的一个重要环节,本文的研究结论将为国企管理者的选聘、监督与市场化用人制度的形成提供一定的借鉴和参考;第四,当前新冠肺炎疫情对市场环境的影响短期内难以缓解,国内国外投资环境更加复杂,市场风险和宏观风险加剧,国企投资面临的不确定风险增大,而管理者的个人偏好与特征对于国企非效率投资的影响也更易被放大,本文的研究将有助于决策者制定更加科学合理的选聘与激励制度。
根据研究结论,本文提出以下对策建议:一是有必要建立科学的国企决策机制,防范管理者的非效率投资决策等非理性行为对国企造成的负面影响,可以适当引入民主决策制度,在决策过程中充分发挥集体的智慧和力量,避免管理者“一言堂”。二是继续推进国企人事改革,逐步实现国企管理者的“去行政化”,积极探索构建职业经理人市场,完善国企管理者市场化的选聘任用机制,公开面向市场选拔企业管理经验丰富、专业能力突出的管理者,真正意义上实现从传统劳动人事管理向市场化人力资源管理的转型。三是健全国企管理者的业绩考核、评价体系和奖惩机制,上级部门在制定相关考评指标时,应更多地关注国企的可持续发展和国家经济转型的长远战略目标,而非眼前的政府绩效。四是继续深化国企混合所有制改革,进一步优化国企股权结构,引导股权多元化,适当降低大股东控股比例,形成股份的内部制衡和外部制约,以约束和矫正因管理者个体特征偏差所导致的国企非效率投资等非理性决策。
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