政策性負擔、管理層能力與投資效率

魏紀泳 劉慶齡

【摘 要】 文章以2011—2018年滬市上市公司為研究樣本，基于我國混合經濟模式和不同層級政府間“政治集權+經濟分權”行政管理模式，研究政府干預導致企業承擔的政策性負擔、管理層能力和企業投資效率之間的相關關系。研究發現：企業承擔的政策性負擔越重，企業投資效率越低，國企中更為顯著;管理層能力越強，企業投資效率越高，且在非國企中這方面更為顯著;當企業由于政府干預，其所承擔政策性的負擔會增加，這會導致企業改變經營目標由價值最大化轉為目標多元化，進而會削弱管理層能力，降低企業投資效率。

【關鍵詞】 政策性負擔; 管理層能力; 投資效率

【中圖分類號】 F830? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2021）08-0094-07

一、引言

現階段我國市場化改革已經步入攻堅期和深水區，政府過度干預經濟顯現出一定的弊端。黨的十九大報告指出：“把握和處理好政府和市場關系，是中國經濟當前迫切需要深入推進改革開放的特定領域”，事實上重新界定了政府的行為邊界。為了實現產業升級、轉變經濟增長方式，以進一步釋放經濟增長潛力，我國正開始全面推進供給側改革并進一步深化市場體制改革。但現階段由于政府層級間的信息不對稱和政績考核等機制原因，地方政府行為的“短視化”傾向仍然存在。現行經濟模式下，地方政府掌握著大量的生產資源且對國企有絕對掌控力，導致政府干預市場經濟主體行為廣泛存在。政府的介入會導致市場競爭機制不再是決定企業生存和發展的唯一“驗刀石”，經濟績效難以成為衡量管理層能力水平和努力程度最核心的考核標準，因而影響了企業的投資效率，并最終影響宏觀層面的經濟增長質量[1]。由于政府干預具有二重效應，政府的“支持之手”和“掠奪之手”對企業投資決策的作用機理可能有所區別。因此，本文僅考察政府干預的負面效應對企業投資效率的影響，即以政府干預導致企業承擔政策性負擔切入，研究其對投資效率以及對微觀決策主體的影響，旨在探尋中國轉型經濟過程中，政府是否出于政績和職位晉升的目的將自身的社會經濟發展目標內化于企業，導致企業目標的扭曲和激勵約束機制的失效，從而影響企業的投資效率。依據現有文獻來看，很多只是單獨研究管理層能力對企業投資效率的影響，本文從政府干預視角入手，將政府干預導致的政策性負擔納入研究框架，豐富了企業投資效率影響因素的研究視角。

二、理論分析與研究假設

（一）政策性負擔與企業投資效率

從長期發展來看，地方政府的公共治理目標與政府官員職位晉升的私人目標的實現都與該地區企業的持續發展和壯大相關[2]。但由于官員晉升的“錦標模式”與上下級政府間存在信息不對稱的情況，容易造成地方政府出現“短視”的認知偏差;從而出現地方政府為完成公共治理目標與職位晉升，干預微觀經濟主題決策，加大企業的政策性負擔。具體來說，地方政府行為目標包括內生性目標和外生性目標。內生性目標是地方政府按照公共治理的需要，根據自身可調度的資源及可能受到的行為約束和限制可以實現的目標;外生性目標是指上級根據整體發展戰略和民生福利對下級政府設定的目標[3]。由于政府層級間的信息不對稱，下級政府通常向上級政府傳遞其有利的信息，進而導致實際工作與實際情況脫節，且政府官員任期制也加劇了這方面矛盾。當地方政府外生性目標超過該地區可調度資源承受范圍，地方政府為達到政績考核和職業晉升目標的需要通常通過以下兩種對策來完成：一是與上級政府協商，為個股爭取有利條件和機會，比如資金、資源、優惠政策;二是增加下級政府和管轄內企業“負擔”[4]。根據完美市場假說，企業投資的目標是追求價值最大化，當地方政府為了發展政績和職位晉升，將地方就業、經濟發展等職能內化于企業，或者通過補貼、優惠政策來促使企業進入某些行業或雇傭更多勞動力，這將扭曲企業投資行為，降低企業投資效率。基于以上分析，提出假設1。

H1：上市公司承擔的政策性負擔越重，其投資效率越低。

（二）管理層能力與企業投資效率

不同的管理層有不同的經營風格和決策方式，作為企業的決策者，管理層決定企業的資金流向和規模。在市場競爭環境下，企業經營成敗的大部分因素由管理者的能力決定[5]。委托代理理論指出，為了自身利益高層管理者可能會投資一些凈現值小于零的項目。張敦力等[6]指出，能力強的管理層可以通過建立完善的公司治理結構來降低信息不對稱給企業帶來的影響，使得公司內部制度得到全面貫徹和有效執行，有效緩解代理沖突問題，來提高公司投資效率。管理者能力通常由認知能力和執行能力決定[7]。管理者能力越強，其認知能力越強，越能夠準確識別好的投資項目;并可以通過較強的執行能力來合理利用和配置資源，達到用最少的投入獲取最大價值，使得企業投資效率得到提升。基于以上分析，提出假設2。

H2：管理層的能力越強，企業投資效率越高。

（三）政策性負擔、管理層能力與企業投資效率

通常，企業管理層抓住好的投資機會和及時識別投資項目風險來達到價值最大化目標[8]。但政府干預使得企業承擔政策性負擔進而可能影響企業管理層的投資策略，根據委托代理理論，合理的激勵機制可以更容易讓管理層報酬與委托人效用達到最大化，當政府通過貸款、稅收、財政等優惠政策，使得企業額外承擔發展支柱產業、促進就業、拉動經濟等任務時，這些政策性負擔可能會直接影響到管理層的激勵機制[9]。這主要是由于當企業承擔政策性負擔后，其企業績效與管理層能力之間的因果關系變得模糊，管理層目標會由價值最大化變為目標多元化，企業可能出現虧損，管理層為推卸責任將其全歸結于政策性負擔。并且企業承擔了政策性負擔后，公司業務包含了政府行為，公司經營情況不能真實反映管理層水平，降低了管理層薪酬與業績的敏感性，強化了管理層道德風險，使得企業投資效率降低[10]。對于國企而言，承擔政策性負擔對企業激勵約束機制的異化還可能通過職位晉升激勵實現。較之薪酬收入，國企的管理層可能會更關注政治晉升[9]。這種情況下，政府更容易通過政治晉升來使得國企管理層考核不是由經營績效決定，而是由政府分派的政策性目標為主。這更加使得國企管理層的目標偏離了企業價值最大化。由此，提出假設3。

H3：上市公司承擔的政策性負擔，會削弱管理層能力提高公司投資效率的作用。

三、研究設計

（一）研究樣本與數據來源

本文以2011—2018年A股上市公司為初始樣本，剔除以下樣本：金融行業上市公司，發行B股和H股的公司，被ST、PT、？觹ST、退市的公司，審計意見存在瑕疵的公司，當年公司控制權發生變化的公司，以及所需研究變量數據存在缺失的樣本。最終，共得到樣本9 875個。本文計算管理層能力時衡量公司業務分部銷售集中度的HHI指標數據來自Wind數據庫，各省份市場化水平取自王小魯等[11]的市場化指數，由于該指數只更新到2016年，而本文僅研究各地區市場化進程的相對差異性，考慮到外部市場環境的相對穩定性，各地區市場化進程的差異在一定時期內應該差距不大，因此2017、2018年的市場化進程相關數據沿用2016年指數。其他數據來源于CSMAR數據庫，并對連續變量進行了1%的縮尾處理。

（二）變量定義

1.公司投資效率（Inve）

公司投資效率的度量采用Richardson[12]模型來衡量：

Investi，t=β0+β1Sizet-1+β2Levt-1+β3Casht-1+

β4Growtht-1+β5ListAget-1+β6Returet-1+β7Investt-1+

∑Industry+∑Year+εt

Richardson模型是衡量企業的最優投資規模，該模型的殘差ε則是企業當年實際的投資規模對企業最優投資規模的偏離程度，當殘差大于零時表示當年企業投資規模超過最優投資規模，則企業投資過度，反之投資不足。因此，可以通過殘差的絕對值來衡量投資效率，其數值越大表示企業投資效率越低。模型中各變量計算參考趙靜等[9]的研究。

2.政策性負擔（GvCi）

本文借鑒白俊等[13]和張霖琳等[14]關于政策性負擔衡量方法。首先構建模型衡量上市公司最優資本密集程度：

GvCit=β0+β1Sizet-1+β2Levt-1+β3ROAt-1+β4Sales-

Growtht-1+β5Tangiblet-1+∑Zone+∑Industry+∑Year+εt

模型2估計地區要素稟賦、產業特性和企業特征等決定的企業資本密集程度的最優選擇，殘差ε表示當年企業資本密集程度對最優企業資本密度的偏離情況。殘差大于零時，意味著企業的資本密集程度超過了使其具有自生能力的產業區段，即承擔了戰略性負擔;殘差小于零時，則表示企業人力資源超過其最優值，即承擔了社會性負擔。企業承擔的政策性負擔GvCi以殘差ε的絕對值表示。

3.管理層能力（Abl）

借鑒Demerjian et al.[5]、張敦力等[6]利用DEA-TOBIT二階段模型對管理層能力的衡量。該模型第一階段首先采用DEA模型計算出企業投入產出表，第二階段采用TOBIT模型分離出客觀因素對企業運營效率的影響，則TOBIT模型的殘差就代表企業管理層能力（Abl）。

4.控制變量

考慮公司層面與市場宏觀層面對公司投資效率有影響的其他因素，本文借鑒張霖琳等[14]、于文超等[15]研究模型，引入控制變量。

具體變量定義見表1。

（三）模型設定

為了從經驗上證明上文提出的三大假設，以分析政府干預導致公司承擔的政策性負擔、管理層能力和企業的投資效率三者間的作用路徑，建立如下模型：以上市公司的投資效率（Inve）為被解釋變量，以公司承擔的政策性負擔（GvCi）、管理層能力（Abl）和二者的交乘項GvCi×Abl為解釋變量，并控制影響企業投資效率的公司層面和宏觀層面的其他變量：

Inve=β0+β1GvCi+β2Abl+β3GvCi×Abl+∑Control+ε? ?（3）

模型3中，政策性負擔（GvCi）的回歸系數β1表示企業承擔的政策性負擔，管理層能力（Abl）的回歸系數β2表示管理層能力對企業投資效率的影響。政策性負擔（GvCi）與管理層能力（Abl）的交乘項GvCi×Abl的回歸系數β3則用來檢驗企業承擔的政策性負擔與管理層能力在影響企業投資效率時的交互關系。

四、實證結果及分析

（一）描述性統計分析

為了對樣本情況進行大致了解，對數據進行描述性統計分析，結果如表2所示。該表顯示，投資效率（Inve）的最大值為0.2620，均值為0.0363，最小值為0.0000，標準差為0.0425，說明在樣本期間，上市公司各樣本投資效率水平差異較大。從政策性負擔（GvCi）來看，其均值和中位數分別為0.0412和0.0223，最大值為0.4760，最小值為0.0004，且標準差為0.0670，表明樣本選取的不同企業承擔的政策性壓力差異較大。從管理層能力（Abl）來看，其均值為-0.0012，中位數為-0.0567，最大值為0.2870，最小值為-0.2270，標準差達到了0.1540，說明樣本中上市公司管理層能力之間存在較大差異。

（二）相關系數分析

在對樣本進行回歸分析之前，需考察各研究變量之間的相關性程度。從表3可以看出，驗證了政策性負擔、管理層能力都與投資效率的正相關關系，初步驗證H1和H2;且從各變量相關系數來看，其絕對值基本都在0.5以下，可以認為變量的選擇具有一定的合理性。

（三）多元回歸分析

1.H1和H2的回歸結果

表4考察的是政策性負擔與管理層能力對企業投資效率的影響。模型1中政策性負擔作為解釋變量，考察政策性負擔對企業投資效率的影響。本文根據模型1中估計的殘差代表企業投資偏離最優投資水平的程度。為了測試偏離的大小，本文對殘差取絕對值，用實際投資水平和最優投資水平的殘差絕對值的大小代表投資效率損失，殘差絕對越小，代表企業的投資效率越高。通過表4模型1結果可知，其實證結果的Adj.R2值為0.1619，F值為56.9，在1%的水平上顯著，且具有較高的擬合度。政策性負擔與投資效率的相關系數為0.081，t值為13.29，結果顯著，表明企業承擔的政策性負擔越重，企業的投資效率越低。本文僅考慮政策性負擔與投資效率之間的關系，并未區分考慮不同的政策性負擔類型對投資過度或投資不足的影響。企業承擔戰略性負擔，可能會導致企業將資金投入到一些非經濟性的領域，從而導致過度投資。而企業承擔社會性負擔導致冗員時，可能使企業即使面臨不利投資機會，也不會削減投資，從而導致投資過度。但是，當企業承擔了冗員負擔時，可能導致經營效率降低，自由現金流量減少，從而導致投資不足。而政策性負擔削弱了管理層激勵機制，使得管理層可能出于私利為了構建職業帝國等而過度投資，或者出于懈怠而投資不足。這些問題都可以成為未來研究的方向。

模型2主要考察管理層能力（Abl）與企業投資效率（Inve）兩者之間的關系。通過表4模型2結果可知，其管理層能力與投資效率的相關系數為-0.005，Adj.R2為0.1458，均通過顯著性檢驗，這可以看出，當管理層能力越強的時候，越能抑制企業的非效率投資，進而可以表明管理層能力越強，企業投資效率越高。

模型3將政府干預導致的政策性負擔和管理層能力同時引入模型。回歸結果顯示，政策性負擔與投資效率正相關，管理層能力與投資效率負相關，均通過顯著性檢驗。且Adj.R2值為0.1631，擬合度優于模型1與模型2進一步說明政府干預導致的政策性負擔和管理層能力都會影響企業的投資效率，與H1和H2一致。

2.H3回歸結果

表5是考察當政策性負擔削弱時，管理層能力對投資效率的影響。表5中引入管理層能力與政策性負擔交乘項，考察企業承擔的政策性負擔是否會異化管理層能力對企業投資效率的影響。分析顯示，在全樣本下政策性負擔與投資效率正相關，管理層能力與投資效率負相關，政策性負擔和管理層能力交乘變量與投資效率正相關，均在1%的水平顯著。說明上市公司承擔的政策性負擔，會削弱管理層能力提高公司投資效率的作用，與H3一致。

為了進一步驗證H3，按照政策性負擔的中位數，將樣本劃分為兩組，政策性負擔較輕的低負擔組和政策性負擔較重的高負擔組，實證結果顯示：在低負擔組，政策性負擔與投資效率無顯著關系，管理層能力與投資效率負相關;而高負擔組，政策性負擔與投資效率顯著正相關，管理層能力與投資效率無顯著關系。說明在企業承擔的政策性負擔較輕時，管理層能力的提升能顯著提高投資效率，而企業承擔的政策性負擔較重時，管理層能力對投資效率的正面效應不再顯著，進一步說明政策性負擔會削弱管理層能力提高企業投資效率的作用。

（三）按產權性質分組回歸分析

為了進一步研究不同產權性質下，政府干預導致的政策性負擔、管理層能力與企業投資效率三者間的作用路徑，根據產權性質把9 875個樣本分為兩組，其中國企組共4 896個樣本，非國企組共4 979個樣本。在表6模型1與模型3中是以政策性負擔、管理層能力為解釋變量，投資效率為被解釋變量進行回歸分析。表6中模型2和模型4為進一步引入政策性負擔和管理層能力交乘變量OvCi×Ability的回歸分析。

首先，國企組中，模型1和模型2中政策性負擔與投資效率的相關系數分別為0.094和0.085;非國企組中，模型3和模型4中政策性負擔與投資效率的回歸系數分別為0.069和0.076;均在1%的水平上顯著。但國企組政策性負擔與投資效率的相關系數均大于非國企組，說明國企承擔政策性負擔更容易導致企業投資效率的降低。其次，在國企組，模型1和模型2中管理層能力與投資效率的相關系數分別為-0.005和-0.010，前者在統計上不顯著，后者在10%的水平上顯著。非國企組中，模型3和模型4中管理層能力與投資效率的相關系數分別為-0.012和-0.016，顯著性水平分別為5%和1%。國企組的管理層能力與投資效率的相關系數絕對值和顯著性水平均小于非國企組，說明在非國企中，管理層能力提高企業投資效率的作用更強。最后，在國企組中，政府干預導致公司承擔的政策性負擔和管理層能力的交乘變量與投資效率的相關系數為0.085，其顯著性水平為10%;而在非國企組，政策性負擔和管理層能力交乘變量與投資效率的相關系數為0.139，在10%的水平上顯著，說明政策性負擔對非國企管理層能力的削弱效應更強。控制變量方面，國企組中資產負債率的系數均顯著為正，而非國企組的系數并不顯著，可能是因為國企比非國企更容易在信貸市場上融資，并可能刺激其非效率投資。非國企組中關聯方占款的回歸系數均顯著為負，而國企組的系數不顯著，可能的原因是在非國企中，大股東的利益與企業的績效相關性更強，因此，大股東對企業投資行為的監督作用更明顯。

（四）穩健性檢驗

本文進行以下穩健性檢驗：第一，借鑒白俊等[12]的方法，用社會性負擔替代政策性負擔進行穩健性檢驗。第二，借鑒Demerjian et al.[5]的方法，將管理層能力指標按照原殘差的十分位數劃分為十個能力等級。通過以上兩種方法進行穩健性檢驗，其結果與前文檢驗一致，說明本文回歸結果穩定。

五、研究結論與啟示

本文利用2011—2018年A股上市公司的數據，研究了政府干預導致企業承擔的政策性負擔、管理層能力與企業投資效率三者間的關系。得到以下結論：企業由于政府干預而承擔的政策性負擔越繁重，企業的投資效率越低，且國企投資效率下降的幅度更大;其次，管理層的能力越強，企業投資效率越高，且在非國企中管理層能力對投資效率的提升作用更強;最后，企業承擔的政策性負擔會削弱管理層能力提高投資效率的作用。說明企業承擔的政策性負擔會導致企業目標的多元化以及管理層激勵約束機制的削弱甚至缺失，最終降低企業的投資效率。

基于以上研究，本文提出以下政策建議：對于企業來說，人才尤其是高級管理人員的選拔和培養應當在內部治理中發揮更加重要的作用。知識經濟時代是一個“人才決勝”的時代，管理層是企業的直接決策者，管理層能力是企業于市場立足的關鍵成功因素之一。因此，企業應更加關注對公司管理層的選拔和培訓，重視管理層能力對改善企業內部治理機制的重要作用。進一步推動我國的市場化改革進程，逐步放開政府對稀缺資源的壟斷，轉變政府職能，放松經濟管制，推動資源配置的市場化，并根據目前經濟發展的實際情況重新厘定政府與市場在資源配置中的邊界。

【參考文獻】

[1] 唐松，孫錚.政治關聯、高管薪酬與企業未來經營績效[J].管理世界，2014（5）：93-105.

[2] 沈永建，倪婷婷.政府干預、政策性負擔與高管薪酬激勵——基于中國國有上市公司的實證研究[J].上海財經大學學報，2014（6）：62-70.

[3] 劉文革，孫瑾.中國特色經濟發展模式的邏輯演化與多元特征[J].經濟社會體制比較，2016（4）：1-12.

[4] 劉春，孫亮.政策性負擔、市場化改革與國企部分民營化后的業績滑坡[J].財經研究，2013（1）：71-81.

[5] BARUCH L，et al.Managerial ability and earnings quality[J].The Accounting Review，2013，88（2）：463-498.

[6] 張敦力，江新峰.管理者能力與企業投資羊群行為：基于薪酬公平的調節作用[J].會計研究，2015（8）：41-48.

[7] SIRMON D G，HITT M A，IRELAND R D.Managing firm resources in dynamic environments to create value：looking inside the black Box[J].Academy of Management Review，2007，32（1）：273-292.

[8] 趙純祥，羅飛.市場競爭、管理者權力與薪酬粘性[J].當代財經，2013（10）：76-85.

[9] 趙靜，郝穎.政府干預、產權特征與企業投資效率[J].科研管理，2014（5）：84-92.

[10] 張中華，杜丹.政府補貼提高了戰略性新興產業的企業投資效率嗎？——基于我國A股上市公司的經驗證據[J].投資研究，2014（11）：16-25.

[11] 王小魯，樊綱，朱恒鵬.中國分省份市場化指數報告（2018）[M].北京：中國社會科學文獻出版社，2018.

[12] RICHARDSON S，et al.Over-investment of free cash flow[J].Review of Accounting Studies，2006，11（2/3）：159-189.

[13] 白俊，連立帥.國企過度投資溯因：政府干預抑或管理層自利[J].會計研究，2014（2）：41-48.

[14] 張霖琳，劉峰，蔡貴龍.監管獨立性、市場化進程與國企高管晉升機制的執行效果——基于2003—2012年國企高管職位變更的數據[J].管理世界，2015（10）：125-139.

[15] 于文超，何勤英.投資者保護、政治聯系與資本配置效率[J].金融研究，2013（5）：152-166.