管理者能力、股權結構與風險偏好

李秉祥 林炳洪

【摘 要】 從行為財務視角，根據心理學分析框架探討管理者能力與風險偏好的關系，并進一步分析股權結構的產權性質、股權集中度、股權制衡度在公司治理中所發揮的作用對二者關系可能產生的影響，研究結果顯示：管理者能力與風險偏好正相關，國有產權性質、股權集中度對管理者能力與風險偏好的正相關關系有正向的調節效應，股權制衡度對管理者能力與風險偏好的正相關關系有負向的調節效應。區別于現有研究，文章側重對管理者的內在異質性進行分析，解釋了管理者心理因素如何影響其風險偏好，研究結果對促進管理者能力與風險偏好相協調發展，通過優化股權結構設計抑制管理者管理防御傾向，提高公司治理效率，進一步激發管理者主觀能動性有著積極作用。

【關鍵詞】 管理者能力; 風險偏好; 股權結構; 行為財務

【中圖分類號】 F275.5? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2022）13-0091-08

一、引言

基于理性人假設，傳統經濟學理論認為管理者是同質的。但是隨著行為財務學的興起，越來越多學者發現，管理者之間存在著明顯的個體差異，其異質性特征要素在企業決策中發揮著重要作用[1-2]。目前，學者大多注重從管理者外部人口統計學特征，如性別、年齡、學歷等開展研究，但鮮有從其內在異質性特征進行深入探討。值得注意的是，無論是何種外在特征，最終都歸于圍繞管理者內在異質性的分析上[3]。管理者能力作為管理者一項內在的綜合性評價指標，存在顯著的個體差異性，相較于外部特征更具有持久和穩定的特點。而管理者作為“人”這一特性，其認知與態度是復雜多變的[1]，在企業經營中面對各種機遇與挑戰中，管理者風險偏好無疑會對企業經營決策產生深刻的影響。因此，管理者能力異質性如何影響其風險偏好值得進一步深入研究。

股權結構是公司治理體系的重要一環，不同的股權結構意味著不同的利益關系[4-5]。既定的股權結構安排會通過公司治理網絡將利益關系衍生效應傳遞至管理者[4]，管理者會審慎考量當下的風險與報酬，從而影響其行為決策以使目標函數達到最優。對此，本文從行為財務視角，將管理者能力與風險偏好納入心理學分析框架進行分析，并引入產權性質、股權集中度、股權制衡度等股權結構特征作為影響機理的調節變量進行探討，以期有所突破。可能的創新點包括：第一，從行為財務視角解釋了管理者能力異質性如何通過心理因素影響其風險偏好;第二，將股權結構的治理效應可能對管理者風險偏好產生的影響進行深入分析;第三，進行財務學、管理學、心理學等交叉學科研究，豐富管理者內在異質性的研究成果。

二、理論分析與研究假設

（一）管理者能力與風險偏好

管理者作為企業人力資本核心，其個人意愿和價值取向會體現在企業決策中。在進行項目決策時，管理者會根據以往經驗進行判斷，注重從已知的知識范圍內權衡投資與回報的關系[6]，這表明管理者在進行財務決策時，與其能力相匹配的對風險的認知、情感、意志以及行為（簡稱“知情意行”）起著重要作用。基于行為財務視角，融合人力資本理論和行為一致性理論，參考心理學對個體分析的“知情意行”四個維度進行具體分析，本文認為管理者能力與風險偏好正相關，理由如下：

首先，在認知能力方面，能力強的管理者有良好的認知能力[6]，對風險的“雙刃劍”特性有著理性的認識，更善于把握風險中蘊含的機會。在面對風險時，能力強的管理者并不一味規避風險，而是發揮自己的專長充分識別企業經營過程中的風險點，在可預見的條件下，對風險投資項目進行充分評估，從而把握機會以投入較低的現時成本去獲取未來更大的投資收益，實現企業資產的保值增值[1]。

其次，在情感方面，能力強的管理者對待事物的情感和情緒更為穩定，心理素質更為突出，能夠承受更大的風險和壓力[7-8]。即使面對困境，能力強的管理者也能夠控制不良情緒，及時調整心態，展現出更大的韌性和自信心，以出色的工作能力化解風險。因此，在項目選擇時，能力強的管理者基于心理素質優勢更喜歡挑戰不確定高且預期收益大的項目。

再次，在意志方面，管理者能力越強意味著其越有進取心，意志力更加堅定，抱有強烈的動機去實現事業目標。在既定目標的驅動下，能力強的管理者表現出更大的主觀能動性，對于企業經營管理和個人職業發展有著明確的目標和清晰的思路，能夠盡力克服當前困難，持續推進風險項目的開展[9-10]，從而追求更大的成功以滿足自我實現的需要，所以與之相匹配的風險偏好也更大。

最后，在行動方面，能力強的管理者行動更加積極，并且善于整合資源，能夠為風險投資項目的開展提供持續、及時的資源供給[6]，與他人進行充分的溝通協商，建立良好的合作協調機制，保障組織戰略目標的實現[1，11]，尤其是當其他利益相關者關注點和訴求都不一樣時，能力強的管理者能夠充分與之協調，確保風險性決策能得到有力的保障并穩步推進。因此，本文提出假設1。

H1：管理者能力與風險偏好正相關。

（二）股權結構的調節效應

1.產權性質的調節

產權性質作為上市公司的重要屬性，不同產權性質的上市公司所面臨的制度安排是不一樣的，會影響管理者的投融資決策與企業的生產經營活動[12]，一方面，由于國有控股上市公司一般由中央政府或地方政府提供隱形債務擔保，信用融資便利許多，銀行等金融機構更愿意優先為其貸款，且諸多國有上市公司在行業有著較高的市場地位，享有政策紅利，所掌握的資源要比非國有控股上市公司充裕[13]，因此從資源供給角度來看，國有企業能力強的管理者有充足的可調配資源支撐其高風險偏好傾向。另一方面，在國有控股企業所有者缺位情況下，管理者作為國有控股企業的經營主體，其所受到的監督力量也存在一定的弱化[14]，這助長了其風險偏好，尤其是基于晉升和經理人聲譽考量，能力強的管理者更愿意借助國有企業的組織資源優勢為自己前程承擔風險[15]。因此，本文提出假設2。

H2：國有產權性質對管理者能力與風險偏好的關系具有正向調節效應。

2.股權集中度的調節

股權集中度體現大股東對公司的控制程度，較高的股權集中度能夠對管理者發揮監督作用，抑制管理者的自利行為，激發管理者加大風險偏好從而主動承擔風險。由于利益目標不一致，上市公司廣泛存在經理人管理防御現象[16-17]，管理者為維護自身職位與薪酬待遇，容易產生短視心理，注重短期效益，往往會產生風險規避傾向，增加第一類代理成本[6]。雖然管理者的代理行為受到公司所有者的集體監督，但是如果股權分布分散，諸多中小股東持有“搭便車”的心態[18]，對管理者的監督效果并不十分有效。而當股權集中度高時，大股東持有的股權會形成有效的監督力量，可對管理者形成有力的監督與激勵，限制管理者的機會主義行為，糾正管理者的管理防御傾向，避免出現短視行為，強化其主人翁的意識，使其目標與股東趨同，切實提高管理者的積極性，從而激勵能力強的管理者主動去承擔風險，以獲取更長遠的投資收益，擴大企業經營利潤成果，達到風險共擔、收益共享的雙贏局面。因此，本文提出假設3。

H3：股權集中度對管理者能力與風險偏好的關系具有正向調節效應。

3.股權制衡度的調節

股權制衡度意味著大股東相互牽制程度，雖然股權制衡一定程度上可緩解第二類代理沖突，維護中小股東利益，但股權制衡度的提高也意味著參與重要決策的人數增多，可能導致決策效率下降[19]，甚至在內部引發爭權奪利的不良局面。身為代理人的企業管理者會謹慎考慮各大股東間的目標差異與利益訴求，以免違背大股東的意愿，損害自身利益。在這一困窘處境下，管理者難免左支右絀，前后顧慮，必然降低其風險偏好程度，對于風險投資項目不能及時做出有效的決策。同時，股權制衡度較高可帶來權益效應與折中效應[20]，從股權架構制度層面對管理者形成有效的約束，抑制大股東與管理者合謀，降低管理者個人非理性行為所帶來的影響，即使管理者能力較強，但是在多重牽制作用下，其風險偏好也不可避免會降低，根據現實情況調整預期，選擇有利的自我防御態度[21]，從而減少不安和煩躁情緒。對此，本文提出假設4。

H4：股權制衡度對管理者能力與風險偏好的關系具有負向調節效應。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

選取2008—2017年A股上市公司作為研究樣本，并做如下處理：剔除金融行業、財務數據異常與缺失的上市公司，剔除在觀察期內被ST或？觹ST的上市公司，剔除上市時間不足一年的公司，對變量進行大于99%且小于1%分位數的極端值Winsorize處理。管理者能力、管理者風險偏好、股權結構等指標的原始數據來自CSMAR數據庫和RESSET數據庫。

（二）變量定義

1.被解釋變量：管理者風險偏好

通過心理學量表問卷等方法直接測量管理者偏好，不僅存在主觀因素影響過大，也存在數據獲取難度大，調研持續時間長等缺點，所以現在諸多文獻通過間接代理的辦法對管理者風險偏好實施測量，Walls et al.[22]、張傳奇等[23]、戴書松等[24]指出管理者風險偏好會通過財務決策表現出來，并據此開展實證分析，效果顯著。所以本文借鑒以上學者做法，用風險資產與總資產的比率來度量管理者風險偏好：

2.解釋變量：管理者能力

借鑒Demerjian et al.[9]、張路等[3]的做法，采用數據包絡分析法（Data Envelopment Analysis，DEA）與Tobit模型相結合的兩階段模型來進行計算。第一階段主要根據投入產出最優的思想，運用數據包絡分析法計算出企業最大運營效率;第二階段將最大運營效率根據組織層面特征因素和管理者因素區分開來，用Tobit模型回歸分離出管理者能力。具體做法如下：

第一階段：用數據包絡分析法（DEA）計算出最大運營效率值。數據包絡分析法（DEA）主要用于決策單位（DMU）多種投入與多種產出關系比較，據此判斷彼此之間的效率值，識別相對有效率單位和無效率單位，對此開展比對分析并針對無效單位提出改進方法，試圖使決策單位（DMU）效率最大化。當應用DEA計算企業運行效率時，其投入變量包括主營業務成本（Cost）、固定資產凈值（PPE）、無形資產凈值（INTAN）、商譽凈值（GW）、銷售及管理費用之和（SGA），由于部分企業沒有單獨披露研發支出和經營租賃費用，而是直接計入銷售管理費用中，故使用銷售管理費用代替，這些指標共同度量公司的投入。產出變量為銷售收入（Sales）。

第二階段：用Tobit模型分離計算出企業管理者能力。第一階段計算出的效率值在0—1之間，該值不僅涵蓋企業特征因素的作用，也包括管理者因素影響，因此用Tobit模型將其分離出來，擬選取企業特征因素有規模（Size）、市場份額（Ms）、自由現金流（Fcf）、成立年限（Age）、多元化（Div），同時用年份（Year）反映年度固定效應，并將以上變量進行回歸，分離出殘差e即管理者能力（Ma）。殘差e如果較大，表明管理者能力比較高，當殘差e為負數時，說明管理者能力較差，綜合素質較為平庸，效率和超額利潤主要來自組織固有資源。

3.調節變量

調節變量為股權結構，分別從性質和數量進行度量。性質為股權的產權性質，借鑒李延喜等[12]的做法，當企業為國有控股取值為1，否則為0;數量為股權集中度與股權制衡度，借鑒單春霞等[25]的做法，分別用上市公司前五大股東年末的持股比例之和與上市公司前二至前五大股東年末的持股比例之和/上市公司第一大股東年末的持股比例來度量。

4.控制變量

為使模型更全面精確，參考何威風等[6]研究設計，選取公司規模（Size）、現金持有（Cash）、盈利能力（Roa）、負債水平（Lev）、企業成長性（Growth）、成立年限（Age）、托賓Q值（TobinQ）、年份（Year）、行業（Ind）作為控制變量。

各變量定義見表1。

（三）模型構建

第一，以管理者能力（Ma）為解釋變量，管理者風險偏好（Mrp）為被解釋變量構建回歸模型1，主要驗證H1是否成立。

Mrp=a0+a1Ma+a2Size+a3Cash+a4Roa+a5Lev+a6Gr-

owth+a7Age+a8TobinQ+a9Year+a10Ind+ε? ?（1）

第二，加入調節變量產權性質（Soe）及其與管理者能力的交乘項（Ma×Soe）構建回歸模型2，主要驗證H2是否成立。

Mrp=a0+a1Ma+a2Ma×Soe+a3Soe+a4Size+a5Cash+

a6Roa+a7Lev+a8Growth+a9Age+a10TobinQ+∑Year+

∑Ind+ε? ?（2）

第三，加入調節變量股權集中度（Cr）及其與管理者能力的交乘項（Ma×Cr）構建回歸模型3，主要驗證H3是否成立。

Mrp=a0+a1Ma+a2Ma×Cr+a3Cr+a4Size+a5Cash+

a6Roa+a7Lev+a8Growth+a9Age+a10TobinQ+∑Year+

∑Ind+ε? ?（3）

第四，加入調節變量股權制衡度（Bal）及其與管理者能力的交乘項（Ma×Bal）構建回歸模型4，主要驗證H4是否成立。

Mrp=a0+a1Ma+a2Ma×Bal+a3Bal+a4Size+a5Cash+a6Roa+a7Lev+

a8Growth+a9Age+a10TobinQ+∑Year+∑Ind+ε? ?（4）

四、實證結果及分析

（一）描述性分析

為初步對變量有直觀認識，在回歸前將主要變量進行描述性統計分析，主要考察了均值、中位數、標準差等，具體結果如表2。

對數化處理后，管理者能力（Ma）均值為0.001，極值之間差異較大，說明A股上市公司管理者能力總體偏弱且個體差異較大，有很大的提升。管理者風險偏好（Mrp）均值為0.157，總體處于較低水平。產權性質（Soe）均值為0.617，表明國有控股上市公司占A股比重大，為61.7%，數量比非國有控股上市公司多。股權集中度（Cr）均值為0.507，中位數為0.506，且標準差不大，表明上市公司的股權比較集中，這也符合新興資本市場股權比較集中的特點。股權制衡度（Bal）標準差達0.547，且極值相差較大，表明上市公司的股權制衡度相差比較大。其他變量的描述性統計結果與現有文獻基本一致，此處不再贅述。

（二）相關性分析

運用Person相關性分析初步判斷變量之間的關系。從數據結果（表3）看，管理者能力（Ma）與管理者風險偏好（Mrp）在1%水平上呈顯著正相關關系，相關系數為0.106，說明管理者能力越強，其風險偏好越高，初步證明H1成立。其他變量之間的關系基本與現有文獻一致，另外，各變量間的系數均小于0.5，說明不存在嚴重多重共線性。

（三）多元回歸結果與分析

表4分別是模型1至模型4多元回歸的結果。根據模型1的回歸結果，管理者能力與風險偏好在1%的水平上顯著正相關，相關系數為0.091，即管理者能力越強，其風險偏好程度就越大，這一回歸結果驗證了H1。能力強的管理者有著出色的預判能力與掌控能力，對風險的認知、情感、意志和行為顯現出更強的進取心與冒險精神，更容易把握發展機會，帶有更高的風險偏好，從而積極承擔風險，主動配置風險性資產，提高資產利用效率以實現經營目標。

根據模型2的回歸結果，管理者能力與風險偏好在1%的水平上顯著正相關，相關系數為0.068，同時，管理者能力與產權性質交乘項的系數為0.036且在10%的水平顯著，所以產權性質對管理者能力與風險偏好的正相關關系呈現出正向調節效應，即國有產權性質強化了管理者能力與其風險偏好的正相關關系，驗證了H2。這說明國有控股上市公司在資源供上給予了管理者進行開展高風險性項目的條件保障，能力強的管理者會充分利用國有控股這一優勢條件去承擔風險，加大風險偏好，實現企業成長與個人晉升的雙重目的。

根據模型3的回歸結果，管理者能力與風險偏好在1%的水平上顯著正相關，相關系數為0.100，同時，管理者能力與股權集中度交乘項的系數為0.040且在1%的水平顯著，所以股權集中度對管理者能力與風險偏好的正相關關系呈現出正向調節效應，即股權集中度強化了管理者能力與其風險偏好的正相關關系，這驗證了H3。股權集中度的提高抑制了管理者的管理防御傾向，在有效監督前提下，能力強的管理者會順勢而為，調整預期，克服短視心態而主動去承擔風險，積極開拓事業。因此，股權集中度呈現出強化了管理者能力與其風險偏好之間正相關關系的調節效應。

根據模型4的回歸結果，管理者能力與風險偏好在1%的水平上顯著正相關，相關系數為0.113，同時，管理者能力與股權制衡度交乘項的系數為-0.037且在5%的水平上顯著負相關，所以股權制衡度對管理者能力與風險偏好的正相關關系呈現出負向調節效應，即股權制衡度弱化了管理者能力與其風險偏好的正相關關系，這驗證了H4。股權制衡度對股東的牽制作用一定程度上會傳導至管理者，產生風險偏好抑制效應，因為股權制衡度越大，反映出決策主體的差異性越大，形成相同的一致意見就越困難，在利益目標不同的多方博弈下，管理者的最佳選擇就是靜觀其變，以最終股東形成的決定為準，這在一定程度上抑制了管理者的風險偏好。因此，股權制衡度表現出弱化了管理者能力與其風險偏好之間正相關關系的調節效應。

（四）穩健性檢驗

1.分組回歸

借鑒李延喜等[12]的做法，將樣本分為國有控股組和非國有控股組，以產權性質為分組變量對樣本進行分組對比分析，結果顯示不管是國有控股組還是非國有控股組，管理者能力與風險偏好均為正相關關系，且國有控股組顯著性更突出，再次證明了H1與H2的正確性，與前述結論一致。

2.降低噪音

關于管理者能力的計算，部分學者指出由于在第二階段的Tobit模型無法涵蓋企業層面所有影響運行效率的因素，用回歸殘差衡量管理者能力存在噪音干擾。為降低噪音干擾影響，借鑒張路等[3]、何威風等[6]的研究方法，分別利用殘差值大小劃分四個能力等級和十個能力等級構建管理者能力Ma4和Ma10，并分別從1—4和1—10賦值，通過將所構建的主回歸模型中Ma替換成Ma2和Ma10再次驗證，回歸結果與前述結論一致。

3.指標替換

在模型3、模型4中股權集中度的度量指標換成上市公司第一大股東年末的持股比例，股權制衡度的度量指標換成上市公司前二至前五大股東年末的持股比例之和/上市公司第一大股東年末的持股比例進行再次驗證，發現調節效應依然顯著，實證結果與前述結論一致。

五、結論及政策建議

本文從行為財務視角分析了管理者能力與風險偏好之間可能存在的關系，并從公司治理層面引入股權結構的產權性質、股權集中度、股權制衡度對二者之間可能產生的影響進行分析，研究結論為：第一，管理者能力與風險偏好正相關;第二，國有產權性質、股權集中程度對管理者能力與風險偏好正相關關系具有正向調節效應;第三，股權制衡度對管理者能力與風險偏好正相關關系具有負向調節效應。因此，企業應注重選拔聘用合格的管理者，并加大培養力度使之能夠有強大良好的心理素質與協調一致的風險偏好去處理企業經營過程出現的不確定因素，并進一步加強風險投資項目的評估，根據管理者能力及風險偏好水平有序推進。同時，企業還要注重加強對股權結構的頂層設計，有效地對管理者進行監督與激勵，降低由管理防御所形成的第一類代理成本，使管理者能力與風險偏好相匹配，人盡其才，充分發揮管理者的主觀能動性。

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