焦 健

(安徽财经大学 会计学院， 安徽 蚌埠 233030)

一、引言

高管团队异质性是指团队成员在教育、年龄、性别和价值观等方面的差异(Finkelstein et al.，1990)。团队异质性要素大致可分为两类：一是职业异质性要素，主要包括教育背景和职业经历等；二是社会异质性要素，主要包括性别、年龄和民族等(李维安 等，2014a)。从已有研究来看，学者围绕公司是否应构建具有异质性的高管团队展开了大量探讨，但结论却未能达成一致。一些学者认为，异质性较高的高管团队容易引发冲突，进而对企业业绩产生消极影响(Kor，2003；Boone et al.，2007)。刘兵等(2015)、周晓惠等(2017)的研究发现，由于受教育水平不同，团队成员在思考问题的方式上存在显著差异，使得成员之间的沟通成本增加，进而负面影响企业业绩；吴小珍等(2016)发现，任期时间不同会影响团队成员之间的信任度及工作的契合度，异质性的职业背景也可能造成高管更趋向于经验主义，坚持己见，从而阻碍团队成员之间的有效沟通，最终导致企业业绩下降。另一些学者认为，异质性较高的高管团队看待问题更加全面，因此更有利于做出科学决策，对企业业绩具有积极影响(Klein，1998；Ndofor et al.，2015)。Carter et al.(2010)的实证研究显示，当女性董事在企业董事会中的数量占比较高时，通常外界对企业的评价较高；曾萍等(2012)亦指出，当团队成员中女性数量占比较高时，企业对消费者需求的把握更具针对性，制定的策略更加精准，业绩更好。此外，还有一些学者发现，高管团队异质性与企业业绩之间不存在显著的相关性(吴炯 等，2011)。陈伟民(2007)的实证研究表明，教育异质性对企业绩效的影响不显著；祝爱民等(2016)对比处于不同生命周期的企业发现，在创业初期，职业异质性对企业绩效无显著影响，而到衰退期，除教育异质性之外的其他异质性对企业绩效均无显著影响。

高管团队异质性对企业业绩的影响之所以会出现结论上的分歧，一个重要的原因就在于，当被解释变量的方差较大时，很难通过均值找准解释变量对被解释变量的真实影响。也就是说，当企业绩效数据的方差较大时，要准确了解董事会异质性与企业业绩之间的变动规律，需通过考察不同分位点处的影响来观察描述。基于上述分析，本文构建了一个局部非线性分位数回归模型对董事会异质性与企业业绩之间的关系进行了再研究。本文的创新之处主要有：其一，从理论层面提出董事会异质性对企业业绩的非线性异质影响的假设，并区分了不同业绩水平层面下董事会异质性对企业业绩非线性影响所呈现的差异；其二，构建了一个局部非线性分位数回归模型，刻画了董事会异质性对企业业绩的非线性影响，以及不同董事会异质性对企业业绩在不同分位点处的异质影响；其三，在建模过程中，不仅采用传统的参数非线性模型，还利用基于B-样条展开的非参数非线性分位数回归模型，得到比参数模型更好的分析结果。

二、理论分析与研究假设

团队异质性主要包括社会异质性和职业异质性两大类要素。其中，社会异质性主要包括年龄、性别和民族等与社会进程相关度较大的要素；职业异质性主要包括教育经历和职业经历等与职业相关度较大的要素。本研究认为，社会异质性和职业异质性两类要素都会对董事会决策产生重要影响，它们共同构成董事会异质性要素。

不同年龄的董事在处事风格以及风险偏好方面可能存在差异，这有助于避免极端事件的发生；男性与女性董事之间也存在很多不同，相对来说，女性更加谨慎、客观，更有助于缓和情感冲突；对于不同民族的董事，由于成长环境不同，更可能提供多样化的观点。因此，年龄异质性、性别异质性和民族异质性共同组成本研究的董事会社会异质性。董事会职业异质性主要包括教育异质性(教育广度异质性、教育深度异质性)和任期异质性两个要素。教育异质性不仅赋予董事不同水平的知识，同时还为他们塑造了不同的世界观、认知观，因而在决策时更可能提供多样化的观点；任期异质性则往往意味着董事拥有不同的阅历和经验。

前已述及，针对董事会异质性与企业业绩之间关系的研究，至今仍未得出一致结论。一种观点认为，董事会异质性可以帮助董事会成员从不同层面搜集信息，进而能更加全面、深入地分析与解决问题，因此有利于提高决策的科学性，促进企业业绩提升(Klein，1998；Ndofor et al.，2015)。另一种观点认为，董事会成员在受教育水平、工作背景、社会经历等方面存在的差异，可能会引发思想和观念上的冲突，导致团队缺乏凝聚力、决策低效(Kor，2003；Boone et al.，2007)。本研究认为，结论上的分歧可能缘于董事会异质性对企业业绩的影响存在区间效应，董事会异质性程度过低或过高都会对企业业绩产生不利影响。董事会异质性过低，虽然会增加成员之间的默契，提高决策效率，但是受限于看问题的广度和深度，会降低决策的质量；同时过低的董事会异质性也会导致董事会的独立性降低，使董事会更易受大股东摆布，与大股东合谋“掏空”企业，最终造成企业业绩下降。随着董事会异质性的逐步提升，董事会的独立性和决策的科学性均会随之提升。然而，当异质性程度过高时，董事会成员之间过大的差距又会造成群体内部形成断裂带(李维安 等，2014b)，很难形成高效率的集中决策，从而致使机会丧失、业绩降低。基于此，本文提出：

假设H1：董事会异质性与企业业绩之间存在非线性影响关系，即随着董事会异质性的提高，企业业绩呈先上升后下降的倒“U”型变化规律。

在我国企业中，“一股独大”问题一直以来都非常严重，大股东为了谋取控制权私利，很可能会利用自身的控制权进行关联交易、违规担保等。若要有效约束大股东的“掏空”行为，充分发挥董事会的治理作用尤为重要。然而，我国董事会的治理作用并没有得到一致认可。刘银国等(2011)的实证检验表明，董事会治理水平对企业绩效存在正向影响，尤其是对短期财务绩效影响显著。朱平平等(2013)发现，独立董事比例的提高，有助于促进企业绩效提升。然而，李维安等(2007)认为，我国董事会的运行机制并没有对企业绩效产生影响。姚伟峰(2011)的实证研究也显示，独立董事的“质量”并没有对企业效率产生影响。上述观点不一致的原因可能在于，这些研究未能深入挖掘董事会内部的构成因素。

现实中，不同企业在规模结构、所有权性质、战略资源、治理水平等方面均存在差异，因此企业异质性客观存在。由于异质性的企业拥有异质的核心竞争力和异质的公司治理结构，业绩亦会表现出一定的异质性。对于业绩较好的企业(与高分位点对应)，企业价值更大，大股东对其进行“掏空”所能获取的收益更大，因此“掏空”动机更强。但是，随着董事会异质性的增加，董事会成员之间愈发难以形成利益共同体，大股东的“掏空”成本增加，因而一定程度上有助于预防大股东的利益侵占行为，保障中小股东利益，促进企业业绩提升。反之，对于业绩较差的企业(与低分位点对应)，企业价值较低，大股东“掏空”的收益较低，“掏空”动机较小，过高的董事会异质性反而会制造分歧与冲突，不利于企业业绩提升。因此，本文提出：

假设H2：董事会异质性对企业业绩存在异质影响，企业业绩越好，其业绩受董事会异质性影响越显著。

公司治理的第一类代理问题是指股东与管理层之间的委托代理问题，对于性质不同的股东，其代理问题产生的根源、表现形式以及带来的经济后果均不相同(Denis et al.，2003)。

与非国有企业不同，国有企业是一种特殊的企业组织。除利润最大化目标外，国有企业的经营者还需考虑政治、社会等其他目标。同时，在国有企业中，出资人缺位、层层委托的代理关系又极易导致内部人控制问题，从而影响企业业绩。Boardman et al.(1998)对西方国有企业改制的研究发现，所有权性质的改变会促进企业业绩提升。王凤荣等(2006)发现，国有工业企业的业绩明显低于非国有工业企业。

企业业绩的好坏与董事会的决策质量密切相关，那么在不同所有权性质的企业中董事会是否存在差异？吴芬(2006)通过对比国有企业和民营企业中董事会的个体特征发现，二者之间存在显著差异，民营企业的董事会治理水平明显优于国有企业，可能的原因是，国有企业“一股独大”的问题更加严重，董事会完全受制于大股东委派的董事，同时国有企业的内部人控制问题使得董事会与经理层之间的委托代理关系形同虚设。因此，本文提出：

假设H3：对于不同所有权性质的企业，董事会异质性对企业业绩的影响模式存在差异，且在相同条件下，董事会异质性对国有企业业绩影响相对较弱。

三、研究设计

(一)样本选择

本文以沪深交易所2008—2016年A股上市企业为样本，并对初始样本进行了以下处理：剔除财务制度特征特殊的金融和保险企业；剔除董事会成员资料不完整的企业；剔除第一大股东为自然人的企业；剔除样本期内被ST的企业；剔除同时发行B股或H股的企业；剔除样本期内所有权性质发生变化的企业；剔除数据不完整的企业。此外，对所有变量在1%的水平上进行了Winsorize处理。最后得到14167组样本，其中，国有企业3095组。董事会成员的所有数据均通过手工方式收集(招股说明书、年报等)，其他数据均来自万德数据库(Wind)。

(二)变量说明

1.被解释变量

企业业绩(ROE)，用上市公司净资产收益率来衡量。

2.解释变量

董事会异质性(BH)，本文借鉴李维安等(2014a)，从社会和职业两个方面划分董事会异质性。其中，社会异质性主要从年龄、性别和民族差异方面考察；职业异质性主要从教育和任期差异方面考察。对董事会异质性进行标准化，教育深度异质性(EDH)，主要反映董事会成员的受教育程度，研究生学历赋值3、本科学历赋值2、大专及以下学历赋值1，计算教育深度异质性的赫芬达尔指数，按照四分位数划分并赋值4、3、2、1，从小到大排序；教育广度异质性(EBH)，主要反映董事会成员的逻辑思维能力，按照我国教育部对于文理科的分类，董事会成员主修文科赋值1、理科赋值2、文理兼修赋值3，同样计算教育广度异质性的赫芬达尔指数，按照四分位数划分并赋值4、3、2、1，从小到大排序。任期异质性(TH)，反映董事在企业任职时间，以“董事任期标准差/任期均值”表示；年龄异质性(AH)，以“董事会年龄标准差/年龄均值”表示；性别异质性(GH)，计算女性在董事中所占的比例；民族异质性(NH)，计算港澳台以及外国董事所占的比例。以上均按照四分位数划分并赋值1、2、3、4，从小到大排序。

综上说明，可得：职业异质性(PH)=教育深度异质性(EDH)+教育广度异质性(EBH)+任期异质性(TH)；社会异质性(SH)=年龄异质性(AH)+性别异质性(GH)+民族异质性(NH)；董事会异质性(Board_h)=社会异质性(SH)+职业异质性(PH)。

3.控制变量

参考已有相关研究(李长娥 等，2017；李玲 等，2018)，本文选取的控制变量主要包括：股权结构(OwnConl)、公司规模(Size)、成长性(Growth)、财务杠杆(Leverage)、两职兼任情况(Dual)、所有制类型(State)、董事会规模(BSize)。此外，我们还控制了行业(Industry)、年度(Year)因素的影响。

本研究所涉及变量的具体说明见表1。

表1 变量说明

(三)模型与方法

1.分位数回归模型

企业业绩以y表示，董事会异质性以BH表示，其余控制变量用x=(x1,x2,…,xn)′表示，则可以建立式(1)的分位数回归模型。

(1)

其中，τ(0<τ<1)为分位点，Qyi(τ)为在给定条件BH与x已知时响应变量y的τ分位数，未知函数fτ(BHi)可以揭示董事会异质性在不同分位点处对企业业绩的边际影响。实际建模中，对fτ(BHi)可以采取参数分位数回归和非参数分位数回归分析。

(1)参数分位数回归分析

将式(1)分别表示为：

模型1：

(2)

模型2：

(3)

显然，在其他条件相同(给定控制变量x)的情况下，式(2)能够描述董事会异质性BH对企业业绩的线性影响，式(3)可以描述其非线性影响。因此，本文将重点采用模型2进行分析。

(2)非参数分位数回归分析

在式(1)中，引入B-样条基函数来平滑非线性函数fτ(∧)，可得模型3：

(4)

式(4)中，αm和βn为待估计的参数，m=1,2,…,M+1， n=1,2,…,N；Bm,p(x)为第m个分段多项式阶数为p的B-样条基函数。研究表明，阶数取3时，实证效果较好(DeRossi et al.，2009)。因此，本文中的p亦取3。

2.模型求解

模型求解可以分为三个步骤，具体如下：

第一步，模型估计。

对如式(1)所示的分位数回归模型，参数向量θ(τ)≡(

α1(τ),α2(τ),…,αM+1(τ),β1(τ),β2(τ),…,βN(τ)

)′的估计可以通过求解优化问题得到：

(5)

其中，α1(τ),α2(τ),…,αM+1(τ)为包含于未知函数fτ(BHi)中的参数，类似于式(3)模型估计中的α，ρτ(μi)为非对称损失。

第二步，模型检验。

为确保模型结果有效，在求解式(1)中分位数回归模型时，需开展两个检验：一是回归系数显著性检验，只有通过显著性检验的解释变量才会对被解释变量产生明显影响，因此，若实证结果表明式(3)中的α2(τ)显著或式(4)中的α1(τ),α2(τ),…,αM+1(τ)至少有一个显著，则说明董事会异质性对企业业绩的非线性影响效应显著；二是回归系数同质性检验，若拒绝原假设，则说明解释变量对被解释变量的影响存在异质效应。

第三步，模型预测。

通过条件概率密度预测，为单独考察董事会异质性与企业业绩之间的变动规律，本文将控制变量的效应进行剥离：

(6)

根据式(6)可以进一步通过自适应核密度估计得到条件概率密度预测结果。

3.模型选择

采用AIC准则权衡模型复杂度与拟合度之间的效果。对给定的分位点τ，最优的模型应使得AIC(M;τ)最小。

(7)

四、实证检验与结果分析

(一)描述性统计分析

表2列示了主要变量的描述性统计分析结果。从中可见，董事会异质性的均值为11.14，国有企业和非国有企业的标准差分别为4.22和6.13，说明不同企业之间的董事会异质性水平存在一定差异，较之国有企业，非国有企业董事会异质性水平相对较高；上市公司净资产收益率的均值为12.21%，国有企业和非国有企业的净资产收益率的均值分别为8.37%和13.28%，表明国有企业净资产收益率水平明显低于非国有企业。

表2 描述性统计分析

(二)分位数回归分析

1.参数估计

本文选取τ=0.1,0.5,0.9三个分位点，运用模型2和模型3进行参数估计。考虑到国有企业与非国有企业之间的差异，将两者分开估计，相关参数估计结果列于表3和表4。

表3 模型2的部分参数估计结果

注：*、**、***分别表示10%、5%、1%水平下显著。

从表3和表4的参数估计结果可以看出，无论是模型2(二次模型)还是模型3(B-样条模型)，董事会异质性(BH)对企业业绩(ROE)都存在显著影响。不管是国有企业样本还是非国有企业样本，模型3在各分位数条件下的AIC指标均小于模型2，说明模型3优于模型2。模型2的参数估计结果显示，国有企业样本和非国有企业样本在各分位数条件下， BH的回归系数均显著为正，而BH2的回归系数均显著为负，说明二次模型的开口朝下，呈倒“U”型，即董事会异质性对企业业绩存在非线性影响，由此假设H1得到证实。另外，从模型3的参数估计结果来看，假设1同样能够得到支持。图1和图2是B-样条模型中董事会异质性对国有企业和非国有企业业绩影响的模拟图，其结果也呈倒“U”型。

由表3与表4的回归系数可知，就董事会异质性(BH)的影响而言，模型2中一次项和二次项系数均存在一定差异；模型3的系数(由图1和图2的效应来表示)结论类似。在两个模型中，控制变量股权结构、企业规模、成长性、财务杠杆率、董事会规模、董事长与总经理两职兼任情况均在所有分位数条件或部分分位数条件下显著，说明这些因素能显著影响上市公司的业绩，控制它们的影响有助于更好地反映董事会异质性对企业业绩的影响。

表4 模型3的部分参数估计结果

注：*、**、***分别表示10%、5%、1%水平下显著。

图1B-样条模型中董事会异质性对国有企业业绩的影响

(左图为散点图与B-样条模型模拟曲线；右图为B-样条模型模拟曲线，相当于将左图纵向放大)

图2B-样条模型中董事会异质性对非国有企业业绩的影响(左右图含义同图1)

2.模型检验

由图1与图2的右图可以看出，在不同分位点处，董事会异质性(BH)对企业业绩(ROE)影响的非线性效应呈异质性：第一，随着董事会异质性的增加，企业业绩先上升后下降(倒“U”型)，意味着存在一个最优的董事会异质性能使企业业绩最大化；第二，曲线位置随分位点升高而升高，说明董事会异质性对业绩越高(与高分位点相对应)的企业影响程度越大；第三，表5所示的曲率大小说明，曲线弯曲程度随分位点升高而增大，意味着企业业绩越好的公司其业绩受董事会异质性的影响越敏感。上述结果很好地支撑了假设H2。

表5 基于最小二乘圆形拟合计算的模型3所拟合曲线的曲率大小

对比图1与图2的右图可以发现，在对应的分位数条件下，图2中曲线弯曲程度高于图1。且表5中同样显示，非国有企业样本的曲率要比国有企业样本的曲率大，说明在相同条件下，非国有企业的业绩对董事会异质性更敏感，也就是说，董事会异质性在国有企业中对企业业绩的影响要弱于非国有企业，假设H3得到支持。

另外，由图1右图可以得出，对于国有企业样本，τ=0.1、τ=0.5和τ=0.9三个分位点处的最优董事会异质性程度分别为11.95、12.33、12.08。由图2右图可得，对于非国有企业样本，τ=0.1、τ=0.5和τ=0.9三个分位点处的最优董事会异质性程度分别为14.63、14.51、14.01。由此可知，非国有企业的最优董事会异质性程度高于国有企业。

3.条件密度预测

为进一步分析董事会异质性对企业业绩的非线性异质影响程度，在B-样条分位数回归模型的基础上，对企业业绩进行条件概率密度预测。将董事会异质性分别取25%、50%和75%分位点三个值，对应董事会异质性的低、中、高三种状态，其余变量的取值为中位数。由条件密度预测公式可以计算得到基于董事会异质性的条件密度预测结果(图3和图4)，其中，横坐标为企业业绩，纵坐标为对应的概率密度函数值。

图3国有企业条件密度预测结果

图4非国有企业条件密度预测结果

图3和图4显示，对于国有企业或非国有企业，随着董事会异质性由低向中转变，条件概率密度曲线右移，说明企业业绩提升；随着董事会异质性由中向高转变，条件概率密度曲线逐渐停止向右移动，转为向左移动，说明企业业绩由提升转为降低；条件概率密度曲线顶端则呈先下降后上升的变化趋势。对比图3和图4可以发现，图4中曲线的移动幅度要大于图3，说明在非国有企业中董事会异质性对企业业绩的影响要大于国有企业。

图3与图4不仅揭示了董事会异质性对企业业绩的非线性异质影响程度，而且还揭示出两方面内容：一是董事会异质性对企业业绩的影响模式在国有企业与非国有企业中存在显著差异，需要根据企业的所有权性质来选择最优的董事会异质性程度；二是上市企业不能盲目通过提高董事会异质性来追求业绩的提升。

五、稳健性检验

为确保研究结论的可靠性，本文进行了以下稳健性检验。我们重新选取Tobin Q值(TQ)作为衡量企业业绩的指标，并将该指标代入模型3(B-样条模型)进行检验，得到表6和图5中的结果。对比表6与表4，以及图5与图1、图2，不难发现，在替换企业业绩衡量方式后，结论并未发生显著变化。

表6 模型3的部分参数估计结果(被解释变量为TQ)

注：*、**、***分别表示10%、5%、1%水平下显著。

图5B-样条模型中董事会异质性对企业业绩的影响(被解释变量为TQ)

六、结论与建议

本文以2008—2016年沪深交易所A股上市企业作为样本，实证分析了董事会异质性对企业业绩的影响。结果表明：(1)董事会异质性对企业业绩存在非线性影响，企业业绩起初会随董事会异质性的升高而增加，当达到一定高度后将转而下降，意味着存在一个最优的董事会异质性能够使企业业绩最大化；(2)在不同分位点处，董事会异质性对企业业绩影响的非线性效应呈异质性，业绩越好的企业，其业绩受董事会异质性的影响越显著；(3)对于不同所有权性质的企业，董事会异质性对企业业绩的影响模式不同，且在相同条件下，董事会异质性对国有企业业绩的影响相对较弱。

本文结论证实董事会异质性是一种有效的公司内部治理机制，对企业业绩具有显著影响，但是，由于企业之间的异质性客观存在，而异质性企业的业绩表现亦不同，因此，需紧密依据自身实际，设定适宜的董事会异质性程度。业绩越好的企业，越应充分考虑董事会成员在年龄、教育水平、知识结构等方面的搭配。董事会成员的受教育水平越高，在处理信息和分析问题等方面的能力越强；专业背景的多样化有助于拓展企业战略选择的范围；董事会成员年龄层的异质搭配，既可以充分发挥年轻董事的开创精神，又能兼顾年长董事的丰富经验，从而促进企业健康可持续发展。