魏纪泳 刘庆龄

【摘 要】 文章以2011—2018年沪市上市公司为研究样本，基于我国混合经济模式和不同层级政府间“政治集权+经济分权”行政管理模式，研究政府干预导致企业承担的政策性负担、管理层能力和企业投资效率之间的相关关系。研究发现：企业承担的政策性负担越重，企业投资效率越低，国企中更为显著;管理层能力越强，企业投资效率越高，且在非国企中这方面更为显著;当企业由于政府干预，其所承担政策性的负担会增加，这会导致企业改变经营目标由价值最大化转为目标多元化，进而会削弱管理层能力，降低企业投资效率。

【关键词】 政策性负担; 管理层能力; 投资效率

【中图分类号】 F830  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2021）08-0094-07

一、引言

现阶段我国市场化改革已经步入攻坚期和深水区，政府过度干预经济显现出一定的弊端。党的十九大报告指出：“把握和处理好政府和市场关系，是中国经济当前迫切需要深入推进改革开放的特定领域”，事实上重新界定了政府的行为边界。为了实现产业升级、转变经济增长方式，以进一步释放经济增长潜力，我国正开始全面推进供给侧改革并进一步深化市场体制改革。但现阶段由于政府层级间的信息不对称和政绩考核等机制原因，地方政府行为的“短视化”倾向仍然存在。现行经济模式下，地方政府掌握着大量的生产资源且对国企有绝对掌控力，导致政府干预市场经济主体行为广泛存在。政府的介入会导致市场竞争机制不再是决定企业生存和发展的唯一“验刀石”，经济绩效难以成为衡量管理层能力水平和努力程度最核心的考核标准，因而影响了企业的投资效率，并最终影响宏观层面的经济增长质量[1]。由于政府干预具有二重效应，政府的“支持之手”和“掠夺之手”对企业投资决策的作用机理可能有所区别。因此，本文仅考察政府干预的负面效应对企业投资效率的影响，即以政府干预导致企业承担政策性负担切入，研究其对投资效率以及对微观决策主体的影响，旨在探寻中国转型经济过程中，政府是否出于政绩和职位晋升的目的将自身的社会经济发展目标内化于企业，导致企业目标的扭曲和激励约束机制的失效，从而影响企业的投资效率。依据现有文献来看，很多只是单独研究管理层能力对企业投资效率的影响，本文从政府干预视角入手，将政府干预导致的政策性负担纳入研究框架，丰富了企业投资效率影响因素的研究视角。

二、理论分析与研究假设

（一）政策性负担与企业投资效率

从长期发展来看，地方政府的公共治理目标与政府官员职位晋升的私人目标的实现都与该地区企业的持续发展和壮大相关[2]。但由于官员晋升的“锦标模式”与上下级政府间存在信息不对称的情况，容易造成地方政府出现“短视”的认知偏差;从而出现地方政府为完成公共治理目标与职位晋升，干预微观经济主题决策，加大企业的政策性负担。具体来说，地方政府行为目标包括内生性目标和外生性目标。内生性目标是地方政府按照公共治理的需要，根据自身可调度的资源及可能受到的行为约束和限制可以实现的目标;外生性目标是指上级根据整体发展战略和民生福利对下级政府设定的目标[3]。由于政府层级间的信息不对称，下级政府通常向上级政府传递其有利的信息，进而导致实际工作与实际情况脱节，且政府官员任期制也加剧了这方面矛盾。当地方政府外生性目标超过该地区可调度资源承受范围，地方政府为达到政绩考核和职业晋升目标的需要通常通过以下两种对策来完成：一是与上级政府协商，为个股争取有利条件和机会，比如资金、资源、优惠政策;二是增加下级政府和管辖内企业“负担”[4]。根据完美市场假说，企业投资的目标是追求价值最大化，当地方政府为了发展政绩和职位晋升，将地方就业、经济发展等职能内化于企业，或者通过补贴、优惠政策来促使企业进入某些行业或雇佣更多劳动力，这将扭曲企业投资行为，降低企业投资效率。基于以上分析，提出假设1。

H1：上市公司承担的政策性负担越重，其投资效率越低。

（二）管理层能力与企业投资效率

不同的管理层有不同的经营风格和决策方式，作为企业的决策者，管理层决定企业的资金流向和规模。在市场竞争环境下，企业经营成败的大部分因素由管理者的能力决定[5]。委托代理理论指出，为了自身利益高层管理者可能会投资一些净现值小于零的项目。张敦力等[6]指出，能力强的管理层可以通过建立完善的公司治理结构来降低信息不对称给企业带来的影响，使得公司内部制度得到全面贯彻和有效执行，有效缓解代理冲突问题，来提高公司投资效率。管理者能力通常由认知能力和执行能力决定[7]。管理者能力越强，其认知能力越强，越能够准确识别好的投资项目;并可以通过较强的执行能力来合理利用和配置资源，达到用最少的投入获取最大价值，使得企业投资效率得到提升。基于以上分析，提出假设2。

H2：管理层的能力越强，企业投资效率越高。

（三）政策性负担、管理层能力与企业投资效率

通常，企业管理层抓住好的投资机会和及时识别投资项目风险来达到价值最大化目标[8]。但政府干预使得企业承担政策性负担进而可能影响企业管理层的投资策略，根据委托代理理论，合理的激励机制可以更容易让管理层报酬与委托人效用达到最大化，当政府通过贷款、税收、财政等优惠政策，使得企业额外承担发展支柱产业、促进就业、拉动经济等任务时，这些政策性负担可能会直接影响到管理层的激励机制[9]。这主要是由于当企业承担政策性负担后，其企业绩效与管理层能力之间的因果关系变得模糊，管理层目标会由价值最大化变为目标多元化，企业可能出现亏损，管理层为推卸责任将其全归结于政策性负担。并且企业承担了政策性负担后，公司业务包含了政府行为，公司经营情况不能真实反映管理层水平，降低了管理层薪酬与业绩的敏感性，强化了管理層道德风险，使得企业投资效率降低[10]。对于国企而言，承担政策性负担对企业激励约束机制的异化还可能通过职位晋升激励实现。较之薪酬收入，国企的管理层可能会更关注政治晋升[9]。这种情况下，政府更容易通过政治晋升来使得国企管理层考核不是由经营绩效决定，而是由政府分派的政策性目标为主。这更加使得国企管理层的目标偏离了企业价值最大化。由此，提出假设3。

H3：上市公司承担的政策性负担，会削弱管理层能力提高公司投资效率的作用。

三、研究设计

（一）研究样本与数据来源

本文以2011—2018年A股上市公司为初始样本，剔除以下样本：金融行业上市公司，发行B股和H股的公司，被ST、PT、？觹ST、退市的公司，审计意见存在瑕疵的公司，当年公司控制权发生变化的公司，以及所需研究变量数据存在缺失的样本。最终，共得到样本9 875个。本文计算管理层能力时衡量公司业务分部销售集中度的HHI指标数据来自Wind数据库，各省份市场化水平取自王小鲁等[11]的市场化指数，由于该指数只更新到2016年，而本文仅研究各地区市场化进程的相对差异性，考虑到外部市场环境的相对稳定性，各地区市场化进程的差异在一定时期内应该差距不大，因此2017、2018年的市场化进程相关数据沿用2016年指数。其他数据来源于CSMAR数据库，并对连续变量进行了1%的缩尾处理。

（二）变量定义

1.公司投资效率（Inve）

公司投资效率的度量采用Richardson[12]模型来衡量：

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

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

∑Industry+∑Year+εt

Richardson模型是衡量企业的最优投资规模，该模型的残差ε则是企业当年实际的投资规模对企业最优投资规模的偏离程度，当残差大于零时表示当年企业投资规模超过最优投资规模，则企业投资过度，反之投资不足。因此，可以通过残差的绝对值来衡量投资效率，其数值越大表示企业投资效率越低。模型中各变量计算参考赵静等[9]的研究。

2.政策性负担（GvCi）

本文借鉴白俊等[13]和张霖琳等[14]关于政策性负担衡量方法。首先构建模型衡量上市公司最优资本密集程度：

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

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

模型2估计地区要素禀赋、产业特性和企业特征等决定的企业资本密集程度的最优选择，残差ε表示当年企业资本密集程度对最优企业资本密度的偏离情况。残差大于零时，意味着企业的资本密集程度超过了使其具有自生能力的产业区段，即承担了战略性负担;残差小于零时，则表示企业人力资源超过其最优值，即承担了社会性负担。企业承担的政策性负担GvCi以残差ε的绝对值表示。

3.管理层能力（Abl）

借鉴Demerjian et al.[5]、张敦力等[6]利用DEA-TOBIT二阶段模型对管理层能力的衡量。该模型第一阶段首先采用DEA模型计算出企业投入产出表，第二阶段采用TOBIT模型分离出客观因素对企业运营效率的影响，则TOBIT模型的残差就代表企业管理层能力（Abl）。

4.控制变量

考虑公司层面与市场宏观层面对公司投资效率有影响的其他因素，本文借鉴张霖琳等[14]、于文超等[15]研究模型，引入控制变量。

具体变量定义见表1。

（三）模型设定

为了从经验上证明上文提出的三大假设，以分析政府干预导致公司承担的政策性负担、管理层能力和企业的投资效率三者间的作用路径，建立如下模型：以上市公司的投资效率（Inve）为被解释变量，以公司承担的政策性负担（GvCi）、管理层能力（Abl）和二者的交乘项GvCi×Abl为解释变量，并控制影响企业投资效率的公司层面和宏观层面的其他变量：

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

模型3中，政策性负担（GvCi）的回归系数β1表示企业承担的政策性负担，管理层能力（Abl）的回归系数β2表示管理层能力对企业投资效率的影响。政策性负担（GvCi）与管理层能力（Abl）的交乘项GvCi×Abl的回归系数β3则用来检验企业承担的政策性负担与管理层能力在影响企业投资效率时的交互关系。

四、实证结果及分析

（一）描述性统计分析

为了对样本情况进行大致了解，对数据进行描述性统计分析，结果如表2所示。该表显示，投资效率（Inve）的最大值为0.2620，均值为0.0363，最小值为0.0000，标准差为0.0425，说明在样本期间，上市公司各样本投资效率水平差异较大。从政策性负担（GvCi）来看，其均值和中位数分别为0.0412和0.0223，最大值为0.4760，最小值为0.0004，且标准差为0.0670，表明样本选取的不同企业承担的政策性压力差异较大。从管理层能力（Abl）来看，其均值为-0.0012，中位数为-0.0567，最大值为0.2870，最小值为-0.2270，标准差达到了0.1540，说明样本中上市公司管理层能力之间存在较大差异。

（二）相关系数分析

在对样本进行回归分析之前，需考察各研究变量之间的相关性程度。从表3可以看出，验证了政策性负担、管理层能力都与投资效率的正相关关系，初步验证H1和H2;且从各变量相关系数来看，其绝对值基本都在0.5以下，可以认为变量的选择具有一定的合理性。

（三）多元回归分析

1.H1和H2的回归结果

表4考察的是政策性负担与管理层能力对企业投资效率的影响。模型1中政策性负担作为解释变量，考察政策性负担对企业投资效率的影响。本文根据模型1中估计的残差代表企业投资偏离最优投资水平的程度。为了测试偏离的大小，本文对残差取绝对值，用实际投资水平和最优投资水平的残差绝对值的大小代表投资效率损失，残差绝对越小，代表企业的投资效率越高。通过表4模型1结果可知，其实证结果的Adj.R2值为0.1619，F值为56.9，在1%的水平上显著，且具有较高的拟合度。政策性负担与投资效率的相关系数为0.081，t值为13.29，结果显著，表明企业承担的政策性负担越重，企业的投资效率越低。本文仅考虑政策性负担与投资效率之间的关系，并未区分考虑不同的政策性负担类型对投资过度或投资不足的影响。企业承担战略性负担，可能會导致企业将资金投入到一些非经济性的领域，从而导致过度投资。而企业承担社会性负担导致冗员时，可能使企业即使面临不利投资机会，也不会削减投资，从而导致投资过度。但是，当企业承担了冗员负担时，可能导致经营效率降低，自由现金流量减少，从而导致投资不足。而政策性负担削弱了管理层激励机制，使得管理层可能出于私利为了构建职业帝国等而过度投资，或者出于懈怠而投资不足。这些问题都可以成为未来研究的方向。

模型2主要考察管理层能力（Abl）与企业投资效率（Inve）两者之间的关系。通过表4模型2结果可知，其管理层能力与投资效率的相关系数为-0.005，Adj.R2为0.1458，均通过显著性检验，这可以看出，当管理层能力越强的时候，越能抑制企业的非效率投资，进而可以表明管理层能力越强，企业投资效率越高。

模型3将政府干预导致的政策性负担和管理层能力同时引入模型。回归结果显示，政策性负担与投资效率正相关，管理层能力与投资效率负相关，均通过显著性检验。且Adj.R2值为0.1631，拟合度优于模型1与模型2进一步说明政府干预导致的政策性负担和管理层能力都会影响企业的投资效率，与H1和H2一致。

2.H3回归结果

表5是考察当政策性负担削弱时，管理层能力对投资效率的影响。表5中引入管理层能力与政策性负担交乘项，考察企业承担的政策性负担是否会异化管理层能力对企业投资效率的影响。分析显示，在全样本下政策性负担与投资效率正相关，管理层能力与投资效率负相关，政策性负担和管理层能力交乘变量与投资效率正相关，均在1%的水平显著。说明上市公司承担的政策性负担，会削弱管理层能力提高公司投资效率的作用，与H3一致。

为了进一步验证H3，按照政策性负担的中位数，将样本划分为两组，政策性负担较轻的低负担组和政策性负担较重的高负担组，实证结果显示：在低负担组，政策性负担与投资效率无显著关系，管理层能力与投资效率负相关;而高负担组，政策性负担与投资效率显著正相关，管理层能力与投资效率无显著关系。说明在企业承担的政策性负担较轻时，管理层能力的提升能显著提高投资效率，而企业承担的政策性负担较重时，管理层能力对投资效率的正面效应不再显著，进一步说明政策性负担会削弱管理层能力提高企业投资效率的作用。

（三）按产权性质分组回归分析

为了进一步研究不同产权性质下，政府干预导致的政策性负担、管理层能力与企业投资效率三者间的作用路径，根据产权性质把9 875个样本分为两组，其中国企组共4 896个样本，非国企组共4 979个样本。在表6模型1与模型3中是以政策性负担、管理层能力为解释变量，投资效率为被解释变量进行回归分析。表6中模型2和模型4为进一步引入政策性负担和管理层能力交乘变量OvCi×Ability的回归分析。

首先，国企组中，模型1和模型2中政策性负担与投资效率的相关系数分别为0.094和0.085;非国企组中，模型3和模型4中政策性负担与投资效率的回归系数分别为0.069和0.076;均在1%的水平上显著。但国企组政策性负担与投资效率的相关系数均大于非国企组，说明国企承担政策性负担更容易导致企业投资效率的降低。其次，在国企组，模型1和模型2中管理层能力与投资效率的相关系数分别为-0.005和-0.010，前者在统计上不显著，后者在10%的水平上显著。非国企组中，模型3和模型4中管理层能力与投资效率的相关系数分别为-0.012和-0.016，显著性水平分别为5%和1%。国企组的管理层能力与投资效率的相关系数绝对值和显著性水平均小于非国企组，说明在非国企中，管理层能力提高企业投资效率的作用更强。最后，在国企组中，政府干预导致公司承担的政策性负担和管理层能力的交乘变量与投资效率的相关系数为0.085，其显著性水平为10%;而在非国企组，政策性负担和管理层能力交乘变量與投资效率的相关系数为0.139，在10%的水平上显著，说明政策性负担对非国企管理层能力的削弱效应更强。控制变量方面，国企组中资产负债率的系数均显著为正，而非国企组的系数并不显著，可能是因为国企比非国企更容易在信贷市场上融资，并可能刺激其非效率投资。非国企组中关联方占款的回归系数均显著为负，而国企组的系数不显著，可能的原因是在非国企中，大股东的利益与企业的绩效相关性更强，因此，大股东对企业投资行为的监督作用更明显。

（四）稳健性检验

本文进行以下稳健性检验：第一，借鉴白俊等[12]的方法，用社会性负担替代政策性负担进行稳健性检验。第二，借鉴Demerjian et al.[5]的方法，将管理层能力指标按照原残差的十分位数划分为十个能力等级。通过以上两种方法进行稳健性检验，其结果与前文检验一致，说明本文回归结果稳定。

五、研究结论与启示

本文利用2011—2018年A股上市公司的数据，研究了政府干预导致企业承担的政策性负担、管理层能力与企业投资效率三者间的关系。得到以下结论：企业由于政府干预而承担的政策性负担越繁重，企业的投资效率越低，且国企投资效率下降的幅度更大;其次，管理层的能力越强，企业投资效率越高，且在非国企中管理层能力对投资效率的提升作用更强;最后，企业承担的政策性负担会削弱管理层能力提高投资效率的作用。说明企业承担的政策性负担会导致企业目标的多元化以及管理层激励约束机制的削弱甚至缺失，最终降低企业的投资效率。

基于以上研究，本文提出以下政策建议：对于企业来说，人才尤其是高级管理人员的选拔和培养应当在内部治理中发挥更加重要的作用。知识经济时代是一个“人才决胜”的时代，管理层是企业的直接决策者，管理层能力是企业于市场立足的关键成功因素之一。因此，企业应更加关注对公司管理层的选拔和培训，重视管理层能力对改善企业内部治理机制的重要作用。进一步推动我国的市场化改革进程，逐步放开政府对稀缺资源的垄断，转变政府职能，放松经济管制，推动资源配置的市场化，并根据目前经济发展的实际情况重新厘定政府与市场在资源配置中的边界。

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