董事會成員特征與投資效率研究*
——來自我國A股上市公司經驗數據

廣西大學行健文理學院 江少波

董事會成員特征與投資效率研究*
——來自我國A股上市公司經驗數據

廣西大學行健文理學院 江少波

本文以滬、深A股2010-2014的上市公司為樣本，對董事會成員特征與投資效率進行了研究，研究發現董事成員年齡與非效率投資顯著負相關；女性董事占比與投資不足和有效投資顯著負相關；成員任期與投資不足和有效投資顯著正相關；受教育背景與非效率投資顯著正相關。

董事會成員特征 投資效率

一、引言

公司治理是現代企業提升自身核心競爭力的關鍵因素，董事會治理是公司治理的核心。董事會制度可以有效控制和監督經營者，防止濫用職權，切實維護股東的利益，在股東和經營者之間進行更加有效地溝通和協調，減少矛盾與沖突的出現，對內部治理機制起到關鍵性的作用。中國證券業監督委員會通過實施一系列指導意見、準則對上市公司董事會治理進行了有效的規范，對規范董事會成員任職條件和特征奠定了的制度基礎。投資是企業進行資金配置的過程，也是企業增值的根本渠道，有效的投資對企業的經營發展有重大影響；相反，無效的投資行為會毀損企業的價值，給企業造成財務上的損失。董事會具有決策權，其決策的科學性深刻決定公司的投資行為與效率，甚至決定公司的成敗。已有研究成果主要集中在董事會的整體特征，對董事會成員的個人特征的研究成果較少。本文研究了董事會每位成員的個人特征，并以此為基礎研究了與投資行為與效率之間的關系。

二、文獻綜述

Gardine（1999）研究結果表明，不同性別的管理者的領導特點存在差異，Bantel&Jackson（1989）研究表明高管團隊成員學歷越高，對公司的戰略變化及多樣化經營越有利。Wiersema&Bantel（1992）研究結果表明，擁有高齡的企業領導決策階層的企業，在企業決策制定時往往比較保守，而隨著年齡的下降，企業的決策往往會出現一些冒險嘗試的行為和傾向，平均年齡與戰略變革呈負相關關系。Flood（1997）研究發現高管受教育程度與企業開發新產品的速度呈反方向變化，原因是受教育程度越高，導致高管人員內部越容易出現更多的無效分析，當外部環境較為復雜時，教育程度越高的高層經理更愿意回避風險。梁宏賓（2012）研究證明，管理層團隊的平均年齡與企業的非效率投資顯著負相關，團隊人員的受教育程度與投資異化程度負相關，平均任期與非效率投資顯著正相關。黃小雷（2011）實證研究表明兩職合一對投資效率的影響并不明確。綜上所述，目前已有的研究成果主要集中在對管理層人員的個人特征方面的相關研究，多數學者認為高管成員的學歷對投資效率和公司績效分別呈現正相關關系；同樣，多數學者認為高管成員的任期與投資效率呈顯著負相關關系，少數學者認為高管成員任期與投資效率呈正相關關系；部分學者認為女性高管與投資效率負相關，也有學者認為性別對投資效率沒有顯著影響。由此可以發現，已有研究思路是從管理層團隊成員的特征入手，重點刻畫了年齡、性別、任期等與投資之間的關系，獲得了較為翔實的經驗數據，但是，關于董事會成員特征與投資行為與效率的研究，鮮有人去探究，也未獲得一些經驗證據。

三、理論分析與研究假設

資源依賴理論強調一個組織最重要的目標是降低對外部關鍵資源供應組織的依賴程度，并尋求一個可以替代外部關鍵資源的方法，強調組織體的生存需要從周圍環境中吸取資源。董事會的任務是為企業提供充分的信息和智力支持，以減少外部環境的不確定性，為公司的運行獲取有利資源，而董事會決策質量的高低取決于其成員自身特征等因素，比如學歷、年齡等方面。“高層梯隊理論”認為，競爭環境的不確定性使管理者無法掌握全部信息，只能通過選擇性觀察獲得有效信息。因此，管理者已有知識結構和價值觀決定了其有效利用信息進行決策的科學性。換言之，管理者個人特質將會影響其選擇。因此，本文認為決策者成員自身特征對集體決策行為以及質量高低具有重大的影響。詹森（1986）提出了自由現金流量理論（Free Cash Flow Theory），用來研究公司代理成本（Agency Cost）的問題。他認為：“從效率的角度看，這些資金應回報給股東，比如增加分紅或購回股份”而不是留存起來，在某種程度上是因為現金儲備增加了他們面對資本市場的自主性投資，擴大了他們所管理的公司的規模——因為正如許多研究表明的“與管理人員的薪金更加密切地聯系在一起的是公司的規模的擴大而不是公司價值的增加。”

董事會成員的年齡差異反映了價值觀、行為習慣和信仰等方面的差異。Barker和Mueller（2002）認為，平均年齡較大的團隊，傾向于選擇回避風險，對新事物的接受程度低，更關注自身經濟利益和職業穩定性，因而傾向于選擇風險較小的戰略決策。與此相反，平均年齡較小的團隊具有更強的適應能力和創新力，積極進取，敢于承擔風險，愿意冒險進入新市場、新行業以獲取超額收益。董事會成員年齡上的差異越大，會使彼此之間的價值觀、世界觀、判斷決策標準差異越大，這種差異，可能使董事會成員相互之間缺乏交流和合作，產生決策、意志等方面的沖突，從而導致團隊科學決策能力下降，最終對企業產生負面的影響。因此，董事會成員平均年齡越高或者越低都會在一定程度上影響投資決策和投資效率，并且認為平均年齡越大，其投資行為就越謹慎，容易放棄一些有效投資機會，導致投資不足；反之，投資行為就越激進，容易產生過度投資。因此提出第一個假設：

H1：董事會平均年齡與非效率投資行為存在負相關關系

心理學理論認為性別不同會導致決策差異。女性管理者比較注重溝通、協調、良好的人際關系以及集體的成功，而男性管理者則更贊成專制、個人英雄等方面的成功，更容易表現出過度自信，從而采取激進的投資決策，而女性董事成員對投資則會比較保守一些，因此，相對于男性董事成員而言，女性董事可能會對公司的有效投資進行阻攔，從而降低公司的投資效率。因此提出假設第二個假設：

H2：女性董事在董事會成員的數量越多，有效投資水平越低，二者存在負相關關系

不同的董事會成員任期使董事人員在判斷企業發展階段、對企業的認知程度、價值觀、戰略、經營具有不同的理解。任期較長的團隊懂得如何溝通和合作，積累了豐富的工作經驗，可以通過經營歷史中反饋的信息來逐漸了解自身經營公司的能力，從而修正自己的決策偏差，因此決策錯誤的概率將會減少；反之，任期較短的董事成員在投資決策方面缺乏經驗，容易造成非效率投資行為。由此，提出第三個假設：

H3：董事會成員任期越長，投資行為越有效率，二者之間存在正相關關系

董事會成員受教育水平程度越高，其學習和認知能力較高，這對個人的判斷決策能力的形成具有重要的影響。董事會成員學歷越高，尤其是在掌握公司金融、財務、法律方面具有較高學歷的成員，其個人決策受其已有知識結構的約束，會對未來投資決策進行合理預測，投資決策的科學性就會提高。Bantel（1992）研究發現管理團隊平均教育水平越高的企業，其戰略行動的可預測性越高、范圍越廣和速度越快。因此，提出第四個假設：

H4：董事會成員平均學歷越高，投資行為和效率就越高，二者存在正相關關系

四、研究設計

（一）樣本選取與數據來源 本文研究樣本選取在上海和深圳證券交易所A股上市公司，董事會成員特征數據來自于國泰安數據庫（CMSAR），研究時間間距2010-2014年。本文剔除了ST公司、金融行業公司和觀測值缺失的公司，經過篩選，最后共收集7325個樣本觀測值。

（二）變量定義與模型構建 （1）投資效率的衡量。參考Richardson（2006）的研究方法和研究模型，進行回歸得到的殘差作為衡量投資效率的指標。即：

對模型（1）進行回歸，得到的殘差ε即表示投資效率，用Einv表示，表示實際投資額與理想投資額之間的差額，即投資偏離度。借鑒羅付巖（2012）的研究，我們采取四分位法對殘差進行界定，當殘差大于非負殘差部分的四分之一即Einv＞0.25時，記為過度投資Onverinv,當殘差小于非正殘差部分的四分之三即Einv＜-0.75時，我們記為投資不足Unverinv,中間部分,即-0.75＜Einv＜0和0＜Einv＜0.25則記為有效投資，并把過度投資和投資不足統稱為非效率投資，用Ineff表示。模型（1）各指標分別為：（1）Ninv表示當年的新增投資，借鑒Richardson（2006）的研究，我們將其定義為：構建無形資產、固定資產以及其他長期資產的支出+購買或者處置子公司或者分公司的支出-處置固定資產、無形資產和其他長期資產而回收的資金-當期折舊額，并將結果除以年初總資產，對其進行標準化處理；（2）Gro表示企業的成長機會，用營業收入的增長率來表示；（3）Lev表示財務杠桿，用總負債除以總資產表示；（4）Cash表示企業期初持有的現金儲備，用貨幣資金和短期投資之和表示，并用期初總資產對其進行標準化處理；（5）Age表示企業年齡，從其開始上市年份算起；（6）Size表示企業的規模，用總資產的自然對數表示；（7）Ret-Ar表示企業股票的年度超額回報率；（8）Inv-Lag表示上期的新增投資，計算公式和Ninv相同；（9）Industry表示行業虛擬變量；（10）Year表示年度虛擬變量。（2）董事會成員特征。董事會成員特征主要從平均年齡、女性董事占董事會人數的比重、學歷和任期等四個方面進行刻畫；控制變量包括內部董事來源和獨立董事來源，各變量定義如表1所示。

表1 變量定義表

（3）回歸分析的模型及變量。本文使用OLS回歸法對投資效率與董事會成員特征變量進行實證檢驗與分析。擬采用的OLS模型為：

五、實證分析

（一）描述性統計 表2是董事會成員特征與投資不足的描述性統計，可以發現投資效率Einv＜-0.75時，投資效率的最大值為-0.87133，最小值為-3.48034，說明投資效率的差異化程度較大；董事會年齡的均值約為47，中值約為46，說明董事會成員年齡偏大，且標準差約為2.7，說明董事成員之間年齡差異較大；女性占比的平均值和中值都約為0.15；董事會成員學歷的均值和中值分別約為3.7和3.8，說明在投資不足的企業中，本科以上學歷的董事占多數，標準差為0.43，學歷差異化程度較小；董事會成員的任期的均值和中值約為4.2，表明董事會成員任期時間相對較長；來源于內部的董事占比的均值約為0.74,中值為1；獨立董事占比的均值和中值分別為0.37和0.36。表3是董事會成員特征與投資過度（Einv＞25%條件）的描述性統計，可以看出，董事會年齡的均值和中值都約為47，說明董事會成員年齡都比較高，年齡的標準差約為2.9，說明年齡差異較大；女性占比的平均值和中值分別約為0.15和0.14；董事會成員的學歷的均值和中值均約為3.5，標準差為0.54，說明學歷差異化程度較大；董事會成員的任期的均值和中值分別約為4.7和4.3；來源于內部的董事占比的均值約為0.68,中值為0.78；獨立董事占比的均值和中值分別為0.36和0.35。表4是董事會成員特征與有效投資（-0.75＜Einv＜0和0＜Einv＜0.25條件）的描述性統計，可以發現董事會成員年齡的均值和中值約為47，標準差約為2.99，說明董事年齡差異較大；女性比例的均值和中值分別約為0.15和0.13，說明在有效投資的企業中，女性董事在董事會人數中占比較低；董事會成員學歷的均值與中值均約為3.5；在有效投資的企業中，董事會成員的任期的均值和中值分別約為4.5和4.2，說明董事任期的時間相對較長；來源于內部的董事的均值和中值均約為0.66，說明在有效投資的企業中絕大多數董事都來源于內部；獨立董事的均值和中值分別約為0.37和0.35。

表2 描述性統計

表3 描述性統計（Einv＞25%條件）

表4 描述性統計（-0.75＜Einv＜0和0＜Einv＜0.25條件）

（二）相關性分析 表5是董事會成員特征與投資不足的相關性分析表，可以看出年齡與投資不足的相關性為-0. 173，說明董事會成員的年齡與投資不足呈顯著負相關關系；女性占比與投資不足的相關性系數為-0.321；董事會成員的學歷與投資效率的相關性系數為0.128；董事會成員的任期與投資效率的相關性系數為0.124，且相關系數都存在顯著性關系。

表5 董事會成員特征與投資效率（Einv＜-0.75）相關性表

表6是董事會成員特征各變量與投資過度（Einv＞25%條件）的相關系數統計表，從中可以發現，年齡與投資效率的顯著性為0.54，低于0.1，Pearson相關性為-0.147；董事會成員的學歷與過度投資的顯著性為0.025，相關性為0.176；董事會成員的年齡和任期的顯著性為0.039，Pearson相關性為0.157。

表7是董事會成員特征與有效投資的相關分析表，可以看出，董事會成員中女性董事與有效投資的相關系數為-0.906；董事會成員的任期與有效投資的顯著性為0.070，Pearson相關性為0.191，說明董事會成員的任期與企業有效投資呈顯著正相關關系；年齡與性別的顯著性為0.000，相關性為-0.423，說明董事的年齡與性別呈顯著負相關關系；董事任期與年齡的顯著性為0.008，相關性為0.217，說明董事任期與年齡顯著正相關。

表7 相關性分析（-0.75＜Einv＜0和0＜Einv＜0.25條件）

（三）回歸分析 表8是投資過度模型（Einv＞0.25條件下）的匯總線性決定系數，可以發現R2=0.515，說明該線性模型可以解釋自變量51.5%的變差，擬合效果較好。表9是模型（Einv＞0.25條件）擬合優度檢驗Anova表，結果顯示模型的的F檢驗顯著性小于0.05，表明多元線性回歸顯著。表10是董事會成員特征與過度投資的多元回歸系數表，可以發現董事會成員的年齡與過度投資的sig值為0.025，B值為-0.048，說明董事會成員的年齡與過度投資呈顯著負相關關系，即年齡越大，企業出現過度投資的概率越低；董事會成員的學歷與過度投資的sig值為0.011，B值為0.42，說明董事會成員的學歷與過度投資呈顯著正相關關系；任期平均數與過度投資之間的相關系數為0.034且存在顯著性關系，表明任期平均數與過度投資行為存在正相關關系。表11是模型匯總的線性回歸的決定系數，可以看出R2=0.488，說明該線性模型可以解釋自變量48.8%的變差，擬合效果很好。表12是有效投資模型擬合優度檢驗，從Anova表中可以看出F檢驗的顯著性小于0.05，表明多元線性回歸顯著。表13是董事會成員特征與有效投資的回歸分析表，可以看出女性董事與有效投資的sig值為0.062，B值為-0.284，說明女性董事占比與投資效率呈顯著負相關關系，即女性董事越少，企業越容易出現有效投資的情況；董事會成員的任期與有效投資的sig值為0.50，B值為0.012，說明董事會成員的任期時間與有效投資顯著正相關，即董事會成員的任期越長，出現有效投資的概率越高。

表8 模型匯總（Einv＞0.25條件）

表9 模型擬合優度檢驗（Einv＞0.25條件）

六、結論

本文研究結論為：董事成員年齡與非效率投資顯著負相關；女性董事占比與投資不足和有效投資顯著負相關；成員任期與投資不足和有效投資顯著正相關；受教育背景與非效率投資顯著正相關。從研究結論可以認為企業提高投資效率，必須董事會成員的年齡作為一個重要衡量指標，選擇較為年輕的董事成員；要適當控制女性董事在董事會中的比例；必須擁有具備較高素質的董事成員。

表10 回歸分析（Einv＞0.25條件）

表11 模型匯總

表12 模型擬合優度檢驗

表13 回歸系數（-0.75＜Einv＜0和0＜Einv＜0.25條件）

*本文系2016年廣西高等教育本科教學改革工程項目“財務管理課程教學內容改革研究”（項目編號：2016JGB467）；2015年度廣西哲學社會科學規劃重點項目“科技政策驅動下的廣西科技型小微企業創新機制與成長路徑研究”（項目編號：15AGL001）、2015年廣西高校科學技術研究項目“集體轉型背景下的家族企業公司治理問題研究”項目（項目編號：KY2015LX750）的階段性研究成果。

［1］文芳、胡玉明：《中國上市公司高管個人特征與R&D投資》，《管理評論》2009年第11期。

［2］姜付秀、伊志宏、蘇飛、黃磊：《管理者背景特征與企業過度投資行為》,《管理世界》2009年第1期。

［3］龔輝鋒：《上市公司董事會特征與公司績效的關系研究》,《重慶工商大學學報社會學報》2011年第4期。

［4］梁宏賓：《企業非效率投資與企業高管背景關系研究》西南交通大學2012年碩士學位論文。

（編輯 文 博）