民營企業(yè)管理者背景特征與企業(yè)信用風(fēng)險關(guān)系研究

王衛(wèi)星++張佳佳++左哲

【摘 要】 文章以中小板民營上市公司為研究對象，采用因子分析法將管理者單一背景特征量化為管理者背景特征指數(shù)反映管理者綜合素質(zhì)，進一步分析其與企業(yè)信用風(fēng)險的關(guān)系。研究結(jié)果表明，管理者背景特征指數(shù)與企業(yè)信用風(fēng)險顯著負(fù)相關(guān)，管理者背景特征指數(shù)越高，企業(yè)信用風(fēng)險越小。研究結(jié)論對民營企業(yè)控制信用風(fēng)險具有啟示意義，同時為關(guān)注管理者聲譽的金融機構(gòu)評估企業(yè)信用風(fēng)險提供借鑒依據(jù)。

【關(guān)鍵詞】 民營企業(yè)； 管理者背景特征指數(shù)； 信用風(fēng)險

【中圖分類號】 F275.5 【文獻標(biāo)識碼】 A 【文章編號】 1004-5937（2017）20-0131-06

一、引言

近年來，隨著“調(diào)結(jié)構(gòu)，穩(wěn)增長”宏觀政策的實施，我國經(jīng)濟逐漸進入“新常態(tài)”，外需疲軟和內(nèi)部調(diào)整的雙重壓力使得民營企業(yè)競爭壓力加大，信用風(fēng)險上升。國家“十三五”規(guī)劃提出“鼓勵民營企業(yè)依法進入更多領(lǐng)域，激發(fā)非公有制經(jīng)濟活力和創(chuàng)造力”；中央財經(jīng)領(lǐng)導(dǎo)小組第十二次會議高度重視供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，要求繼續(xù)降低融資成本，加大減稅力度，取消更多行政管制，放松供給約束。盡管我國政府相繼出臺了眾多扶持政策，但是民營企業(yè)經(jīng)營和信用風(fēng)險問題仍然沒有得到很好的解決。在此背景下，研究民營企業(yè)信用風(fēng)險的影響因素，成為擺脫困境的先決條件。無論對于民營企業(yè)降低經(jīng)營和信用風(fēng)險還是對我國未來民營經(jīng)濟的發(fā)展均具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

企業(yè)信用風(fēng)險影響因素的研究成果多而豐富。管理者作為企業(yè)運營的關(guān)鍵人物，對企業(yè)經(jīng)營管理和信用風(fēng)險產(chǎn)生重要作用。早期的專家法涉及的5C法、5P法、5W法均將借款人自身特質(zhì)作為信用評價的重要考量部分。美國諸多企業(yè)信用評級系統(tǒng)也將職業(yè)、收入、房屋產(chǎn)權(quán)及信用記錄等企業(yè)主個人信息作為信貸額度和利率的主要依據(jù)。我國多數(shù)商業(yè)銀行對民營企業(yè)進行信貸配給時，首要評估的是經(jīng)營者綜合素質(zhì)。高層梯隊理論指出：管理者不同性別、年齡、學(xué)歷、任期、工作經(jīng)歷等背景特征影響企業(yè)的經(jīng)營績效[1]，進一步對信用風(fēng)險產(chǎn)生重要影響。目前大量研究結(jié)果也表明，不同背景特征的管理者對企業(yè)戰(zhàn)略[2]、企業(yè)投資[3]、企業(yè)創(chuàng)新[4]、企業(yè)發(fā)展[5]和企業(yè)信貸違約[6]等方面都有不同程度的認(rèn)知和影響。近年來，一些學(xué)者也開始直接利用管理者背景特征對企業(yè)信用風(fēng)險進行實證研究，但均是對管理者單個背景特征與企業(yè)信用風(fēng)險的相關(guān)關(guān)系展開研究，缺乏對管理者背景特征的綜合分析。單個的管理者背景特征所映射出的問題通常不足以詮釋企業(yè)信用水平，而對于不同的管理者，不同的背景特征對信用水平的影響程度甚至影響方向都可能存在差異。因此本文通過將管理者單一背景特征綜合測定為管理者背景特征指數(shù)來反映管理者綜合素質(zhì)，進一步研究民營企業(yè)管理者背景特征指數(shù)與企業(yè)信用風(fēng)險的關(guān)系，為金融機構(gòu)評價企業(yè)信用風(fēng)險延伸思路，更為民營企業(yè)打造管理者團隊、提高信用評級和融資可獲性提供借鑒依據(jù)。

基于上述分析，本文打破常規(guī)的信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系法，嘗試編制管理者背景特征指數(shù)，選取2010—2015年中小板民營上市公司數(shù)據(jù)，采用回歸分析方法研究管理者背景特征指數(shù)與企業(yè)信用風(fēng)險之間的關(guān)系。研究結(jié)果表明，管理者背景特征指數(shù)與企業(yè)信用風(fēng)險顯著負(fù)相關(guān)，管理者背景特征指數(shù)越高，管理者綜合素質(zhì)越好，企業(yè)信用風(fēng)險越小。本文的研究結(jié)論對于金融機構(gòu)和民營企業(yè)都具有重要的借鑒意義。

本文的貢獻主要在于：第一，引入管理者背景特征指數(shù)作為管理者綜合素質(zhì)的代理變量，對企業(yè)信用風(fēng)險展開研究，改變了以往從管理者單個背景特征研究信用風(fēng)險的習(xí)慣思路；第二，盡管有學(xué)者針對普通上市公司研究了管理者背景對企業(yè)績效、投融資等的影響，但是缺乏對民營企業(yè)的研究，研究結(jié)論有助于拓展民營企業(yè)控制信用風(fēng)險的視野；第三，通過研究管理者背景特征與企業(yè)信用風(fēng)險的關(guān)系，將有助于金融機構(gòu)等利益相關(guān)者應(yīng)用管理者背景特征指數(shù)評估企業(yè)信用風(fēng)險。

二、管理者背景特征指數(shù)的構(gòu)建

（一）管理者背景特征指數(shù)模型的構(gòu)建

管理者背景特征指數(shù)通過綜合測定管理者各個特征得出。研究管理者背景特征首先需要對管理者進行界定。然而目前學(xué)術(shù)界沒有界定管理者的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。在以往研究中，管理者的界定和選擇也有所不同，如Simons et al.[7]、李焰等[8]。本文借鑒已有成果并結(jié)合我國特殊國情對管理者進行界定。國外企業(yè)首席執(zhí)行官是最高管理者，而國內(nèi)企業(yè)董事長和總經(jīng)理都具有較高的地位。但董事長作為股東代表具有更高的決策權(quán)，因此本文將研究對象設(shè)定為董事長。

根據(jù)相關(guān)文獻梳理，管理者背景特征主要包括人口學(xué)因素和職業(yè)經(jīng)歷因素等方面。結(jié)合客觀實際，本文針對管理者性別、年齡、學(xué)歷、任期、職業(yè)背景、海外背景、政府背景、學(xué)術(shù)背景及金融背景9個指標(biāo)展開研究，則管理者背景特征指數(shù)測定模型設(shè)置如下：

Y=aX1+bX2+cX3+dX4+eX5+fX6+gX7+hX8+iX9 （1）

其中：

Y：管理者背景特征指數(shù)綜合得分。

X1：性別。管理者性別差異可能影響其決策方式[9]。相比于女性管理者，男性管理者更易表現(xiàn)出過度自信、偏向高風(fēng)險高收益，傾向于更多的對外投資，這種行為往往會導(dǎo)致企業(yè)面臨較高的經(jīng)營和投資風(fēng)險，提升企業(yè)信用風(fēng)險。其中，男性取值為0.6，女性取值為1[6]。

X2：年齡。管理者應(yīng)對風(fēng)險的態(tài)度會隨著年齡的增長有所差異[10]。相對于年輕的管理者，年長的管理者工作經(jīng)驗豐富且行事沉穩(wěn)，基于現(xiàn)有的成就和聲譽更傾向于投資風(fēng)險較小的項目，有利于經(jīng)濟效益增長和企業(yè)健康發(fā)展，一定程度上降低了企業(yè)經(jīng)營和信用風(fēng)險。其中，年齡取值為管理者實際年齡。

X3：學(xué)歷。管理者學(xué)歷成為衡量其能力的重要標(biāo)桿[11]。學(xué)歷在一定程度上反映了管理者的學(xué)習(xí)能力、認(rèn)知能力及個人價值觀，而且管理者的這些特性與學(xué)歷顯著正相關(guān)。管理者的高學(xué)歷水平使其具備專業(yè)的理論和實踐經(jīng)驗，制定出有利于公司發(fā)展的戰(zhàn)略，更好地解決企業(yè)經(jīng)營管理的問題，降低企業(yè)信用風(fēng)險。其中，高中（中專）及以下取值為0.4，大專取值為0.7，本科取值為0.9，碩士及以上取值為1[6]。

X4：任期。管理者的任職，繼任及變更等都與企業(yè)的經(jīng)營管理有著重要的關(guān)系[12]。隨著任期的增加和經(jīng)營管理經(jīng)驗的累積，管理者對企業(yè)財務(wù)、人事及外部環(huán)境等情況日漸熟知，會針對具體狀況規(guī)劃企業(yè)長期發(fā)展藍(lán)圖，促進企業(yè)平穩(wěn)運營，出現(xiàn)信用違約的可能性降低。其中，任期取值為管理者實際工作年限。

X5：職業(yè)背景。管理者職業(yè)背景越多，處理不同行業(yè)間各種問題的能力也越強[13]。隨著管理經(jīng)驗的豐富，對于企業(yè)日常管理愈發(fā)有想法，進而可以降低企業(yè)經(jīng)營和信用風(fēng)險。其中，管理者的職業(yè)背景通過從事過的行業(yè)數(shù)來衡量，管理者從事過1種行業(yè)取值為0.25，2種行業(yè)取值為0.5，3種行業(yè)取值為0.75，4種及以上行業(yè)均用1來代替[13]。

X6：海外背景。管理者海外背景對企業(yè)投資和創(chuàng)新等都有較大的影響[14]。管理者具有海外背景有助于彌補企業(yè)投資和創(chuàng)新等方面國際經(jīng)驗的不足，推動企業(yè)多元化發(fā)展，提高企業(yè)績效的同時降低企業(yè)信用風(fēng)險。其中，企業(yè)管理者無海外工作和留學(xué)經(jīng)歷取值為0，有海外留學(xué)經(jīng)歷取值為0.4，有海外工作經(jīng)歷取值為0.7，同時具有留學(xué)和工作經(jīng)歷取值為1[14]。

X7：政府背景。管理者政府背景會對企業(yè)的經(jīng)濟效益產(chǎn)生影響[15]。在國有企業(yè)中，管理者有政府背景可以使企業(yè)比較容易地獲得政府的幫助；在非國有企業(yè)中，聘任有政治背景的管理者便于從政府獲取收益和好處，無形中也為企業(yè)增加了一些信用保障。其中，如果企業(yè)管理者無政府任職取值為0，曾經(jīng)在地方政府部門任職取值為0.4，曾經(jīng)在中央政府部門任職取值為0.7，同時具有地方和中央任職經(jīng)歷取值為1[15]。

X8：學(xué)術(shù)背景。管理者學(xué)術(shù)背景與企業(yè)研發(fā)投入及產(chǎn)品市場競爭有較大關(guān)聯(lián)[16]。研究發(fā)現(xiàn)，具有學(xué)術(shù)背景的管理者不僅存在咨詢的作用，也可能起到傳遞信號的作用，學(xué)術(shù)背景管理者的多少與上市公司的研發(fā)投入及產(chǎn)品市場競爭存在正相關(guān)關(guān)系，進而與企業(yè)經(jīng)營、信用風(fēng)險密切相關(guān)。其中，企業(yè)管理者無學(xué)術(shù)研究背景取值為0，有高校任教經(jīng)歷、科研機構(gòu)研究經(jīng)歷或者協(xié)會研究經(jīng)歷三者之一取值為0.4，三者有二取值為0.7，三者兼有取值為1[16]。

X9：金融背景。管理者金融背景有利于提升企業(yè)績效，緩解融資約束[17]。企業(yè)管理者具有銀行、證券等金融機構(gòu)工作背景，可以增加銀行對企業(yè)的信任度，減少銀行的信息搜尋成本，改善企業(yè)的融資約束，降低過多負(fù)債帶來的信用風(fēng)險。其中，管理者金融背景通過工作過銀行、保險、證券、期貨及信托等金融機構(gòu)的個數(shù)來衡量，管理者無金融工作背景取值為0，工作1個機構(gòu)取值為0.4，2個機構(gòu)取值為0.7，3個及以上機構(gòu)，則均用1來代替[17]。

（二）管理者背景特征指數(shù)的測定

根據(jù)上述管理者背景特征指數(shù)的相關(guān)指標(biāo)（2010—2015），運用SPSS 22.0軟件，采用“因子分析法”進行運算，計算結(jié)果詳見表1、表2。

從表1管理者背景特征總方差起始特征值可見，主成分1方差為16.698%，主成分2方差為15.743%，主成分3方差為13.942%，主成分4方差為12.030%，這四個成分累計方差為58.413%，說明這四個主成分提供了原始數(shù)據(jù)58.413%的信息。

將表1中管理者背景特征方差系數(shù)1.503、1.417、1.255、1.083分別開方得1.2259、1.1903、1.1202、1.0405。將表2中管理者背景特征成分1、2、3、4每個系數(shù)分別除以1.2259、1.1903、1.1202、1.0405，得到以下線性方程組：

Y1=-0.138X1+0.432X2-0.354X3+0.308X4+0.091X5-

0.080X6-0.043X7+0.050X8-0.027X9

Y2=0.090X1+0.023X2+0.239X3+0.206X4-0.060X5-

0.008X6+0.454X7+0.425X8-0.040X9

Y3=0.171X1+0.081X2+0.038X3-0.001X4+0.544X5+

0.103X6-0.030X7+0.010X8+0.539X9

Y4=-0.555X1+0.056X2+0.283X3+0.088X4+0.037X5+

0.624X6-0.231X7+0.098X8-0.051X9

以表1中方差貢獻率為權(quán)數(shù)得到管理者背景特征指數(shù)模型綜合得分公式：

Y=16.698%Y1+15.743%Y2+13.942%Y3+12.030%Y4

（2）

代入2010—2015年中小板民營上市公司管理者背景特征相關(guān)指標(biāo)得到各公司的管理者背景特征指數(shù)綜合值，用來反映管理者綜合素質(zhì)，進一步研究其對企業(yè)信用風(fēng)險的影響。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取深圳證券交易所中小企業(yè)板民營上市公司作為研究對象，時間區(qū)間為2010—2015年。需要說明的是，樣本數(shù)據(jù)從2010年開始是因為中小板2004年才開始設(shè)立，企業(yè)數(shù)量比較有限，為了保證面板數(shù)據(jù)的相對平衡，本文對于企業(yè)數(shù)量和時間區(qū)間進行相應(yīng)的取舍，最終選定截至2009年12月31日上市的公司。基于此，還根據(jù)以下標(biāo)準(zhǔn)剔除了部分原始數(shù)據(jù)：（1）ST、*ST類企業(yè)樣本，因為這些企業(yè)與其他企業(yè)相比，財務(wù)數(shù)據(jù)異常且盈利不佳，若將其納入研究對象將影響實證結(jié)果的真實性和可信性；（2）金融、保險類企業(yè)樣本，因為此類行業(yè)的治理結(jié)構(gòu)和競爭特點與其他行業(yè)存在較大差異；（3）數(shù)據(jù)異常或者指標(biāo)不全的企業(yè)樣本，最終整理了233家上市公司的有效觀測值。本文使用的變量數(shù)據(jù)主要來源于CSMAR及RESSET數(shù)據(jù)庫，其中管理者背景的數(shù)據(jù)主要依據(jù)CSMAR數(shù)據(jù)庫，上市公司網(wǎng)站與新浪網(wǎng)財經(jīng)頻道提供的管理者簡歷進行手工逐一編碼得到。本研究采用的統(tǒng)計分析及檢驗軟件為Matlab 8.0和EViews 8.0。

（二）變量設(shè)定

1.因變量

企業(yè)信用風(fēng)險為被解釋變量。本文運用KMV模型計算樣本公司的預(yù)期違約率（EDF）指標(biāo)，以測度我國上市公司信用風(fēng)險。該模型表示如下：

由：E=VAN（d1）-DP×e-rtN（d2），σE=■σA，

其中：d1=■，d2=d1-σA■

求得：DD=■σA，EDF=1-N（DD） （3）

其中E代表股權(quán)市場價值，DP代表公司負(fù)債價值（即違約點），T代表債務(wù)期限，r代表無風(fēng)險利率，σE代表股權(quán)價值波動率，VA代表資產(chǎn)市場價值，σA代表資產(chǎn)價值波動率，采用MATLAB編程可得出各個樣本公司的違約距離（DD）和預(yù)期違約率（EDF）。需要說明的是，KMV公司違約點計算的公式為DP=短期負(fù)債+0.5×長期負(fù)債。公式中長期負(fù)債應(yīng)計入的比例，國內(nèi)學(xué)者也做了諸多研究，結(jié)論不一。如張智梅等[18]通過驗證得出這一系數(shù)為0.75，姚德權(quán)等[19]認(rèn)為應(yīng)計入的比例為1.0。為了更好地檢驗KMV模型測度企業(yè)信用風(fēng)險的有效性，本文選取了三種不同的系數(shù)0.25、0.5、0.75，得出三個違約點，由此計算出三個預(yù)期違約率，即EDF1、EDF2、EDF3。由于三種預(yù)期違約率的結(jié)果較為相似，仍然采用KMV公司的方法，即EDF2。因為KMV公司根據(jù)大量調(diào)查結(jié)果實證得出系數(shù)為0.5，具有一定的科學(xué)性和可靠性，而我國資本市場發(fā)展較為滯后，各方面還不完備，模型很難在我國的生產(chǎn)實踐中發(fā)揮作用，研究結(jié)果也存在一定偏差。

2.自變量

管理者背景特征指數(shù)是解釋變量。管理者表征信息是借貸交易的重要評價指標(biāo)[20]，即其背景特征對企業(yè)信用風(fēng)險具有深遠(yuǎn)的影響。根據(jù)相關(guān)文獻綜合客觀數(shù)據(jù)，本文模型2對管理者性別、年齡、學(xué)歷、任期、職業(yè)背景、海外背景、政府背景、學(xué)術(shù)背景及金融背景9個方面展開研究，計算出各上市公司管理者背景特征指數(shù)的綜合數(shù)值。

3.控制變量

本文選取了企業(yè)規(guī)模、償債能力、盈利能力和成長能力四個方面的四個變量為控制變量。企業(yè)規(guī)模是信用風(fēng)險的重要影響因素。已有文獻表明，規(guī)模大的公司經(jīng)營趨于平穩(wěn)，降低企業(yè)信用風(fēng)險，其用公司年末報表披露的總資產(chǎn)賬面價值的自然對數(shù)表示；企業(yè)的償債能力包括短期償債能力和長期償債能力，指標(biāo)分別選用流動比率和資產(chǎn)負(fù)債率表示，但是由于在回歸分析中資產(chǎn)負(fù)債率與預(yù)期違約率的系數(shù)為負(fù)值，即是說長期償債能力與信用風(fēng)險成負(fù)相關(guān)關(guān)系，這一點不太符合實際情況，因此將這個變量剔除；企業(yè)的盈利能力指標(biāo)用銷售凈利率表示。一般情況下，企業(yè)盈利水平的提高，使得未來預(yù)期的現(xiàn)金流量增加，企業(yè)償債能力也隨之增強，信用風(fēng)險得以降低；企業(yè)的成長能力用總資產(chǎn)增長率來測度。從短期看，企業(yè)快速發(fā)展需要大量資金，由此造成的經(jīng)營周轉(zhuǎn)問題會使得企業(yè)的信用風(fēng)險提高；從長期看，企業(yè)的不可持續(xù)性是信用風(fēng)險產(chǎn)生的基礎(chǔ)性原因。此外，還控制了行業(yè)和年度因素的影響。

上述變量的具體定義見表3。

（三）模型設(shè)立

根據(jù)本文的研究思路，為了考察民營企業(yè)管理者背景特征與企業(yè)信用風(fēng)險的關(guān)系，構(gòu)建以下模型對中小板民營上市公司全體樣本進行檢驗。

EDF2=α0+α1MBCI+α2SIZE+α3CR+α4ROS+

α5TAGR+α6■YEAR+α7■INDUSTRY+ε （4）

四、實證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計

本文對上市公司樣本變量數(shù)據(jù)進行了檢驗，所得描述性統(tǒng)計結(jié)果見表4。

從全體樣本企業(yè)看，企業(yè)信用風(fēng)險最大值為0.18，平均值為0.0252，說明中小板民營上市公司的信用風(fēng)險存在較大差異。管理者背景特征指數(shù)最大值為8.2654，最小值為2.8586，平均值為5.5154，標(biāo)準(zhǔn)差為0.8685，表明各個企業(yè)之間管理者背景特征具有較高的離散性。

（二）相關(guān)性分析

表5是主要變量Pearson相關(guān)性分析。由表5可知，因變量企業(yè)信用風(fēng)險（EDF2）與管理者背景特征指數(shù)（MBCI）兩者是顯著負(fù)相關(guān)的關(guān)系，表明管理者背景特征指數(shù)越高，企業(yè)信用風(fēng)險越小。企業(yè)規(guī)模與EDF2在1%的顯著性水平上負(fù)相關(guān)，表明企業(yè)規(guī)模越大，其信用風(fēng)險也隨即降低；流動比率與EDF2在5%水平呈顯著負(fù)相關(guān)，即企業(yè)短期變現(xiàn)能力越強，信用風(fēng)險也就越低。銷售凈利率與EDF2在10%的顯著性水平上負(fù)相關(guān)，說明企業(yè)的營業(yè)利潤越高，其信用風(fēng)險越低。總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率與EDF2顯著性正相關(guān)，即總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)越快，帶來的投資及經(jīng)營風(fēng)險越大。具體情況見表5。

（三）管理者背景特征指數(shù)與企業(yè)信用風(fēng)險

本文對全體樣本數(shù)據(jù)進行了LR檢驗和Hausman檢驗后，發(fā)現(xiàn)模型的結(jié)果表明個體存在顯著的固定效應(yīng)，因此，采用固定效應(yīng)模型進行檢驗，進而可以減少遺漏變量帶來的潛在內(nèi)生性問題。在變量檢驗的過程中，發(fā)現(xiàn)D.W的值沒有嚴(yán)重偏離2且方差膨脹因子（VIF）的值均小于10，說明所有變量之間不存在嚴(yán)重的自相關(guān)性和多重共線性問題。對全體樣本企業(yè)進行回歸的結(jié)果如表6。

從表6可以看出，管理者背景特征指數(shù)與企業(yè)信用風(fēng)險存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，也就是說，董事長背景特征指數(shù)越高，企業(yè)信用風(fēng)險越小，即董事長綜合背景特征會對企業(yè)信用風(fēng)險產(chǎn)生重要影響，管理者綜合素質(zhì)的提升有利于企業(yè)信用風(fēng)險的降低。從控制變量來看，企業(yè)規(guī)模的系數(shù)顯著為負(fù)，這表明規(guī)模大的企業(yè)綜合實力較強，有利于降低經(jīng)營和信用風(fēng)險；流動比率的系數(shù)為負(fù)，說明企業(yè)的變現(xiàn)能力越強，短期償債能力越強，企業(yè)信用風(fēng)險也越低，從而有利于提高企業(yè)的信用評級；銷售凈利率與企業(yè)信用風(fēng)險之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，即銷售凈利率越高，企業(yè)經(jīng)營效益越好，信用風(fēng)險越低。總資產(chǎn)增長率與企業(yè)信用風(fēng)險顯著正相關(guān)，表示企業(yè)資產(chǎn)的增長，必然帶來項目投資的增加，隨之提高投資和信用風(fēng)險。

五、研究結(jié)論與政策啟示

本文以2010—2015年中小企業(yè)板民營上市公司為研究樣本，采用因子分析法量化管理者背景特征指數(shù)，進一步實證檢驗了管理者背景特征指數(shù)與企業(yè)信用風(fēng)險的關(guān)系。研究結(jié)果顯示，管理者背景特征指數(shù)與企業(yè)信用風(fēng)險存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，即管理者背景特征指數(shù)越高，管理者綜合素質(zhì)越好，企業(yè)信用風(fēng)險越小。

通過上述研究，結(jié)合現(xiàn)實調(diào)研情況，得到以下啟示：對于管理者而言，應(yīng)該注重增強自身綜合實力，從提升自身素養(yǎng)，培養(yǎng)創(chuàng)新意識，提高學(xué)習(xí)能力等做起，將自身的發(fā)展提高到關(guān)乎企業(yè)未來的高度來認(rèn)識；對于民營企業(yè)而言，適當(dāng)關(guān)注管理者背景特征有利于企業(yè)的未來發(fā)展，打造結(jié)構(gòu)合理的高管團隊，提升企業(yè)形象、進一步降低企業(yè)信用風(fēng)險；對于金融機構(gòu)而言，加強對民營企業(yè)管理者綜合特征的關(guān)注，進行企業(yè)信用風(fēng)險評價時可使用管理者背景特征指數(shù)為判定依據(jù)，促進信貸資源合理配置的同時有助于降低銀行壞賬概率；對于政府來說，應(yīng)該加強民營企業(yè)管理者向成功企業(yè)家邁進的培養(yǎng)工作，聯(lián)合商會等機構(gòu)有意識地對地方民營企業(yè)管理者進行培訓(xùn)，時常與大企業(yè)家對話、研討，強化其資產(chǎn)運營及資本運作的能力，使得民營企業(yè)健康持續(xù)發(fā)展，為國民經(jīng)濟助力。在多方協(xié)作下，民營企業(yè)經(jīng)營和信用風(fēng)險問題終得以緩解。

本文的局限性在于：第一，本文只將管理者界定為董事長或者總經(jīng)理，研究其背景特征指數(shù)與企業(yè)信用風(fēng)險的關(guān)系，沒有從高管團隊角度研究其對企業(yè)信用風(fēng)險的影響；第二，由于我國數(shù)據(jù)可獲性和量化方法選擇等客觀原因，管理者背景特征主成分代表性可能未達到設(shè)定目標(biāo)，結(jié)論推廣性可能會受到一定的限制。在指數(shù)量化方面，未來研究可以擴充管理者性格、行為及決策方式等特征，使得管理者背景特征指數(shù)能更為全面評估企業(yè)信用風(fēng)險。

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