企業主職業背景與企業風險選擇

(湘潭大學 湖南 湘潭 411105)

一、研究背景及意義

改革開放以來，隨著社會主義市場經濟的逐步完善，我國的民營經濟得到了飛速發展。2018年，民營經濟對GDP占比超過60%，就業人數超過4.2億，成為我國經濟的重要組成力量。

但不少民營企業也存在著很多問題。有些企業經營風格激進盲目擴張，當外部環境較差時資金鏈斷裂最終倒閉。還有企業囿于傳統觀念，不愿意通過貸款等資本力量促進自身發展，最終錯過了市場機遇。如何更好的促進企業合理運用資本力量使其自身得以發展是目前亟待解決的問題。

由于我國職業經理人市場還不完善，大多數企業還是由其創始人進行管理，創始人對企業掌握很大話語權。根據高階理論(Hambrick & Mason，1984)，高管的自身特征塑造了其認知模型，并最終會對企業決策造成較大影響。由于個人過往的職業經歷會對其看待問題角度造成較大影響，本文選擇從企業主職業背景出發，研究其對企業風險選擇的影響，以期對企業風險行為有更多了解，更好地促進企業發展。

二、實證檢驗

(一)變量選取。由于資產負債率是綜合反應企業系統性風險的指標，本文的被解釋變量是企業資產負債率。考慮到企業主職業經歷的多樣性，本文將企業主的職業經歷分為以下四類：曾在政府有關部門及體制內企業當過干部；曾在政府有關部門及體制內企業當過員工；曾有過體制外企業工作經歷；其他任職經歷。其中其他任職經歷設為參照組。

參照前人研究，本文選取了如下控制變量：企業是否是股份有限制企業；企業所在的行業類別；企業當年的銷售收入取對數；企業所在地區。

在截取的條件下，由于y的條件期望不再與y*相同，若采用OLS模型，估計結果是有偏且不一致的。這里參照Tobin在1958提出的Tobit ML方法進行估計，此時在附加了假設即解釋變量對于截取概率的影響方向與它們對y*的影響方向是一致的后，用極大似然方法對該模型進行估計。

(三)數據來源。本文數據采用2012年全國私營企業調查數據。該數據自1992年起，每兩年對全國私營企業進行調查，該調研依托全國工商聯和國家工商總局聯合組的成調研組對數據進行采集整理工作。在全國范圍內按萬分之五的比例進行抽樣。本次抽樣調研總共發放5453份問卷，收回5073份，總收回率為93.03%。具有很強的代表性，是研究我國私營企業相關問題的理想數據。

(四)實證結果。Tobit模型回歸結果如表1所示。對于本文主要解釋變量研究發現，對虛擬變量體制內干部經歷(否=0)的回歸結果顯著為正，即有體制內干部經歷的企業主，企業的資產負債率都較高，愿意承擔較高風險。這可能是由于體制內干部的經歷能加深其對政府政策的了解，能更好的把握政策變動所帶來的機遇，也就更愿意承擔更大風險使其企業加速發展；另一方面有體制內干部經歷的企業主相對來說其社會資源更多，也更容易獲得他人的貸款。與此同時，對虛擬變量體制外企業經歷(否=0)的回歸結果顯著為正，即有體制外企業經歷的企業主也更傾向于承擔較大的風險。這可能是由于有體制外企業經歷的企業主經歷過市場的錘煉，對市場有更深刻的理解，也對資本力量對一個企業發展的作用有更清晰的認知，從而更愿意承擔風險來是自身企業得到發展。而對于有體制內員工經歷的企業主，其風險承擔意愿與其他企業主沒有較大差別。同時這里需要注意的是虛擬變量體制內干部經歷(否=0)的回歸結果顯著大于虛擬變量體制外企業經歷(否=0)的回歸結果。即對有體制內干部經歷的企業主而言，可能由于其經歷及其資源，會傾向于使企業承擔了過大的不必要的風險，反而有損于企業發展。

對于控制變量而言。對股份有限公司，由于其可以通過股票市場獲得資金，融資渠道更為豐富，其資產負債率較低。對于產業類型來說，由于第二產業相對資金要求更高也需要承擔更大的風險，回歸結果顯示，當以第二產業為參照組時，第一產業、第三產業的企業資產負債率都較低。而對于不同地區的企業來說，其資產負債率并沒有顯著差異。

表1 Tobit 模型回歸結果

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三、結論與展望

結合實證分析結果來看，不同職業經歷的企業主其風險選擇確實存在差別，其中有體制內干部經歷和體制外企業經歷的企業主愿意承擔較高風險，其企業的資產負債率較高；而有體制內員工經歷的企業主和有過其他經歷的企業主其風險承擔相對較低。

本文研究結果表明：除了主流文獻發現的企業經營變量對其風險選擇有較大影響外，企業主的職業背景也會對其風險承擔有顯著影響。這一結果有助于人們理解和預測不同職業背景的企業主的企業風險決策行為。