CEO金融背景能提高企业投资效率吗？

■陈旭 李健

一、引言

当前，在全球疫情快速演变，外部环境更趋严峻的背景下，我国整体投资回报率持续低迷。未来，中国要以更高水平促进深层次改革、推动经济高质量发展，需要将驱动动能从投资量向投资效率转变。然而，中国上市公司的大规模投资中却存在大量低效、无效的投资[1]。非效率投资会增加企业的财务风险，损害企业业绩，甚至使企业陷入财务危机，导致破产[2]。同时，非效率投资会使得真实的“坏消息”被隐匿，一旦“坏消息”被公开将导致严重的股价崩盘风险，这会危及广大投资者的利益和资本市场的稳定[3]。因此，考察投资效率的影响因素和作用机制不仅有助于增长企业价值，建立稳定的资本市场，而且有助于加快构建中国经济新发展格局，推动经济高质量发展。

信息不对称和代理冲突是造成投资效率低下的关键原因[4，5]。一方面，管理者与投资者之间存在信息不对称，这导致企业由于存在融资约束而降低投资效率。另一方面，股东与管理者之间存在代理冲突，管理者可能会在违背股东利益最大化原则的基础上做出投资决策，进而导致投资效率低下。因此，管理者的行为特征与企业投资效率密切相关。高层梯队理论认为高管的经验、价值观和经历会使高管做出个性化的决策，进而影响组织结果[6]。CEO 作为高管团队中的核心成员，同时也是企业的掌舵者，其个性化特点对企业投资决策和投资效率有着重要影响。一是基于股东与管理者之间存在的代理冲突，不同类型的CEO在个人利益与企业利益的权衡下会采用不同经营策略，进而影响企业投资行为。二是基于烙印机制，曾经的经历会令CEO留下深刻的“印记”并影响其认知和能力，这会对企业投资决策和投资效率产生影响。烙印机制阐述了个体在特殊的“敏感时期”会形成相应的印记，且这些印记会对个体之后的行为产生“持续的影响”[7]。因此，烙印机制存在三个关键要素，即“敏感时期”“印记”和“持续的影响”。金融行业具有高收入、高风险和高压力等特点，CEO 的金融从业经历可以视为特殊的敏感时期。金融行业存在较高专业能力的要求，同时其高度刺激的环境，会使得具有金融从业经历的CEO 形成高度个性化的思维模式、认知能力和资源能力，并对其之后的工作产生影响，即CEO 的金融背景会形成“匹配的印记”，且这些印记会产生持续的影响。已有研究表明，具有金融背景的CEO在改善企业财务柔性、调整资本结构、提高企业风险投资水平、加速企业金融化以及企业信息披露程度等方面有着重要作用[8—10]。目前已有研究主要关注高管金融背景在金融、融资领域的直接影响，而具有金融背景高管的投融资决策后果最终体现为企业投资效率方面的研究尚有所欠缺。

基于此，本文以2008—2020年A股上市公司为样本，实证检验了CEO金融背景对企业投资效率的影响和作用机制。本文可能存在的边际贡献如下：一是从微观视角分析了CEO 金融背景对企业投资效率的影响和作用机制，在打开企业投资效率“黑箱”的同时，为我国经济高质量发展提供了经验证据。二是在现有高管治理相关研究的基础上，捕捉到CEO金融背景对企业投资效率的抑制效应，不仅为“烙印理论”的研究提供了新的切入点，为之后基于国情的研究提供了方向，也为我国上市公司的治理提供了本土化依据。

二、文献综述与假说提出

（一）文献综述

现有文献主要基于信息不对称理论和委托代理理论，围绕企业行为、外部利益相关者以及管理者研究企业投资效率的影响因素。企业行为主要可以分为内部治理、信息披露和企业战略选择三个层面。关于外部利益相关者，目前学术界主要围绕银行、媒体、客户研究企业投资效率影响因素。在管理者个人特征方面，现有文献主要基于“高层梯队理论”，以董事会和管理层为切入点，研究其性别、年龄、学历、个人经历、过度自信等人口统计学及行为学特征对企业投资效率的影响。在高管性别方面，李世刚[11]研究发现女性高管能够抑制企业过度投资行为进而提升企业价值。在高管年龄、学历和任期方面，高管的年龄越大、学历越高、任期越长时，企业财务绩效越好[12]，进而抑制了企业非效率投资[13]。在高管个人经历方面，具有海外背景的高管能够给企业带来较为先进的管理模式和海外资源，改善企业治理水平、提高企业绩效[14]，从而缓解了管理者与股东之间的代理冲突，提高企业投资效率[15]。在高管早期生活经历方面，已有研究表明高管的大饥荒经历[16]、参军经历[16]和改革开放经历[17]均对企业投资效率有重要影响。在政治关联方面，目前学术界并未形成统一结论。有研究表明，政治关联有助于缓解家族企业投资不足现象[18]；而Chen 等[19]以我国企业为研究样本得出，政治关联在国有企业中加剧了信息不对称和代理冲突，进而损害投资效率，而这一影响在非国有企业中并不显著。在过度自信方面，刘艳霞等[20]研究发现管理者过度自信会导致非效率投资，进而降低企业投资效率。综上所述，现有投资效率文献主要集中在企业内部行为、外部利益相关者和企业管理者三个层面，遵循由外部到内部、由宏观到微观的研究脉络。基于管理者个人特征的相关研究大多聚焦于高管的年龄、性别、教育水平和早期生活经历等表层特征，从管理者背景特征、环境特征及心理维度等深层次方面展开研究尚显不足，关于管理者个人特征对投资效率影响机制的研究更是亟待深化。

金融背景不仅影响高管的个人能力、金融投资决策风格和思维逻辑，而且影响高管向资本市场传递的信号，令其具有鲜明的个人烙印。首先，在个人能力方面，具有金融背景的高管在曾经的工作经历中与券商、基金、投资公司等金融机构建立了良好的关系，积累了大量的资源和人脉，且金融背景的特殊性塑造了高管较强的财务咨询能力[21]，这使金融背景CEO 能够改善企业的资本结构[22]。Custódio 等[9]研究表明具有金融背景的CEO 倾向于选择保守的财务政策，即会持有更少的现金、更多的债务并进行更多的股份回购。Sisli-Ciamarra[23]研究表明具有银行背景的高管能够帮助企业获得较低成本的债务融资。其次，在金融投资方面，金融行业高风险、高压力的特殊性塑造了高管较强的抗风险能力，金融背景高管在面对金融投资决策时能够及时地识别、应对风险，这会促使他们形成风险偏好的投资风格[24]。金融背景高管的专业技能与投资偏好会促进企业进行金融资产投资[25]，加速企业金融化进程[8]。同时，金融背景高管在金融投资方面的套期逐利性会加剧代理问题[26]，并抑制企业创新水平[27]，进而加剧企业股价崩盘风险[28]。最后，在思维逻辑方面，金融背景高管拥有丰富的资本市场操作经验，更加了解投资者的信息需求，这使其在面对资本市场时做出的决策更为成熟和稳健[29]。金融背景高管能够意识到会计信息对投资者的重要性，因而他们更倾向于提供高质量的会计信息[9]，并通过改善内部控制缺陷提升治理水平[30]，抑制企业盈余管理行为[31]，提高信息披露质量[10]。通过梳理，可以发现已有研究主要集中在高管金融背景在金融、融资领域的直接影响，投资效率作为高管投融资决策的最终体现，目前学术界尚未深入探讨高管金融背景与企业投资效率的关系。本文基于“烙印理论”探讨CEO 金融背景对企业投资效率的影响效应和影响路径，不仅可以减少因高管群体内部职权不同带来的研究噪声，还可以丰富相关的研究。

（二）假说提出

1.CEO金融背景与企业投资效率

具有金融背景的CEO 可能会提高企业的投资效率。一方面，我国资本市场较为年轻，具有金融背景高管的社会关系作为一种非正式制度，可以帮助企业获取更多资源，从而缓解融资约束。已有研究表明，具有银行背景的高管能够为企业带来更多的贷款、更高的信贷额度以及更长的贷款期限[32]，并能降低债务融资成本[23]。此外，具有金融背景的CEO与金融机构联系密切，更加了解金融机构所需要的信息，这能够降低企业与金融机构的信息不对称，有助于企业开展融资活动[33]。综上，金融背景CEO 可以缓解企业融资约束，进而在一定程度上能够缓解企业投资不足现象[34]，最终通过降低企业非效率投资来提升企业投资效率。另一方面，金融背景高管拥有较强的信息处理、资本运作和投资筛选能力，这可以帮助企业选择优质的投资项目、制定最佳的投资决策。Waller 等[35]研究发现高管某一领域的技能专业性能使他们更容易地处理该领域的信息，进而降低信息分析与搜集成本。同理，具有金融背景的CEO 在之前的从业经历中积累了大量经验，并拥有丰富的专业知识和技能，在金融信息处理方面具有优势，因此能够快速获取、整合信息并降低信息处理成本，从而及时把握住投资机会，做出最佳的投资决策，提升投资效率。此外，金融背景CEO 拥有较强的资本运作和投资筛选能力，同时也对市场的变化更加敏感，能够运用专业知识和技能甄别投资项目并优化投资组合[36]，提高投资项目质量进而提升投资效率。

具有金融背景的CEO 也可能会损害企业的投资效率。一方面，具有金融背景的CEO在缓解企业融资约束的同时，也会为企业带来更多可支配的自由现金流，这可能会加剧过度投资行为，进而降低企业投资效率。Denis 等[37]研究表明融资约束对企业过度投资行为具有抑制效应，且能够改善边际投资收益，进而提升投资效率。王彦超[38]研究表明当企业融资不受约束时，企业内部会存在超额现金资产，最终导致过度投资。具体来说，金融工作经历会形成CEO 的社会资本，为企业带来更多的融资资源，提升企业外部融资能力，改善企业现金持有环境。同时，这也会使企业内部拥有大量现金资产，当管理层持有超额现金资产时，极有可能出于利己动机而滥用企业自由现金流，从而加剧企业投资效率的恶化。另一方面，具有金融背景的CEO在金融投资领域容易产生过度自信的心理状态，进而降低企业投资效率。金融背景CEO 在投融资领域的专业优势会使他们产生强烈的优越感和自信。同时，在投融资方面的专业素养会增强其话语权和决策自主权，高管团队中的其他成员对CEO 的投资决策更为信服，进而可能会降低对CEO 的监督程度。可以预见，具有金融背景的CEO更容易产生过度自信的心理状态，对投资项目未来现金流量做出过度乐观的估计[39]，进而降低企业投资效率[20]。

综上，本文提出如下假设：

H1a：CEO金融背景会降低企业投资效率。

H1b：CEO金融背景会提高企业投资效率。

2.CEO金融背景类别与企业投资效率

CEO 金融经历主要是指CEO 曾在金融机构就职，而不同金融机构在行业规则、工作环境和风险水平方面均有不同，即CEO 会形成差异化的烙印[8，33]。故不同金融工作经历的CEO 在认知和能力方面会有所不同，这会对企业投资效率产生不同的影响。一方面，银行的主要业务比较单一，工作模式相对固定，风险相对较小；而券商、投行等金融机构业务范围较广，工作环境较为复杂，且工作压力大、风险高。因此，相比具有银行背景的CEO，非银行背景的CEO 在复杂的工作环境中积累了大量金融领域的工作经验，在对金融信息的处理、对投资机会的把握以及对投资风险的把控等方面具有显著优势，这种个人能力的差异会直接反映在企业投资效率方面。另一方面，当前间接融资仍是中国企业进行融资的主要方式，且银行借贷在其中占据重要地位。既有研究表明，企业进行金融投资的资金来源是借贷资金。相比具有非银行背景的CEO，具有银行背景的CEO更加熟悉银行借贷流程，且在从业经历中积累了大量的人脉资源，当企业面临资金需求时，银行背景的CEO能够为企业提供稳定的资金来源，创造宽松的资金环境，这种资源获取能力的差异会直接反映在企业投资效率方面。

综上，本文提出如下假设：

H2：CEO 金融背景与企业投资效率的关系因CEO金融背景差异而呈现异质性特征。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文选取2008—2020年A 股上市公司为研究对象。参照已有研究，本文对原始数据进行了如下处理：（1）剔除金融行业上市公司；（2）剔除ST、*ST、PT 和被强制退市的上市公司；（3）剔除2008—2020年主要数据缺失的样本；（4）为了避免极端值对研究结论的影响，对所有连续变量进行了上下1%水平的缩尾处理（winsorize）。本文所需原始数据均来源于国泰安数据库（CSMAR），但数据库中CEO金融背景在同一年度内存在较多缺失值与重复值，因此本文对CEO金融背景数据进行了如下处理：针对同一年度内披露多位CEO的情况，通过手工搜集企业年报与企业门户网站披露的CEO 任期与离职情况进行核对；针对同一年度内CEO 金融背景缺失的情况，通过手工搜集上市公司CEO 简历进行补充核对。经过上述处理，本文最终得到了21315个观测值。

（二）变量定义

1.解释变量

CEO金融背景（CEOFIN）。本文借鉴杜勇等[8]的研究，以是否拥有金融机构从业经历来界定CEO是否具有金融背景，即CEO 是否曾在金融监管部门、政策性银行、商业银行、保险公司、证券公司、基金管理公司、证券登记结算公司、期货公司、投资银行、信托公司、投资管理公司、交易所、其他金融机构就职过。如果CEO 拥有金融背景，则CEOFIN 取值为1；否则，取值为0。

CEO 银行背景（BCEOFIN）。为了进一步考察CEO 金融背景异质性对投资效率的影响，本文将CEO金融背景进一步分类：若CEO只具有银行类金融机构的就职经历，则BCEOFIN 取值为1；否则，取值为0。

CEO 非银行背景（NCEOFIN）。若CEO 只具有非银行类金融机构的就职经历，则NCEOFIN取值为1；否则，取值为0。

2.被解释变量

本文借鉴Richardson[40]、姚立杰等[41]的研究，以回归残差即企业正常投资额与理论投资额之间的偏差部分来度量投资效率。具体回归模型如下：

其中，Invi,t为企业新增投资额，本文参考代昀昊等[15]的研究将其定义为购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金与处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金差额与当年年初总资产之比。托宾Q 值（TobinQ）、资产负债率（Lev）、现金持有量（Cash）、上市公司年限（Age）、企业规模（Size）、公司股票年回报率（Ret）为影响投资效率的其他因素，模型（1）中所有的解释变量均滞后一期。模型（1）中测算投资效率的方法有分行业、分年度回归以及控制行业与年份固定效应回归两种。为了与多数投资效率文献可比[40—42]，本文通过控制行业与年份固定效应进行回归测算投资效率，回归得到的残差εi,t为企业正常投资额与理论投资额之间的偏差部分，对残差取绝对值作为投资效率的代理变量，即InvEff1。InvEff1值越大，表示所在企业投资效率越低。在模型（1）中，企业成长性以托宾Q 值来衡量。参考王善平等[43]的研究，本文以企业营业收入增长率作为企业成长性的代理变量，代入模型（1）进行回归，得到投资效率的另一个测度（InvEff2）。

3.控制变量

参考Richardson[40]、代昀昊等[15]的研究，本文控制了资产负债率（Lev）、企业规模（Size）、上市公司年限（Age）、营运现金流（CFO）和企业现金持有量（Cash）。关于企业成长性和盈利能力，本文控制了托宾Q 值（TobinQ）、公司股票年回报率（Ret）、资产回报率（ROA）和营业毛利率（GP）。公司治理方面，本文控制了独立董事比例（Out）、第一大股东持股比例（Block）、高管持股比例（SR）和董事长与总经理是否兼任（BOTH）。同时，考虑到上市公司高管个人特征的影响，本文控制了CEO 海外经历（OVERSEA）、CEO政治关联（CEOPC）和CEO财务背景（CEOCW）。所有变量的具体定义如表1所示。

表1 变量定义

（三）模型设定

为了验证前文提出的假说，本文构建了以下待检验模型：

模型（2）中，InvEff 为企业投资效率，以企业正常投资额与理论投资额之间的偏差部分来度量。CEOFIN 为CEO金融背景的虚拟变量，若上市公司i在t年的CEO 具有金融背景则取值为1，否则为0。CVs为一系列控制变量，Year和Industry为年份与行业的虚拟变量。依据假设，若β1显著为正，表明CEO金融背景对企业投资效率产生抑制作用，假设H1a成立，反之H1b成立。考虑到金融背景的异质性，模型（3）中将CEO金融背景细分为CEO是否只具有银行背景（BCEOFIN）和非银行背景（NCEOFIN）。若系数β1和β2的符号和显著性具有明显差异，则假设H2成立。

四、基础回归结果分析

（一）CEO金融背景与企业投资效率

表2中（1）至（4）列为模型（2）OLS 的回归结果。（1）列为未考虑控制变量的情况，解释变量为CEO金融背景（CEOFIN），被解释变量为企业投资效率（InvEff1），回归结果显示CEOFIN 的估计系数为0.0031且在10%的水平上显著。（2）列为考虑控制变量的情况，回归结果显示CEOFIN 的估计系数为0.0032 且在5%的水平上显著。因投资效率存在多种测度方式，（3）和（4）列中将被解释变量替换为投资效率的另一个测度（InvEff2），回归结果与上述一致。这说明CEO 金融背景会对企业投资效率产生显著负面影响。上述结果支持了假设H1a，即CEO具有的金融背景会降低企业的投资效率。

（二）CEO金融背景类别与企业投资效率

表2中（5）和（6）列为模型（3）OLS 的回归结果，检验了CEO 金融背景异质性对企业投资效率的影响。（5）列中，解释变量为CEO银行背景（BCEOFIN）和CEO非银行背景（NCEOFIN），被解释变量为企业投资效率（InvEff1），回归结果显示BCEOFIN的估计系数为0.0078 且在5%的水平上显著，NCEOFIN 的估计系数为0.0019 且不显著。（6）列中，将被解释变量替换为投资效率的另一个测度（InvEff2），回归结果仍与（5）列相同。这说明具有银行背景的CEO对企业投资效率产生的负向作用更为显著。上述结果支持了假设H2，即CEO金融背景与企业投资效率的关系因CEO金融背景差异而呈现异质性特征。

表2 CEO金融背景类别与企业投资效率

（三）CEO金融背景与企业过度投资和投资不足

为了进一步分析CEO 金融背景对企业投资效率的影响，本文参考Biddle 等[44]的做法，以模型（1）中得到的残差值εi,t细分企业非效率投资。若εi,t＞0，则企业存在过度投资现象；若εi,t＜0，则企业存在投资不足现象。本文将不同测度得出的企业非投资效率进一步划分为过度投资（O_InvEff1、O_InvEff2）和投资不足（U_InvEff1、U_InvEff2）后，对模型（2）重新进行估计，OLS 回归结果如表3所示。在过度投资的样本组中，CEOFIN 的估计系数均在5%的水平上显著为正，而在投资不足的样本组中，CEOFIN 的估计系数均不显著。这说明CEO 的金融背景会导致企业出现过度投资现象进而降低企业投资效率。可能的原因是，CEO 在投融资方面的专业素养导致他们对投资项目未来现金流量的估计过于乐观，造成主观误判，从而导致过度投资。

表3 CEO金融背景与企业过度投资、投资不足

五、作用机制检验

前文证实了CEO 金融背景与企业投资效率负相关，即具有金融背景的CEO会损害企业的投资效率。那么其传导机制是什么样的？前文已阐明，具有金融背景的CEO在给企业带来融资资源的同时，也会增加管理者可支配的资金，从而产生过度投资行为，降低企业投资效率。此外，CEO 之前的经历也会对其心理塑造产生影响。大量研究表明管理者是过度自信的，具有金融背景的CEO在面对投资决策时更容易过度自信，导致高估收益、低估风险。综上所述，本文认为CEO的金融背景对企业投资效率的抑制效应主要通过过度自信和融资约束两条机制路径。为此，参考温忠麟等[45]关于中介效应检验的三步法，构建如下模型检验CEO金融背景对企业投资效率的影响路径：

模型（5）和模型（6）中，MV 为中介变量，分别为过度自信（CON）和融资约束（FC），并按以下步骤进行检验：用模型（4）检验CEO 金融背景对企业投资效率的影响，若β1显著，则对模型（5）进行回归分析。若γ1显著，则将解释变量（CEOFIN）与中介变量（MV）同时纳入模型（6）进行分析。若μ2显著但μ1不显著，则为完全中介效应；若μ2和μ1均显著，则为部分中介效应；若μ2不显著，则中介效应不成立。

（一）CEO金融背景、过度自信与企业投资效率

本文参考姜付秀等[46]的研究，采用高管相对报酬法对过度自信（CON）进行度量，若CEO 所在企业前三名高管薪酬之和/所有高薪酬之和的比例大于薪酬比例中位数，则CON取值为1，否则为0。

回归结果如表4所示。（1）列中CEOFIN 的回归系数在5%的水平上显著为正，满足了中介效应的前提条件。（2）列中CEOFIN 的回归系数在1%的水平上显著为正，说明具有金融背景的CEO更容易产生过度自信的心理。（3）列中同时纳入了CEO 金融背景（CEOFIN）与过度自信（CON），CEOFIN 的回归系数从0.0032 降至0.0031，且在10%的水平上显著，CON 的回归系数在5%的水平上显著为正。依据温忠麟等[45]的研究，本文中γ1、μ2与μ1的符号相同，表明过度自信在CEO 金融背景与企业投资效率之间起到了部分中介效应的作用。同时，本文还进行了sobel检验，Z值为2.284且在5%的水平上显著，这进一步证明了过度自信的部分中介作用，即具有金融背景的CEO 通过提升过度自信程度降低企业投资效率。因此，本文的一个作用机制为：CEO 金融背景→过度自信→企业投资效率。

（二）CEO金融背景、融资约束与企业投资效率

本文参考卢盛峰等[47]的研究，利用SA指数的绝对值（FC）来衡量企业融资约束程度，FC值越大表示企业的融资约束程度越高。

回归结果如表4所示。（4）列中CEOFIN 的回归系数在5%的水平上显著为负，表明具有金融背景的CEO 能够缓解企业融资约束。（5）列中同时纳入了CEO 金融背景（CEOFIN）与融资约束（FC），CEOFIN的回归系数在10%的水平上显著为正，FC的回归系数在10%的水平上显著为负，这说明融资约束在CEO 金融背景与企业投资效率之间起到了部分中介效应的作用。同时，本文还进行了sobel检验，Z值为2.097 且在5%的水平上显著，这进一步证明了融资约束的部分中介作用，即具有金融背景的CEO通过缓解企业融资约束来降低企业投资效率。因此，本文的另一个作用机制为：CEO 金融背景→融资约束→企业投资效率。

表4 过度自信与融资约束作用机制检验结果

六、稳健性检验

（一）内生性问题

为应对可能存在的内生性问题，本文进行了多种检验，具体如下：

1.倾向得分匹配法

为了缓解核心变量内生性问题，本文采用倾向得分匹配法进行检验。首先，本文以CEOFIN 为被解释变量，托宾Q 值（TobinQ）、资产回报率（ROA）、资产负债率（Lev）、企业规模（Size）、上市公司年限（Age）、营运现金流（CFO）、董事长与总经理是否兼任（BOTH）、CEO海外经历（OVERSEA）、CEO政治关联（CEOPC）、CEO财务背景（CEOCW）以及行业与年度虚拟变量为特征变量，进行Logit回归并计算倾向得分值。其次，依据计算所得的倾向得分值按照最近邻匹配的方法（1∶1）进行匹配。最后，对匹配后的样本进行回归分析。匹配效果检验表以及核密度函数图（备索）显示匹配效果较好。表5报告了匹配后的样本回归结果，CEOFIN 的回归系数在10%的水平上显著为正，BCEOFIN 的回归系数在5%的水平上显著为正，NCEOFIN的回归系数为0.0021但不显著。结果与前文结论一致。

表5 匹配后的回归结果

2.工具变量法

为了进一步解决内生性问题，本文还采用了工具变量法。借鉴Yang等[27]的做法，本文选取相同省份内上年度同行业CEO 金融背景的均值作为工具变量，这是因为上年度同行业CEO金融背景的均值并不会影响自身企业的投资效率，但与企业是否聘用具有金融背景的CEO 有关[17，25]。因此，理论上本文所选的工具变量是外生的且具有相关性，回归结果见表6。第一阶段回归结果显示，工具变量（AVERCEOFIN）与CEO 金融背景（CEOFIN）在1%的水平上显著为正，LM 检验值为85.58，P 值为0.0000，拒绝原假设，即“H0：工具变量识别不足”。Cragg-Donald Wald F statistic 统计量、Kleibergen-Paap Wald rk F statistic 统计量分别为1211.932、210.01，拒绝“弱工具变量”的原假设。（2）和（3）列为第二阶段回归结果，采用了不同投资效率的测度，CEOFIN 的回归系数均在5%的水平上显著为正，与上文结果一致，能较好解决内生性带来的影响。

表6 工具变量回归结果

3.滞后变量

为了应对反向因果带来的潜在内生性问题，本文将CEO 金融背景滞后一期（CEOFIN1）进行分析，结果见表7。（1）列中被解释变量为InvEff1，（2）列中被解释变量为企业投资效率的另一个测度InvEff2，CEOFIN1 的估计系数均在5%的水平上显著为正，说明CEO 金融背景对企业投资效率产生显著负向影响。这与前文结论一致。同时，本文还将所有控制变量滞后一期进行分析，结果与上述一致。

表7 滞后解释变量检验结果

（二）更换被解释变量度量方法

为确保研究结果的稳健性，本文另外构建了两个投资效率的测度。参考Biddle 等[44]的研究，采用投资-成长机会敏感度模型估算企业投资效率，成长机会用销售收入增长率来衡量。模型（7）中，因变量Inv 为企业当年新增投资，与模型（1）中的定义一致；自变量SalesGrowth 为企业较上一年销售收入变化的百分比。对模型（7）进行分行业、分年度回归，并剔除每年每个行业观测值小于20的样本，回归得到的残差εi,t即为企业投资偏离的部分，对残差取绝对值则得到了企业投资效率的一个测度（InvEff3）。同时，为了减少销售收入增长率变动所带来的差异，参考代昀昊等[15]的研究，本文在模型（7）的基础上构建了一个分阶段回归模型。模型（8）中，加入哑变量NEG 以及NEG 与SalesGrowth 的交乘项。当销售收入增长率小于0时取值为1，否则为0。同样，对模型（8）进行分行业、分年度回归，并剔除每年每个行业观测值小于20的样本，残差的绝对值即为企业投资效率的另一个测度（InvEff4）。

回归结果如表8所示。（1）和（2）列中解释变量为CEOFIN，被解释变量为企业投资效率的不同测度（InvEff3、InvEff4），回归结果表明，CEOFIN的回归系数分别在1%和5%的水平上显著为正，即金融背景的CEO 会降低企业投资效率。以上结果与前文结论相一致。

表8 替换被解释变量检验结果

（三）更换计量方法

由于企业投资效率属于受限变量，本文还采用了Tobit 模型进行检验。检验结果如表9所示。（1）和（2）列的结果表明，CEOFIN 的回归系数分别在5%和10%的水平上显著为正，这说明CEO金融背景对企业投资效率产生显著负向影响。（3）和（4）列的结果表明，BCEOFIN 的回归系数均在5%的水平上显著为正，NCEOFIN 的回归系数均不显著，这说明CEO 金融背景与企业投资效率的关系因CEO 金融背景差异而呈现异质性特征，即CEO的银行背景对企业投资效率产生的负向作用更为明显。以上结果再次验证了本文结论。

表9 更换计量方法检验结果

七、拓展性分析

基于我国制度背景，企业不同产权性质可能会对CEO 行为以及企业投资效率产生不同影响。一方面，国有与非国有企业在投资政策选择和风险承担水平方面存在本质区别。具体来说，国有企业在日常经营的同时还需要承担保障就业、基础设施建设等社会责任，并受到严格的外部监督。此外，国有企业的CEO还需要考虑政治声誉，他们没有内在动力去承担风险，会为了追求平稳发展而采取保守的投资政策。在严格的外部监督以及管理者缺乏内在动力的情况下，国有企业投资效率下降的可能性较低。而非国有企业则以经济效益最大化为首要目标，且CEO个人收益往往与公司收益相关联，因此，非国有企业具有金融背景的CEO 会更加追求高风险、高收益，进而采取激进的投资政策，投资效率下降的可能性将大幅提升。另一方面，国有与非国有企业往往面临不同的融资风险。具体来说，国有企业有政府作为“担保人”，即使投资出现亏损，政府也能及时“兜底”。同时，国有企业拥有充足的资金、宽松的投资环境，投资风险相对较小。而非国有企业在融资市场中处于劣势地位，往往面临严重的融资约束，即使拥有优质的投资项目，也可能因为资金不足而放弃，进而降低投资效率。回归结果如表10所示，在国有企业样本中CEOFIN 的估计系数为0.0033 且不显著，在非国有企业样本中CEOFIN 的估计系数为0.0040 且在10%的水平上显著，即相较于国有企业，CEO 金融背景对企业投资效率的负向作用在非国有企业中更为显著。

表10 CEO金融背景、产权性质与企业投资效率

八、结论与启示

本文以2008—2020年A 股上市公司为研究对象，实证检验了CEO金融背景对企业投资效率的客观影响和作用机制。研究发现，具有金融背景的CEO 会导致企业过度投资进而显著降低企业投资效率。在考虑了金融背景类别后，本文发现CEO金融背景与企业投资效率的关系因CEO 金融背景的差异而呈现异质性特征，即银行背景CEO产生的负向作用更为显著。为了保证研究结果的稳健性，本文采用了不同测算企业投资效率的方法并更换了不同的计量方法。通过检验，发现CEO金融背景会抑制企业投资效率这个结论是稳健的。同时，考虑到内生性问题所带来的影响，本文采用了倾向得分匹配法、工具变量法、滞后核心变量的方法予以克服。从过度自信与融资约束视角进行渠道检验，发现CEO的金融背景通过提高CEO过度自信程度、降低融资约束程度进而抑制企业投资效率。从不同产权层面进行分析，本文发现CEO金融背景对企业投资效率的负向作用在非国有企业中更为显著。

基于以上结论，本文认为以下建议值得关注：

（1）对于管理层来说：高管应辩证看待之前工作经历所带来的影响。管理层需要对曾经工作经历中形成的思维和认识保持警觉，及时进行自我反思，合理认识自己的能力，在面对投资机会时谨慎考虑保持警觉，避免因盲目自信而导致投资决策失误。

（2）对于企业来说：第一，需要考虑管理层工作经历的多样化，聘用合适经历背景的高管。企业在聘请管理层时应考虑高管背景的多元化，使得各种背景高管之间形成互补，促进企业进一步发展。第二，企业应完善内部治理机制，充分发挥内外部治理机制的约束作用。充分发挥董事会、监事会和管理层三者的制衡作用，确保决策过程的合理性和科学性。同时，企业也可以设计实施风险规避薪酬体制，进而达到约束和监督管理层的目的。此外，企业可以聘请外部第三方机构对CEO 做出的投资决策进行评估，避免CEO因盲目自信和独断专行造成投资决策失误。

（3）对于政府部门来说：需要完善资本市场机制，加快国有企业改革，改善资本市场环境。政府部门需要尽量完善资本市场机制，营造良好的投融资环境，降低民营企业融资劣势，扩大融资渠道。■