1. 引言
当前，世界处于“多事之秋”，国际上全球气候变暖、俄乌军事冲突、通胀高企及经济衰退等多重危机叠发，使得全球经济增速放缓，充满高度不确定性。中国面临着经济减速、经济增长动能转换、人口负增长、中美冲突升级等百年未有之大变局，为实现中国高质量可持续发展，国家不断出台各种政策，间接导致微观主体无法对政策出台时间、指向和强度、执行效果等形成精准预期，中国经济政策不确定性不断攀升 [1] 。为了降低不确定性对企业的影响，企业会更倾向选择流动性更强、收益更快的金融资产；同时，受到产能、流动性过剩、成本上升和金融监管相对滞后等因素的影响，实体经济回报率下降，房地产业和金融业的投资回报率走高，许多非金融企业在投机动机驱使下开始脱离原有主营业务，投资金融和房地产行业，企业资金从传统的实体产业流向金融产业，即非金融企业的金融化趋势 [2] 。Wind数据库显示，2018年全年我国先后有1252家上市公司购买过银行理财产品，超过了上市公司总数的1/3，合计认购金额总额达到1.66万亿元，创近五年购买公司数和认购金额新高。
基于高层阶梯理论和烙印理论原理，公司董事长和总经理作为企业最高决策者和执行人，其个性特征和过往经历对公司经营管理决策具有重大影响 [3] [4] 。那么在不确定的政治经济环境下，具有不同个性特征和经历的高管，对于企业金融资产的配置是否具有差异？已有文献较少涉及到，本文试图加以探讨。因此，本文以2008~2019年中国A股上市公司为研究样本，讨论在经济政策不确定环境下，企业是否倾向于配置金融资产；重点研究具有不同经历的高管对于上市公司金融资产配置的差异性。
2. 理论分析与研究假设
2.1. 经济政策不确定性与企业金融化
国家经济、政治和政策的变化是影响企业金融化的重要因素 [5] ，经济增速放缓、经济货币政策等宏观经济环境的微小变化都可能成为推动企业金融化趋势的重要因素 [6] ，这种影响将通过预防性储蓄动机、投机逐利动机、股东价值最大化等动机影响企业金融资产配置。
首先，基于预防性储蓄动机的企业将会增加金融资产配置以应对宏观经济政策不确定性。因为金融资产流动性更强，弹性更大，以及进出市场门槛更低等特点，企业可以根据市场环境灵活地追加投资或减持金融资产 [7] ；金融资产可以更快的获得投资收益，以及在面临财务困难时，将金融资产迅速变现，发挥蓄水池功能，补充企业资金的流动性，缓解资金压力等 [8] 。因此，企业会出于预防性储蓄动机提高金融资产的投资比例。
其次，基于投机逐利动机的企业会增加金融资产的配置。因为实体产业的投资一般周期较长，投资金额较大，资金回报的时间较长，经济政策不确定性的攀升会冲击企业的实体投资，投资经济收益下降，而使得金融资产具有较高收益率，那么企业为避免资产价值损失，出于投机目的更倾向将资源投向金融行业 [9] ；当然不确定的经济政策会加大金融市场的波动，这种波动给金融资产投资者带来风险的同时，也可能带来丰厚的收益 [10] ，因此出于逐利目的的企业，将会进一步增加金融资产的配置比例。
最后，基于股东价值最大化的企业会增加金融资产的配置。经济政策不确定性的加深将波及企业未来业绩，加大了股东评估企业业绩和监督管理者的难度，加剧了信息不对称和代理问题 [11] ，此时，个人私利将会驱使管理者放弃企业的长期绩效选择配置金融资产，以获得短期财务利润，提高企业业绩，进而提高自己的薪酬。如果投资失败，也可将失败归咎于金融市场的不良状态。
另外，金融资产在投资期限、收益、风险等方面具有差异性，意味着经济政策不确定性对企业配置长短期金融资产行为可能存在差异。随着经济政策不确定性的上升，企业更倾向配置交易性金融资产等短期金融资产，来缓冲不确定性对主营业务利润的冲击 [12] 。因此，当经济政策不确定性上升，企业会根据实际情况调整金融资产的配置结构。基于上述分析，本文提出第一个假设：
假设1：经济政策不确定性促进企业金融化，并且更倾向配置短期金融资产。
2.2. 经济政策不确定性、高管特征与企业金融化
高管在公司投融资、资源分配等经营决策中发挥重大作用，高管的经历会影响企业如何接收、解读和处理经济政策不确定性所释放的信号，影响对政策变动的敏锐性，以及公司投资决策 [13] 。
2.2.1. 海外经历
相比传统高管，拥有海外经历的高管应对经济政策不确定性对实体产业冲击的能力可能更强。拥有海外背景的高管具有较广阔的国际化视野、先进的管理理念、较完备的知识架构以及投资决策能力 [14] ，在决策时能够帮助企业更加理性地辨析实体投资项目，会更加关注有助于企业获取长久竞争优势的实业投资项目。同时，海外经历会提高高管的风险管理以及抵抗风险素质能力，能将从海外学习到的知识应用到的企业实体生产和投资中，还可以充分利用海外社会关系网络，积极寻找海外合作伙伴，开拓海外国际市场的投资 [15] ，以此来缓解不确定性对实体产业的冲击，而不是只能在危局中投资金融资产。
相比传统高管，拥有海外经历的高管可能会更能阻止管理者在经济政策不确定性较高时的投机行为。欧美等发达国家及地区不仅在投资者保护、法律体系、政府监督、制度制定与执行等方面更为完善，而且还拥有相对成熟与规范的社会责任教育体系，基于烙印理论，海外的学习或工作经历会对具有海外背景的高管行为留下烙印，并且这些烙印也会贯穿在高管的经营管理中 [16] 。从而有效降低不确定性带来的代理成本，保证股东对管理者的监督 [17] ，抑制高管的投机逐利动机。因此，本文提出如下假设：
假设2a：具有海外经历的高管能够抑制经济政策不确定性对企业金融化的促进作用，尤其是降低短期金融资产的投资。
2.2.2. 金融背景
相比传统高管，拥有金融背景的高管，具备收集分析金融投资项目前景和投资风险的专业知识，以及预期投资收益、管理识别投资项目、捕捉投机机会的才能和市场敏感度，他们更熟悉资本市场运行规律和投资流程，能够在宏观经济政策频繁变动的环境下，读取对金融投资有价值的信息。同时，高管的金融工作经历，使得他们本能的关注金融行业的相关政策，他们在金融相关领域和部门拥有的人脉资源，能够促进其投资金融行业。因此，具有金融背景的高管在不确定性情况下，会加大企业的金融投资。
另外，具有金融背景的高管可能会为了追求私利，或显示其专业性以稳固管理地位 [18] ，他们会倾向持有投机性更强、获益更快的短期金融资产。所以具有金融背景的高管可能会更倾向于配置短期金融资产。因此，本文提出假设：
假设2b：具有金融背景的高管将增强经济政策不确定性对企业金融化的促进作用，尤其是增持短期金融资产。
2.2.3. 学术经历
相比传统高管，长期受学术研究熏陶的高管们拥有较强的创新欲望、创新思维和创造力 [19] ，学术研究的创新深深烙印在他们的行为之中。当经济政策不确定性的攀升影响企业经营时，基于烙印理论，他们会更注重实体产业的创新发展，以抵御不确定性的冲击。同时，在宏观经济环境不确定、经济金融化的大背景下，大多数企业争先恐后地将企业资产投入到金融、房地产等行业，以期获得超额利润，但具有学术背景的高管在面对不确定性时，会根据已有的数据和科学依据做决策 [20] ，不会盲目持有损害企业未来主业业绩、降低实业投资率的金融资产。所以，当经济政策不确定性较高时，具有学术经历的高管其创新性、谨慎性和自律性会抑制企业盲目持有金融资产。
另外，由于高校和科研机构的组织文化相对传统，基于烙印理论，具有相关工作经历的高管会更趋于保守和风险规避 [21] 。这意味着，当经济政策不确定性较高时，具有学术经历的高管可能会做出较为保守的决策，从而抑制企业持有短期金融资产的投机行为。因此，本文提出假设：
假设2c：具有学术经历的高管将抑制经济政策不确定性对企业金融化的促进作用，尤其会减少企业的短期金融资产。
3. 研究设计
3.1. 数据选择
本文以2008~2019年沪深A股上市公司为研究样本，剔除金融行业、变量缺失样本，共获得3304家企业25888个观测样本。其中，解释变量经济政策不确定性指数来源于http://www.policyuncertainty.com/网站，除该指数以外的所有财务数据均来自同花顺(IFIND)和国泰安(CSMAR)数据库，涉及的宏观数据指标主要取自国家统计局官网。所有数据通过excel2010和stata15进行整理、计算和回归。为控制极端值的影响，对所有企业层面的连续变量按照双边1%的标准进行winsorize处理。
3.2. 变量定义
3.2.1. 被解释变量
企业金融化(FIN)。根据中国企业会计准则的相关内容及Demir [22] 、胡奕明 [23] 等前人研究，本文将企业金融资产定义为货币资金、持有至到期投资、交易性金融资产、投资性房地产、可供出售金融资产、应收股利和应收股息等7项。另外根据2018年最新会计准则资产负债表的改动，将2018年~2019年的可供出售金融资产、持有至到期投资的相关数据替换为其他债权投资、其他权益工具投资、债权投资、以及其他非流动金融资产。同时参考张成思 [24] 的分类，将金融资产划分为狭义金融资产(不包括长期股权投资)和广义金融资产(包括长期股权投资)，分别回归。
再者，采用短期金融资产配置水平(SFIN)和长期金融资产配置水平(LFIN)替换企业金融化(FIN)，参考许罡和朱卫东 [13] 的研究，将短期金融资产配置水平定义为：2018年以前为(货币资金 + 交易性金融资产 + 可供出售金融资产)/资产；2018年以后为(货币资金 + 交易性金融资产 + 其他债权投资 + 其他权益工具投资)/资产。长期金融资产水平定义为：2018年以前为(持有至到期投资 + 投资性房地产 + 应收股利 + 应收股息)/资产；2018年以后为(投资性房地产 + 应收股利 + 应收股息 + 债权投资 + 其他非流动金融资产)/资产。
3.2.2. 解释变量
经济政策不确定性指数(EPU)。Baker [25] 统计了每个月中符合要求的《南华早报》的报道数目，然后除以该月内所有《南华早报》报道数目，最后把1995年1月的指数标准化为100，计算之后每个月的经济政策不确定性指数。本文参考饶品贵 [26] 的研究，将经济政策不确定性指数(EPU)用月度经济政策不确定性指数的算术平均值/100衡量，最终得到年度数据。
高管海外背景(SEABACK)。若总经理或董事长具有在海外留学或者任职的经历则赋值为1，否则为0。
高管金融背景(FINBACK)。如果总经理或董事长曾在政策性银行、商业银行、投资银行、金融监管部门、基金管理公司、保险公司、交易所、证券公司、证券登记结算公司、期货公司、信托公司、投资管理公司和其他金融机构从业过，则认为他们具有金融背景赋值为1，否则为0。
高管学术经历(ISXSGG)。如果总经理或董事长曾经或正在高校任教、科研机构任职或协会从事研究工作，则认为他们具有学术背景赋值为1，否则为0。
3.2.3. 控制变量
参考已有文献，本文的控制变量有：公司规模(LNSIZE)，公司总资产的自然对数；财务杠杆(LEV)，长期负债与总资产之比；总资产收益率(ROA)，本年度的净利润与年均总资产之比；股权集中度(CR)，第一大股东持股比例；企业的成长性(GROWTH)；经营性现金流(CFO)；国内生产总值(GDP)，年度国内生产总值的绝对值；货币供给量(M2)，年度货币供应量的绝对值，用于控制经济增长和通货膨胀因素的影响。
3.3. 模型构建
为了检验经济政策不确定性与企业金融化的关系，构建了如下检验模型来检验假设H1：
(1)
为了验证假设H2a、H2b、H2c，本文在模型(1)中加入高管特征变量MC。构建如下检验模型：
(2)
4. 实证检验
4.1. 描述性统计
由表1可知，狭义金融资产占比(FIN1)与广义金融资产占比(FIN2)的平均数均大于中位数，总体分布右偏，表明我国大部分上市企业的金融化程度较高，上市企业之间金融化程度差异较大。经济政策不确定性指数(EPU)的均值为3.145，大于中位数2.444，最小值为0.989，最大值为7.919，说明我国经济政策不确定性各个年份的波动幅度较大。在高管特征中，拥有海外经历、金融背景、学术经历等特征高管的企业在样本中的占比分别为12%、10%、30%。
企业资本结构(LEV)均值与中位数基本一致，大体呈正态分布，且企业长期偿债能力差异不大；各企业的盈利能力(ROA)存在较大的差异；经营现金流(CFO)与期末总资产之比呈大致的正态分布；上市企业的企业成长能力(growth)存在较大差异；企业的股权集中度(CR)存在一定的差异。
Table1. Descriptive Statistics of major variable
表1. 主要变量描述性统计
4.2. 经济政策不确定性与企业金融化
表2第(1) (2)列的经济政策不确定性指数(EPU)与企业持有狭义金融资产占比、广义金融资产占比的关系，均在1%的统计水平上显著，表明经济政策不确定性越高，企业金融化趋势越强；第(3) (4)列的经济政策不确定性指数(EPU)与金融资产配置结果的关系也通过了1%的显著性水平检验，且SFIN的回归系数(0.005)大于LFIN (0.002)，说明在面对经济政策不确定性时，上市公司更倾向于配置短期金融资产，假设H1得到验证。
Table 2. Economic policy uncertainty and the Enterprise financialization
表2. 经济政策不确定性与企业金融化
注：***、**和*分别表示 1%、5%、10%的显著性水平，以下相同。
4.3. 高管背景的调节作用
4.3.1. 海外经历
表3列示了高管海外经历对经济政策不确定性与企业金融化关系调节作用的检验结果。第(1) (2)列结果显示高管海外背景与经济政策不确定性交乘项系数均为负数，且通过1%的显著性水平检验；第(3)列高管海外背景与经济政策不确定性交乘项系数显著为负，第(4)列高管海外背景与经济政策不确定性交乘项系数不显著，验证了假设2a。结果表明具有海外背景的上市公司高管，其丰富的海外从业经验有助于他们更为从容地应对经济政策的不确定性，从而降低企业金融金融资产的配置；且他们拥有较强的风险把控能力和较高的未来预判能力，更为关注企业长期价值的发展，而更少出于投机动机配置短期金融资产。
Table 3. Moderating model of executives' overseas experience
表3. 高管海外经历的调节作用
4.3.2. 金融背景
表4列示了高管金融背景对经济政策不确定性与企业金融化关系调节作用的检验结果。第(1) (2)列结果显示高管金融背景与经济政策不确定性的交乘项系数均为正，且通过1%显著性水平检验；第(3)列的高管金融背景与经济政策不确定性的交乘项系数显著为正，而第(4)列高管金融背景与经济政策不确定性的交乘项系数不显著，验证了假设H2b。结果说明，当宏观经济政策不确定性上升导致高管对未来的预测能力下降时，此时具有金融背景的高管会利用其过往的金融知识加大投资其熟悉的金融领域，以降低投资决策的不确定性。同时，具有金融行业经历的高管出于更强的投机心理和卸责借口，会加大短期金融资产的投资，以此来应对经济政策不确定性对企业绩效的影响。
Table 4. Moderating model of executives’ financial background
表4. 高管金融背景的调节作用
4.3.3. 学术经历
表5列示了高管学术经历对经济政策不确定性与企业金融化关系的调节作用的检验结果。第(1) (2)列结果显示高管学术经历与经济政策不确定性交乘项系数均为负数，分别在1%、10%水平上显著；第(3)列显示高管学术经历与经济政策不确定性的交乘项系数显著为负，第(4)列交乘项系数结果不显著，验证了假设H2c。说明具有高校或科研院所工作经历的高管更为关注企业主营业务的实质发展。当宏观经济政策不确定性较高时，他们会尽可能稳定主营业务的发展，或在变局中寻找创新的可能点，进一步发展主营业务。另外，拥有学术经历的高管可能具有更强的社会责任意识和声誉，不会只顾眼前的短期利益而过多进行短期金融资产投资。
Table 5. Moderating model of executives’ academic experience
表5. 高管学术经历的调节作用
4.4. 稳健性检验
为对上述结论的稳健性予以确认，本文主要借助内生性检验、变量替代、更改样本期间展开稳健性测试。无论采用何种检验方式，实证结果依旧支持上述结论。
4.4.1. 内生性检验
一般来说宏观经济政策不确定性对于微观企业而言是外生的，但国家的财政政策、货币政策等宏观经济政策制定也来源于微观企业的现实情况，双向因果关系使得模型内生性问题不可避免。另外，由于宏观经济环境复杂多变，遗漏重要变量问题很可能存在，进而导致模型存在内生性问题。因此，本文参照Gulen and lon [27] 、的思路，尝试利用美国经济政策不确定指数作为中国经济政策不确定性的工具变量，利用2SLS方法进行参数估计。回归结果如表6所示，支持主回归结论。
Table 6. Regression results of instrumental variables
表6. 工具变量回归结果
4.4.2. 变量替代
① 替换被解释变量
由于短期限和高风险的特征，企业金融资产交易可能较为频繁，因此，本文除了采用传统的金融资产持有份额作为企业金融化衡量指标以外，还借鉴张成思和张步昙 [24] 、刘贯春等 [28] 的做法，采用广义金融渠道获利(PFIN1) (投资收益、公允价值变动损益及其他综合收益之和)和狭义金融渠道获利(PFIN2) (投资净收益 + 公允价值变动损益 + 其他综合收益 + 汇兑净收益 − 对联营和合营企业的投资净收益 + 利息收入 − 利息支出)作为金融渠道获利的度量指标，并用息税前利润进行标准化。将该指标替换原有金融化指标重新回归，得表7第(1) (2)列。同时，将金融资产划分为货币类金融资产和非货币类金融资产，对原有金融化指标剔除货币资金后，得到剔除货币资金的狭义金融化(FIN3)和剔除货币资金的广义金融化(FIN4)，借鉴胡奕明 [23] 做法采用相对指标，重新回归得到表7的第(3) (4)列，回归结果支持上述结论。
Table 7. The robustness test results of the replacement enterprise financialization index
表7. 替换企业金融化指标的稳健性检验结果
② 替换解释变量
由于EPU指数的原始数据为月度数据，本文主要使用企业的年度数据，在匹配时可能存在测量误差。因此，本文采用月度中国经济政策不确定性指数的中位数替换年度EPU重新回归。结果如表8、表9所示，表8列示了替换EPU指标后，不确定性与企业金融化的回归结果，表9列示了高管特征对经济政策不确定性与企业金融化关系的调节作用，由于篇幅原因，只展示了狭义金融化指标作为被解释变量的结果。回归结果与上述结论基本一致，进一步支持了原假设。
Table 8. Robustness test results of economic policy uncertainty indicators
表8. 替换经济政策不确定性指标稳健性检验结果
Table 9. Replacing economic policy uncertainty -moderating model of Executive characteristics
表9. 替换经济政策不确定性指标-高管特征的调节作用
4.4.3. 采用季度数据替换样本
为了结论的可靠性，本文将所有年度指标替换成季度指标。其中由于经营性现金流数据来自现金流量表，为半年报披露，故在本检验中予以剔除，并引入企业的上市时间(TIME)作为控制变量。另外，企业高管特征变量为年度指标，剔除换届数据后，默认每个季度与年末披露的数据相同。表10列示替换成季度数据后，经济政策不确定性与企业金融化的回归结果，表11列示替换成季度数据后，高管特征对经济政策不确定性与企业金融化关系的调节作用，由于篇幅原因，只展示了狭义金融化指标作为被解释变量的结果，回归结果与上述结论一致，进一步验证了原假设。
Table 10. Quarterly data-regression results of economic policy uncertainty on the enterprise financialization
表10. 季度数据–经济政策不确定性与企业金融化的回归结果
Table 11. Quarterly data-moderating model of executive characteristics
表11. 季度数据–高管特征的调节作用
4.5. 异质性检验
4.5.1. 不同产权性质的分组检验
在经济政策不确定性增强的情况下，商业银行的贷款投放会变得更加谨慎，这会对商业银行的信贷投放产生负面影响 [29] 。然而由于国有企业在我国社会和经济中的重要地位以及与政府之间天然合作关系，更容易获得银行贷款，而非国有企业将会遭受到一定的信贷歧视 [30] 。当外部宏观环境不确定性提高时，非国有企业获得贷款难度则更大。另外，国有企业一般市场地位较为稳固、监管全面、管理制度更加完善等特点，而非国有企业受到市场冲击较大、治理主观等特点。当经济政策不确定性提高时，非国有企业陷入市场困境的概率将上升，因此，非国有企业预防性储蓄的意愿将加强。所以，当宏观经济政策频繁变动引起不确定性攀升时，非国有企业更倾向于减少实体投资，增加金融资产的配置。基于此本文将全样本分为国有企业和非国有企业两组，分别回归进行分组检验。结果如表12所示。
Table 12. Regression results grouped according to the nature of property rights
表12. 不同产权性质分组回归结果
从表12可知，EPU与企业金融化指标均在1%显著性水平上正相关，说明随着宏观环境不确定性的提高，国有企业和非国有企业都将增加金融资产(包括短期金融资产和长期金融资产)的配置。但从国有企业和非国有企业组的EPU与金融化指标回归系数来看，非国有企业组比国有企业组更大，且通过组间差异检验。说明相比国有企业，非国有企业在面对经济政策不确定性时，更倾向于配置金融资产，特别是短期金融资产。
4.5.2. 不同经营性质的分组检验
制造业是实体经济的主体，是高质量发展的主力军。在面对宏观经济政策不确定性时，制造业企业是继续加大实体投资还是“脱实向虚”，需要进一步验证。相比非制造业企业，生产经营高度依赖机器厂房等固定资产的制造业企业，其固定资产投资往往周期较长，更容易受到宏观经济环境波动的冲击 [31] 。因此，制造业企业基于预防性动机更倾向于投资金融资产来分散企业风险，保证利润收益。基于此，本文根据企业经营性质将全样本划分为制造业和非制造业两组，进行分组检验。回归结果如表13所示。
Table 13. Regression results grouped according to whether or no manufacturing industry
表13. 根据是否制造业分组回归结果
由表13所知，制造业和非制造业分组的EPU与企业金融化指标均在1%显著性水平上正相关，与主回归结论相一致。但从两组的回归系数可知，制造业企业组的EPU与金融化指标回归系数远大于非制造业企业组(长期金融资产的除外)，特别是短期金融资产回归系数，且均通过组间差异检验。说明在面对宏观经济政策不确定性时，制造业企业确实减少实体投资，增加了短期金融资产的配置，且制造业企业“脱实向虚”的现象可能更为严重。
5. 结论
在百年未有之大变局之际，我国经济社会发展面临着诸多挑战，政府希望通过一系列的政策调整来调控经济运行，但经济政策的频繁变动也会引起市场中不同主体的应激反应。本文采用Baker et al. [25] 统计数据构建的中国EPU指数，利用2008~2019年中国沪深A股上市非金融企业数据，实证检验经济政策不确定性对企业金融资产投资的影响，得到以下结论：
1) 经济政策不确定性促进了企业金融化，且企业更倾向于配置短期金融资产。企业主要出于预防性储蓄、投机替代以及决策失败卸责借口等动机，在面对宏观经济政策的不确定性时，倾向于投资金融资产，从而造成实体企业的脱实向虚。
2) 高管特征对经济政策不确定性与企业金融化的关系具有调节作用。具有金融背景的高管由于其金融专业知识或金融行业的工作经验，使得企业在面对经济政策不确定性提高的宏观环境下，更倾向于持有金融资产，特别是短期金融资产；而具有学术经历和海外工作经历的高管由于其社会责任的烙印使得他们投资决策更加谨慎，当外界经济政策不确定性提高时，他们会抑制企业金融化行为。
3) 经济政策不确定性对企业金融化的影响在企业产权性质和经营性质方面存在异质性。在面对经济政策不确定性时，相比国有企业，非国有企业表现出更强的金融化倾向；相比非制造业企业，制造业企业的金融化倾向更为敏感。
通过本文研究可知，中国实体企业的脱实向虚，与当前频繁的宏观经济政策调控不无关系。因此，政府在制定和出台相关经济政策时应做好政策预期的引导与管理，尽可能地降低不确定性，减少经济政策不确定性上升对宏观经济以及市场主体的不利影响。
本文研究至少还存在以下不足：只考虑宏观经济政策频繁变动的宏观因素对企业金融化的影响，而忽略了其它微观经济因素的影响作用；只是采用统计每个月中符合要求的《南华早报》的报道数目，除以该月内所有《南华早报》报道数目来衡量经济政策不确定性，应该有失偏颇；对于高管特征本文只考虑了高管的金融背景、海外背景和学术经历，没有考虑其他特征的影响，也没有考虑到各种特征之间的相互影响。
NOTES
*通讯作者。