基于多元回归分析CEO职业经历丰富度对投资效率的影响研究

Research on the Influence of Generalist CEO on Enterprise Investment Efficiency Based on Multiple Regression Analysis

摘要: 在就业市场，公司更喜欢雇用职业经历丰富度高的CEO，而不是专业性更高的CEO。这种趋势带来的影响尚未分析透彻。因此，本文通过对CEO职业经历丰富度与企业投资效率之间关系的研究，旨在深入探讨二者之间的作用机制及其对企业发展的影响。本文选取了2008至2022年间中国A股的上市公司作为样本，运用多元回归分析等统计方法，对CEO职业经历的丰富度与企业投资效率之间的关系进行了系统的分析。研究发现，随着CEO职业经历丰富度的提高，企业的投资效率会相应降低。这一结果表明，虽然职业经历丰富的CEO可能拥有更广泛的知识和经验，但他们在面对投资决策时，可能会过度自信，从而忽略或低估风险，导致投资效率的下降。值得注意的是，这一影响在非国有企业中尤为显著，而在国有企业中则不具有统计学意义。这可能是因为国有企业在投资决策过程中，受到更多外部监管和内部控制的约束，从而减弱了CEO个人职业经历对投资效率的影响。本研究不仅丰富了CEO职业经历与企业投资效率关系的理论研究，也为企业的人力资源管理和投资决策提供了实践指导。建议企业在选拔和培养高层管理者时，应综合考虑候选人的职业经历丰富度与企业的所有制特征，以促进投资效率的提高。

Abstract: In the job market, companies prefer to hire CEOs with extensive career experience rather than those with higher levels of specialization. The impact of this trend has not been thoroughly analyzed. Therefore, this paper aims to delve into the mechanisms and effects of the relationship between CEO career experience and corporate investment efficiency. Using listed companies on the A-share market in China from 2008 to 2022 as samples, this study employs statistical methods such as multiple regression analysis to systematically analyze the relationship between CEO career experience and corporate investment efficiency. The research findings indicate that as the CEO’s career experience increases, the efficiency of corporate investment decreases correspondingly. This suggests that although CEOs with rich career experiences may possess broader knowledge and experience, they may become overly confident in making investment decisions, thereby overlooking or underestimating risks and leading to a decline in investment efficiency. It is noteworthy that this impact is particularly significant in non-state-owned enterprises, while it is not statistically significant in state-owned enterprises. This may be because state-owned enterprises are subject to more external regulations and internal controls during the investment decision- making process, thereby weakening the impact of CEO personal career experiences on investment efficiency. This study not only enriches the theoretical research on the relationship between CEO career experience and corporate investment efficiency but also provides practical guidance for human resource management and investment decision-making in enterprises. It is recommended that companies consider both the richness of candidates’ career experiences and the ownership characteristics of the enterprise when selecting and cultivating senior managers, in order to promote the improvement of investment efficiency.

1. 引言

投资效率是在一定投资开支下对投资收入的全面体现(徐玉德等，2009) [1] 。当投资的附加收益超过其附加开支时，公司继续增加投资是有利可图的(张昭等，2018) [2] 。因此，可以通过边际投资收益率来评估投资效益。但公司的边际投资收益率具有不可观察性，所以使用投资预测模型来计算公司的投资效益和最佳投资规模，以公司的实际投资偏离其最佳投资的程度来评价公司的投资效率(Richardson等，2006) [3] 。投资效率可以提高现金股利政策的平稳性(董竹等，2022) [4] ，获得更多的长期贷款(尚娟等，2012) [5] ，提升企业价值(张悦，2017) [6] 。先前的研究发现，会计信息质量(Elaoud A等，2017) [7] ，公司所有权(Chen R等，2017) [8] ，管理者薪酬(Eisdorfer A等，2013) [9] ，管理者过度自信(He Y等，2019) [10] 显著影响投资效率。

CEO职业经历丰富度是通过检查CEO在不同公司，行业和企业集团中担任过的职位的数量和类型，来衡量CEO职业经历的丰富程度。具体来说，他们的衡量标准为下列五个关键因素：担任过的职位数，任职过的企业数，从事过的行业种类，是否担任过首席执行官，是否具有企业集团的工作经验(Custódio等，2013年) [11] 。现存的文献记录了CEO职业经历丰富度对公司的成果和决策的研究。一方面，CEO职业经历丰富度的提高促进了并购(Chen G等，2021) [12] ，激发创新(Custódio C等，2019) [13] ，提升公司价值(毛聚等，2022) [14] ，加强公司绩效(Hrazdil K等，2023) [15] 。另一方面，CEO职业经历丰富度的提高降低了企业社会责任(Chen J等，2020) [16] ，增加了公司的委托代理成本(Ma Z等，2021) [17] ，提高了企业经营风险(Mishra D R等，2014) [18] 。

虽然很多文献表明了管理者背景特征与投资效率之间的相关性(李焰等，2011；卢馨等，2017) [19] [20] ，但是CEO职业经历丰富度与投资效率关联的证据仍旧很少。本研究填补了文献中的这一空白。管理者背景特征与其职业经历丰富度在定义上有重合之处，但它们的组成部分不同。从现有文献来看，管理者背景特征一般包括以下四个方面：性别，年龄，学历和任期(姜付秀等，2009) [21] ，而CEO职业丰富度一般包括一下五个方面：担任过的职位数，企业数，行业数，是否担任过首席执行官和是否具有企业集团的工作经验(Custódio等，2013年) [11] 。CEO职业丰富度的组成方面倾向于随着时间变动而改变，而管理者背景特征的组成部分倾向于随着时间变动不发生变化。两者相比，CEO职业丰富度更能反映CEO是否有广泛的职业经历。

在如今愈发激烈的商业竞争环境中，企业的投资效率对企业的长期发展至关重要，而CEO作为企业的领导者和主要决策者，其职业经历丰富度很有可能影响企业的投资效率。因此，本文通过构建多元回归模型，分析CEO职业经历丰富度与企业投资效率之间的内在联系，这对实现企业的可持续发展和价值最大化具有重要意义。

2. 文献回顾与研究假设

CEO职业经历丰富度对投资效率的影响可以被许多理论解释。一方面，基于上层梯队理论(Hambrick等，1984) [22] ，CEO在企业中的各项决策中是至关重要的角色。因此，CEO的招聘极大地影响了公司未来的业绩(Ma Z等，2021) [17] 。对此，已经有许多文献研究了CEO的背景特征(性别，年龄，学历和任期)对投资效率的影响(Ullah I等，2021) [23] ；CEO的薪资水平对投资效率的影响(Eisdorfer A等，2013) [9] ；CEO权利强度对投资效率的影响(陈静洁等，2022) [24] ；CEO的特殊背景(金融背景，海归背景等)对投资效率的影响(吴成颂等，2021) [25] ；CEO的心态(过度自信)对投资效率的影响(El-Ansary O, 2023) [26] 。上述文献表明CEO的招聘对投资效率有着重要影响。他们通过考察CEO的背景特征，如性别、年龄、学历和任期等，发现这些因素与投资效率之间存在一定的关联。此外，CEO的薪资水平、权利强度以及特殊背景(如金融背景、海归背景等)也被证明与投资效率相关。以往文献更多从单一的角度CEO对投资效率的影响，没有从职业丰富度的视角对投资效率进行研究。

另一方面，委托代理理论阐述了委托人和代理人之间的一种特殊关系。在其理论中，双方都追求各自利益的最大化，但是当信息不对等时，代理人因为掌握更多信息而可能采取机会主义行为，这就在委托人与代理人之间造成了利益上的冲突(吴小节，2017) [27] 。如今的公司越来越喜欢从公司外部招聘CEO，而不喜欢内部提拔的CEO (Crossland C等，2014) [28] 。而职业经历丰富度高的CEO在不同行业之间的流动性更高，因此他们会享有更有利的就业市场环境，也更容易转变工作岗位(Custódio等，2013) [11] 。对于职业经历丰富度高的CEO来说，他们的下一任雇主对其失败经的历容忍度更高，当他们进入一个未曾涉及的行业时，雇主的容忍程度会更高(Ma Z等，2021) [17] 。基于以上原因，职业经历丰富度高的CEO的决策会相对冒险，有更多的动机投资于高风险项目，没有考虑这样的决策会损害公司价值，使他们的利益与股东的利益不一致，使得股权回报下降(Mishra等，2014) [18] ，首次公开募股更容易失败(Gounopoulos D, 2018) [29] 。高职业经历丰富度的CEO更倾向于冒险投资，可能导致与股东利益不一致。上述文献表明高职业经历丰富度的CEO由于自身的稀缺性和市场的受欢迎程度高，所以更倾向于非理性投资，这可能导致与股东利益不一致。

综上所述，这一系列的文献揭示了职业经历丰富度高的CEO可能会通过创新使公司受益，但也可能会由于过度冒险而违背股东的利益。同时，CEO职业经历丰富度的高低会影响其采取不同的投资策略，职业经历丰富度高的CEO更倾向于采取激进的，短视的投资策略。因此，本文假设CEO职业经历丰富度会降低投资效率。

3. 研究数据与研究设计

3.1. 样本选择与数据来源

本文选择了沪深两市2008~2022年的上市公司作为样本。借鉴了以往文献的经验，剔除了金融行业上市公司的样本，ST类的上市公司的样本，相关数据缺失的样本。为了缓解极端值的影响，对本文所有连续变量进行上下1%的winsorize处理，最终得到21,090个观测值。本文的解释变量CEO职业经历丰富度数据来源于：(1) CSMAR数据库的CEO简历文件；(2) 利用天眼查，人工整理CEO职业丰富度包括的五个方面：担任过的职位数，企业数，行业数，是否担任过首席执行官和是否具有企业集团的工作经验(3)本文的其他数据均来源于CSMAR数据库和Wind数据库。

3.2. 变量的定义及测量

3.2.1. 解释变量

解释变量为CEO职业经历丰富度(General Ability Index)。本文的目标是研究职业经历丰富度的高低对投资效率的影响程度，因此本文引入了General Ability Index (Custódio等，2013) [11] 。正如上文所述，CEO职业经历丰富度包含了以下五个指标：(1) CEO在其职业生涯中担任过的职位数，(2) CEO在其职业生涯中就职过的公司数，(3) CEO在其职业生涯中从事过的行业，(4) CEO在其职业生涯中是否曾在另一家公司担任首席执行官职位，(5) CEO在其职业生涯中是否曾为一家企业集团工作。前三个指标是连续变量，得分越高，表明首席执行官拥有更广泛的管理知识和技能。后两个指标是通过虚拟变量来衡量的，值为1表示CEO拥有更广泛的知识和技能，否则为0。然后使用主成分分析，使这五个指标组合成一个单一的衡量指标，代表CEO的职业经历丰富度(Custódio等，2013年) [11] 。

3.2.2. 被解释变量

被解释变量为投资效率(Inveffi)。本文借鉴了以往文献衡量投资效率的方式(Richardson S, 2006) [30] 估算了样本公司的投资水平，把回归模型残差的绝对值作为投资效率的衡量变量。回归模型如下：

$\begin{array}{l}{\text{Inv}}_{i,t}=b_0+b_1{\text{Growth}}_{i,t-1}+b_2{\text{Lev}}_{i,t-1}+b_3{\text{Cash}}_{i,t-1}+b_4{\text{Age}}_{i,t-1}+b_5{\text{Size}}_{i,t-1}\\ +b_6{\text{Ret}}_{i,t-1}+b_7{\text{Inv}}_{i,t-1}+{\displaystyle \sum \text{Ind}}+{\displaystyle \sum \text{Year}}+{\epsilon }_{i,t}\end{array}$

上述回归模型的要素分别为：(1) 成长机会(Growth)，利用公司的TobinQ值来衡量。(2) 资产负债率(Lev)，通过公司的账面负债除以账面资产得出。(3) 现金持有量(Cash)，通过期末货币性资金除以总资产得出。(4) 上市年数(Age)，企业自上市至今的年数的自然对数(5) 公司规模(Size)，以公司总资产的自然对数衡量。(6) 公司回报率(Ret)，是考虑分红再投资的情况下，公司的年化回报率。(7) 投资总额(Inv)，先把固定资产净额的年度增加额、长期股权投资净额的年度增加额和无形资产的年度增加额相加，再除以期初固定资产净额以消除规模影响资产。(8) 引入了年度(Year)和行业(Ind)虚拟变量，以控制时间和行业效应。本文根据中国证监会于2001年颁布的《上市公司行业分类指引》进行行业分类。制造业采用两位代码进行分类，而其他行业则采用一位代码进行分类。(9) 残差项反映了公司预期投资总额与实际投资总额之间的差异，即企业的非效率投资。当估计残差大于0时，表示企业存在过度投资(Overinv)，反之表示企业存在投资不足(Underinv)。因此，回归残差接近于0，表明投资更加有效。为方便比较，本文把投资不足时的残差取绝对值，这样两者均为负向指标。同样，本文的被解释变量Inveffi为残差项的绝对值，也是一个负向指标。企业投资效Inveffi的数值越大，预期投资总额与实际投资总额之间的偏离程度越大，表明企业的投资效率越低。

3.2.3. 控制变量

本文借鉴了一系列投资效率影响因素的研究(方红星等，2013；代昀昊等，2017) [31] [32] ，控制了一系列可能会影响投资效率的变量。其分别为公司规模(Size)，公司成立年数(FirmAge)，资产负债率(Lev)，公司自由现金流(FCF)，董事会人数(Board)，CEO性别(CEOGender)和CEO年龄(CEOAge)。控制变量如表1所示。

Table 1. Control variable table

表1. 控制变量表

3.3. 模型设定

为检验CEO职业经历丰富度对投资效率的抑制作用，本文构建了以下模型：

$\begin{array}{l}{\text{Inveffi}}_{i,t}=b_0+b_1{\text{GAI}}_{i,t}+b_2{\text{Size}}_{i,t}+b_3{\text{FirmAge}}_{i,t}+b_4{\text{Lev}}_{i,t}+b_5{\text{FCF}}_{i,t}+b_6{\text{Board}}_{i,t}\\ +b_7{\text{CEOGender}}_{i,t}+b_8{\text{CEOAge}}_{i,t}+{\displaystyle \sum \text{Ind}}+{\displaystyle \sum \text{Year}}+{\epsilon }_{i,t}\end{array}$

其中，Inveffi为被解释变量即企业投资效率，其中包括了过度投资(OverInv)和投资不足(UnderInvi)。GAI为解释变量即CEO职业经历丰富度，剩下变量为控制变量，其具体定义见表1。

4. 实证结果与分析

4.1. 描述性统计

通过对变量的描述性统计(表2)，可以得知变量的平均值、标准差、中位数、最大值与最小值。样本包括2008年至2022年期间所有变量的21,090个公司观测值。其中，投资不足(UnderInv)的样本数为11,794，而过度投资(OverInv)的样本数为9296，表明中国上市公司投资不足的情况更为普遍。投资效率(Inveffi)的标准差超过了均值，表明上市公司的投资效率有着明显差异。在公司治理方面，董事会人数取自然对数后(Board)的平均值为2.144，且最小值1.609和最大值2.708差距不大，表明中国上市公司的之间的董事会人数均衡；同样的，CEO年龄取自然对数后(CEOAge)的平均值为2.144，且最小值3.497和最大值4.190差距不大，表明中国上市公司的CEO年龄具有一致性；CEO性别(CEOGender)的平均值为0.938，表明绝大多数CEO为男性。

Table 2. Descriptive statistics table

表2. 描述性统计表

4.2. 相关性分析

通过相关分析(表3) CEO职业经历丰富度(GAI)与企业投资效率(Inveffi)的相关系数为0.0088，表明CEO职业经历丰富度与投资效率是负相关的，这初步支持了本文的假设，即CEO职业经历丰富度会降低投资效率。同时，在进行共线性诊断后，发现其VIF值均小于2，表明模型不存在严重的多重共线性。

Table 3. Correlation analysis table

表3. 相关性分析表

注：^*p < 0.05。

4.3. 多元回归分析

为了检验CEO职业经历多样性对投资效率的影响，本文根据假设的模型对该进行了回归分析，并且将上市公司分为了投资不足和投资过度两组进一步回归分析，回归结果如表4所示。其中，第(1)列表示CEO职业经历丰富度对投资效率的影响，其回归系数为0.001，且在1%的统计水平上显著，表明CEO职业经历丰富度的提高会降低投资效率。具体而言，CEO职业经历丰富度(GAI)每变动1个标准差，会变动投资效率(Inveffi) 0.0001个标准差。

第(2)列表示CEO职业经历丰富度对过度投资的影响；其回归系数为0.001，但在统计上不显著，表明虽然CEO职业经历丰富度的提高可能会造成过度投资，但稳健性仍需进一步探讨。第(3)列表示CEO职业经历多样性对投资不足的影响，其回归系数为0.002，且在1%的统计水平上显著，表明CEO职业经历丰富度的提高会造成投资不足进而降低投资效率。具体而言，CEO职业经历丰富度(GAI)每变动1个标准差，会变动投资不足(Undereffi) 0.0001个标准差。

Table 4. Multiple regression analysis table

表4. 多元回归分析表

注：^***p < 0.01，^**p < 0.05，^*p < 0.1。

4.4. 稳健性检验

4.4.1. 更换被解释变量的衡量方式

为证明结论的稳健性，本文更换了被解释变量(投资效率)的衡量方式。参考相关文献(代昀昊等，2017) [32] ，本文将TobinQ替换为主营业务收入增长率Growth后重新衡量投资效率，衡量后的结果以Inveffi2等表示(表5)。第(1)列表示CEO职业经历丰富度对投资效率的影响，其回归系数为0.0005，且在10%的统计水平上显著，表明CEO职业经历丰富度的提高会降低投资效率，这与先前的回归结果符合。第(3)列的分组回归中Overrinv与Underinv的回归系数均为0.0004，且分别在5%的统计水平上显著，而且进一步证实了CEO职业经历丰富度的提高会造成投资不足。其回归结果综合证明了本文的假设是稳健的。

Table 5. Replacement of explained variable measurement table

表5. 更换被解释变量衡量表

注：^***p < 0.01，^**p < 0.05，^*p < 0.1。

4.4.2. 替换模型

为了进一步证明模型的稳健性，本文利用probit回归模型替换ols回归模型。由于使用probit模型的具有一个前提条件，被解释变量应是虚拟变量，所以本文先基于行业平均值生成了虚拟变量(Inveffi_Dummy, OverInv_Dummy, UnderInv_Dummy)。若样本的解释变量高于其行业平均值则取1，否则取0。随后在其他条件不变的情况下进行probit回归，回归结果如下表6所示。综合考察以下三列，可以发现CEO职业经历丰富度的增加将会增加投资效率下降的概率，这与前文的假设相一致，增加了模型的稳健性。

Table 6. Regression results

表6. 回归结果

注：^***p < 0.01，^**p < 0.05，^*p < 0.1。

4.5. 进一步分析

我国国有企业CEO的任免方式，受监管程度和投资方式都与非国有企业有所不同。一方面，国有企业规模较大，涵盖业务面广，需要职业经历丰富度更高的CEO来担任。另一方面国有企业CEO受监管程度高，且投资流程更为谨慎。因此本文提出假设，在非国有企业中，CEO职业经历丰富度会降低投资效率。为了验证该假设，本文依据是否国企进行分组回归(表7)。列(1)，(2)，(3)表明若该企业为国有企业，CEO职业经历丰富度与投资效率之间关系不显著，表明国有企业的投资活动往往更容易受到多方面影响，很难因单一的CEO职业经历丰富度这一影响而发生显著变化。列(4)，(5)，(6)表明若该企业为非国有企业，CEO职业经历丰富度的提升会降低投资效率，这与本文之前的假设相一致。这可能是因为在非国有企业中，对CEO投资决策的约束条件较小，职业经历丰富度高的CEO可能由于过度自信或对不同行业、领域的过多考虑，导致决策延迟或选择过程中的信息处理不足，进而影响到企业的投资效率。

Table 7. Grouped regression

表7. 分组回归

注：^***p < 0.01，^**p < 0.05，^*p < 0.1。

5. 研究结论

CEO是公司进行投资决策的关键人物，其职业经历的丰富度势必会影响投资效率，从而影响公司的可持续发展与长期盈利能力。本文以2008年至2022年中国A股上市公司为样本，以上层梯队理论，委托代理理论为基础，并基于5个维度手工收集了CEO职业经历丰富度的数据，研究了CEO职业经历丰富度与投资效率之间的关系。通过实证检验，本文得出结论：CEO职业经历丰富度的提高会降低投资效率。这一发现在非国有企业中尤为显著，而在国有企业中则不具有显著性。

CEO职业经历的丰富度可能会导致过度自信或决策偏差，从而影响到企业的投资决策质量。在非国有企业中，由于市场机制和竞争环境的作用更为明显，CEO的个人特征对企业决策的影响更加直接，职业经历丰富的CEO更倾向于依赖过去的经验和惯性思维，而忽视新的市场变化和挑战，导致投资决策与实际情况脱节，进而降低了投资效率，因此其职业经历丰富度对投资效率的负面影响更为显著。而在国有企业中，存在着更多的政策导向，同时内部监督和外部监督机制更加完善，CEO个人特征对投资效率的影响被相对弱化，从而导致了实证结果的不显著性。

本研究的发现启发了企业在选拔和任命CEO时，应当全面考虑候选人的职业背景和经历特征。尤其是在非国有企业中，应更加重视候选人是否具备合理的风险评估和决策能力，而不仅仅是职业经历的丰富度。同时，企业应建立有效的内部监督和决策机制，以减轻个人特征对企业投资效率的潜在负面影响。

对于政策制定者而言，本研究的结论强调了优化企业领导层结构、提高企业治理水平的重要性。政策制定者应鼓励企业采取综合评价机制选拔CEO，同时加强对企业投资行为的监管，以促进企业健康、稳定的发展。