CEO 的金融背景会提高企业全要素生产率吗？

陈 乾，史燕平，黄 鑫

（对外经济贸易大学国际经济贸易学院，北京 100029）

党的十九大报告中指出，要着力深化供给侧结构性改革，推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革，提高全要素生产率，着力加快建设实体经济、科技创新、现代金融、人力资源协同发展的产业体系，不断增强我国经济创新力和竞争力。在此背景下，如何有效提高企业全要素生产率，推动企业长久有效发展是现代企业面临的重要问题。生产率是企业价值的最终决定因素，对企业长久发展具有重要作用，如何提高企业生产率一直是企业经营者与理论研究人员的重点关注问题。在已有研究中，学者们根据不同的现实情况提出了各种生产函数（如柯布道格拉斯生产函数、固定替代弹性生产函数等），并试图通过对生产函数的不同解释提出更为有效的提高企业生产率、促进经济增长的方法。在早期的研究中，学者们主要关注了企业面临的各种外部因素如税收、环境政策、地理位置对企业生产率的影响，而近期的研究中，更多的学者开始将目光转向企业内部并研究企业内部各项因素如企业代理问题的严重程度、高管薪酬水平、融资约束水平等对企业生产率的影响［1-3］。从而发现不仅外部经济政策环境对企业生产率有重要影响，进一步地，企业内部各种资源禀赋尤其是人力资源禀赋对企业生产率水平也发挥着不可忽视的作用。

根据柯布道格拉斯生产函数可知，人力资本作为生产函数中的人力资源投入，对企业的生产效率、生产成本都具有重要影响。CEO 作为企业最重要的人力资源之一，其个人特点影响着其对企业做出的各种决策，从而影响企业生产率水平。一方面，企业内部存在着管理者与股东的代理问题，CEO 的个人利益与企业利益并不完全一致，不同类型的CEO 本身个人拥有的社会资源与知识背景不同，在个人利益与企业利益最大化的权衡下会对企业生产经营采用不同的策略，从而表现出不同的企业特征［4］；另一方面，正如“高层梯队理论”与“烙印理论”所述，CEO 曾经的工作经历、个人特点会对CEO 产生潜移默化的影响，从而影响CEO 的决策偏好，并表现在企业最终经营效果中［4-5］。

当企业CEO 拥有在金融领域的工作背景时，由于金融领域的工作多属于高强度、高压力、高竞争度的工作，强烈刺激的工作环境会对CEO 形成“烙印效应”，并对其今后抗压能力、抗风险水平产生影响，并表现在企业各项投资决策中。已有研究指出，金融背景的CEO 在加速企业金融化程度、提高企业借贷能力、提高企业风险投资偏好等方面发挥着重要作用［6-7］。但已有的这些研究仅仅关注了金融背景的CEO 在企业投资或经营方面的直接影响，而企业在投资等方面的决策最终目的是提高企业生产率，进而提升企业价值，已有研究还未注意到金融背景的CEO 在对企业投资产生影响后，继而也会给企业生产率水平带来一定程度变化。

基于此，本文主要探讨了金融背景的CEO 对企业全要素生产率水平产生的影响。本文以2008—2018 年间全部A 股上市公司为研究对象，研究发现，具有金融背景的CEO 能够显著提高企业投资效率、增加创新水平从而提高企业的全要素生产率水平。进一步的研究发现，CEO 金融背景在更能发挥个人作用的企业如盈利水平较低或非“北上广深”的企业中对全要素生产率的促进作用更强烈。本文的研究丰富了CEO 背景领域的文献同时为今后企业聘任CEO 提供了新的思考。随着上市公司中金融背景CEO 的增多，CEO 的个人特征不仅帮助企业增加了对金融市场、投资领域的理解，与此同时，金融背景的CEO 通过在投资领域发挥的作用也为企业的生产率水平的提高做出了一定贡献。虽然金融背景的CEO 冒险、激进的行事风格有可能对企业带来一定的不确定性，但生产率水平的提高为企业今后聘任金融背景的CEO 提供了一定信心。最后，本文的研究为新时期企业如何提高企业全要素生产率提供了新的思考，不仅企业外在各种因素对企业全要素生产率会产生一定影响，企业内部如高管特征等个人因素也会对企业全要素生产率产生一定影响，进一步为更好地推动供给侧结构性改革提供了新的启示。

一、文献综述与假说提出

（一）文献综述

全要素生产率的增长是长期经济增长的主要驱动力量［8］，是提高国家经济发展水平的重要因素［9-10］，并对企业可持续发展和提高竞争优势具有重要作用［11-13］。而在企业层面，企业全要素生产率主要受到企业内外多种因素的影响。早期的研究多从企业外部因素着手，探讨政府各种政策、企业所处经济地理环境如何影响企业全要素生产率。已有研究发现，政府支出与企业全要素生产率具有倒“U”型关系［14］；产业政策如“十大产业振兴规划”通过影响企业资本配置效率降低了企业全要素生产率［15］。企业所处地区环境污染程度与企业全要素生产率产生负向关系［16］，而以环境管控为目的的环境政策通过淘汰高污染企业提高了环境管控地区的全要素生产率［2］，以减低企业排污量为目的的排污费征收与企业全要素生产率呈“U”型关系［17］。进一步地，企业所处的地理环境及企业周边外部公共交通的建设通过交通便利重新分配资源或影响交易成本的方式，也对企业或地区的全要素生产率产生影响［18-19］。

近年来，逐渐有学者将目光投向企业内部探讨企业内部各种因素或企业各种经营策略对企业全要素生产率的影响。如企业的跨境并购能够显著提高企业的全要素生产率水平［20］，企业养老保险金缴纳与全要素成产率呈倒“U”型关系［21］。而作为企业的重要组成因素，人力资源也对企业全要素生产率产生着重要影响。人力资源作为企业生产要素中最重要的投入之一，一直以来，学者们主要从劳动力数量或质量角度对企业全要素生产率产生的影响进行研究，但是忽略了对企业内部特定人力资源如CEO 的个人特点对企业全要素生产率的影响［22］。

企业家是经济增长的王国［23-24］。根据“高层梯队理论”与“烙印理论”，CEO 的各种背景特征对企业创新水平、融资偏好、公司治理等方面均会产生重要影响［4-5］。以往的研究中，学者们从CEO 的各种特征展开了一系列的研究，并发现了大量研究成果，例如，CEO 的任期、年龄影响了企业是否偏好更具风险性的投资，从而影响企业生产率的高低［25］；更高学历及更高创新水平的CEO 能够提高企业投资水平与创新能力，从而提高企业全要素生产率［26］。因此，我们可以看出，CEO 的质量、个人能力、年龄、性格等各个方面均对企业全要素生产率产生重要影响［26］。但已有的这些研究中主要关注CEO 当前的状态对于企业全要素生产率的影响，忽略了CEO 作为一个具有各种经历的人，其个人之前的经历与心理状态塑造了CEO 的个人特点从而影响力CEO 做决策时的不同决策表现，往往忽略了对CEO 个人背景在企业全要素生产率水平中发挥的作用。

CEO 的金融背景特征作为一项独特的特征，对企业涉及金融领域的表现具有显著影响。已有学者发现，金融领域工作风险性更高，在金融领域工作后的CEO 对风险承受能力更强，从而对风险性更高的创新活动承受度更高，并能够改善企业财务柔性、增强企业金融化［6-7］；且仅具备银行领域背景的高管能更多地为企业融资、投资领域提供相应人脉或专业支持，从而进一步提高企业投资水平［27-28］。已有研究中更多关注金融背景的CEO 对企业金融、融资方面的影响，但CEO 投融资方面的决策的最终目的是提高企业生产率水平，提升企业价值，在这方面还未有学者进行系统研究。

（二）假说提出

金融背景的CEO 通过以下途径影响企业全要素生产率水平。

金融领域的工作，尤其职位更高的金融领域工作往往压力较大，对员工的综合素质要求也较高，由“高层梯队理论”与“烙印理论”，在该领域工作过的经历能够训练出CEO 更强的抗压和抗风险能力，并持续反映在今后的企业经营中［15］。偏好风险的企业CEO 往往偏好更具风险性的支出，如企业创新投入、风险性投资［29］。已有研究发现，研发投入具有高风险、收益不确定的特点，对企业现金流、抗风险能力要求较高。金融领域的工作经历对CEO 产生的抗风险烙印能够在企业做出是否进行研发投资时左右CEO 的投资偏好。在做出是否进行研发投资时，风险偏好的CEO 容易低估研发投资的风险，增加企业的研发投入，提高创新水平。而技术研发和生产方式变革是提高企业全要素生产率的直接渠道［30］，在当今时代背景下生产方式变革的难度更大，一般企业难以做到完全变更。因此，更多的企业通过提高技术研发水平提高其生产效率。因此，当CEO具备金融背景时，对高风险的创新投资支出更多，创新水平提高，企业全要素生产率水平也会显著提升。

此外，金融领域各个金融机构联系密切，在金融领域工作对个人能力要求较高，工作人员需要熟悉各个金融行业的操作规范与法律法规，其参与的各项投资活动也为今后工作提供了经验。金融领域的工作经历为企业CEO 积累了大量的金融投资经验，并能够识别各种投资项目中的陷阱，降低其投资时信息处理与分析成本；并且金融领域的工作能够结识众多金融领域的人脉，这些同样是金融领域的工作人员能够在企业进行投资活动时帮助CEO 建立更好的风险控制系统与制定更完善的投资分析报告，有助于企业在投资活动中获取更大利润，提高投资效率［15］。同时，金融领域工作尤其是更具专业性的工作往往需要更丰富的专业知识。因此，具备金融领域工作经历的CEO 往往具备经济学专业背景知识，理论与实践相结合，拥有金融背景的CEO 所在企业能够更好地把握投资机会，提高投资水平，从而提高企业投资效率及资源配置水平，提高企业生产率［15，31］。因此，本文提出以下假说：

金融背景的CEO 能够提高企业的全要素生产率（H1）。

同时，根据前文金融背景的CEO 如何影响企业全要素生产率的渠道分析，本文对H1 提出两个子假说：

金融背景的CEO 能够帮助企业提高创新水平，从而提高企业全要素生产率（H1a）；

金融背景的CEO 能够提高企业投资效率，从而提高企业全要素生产率（H1b）。

CEO 的个人特点是通过企业这一载体发生的。因此，虽然CEO 的个人特点能够对企业产生一定程度的影响，但其影响程度与影响方式和企业的内外部特点息息相关［32］。当企业的特点更能够发挥CEO 的个人影响力时，CEO 的话语权更强，其人特点能够对企业产生更大影响，而当企业特点不适合CEO 个人影响力发挥时，会降低CEO 的个人影响程度，其作用结果也不明显。

当从企业内部异质性出发，企业盈利能力更低时，一方面，企业提高盈利能力的愿望更迫切，根据已有研究，CEO 权力大小与企业业绩显著相关［33］，为了更好地提高企业业绩，企业会赋予CEO 更大的权力以求其能够带领企业走出业绩困境。此时，具有金融背景的CEO 为了更好地提高企业业绩，会更加专注于提高企业投资效率，增加收益，从而提高了企业的全要素生产率；另一方面，当企业盈利能力更低时，说明原有公司外部治理效果对企业业绩作用有限，外部资本监管效果更差。因此企业对内部CEO 的依赖程度更重，进一步推高了CEO 的个人影响力，从而进一步提高了企业的全要素生产率。

此外，企业所在地区的不同构成了企业之间的外部异质性，而企业所处的地理位置也对企业CEO 个人影响力的发挥起着重要作用。当企业办公地位于经济发展水平更高的“北上广深”地区时，面临区域内企业之间竞争程度更高，不同企业之间面临着业绩竞争、人才竞争、资源争夺等多方面的压力。同时，更为发达的外部资本市场增加了对企业的关注度，外部干预分散了CEO 的权力。因此，虽然金融背景的CEO 能够对该地区企业产生影响，但是被企业其他方面的压力诉求分散了其在生产率方面的影响力。而在经济水平欠发达的非“北上广深”地区，外界竞争压力更小，市场监管较低，增加了CEO 的内部话语权，从而增加了金融背景的CEO 对企业投资水平和创新水平的影响力度，从而能够更好地提高企业全要素生产率。因此，本文提出以下假说：

金融背景的CEO 对企业全要素生产率水平的提高在低盈利企业中更显著（H2a）；

金融背景的CEO 对企业全要素生产率水平的提高在非“北上广深”地区更显著（H2b）。

二、研究设计

（一）数据搜集及研究样本

采用2008—2018 年全部A 股上市公司作为研究样本。从CSMAR（国泰安）数据库中下载样本期间内CEO 简历及背景等信息，但由于数据库中数据较为粗糙，本文对数据进行以下处理：针对同一年份数据库中披露两位或多位CEO 的情况，根据企业年度报表中是否离职或任期届满等信息核对当年CEO 具体信息，针对简历缺失的样本，本文根据企业年报或各大门户网站中披露的CEO 简历信息核对企业CEO 是否具有金融背景。另本文其他所有财务数据均来自CSMAR 数据库。

借鉴已有研究，对样本期间数据进行以下处理：①删除主要数据缺失的样本；②删除资不抵债的样本；③删除ST 公司样本；④删除金融、保险类公司样本。另外，本文对研究中涉及的所有连续变量在1%与99%水平上进行winsorize 处理。

（二）实证模型

参照已有研究，本文构建如下实证模型：

其中：TFP表示企业全要素生产率；TFP_op、TFP_lp分别表示采用OP、LP 方法计算所得企业全要素生产率；Finback表示企业CEO 是否具有金融背景，本文将CEO 具有金融监管部门、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、其他金融类公司工作经历的定义为具有金融背景；Controls表示模型所包含的控制变量；β0表示斜率；β1表示金融背景的CEO 对全要素生产率的边际影响；i表示企业；t表示时间；此外，还控制了年度（φt-2）与个体的固定效应（μi），为降低各变量当期内生性产生的影响，对自变量及所有控制变量取滞后二期的数据。各变量名称与含义见表1。

（三）描述性统计

为初步对所研究的问题进行分析，本文对主要变量作描述性分析，结果见表2。由表2 可以看出，在所研究的样本中，Finback的均值为0.064，说明具有金融背景的CEO 占比为6.4%，对于TFP 的计算，采用不同方法计算的结果不同，这与测算方法及研究对象为上市公司有关，且计算结果与已有研究结果相近［1，15］，其他变量的统计结果与已有研究相近，不再赘述。

表1 各变量名称与含义

表2 各变量描述性分析

三、实证结果

（一）金融背景的CEO 与企业全要素生产率：主回归结果

为验证企业金融背景的CEO 对企业全要素生产率的影响，采用模型（1）对全部样本进行回归，结果见表3。

由表3 可知，当企业CEO 具有金融背景时，企业能够显著提高其全要素生产率，并且采用不同方法计算所得的TFP 对结果并未有明显差别，从而验证了H1。金融领域的工作对CEO 产生“烙印效应”，影响企业投资与风险偏好，使得企业改善投资效率，提升创新水平，企业全要素生产率水平明显提高。

表3 金融背景的CEO 与企业全要素生产率：主回归结果

（二）金融背景的CEO 与企业全要素生产率：内生性检验

企业全要素生产率还受到企业类型、市场规律、企业发展规划等显性或隐性因素的影响。若其他因素与企业CEO 同时发生变化时，全要素生产率的变化不能完全认定为是企业CEO 带来的影响。为消除内生性因素的影响，本文采用双重差分（DID）的方法对其进行进一步回归。将样本期间CEO 由非金融背景变更为具有金融背景的企业作为处理组（Treat=1），反之为控制组（Treat=0）。同时变更后的时间虚拟变量Post 取值为1，反之取0。借鉴已有研究，本文保留前后至少有两年数据的样本，回归结果见表4。

表4 金融背景的CEO 与企业全要素生产率：内生性检验

表4 中Treat×Post 的系数为主要观察变量，从表4 可知，在采用不同方式计算企业的全要素生产率时，Treat×Post 的系数均呈现正向显著的结果。从而表明企业在变更为具有金融背景的CEO 后，全要素生产率水平明显提高，并且在控制内生性因素后，Treat×Post的系数较基础回归中Finback系数有所增长，说明由于内生性问题的存在，前期结果低估了金融背景CEO 对提高全要素生产率的作用。

四、机制检验

（一）投资效率

金融背景的高管在其前期工作过程中，经历了众多其他关于投融资的案例，并且建立了广阔的金融领域的人脉，能够在今后的企业决策中为其提供各种投融资帮助［15］。同时，金融背景的CEO 往往也具备一定专业院校经济学领域学术背景，学术经历在理论上帮助CEO 更好地筛选各种优质投资项目。而专业院校的学习经历建立的校友关系进一步丰富了金融领域的人脉网络。从而在各种因素综合作用下提高企业投资对投资机会的敏感性，即企业投资效率提升，从而促进企业资本配置的合理化，提高企业全要素生产率水平。

借鉴已有研究，采用（购建长期资产现金-处置长期资产收回现金）/总资产衡量投资水平（Invest），采用投资-投资机会敏感度衡量投资效率。考察企业在由非金融背景CEO 变更为具有金融背景CEO 后投资效率的变化，并分别采用多元回归与固定效应模型进行回归，结果见表5。

由表5 可知，企业在由非金融背景CEO 变更为金融背景CEO 后，其企业投资效率明显提升，资本配置效率水平更高，并且在采用多元回归模型后在5%显著性水平下显著，从而验证H1b。

（二）创新水平

金融领域的工作多属于高风险、高收入的工作，对其领域工作人员的综合素质要求较高。已有研究表明，金融领域高风险的工作能够使该CEO 抗风险能力更高，且更偏好高风险的投资活动。创新活动风险高、收益不稳定，对企业抗风险能力要求较高，CEO 的金融背景促使CEO 在企业决策时对风险的容忍度更高，从而提高企业研发支出，企业创新水平也随之提高。而技术研发是提高企业全要素生产率的直接渠道。因此，本文推测CEO 金融背景通过对企业创新水平的影响进而作用于企业全要素生产率水平。借鉴已有研究，本文采用专利申请（Apply）与授权数（Grant）分别作为创新水平的衡量方式，结果见表6。

由表6 可知，金融背景的CEO 回归中系数分别在1%和10%显著性水平下显著，说明金融背景CEO 能够显著提高企业创新水平，进而提高企业生产率，从而验证H1a。

表5 投资效率的变化

表6 创新水平的变化

五、异质性检验

本文结果表明，CEO 金融背景通过提高企业投资效率与创新水平的方式提高企业的全要素生产率。而CEO 个人特点对企业的影响是通过企业的载体发生的。因此本文推断，当CEO 个人特点对企业的影响在CEO 影响力度更大或更具话语权的企业中更为显著。因此根据内部和外部异质性，将企业分为高盈利与低盈利企业及办公地在“北上广深”和非“北上广深”企业进一步进行分析。

（一）内部异质性：区分高盈利企业与低盈利企业

根据同年度同行业企业盈利水平是否高于行业平均水平将企业划分为高盈利组与低盈利组，分别进行回归，结果见表7。低盈利企业业绩提升空间也更大，为了提高企业业绩，会赋予CEO 更大的权力；同时由于CEO 低盈利企业整体运行效率水平更低，外部资本监管效果更差，对CEO 的依赖程度更严重，进一步推高了CEO 的个人影响力。因此金融背景的CEO 在这类企业中对全要素生产率水平的影响更显著。由表7 可知，金融背景的CEO 在低盈利组对企业生产率促进作用更为显著，说明低盈利企业CEO 的个人影响力更大，从而更能够促进企业全要素生产率的提高。

表7 区分盈利水平高低

（二）外部异质性：区分“北上广深”与其他地区

由于地理位置及政治因素，“北上广深”的经济发展水平较其他地区较高，区域内企业竞争压力、创新能力也较高，总体企业生产率水平较其他区域也较高。在该区域内，影响企业生产率水平的因素更多样化。因此，金融背景的CEO 在企业中的影响力更小。而在非“北上广深”地区企业中，外界竞争压力小，资本市场发达程度相对较低。因此资本市场的监管力度较弱，增加了企业内部CEO 的话语权，从而对全要素生产率水平的影响程度更高。本文按照企业办公地址所在地区划分为“北上广深”地区与“非北上广深”地区，并采用基础回归模型进行进一步检验，结果见表8。由表8 可知，金融背景的CEO 在非“北上广深”地区对企业全要素生产率的影响更为显著，进一步说明，在非“北上广深”地区的企业CEO 个人影响力更大，更能够提高企业全要素生产率水平。

表8 分区域检验

六、结论

CEO 作为企业决策制定者，其个人特点能够影响企业决策的效率与决策方针导向。本文研究了CEO 金融背景对于企业全要素生产率产生的影响，结果发现CEO 的金融背景能够帮助企业改善投资效率、提高创新水平，从而推动企业生产率水平。进一步研究发现，CEO 的金融背景在CEO 更能够发挥作用的低盈利企业与非“北上广深”的企业中更显著。本文的研究丰富了“高层梯队理论”的文献，进一步验证了CEO 的个人背景特征对企业经营产生至关重要的影响。以往的研究更多关注于CEO 金融背景对于企业投融资领域或企业金融化的影响，但是忽略了金融背景在对企业投融资产生影响后，会进一步作用于企业生产效率中，本文延伸了金融背景CEO 对企业的影响，并发现这种影响是全方位的，而非仅存在于投融资领域。最后，本文为今后企业是否雇佣具备金融背景的CEO 提供了新的思考，金融背景的CEO 具有更专业的投资经验，但也具有更大的风险偏好特征，当雇佣具有金融背景的人才做CEO 时，需要考量这种特点的CEO 与企业未来发展方向是否契合，同时当企业希望利用CEO 的金融背景为生产率服务时，必须给予CEO 更大的决策空间和个人影响力。诚然，本文还具有一定缺陷，如影响企业全要素生产率的因素很多，并没有囊括全部影响结论的因素，CEO 的个人特征也具有多样性，无法对所有CEO 个人特征进行区分。这也为今后学者的研究提供了新的方向，针对CEO 的个人特征是否存在对企业全要素生产率影响更大的因素，如CEO 的技术背景是否能够帮助企业更专注于企业技术水平提高，进而提高企业全要素生产率水平。