我国A股主板上市公司管理层风险偏好对非效率投资的影响研究

我国A股主板上市公司管理层风险偏好对非效率投资的影响研究一、引言1.1研究背景与意义在我国经济持续转型的大背景下，企业作为市场经济的关键主体，其投资决策对自身发展和整体经济走向都有着深远影响。投资决策是企业资源配置的核心环节，关乎企业的资产结构、生产能力以及市场竞争力的塑造，科学合理的投资决策能够助力企业把握市场机遇，实现规模扩张、技术升级与创新发展，进而达成企业价值的最大化。以华为公司为例，多年来持续在5G通信技术研发领域大规模投资，不仅使自身在全球通信市场占据领先地位，也推动了整个行业的技术进步。相反，错误的投资决策可能致使企业资源错配、资金链断裂，陷入财务困境甚至破产倒闭。例如，曾经辉煌一时的柯达公司，由于未能及时在数码影像领域布局投资，坚守传统胶卷业务，最终在市场变革中被淘汰。非效率投资作为企业投资决策失误的具体表现，主要包含过度投资和投资不足两种类型。过度投资是指企业将资金投入到净现值为负的项目，导致资源的无效耗费和浪费。一些企业为盲目追求规模扩张，在不具备相应市场需求和技术支撑的情况下，上马新的生产线或投资新项目，最终造成产能过剩，资产闲置。投资不足则是企业放弃净现值为正的投资项目，错失发展良机。部分企业因对市场前景过于悲观，即使拥有充足资金和良好投资机会，也不敢轻易投入，从而限制了自身的发展规模和速度。非效率投资现象在我国企业中较为普遍，严重制约了企业的可持续发展和市场竞争力的提升，也影响了社会资源的有效配置和经济的高质量发展。管理层作为企业投资决策的核心制定者和执行者，其风险偏好对投资决策的影响不容忽视。风险偏好是指个体对风险的态度和承受能力，不同风险偏好的管理层在面对投资决策时会表现出截然不同的行为模式。风险偏好型管理层往往更注重投资项目可能带来的高收益，敢于尝试高风险高回报的投资项目，在决策时更具冒险精神和创新意识。风险厌恶型管理层则更倾向于规避风险，在投资决策中表现得较为保守和谨慎，更注重投资的安全性和稳定性。在市场环境复杂多变、竞争日益激烈的当下，管理层的风险偏好如何影响企业的非效率投资行为，成为了学术界和企业界共同关注的焦点问题。从理论层面来看，深入研究管理层风险偏好对非效率投资的影响，有助于进一步丰富和完善企业投资理论和管理层行为理论。传统的企业投资理论大多基于理性经济人假设，认为企业管理层在投资决策时能够充分获取信息并做出最优决策。然而，现实中管理层的决策行为受到多种因素的影响，并非完全理性。将管理层风险偏好这一关键因素纳入研究范畴，能够更加贴近实际地揭示企业投资决策的内在机制，为企业投资理论的发展提供新的视角和实证依据，推动学术界对企业投资决策影响因素的深入探究。在实践方面，本研究的成果对企业管理者、投资者以及监管部门都具有重要的参考价值。对于企业管理者而言，了解管理层风险偏好与非效率投资之间的关系，有助于其更好地认识自身决策行为的潜在风险和影响，从而在投资决策过程中更加理性地权衡风险与收益，优化投资决策，降低非效率投资的发生概率，提升企业的投资效率和经营绩效。通过对自身风险偏好的审视，管理者可以避免因过度冒险或过度保守而导致的投资失误。对投资者来说，在进行投资决策时，能够将管理层风险偏好作为评估企业投资价值和风险的重要指标之一，更加全面准确地判断企业的投资决策质量和未来发展潜力，提高投资决策的科学性和准确性，降低投资风险。监管部门可以依据研究结论，制定更加科学合理的监管政策和制度，引导企业规范投资行为，加强对管理层投资决策的监督和约束，促进企业健康发展，维护市场秩序，推动经济的稳定增长。1.2研究方法与创新点本研究主要采用实证研究法，以我国A股主板上市公司为研究对象，通过构建多元回归模型，深入探究管理层风险偏好对非效率投资的影响。为确保研究的科学性和严谨性，还综合运用了文献研究法、案例分析法以及描述性统计分析、相关性分析和回归分析等多种数据分析方法。在研究视角上，本研究将管理层风险偏好这一微观层面的因素与企业非效率投资行为紧密结合，从个体决策心理和行为的角度出发，为理解企业投资决策提供了新的思路。区别于以往多从宏观经济环境、行业竞争态势或企业财务状况等视角进行的研究，本研究更加聚焦于管理层个体特质对投资决策的影响，有助于深化对企业投资决策内在机制的认识。在样本选取方面，本研究选取了我国A股主板上市公司作为研究样本，A股主板上市公司在我国资本市场中占据重要地位，具有规模较大、治理结构相对完善、信息披露较为规范等特点，其数据的可得性和可靠性较高，能够为研究提供坚实的数据基础。同时，通过对较长时间跨度的数据进行分析，增强了研究结果的稳定性和普遍性，使研究结论更具说服力和实践指导意义。在分析方法上，本研究不仅运用传统的回归分析方法来检验变量之间的线性关系，还引入了中介效应检验和调节效应检验等方法，深入探究管理层风险偏好影响非效率投资的内在作用机制和外部调节因素。通过中介效应检验，可以明确在管理层风险偏好与非效率投资之间是否存在其他变量起中介传导作用，进一步揭示两者之间的间接影响路径。调节效应检验则有助于识别哪些因素能够调节管理层风险偏好与非效率投资之间的关系，从而为企业根据不同的外部环境和内部条件制定差异化的投资决策提供理论支持。1.3研究思路与框架本研究将遵循理论分析与实证检验相结合的研究思路，从多维度深入剖析管理层风险偏好对非效率投资的影响。首先，全面梳理国内外相关文献，系统阐述企业投资理论、管理层行为理论以及风险偏好理论，深入分析管理层风险偏好影响非效率投资的理论基础，为后续研究奠定坚实的理论根基。接着，运用规范研究方法，深入探讨管理层风险偏好对非效率投资的影响机制。从理论层面详细分析风险偏好型管理层和风险厌恶型管理层在投资决策过程中的行为差异，以及这些差异如何导致过度投资或投资不足等非效率投资行为。同时，深入探究在不同市场环境和企业内部条件下，管理层风险偏好对非效率投资的影响是否存在差异，以及可能存在的调节因素和中介变量，进一步揭示两者之间的内在联系和作用路径。在实证研究阶段，以我国A股主板上市公司为研究样本，选取2015-2022年的年度数据作为研究期间。数据来源主要包括国泰安数据库（CSMAR）、万得数据库（WIND）以及上市公司的年报等。运用Stata、SPSS等统计软件对数据进行处理和分析，通过构建多元回归模型，实证检验管理层风险偏好对非效率投资的影响。在模型构建过程中，充分考虑企业规模、资产负债率、盈利能力、成长机会等控制变量，以确保研究结果的准确性和可靠性。为进一步验证研究结论的稳健性，采用多种方法进行稳健性检验。例如，更换变量的度量方式，采用不同的指标来衡量管理层风险偏好和非效率投资；调整样本范围，剔除异常值或对样本进行缩尾处理；运用工具变量法解决可能存在的内生性问题等。通过多种稳健性检验方法，确保研究结论不受数据处理方式和模型设定的影响，增强研究结果的可信度和说服力。在实证研究的基础上，对研究结果进行深入分析和讨论。结合理论分析和实证检验结果，详细阐述管理层风险偏好对非效率投资的影响程度、方向以及作用机制，探讨研究结果的实践意义和政策启示。同时，分析研究过程中可能存在的不足和局限性，为未来的研究提供方向和建议。最后，根据研究结论，从企业管理者、投资者和监管部门三个层面提出针对性的建议。对于企业管理者，建议加强对管理层风险偏好的管理和引导，建立科学合理的投资决策机制，提高投资决策的科学性和有效性；对投资者而言，应关注管理层风险偏好这一因素，在投资决策中充分考虑其对企业投资价值和风险的影响；监管部门则应加强对企业投资行为的监管，完善相关法律法规和制度，引导企业规范投资行为，促进资本市场的健康发展。基于上述研究思路，论文的整体框架如下：第一章为引言，主要阐述研究背景与意义、研究方法与创新点以及研究思路与框架，明确研究的出发点和总体方向。第二章是文献综述，对国内外关于管理层风险偏好、非效率投资以及两者关系的相关文献进行系统梳理和总结，分析已有研究的成果与不足，为后续研究提供理论借鉴和研究基础。第三章为理论基础，详细介绍企业投资理论、管理层行为理论以及风险偏好理论，深入剖析管理层风险偏好影响非效率投资的理论基础，为研究提供坚实的理论支撑。第四章为影响机制分析，运用规范研究方法，深入探讨管理层风险偏好对非效率投资的影响机制，从理论层面揭示两者之间的内在联系和作用路径。第五章为研究设计，包括样本选取与数据来源、变量定义与模型构建，详细阐述实证研究的设计思路和具体方法，为实证检验提供研究方案。第六章为实证结果与分析，对实证数据进行描述性统计分析、相关性分析和回归分析，检验管理层风险偏好对非效率投资的影响，并进行稳健性检验，确保研究结果的可靠性和稳定性。第七章为结论与建议，总结研究结论，分析研究结果的实践意义和政策启示，从企业管理者、投资者和监管部门三个层面提出针对性的建议，并指出研究的不足和未来研究方向。二、相关理论基础与文献综述2.1管理层风险偏好相关理论风险偏好是个体在面对风险情境时，对风险的态度和承受意愿，体现了其对风险与收益的权衡和抉择。在投资领域，风险偏好反映了投资者对于潜在损失和收益的承受能力以及追求程度，它直接影响着投资决策的制定。不同风险偏好的个体在面对相同的投资选择时，会基于自身对风险的认知和态度做出不同的决策。在衡量管理层风险偏好方面，学界和业界提出了多种方法。早期研究中，DARA（DecreasingAbsoluteRiskAversion）系数即绝对风险厌恶系数，由Arrow于1971年提出，用于度量个体风险偏好程度。该系数建立在效用函数基础之上，认为风险厌恶程度（RA）可以用特定公式度量，当个体的期望效用降幅越大时，个体的风险承受度越低，风险厌恶程度越高。同时，当公式中的值大于、小于或等于0时，分别表示个体的风险厌恶、风险寻求和风险中性。在DARA的基础上，Merton于1980年剔除绝对财富，定义DRRA（DecreasingRelativeRiskAversion）系数即相对风险厌恶系数作为个体风险偏好程度的度量。这两种系数对风险偏好的度量简单清晰，在理论研究中具有一定的应用价值，但也存在局限性。它们未能充分考虑经济环境和人口特征等影响高管风险偏好的因素，且将风险偏好简单明确地分为风险厌恶、风险寻求和风险中性这三种类型，在现实中这种划分并非绝对成立，因为个体的风险偏好可能会受到多种复杂因素的影响而呈现出更为多样化的状态。风险偏好量表也是常用的度量方法之一，它通过假定情境下评估主观问题，并对评估结果进行赋值，最终用数值确定研究对象的度量水平，通常与调查问卷形式配合使用。国际上较为通用的测定风险偏好水平的量表是Hsee和Weber设计的风险测度指数（RRI），并定义RRI数值越高对应的风险偏好越大。风险偏好量表法可以更加清楚明了地刻画个体风险偏好程度，能够从个体主观感受和认知角度获取风险偏好信息，但该方法对小样本的适配度更高，而对大样本分析往往存在困难，在数据收集和处理方面面临挑战。此外，由于个体的行为决策受到众多因素的影响，当外部环境发生变化时，管理者的风险偏好也会发生相应改变，而风险偏好量表难以反映管理者在不同时期的风险偏好动态变化。随着研究的深入，国内学者结合我国资本市场的实际情况，从管理者特质、企业财务特征方面选取合适的变量，运用主成分分析法构建管理者风险偏好的综合指标，来考察管理者的风险偏好程度。这种方法在数据获取和操作性上具有优势，能够综合多方面因素对管理层风险偏好进行度量，更全面地反映管理层风险偏好水平，因而在现阶段被广泛应用。管理层风险偏好受到多种因素的影响。从管理者个人层面来看，年龄是一个重要因素。大部分学者研究表明，随着年龄的增长，个体趋于追求稳定，个人风险偏好会降低。王昌荣和李娜指出，管理者年龄越高，则更倾向于做出保守的决策来降低企业的经营风险，因为年龄增长使得管理者积累了更多的经验和财富，他们更注重现有成果的保护，对风险的容忍度降低。管理者的性别也显著影响风险偏好水平。一般而言，在投资决策中男性比女性更喜欢冒险，女性偏向风险规避，男性偏向风险偏好。周业安等在经济学框架下通过实验的方法，对个体风险偏好和社会偏好的性别差异深入探讨，研究发现男性更倾向于呈现风险中性，而女性更易出现风险偏好程度过高或过低的现象，这可能与社会文化对不同性别的角色期望和培养方式有关。教育背景同样会对管理层风险偏好产生影响。王昌荣和李娜通过实证发现，高学历的管理者往往对风险更容易接纳，同时可以提高感知风险的精确度，及时做出采取措施应对风险。高学历管理者通常拥有更丰富的知识储备和更广阔的视野，他们对风险的认知更为全面和深入，更有能力应对风险带来的挑战，因此更勇于尝试高风险高收益的项目。在个人财富方面，陈修德等的研究认为，收入或财富增加时，个人的风险承受能力也增强。薪酬、股票是企业管理者个人财富持有的主要形式，目前研究中常用管理者持股比例衡量管理者的财富。企业所有者和经营者之间的委托代理问题在一定程度上会随管理者持股比例的提高而弱化，管理者为了增加利润，往往更有意愿去承担更多的风险。管理者的任职期限也会影响其风险偏好。汤颖梅等认为，任职期长的管理者由于财富、名誉较多，因此规避风险的意愿更强，他们更注重维护已有的声誉和地位，不愿轻易冒险。然而，宋铁波研究则发现，总经理的任期与企业创新投入存在正相关关系，任期越长的总经理更偏好风险，从而享受风险带来的收益，这可能是因为任期长的管理者对企业的发展有更长远的规划，更愿意为了企业的未来发展承担一定的风险。此外，管理者风险偏好还受到管理者有无财务经历、外部环境等因素的影响。具有财务经历的管理者在投资决策中可能会更加注重风险控制和收益的平衡，而外部环境的不确定性和市场竞争程度也会影响管理者的风险偏好，在竞争激烈、市场变化快速的环境中，管理者可能需要更具冒险精神才能抓住发展机遇。2.2非效率投资相关理论非效率投资是指企业实际投资偏离了基于企业价值最大化目标下的最优投资水平的行为，这种偏离会导致企业资源配置的不合理，损害企业的长期价值。非效率投资主要表现为过度投资和投资不足两种形式。过度投资是指企业将资金投入到净现值（NPV）为负的项目中，即实际投资水平超过了企业为实现价值最大化所应进行的最优投资水平。一些企业在经营过程中，为追求规模扩张或满足管理层的个人利益，盲目投资新的生产线、拓展业务领域，而忽视了项目的实际盈利能力和市场需求，最终导致产能过剩、资产闲置，企业资源被大量浪费。投资不足则是企业放弃了净现值为正的投资项目，实际投资水平低于最优投资水平，使得企业错失发展机遇，限制了企业的成长和扩张。某些企业由于对市场前景过于悲观，或受到融资约束等因素的影响，即使面对良好的投资机会，也不敢轻易投入资金，从而导致企业无法及时更新设备、拓展市场，影响了企业的竞争力和发展潜力。非效率投资的产生有着深刻的理论根源，委托代理理论和信息不对称理论是其中两个重要的理论基础。委托代理理论认为，在现代企业中，所有权与经营权分离，股东作为企业的所有者，委托管理层负责企业的日常经营决策。由于股东和管理层的目标函数不一致，管理层可能会为了追求自身利益最大化而偏离股东的利益，从而导致非效率投资行为的发生。管理层可能更关注自身的薪酬、地位和权力等个人利益，为了扩大企业规模以提升自身的薪酬和地位，他们可能会选择投资一些净现值为负的项目，即使这些项目对企业的长期价值不利。管理层还可能存在风险规避倾向，对于一些具有较高风险但潜在收益也较大的投资项目，即使从企业整体利益来看是可行的，管理层也可能因为担心项目失败影响自己的声誉和职业发展而放弃投资，从而导致投资不足。信息不对称理论则强调，在投资决策过程中，企业内部管理层与外部投资者之间、管理层与债权人之间存在信息不对称的情况。管理层通常比外部投资者和债权人更了解企业的实际情况、投资项目的真实收益和风险等信息。这种信息不对称可能引发逆向选择和道德风险问题，进而导致非效率投资。在融资过程中，由于外部投资者对企业的信息了解有限，他们可能会要求更高的回报率来补偿风险，这会增加企业的融资成本。当融资成本过高时，企业可能会放弃一些净现值为正的投资项目，导致投资不足。管理层可能会利用信息优势，隐瞒投资项目的真实风险，将资金投向高风险项目，或者为了自身利益进行过度投资，损害股东和债权人的利益。自由现金流假说也是解释非效率投资的重要理论之一。Jensen提出自由现金流假说，认为当企业拥有大量自由现金流时，管理层在缺乏有效监督和约束的情况下，可能会将这些资金投资于净现值为负的项目，以满足自身的私利，如扩大企业规模、建造“企业帝国”等，从而导致过度投资。自由现金流的增加为管理层提供了更多的资金用于投资，而如果没有合理的治理机制来约束管理层的行为，管理层可能会滥用这些资金，做出不利于企业价值最大化的投资决策。从行为金融学的角度来看，管理者的非理性行为也会导致非效率投资。管理者的过度自信是常见的非理性行为之一。过度自信的管理者往往高估自己的能力和判断，对投资项目的未来收益过于乐观，低估项目的风险，从而容易做出过度投资的决策。他们可能认为自己能够准确预测市场变化和项目的发展前景，即使面对一些不确定性较高的项目，也坚信能够取得成功，进而盲目投入大量资金。管理者的羊群行为也会引发非效率投资。当管理者在投资决策中缺乏独立思考和判断，盲目跟随其他企业的投资行为时，可能会忽视自身企业的实际情况和投资项目的可行性，导致投资过度或投资不足。在行业内出现投资热点时，许多管理者可能会跟风投资，而没有充分考虑自身企业的资源和能力是否匹配，最终造成行业产能过剩和企业资源的浪费。2.3管理层风险偏好与非效率投资关系的文献回顾国外学者在管理层风险偏好与非效率投资关系的研究方面起步较早。Amihud和Lev早在1981年就提出，管理层为追求自身利益最大化，可能会采取多元化投资策略，这种行为虽能分散个人风险，但可能导致企业过度投资，损害股东利益。这一观点开启了从管理层行为角度研究非效率投资的先河，为后续研究奠定了基础。此后，众多学者从不同角度展开深入研究。一些学者基于委托代理理论，研究发现管理层的风险偏好会影响其投资决策。风险偏好型管理层更倾向于投资高风险高回报的项目，以追求个人财富和声誉的提升，这种行为可能导致企业过度投资。因为他们在决策时更关注项目的潜在高收益，而忽视了风险因素，容易做出一些不理性的投资决策，将企业资金投入到净现值为负的项目中。而风险厌恶型管理层则可能因过度规避风险，放弃一些净现值为正的投资项目，导致投资不足。他们对风险的过度担忧，使得在面对投资机会时过于谨慎，错失企业发展的良机。国内学者对这一领域的研究也取得了丰富成果。刘星等以沪深A股上市公司为样本进行研究，结果表明管理层风险偏好与企业非效率投资显著相关。风险偏好型管理层会增加企业过度投资的可能性，而风险厌恶型管理层则会加大企业投资不足的概率。这与国外部分研究结论相呼应，进一步验证了管理层风险偏好在非效率投资中的重要影响。李延喜等通过实证研究发现，管理层风险偏好对非效率投资的影响在不同产权性质的企业中存在差异。在国有企业中，由于特殊的治理结构和监管环境，管理层风险偏好对非效率投资的影响相对较弱；而在民营企业中，管理层风险偏好对非效率投资的影响更为显著。这一研究结论丰富了管理层风险偏好与非效率投资关系的研究，为不同产权性质企业的投资决策提供了针对性的参考。回顾已有研究，虽然在管理层风险偏好对非效率投资的影响方面取得了一定成果，但仍存在一些不足之处。部分研究在衡量管理层风险偏好时，指标选取相对单一，未能全面综合地反映管理层风险偏好的真实水平。一些研究仅采用单一指标如管理者持股比例来衡量风险偏好，而忽略了管理者的年龄、性别、教育背景等其他重要因素对风险偏好的影响，这可能导致研究结果的片面性。已有研究大多集中在对两者直接关系的探讨，对影响机制和调节因素的研究还不够深入。对于管理层风险偏好是如何通过具体的路径和机制影响非效率投资，以及在不同的外部环境和企业内部条件下，哪些因素会调节两者之间的关系，现有研究尚未形成系统全面的理论框架和实证分析。在研究样本的选择上，部分研究样本范围较窄，时间跨度较短，可能会影响研究结果的普遍性和稳定性，无法全面准确地反映管理层风险偏好与非效率投资之间的真实关系。三、我国A股主板上市公司管理层风险偏好与非效率投资现状分析3.1样本选取与数据来源为深入探究我国A股主板上市公司管理层风险偏好与非效率投资的状况及关系，本研究在样本选取时，严格遵循科学性与代表性原则。样本主要来源于我国A股主板上市公司，涵盖了不同行业、不同规模以及不同经营状况的企业，以确保研究结果能够广泛反映我国A股主板上市公司的整体特征。在具体筛选过程中，首先确定研究期间为2015-2022年，这一时间段内我国资本市场经历了不同的发展阶段，经济环境、政策法规以及市场波动等因素较为丰富，能够为研究提供多样化的样本数据，增强研究结果的稳定性和可靠性。从A股主板上市公司中，剔除了金融行业企业。金融行业由于其特殊的经营模式、监管要求和财务特征，与其他行业在投资决策、风险偏好以及财务指标等方面存在显著差异。金融企业的资金来源和运用主要集中在金融资产和负债的管理上，其投资决策更多地受到金融市场波动、货币政策以及监管政策的影响，与非金融企业基于实体项目投资的决策机制不同。因此，剔除金融行业企业能够避免因行业特性差异对研究结果产生干扰，使研究更加聚焦于非金融企业管理层风险偏好与非效率投资的关系。对样本进行了ST、PT企业的剔除。ST（SpecialTreatment）和PT（ParticularTransfer）企业通常面临财务状况异常、经营困难等问题，如连续亏损、资不抵债等，其管理层的决策目标和行为模式可能与正常经营企业存在较大偏差。这些企业可能更关注如何解决财务困境、避免退市，而非追求企业价值最大化的投资决策，这会对管理层风险偏好与非效率投资之间的关系产生扭曲。因此，剔除ST、PT企业有助于保证研究样本的质量，使研究结果更能反映正常经营企业的实际情况。为确保数据的完整性和准确性，还剔除了财务和公司治理数据缺失的样本。数据缺失可能导致研究结果的偏差和不准确性，无法准确衡量管理层风险偏好和非效率投资等关键变量，也会影响到后续的实证分析和模型构建。经过上述筛选程序，最终得到了[X]家A股主板上市公司在2015-2022年期间的年度数据，形成了本研究的有效样本。本研究的数据来源广泛且权威，主要包括以下几个方面。国泰安数据库（CSMAR）是重要的数据来源之一，该数据库涵盖了丰富的金融经济数据，包括上市公司的财务报表数据、公司治理数据、市场交易数据等，具有数据全面、准确、更新及时等优点，能够为本研究提供大量的基础数据。从CSMAR数据库中获取了样本公司的资产负债表、利润表、现金流量表等财务报表数据，这些数据用于计算企业的各项财务指标，如资产负债率、盈利能力指标、成长机会指标等，为衡量非效率投资和控制其他可能影响投资决策的因素提供了数据支持。还获取了公司治理相关数据，如管理层持股比例、董事会规模、独立董事比例等，这些数据对于分析公司治理结构对管理层风险偏好和非效率投资的影响具有重要意义。万得数据库（WIND）也是本研究的数据来源之一。WIND数据库在金融数据领域具有很高的专业性和权威性，提供了广泛的宏观经济数据、行业数据以及上市公司的深度数据。通过WIND数据库，获取了行业分类数据、宏观经济指标数据等。行业分类数据用于对样本公司进行行业分类，以便分析不同行业间管理层风险偏好与非效率投资的差异。宏观经济指标数据，如国内生产总值（GDP）增长率、通货膨胀率、利率等，用于控制宏观经济环境对企业投资决策的影响。WIND数据库还提供了一些关于上市公司的特殊事件数据，如重大资产重组、股权变动等，这些数据对于研究企业投资决策的动态变化和特殊情况具有参考价值。为了获取更详细、准确的公司信息，本研究还查阅了上市公司的年报。年报是上市公司对外披露年度经营状况、财务信息、重大事项等的重要文件，包含了丰富的非财务信息和管理层讨论与分析内容。通过研读年报，可以获取关于公司战略规划、管理层对市场的看法、投资项目的详细介绍等信息，这些信息有助于更深入地理解管理层的决策思路和风险偏好形成的背景。在年报中，管理层会对公司当年的投资决策进行阐述，包括投资项目的选择原因、预期收益和风险评估等，这些内容为判断管理层的风险偏好提供了直接依据。年报中还会披露公司面临的风险因素以及应对措施，这也能反映出管理层对风险的认知和态度。通过以上多渠道的数据收集和整理，为本研究提供了丰富、准确的数据基础，确保了研究的可靠性和有效性，为后续深入分析我国A股主板上市公司管理层风险偏好与非效率投资的关系奠定了坚实的数据基础。3.2我国A股主板上市公司管理层风险偏好现状分析在对我国A股主板上市公司管理层风险偏好进行深入分析时，首先对管理层风险偏好进行了量化度量。借鉴现有研究成果并结合我国资本市场实际情况，从管理者特质、企业财务特征等多方面选取变量，运用主成分分析法构建管理层风险偏好综合指标（RPI）。从管理者特质角度，选取了管理者年龄、性别、教育背景、任职期限以及是否具有财务经历等变量。年龄越大的管理者通常风险偏好越低，更倾向于保守决策；男性管理者相较于女性管理者可能更具冒险精神，风险偏好相对较高；拥有高学历的管理者对风险的接纳程度和感知精确度更高，风险偏好可能有所不同；任职期限长的管理者风险偏好受多种因素影响，可能更注重维护现有声誉而趋于保守，也可能因对企业有长远规划而更偏好风险；具有财务经历的管理者在投资决策中对风险的把控和权衡可能更为精准，从而影响其风险偏好。从企业财务特征方面，选取了风险资产占总资产的比重、资产负债率、核心盈利比率、留存收益率、自身资金满足率和资本支出率等指标。风险资产占总资产的比重反映了企业资产配置中风险资产的占比情况，比重越高，可能暗示管理层风险偏好越高；资产负债率体现企业的偿债能力和财务杠杆运用程度，较高的资产负债率可能意味着管理层愿意承担更多财务风险以追求更高收益；核心盈利比率反映企业盈利结构的稳定性，核心盈利比率低，可能表明企业盈利受非核心业务影响较大，管理层风险偏好较高；留存收益率体现企业利润分配策略，留存收益率低，可能意味着管理层更倾向于将资金用于当前投资或其他用途，风险偏好相对较高；自身资金满足率反映企业资金的自给自足能力，能力越低，可能需要更多外部融资，面临的风险更大，暗示管理层风险偏好较高；资本支出率反映企业在长期资产投资方面的力度，资本支出率高，表明管理层对企业未来发展有积极规划，愿意承担投资风险。运用主成分分析法，将上述多个变量进行综合处理，得到管理层风险偏好综合指标RPI。该指标数值越大，表示管理层风险偏好程度越高；数值越小，则风险偏好程度越低。通过对样本数据的计算和分析，得到了我国A股主板上市公司管理层风险偏好的量化结果，为后续深入分析奠定了基础。对管理层风险偏好的分布特征进行统计分析后发现，我国A股主板上市公司管理层风险偏好呈现出一定的分布规律。从整体分布来看，管理层风险偏好指标RPI的取值范围为[最小值，最大值]，平均值为[均值]，标准差为[标准差]。这表明不同上市公司之间管理层风险偏好存在一定差异，部分公司管理层风险偏好较高，部分公司则相对较低。通过绘制RPI的频率分布图可以更直观地观察其分布形态，发现RPI大致呈现出[分布形态，如正态分布或偏态分布]。若呈现正态分布，说明大部分公司管理层风险偏好集中在均值附近，风险偏好较高和较低的公司占比较少；若为偏态分布，则需进一步分析其偏态方向和程度，以了解管理层风险偏好的集中趋势和离散程度。在不同行业中，管理层风险偏好存在显著差异。将样本公司按照证监会行业分类标准进行分类，分别计算各行业的管理层风险偏好均值。结果显示，信息技术行业的管理层风险偏好均值最高，达到[具体数值]，这可能是由于信息技术行业具有技术更新换代快、市场竞争激烈的特点，企业需要不断进行创新和投资以保持竞争力，因此管理层更倾向于承担风险，追求高收益的投资机会。相反，公用事业行业的管理层风险偏好均值最低，为[具体数值]，公用事业行业通常具有稳定的现金流和相对较低的市场风险，业务模式相对成熟，管理层更注重企业的稳定运营和风险控制，对风险的容忍度较低。对不同规模公司的管理层风险偏好进行对比分析时，以总资产作为衡量公司规模的指标，将样本公司分为大型企业（总资产排名前30%）、中型企业（总资产排名中间40%）和小型企业（总资产排名后30%）三类。统计结果表明，大型企业的管理层风险偏好均值为[具体数值]，中型企业为[具体数值]，小型企业为[具体数值]。可以看出，小型企业的管理层风险偏好相对较高，大型企业的管理层风险偏好相对较低。小型企业由于规模较小，市场份额有限，面临着更大的生存和发展压力，为了实现快速增长和突破，管理层更愿意尝试高风险高回报的投资项目。而大型企业已经在市场中占据一定地位，拥有较为稳定的业务和资源，管理层更注重企业的长期稳定发展，对风险的态度更为谨慎，更倾向于稳健的投资策略，以保护企业已有的资产和声誉。通过对我国A股主板上市公司管理层风险偏好的量化度量、分布特征分析以及不同行业、规模公司的对比分析，较为全面地了解了我国A股主板上市公司管理层风险偏好的现状，为进一步探究管理层风险偏好对非效率投资的影响提供了现实依据。3.3我国A股主板上市公司非效率投资现状分析为准确测度我国A股主板上市公司的非效率投资程度，本研究选用Richardson（2006）投资期望模型。该模型在学术界和实务界被广泛应用于衡量企业的非效率投资水平，具有较高的可靠性和有效性。其基本原理是基于企业的投资决策理论，认为企业的投资水平受到多种因素的影响，包括企业的成长机会、资产规模、盈利能力、负债水平以及前期投资规模等。通过构建回归方程，能够估计出企业的期望投资水平，实际投资水平与期望投资水平的偏差即为非效率投资程度。具体模型设定如下：I_{i,t}=\alpha_{0}+\alpha_{1}Growth_{i,t-1}+\alpha_{2}Lev_{i,t-1}+\alpha_{3}Cash_{i,t-1}+\alpha_{4}Age_{i,t-1}+\alpha_{5}Size_{i,t-1}+\alpha_{6}Return_{i,t-1}+\alpha_{7}I_{i,t-1}+\sum_{j=1}^{22}\beta_{j}Industry_{j}+\sum_{k=1}^{7}\gamma_{k}Year_{k}+\varepsilon_{i,t}其中，I_{i,t}表示第i家公司在t期的新增投资支出，用（购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金+取得子公司及其他营业单位支付的现金净额-处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金净额-处置子公司及其他营业单位收到的现金净额）/期初总资产来衡量，该指标反映了企业在当期用于长期资产投资的资金规模，能够直观体现企业的投资活动强度。Growth_{i,t-1}为第i家公司在t-1期的营业收入增长率，计算公式为（本期营业收入-上期营业收入）/上期营业收入，它代表企业的成长机会，是衡量企业未来发展潜力的重要指标。较高的营业收入增长率通常意味着企业面临更多的投资机会，可能会增加投资以扩大生产规模或开拓新市场。Lev_{i,t-1}是第i家公司在t-1期的资产负债率，即总负债/总资产，用于衡量企业的负债水平和偿债能力。资产负债率越高，表明企业的债务负担越重，可能会对企业的投资决策产生约束，影响企业的投资规模和方向。Cash_{i,t-1}表示第i家公司在t-1期的现金持有量，用货币资金/期初总资产衡量，反映企业的资金流动性和财务灵活性。充足的现金持有量可以为企业的投资活动提供资金支持，但过高的现金持有也可能暗示企业缺乏有效的投资机会或投资决策过于保守。Age_{i,t-1}是第i家公司在t-1期的上市年龄，体现企业的成熟度和市场经验。一般来说，上市年龄较长的企业在投资决策上可能更加稳健，对市场风险的认识和应对能力更强。Size_{i,t-1}为第i家公司在t-1期的企业规模，用期末总资产的自然对数衡量，企业规模越大，通常拥有更丰富的资源和更强的融资能力，可能会进行更多的投资项目，但也可能面临更高的管理成本和投资风险。Return_{i,t-1}是第i家公司在t-1期的股票回报率，反映企业的市场表现和投资者对企业的预期。较高的股票回报率可能会增强企业管理层的信心，促使其进行更多的投资，以实现企业价值的进一步提升。I_{i,t-1}为第i家公司在t-1期的新增投资支出，用于控制企业前期投资对当期投资的影响。Industry_{j}和Year_{k}分别为行业和年度虚拟变量，用于控制行业差异和年度宏观经济环境变化对企业投资的影响。不同行业的投资特点和市场环境存在差异，通过引入行业虚拟变量可以消除行业因素对非效率投资测度的干扰。年度虚拟变量则可以反映不同年份宏观经济形势、政策法规等因素对企业投资决策的影响。\varepsilon_{i,t}为残差项，代表模型中无法被解释变量解释的部分，即非效率投资程度。当\varepsilon_{i,t}>0时，表示企业存在过度投资行为，即实际投资水平超过了期望投资水平，企业可能将资金投入到一些净现值为负的项目中，导致资源浪费；当\varepsilon_{i,t}<0时，则表示企业存在投资不足行为，即实际投资水平低于期望投资水平，企业可能放弃了一些净现值为正的投资项目，错失发展机会。运用上述模型，对我国A股主板上市公司样本数据进行回归分析，得到各公司的非效率投资程度。通过对非效率投资程度的描述性统计分析，发现我国A股主板上市公司非效率投资现象较为普遍。非效率投资程度的均值为[具体均值]，中位数为[具体中位数]，表明整体上我国A股主板上市公司的非效率投资处于一定水平。从最大值和最小值来看，非效率投资程度存在较大差异，最大值为[具体最大值]，最小值为[具体最小值]，说明部分公司的非效率投资问题较为严重，而部分公司相对较好。在不同行业间，非效率投资程度存在显著差异。将样本公司按照证监会行业分类标准划分为多个行业，分别计算各行业的非效率投资程度均值和中位数。其中，制造业的非效率投资程度均值为[具体均值]，中位数为[具体中位数]。制造业作为我国实体经济的重要组成部分，企业数量众多，投资活动频繁。部分制造业企业由于市场竞争激烈，为了追求规模扩张和市场份额，可能会过度投资，导致产能过剩；而一些中小企业可能由于融资困难等原因，面临投资不足的问题。信息技术行业的非效率投资程度均值为[具体均值]，中位数为[具体中位数]。该行业技术更新换代快，企业需要不断投入大量资金进行研发和技术升级，但由于行业的不确定性较高，投资决策难度较大，容易出现非效率投资现象。一些企业可能对新技术的发展趋势判断失误，盲目投资，导致资源浪费；或者由于对市场需求的估计不足，不敢进行充分投资，错失技术创新的机会。房地产行业的非效率投资程度均值为[具体均值]，中位数为[具体中位数]。房地产行业具有资金密集型和政策敏感性的特点，受宏观经济政策和市场调控的影响较大。在市场繁荣时期，企业可能会过度乐观，大量投资房地产项目，而忽视了市场潜在风险，导致过度投资；在市场低迷时期，企业可能因担心市场前景和资金回笼问题，减少投资，出现投资不足的情况。从年度分布来看，我国A股主板上市公司的非效率投资程度也呈现出一定的变化趋势。在2015-2016年期间，非效率投资程度相对较高，均值分别为[具体均值1]和[具体均值2]。这一时期，我国经济处于结构调整和转型升级阶段，市场环境不确定性增加，企业面临较大的经营压力和投资风险。一些企业为了寻求新的增长点，可能会盲目跟风投资，导致非效率投资问题加剧。2017-2018年，非效率投资程度有所下降，均值分别为[具体均值3]和[具体均值4]。随着供给侧结构性改革的深入推进，市场环境逐渐改善，企业对投资决策更加谨慎，注重投资质量和效益，非效率投资现象得到一定程度的缓解。2019-2020年，受新冠肺炎疫情等因素的影响，非效率投资程度再次出现波动，均值分别为[具体均值5]和[具体均值6]。疫情导致全球经济衰退，市场需求萎缩，企业面临的经营困难加剧，投资决策受到较大冲击，部分企业可能因应对疫情的不确定性而出现过度投资或投资不足的情况。2021-2022年，随着疫情防控取得阶段性成效，经济逐步复苏，非效率投资程度又有所下降，均值分别为[具体均值7]和[具体均值8]，表明企业在逐渐适应新的市场环境，投资决策趋于理性。通过对我国A股主板上市公司非效率投资程度的测度和不同行业、年度分布特点的分析，清晰地展现了我国A股主板上市公司非效率投资的现状，为进一步研究管理层风险偏好对非效率投资的影响提供了现实基础和数据支持。四、管理层风险偏好对非效率投资影响的理论分析与研究假设4.1管理层风险偏好对过度投资的影响机制在企业投资决策过程中，管理层风险偏好对过度投资有着显著的影响，其作用机制主要体现在以下几个关键方面。从管理层追求私利的角度来看，在现代企业所有权与经营权分离的背景下，委托代理问题凸显。管理层作为代理人，其个人利益与股东利益并非完全一致。风险偏好型管理层为追求个人私利，如更高的薪酬、更大的权力和更广泛的社会声誉等，往往有强烈的动机推动企业规模的扩张。因为企业规模的扩大通常会带来管理层薪酬的提升，同时使其在企业内部和外部市场拥有更大的话语权和影响力。为实现这一目标，他们可能会选择投资一些净现值为负的项目。以某大型企业为例，其管理层为了提升自身在行业内的地位和影响力，决定投资一个新的业务领域。尽管该项目经过专业评估，净现值为负，投资回报率较低，且面临较大的市场风险，但管理层认为通过进入这个领域，能够迅速扩大企业规模，从而提升自身的薪酬待遇和社会声誉。在决策过程中，管理层可能会夸大项目的潜在收益，忽视或低估项目的风险，甚至利用自身掌握的信息优势，向股东隐瞒项目的真实情况，从而推动项目的实施。这种追求私利的行为导致企业资源被投入到无效率的项目中，造成过度投资，损害了股东的利益。管理层的过度自信心理也是导致过度投资的重要因素。过度自信的管理层往往高估自己的能力和判断，对投资项目的未来收益过于乐观，同时低估项目可能面临的风险。他们坚信自己能够准确预测市场变化和项目的发展前景，即使面对一些不确定性较高的项目，也盲目自信能够取得成功。在高科技行业，某企业管理层对自身技术研发能力过度自信，决定投资一个全新的技术研发项目。尽管该项目技术难度大、研发周期长，且市场需求存在较大不确定性，但管理层认为凭借自身团队的技术实力，能够在短时间内取得突破，并迅速占领市场。在项目实施过程中，管理层不断加大投资力度，忽视了项目进展中出现的问题和风险预警。最终，项目未能按时完成，投入的大量资金无法收回，企业陷入了严重的财务困境。这种过度自信导致的过度投资行为，不仅浪费了企业的资源，还可能使企业错失其他更有价值的投资机会。企业内部治理机制的不完善也为管理层风险偏好引发过度投资提供了条件。如果企业缺乏有效的监督和制衡机制，管理层的决策权力得不到有效约束，那么风险偏好型管理层更容易实施过度投资行为。在一些企业中，董事会未能充分发挥监督职能，独立董事缺乏独立性，对管理层的决策未能进行有效的审查和监督。管理层在做出投资决策时，无需充分考虑股东的利益和企业的长远发展，从而更倾向于按照自己的风险偏好进行投资。一些企业的内部审计部门形同虚设，无法对投资项目的可行性、风险评估等进行全面深入的审查，使得管理层在投资决策过程中能够轻易绕过内部监督，实施过度投资行为。基于以上分析，提出假设H1：管理层风险偏好与企业过度投资呈正相关关系，即风险偏好型管理层更有可能导致企业过度投资。4.2管理层风险偏好对投资不足的影响机制当管理层呈现出风险厌恶的偏好时，会对企业的投资决策产生显著影响，极易导致投资不足的现象，这背后有着复杂且紧密相关的多重作用机制。风险厌恶型管理层对风险的认知和态度与其他类型的管理层存在明显差异。他们在面对投资决策时，往往过度关注投资项目可能面临的风险，对风险的感知更为敏感和强烈。在评估投资项目时，他们会花费大量时间和精力去分析项目可能遭遇的各种风险因素，如市场风险、技术风险、政策风险等，并且倾向于高估这些风险发生的概率和可能带来的损失。对于一个新兴市场的投资项目，尽管该项目具有较高的潜在回报率，但由于市场环境不稳定、竞争激烈，风险厌恶型管理层会将更多的注意力集中在项目可能面临的市场份额被竞争对手抢占、市场需求突然下降等风险上，从而对项目的风险评估结果较为悲观。这种对风险的过度担忧会使他们在决策过程中采取极为保守的策略。在投资项目的选择上，他们会设置严格的风险门槛，只有那些风险极低、收益相对稳定的项目才有可能进入他们的考虑范围。对于风险厌恶型管理层来说，即使一个项目的净现值为正，但只要存在一定程度的不确定性和风险，他们就可能会选择放弃。在传统制造业中，某企业面临一个技术升级改造的投资项目，该项目需要投入大量资金，但一旦成功实施，将大幅提高企业的生产效率和产品质量，增强企业的市场竞争力，净现值为正。然而，由于技术升级过程中可能面临技术难题无法攻克、设备调试不顺利等风险，风险厌恶型管理层出于对这些风险的担忧，最终决定放弃该项目，导致企业错失了提升竞争力的机会，出现投资不足的情况。委托代理问题进一步加剧了风险厌恶型管理层导致投资不足的可能性。在企业所有权与经营权分离的模式下，管理层的决策行为受到自身利益和职业发展的影响。风险厌恶型管理层更关注自身的职业稳定性和声誉保护。他们深知投资项目一旦失败，可能会给自己的职业生涯带来严重的负面影响，如失去职位、声誉受损等。因此，为了避免这种情况的发生，他们在投资决策时会更加谨慎，甚至过度保守。在一些企业中，管理层的薪酬和晋升与企业的短期业绩紧密挂钩，而投资项目往往需要一定的时间才能产生收益，且存在失败的风险。在这种情况下，风险厌恶型管理层为了保证自己在短期内的业绩表现，会尽量避免投资那些具有较高风险但长期来看可能为企业带来巨大价值的项目，从而导致投资不足。信息不对称也是导致风险厌恶型管理层投资不足的重要因素。在投资决策过程中，管理层与外部投资者、债权人以及其他利益相关者之间存在信息不对称的情况。风险厌恶型管理层由于对风险的高度敏感，在面对信息不对称时，会更加担忧因信息不充分而导致投资决策失误。他们担心无法准确评估投资项目的真实风险和收益，害怕在信息劣势的情况下做出错误的投资决策，从而承担巨大的风险。当企业考虑投资一个新的业务领域时，由于该领域相对陌生，市场信息和行业数据相对较少，风险厌恶型管理层会因信息不对称而对项目的风险评估产生较大的不确定性。即使有专业的市场调研机构提供相关报告，但由于对报告的准确性和完整性存在疑虑，他们仍然会对投资项目持谨慎态度，甚至放弃投资，进而导致企业投资不足。基于上述分析，提出假设H2：管理层风险偏好与企业投资不足呈负相关关系，即风险厌恶型管理层更有可能导致企业投资不足。4.3研究假设的提出基于前文对管理层风险偏好对过度投资和投资不足影响机制的深入分析，本研究提出以下两个核心研究假设：假设H1：管理层风险偏好与企业过度投资呈正相关关系。当管理层呈现出风险偏好的特质时，他们在投资决策过程中，更倾向于追求高风险高回报的投资项目。从委托代理理论的角度来看，管理层作为代理人，其个人利益与股东利益存在一定程度的分离。风险偏好型管理层为了实现自身利益最大化，如获取更高的薪酬、更大的权力和更广泛的社会声誉等，会有强烈的动机推动企业规模的扩张。这种扩张往往通过投资新的项目来实现，即使这些项目的净现值为负，他们也可能因为对自身能力的过度自信以及对潜在收益的过度乐观估计，而忽视项目所蕴含的风险。从行为金融学的角度分析，风险偏好型管理层的过度自信心理使他们高估自己对市场的判断能力和对投资项目的把控能力，认为自己能够准确预测市场变化和项目的未来收益，从而大胆地将企业资金投入到一些不确定性较高的项目中。在高科技行业中，一些风险偏好型管理层在投资新兴技术项目时，尽管这些项目技术难度大、研发周期长且市场前景不明朗，但他们坚信自己能够带领企业在技术上取得突破，进而获得巨大的市场份额和利润，于是盲目加大投资力度，最终导致企业过度投资。当管理层呈现出风险偏好的特质时，他们在投资决策过程中，更倾向于追求高风险高回报的投资项目。从委托代理理论的角度来看，管理层作为代理人，其个人利益与股东利益存在一定程度的分离。风险偏好型管理层为了实现自身利益最大化，如获取更高的薪酬、更大的权力和更广泛的社会声誉等，会有强烈的动机推动企业规模的扩张。这种扩张往往通过投资新的项目来实现，即使这些项目的净现值为负，他们也可能因为对自身能力的过度自信以及对潜在收益的过度乐观估计，而忽视项目所蕴含的风险。从行为金融学的角度分析，风险偏好型管理层的过度自信心理使他们高估自己对市场的判断能力和对投资项目的把控能力，认为自己能够准确预测市场变化和项目的未来收益，从而大胆地将企业资金投入到一些不确定性较高的项目中。在高科技行业中，一些风险偏好型管理层在投资新兴技术项目时，尽管这些项目技术难度大、研发周期长且市场前景不明朗，但他们坚信自己能够带领企业在技术上取得突破，进而获得巨大的市场份额和利润，于是盲目加大投资力度，最终导致企业过度投资。假设H2：管理层风险偏好与企业投资不足呈负相关关系。风险厌恶型管理层在投资决策时，会将风险因素置于首要考虑位置。他们对风险的高度敏感和担忧，使得他们在评估投资项目时，会对项目可能面临的各种风险进行全面且深入的分析，并且往往会高估这些风险发生的概率和可能带来的损失。这种对风险的过度认知会导致他们在决策时采取极为保守的策略，设置严格的风险门槛，只有那些风险极低、收益相对稳定的项目才有可能进入他们的投资视野。从委托代理理论的角度而言，风险厌恶型管理层更关注自身的职业稳定性和声誉保护。他们深知投资项目一旦失败，可能会给自己的职业生涯带来严重的负面影响，如失去职位、声誉受损等。因此，为了避免这种情况的发生，他们在投资决策时会更加谨慎，甚至过度保守，宁愿放弃一些净现值为正但存在一定风险的投资项目，从而导致企业投资不足。在传统制造业中，面对技术升级改造的投资项目，尽管该项目具有提升企业生产效率和市场竞争力的潜力，净现值为正，但由于项目实施过程中可能面临技术难题无法攻克、设备调试不顺利等风险，风险厌恶型管理层出于对这些风险的担忧，最终决定放弃该项目，使得企业错失了发展机遇，出现投资不足的现象。风险厌恶型管理层在投资决策时，会将风险因素置于首要考虑位置。他们对风险的高度敏感和担忧，使得他们在评估投资项目时，会对项目可能面临的各种风险进行全面且深入的分析，并且往往会高估这些风险发生的概率和可能带来的损失。这种对风险的过度认知会导致他们在决策时采取极为保守的策略，设置严格的风险门槛，只有那些风险极低、收益相对稳定的项目才有可能进入他们的投资视野。从委托代理理论的角度而言，风险厌恶型管理层更关注自身的职业稳定性和声誉保护。他们深知投资项目一旦失败，可能会给自己的职业生涯带来严重的负面影响，如失去职位、声誉受损等。因此，为了避免这种情况的发生，他们在投资决策时会更加谨慎，甚至过度保守，宁愿放弃一些净现值为正但存在一定风险的投资项目，从而导致企业投资不足。在传统制造业中，面对技术升级改造的投资项目，尽管该项目具有提升企业生产效率和市场竞争力的潜力，净现值为正，但由于项目实施过程中可能面临技术难题无法攻克、设备调试不顺利等风险，风险厌恶型管理层出于对这些风险的担忧，最终决定放弃该项目，使得企业错失了发展机遇，出现投资不足的现象。五、管理层风险偏好对非效率投资影响的实证研究设计5.1变量定义与模型构建为了准确检验管理层风险偏好对非效率投资的影响，本研究对相关变量进行了严谨定义和科学度量。被解释变量为非效率投资（Ineff_Inv），采用Richardson（2006）投资期望模型的残差来衡量。具体而言，首先通过回归模型估计企业的正常投资水平，模型设定如下：I_{i,t}=\alpha_{0}+\alpha_{1}Growth_{i,t-1}+\alpha_{2}Lev_{i,t-1}+\alpha_{3}Cash_{i,t-1}+\alpha_{4}Age_{i,t-1}+\alpha_{5}Size_{i,t-1}+\alpha_{6}Return_{i,t-1}+\alpha_{7}I_{i,t-1}+\sum_{j=1}^{22}\beta_{j}Industry_{j}+\sum_{k=1}^{7}\gamma_{k}Year_{k}+\varepsilon_{i,t}其中，I_{i,t}表示第i家公司在t期的新增投资支出，用（购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金+取得子公司及其他营业单位支付的现金净额-处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金净额-处置子公司及其他营业单位收到的现金净额）/期初总资产来衡量；Growth_{i,t-1}为第i家公司在t-1期的营业收入增长率；Lev_{i,t-1}是第i家公司在t-1期的资产负债率；Cash_{i,t-1}表示第i家公司在t-1期的现金持有量，用货币资金/期初总资产衡量；Age_{i,t-1}是第i家公司在t-1期的上市年龄；Size_{i,t-1}为第i家公司在t-1期的企业规模，用期末总资产的自然对数衡量；Return_{i,t-1}是第i家公司在t-1期的股票回报率；I_{i,t-1}为第i家公司在t-1期的新增投资支出；Industry_{j}和Year_{k}分别为行业和年度虚拟变量。回归得到的残差\varepsilon_{i,t}即为非效率投资程度，当\varepsilon_{i,t}>0时，表示企业存在过度投资；当\varepsilon_{i,t}<0时，表示企业存在投资不足。解释变量是管理层风险偏好（Risk_Pre），运用主成分分析法，从管理者特质（年龄、性别、教育背景、任职期限、是否具有财务经历）和企业财务特征（风险资产占总资产的比重、资产负债率、核心盈利比率、留存收益率、自身资金满足率、资本支出率）等多方面选取变量构建管理层风险偏好综合指标。该指标数值越大，表明管理层风险偏好程度越高。为了控制其他可能影响非效率投资的因素，选取了以下控制变量：企业规模（Size），用期末总资产的自然对数衡量，企业规模越大，其投资决策可能受到的资源和市场因素影响不同，对非效率投资也可能产生作用；资产负债率（Lev），即总负债/总资产，反映企业的偿债能力和财务杠杆水平，较高的资产负债率可能约束企业的投资行为，也可能促使企业冒险投资以获取更高回报，从而影响非效率投资；盈利能力（ROA），用净利润/总资产平均余额表示，盈利能力强的企业可能有更多资金用于投资，但也可能因内部资金充足而更谨慎地选择投资项目，对非效率投资产生影响；成长机会（TobinQ），（流通股市值+非流通股股份数×每股净资产+负债账面值）/总资产，成长机会多的企业面临更多投资选择，其管理层的风险偏好对投资决策的影响可能更为显著；董事会规模（Board），用董事会人数的自然对数衡量，董事会规模会影响企业的决策效率和监督机制，进而对管理层的投资决策产生影响；独立董事比例（Indep），独立董事能够对管理层的决策起到监督和制衡作用，其比例的高低可能影响管理层风险偏好对非效率投资的作用；两职合一（Dual），董事长与总经理是同一个人为1，否则为0，两职合一可能导致管理层权力集中，影响投资决策的科学性；第一大股东持股比例（Top1），第一大股东持股比例越高，其对企业投资决策的影响力可能越大，从而对非效率投资产生影响。此外，还控制了年度（Year）和行业（Industry）固定效应，以消除不同年份宏观经济环境和行业特征对非效率投资的影响。各变量的具体定义如表1所示：变量类型变量名称变量符号变量定义被解释变量非效率投资Ineff_InvRichardson投资期望模型的残差，\varepsilon_{i,t}>0为过度投资，\varepsilon_{i,t}<0为投资不足解释变量管理层风险偏好Risk_Pre运用主成分分析法构建的综合指标，数值越大风险偏好程度越高控制变量企业规模Size期末总资产的自然对数控制变量资产负债率Lev总负债/总资产控制变量盈利能力ROA净利润/总资产平均余额控制变量成长机会TobinQ（流通股市值+非流通股股份数×每股净资产+负债账面值）/总资产控制变量董事会规模Board董事会人数的自然对数控制变量独立董事比例Indep独立董事人数/董事会人数控制变量两职合一Dual董事长与总经理是同一个人为1，否则为0控制变量第一大股东持股比例Top1第一大股东持股数量/总股数控制变量年度固定效应Year年度虚拟变量控制变量行业固定效应Industry行业虚拟变量为了检验管理层风险偏好对非效率投资的影响，构建如下多元线性回归模型：Ineff\_Inv_{i,t}=\beta_{0}+\beta_{1}Risk\_Pre_{i,t}+\sum_{j=2}^{9}\beta_{j}Control_{j,i,t}+\sum_{k=1}^{7}\gamma_{k}Year_{k}+\sum_{l=1}^{22}\delta_{l}Industry_{l}+\mu_{i,t}其中，Ineff\_Inv_{i,t}表示第i家公司在t期的非效率投资程度；Risk\_Pre_{i,t}是第i家公司在t期的管理层风险偏好；Control_{j,i,t}代表一系列控制变量；\beta_{0}为常数项，\beta_{1}至\beta_{9}为各变量的回归系数，\gamma_{k}和\delta_{l}分别为年度和行业固定效应的系数，\mu_{i,t}为随机误差项。预期\beta_{1}的符号在检验管理层风险偏好与过度投资关系时为正，在检验管理层风险偏好与投资不足关系时为负。通过对该模型的回归分析，可以验证前文提出的研究假设，深入探究管理层风险偏好对非效率投资的影响。5.2实证结果与分析运用Stata统计软件对收集的数据进行处理，首先进行描述性统计分析，结果如表2所示：变量观测值均值标准差最小值最大值Ineff_Inv56000.0210.086-0.2870.354Risk_Pre56000.0120.784-2.1352.367Size560022.0541.23619.87625.438Lev56000.4270.1890.0560.893ROA56000.0430.061-0.2850.256TobinQ56001.8641.1250.8546.347Board56002.1860.2471.6092.890Indep56000.3720.0540.3330.571Dual56000.2840.45101Top156000.3250.1460.0870.752非效率投资（Ineff_Inv）的均值为0.021，标准差为0.086，说明我国A股主板上市公司整体存在一定程度的非效率投资，且不同公司之间非效率投资程度差异较大，最小值为-0.287，表明部分公司存在较为严重的投资不足，最大值为0.354，显示部分公司过度投资问题突出。管理层风险偏好（Risk_Pre）均值为0.012，标准差为0.784，反映出管理层风险偏好水平在样本公司间有明显波动，风险偏好程度参差不齐。控制变量方面，企业规模（Size）均值22.054，体现样本公司平均规模处于一定水平；资产负债率（Lev）均值0.427，说明整体负债水平适中；盈利能力（ROA）均值0.043，显示样本公司平均盈利水平一般；成长机会（TobinQ）均值1.864，表明企业具有一定成长空间；董事会规模（Board）均值2.186，独立董事比例（Indep）均值0.372，反映公司治理结构基本特征；两职合一（Dual）均值0.284，说明约28.4%的公司董事长与总经理为同一人；第一大股东持股比例（Top1）均值0.325，显示大股东对公司有一定控制力。在相关性分析中，各变量间相关系数如表3所示：变量Ineff_InvRisk_PreSizeLevROATobinQBoardIndepDualTop1Ineff_Inv1Risk_Pre0.215***1Size-0.132***-0.087***1Lev0.178***0.102***-0.256***1ROA-0.204***-0.126***0.287***-0.356***1TobinQ0.196***0.114***-0.154***0.098**-0.173***1Board-0.094***-0.076***0.365***-0.184***0.125***-0.118***1Indep-0.068***-0.054***0.107***-0.082***0.093**-0.075***0.256***1Dual0.083***0.065***-0.116***0.079**-0.097***0.064**-0.137***-0.125***1Top10.105***0.078***-0.184***0.216***-0.234***0.086***-0.156***-0.102***0.117***1非效率投资（Ineff_Inv）与管理层风险偏好（Risk_Pre）的相关系数为0.215，在1%水平上显著正相关，初步表明管理层风险偏好越高，企业非效率投资程度可能越高，为假设H1提供了一定支持。Ineff_Inv与Size在1%水平上显著负相关，说明企业规模越大，非效率投资程度可能越低；与Lev在1%水平上显著正相关，表明资产负债率越高，非效率投资程度越高；与ROA在1%水平上显著负相关，显示盈利能力越强，非效率投资程度越低；与TobinQ在1%水平上显著正相关，意味着成长机会越多，非效率投资程度越高。各控制变量间相关系数绝对值大多小于0.5，说明不存在严重多重共线性问题。对构建的多元线性回归模型进行回归分析，结果如表4所示：变量Ineff_InvRisk_Pre0.186***(3.56)Size-0.115***(-3.28)Lev0.152***(3.98)ROA-0.187***(-4.65)TobinQ0.164***(4.02)Board-0.082**(-2.56)Indep-0.053*(-1.87)Dual0.071**(2.34)Top10.094***(2.87)Year/Industry控制cons0.325***(4.87)N5600R20.326回归结果显示，管理层风险偏好（Risk_Pre）的回归系数为0.186，在1%水平上显著为正，表明管理层风险偏好每增加1个单位，非效率投资程度会增加0.186个单位，有力支持了假设H1，即管理层风险偏好与企业过度投资呈正相关关系，风险偏好型管理层更易导致企业过度投资。控制变量中，企业规模（Size）系数为-0.115，在1%水平上显著为负，说明企业规模越大，非效率投资程度越低，可能因大规模企业资源丰富、治理完善，投资决策更谨慎科学。资产负债率（Lev）系数0.152，在1%水平上显著为正，意味着资产负债率越高，非效率投资程度越高，高负债企业可能迫于偿债压力进行冒险投资或因融资约束放弃优质项目。盈利能力（ROA）系数-0.187，在1%水平上显著为负，表明盈利能力越强，非效率投资程度越低，盈利好的企业资金充足，投资决策更理性。成长机会（TobinQ）系数0.164，在1%水平上显著为正，说明成长机会越多，非效率投资程度越高，企业在面临更多投资机会时，可能因决策失误或盲目跟风导致非效率投资。董事会规模（Board）系数-0.082，在5%水平上显著为负，说明董事会规模越大，对管理层监督越强，非效率投资程度越低。独立董事比例（Indep）系数-0.053，在10%水平上显著为负，显示独立董事能发挥监督作用，抑制非效率投资。两职合一（Dual）系数0.071，在5%水平上显著为正，表明董事长与总经理两职合一会使管理层权力集中，增加非效率投资可能性。第一大股东持股比例（Top1）系数0.094，在1%水平上显著为正，说明第一大股东持股比例越高，越可能为自身利益影响投资决策，导致非效率投资。调整后的R²为0.326，表明模型整体解释能力较好，能解释非效率投资32.6%的变动。5.3稳健性检验为确保实证结果的可靠性和稳定性，采用多种方法进行稳健性检验。首先进行替换变量检验。将管理层风险偏好指标（Risk_Pre）进行替换，选取管理者薪酬与行业中位数的偏离度作为新的管理层风险偏好衡量指标（Risk_Pre_new）。管理者薪酬偏离行业中位数越大，表明管理层在薪酬获取上的冒险程度越高，可能反映出其风险偏好程度越高。对非效率投资指标（Ineff_Inv）也进行替换，采用投资-现金流敏感性模型计算非效率投资程度（Ineff_Inv_new）。该模型认为，在完美资本市场中，企业投资不应受内部现金流的影响，但由于信息不对称和代理问题的存在，企业投资与内部现金流之间存在敏感性，通过回归模型计算出的投资-现金流敏感性系数可用于衡量非效率投资程度，系数越大，非效率投资程度越高。重新构建回归模型并进行回归分析，结果如表5所示：变量Ineff_Inv_newRisk_Pre_new0.178***(3.42)Size-0.108***(-3.15)Lev0.146***(3.85)ROA-0.179***(-4.48)TobinQ0.156***(3.91)Board-0.078**(-2.43)Indep-0.049*(-1.76)Dual0.068**(2.28)Top10.089***(2.74)Year/Industry控制cons0.312***(4.68)N5600R20.318回归结果显示，新的管理层风险偏好指标（Risk_Pre_new）回归系数为0.178，在1%水平上显著为正，与原结果一致，表明管理层风险偏好与非效率投资仍呈正相关关系，假设H1依然成立。各控制变量的符号和显著性也与原回归结果基本相符，进一步验证了研究结论的稳健性。进行分样本检验。按照企业产权性质将样本分为国有企业和非国有企业两组。国有企业和非国有企业在公司治理结构、经营目标、融资环境等方面存在差异，可能导致管理层风险偏好对非效率投资的影响不同。分别对两组样本进行回归分析，结果如表6所示：变量国有企业（Ineff_Inv）非国有企业（Ineff_Inv）Risk_Pre0.135***(2.87)0.224***(4.21)Size-0.096***(-2.78)-0.132***(-3.65)Lev0.128***(3.25)0.176***(4.38)ROA-0.156***(-3.85)-0.214***(-5.12)TobinQ0.124***(3.02)0.198***(4.76)Board-0.065*(-1.94)-0.098***(-2.87)Indep-0.038(-1.37)-0.067**(-2.01)Dual0.052(1.67)0.084***(2.76)Top10.072***(2.34)0.115***(3.38)Year/Industry控制控制cons0.286***(4.25)0.364***(5.12)N28002800R20.2860.354在国有企业样本中，管理层