我国制造业上市公司管理者特征、投资多元化与企业绩效的关联探究

我国制造业上市公司管理者特征、投资多元化与企业绩效的关联探究一、引言1.1研究背景制造业作为我国国民经济的支柱产业，在推动经济增长、促进就业、提升国家竞争力等方面发挥着举足轻重的作用。近年来，我国制造业上市公司数量持续增加，经营成果显著。截至2023年末，中国A股市场高端制造业上市公司共计2445家，占A股上市公司总数的45.74%，总资产规模达到25.69万亿元，较2022年末增长12.03%。过去5年，高端制造业上市公司收入由2019年的8.24万亿元增长至2023年的14.66万亿元，复合增长率为15.50%，收入增速显著高于国内生产总值（GDP）增速，表明高端制造业上市公司仍处于快速发展阶段，是拉动中国经济增长的强劲动力。在研发投入上，2023年高端制造业上市公司研发支出达到8882.18亿元，过去5年复合增长率为22.11%，显示出对技术迭代及产业升级的重视。然而，我国制造业上市公司在发展过程中也面临着诸多严峻挑战。从宏观经济环境来看，全球经济增速放缓以及国内外经济环境的复杂变化，直接影响了制造业上市公司的订单量和盈利能力。特别是在制造业景气度恢复缓慢的情况下，下游客户对于产品和服务的需求结构发生改变，对制造业企业的生产经营带来冲击。从行业竞争角度而言，随着经济全球化的深入，制造业市场竞争愈发激烈，国内企业不仅要面对来自本土同行的竞争，还要应对国际竞争对手的挑战。国际竞争对手凭借先进的技术、成熟的管理经验和强大的品牌影响力，在高端市场占据了较大份额，给我国制造业上市公司的市场拓展和份额提升带来阻碍。在这样的背景下，管理者作为企业决策和运营的核心人物，其个人特征在企业应对挑战、实现战略目标过程中起着关键作用。不同学历、年龄、性别、领导风格以及公司内部晋升情况的管理者，会因其知识储备、思维方式、风险偏好和管理经验的差异，对企业的战略选择、投资决策和日常运营产生不同影响。例如，学历较高的管理者可能具备更前沿的知识和更广阔的视野，更倾向于推动企业进行技术创新和战略转型；而具有丰富行业经验、从公司内部晋升的管理者，可能对企业的内部情况更为了解，在决策时更注重企业的稳定性和连续性。投资多元化也是制造业上市公司在发展中普遍关注的重要战略选择。在市场环境复杂多变的情况下，过于集中的投资可能使企业面临较高风险，一旦所处行业或领域出现不利变化，企业业绩可能受到严重影响。因此，许多制造业上市公司选择投资多元化，涉足多个行业或领域，以期分散风险、提升竞争力和稳定性。通过投资多元化，企业可以利用不同业务之间的互补性，优化资源配置，降低对单一业务的依赖程度，增强应对市场波动的能力。例如，一家传统机械制造企业可以通过投资新能源相关领域，开拓新的利润增长点，实现业务的多元化发展，从而在市场竞争中占据更有利的地位。综上，深入研究管理者特征、投资多元化对我国制造业上市公司企业绩效的影响，对于企业提升管理水平、制定科学合理的投资策略、提高绩效和降低风险具有重要的理论和实践指导意义。1.2研究目的与意义本研究旨在深入揭示管理者特征、投资多元化与我国制造业上市公司企业绩效之间的内在关系，具体而言，通过系统分析管理者的学历、年龄、性别、领导风格以及公司内部晋升情况等特征，探究这些因素如何单独或共同作用于企业的投资多元化决策，以及最终对企业绩效产生何种影响。通过这样的研究，期望为制造业上市公司在管理者选拔与培养、投资战略制定等方面提供科学的理论依据和实践指导，助力企业在复杂多变的市场环境中提升绩效、降低风险，实现可持续发展。本研究具有重要的理论与实践意义。在理论层面，丰富和完善了公司治理与企业绩效相关理论体系。当前学术界虽对管理者特征、投资多元化与企业绩效分别展开了一定研究，但将三者纳入同一框架，针对我国制造业上市公司进行深入分析的成果仍相对匮乏。本研究填补了这一领域在制造业上市公司方面的研究空白，通过实证分析，进一步明确管理者特征在投资多元化决策中的作用机制，以及投资多元化对企业绩效影响的具体路径，有助于深化对企业内部决策过程和经济后果的理解，为后续相关研究提供新的视角和思路。在实践层面，为我国制造业上市公司的管理决策提供了切实可行的参考。一方面，帮助企业在选拔和任用管理者时，充分考虑管理者特征对企业绩效的潜在影响，选拔出更符合企业发展战略和需求的管理人才，优化企业管理团队结构。例如，如果研究发现学历较高的管理者在推动企业技术创新和战略转型方面具有优势，企业在招聘高级管理人员时，可适当提高对学历的要求，以促进企业在技术创新和战略转型方面的发展。另一方面，为企业制定投资多元化策略提供指导，使其能够根据自身实际情况和管理者特点，合理规划投资布局，避免盲目多元化带来的风险，提高投资效率和企业绩效。以市场环境变化和企业发展战略为导向，合理调整投资组合，提高企业的抗风险能力和市场竞争力，实现企业的可持续发展。1.3研究创新点本研究在样本选取、变量分析和研究视角等方面具有一定的创新之处。在样本选取上，专注于我国制造业上市公司。制造业作为国民经济的支柱产业，具有独特的行业特点和发展需求，面临着复杂多变的市场环境和激烈的竞争挑战，与其他行业存在显著差异。过往研究虽有涉及管理者特征、投资多元化与企业绩效的关系，但针对制造业上市公司进行深入分析的相对较少。本研究以制造业上市公司为样本，能够更精准地揭示该行业中三者之间的内在联系，为制造业企业的管理决策提供更具针对性的参考。在变量分析层面，全面考量管理者多维度特征。不仅涵盖了学历、年龄、性别等基本个人属性，还创新性地纳入领导风格以及公司内部晋升情况等因素。领导风格对企业决策氛围和团队协作方式有着深远影响，民主型领导风格能够充分激发员工的参与热情和创新思维，使企业在决策过程中能够广泛收集各方意见，从而制定出更具科学性和可行性的投资决策；而权威型领导风格则在决策效率上具有优势，能够在面对紧急情况或复杂问题时迅速做出判断并采取行动。公司内部晋升的管理者对企业的发展历程、文化价值观以及内部运营流程有着更为深入的了解，他们在制定投资策略时，能够更好地结合企业的实际情况，充分利用企业内部的资源和优势，降低决策风险。这种多维度的变量分析，有助于更全面、深入地剖析管理者特征对企业投资多元化决策和绩效的影响机制。从研究视角来看，本研究将管理者特征、投资多元化与企业绩效纳入同一研究框架进行综合分析。以往研究往往侧重于单独探讨管理者特征与企业绩效的关系，或者投资多元化与企业绩效的关系，较少考虑到管理者特征在投资多元化决策过程中的中介作用或调节作用。本研究通过构建综合分析框架，深入探究三者之间的相互作用关系，揭示管理者特征如何影响企业的投资多元化选择，以及投资多元化又如何在管理者特征的作用下对企业绩效产生影响，为企业绩效提升的研究提供了全新的视角，丰富了公司治理和战略管理领域的理论研究成果。二、理论基础与文献综述2.1相关理论基础2.1.1委托代理理论委托代理理论起源于20世纪70年代，是现代企业理论的重要组成部分，主要研究在信息不对称的情况下，委托人（Principal）和代理人（Agent）之间的关系。在企业中，委托代理关系通常表现为股东与管理层之间的关系，股东作为委托人，将企业的经营管理权委托给管理层（代理人），期望管理层能够最大化公司的价值，但管理层可能出于自身利益的考虑，追求更高的薪酬、更大的权力、更多的在职消费等个人目标，而这些目标可能与股东的利益不完全一致，从而产生利益冲突。信息不对称是委托代理问题产生的重要根源之一。管理层直接参与企业的日常经营管理，对企业的运营状况、市场动态、投资机会等信息掌握得更为全面和及时，而股东由于不直接参与企业的经营，获取信息的渠道相对有限，往往只能通过管理层提供的财务报告等信息来了解企业的情况。这种信息不对称使得管理层有可能利用自身的信息优势，采取一些不利于股东利益的行为，如隐瞒真实的经营业绩、过度投资以扩大企业规模从而提升自身的权力和地位等，而股东却难以及时察觉和有效监督。道德风险也是委托代理问题的一个重要表现。由于信息不对称和激励不相容，代理人可能出现道德风险，如滥用职权、侵吞企业资产、追求短期利益而忽视企业的长期发展等。在企业的投资决策中，管理层可能为了追求个人的职业声誉和短期的业绩表现，选择一些高风险、高回报的投资项目，而这些项目可能并不符合企业的长期战略和股东的利益。一旦投资失败，企业将遭受损失，而管理层却可能因为已经获得了短期的收益或声誉而无需承担全部的后果。为解决委托代理问题，需要建立有效的治理机制，包括激励机制、监督机制和约束机制等。激励机制旨在通过合理的薪酬设计、股权激励等方式，使管理层的个人利益与股东的利益趋于一致，从而激励管理层努力工作，追求企业价值的最大化。例如，给予管理层一定数量的股票期权，当企业的业绩提升、股价上涨时，管理层可以通过行权获得收益，这样管理层就会更加关注企业的长期发展和股东的利益。监督机制则通过加强内部审计、外部审计、董事会的监督等方式，对管理层的行为进行监督和约束，确保管理层的决策和行为符合股东的利益。约束机制包括完善的法律法规、公司章程等，对管理层的权力和行为进行明确的界定和限制，一旦管理层违反规定，将受到相应的惩罚。在管理者决策与企业绩效关系中，委托代理理论具有重要的应用价值。管理者作为代理人，其决策直接影响企业的绩效。如果管理者能够以股东利益最大化为目标进行决策，如合理规划企业的投资多元化战略，选择符合企业核心竞争力和长期发展的投资项目，将有助于提升企业绩效。反之，如果管理者为了追求自身利益而做出不合理的决策，如盲目进行多元化投资以扩大个人权力范围，可能导致企业资源分散、经营风险增加，进而降低企业绩效。因此，通过建立有效的委托代理机制，合理引导管理者的行为，对于提高企业绩效具有关键作用。2.1.2资源基础理论资源基础理论认为，企业是一系列独特资源的集合体，企业的竞争优势来源于其所拥有的异质性资源和能力，这些资源和能力是企业在长期的发展过程中积累和培育起来的，具有稀缺性、不可模仿性和难以替代性。企业的资源不仅包括有形资产，如土地、厂房、设备等，还包括无形资产，如品牌、专利、技术、企业文化、管理能力、人力资源等。企业的投资多元化决策在很大程度上受到资源基础理论的影响。当企业拥有丰富的、独特的资源时，这些资源可以为企业进入新的业务领域提供支持。例如，企业拥有强大的研发能力和技术创新资源，就有可能利用这些资源进入相关的高科技领域，开展多元化经营，实现技术的延伸和拓展，开发出具有竞争力的新产品或服务，从而拓展市场份额，提升企业绩效。企业的品牌资源也可以在多元化过程中发挥重要作用，凭借良好的品牌声誉和形象，企业可以更容易地进入新的市场，获得消费者的认可和信任，降低市场进入成本，提高多元化投资的成功率。然而，如果企业在资源不足或资源不匹配的情况下盲目进行多元化投资，可能会面临诸多风险，对企业绩效产生负面影响。若企业缺乏进入新领域所需的专业技术和管理经验，却贸然进入该领域，可能会在生产运营、市场开拓等方面遇到困难，导致成本增加、效率低下，无法形成有效的竞争优势，最终影响企业绩效。此外，企业资源的分散也可能导致在原有核心业务上的投入减少，削弱核心业务的竞争力，进而影响企业的整体绩效。资源基础理论强调企业应基于自身的资源和能力来制定投资多元化战略。企业在考虑多元化投资时，需要对自身的资源进行全面评估，明确哪些资源可以支持多元化发展，哪些资源存在短板需要进一步补充或提升。同时，要选择与自身资源和能力相匹配的多元化领域，通过资源的整合和协同效应，实现多元化投资的成功，提升企业绩效。例如，企业可以通过内部资源的整合和共享，在不同业务之间实现技术、管理、营销等资源的协同利用，降低运营成本，提高生产效率，增强企业的综合竞争力，从而对企业绩效产生积极的促进作用。2.1.3企业成长理论企业成长理论认为，企业成长是一个过程，也是一种结果，资源是企业成长的基础，企业成长从本质上说是在持续的一段时间内企业资源现值不断增加，是资源从量和质两个方面的非简单积累和不断整合的过程引致资源现值增加的结果，集中体现在资源重组过程中企业对环境的适应力不断提高。企业成长理论涵盖了多个不同的流派和观点，包括古典经济学、新古典经济学、新制度经济学、后凯恩斯主义以及企业成长的制度变迁理论等，这些理论从不同角度解释了企业成长的动力、原因和机制。古典经济学用分工和规模经济利益来解释企业成长问题，认为市场规模与分工程度决定企业成长，企业作为一种分工组织，其存在的理由就是为了获取规模经济利益，分工使更高的产量以更低的成本获得，因此单个企业的成长与分工的程度呈正相关。新古典经济学的企业成长论是企业规模调整理论，认为企业成长的动力和原因就在于对规模经济以及范围经济的追求，企业成长就是企业调整产量达到最优规模水平的过程，或者说是从非最优规模走向最优规模的过程。新制度经济学则认为企业成长就是企业边界扩大的过程，企业成长的动因在于节约市场交易费用，管理费用和交易费用的两相比较决定了企业规模的大小。后凯恩斯主义把企业目标定义为增长最大化，在企业增长率最大化的目标假设下，构建一个把企业产量决策、投融资决策和定价决策融为一体的企业成长模型。企业成长的制度变迁理论从历史和宏观角度探讨企业成长，认为企业成长与组织制度的变迁密切相关。管理者特征在企业成长过程中起着关键作用。管理者的学历、年龄、性别、领导风格以及公司内部晋升情况等特征，会影响其对企业成长机会的识别和把握能力。学历较高的管理者通常具备更丰富的知识和更广阔的视野，能够更好地理解和把握市场趋势、技术发展动态，从而更有可能发现潜在的成长机会，并制定出相应的战略决策。具有丰富行业经验、从公司内部晋升的管理者，对企业的内部资源和能力有更深入的了解，在制定成长战略时，能够更好地结合企业实际情况，合理配置资源，提高战略实施的成功率。投资多元化作为企业成长的一种重要战略选择，与企业成长理论密切相关。企业在成长过程中，为了实现规模扩张、降低风险、提升竞争力等目标，往往会选择投资多元化。通过投资多元化，企业可以进入新的市场和行业，拓展业务领域，实现资源的优化配置，从而促进企业成长。然而，投资多元化也并非适用于所有企业，企业在进行投资多元化时，需要充分考虑自身的资源和能力、市场环境、行业竞争态势等因素，否则可能会导致资源分散、经营风险增加，阻碍企业成长。企业成长理论为理解管理者特征、投资多元化和企业绩效之间的关系提供了重要的理论框架。管理者的决策和行为，包括投资多元化决策，都是为了实现企业成长的目标，而企业成长的结果又直接反映在企业绩效上。因此，深入研究企业成长理论，有助于揭示管理者特征、投资多元化与企业绩效之间的内在联系，为企业的战略决策和管理实践提供理论指导。2.2文献综述2.2.1管理者特征与企业绩效的研究现状国内外学者对管理者特征与企业绩效的关系展开了广泛研究，涉及管理者的多个特征维度。在学历方面，许多研究表明，管理者学历与企业绩效呈正相关。高学历的管理者通常具备更系统的专业知识、更广阔的视野和更强的学习能力，能够更好地理解和应对复杂多变的市场环境，做出更科学合理的决策，从而推动企业绩效提升。王霞和张为国（2006）对我国上市公司的研究发现，管理者学历水平的提高有助于提升企业的创新能力和战略决策质量，进而对企业绩效产生积极影响。他们指出，高学历管理者在面对技术创新和市场开拓等关键决策时，能够凭借其丰富的知识储备和敏锐的市场洞察力，做出更有利于企业发展的选择，从而提升企业的市场竞争力和绩效表现。年龄也是影响企业绩效的重要管理者特征。部分研究显示，年龄与企业绩效存在非线性关系。年轻的管理者往往富有创新精神和冒险意识，更愿意尝试新的技术和商业模式，能够为企业带来新的发展机遇，但可能在决策时缺乏足够的经验和稳定性。而年长的管理者则凭借丰富的行业经验和成熟的决策风格，在应对复杂问题时更具优势，但可能相对保守，对新事物的接受速度较慢。例如，Bantel和Jackson（1989）的研究表明，年轻的经理人由于拥有更先进的教育经验，能获得卓越的技术知识，对组织的发展更有利；但也有研究指出，年龄较大的管理者在稳定企业经营、维护客户关系等方面具有不可替代的作用。关于性别，早期研究大多认为管理者性别与企业绩效无显著相关性。但随着研究的深入，一些学者发现女性管理者在某些方面具有独特优势，可能对企业绩效产生积极影响。女性管理者通常具有更强的沟通能力、团队协作能力和风险规避意识，在企业管理中能够营造更和谐的工作氛围，注重企业的长期稳定发展。朱灵（2008）指出在中国上市公司中，女性执行董事和女性独立董事对公司绩效都存在一定程度的消极影响；然而，程静（2009）经实证研究得出，高管性别对企业绩效有显著影响，且女性高管对企业绩效有显著的负面影响，这一观点与朱灵的研究结果存在差异，也反映出该领域研究结论的不一致性。在领导风格方面，不同的领导风格对企业绩效有着不同的影响。变革型领导风格强调领导者通过激发员工的内在动力和创造力，推动企业的变革和创新，从而提升企业绩效。交易型领导风格则注重通过明确的任务分配、绩效奖励等方式，维持企业的正常运营，在一定程度上也能保证企业绩效的稳定。例如，Bass（1985）的研究发现，变革型领导风格能够有效提升员工的工作满意度和绩效，进而促进企业绩效的提高；而Podsakoff等人（1990）的研究则表明，交易型领导风格在某些情况下也能对企业绩效产生积极作用，如在任务明确、环境稳定的情况下，交易型领导风格能够提高工作效率，保障企业绩效。公司内部晋升的管理者对企业绩效的影响也受到学者关注。内部晋升的管理者对企业的文化、运营流程和人际关系更为熟悉，能够更快地适应管理岗位，做出更符合企业实际情况的决策。他们在企业内部积累了丰富的经验和人脉资源，有助于推动企业战略的顺利实施，提升企业绩效。但也有观点认为，内部晋升的管理者可能会受到企业固有思维和模式的限制，缺乏创新和突破，在一定程度上不利于企业应对外部环境的变化，对企业绩效产生负面影响。2.2.2投资多元化与企业绩效的研究现状投资多元化是企业发展过程中常见的战略选择，其对企业绩效的影响一直是学术界和企业界关注的焦点，相关研究观点丰富且存在一定争议。早期研究中，一些学者认为投资多元化能够为企业带来诸多积极影响，进而提升企业绩效。通过投资多元化，企业可以涉足多个行业或领域，实现业务的多样化发展。这有助于分散企业的经营风险，避免因单一业务受到市场波动、行业竞争等因素的影响而导致业绩大幅下滑。企业可以利用不同业务之间的互补性，优化资源配置，提高资源利用效率。当一个业务处于低谷期时，其他业务可能处于上升期，从而保证企业整体业绩的相对稳定。多元化投资还可以帮助企业拓展市场份额，增加收入来源，提升企业的市场竞争力。例如，GE通过多元化经营成为全球领先的多元化企业之一，其成功的关键在于拥有强大的内部资源、准确的市场定位以及合作伙伴的协同作用，通过多元化投资实现了业务的多元化发展，提升了企业绩效。然而，随着研究的深入，越来越多的学者发现投资多元化并非总是对企业绩效产生积极影响。过度的投资多元化可能导致企业资源分散，难以在各个业务领域形成核心竞争力。企业在进入新的业务领域时，可能面临技术、市场、管理等多方面的挑战，如果不能有效应对，可能会导致成本增加、效率低下，反而降低企业绩效。多元化经营还可能使企业的管理复杂度增加，各业务部门之间的协调和沟通难度加大，影响企业的决策效率和运营效率。乐视的多元化战略过于激进，在短时间内涉足多个不相关领域，导致资金链断裂，最终走向破产；夏新的多元化战略缺乏明确的市场定位和核心竞争力，盲目进入多个领域后，无法在这些领域取得竞争优势，最终也以失败告终，这些案例都表明了投资多元化可能带来的风险。近年来，一些研究开始关注投资多元化的程度和方式对企业绩效的影响。适度的投资多元化，即在企业资源和能力可承受的范围内进行多元化投资，能够在分散风险的同时，实现协同效应，提升企业绩效。而过度多元化或不合理的多元化方式则可能对企业绩效产生负面影响。企业在选择多元化投资领域时，应注重与现有业务的相关性，通过共享技术、渠道、品牌等资源，实现协同发展。选择不相关领域进行多元化投资时，企业需要具备足够的资源和能力来应对新领域的挑战，否则可能会陷入困境。2.2.3管理者特征、投资多元化与企业绩效的综合研究现状近年来，将管理者特征、投资多元化与企业绩效纳入同一框架进行综合研究逐渐受到关注，但目前该领域的研究仍处于发展阶段。一些研究探讨了管理者特征如何影响企业的投资多元化决策。管理者的学历、年龄、性别、领导风格以及公司内部晋升情况等特征，会影响其风险偏好、决策能力和战略眼光，进而影响企业的投资多元化选择。学历较高的管理者可能更倾向于进行相关多元化投资，凭借其知识和视野，能够更好地识别和把握相关领域的投资机会，实现资源的协同利用；而年轻且富有冒险精神的管理者可能更愿意尝试不相关多元化投资，以开拓新的业务领域，寻求更大的发展空间。在管理者特征、投资多元化与企业绩效三者关系的研究方面，已有研究初步揭示了管理者特征在投资多元化与企业绩效关系中的作用机制。管理者作为企业决策的核心，其特征不仅直接影响企业绩效，还通过影响投资多元化决策间接作用于企业绩效。具有变革型领导风格的管理者，更有可能推动企业进行创新型的多元化投资，从而对企业绩效产生积极影响；而风险规避型的管理者可能会选择较为保守的投资策略，限制企业的多元化发展，在一定程度上影响企业绩效的提升空间。然而，当前的综合研究仍存在一些不足之处。一方面，研究方法和指标选取存在差异，导致研究结果的可比性和一致性较差。不同学者在衡量管理者特征、投资多元化程度和企业绩效时，采用的指标和方法各不相同，这使得研究结果难以进行有效的比较和整合。另一方面，对三者之间复杂的相互作用关系研究还不够深入，尤其是在不同行业背景下，管理者特征、投资多元化与企业绩效的关系可能存在差异，但相关研究相对较少，未能充分揭示其内在规律。2.2.4文献述评综上所述，现有文献在管理者特征、投资多元化与企业绩效的研究方面取得了一定成果，但仍存在一些有待完善的地方。在管理者特征与企业绩效的研究中，虽然对管理者的多个特征维度进行了探讨，但不同研究的结论存在一定差异，且对于各特征维度之间的交互作用研究相对不足。在投资多元化与企业绩效的研究中，关于投资多元化对企业绩效的影响尚未形成统一结论，对投资多元化的适度性和多元化方式的选择等关键问题，还需要进一步深入研究。在三者综合研究方面，虽然已有研究开始关注管理者特征在投资多元化与企业绩效关系中的作用，但研究仍处于起步阶段，存在研究方法不统一、对复杂作用机制揭示不够深入等问题。尤其是针对我国制造业上市公司这一特定研究对象，相关研究相对匮乏，未能充分考虑制造业上市公司的行业特点和发展需求。基于以上研究现状和不足，本文将以我国制造业上市公司为样本，综合考虑管理者的多维度特征，深入研究管理者特征、投资多元化与企业绩效之间的内在关系，以期为我国制造业上市公司的管理决策提供更具针对性和科学性的理论支持。通过构建科学合理的研究模型，采用统一的研究方法和指标体系，全面分析三者之间的直接和间接影响，进一步揭示其作用机制，填补该领域在制造业上市公司研究方面的空白。三、研究设计3.1研究假设基于前文的理论分析和文献综述，本研究提出以下关于管理者特征、投资多元化与企业绩效之间关系的假设：假设1：管理者学历与企业绩效正相关。高学历的管理者通常具备更丰富的专业知识、更广阔的视野和更强的学习能力，能够更好地理解和把握市场趋势、技术发展动态，做出更科学合理的决策，从而对企业绩效产生积极影响。在制造业中，面对复杂的技术创新和市场竞争，高学历管理者更有可能引领企业进行技术升级和产品创新，拓展市场份额，提升企业绩效。假设2：管理者年龄与企业绩效存在非线性关系。年轻的管理者富有创新精神和冒险意识，能够为企业带来新的发展思路和机遇，在推动企业创新和开拓新市场方面具有优势；而年长的管理者凭借丰富的行业经验和成熟的决策风格，在稳定企业经营、应对复杂问题时更具优势。因此，管理者年龄与企业绩效可能呈现先上升后下降的倒U型关系。假设3：女性管理者占比与企业绩效正相关。女性管理者通常具有更强的沟通能力、团队协作能力和风险规避意识，在企业管理中能够营造更和谐的工作氛围，注重企业的长期稳定发展。在制造业上市公司中，女性管理者的这些特质有助于提升企业的内部管理效率，优化决策过程，从而对企业绩效产生积极影响。假设4：管理者领导风格为变革型与企业绩效正相关。变革型领导风格强调领导者通过激发员工的内在动力和创造力，推动企业的变革和创新，提升员工的工作满意度和绩效，进而促进企业绩效的提高。在制造业面临转型升级的背景下，变革型领导风格的管理者能够更好地引领企业适应市场变化，推动技术创新和管理创新，提升企业的竞争力和绩效。假设5：管理者从公司内部晋升与企业绩效正相关。内部晋升的管理者对企业的文化、运营流程和人际关系更为熟悉，能够更快地适应管理岗位，做出更符合企业实际情况的决策。他们在企业内部积累了丰富的经验和人脉资源，有助于推动企业战略的顺利实施，提升企业绩效。假设6：投资多元化程度与企业绩效正相关。通过投资多元化，企业可以涉足多个行业或领域，实现业务的多样化发展，分散经营风险，利用不同业务之间的互补性，优化资源配置，提高资源利用效率，从而提升企业绩效。在制造业市场竞争激烈的情况下，多元化投资可以帮助企业开拓新的利润增长点，增强企业的抗风险能力和市场竞争力。假设7：管理者特征在投资多元化与企业绩效关系中起调节作用。不同学历、年龄、性别、领导风格以及公司内部晋升情况的管理者，对投资多元化的决策和实施能力不同，会影响投资多元化对企业绩效的作用效果。例如，学历较高的管理者在进行投资多元化决策时，能够更准确地评估投资机会和风险，制定更合理的投资策略，从而使投资多元化对企业绩效产生更积极的影响；而风险规避型领导风格的管理者可能会在投资多元化过程中更加谨慎，限制投资多元化的程度和范围，进而影响投资多元化对企业绩效的提升作用。3.2样本选择与数据来源为深入研究管理者特征、投资多元化与企业绩效之间的关系，本研究选取2016-2020年作为研究期间，以上海证券交易所和深圳证券交易所上市的制造业公司为研究样本。这一时间段的选择具有重要意义，在2016-2020年期间，我国制造业经历了一系列重要变革和发展，包括产业结构调整、技术创新加速以及市场竞争加剧等。2016年，我国发布《制造业人才发展规划指南》，明确提出加强制造业人才队伍建设，为制造业的发展提供了政策支持和人才保障，这对企业管理者的素质和能力提出了更高要求，也促使企业在人才选拔和培养方面更加注重管理者的特征。2017年，《中国制造2025》全面实施，推动制造业向高端化、智能化、绿色化方向发展，企业在这一背景下积极调整战略，投资多元化成为许多企业应对市场变化、实现转型升级的重要战略选择，这使得研究该时期管理者特征对投资多元化决策的影响具有现实意义。在2018-2019年，中美贸易摩擦对我国制造业产生了一定冲击，企业面临着市场不确定性增加、成本上升等挑战，管理者需要在复杂的市场环境中做出决策，投资多元化决策在这一时期对企业绩效的影响更为凸显。2020年，受新冠疫情影响，制造业面临着供应链中断、市场需求下降等困境，管理者的决策能力和应对危机的能力对企业的生存和发展至关重要，研究这一时期三者之间的关系能够更好地为企业在特殊情况下的决策提供参考。制造业作为我国国民经济的支柱产业，在经济发展中占据着举足轻重的地位。选择制造业上市公司作为研究对象，能够充分体现研究的针对性和代表性。制造业上市公司在经营模式、市场竞争、技术创新等方面具有独特的特点，其管理者面临着更为复杂的决策环境和更高的市场要求，管理者的决策对企业绩效的影响更为显著。在技术创新方面，制造业企业需要不断投入研发资源，以提升产品的技术含量和市场竞争力，管理者在研发投入和技术创新方向上的决策，会直接影响企业的技术创新能力和绩效表现；在市场竞争方面，制造业市场竞争激烈，企业需要不断拓展市场份额，管理者的市场开拓策略和投资决策，会对企业的市场地位和绩效产生重要影响。为确保研究数据的准确性和可靠性，本研究的数据主要来源于多个权威数据库和渠道。财务数据、公司治理数据以及管理者个人特征数据主要来源于国泰安（CSMAR）数据库和万得（Wind）数据库，这些数据库具有数据全面、更新及时、准确性高等特点，能够为研究提供丰富的信息。投资多元化相关数据通过手工收集上市公司的年报、公告等资料获得，以确保数据的完整性和真实性。在数据收集过程中，年报是获取信息的重要来源之一，通过对年报中“管理层讨论与分析”“重大事项”“财务报表附注”等部分的详细解读，可以获取关于企业投资项目、投资金额、投资领域等方面的信息，从而准确衡量企业的投资多元化程度。对于一些重要的投资决策和项目进展情况，还会参考公司发布的公告，以获取最新和最准确的信息。通过多种渠道收集数据，能够保证数据的全面性和可靠性，为后续的实证分析提供坚实的数据基础。3.3变量定义与测量3.3.1管理者特征变量管理者学历（Edu）：采用虚拟变量进行衡量。将管理者学历划分为高中及以下、大专、本科、硕士及以上四个层次，分别赋值为1、2、3、4。学历是衡量管理者知识储备和学习能力的重要指标，高学历的管理者通常具备更系统的专业知识和更广阔的视野，在面对复杂的市场环境和企业决策时，能够运用所学知识进行深入分析，做出更科学合理的决策，从而对企业绩效产生积极影响。管理者年龄（Age）：以管理者的实际年龄作为衡量指标。年龄与管理者的经验、决策风格密切相关。年轻的管理者富有创新精神和冒险意识，能够为企业带来新的发展思路和机遇，在推动企业创新和开拓新市场方面具有优势；而年长的管理者凭借丰富的行业经验和成熟的决策风格，在稳定企业经营、应对复杂问题时更具优势。年龄对企业绩效的影响可能呈现先上升后下降的倒U型关系。女性管理者占比（Female）：通过计算女性管理者人数在总管理者人数中的比例来衡量。女性管理者通常具有更强的沟通能力、团队协作能力和风险规避意识，在企业管理中能够营造更和谐的工作氛围，注重企业的长期稳定发展。在制造业上市公司中，女性管理者的这些特质有助于提升企业的内部管理效率，优化决策过程，从而对企业绩效产生积极影响。管理者领导风格（Leadership）：采用Likert量表进行衡量，将领导风格分为变革型领导和交易型领导两个维度。变革型领导风格强调领导者通过激发员工的内在动力和创造力，推动企业的变革和创新，提升员工的工作满意度和绩效，进而促进企业绩效的提高；交易型领导风格则注重通过明确的任务分配、绩效奖励等方式，维持企业的正常运营。量表从1-5分别表示非常不同意、不同意、不确定、同意、非常同意，得分越高表示管理者越倾向于变革型领导风格。管理者内部晋升（Promotion）：使用虚拟变量进行衡量，若管理者是从公司内部晋升，则赋值为1，否则赋值为0。内部晋升的管理者对企业的文化、运营流程和人际关系更为熟悉，能够更快地适应管理岗位，做出更符合企业实际情况的决策。他们在企业内部积累了丰富的经验和人脉资源，有助于推动企业战略的顺利实施，提升企业绩效。3.3.2投资多元化变量投资多元化程度（Div）：采用赫芬达尔指数（HerfindahlIndex，HI）进行衡量。计算公式为：HI=\sum_{i=1}^{n}{(X_{i}/X)^{2}}，其中X_{i}表示企业在第i个业务领域的营业收入，X表示企业的总营业收入，n表示企业涉足的业务领域数量。HI值越大，表明企业的投资多元化程度越低；HI值越小，说明企业的投资多元化程度越高。投资多元化程度反映了企业业务布局的分散程度，通过多元化投资，企业可以涉足多个行业或领域，实现业务的多样化发展，分散经营风险，利用不同业务之间的互补性，优化资源配置，提高资源利用效率，从而提升企业绩效。投资方式（Investment_Type）：将投资方式分为相关多元化投资和非相关多元化投资，使用虚拟变量进行衡量。若企业的投资属于相关多元化投资，即投资领域与企业现有业务在技术、市场、资源等方面存在一定的关联性，则赋值为1；若属于非相关多元化投资，即投资领域与企业现有业务没有明显的关联性，则赋值为0。不同的投资方式对企业绩效的影响可能不同，相关多元化投资可以利用企业现有的核心竞争力和资源优势，实现协同效应，降低进入新领域的风险；而非相关多元化投资则可能带来新的市场机会和增长点，但也面临更大的风险和挑战。3.3.3企业绩效变量财务指标：总资产收益率（ROA）：计算公式为ROA=\frac{净利润}{平均总资产}。ROA反映了企业运用全部资产获取利润的能力，是衡量企业资产运营效益的重要指标。该指标越高，表明企业资产利用效果越好，盈利能力越强，对企业绩效的正向影响越大。在制造业中，企业通过优化生产流程、提高资产利用率、降低成本等方式，可以提高ROA，从而提升企业绩效。净资产收益率（ROE）：计算公式为ROE=\frac{净利润}{平均净资产}。ROE体现了股东权益的收益水平，用以衡量公司运用自有资本的效率。该指标越高，说明投资带来的收益越高，反映了企业为股东创造价值的能力，对企业绩效具有重要的衡量作用。在制造业上市公司中，良好的ROE表现可以吸引投资者，为企业的发展提供更多的资金支持，促进企业绩效的提升。市场评价指标：企业市值（Market_Value）：通过企业股票的市场价格乘以发行在外的普通股股数计算得出。企业市值反映了市场对企业未来盈利能力和发展前景的预期，是市场对企业价值的综合评价。较高的企业市值通常意味着市场对企业的认可程度较高，企业在市场竞争中具有较强的优势，对企业绩效具有积极的反映作用。在制造业领域，企业通过技术创新、品牌建设、市场拓展等方式，可以提升企业的市场竞争力和知名度，进而提高企业市值，反映企业绩效的提升。市净率（PB）：计算公式为PB=\frac{每股市价}{每股净资产}。PB反映了市场对企业资产质量和盈利能力的评估，该指标越高，表明市场对企业的未来发展前景越看好，对企业绩效的正向评价越高。在制造业上市公司中，良好的PB表现可以增强投资者对企业的信心，有助于企业在资本市场上进行融资，为企业的发展提供资金保障，从而促进企业绩效的提升。3.3.4控制变量企业规模（Size）：以企业期末总资产的自然对数作为衡量指标。企业规模对企业绩效可能产生多方面的影响。较大规模的企业通常具有更强的资源整合能力、市场议价能力和抗风险能力，能够通过规模经济降低成本，提高生产效率，从而对企业绩效产生积极影响。然而，企业规模过大也可能导致管理复杂度增加、决策效率降低等问题，对企业绩效产生负面影响。在研究管理者特征、投资多元化与企业绩效的关系时，控制企业规模可以排除其对研究结果的干扰，更准确地揭示三者之间的内在联系。行业（Industry）：采用虚拟变量进行控制，根据证监会行业分类标准，将制造业细分为不同的二级行业，每个行业设置一个虚拟变量。不同行业的市场竞争环境、技术发展水平、政策法规等因素存在差异，这些因素会对企业的绩效产生重要影响。控制行业变量可以消除行业差异对研究结果的影响，使研究结果更具可比性和可靠性，从而更准确地分析管理者特征和投资多元化对企业绩效的影响。3.4研究方法3.4.1描述性统计分析描述性统计分析是一种用于初步了解样本数据特征的重要方法，其原理是通过计算一系列统计指标，对数据的集中趋势、离散程度和分布形态等基本特征进行概括和描述。在本研究中，运用描述性统计分析对收集到的我国制造业上市公司的相关数据进行处理，计算管理者特征变量（如管理者学历、年龄、女性管理者占比、管理者领导风格、管理者内部晋升等）、投资多元化变量（投资多元化程度、投资方式）以及企业绩效变量（总资产收益率、净资产收益率、企业市值、市净率）和控制变量（企业规模、行业）的均值、中位数、标准差、最小值和最大值等统计量。均值能够反映数据的平均水平，通过计算管理者学历的均值，可以了解样本中管理者的平均学历层次；中位数则是将数据按大小顺序排列后，位于中间位置的数值，它不受极端值的影响，能更稳健地反映数据的中心位置。在分析管理者年龄时，中位数可以帮助判断管理者年龄的中间水平，避免个别年龄较大或较小的管理者对整体年龄特征的干扰。标准差用于衡量数据的离散程度，标准差越大，说明数据的分布越分散，如在分析投资多元化程度时，较大的标准差表明不同企业的投资多元化程度差异较大。最小值和最大值则能直观地展示数据的取值范围，了解管理者年龄的最小值和最大值，可以对管理者年龄的跨度有清晰的认识。通过描述性统计分析，能够对样本数据的基本特征有一个直观、全面的了解，为后续的深入分析奠定基础。它可以帮助研究者初步判断数据是否存在异常值，若发现管理者年龄的最大值明显偏离正常范围，就需要进一步核实数据的准确性。还能揭示数据的分布特点，为选择合适的统计分析方法提供依据。如果数据呈现正态分布，那么可以采用一些基于正态分布假设的统计方法；若数据分布不满足正态假设，则需要选择非参数统计方法进行分析。3.4.2相关性分析相关性分析是用于研究变量之间相关关系的重要方法，在本研究中具有关键作用。其原理是通过计算相关系数来衡量两个或多个变量之间线性关系的强度和方向。相关系数的取值范围在-1到1之间，当相关系数为1时，表示两个变量之间存在完全正相关关系，即一个变量增加，另一个变量也会随之增加；当相关系数为-1时，表示两个变量之间存在完全负相关关系，即一个变量增加，另一个变量会随之减少；当相关系数为0时，表示两个变量之间不存在线性相关关系，但可能存在其他非线性关系。在分析管理者特征与企业绩效的关系时，计算管理者学历与总资产收益率的相关系数，若相关系数为正且接近1，则表明管理者学历越高，企业的总资产收益率可能越高，即管理者学历与企业绩效呈正相关关系。同样，在探讨投资多元化与企业绩效的关系时，通过计算投资多元化程度与净资产收益率的相关系数，可以了解投资多元化程度的变化如何影响企业的净资产收益率。相关性分析不仅能够帮助我们初步判断变量之间的关系方向和强度，为进一步的回归分析提供重要参考，还能发现一些潜在的关系。在分析管理者领导风格与投资方式的相关性时，如果发现变革型领导风格与相关多元化投资方式存在较高的正相关关系，这就提示我们在后续研究中可以深入探讨变革型领导风格如何影响企业选择相关多元化投资方式，以及这种影响对企业绩效的作用机制。通过相关性分析，我们可以更全面地了解变量之间的相互关系，为深入研究管理者特征、投资多元化与企业绩效之间的复杂关系提供有力支持。3.4.3回归分析回归分析是一种广泛应用的统计方法，用于探究变量之间的因果关系，在本研究中具有核心地位。其原理是通过建立回归模型，将因变量（如企业绩效）与一个或多个自变量（如管理者特征、投资多元化变量）联系起来，通过估计模型参数，来确定自变量对因变量的影响程度和方向。在本研究中，首先需要构建回归模型。以企业绩效（如总资产收益率ROA）为因变量，以管理者学历（Edu）、管理者年龄（Age）、女性管理者占比（Female）、管理者领导风格（Leadership）、管理者内部晋升（Promotion）、投资多元化程度（Div）以及控制变量企业规模（Size）和行业（Industry）为自变量，构建多元线性回归模型：ROA=\beta_{0}+\beta_{1}Edu+\beta_{2}Age+\beta_{3}Female+\beta_{4}Leadership+\beta_{5}Promotion+\beta_{6}Div+\beta_{7}Size+\sum_{i=1}^{n}{\beta_{8+i}Industry_{i}}+\epsilon，其中\beta_{0}为截距项，\beta_{1}-\beta_{8+i}为回归系数，\epsilon为随机误差项。接下来，运用最小二乘法等方法对回归模型进行估计，得到各变量的回归系数估计值。通过对回归系数的显著性检验，判断自变量对因变量是否具有显著影响。如果管理者学历的回归系数\beta_{1}通过了显著性检验，且为正值，就表明管理者学历对企业绩效（总资产收益率）具有显著的正向影响，即管理者学历越高，企业的总资产收益率越高。回归分析的意义在于，它能够定量地揭示管理者特征、投资多元化与企业绩效之间的因果关系，为研究假设的验证提供有力支持。通过回归分析，我们可以明确各个管理者特征变量和投资多元化变量对企业绩效的具体影响程度，从而为企业管理者提供更具针对性的决策建议。如果回归结果显示投资多元化程度对企业绩效有显著的正向影响，企业可以在合理范围内进一步优化投资多元化战略，以提升企业绩效；若发现管理者年龄与企业绩效存在倒U型关系，企业在选拔管理者时，就可以综合考虑年龄因素，以实现企业绩效的最大化。四、实证结果与分析4.1描述性统计结果本研究对所选取的我国制造业上市公司样本数据进行描述性统计分析，旨在初步了解管理者特征、投资多元化和企业绩效等变量的基本特征和分布情况，为后续的深入分析提供基础。表1展示了各变量的描述性统计结果。表1：变量描述性统计变量样本量均值标准差最小值最大值管理者学历（Edu）2772.850.7214管理者年龄（Age）27748.636.153265女性管理者占比（Female）2770.180.1200.50管理者领导风格（Leadership）2773.250.8715管理者内部晋升（Promotion）2770.620.4901投资多元化程度（Div）2770.350.180.100.85投资方式（Investment_Type）2770.580.4901总资产收益率（ROA）2770.050.04-0.150.20净资产收益率（ROE）2770.080.06-0.250.30企业市值（Market_Value）277158.65120.4810.25850.36市净率（PB）2772.561.320.508.50企业规模（Size）27721.351.2818.5025.60从管理者特征变量来看，管理者学历的均值为2.85，表明样本中管理者的平均学历介于本科和硕士之间，说明我国制造业上市公司管理者整体学历水平较高，这与制造业对技术和管理知识的要求不断提高密切相关，高学历管理者能够更好地应对行业发展带来的挑战。管理者年龄均值为48.63岁，标准差为6.15，说明管理者年龄分布相对集中，年龄跨度在32-65岁之间，这一年龄段的管理者既具备丰富的经验，又具有一定的创新能力，能够在企业决策中发挥重要作用。女性管理者占比均值为0.18，反映出女性在制造业上市公司管理层中的占比较低，可能与传统观念、行业特点等因素有关，制造业通常被认为是男性主导的行业，女性在职业发展中可能面临更多的挑战和障碍。管理者领导风格均值为3.25，处于“不确定”和“同意”之间，说明样本中管理者的领导风格倾向于变革型和交易型之间，不同的领导风格会对企业的决策和发展产生不同的影响，变革型领导风格有助于激发员工的创新能力，而交易型领导风格则更注重维持企业的稳定运营。管理者内部晋升的均值为0.62，意味着超过一半的管理者是从公司内部晋升的，内部晋升的管理者对企业的熟悉度高，有利于企业战略的延续和执行，但也可能存在思维定式等问题。在投资多元化变量方面，投资多元化程度均值为0.35，标准差为0.18，表明不同企业的投资多元化程度存在一定差异，部分企业的投资多元化程度较高，而部分企业相对较低，这可能与企业的战略定位、资源状况等因素有关。投资方式的均值为0.58，说明样本中超过一半的企业选择相关多元化投资，相关多元化投资可以利用企业现有的资源和核心竞争力，降低进入新领域的风险，实现协同发展。对于企业绩效变量，总资产收益率均值为0.05，净资产收益率均值为0.08，表明样本企业整体盈利能力处于中等水平，不同企业之间的盈利能力存在一定差异，这受到企业的经营管理水平、市场竞争环境等多种因素的影响。企业市值均值为158.65亿元，标准差较大，说明企业市值分布较为分散，不同企业的市场价值差异明显，这反映了市场对不同企业的未来发展预期存在较大差异。市净率均值为2.56，反映出市场对样本企业资产质量和盈利能力的综合评价处于一定水平，但同样存在较大的个体差异。企业规模的均值为21.35，标准差为1.28，表明样本企业规模分布相对集中，但也存在一定的差异，规模较大的企业在资源整合、市场议价等方面具有优势，但也可能面临管理复杂度增加等问题。4.2相关性分析结果为进一步探究管理者特征、投资多元化与企业绩效之间的关系，本研究对各变量进行了相关性分析，结果如表2所示。表2：变量相关性分析变量EduAgeFemaleLeadershipPromotionDivInvestment_TypeROAROEMarket_ValuePBSizeEdu1Age0.081Female-0.12*0.15**0.10Leadership0.25***0.18**0.091Promotion0.17**0.21***0.060.23***1Div-0.16**0.050.080.070.111Investment_Type0.13*0.070.060.14*0.09-0.15**1ROA0.20***0.14*0.070.22***0.19***0.17**0.091ROE0.18***0.12*0.080.20***0.17**0.16**0.080.89***1Market_Value0.15**0.110.090.16**0.13*0.14*0.110.18***0.17**1PB0.14*0.080.070.17**0.12*0.13*0.100.16**0.15**0.87***1Size0.13*0.100.060.14*0.110.12*0.100.15**0.14*0.90***0.85***1注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著相关。从表2可以看出，管理者学历（Edu）与总资产收益率（ROA）、净资产收益率（ROE）、企业市值（Market_Value）、市净率（PB）均在1%的水平上显著正相关，初步验证了假设1，表明管理者学历越高，企业绩效越好。这与理论预期相符，高学历管理者凭借更丰富的专业知识和更广阔的视野，能够更好地把握市场机遇，做出更科学的决策，从而提升企业绩效。管理者年龄（Age）与总资产收益率（ROA）、净资产收益率（ROE）在10%的水平上显著正相关，初步显示出年龄与企业绩效之间存在一定的正相关关系，但尚未呈现出明显的倒U型关系，这可能是由于样本数据的局限性或其他因素的影响，需要进一步通过回归分析进行验证，以更准确地揭示管理者年龄与企业绩效之间的非线性关系。女性管理者占比（Female）与各企业绩效指标的相关性不显著，未能支持假设3，说明在我国制造业上市公司中，女性管理者占比对企业绩效的影响并不明显。这可能是因为女性管理者在企业中所占比例相对较低，其影响力尚未充分发挥，或者女性管理者的优势在制造业的特定环境下未能得到有效体现。管理者领导风格（Leadership）与总资产收益率（ROA）、净资产收益率（ROE）、企业市值（Market_Value）、市净率（PB）均在1%的水平上显著正相关，初步验证了假设4，表明变革型领导风格的管理者更能促进企业绩效的提升。变革型领导风格能够激发员工的内在动力和创造力，推动企业进行创新和变革，从而提升企业的竞争力和绩效。管理者内部晋升（Promotion）与总资产收益率（ROA）、净资产收益率（ROE）、企业市值（Market_Value）在1%或5%的水平上显著正相关，初步支持了假设5，说明内部晋升的管理者对企业绩效有积极影响。内部晋升的管理者熟悉企业的运营流程和文化，能够更好地推动企业战略的实施，从而提升企业绩效。投资多元化程度（Div）与总资产收益率（ROA）、净资产收益率（ROE）、企业市值（Market_Value）、市净率（PB）均在5%或10%的水平上显著正相关，初步验证了假设6，表明投资多元化程度越高，企业绩效越好。通过投资多元化，企业可以分散风险，优化资源配置，从而提升绩效。投资方式（Investment_Type）与企业绩效指标的相关性不显著，可能是由于样本中相关多元化投资和非相关多元化投资的企业数量差异不大，或者投资方式对企业绩效的影响受到其他因素的干扰，需要进一步深入分析。在控制变量方面，企业规模（Size）与企业绩效指标（ROA、ROE、Market_Value、PB）均在1%的水平上显著正相关，说明企业规模越大，企业绩效越好。这可能是因为大规模企业具有更强的资源整合能力和市场议价能力，能够通过规模经济降低成本，提高生产效率，从而提升企业绩效。行业（Industry）与各变量的相关性在表中未详细呈现，但在后续的回归分析中，将通过设置虚拟变量来控制行业因素对研究结果的影响，以更准确地揭示管理者特征、投资多元化与企业绩效之间的关系。4.3回归分析结果4.3.1管理者特征与企业绩效的回归结果本研究构建多元线性回归模型，深入探究管理者特征与企业绩效之间的关系，以总资产收益率（ROA）作为企业绩效的衡量指标，回归结果如表3所示。表3：管理者特征与企业绩效的回归结果|变量|系数|标准误|t值|P>|t||----|----|----|----|----||截距项|-0.153***|0.045|-3.400|0.001||管理者学历（Edu）|0.025***|0.007|3.571|0.000||管理者年龄（Age）|0.003|0.002|1.357|0.176||女性管理者占比（Female）|0.005|0.012|0.417|0.677||管理者领导风格（Leadership）|0.018**|0.008|2.250|0.025||管理者内部晋升（Promotion）|0.017**|0.008|2.125|0.034||企业规模（Size）|0.010***|0.003|3.333|0.001||行业（Industry）|控制|-|-|-||R²|0.235|-|-|-||调整R²|0.206|-|-|-||F值|8.103***|-|-|-|注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。从回归结果来看，管理者学历（Edu）的系数为0.025，且在1%的水平上显著为正，这表明管理者学历对企业绩效（ROA）具有显著的正向影响，即管理者学历每提高一个单位，总资产收益率（ROA）将增加0.025，有力地支持了假设1。高学历的管理者凭借其丰富的专业知识、广阔的视野和强大的学习能力，能够更好地把握市场机遇，做出科学合理的决策，有效推动企业的技术创新和战略转型，从而显著提升企业绩效。在制造业快速发展和技术不断升级的背景下，高学历管理者能够敏锐地捕捉到行业发展趋势，及时调整企业战略，加大研发投入，推出具有竞争力的新产品，进而提高企业的市场份额和盈利能力。管理者年龄（Age）的系数为0.003，但不显著，这与假设2中管理者年龄与企业绩效存在非线性关系的预期不符。可能的原因是，在本研究的样本中，管理者年龄的分布相对集中，未能充分体现出年龄对企业绩效的非线性影响。年轻管理者的创新精神和冒险意识与年长管理者的丰富经验和成熟决策风格在样本中未呈现出明显的交互作用，导致年龄与企业绩效之间的非线性关系未能得到有效验证。后续研究可进一步扩大样本量，优化样本结构，以更准确地揭示管理者年龄与企业绩效之间的关系。女性管理者占比（Female）的系数为0.005，不显著，未支持假设3。这可能是由于在我国制造业上市公司中，女性管理者的占比较低，其对企业决策和运营的影响力相对有限，未能充分发挥出女性管理者在沟通、协作和风险规避等方面的优势，从而对企业绩效的影响不明显。随着社会的发展和观念的转变，女性在企业管理中的地位逐渐提升，未来可进一步关注女性管理者占比对企业绩效的影响变化。管理者领导风格（Leadership）的系数为0.018，在5%的水平上显著为正，表明变革型领导风格的管理者对企业绩效（ROA）具有显著的正向影响，验证了假设4。变革型领导风格能够激发员工的内在动力和创造力，营造积极创新的企业氛围，推动企业进行技术创新和管理创新，提升企业的核心竞争力，进而显著提高企业绩效。在制造业面临转型升级的关键时期，变革型领导风格的管理者能够引领企业积极应对市场变化，勇于尝试新的技术和管理模式，推动企业实现高质量发展。管理者内部晋升（Promotion）的系数为0.017，在5%的水平上显著为正，支持了假设5。内部晋升的管理者对企业的文化、运营流程和人际关系更为熟悉，能够更快地适应管理岗位，制定出更符合企业实际情况的决策，有效推动企业战略的顺利实施，从而显著提升企业绩效。内部晋升的管理者在企业内部积累了丰富的经验和人脉资源，能够更好地协调各部门之间的工作，提高企业的运营效率和决策执行力。4.3.2投资多元化与企业绩效的回归结果为深入分析投资多元化与企业绩效之间的关系，本研究构建了以总资产收益率（ROA）为因变量，投资多元化程度（Div）和投资方式（Investment_Type）为自变量，同时控制企业规模（Size）和行业（Industry）的回归模型，回归结果如表4所示。表4：投资多元化与企业绩效的回归结果|变量|系数|标准误|t值|P>|t||----|----|----|----|----||截距项|-0.125***|0.042|-2.976|0.003||投资多元化程度（Div）|0.030**|0.014|2.143|0.032||投资方式（Investment_Type）|0.008|0.011|0.727|0.468||企业规模（Size）|0.012***|0.003|4.000|0.000||行业（Industry）|控制|-|-|-||R²|0.218|-|-|-||调整R²|0.187|-|-|-||F值|6.968***|-|-|-|注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。从回归结果可以看出，投资多元化程度（Div）的系数为0.030，在5%的水平上显著为正，这表明投资多元化程度对企业绩效（ROA）具有显著的正向影响，即投资多元化程度每提高一个单位，总资产收益率（ROA）将增加0.030，验证了假设6。这说明在我国制造业上市公司中，通过投资多元化，企业能够涉足多个行业或领域，实现业务的多样化发展，有效分散经营风险，充分利用不同业务之间的互补性，优化资源配置，提高资源利用效率，从而显著提升企业绩效。当企业在传统制造业业务的基础上，适度投资于新兴的智能制造、新能源等领域时，不仅可以降低对单一业务的依赖，还能通过技术融合和市场拓展，提升企业的整体竞争力和盈利能力。投资方式（Investment_Type）的系数为0.008，但不显著，这意味着在本研究中，投资方式（相关多元化投资或非相关多元化投资）对企业绩效（ROA）的影响不明显。可能的原因是，样本中相关多元化投资和非相关多元化投资的企业数量差异不大，导致投资方式对企业绩效的影响被其他因素所掩盖。企业在进行多元化投资时，投资方式的选择可能并非是影响企业绩效的关键因素，企业的资源整合能力、市场开拓能力以及对新领域的管理能力等因素可能对企业绩效的影响更为显著。后续研究可进一步深入分析不同投资方式对企业绩效的影响机制，以及在不同市场环境和企业条件下投资方式的选择策略。4.3.3管理者特征、投资多元化与企业绩效的交互作用回归结果为深入探究管理者特征、投资多元化与企业绩效之间的交互作用，本研究构建了包含管理者特征变量（管理者学历Edu、管理者年龄Age、女性管理者占比Female、管理者领导风格Leadership、管理者内部晋升Promotion）、投资多元化变量（投资多元化程度Div、投资方式Investment_Type）以及它们的交互项的回归模型，以总资产收益率（ROA）为因变量，同时控制企业规模（Size）和行业（Industry），回归结果如表5所示。表5：管理者特征、投资多元化与企业绩效的交互作用回归结果|变量|系数|标准误|t值|P>|t||----|----|----|----|----||截距项|-0.185***|0.052|-3.558|0.000||管理者学历（Edu）|0.028***|0.008|3.500|0.000||管理者年龄（Age）|0.002|0.002|1.000|0.317||女性管理者占比（Female）|0.006|0.013|0.462|0.644||管理者领导风格（Leadership）|0.020**|0.009|2.222|0.027||管理者内部晋升（Promotion）|0.019**|0.009|2.111|0.035||投资多元化程度（Div）|0.035**|0.015|2.333|0.020||投资方式（Investment_Type）|0.009|0.012|0.750|0.453||Edu×Div|0.010**|0.005|2.000|0.046||Age×Div|-0.001|0.002|-0.500|0.617||Female×Div|0.002|0.003|0.667|0.506||Leadership×Div|0.008**|0.004|2.000|0.046||Promotion×Div|0.007**|0.004|1.750|0.081||企业规模（Size）|0.011***|0.003|3.667|0.000||行业（Industry）|控制|-|-|-||R²|0.278|-|-|-||调整R²|0.232|-|-|-||F值|6.043***|-|-|-|注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。在交互项中，管理者学历（Edu）与投资多元化程度（Div）的交互项（Edu×Div）系数为0.010，在5%的水平上显著为正。这表明管理者学历在投资多元化程度与企业绩效关系中起到了正向调节作用。高学历的管理者在进行投资多元化决策时，凭借其丰富的专业知识和敏锐的市场洞察力，能够更准确地评估投资机会和风险，制定更合理的投资策略，从而使投资多元化对企业绩效产生更积极的影响。当企业进行多元化投资时，高学历管理者能够更好地整合不同业务之间的资源，实现协同效应，提升企业绩效。管理者领导风格（Leadership）与投资多元化程度（Div）的交互项（Leadership×Div）系数为0.008，在5%的水平上显著为正。这说明变革型领导风格的管理者在投资多元化过程中，能够更好地激发员工的积极性和创造力，推动企业在新的投资领域中进行创新和发展，从而增强投资多元化对企业绩效的正向影响。变革型领导风格的管理者能够营造积极向上的企业文化，鼓励员工勇于尝试新的业务模式和技术，在多元化投资中快速适应新环境，抓住发展机遇，提升企业绩效。管理者内部晋升（Promotion）与投资多元化程度（Div）的交互项（Promotion×Div）系数为0.007，在10%的水平上显著为正。这意味着内部晋升的管理者在企业进行投资多元化时，由于对企业内部情况的熟悉，能够更好地协调各部门之间的工作，整合企业资源，降低多元化投资的风险，使投资多元化对企业绩效产生更显著的正向影响。内部晋升的管理者能够充分利用企业内部的人脉资源和经验积累，在新投资领域中快速建立起有效的运营体系，推动企业在多元化发展中取得更好的绩效。管理者年龄（Age）、女性管理者占比（Female）与投资多元化程度（Div）的交互项系数均不显著，说明在本研究中，管理者年龄和女性管理者占比对投资多元化与企业绩效关系的调节作用不明显。这可能是由于样本数据的局限性，或者在我国制造业上市公司中，管理者年龄和女性管理者占比在投资多元化决策和企业绩效影响方面的作用相对较小，需要进一步扩大样本量或采用其他研究方法进行深入研究。4.4稳健性检验4.4.1替换变量法为确保研究结果的稳健性，本研究采用替换变量法进行检验。在自变量方面，将管理者学历（Edu）重新划分为本科及以下和硕士及以上两个层次，分别赋值为0和1，以更简洁地体现学历差异对研究结果的影响。在衡量管理者年龄（Age）时，除了使用实际年龄，还构建年龄的平方项（Age²）加入回归模型，以进一步验证年龄与企业绩效之间是否存在非线性关系，通过这种方式更全面地捕捉年龄因素对企业绩效的复杂影响。对于投资多元化程度（Div），采用熵指数（EntropyIndex，EI）作为替代指标进行衡量。熵指数的计算公式为：EI=-\sum_{i=1}^{n}{(X_{i}/X)\times\ln(X_{i}/X)}，其中X_{i}表示企业在第i个业务领域的营业收入，X表示企业的总营业收入，n表示企业涉足的业务领域数量。熵指数越大，表明企业的投资多元化程度越高，与赫芬达尔指数（HI）从不同角度反映了投资多元化程度，通过使用熵指数可以更全面地验证投资多元化程度与企业绩效之间的关系。在因变量方面，选择营业利润率（OPM）作为总资产收益率（ROA）的替代指标，营业利润率的计算公式为OPM=\frac{营业利润}{营业收入}，该指标反映了企业通过经营活动获取利润的能力，是衡量企业经营绩效的重要指标之一，能够从不同角度反映企业的盈利能力和绩效水平。重新进行回归分析后，结果显示管理者学历（Edu）与营业利润率（OPM）仍然在1%的水平上显著正相关，表明管理者学历对企业绩效的正向影响具有稳健性。管理者领导风格（Leadership）与营业利润率（OPM）在5%的水平上显著正相关，进一步验证了变革型领导风格对企业绩效的积极作用。投资多元化程度（Div），以熵指数（EI）衡量时，与营业利润率（OPM）在5%的水平上显著正相关，说明投资多元化程度对企业绩效的正向影响在替换指标后依然成立。这些结果表明，在替换关键变量后，主要研究结论保持不变，增强了研究结果的可靠性和稳健性。4.4.2分样本检验为进一步验证研究结果的稳健性，本研究采用分样本检验的方法，按照不同标准对样本进行划分并分别进行回归分析。首先，根据企业规模大小进行划分，以样本企业规模的中位数为界，将样本分为大规模企业组和小规模企业组。大规模企业通常具有更丰富的资源、更强的市场影响力和更完善的管理体系，而小规模企业则在灵活性和创新速度方面可能具有一定优势，不同规模的企业在管理者特征、投资多元化与企业绩效的关系上可能存在差异。对大规模企业组进行回归分析后发现，管理者学历（Edu）与总资产收益率（ROA）在1%的水平上显著正相关，管理者领导风格（Leadership）与总资产收益率（ROA）在5%的水平上显著正相关，投资多元化程度（Div）与总资产收益率（ROA）在5%的水平上显著正相关，这与全样本回归结果基本一致，说明在大规模企业中，管理者学历、领导风格和投资多元化程度对企业绩效的正向影响较为稳定。在小规模企业组中，管理者学历（Edu）与总资产收益率（ROA）在5%的水平上显著正相关，虽然显著性水平较全样本有所变化，但依然表明管理者学历对企业绩效有正向影响。管理者领导风格（Leadership）与总资产收益率（ROA）的相关性不显著，这可能是由于小规模企业的决策过程相对简单，领导风格的影响尚未充分体现；投资多元化程度（Div）与总资产收益率（ROA）的相关性也不显著，可能是因为小规模企业资源有限，在实施投资多元化战略时面临更多困难，难以充分发挥多元化的优势。其次，按照行业竞争程度进行划分，借鉴赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）的计算方法，计算各行业的竞争程度指数。以行业竞争程度指数的中位数为界，将样本分为高竞争行业组和低竞争行业组。高竞争行业中，企业面临更激烈的市场竞争，需要不断创