第 5 章实证检验与结果分析
5.1 过度投资度量模型估计
5.1.1 过度投资度量模型变量的描述性统计
根据前文分析，为了更加直观地描述各变量对公司投资支出的影响，现对前期选取样本进行描述性统计分析，结果如下表 5.1.【1】
从表 5.1 中可以看出，我国国有上市公司的主营业务收入增长率均值达 31.4%,总资产增长率达 14.2%,说明国有企业作为我国国民经济发展的主体，整体的发展态势和市场扩张较强，但从相关经验研究也表明发生过度投资行为的可能性较大。此外，我国国有上市公司的现金持有量均值达 16.2%,最大值达 86.7%,表明我国国有上市公司拥有较多的资金，促进公司进行投资的动力。我国国有上市公司股票回报率处于低位，最小值达-7.486,说明我国国有上市公司的在资本市场的股票价值有待提升，对股东的利益保护有待加强。
5.1.2 过度投资度量模型回归结果
表 5.2 为过度投资度量模型 4.1 回归结果，本文考虑到我国证券市场机制的不完善及市场的不成熟，对 Richardson（2006）过度投资残差度量模型中的公司投资机会进行了替换，采用主营业务增长率GrowthTs和总资产增长率GrowthTc对模型进行回归，估算残差，根据残差度量我国国有上市公司过度投资或投资不足水平，为下文对我国国有上市公司高管的个人特质与公司过度投资之间的关联研究奠定基础。【2】
从表 5.2 中可以看出，作为公司投资成长机会Growth的代替变量，无论是公司主营业务收入增长率或公司总资产增长率对公司的投资支出都呈显着性正相关关系，表明二者对我国国有上市公司新增投资有着重要影响。此外股票回报率对公司的投资支出关联并不密切，说明我国资本市场的股票价格的却不能反映上市公司的价值，我国资本市场的相关制度和机制有待完善。
Adj.R2也达到 35.6%和 40.7%,说明公司过度投资度量模型拟合程度较理想。
5.1.3 过度投资描述性统计
根据前文介绍的过度投资计量方法，结合上文的过度投资度量模型的回归结果，得出模型的所有残差数值即反映出公司受各种因素影响下的非效率投资水平。残差值大于零则公司发生了过度投资，也正式本文研究的重点。在检验我国国有上市公司高管个人特征与过度投资之间的关联前，本文将结合上文模型回归结果对过度投资进行描述性统计，如下表 5.3.从下表可以看出，我国国有上市公司普遍存在过度投资现象，且过度投资现象严重，两种情况结果过度投资占总样本量2984,比重分别为46.51%和 58.71%.【3】
5.2 个人特征与过度投资变量的描述性统计
为了直观的描述测量我国国有上市公司高管个人特征与过度投资之间的关系特征，本文将 2009~2013 年 5 年样本数据形成混合数据，结合前文对本文被解释变量的度量结果和实证模型中的解释变量进行描述性统计分析，由于本文对解释变量公司成长机会用主营业务增长率GrowthTs和总资产增长率GrowthTc对公司过度投资进行度量，因此结果分为两类，具体如下表 5.4 和表 5.5.【4】
表 5.5 为过度投资度量模型 4.1 中以总资产增长率GrowthTc代替公司投资机会所做出的描述性统计分析，对比表 5.4 和 5.5.两表中高管个人特征变量、公司治理机制变量的数据统计分析结果并没有实质性差异。【5】
由以上表 5.4 和表 5.5 可以看出，我国国有上市公司中，男性董事长远多于女性；董事长的平均年龄值分别为 2.45、2.37,表明在我国国有上市公司中，董事长的年龄大多集中在 50 岁左右，年龄较大；董事长的学历方面平均值为 3.3、3.2 表明在我国国有上市公司中董事长的学历整体层次较高，受知识教育水平程度较高；董事长的专业方面从两表对比看，并不存在多大差异，且大多数属于非经管类专业。此外，从上表可以我国国有上市公司中，董事长持股比例普遍较低。两职兼任在国有上市公司中普遍性不强。
5.3 相关性分析
为了考察变量之间的关联紧密程度，并检验高管个人特征、过度投资变量之间是否存在具有多种共线性，本文对变量进行相关性分析，具体相关性分析矩阵如下表 5.6与表 5.7.从上表 5.6 和表 5.7 相关关系结果可知，总体上看公司高管个人特征各变量相关系数的绝对值均较小，由此可见变量之间不存在多重共线性。表 5.6 和 5.7 中公司高管的年龄、学历、教育专业、任期与过度投资都呈显着负相关，而表 5.6 中高管性别因素与过度投资呈正相关，但不显着。为了更加深入探讨高管个人特征与公司过度投资之间的具体关系，本文将在后文中将进一步分析。
5.4 回归结果及分析
5.4.1 高管个人特征与过度投资
为了检验我国国有上市公司高管个人特征对公司过度投资的影响，根据前文建立的模型 4.2 进行回归，为检验研究结论的稳健性，本文对解释变量公司成长机会用主营业务增长率GrowthTs和总资产增长率GrowthTc对公司过度投资进行度量，因此结果分为两类OverINV1、OverINV2,具体结果如下表 5.8.【6】
从表 5.8 中可以看出高管个人特征变量与过度投资之间的关系（1）在表 5.8 结果中，无论被解释变量-过度投资变量为 OverINV 1和 OverINV 2,高管年龄的系数符号为负，分别在 5%、1%的水平下显着，实证结果与假设 H1 预期一致，验证假设 H1.结果表明在我国国有上市公司中高管人员的年龄越大，公司发生过度投资行为的可能性越低。一方面在国有企业中随着公司高管年龄的增长，工作经历和经验的提升，在进行公司投资决策时更加谨慎；再者由于国有企业特殊的背景，高管人员随着年龄的增长，面临着政治升迁或退休的压力，对公司的投资越加保守和适度。
（2）从结果上看，国有上市公司高管人员的学历与公司过度投资呈在 1%水平下显着负相关，与假设 H2 预期一致，支持假设 H2.表明在我国国有上市公司中，随着高管人员的学历层次的提升，公司过度投资发生可能性将降低。随着公司高管人员接受教育程度的增加，对知识视野更加开阔，提升了自身的学识与专业技术能力，使得自身对问题的思考更加全面，对投资决策的把握更加严格与谨慎。这对我国国有企业的盈利能力及市场竞争能力有着深刻的影响。
（3）从表中看出，高管人员的性别因素在回归结果（1）、（2）中对公司过度投资的影响呈正相关，但并不显着，未通过显着性检验，对过度投资影响不大，这与假设 H3 不一致，假设 H3 不成立，可能由于在我国国有上市公司中，女性高管比例相比男性占比较低，样本数据中性别差异较小，难以体现检验的科学性。
（4）在表中 5.8 结果（1）、（2）中高管个人特征教育专业的系数分别为 0.039、0.042,符号为负，并在 10%水平下显着，这与假设 H4 预期一致，假设 H4 成立在我国国有上市公司中，具有经济管理类专业教育背景的高管人员，通过专业知识，更关注公司的投资收益与投资风险、投资收益与投资成本之间的权衡，更加注重，从而做出最有利于公司投资效率的决策，降低公司过度投资行为。（5）从表 5.8 可知，公司高管的任期在结果（1）、（2）中呈负相关，并在 5%水平下显着，验证了本文假设 H5.说明在我国国有上市公司中，随着高管人员在职时间的增加，对公司的内外信息更加熟悉，更容易把握公司的发展目标和长远规划，从多个层面熟悉、研究投资信息，综合多方面内容，进行周密部署，从而对公司投资决策时做出最优选择，以免导致国有资产的流失，影响其仕途。因此，公司发生过度投资可能性较低。
5.4.2 高管个人特征、公司治理与过度投资
为了检验我国国有上市公司治理机制对公司过度投资行为的监督抑制作用，探究公司内部治理机制的有效性，结合前文模型 4.3 进行实证检验，回归结果如下。
5.4.2.1 高管个人特征、两职分离和过度投资？
引入“两职分离”对高管个人特征与公司过度投资之间关系的影响，对模型 4.3进行回归，在不同解释变量下回归结果如下表 5.9 和表 5.10.加入两职分离与高管个人特征的交互项变量后，回归结果中 F 值显示模型拟合状况良好，表明两职分离与高管个人特征的交互项对公司过度投资存在影响。从表 5.9 和 5.10 可知，模型中两职分离与年龄的交叉项系数，在不同被解释变量下分别为-0.001 和-0.002,但并不显着，未通过显着性检验；两职分离与学历的交叉项在表 5.9 和 5.10 中，系数符号都为负，但并不显着；两职分离与性别的交叉项系数都为 0.001,并在 5%的水平上显着；两职分离与教育专业的交叉项系数分别为-0.009 和-0.010 但并不显着；两职分离与任期的交叉项系数分别为-0.024 和-0.037,但并不显着。说明两职分离并不能对高管个人特征与过度投资之间的关系产生影响，与假设 H6 预期不一致，假设 H6 不成立。具体解释如下：
（1）随着高管年龄的增加，作为公司内部治理重要措施的两职分离，并没有在一定程度上降低公司过度投资行为，“两职分离”对高管年龄与过度投资之间的关联的影响，并没有起到预期的调节作用。随着高管人员你年龄的增加，人际关系处理能力增强，容易在投资决策时在公司中形成了以其为中心的团队，从而降低了董事会对其的制约效力。由此可见两职分离在公司过度投资问题上没有起到预期的调节作用。
（2）在国有上市公司中，两职分离并没有对公司高管的学历与公司过度投资之间的关联产生影响。随着公司高管学历的提升，自身知识技能的提高，在投资决策项目时能用自身的专业技能，科学合理的方法进行决策，能受到公司员工的追随，从而降低了“两职分离”对高管学历与公司过度投资之间的制约作用。
（3）“两职分离”对国有上市公司高管性别与过度投资的影响起到负向的调节作用，可以抑制性别对过度投资的影响。上市公司管理者为女性时，两职分离可以降低女性管理者对企业的影响力，抑制与公司过度投资的负相关关系。上市公司管理者为男性时，董事长与总经理分离，同样可以减弱男性管理者的偏好影响，抑制与公司过度投资的正相关关系。
（4）“两职分离”对国有上市公司高管教育专业背景与公司过度投资的影响没有起到负向的调节作用，并不能抑制公司高管的教育专业对公司过度投资的影响。无论上市公司高管为经济管理类教育背景或非经济管理类教育背景，两只分离，都不能降低公司高管的过度投资行为影响。
（5）在国有上市公司中，随着公司高管的任期的延长，对公司的控制力度越强，这就减弱了董事会的制约效力，故在我国国有上市公司中，“两职分离”对公司高管的任期与公司过度投资之间的关联不能产生负向调节作用。
5.4.2.2 高管个人特征、独立董事比例和过度投资
从表 5.11 和表 5.12 中可以看出，我国国有上市公司中独立董事比例与高管年龄的交叉项系数为分别为-0.008 和-0.013,但并不显着；独立董事比例与性别的交叉项系数为分别为 0.005 和 0.003,但不显着，没有通过显着性检测；独立董事比例与教育背景的交叉项系数为-0.017 和-0.014,并不显着；独立董事比例与任期的交叉项对过度投资的影响不显着；说明我国国有企业中独立董事制度并不能对公司过度投资行为产生抑制作用，假设 H7 不成立。但独立董事比例与学历的交叉项系数分别为-0.009和-0.011 和，在 1%水平上显着，显示独立董事制度会加强学历对公司投资行为的抑制影响。可解释为独立董事比例的提高，在一定程度上能对高学历层次的高管人员的过度投资行为产生一定的监督作用，正如前文所述，随着公司高管人员接受教育程度的增加，对知识视野更加开阔，提升了自身的学识与专业技术能力，使得自身对问题的思考更加全面，对投资决策的把握更加严格与谨慎。
随着我国证券市场的完善，独立制度作为完善上市公司治理结构和机制的一项重要的措施，越来越越受到关注。独立董事制度的实施，在大部分公司中发挥了积极作用，能在董事会层面形成一定的制约公司高管行为；能在一定程度上保障公司决策的公正性和科学性，促进上市公司制度和运营规范；对改善上市公司董事会成员结构起到了一定的促进作用，保障了上市公司的会计信息质量。但本文认为，在我国国有企业上市公司中，独立董事的监督效力并不强，在我国大多数学者研究中也发现我国独立董事比例与公司绩效之间并不存在显着的关联性，我国大多数上市公司中独立董事的权利有名无实，其职责不清，在多家公司任职等状况使独立董事的行使权力和履行职责受到削弱，难以有效地履行职责。
5.4.2.3 高管个人特征、高管持股和过度投资
从上表中可知，高管持股比例与年龄的交叉项系数分别为-0.033 和-0.042,在5%水平上显着；高管持股比例与学历的交叉项系数分别为-0.004 和-0.003,在 5%水平上显着；高管持股比例教育背景的交叉项系数分别为-0.021 和-0.019,在 1%水平上显着；高管持股比例与任期的交叉项系数为分别为-0.001 和-0.002,并在 10%水平上显着，通过显着性检测。但高管持股比例与性别的交叉项系数分别为 0.027 和 0.031,未通过显着性检验。总体上高管持股能增强对高管个人特征（年龄、学历、教育背景、任期）对公司投资行为的负向影响，抑制公司投资行为的发生，基本符合假设 H8 预期，假设 H8 成立。解释如下：
（1）我国国有企业公司高管持股比例的提高，可以抑制公司高管年龄与公司过度投资行为之间的关系。随着高管持股比例的增加，公司管理层与股东之间的利益逐渐趋于一致，能在一起程度上降低代理成本，能够发挥公司治理机制的效用，使公司的决策行为趋于理性，起到制约公司高管年龄对公司过度投资影响的作用。
（2）在国有上市公司中，高管持股比例的提高，可以使得公司高管学历对公司过度投资行为的影响起到负向调节作用。随着公司高管学历的提高，公司高管的知识技能得到提升，思考问题更加全面深入，而公司内高管持股比例的提高，促使公司高管与股东利益趋同，能够为保护股东的利益最大化而努力，在投资决策时能最大程度的减少非效率投资。
（3）由于我国上市公司高管中女性数量远少于男性，但是女性公司高管在面对投资决策时由于其风险偏好严重不同于男性公司高管，会做出不同的决策，即便高管持股比例的提高，但是最终的投资决策仍然由公司高管来实施，故而高管持股比例不能对公司高管性别影响公司过度投资行为产生制约作用。
（4）随着高管持股比例的提高，可以对公司高管教育专业对公司过度投资行为之间的关系进行负向调节作用。不论公司高管拥有经济管理类的教育专业还是非经济管理类的教育背景，高管持股比例的提高，会减弱公司高管教育背景对投资决策的影响，投资决策行为为保护股东利益，提升公司价值，从而降低公司过度投资的可能性。
（5）在我国国有上市公司中随着高管持股比例的提高，可以对公司高管的任期与公司过度投资行为的关联程度负向调节作用。公司高管任期越长对公司的投资决策控制更为严格，对公司的信息了解更加深入，公司的非效率投资越低。高管人员作为公司经营管理的核心人物，对公司投资决策有着重要影响，而任期的长度影响着其对公司内外信息的认知和公司战略规划的理解，从而促使其在公司战略与投资决策的选择不同。任期长的公司高管人员，尤其在国有企业中更容易把握公司的发展目标和长远规划，从多个层面熟悉、研究投资信息，综合多方面内容，进行周密部署，从而对公司投资决策时做出最优选择，降低公司过度投资的可能性。
5.5 稳健性检验
在上文模型 4.2,模型 4.3 回归结果中中，可以看出 R2 与 F 统计值均较大，说明模型的整体性显着，同时回归结果表明各个自变量对因变量OverINV的影响作用显着，对各变量进行了相关性分析，表明模型共线性问题较弱。为了保证上述结论的可靠性和稳健性，本文进行稳健性检验。
（1）本文通过参阅相关国内外学者的经验研究，借鉴 Richardson（2006）过度投资残差度量模型进行实证研究。考虑到我国特殊的制度背景和文化背景，加之我国资本市场还不够成熟，相关制度建设有待完善，在运用参考借鉴 Richardson（2006）过度投资残差度量模型时存在一定的偏差，为了使偏差对结论产生的影响降到最低，本文将对应用该模型度量出来的过度投资残差项，进行分类，按照大小进行排序操作，并进行分组研究，将最大组值与最小组值分别纳入公司高管个人特征、公司治理、过度投资回归模型进行回归分析。
（2）使用不同的解释变量和被解释变量，在借鉴 Richardson（2006）过度投资残差度量模型对我国国有上市公司过度投资水平进行度量时，考虑到我国资本市场的特殊情况对原模型中的公司成长机会用主营业务增长率GrowthTs和总资产增长率GrowthTc进行替代，并预估出过度投资OverINV1和OverINV2,分别在公司高管个人特征与过度投资之间关联的模型中进行回归分析。
通过上述检验测试，稳定性检验结果显示，回归结果与上文实证分析结论并没有实质性差异。基于上述敏感性测试，本文认为研究结论是比较稳健的。
