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user: 4. 实证结果分析 4.1. 描述性统计分析 4.1.1. 总体样本的统计分析 表2为全部样本公司主要变量描述性统计结果。被解释变量投资效率的替代值Inv_eff是由Richardson (2006)的模型回归得出残差的绝对值，其均值为0.024，标准差为0.034，说明2006~2016年我国A股上市公司普遍存在非效率投资问题。解释变量中：1) 高管团队中男性高管比例高达约84.5%，标准差为0.144；2) 高管平均年龄的均值为49.06岁，标准差为3.866，说明年龄离散程度大；3) 高管平均学历水平为3.269，介于本科生与研究生之间；4) 高管平均任期的均值为3.362。股权激励实施情况来看，2006~2016年我国A股上市公司实施股权激励的比例为13.4%。 4.1.2. 国有企业与非国有企业的统计分析 如表3、表4，将全样本区分产权性质，得到国企组与非国企组两个子样本。其中，国企组共有1093个观测值，非国企组共有1417个观测值。由两表比较可知：1) 在男女性别比例方面，国有企业男性高管比例的均值比非国有企业略高，高5.5%；2) 在高管平均年龄方面，国有企业的均值比非国有企业大2.037岁；3) 在高管平均学历方面，国有企业的均值比非国有企业高约0.116；4) 在高管平均任期方面，非国有企业的均值比国有企业长约0.24年。5) 非国有企业组的股权激励均值大于国有企业组股权激励均值，说明非国有企业的股权激励应用程度比国有企业高。 4.2. 多元回归分析 本文首先对高管背景特征与投资效率关系进行实证检验，并在此基础上引入股权激励调节变量，实证检验股权激励对高管背景特征与投资效率关系的调节效应，进一步区分产权性质，对国有企业样本和非国有企业样本分别进行了讨论。 Table 2 Descriptive statistics of overall sampl 变量 均值 标准差 最小值 最大值 中位数 样本数 Inv 0.024 0.034 0.000 0.885 0.015 2510 Gen 0.845 0.144 0.000 1.000 0.864 2510 Age 49.061 3.866 40.100 60.000 48.889 2510 Edu 3.269 0.488 2.000 4.333 3.313 2510 Ten 3.362 2.111 0.170 10.685 3.046 2510 Ei 0.134 0.341 0.000 1.000 0.000 2510 ROA 0.049 0.058 −0.184 0.243 0.045 2510 Cash 0.172 0.124 0.007 0.613 0.139 2510 Lev 0.476 0.225 0.056 1.243 0.474 2510 Size 21.929 1.288 18.954 25.782 21.793 2510 表2. 总体样本的描述性统计 Table 3 Descriptive statistics of state-owned enterprise 变量/国企 均值 标准差 最小值 最大值 中位数 样本数 Inv 0.022 0.031 0.000 0.362 0.014 1093 Gen 0.870 0.142 0.000 1.000 0.889 1093 Age 49.985 3.756 41.000 60.000 49.857 1093 Edu 3.322 0.491 2.000 4.333 3.364 1093 Ten 3.250 2.277 0.170 10.685 2.677 1093 Ei 0.040 0.197 0.000 1.000 0.000 1093 ROA 0.044 0.057 −0.184 0.233 0.042 1093 Cash 0.156 0.104 0.030 0.433 0.129 1093 Lev 0.531 0.215 0.079 1.243 0.539 1093 Size 22.210 1.388 18.954 25.782 22.067 1093 表3. 国企样本的描述性统计 Table 4 Descriptive statistics of non-state-owned enterprise 变量/非国企 均值 标准差 最小值 最大值 中位数 样本数 Inv 0.027 0.036 0.000 0.885 0.017 1417 Gen 0.815 0.140 0.000 1.000 0.833 1417 Age 47.948 3.657 40.100 59.000 47.714 1417 Edu 3.206 0.474 2.000 4.250 3.250 1417 Ten 3.490 1.853 0.260 9.519 3.429 1417 Ei 0.246 0.431 0.000 1.000 0.000 1417 ROA 0.054 0.058 −0.172 0.243 0.050 1417 Cash 0.182 0.115 0.030 0.433 0.153 1417 Lev 0.410 0.218 0.056 1.201 0.396 1417 Size 21.587 1.042 19.081 24.637 21.505 1417 表4. 非国企样本的描述性统计 4.2.1. 高管背景特征与投资效率 本文区分全样本、国企样本和非国企样本，运用模型2对高管背景特征与投资效率的关系进行了回归分析，回归结果如表5。从总体样本来看，高管性别特征与投资效率关系并不显著，这与假设1不一致。样本中男性高管比例均值高达84.5%，女性高管比例小。可能由于女性高管的思想观念和行为方式越来越趋近于男性高管，一般意义上认为的女性身上所独具的谨慎、细致等特征淡化，所以高管性别对投资效率无显著影响，这与姜付秀(2009)的实证研究结论也是一致的。高管平均年龄和平均任期的系数均在1%的水平下显著为负，即高管平均年龄越大，任期时间越长，企业非效率投资水平越低，投资效率越高，这与假设2和假设4一致。高管平均学历的系数在5%的水平下显著为负，说明高管平均学历越高会抑制非效率投资，即提高企业的投资效率，这与假设3也是相符的。 区分企业产权性质后发现，国企平均年龄的系数在1%水平下显著为负，非国企在5%水平下显著为负。可能是因为国企高管平均年龄(49.985岁)高于非国企高管平均年龄(47.948岁)，国企有严格的退休制度，高管年龄的越大也就意味着离退休期越来越近，其面临政治晋升和退休的压力，善始善终的思想强烈，从而抑制非效率投资，提高企业投资效率。此外，国企和非国企高管平均任期的系数均在1%的水平下显著为负。 在控制变量方面，企业规模的系数在10%的水平上显著为正，这表明企业规模越大，越容易发生非效率投资，其投资效率越低。企业总资产收益率的系数在1%的水平上显著为正，这说明企业盈利能力越强，越容易发生非效率投资。结合我国资本市场的实际情况来看，中国上市公司具有股权融资冲动，只要企业具有股权融资资格，那么他们就会进行股权融资。而那些具有股权融资能力的企业都是盈利能力很强的企业，增发配股所融进的资本给企业的过度投资埋下了伏笔 [ 2 ] 。企业负债水平的系数在10%的水平上显著为负，表明负债对管理者的行为产生了一定的约束作用。负债水平越高，企业非效率投资水平越低，投资效率越高。企业现金流的回归系数不显著，说明现金对非效率投资没有显著影响。 4.2.2. 高管背景特征、股权激励与投资效率 本文在模型2的基础上，运用模型3，引入股权激励为调节变量，检验股权激励对高管背景特征与投资效率关系的调节效应，并区分产权性质，考察不同所有制下股权激励的调节效应，回归结果如表6。 从总体样本可以看出：高管平均年龄和平均任期的系数都在1%的水平下显著为负，与上文结果一致。高管平均学历、任期与股权激励交乘项的回归系数在1%的水平下显著为负，说明股权激励对高管平均学历、任期和投资效率之间的关系具有调节效应，随股权激励的增强，高管平均学历、任期对企业投资效率的提升作用增强，这与假设7、假设8一致。2) 股权激励对高管性别与投资效率关系的调节效应并不显著，这与假设5不一致，可能由于如今男女高管间特征差异日益缩小，导致股权激励对高管性别比例与企业投资效率关系无明显调节效应。3) 股权激励对高管年龄与投资效率间关系不显著，这与假设6不一致，原因可能是股权激励虽然是一种长期性的激励机制，但它具有一定的风险，而年长的高管倾向于规避风险，所以股权激励的调节效应并不显著。 区分产权性质后可以看出：1) 国企组高管平均年龄与股权激励交乘项的回归系数在10%的水平下显著为负，表明股权激励对高管年龄与投资效率之间的关系具有调节效应，随着股权激励的增强，高管年龄对其投资效率的提升作用增强。国企组高管平均年龄大于非国企组。对于国有企业的高管来说，随着年龄的增长，他们更关注自己未来的“仕途”与未来退休的保障 [ 3 ] 。面临退休的压力，他们更倾向于理性的做出决策，对股权激励也更为敏感。2) 非国企组高管平均学历特征与股权激励交乘项的回归系数在10%的水平下显著为负，说明股权激励能够增强非国企组高管平均学历特征与投资效率的关系。3) 非国企组高管平均任期特征与股权激励交乘项的回归系数在5%的水平下显著为负，说明股权激励对非国企组高管平均任期特征与投资效率的关系具有正向调节作用。可能是因为非国有企业高管平均任期比国企要长，作为对高管长年付出的回报，非国企高管对股权激励的敏感性也更强，从而对非效率投资产生抑制作用。 Table 5 The regression results of the relationship between TMT's characteristics and investment efficienc 全样本 国企 非国企 Gen −0.246 −0.294 −0.00813 Age −0.0582 *** −0.0390 *** −0.0504 ** Edu −0.179 ** −0.0591 −0.165 Ten −0.133 *** −0.0766 *** −0.222 *** ROA 5.991 *** 5.590 *** 6.375 *** Cash −0.205 −0.292 −0.453 * Lev −0.391 * −0.153 ** −0.404 Size 0.0529 * 0.0390 0.132 *** Year 控制 控制 控制 Industry 控制 控制 控制 Constant 4.229 *** 4.010 ** 1.854 Observations 2510 1093 1417 R-squared 0.036 0.029 0.045 表5. 高管背景特征对投资效率影响的回归结果 Table 6 The regression results of equity incentive mechanism’s moderating effect on the relationship between TMT’s characteristics andinvestment efficienc 全样本 国企 非国企 Gen −0.266 −0.334 −0.0799 Age −0.0538 *** −0.0359 *** −0.0509 ** Edu −0.134 * −0.0366 −0.0719 Ten −0.124 *** −0.0760 *** −0.199 *** Ei 2.710 *** 5.096 1.540 c.Gen#c.Ei 0.331 1.014 0.290 c.Age#c.Ei −0.0183 −0.0759 * 0.00847 c.Edu#c.Ei −0.483 *** −0.620 −0.523 * c.Ten#c.Ei −0.0847 *** −0.0295 −0.118 ** ROA2 5.890 *** 5.607 *** 6.362 *** Cash −0.224 −0.269 −0.485 ** Lev −0.368 −0.144 * −0.408 Size 0.0511 * 0.0399 0.138 *** Year 控制 控制 控制 Industry 控制 控制 控制 Constant 3.892 *** 3.788 ** 1.538 Observations 2510 1417 1417 R-squared 0.037 0.030 0.046 表6. 股权激励对高管背景特征与投资效率关系的调节效应回归结果 4.3. 稳健性检验 为了验证本文研究结论的可靠性，本文从如下两个方面进行了稳健性检验。 1) 变换回归方法。本文参照姜付秀(2009)的方法，根据Richardson残差模型计算出的投资效率数据进行分类，如果大于0，则将其取值为1，否则取值为0，然后利用Logit模型对其回归，结果表明，回归的结果与前文的研究结论基本是一致的。2) 变量替换方法。模型3-3中控制变量ROA为净利润/总资产，在稳健性检验中本文采用其他口径计算出的利润指标，资产指标进行变量替代，另外用上市公司高管平均持股比例作为调节变量，重新进行回归分析，结果也基本与前文研究结论一致。