《金融学季刊》：女性高管与公司劳动投资效率

金融学季刊 2020年第14卷第1期 Quarterly Journal of Finance Vol.14,No.1,2020 女性高管与公司劳动投资效率 秦璇陈煜方军雄 【摘要】随着劳动因素对经济增长的贡献上升,劳动投资效率日益成为重要的研究话题 同时,上市公司中女性高管比例的攀升也促使大量研究开始考察高管性别特征对企业决策和公司治 理的影响。鉴于此,本文参考这两类文献,研究女性高管对公司劳动投资效率的影响。研究发现,女 性高管比例更高的公司,劳动投资效率更低。进一步研究发现,上述结果主要存在于民营企业和劳 动密集型行业的企业当中,而且在金融危机后以及市场化程度低的地区更为明显。上述研究表明 在涉及劳动投资决策时,女性高管的保守特质对投资效率的消极影响超过了其伦理观和性格特征 对投资效率的积极影响,使企业在作出劳动投资决策时过度谨慎,最终损害了劳动投资效率。 【关键词】劳动投资效率高阶理论女性高管 投资是构建企业核心竞争力、帮助企业获得和维持竞争优势的重要资源投入 也是影响一国经济增长的重要驱动因素。成功的投资有助于企业获得持续竞争优 势,而失败的投资则可能使企业堕入破产境地。因此,哪些因素影响企业投资效率 自然成为学术界重要的研究话题( Modigliani和 Miller,1958)。现有研究分别从宏 观经济政策、产业政策、企业和高管等不同层次探讨了资本投资效率的影响因素(靳 庆鲁等,2012; Murphy等,1989; Biddle等,2009)。随着劳动因素对经济增长贡献 的上升( Hamermesh,1993),研究者开始考察劳动投资效率的影响因素问题(Jung 等,2014)。具体到处于经济转型的中国,人力资本投资及其投资效率的问题日益引 秦璇,复旦大学管理学院博士研究生。陈煜,复旦大学管理学院硕博研究生,方军雄,复旦大学管理学 院教授,通讯作者及联系方式:陈煜,复旦大学管理学院;邮编:200433;E-mail:yu-chen16@fudanedu.cn。本 文是国家自然科学基金”制度变迁、股价崩盘经济后果与修复策略研究”(项目搅准号:71872048)和“制度环境 公司治理与商管治理机制有效性”(项目批准号:71372119)的阶段性成果。感谢德勤复旦会计论坛上与会学者 的讨论与建议,当然,文责自负

２０２０年 第１４卷 第１期 金融学季刊 QuarterlyJournalofFinance Vol􀆰１４, No􀆰１,２０２０ 女性高管与公司劳动投资效率 秦 璇 陈 煜 方军雄∗ 【摘 要】 随着劳动因素对经济增长的贡献上升,劳动投资效率日益成为重要的研究话题. 同时,上市公司中女性高管比例的攀升也促使大量研究开始考察高管性别特征对企业决策和公司治 理的影响.鉴于此,本文参考这两类文献,研究女性高管对公司劳动投资效率的影响.研究发现,女 性高管比例更高的公司,劳动投资效率更低.进一步研究发现,上述结果主要存在于民营企业和劳 动密集型行业的企业当中,而且在金融危机后以及市场化程度低的地区更为明显.上述研究表明, 在涉及劳动投资决策时,女性高管的保守特质对投资效率的消极影响超过了其伦理观和性格特征 对投资效率的积极影响,使企业在作出劳动投资决策时过度谨慎,最终损害了劳动投资效率. 【关键词】 劳动投资效率 高阶理论 女性高管 一、引 言 投资是构建企业核心竞争力、帮助企业获得和维持竞争优势的重要资源投入, 也是影响一国经济增长的重要驱动因素.成功的投资有助于企业获得持续竞争优 势,而失败的投资则可能使企业堕入破产境地.因此,哪些因素影响企业投资效率 自然成为学术界重要的研究话题(Modiglianni和 Miller,１９５８).现有研究分别从宏 观经济政策、产业政策、企业和高管等不同层次探讨了资本投资效率的影响因素(靳 庆鲁等,２０１２;Murphy等,１９８９;Biddle等,２００９).随着劳动因素对经济增长贡献 的上升(Hamermesh,１９９３),研究者开始考察劳动投资效率的影响因素问题(Jung 等,２０１４).具体到处于经济转型的中国,人力资本投资及其投资效率的问题日益引 ∗ 秦璇,复旦大学管理学院博士研究生.陈煜,复旦大学管理学院硕博研究生.方军雄,复旦大学管理学 院教授.通讯作者及联系方式:陈煜,复旦大学管理学院;邮编:２００４３３;EＧmail:yu_chen１６＠fudan．edu．cn.本 文是国家自然科学基金“制度变迁、股价崩盘经济后果与修复策略研究”(项目批准号:７１８７２０４８)和“制度环境、 公司治理与高管治理机制有效性”(项目批准号:７１３７２１１９)的阶段性成果.感谢德勤复旦会计论坛上与会学者 的讨论与建议.当然,文责自负

金融学季刊 第14卷 起了政策制定者的关注(张学良和孙海鸣,2009)。虽然同属于企业的资本投资项 目,但是劳动投资和物质资本投资在投资形式和投资目的上都存在很大差别。首 先,劳动投资的对象不是物体,而是具有一定智力、体力和生命的人,因此需要考虑 的因素更为复杂;其次,劳动投资的收益具有间接性、长期性、不确定性等特点;最后, 团队或组织中的人力资本之间并非简单的加总关系,而是具有明显的内部和外部溢出 效应。这些差异导致实物资本投资的研究发现和结论并不能天然地适用于劳动投资, 因此对劳动投资效率影响因素的研究就显得必要(Jung等,2014)。现有文献都是借鉴 委托代理理论研究会计信息质量、地方政府官员晋升等对劳动投资效率的影响(Jung 等,2014;Kong等,2018),少有研究考察高管特征对劳动投资的作用。 随着 Hambrick和 Mason(1984)开创的高阶理论( Upper Echelon Theory)在公 司治理、财务与会计研究领域的运用,以及女性社会经济地位和受教育程度的提升, 上市公司中女性高管的比例不断增大,大量研究开始考察高管性别特征对企业决策 和公司治理的影响( Helfat等,2006)。理论上,性别差异可能会表现在伦理观和性 格方面( Grimshaw,1986; Zuckerman,1994):一方面,女性更加具有人性关怀意 识、更加关注社会关系的价值。与男性高管喜好竞争和目标导向的工具性特征不 同,女性高管在管理方式上更加注重合作与分享(Dezs6等,2012),女性也更加注重 关系的培养,更倾向于构建获得公众支持的关系网络( Marax,2000);另一方面,女 性通常在性格上偏保守,更倾向于风险规避(胡志颖,2015)。而上述伦理观和性格 方面的差异可能对高管的决策行为产生影响,进而影响公司的决策和公司治理,大 量实证研究提供了相应的证据。例如, Strom等(2014)发现,女性CEO掌舵的公司 经营绩效更好;同时女性CEO管理的公司的社会绩效也更佳( Manner,2010)。 Adams和 Ferreria(2009)发现,董事会当中存在女性董事或者女性董事的比例越高, 该公司董事会会议出勤率越高,而且CEO解聘与股价之间的敏感性也越强。Gul等 (2011)证实董事会中有女性董事的存在有助于会计信息质量的提高。胡志颖 (2015)发现,聘任女性CEO的公司负债融资更少,其面临的融资约束更加严重。鉴 于此,本文旨在融合上述两方面理论考察高管性别特征对劳动投资效率的影响。 具体到劳动投资决策,我们认为,女性高管的同理心和道德感可以帮助其在面 对劳动投资决策时秉持更加慎重的态度,同时在很大程度上弥补男性高管主导的强 权政治下缺失的人文关怀,增强公司的社会贵任心和员工归属感,激励员工更加努 力工作,最终带来更高的劳动投资效率。但是,女性高管本身的保守特质也可能对 劳动投资效率带来负面影响,因为在面对未知风险时选择规避的立场或者容易犹豫 不决,使公司不能因时因势对劳动投资决策作出及时调整,进而导致劳动投资效率 的低下。所以,女性高管与劳动投资效率之间的关系是一个实证问题

２６ 起了政策制定者的关注(张学良和孙海鸣,２００９).虽然同属于企业的资本投资项 目,但是劳动投资和物质资本投资在投资形式和投资目的上都存在很大差别.首 先,劳动投资的对象不是物体,而是具有一定智力、体力和生命的人,因此需要考虑 的因素更为复杂;其次,劳动投资的收益具有间接性、长期性、不确定性等特点;最后, 团队或组织中的人力资本之间并非简单的加总关系,而是具有明显的内部和外部溢出 效应.这些差异导致实物资本投资的研究发现和结论并不能天然地适用于劳动投资, 因此对劳动投资效率影响因素的研究就显得必要(Jung等,２０１４).现有文献都是借鉴 委托代理理论研究会计信息质量、地方政府官员晋升等对劳动投资效率的影响(Jung 等,２０１４;Kong等,２０１８),少有研究考察高管特征对劳动投资的作用. 随着 Hambrick和 Mason(１９８４)开创的高阶理论(UpperEchelonTheory)在公 司治理、财务与会计研究领域的运用,以及女性社会经济地位和受教育程度的提升, 上市公司中女性高管的比例不断增大,大量研究开始考察高管性别特征对企业决策 和公司治理的影响(Helfat等,２００６).理论上,性别差异可能会表现在伦理观和性 格方面(Grimshaw,１９８６;Zuckerman,１９９４):一方面,女性更加具有人性关怀意 识、更加关注社会关系的价值.与男性高管喜好竞争和目标导向的工具性特征不 同,女性高管在管理方式上更加注重合作与分享(Dezsö等,２０１２),女性也更加注重 关系的培养,更倾向于构建获得公众支持的关系网络(Marax,２０００);另一方面,女 性通常在性格上偏保守,更倾向于风险规避(胡志颖,２０１５).而上述伦理观和性格 方面的差异可能对高管的决策行为产生影响,进而影响公司的决策和公司治理,大 量实证研究提供了相应的证据.例如,Strøm 等(２０１４)发现,女性 CEO 掌舵的公司 经营 绩 效 更 好;同 时 女 性 CEO 管 理 的 公 司 的 社 会 绩 效 也 更 佳 (Manner,２０１０). Adams和 Ferreria(２００９)发现,董事会当中存在女性董事或者女性董事的比例越高, 该公司董事会会议出勤率越高,而且 CEO 解聘与股价之间的敏感性也越强.Gul等 (２０１１)证 实 董 事 会 中 有 女 性 董 事 的 存 在 有 助 于 会 计 信 息 质 量 的 提 高.胡 志 颖 (２０１５)发现,聘任女性 CEO 的公司负债融资更少,其面临的融资约束更加严重.鉴 于此,本文旨在融合上述两方面理论考察高管性别特征对劳动投资效率的影响. 具体到劳动投资决策,我们认为,女性高管的同理心和道德感可以帮助其在面 对劳动投资决策时秉持更加慎重的态度,同时在很大程度上弥补男性高管主导的强 权政治下缺失的人文关怀,增强公司的社会责任心和员工归属感,激励员工更加努 力工作,最终带来更高的劳动投资效率.但是,女性高管本身的保守特质也可能对 劳动投资效率带来负面影响,因为在面对未知风险时选择规避的立场或者容易犹豫 不决,使公司不能因时因势对劳动投资决策作出及时调整,进而导致劳动投资效率 的低下.所以,女性高管与劳动投资效率之间的关系是一个实证问题. 金 融 学 季 刊 第１４卷

第1期秦璇陈煜方军雄:女性高管与公司劳动投资效率 基于此,本文选取2001—2016年中国上市公司作为研究样本,借鉴Jung等 (2014)提出的劳动投资效率指标首次研究了女性高管对劳动投资效率的影响。研 究发现,女性高管比例更高的公司,公司的劳动投资效率更低,具体体现为投资不 足。进一步研究发现,上述发现主要存在于民营企业和劳动密集型行业企业当中, 而且在金融危机后以及市场化程度低的地区更为明显。本文的研究表明,在涉及劳 动投资决策时,女性高管的保守特质对投资效率的消极影响超过了其伦理观和性格 特征对投资效率的积极影响,使企业在作出劳动投资决策时过度谨慎,最终损害了 劳动投资效率 本文的研究贡献在于:第一,女性高管对公司决策和公司治理的影响是当前经 济学、公司财务研究领域的热点话题,现有文献主要研究了女性高管对公司绩效的 影响、对公司投资的影响和对公司信息披露的影响,本文则从劳动投资效率的角度 对有关女性高管的决策效应文献提供了增量贡献;第二,人力资本在企业经菅和发 展中扮演着至关重要的作用,但是过去对于劳动投资的影响因素主要围绕政治千 预、劳动保护制度或会计信息等展开,本文则借鉴高阶理论研究了高管性别对劳动 投资效率的影响 文献回顾、理论分析与研究假设 (一)劳动投资效率的影响因素 人力资本是影响经济增长速度和质量最为活跃的要素,它不仅是生产函数中不 可或缺的要素,还具有很强的外部性,有助于突破边际报酬递减规律的约束,进而带 来经济长期持续健康增长(李世刚和尹恒,2017)。基于宏观数据的研究发现,人力 资本的配置效率对经济增长会产生重大影响(赖德胜和纪雯雯,2015;李世刚和尹 恒,2017)。基于微观企业的数据也得到类似的结论。例如,张芸等(2009)发现,高 新技术行业中人力资本投资对组织绩效贡献更大。张德茗和董耀平(2015)同样发 现,人力资本投资对公司绩效有较强的促进作用,持续时间为2年左右 自然地,什么因素会促进或者阻碍劳动投资效率成为重要的理论和实践问题。 由于劳动投资是由微观企业作出的决策,而且劳动投资是微观企业生产经营过程中 最重要的决策和影响因素之一( Hamermesh,1993),现有的研究主要选取微观企业 作为样本探索劳动投资效率的影响因素。 Pinnuck和 Lillis(2007)首次考察了管理 层盈余报告动机对劳动投资效率的影响。研究发现,相较于报告盈利的公司,报告 损的公司更可能促使管理层实施看跌期权,减少对劳动要素的低效投资,进而导

２７ 基于此,本文 选 取 ２００１—２０１６ 年 中 国 上 市 公 司 作 为 研 究 样 本,借 鉴 Jung 等 (２０１４)提出的劳动投资效率指标首次研究了女性高管对劳动投资效率的影响.研 究发现,女性高管比例更高的公司,公司的劳动投资效率更低,具体体现为投资不 足.进一步研究发现,上述发现主要存在于民营企业和劳动密集型行业企业当中, 而且在金融危机后以及市场化程度低的地区更为明显.本文的研究表明,在涉及劳 动投资决策时,女性高管的保守特质对投资效率的消极影响超过了其伦理观和性格 特征对投资效率的积极影响,使企业在作出劳动投资决策时过度谨慎,最终损害了 劳动投资效率. 本文的研究贡献在于:第一,女性高管对公司决策和公司治理的影响是当前经 济学、公司财务研究领域的热点话题,现有文献主要研究了女性高管对公司绩效的 影响、对公司投资的影响和对公司信息披露的影响,本文则从劳动投资效率的角度 对有关女性高管的决策效应文献提供了增量贡献;第二,人力资本在企业经营和发 展中扮演着至关重要的作用,但是过去对于劳动投资的影响因素主要围绕政治干 预、劳动保护制度或会计信息等展开,本文则借鉴高阶理论研究了高管性别对劳动 投资效率的影响. 二、文献回顾、理论分析与研究假设 (一)劳动投资效率的影响因素 人力资本是影响经济增长速度和质量最为活跃的要素,它不仅是生产函数中不 可或缺的要素,还具有很强的外部性,有助于突破边际报酬递减规律的约束,进而带 来经济长期持续健康增长(李世刚和尹恒,２０１７).基于宏观数据的研究发现,人力 资本的配置效率对经济增长会产生重大影响(赖德胜和纪雯雯,２０１５;李世刚和尹 恒,２０１７).基于微观企业的数据也得到类似的结论.例如,张芸等(２００９)发现,高 新技术行业中人力资本投资对组织绩效贡献更大.张德茗和董耀平(２０１５)同样发 现,人力资本投资对公司绩效有较强的促进作用,持续时间为２年左右. 自然地,什么因素会促进或者阻碍劳动投资效率成为重要的理论和实践问题. 由于劳动投资是由微观企业作出的决策,而且劳动投资是微观企业生产经营过程中 最重要的决策和影响因素之一(Hamermesh,１９９３),现有的研究主要选取微观企业 作为样本探索劳动投资效率的影响因素.Pinnuck和 Lillis(２００７)首次考察了管理 层盈余报告动机对劳动投资效率的影响.研究发现,相较于报告盈利的公司,报告 亏损的公司更可能促使管理层实施看跌期权,减少对劳动要素的低效投资,进而导 第１期 秦 璇 陈 煜 方军雄:女性高管与公司劳动投资效率

金融学季刊 第14卷 致劳动投资效率的改善。Jung等(2014)则借鉴 Biddle和 Hilary(2006)的框架研究 了会计信息质量对劳动投资效率的影响。他们发现,会计信息同样对劳动投资效率 产生了作用。具体表现为,高质量的财务报告有助于缓解信息不对称造成的道德风 险和逆向选择问题,进而提高劳动投资效率。Ben-Nasr和 Alshwer(2016)发现,公 司股价信息含量越高,劳动投资效率也越高。 许多国内文献研究了企业的政治联系对雇佣决策的影响。例如,曾庆生和陈信 (2006)发现,国家控股公司比非国家控股公司雇用了更多的员工,超额雇员和高 工资率导致国家控股公司的劳动成本更高。Kong等(2018)指出,在地方官员有晋 升动机时,当地企业会扩大雇佣规模或扭曲雇员结构,这些都损害了劳动投资效率。 李汇东等(201⑦)则发现,民营企业的雇佣规模也会受到政治千预的影响,主要通过 影响控股股东的间接方式千预企业的雇佣政策。民营企业可以通过引入外部高管的 方式降低其超额雇佣(袁春生和唐松莲,2015)。王雄元等(2014)首次基于高阶理论研 究了高管特征对劳动力雇员的影响。他们发现,CEO权力较大的国有企业更可能超额 雇佣。与王雄元等(2014)不同,我们关心的是高管性别特征对劳动投资效率的影响。 (二)女性高管与公司决策 随着 Hambrick和 Mason(1984)开创的高阶理论在经济学和公司治理领域的运 用,以及上市公司中女性高管的比例上升,大量研究开始考察高管性别特征对企业 决策和公司治理的影响( Helfat等,2006)。心理学的理论研究表明,女性与男性在 伦理观和性格方面可能存在差异( Grimshaw,1986; Zuckerman,1994)。一方面, 女性更加具有人性关怀意识、更加关注社会关系的价值。与男性高管喜好竞争和目 标导向的工具性特征不同,女性高管在管理方式上更加注重合作与分享( Dezso等, 2012)。女性也更加注重关系培养,更倾向构建获得公众支持的关系网络( Marax 2000)。另一方面,女性在性格上通常偏于保守,更倾向于风险规避。这种差异可能 来自女性和男性生理上的差异( Zuckerman,1994),或者/以及来自社会文化的差异 ( Felton等,2003)。而上述伦理观和性格方面的差异可能对不同性别高管的决策行 为产生影响,进而影响公司的决策和治理 例如, Strom等(2014)发现,女性CEO掌舵的公司其经菅绩效更好,所在企业社 会绩效也更佳( Manner,2010)。 Adams和 Ferreria(2009)指出,董事会中女性董事 的比例越高,该公司董事会会议出勤率越高,而且CEO解聘与股价之间的敏感性也 越强。Gul等(2011)也发现,董事会中存在女性董事有助于会计信息质量的提高 胡志颖(2015)证实,聘任女性CEO的公司负债融资更少,其面临着更为严重的融资 约東。祝继高等(2012)则发现,在金融危机期间,女性董事比率高的公司投资水平

２８ 致劳动投资效率的改善.Jung等(２０１４)则借鉴 Biddle和 Hilary(２００６)的框架研究 了会计信息质量对劳动投资效率的影响.他们发现,会计信息同样对劳动投资效率 产生了作用.具体表现为,高质量的财务报告有助于缓解信息不对称造成的道德风 险和逆向选择问题,进而提高劳动投资效率.BenＧNasr和 Alshwer(２０１６)发现,公 司股价信息含量越高,劳动投资效率也越高. 许多国内文献研究了企业的政治联系对雇佣决策的影响.例如,曾庆生和陈信 元(２００６)发现,国家控股公司比非国家控股公司雇用了更多的员工,超额雇员和高 工资率导致国家控股公司的劳动成本更高.Kong等(２０１８)指出,在地方官员有晋 升动机时,当地企业会扩大雇佣规模或扭曲雇员结构,这些都损害了劳动投资效率. 李汇东等(２０１７)则发现,民营企业的雇佣规模也会受到政治干预的影响,主要通过 影响控股股东的间接方式干预企业的雇佣政策.民营企业可以通过引入外部高管的 方式降低其超额雇佣(袁春生和唐松莲,２０１５).王雄元等(２０１４)首次基于高阶理论研 究了高管特征对劳动力雇员的影响.他们发现,CEO 权力较大的国有企业更可能超额 雇佣.与王雄元等(２０１４)不同,我们关心的是高管性别特征对劳动投资效率的影响. (二)女性高管与公司决策 随着 Hambrick和 Mason(１９８４)开创的高阶理论在经济学和公司治理领域的运 用,以及上市公司中女性高管的比例上升,大量研究开始考察高管性别特征对企业 决策和公司治理的影响(Helfat等,２００６).心理学的理论研究表明,女性与男性在 伦理观和性格方面可能存在差异(Grimshaw,１９８６;Zuckerman,１９９４).一方面, 女性更加具有人性关怀意识、更加关注社会关系的价值.与男性高管喜好竞争和目 标导向的工具性特征不同,女性高管在管理方式上更加注重合作与分享(Dezso等, ２０１２).女性也更加注重关系培养,更倾向构建获得公众支持的关系网络(Marax, ２０００).另一方面,女性在性格上通常偏于保守,更倾向于风险规避.这种差异可能 来自女性和男性生理上的差异(Zuckerman,１９９４),或者/以及来自社会文化的差异 (Felton等,２００３).而上述伦理观和性格方面的差异可能对不同性别高管的决策行 为产生影响,进而影响公司的决策和治理. 例如,Strøm 等(２０１４)发现,女性 CEO 掌舵的公司其经营绩效更好,所在企业社 会绩效也更佳(Manner,２０１０).Adams和 Ferreria(２００９)指出,董事会中女性董事 的比例越高,该公司董事会会议出勤率越高,而且 CEO 解聘与股价之间的敏感性也 越强.Gul等(２０１１)也发现,董事会中存在女性董事有助于会计信息质量的提高. 胡志颖(２０１５)证实,聘任女性 CEO 的公司负债融资更少,其面临着更为严重的融资 约束.祝继高等(２０１２)则发现,在金融危机期间,女性董事比率高的公司投资水平 金 融 学 季 刊 第１４卷

第1期秦璇陈煜方军雄:女性高管与公司劳动投资效率 下降得更快而且这种效应主要集中在投资过度的公司中。李小荣等(2013)指出,聘 任女性CFO的企业,其现金持有量和现金持有价值比聘任男性CFO的企业更高, 而且这种现象在货币政策紧缩时期、具有高成长性或融资约束程度较严重的企业中 更为明显。鉴于劳动投资对企业发展的重要性,高管性别特征对劳动投资效率的影 响也是一个有趣而重要的话题。 (三)女性高管与劳动投资效率 在放松高管同质性假设的基础上, Hambrick和 Mason(1984)提出著名的“高阶 理论”。他们认为,高管作为公司的主要决策者,对公司战略和公司绩效有显著影 响,而高管的战略决策又深受其个人经历、价值观、性格特征等的影响( Hambrick和 Mason,1984)。按照“高阶理论”,学者们应该重点关注公司高管特征的异质性,以 考察高管特征对企业决策的影响。具体到高管性别特征,我们预期女性高管身上具 有更强的社会责任感和保守型性格等特质,会对公司的劳动投资效率产生影响。 方面,女性高管的同理心和道德感有助于公司作出更佳的决策。 Barua等 (2010)发现,女性任CFO的公司,会计应计利润质量更高。 Adler(2001)对215家世 界500强企业19年数据的研究发现,任命女性高管与公司较高的盈利能力显著正相 关,说明了女性高管对公司价值的积极影响。具体到劳动投资决策,女性高管的同 理心和道德感可以帮助其在涉及劳动投资决策时采取更加慎重的态度,同时在很大 程度上可以弥补男性高管主导的强权政治下缺失的人文关怀,增强公司的社会责任 心和员工归属感,激励员工更努力地工作。同时,女性更强的道德感使公司更加 视”而非只关注当下利益,并且更可能减轻经理人与员工之间的代理问题,进而提升 劳动投资效率。这就是女性高管伦理特征的积极效应。也就是说,女性高管的存在 可能导致更高的劳动投资效率。 另一方面,女性高管保守、风险规避的性格特征却可能对公司决策带来负面影 响。例如,女性任CEO的公司更不愿意承担风险,导致更低的资产负债率和更小的 盈余波动性( Faccio等,2016);更少采用债权融资的方式(胡志颖,2015);更少发起并 购和发行公开债券( Huang和 Kisgen,2013)。王清和周泽将(2015)研究发现,女性 高管比例更高的公司在研究开发上的支出更少。具体到劳动投资决策,女性高管的 保守性格可能对劳动投资效率带来负面影响,因为在面对未知风险时女性高管更可 能选择规避的立场或者犹豫不决,使公司不能对劳动投资决策因时因势作出及时调 整,进而导致劳动投资效率的低下。这就是女性高管保守性格的消极效应。这样, 女性高管的存在可能导致更低的劳动投资效率。因此,女性高管是否以及如何影响 其所在企业的劳动投资效率是一个有待检验的实证问题

２９ 下降得更快而且这种效应主要集中在投资过度的公司中.李小荣等(２０１３)指出,聘 任女性 CFO 的企业,其现金持有量和现金持有价值比聘任男性 CFO 的企业更高, 而且这种现象在货币政策紧缩时期、具有高成长性或融资约束程度较严重的企业中 更为明显.鉴于劳动投资对企业发展的重要性,高管性别特征对劳动投资效率的影 响也是一个有趣而重要的话题. (三)女性高管与劳动投资效率 在放松高管同质性假设的基础上,Hambrick和 Mason(１９８４)提出著名的“高阶 理论”.他们认为,高管作为公司的主要决策者,对公司战略和公司绩效有显著影 响,而高管的战略决策又深受其个人经历、价值观、性格特征等的影响(Hambrick和 Mason,１９８４).按照“高阶理论”,学者们应该重点关注公司高管特征的异质性,以 考察高管特征对企业决策的影响.具体到高管性别特征,我们预期女性高管身上具 有更强的社会责任感和保守型性格等特质,会对公司的劳动投资效率产生影响. 一方面,女性高管的同理心和道德感有助于公司作出更佳的决策.Barua等 (２０１０)发现,女性任 CFO 的公司,会计应计利润质量更高.Adler(２００１)对２１５家世 界５００强企业１９年数据的研究发现,任命女性高管与公司较高的盈利能力显著正相 关,说明了女性高管对公司价值的积极影响.具体到劳动投资决策,女性高管的同 理心和道德感可以帮助其在涉及劳动投资决策时采取更加慎重的态度,同时在很大 程度上可以弥补男性高管主导的强权政治下缺失的人文关怀,增强公司的社会责任 心和员工归属感,激励员工更努力地工作.同时,女性更强的道德感使公司更加“远 视”而非只关注当下利益,并且更可能减轻经理人与员工之间的代理问题,进而提升 劳动投资效率.这就是女性高管伦理特征的积极效应.也就是说,女性高管的存在 可能导致更高的劳动投资效率. 另一方面,女性高管保守、风险规避的性格特征却可能对公司决策带来负面影 响.例如,女性任 CEO 的公司更不愿意承担风险,导致更低的资产负债率和更小的 盈余波动性(Faccio等,２０１６);更少采用债权融资的方式(胡志颖,２０１５);更少发起并 购和发行公开债券(Huang和 Kisgen,２０１３).王清和周泽将(２０１５)研究发现,女性 高管比例更高的公司在研究开发上的支出更少.具体到劳动投资决策,女性高管的 保守性格可能对劳动投资效率带来负面影响,因为在面对未知风险时女性高管更可 能选择规避的立场或者犹豫不决,使公司不能对劳动投资决策因时因势作出及时调 整,进而导致劳动投资效率的低下.这就是女性高管保守性格的消极效应.这样, 女性高管的存在可能导致更低的劳动投资效率.因此,女性高管是否以及如何影响 其所在企业的劳动投资效率是一个有待检验的实证问题. 第１期 秦 璇 陈 煜 方军雄:女性高管与公司劳动投资效率

金融学季 第14卷 基于此,我们提出以下待检验的假设:在其他条件一定的情况下,女性高管比例 越高,公司劳动投资效率越低 三、研究设计与样本来源 (一)研究模型 借鉴 Kwarbai和 Akinpelu(2016)、张德茗和董耀平(2015)的框架,我们采用如 下模型研究女性高管对公司劳动投资效率的影响: ABSAB NET HIRE =ao+a, FEMALE M+a2SIZE +a3LEV +a, QUICK +asCaSHHOLd+acf+a, roa+asMB +a,ACCCFP+ano bh+au PrIvate +oWnERsHIP +aR_ MINdEX + IND FE+YEAR_FE+∈ (1) 模型(1)中的因变量劳动投资效率( ABSAE_NETHⅠRE)参考Jung等(2014)的 模型加以估算。具体地,将如下模型按年度和行业的固定效应进行回归后,提取残差 并取绝对值得到异常劳动投资水平(劳动投资效率) ABSAB NET HIRE。 AbAB_NETHⅠRE越高,劳动投资效率越低: NET_HIRE=Bo+P, SALESGROWTHir-+B2 SALESGROWTHit + B3AROA ++ rOAit tB SIZEt-+B, QUICK it-I +BsAQUICK r-1+B AQUICK BIoLEVitBulossbinli-t Purlossbin2it-l t Bi3LOSSBIN3ir-+Bl LOSSBIN4ir-I +PIsLOSSBIN5it-1+BI RETURNi + it 其中: NET HIRE为员工数量变动率; SALESGROWTH为销售收入增长率; ROA为资产收益率;SIZE为市值的自然对数;QUCK为速动比率;LEV为长期负债 率; LOSSBⅠN为标识公司亏损程度的虚拟变量,具体来说,以0.005为区间长度指示 ROA在一0.025到0之间的相对位置,即如果公司ROA属于-0.005~0的区间,则 LOSSEⅠN1=1,否则为0,如果ROA属于一0.005~-0.010的区间,则 LOSSBIN2= 1,否则为0,以此类推; RETURN为年度股票回报率。 模型(1)的解释变量 FEMALE_M为公司高管中女性高管所占比例,以公司年报 披露的董事、监事、高级管理人员中女性成员数目为基准计算。如果 FEMALE M的

３０ 基于此,我们提出以下待检验的假设:在其他条件一定的情况下,女性高管比例 越高,公司劳动投资效率越低. 三、研究设计与样本来源 (一)研究模型 借鉴 Kwarbai和 Akinpelu(２０１６)、张德茗和董耀平(２０１５)的框架,我们采用如 下模型研究女性高管对公司劳动投资效率的影响: ABSAB_NET_HIRE ＝α０ ＋α１FEMALE_M ＋α２SIZE ＋α３LEV ＋α４QUICK ＋α５CASHHOLD ＋α６OCF ＋α７ROA ＋α８MB ＋α９ACCCFP ＋α１０BH ＋α１１PRIVATE ＋α１２OWNERSHIP ＋α１３R_MINDEX ＋IND_FE ＋YEAR_FE ＋εit (１) 模型(１)中的因变量劳动投资效率(ABSAB_NET_HIRE)参考Jung等(２０１４)的 模型加以估算.具体地,将如下模型按年度和行业的固定效应进行回归后,提取残差 并取绝 对 值 得 到 异 常 劳 动 投 资 水 平 (劳 动 投 资 效 率)ABSAB_NET_HIRE. ABSAB_NET_HIRE 越高,劳动投资效率越低: NET_HIREit ＝β０ ＋β１SALESGROWTHit－１ ＋β２SALESGROWTHit ＋β３ΔROAit ＋β４ΔROAit－１ ＋β５ROAit ＋β６SIZEit－１ ＋β７QUICKit－１ ＋β８ΔQUICKit－１ ＋β９ΔQUICKit ＋β１０LEVit－１ ＋β１１LOSSBIN１it－１ ＋β１２LOSSBIN２it－１ ＋β１３LOSSBIN３it－１ ＋β１４LOSSBIN４it－１ ＋β１５LOSSBIN５it－１ ＋β１６RETURNit ＋εit (２) 其中:NET_HIRE 为员工数量变动率;SALESGROWTH 为销售收入增长率; ROA 为资产收益率;SIZE 为市值的自然对数;QUICK 为速动比率;LEV 为长期负债 率;LOSSBIN 为标识公司亏损程度的虚拟变量,具体来说,以０􀆰００５为区间长度指示 ROA 在 －０􀆰０２５到０之间的相对位置,即如果公司ROA 属于 －０􀆰００５~０的区间,则 LOSSBIN１＝１,否则为０,如果ROA 属于－０􀆰００５~－０􀆰０１０的区间,则LOSSBIN２＝ １,否则为０,以此类推;RETURN 为年度股票回报率. 模型(１)的解释变量FEMALE_M 为公司高管中女性高管所占比例,以公司年报 披露的董事、监事、高级管理人员中女性成员数目为基准计算.如果FEMALE_M 的 金 融 学 季 刊 第１４卷

第1期秦璇陈煜方军雄:女性高管与公司劳动投资效率31 回归系数a1显著小于0,表明更多的女性高管对劳动投资效率具有提升作用;相反 则表明更多的女性高管对劳动投资效率具有损害作用 同时参考现有文献( Kwarbai和 Akinpelu,2016;向显湖和李永焱,2004;张德茗 和董耀平,2015; Adler,2001),我们在模型(1)中加入一系列控制变量,具体变量名 称和定义见表1。我们推测,企业自身的特征会影响劳动投资效率,当企业规模更大 时,人浮于事的可能性相对更大,劳动投资非效率情况可能更严重;速动比例更高 经营性现金流占总资产比例更高、可操纵性应计利润更低时,公司的经菅状况应该 更好,劳动投资效率可能相应更高。资本收益率更高,一方面说明公司整体的运菅 情况可能更好,预示更高的劳动投资效率;另一方面也可能使公司偏离主业而带来 负效应,因而与劳动投资效率的关系不确定。产权性质与劳动投资效率的关系也待 检验,一方面国有企业超额雇员的情况更严重,可能导致劳动投资效率更低;而另一 方面民营企业可能因为相关资源和配套设施更不完善,而导致劳动投资效率更低 此外,本文在模型中控制了行业和年度哑变量。 表1研究变量名称与定义 类型 变量名称 变量定义 因变量 ABSAB NET HⅠRE劳动投资效率,模型(2)回归残差取绝对值 FEMALE M 女性高管占全部高管的比例 自变量 FEMALE CEO 哑变量,董事长为女性时取1,否则为0 SIZE 公司总资产取自然对数 LEV 资产负债率,负债/总资产 QUICK 速动比率,(流动资产一存货)/流动负债 CASHHOLDING 现金持有量/总资产 OCF 经营活动现金流量/总资产 ROA 资产报酬率,营业利润/总资产 MB 市值账面比,市场价值/账面价值 控制变量AC 业绩匹配的操控性应计利润绝对额 CAPEX 资本性支出比率,资本性支出/总资产比例 BH 哑变量,同时发行B股或H殷时取1,否则为0 PRIVATE 哑变量,非国有上市公司取1,否则为0 OWNERSHIP 第一大股东持股比例 INDEP 独立董事/董事总数 AGE 公司上市年限的对数 R MINDEX 樊纲和王小鲁市场化指数,按照0~1标准化

３１ 回归系数α１ 显著小于０,表明更多的女性高管对劳动投资效率具有提升作用;相反, 则表明更多的女性高管对劳动投资效率具有损害作用. 同时参考现有文献(Kwarbai和 Akinpelu,２０１６;向显湖和李永焱,２００４;张德茗 和董耀平,２０１５;Adler,２００１),我们在模型(１)中加入一系列控制变量,具体变量名 称和定义见表１.我们推测,企业自身的特征会影响劳动投资效率,当企业规模更大 时,人浮于事的可能性相对更大,劳动投资非效率情况可能更严重;速动比例更高、 经营性现金流占总资产比例更高、可操纵性应计利润更低时,公司的经营状况应该 更好,劳动投资效率可能相应更高.资本收益率更高,一方面说明公司整体的运营 情况可能更好,预示更高的劳动投资效率;另一方面也可能使公司偏离主业而带来 负效应,因而与劳动投资效率的关系不确定.产权性质与劳动投资效率的关系也待 检验,一方面国有企业超额雇员的情况更严重,可能导致劳动投资效率更低;而另一 方面民营企业可能因为相关资源和配套设施更不完善,而导致劳动投资效率更低. 此外,本文在模型中控制了行业和年度哑变量. 表１ 研究变量名称与定义 类型 变量名称 变量定义 因变量 ABSAB_NET_HIRE 劳动投资效率,模型(２)回归残差取绝对值 自变量 FEMALE_M 女性高管占全部高管的比例 FEMALE_CEO 哑变量,董事长为女性时取１,否则为０ 控制变量 SIZE 公司总资产取自然对数 LEV 资产负债率,负债/总资产 QUICK 速动比率,(流动资产－存货)/流动负债 CASHHOLDING 现金持有量/总资产 OCF 经营活动现金流量/总资产 ROA 资产报酬率,营业利润/总资产 MB 市值账面比,市场价值/账面价值 ACCCFP 业绩匹配的操控性应计利润绝对额 CAPEX 资本性支出比率,资本性支出/总资产比例 BH 哑变量,同时发行 B股或 H 股时取１,否则为０ PRIVATE 哑变量,非国有上市公司取１,否则为０ OWNERSHIP 第一大股东持股比例 INDEP 独立董事/董事总数 AGE 公司上市年限的对数 R_MINDEX 樊纲和王小鲁市场化指数,按照０~１标准化 第１期 秦 璇 陈 煜 方军雄:女性高管与公司劳动投资效率

金融学季刊 第14卷 (二)数据来源与描述性统计 本文关注女性高管比例对企业劳动投资效率的影响。考虑数据的可得性,我们 选择2001—2016年所有A股上市公司为研究样本,从 CSMAR数据库取得财务数 据和高管数据。在去除金融行业公司、纯B股公司和员工人数小于30人的公司以 及变量缺失的数据后,本文最终得到20834个观测值。我们对所有连续型变量在 1%和99%分位数上进行缩尾处理。 表2的 Panel a显示, ABSAB NET HIRE的平均数是0.231,且平均数大于 中位数,与Jung等(2014)、Kong等(2018)的发现一致。女性高管占全部高管比例 的平均水平是12.2%,表明女性高管在高管中所占比例依然偏低,而女性担任董事 长的公司比例仅为5.4%。从 Panel b看,上市公司的劳动投资效率在不同年度的表 现相对稳定。非国有企业的劳动投资效率更低,说明民营企业雇员调整的效率相对 更低。分行业的统计显示,房地产行业的劳动投资效率最低,而造纸印刷行业的劳 动投资效率最高,这反映出不同行业对于劳动力成本的敏感程度不同。 表2研究变量描述性统计与分布 Panel A主要变量描述性统计 变量 均值 标准差 50% ABSAB NET HIRE 20830 0.231 0.312 0.060 0.138 0.277 FEMALE M 208300.1220.1170 0.100 FEMALE CEO 183830.054 SIZE 2083021.84 1.25120.96521.713 2.569 LEV 0.490 QUICK 20830 1.380 1.712 0.57 0.904 1.468 CASHHOLDING 208300.160 0.116 0.079 0.131 OCF 20830 0.04 0.078 0.005 0.045 0.090 208300.0390.0570.0130.0370.066 MB 4.048 4.667 ACCCFP 20830 0.055 0.017 0.038 0.073 08300.10 03 PRI IVATE 0830 0.439 0.496 NERSHIP 0.160 0.244 0.345 R MINDEX 208300.461 0.305 0.222 0.444 0.778

３２ (二)数据来源与描述性统计 本文关注女性高管比例对企业劳动投资效率的影响.考虑数据的可得性,我们 选择２００１—２０１６年所有 A 股上市公司为研究样本,从 CSMAR 数据库取得财务数 据和高管数据.在去除金融行业公司、纯 B 股公司和员工人数小于３０人的公司以 及变量缺失的数据后,本文最终得到２０８３４个观测值.我们对所有连续型变量在 １％和９９％分位数上进行缩尾处理. 表２的 PanelA 显示,ABSAB_NET_HIRE 的平均数是０􀆰２３１,且平均数大于 中位数,与Jung等(２０１４)、Kong等(２０１８)的发现一致.女性高管占全部高管比例 的平均水平是１２􀆰２％,表明女性高管在高管中所占比例依然偏低,而女性担任董事 长的公司比例仅为５􀆰４％.从PanelB看,上市公司的劳动投资效率在不同年度的表 现相对稳定.非国有企业的劳动投资效率更低,说明民营企业雇员调整的效率相对 更低.分行业的统计显示,房地产行业的劳动投资效率最低,而造纸印刷行业的劳 动投资效率最高,这反映出不同行业对于劳动力成本的敏感程度不同. 表２ 研究变量描述性统计与分布 PanelA 主要变量描述性统计 变量 N 均值 标准差 ２５％ ５０％ ７５％ ABSAB_NET_HIRE ２０８３０ ０􀆰２３１ ０􀆰３１２ ０􀆰０６０ ０􀆰１３８ ０􀆰２７７ FEMALE_M ２０８３０ ０􀆰１２２ ０􀆰１１７ ０ ０􀆰１００ ０􀆰２００ FEMALE_CEO １８３８３ ０􀆰０５４ ０􀆰２２５ ０ ０ ０ SIZE ２０８３０ ２１􀆰８４６ １􀆰２５１ ２０􀆰９６５ ２１􀆰７１３ ２２􀆰５６９ LEV ２０８３０ ０􀆰４８２ ０􀆰２０３ ０􀆰３２９ ０􀆰４９０ ０􀆰６３４ QUICK ２０８３０ １􀆰３８０ １􀆰７１２ ０􀆰５７１ ０􀆰９０４ １􀆰４６８ CASHHOLDING ２０８３０ ０􀆰１６０ ０􀆰１１６ ０􀆰０７９ ０􀆰１３１ ０􀆰２０９ OCF ２０８３０ ０􀆰０４６ ０􀆰０７８ ０􀆰００５ ０􀆰０４５ ０􀆰０９０ ROA ２０８３０ ０􀆰０３９ ０􀆰０５７ ０􀆰０１３ ０􀆰０３７ ０􀆰０６６ MB ２０８３０ ４􀆰０２７ ４􀆰０４８ １􀆰７９６ ２􀆰８４４ ４􀆰６６７ ACCCFP ２０８３０ ０􀆰０５５ ０􀆰０５４ ０􀆰０１７ ０􀆰０３８ ０􀆰０７３ BH ２０８３０ ０􀆰１０３ ０􀆰３０３ ０ ０ ０ PRIVATE ２０８３０ ０􀆰４３９ ０􀆰４９６ ０ ０ １ OWNERSHIP ２０８３０ ０􀆰３６８ ０􀆰１６０ ０􀆰２４４ ０􀆰３４５ ０􀆰４８２ R_MINDEX ２０８３０ ０􀆰４６１ ０􀆰３０５ ０􀆰２２２ ０􀆰４４４ ０􀆰７７８ 金 融 学 季 刊 第１４卷

第1期秦璇陈煜方军雄:女性高管与公司劳动投资效率33 Panel F劳动投资效率分布 行业名称 均值 2001年 0.221 农林牧渔 0.205 2002年 0.243 采据业 0.176 03年 0.203 食品饮料 0.192 004年 0.244 纺织服装皮毛 0.206 2005年 2006年 0.225 石油化工 0.21 2007年 0.256 电子 0.246 008年 0.236 金属、非金属 0.193 2009年 0.208 机械设备仪表 0.210 2010年 医药、生物 0.194 2011年 0.254 木材家具、其他 0.180 012年 0.311 电力煤气生产供应 0.220 2013年 0.201 建筑业 0.241 2014年 0.208 交通运输、仓储 0.220 2015 信息技术业 2016年 批发和零售贸易 0.262 全样本 0.231 房地产 0.366 产权性质 社会服务 0.244 国有 0.218 传播文化产业 0.271 非国有 综合类 全样本 0.231 全样本 0.231 四、实证结果与分析 (一)基本实证结果与分析 表3列示的是女性高管比例对劳动投资效率的回归结果。由列(1)可知,在控制 其他变量的情况下, FEMALE M的回归系数显著为正,即企业女性高管比例越高, 企业的劳动投资效率越低。我们将样本进一步区分为投资过度和投资不足进行分 组检验,列(2)、列(3)显示, FEMALE M的负面影响主要存在于投资不足的样本当 中。这表明,在涉及劳动投资决策时,女性高管的保守特质对投资效率的消极影响 超过了其伦理特征对投资效率的积极影响,使企业在劳动投资决策时过度谨慎,最 终损害了劳动投资效率。例如,在应当增加雇佣的情况下,企业没有吸收到足够多 的员工;而在应当裁员的情况下,企业出于成本考虑,已经裁减了过多的员工

３３ PanelB 劳动投资效率分布 均值 行业名称 均值 ２００１年 ０􀆰２２１ 农林牧渔 ０􀆰２０５ ２００２年 ０􀆰２４３ 采掘业 ０􀆰１７６ ２００３年 ０􀆰２０３ 食品饮料 ０􀆰１９２ ２００４年 ０􀆰２４４ 纺织服装皮毛 ０􀆰２０６ ２００５年 ０􀆰２０１ 造纸印刷 ０􀆰１２８ ２００６年 ０􀆰２２５ 石油化工 ０􀆰２１３ ２００７年 ０􀆰２５６ 电子 ０􀆰２４６ ２００８年 ０􀆰２３６ 金属、非金属 ０􀆰１９３ ２００９年 ０􀆰２０８ 机械设备仪表 ０􀆰２１０ ２０１０年 ０􀆰２３６ 医药、生物 ０􀆰１９４ ２０１１年 ０􀆰２５４ 木材家具、其他 ０􀆰１８０ ２０１２年 ０􀆰３１１ 电力煤气生产供应 ０􀆰２２０ ２０１３年 ０􀆰２０１ 建筑业 ０􀆰２４１ ２０１４年 ０􀆰２０８ 交通运输、仓储 ０􀆰２２０ ２０１５年 ０􀆰２３５ 信息技术业 ０􀆰２７７ ２０１６年 ０􀆰２２０ 批发和零售贸易 ０􀆰２６２ 全样本 ０􀆰２３１ 房地产 ０􀆰３６６ 产权性质 均值 社会服务 ０􀆰２４４ 国有 ０􀆰２１８ 传播文化产业 ０􀆰２７１ 非国有 ０􀆰２４７ 综合类 ０􀆰３０５ 全样本 ０􀆰２３１ 全样本 ０􀆰２３１ 四、实证结果与分析 (一)基本实证结果与分析 表３列示的是女性高管比例对劳动投资效率的回归结果.由列(１)可知,在控制 其他变量的情况下,FEMALE_M 的回归系数显著为正,即企业女性高管比例越高, 企业的劳动投资效率越低.我们将样本进一步区分为投资过度和投资不足进行分 组检验,列(２)、列(３)显示,FEMALE_M 的负面影响主要存在于投资不足的样本当 中.这表明,在涉及劳动投资决策时,女性高管的保守特质对投资效率的消极影响 超过了其伦理特征对投资效率的积极影响,使企业在劳动投资决策时过度谨慎,最 终损害了劳动投资效率.例如,在应当增加雇佣的情况下,企业没有吸收到足够多 的员工;而在应当裁员的情况下,企业出于成本考虑,已经裁减了过多的员工. 第１期 秦 璇 陈 煜 方军雄:女性高管与公司劳动投资效率

金融学季刊 第14卷 在控制变量方面,经菅性现金流占总资产比例更低、资本收益率更高、市值账面比 更高、可操纵性应计利润更高、产权性质为非国企时,企业的劳动投资效率在投资过度 和投资不足的情形下都显著更低;而更大的公司规模、更低的速动比例、更高的市场化 程度仅仅加剧了企业的劳动投资过度,更高的现金持有量则伴随着显著的劳动投资不 足。以上结果说明,普遍来看,更差的经菅状况和更强的业绩约東可能会带来管理者在 劳动投资决策上的滞后;分情形而言,企业劳动投资过度可能与更差的流动性和更强的 劳动保护政策有关,而劳动投资不足则很可能源于管理者在企业决策上的保守特质 表3女性高管比例对劳动投资效率的影响 (1) (3) 总样本 投资过度 投资不足 0.050 0.059 0.048 FEMALE M 2.381) (1.383) (3.045) SIZE (5.185) (5.818) (0.690) (-0.021) (-1.033) (2.528) 0.003 0.006 0.000 QUICK (-0.094) 0.034 CASHHOLDING (1.519) (0.618) (2.419) 0.205 0.205 OCF (-5.797) (-2.730) (-7.461) ROA (3.605) (3.149) (3.220) 0.005 0.006 0.004 MB (5.864) (3.777) (5.729) 0.61 0.961 0.369 ACCCFP (8.677) (9.609) 0.001 (-0.073) (-0.357) (1.111) 0.030° 0.039 0.023 PRIVATE (5.257) (3.488) (5.175)

３４ 在控制变量方面,经营性现金流占总资产比例更低、资本收益率更高、市值账面比 更高、可操纵性应计利润更高、产权性质为非国企时,企业的劳动投资效率在投资过度 和投资不足的情形下都显著更低;而更大的公司规模、更低的速动比例、更高的市场化 程度仅仅加剧了企业的劳动投资过度,更高的现金持有量则伴随着显著的劳动投资不 足.以上结果说明,普遍来看,更差的经营状况和更强的业绩约束可能会带来管理者在 劳动投资决策上的滞后;分情形而言,企业劳动投资过度可能与更差的流动性和更强的 劳动保护政策有关,而劳动投资不足则很可能源于管理者在企业决策上的保守特质. 表３ 女性高管比例对劳动投资效率的影响 (１) (２) (３) 总样本 投资过度 投资不足 FEMALE_M ０􀆰０５０ ∗∗ ０􀆰０５９ ０􀆰０４８ ∗∗∗ (２􀆰３８１) (１􀆰３８３) (３􀆰０４５) SIZE ０􀆰０１５ ∗∗∗ ０􀆰０３３ ∗∗∗ ０􀆰００２ (５􀆰１８５) (５􀆰８１８) (０􀆰６９０) LEV －０􀆰０００ －０􀆰０３５ ０􀆰０３５ ∗∗ (－０􀆰０２１) (－１􀆰０３３) (２􀆰５２８) QUICK －０􀆰００３ ∗∗ －０􀆰００６ ∗∗ －０􀆰０００ (－１􀆰９６３) (－２􀆰４２７) (－０􀆰０９４) CASHHOLDING ０􀆰０３４ ０􀆰０２９ ０􀆰０４４ ∗∗ (１􀆰５１９) (０􀆰６１８) (２􀆰４１９) OCF －０􀆰２０５ ∗∗∗ －０􀆰２０５ ∗∗∗ －０􀆰２０５ ∗∗∗ (－５􀆰７９７) (－２􀆰７３０) (－７􀆰４６１) ROA ０􀆰１８７ ∗∗∗ ０􀆰３２３ ∗∗∗ ０􀆰１３２ ∗∗∗ (３􀆰６０５) (３􀆰１４９) (３􀆰２２０) MB ０􀆰００５ ∗∗∗ ０􀆰００６ ∗∗∗ ０􀆰００４ ∗∗∗ (５􀆰８６４) (３􀆰７７７) (５􀆰７２９) ACCCFP ０􀆰６１９ ∗∗∗ ０􀆰９６１ ∗∗∗ ０􀆰３６９ ∗∗∗ (１１􀆰７９１) (８􀆰６７７) (９􀆰６０９) BH －０􀆰００１ －０􀆰００６ ０􀆰００７ (－０􀆰０７３) (－０􀆰３５７) (１􀆰１１１) PRIVATE ０􀆰０３０ ∗∗∗ ０􀆰０３９ ∗∗∗ ０􀆰０２３ ∗∗∗ (５􀆰２５７) (３􀆰４８８) (５􀆰１７５) 金 融 学 季 刊 第１４卷