鐘馬++徐光華

摘要：根據(jù)行為和心理科學(xué)理論，當(dāng)面對連續(xù)的成功時，人類傾向于將成功進行自我歸因而導(dǎo)致過度自信?；谥袊鲜泄?001—2013年的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，由于自我歸因偏差，投資前存在高業(yè)績的過度投資企業(yè)具有更高的過度投資水平；進一步，投資前存在至少2年持續(xù)高業(yè)績的過度投資樣本，過度投資程度更加嚴(yán)重，其中，高業(yè)績持續(xù)3年及以上樣本的過度投資扭曲程度最為嚴(yán)重。中國現(xiàn)有的公司治理機制，無法徹底消除這種相關(guān)性。由此建議，在面對連續(xù)的成功時，高管于公司重大決策前需要注意自我歸因偏差的影響。

關(guān)鍵詞：過度自信；持續(xù)型財務(wù)業(yè)績；過度投資；公司投資

文章編號：2095-5960（2016）02-0026-11；中圖分類號：F276.6；文獻標(biāo)識碼：A

一、引言

傳統(tǒng)的新古典經(jīng)濟分析框架不考慮人類的信息加工和決策偏差，然而伴隨著近幾十年的心理和行為科學(xué)的發(fā)展，信息加工和決策偏差被證明廣泛存在于人類的認(rèn)知之中。高階梯隊理論[1]認(rèn)為組織的行為特征從某種程度上可以被視為組織領(lǐng)導(dǎo)者個人行為特征的延伸，個人的行為偏差最終會帶來組織整體的行為偏差，因此，企業(yè)高管的行為性偏差最終可能會反應(yīng)在組織績效上。因此在近二十年的公司金融和管理研究中，企業(yè)高管的行為性偏差受到廣泛關(guān)注。[2]心理科學(xué)的研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)人們面對成功時，會由于自我歸因而變得過度自信[3]，而過度的自信會對隨后的決策產(chǎn)生持續(xù)性影響；而Kahneman等發(fā)現(xiàn)，人類對特定信息的加工（如連續(xù)型信息）存在加工偏差[4]，例如在決策中潛意識地過度看重存在連續(xù)型規(guī)律的信息，因此當(dāng)人們面對連續(xù)的成功時，可能會存在更加嚴(yán)重的自我歸因而導(dǎo)致更高的過度偏差。當(dāng)企業(yè)高管面對一連串的成功，是否會由于自我歸因偏差而導(dǎo)致過度自信，進而影響投資決策？此外，公司治理設(shè)定的起點是約束兩權(quán)分離帶來的代理問題，然而已有的研究發(fā)現(xiàn)，公司治理機制能夠在一定程度上防御公司高管的非理性因素。[5][6][7][8]那么當(dāng)持續(xù)性的成功造成高管的決策偏差時，現(xiàn)有的公司治理機制是否能夠?qū)Υ水a(chǎn)生約束呢？

針對上述問題，本文基于2001年至2013年中國上市公司數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，投資前存在高財務(wù)業(yè)績的過度投資公司，過度投資水平更高；如果投資前存在持續(xù)高財務(wù)業(yè)績，公司過度投資的程度更加嚴(yán)重；自我歸因偏差的程度與高財務(wù)業(yè)績的持續(xù)期有關(guān)，長期（3年及以上）的持續(xù)比短期（2年）會帶來更嚴(yán)重的過度投資。我們認(rèn)為這是由高管的自我歸因偏差所造成的。最后，當(dāng)公司的治理水平較高時，持續(xù)型財務(wù)業(yè)績帶來的過度投資問題可以得到部分緩解，但無法徹底消除。

本文的主要貢獻：首先，本文以造成行為偏差的異質(zhì)型信息為起點，拓展對非效率投資驅(qū)動因素的研究。已有的研究認(rèn)為，管理者的個人異質(zhì)型特征，如過度自信、早期經(jīng)歷等會影響到管理者的投資決策，最終影響到企業(yè)投資效率，但他們的研究起點是管理者的個體異質(zhì)性特征，而我們的研究將傳導(dǎo)機制的起點拉伸至造成偏差的信息異質(zhì)性，進一步豐富對企業(yè)非效率投資的認(rèn)識。第二，拓展對連續(xù)型信息與高管自我歸因偏差型過度自信關(guān)系的認(rèn)識。已有的研究考慮到單期的組織績效成功信息對于管理者個人心理偏差的影響，而并沒有考慮到連續(xù)型多期成功信息可能帶來的影響，而根據(jù)啟發(fā)式行為偏差理論，連續(xù)型信息和非連續(xù)型信息在決策中帶來的影響是不同的。本文從公司過度投資方面，找到了連續(xù)型成功會帶來自我歸因型過度自信偏差的證據(jù)。第三，拓展對非理性因素與公司治理關(guān)系的認(rèn)識。公司治理機制的設(shè)立起因是用于防御兩權(quán)分離帶來的代理問題，但就其是否可以對高管非理性因素進行約束這一點，其效果目前仍存在疑問。[9][5][7]基于本文所發(fā)現(xiàn)的證據(jù)，我們認(rèn)為，公司治理對于管理者在投資決策時的信息加工偏差存在一定的約束能力，但并不能夠徹底消除。因此我們提醒，公司高管以及治理層需要加強對可能造成其行為偏差的因素的認(rèn)識。

二、理論分析與研究假設(shè)

在MM理論中的最優(yōu)化資本世界里，企業(yè)投資僅取決于投資機會。但是由于現(xiàn)實世界中的摩擦導(dǎo)致企業(yè)投資對于投資機會存在敏感性。當(dāng)企業(yè)的實際投資量高于其投資機會所對應(yīng)的合理水平，即過度投資（反之則為投資不足）。過度投資意味著企業(yè)將資金浪費于凈現(xiàn)值（NPV）為負的項目上，這是一種資本市場上低效率的資源浪費現(xiàn)象。造成摩擦的原因之一是公司高管的非理性因素。高階梯隊理論[1]認(rèn)為組織的行為特征從某種程度上可以被視為組織管理者個人行為特征的延伸，核心決策者的個人異質(zhì)性特征會影響到整個組織的特征，例如Benmelech等、Malmendier等發(fā)現(xiàn)企業(yè)高管的從軍經(jīng)歷等早期經(jīng)歷會對企業(yè)投融資政策產(chǎn)生影響。[10][11]在高管非理性異質(zhì)特征中被廣泛研究的一個因素即是過度自信。[12][13][14][15]16]

然而，高管過度自信并不一定是靜態(tài)的心理過程。Gervais等[17]根據(jù)自我歸因偏差理論，認(rèn)為人類的過度自信是一種 “習(xí)得”性行為，人們傾向于將事物成功的原因歸結(jié)于自身而將失敗歸結(jié)于外因，而導(dǎo)致自我信心的過度膨脹。[18]已有證據(jù)表明企業(yè)管理者們先期的成功會導(dǎo)致自我歸因偏差，從而影響到后期的決策：首先，Hayward等發(fā)現(xiàn)先期業(yè)績更好的企業(yè)高管在進行并購時傾向于支付更多的并購“溢價”；[19]第二， Doukas等[20]、Billett等[21]發(fā)現(xiàn)企業(yè)高管在先期企業(yè)并購取得成功后，會嘗試更多的并購行為，并且這些隨后的并購會給企業(yè)帶來負面影響（如業(yè)績下滑），但在這些失敗的并購活動期間企業(yè)高管們?nèi)赃x擇增持股票，他們認(rèn)為造成此類并購活動最主要的原因就是自我歸因?qū)е碌倪^度自信偏差；第三，Libby等[22]在以MBA學(xué)員為對象的行為實驗中發(fā)現(xiàn)，先前階段公司業(yè)績更好的被試者存在更高水平的自我歸因型過度自信，傾向于發(fā)布更多和精度水平更高的企業(yè)財務(wù)預(yù)報；第四，Acker等基于跨文化的行為實驗發(fā)現(xiàn)，亞洲人存在更高水平的自我歸因偏差，因此中國企業(yè)高管可能會存在更高水平的自我歸因偏差。[23]綜上所述，我們認(rèn)為當(dāng)公司存在高水平的前期業(yè)績時，高管會產(chǎn)生更嚴(yán)重的自我歸因偏差型過度自信，從而影響到企業(yè)投資效率，提升企業(yè)過度投資水平。據(jù)此，我們提出假設(shè)1。

假設(shè)1：由于企業(yè)高管的自我歸因偏差，投資前存在高業(yè)績的過度投資公司，其過度投資更加嚴(yán)重。

但是，以上研究均只考慮到企業(yè)投資前一期（單期）的情況，如果企業(yè)業(yè)績持續(xù)良好時，連續(xù)的系列型成功是否會帶來更大的行為性偏差呢？行為科學(xué)的研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)對多維信息進行決策加工時，人們傾向于將注意力過分地放在連續(xù)型信息上。[4]在行為金融的證券資產(chǎn)定價研究領(lǐng)域存在大量的證據(jù)：首先， Bondt等最早發(fā)現(xiàn)證券投資者對于持續(xù)型股票價格信息存在過度反應(yīng)，導(dǎo)致股價偏離實際價值；[24]進一步， Alwathainani發(fā)現(xiàn)證券投資者對于持續(xù)型的年度業(yè)績信息也存在類似的過度反應(yīng)；[25]此外，Watkins[26]和Sias[27]發(fā)現(xiàn)，被認(rèn)為更加理性化的機構(gòu)投資者，對于持續(xù)型股票信息亦存在非理性的過度反應(yīng)。譚小芬等發(fā)現(xiàn)中國投資者對于股票的持續(xù)型信息存在過度反應(yīng)。[28]綜上所述，我們認(rèn)為當(dāng)企業(yè)存在連續(xù)型高業(yè)績時，高管會由于自我歸因?qū)е赂鼑?yán)重的過度自信問題，企業(yè)的過度投資問題更加嚴(yán)重。據(jù)此，我們提出假設(shè)2。

假設(shè)2：持續(xù)高業(yè)績會帶來更嚴(yán)重的自我歸因偏差，導(dǎo)致更嚴(yán)重的過度投資扭曲。

進一步，持續(xù)型信息所涉及的時長與信息加工偏差的長度存在正相關(guān)，Alwathainani發(fā)現(xiàn)良好業(yè)績持續(xù)時長越長的股票，其所觸發(fā)的投資者反應(yīng)偏差越大[25][29]，例如財務(wù)業(yè)績持續(xù)增長3年的公司股票超額收益要超過業(yè)績持續(xù)增長2年的公司。因此，我們認(rèn)為投資前企業(yè)高業(yè)績持續(xù)的時間越長，企業(yè)高管由自我歸因?qū)е碌倪^度自信水平越高，企業(yè)過度投資越嚴(yán)重，據(jù)此提出假設(shè)3。

假設(shè)3：高業(yè)績持續(xù)的時間越長，自我歸因?qū)е碌母吖苓^度自信偏差越嚴(yán)重，企業(yè)的過度投資扭曲也越嚴(yán)重。

公司治理機制的設(shè)立是針對現(xiàn)代公司兩權(quán)分離后信息不對稱和“道德困境”所造成的代理問題。大量證據(jù)表明公司治理機制可以約束代理成本，提升公司組織績效，如方紅星等、張會麗等。[30][31]但是公司治理是否可以識別并約束高管的非理性行為呢？Goel等通過模型推導(dǎo)發(fā)現(xiàn)[5]，過度自信的高管更容易被公司董事會推舉為CEO，但是存在極度的過度自信偏差的CEO會被公司董事會甄別，最終被解雇。Campbell等[6]、Choi等[7]發(fā)現(xiàn)過度自信的CEO在公司治理水平較高的企業(yè)被解雇的概率更高。以上文獻支持公司治理機制對高管行為性偏差可以進行一定程度的約束。

對于中國目前的公司治理現(xiàn)狀，Jiang等認(rèn)為中國雖然仍與成熟資本市場的治理機制具有很大差異，但是近些年來中國公司治理水平發(fā)展迅速。[32]中國公司治理機制在對約束企業(yè)高管的過激行為約束方面仍可能存在一定的作用。已有證據(jù)表明中國公司治理機制對過度自信的企業(yè)高管存在約束，例如饒育蕾等發(fā)現(xiàn)公司治理更完善的企業(yè)可以有效緩解過度自信帶來的公司業(yè)績下降問題。[33]Huang等針對中國市場的研究發(fā)現(xiàn)，存在過度自信高管的過度投資公司具有更高水平的投資現(xiàn)金流敏感性；[8]但在使用代理成本進行分組后，低代理成本組的投資現(xiàn)金流敏感性消失。此外，李莉等[16]、王艷林等[34]提供的證據(jù)也支持公司治理可以緩解過度自信帶來的過度投資問題。因此，據(jù)此，我們提出假設(shè)4A和4B。

假設(shè)4A： 公司治理水平越低，公司持續(xù)高業(yè)績帶來的過度投資問題越嚴(yán)重。

假設(shè)4B： 公司治理水平越高，公司持續(xù)高業(yè)績帶來的過度投資問題越輕。

三、研究設(shè)計

（一）主要變量的定義

1.過度投資的衡量

對于企業(yè)投資效率的衡量，使用Biddle模型[35]衡量過度投資水平，此方法得到廣泛使用。[36][37][38]該方法使用企業(yè)投資對滯后一期的投資機會逐年和逐行業(yè)回歸，取得正向殘差乘以-100①①轉(zhuǎn)換為正指標(biāo)，數(shù)值越大，過度投資水平越低；乘以100，其經(jīng)濟含義為當(dāng)期投資額占期初總資產(chǎn)的百分比。，作為過度投資額的代理變量：

Investi，t=β0+β1Growthi，t-1+εi，t（1）

其中，Invest 是企業(yè)當(dāng)期總投資，等于總投資為第t期現(xiàn)金流量表中“購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)所支付的現(xiàn)金”減去“處置固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他資產(chǎn)所收到的現(xiàn)金凈額”，除以期初總資產(chǎn)；Growth為成長機會，使用第t-1期營業(yè)收入增長率代理。

2.公司治理質(zhì)量

已有部分研究使用公司治理相關(guān)組織結(jié)構(gòu)特征來衡量公司治理水平，如獨立董事個數(shù)、獨立董事比例等進行衡量。[39][31][30]但是，此類衡量方法存在一定疑問：首先，從制度本身的有效性來看，Morck等認(rèn)為由于人類團體對于權(quán)威的默認(rèn)性服從，公司獨立董事等內(nèi)部監(jiān)督制度的作用有限，并且在公司報表之下獨立董事的背景與企業(yè)高管存在千絲萬縷的關(guān)系，因此這類制度的有效性存在疑問。[9]第二，基于中國目前國情，Jiang等認(rèn)為目前的中國上市公司，含獨立董事制度等內(nèi)部公司治理機構(gòu)設(shè)置大都僅能達到最低的應(yīng)規(guī)限度，難以發(fā)揮作用。[32]例如在他們的統(tǒng)計中，2002至2012年中國上市公司獨立董事個數(shù)的均值約為3.3個，而法定最低數(shù)量為3個。因此，直接由治理組織結(jié)構(gòu)特征來衡量公司治理水平可能存在偏差。

因此我們參考Liao等在評價國有上市公司流通改革時的做法[40]，使用與公司治理質(zhì)量最為相關(guān)的公司關(guān)聯(lián)交易量來代理上市公司的公司質(zhì)量①①在穩(wěn)健性檢驗中，我們也參照BAI等（2004）的研究，對公司治理機構(gòu)的組織特征進行主成分分析，然后使用第一主成分作為代理變量，結(jié)論保持不變。，即較高水平的關(guān)聯(lián)交易代表較低水平的公司治理質(zhì)量，這是因為中國上市公司存在大股東和小股東間嚴(yán)重的利益沖突。例如余明桂等發(fā)現(xiàn)77%的中國上市公司與政府和控股股東存在關(guān)聯(lián)交易[41]，其中頻繁的關(guān)聯(lián)交易會帶來上市公司資源的轉(zhuǎn)移和小股東利益的侵占，而如果公司內(nèi)外部治理機制有效的話，可以降低公司關(guān)聯(lián)交易的程度。因此，我們認(rèn)為使用公司關(guān)聯(lián)交易與營業(yè)收入比代理公司治理質(zhì)量更為合理。

3.持續(xù)型高財務(wù)業(yè)績

雖然現(xiàn)有研究在度量公司財務(wù)業(yè)績大都使用ROE等綜合型財務(wù)指標(biāo)衡量，但是考慮到本文研究所涉及的財務(wù)業(yè)績評價者是公司高管，且是站在企業(yè)內(nèi)部立場評價自身企業(yè)財務(wù)業(yè)績狀況，因此關(guān)于其如何從企業(yè)內(nèi)部來評價企業(yè)當(dāng)前的狀況有著一定的特殊性。本文使用企業(yè)營業(yè)收入增長率來衡量企業(yè)財務(wù)業(yè)績，這是因為：首先，中國上市公司高管特別注重市場和銷售因素。根據(jù)李悅等針對中國上市公司167位財務(wù)高管的問卷調(diào)查[42]，在當(dāng)被問及投資動機時，分別有7484%和7467%的被訪者選擇“實現(xiàn)規(guī)模擴張、做大企業(yè)”和“出于產(chǎn)品市場競爭戰(zhàn)略考慮”；而問及如何評估投資項目時，有8733%和8452%的被訪者認(rèn)為是“產(chǎn)品市場銷售預(yù)期”和“產(chǎn)品市場競爭態(tài)勢”，說明企業(yè)管理者對于企業(yè)產(chǎn)品和市場最為重視，而最能反映該方面業(yè)績信息的財務(wù)指標(biāo)是企業(yè)營業(yè)收入。其次，相對于ROE，營業(yè)收入增長率指標(biāo)更加簡單、易于理解，而根據(jù)啟發(fā)式認(rèn)知偏差理論，簡單性指標(biāo)比復(fù)雜性指標(biāo)更能吸引人的注意力。

對于如何定義和區(qū)分不同程度的持續(xù)型財務(wù)業(yè)績，參考Alwathainani的做法，使用不同的分組啞變量來針對不同的假設(shè)[29]：（1）針對假設(shè)1，我們使用啞變量HP將全部樣本區(qū)分為兩組樣本：高業(yè)績組HP和控制組：當(dāng)樣本公司在t-1期的財務(wù)業(yè)績高于行業(yè)中位數(shù)水平，HP取值為1，否則為0；（2）針對假設(shè)2，考慮持續(xù)型高業(yè)績的影響，我們進一步將HP子樣本組拆分為非持續(xù)高業(yè)績組LHP和持續(xù)高業(yè)績組CHP：當(dāng)樣本公司僅在t-1期的財務(wù)業(yè)績高于行業(yè)中位數(shù)水平，LHP取值為1，否則為0；當(dāng)樣本公司在t期前至少2年及以上財務(wù)業(yè)績高于行業(yè)中位數(shù)水平，CHP取值為1，否則為0；（3）針對假設(shè)3，考慮不同業(yè)績持續(xù)期時長的影響，我們進一步將CHP子樣本組拆分為短期（2年）持續(xù)高業(yè)績組CHP2和長期（3年及以上）持續(xù)高業(yè)績組CHP3：當(dāng)樣本公司僅在t期前連續(xù)2年財務(wù)業(yè)績高于行業(yè)中位數(shù)水平，CHP2取值為1，否則為0；當(dāng)樣本公司在t期前至少3年及以上財務(wù)業(yè)績高于行業(yè)中位數(shù)水平，CHP3取值為1，否則為0②②例如，當(dāng)一個樣本在第t期前連續(xù)3年都存在高業(yè)績，那么其對應(yīng)的啞變量HP等于1，LHP等于0，CHP等于1，CHP2也等于0，CHP3等于1；當(dāng)一個樣本屬于控制組時，其所對應(yīng)的所有啞變量均取值為0。。

（二）分析方法

除上述變量外，在分析模型中包含以下控制變量：（1）經(jīng)營凈現(xiàn)金流CFO，等于滯后一期的經(jīng)營凈現(xiàn)金流除以期初總資產(chǎn)，因為較高水平的自由現(xiàn)金流意味著企業(yè)受到的融資約束更低；（2）企業(yè)規(guī)模SIZE，等于期初總資產(chǎn)的自然對數(shù)，規(guī)模較大的企業(yè)面臨更低的融資約束；（3）財務(wù)杠桿LEV，等于滯后一期的資產(chǎn)負債率，負債率更高的企業(yè)面臨更高的融資約束和更低的代理問題；（4）現(xiàn)金持有量CASH，等于滯后一期企業(yè)現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物之和，高現(xiàn)金持有意味著更低的融資約束和更高的代理問題；（5）公司治理質(zhì)量，使用公司關(guān)聯(lián)交易量乘以-1衡量，較高的公司治理水平可以約束過度投資。最終我們的分析模型設(shè)定如下：

首先，針對假設(shè)1，投資前高業(yè)績會導(dǎo)致更高水平的過度投資，觀察變量為啞變量HP，如果假設(shè)1成立，HP的系數(shù)應(yīng)顯著為負，模型設(shè)定為：

OverInvi，t=β0+β1HP+∑βjControlsi，t-1+εi，t（2）

第二，針對假設(shè)2，投資前持續(xù)高業(yè)績的企業(yè)存在更嚴(yán)重過度投資水平，觀察變量為啞變量CHP，如果假設(shè)2成立，CHP的系數(shù)應(yīng)該顯著為負，且小于LHP的系數(shù)。模型設(shè)定為：

OverInvi，t=β0+β1LHP+β2CHP+∑βjControlsi，t-1+εi，t（3）

第三，針對假設(shè)3，為了觀察不同持續(xù)期對于過度投資的影響，CHP變量拆分為2年持續(xù)高業(yè)績啞變量CHP2和3年及以上持續(xù)高業(yè)績啞變量CHP3，如果假設(shè)3成立，CHP3的系數(shù)應(yīng)該顯著為負，且小于CHP2的系數(shù)。模型設(shè)定為：

OverInvi，t=β0+β1LHP+β2CHP2+β3CHP3+∑βjControlsi，t-1+εi，t（4）

最后，為了檢驗假設(shè)4A和4B，使用關(guān)聯(lián)交易代理公司治理質(zhì)量，按照中位數(shù)水平將樣本分為高公司治理組和低公司治理組，然后分別使用兩個子樣本集對模型2進行回歸，如果假設(shè)4A和4B成立，使用高公司治理組子樣本回歸的CHP系數(shù)將顯著小于低公司治理組的系數(shù)。根據(jù)Petersen的建議[43]，在混合OLS回歸時報告雙向聚類t檢驗值；為了避免遺漏變量的影響，使用公司個體固定效應(yīng)模型；從表2的描述性統(tǒng)計可知，因變量OverInv存在較為嚴(yán)重的左偏態(tài)分布，為了使得結(jié)論更加穩(wěn)健，我們進行分位數(shù)回歸。

（三）數(shù)據(jù)來源和預(yù)處理

本文樣本時期為2001年至2013年，樣本數(shù)據(jù)全部來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。我們進行了以下數(shù)據(jù)預(yù)處理：首先，由于會計制度和行業(yè)性質(zhì)的差異，剔除金融行業(yè)樣本；第二，剔除變量值存在缺失的樣本；第三，由于與本文分析主旨無關(guān)，我們剔除掉所有投資不足的樣本，即式（1）回歸中殘差為負的樣本；第四，剔除發(fā)生過行業(yè)變更的樣本；第五，剔除投資不足的樣本，即模型1所計算出殘差為負值的樣本。為了剔除極端值影響，我們對所有變量進行1%分位數(shù)上的縮尾處理。最后，樣本觀測值總數(shù)為5599個。

表2為描述性統(tǒng)計結(jié)果，其中的第一部分報告回歸分析中連續(xù)型變量的描述性指標(biāo)。OverInv是過度投資額，其均值等于-7579，這相當(dāng)于期初總資產(chǎn)的7579%。OverInv的均值為-7579，而中位數(shù)僅為-4997，這說明因變量存在較為嚴(yán)重的偏態(tài)分布。因此，出于估計結(jié)果的穩(wěn)健性考慮，我們還使用分位數(shù)回歸估計方法。其他控制變量的均值與中位數(shù)在縮尾處理后并不存在顯著的差異，說明并不存在較為嚴(yán)重的偏態(tài)分布問題。表2第二部分中分別報告不同子樣本組的過度投資OverInv的均值、中位數(shù)、均值差異和中位數(shù)差異檢驗。其中，“均值差異”欄為各組與控制組間的均值差異，以及均值t檢驗的顯著性水平；“中位數(shù)差異”欄為各組與控制組間的中位數(shù)差異，以及中位數(shù)卡方檢驗值和顯著性水平①①中位數(shù)的差異檢驗原理，是先將數(shù)據(jù)進行排序"秩"化，然后進行比較，因此，理論上中位數(shù)的差額是無法檢驗的。。HP組為投資前高業(yè)績的樣本，其過度投資額比控制組高出1249，說明投資前高業(yè)績樣本比其他組合存在更高水平的過度投資，這為驗證假設(shè)1提供了初步的證據(jù)。持續(xù)高業(yè)績組CHP的均值差異為1285，略高于非持續(xù)高業(yè)績組LHP的1204，說明持續(xù)高業(yè)績組可能存在更高水平的過度投資。進一步，將CHP組拆分為短期持續(xù)高業(yè)績組LHP和長期持續(xù)高業(yè)績組CHP，均值差額為1106和1433，說明更長期的持續(xù)型高業(yè)績帶來的過度投資更加嚴(yán)重。以上分組檢驗為我們檢驗假設(shè)1至3提供了初步證據(jù)，但我們?nèi)孕枰M一步的回歸分析。

表3為本文主回歸分析所涉及變量的Person相關(guān)系數(shù)矩陣，從表中我們可以看到主要分析所使用的啞變量CHP，CHP2，CHP3與過度投資變量OverInv的相關(guān)系數(shù)均在1%以上水平顯著為負（OverInv為正指標(biāo)），說明持續(xù)型財務(wù)業(yè)績與過度投資正相關(guān)。此外各控制變量與主要觀測變量間不存在嚴(yán)重的多重共線性關(guān)系。

四、分析結(jié)果

（一）基本分析

首先，參數(shù)估計方法的結(jié)果（混合截面回歸和固定效應(yīng)回歸）報告于表4。在表4的列（1）至（4）為混合截面回歸，所報告的t值為雙向聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)，同時控制行業(yè)效應(yīng)。列（5）至（8）的回歸結(jié)果中使用公司個體固定效應(yīng)模型，可以剔除個體效應(yīng)，降低可能存在的其他遺漏變量的影響②②Huasman檢驗支持使用個體固定效應(yīng)而非個體隨機效應(yīng)。，同時我們在回歸中加入年度虛擬變量以控制時間效應(yīng)。

列（1）和（5）為模型2的回歸結(jié)果，啞變量HP表示投資前是否存在高業(yè)績。HP的系數(shù)在混合回歸模型和公司固定效應(yīng)模型下的系數(shù)分別為-1057和-0597，在1%和5%的水平上顯著，說明投資前存在高業(yè)績的過度投資公司過度投資水平超出其他過度投資公司大約8%至14%③③固定效應(yīng)模型和混合模型下的CHP系數(shù)-0.597和-1.057除以過度投資均值-7.579約等于8%和14%。。支持假設(shè)1的成立，投資前存在高業(yè)績的過度投資企業(yè)存在更高水平的過度投資。列（2）和（6）為僅使用持續(xù)高業(yè)績CHP啞變量和控制變量進行的回歸①①比較持續(xù)高業(yè)績公司與其他所有公司之間的過度投資差異。，列（3）和（7）進一步包含了非持續(xù)高業(yè)績LHP啞變量，對應(yīng)的回歸模型為模型（3）。列（2）和（6）的CHP系數(shù)-0727和-0564，這表示投資前企業(yè)高業(yè)績至少持續(xù)2年以上的過度投資公司，比其他過度投資公司（含LHP組和控制組）的過度投資額高出0727%至0564%。而列（3）和（7）的CHP系數(shù)-1085和-0763進一步表示，高業(yè)績至少持續(xù)2年以上的過度投資公司比非高業(yè)績組（僅控制組）過度投資公司的過度投資額高出1085%至0763%。上述CHP的系數(shù)均在5%以上的水平顯著，因此支持假設(shè)2的成立，投資前持續(xù)高業(yè)績的過度投資公司存在更嚴(yán)重的過度投資。

列（4）和（8）考慮了不同時長的持續(xù)高業(yè)績的影響，為模型（4）的回歸結(jié)果。首先，在列（4）的混合回歸中，長期持續(xù)高業(yè)績啞變量CHP3的系數(shù)為-1323，小于LHP和CHP2的系數(shù)-0815和-1024；在列（8）中，考慮固定效應(yīng)后，LHP和CHP2的系數(shù)為-0152和-0718，而CHP3的系數(shù)為-0718。CHP3的系數(shù)在兩種模型設(shè)定下的系數(shù)均顯著小于LHP和CHP的系數(shù)，這說明更長時期持續(xù)型業(yè)績的過度投資企業(yè)存在更高水平的過度投資，以上證據(jù)說明假設(shè)3的成立。

表4公司過度投資對持續(xù)型高業(yè)績的參數(shù)估計回歸結(jié)果

（1）（2）（3）（4）（5）（6）（7）（8）混合截面混合截面混合截面混合截面固定效應(yīng)固定效應(yīng)固定效應(yīng)固定效應(yīng)HP-1057***-0597**（-422）（-247）LHP-1025***-1024***-0455*-0342（-373）（-372）（-165）（-123）CHP-0727**-1085***-0564**-0763**（-229）（-323）（-203）（-252）CHP2-0815***-0152（-275）（-045）CHP3-1323***-0718*（-292）（-181）SIZE0592***0596***0594***0605***5120***5161***5155***3226***（358）（345）（345）（354）（1163）（1176）（1171）（1084）CFO-12650***-12892***-12626***-12589***-3995**-4091**-3859**-4360***（-544）（-534）（-527）（-523）（-240）（-247）（-233）（-259）LEV-0957-1011-0949-09166444***6391***6486***5631***（-123）（-129）（-124）（-120）（417）（413）（419）（374）CASH0241-002502340232-5438***-5585***-5510***-4623***（037）（-004）（036）（036）（-488）（-499）（-493）（-416）GQ-0582***-0582***-0582***-0584***-0536***-0535***-0537***-0577***（-859）（-861）（-851）（-847）（-428）（-428）（-429）（-467）常數(shù)項-17793***-18121***-17833***-18091***-115529***-116525***-116268***-77781***（-548）（-533）（-524）（-539）（-1264）（-1279）（-1272）（-1239）行業(yè)啞變量是是是是否否否否年度啞變量否否否否是是是是觀測數(shù)55595559555955595559555955595559R200440041004400440119011801190100F值2328121608211621955821892216582059236089如上文所述，被解釋變量OverInv存在較為嚴(yán)重的偏態(tài)問題，因此我們在表5中報告25%、50%和75%三個水平上的分位數(shù)回歸結(jié)果。其中第（1）至（3）列為模型（1）的回歸結(jié)果，HP在25%、50%和75%三個水平上的系數(shù)分別為-1640、-0997和-0300，均在1%水平上顯著，這與參數(shù)估計方法下的結(jié)果一致，支持假設(shè)1成立。列（4）至（6）為模型（3）的分位數(shù)回歸結(jié)果，CHP在3個分位數(shù)水平下的系數(shù)為-1805、-1098和-0320，均低于LHP的系數(shù)（-1497、-0913和-0303），且在1%水平上顯著，這同樣與表4中的結(jié)果一致，支持假設(shè)2的成立。列（7）至（9）為模型（3）的分位數(shù)回歸結(jié)果，雖然在75%分位數(shù)上，CHP2的系數(shù)最小，但是在25%和50%分位數(shù)上的回歸結(jié)果中，CHP3的系數(shù)最小，這與前文參數(shù)回歸中的結(jié)果基本一致，我們認(rèn)為假設(shè)3仍然是成立的。

表5過度投資對持續(xù)型高業(yè)績的分位數(shù)回歸結(jié)果

五、穩(wěn)健性測試

為了使得結(jié)論更加穩(wěn)健，本文還進行了以下兩個方面的檢驗。

（一）過度投資的再定義

首先，我們參考Gomariz等[38]以及Li等[37]的做法，在計算投資效率時，使用考慮負向的增長機會的模型。此模型是在式（1）的基礎(chǔ)上加入一個虛擬變量NEG（當(dāng)銷售增長率小于0時，NEG取值為1，否則為0），用來考慮當(dāng)銷售收入的負增長與企業(yè)投資間的關(guān)系可能存在變斜率效應(yīng)，模型表示見式（5）。同樣，我們?nèi)∑湔驓埐畛艘?100作為過度投資代理變量，然后重復(fù)上文回歸，分析結(jié)果均與前文保持一致。

Investmenti，t=β0+β1NEGi，t-1+β2Growthi，t-1+β3NEGi，t-1×Growthi，t-1+εi，t（5）

（二）公司治理的再定義

首先，參考Liao等[40]的做法，除使用公司關(guān)聯(lián)交易占營業(yè)收入比作為公司治理的代理變量外，我們還使用公司與控股股東關(guān)聯(lián)交易占營業(yè)收入比代理公司治理，然后使用中位數(shù)分組對模型（2）進行回歸；第二，參考Bai等[39]、張會麗等[31]、方紅星等[30]做法，使用公司治理機制組織結(jié)構(gòu)變量進行主成分分析①①所選用的治理組織特征變量分別為：第一大股東持股比例、第2至5大股東股權(quán)集中度、獨立董事比例、獨立董事個數(shù)、監(jiān)事人數(shù)、高管持股比例、高管薪酬、是否二職合一、是否國有控股9個變量。，然后使用第一主成分代理公司治理質(zhì)量。持續(xù)高業(yè)績啞變量CHP的系數(shù)在所有回歸中均伴隨公司治理水平顯著下降，與主分析表6中的結(jié)果保持一致，這說明對于假設(shè)4A和4B的驗證是穩(wěn)健的，公司治理可以約束持續(xù)型高業(yè)績帶來的過度投資問題。

六、結(jié)論

本文基于中國2001至2013年上市公司數(shù)據(jù)，在管理者認(rèn)知偏差框架下，基于自我歸因偏差、啟發(fā)式認(rèn)知理論等行為理論，考察持續(xù)型高財務(wù)業(yè)績與企業(yè)過度投資程度之間的聯(lián)系。本文發(fā)現(xiàn)：第一，投資前存在高財務(wù)業(yè)績的過度投資公司，其過度投資水平更高；第二，投資前持續(xù)高財務(wù)業(yè)績的過度投資公司，其過度投資扭曲程度更加嚴(yán)重；第三，較長高財務(wù)業(yè)績的持續(xù)期帶來更嚴(yán)重的過度投資偏差，長期（3年及以上）的持續(xù)比短期（2年）會帶來更嚴(yán)重的過度投資。最后，我們針對中國現(xiàn)有公司治理機制是否可以約束上述行為性偏差過度投資進行考察，我們認(rèn)為現(xiàn)有機制可以緩解但無法消除這種偏差。

基于以上發(fā)現(xiàn)，本文的政策建議如下：首先，從公司內(nèi)部，組織內(nèi)部的領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)當(dāng)加強對與決策科學(xué)相關(guān)的行為和心理科學(xué)知識的認(rèn)識，了解人類認(rèn)知偏差的形成規(guī)律，加強對自身非理性行為的認(rèn)知和自律。其次，從公司外部，我們建議監(jiān)管者應(yīng)當(dāng)加強對于“過度成功”領(lǐng)導(dǎo)者的考察，尤其是公司內(nèi)部控制和治理制度并不完善的組織，避免一味迷信領(lǐng)導(dǎo)者過去的表現(xiàn)和能力。最后，在企業(yè)高管的后繼教育和培訓(xùn)中，例如MBA課程，應(yīng)當(dāng)考慮更多地加強心理和行為科學(xué)相關(guān)課程的設(shè)置，幫助企業(yè)管理者更好地認(rèn)識人類行為和心理規(guī)律，有利于其加強對行為偏差的自律。

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Managerial Cognitive Bias， Corporate Government Quality and Over-investment

- Evidence Based on Consistency of High Financial Performance

ZHONG Ma，XU Guanghua

（School of Economics and Management，Nanjing University of Science and Technology，Jiangsu，Nanjing 210094，China）

Abstract：Based on theory of behavioral and psychological science， people are prone to be overconfident because of self-attribution bias （SAB） when facing a serie of successes. Based on China's listed corporate data during 2001—2013，due to managerial SAB， we find that overinvestment firms overinvest more when high past performance exists； moreover， the overinvestment levels are high in the firms with 2-year-least consistent high performance， especially 3 years consistent ones. At last， our study provides evidence that the present corporate government in China can reduce but not remove this relationship between consistency of high performance and overinvestment. Our suggestion is that top executives should notice SAB in decision-making when facing past consistent successes.

Key words：cognitive bias； overconfidence； consistency of financial performance； overinvestment； corporate investment

責(zé)任編輯：吳錦丹