孫燕芳 劉曉璇 劉鍇

【摘 要】 選取2010—2021年A股上市公司為研究對(duì)象，探究業(yè)績(jī)期望落差對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。主要從管理者特征視角檢驗(yàn)管理者能力和管理者權(quán)力對(duì)兩者關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，并從業(yè)績(jī)壓力對(duì)管理者行為產(chǎn)生影響的視角進(jìn)一步檢驗(yàn)非效率投資的中介機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)：（1）歷史業(yè)績(jī)期望落差和行業(yè)業(yè)績(jī)期望落差顯著負(fù)向影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率。（2）管理者能力越強(qiáng)，越能夠緩解業(yè)績(jī)期望落差對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的抑制作用；管理者權(quán)力越大，越能夠緩解業(yè)績(jī)期望落差對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的抑制作用。（3）在業(yè)績(jī)期望落差壓力作用下會(huì)導(dǎo)致管理者的非效率投資行為，從而抑制企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。研究從管理者特征和行為視角為處于業(yè)績(jī)期望落差情境的企業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展提供了理論指導(dǎo)與經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

【關(guān)鍵詞】 業(yè)績(jī)期望落差； 全要素生產(chǎn)率； 管理者能力； 管理者權(quán)力； 非效率投資

【中圖分類(lèi)號(hào)】 F272? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A? 【文章編號(hào)】 1004-5937（2024）10-0101-09

一、引言

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)步入高質(zhì)量發(fā)展階段，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)力從要素投入驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)橐约夹g(shù)進(jìn)步和效率驅(qū)動(dòng)為主的新型驅(qū)動(dòng)力。黨的二十大報(bào)告強(qiáng)調(diào)“以推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展為主題，著力提高全要素生產(chǎn)率”。近年，世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展不確定性增加，企業(yè)實(shí)際業(yè)績(jī)低于預(yù)期經(jīng)常發(fā)生，因此探究在業(yè)績(jī)期望落差情境下的企業(yè)全要素生產(chǎn)率具有現(xiàn)實(shí)意義。業(yè)績(jī)是評(píng)價(jià)企業(yè)經(jīng)營(yíng)質(zhì)量的重要指標(biāo)，面臨業(yè)績(jī)期望落差的企業(yè)往往會(huì)調(diào)整戰(zhàn)略和資源配置方案，而現(xiàn)有文獻(xiàn)多集中于研究業(yè)績(jī)期望落差對(duì)企業(yè)創(chuàng)新行為[ 1 ]、戰(zhàn)略變革[ 2 ]、投資效率[ 3 ]等產(chǎn)生的影響，鮮有學(xué)者研究其對(duì)反映企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生的影響。

管理者掌握著企業(yè)的決策權(quán)，業(yè)績(jī)期望落差所產(chǎn)生的壓力會(huì)對(duì)管理者的心理和行為產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響其決策。已有研究表明，管理者在決策過(guò)程中會(huì)確定參考點(diǎn)，即業(yè)績(jī)期望水平，當(dāng)企業(yè)實(shí)際業(yè)績(jī)低于期望水平時(shí)，有限理性的管理者將該狀態(tài)界定為組織的“損失”狀態(tài)[ 4 ]，為了能夠盡快改變組織當(dāng)前的“損失”狀態(tài)，管理者可能會(huì)做出犧牲長(zhǎng)期利益迎合短期業(yè)績(jī)提升需求的投資決策。本文以此為研究切入點(diǎn)，基于業(yè)績(jī)反饋理論和企業(yè)行為理論，探討業(yè)績(jī)期望落差情境對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響結(jié)果和影響路徑?？紤]不同企業(yè)管理者存在能力差異，能力較強(qiáng)的管理者在企業(yè)資源配置和經(jīng)營(yíng)效率提升方面表現(xiàn)更優(yōu)異，且管理者權(quán)力大小也會(huì)對(duì)企業(yè)的運(yùn)行效率產(chǎn)生影響[ 5 ]，據(jù)此，本文進(jìn)一步檢驗(yàn)管理者能力和管理者權(quán)力在業(yè)績(jī)期望落差影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的過(guò)程中發(fā)揮何種作用。

本文的研究結(jié)果一方面從資本要素視角為業(yè)績(jī)落后的企業(yè)通過(guò)加強(qiáng)投資決策管理、避免非效率投資以提升其全要素生產(chǎn)率提供了思路，另一方面從勞動(dòng)要素視角證實(shí)了提升管理者能力和給管理者適當(dāng)放權(quán)能有效抑制企業(yè)在業(yè)績(jī)落后情況下對(duì)提升全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生的負(fù)面影響，這為企業(yè)在高管能力培養(yǎng)和權(quán)力配置方面提供了決策依據(jù)。

二、理論分析與假設(shè)提出

（一）業(yè)績(jī)期望落差與企業(yè)全要素生產(chǎn)率

根據(jù)業(yè)績(jī)反饋理論，業(yè)績(jī)期望落差會(huì)傳遞出負(fù)向的業(yè)績(jī)反饋信號(hào)。在當(dāng)前以企業(yè)績(jī)效為依據(jù)的考核體系下，當(dāng)實(shí)際業(yè)績(jī)低于期望水平時(shí)，歷史業(yè)績(jī)期望落差最直接的影響是管理者的薪酬會(huì)有所降低，而行業(yè)業(yè)績(jī)期望落差則會(huì)使股東質(zhì)疑管理者的勝任能力，甚至?xí)龀龈鼡Q管理層的決定，從而影響管理者的聲譽(yù)和職業(yè)發(fā)展[ 6 ]。面對(duì)多方面的壓力和威脅，管理者更傾向于以短期見(jiàn)效的方式來(lái)調(diào)整企業(yè)的資源配置和投資決策，以盡快使業(yè)績(jī)達(dá)到期望水平，從而忽視了企業(yè)以效率提升為主的高質(zhì)量發(fā)展需求。

在業(yè)績(jī)落差情境下，不同風(fēng)險(xiǎn)偏好的管理者會(huì)做出不同的決策調(diào)整。風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型的管理者為了提高短期業(yè)績(jī)會(huì)產(chǎn)生“短視”行為，放棄那些雖然能夠增加企業(yè)價(jià)值但回收期較長(zhǎng)的投資項(xiàng)目，造成投資不足。根據(jù)前景理論，業(yè)績(jī)下降的不利局面也可能使某些管理者表現(xiàn)出風(fēng)險(xiǎn)偏好的特征，他們傾向于進(jìn)行高風(fēng)險(xiǎn)的冒險(xiǎn)性投資，不具有財(cái)務(wù)可行性的高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目可能導(dǎo)致企業(yè)出現(xiàn)投資過(guò)度的問(wèn)題[ 7 ]。王麗娟和徐佳[ 8 ]通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)歷史業(yè)績(jī)期望落差和行業(yè)業(yè)績(jī)期望落差的增大都會(huì)使企業(yè)的非效率投資水平提高。非效率投資是影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的重要因素，投資不足使企業(yè)在長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展中難以獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，而投資過(guò)度又會(huì)使企業(yè)無(wú)效率地消耗資源，擠占創(chuàng)新投資資金[ 9 ]，導(dǎo)致資源錯(cuò)配和經(jīng)營(yíng)效率低下。綜上所述，業(yè)績(jī)期望落差可能使企業(yè)因非效率投資行為而導(dǎo)致內(nèi)部資源錯(cuò)配，對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升產(chǎn)生負(fù)面影響。

此外，行業(yè)業(yè)績(jī)期望落差產(chǎn)生的壓力在一定程度上會(huì)促使管理者為加大創(chuàng)新力度進(jìn)行冒險(xiǎn)性的戰(zhàn)略變革，而對(duì)衰退企業(yè)加大創(chuàng)新投入會(huì)產(chǎn)生一定的負(fù)面效果，尤其對(duì)探索式創(chuàng)新。由于在研發(fā)過(guò)程中存在較大的不確定性和較高的失敗風(fēng)險(xiǎn)，加之成果無(wú)法快速形成現(xiàn)實(shí)的生產(chǎn)，會(huì)對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生不利影響。另外，探索性創(chuàng)新過(guò)程中對(duì)資源的需求會(huì)加大企業(yè)整體資源配置的負(fù)擔(dān)，給企業(yè)日常運(yùn)營(yíng)帶來(lái)壓力，并對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)面影響[ 10 ]。綜上所述，業(yè)績(jī)期望落差會(huì)影響企業(yè)的資源配置效率，對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)面影響。據(jù)此，提出假設(shè)1：

H1a：歷史業(yè)績(jī)期望落差的增大對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率具有顯著負(fù)向影響。

H1b：行業(yè)業(yè)績(jī)期望落差的增大對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率具有顯著負(fù)向影響。

（二）管理者能力的調(diào)節(jié)效應(yīng)

基于高階梯隊(duì)理論，管理者的認(rèn)知能力和感知能力等個(gè)人特質(zhì)會(huì)影響決策過(guò)程和企業(yè)績(jī)效。管理者控制著企業(yè)的資源配置，在面臨業(yè)績(jī)期望落差壓力時(shí)，能力和素質(zhì)不同的管理者可能會(huì)做出差異化的資源配置決策。

第一，能力較強(qiáng)的管理者往往有更豐富的經(jīng)驗(yàn)，當(dāng)面臨復(fù)雜的經(jīng)營(yíng)問(wèn)題時(shí)，能夠?qū)ζ髽I(yè)發(fā)展做出更加合理正確的選擇，有效避免短視行為。第二，能力較強(qiáng)的管理者會(huì)有較多的社會(huì)資源，既有利于企業(yè)形成穩(wěn)定而持續(xù)的交易模式，又能使企業(yè)及時(shí)籌措或調(diào)配外部的資源供給，便于企業(yè)進(jìn)行資源整合和優(yōu)化配置[ 11 ]。第三，能力較強(qiáng)的管理者能夠更準(zhǔn)確地把脈公司的經(jīng)營(yíng)環(huán)境和行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，緩解信息不對(duì)稱(chēng)[ 12 ]，減少非理性決策行為的發(fā)生。綜上所述，能力較強(qiáng)的管理者會(huì)做出更加合理的決策，緩解業(yè)績(jī)期望落差對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的負(fù)面影響。據(jù)此，提出假設(shè)2：

H2a：管理者能力在歷史業(yè)績(jī)期望落差影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的過(guò)程中發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用，即管理者能力越強(qiáng)，越能夠弱化歷史業(yè)績(jī)期望落差對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的負(fù)面影響。

H2b：管理者能力在行業(yè)業(yè)績(jī)期望落差影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的過(guò)程中發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用，即管理者能力越強(qiáng)，越能夠弱化行業(yè)業(yè)績(jī)期望落差對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的負(fù)面影響。

（三）管理者權(quán)力的調(diào)節(jié)效應(yīng)

根據(jù)成就需要理論，權(quán)力是管理者在組織情境中的一項(xiàng)關(guān)鍵需要[ 13 ]。管理者的權(quán)力配置會(huì)對(duì)公司的運(yùn)行效率產(chǎn)生影響，較大權(quán)力的管理者擁有較強(qiáng)的控制能力，能夠有效整合資源[ 14 ]，適時(shí)調(diào)整戰(zhàn)略。管理者權(quán)力集中還能夠有效監(jiān)督戰(zhàn)略與決策的執(zhí)行，保障組織的高效運(yùn)行。另外，基于權(quán)力的接近—抑制理論，企業(yè)通過(guò)合理的權(quán)力結(jié)構(gòu)配置對(duì)管理者進(jìn)行激勵(lì)，用較高權(quán)力激活管理者的行為接近系統(tǒng)，鼓勵(lì)其關(guān)注行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，積極采取創(chuàng)新行為實(shí)現(xiàn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展[ 15 ]。由此可見(jiàn)，高權(quán)力配置有利于緩解業(yè)績(jī)期望落差對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的負(fù)面影響。據(jù)此提出假設(shè)3：

H3a：管理者權(quán)力在歷史業(yè)績(jī)期望落差影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的過(guò)程中發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用，即管理者權(quán)力越大，越能夠弱化歷史業(yè)績(jī)期望落差對(duì)全要素生產(chǎn)率的負(fù)面影響。

H3b：管理者權(quán)力在行業(yè)業(yè)績(jī)期望落差影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的過(guò)程中發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用，即管理者權(quán)力越大，越能夠弱化行業(yè)業(yè)績(jī)期望落差對(duì)全要素生產(chǎn)率的負(fù)面影響。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以2010—2021年A股上市公司為觀測(cè)樣本，并對(duì)其進(jìn)行以下處理：（1）剔除金融行業(yè)公司；（2）剔除ST、*ST公司樣本；（3）剔除變量數(shù)據(jù)缺失較多的樣本；（4）對(duì)主要變量進(jìn)行1%和99%水平的縮尾處理。經(jīng)過(guò)篩選，共獲得3 533家上市公司的27 189個(gè)樣本觀測(cè)值。相關(guān)變量數(shù)據(jù)取自CSMAR和WIND數(shù)據(jù)庫(kù)。

（二）變量定義

1.被解釋變量：全要素生產(chǎn)率（TFP）

借鑒魯曉東和連玉君[ 16 ]的研究，本文采用LP法測(cè)算企業(yè)TFP，具體計(jì)算方法如模型（1）所示。同時(shí)用OP法對(duì)研究結(jié)果做穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

lnYit=？茁0+？茁LlnLit+？茁klnKit+？茁MlnMit+Controlsit+eit （1）

其中，Y為工業(yè)總產(chǎn)值，取值企業(yè)年度營(yíng)業(yè)收入；L為勞動(dòng)力投入，取值當(dāng)年在職員工數(shù)；K為資本投入，采用企業(yè)當(dāng)年固定資產(chǎn)凈額；M為中間投入，用企業(yè)的營(yíng)業(yè)成本加企業(yè)銷(xiāo)售費(fèi)用、管理費(fèi)用、財(cái)務(wù)費(fèi)用減去當(dāng)期計(jì)提折舊與攤銷(xiāo)。為消除價(jià)格影響，將工業(yè)總產(chǎn)值Y與中間投入M按照工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)平減，資本投入K根據(jù)固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)平減。

2.解釋變量：業(yè)績(jī)期望落差

業(yè)績(jī)期望落差具體分為歷史業(yè)績(jī)期望落差（Hps）和行業(yè)業(yè)績(jī)期望落差（Ips）。本文選取總資產(chǎn)回報(bào)率（ROA）衡量業(yè)績(jī)水平。

歷史業(yè)績(jī)期望落差（Hps），指企業(yè)實(shí)際業(yè)績(jī)低于歷史期望業(yè)績(jī)時(shí)兩者的差值。參考Chen[ 1 ]、連燕玲等[ 6 ]的方法，歷史期望業(yè)績(jī)的計(jì)算如下：

其中，HAn，t為企業(yè)t年的歷史期望業(yè)績(jī)，HAn，t-1為企業(yè)t-1年的歷史期望業(yè)績(jī)，Pn，t-1為企業(yè)t-1年的實(shí)際業(yè)績(jī)，設(shè)？琢1為0.4。用第0期的ROA替代HAn，0，Pn，t-HAn，t<0時(shí)Hps取絕對(duì)值，Pn，t-HAn，t≥0時(shí)Hps取0。

行業(yè)業(yè)績(jī)期望落差（Ips），指企業(yè)實(shí)際業(yè)績(jī)低于行業(yè)期望業(yè)績(jī)時(shí)兩者的差值。采用與歷史業(yè)績(jī)期望落差類(lèi)似的方法進(jìn)行測(cè)量：

其中，SAn，t為企業(yè)t年的行業(yè)期望業(yè)績(jī)，SAn，t-1為企業(yè)t-1年的行業(yè)期望業(yè)績(jī)，SPn，t-1為企業(yè)t-1年所在行業(yè)內(nèi)所有企業(yè)實(shí)際業(yè)績(jī)的中位數(shù)，設(shè)？琢2為0.4。當(dāng)Pn，t-SAn，t<0時(shí)Ips取絕對(duì)值，當(dāng)Pn，t-HAn，t≥0時(shí)Ips取0。

3.調(diào)節(jié)變量

（1）管理者能力（MA）。借鑒Demerjian等[ 17 ]的研究，采用DEA-TOBIT兩階段模型進(jìn)行測(cè)量。首先，采用DEA分析計(jì)算出企業(yè)效率值，其中投入變量包括固定資產(chǎn)凈額、無(wú)形資產(chǎn)凈額、商譽(yù)、研發(fā)支出、營(yíng)業(yè)成本、銷(xiāo)售與管理費(fèi)用，產(chǎn)出變量為營(yíng)業(yè)收入；其次，使用Tobit模型分離企業(yè)與管理者兩個(gè)層面的效應(yīng)，其中國(guó)際化程度和多元化程度、企業(yè)規(guī)模、市場(chǎng)份額、自由現(xiàn)金流、成立年限為T(mén)obit模型中控制的企業(yè)層面因素；最后，回歸得到殘差，代表管理者能力。為了減少該指標(biāo)的噪音，將回歸殘差按順序分成四組，分別賦值1、2、3、4，賦值越高，代表管理者能力越強(qiáng)。

（2）管理者權(quán)力（Power）。借鑒權(quán)小鋒等[ 18 ]的做法，將管理者權(quán)力劃分為組織權(quán)、專(zhuān)家權(quán)、所有權(quán)和聲譽(yù)權(quán)，詳見(jiàn)表1。本文對(duì)表1中八個(gè)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，采用第一主成分作為管理者權(quán)力的綜合指標(biāo)。

4.控制變量

根據(jù)以往研究文獻(xiàn)，本文選取以下控制變量：（1）總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率（ROA）；（2）資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）；（3）董事會(huì)規(guī)模（Board）；（4）獨(dú)董比例（Indep）；（5）產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（Soe）；（6）上市年限（ListAge）；（7）前十大股東持股比例（Top10）；（8）現(xiàn)金流比率（CashFlow）；（9）總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（Tat）。具體變量定義如表2所示。

（三）模型構(gòu)建

為探究業(yè)績(jī)期望落差對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，建立模型（4），由于業(yè)績(jī)期望落差的影響具有滯后性，將該變量滯后一期。

其中，a為各變量的回歸系數(shù)，TFPi，t為i企業(yè)在第t期的全要素生產(chǎn)率，Hpsi，t-1為i企業(yè)在第t-1期的歷史業(yè)績(jī)期望落差，Ipsi，t-1為企業(yè)i在第t-1期行業(yè)業(yè)績(jī)期望落差，Controlsi，t為相關(guān)控制變量，Year和Industry分別為控制的年份和行業(yè)固定效應(yīng)，？著i，t為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

進(jìn)一步，為了檢驗(yàn)管理者能力和管理者權(quán)力的調(diào)節(jié)效應(yīng)，建立模型（5）和模型（6）。

其中，b、c為各變量的回歸系數(shù)，MAi，t為i企業(yè)在第t期的管理者能力，Poweri，t為i企業(yè)在第t期的管理者權(quán)力。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

關(guān)鍵變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表3所示。樣本企業(yè)全要素生產(chǎn)率的均值為8.424，最小值為4.493，最大值為13.18，表明樣本企業(yè)之間的全要素生產(chǎn)率差異較大。歷史業(yè)績(jī)期望落差的中位數(shù)為0.003，最小值為0，最大值為2.489；行業(yè)業(yè)績(jī)期望落差的中位數(shù)為0.001，最小值為0，最大值為1.892，表明存在業(yè)績(jī)期望落差的樣本企業(yè)間落差水平差異較大，但大部分樣本企業(yè)的兩類(lèi)業(yè)績(jī)期望落差不嚴(yán)重，少部分樣本企業(yè)業(yè)績(jī)期望落差較明顯。管理者能力的標(biāo)準(zhǔn)差為1.122，最小值為1，最大值為4，表明樣本企業(yè)之間管理者能力差異較大。管理者權(quán)力的標(biāo)準(zhǔn)差為0.970，最小值為-2.202，最大值為1.970，表明樣本企業(yè)之間管理層權(quán)力差異較大。

（二）回歸分析結(jié)果

1.業(yè)績(jī)期望落差與全要素生產(chǎn)率

表4列（1）的回歸結(jié)果顯示，歷史業(yè)績(jī)期望落差（Hps）的系數(shù)為-0.860，且在1%的水平上顯著，表明與歷史業(yè)績(jī)相比落差較大的企業(yè)會(huì)對(duì)其全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生不利影響；列（2）的回歸結(jié)果顯示，行業(yè)業(yè)績(jī)期望落差（Ips）的系數(shù)為-1.880，且在1%的水平上顯著，表明與同行業(yè)對(duì)比存在較大業(yè)績(jī)期望落差的企業(yè)會(huì)對(duì)其全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生不利影響。以上結(jié)論驗(yàn)證了H1a和H1b。

2.管理者能力和管理者權(quán)力的調(diào)節(jié)效應(yīng)

表4列（3）和列（4）為管理者能力與業(yè)績(jī)期望落差和企業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸結(jié)果。其中，列（3）顯示歷史業(yè)績(jī)期望落差與管理者能力的交互項(xiàng)系數(shù)為0.349，且在1%的水平上顯著；列（4）顯示行業(yè)業(yè)績(jī)期望落差與管理者能力的交互項(xiàng)系數(shù)為0.627，且在1%的水平上顯著。結(jié)果表明管理者能力在歷史業(yè)績(jī)期望落差和行業(yè)業(yè)績(jī)期望落差影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的過(guò)程中均發(fā)揮了正向調(diào)節(jié)作用，支持了H2a和H2b。

表4列（5）和列（6）為管理者權(quán)力與業(yè)績(jī)期望落差和企業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸結(jié)果。其中，列（5）顯示歷史業(yè)績(jī)期望落差與管理者權(quán)力的交互項(xiàng)系數(shù)為0.335，且在5%的水平上顯著；列（6）顯示行業(yè)業(yè)績(jī)期望落差與管理者權(quán)力的交互項(xiàng)系數(shù)為0.600，且在5%的水平上顯著。結(jié)果表明管理者權(quán)力在歷史業(yè)績(jī)期望落差和行業(yè)業(yè)績(jī)期望落差影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的過(guò)程中均發(fā)揮了正向調(diào)節(jié)作用，支持了H3a和H3b。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.工具變量法

本文選取工具變量并使用兩階段最小二乘法對(duì)內(nèi)生性問(wèn)題進(jìn)行檢驗(yàn)。借鑒曹雅楠等[ 19 ]的研究，分別選用企業(yè)所在行業(yè)其他企業(yè)歷史業(yè)績(jī)期望落差的均值和企業(yè)所在行業(yè)其他企業(yè)行業(yè)業(yè)績(jī)期望落差的均值作為工具變量，對(duì)H1a和H1b重新進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果與前文保持一致，具體如表5所示。

2.傾向得分匹配法

進(jìn)一步采用傾向得分匹配法來(lái)緩解可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題。以是否存在歷史業(yè)績(jī)期望落差和行業(yè)業(yè)績(jī)期望落差為被解釋變量，采用Logit模型進(jìn)行回歸，分別使用1：1匹配其他具有相同特征但未發(fā)生歷史業(yè)績(jī)期望落差和行業(yè)業(yè)績(jī)期望落差的公司，得到了除“是否發(fā)生歷史業(yè)績(jī)期望落差”和“是否發(fā)生行業(yè)業(yè)績(jī)期望落差”特征不同而其他特征基本相同的匹配后樣本，利用匹配后的樣本進(jìn)行回歸，主效應(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果均與前文保持一致，具體如表6所示。

3.替換解釋變量

為避免因業(yè)績(jī)指標(biāo)選取而導(dǎo)致檢驗(yàn)結(jié)果的差異性，本文采用ROE替換ROA作為業(yè)績(jī)反饋的參考點(diǎn)重新對(duì)業(yè)績(jī)期望落差進(jìn)行測(cè)量。根據(jù)新的歷史和行業(yè)業(yè)績(jī)期望落差度量指標(biāo)，對(duì)主效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果均與前文保持一致。

4.替換被解釋變量

參考已有研究，用OP法替代LP法測(cè)度的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，替換變量后的主效應(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng)均與前文結(jié)果保持一致。

5.改變樣本區(qū)間

鑒于2015年我國(guó)股市行情發(fā)生較大波動(dòng)，會(huì)對(duì)公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)產(chǎn)生一定影響，為了減少異常數(shù)據(jù)對(duì)研究結(jié)果的影響，本文剔除2015年的樣本觀測(cè)值后進(jìn)行回歸，結(jié)果表明主效應(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng)均顯著。

限于篇幅，替換變量和改變樣本區(qū)間的檢驗(yàn)結(jié)果未列示。

五、進(jìn)一步分析

在前文H1的理論分析中得出：業(yè)績(jī)期望落差情境下，可能會(huì)導(dǎo)致管理者的投資不足或投資過(guò)度問(wèn)題，進(jìn)而影響全要素生產(chǎn)率。因此本文進(jìn)一步檢驗(yàn)非效率投資發(fā)揮的機(jī)制作用。借鑒Richardson[ 20 ]的做法通過(guò)效率投資模型計(jì)算的殘差表示非效率投資水平（Abset），并參考江艇[ 21 ]通過(guò)觀察解釋變量對(duì)中介變量的影響進(jìn)行機(jī)制檢驗(yàn)的方法，建立模型（7）。

其中，Abseti，t為i企業(yè)在第t期的非效率投資水平，其他變量含義與前文一致。

表7列（1）歷史業(yè)績(jī)期望落差的系數(shù)為0.069，且在1%的水平上顯著，說(shuō)明歷史業(yè)績(jī)期望落差越大，企業(yè)非效率投資水平越高；列（2）行業(yè)業(yè)績(jī)期望落差的系數(shù)為0.094，且在5%的水平上顯著。以上回歸結(jié)果均表明歷史和行業(yè)業(yè)績(jī)期望落差越大，企業(yè)非效率投資水平越高，非效率投資是業(yè)績(jī)期望落差抑制企業(yè)全要素生產(chǎn)率的重要傳導(dǎo)機(jī)制。

由于溫忠麟等[ 22 ]對(duì)中介效應(yīng)的逐步檢驗(yàn)法可能存在內(nèi)生性問(wèn)題，因此本文將該方法作為機(jī)制檢驗(yàn)的補(bǔ)充，對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行佐證，進(jìn)一步構(gòu)建模型（8）進(jìn)行檢驗(yàn)。

表7列（3）和列（4）的結(jié)果顯示，引入變量非效率投資水平后，歷史和行業(yè)業(yè)績(jī)期望落差仍然顯著為負(fù)，非效率投資水平也顯著為負(fù)，說(shuō)明非效率投資水平在業(yè)績(jī)期望落差與企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間發(fā)揮了部分中介作用。無(wú)論是歷史業(yè)績(jī)期望落差還是行業(yè)業(yè)績(jī)期望落差都對(duì)管理者的決策行為產(chǎn)生了負(fù)面影響，導(dǎo)致非效率投資水平提高，從而降低了企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。

六、研究結(jié)論與啟示

業(yè)績(jī)期望落差反饋的負(fù)面信號(hào)會(huì)對(duì)管理者的心理和行為產(chǎn)生影響，進(jìn)而對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響，本文從管理者特征和行為視角實(shí)證檢驗(yàn)了業(yè)績(jī)期望落差對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響效果及影響路徑。研究結(jié)果表明：（1）歷史業(yè)績(jī)期望落差和行業(yè)業(yè)績(jī)期望落差都對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響。（2）管理者能力越強(qiáng)和管理者權(quán)力越大，越能夠緩解業(yè)績(jī)期望落差對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的抑制作用。（3）非效率投資是業(yè)績(jī)期望落差抑制企業(yè)全要素生產(chǎn)率的重要傳導(dǎo)機(jī)制，即在業(yè)績(jī)期望落差的壓力作用下會(huì)導(dǎo)致管理者的非效率投資，從而抑制企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。

根據(jù)上述研究結(jié)論，本文得出以下管理啟示：依據(jù)業(yè)績(jī)反饋理論，面對(duì)激烈競(jìng)爭(zhēng)的企業(yè)應(yīng)重視業(yè)績(jī)期望落差可能給管理者帶來(lái)的壓力和威脅，合理設(shè)置激勵(lì)與監(jiān)督機(jī)制，避免管理者短視行為造成的非效率投資影響企業(yè)的高質(zhì)量和可持續(xù)發(fā)展。第一，在聘期考核方面，處于業(yè)績(jī)落差情境下的企業(yè)更要關(guān)注對(duì)要素配置效率方面的考核，激勵(lì)管理者通過(guò)核心競(jìng)爭(zhēng)力的提升實(shí)現(xiàn)企業(yè)業(yè)績(jī)逆轉(zhuǎn)。第二，在監(jiān)督機(jī)制方面，合理進(jìn)行管理者權(quán)力配置，充分發(fā)揮其調(diào)動(dòng)資源和整合資源的能力，以化解企業(yè)的經(jīng)營(yíng)困境。第三，企業(yè)應(yīng)當(dāng)制定合理的人才選拔和晉升機(jī)制，培養(yǎng)和吸引能力較強(qiáng)的管理者，為他們提供有效發(fā)揮能力的企業(yè)內(nèi)部環(huán)境，使他們客觀解讀和分析業(yè)績(jī)信息，妥善處理業(yè)績(jī)壓力，有效解決問(wèn)題。

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