高管政治晋升预期与企业产能过剩研究
黄国良 余娟
【摘 要】 中国式产能过剩成因问题是现阶段理论界和实务界关注的热点问题之一。已有文献大多通过厂商行为与市场不稳定性解释产能过剩问题，忽视微观企业高管异质性问题。文章针对我国国企高管“准官员”特征，依据政治锦标赛理论，选择2007—2018年我国煤炭上市公司为样本，研究高管的政治晋升预期对企业产能过剩的影响。研究发现，高管政治晋升预期会降低企业产能利用率，加剧产能过剩;考虑到政治晋升和薪酬激励的替代效应，进一步研究发现“限薪令”政策加剧了高管政治晋升预期对企业产能过剩的影响。通过高管政治晋升预期视角解释企业产能过剩问题，对产能过剩微观原因进行了有益拓展，也为去产能微观层面的政策制定提供了经验依据。
【关键词】 国企高管; 政治晋升预期; 产能过剩; 准官员
【中图分类号】 F275? 【文献标识码】 A? 【文章编号】 1004-5937（2020）21-0065-07
一、引言
近年来，各行业出现了数轮较大范围的产能扩张，这种扩张在以煤炭为代表的资本密集型产业中表现尤为明显[1]。随着经济增速放缓，产品市场需求增长空间越来越小，产能过剩矛盾日益凸显，并成为影响当下经济健康发展的痼疾。中央经济工作会议多次指出推进结构性改革，其中积极稳妥化解产能过剩是经济改革的重中之重，煤炭行业作为“去产能第一梯队”的成员，去产能任务更重。
产能过剩是资源无效配置的表现，影响宏观经济的运行态势，是社会各界关注的焦点。在国内外已有的研究中，大多利用厂商行为与市场不稳定性来解释产能过剩现象[2]，认为产能过剩是应对市场不确定性行为[3]或是公司治理缺陷[4]导致的，是管理者战略与经济环境不适配的产物[5]。在中国特色的政治环境和经济制度背景下，单一地运用市场结构和厂商理论对产能过剩的解释过于片面，很多学者研究也表明我国产能过剩问题不能完全归因于市场，需要考虑到我国特有的体制因素。
现阶段中国特色的政治经济体制决定着我国经济发展运行模式，其中国有企业的行政化治理问题较为突出，国有企业及其高管普遍存在显性或隐性的行政级别[6]。相对于非国有企业而言，国有企业高管官商兼具的身份使得其职业生涯不能像职业经理人那样，完全适用市场机制。国企高管的任命和调动根据其行政级别分属于不同的上级政府部门，上级政府部门的政治收益偏好对国企高管的经营行为会产生重大影响[7]。同时，中国自古以来的“万般皆下品，唯有做官高”的思想也致使国企高管把升任政府部门从政作为其职业生涯的主要目标，从而导致在他们效用方程式中政治晋升占有很大的权重[6]。
根据上述分析，考虑行业产能过剩是微观企业行为所致，本文从微观企业高管政治晋升预期视角，利用煤炭上市企业相关数据，研究高管政治晋升预期对企业产能过剩的影响，以期从高管异质性视角为去产能改革提供新的依据和建议。与已有研究相比，本文主要贡献在于：第一，现有文献大多从宏观或行业层面研究产能过剩的影响因素问题，较少关注高管异质性因素对企业产能过剩的影响。本文结合我国政治制度和经济制度背景，从高管政治晋升预期异质性的视角解释企业产能过剩问题，是对产能过剩微观原因的有益拓展，在一定程度上可以补充丰富高管异质性与产能过剩相关文献。第二，考虑到政治晋升激励与薪酬激励的替代关系，本文进一步考察了“限薪令”政策在政治晋升预期对企业产能过剩影响的调节作用，可以为优化“限薪令”政策提供相关依据。
二、理论分析与研究假设
现有产能过剩影响因素相关研究主要关注政府对国有企业产能的直接干预和控制，很少关注微观企业层面的高管异质性对产能过剩的影响，忽视了国企高管政治晋升激励的隐性制度背景。事实上，国企高管“准官员”特征决定其为谋求政治晋升，有动机和能力为迎合政府行为实施产能扩张[8]。
从动机的角度来说，一方面，国企高管“准官员”的身份辅之政府与国企间的“父子”关系，很大程度上國企高管把自己看成政府部门的人员，而不是单纯的企业管理者。再加上近年来政府部门颁布了一系列限制薪酬的政策规章对国企高管薪酬进行严格管制，削弱了货币薪酬对于高管的激励作用[9]，使得政府部门主导的行政级别晋升激励成为主要的激励方式，政府部门偏好实质性地影响国有企业高管的行为。在政治锦标赛机制下，政府官员对企业的政治贡献较为关注[7，10]。企业扩张产能能够帮助地方政府实现经济目标，创造良好的政治表现，博取政府部门的关注，进而增加高管晋升的可能性[11，12]。
另一方面，杨瑞龙等[6]研究发现，在高管任期业绩考核指标中，与国有资本保值增值率相比，营业收入增长率的变化对企业领导升迁的概率具有更加显著的影响，说明企业规模仍是提拔高管的重要考量标准。许多国企高管都有步入政府部门任职的预期，追求“去准”成为掌握实权的党政大员，继而享有更大的权力和晋升空间。因此，作为政治晋升中的重要评判指标——企业规模成长速度，自然就成为国企高管首要追求的目标[13，14]。这也意味着国有企业具有很强的动机去扩大产能。
从能力的角度来说，国企高管拥有企业的经营决策权，有能力将自身的政治意图施加于企业[7]。如为了获得政府的认可、晋升的机会，国有企业高管会通过维持过剩产能或者进行产能扩张以迎合政府官员对政绩的追求，竭尽所能在上级政府面前树立一个“积极助手”的形象，以构建良好的政企关系[8，15]。梁漱溟先生在《中国文化要义》一书中提到，人与人、人与组织之间的关系网对人类的发展是必不可少的。自古以来，在中国的社会发展中都能找到关系的影子。与政府关系密切的企业获得的政府资助更多，有利于更大程度的扩张[16]，也有助于企业高管在晋升选拔时获得更多的政治支持。
然而随着消费需求的增长空间越来越小，产能扩张速度远远超过了需求的扩张速度[17]，就会引发企业产能利用率的下降，加剧企业产能过剩。综上所述，本文提出假设1。
H1：高管政治晋升预期会降低企业产能利用率，加剧产能过剩。
以上从国有企业高管“准官员”的角度，分析了不同政治晋升预期的管理者会对企业产能利用率产生不同的影响。然而考虑到国有企业高管同时具备“准官员”和“职业经理人”特征，国有企业高管行为可能同时受到不同激励机制的影响[6]。高管激励机制主要包括以政治晋升为代表的隐性激励和以货币薪酬为代表的显性激励，步丹璐等[9]研究发现在中国这两种激励方式具有替代效应。这将导致不同薪酬激励情况下，国有企业高管政治晋升预期对企业产能利用率的影响可能存在明显差异。在“限薪令”的背景下，国企高管薪酬很大程度上被限制，不由高管主观决定，因此政治升迁等隐性激励方式成为国企经理人的主要激励手段，高管也往往把升官提干作为其职业生涯的主要追求目标，晋升激励在高管效用函数中逐渐发挥主要作用[13]。结合薪酬激励与政治晋升激励的替代关系，预测“限薪令”政策生效后，高管政治晋升预期对企业产能过剩的影响会更为显著。基于以上分析，本文提出假设2。
H2：在国企高管政治晋升预期对企业产能利用率的影响中，“限薪令”政策有着正向调节作用。
三、研究设计
（一）样本选择和数据来源
本文选取2007—2018年国有煤炭企业上市公司为初始样本，剔除了ST、？觹ST企业以及相关数据缺失的企业。同时为避免极端值对本研究的影响，本文对连续变量进行了Winsorize处理，通过CSMAR、CCER数据库以及公司年报获得产能过剩以及高管政治晋升预期的相关信息，前任高管晋升信息通过纯手工整理获得，其他信息来源于新浪财经、百度等网站。
（二）变量设计
1.高管政治晋升预期。杨瑞龙等[6]认为上级政府对于国企高管的任命大都体现在董事长的变动上，总经理大都是接替升迁或离职的董事长，不能充分体现国资委、中组部以及各级政府作为国企人事管理者的意志。参考钱爱民等（2018）、周萍华等（2017）、李莉等（2018）的研究，本文采用董事长的政治晋升预期衡量高管政治晋升预期。借鉴杨瑞龙等（2013）、曹伟等（2016）的研究，从以下四个方面量化董事长政治晋升预期：
（1）企业业绩（POE）。党的十一届三中全会以来，经济改革和发展是整个国家的头等大事，经济指标的重要性也就不言而喻了，企业绩效是反映国企高管任职情况、影响国企高管晋升概率的重要代表，在国企高管考核中起着不可替代的作用[18，19]。《中央企业负责人经营业绩考核办法》明确规定，考核要以国有资本保值增值为导向，重点关注企业经济效益、资本回报水平，因此本文采用营业收入增长率作为公司业绩的替代变量，若当年大于行业均值，则POE取值为1，否则为0。
（2）高管年龄（Age）。曹伟等[20]收集整理国有上市公司高管的晋升数据发现，75%的国企高管获得晋升时还没到52岁。其他一些相关性研究也得到类似的结论，因此本文以52岁为分界线，如果当年董事长年龄小于等于52岁，Age赋值为1，否则赋值为0。
（3）高管学历（Edu）。已有研究发现，国家在提拔企业领导时，专业知识和学术背景是一个充分考量的因素[6]。关于建设干部队伍提出的“四化”，其中知识化、专业化都体现了党和国家对于任用干部学历和知识方面的要求和偏好。若高管具有硕士或博士学位及以上，Edu则赋值为1，否则为0。
（4）前任高管是否晋升（PI）。借鉴已有研究[6，11]，本文将高管主要是董事长的职位变动分为晋升与非晋升两类，具体划分标准如表1所示。如果高管当年7月份之前发生职位变更的，本年就归属于前任高管，7月份以后发生变动的，本年就是在任高管，若前任高管晋升，PI赋值为1，否则赋值为0。
借鉴曹伟等[20]、杨瑞龙等[6]的做法，采用下列公式衡量高管政治晋升预期：
Pro=POE+Age+Edu+PI
Pro∈[0，4]? （1）
2.產能过剩。产能利用率是测度是否存在产能过剩最直接最常用的指标，产能利用率过低是产能过剩的直接体现，可以直接反映产能过剩的程度。目前关于产能利用率有数据包络分析法（DEA）、随机前沿分析（SFA）、成本函数法、协整法、生产函数法、DSBM模型、调查法、固定资产收入比和资产周转率等一系列测度方法。由于前6种方法在测度产能利用率时把企业看作是一个“黑箱”，未涉及企业具体运作行为。而产能过剩终究是企业形成的，关于产能过剩的讨论需要回归到企业本身[1，21]。因此，本文借鉴修宗峰等[22]的研究，采用固定资产收入比（cu=年末固定资产净值/营业收入）衡量企业产能利用率，该指标越大，每一单位固定资产带来的营业收入越少，产能利用率越低，产能过剩越严重。
3.控制变量。参考以往文献，本文选用市场化进程（district）、第一大股东持股比例（share）、企业规模（size）、资产负债率（lev）、员工规模（staff）、企业上市年龄（Cage）、盈利能力（roa）、企业成长性（tobinq）以及年份效应（year）作为控制变量。
上述变量定义见表2。
（三）模型建立
基于上述分析，本文建立如下计量模型来考察高管政治晋升预期对企业产能过剩的影响：
cui，t=β0+β1Proi，t+β2districti，t+
β3sharei，t+β4sizei，t+β5levi，t+β6staffi，t+
β7Cagei，t+β8roai，t+β9tobinqi，t+∑year+
εi，t? ? （2）
为了考察“限薪令”政策在管理者政治晋升预期影响产能过剩中的调节作用，建立模型3：
cui，t=β0+β1Proi，t+β2Capi，t+
β3Proi，t×Capi，t+β4districti，t+β5sharei，t+
β6sizei，t+β7levi，t+β8staffi，t+β9Cagei，t+
β10roai，t+β11tobinqi，t+∑year+εi，t（3）
常风林等[19]研究发现，2009年《关于进一步规范央企负责人薪酬管理的指导意见》对高管薪酬未能发挥有效性，采用同样研究方法发现“限薪令2015”有效抑制了国有企业负责人薪酬的快速增长[23]。因此，本文借鉴常风林等的研究结果，以2015年为分界线，2015年以前年度Cap赋值为0，表示“限薪令”未发生作用;2015年以后年度Cap赋值为1，表明“限薪令”发生效力。用Cap表示“限薪令”政策，交叉项Pro×Cap用来考察高管政治晋升预期对企业产能过剩的影响将如何受“限薪令”政策的调节作用。
四、实证研究
（一）描述性统计
表3是各变量的描述性统计。固定资产收入比的最大值、最小值、标准差分别为5.780、0.038、0.652，这些数据说明国有煤炭行业间各企业的产能利用率相差较大。高管政治晋升预期最小值为0，最大值为4，标准差高达98.6%，表明不同的企业高管之间的晋升预期具有明显的差异性，Pro为0的高管基本没有政治晋升的愿景，而相反的Pro值为4的高管有强烈的政治晋升预期，这种较大的变动幅度有利于识别该因素对产能过剩的影响。第一大股东持股比例的最小值为18.94%，最大值为84.71%;资产负债率的最值分别为0.078和0.902;公司上市年限的最值分别为0和24;总资产收益率的最值分别为-0.235和0.266;托宾Q的最值分别为0.735和6.293，表明国有煤炭企业在股权集中度、资产负债情况、盈利情况、公司的成长性方面差异明显，经营情况有好有坏。企业规模的最值与均值差异较小，本文猜测可能都是国有控股，又属于同一行业，所以规模相近。
（二）相关性分析
表4是各變量的相关性分析。从表4可以看出，高管政治晋升预期与产能利用率之间存在一定的相关性，初步验证了H1。
（三）回归分析
表5列示了H1和H2的回归结果。（1）列是高管政治晋升预期与企业产能过剩的回归结果。高管政治晋升预期的回归系数为0.069，且在5%的水平显著，与H1相吻合，说明高管政治晋升预期与产能利用率呈负相关关系，高管政治晋升预期越强，企业产能利用率越低，越会加剧产能过剩。可能的原因在于扩张产能帮助政府分担政策性任务，迎合政府偏好，建立良好的政企关系，为日后的晋升铺路搭桥。这与徐业坤等[8]的研究结论保持一致。由上述可见，不同政治晋升预期的高管对企业产能过剩的影响不尽相同。
其他控制变量OLS回归结果表明：市场化进程、公司规模、资产负债率与产能利用率显著正相关，第一大股东持股比例、员工规模、企业上市年限、企业盈利性均与产能利用率显著负相关，企业成长性与产能利用率关系不显著。
表5列（2）和列（3）是政治晋升预期、“限薪令”政策与产能过剩的回归分析，政治晋升预期与“限薪令”政策的交互项系数为正，在1%的水平上显著。这意味着，相对于“限薪令”政策执行前，“限薪令”政策执行后，高管政治晋升预期对企业产能过剩作用更明显，与H2一致。上一部分已经验证高管政治晋升预期会降低企业产能利用率，加剧产能过剩，因此在“限薪令”的背景下，政治晋升预期会进一步加剧企业产能过剩。
五、稳健性检验
（一）变量替换
1.替代被解释变量。为保证结论的稳健性，本文进行了如下的稳健性检验，替换产能利用率衡量指标，选用（固定资产增长率+在建工程增长率）/营业收入增长率代替固定资产收入比来衡量产能利用的情况，结果如表6列（1）所示，政治晋升预期与产能过剩显著正相关，回归结果表明仍支持前文假设。
2.替代解释变量。参考步丹璐等[9]的研究，采用前任高管是否晋升作为现任高管政治晋升预期的替代变量进行重新衡量。结果如表6列（2）所示，高管政治晋升预期与产能利用率的回归系数为0.126，在10%的水平上显著，表明高管政治晋升预期与产能过剩呈正相关关系，与前文的回归结果基本一致，说明本文的研究结果较为稳健。
（二）内生性检验
为了避免双向因果关系以及解释变量存在的测量误差，本文选取滞后一期的高管政治晋升预期作为工具变量运用两阶段最小二乘法（TSLS）进行检验。这是因为，一方面，滞后一期的政治晋升预期与当期政治晋升预期有关，具有相关性;另一方面，滞后一期政治晋升预期已经形成，与当期扰动项无关，具有外生性，检验结果如表7所示，证实高管政治晋升预期会降低企业产能利用率，加剧产能过剩。
六、结语
本文运用政治锦标赛理论，以我国2007—2018年国有煤炭上市公司为样本，从高管异质性角度考察了高管政治晋升预期对企业产能过剩的影响。本文主要发现：高管政治晋升预期越强，越倾向于进行产能扩张，进而降低企业产能利用率，加剧产能过剩;进一步研究发现，“限薪令”政策的生效使得高管政治晋升预期对企业产能过剩的影响更加显著，薪酬的限制促使政治晋升对高管的激励作用增强，政治晋升预期更容易导致企业产能过剩。这些研究结论对于从微观层面理解产能过剩现象，进行去产能改革具有一定的参考意义。
根据上述的实证研究结果，本文的政策建议如下：第一，高管的经营决策会显著影响企业的产能状况，政治晋升激励在高管的效用函数又占有较高权重，因此可以通过完善高管晋升机制来改善产能过剩状况。在晋升考核中适当增加去产能相关指标的权重，加强高管晋升与去产能效果的挂钩程度，将国家的目标与高管自身的目标整合成一个统一体，从国家限制被动去产能转化为高管自身主动去产能以获取相应的收益，同时实现多方目标，这样有利于缓解并纠正高管政治晋升预期对产能过剩的扭曲程度。第二，目前高管的人事任免权掌握在上级政府手里，高管为获得晋升机会会主动迎合政府意志，从而可能产生不利于企业长远发展的后果。本文验证了高管政治晋升预期会降低企业产能利用率，加剧产能过剩，因此可以通过深化国企去行政化改革让国企高管通过“市场化原则”选拔，充分发挥市场在高管政治晋升中的作用，使得高管受到来自于地方政府的约束适当，不受制于地方官员的政治偏好。第三，“限薪令”政策对企业高管薪酬的限制难以发挥国企高管的企业家作用，对于高管的激励更多集中在政治晋升等隐性激励上，容易导致权力寻租的发生，应优化“限薪令”政策，高管薪酬的治理应坚持外部监管与内部治理相结合，建立与业绩相适应的薪酬制度。
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