《女性高管对企业环保投资的影响实证研究》8200字（论文）

女性高管对企业环保投资的影响实证研究目录TOC\o"1-2"\h\u25983女性高管对企业环保投资的影响实证研究 18464第1章实证结果及分析 1150831.1描述性统计分析 189321.2相关性分析 5145431.3回归分析 55731.4女性高管比例调节作用分析 10261951.5进一步研究 1348941.6稳健性检验 1729445第2章研究结论 2131142.1研究结论 2148912.2政策建议 22第1章实证结果及分析1.1描述性统计分析1.1.1被解释变量：企业环保投资企业环保投资的描述性统计结果如表1-1所示。单从样本的平均值来看，由于我国处理环保问题相对起步较晚，所以环保投资的平均值普遍偏低；然后观察数据的最大值和最小值，分别为23.1722和5.7071，两者之间的差距比较大，这说明我国上市公司的环保投资水平之间有一定差距；数据的标准差较大，说明企业环保投资在各公司之间的差异还是很大的，有的企业投入很大，有的企业投入很少，这可能和企业的文化有关。1.1.2解释变量在样本企业中，女性高管的比例均值为0.1841，中位数为0.1684，这表明在我国上市企业中，女性高管比例普遍偏低，出现这一情况可能是因为受中国传统文化的影响，女性在社会分工中会更加倾向于担任更多的家庭角色，比如照顾老人和孩子等。同时，女性高管占比最高为0.4137，标准差为0.0946，说明在我国上市公司中女性高管的比例普遍偏低，企业与企业之间没有很大的差距，但是随着时代的进步和社会分工的逐步发展，女性在企业内部治理中起到了不可或缺的作用。女性高管的学历的平均值为3.2102，中位数为3.3125，说明上市公司中女性高管的学历水平普遍较高，大多数都是大学及以上的水平，具备丰富的知识储备和很好的学习能力，标准差为0.4678，说明在我国上市公司中女性高管的受教育程度都很高，具备全面的知识水平，对于企业的发展决策有更好的认知水平。1.1.3控制变量高管团队均值为23，中位数为22，这说明我国上市公司中都拥有相对系统且结构相对完整的高管团队，标准差为2.7530，与中位数和均值相比偏小，这说明在我国上市公司中，各企业之间的高管规模差异不大，都拥有规模相似的高管团队；企业成长性均值为0.1520，中位数为0.1074，说明我国上市公司的成长性普遍偏低；公司规模的标准差为1.4590，并且最小值和最大值之间的差距不大，说明我国上市公司接近；资产负债率均值为0.4327，处在一个适度水平，但有的上市公司的资产负债率也高达0.9273，企业有过度的负债，具有很大的财务风险。表1-1描述性统计变量N最小值最大值平均值中位数标准差Epi29365.707123.172216.639316.80722.5273Fem_ra29360.01280.41370.18410.16840.0946Fem_term29360.21566.97142.86702.81421.4918Fem_edu29362.13444.34383.21023.31250.4678Fem_ovsea29360.00000.42860.22450.23651.4679Team29368.000078.000023.000022.00002.7530Growth2936-1.00231.31750.15200.10740.3293Age29360.00003.29572.54002.89070.4829Size293618.293025.824621.824121.74391.4590Lev29360.00460.92730.43270.42350.2209Roa2936-0.36210.24490.04020.03590.0497表1-2样本的pearson相关系数表EPIFem_raFem_termFem_eduFem_ovseaTeamAgeGrowthSizeLevRoa（1）EPI1（2）Fem_ra0.022*1（3）Fem_term0.095***0.061***1（4）Fem_edu0.114***0.192***0.604***1（5）Fem_ovsea0.045***0.059***0.139***0.233***1（6）Team0.097***0.013*-0.095**-0.062***0.057***1（7）Age-0.055***0.034***0.057***0.057**0.053***0.036*1（8）Growth0.006***0.001-0.0060.001-0.0030.0060.0101（9）Size0.272***0.027**0.098***-0.129*0.0040.270*0.389***0.0011（10）Lev-0.001**-0.018*0.004-0.015*-0.007-0.0090.239*-0.013-0.020**1（11）Roa0.012*0.0050.0030.0010.0020.0040.1440.0350.031*-0.030**1注：*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01

1.2相关性分析为了避免出现多重共线性的情况，本文利用pearson相关性分析法对所有研究变量进行初步的相关性检验，结果如表1-2所示，各变量间相关性系数绝对值都低于0.5，这说明所本文选择的变量之间没有出现很严重的共线性情况，同时这也表明文章选择的这些变量都是有效的变量，尽管相关性分析只能看出两个变量之间的相关性关系，并不能够直观系统地看出在模型中这些变量之间是否会产生相互的影响，但尽管如此，相关性分析也为文章后面的回归分析提供了充足的相关性证据。但是因为相关性检验没有考虑变量间的相互影响，说明的仅仅是单个变量与单个变量之间的相关关系，没有很强的说服力，仅仅只是一个初步的分析，而本文的研究目的是深入探讨女性高管与企业环保投资之间是否存在影响关系，所以需要在此基础上进行回归分析。1.3回归分析1.3.1女性高管对企业环保投资的影响鉴于相关性检验的局限性，其分析结果不具备说服力，因此在此基础上，需要进一步研究各变量之间的影响关系。本文通过建立多元回归模型，对选取的企业样本数据进行回归分析，为了更好的检验女性高管的比例以及个性特征（平均学历、平均任期以及海外经历）对企业环保投资的影响，先利用样本的平均值对各解释变量进行单变量回归分析，在此基础上再分别将女性高管人数占比（fem_ra）、女性高管平均学历（fem_edu）、女性高管任期（fem_term）和女性高管海外经历（fem_ovsea）与所有控制变量放入模型中进行多元回归，单变量回归结果如表1-3所示。1.3.2模型的构建为检验女性高管对于企业环保投资规模的影响，依据相关的解释变量与控制变量，本文的检验模型如下：模型（5.1）中引入女性高管比例作为解释变量，是为了分析女性高管的比例对于企业环保投资规模的影响：（5.1）模型（5.2）中引入女性高管的任期作为解释变量，是为了分析女性高管的任期对于企业环保投资规模的影响：（5.2）模型（5.3）中引入女性高管的教育背景作为解释变量，是为了分析女性高管的学历水平对企业环保投资规模的作用：（5.3）模型（5.4）中加入了女性高管的海外背景作为解释变量，是为了分析女性高管的海外经历是否会对企业的环保投资规模有影响：（5.4）（1）单变量回归具体来看，首先根据已有的数据，对解释变量进行单变量回归，结果如表1-3所示。女性高管比例与企业环保投资之间是正相关的，且结果在5%的显著性水平上显著，由此可以看出，企业女性高管比例越高，企业环保投资规模相对也越高；女性高管的任期与企业环保投资之间是正相关的，且在1%的显著性水平上显著，因此企业中女性高管的任期越长，那么企业的环保投资规模也会越高；观察女性高管学历和海外背景的回归结果发现，都与企业环保投资成正相关，且在1%的显著性水平上显著，说明女性高管的高学历以及海外背景都对企业环保投资规模有正向促进作用。表1-3单变量回归结果变量（Ⅰ）（Ⅱ）（Ⅲ）（Ⅳ）fe_ra98.3217**（2.01）续表变量（Ⅰ）（Ⅱ）（Ⅲ）（Ⅳ）fe_term5.9425***（2.68）fe_edu5.2671***（2.73）fe_ovsea71.0757***（2.94）_cons-2.7115***-4.1479***-3.0427***-3.4268***（-2.69）（-3.54）（-4.22）（3.34）YearYesYesYesYesInduYesYesYesYesN2936293629362936AdjR20.35810.36010.38060.3742注：*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01（2）多变量回归基于单变量分析的基础上，本部分通过添加控制变量来构建多元回归模型，进一步分析女性高管比例对于企业环保投资的影响结果。前文第4章中我们已经对相关控制变量进行定义，控制变量有：企业上市年限（age）、企业规模（Size）、企业资产收益率（Roa）、资产负债率（Lev）、高管团队规模（Team），将控制变量加入模型中进行回归，回归结果如表1-4所示。模型（5.1）是将相关控制变量与企业中女性高管的比例放入回归模型中，与企业的环保投资进行回归，回归结果说明女性高管平均任期和企业环保投资呈正相关关系，且结果在1%的显著性水平上显著。从社会伦理学出发，在履行社会道德方面，女性表现的要好于男性，有更强的同理心，女性高管在为企业制定投资决策时，会更多地考虑各利益相关者的诉求并且更愿意承担社会责任来使企业有一个良好的声誉。因此，本文假设1可以得到验证。模型（5.2）是将控制变量以及女性高管的平均任期放入回归模型中，与企业的环保投资进行回归，回归结果显示，女性高管的平均任期与企业环保投资呈正相关关系，其中回归系数为0.2709，t值为3.34，回归结果在1%的显著性水平上显著，这表明企业中女性高管任期越长，他们深知企业内外部的复杂情况，对市场的判断力更强，会更关心企业的长期发展，从而会加大企业在环保投资方面的投入，本文假设2得到验证；模型（5.3）是将对应的控制变量与女性高管平均学历放入回归模型中，与企业环保投资一起进行回归，回归结果显示女性高管的平均学历与企业环保投资呈正相关关系，回归系数为0.3263，t值为4.28，且在1%的显著性水平上显著，这说明女性高管的受教育程度越高，其知识储备也相对越丰富，分析以及处理复杂问题的能力越强，对于新理念和新发展战略的接受能力越强，投资眼界会也更长远，对国家生态文明建设理念的理解更加透彻，他们追求的不仅仅是眼前的理论，更关心的是企业持续稳定的发展，综合这些方面来看，他们更愿意发展“绿色经济”从而增加企业的环保投资，研究假设3得到验证；模型（5.4）是研究女性高管的海外经历对企业环保投资的影响，回归结果如下。回归结果显示，女性高管的海外经历与企业环保投资之间呈正相关关系，且结果在1%的显著性水平上显著，女性高管的海外经历可以使他们接触到不同的治理经验以及深入学习可持续发展理念，对于公司的可持续发展更加重视，相应地会增加企业在环境保护方面的投资，假设4得到验证。表1-4多变量回归结果变量（Ⅰ）（Ⅱ）（Ⅲ）（Ⅳ）fe_ra0.5937**（2.21）fe_term0.3441***（3.04）fe_edu0.4378***（4.72）fe_ovsea0.2865***（3.82）续表变量（Ⅰ）（Ⅱ）（Ⅲ）（Ⅳ）控制变量YesYesYesYes_cons-4.1479***-3.0427***-3.8219***-2.3947***（-3.54）（-4.22）（-3.77）（-3.31）YearYesYesYesYesInduYesYesYesYesN2936293629362936AdjR20.36010.38060.38560.3677注：*p<0.1，**p<0.05，***p<0.011.4女性高管比例调节作用分析1.4.1模型的构建在充分考虑到女性高管的个性特征在不同女性高管比例下的作用可能不一样，所以本章在前文的基础上，进行进一步的研究，深入分析是否女性高管的比例与个性特征之间是否存在调节作用。参考文章前面部分的模型，将女性高管平均任期（fem_term）、平均学历（fem_edu）和海外背景（fem_ovsea）分别与女性高管的比例进行交乘，建立模型（5.5）、（5.6）、（5.7）：（5.5）（5.6）（5.7）1.4.2调节作用实证结果及其分析通过建立模型进行回归，结果如表1-5所示。在模型（5.5）中，女性高管的比例与平均任期的交乘项在1%的显著性水平上显著，结果相较于模型（5.2）中，更显著了，这说明个性特征会促进女性高管比例对企业环保投资的影响，并且这种影响作用是明显的，可以验证本文的假设5；模型（5.6）中，女性高管的平均学历和比例的交乘项在1%的显著性水平上显著，说明公司中受教育程度高的女性高管的比例越高，对企业进行环保投资的促进作用越强，某种程度上说女性高管的比例会加大平均学历对于企业环保投资的作用效果，且这种影响是显著的，可以验证本文的假设6；模型（5.7）中，从回归结果来看，女性高管海外背景与女性高管比例交乘项在1%的显著性水平上显著，说明女性高管的比例能够显著增强女性高管海外背景对于企业环保投资的影响作用。拥有海外背景的管理层，能够学习到国外先进的投资经验，选择更合理的可持续发展战略，对于改善环境的积极性会更高，对于企业在环境保护方面投入的影响越强，因此能够验证本文的假设7。表1-5女性高管的调节作用回归结果变量（Ⅰ）（Ⅱ）（Ⅲ）fem_term0.2873***（3.25）fem_ra*fe_term0.3128***（3.08）fem_edu0.4259***（4.16）fem_ra*fe_edu0.4381***（4.75）fem_ovsea0.3137***（3.38）fem_ovsea*fem_ra0.2871***（4.38）续表变量（Ⅰ）（Ⅱ）（Ⅲ）fem_ra0.2037**0.3159**0.2416**（2.09）（2.17）（2.33）

控制变量YesYesYes_cons-3.7416***-3.8391***-3.7268***（-4.21）（-4.39）（-4.58）YearYesYesYesInduYesYesYesN293629362936AdjR20.38290.38510.3872注：*p<0.1，**p<0.05，***p<0.011.5进一步研究地区发展程度。我国疆土辽阔，不同地区之间的经济发展水平不同，市场化程度之间存在差异，可能会影响高管对于企业投资的决策选择。当公司所在地区的经济发展落后时，公司高管关心的可能在于当地经济的快速发展与公司的迅速扩张。比如会加大在基础建设上的投入，这些措施在某种程度上会挤出企业对于环境保护方面的投资。此外，从马斯洛的需求理论中，我们认识到人只有从基本生活需求中脱离出来时，才会出现更高层次的、更贴近市场化程度的需求。在一些发展比较落后的城市，当地的群众以及政府，会更关心如何快速的实现经济的增长，在环境质量方面的要求相对较少，这会使得企业受到监管的力度下降，从而会降低公司在环保方面的投资。换句话说，当公司所在城市的经济相对较发达时，不管是公司高管自己本身或者是当地政府、居民，在满足基本生活需求之外可能会产生其他方面的需求，比如会要求很高的环境质量等。因此，本文推测，当公司所在城市相对较发达时，女性高管对于企业环保投资的促进作用可能更明显。参考现有研究，根据市场化进程的不同，本文将样本分为两组，分为东部沿海和中西部两个样本组，并设置地区（Region）为虚拟变量。若上市公司是在东部沿海城市的Region取1，否则为0，构建回归模型（5.8）。产权性质。我国独特的制度背景，使得国有公司和非国有公司常常在人员管理、内部监督、人才选拔等诸多方面都存在差异，获取相关资源的方式也会不同，高管对企业决策的影响也会有差异。本文为了检验女性高管比例在国有公司和非国有公司对环保投资的影响差异，从企业产权性质层面对样本进行进一步的检验。本文引入企业产权性质虚拟变量（Property），国企性质取1，反之取0，构建回归模型（5.9）。1.5.1模型构建为检验地区市场化程度差异对女性高管比例与企业环保投资的影响作用，通过构建女性高管比例和地区的交乘项，建立模型来进行下一步回归分析，模型如下：（5.8）（5.9）1.5.2实证结果及分析本文在对样本根据地区差异分组后，建立交乘项进行回归分析。从表1-6回归结果可以得出，在东部沿海地区的公司中，女性高管对企业环保投资的促进作用在1%的显著性水平上显著，这种情况在中西部城市中却没有出现这种情况。我国疆土辽阔，特别是在新经济的背景下的转轨经济发展，中国各地区之间发展水平不同，东部沿海城市的经济形势好，市场化进程较高；而在我国中西部地区的城市，由于当地政府对土地拥有较高的控制力，政府对于市场的干预较高，经济发展中的非市场成分相对较多。这表现在：与市场化较高的城市相比，女性高管对企业环保投资的影响，在市场化程度更高的城市会更明显；另一方面，当地政府干预企业的程度越低，城市的司法相对更公平，环境方面的制度也会更加完善，管理层的决策权力也越大（张三保，2012）。女性高管影响环保投资的重要因素是要建立在管理者对于企业的决策有一点权力，会对企业环保投资的实施以及投入规模产生影响。在相对发达的地区，管理者在选择企业投资决策时所遭受的政府方面的外部约束较低，此时女性高管对企业环保投资的促进效应会更大。本文在对样本根据产权性质进行分组以后，通过构建交乘项，来检验不同产权性质下女性高管比例对企业环保投资的影响，进一步研究的分组检验结果如表1-6所示。从回归结果来看，在国有公司的样本中，交乘项的结果在1%的显著性水平下显著。新经济形势以来，我国正处在经济发展转型的重要阶段，大部分的上市企业的运营都或多或少地受到地方的干预。而且我国大多数的上市企业都会受到国家相关机关的监督，从本质上说也是属于国有公司，公司的决策权力以及运营权会很大程度上被政府掌握。国家顺利实施可持续发展的关键因素是要大力发展生态文明建设，国有公司作为受国家管控的企业理所应当的要承担起社会责任，因此在企业环保投资方面的投入也会高于非国有公司，女性高管对企业环保投资的影响在国有企业中更显著。表1-6进一步研究分组检验结果变量东部地区国有企业fem_ra*Region0.3149***（3.57）Region0.2368**Property（2.15）0.1628***（3.03）fem_ra*Property0.1902***（2.89）fem_ra0.2548**0.2279**（2.07）（2.38）控制变量YesYes_cons-4.2358***-4.3662***（-4.19）（-4.28）YearYesYesInduYesYesN29362936AdjR20.37460.3725注：*p<0.1，**p<0.05，***p<0.011.6稳健性检验借鉴唐国平（2013）研究做法，本文的稳健性检验采用的是用环保投资占总资产的比例来替代环保投资的总额。对前面小结所作的模型回归进行稳健性检验，所得到的回归结果和前文所得到的结论相同。和前文一样，首先对各研究变量进行相关性检验，检验结果显示各变量间的回归系数绝对值都小于0.5，即变量间没有多重共线性的问题。女性高管稳健性检验、女性高管调节作用稳健性检验、地区和产权性质稳健性检验的回归结果如表1-7、表1-8、表1-9所示，结果与前文一致。表1-7女性高管稳健性检验变量（Ⅰ）（Ⅱ）（Ⅲ）（Ⅳ）fem_ra0.0326**（2.14）fem_term0.0284***（2.93）fem_edu0.0472***（4.35）fem_ovsea0.0292***（3.47）控制变量YesYesYesYes_cons-3.2846***-3.4219***-3.3776***-3.3621***（-4.83）（-4.45）（-4.17）（-4.37）YearYesYesYesYesInduYesYesYesYesN2936293629362936AdjR20.38360.38120.38460.3873注：*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01表1-8女性高管调节作用稳健性检验变量（Ⅰ）（Ⅱ）（Ⅲ）fem_term0.0432***（3.46）fem_ra*fe_term0.0329***（3.25）fem_edu0.0357***（4.39）fem_ra*fe_edu0.0472***（4.13）fem_ovsea0.0372***（3.18）fem_ra*fem_ovsea0.0359***（4.21）fem_ra0.0359**0.0338**0.0417**（2.25）（2.37）（2.06）控制变量YesYesYes_cons-3.4673***-3.3748***-3.1629***（-3.28）（-3.19）（-3.42）YearYesYesYesInduYesYesYesN293629362936AdjR20.37250.37420.3714注：*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01表1-9地区、产权性质稳健性检验变量东部地区国有企业fem_ra*Region0.0328***（3.42）Region0.0284**（2.28）fem_ra*PropertyO.0237***（3.08）Property0.0394***（3.15）fem_ra0.0226**0.0257**（2.15）（2.01）控制变量YesYes_cons-3.2578***-3.3372***（-3.26）（-3.42）YearYesYesInduYesYesN29362936AdjR20.37320.3719注：*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01第2章研究结论2.1研究结论“绿色发展“理念渐入人心，但是在发展经济的前提下如何做到环境的保护是我国目前亟待处理的问题。公司在生产产品的同时对环境造成破坏，理所应当承担保护环境的责任。本文通过梳理学者对于环保问题的相关研究发现，政府在环保方面起绝对主导作用，现有研究重心在于外部环境管理制度对企业环保投资的影响。换句话说，公司的投资决策受外部宏观政策的影响，企业内部高管依据政府的政策，制定和政策相适应的决策。此外，基于高阶理论视角提出的高管团队个性特征和企业环保投资的分析模型中，给本文指明了研究方向。在这个理论分析框架中，公司管理层的个人背景特征会对企业的环保投资产生很大的影响。因此，本文研究企业内部的影响因素，从公司的内部治理出发，提出相关研究假设，系统全面地研究女性高管对企业环保投资的影响。基于高阶理论这些理论以及参考已有的文献，本文前后提出7个研究假设。女性高管比例和女性高管背景特征方面（平均学历、平均任期、海外背景）都与企业的环保投资行为之间存在显著的正向的关这4个假设；而后在女性高管比例的调节方面又提出了3个假设，研究女性高管的比例是否会对女性高管背景特征影响企业环保投资产生调节作用。本文对相关研究假设进一步进行实证分析，选取了2010-2019年披露环保投资的A股上市公司数据作为本文的研究样本，先后进行统计分析，得出如下的结果：第一，女性高管的比例和企业环保投资规模之间存在正相关关系。由于性别方面存在先天的差异，相较于男性高管，女性常常会更具有同理心，会很好地满足各利益相关者的要求承担。因此，高管团队中女性高管的比例越高，企业环保投资的规模越大。第二，女性高管的平均任期和企业环保投资规模之间存在显著正相关关系。女性高管的