張俊芝，谷杉杉

(中國礦業(yè)大學(北京) 管理學院，北京 100083)

一、問題的提出

作為連接股東與經(jīng)理層的中樞，董事會既是代理人，又是委托人，其通過集合各種資源為企業(yè)決策提供監(jiān)督和咨詢服務，這些資源包括董事的職業(yè)經(jīng)驗、知識技能和社會關系[1]。在中國，董事長擁有比總經(jīng)理更大的權力，董事會甚至掌握著公司的日常經(jīng)營決策權，其治理效率的高低最終將影響股東利益和公司業(yè)績[2]。

已有研究表明，董事會特征對董事會治理效率具有一定影響[3-4]，關于董事會規(guī)模、董事會會議次數(shù)、董事會持股、董事長與總經(jīng)理是否二職合一和獨立董事占比等董事會特征的相關研究較多，對董事特征的研究相對較少。本文重點關注董事特征，并結合中國國情，將董事特征定義為董事長、副董事長、執(zhí)行董事和非執(zhí)行董事的性別、年齡、學歷、政治背景和學術背景。

風險承擔是指企業(yè)在決策過程中對高風險、高收益項目的偏好，是企業(yè)治理效率的重要組成部分[5]。John等[6]認為，風險承擔水平能提高社會生產(chǎn)效率。但是，李小榮和張瑞君[7]認為，過度的風險承擔也將導致嚴重的經(jīng)濟后果，甚至許多人將金融危機歸因于企業(yè)過度風險承擔。此外，解維敏和唐清泉[8]認為，風險承擔行為具有較大的信息不對稱性，企業(yè)風險承擔能力受到企業(yè)治理機構所獲取資源的影響，作為公司治理的核心機制，董事特征必然會影響企業(yè)風險承擔能力。

綜上所述，本文主要提出如下問題：董事特征是否對企業(yè)風險承擔能力存在影響？其作用機制如何？為了解決以上問題，本文以2008—2017年中國滬深A股非金融類上市公司共11 010個樣本作為研究對象進行研究。本文可能有以下學術貢獻：一是突破傳統(tǒng)對董事會外部結構的研究，從董事會內部董事特征以及社會網(wǎng)絡關系視角，將研究重點由董事會的外在約束條件轉移至董事特征，關注董事本身。二是通過董事特征和董事網(wǎng)絡等外在表現(xiàn)，了解企業(yè)風險承擔能力，進而預測企業(yè)發(fā)展趨勢，為企業(yè)戰(zhàn)略制定和經(jīng)營風險控制提供參考。三是從企業(yè)所有者角度出發(fā)，掌握董事特征、董事網(wǎng)絡與企業(yè)風險承擔能力的關系，為選擇符合戰(zhàn)略發(fā)展的董事提供理論依據(jù)和現(xiàn)實借鑒。

二、理論分析與研究假設

(一)董事特征與企業(yè)風險承擔能力的關系

隨著中國女性社會地位的不斷提升，女性董事也越來越多，但是傳統(tǒng)的“男主外、女主內”觀念依舊影響著現(xiàn)代人的思想，同樣的晉升機會女性需要更加謹慎和努力，女性的這一特質，在工作上則表現(xiàn)出更為保守和客觀，在信息的獲取和分析方面具有謹慎性，相同情況下，女性比男性的風險厭惡程度更高[9]。相反，男性對風險承受能力更高，在作決策時更為激進，導致男性董事的過度自信[10]?；诖耍P者提出如下假設：

假設1：女性董事占比越高，企業(yè)風險承擔能力越弱。

一般認為，年齡較大的董事工作經(jīng)驗和人生閱歷較為豐富，辦事穩(wěn)重，但相對保守，對高風險、高收益項目大多表現(xiàn)出規(guī)避的態(tài)度，面對新問題顯得信心不足；年輕人學習能力較強，有冒險精神，勇于創(chuàng)新，能適時調整公司策略。Wiersema和Bantel[11]驗證了平均年齡較小的團隊敢于冒險，善于發(fā)現(xiàn)和把握機會。李維安等[3]將董事會年齡異質性作為研究對象，認為年齡越大的董事會成員決策越保守。基于此，筆者提出如下假設：

假設2：董事平均年齡越大，企業(yè)風險承擔能力越弱。

學歷是受教育程度的直觀表現(xiàn)，學歷越高，代表董事理論知識越豐富，接受了系統(tǒng)的戰(zhàn)略決策思維的培養(yǎng)。但是，較高的教育程度會固化董事的思維，使其在決策過程中缺少變通。相比于高學歷的董事，同樣的年齡段中，低學歷董事由于工作較早，積累了豐富的工作經(jīng)驗，具有更強的風險識別和分析處理能力，在決策過程中表現(xiàn)出開放的態(tài)度，因而更偏好高風險、高收益項目，風險承擔能力也越高。Bantel[12]發(fā)現(xiàn)，高管團隊的教育程度對其決策具有重要影響。Johnson和 Powell[13]將樣本按照受教育程度分成兩組進行研究的結果表明，受教育程度會影響實驗者的風險偏好。李維安等[3]驗證了董事會成員教育異質性與銀行風險承擔顯著負相關?；诖?，筆者提出如下假設：

假設3：董事學歷越高，企業(yè)風險承擔能力越弱。

首先，對于現(xiàn)任政府官員的董事，一方面，可以根據(jù)國家形勢為企業(yè)規(guī)劃相應的戰(zhàn)略目標，使企業(yè)順應形勢健康發(fā)展；另一方面，可以根據(jù)企業(yè)具體情況爭取多方面的政策傾斜，如進入行業(yè)壁壘、融資便利和政府補貼等[14]。其次，對于退休的政府官員，由于多年從事政治工作，較好地掌握了國家政策及發(fā)展方向，多年的工作經(jīng)驗使其積累的豐富人脈資源也可以為公司所用[4]。最后，無論官員在任與否，都可以使企業(yè)與政府溝通的過程更加順暢，增強了企業(yè)承擔風險能力。另外，由于企業(yè)聘用政府官員主要看中了其人脈資源和政治素養(yǎng)，這可能導致具有政治背景的董事在客觀上不具備監(jiān)督管理層的基本能力[15]，導致企業(yè)風險承擔能力上升?；诖?，筆者提出如下假設：

假設4：具有政治背景的董事占比越高，企業(yè)風險承擔能力越強。

具有學術背景的董事由于其從事與企業(yè)相關的科研工作，對企業(yè)外部相關政策非常熟悉，能運用現(xiàn)有政策為企業(yè)謀求更大的發(fā)展空間。但是，由于具有學術背景的董事對企業(yè)內部運行機制了如指掌，因而當管理層作出激進決策時可以做到及時監(jiān)督，從而使企業(yè)規(guī)避風險。Peterson和Philpot[16]認為，具有學術背景的董事能獲得更多的信息和具有更廣泛的視角，進而控制企業(yè)風險。基于此，筆者提出如下假設：

假設5：具有學術背景的董事占比越高，企業(yè)風險承擔能力越弱。

(二)董事特征、董事網(wǎng)絡與企業(yè)風險承擔能力的關系

董事的個體特征影響董事網(wǎng)絡的形成。董事網(wǎng)絡是指一家公司的董事同時兼任其他公司的董事而形成的網(wǎng)絡結構[17]。董事的聲譽和能力是影響股東大會聘用董事的重要因素。首先，“質量假說”認為，董事為了維持或提升聲譽會更加努力地工作，因而較高的聲譽通常被認為具有較強的監(jiān)督和咨詢能力。其次，董事的能力與其年齡、性格、受教育程度、政治職務和工作經(jīng)歷等特征息息相關，董事的能力決定其是否能充分發(fā)揮監(jiān)督和咨詢職能，是否能為企業(yè)創(chuàng)造價值。作為董事聲譽和能力的外在表現(xiàn)，董事特征是股東大會聘用董事的決定因素之一，也是董事網(wǎng)絡影響因素之一。

董事網(wǎng)絡對企業(yè)風險承擔具有重要影響。首先，董事網(wǎng)絡通過企業(yè)的信息和資源影響企業(yè)風險承擔能力。風險承擔行為具有較大的信息不對稱性，企業(yè)所能獲取信息和資源的多少影響著企業(yè)風險承擔能力[18]。一方面，作為一種非正式的制度結構，董事網(wǎng)絡可以通過企業(yè)之間資源的相互利用來獲取信息，降低企業(yè)間的信息不對稱[19]；另一方面，董事網(wǎng)絡可以促成更多的企業(yè)間合作，董事網(wǎng)絡的資源配置效應，也能方便企業(yè)以更低的成本獲得更多的資源[20]。其次，董事網(wǎng)絡通過董事會職能的發(fā)揮影響企業(yè)風險承擔能力。董事會具有咨詢和監(jiān)督職能[21]，董事網(wǎng)絡不僅可以通過提供有關行業(yè)趨勢和制度變革等方面的信息[22]，降低企業(yè)間的信息不對稱程度，更好地發(fā)揮董事會的咨詢職能，而且處于網(wǎng)絡中心位置的董事具有掌握關鍵信息的優(yōu)勢，能為企業(yè)提供更具戰(zhàn)略指導意義的咨詢[23]。同時，由于董事親自參與了某一企業(yè)的風險決策過程，當其在其他企業(yè)遇到類似情況時，相關經(jīng)驗的積累會使得目標企業(yè)作出更明智的風險決策[24]?；诖?，筆者提出如下假設：

假設6：董事網(wǎng)絡在董事特征對企業(yè)風險承擔能力的影響過程中具有中介效應。

三、研究設計

(一)數(shù)據(jù)來源

本文選取了2008—2017年中國滬深A股上市公司數(shù)據(jù)，考慮到數(shù)據(jù)的有效性，借鑒已有相關研究的樣本篩選標準：剔除金融業(yè)相關樣本；剔除同時發(fā)行 B、H 股的公司；剔除 ST、*ST 公司；剔除存在缺失數(shù)據(jù)的公司。根據(jù)上述篩選原則，共得到1 878家上市公司共計11 010個樣本觀測值。本文所有數(shù)據(jù)均來源于國泰安經(jīng)濟金融研究數(shù)據(jù)庫 CSMAR 和 Wind 資訊金融終端。個別數(shù)據(jù)(上市年限和董事網(wǎng)絡等)根據(jù)原始數(shù)據(jù)計算獲得。

(二)變量選取

1.因變量：企業(yè)風險承擔能力(RT)

2.自變量：董事特征

借鑒周澤將等[4]的研究，董事性別(Gen)和董事年齡(Age)分別用女性董事占比和董事平均年齡衡量；借鑒李維安等[3]的研究，董事學歷(Edu)具體分為中專及中專以下學歷、大專、本科、碩士研究生和博士研究生，分別取值為1—5，并計算董事學歷的平均值；借鑒余明桂和潘紅波[26]的研究，若董事曾經(jīng)或現(xiàn)在任職政府部門或者軍隊，則董事具有政治背景，并用具有政治背景的董事占比衡量董事政治背景(Fgo)；若董事在高校、科研機構任職和在協(xié)會從事研究，則認為董事具有學術背景，并用具有學術背景的董事占比衡量董事學術背景(Aca)。

3.中介變量：董事網(wǎng)絡(Net)

處于網(wǎng)絡中心位置的董事具有掌握關鍵信息的優(yōu)勢，能為企業(yè)提供更具戰(zhàn)略指導意義的咨詢。通常董事網(wǎng)絡由其中心度表示，包括程度中心度、接近中心度和中介中心度。其中，中介中心度指董事在董事網(wǎng)絡中的位置，即網(wǎng)絡中其他董事要傳遞信息或資源，是否一定要通過某一董事才能實現(xiàn)[27]，符合本文對董事網(wǎng)絡的定義。因此，本文選擇中介中心度作為董事網(wǎng)絡的代理變量，并借鑒邢秋航和韓曉梅[28]的研究，運用Pajek軟件計算其數(shù)值。

4.控制變量

本文控制變量包括董事會層面和公司層面。董事會層面包括：董事會規(guī)模(Sca)，用董事會董事的數(shù)量衡量；董事長與總經(jīng)理二職合一(Dual)，若董事長與總經(jīng)理為同一人，賦值為1，否則賦值為0。企業(yè)層面包括：企業(yè)規(guī)模(Size)，用當年總資產(chǎn)的自然對數(shù)衡量；企業(yè)成長性(Gro)，用營業(yè)收入的年度增長率衡量；上市年限(Last)，用(研究年份-上市年份+1)衡量；高管薪酬(Comp)，用(前三名高管薪酬+1)的自然對數(shù)衡量；資產(chǎn)負債率(Debt)，用負債總計/總資產(chǎn)×100%衡量；流動比率(Cacl)，用流動資產(chǎn)/流動負債×100%衡量；第一大股東持股比例(Top1)，用第一大股東持股/總股數(shù)×100%表示；企業(yè)性質(State)，若為國有性質，賦值 1，否則賦值為 0。同時將行業(yè)和年份作為控制個體和時間的虛擬變量。

(三)模型設定

1.基準模型

為了檢驗假設1—假設5，本文構建如下基準模型：

(1)

其中，i和t分別表示企業(yè)和年份；CV表示董事會層面和公司層面的控制變量;Ind和Year分別表示行業(yè)和年份固定效應；ε表示隨機擾動項。

2.中介效應模型

本文參考溫忠麟和葉寶娟[29]的中介效應分析方法，增加模型(2)和模型(3)檢驗假設6：

(2)

(3)

表1為本文主要變量的描述性統(tǒng)計。

表1主要變量的描述性統(tǒng)計(N=11 010)

從表1可以看出，企業(yè)風險承擔能力的代理變量股票回報率最大值為2.5425，最小值為0.0155，均值為0.5973，中位數(shù)為0.4360，說明企業(yè)風險承擔能力具有較大差異。女性董事占比仍比較低，平均占比13.79%；董事平均年齡為51歲，最小年齡為36歲，最大年齡為65歲，說明大多數(shù)企業(yè)董事平均年齡較大；董事學歷平均值為3.7293，中位數(shù)為3.7500，說明多數(shù)董事本碩學歷居多，且企業(yè)在董事學歷要求上達成共識；董事政治背景占比最小值為0，最大值為93.7500，波動非常大，這與企業(yè)性質及其發(fā)展方向密切相關；與董事政治背景相同，董事學術背景波動也非常大，這與企業(yè)所屬行業(yè)密切相關。

四、實證結果分析

在進行實證分析前，對變量在1%和99%水平上進行縮尾處理，以減小異常值的影響。相關性分析顯示相關性系數(shù)均未超過0.6000，不存在嚴重的多重共線性問題，可以進行實證分析。(1)限于篇幅，相關性分析結果未在正文列出，留存?zhèn)渌鳌?/p>

(一)基準模型回歸結果分析

表2中模型(1)是本文的基準模型回歸結果。

表2基準模型和中介效應模型回歸結果(N=11 010)

根據(jù)表2模型(1)的回歸結果，董事平均年齡越高，企業(yè)風險承擔能力越弱，假設2得以驗證。具有政治背景的董事占比越高，企業(yè)風險承擔能力越強；具有學術背景的董事占比越高，企業(yè)風險承擔能力越弱，假設4和假設5得以驗證。董事性別和董事學歷與企業(yè)風險承擔能力正相關，但并不顯著，假設1和假設3沒有得到驗證。假設1沒有得到驗證的原因可能是由于女性董事過于謹慎，當遇到突發(fā)事件時，女性的優(yōu)柔寡斷可能會錯失良機，而男性的果敢則能使公司迅速作出反應而及時止損。假設3沒有得到驗證的原因可能是對于學歷較高的董事而言，大多決策都是其自身所熟知和擅長的決策，當面對熟悉領域時，高學歷董事更傾向于選擇高風險、高收益的項目，盡管可能由于過度自信導致決策失敗，這與周澤將等[4]的分析結果相同。

(二)穩(wěn)健性檢驗

本文企業(yè)風險承擔能力是由考慮股票紅利再投資的股票回報率計算所得，參考張敏等[30]的方法，將其替換為不考慮股票紅利再投資的股票回報率，并對上述回歸模型進行檢驗。穩(wěn)健性檢驗結果與基準回歸結果基本相同，說明本文結論具有很好的穩(wěn)健性。(2)限于篇幅，穩(wěn)健性檢驗結果未在正文列出，留存?zhèn)渌鳌?/p>

(三)中介效應檢驗結果分析

為了進一步分析董事特征對企業(yè)風險承擔能力的作用機制，本文將董事網(wǎng)絡作為中介變量進行回歸分析，結果如上文表2所示。從表2模型(2)的回歸結果可以看出，董事平均學歷越高、具有政治背景和學術背景的董事占比越高，董事網(wǎng)絡中心度越高。其中，對董事網(wǎng)絡影響最大的為董事平均學歷，董事平均學歷升高一個等級，董事網(wǎng)絡中心度提升0.1%；政治背景的回歸系數(shù)為2.16E-5。從上文表2模型(3)的回歸結果可以看出，在加入董事網(wǎng)絡的影響后，董事的年齡、政治背景、學術背景和董事網(wǎng)絡均對企業(yè)風險承擔能力有顯著影響。

根據(jù)上文表2模型(1)、模型(2)和模型(3)的回歸結果，結合上文溫忠麟和葉寶娟[29]中介效應的驗證步驟可知，董事網(wǎng)絡在董事學歷對企業(yè)風險承擔能力的影響過程中存在遮掩效應，同時由于在模型(3)董事學歷對企業(yè)風險承擔能力影響不顯著。因此，在董事學歷對企業(yè)風險承擔能力的影響過程中，董事網(wǎng)絡并不是唯一的中介變量，還存在其他與董事網(wǎng)絡作用相反的中介變量。模型(3)中董事的政治背景和學術背景對企業(yè)風險承擔能力的影響顯著，說明直接效應顯著，還可能存在其他中介變量，進一步檢驗可知，模型(2)中董事政治背景的回歸系數(shù)為2.16E-5，與模型(3)中董事網(wǎng)絡的回歸系數(shù)1.4092的乘積為正號，與模型(3)中董事政治背景的回歸系數(shù)同號，說明董事網(wǎng)絡在董事政治背景對企業(yè)風險承擔能力的影響過程中存在部分中介效應，中介效應占總效應的比重為2.16E-5×1.4092/0.0008=3.80%。模型(2)中董事學術背景的回歸系數(shù)為5.76E-5，與模型(3)中董事網(wǎng)絡的回歸系數(shù)1.4092的乘積為正號，與模型(3)中董事學術背景的回歸系數(shù)異號，說明董事網(wǎng)絡在董事學術背景對企業(yè)風險承擔能力的影響過程中同時存在遮掩效應，根據(jù)Bootstrap檢驗結果，中介效應占直接效應的比重為5.76E-5×1.4092/5.92E-4=13.70%。

由于上文表2模型(3)中董事性別和董事年齡的回歸系數(shù)不顯著，需要進行Bootstrap檢驗。本文使用Stata軟件，采用修改后的Bootstrap方法進行檢驗，其中，設定樣本容量為5 000，置信區(qū)間為95%。對董事性別進行Bootstrap檢驗的結果顯示，在置信區(qū)間(LLCI=-5.10E-5，ULCI=1.08E-5)中包含0，中介效應不顯著，即董事網(wǎng)絡在董事性別對企業(yè)風險承擔能力的影響過程中不存在中介效應。對董事平均年齡進行Bootstrap檢驗的結果顯示，在置信區(qū)間(LLCI= -3.12E-5，ULCI=1.64E-4)中包含0，說明中介效應不顯著，即董事網(wǎng)絡在董事年齡對企業(yè)風險承擔能力的影響過程中不存在中介效應。對模型進行穩(wěn)健性檢驗，結果仍與基準回歸結果相同。

五、拓展性研究

本文進一步對董事特征與企業(yè)風險承擔具體方式的關系進行研究?？紤]到企業(yè)風險承擔具體方式主要表現(xiàn)在融資行為和企業(yè)投資兩個方面。為了考察董事特征對企業(yè)融資行為和投資行為的具體影響，參考張敏等[30]的方法，將被解釋變量企業(yè)風險承擔能力(RT)替換為衡量企業(yè)融資水平的財務杠桿(Lev)、衡量企業(yè)投資水平的研發(fā)投入(R&D)和資本支出(Cap)。其中，企業(yè)財務杠桿取用企業(yè)期末總負債與總資產(chǎn)比值衡量，企業(yè)的研發(fā)投入用本期新投入研發(fā)的自然對數(shù)衡量，企業(yè)的資本支出用購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)所支付現(xiàn)金之和的自然對數(shù)衡量。企業(yè)財務杠桿越高，即企業(yè)負債越重，從而說明企業(yè)融資水平越高；企業(yè)的研發(fā)投入和資本支出越多，即企業(yè)研發(fā)支出的增長越快，長期資本性支出越多，從而企業(yè)投資水平越高。董事特征與企業(yè)風險承擔具體方式的回歸結果如表3所示。

表3董事特征與企業(yè)風險承擔具體方式的回歸結果(N=11 010)

根據(jù)表3的回歸結果，董事的年齡、學歷、學術背景和政治背景對企業(yè)財務杠桿均有顯著影響，其中，董事平均年齡與企業(yè)財務杠桿顯著正相關，董事的學歷、政治背景和學術背景與企業(yè)財務杠桿顯著負相關，說明董事的平均年齡越高、平均學歷越高，具有政治背景和學術背景的董事占比越高，企業(yè)的負債越高，融資水平越強。進一步對企業(yè)財務杠桿進行Bootstrap方法驗證，0均包含在置信區(qū)間LLCI和ULCI中，因而董事網(wǎng)絡在董事特征對企業(yè)財務杠桿的影響過程中不存在中介效應。(3)限于篇幅，拓展性研究的檢驗結果未在正文列出，留存?zhèn)渌鳌?/p>

董事的年齡、學歷、學術背景和政治背景對企業(yè)研發(fā)投入均有顯著影響，其中，董事政治背景與企業(yè)研發(fā)投入顯著負相關，即具有政治背景的董事占比高的企業(yè)研發(fā)投入增長緩慢；董事的年齡、學歷和學術背景與企業(yè)研發(fā)投入顯著正相關，說明董事的平均年齡、平均學歷越高，具有學術背景的董事占比越高，企業(yè)研發(fā)投入增長越快。董事網(wǎng)絡在董事的學歷、政治背景和學術背景對企業(yè)研發(fā)投入的影響過程中具有中介效應，其中，對董事的學歷和學術背景具有部分中介效應，中介效應占總效應的比重分別為2.03%和6.29%；董事網(wǎng)絡在董事政治背景對企業(yè)研發(fā)投入的影響過程中同時存在遮掩效應，中介效應占直接效應的比重為1.50%。進一步對企業(yè)研發(fā)投入進行Bootstrap方法驗證，在對董事性別進行Bootstrap驗證結果的置信區(qū)間(LLCI=-0.0002，ULCI=-6.28E-6)中不包含0，說明間接效應顯著，中介效應大小為-1.14E-4;控制了中介變量董事網(wǎng)絡后，董事性別對企業(yè)研發(fā)投入回歸系數(shù)的置信區(qū)間(LLCI=-0.0042，ULCI=-0.0005)中不包含0，直接效應顯著，由于間接效應與直接效應的符號相同，因而存在中介效應，中介效應占總效應的比重為4.65%；在對年齡進行Bootstrap驗證結果的置信區(qū)間(LLCI=-2.90E-5，ULCI=7.84E-4)中包含0，中介效應不顯著。

董事政治背景與企業(yè)資本支出顯著正相關，即具有政治背景的董事占比越高，企業(yè)資本支出越多。進一步進行Bootstrap方法驗證，0均包含在置信區(qū)間LLCI和ULCI中，因而董事網(wǎng)絡在董事特征對資本支出的影響過程中不存在中介效應。

六、研究結論與啟示

本文以2008—2017年滬深A股非金融類上市公司為研究對象，使用社會網(wǎng)絡分析法量化董事網(wǎng)絡，以董事特征—董事網(wǎng)絡—企業(yè)風險承擔能力為研究框架，采用中介效應模型分析董事特征對企業(yè)風險承擔能力的影響及作用機制。研究結果顯示：董事政治背景與企業(yè)風險承擔能力正相關，而董事的學術背景和年齡與企業(yè)風險承擔能力負相關；董事網(wǎng)絡在董事政治背景對企業(yè)風險承擔能力的影響過程中存在部分中介效應，在董事學術背景對企業(yè)風險承擔能力的影響過程中存在遮掩效應；在董事特征對企業(yè)風險承擔能力具體方式的影響中，董事網(wǎng)絡也在一定范圍內存在中介效應。

基于上述研究，筆者得出以下啟示：首先，對于企業(yè)所有者而言，企業(yè)戰(zhàn)略的順利實施，離不開董事會的監(jiān)督和咨詢，了解董事特征與企業(yè)風險承擔能力的關系，可以為董事的選擇提供理論依據(jù)和現(xiàn)實借鑒。其次，對于董事個人而言，由于性別和年齡無法改變，是否在政府任職也并非自己所能決定，董事可以通過提升學歷和學術背景來提高網(wǎng)絡中心度，使自己獲取更多信息和資源，進而提升個人能力和聲譽。

本文的研究還存在一些不足：首先是研究邊界問題，風險承擔能力作為企業(yè)占領市場并獲得盈利的必備能力之一，除了受到企業(yè)本身的影響，還與宏觀經(jīng)濟環(huán)境、國家政策和競爭對手反應等外界因素息息相關。不同性質、不同類型、不同發(fā)展階段的企業(yè)，其董事特征對風險承擔能力的影響程度也可能有區(qū)別。不同類型的董事，其特征對風險承擔能力的影響也可能存在差異，這些問題需要在今后進一步展開研究。其次是模型本身，本文的研究結論都是建立在靜態(tài)模型的基礎上得出的，較少考慮動態(tài)情況下董事特征對企業(yè)風險承擔能力的影響及作用機制，在今后的研究中需要建立動態(tài)模型進行對比分析，使研究結果更符合實際情況。