基于CEO變動調節效應的高管團隊特征對企業研發投資及技術創新績效的影響研究

楊國忠　楊明珠

(中南大學，長沙　410083)

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基于CEO變動調節效應的高管團隊特征對企業研發投資及技術創新績效的影響研究

楊國忠楊明珠

(中南大學，長沙410083)

摘要〔〕本文以信息技術業上市公司2011～2014年的數據為樣本，運用逐步多元回歸分析的方法，通過逐步引入高管團隊特征變量、CEO變動變量、CEO變動變量與高管團隊特征變量交互項對因變量研發投資及技術創新績效影響進行了回歸分析。結果表明：CEO變動對研發投資和技術創新績效具有顯著的正向相關關系；CEO變動可以部分調節高管團隊特征對研發投資和技術創新績效的影響；高管團隊持股與年齡異質性與技術創新績效顯著正相關；兩職合一與研發投資顯著負相關；任期異質性和教育程度異質性與研發投資顯著正相關。

關鍵詞〔〕CEO變動高管團隊特征研發投資技術創新績效

引言

自從HAMBRICK等提出高階梯隊理論(Upper Echelons Theory，UE)以來[1]，大量的文獻開始關注高層管理團隊(TMT)特征對企業戰略和績效的影響，然而結論莫衷一是。國內近年來也從各個角度研究了TMT特征對企業研發投入和技術創新績效的影響。從最開始的TMT特征的直接效應，如韋小柯[2]和李華晶[3]在2006年分別用上市公司數據和問卷調查數據對TMT特征(年齡、教育程度、技術背景)與R&D投入關系和企業創新關系的直接影響進行研究，熊艷[4]在2009年加入了高管團隊持股數量的影響。然后學者們開始關注各種調節變量，馬富萍[5]2010年以高管團隊行為整合為調節變量、黃越[6]2011年以股權集中度為調節變量、陳守明[7]在2012年以管理自由度為調節變量分別對高管團隊特征與技術創新績效的關系進行了研究。之后學者們開始關注相關的中介變量，羅明新[8]在2013年以研發投資為中介變量對高管團隊特征與企業創新績效的關系進行了研究。最近兩年，學者們在前人的基礎上對高管團隊特征的研究更加細致，雷懷英2014年加入了效益約束的調節變量，并且模型也有一定的創新，張衛寧[9]2015年在特征與績效之間加入了戰略變革的因素。

然而以往大多數的研究都是從靜態角度進行的，很少有文獻從動態角度關注CEO變動如何調節TMT特征對企業研發投資與技術創新績效的影響。即使有研究CEO變動的，也僅僅是關注CEO繼任與企業財務績效的影響，很少研究在CEO變動調節作用下高管團隊特征對企業研發投資和技術創新績效的影響。本研究選取滬深上市的信息技術業企業為研究樣本，探討了CEO變動調節作用下高管特征對企業研發投資與技術創新績效的影響。

1理論分析與研究假設

1.1CEO變動、研發投資及技術創新績效

基于盈余管理理論，由于我國高管薪酬激勵契約還不像國外那樣完善，這使得不管是離任的CEO還是繼任的CEO都有操縱盈余的動機。而操縱盈余主要的手段之一就是進行研發投資。新任CEO在任職初始階段基于盈余大清洗的目的傾向于加大研發投入力度，使剛上任年度的短期盈利急速下降[10]，企業很可能在CEO任期第一年加大研發投入。因為CEO是企業的權力中心，他控制和指揮著企業實現其戰略目標的各種資源，所以更換CEO直接決定企業的經濟和政策環境，影響企業的經營績效[11]。如果從創新技術績效的視角出發，以企業專利申請數量作為衡量指標，發現CEO傾向于在任期初始階段進行大量的研發決策，導致企業的研發水平較高，從而提升創新技術績效的水平[12]。CEO變動往往伴隨高管團隊的調整，高管團隊調整對企業短期績效變化有顯著正向影響[13]。據此，提出如下假設：

H1：CEO變動與技術創新績效顯著正相關。

H2：CEO變動與研發投資顯著正相關。

1.2高管特征與技術創新績效

基于HAMBRICK在1984年提出的高階梯隊理論，高管人口統計學特征反映TMT的認知基礎、價值觀、洞察力等內部特質，TMT的這些特質通過相互作用會影響其對公司戰略決策信息的處理和過濾，從而影響企業績效。很多學者對UE理論進行了擴展和整合，大家一致選取TMT的年齡、教育背景和任期等特征來量化TMT成員的能力和個性。

高管人口統計學特征包括了很多因素，然而大多數文獻只是對幾個重要因素進行研究。由于女性高管具有柔性化管理特質，使其更容易做出適應環境的技術戰略，有助于創新能力的提升[14，15]。而受教育程度反映出公司高管人員的個性、認知和價值觀，可以反映出個體認知環境復雜性的能力和處理信息的能力，所以教育水平對公司的績效改善有顯著影響[1]。高管團隊任期越長，相互之間越了解，越容易配合，所以任期越長對創新越有利[5，16]。董事長和總經理兩職分離可以避免董事長作為總經理對股東進行利益輸送，從而抑制企業的研發投入，反過來兩職合一會抑制企業創新能力[17]。委托代理理論認為管理者往往與股東的利益不一致，從而導致管理者對公司的長遠發展關注度不夠，如果以公司股票作為激勵，可以促進高管進行技術創新[18]。

TMT異質性是指TMT成員之間年齡、團隊任期、教育背景、職能背景以及重要的認知觀念、價值觀的差異程度。國外有很多文獻對TMT異質性和企業績效的關系進行了理論和實證研究，得出來的結論并不一致。有些文獻基于相似相吸理論認為人喜歡和自己相似的個體進行互動，這樣內部團隊之間的沖突較少，所以異質性對企業績效有消極影響。另外一些文獻基于互補理論認為異質性可以優化并提高團隊能力，從而提高團隊決策能力和協調組織能力，所以認為異質性對企業績效有積極影響。本研究傾向于互補理論的觀點，認為異質性可以優化團隊結構特征，從而正向影響技術創新績效[5，19]。據此，提出如下假設：

H3a：女性高管參與與技術創新績效顯著正相關。

H3b：TMT年齡與技術創新績效顯著負相關。

H3c：TMT教育程度與技術創新績效顯著正相關。

H3d：TMT任期與技術創新績效顯著正相關。

H3e：兩職合一與技術創新績效顯著負相關。

H3f：TMT持股與技術創新績效顯著正相關。

H4a：年齡異質性與技術創新績效顯著正相關。

H4b：任期異質性與技術創新績效顯著正相關。

H4c：教育程度異質性與技術創新績效顯著正相關。

1.3高管特征與研發投資

目前為止已經有大量文獻，對高管團隊的年齡、任期、教育背景、職業特征、兩職合一、高管持股等方面的人口統計學特征與企業創新投入關系進行了研究，最近幾年在此基礎上加入了各種調節變量，豐富了我們的理論與實證研究。隨著年齡的增長，管理者不愿意接受創新性思想，從而不進行創新性決策[20]。大多數的研究表明高管團隊的受教育水平對技術創新是有積極作用的，因為高管團隊受教育水平越高，其認知程度越復雜，探索信息的能力越強，能夠產生的創新性解決方案越多[21]。高管任期越長，其對公司情況越了解，更愿意承擔研發投資的風險，所以R&D支出與高管任期顯著正相關[22]。而董事長代表大股東的利益，如果兼任CEO一職就是將決策權和經營權集于一身，方便其向大股東輸送利益，不利于企業的研發投入[23]。委托代理理論認為股東和管理者的利益不一致，為了統一兩者利益，很多公司往往給管理者配有一定的股票，使兩者對待風險的態度趨同，從而有利于企業技術創新投入[18]。

高管團隊任期的異質性使其可以打破企業原有的管理模式、重新調整企業的創新戰略，所以高管團隊的任期差異性越高，企業創新戰略的改變程度越大，從而研發投入越多[1]。TMT年齡異質性和任期異質性會顯著促進企業創新投入，而TMT教育程度異質性也會顯著促進企業創新[24，25]。據此，提出如下假設：

H5a：女性高管參與與研發投資顯著正相關。

H5b：TMT年齡與研發投資顯著負相關。

H5c：TMT教育程度與研發投資顯著正相關。

H5d：TMT任期與研發投資顯著正相關。

H5e：兩職合一與研發投資顯著負相關。

H5f：TMT持股與研發投資顯著正相關。

H6a：年齡異質性與研發投資顯著正相關。

H6b：任期異質性與研發投資顯著正相關。

H6c：教育程度異質性與研發投資顯著正相關。

1.4CEO變動對高管團隊特征的調節作用

新任CEO為實施轉型戰略有可能對TMT團隊進行調整，也有可能高管自身對CEO的領導風格感到不滿而主動離職，所以說CEO變動后往往會導致管理層其他人員的變更[26]，從而影響高管團隊整體特征。國內有學者通過實證研究了新任CEO特征以及高管團隊異質性的調節作用對企業績效改善的影響[27]?；诟唠A梯隊理論，探討了企業新任CEO繼任后，TMT異質性、戰略變革和績效改善的關系[9]。據此，提出如下假設：

H7：CEO變動對高管團隊特征與技術創新績效關系具有調節作用。

1.5研發投資與技術創新績效

資源基礎觀認為，研發活動作為創新輸入的主要資源之一，由于其具有稀缺性特征，會對創新績效產生積極的影響。充足的研發資金作為創新關鍵性投入有利于公司進行差異化的研發項目活動，形成專屬性技術。而對研發人員的投入又有利于公司的知識資產的累積，間接性利于創新[28]，因此R&D投入與企業創新績效之間是正相關關系[29]。另外一些學者認為，企業不僅可以通過研發投入提高企業的創新績效，也可以通過企業合并提高創新能力，所以R&D活動與企業創新績效之間的關系并不顯著[31]。由于本研究的樣本選取的是信息技術行業，這個行業非常關注技術創新，所以企業的創新能力很依賴研發投入，因此提出如下假設：

H8：研發投資與技術創新績效顯著正相關。

1.6研發投資的中介作用

根據高階理論“高管特征——戰略選擇——企業績效”的模式，高管團隊是通過研發投資的資源配置而影響企業的績效，特別是企業技術創新績效[32]。國內學者羅明新對研發投資的中介作用做了實證研究，驗證了研發投資的中介作用的合理性[8]?？紤]到資源配置對創新的重要作用，結合高階理論和資源基礎觀，本研究在高管團隊特征與企業技術創新之間加入了研發投資的中介作用，這樣分析使高管團隊與企業績效之間的關系更加清晰，邏輯框架更加合理。據此，提出如下假設：

H9：研發投資在高管團隊特征與企業技術創新績效之間起到了中介作用。

2研究設計

2.1樣本選取與數據來源

本研究為了控制行業差異對研究結果的影響，只選證監會行業分類標準下滬深兩市信息技術業的上市公司作為樣本，年度選取2011～2014年，所有數據來源于國泰安數據庫(CSMAR)、巨潮資訊網(樣本公司年報)、中國專利數據庫(知網版)。在原始227家上市公司基礎上剔除數據缺失的公司，剩余50家數據齊全的公司，共200條有效數據。數據處理采用Eviews6.0統計分析軟件，采用逐步多元回歸分析方法。

2.2變量說明及測量

2.2.1因變量與自變量說明

由于專利申請數量數據獲取簡單易行，所以把它作為衡量自變量創新績效的指標。采用變異系數作為衡量TMT年齡異質性、TMT任期異質性的指標，采用Herfindal-Hirschman系數衡量TMT教育水平異質性。

2.2.2調節變量與中介變量說明

企業的董事長、總裁和總經理雖然有明確的分工，但是對公司的經營決策都會產生重大影響，所以本研究把他們的變更都視同CEO變更。研發支出來源于企業年報，含資本化支出和費用化支出；由于我國股票市場存在非流通股，所以企業的市場價值準確性不夠，而收入又很容易被管理者進行盈余操縱，所以選擇R&D支出/總資產作為衡量指標。

2.2.3控制變量包含公司規模、TMT規模、盈利能力、總資產負債率、地區特征虛擬變量和年度虛擬變量

大企業憑借雄厚的資金優勢，比小企業更有條件進行研發投資；團隊規模會影響團隊異質性，團隊規模越大，其異質性會越高；負債使公司面臨支付利息換本金的壓力，負債越高，企業的創新投資決策將會越謹慎；中國由于政策原因導致地區經濟發展不平衡，東部地區經濟實力較強在R&D支出上較多；為了控制宏觀經濟的影響加入年度變量。

2.2.4高管團隊說明

根據CSMAR數據庫定義：董事長、副董事長、董事、獨立非執行董事、監事會主席、監事、總裁、執行總裁、高級副總裁、財務總監、總會計師、總經濟師等。本研究所含的變量名稱、編碼、計算見表1。

表1　變量說明及計算

3實證分析與結果

3.1變量的描述性統計

變量的描述性統計如表2所示，在研究期間的200個樣本中有12%發生了CEO變更，即有24個CEO變更樣本，變更的比例比較小。研發投資強度的均值是0.0462，說明信息技術行業的研發投資強度已經高于普通企業的研發投資強度；最大值是0.4414，最小值0.0001，說明我國信息技術業對研發投資的重視程度相差很大。技術創新績效均值是0.0068，說明每百萬元資產的專利申請數平均是0.0068，這個值小于羅明新2013年對中國創業板上市公司的研究，由于樣本期間和樣本數都不一致，所以沒有可比性[8]。董事長同時兼任CEO的樣本占22.11%，有57個。所選取的樣本中年齡異質性相對較低，均值為0.1847，而教育程度和任期異質性相對較高，分別為0.5772和0.5849。

表2　變量的描述性統計(N=200)

3.2變量的相關性分析

表3是變量間的相關系數矩陣，可以看出CEO變更變量(change)和技術創新績效變量(patent)相關系數為0.11，初步支持了本研究的假設H1。CEO變更變量和研發投資變量(rd)相關系數也為0.11，初步支持了本研究的假設H2。相關關系只能初步解釋變量之間的關系，系統性的影響還需要通過深入分析。

表3　變量的相關性分析(N=200)

注：***、**、*分別表示p<0.01、p<0.05、p<0.1雙尾檢驗，下同。

3.3假設檢驗結果

假設檢驗結果如表5所示。TMT任期tenure和年度虛擬變量year，TMT任期tenure和TMT年齡之間的方差膨脹因子(VIF)大于10，說明存在多重共線性問題。去掉變量tenure后，所有自變量的方差膨脹因子均小于7，說明數據不再存在多重共線性問題。

DW統計量在1.81～2.04之間，接近2，所以不存在一階序列相關。除了模型5沒有通過F值檢驗外，其他模型都通過，說明其他模型整體有效。考慮到CEO變動調節變量和研發投資中介變量的影響，本研究采用逐步回歸的方法，依次加入控制變量、調節變量、自變量、自變量和調節變量的交互項、中介變量。

3.3.1CEO變動調節效應下高管團隊特征對研發投資的影響

以研發投資作為因變量，將控制變量引入方程中，得到模型1，驗證控制變量的有效性，結果發現高管團隊規模顯著地正向影響研發投資(β=0.0014，p<0.05)，資產負債率顯著地負向影響研發投資(β=-0.0481，p<0.05)，引入的控制變量部分有效。

接著將自變量高管團隊特征引入方程中，得到模型2，模型2的R2值增加0.0517，說明引入特征變量對因變量的變異有顯著影響。只有任期異質性顯著地正向影響研發投資(β=0.0209，p<0.1)，假設H6b通過顯著性驗證。

然后將調節變量CEO變動引入方程中，得到模型3，模型3的R2值增加0.0137，說明引入CEO變動變量對因變量的變異有顯著影響，而且CEO變動顯著地正向影響研發投資(β=0.0165，p<0.1)，假設H2通過顯著性檢驗。

最后將調節變量與自變量的交互項引入方程中，得到模型4，模型4的R2值增加0.2108，說明CEO變動與高管人口統計學特性的交互效應對研發投資的解釋力度很強。兩職合一(β=-0.0158，p<0.05)、高管持股(β=-0.0376，p<0.01)和教育程度異質性(β=0.0625，p<0.05)也通過了顯著性檢驗，假設H5e和H6c通過了顯著性檢驗；而且任期異質性顯著程度得到了提高。CEO變動負向調節高管團隊平均年齡對研發投資的影響(β=-0.1106，p<0.01)，CEO變動正向調節兩職合一對研發投資的影響(β=0.0756，p<0.01)，CEO變動負向調節高管團隊平均異質性對研發投資的影響(β=-0.3008，p<0.01)，而且因為與高管團隊靜態特征交互后，CEO變動對研發投資的正向影響變強(β=0.7933，p<0.01)與沒有交互項之前相比(β=0.0165，p<0.1)。

3.3.2CEO變動調節效應下高管團隊特征對技術創新績效影響

以技術創新績效作為因變量，將控制變量引入方程中，得到模型5，模型沒有通過顯著性檢驗。發現高管團隊規模顯著地正向影響技術創新績效(β=0.0008，p<0.01)，地區特征顯著地負向影響技術創新績效(β=-0.0112，p<0.01)，引入的控制變量部分有效。

將自變量高管團隊特征引入方程中，得到模型6，模型6的R2值增加0.0889，說明引入特征變量對因變量的變異有顯著影響。TMT持股比例顯著地正向影響技術創新績效(β=0.008，p<0.05)，假設H3f通過顯著性驗證；TMT年齡異質性顯著地正向影響技術創新績效(β=0.0363，p<0.05)，假設H4a通過顯著性驗證；TMT教育程度異質性顯著地負向影響技術創新績效(β=-0.0259，p<0.01)，假設H4b沒有通過驗證；TMT任期異質性(tenured)顯著地負向影響技術創新績效(β=-0.0049，p<0.1)，假設H4c沒有通過驗證。

將調節變量CEO變動引入方程中，得到模型7，模型7的R2值增加0.0063，說明引入CEO變動變量對因變量的變異有顯著影響，然而CEO變動對技術創新績效的影響并不顯著，假設H1沒有通過顯著性檢驗。

將調節變量與自變量的交互項引入方程中，得到模型8，模型8的R2值增加0.0886，說明CEO變動與高管人口統計學特性的交互效應對技術創新績效的解釋力度很強。調節效果很明顯，CEO變動對技術創新績效的影響也變得顯著了(β=0.1434，p<0.05)，H1通過了顯著性檢驗。CEO變動負向調節TMT性別(β=-0.052，p<0.1)、TMT教育程度(β=-0.0302，p<0.01)、TMT持股(β=-0.0252，p<0.05)、教育程度異質性(β=-0.0606，p<0.01)對技術創新績效有顯著影響；CEO變動正向調節TMT年齡(β=0.0014，p<0.1)對技術創新績效有顯著影響。假設H7得到部分顯著性驗證。

3.3.3研發投資的中介作用

將研發投資引入模型8中，得到模型9，雖然模型的R2值增加0.009，但是研發投資并沒有通過顯著性檢驗，說明研發投資對技術創新績效的影響不顯著，假設H8沒有通過顯著性檢驗。

將中介變量研發投資引入模型5中，得到模型10，然而研發投資并沒有通過顯著性檢驗，說明研發投資并不是高管特征與技術創新績效的中介變量，假設H9并沒有得到驗證。

綜上對研究假設驗證結果進行了統計如表4。

表4　研究檢驗結果

表5　OLS估計下逐步多元回歸分析

續　　表

4結語

本文利用信息技術業上市公司2011～2014年的數據，研究CEO變動調節作用下高管團隊特征對研發投資及技術創新績效的影響，同時也研究了研發投資的中介作用。

在現實層面，根據本研究的實證結果，既然CEO變動會正向顯著影響企業研發投資和技術創新績效，那么企業為了提升創新能力，可以考慮CEO的變更，CEO任期太長可能產生惰性，新任CEO出于盈余管理的目標會增加研發投資從而提高技術創新績效。而且CEO變更也會伴隨著一定程度的高管團隊變更，從而調節高管團隊特征對企業研發投資和技術創新績效的影響，所以CEO變更具有杠桿作用，不僅其自身會影響企業研發投資和技術創新績效，通過調整高管管理團隊也會間接調節高管團隊對研發投資和技術創新績效的影響。

在理論層面，本研究嘗試把高階梯隊理論、盈余管理理論以及資源基礎觀3個理論結合，做出更符合現實問題的實證研究。本研究也驗證了學者們基于高階梯隊理論得出的一些結論，比如TMT持股與技術創新績效顯著正相關、年齡異質性與技術創新績效顯著正相關、兩職合一與研發投資顯著負相關、任期異質性與研發投資顯著正相關、教育程度異質性與研發投資顯著正相關。

本研究的局限在于，為了控制行業的影響，只選取信息技術業，樣本不全面，研究結果不能解釋其他行業；只是從人口統計學特征上面對高管團隊特征進行描述，會存在一定的片面性，沒有辦法衡量高管的心理特征。針對以上不足，未來可以選取更加廣泛的樣本進行研究，提升研究的適用性范圍；擴大高管團隊特征變量的選取，不僅僅局限于人口統計學特征。

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The Impact of TMT Characteristics on Firm R&D Investment and

Technological Innovation Performance under CEO Turnover

Yang GuozhongYang Mingzhu

(Central South University，Changsha 410083，China)

〔Abstract〕Based on a database covering IT industry listed companies of 2011-2014,a stepwise procedure was used to built the model adding the variables gradually.The conclusions show that:CEO turnover has positive effect on firm technological innovation performance and R&D investment.The CEO turnover partly regulates the effect of TMT characteristics on firm technological innovation performance and R&D investment.The proportion of TMT ownership has positive effect on firm technological innovation performance.Part-time CEO has positive effect on R&D investment.The heterogeneity of tenure and education level has positive effect on R&D investment.

〔Key words〕CEO turnover;TMT characteristics;R&D investment;technological innovation

(責任編輯：史琳)

作者簡介：楊國忠，中南大學商學院副教授，博士。研究方向：技術創新與管理、投融資決策與風險管理。楊明珠，中南大學商學院碩士研究生。研究方向：技術創新與管理。

基金項目：國家自然科學基金項目(項目編號：71172100)；湖南省哲學社會科學基金項目(項目編號：13YBA355)。

收稿日期：2015—09—18

中圖分類號〔〕F273.1〔

文獻標識碼〕A

DOI：10．3969/j．issn．1004-910X．2016．02．008