過度自信的CEO影響高新技術企業的研發效率嗎？

■盧君生，張順明，朱艷陽

過度自信的CEO影響高新技術企業的研發效率嗎？

■盧君生，張順明，朱艷陽

國內外學者高度重視CEO過度自信與企業創新投入與產出的數量關系，卻忽視了其對企業研發效率的影響。通過構建關于研發團隊行為的進化博弈模型，分析了CEO過度自信影響研發效率的作用機理，并通過手工收集2010～2015年中國高新技術企業研發數據，運用真正固定效應隨機前沿模型和面板門限模型進行實證檢驗。結果表明，CEO過度自信對研發效率的影響顯著存在基于自由探索氛圍的單門限效應，只有自由探索氛圍跨過9%左右的門限，過度自信的CEO才能激發研發團隊努力探索，提升研發效率。研究結論深化了過度自信的相關理論，揭示了自由探索氛圍對研發效率的影響，且有助于政府部門制定高新技術企業碩博士人才比例認證標準。

CEO過度自信；研發效率；自由探索氛圍；門限效應

盧君生（1974-），湖北黃岡人，武漢大學金融學碩士，湖北文理學院副教授，研究方向為行為金融與技術創新。（湖北襄陽441053）；張順明（1966-），湖北廣水人，中國人民大學財政金融學院，教授，博士，研究方向為金融經濟學與金融工程；朱艷陽（1968-），湖北襄陽人，湖北文理學院管理學院，中國人民大學財政金融學院，教授，博士，研究方向為金融市場與企業管理。（北京100872）

一、引言

自2011年時任CEO喬布斯逝世以來，蘋果公司五年研發投入達到了210.31億美元，是前五年研發投入49.11億美元的4.28倍，但其申請的專利總數僅從1186件增加到2234件，發明專利僅從850件增加到1505件，分別僅為原先的1.88和1.77倍①蘋果公司研發投入數據來源于該公司年報，以2006年價格為基準，根據美國通貨膨脹率進行調整后匯總計算；蘋果公司專利申請數據從中國知識產權局專利檢索系統中以“蘋果公司”為專利權申請人搜索而得；美國通貨膨脹率數據來源于http://inflationdata.com/inflation/Inflation_Rate/HistoricalInflation.aspx。，研發產出的增長遠遠低于研發投入。蘋果公司研發的投入產出比，即研發效率，自喬布斯逝世后出現了大幅下降。那么，蘋果公司研發效率的下降是否與其CEO的更替存在某種關聯？眾所周知，喬布斯是一個極富遠見卓識、極具控制力且超級自信的CEO，但其身邊之人都相信他對現實世界的認知被扭曲了，即其具有過度自信的傾向（Kenrick和Griskevicius，2014），而其繼任CEO庫克則比較謙和、謹慎。因此，過度自信與否是兩者的一個關鍵差異。那么，我們是否可以據此推斷，CEO的過度自信會帶來研發效率的提升？如果可以，提升的機理若何？這些都是亟待回答的理論與現實問題。

現有關于CEO過度自信與企業研發行為的研究主要存在以下兩點不足：一是多從研發投入或者產出的“數量”角度實證檢驗CEO過度自信的影響（Hirshleifer、Low和Teoh，2012；王山慧、王宗軍和田原，2013；林慧婷和王茂林，2014；于長宏和原毅軍，2015），沒有涉及研發效率。而研發效率是影響高新技術企業生存與發展的關鍵，CEO過度自信是否以及如何影響研發效率是應被研究的重要問題，特別是在當前中國企業效率低下問題已成為制約經濟發展瓶頸的背景下。二是多關注行業和所有制性質的差異，較少深入挖掘其深層原因。于長宏和原毅軍（2015）進行了有益探索，認為只有科研人員足夠重視自由探索時，過度自信的CEO才會增加創新投入，以彌補其干涉研究項目給科研人員所帶來的負面影響，從而基于科研人員對自由探索精神的熱愛程度差異，從理論上解釋了CEO過度自信為什么只影響高科技和國有企業的研發投入，但其分析僅限于研發投入，不能刻畫CEO過度自信影響研發效率的機理，因其未能分析科研人員是如何決定自己的努力程度的，且其研究結論還缺乏經驗數據的實證檢驗。

我們認為，過度自信的CEO不僅影響研發投入，也會通過愿景描繪和物質激勵等方式影響研發團隊的努力程度，進而影響企業研發效率。關鍵問題在于，過度自信CEO如何影響研發團隊的策略選擇，現有研究并沒有明確揭示，這也許是現有研究未能分析過度自信CEO與企業研發效率關系的原因所在。為彌補上述不足，本文采用以有限理性為假設前提的進化博弈模型，分析在過度自信的CEO所制定的規則下，高新技術企業的研發團隊是如何決定自己的努力程度的。本文的研究表明，只有企業自由探索氛圍達到一定程度，過度自信的CEO才能激發研發團隊選擇高努力策略，從而提升研發效率。在此基礎上，基于2010～2015年中國高新技術上市公司數據，通過隨機前沿分析的兩步法，運用面板門限模型實證檢驗CEO過度自信對研發技術無效率的影響是否存在基于自由探索氛圍的門限效應，最后運用隨機前沿分析的一步法進一步核實，從而為CEO過度自信影響企業研發效率的機理提供了理論解釋和經驗證據，為提升研發效率提供了一種有效舉措，也為制定高新技術企業碩博士人才比例認證標準提供了政策依據。

二、研發團隊行為的進化博弈分析

高新技術企業研發效率的提升，有賴于企業內部研發團隊的努力工作。因此，要明確CEO的過度自信是否影響研發效率，必須分析CEO如何影響研發團隊的行為。我們假設企業內部有多個研發團隊，構成一個給定規模的總群體，每個團隊具有相同的純策略集。因此，可采用進化博弈中的單群體動態模型來描述研發團隊的行為。

首先分析CEO的行為。假設CEO為每個團隊提供相同的研發投入經費R，并給予每件研發成果相應的獎勵W。在研發過程中，過度自信的CEO根據自己對團隊項目前景的了解程度決定是否干預。根據Aghion、Dewatripont和Stein（2008）的研究，假定CEO采取弱干預策略，即僅在確信自己了解研發項目時，才會干預，反之則放棄干預。對于非過度自信的CEO，兩種情形的發生概率各占1/2。對于過度自信的CEO，由于其比非過度自信者更傾向于相信自己了解項目的前景，故其了解從而干預項目的概率高于非過度自信者的1/2，不妨設定為P1=（1+f）/2，相應地，不了解從而不干預的概率為P2=（1-f）/2，f∈[0,1]為CEO過度自信的程度。

當CEO相信自己了解項目前景從而插手干預時，一方面他會增加每件研發成果的獎勵力度△W，因為過度自信的CEO看好項目前景；另一方面會損害研發人員的效用，因為其自由探索受到了干預與限制，這種負效用可看作每件研發成果獲得負獎勵-△D。反之，若CEO不干預項目，則既沒有額外獎勵，也沒有額外損害。

假定上述信息均為公開信息。CEO的過度自信程度f，研發人員可通過CEO的歷史決策和行事風格做出判斷，各種獎勵措施均屬于公開制度，而CEO也知曉研發人員掌握了上述信息。

每個研發團隊根據上述規則，確定自己的努力程度。簡單起見，假設研發團隊只有兩種可供選擇的純策略：低努力EL和高努力EH（EL＜EH）。純策略集為E={EL，EH}，選擇各種策略的團隊分布比例為X=（XL，XH）,XL+XH=1。因此，研發團隊的預期效用為：

其中，Z表示企業整體的自由探索氛圍，C表示研發人員付出努力需要支付的單位成本。

研發團隊群體的平均期望效用為：

高努力策略的模仿者動態如下：

綜上所述，當企業整體的自由探索氛圍Z超過一定的門檻時，過度自信的CEO采取弱干預策略，會誘使研發團隊選擇高努力策略，從而提升企業的研發效率。反之則不然。因此，我們提出如下假設供實證檢驗。

假設H1：CEO過度自信對研發效率的影響存在基于企業自由探索氛圍的單門限效應。當自由探索氛圍超過某一門限時，CEO過度自信才能提升研發效率，否則不影響研發效率。

三、實證研究設計

（一）研發效率的度量

在研發效率評價方面，隨機前沿分析因其考慮隨機因素對技術效率的影響，從而契合了研發過程伴隨大量不確定性的特點，以及可以一步完成技術效率測算和技術無效率影響因素分析等優勢，得到學術界的廣泛應用。我們采用Green提出的真正固定效應隨機前沿模型，如下所示：

模型（5）為研發生產函數Patenti,t=f(RDi,t,Labori,t) exp(Vi,t-Ui,t)的柯布-道格拉斯函數對數形式回歸方程。lnPatent表示研發產出，因中國上市公司未公布新產品銷售收入數據，故以企業專利申請總量加1的自然對數表示，在計算時將發明專利、實用新型和外觀設計專利分別按照3、2、1的權重匯總；lnRD表示研發經費投入，與大多數相關研究一樣，以流量指標——企業年度研發經費的費用化和資本化支出總額的自然對數表示，為控制物價波動的影響，對研發經費按照CPI指數占25%、固定資產價格指數占75%的綜合物價指數調整；lnLabor表示研發人員投入，以技術研發人員數量的自然對數表示。αi表示具有公司固定效應的常數項。

（Vi,t-Ui,t）為具有復合結構的誤差項，其中Vi,t表示服從正態分布N(0,σ2V)的不可控隨機誤差項；Ui,t表示服從截斷正態分布N(ui,t,σ2U)的可控非負技術無效率項，反映企業離隨機效率前沿的距離。如果技術無效率項在復合誤差項中占的比例較大，即方差參數γ=σ2U/(σ2V+σ2U)顯著異于0且接近1，則說明實際研發產出與效率前沿的最優產出的距離主要來自于可控的技術無效率項。此時，在給定研發投入的情況下，實際研發產出期望值與最優產出期望值的比值，即為研發效率，可表示如下：

當Ui，t=0時，TEi,t=1，表示企業處于研發的隨機前沿面上，技術有效；當Ui,t＞0時，TEi,t＜1，表示企業處于研發隨機前沿面以下，存在技術無效率。TE取值區間為[0，1]，越接近1，表示企業實際研發產出越接近最優產出，研發效率越高。

（二）研發效率影響因素模型的設定

鑒于隨機前沿分析的一步法是對技術無效率項的影響因素進行直接分析，而研發效率TEi,t與技術無效率項Ui,t成反向關系，所以要檢驗CEO過度自信對研發效率的影響，可以檢驗其對技術無效率項是否存在顯著的反向影響。考慮到需要檢驗企業自由探索氛圍的門限效應，我們參照Hansen提出的固定效應門限回歸模型，建立如下研發效率影響因素模型：

模型（7）為分析CEO過度自信影響研發技術無效率條件期望的門限回歸模型，簡單起見，僅列示了單個門限值的情形。其中，OC表示CEO過度自信程度。由于中國少有公司實施期權激勵，也缺乏諸如Factiva之類的主流媒體統計數據庫，企業并購市場又不夠完善（王山慧、王宗軍和田原，2013），故國外普遍采用的衡量過度自信的股票期權法、媒體評價法和并購頻度法均不太適用于中國現實。至于盈利預測法，則存在難以區分CEO過度自信與樂觀的難題，以及CEO不敢“過度自信”的問題，因為中國證監會會處罰盈利預測高出實際20%的公司，還存在部分公司在已知實際盈利情況下在會計期即將或者已經結束時進行“盈利預告”而非“盈利預測”的現象。因此，我們采用相對薪酬法衡量CEO過度自信程度，并以持股處置法進行穩健性檢驗。借鑒Brown和Sarma（2007）的做法，采用董事長薪酬與董監高團隊中非董事長成員的最高薪酬的比例來衡量董事長相對薪酬的高低，進而衡量其過度自信程度。之所以選取董事長而非總經理作為CEO，是因為研究表明，董事長是中國公司的最高決策者，相當于國外的CEO，相對于總經理和高管團隊，董事長的過度自信更能解釋中國公司的非理性決策。

1（Zit≤Z0）和1（Zi，t＞Z0）為示性函數，當括號中的條件滿足時取值為1，否則為0。Z為企業自由探索氛圍變量，Z0為待估計的門限值。Stern（2004）的實證研究表明，高學歷者更為重視自由探索，高學歷人才集聚的企業自由探索氛圍更為濃厚。因此，我們以職工中的碩博士占比衡量企業自由探索氛圍，計算時將博士后、博士和碩士分別以3、2、1的權重匯總。

根據已有相關研究，選取企業規模（lnSize）、所有制性質（State）、最高前三名高管薪酬總額的自然對數（lnSalary）、高管持股比例及其平方項（Share、Share2）等因素作為控制變量。其中，所有制性質State取值為1表示國有企業，以實際控制人性質為各級政府、開發區、國有企業、事業單位為認定標準。因本文的研究對象限定為面臨相同優惠政策環境的高新技術企業，故無需控制所得稅優惠等政策變量。

分析步驟上，需要利用隨機前沿分析的兩步法，對模型（5）和（7）分別進行估計。即先估計模型（5），得到技術無效率項的估計值；再將其作為模型（7）的因變量，檢驗門限效應是否存在，并估計出企業自由探索氛圍的門限值Z0；然后檢驗超過門限值情形下（Zi,t＞Z0），過度自信變量OC對技術無效率項U的影響系數ψ2是否顯著為負。如果上述檢驗均通過，即表明假設H1成立。為穩健性起見，我們還利用可涵蓋更多非平衡面板樣本的隨機前沿分析的一步法，對模型（5）和（7）進行一步回歸，以便進一步核實只能涵蓋平衡面板樣本的兩步法結果。

（三）樣本選擇與數據來源

中國對高新技術企業的認定自2008年以來更為嚴格，同時為了保證認定時限不低于一年，我們在銳思金融研究數據庫中以上市公司為認定對象搜尋2008年1月1日到2014年12月31日間發布《高新技術企業認定被告》的A股上市公司，得到1107家企業樣本。由于2010年以前的上市公司技術研發人員數據不夠規范，故以2010～2015年為取樣區間。剔除ST、PT、新三板公司以及數據嚴重缺失的樣本后，得到760家企業6年的非平衡面板數據2991條。

發明、實用新型和外觀設計專利申請數從中國國家知識產權局專利檢索系統中手動檢索獲得；研發經費投入總額數據從巨潮資訊網的上市公司年報中手工搜集。CPI和固定資產價格指數來源于國家統計局網站，技術研發人員數、碩博士人數、職工總數、企業規模數據來源于銳思金融研究數據庫，CEO過度自信、高管薪酬及持股、企業所有制數據從國泰安數據庫獲取原始數據或者計算而得。

四、實證結果分析

（一）描述性統計分析

表1是主要變量的描述性統計結果。從研發產出看，中國高新技術上市公司2010～2015年度加權專利申請量為19.045件，約相當于每家公司年均申請發明專利6件左右。公司間差異較大，高居榜首的是江淮汽車，該公司2014年申請發明專利562件，實用新型專利1432件，外觀設計專利442件，但也有8.893%的樣本沒有申請任何專利。與研發產出年度均值呈現不規則波動變化不同，研發投入的年度均值逐年增長，經費投入和人員投入均值分別從2010年的17.013、5.395增至2015年的17.856、5.937，說明研發投入日益得到中國高新技術企業的重視。基于相對薪酬度量CEO過度自信水平，發現其年度均值逐年遞減，從2010年的0.949減至2015年的0.806，說明CEO的相對地位在下降。同時，公司間差異也較為明顯，48.4%的CEO薪酬高于團隊其他成員，最高的是勝利股份董事長，2010年薪酬達到417.05萬，是其他高管最高薪酬的4.501倍，但也有15.6%的CEO未在上市公司領取薪酬。以碩博士占比衡量的企業自由探索氛圍的年度均值為3.091%，說明中國高新技術企業的高學歷人才較少，自由探索氛圍不夠濃厚。其中，31.4%的樣本沒有碩士以上員工，最多的是2011年的恒泰艾普公司，354名員工中碩士137名，博士35名。

表1 主要變量的描述性統計

（二）門限效應檢驗

我們采用隨機前沿分析的兩步法，即先通過模型（5）估計出技術無效率項Uit，然后以其為被解釋變量，CEO過度自信及控制變量為解釋變量，企業自由探索氛圍為門限變量，按照Hansen的方法對模型（7）進行門限效應檢驗。該方法可以根據樣本信息內生估計門限值，計算門限值個數的顯著性水平，從而避免人為劃定門限值的局限。

鑒于現有的面板門限模型要求平衡面板數據，因此我們基于涵蓋最多企業樣本的原則，從現有的2991條非平衡面板數據中選取2012～2014年399家企業的1197條平衡面板數據，利用stata14.1軟件的xthreg命令進行分析。

表2是按照網格數（grid）100、去除（trim）1%異常值得到的門限檢驗F值及相應的自助抽樣（Bootstrap）300次得到的P值和臨界值。可以看出，單門限效應通過了5%水平的顯著性檢驗，雙門限效應和三門限效應均未通過10%水平的顯著性檢驗，說明模型存在單門限效應，企業自由探索氛圍對CEO過度自信與研發技術無效率的關系存在顯著影響。

門限效應確認后，還需對門限值進行估計和檢驗。圖1是門限估計值與似然比LR值的關系圖，圖中虛線為LR統計量在5%顯著性水平的臨界值。當門限值為8.794時，LR值等于0，當門限值處于95%的置信區間[7.6877,9.0314]和99%的置信區間[7.3593,9.0314]時，LR值均小于5%顯著性水平的臨界值，接受原假設，說明門限值與實際門限值相等。

表2 門限效應檢驗

圖1 門限估計值及95%置信區間

（三）隨機前沿一步法估計結果分析

為了在隨機前沿一步法分析中包含盡可能多的樣本，我們使用2010～2015年的非平衡面板數據。鑒于數據樣本擴大，自由探索氛圍變量的門限值可能發生偏移，故以99%置信區間為基準，向左右兩側適當延伸，將門限值分別設為7、7.3593、8.794、9.0314、9.1、9.5，得到估計結果見表3。

表3顯示，所有模型的γ值均接近于1，說明無論是否考慮門限效應，所有模型的技術無效率項均是隨機誤差項的主要組成部分，是導致各企業實際研發產出偏離最優水平的決定性因素。因此，本文采用的真正固定效應隨機前沿模型是合理可行的。

760家企業6年的研發效率值可按照公式TEit= exp(-Uit)計算，在此基礎上計算年度均值，繪制成圖2。可以看出，中國高新技術上市公司的研發效率隨時間推移，呈現先增后減的變化趨勢。其總體均值為0.308，略高于陳修德、梁彤纓、雷鵬等（2015）計算的中國工業上市公司的研發效率均值0.253，說明與非高新企業相比，高新技術企業的研發效率較高。不過與最優效率水平相比，還相距甚遠，說明中國高新技術企業的研發仍然處于投入資源的數量驅動階段，效率有待提升，這從一個側面凸顯了本文研究高新技術企業研發效率影響因素的必要性。

圖2 中國高新技術上市公司研發效率

表3的技術無效率影響因素估計結果顯示，當不考慮自由探索氛圍的門限效應時，CEO過度自信對技術無效率的影響不顯著，這也許是CEO過度自信與研發效率關系文獻較為少見的原因。當考慮門限效應時，若門限值低于9.0314，CEO過度自信的影響依然不顯著，無論企業自由探索氛圍變量是否超過門限值；一旦門限值達到9.0314，自由探索氛圍超過門限值的企業CEO過度自信對技術無效率在9.3%的水平存在顯著負面影響，即顯著提升了研發效率，而沒有達到門限值的企業則不存在顯著影響；進一步將門限值略微增加到9.1和9.5，超過門限值的企業CEO過度自信的影響顯著性水平逐漸增加到6.3%和4.6%，沒有超過的依然不顯著。這表明，一步法的分析結果進一步證實了上述兩步法所得出的門限效應檢驗結論，CEO過度自信對研發效率的正面影響確實是非線性的，存在基于企業自由探索氛圍的單門限效應，門限值在9%附近。其原因在于，當企業自由探索氛圍較低時，即使過度自信的CEO制定了有力的激勵措施，研發人員也無意愿和能力提高自由探索的努力程度，也就無法提升研發效率。一旦企業自由探索氛圍達到一定程度，研發人員的自由探索意愿和能力超過臨界值，就會在過度自信的CEO激勵下，選擇努力探索，從而提升研發效率。假設H1得到證實。

我們統計了樣本企業中自由探索氛圍變量的分布情況，發現超過9.0314的有442條樣本，僅占14.8%，說明中國高新技術企業的自由探索氛圍普遍不夠濃厚，碩博士人才占比偏低，這既與中國大部分高新技術企業局限于簡單模仿的應用性創新有關，也與中國現有的高新技術企業認定辦法沒有規定碩博士人員占比有關。

控制變量中，企業規模lnSize的影響不顯著。前三名高管薪酬lnSalary對技術無效率的影響在5%的水平顯著為負，說明對高管團隊的薪酬激勵可以顯著提升高新技術企業的研發效率；高管持股的平方項Share2在1%的水平顯著為正，一次項Share在1%的水平顯著為負，說明高管持股對技術無效率存在顯著的U型影響，對研發效率存在顯著的倒U型影響，當高管持股比例較為適中時（30%左右），企業研發效率最高，這與陳修德、梁彤纓、雷鵬等（2015）的研究結論一致。

（四）穩健性檢驗

為了檢驗上述結論是否受變量選擇的影響，我們參考林慧婷和王茂林（2014）的做法，以董事長持股變化判斷其是否過度自信，判斷基準為反映股東權益的每股收益指標：當公司每股收益較上年同比下降，董事長卻在扣除紅股和業績股發放因素后維持甚至增持股票，則認為其過度自信，取值為1，否則取值為0。結果顯示，門限值從8.749略微下降到7.8357，99%置信區間下降為[6.5793，8.6839]，隨機前沿一步法分析得到的CEO過度自信變量顯著的門限值輕微下降到8.7，各變量顯著性水平略有下降，說明研究結論對于關鍵變量而言是較為穩健的。此外，前述分析中既使用了為期三年的平衡面板數據，又使用了長達六年的非平衡面板數據，各種檢驗依然顯著，僅門限值發生了輕微偏移，說明研究結論對于樣本而言也是穩健的。計值；*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平顯著。樣本數均為2924，比描述統計時略有下降，是因為只有一期的樣本被stata軟件在分析時自動剔除了。

表3 CEO過度自信對研發效率的影響效應檢驗結果

五、研究結論與啟示

過度自信的CEO是否影響高新技術企業的研發效率，以往研究既沒有分析其影響機理，更沒有進行實證檢驗。其原因在于，以往研究主要關注過度自信CEO對研發投入經費的影響，忽視了其對研發團隊行為的激勵作用，而后者正是企業研發效率提升的關鍵。本文以高新技術企業研發團隊的策略選擇為著眼點，從理論上探討了過度自信的CEO是如何影響研發團隊的努力程度進而影響企業研發效率的，并進行了實證檢驗。結果發現，只有企業自由探索氛圍超過大約9%的門限時，過度自信的CEO才能激發研發團隊選擇高努力策略，從而提升研發效率；而若企業自由探索氛圍較弱，即使過度自信CEO制定了有力的激勵措施，研發團隊也無意愿和能力提高努力程度，從而也就無法提升研發效率。也就是說，過度自信CEO對企業研發效率的影響是非線性的，存在基于企業自由探索氛圍的單門限效應。

實施創新驅動發展戰略，是中國“十三五”規劃的重要任務與戰略目標。要實現該目標，關鍵在于發展壯大高新技術企業。決定高新技術企業未來的不是研發經費的數量，而是研發的效率和質量。中國高新技術企業的研發經費和人員投入逐年提高，投資不足的局面已得到極大緩解，而研發效率卻先增后減，普遍偏低，成為制約企業乃至宏觀經濟發展的瓶頸，亟待提升。要提升研發效率，研發團隊的有效激勵至關重要。本文的研究表明，對于激勵研發團隊進而提升研發效率而言，CEO信心和企業自由探索氛圍，二者缺一不可。正如蘋果已故CEO喬布斯所言，創新與企業在研發上的花費關系不大，重點應該放在人才、領導方式和前瞻能力上。一方面，高新技術企業董事會需聘請具備超強控制力和自信心的強力CEO，為研發人員前瞻性地描繪項目前景，并提供有力的激勵措施。另一方面，更需大力引進碩士、博士等高學歷人才，積極營造自由探索的創新氛圍，激發研發人員努力工作的熱情。中國大部分高新技術企業局限于簡單模仿的應用性創新，加權碩博士占比處于有效區間的不到15%。因此，完善現有的高新技術企業認定管理辦法，規定高新技術企業職工中加權碩博士占比不低于9%，使過度自信的CEO能夠激發研發人員更加努力地探索，是提高其研發效率與創新質量的一項有效舉措。

當然，由于難以通過問卷方式直接測量企業CEO的過度自信程度，本文采用統計數據的做法盡管與大多數相關文獻一致，但若能將兩類數據進行結合，無疑將進一步提高該指標的準確性。同樣地，由于難以通過問卷與量表方式測量上市企業研發團隊的努力程度，本文沒有對其在CEO過度自信與研發效率之間的中介作用進行實證檢驗，這可成為下一步的研究方向。

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F830.9

A

1006-169X（2017）04-0061-07

國家自然科學基金項目“私有內部信息條件下的兩階段做市定價規則研究”（71273271）和湖北省軟科學研究項目“湖北省科技型中小企業技術創新政策研究”（2015BDF086）。