高管綜合能力與技術創新

趙瓊薇 趙奇鋒

摘要：文章使用主成分分析法構建高管綜合能力綜合指數，實證分析高管綜合能力對企業創新活動的影響。研究發現，高管綜合能力對企業創新具有正面影響，擁有更高能力高層管理團隊的公司傾向于在研發項目上投入更多資金，從而獲得更多專利并擁有更高的專利能力。使用工具變量估計控制內生問題。公司治理中促進企業創新的重要途徑之一就是吸引高能力的管理層團隊。

關鍵詞：技術創新;高管綜合能力;創新失敗容忍度

一、 引言

基于手工收集的高管特征和經歷數據，本文采用主成分分析法構建2001年～2015年間的高管綜合能力綜合指數。實證研究表明，高管綜合能力與中國企業創新呈正相關。此外，本文還研究了高管綜合能力綜合指數促進企業創新的三個主要機制：提高對創新失敗的容忍度、減少財務限制、雇用更高能力的發明人。本文的貢獻主要有以下兩點。首先，采用主成分分析法構建了反映高層管理團隊人力資本的新綜合指標，而現有研究主要從單一維度探討高層管理團隊的影響。其次，我們的研究豐富了關于高層管理團隊人力資本效應持續不斷增長的文獻。盡管高管綜合能力對企業管理和戰略至關重要，但關于高管綜合能力與企業政策（包括創新）之間的關系的實證證據很少。本文試圖解釋高管綜合能力促進中國企業創新的機制。

二、 文獻回顧與研究假設

根據高層梯隊理論（Hambrick & Mason，1984），企業戰略選擇和績效水平在一定程度上取決于高管背景特征，如職業經歷、教育程度、社會經濟根源，財務狀況和集團特征。高素質的高層管理團隊應該具備高度專業化的技能、先進的管理經驗和創造能力，因此可以將他們的知識和技術技能轉化為高度創新。激勵創新對于大多數公司來說是一項挑戰。與大規模生產和銷售等常規任務不同，創新涉及一個充滿不確定性的長期過程，并具有很高的失敗概率（Holmstrom，1989）。由于未來的突發事件和內在的風險過程，對于有效的創新而言，較高的失敗容忍度是必不可少的。事實上， Manso（2011）表明，管理者最優的創新激勵薪酬方案應該表現出對早期失敗的較高容忍度，并更加關注成功后的長期回報。高能力的管理團隊在行業的其他企業中擁有更多的就業機會。因此，更高能力的管理團隊可以利用更廣泛的外部選擇作為提高失敗容忍度、促進創新的勞動力市場機制。

人們普遍認為研發（R&D）和創新活動在自由競爭的市場中融資相對困難。這主要是由于專門用于發明的資源的主要輸出是關于如何制造新產品和服務的知識，而且這種知識是非競爭性的，一家公司使用并不排除另一家公司使用這種知識。在知識產權保護較弱的情況下，進行創新投資的企業可能并不能得到合理的創新回報，因此企業創新投資意愿較弱，進而經濟體中研發投資不足。此外，由于與外部投資者的信息不對稱，企業可能會發現募集外部資金以投資其創新研發非常困難并且代價高昂（Myers & Majluf，1984）。創新項目的財務困難可能更為嚴重，因為創新的不確定性增加了投資的風險和與外部投資者的信息不對稱（Hall，2002）。高能力的管理團隊在公司外部擁有更多的資源，這可以幫助公司獲得更多的融資渠道。因此，更高的管理能力可以通過緩解融資約束來促進創新。此外，高能力的高層管理團隊能夠更加可靠地證明公司在金融市場上的價值，從而減小公司面臨的信息不對稱程度。因此，金融市場信息不對稱程度較低的公司將更容易進入股票市場，因為可以在股票市場上獲得更公平的價格。

三、 研究設計與實證分析

1. 數據來源。本文的研究對象為2001年～2015年期間在上海證券交易所和深圳證券交易所上市公司。由于上市公司通常從2001年開始公開管理背景信息，因此我們選擇2001年作為樣本的開始年份;金融企業與其他企業有不同的年度報告結構因此被剔除;此外我們還剔除了缺少變量的觀測值。最終得到14 712個觀測樣本。高層管理團隊背景信息的數據來源于資本市場參與者數據庫（CICD）的個人特征數據集。研發投入和專利數據來源于中國創新研究數據庫（CIRD），本研究使用的其他財務和公司治理數據來自中國證券市場和會計研究（CSMAR）、Wind數據庫和企業年度報告。所有數據都進行了交叉檢查以確保一致性。

2. 模型設定。參考經過前期研究（Tian & Wang，2014;Chang et al.，2015）。本研究使用基準OLS模型檢驗高管綜合能力對公司創新的影響：

Innovationi，t=？琢+？茁TMTabilityi，t-1+？撞？酌jXi，j，t-1+？茲Year（1）

變量Innovationi，t表示企業i在t年的創新績效，TMT abilityi，t-1為核心自變量，代表企業高管綜合能力指數。Xi，j，t-1代表控制變量。此外，我們在模型中還進一步控制年份、行業以及省份固定效應。

3. 變量介紹。

（1）創新變量。本文使用企業專利授權量作為企業創新績效的衡量指標。其中Patentall_granti，t表示企業所有種類專利的總數量，包括發明專利、實用新型專利和外觀設計專利;Patentinv_granti，t為企業的發明專利數量;Patentade_granti，t是企業除發明專利外的專利數量。為減少回歸的誤差，我們在回歸分析中用變量加1并取自然對數。

（2）高管綜合能力。企業i第t年的高管綜合能力指數（TMTabilityi，t）被定義為：

TMTabilityi，t=0.284X1i，t+0.160X2i，t+0.191X3i，t+0.275X4i，t+0.080X5i，t+0.284X6i，t+0.163X7i，t+0.071X8i，t+0.263X9i，t（2）

X1代表高層管理團隊規模，X2代表高層管理團隊中的MBA人數，X3代表具有財務背景的高層管理團隊成員人數，X4代表具有學術背景的高層管理團隊成員人數，X5代表有政治背景的高層管理團隊成員人數，X6是具有博士學位的高層管理團隊成員人數，X7是具有海外教育經驗的高層管理團隊成員人數，X8是具有發明人背景的高層管理團隊成員人數，X9是在加入公司之前擔任其他公司執行官的高層管理團隊成員人數。在進行主成分分析之前，這九個高層管理團隊能力的代理根據企業規模進行調整。公式（2）中的權重是通過使用主成分分析法從九個變量中提取共同部分而獲得的。

（3）控制變量。為了區分高層管理能力對企業創新的影響，參考之前的研究，我們控制了一系列公司特征變量。第一個控制變量是企業規模，我們使用總資產的自然對數Ln（Assets）來控制企業規模;為了控制企業生命周期對其創新能力的影響，我們采用企業年齡自然對數Ln（Firm age），自公司成立至今的年數;資產負債率（Leverge）是為了考慮資本結構對企業創新的影響。

我們用企業人均固定資產凈額的自然對數（Ln（PPE/#employees））來衡量資本密集度;企業人均營業收入自然對數Ln（Sales/#employees）以代表勞動生產率和質量;ROA為企業總資產收益率，用來度量企業盈利狀況;企業營業收入同比增速（Sales Growth）和企業賬面市值比（M/B）來衡量企業的成長機遇;現金與資產比率（Cash/Assets）用來衡量現金持有量對企業創新的影響。

企業股票持有期年收益率（Stock Return）為持有企業股票的收益率，用來衡量當年的股票市場表現;企業股票當年交易日收益率標準差（Stock Volatility）用來衡量企業股票收益的波動狀況;最后將企業所在行業赫芬達爾指數（Herfindahl）及其平方項（Herfindahl2）也作為控制變量。所有變量在1%（雙尾）的統計水平上顯著，所有的控制變量都滯后一期。

表1報告了我們回歸中使用變量描述性統計。衡量創新的變量中，Patentall_grant、Patentinv_grant和Patentade_g-rant的平均值分別為12.687、2.065和10.466，所有專利中發明專利平均占比為25.9%，TMT ability的平均值和標準差分別為0.020和2.295，表明樣本公司之間的高管綜合能力存在很大差異。

在控制變量方面，樣本中的企業的平均總資產為54.32億元，企業平均成立年限為14年，企業人均固定資產凈額平均值為38.4萬元，人均營業收入平均值為11萬元，企業資產負債率為0.434，資產回報率約為為0.046，賬面市值比平均值為0.823，企業營業收入同比增速平均約為24.6%，現金資產比率平均約為0.184，股票波動約為0.473，股票收益約為0.518。

4. 工具變量估計。雖然我們發現高管綜合能力與企業創新之間存在強烈的正相關關系，但其結果可能受到兩種類型的內生性影響。第一種類型是遺漏控制變量，雖然我們參考之前的研究控制了可能影響創新的一系列變量，但如果我們的模型忽略了同時影響企業創新和高管綜合能力的變量，則這種關系就可能是虛假的。另一個潛在的內生性問題是企業創新對高管綜合能力的反向因果關系，也就是說創新型企業傾向于聘用擁有較高人力資本的經理人。為了解決這些內生性問題，我們使用工具變量方法來緩解其他內生性問題。

為了排除內生性問題，進一步采用工具變量法。選取兩個與高管綜合能力相關但與創新產出無關的工具變量。其中一個工具變量為過去兩年企業業內并購次數加1的自然對數Ln（1+M&A_Num）;另一個工具變量為同一行業其他企業的高管綜合能力指數平均值（TMT_abilityOther）。表2表示在兩階段最小二乘（2SLS）框架中使用工具變量方法的回歸結果。第一階段的回歸結果為第一列，Ln（1+M&A_Num）和TMT_abilityOther與TMT ability均顯著正相關。工具變量也通過了相關性檢驗，因為排除工具聯合檢驗的F統計量為114.19，分別在10%和1%水平顯著。此外，我們還使用有限信息最大似然法（LIML）和廣義矩量法（GMM）重新估計2SLS模型，結果表明我們的研究結論不受這些替代方法的影響。

四、 結論與啟示

本文使用2001年～2015年期間的中（下轉第113頁）國上市公司樣本考察了高管綜合能力對企業創新的影響。根據理論預測，我們發現高管綜合能力是企業創新的重要決定因素。本文的研究擴展了現有的研究，一方面與以往關注高層管理團隊教育和經驗層面的文獻不同，我們研究了高層管理團隊在企業創新方面的人力資本;另一方面，我們提供了高層管理團隊對企業創新至關重要的新證據。本文可以使有意鼓勵技術創新的企業和政府受益。當企業聘用更高能力的高管團隊時，創新績效往往會提高。公司治理中促進企業創新的重要途徑之一就是吸引高能力的管理層團隊。

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