高管特征對創業板上市公司創新績效的影響

周芬芬

(南京信息工程大學 江蘇 南京 210044)

一、引言

(一)研究背景

今天的時代需要創新，引領發展道路。創新效率和可持續性日趨得到社會重視。我國企業的科技創新隊伍雖多雖大，但不強。高技能人才也相當缺乏。企業對于科技的創新，技術的開發有待提高。對創新的鼓勵，以及對創新型社會的建設仍需繼續努力。

(二)研究綜述

近些年來，國內外學者也對于高管特征與企業績效之間的作用關系展開了諸多研究與探討。蘇皚,康鵬勝,陶向南(2020)選取華南地區制造業作為樣本數據，對其高管團隊異質性進行分類，并作為調節變量進行分析。結果表明，高管團隊特征表層差異越大，企業創新績效約會受到抑制；反之則相反。楊華,蔡曉鳳(2020)對高管特征與創新績效文獻進行梳理高管學歷與企業創新績效呈顯著正相關。高管學歷越高，對企業創新活動越關注；而學歷較低者則更加關注企業經營績效與最終結果。高管的性別特征與企業創新績效也顯著相關，女性高管比例越高，企業創新績效可能越好。楊涵舒(2019)圍繞創業板創新企業展開研究，結果表明，高管團隊平均年齡，受教育水平越高，越有利于企業創新績效的提高。陳瑤(2019)結果表明，高管任期越長,高管能力越高時,對創新績效的影響越顯著。高瑞迪(2018)認為女性高管有利于企業創新績效的提高；高管年齡與創新績效無顯著關系；高管學歷與企業創新績效有顯著正向關系。

二、高管特征對企業創新績效的影響實證設計

(一)樣本的選取與數據來源

1.樣本選取

本文選取2014-2018年創業板上市公司作為樣本，為了數據的完整性與嚴謹性，將剔除財務信息披露不完整，虧損嚴重，個別財務數據特別極端，經營年份過低的上市公司。

2.數據來源

數據主要從國泰安數據庫獲得，選取2014至2018年的上市公司的財務報表數據，財務指標數據。

(二)變量選取與設計

1.解釋變量

本文解釋變量為高管特征，分為三個解釋變量。高管年齡(AGE)選取該年份高總數年齡的平均值作為指標。高管性別(SEX)特征選取高管中女性人數與高管總數的比值作為指標。

高管學歷(EDU)，分為專科、本科、碩士、博士、博士后，并為其分別賦值1、3、5、7、9。取其每一年份均值作為指標。

2.被解釋變量

本文被解釋變量為創新績效(R&D)，基于大部分研究，這里采用企業研發投入程度作為創新績效指標。

3.控制變量

(1)資產規模(Scale)采用企業總資產的自然對數作為指標。

(2)資本結構(Lev)采用負債總額與資產總額的比值作為指標

(3)現金持有水平(Cash)采用貨幣資金與總資產的比值作為指標

(三)模型設計

本文基于解釋變量、被解釋變量、控制變量的選擇做出下列模型設計：

R&D=α1AGE+α2Scale+α3Cash+α4Lev+ε1

模型1

R&D=β1SEX+β2Scale+β3Cash+β4Lev+ε2

模型2

R&D=γ1EDU+γ2Scale+γ3Cash+γ4Lev+ε3

模型3

三、高管特征對企業創新績效的影響實證分析

(一)提出假設

基于以上模型，本文提出下列三個假設：

假設一：高管性別特征與企業創新績效存在顯著關系

假設二：高管年齡特征與企業創新績效存在不顯著關系

假設三：高管學歷特征與企業創新績效存在顯著正向關系

(二)描述性統計分析與相關性分析

1.描述性統計分析

對變量進行描述統計分析，結果如表1所示，展示了各變量的極小值、極大值、均值、標準差。這些上市公司的AGE最小34、最大79,、標準差4.2；SEX的最小0，最大0.77，標準差0.15；EDU的最小2.6，最大5.3，標準差0.49；R&D的最小24.5萬，最大67127萬，標準差0.17。這表明上市公司高管特征，創新績效存在較大差異。

表1 描述統計表

(三)模型回歸分析

1.高管性別特征與企業創新績效回歸分析

企業創新績效與高管性別特征回歸分析的調整R2為0.132，擬合優度良好。F指標值為19.041，據此可以看出，企業創新績效與企業高管性別特征之間構成較為顯著的線性回歸關系。從表2可知，Sig值為0.030<0.05，說明企業創新績效與企業高管性別特征之間關系顯著，呈正相關關系。

表2 系數

2.高管年齡特征與企業創新績效回歸分析

企業創新績效與高管年齡特征回歸分析的調整R2為0.235，擬合優度良好。F指標值為19.352，據此可以看出，企業創新績效與企業高管年齡特征之間構成較為顯著的線性回歸關系。從表3可知，Sig值為0.333>0.05，說明企業創新績效與企業高管年齡特征之間關系不顯著。

表3 系數

3.高管學歷特征與企業創新績效回歸分析

企業創新績效與高管學歷回歸分析的調整R2為0.240擬合優度良好。F指標值為19.863，企業創新績效與企業高管性別特征之間構成較為顯著的線性回歸關系。從表4可知，Sig值為0.016<0.05，說明企業創新績效與企業高管學歷特征之間關系顯著，呈正相關關系。

表4 系數

四、實證結論及建議

(一)高管性別特征與企業創新績效存在顯著關系

本文的性別指標采用的是女性高管人數占高管團隊總人數的比例，從數據分析結果來看，女性高管占比越多，對企業創新活動越能起到激勵作用。對女性在職場中的作用于能力應當正視于重視。

(二)高管年齡特征與企業創新績效存在不顯著關系

本文采用高管團隊年齡均值作為高管年齡特征的指標，研究結果表明，高管年齡與企業創新績效并不存在顯著相關關系。高管年齡均值較高的企業的創新績效可能很高也可能很低。同樣的，高管年齡均值較低的企業的創新績效也可能較高或較低。

(三)高管學歷特征與企業創新績效存在顯著正向關系

本文高管學歷特征采用先賦值再算均值的方法獲取。根據上述數據分析結果表明，高管學歷水平與企業創新績效之間存在顯著正相關關系。高管團隊學歷水平越高對企業創新績效越有促進作用。相反，高管團隊學歷水平越低，對企業的創新績效越會起到抑制作用。可見，學歷水平，對于企業高管的要求應當提高。