女性高管特征對高科技企業(yè)績效的影響實證研究

徐亞芳 林鳳

摘 要：女性高管特征與企業(yè)績效之間的關系受到廣泛關注，主要以高科技企業(yè)為研究對象，運用實證的方法研究了女性高管比例、年齡及年齡異質(zhì)性、受教育水平及其異質(zhì)性對企業(yè)績效的不同指標的影響。研究發(fā)現(xiàn)，女性高管比例、教育經(jīng)歷的異質(zhì)性與教育水平對高科技企業(yè)績效顯著正相關。年齡異質(zhì)性為顯著負相關，而年齡對績效不顯著。

關鍵詞：女性高管特征；績效；高科技企業(yè)；實證研究

中圖分類號：F 270 文獻標識碼：A 文章編號：1672-7312（2016）06-0684-03

1 文獻綜述

從Hambrick & Mason（1984）開創(chuàng)性地提出高層梯隊理論之后，學者對女性高管對績效的影響研究結(jié)論不一：

1）“促進假說”，Lückerath-Rovers和Mijntje（2013）以荷蘭公司為研究對象，劃分為董事會有女性的和無女性的公司，研究發(fā)現(xiàn)董事會有女性的公司比沒有女性的績效要好。Amore、Garofalo和Minichilli（2014）以意大利家族控制的企業(yè)為研究對象，發(fā)現(xiàn)女性高管更能提高公司業(yè)績。

2）“抑制假說”，Darmadi（2013）以資產(chǎn)報酬率（ROA）和托賓Q值為因變量，衡量企業(yè)績效，發(fā)現(xiàn)有女性高管的公司與ROA和托賓Q值呈負相關。Ahern和Dittmar（2012）以2001—2009年挪威248家公司為樣本，發(fā)現(xiàn)董事會有女性會對公司業(yè)績有不好的影響。

3）“無關聯(lián)假說”，Carter（2010）等人研究了1998—2002年標普500指數(shù)的公司，顯示性別或種族多樣性的董事會對公司的財務業(yè)績沒有顯著的關系。Rose（2007）以2001—1998年在哥本哈根證券交易所上市的丹麥公司為對象，發(fā)現(xiàn)董事會中性別差異不影響公司績效。

此外，Davis等（2010）引入市場導向作為中介變量，探討中小型服務企業(yè)CEO性別對企業(yè)市場績效和財務績效的影響。其研究結(jié)果表明，由于女性CEO具有更強的市場導向能力，因此，她們有能更好地促進績效的表現(xiàn)；而且，在市場績效向財務績效傳導這一方面，女性CEO也略微優(yōu)于男性CEO.

2 樣本選擇與研究變量

2.1 樣本選擇

文中我國高科技企業(yè)的認定依據(jù)是《高新技術企業(yè)認定管理辦法》，主要以2015年滬深兩市A股上市公司中的高科技企業(yè)作為數(shù)據(jù)來源，共選取了257家企業(yè)。文中女性高管特征的數(shù)據(jù)主要來源于國泰君安數(shù)據(jù)庫，高科技企業(yè)的績效相關數(shù)據(jù)、資產(chǎn)負債率、總資產(chǎn)報酬率以及公司規(guī)模數(shù)據(jù)主要來源于WIND數(shù)據(jù)庫。文中采用Eviews 8.0軟件進行分析。

2.2 研究變量

對于被解釋變量，在參照以往研究成果的基礎上，選取了每股收益（EPS）、凈資產(chǎn)收益率（ROE）、息稅前利潤（EBIT）來衡量高科技企業(yè)的績效。

對于解釋變量，選取了女性高管比例、年齡異質(zhì)性、教育經(jīng)歷異質(zhì)性、年齡以及教育經(jīng)歷來衡量女性高管特征。其中，教育水平按以下學歷水平劃分：1代表中專及以下，2代表大專，3代表本科，4代表碩士，5代表博士。

2.3 模型的建立

通過上文對各變量的定義，并且參照其他研究，女性高管特征對高科技企業(yè)績效關系可以用如下模型表示：

3 實證檢驗

3.1 描述性統(tǒng)計

表2列出了變量的統(tǒng)計分析，從中可以看出2015年257家高科技企業(yè)平均凈資產(chǎn)收益率為9.45%，女性高管占高管的平均比例為15%，女性高管的平均年齡為45.9歲，呈現(xiàn)年輕化趨勢，平均學歷水平為3.07，介于本科和碩士之間。年齡和教育水平異質(zhì)性程度較高。此外進行了相關性研究分析，不存在多重共線性（相關系數(shù)均小于0.8）。

3.2 回歸分析

257家高科技企業(yè)公司在2015年女性高管特征與績效的數(shù)據(jù)，運用Eviews 8.0軟件進行回歸分析，得出以下結(jié)果，見表3.

由表3可以看出，EPS，ROE與EBIT這3個財務指標的回歸結(jié)果基本一致，只是存在顯著性差異的不同。3個模型的F統(tǒng)計值分別是49.468 1，175.965 4和98.831 7，且顯著水平都是1%，說明模型整體是有效的。R2分別是0.614 8，0.850 2和0.761 2，說明模型整體的擬合度較好。

女性高管比例（FemaRati）在模型1和3中是在10%的水平下顯著，在模型2中是5%的水平下顯著，且是正相關，說明高科技公司一定的女性高管比例能夠促進企業(yè)績效。年齡異質(zhì)性（AgeH）在3個模型中呈現(xiàn)顯著負相關，根據(jù)團隊凝聚力理論，年齡的異質(zhì)性較高，即年齡的多樣性會使得團隊的凝聚力下降，這樣會不利于制定統(tǒng)一的戰(zhàn)略決策，最終會影響企業(yè)的績效。年齡（Age）在回歸結(jié)果中，對績效有負向影響，但關系不顯著。教育經(jīng)歷的異質(zhì)性（EduH）與教育水平（Edu）對高科技企業(yè)績效顯著正相關。對這一回歸結(jié)果的理論解釋是，面對瞬息萬變的市場，女性高管決策之前以及決策過程中需要盡可能多地收集信息，作為決策的依據(jù)。而受教育程度越高，能夠更加快速、及時、準確地獲取信息，抓住機遇，提高企業(yè)績效，在激烈的競爭中脫穎而出。

控制變量對模型均為正相關關系?？傎Y產(chǎn)報酬率（ROA）在3個模型中顯著正相關。資產(chǎn)負債率（Lev）在模型2，3中顯著，公司規(guī)模（Size）在模型1，3中顯著。

4 研究結(jié)論及局限性

文中研究了2015年的257家高科技企業(yè)女性高管特征與企業(yè)績效之間的關系，運用回歸分析的方法進行了實證檢驗。

研究結(jié)果表明：

1）

女性高管比例（FemaRati）、教育經(jīng)歷的異質(zhì)性（EduH）與教育水平（Edu）對高科技企業(yè)績效顯著正相關。即高科技企業(yè)中保持一定的女性高管、教育經(jīng)歷多樣性，教育水平程度越好，企業(yè)的績效越好；

2）年齡異質(zhì)性（AgeH）對績效顯著負相關，而年齡（Age）對績效不顯著。

文中的研究具有一定啟示。企業(yè)在招聘高層管理者時，可以適當考慮女性主管，這樣才能實現(xiàn)高管團隊的性別多樣性。在選拔女性高管時，企業(yè)需要盡可能將受教育水平作為參考依據(jù)，盡可能選擇具備更多人力資本的合適女性進入到高管團隊。

文中存在一定的局限性：囿于獲取樣本數(shù)據(jù)的局限，使得選擇的樣本較少，僅選擇了滬深兩市的A股為樣本；囿于獲取相關女性高管信息的公開程度，使得獲得的信息不夠充分；文中只選取了2015年度中的257家企業(yè)作為樣本，今后可以選取更長時間更多樣本來進行分析，從而使結(jié)果更加完善。

參考文獻：

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