高管綜合能力與技術(shù)創(chuàng)新

趙瓊薇 趙奇鋒

摘要：文章使用主成分分析法構(gòu)建高管綜合能力綜合指數(shù)，實(shí)證分析高管綜合能力對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的影響。研究發(fā)現(xiàn)，高管綜合能力對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有正面影響，擁有更高能力高層管理團(tuán)隊(duì)的公司傾向于在研發(fā)項(xiàng)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(jì)控制內(nèi)生問題。公司治理中促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的重要途徑之一就是吸引高能力的管理層團(tuán)隊(duì)。

關(guān)鍵詞：技術(shù)創(chuàng)新;高管綜合能力;創(chuàng)新失敗容忍度

一、 引言

基于手工收集的高管特征和經(jīng)歷數(shù)據(jù)，本文采用主成分分析法構(gòu)建2001年～2015年間的高管綜合能力綜合指數(shù)。實(shí)證研究表明，高管綜合能力與中國企業(yè)創(chuàng)新呈正相關(guān)。此外，本文還研究了高管綜合能力綜合指數(shù)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的三個(gè)主要機(jī)制：提高對(duì)創(chuàng)新失敗的容忍度、減少財(cái)務(wù)限制、雇用更高能力的發(fā)明人。本文的貢獻(xiàn)主要有以下兩點(diǎn)。首先，采用主成分分析法構(gòu)建了反映高層管理團(tuán)隊(duì)人力資本的新綜合指標(biāo)，而現(xiàn)有研究主要從單一維度探討高層管理團(tuán)隊(duì)的影響。其次，我們的研究豐富了關(guān)于高層管理團(tuán)隊(duì)人力資本效應(yīng)持續(xù)不斷增長(zhǎng)的文獻(xiàn)。盡管高管綜合能力對(duì)企業(yè)管理和戰(zhàn)略至關(guān)重要，但關(guān)于高管綜合能力與企業(yè)政策（包括創(chuàng)新）之間的關(guān)系的實(shí)證證據(jù)很少。本文試圖解釋高管綜合能力促進(jìn)中國企業(yè)創(chuàng)新的機(jī)制。

二、 文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

根據(jù)高層梯隊(duì)理論（Hambrick & Mason，1984），企業(yè)戰(zhàn)略選擇和績(jī)效水平在一定程度上取決于高管背景特征，如職業(yè)經(jīng)歷、教育程度、社會(huì)經(jīng)濟(jì)根源，財(cái)務(wù)狀況和集團(tuán)特征。高素質(zhì)的高層管理團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該具備高度專業(yè)化的技能、先進(jìn)的管理經(jīng)驗(yàn)和創(chuàng)造能力，因此可以將他們的知識(shí)和技術(shù)技能轉(zhuǎn)化為高度創(chuàng)新。激勵(lì)創(chuàng)新對(duì)于大多數(shù)公司來說是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。與大規(guī)模生產(chǎn)和銷售等常規(guī)任務(wù)不同，創(chuàng)新涉及一個(gè)充滿不確定性的長(zhǎng)期過程，并具有很高的失敗概率（Holmstrom，1989）。由于未來的突發(fā)事件和內(nèi)在的風(fēng)險(xiǎn)過程，對(duì)于有效的創(chuàng)新而言，較高的失敗容忍度是必不可少的。事實(shí)上， Manso（2011）表明，管理者最優(yōu)的創(chuàng)新激勵(lì)薪酬方案應(yīng)該表現(xiàn)出對(duì)早期失敗的較高容忍度，并更加關(guān)注成功后的長(zhǎng)期回報(bào)。高能力的管理團(tuán)隊(duì)在行業(yè)的其他企業(yè)中擁有更多的就業(yè)機(jī)會(huì)。因此，更高能力的管理團(tuán)隊(duì)可以利用更廣泛的外部選擇作為提高失敗容忍度、促進(jìn)創(chuàng)新的勞動(dòng)力市場(chǎng)機(jī)制。

人們普遍認(rèn)為研發(fā)（R&D）和創(chuàng)新活動(dòng)在自由競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)中融資相對(duì)困難。這主要是由于專門用于發(fā)明的資源的主要輸出是關(guān)于如何制造新產(chǎn)品和服務(wù)的知識(shí)，而且這種知識(shí)是非競(jìng)爭(zhēng)性的，一家公司使用并不排除另一家公司使用這種知識(shí)。在知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)較弱的情況下，進(jìn)行創(chuàng)新投資的企業(yè)可能并不能得到合理的創(chuàng)新回報(bào)，因此企業(yè)創(chuàng)新投資意愿較弱，進(jìn)而經(jīng)濟(jì)體中研發(fā)投資不足。此外，由于與外部投資者的信息不對(duì)稱，企業(yè)可能會(huì)發(fā)現(xiàn)募集外部資金以投資其創(chuàng)新研發(fā)非常困難并且代價(jià)高昂（Myers & Majluf，1984）。創(chuàng)新項(xiàng)目的財(cái)務(wù)困難可能更為嚴(yán)重，因?yàn)閯?chuàng)新的不確定性增加了投資的風(fēng)險(xiǎn)和與外部投資者的信息不對(duì)稱（Hall，2002）。高能力的管理團(tuán)隊(duì)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(jìn)創(chuàng)新。此外，高能力的高層管理團(tuán)隊(duì)能夠更加可靠地證明公司在金融市場(chǎng)上的價(jià)值，從而減小公司面臨的信息不對(duì)稱程度。因此，金融市場(chǎng)信息不對(duì)稱程度較低的公司將更容易進(jìn)入股票市場(chǎng)，因?yàn)榭梢栽诠善笔袌?chǎng)上獲得更公平的價(jià)格。

三、 研究設(shè)計(jì)與實(shí)證分析

1. 數(shù)據(jù)來源。本文的研究對(duì)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(yè)與其他企業(yè)有不同的年度報(bào)告結(jié)構(gòu)因此被剔除;此外我們還剔除了缺少變量的觀測(cè)值。最終得到14 712個(gè)觀測(cè)樣本。高層管理團(tuán)隊(duì)背景信息的數(shù)據(jù)來源于資本市場(chǎng)參與者數(shù)據(jù)庫（CICD）的個(gè)人特征數(shù)據(jù)集。研發(fā)投入和專利數(shù)據(jù)來源于中國創(chuàng)新研究數(shù)據(jù)庫（CIRD），本研究使用的其他財(cái)務(wù)和公司治理數(shù)據(jù)來自中國證券市場(chǎng)和會(huì)計(jì)研究（CSMAR）、Wind數(shù)據(jù)庫和企業(yè)年度報(bào)告。所有數(shù)據(jù)都進(jìn)行了交叉檢查以確保一致性。

2. 模型設(shè)定。參考經(jīng)過前期研究（Tian & Wang，2014;Chang et al.，2015）。本研究使用基準(zhǔn)OLS模型檢驗(yàn)高管綜合能力對(duì)公司創(chuàng)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(yè)i在t年的創(chuàng)新績(jī)效，TMT abilityi，t-1為核心自變量，代表企業(yè)高管綜合能力指數(shù)。Xi，j，t-1代表控制變量。此外，我們?cè)谀Ｐ椭羞€進(jìn)一步控制年份、行業(yè)以及省份固定效應(yīng)。

3. 變量介紹。

（1）創(chuàng)新變量。本文使用企業(yè)專利授權(quán)量作為企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的衡量指標(biāo)。其中Patentall_granti，t表示企業(yè)所有種類專利的總數(shù)量，包括發(fā)明專利、實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計(jì)專利;Patentinv_granti，t為企業(yè)的發(fā)明專利數(shù)量;Patentade_granti，t是企業(yè)除發(fā)明專利外的專利數(shù)量。為減少回歸的誤差，我們?cè)诨貧w分析中用變量加1并取自然對(duì)數(shù)。

（2）高管綜合能力。企業(yè)i第t年的高管綜合能力指數(shù)（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(tuán)隊(duì)規(guī)模，X2代表高層管理團(tuán)隊(duì)中的MBA人數(shù)，X3代表具有財(cái)務(wù)背景的高層管理團(tuán)隊(duì)成員人數(shù)，X4代表具有學(xué)術(shù)背景的高層管理團(tuán)隊(duì)成員人數(shù)，X5代表有政治背景的高層管理團(tuán)隊(duì)成員人數(shù)，X6是具有博士學(xué)位的高層管理團(tuán)隊(duì)成員人數(shù)，X7是具有海外教育經(jīng)驗(yàn)的高層管理團(tuán)隊(duì)成員人數(shù)，X8是具有發(fā)明人背景的高層管理團(tuán)隊(duì)成員人數(shù)，X9是在加入公司之前擔(dān)任其他公司執(zhí)行官的高層管理團(tuán)隊(duì)成員人數(shù)。在進(jìn)行主成分分析之前，這九個(gè)高層管理團(tuán)隊(duì)能力的代理根據(jù)企業(yè)規(guī)模進(jìn)行調(diào)整。公式（2）中的權(quán)重是通過使用主成分分析法從九個(gè)變量中提取共同部分而獲得的。

（3）控制變量。為了區(qū)分高層管理能力對(duì)企業(yè)創(chuàng)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(gè)控制變量是企業(yè)規(guī)模，我們使用總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)Ln（Assets）來控制企業(yè)規(guī)模;為了控制企業(yè)生命周期對(duì)其創(chuàng)新能力的影響，我們采用企業(yè)年齡自然對(duì)數(shù)Ln（Firm age），自公司成立至今的年數(shù);資產(chǎn)負(fù)債率（Leverge）是為了考慮資本結(jié)構(gòu)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響。

我們用企業(yè)人均固定資產(chǎn)凈額的自然對(duì)數(shù)（Ln（PPE/#employees））來衡量資本密集度;企業(yè)人均營(yíng)業(yè)收入自然對(duì)數(shù)Ln（Sales/#employees）以代表勞動(dòng)生產(chǎn)率和質(zhì)量;ROA為企業(yè)總資產(chǎn)收益率，用來度量企業(yè)盈利狀況;企業(yè)營(yíng)業(yè)收入同比增速（Sales Growth）和企業(yè)賬面市值比（M/B）來衡量企業(yè)的成長(zhǎng)機(jī)遇;現(xiàn)金與資產(chǎn)比率（Cash/Assets）用來衡量現(xiàn)金持有量對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響。

企業(yè)股票持有期年收益率（Stock Return）為持有企業(yè)股票的收益率，用來衡量當(dāng)年的股票市場(chǎng)表現(xiàn);企業(yè)股票當(dāng)年交易日收益率標(biāo)準(zhǔn)差（Stock Volatility）用來衡量企業(yè)股票收益的波動(dòng)狀況;最后將企業(yè)所在行業(yè)赫芬達(dá)爾指數(shù)（Herfindahl）及其平方項(xiàng)（Herfindahl2）也作為控制變量。所有變量在1%（雙尾）的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，所有的控制變量都滯后一期。

表1報(bào)告了我們回歸中使用變量描述性統(tǒng)計(jì)。衡量創(chuàng)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(fā)明專利平均占比為25.9%，TMT ability的平均值和標(biāo)準(zhǔn)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(yè)的平均總資產(chǎn)為54.32億元，企業(yè)平均成立年限為14年，企業(yè)人均固定資產(chǎn)凈額平均值為38.4萬元，人均營(yíng)業(yè)收入平均值為11萬元，企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率為0.434，資產(chǎn)回報(bào)率約為為0.046，賬面市值比平均值為0.823，企業(yè)營(yíng)業(yè)收入同比增速平均約為24.6%，現(xiàn)金資產(chǎn)比率平均約為0.184，股票波動(dòng)約為0.473，股票收益約為0.518。

4. 工具變量估計(jì)。雖然我們發(fā)現(xiàn)高管綜合能力與企業(yè)創(chuàng)新之間存在強(qiáng)烈的正相關(guān)關(guān)系，但其結(jié)果可能受到兩種類型的內(nèi)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(chuàng)新的一系列變量，但如果我們的模型忽略了同時(shí)影響企業(yè)創(chuàng)新和高管綜合能力的變量，則這種關(guān)系就可能是虛假的。另一個(gè)潛在的內(nèi)生性問題是企業(yè)創(chuàng)新對(duì)高管綜合能力的反向因果關(guān)系，也就是說創(chuàng)新型企業(yè)傾向于聘用擁有較高人力資本的經(jīng)理人。為了解決這些內(nèi)生性問題，我們使用工具變量方法來緩解其他內(nèi)生性問題。

為了排除內(nèi)生性問題，進(jìn)一步采用工具變量法。選取兩個(gè)與高管綜合能力相關(guān)但與創(chuàng)新產(chǎn)出無關(guān)的工具變量。其中一個(gè)工具變量為過去兩年企業(yè)業(yè)內(nèi)并購次數(shù)加1的自然對(duì)數(shù)Ln（1+M&A_Num）;另一個(gè)工具變量為同一行業(yè)其他企業(yè)的高管綜合能力指數(shù)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(jié)果。第一階段的回歸結(jié)果為第一列，Ln（1+M&A_Num）和TMT_abilityOther與TMT ability均顯著正相關(guān)。工具變量也通過了相關(guān)性檢驗(yàn)，因?yàn)榕懦ぞ呗?lián)合檢驗(yàn)的F統(tǒng)計(jì)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(jì)2SLS模型，結(jié)果表明我們的研究結(jié)論不受這些替代方法的影響。

四、 結(jié)論與啟示

本文使用2001年～2015年期間的中（下轉(zhuǎn)第113頁）國上市公司樣本考察了高管綜合能力對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響。根據(jù)理論預(yù)測(cè)，我們發(fā)現(xiàn)高管綜合能力是企業(yè)創(chuàng)新的重要決定因素。本文的研究擴(kuò)展了現(xiàn)有的研究，一方面與以往關(guān)注高層管理團(tuán)隊(duì)教育和經(jīng)驗(yàn)層面的文獻(xiàn)不同，我們研究了高層管理團(tuán)隊(duì)在企業(yè)創(chuàng)新方面的人力資本;另一方面，我們提供了高層管理團(tuán)隊(duì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新至關(guān)重要的新證據(jù)。本文可以使有意鼓勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新的企業(yè)和政府受益。當(dāng)企業(yè)聘用更高能力的高管團(tuán)隊(duì)時(shí)，創(chuàng)新績(jī)效往往會(huì)提高。公司治理中促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的重要途徑之一就是吸引高能力的管理層團(tuán)隊(duì)。

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