研發(fā)投入、CEO權(quán)力強(qiáng)度及經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的組態(tài)路徑研究

夏雨 葛玉輝

摘 要：企業(yè)績(jī)效的影響因素探究一直是管理學(xué)研究的熱點(diǎn)，但由于實(shí)際現(xiàn)實(shí)的復(fù)雜性以及環(huán)境的不確定性，在實(shí)證研究中對(duì)相似因素分析得到的結(jié)論也一直存在差異。選取國(guó)泰安軟件2015—2020年250組中國(guó)上市公司數(shù)據(jù)，使用模糊集定性比較分析（fsQCA）對(duì)研發(fā)投入、CEO權(quán)力強(qiáng)度及經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)績(jī)效影響進(jìn)行組態(tài)分析，分別得出3個(gè)高績(jī)效前因條件組態(tài)和低績(jī)效前因條件組態(tài)。研究結(jié)果表明：在上市企業(yè)中，企業(yè)研發(fā)投入與企業(yè)當(dāng)期獲取高績(jī)效并無(wú)顯著因果相關(guān)性，且當(dāng)外界經(jīng)濟(jì)政策不確定性高時(shí)，高研發(fā)更易導(dǎo)致企業(yè)低績(jī)效;外在經(jīng)濟(jì)政策不確定較高時(shí)，CEO權(quán)力強(qiáng)度越高，越容易使公司獲取較好的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)。

關(guān) 鍵 詞：研發(fā)投入;CEO權(quán)力強(qiáng)度;經(jīng)濟(jì)政策不確定性;條件組態(tài);模糊集定性比較分析

DOI：10.16315/j.stm.2021.01.003

中圖分類號(hào)： F272.92

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

Abstract：The research on the influencing factors of corporate performance has always been a hot spot in management research， but due to the complexity of actual reality and the uncertainty of the environment， the conclusions obtained from the analysis of similar factors in empirical research have always been different. This paper selects 250 sets of Chinese listed company data from 2015 to 2020 on GTA software， and uses Fuzzy Set Qualitative Comparative Analysis （fsQCA） to analyze the impact of R&D investment， CEO power intensity and economic policy uncertainty on corporate performance. Three highperformance antecedent condition configurations and lowperformance antecedent condition configurations are presented. The research results show that： In listed companies， there is no significant causal correlation between corporate R&D investment and the companys current high performance. When economic policy uncertainty is high， high R&D is more likely to lead to low performance of enterprises. When the external economic policy is more uncertain， the higher the CEOs power intensity， the easier it is for the company to obtain better operating performance.

Keywords：R&D investment; CEO power intensity; economic policy uncertainty; condition configuration; fsQCA

企業(yè)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中如何獲取更高的績(jī)效和更大的市場(chǎng)回報(bào)，是管理領(lǐng)域持續(xù)探討的研究課題。在以往的企業(yè)績(jī)效研究方法中，多著重于某項(xiàng)企業(yè)相關(guān)因素對(duì)企業(yè)績(jī)效凈值效應(yīng)的影響，而忽略了多個(gè)相關(guān)因素組合而成的聯(lián)合效應(yīng)。過(guò)往研究中，多采用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法，如多元回歸分析，前提是自變量相互獨(dú)立和線性相關(guān)，在控制其他變量恒定的情況下，通過(guò)數(shù)據(jù)的處理得出自變量對(duì)于因變量的凈效應(yīng)。凈效應(yīng)分析方法隱含因果對(duì)稱性的特性，與此同時(shí)，企業(yè)是復(fù)雜綜合的組織體系，因此現(xiàn)階段研究難以得出影響企業(yè)績(jī)效的具體框架并推導(dǎo)出精確結(jié)論。以往不同實(shí)證研究得出關(guān)于企業(yè)績(jī)效的相關(guān)結(jié)論總是相互矛盾可以證明這一觀點(diǎn)。環(huán)境、行業(yè)、技術(shù)、戰(zhàn)略、結(jié)構(gòu)、文化、主義、群體、成員、過(guò)程、實(shí)踐、信仰和結(jié)果及其維度都是聚合為組態(tài)， 原型或者完形的形式[1]，正如組態(tài)理論所言，不同前因條件的組合可以作為一種組合的新的企業(yè)特征創(chuàng)造和抵消企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)[2]。在研究企業(yè)研發(fā)、CEO權(quán)力強(qiáng)度及經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)績(jī)效影響時(shí)，由于因變量涉及不同解釋角度及假說(shuō)，相互作用的機(jī)制較為復(fù)雜，如果采用傳統(tǒng)交互效應(yīng)研究方法，統(tǒng)計(jì)分析難度較大，而組態(tài)分析對(duì)于研究前因條件組合以及建立特定條件組合和結(jié)果之間的明確聯(lián)系更為適用[3]。綜上所述，本研究采用fsQCA方法將企業(yè)研發(fā)、CEO權(quán)力強(qiáng)度及經(jīng)濟(jì)政策不確定性納入統(tǒng)一的分析框架，探討上述3項(xiàng)前因條件對(duì)企業(yè)績(jī)效的組態(tài)分析。

1 理論基礎(chǔ)與模型構(gòu)建

1.1 企業(yè)研發(fā)與企業(yè)績(jī)效

企業(yè)研發(fā)投入對(duì)于企業(yè)績(jī)效的研究從20世紀(jì)就已經(jīng)開始進(jìn)行，但直至現(xiàn)在仍然未有確切公認(rèn)的結(jié)論，學(xué)界對(duì)于這一問(wèn)題的觀點(diǎn)存在分歧。一部分學(xué)者認(rèn)為企業(yè)研發(fā)投入與公司績(jī)效正相關(guān)。Griliches[4]以發(fā)達(dá)國(guó)家為研究背景，證實(shí)了研發(fā)投入與生產(chǎn)率水平呈正向關(guān)系。段天宇等 [5]對(duì)我國(guó)醫(yī)藥制造業(yè)采用動(dòng)態(tài)面板門限模型進(jìn)行分析后認(rèn)為R&D強(qiáng)度對(duì)于企業(yè)績(jī)效影響整體存在正向作用。一部分學(xué)者認(rèn)為研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效之間不存在明顯相關(guān)性。Rubin[6]基于美國(guó)258家上市企業(yè)的專利和財(cái)務(wù)年報(bào)研究發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入和企業(yè)績(jī)效無(wú)顯著關(guān)系。郟寶云等[7]基于國(guó)內(nèi)電子信息業(yè)上市公司R&D的研究，認(rèn)為企業(yè)R&D投入強(qiáng)度對(duì)于企業(yè)的財(cái)務(wù)影響不存在顯著影響。趙興明等[8]則認(rèn)為企業(yè)R&D投入與短期財(cái)務(wù)績(jī)效呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)。盡管從理論研究而言，無(wú)論是創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)學(xué)還是新增長(zhǎng)理論都認(rèn)定創(chuàng)新和技術(shù)的推進(jìn)對(duì)于企業(yè)發(fā)展都有著至關(guān)重要的作用，但實(shí)證研究得出的結(jié)論受到研究背景以及數(shù)據(jù)的限制，難以得出統(tǒng)一的結(jié)論。為進(jìn)一步理清企業(yè)研發(fā)對(duì)于企業(yè)績(jī)效的影響，本文通過(guò)定性比較分析（QCA）方法，將企業(yè)研發(fā)與其他因素相結(jié)合進(jìn)行組態(tài)分析，以期得到較為整體的結(jié)論。

1.2 CEO權(quán)力強(qiáng)度與企業(yè)績(jī)效

CEO中文名稱為首席執(zhí)行官，是企業(yè)日常事務(wù)中最高決策者，本文的研究對(duì)象為中國(guó)上市公司，故沿用以往相關(guān)學(xué)者定義，將公司中總經(jīng)理職位定義為企業(yè)CEO[9]。Hambrick等[10]提出高階梯隊(duì)理論后，學(xué)界逐步開始研究高管特征對(duì)公司決策的影響。企業(yè)CEO作為高管團(tuán)隊(duì)的核心以及企業(yè)戰(zhàn)略決策的最終制定者和決策者，其能力和特質(zhì)必然會(huì)對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生重大影響[11]。CEO對(duì)企業(yè)的影響主要基于CEO權(quán)力進(jìn)行企業(yè)管理決策，而CEO權(quán)力的集中分為2個(gè)層面：一是高權(quán)力距離，二是社會(huì)環(huán)境是否適應(yīng)威權(quán)主義[12]。權(quán)小峰等[13]將CEO權(quán)力的度量歸納為4個(gè)因素——組織權(quán)力、專家權(quán)力、所有制權(quán)力和聲譽(yù)權(quán)力。譚慶美等[14]以國(guó)內(nèi)上市企業(yè)為研究對(duì)象進(jìn)行實(shí)證研究，認(rèn)為CEO的學(xué)歷對(duì)于企業(yè)績(jī)效決策起到一定推動(dòng)作用。胡明霞[15]認(rèn)為專家權(quán)力對(duì)技術(shù)創(chuàng)新投入與企業(yè)績(jī)效無(wú)調(diào)節(jié)作用，但與技術(shù)創(chuàng)新投入和企業(yè)績(jī)效顯著正相關(guān)。郝潔等[16]認(rèn)為對(duì)于兩職分離的公司，在企業(yè)績(jī)效較好時(shí)，CEO兩職合一能夠?qū)ξ磥?lái)績(jī)效產(chǎn)生顯著正向影響。而企業(yè)CEO的內(nèi)部晉升或者外部聘任對(duì)企業(yè)績(jī)效影響由于各類研究定義不同以及較少的研究實(shí)證，本文不予考慮。因此，借鑒以往研究成果，本文通過(guò)CEO的學(xué)歷、是否具有專家背景和否兼任公司董事長(zhǎng)3個(gè)維度綜合衡量CEO權(quán)力強(qiáng)度。

1.3 經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)績(jī)效

學(xué)界中關(guān)于外部環(huán)境對(duì)于企業(yè)績(jī)效影響的研究十分豐富，外部經(jīng)濟(jì)繁榮、股票指數(shù)以及名義貨幣供應(yīng)量都會(huì)影響企業(yè)績(jī)效。沈毅等[17]通過(guò)建立結(jié)構(gòu)性向量自回歸模型驗(yàn)證了這一觀點(diǎn)的正確性[17]。經(jīng)濟(jì)政策的不確定性來(lái)源于政府政策變化導(dǎo)致的企業(yè)不信任感、政府政策方面的不確定性以及政府采取相反立場(chǎng)的可能。我國(guó)政府在經(jīng)濟(jì)調(diào)控方面的作用十分明顯，經(jīng)濟(jì)政策的不確定性將對(duì)企業(yè)融資，經(jīng)營(yíng)決策都會(huì)造成相應(yīng)影響。饒品貴等[18]研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)不確定性將減少企業(yè)的投資行為并降低企業(yè)投資效率。故而在實(shí)證研究企業(yè)績(jī)效問(wèn)題時(shí)，考慮外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境十分必要。

當(dāng)前學(xué)界對(duì)企業(yè)績(jī)效研究多集中于凈值研究，也多將前因條件相互獨(dú)立作為前置條件，而這與社會(huì)因果關(guān)系難以自恰，如田紅娜等[19]通過(guò)研究表明政府補(bǔ)貼對(duì)于企業(yè)綠色研發(fā)投入具有顯著的激勵(lì)作用，即經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)研發(fā)息息相關(guān)。本文通過(guò)引入fsQCA方法對(duì)于研發(fā)投入、CEO權(quán)力強(qiáng)度及經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)績(jī)效影響進(jìn)行組態(tài)分析，進(jìn)一步了解前因條件的相互作用形成對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響，如圖1所示。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 研究方法選擇

在以往研究中，涉及多要素匹配對(duì)結(jié)果的影響分析，主要采用2種方法：一是使用加權(quán)算法計(jì)算各影響因素構(gòu)建新的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，或構(gòu)建交互效應(yīng)模型;二是使用定性比較分析（qualitative comparative analysis，QCA）。本文選用fsQCA作為主要研究方法研究研發(fā)投入、外部環(huán)境及企業(yè)CEO對(duì)企業(yè)績(jī)效之間關(guān)系的具體原因如下：

第一，在社會(huì)實(shí)踐領(lǐng)域，前因條件往往相互依存，結(jié)果也都依賴于復(fù)雜的，多重的前因而非清晰，線性的邏輯關(guān)系。這也是管理領(lǐng)域模型不斷復(fù)雜、深化的原因。使用傳統(tǒng)模型方程難以研究分析多個(gè) （4個(gè)條件以上）前因交互的復(fù)雜問(wèn)題。

第二，在前文理論框架構(gòu)建的過(guò)程中，通過(guò)對(duì)以往研究文獻(xiàn)對(duì)于企業(yè)績(jī)效的分析可以得出，公司的內(nèi)外部因素對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響大小以及方向都無(wú)確切結(jié)論，使用多選線性回歸分析等凈值分析方法的前提假設(shè)均需要因變量相互獨(dú)立，且因果關(guān)系對(duì)稱。但由于實(shí)際生活的復(fù)雜性，難以和假設(shè)相符，使用QCA方法分析因果關(guān)系，可以有效符合實(shí)際。這是由于QCA方法是結(jié)合模糊集而產(chǎn)生的研究方式，從而具備非因果對(duì)稱性，如上市公司是盈利的這一觀點(diǎn)并不要求非上市公司不能盈利，可能存在許多非上市公司能夠盈利，但這些公司的存在與最初的觀點(diǎn)并不違背。這也恰好與本研究需要探討的問(wèn)題內(nèi)核相一致，即什么情況下CEO權(quán)力強(qiáng)度對(duì)企業(yè)績(jī)效是正向影響;什么情況下，CEO權(quán)力強(qiáng)度又對(duì)企業(yè)績(jī)效呈負(fù)面影響，可以通過(guò)組態(tài)分析來(lái)進(jìn)一步解釋和回答。

2.2 變量設(shè)計(jì)與樣本選擇

本文中主要涉及的前因條件為CEO權(quán)力強(qiáng)度、研發(fā)投入、經(jīng)濟(jì)政策不確定性3個(gè)維度。本文根據(jù)以往研究經(jīng)驗(yàn)，CEO學(xué)歷，專家背景和是否兼任董事采取虛擬變量衡量，即將變量采用適當(dāng)條件分為2種狀態(tài)，分別以0和1表示。

許多學(xué)者均采用中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)衡量經(jīng)濟(jì)政策的不確定性，本文沿用這一指標(biāo)。對(duì)結(jié)果變量企業(yè)績(jī)效的測(cè)量，以往研究中主要以凈資產(chǎn)收益率（ROE）、總資產(chǎn)收益率（ROA）、每股收益（EPS）和托賓Q值進(jìn)行測(cè)量，不同指標(biāo)的選取各有優(yōu)劣，本文采取總資產(chǎn)收益率為測(cè)量數(shù)據(jù)。經(jīng)濟(jì)政策不確定性采用由斯坦福大學(xué)和芝加哥大學(xué)編制的經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)。綜上，變量測(cè)量，如表1所示。

3 數(shù)據(jù)分析

3.1 樣本的描述性分析

企業(yè)績(jī)效及CEO特征均采用國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)收集，樣本來(lái)源為中國(guó)A股100家上市公司不同年份相關(guān)數(shù)據(jù)，并排除ST企業(yè)以及金融行業(yè)企業(yè)。由于CEO特征屬于自愿披露條目，因此存在數(shù)據(jù)不完整的企業(yè)，為嚴(yán)謹(jǐn)起見，本文排除相應(yīng)公司。經(jīng)濟(jì)政策不確定性采用由斯坦福大學(xué)和芝加哥大學(xué)編制的經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)，比照各年份將相應(yīng)指數(shù)進(jìn)行填充。本文使用SPSS軟件對(duì)研究涉及的結(jié)果變量企業(yè)績(jī)效以及前因條件經(jīng)濟(jì)政策不確定性進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，相關(guān)數(shù)據(jù)情況，如表2所示。

3.2 數(shù)據(jù)校準(zhǔn)

在使用fsQCA之前，首先需要對(duì)前因條件及結(jié)果變量進(jìn)行校準(zhǔn)，本研究采用直接校準(zhǔn)法將需要校準(zhǔn)的相關(guān)變量校準(zhǔn)為模糊集隸屬分?jǐn)?shù)，其中交叉點(diǎn)的校準(zhǔn)點(diǎn)設(shè)置為平均值，完全隸屬的標(biāo)準(zhǔn)為“平均值加上1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差”，完全不隸屬的標(biāo)準(zhǔn)為“平均值減去1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差”，結(jié)果如表3所示。

3.3 真值表

模糊集前因條件構(gòu)成的多維向量空間具有2k個(gè)角，采用真值表作為向量空間角的說(shuō)明，并使用真值表來(lái)總結(jié)關(guān)于每個(gè)角關(guān)聯(lián)前因條件組合的特性。為了本文案例具有說(shuō)明性，QCA分析選用頻數(shù)大于3并遵循拉金的建議，將一致性閾值設(shè)定為0.80。最終，本研究共采用149個(gè)案例進(jìn)入實(shí)證分析，如表4、表5所示。

3.4 相關(guān)性檢驗(yàn)

本文分別對(duì)每個(gè)前因條件對(duì)于結(jié)果變量（高績(jī)效與低績(jī)效）進(jìn)行一致性與覆蓋性檢驗(yàn)，如表6所示。由表6可知，每個(gè)前因條件在單獨(dú)條件下，均未能對(duì)特定結(jié)果（高績(jī)效和低績(jī)效）的實(shí)現(xiàn)構(gòu)成充分條件或必要條件：當(dāng)結(jié)果變量為高績(jī)效時(shí)，所有前因條件與結(jié)果的相互影響均低于0.75;當(dāng)結(jié)果變量為低績(jī)效時(shí)，前因條件與結(jié)果的相互影響也低于0.75，故不能證明單獨(dú)前因變量與結(jié)果變量存在因果性。

3.5 前因條件組態(tài)結(jié)果

本文通過(guò)對(duì)CEO特征、研發(fā)投入和經(jīng)濟(jì)不確定性等多個(gè)因素的綜合組態(tài)分析，得出企業(yè)實(shí)現(xiàn)高績(jī)效的前因條件的3個(gè)組態(tài)與導(dǎo)致企業(yè)低績(jī)效的3個(gè)前因條件組態(tài)。由于通過(guò)fsQCA分析將得出導(dǎo)致結(jié)果變量產(chǎn)生的3類情況，分別稱為簡(jiǎn)約解、中間解與復(fù)雜解。中間解與復(fù)雜解都是對(duì)簡(jiǎn)約解的再細(xì)化結(jié)果，所以其他兩類解的任何呈現(xiàn)都會(huì)完整包含某個(gè)簡(jiǎn)約解。而復(fù)雜解過(guò)于繁瑣和覆蓋性極低，故不予采用，本文將采用綜合簡(jiǎn)約解和中間解作為企業(yè)績(jī)效組態(tài)分析的結(jié)果，將存在簡(jiǎn)約解中條件作為核心前因條件，只存在于中間解中條件作為補(bǔ)充前因條件，結(jié)果如表7所示。

3.6 前因條件組態(tài)分析

由表7可知，導(dǎo)致企業(yè)高績(jī)效的前因組態(tài)分為3類。組態(tài)H1（CEO兩職合一*CEO學(xué)歷*CEO專家背景*經(jīng)濟(jì)政策不確定性，注*表示為集合論中邏輯運(yùn)算符號(hào)交集，如A*B即A與B的交集，下列*均沿用此解釋）表示當(dāng)CEO兩職合一，具有高學(xué)歷與專家背景時(shí)，在經(jīng)濟(jì)政策不確定性程度高的情況下，企業(yè)將獲取高績(jī)效。這一組態(tài)表明當(dāng)外部經(jīng)濟(jì)政策不確定時(shí)，富有學(xué)識(shí)以及專家背景的CEO在兼任董事長(zhǎng)的情況下，更有權(quán)力以及能力做出正確選擇，將企業(yè)帶往正確方向，最終獲得高績(jī)效回報(bào)。組態(tài)H2（CEO學(xué)歷*CEO專家背景*～企業(yè)研發(fā)投入*經(jīng)濟(jì)政策不確定性）表示在經(jīng)濟(jì)政策不確定性高的環(huán)境下，CEO擁有高學(xué)歷和專家背景，并且技術(shù)投入比率較低時(shí)，企業(yè)更容易獲取高績(jī)效。該組的覆蓋率最高，這表明該組態(tài)是企業(yè)獲取高績(jī)效較為必要的條件。組態(tài)H3（CEO兩職合一*CEO學(xué)歷*～CEO專家背景*經(jīng)濟(jì)政策不確定性）則表示在外部經(jīng)濟(jì)政策不確定性低的環(huán)境下，兩職合一具有高學(xué)歷的CEO，沒有專家背景時(shí)將獲取高績(jī)效。通過(guò)上述3組能夠獲取高績(jī)效的組態(tài)，可以發(fā)現(xiàn)企業(yè)獲取高績(jī)效樣本中CEO高學(xué)歷占比最高，覆蓋率分別為0.087、0.135和0.063。這很大程度表明，在獲取高績(jī)效的企業(yè)中，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者大多都具有高學(xué)歷。對(duì)于企業(yè)獲取高績(jī)效更可靠的途徑則是，在外部環(huán)境不確定性低，且公司CEO能夠兩職合一并擁有高學(xué)歷的同時(shí)且不具備專家背景，一致性達(dá)到0.861。這或許會(huì)產(chǎn)生爭(zhēng)議，即為什么兩職合一具備高學(xué)歷的CEO在不具備專家背景時(shí)表現(xiàn)會(huì)更好，本文認(rèn)為這是由于當(dāng)在經(jīng)濟(jì)政策比較穩(wěn)定時(shí)，CEO如果同時(shí)具有兩職合一，高學(xué)歷以及專家背景時(shí)，可能會(huì)獲取更高的CEO權(quán)力強(qiáng)度，使得CEO在制定和實(shí)施戰(zhàn)略時(shí)擁有更多話語(yǔ)權(quán)，而專家背景下?lián)碛懈咴捳Z(yǔ)權(quán)的CEO將更容易獨(dú)斷專行而不是聽取外在意見，這將使得公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)風(fēng)險(xiǎn)升高。與已有研究結(jié)論“CEO權(quán)力強(qiáng)度越大，公司業(yè)績(jī)波動(dòng)性越顯著”相符。

在導(dǎo)致企業(yè)獲得低績(jī)效的組態(tài)分析中獲取了3種組合，組態(tài)L1（CEO兩職合一*～CEO學(xué)歷*企業(yè)研發(fā)投入*經(jīng)濟(jì)政策不確定性）表示當(dāng)企業(yè)在高經(jīng)濟(jì)政策不確定性的環(huán)境中，CEO兩職合一且缺乏高學(xué)歷背景，并采用高技術(shù)投入比率將更有可能導(dǎo)致企業(yè)獲取低績(jī)效，組態(tài)L1對(duì)企業(yè)低績(jī)效一致性達(dá)到0.932，表明在樣本中采用組態(tài)L1組合的公司獲取低績(jī)效的概率為93%。組態(tài)L2（～CEO兩職合一 *～CEO專家背景*企業(yè)研發(fā)投入*經(jīng)濟(jì)政策不確定性）則表明企業(yè)CEO沒有兼任董事長(zhǎng)，并且不具有專家背景，在高經(jīng)濟(jì)政策不確定性的情況下進(jìn)行高技術(shù)投入比率將導(dǎo)致企業(yè)獲得低績(jī)效。組態(tài)L3（～CEO兩職合一*CEO學(xué)歷*～CEO專家背景*～企業(yè)研發(fā)投入*～經(jīng)濟(jì)政策不確定性）表示CEO不兼任董事長(zhǎng)且擁有高學(xué)歷、非專家背景，在經(jīng)濟(jì)政策不確定性低時(shí)采取低技術(shù)投入比率策略，會(huì)導(dǎo)致企業(yè)擁有低績(jī)效。該組態(tài)的覆蓋率達(dá)到0.138，在滿足組態(tài)一致性條件下（一致性>0.75），低績(jī)效公司中該種組態(tài)企業(yè)占比最多。綜合分析低績(jī)效組態(tài)，可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性高時(shí)，企業(yè)采取高技術(shù)投入比率將導(dǎo)致低績(jī)效;經(jīng)濟(jì)政策不確定性低時(shí)，只具備高學(xué)歷，不具有專家背景并不兼任董事長(zhǎng)的CEO采取低技術(shù)研發(fā)比率也將導(dǎo)致低績(jī)效。

3.7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了提高研究結(jié)果的可靠性，本研究使用fsQCA進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，根據(jù)已有經(jīng)驗(yàn)，本研究采用較低的一致性閾值重新處理樣本數(shù)據(jù)，即選取條件一致性>0.75。得到的高績(jī)效真值表即組態(tài)分析結(jié)果與上述表中結(jié)果基本一致，驗(yàn)證了本研究成果，如表8所示。

4 結(jié)論

綜合分析低績(jī)效與高績(jī)效組態(tài)可以發(fā)現(xiàn)，對(duì)企業(yè)研發(fā)中技術(shù)投入比率而言，外界環(huán)境經(jīng)濟(jì)政策不確定性高的情況下，高研發(fā)比率將導(dǎo)致企業(yè)面臨更大的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)并獲得低績(jī)效;外界環(huán)境經(jīng)濟(jì)政策不確定性低時(shí)，不進(jìn)行高研發(fā)比率更易導(dǎo)致低績(jī)效。獲取高績(jī)效的企業(yè)的組態(tài)分析發(fā)現(xiàn)，企業(yè)高研發(fā)比率沒有出現(xiàn)在一致性高的簡(jiǎn)約解和中間解，故此本文提出以下命題：在上市企業(yè)中，企業(yè)研發(fā)投入與企業(yè)當(dāng)期獲取高績(jī)效并無(wú)顯著因果相關(guān)性。且當(dāng)外界經(jīng)濟(jì)政策不確定性高時(shí)，高研發(fā)更易導(dǎo)致企業(yè)低績(jī)效。上述命題與以往研究結(jié)論相符，如梁萊歆等通過(guò)實(shí)證分析認(rèn)為R&D產(chǎn)出具有滯后性。R&D能否轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力取決于企業(yè)的吸收能力。經(jīng)濟(jì)政策不確定性高時(shí)，高研發(fā)投入比在當(dāng)期能直接影響企業(yè)利潤(rùn)，造成企業(yè)ROA降低。

本文對(duì)樣本的QCA分析發(fā)現(xiàn)，在經(jīng)濟(jì)政策不確定性高的狀況下，CEO權(quán)力強(qiáng)度越高（滿足多個(gè)CEO特征條件），企業(yè)越容易獲取高績(jī)效，本文認(rèn)為這是由于外部環(huán)境越不穩(wěn)定，越發(fā)需要強(qiáng)勢(shì)CEO推動(dòng)決策并執(zhí)行戰(zhàn)略。在外在經(jīng)濟(jì)不利狀況下，公司難以統(tǒng)一話語(yǔ)權(quán)，就難以獲取高績(jī)效。故此，本文提出命題：外在經(jīng)濟(jì)政策不確定較高時(shí)，CEO權(quán)力強(qiáng)度高（即滿足多個(gè)CEO特征條件），越容易使公司獲取較好的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)。

本文的理論價(jià)值在于：通過(guò)本文的研究發(fā)現(xiàn)，在評(píng)價(jià)企業(yè)績(jī)效與CEO權(quán)力強(qiáng)度、企業(yè)研發(fā)和經(jīng)濟(jì)政策不確定性之間作用時(shí)，應(yīng)充分考慮前因條件的相互作用以及相關(guān)性，并將組態(tài)作用作為構(gòu)建研究模型的前置步驟;在以往實(shí)證研究中，得出的企業(yè)績(jī)效與CEO權(quán)力、研發(fā)投入和經(jīng)濟(jì)政策不確定性之間聯(lián)系均有不同解釋，本文引入QCA分析進(jìn)行組態(tài)研究，能較好解釋這一矛盾現(xiàn)象。當(dāng)然本文也存在一定局限性，研究模型中并沒有包含所有對(duì)于企業(yè)績(jī)效有影響的前因條件，例如將CEO作為企業(yè)管理和戰(zhàn)略制定的焦點(diǎn)，而忽略高層管理團(tuán)隊(duì)在此中作用。其次，研究選取樣本難以證明對(duì)于上市企業(yè)具有代表性，導(dǎo)致研究結(jié)果缺乏推廣性。

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[編輯：厲艷飛]