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    高管年齡對企業(yè)R&D投資的影響分析

    2021-10-21 15:48:05倪鎮(zhèn)鵬
    商場現(xiàn)代化 2021年16期
    關(guān)鍵詞:中介作用

    倪鎮(zhèn)鵬

    摘 要:本文以2014年-2019年創(chuàng)業(yè)板上市公司為研究對象,研究了高管平均年齡和企業(yè)R&D投資之間的關(guān)系,并進一步分析了高管激勵在其中的中介作用。研究發(fā)現(xiàn),高管平均年齡和企業(yè)R&D投資是負向關(guān)系,高管股權(quán)激勵在其中發(fā)揮中介作用。

    關(guān)鍵詞:高管平均年齡;高管激勵;中介作用

    一、選題背景

    在日益內(nèi)卷的市場環(huán)境中,企業(yè)與企業(yè)的競爭早已從增量競爭變?yōu)榇媪扛偁帲髽I(yè)創(chuàng)新能力的高低越來越重要。創(chuàng)新能力與企業(yè)核心競爭力、市場份額和未來發(fā)展前景息息相關(guān),甚至在一定程度上起決定性作用,這些在高新技術(shù)企業(yè)中表現(xiàn)得尤為明顯。研發(fā)投入強度是提高企業(yè)創(chuàng)新能力的重要途徑,在當今的市場環(huán)境下顯得格外重要,而研發(fā)投入強度會受到企業(yè)高管團隊、高管激勵、企業(yè)股權(quán)結(jié)構(gòu)等諸多因素的影響,如企業(yè)高管由于研發(fā)投入的風險高、周期長和未來收益不確定的問題,放棄長遠收益而進行短視行為;企業(yè)也可能因為某一控股股東權(quán)重過大而成為某人的“一言堂”,造成決策的偏誤。因此,探究影響企業(yè)創(chuàng)新能力大小的因素實屬必要。

    二、研究綜述

    隨著企業(yè)和學術(shù)界對R&D活動的日益關(guān)注,對R&D活動的研究文獻不斷增多。Nakahara(1997)通過研究企業(yè)治理結(jié)構(gòu)與企業(yè)R&D活動,發(fā)現(xiàn)高管在企業(yè)R&D活動中起到不可或缺的作用,其對企業(yè)R&D活動的支持力度在一定程度上決定了企業(yè)R&D投入。王偉(2008)選取上市公司中的制造業(yè)公司,以其中在2006年公布了研發(fā)數(shù)據(jù)的為樣本,研究了高管團隊特征與企業(yè)R&D投資的關(guān)系,研究發(fā)現(xiàn),高管平均年齡越大,高管決策越保守,企業(yè)R&D投入的力度越小。謝會麗(2018)以A股上市公司為研究對象,選取2012年-2016年的數(shù)據(jù)進行研究,研究發(fā)現(xiàn)加大對高管的貨幣薪酬激勵能有效促進企業(yè)的R&D投資。綜合前人的研究,本文從高管激勵的中介效應(yīng)角度出發(fā),研究高管平均年齡對企業(yè)R&D投資的影響,分析高管年齡特征作用于企業(yè)R&D投資的機制,豐富當前企業(yè)R&D活動的相關(guān)研究,同時也是對前人研究的有力補充。

    三、分析及假設(shè)提出

    1.高管年齡與企業(yè)R&D投資

    學者們對于高管年齡對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響持有不同觀點,大部分學者認為高管團隊平均年齡越大,高管團隊整體決策就越保守,越不利于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。譬如Bantel等(1989)分析認為年齡的增大會使個體對風險的厭惡增加,平均年齡越大的高管團隊,在制定相應(yīng)的戰(zhàn)略規(guī)劃時往往會采取保守防御型戰(zhàn)略,不利于做出適當戰(zhàn)略決策,從而阻礙企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。然而也有少部分學者持不同觀點,他們認為年齡大的高管經(jīng)歷更多,見識更廣,從而對企業(yè)承擔的風險具有更加明智、廣泛和清晰的認識,在考慮企業(yè)分擔風險方面更加深謀遠慮,開發(fā)新產(chǎn)品的能力反而更強。也有一些學者認為二者沒有明顯的關(guān)系,Xu等(2019)基于高層梯隊理論和社會分類理論,以235個中國制造型中小型企業(yè)為研究對象,分析高管團隊的平均特征對企業(yè)的影響,結(jié)果發(fā)現(xiàn)高管團隊平均年齡對企業(yè)創(chuàng)新績效沒有顯著影響。

    基于上述分析,本文提出假設(shè):

    H1:高管平均年齡越大,企業(yè)R&D投資越少,二者負相關(guān)。

    H2:高管平均年齡越大,企業(yè)R&D投資越多,二者正相關(guān)。

    2.高管激勵的中介作用

    高管激勵作為企業(yè)治理活動中一項重要的激勵機制,包括薪酬激勵和股權(quán)激勵。根據(jù)以往的研究,高管激勵可以有效地促進企業(yè)R&D投資,能夠有效緩解兩權(quán)分離導(dǎo)致的代理問題。但因不同企業(yè)高管團體的平均年齡不同,導(dǎo)致不同企業(yè)的高管團隊對高管激勵的敏感性發(fā)生改變。因此高管激勵能夠在高管平均年齡與企業(yè)R&D投資的關(guān)系中起到中介作用

    H3:高管薪酬激勵在高管平均年齡與企業(yè)R&D投資中起中介作用。

    H4:高管股權(quán)激勵在高管平均年齡與企業(yè)R&D投資中起中介作用。

    四、研究設(shè)計

    1.樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

    本文從企業(yè)的信息披露程度以及對企業(yè)R&D投資研究的特點出發(fā),選取2014年-2019年深交所創(chuàng)業(yè)板的上市公司為研究對象。數(shù)據(jù)的獲取主要來自國泰安數(shù)據(jù)庫。2018年之前的R&D投資從企業(yè)年報中利潤表附注整理獲得,2018年及以后的R&D投資摘自企業(yè)年報中利潤表的研發(fā)費用科目,行業(yè)的分類為手動整理,并且根據(jù)研究的實際需要,對所獲數(shù)據(jù)進行了下列處理:

    (1)剔除ST、*ST等非正常上市企業(yè);

    (2)剔除處于金融行業(yè)的創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè),保留非金融行業(yè)企業(yè);

    (3)剔除存在數(shù)據(jù)缺失和異常的企業(yè)樣本。

    經(jīng)上述處理后,得目標樣本企業(yè)761家,并對數(shù)據(jù)在1%水平上進行Winsorize處理。

    2.變量定義

    (1)被解釋變量:企業(yè)R&D投資強度

    本文借鑒當Todd and Jason(2014)以及王超發(fā)和孫靜春(2020)的研究成果,設(shè)計企業(yè)年度R&D支出占總銷售收入的比例(記為RD)作為對企業(yè)R&D投資強度的衡量。

    (2)解釋變量

    高管平均年齡(AGE):用t期末高管團隊平均年齡來表示。

    (3)中介變量

    薪酬激勵(SI):管理層貨幣薪酬是主要包含工資和績效獎金兩個部分。工資的升降和績效獎金的大小可以影響高管工作的積極性,從而影響到公司產(chǎn)出的各個方面。經(jīng)綜合考慮,本文薪酬激勵指標采取高管薪酬總額的對數(shù)值來衡量,以減小異方差的影響。

    股權(quán)激勵(EI):對于管理層的股權(quán)激勵是指通過給予高管一定數(shù)量的股票,使其成為股東中的一員,讓高管和股東利益目標達成一致,進而消除高管的機會主義和自利行為的激勵方式。經(jīng)綜合考慮,本文的股權(quán)激勵指標采用高管持股數(shù)/公司總股數(shù)來衡量。

    (4)控制變量

    資產(chǎn)結(jié)構(gòu)(LEV):資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的不同也會對企業(yè)高管激勵對企業(yè)R&D投資的促進作用產(chǎn)生影響,作為本文的非研究重點,將其放在控制變量中加以控制,綜合考慮資產(chǎn)結(jié)構(gòu)用資產(chǎn)負債率衡量。

    盈利能力(ROE):盈利能力的不同對實證結(jié)果產(chǎn)生較大影響,綜合考慮將企業(yè)的權(quán)益凈利率作為控制企業(yè)盈利能力的指標。

    規(guī)??刂疲⊿IZE):企業(yè)體量的大小也直接影響到企業(yè)R&D投資的強度,作為本文的非研究重點,也將其一并放在控制變量中加以控制,參照其他學者慣用衡量指標,本文將企業(yè)規(guī)模的衡量指標選取為總資產(chǎn)的對數(shù)值。

    年度(YEAR):本文樣本選取的是創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)2014年- 2019年的數(shù)據(jù),因此生成年度虛擬變量,用以控制年度效應(yīng)。以2014年為基礎(chǔ),共設(shè)置5個年度虛擬變量。

    行業(yè)(IDU):關(guān)于行業(yè)性質(zhì),為緩解不同行業(yè)之間的差異性過大,進而對實證結(jié)果造成影響,本文參照2019證監(jiān)會所發(fā)布《上市企業(yè)行業(yè)性質(zhì)分類結(jié)果》來設(shè)置行業(yè)虛擬變量,用以控制行業(yè)效應(yīng),并根據(jù)企業(yè)進行R&D投資的特點,將其分成兩類,其中將制造業(yè)行業(yè)賦值為1,非制造業(yè)行業(yè)賦值為0。

    股權(quán)集中度(PFSH):目前各個學者對于股權(quán)集中度這一指標的衡量主要集中在第一大股東的持股比例、前三大股東的持股比例、前五大股東的持股比例等絕對指標,也有經(jīng)過計算處理得到Z指數(shù)、H指數(shù)等相對指標。考慮到本文的研究,以及創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)的樣本特征,本文運用第一大股東的持股比例來度量股權(quán)集中度。

    3.模型構(gòu)建

    借鑒溫忠麟(2004)的中介效應(yīng)檢驗過程,結(jié)合本文的研究內(nèi)容,本文的依次檢驗過程如下:

    第一,檢驗高管平均年齡與企業(yè)R&D投資模型中高管平均年齡的系數(shù)是否顯著,若不顯著則停止檢驗中介效應(yīng)。構(gòu)建模型(1)如下

    RD=a0+a1AGE+aiControlvariablesi+ε (1)

    第二,檢驗高管激勵的中介效應(yīng),觀察模型(2)中高管平均年齡和模型(3)中高管激勵的系數(shù)是否顯著,以驗證是否存在中介效應(yīng)。在模型(3)中,若高管平均年齡前的系數(shù)顯著,則說明是部分中介效應(yīng),若高管平均年齡前的系數(shù)不顯著,則說明是完全中介效應(yīng)。構(gòu)建模型(2)、模型(3)如下:

    SI/EI=a0+a1AGE+aiControlvariablesi+ε (2)

    RD=a0+a1AGE+a2SI/EI+aiControlvariablesi+ε? (3)

    其中,Controlvariables表示各控制變量的集合。

    五、實證分析

    企業(yè)整體的研發(fā)投入占銷售收入的均值為6.5%,按照歐盟的統(tǒng)計標準,超過5%就屬于高強度研發(fā)企業(yè),這說明我國創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)整體研發(fā)強度較高,比較注重企業(yè)創(chuàng)新這一核心競爭力的提升,但同時也存在不同企業(yè)在不同年份之間研發(fā)強度差別較大的問題,樣本中研發(fā)強度最高達36%,最低為0.2%,體現(xiàn)為企業(yè)投資導(dǎo)向差異較大。各變量的VIF值均小于2,因而不存在多重共線性問題。

    列(a1)中高管平均年齡前的系數(shù)為負,且在1%的水平下顯著,假設(shè)H1得證,列(a2)中高管平均年齡不顯著,無法說明存在中介效應(yīng),無法驗證假設(shè)H3。

    列(b1)中高管平均年齡前的系數(shù)為負,且在1%的水平下顯著,假設(shè)H1得證,列(b2)中高管平均年齡前的系數(shù)顯著,列(b3)中高管股權(quán)激勵前的系數(shù)顯著,說明存在中介效應(yīng),假設(shè)H4得證,其中列(b3)中高管平均年齡前的系數(shù)也顯著,說明是部分中介效應(yīng)。

    六、結(jié)論

    高管平均年齡與企業(yè)R&D投資存在負向關(guān)系,其中高管股權(quán)激勵發(fā)揮中介作用。企業(yè)應(yīng)根據(jù)自己的實際情況,選擇適合的高管激勵方式。

    參考文獻:

    [1]Nakahara.T. Innovation in a borderless world? economy[J].Research Technology Management,1997(3):7-9.

    [2]王偉.高管團隊特征與企業(yè)R&D投資——來自中國制造業(yè)上市公司的經(jīng)驗數(shù)據(jù)[D].暨南大學,2008.

    [3]謝會麗,沈棟昌,蔣巍.高管激勵契約組合對研發(fā)投入的影響[J].杭州電子科技大學學報(社會科學版),2018,014(002):21-26.

    [4]Bantel K, Jackson S. Top management and innovations in banking: Does the composition of the top team make a difference?[J].Strategic Management Journal,1989,10(1):107-124.

    [5]Xu J, Yun K, Yan F, Jang P, Kim J, Pan C.A study on the effect of TMT characteristics and vertical dyad similarity on enterprise achievements[J].Sustainability,2019,11(10):2913.

    [6]Todd M A, Jason M P. Drivers of R&D investment: The interaction of? behavioral theory and managerial incentives[J].Journal of Business Research,2014,67(2).

    [7]王超發(fā),孫靜春.決策集權(quán)、股權(quán)激勵與企業(yè)R&D投資導(dǎo)向關(guān)系研究——來自深交所創(chuàng)業(yè)板的證據(jù)[J/OL].數(shù)理統(tǒng)計與管理:1-14[2020-07-07].

    [8]溫忠麟,張雷,侯杰泰,劉紅云.中介效應(yīng)檢驗程序及其應(yīng)用[J].心理學報,2004(05).

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