高管團(tuán)隊(duì)特征、企業(yè)規(guī)模與創(chuàng)新績效的關(guān)系研究

李劍 龔玉霞

摘要：文章基于高階理論和委托代理理論，以2012—2021年A股人工智能上市公司為研究對象，通過構(gòu)建多元線性回歸模型，分析高管團(tuán)隊(duì)特征對創(chuàng)新績效的影響機(jī)制及企業(yè)規(guī)模的調(diào)節(jié)作用。研究結(jié)果表明：高管團(tuán)隊(duì)持股、規(guī)模、研發(fā)背景都與企業(yè)創(chuàng)新績效之間顯著正相關(guān)。并且，企業(yè)規(guī)模在高管團(tuán)隊(duì)特征與創(chuàng)新績效之間起到正向調(diào)節(jié)作用。

關(guān)鍵詞：高管團(tuán)隊(duì)特征；企業(yè)規(guī)模；創(chuàng)新績效

中圖分類號：F273.1；F276? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ?文章編號：1674-0688（2023）03-0106-05

0 引言

隨著現(xiàn)代科技的崛起，人工智能已經(jīng)成為新科技的代表，“人工智能+”被運(yùn)用到各行各業(yè)，在部分領(lǐng)域已替代人力，作為科技驅(qū)動力之一，如何更好地發(fā)展人工智能，離不開技術(shù)創(chuàng)新的研發(fā)推動?！吨腥A人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》指出要“強(qiáng)化國家戰(zhàn)略科技力量”“提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力”“完善科技創(chuàng)新體制機(jī)制”，從不同角度闡述了科技創(chuàng)新的重要性。

創(chuàng)新活動離不開人，因此企業(yè)創(chuàng)新和高管團(tuán)隊(duì)有著密切的聯(lián)系。創(chuàng)新績效作為衡量創(chuàng)新效果的重要指標(biāo)，受到多重因素的影響，其中高管團(tuán)隊(duì)是影響企業(yè)創(chuàng)新績效的重要因素之一。在復(fù)雜多變的企業(yè)經(jīng)營環(huán)境中，高管團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)如何影響創(chuàng)新績效？自Hambrick等［1］提出“管理者人口特征”對企業(yè)經(jīng)營產(chǎn)生影響伊始，大量學(xué)者從高管團(tuán)隊(duì)或高管個(gè)體的任期、性別、教育、海外背景、職能背景、過度自信等人口特征角度，研究這些因素對創(chuàng)新績效的影響，并取得了諸多成果。這些成果中，基于權(quán)變視角的研究較少，降低了研究成果的適用性，因此本文從權(quán)變視角出發(fā)，嘗試引入企業(yè)規(guī)模作為調(diào)節(jié)變量，探索人工智能企業(yè)高管團(tuán)隊(duì)特征、企業(yè)規(guī)模對創(chuàng)新績效影響。

目前，我國多數(shù)人工智能企業(yè)還存在建設(shè)水平不高、創(chuàng)新能力不足的短板［2］。高管團(tuán)隊(duì)如何影響企業(yè)創(chuàng)新績效？企業(yè)規(guī)模又如何影響高管在企業(yè)創(chuàng)新績效中發(fā)揮的作用？這些問題的探索無疑對我國人工智能科技力量的強(qiáng)化、創(chuàng)新能力的提升、創(chuàng)新機(jī)制的完善提供良好的參考價(jià)值。針對以上問題，本文基于2012—2021年中國A股人工智能上市企業(yè)的數(shù)據(jù)，采用多元線性回歸模型進(jìn)行以下實(shí)證探索：一是探索高管團(tuán)隊(duì)特征與創(chuàng)新績效的關(guān)系；二是企業(yè)規(guī)模對高管團(tuán)隊(duì)特征與創(chuàng)新績效關(guān)系的影響。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 高管團(tuán)隊(duì)特征與創(chuàng)新績效

借鑒以往研究成果，本文選取3個(gè)高管團(tuán)隊(duì)特征值探索與企業(yè)創(chuàng)新績效的關(guān)系，即高管團(tuán)隊(duì)持股、高管團(tuán)隊(duì)規(guī)模、高管團(tuán)隊(duì)研發(fā)背景。

1.1.1 高管團(tuán)隊(duì)持股與創(chuàng)新績效

委托代理理論認(rèn)為管理者和所有者的矛盾來自信息和利益的不對稱，使管理者有可能做出損害所有者權(quán)益而有利于自身利益的決策。面對周期長、風(fēng)險(xiǎn)高的創(chuàng)新項(xiàng)目時(shí)，高管可能會因害怕失敗而做出逆向選擇，出現(xiàn)短視行為［3］。通過使管理者持有企業(yè)股份，將管理者和所有者的利益趨于一致［4］，使其全身心投入企業(yè)經(jīng)營中，有效提高高管的創(chuàng)新和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力，追求財(cái)富的同時(shí)促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新［5］。在我國國情下，學(xué)者們針對民營上市企業(yè)［6］、智能制造業(yè)［7］、制造業(yè)［8］等不同行業(yè)，從股權(quán)集中度［9］、內(nèi)部控制有效性［10］、生命周期［11］等不同視角，證實(shí)了企業(yè)高管持股可促進(jìn)創(chuàng)新活動的開展。據(jù)此，本文提出假設(shè)1：高管團(tuán)隊(duì)持股對創(chuàng)新績效有正向影響。

1.1.2 高管團(tuán)隊(duì)規(guī)模與創(chuàng)新績效

Srivastava等［12］學(xué)者提出增加高管團(tuán)隊(duì)人員能使冗余資源更好地投入產(chǎn)品的研發(fā)中。文芳［13］在對1999—2006年中國上市企業(yè)的9 275個(gè)樣本數(shù)據(jù)研究時(shí)得出相同結(jié)論，高管可以通過私人關(guān)系獲取或提供企業(yè)發(fā)展所需資源［14］，高管團(tuán)隊(duì)的人數(shù)決定占有資源數(shù)量，即較大的高管團(tuán)隊(duì)規(guī)模有更好的信息搜尋、處理、整合能力，為企業(yè)研發(fā)活動帶來便利。此外，擴(kuò)大高管團(tuán)隊(duì)規(guī)模有利于人員流動，加速不同企業(yè)間的資源共享率，為企業(yè)創(chuàng)新活動營造良好的內(nèi)、外部環(huán)境支持。據(jù)此，本文提出假設(shè)2：高管團(tuán)隊(duì)規(guī)模對創(chuàng)新績效有正向影響。

1.1.3 高管團(tuán)隊(duì)研發(fā)背景與創(chuàng)新績效

根據(jù)前人的研究，擁有研發(fā)背景的高管對創(chuàng)新的動機(jī)、質(zhì)量、效率、投入、產(chǎn)出等具有積極影響。有創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)的企業(yè)高管會通過自身經(jīng)驗(yàn)使投資者對創(chuàng)新項(xiàng)目產(chǎn)生認(rèn)同感，增強(qiáng)創(chuàng)新動機(jī)［15］；能更好地篩選出優(yōu)質(zhì)的創(chuàng)新項(xiàng)目，緩解融資約束問題，能在一定程度上降低管理層逆向選擇的可能，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的質(zhì)量［16］。此外有研究發(fā)現(xiàn)，具有研發(fā)背景的高管能夠通過提升技術(shù)企業(yè)的成長性，促進(jìn)研發(fā)投入規(guī)模效率［17］。還有學(xué)者指出，高管權(quán)力影響組織產(chǎn)出，研發(fā)背景高管權(quán)力越大，創(chuàng)新投入和產(chǎn)出水平越高［18］。據(jù)此，本文提出假設(shè)3：高管團(tuán)隊(duì)研發(fā)背景對創(chuàng)新績效有正向影響。

1.2 企業(yè)規(guī)模的調(diào)節(jié)作用

Blundell等［19］通過對英國1972—1982年340個(gè)制造企業(yè)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)規(guī)模對創(chuàng)新有促進(jìn)作用。聶輝華等［20］通過對我國2001—2005年工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)研究證實(shí)，企業(yè)規(guī)模與創(chuàng)新呈倒“U”形關(guān)系，規(guī)模擴(kuò)大有利于創(chuàng)新。此外，大量學(xué)者針對節(jié)能環(huán)保業(yè)［21］、旅游業(yè)［22］、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)［23］等行業(yè)證實(shí)了企業(yè)規(guī)模與創(chuàng)新的倒“U”形關(guān)系。企業(yè)創(chuàng)新活動需要資金、人力、品牌等諸多資源支持。依據(jù)熊彼得假說，企業(yè)規(guī)模越大，市場占有率越大，也能獲得更多資源。這些資源為管理者進(jìn)行創(chuàng)新活動提供了有力保障，使創(chuàng)新更容易成功。規(guī)模小的企業(yè)資源不充沛，創(chuàng)新活動不確定性強(qiáng)，研發(fā)失敗率大。同時(shí)，規(guī)模小的企業(yè)抵抗風(fēng)險(xiǎn)的能力弱，往往難以承擔(dān)短期研發(fā)不成功或失敗帶來的損失。我國人工智能行業(yè)起步晚，企業(yè)規(guī)模較小，它們獲取資金困難［24］，融資困難導(dǎo)致逆向選擇風(fēng)險(xiǎn)。因此，適當(dāng)擴(kuò)大規(guī)模企業(yè)有利于緩解融資問題，使管理者合理地做出經(jīng)營決策。據(jù)此，本文提出假設(shè)4：企業(yè)規(guī)模對高管團(tuán)隊(duì)持股與創(chuàng)新績效關(guān)系有正向促進(jìn)作用；假設(shè)5：企業(yè)規(guī)模對高管團(tuán)隊(duì)規(guī)模與創(chuàng)新績效關(guān)系有正向促進(jìn)作用；假設(shè)6：企業(yè)規(guī)模對高管團(tuán)隊(duì)研發(fā)背景與創(chuàng)新績效關(guān)系有正向促進(jìn)作用。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本數(shù)據(jù)選擇

以2012—2021年A股155家人工智能標(biāo)的上市企業(yè)為研究對象，專利申請數(shù)據(jù)來源于CNRDS數(shù)據(jù)庫，其他數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫，經(jīng)過剔除ST和殘缺數(shù)據(jù)，最終獲得960條樣本數(shù)據(jù)。

2.2 變量設(shè)計(jì)

被解釋變量：創(chuàng)新績效（Index）。借鑒郭國慶等［25］采用企業(yè)發(fā)明專利數(shù)量作為衡量標(biāo)準(zhǔn)。專利申請數(shù)量包含當(dāng)年獨(dú)立和聯(lián)合申請的發(fā)明、實(shí)用新型、外觀設(shè)計(jì)數(shù)量。本文使用企業(yè)當(dāng)年發(fā)明專利申請數(shù)量加1取自然對數(shù)作為因變量。

解釋變量：借鑒雷懷英等［26］采用高管團(tuán)隊(duì)成員總持股數(shù)除以企業(yè)總股數(shù)反映高管團(tuán)隊(duì)持股（Hold）。借鑒何威風(fēng)等［27］采用高管團(tuán)隊(duì)成員人數(shù)反映高管團(tuán)隊(duì)規(guī)模（Num）。借鑒何霞等［28］采用高管團(tuán)隊(duì)研發(fā)背景成員人數(shù)除以高管團(tuán)隊(duì)成員人數(shù)反映高管團(tuán)隊(duì)研發(fā)背景（Aca）。

調(diào)節(jié)變量：企業(yè)規(guī)模（SIZE）。借鑒吳祖光等［29］采用總資產(chǎn)的自然對數(shù)反映企業(yè)規(guī)模。

控制變量：為使檢驗(yàn)更準(zhǔn)確，將可能影響到創(chuàng)新績效的因素加以控制。參考以往研究，本文選取兩職合一（IsDuality）、股權(quán)集中度（Top）、企業(yè)成長性（Growth）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、年份（Year）作為控制變量。

本文的變量定義見表1。

2.3 模型構(gòu)建

為對假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證，構(gòu)建模型如下。其中，模型（1）驗(yàn)證高管團(tuán)隊(duì)規(guī)模、持股、研發(fā)背景對創(chuàng)新績效的影響。模型（2）借鑒溫忠麟等［30］驗(yàn)證調(diào)節(jié)效應(yīng)的研究方法，引入交互項(xiàng)，驗(yàn)證企業(yè)規(guī)模對高管團(tuán)隊(duì)特征與創(chuàng)新績效關(guān)系的影響。

[Index=α0+α1Hold+α2Num+α3Aca+α4IsDuality+α5Top+α6Growth+α7Lev+Year+ε]? ? （1）

[Index=α0+α1 Hold+α2 Num+α3 Aca+α4SIZE+α5SIZE×Hold+α4SIZE×Num+α7SIZE×Aca+α8IsDuality+α9Top+α10Growth+α11Lev+Year+ε? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（2）]

其中，模型（1）和（2）中，α0為常數(shù)，α1-α11為各項(xiàng)系數(shù)，ε為誤差項(xiàng)。

3 實(shí)證分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)性分析

變量的統(tǒng)計(jì)性描述和相關(guān)系分析見表2。其中，被解釋變量專利申請數(shù)量均值為2.452，標(biāo)準(zhǔn)差為1.794，說明樣本企業(yè)專利申請數(shù)量差別較大。解釋變量高管團(tuán)隊(duì)持股、規(guī)模、研發(fā)背景也存在不同程度的質(zhì)異性。調(diào)節(jié)變量企業(yè)規(guī)模均值為21.812，標(biāo)準(zhǔn)差為1.081，表明企業(yè)規(guī)模普遍偏高且存在一定差距。此外，各變量間系數(shù)較小，說明不存在嚴(yán)重共線性。

3.2 多元線性回歸

樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行中心化處理后，通過模型（1）得到高管團(tuán)隊(duì)特征與創(chuàng)新績效的回歸結(jié)果見表3。

從表3可以看到，調(diào)整R2是0.125（F=18.054，P＜0.01），高管團(tuán)隊(duì)持股的回歸系數(shù)是0.165，顯著性是0.013，說明高管團(tuán)隊(duì)持股與創(chuàng)新績效在5%水平以內(nèi)顯著正相關(guān)。高管團(tuán)隊(duì)規(guī)模的回歸系數(shù)是0.55，顯著性是0，說明高管團(tuán)隊(duì)規(guī)模與創(chuàng)新績效在1%水平以內(nèi)顯著正相關(guān)。高管團(tuán)隊(duì)研發(fā)背景的回歸系數(shù)是0.099，顯著性是0.076，說明高管團(tuán)隊(duì)持股與創(chuàng)新績效在10%水平以內(nèi)顯著正相關(guān)。此外，各變量VIF值均小于10，進(jìn)一步驗(yàn)證了不存在共線性問題。

3.3 調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

通過模型（2）得到企業(yè)規(guī)模調(diào)節(jié)效應(yīng)的回歸結(jié)果見表4。

從表4可以看到，調(diào)整R2是0.227（F=24.417，P＜0.01），對比模型（1）調(diào)整R2數(shù)值0.125有所上升，說明加入交互項(xiàng)后，模型擬合度進(jìn)一步提高。高管團(tuán)隊(duì)持股與企業(yè)規(guī)模的交互項(xiàng)系數(shù)是0.141，顯著性是0.018，說明企業(yè)規(guī)模對高管團(tuán)隊(duì)持股與創(chuàng)新績效關(guān)系有正向促進(jìn)作用。高管團(tuán)隊(duì)規(guī)模與企業(yè)規(guī)模的交互項(xiàng)系數(shù)是0.254，顯著性是0，說明企業(yè)規(guī)模對高管團(tuán)隊(duì)規(guī)模與創(chuàng)新績效關(guān)系有正向促進(jìn)作用。高管團(tuán)隊(duì)研發(fā)背景與企業(yè)規(guī)模的交互項(xiàng)系數(shù)是0.758，顯著性是0.001，說明企業(yè)規(guī)模對高管團(tuán)隊(duì)研發(fā)背景與創(chuàng)新績效關(guān)系有正向促進(jìn)作用。

3.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為驗(yàn)證結(jié)論的準(zhǔn)確性及模型（1）和模型（2）的穩(wěn)定性，文本去掉兩職合一、股權(quán)集中度2個(gè)控制變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果見表5。

從表5可以看到，主要變量回歸系數(shù)除數(shù)值略有變化外，方向未變且顯著性未變。說明研究結(jié)論不變，模型穩(wěn)健。

綜上，本文假設(shè)1、假設(shè)2、假設(shè)3、假設(shè)4、假設(shè)5、假設(shè)6經(jīng)過驗(yàn)證均成立。

4 研究結(jié)論及對策建議

4.1 研究結(jié)論

本文通過對2012—2021年A股人工智能上市企業(yè)數(shù)據(jù)為樣本，對高管團(tuán)隊(duì)特征、企業(yè)規(guī)模、創(chuàng)新績效3者關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究。得出結(jié)論：①增加高管團(tuán)隊(duì)持股量能夠促進(jìn)人工智能企業(yè)創(chuàng)新績效。②增加高管團(tuán)規(guī)模能夠促進(jìn)人工智能企業(yè)創(chuàng)新績效。③增加高管團(tuán)研發(fā)背景人員占比能夠促進(jìn)人工智能企業(yè)創(chuàng)新績效。④企業(yè)規(guī)模對高管團(tuán)隊(duì)研發(fā)背景與創(chuàng)新績效關(guān)系有正向促進(jìn)作用，即企業(yè)規(guī)模越大，高管團(tuán)隊(duì)持股、規(guī)模、研發(fā)背景對人工智能企業(yè)創(chuàng)新績效的促進(jìn)作用越大。

4.2 對策建議

我國人工智能企業(yè)如何提高創(chuàng)新能力，完善創(chuàng)新機(jī)制。通過上述結(jié)論，提出以下建議：①合理優(yōu)化高管團(tuán)隊(duì)結(jié)構(gòu)。擴(kuò)大高管團(tuán)隊(duì)人員數(shù)量，提升信息資源獲取和決策的能力，為創(chuàng)新提供良好平臺；引入更多研發(fā)背景的高管，增加具有研發(fā)背景高管人員的占比，借鑒其研發(fā)經(jīng)歷，為創(chuàng)新活動提供支撐。②加強(qiáng)高管股權(quán)激勵(lì)機(jī)制。提高高管團(tuán)隊(duì)的持股數(shù)量，調(diào)動高管積極性，使其自身利益和企業(yè)利益統(tǒng)一，為企業(yè)持續(xù)提供創(chuàng)新動力。③提高企業(yè)市場主導(dǎo)地位。增強(qiáng)市場競爭，適度擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模，為創(chuàng)新提供有力保障。此外，需要政府進(jìn)一步完善創(chuàng)新制度政策，加大對人工智能小微企業(yè)創(chuàng)新的支持和引導(dǎo)。

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