高管团队特征对企业研发投入影响研究

来源:用户上传      作者: 张盟盟 段海艳

　　【摘 要】 文章以高层梯队理论和委托代理理论为基础，以2012年披露研发投入的深沪交易所创业板的356家公司为样本，对公司高管团队特征和企业研发投入强度之间的关系进行实证分析。研究发现高管团队的特征和企业的研发投入有显著的关系，其中高管团队的平均年龄、任期、女性高管的参与比与研发投入呈负相关；高管成员的受教育水平、技术专业背景、团队规模、股权激励和高管薪酬与研发投入呈正相关。本研究结果对提升企业技术创新有一定的理论与现实意义。
　　【关键词】 高管团队； 创业板； 研发投入； 高层梯队理论
　　中图分类号：F275.5 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2015）03-0051-07
　　一、引言
　　长期以来，高管团队（Top Management Team，简称 TMT）作为企业宝贵的人力资本备受关注，他们处于企业金字塔式组织结构科层的顶端，掌握着资源分配和战略决策的权力，不仅能为企业的研发活动提供重要资源，还能创造出有利于研发活动的组织机制和企业文化，对企业发展起着至关重要的作用。企业所处的内外部环境是复杂的，管理者往往通过自己的认知基础和价值观来作决策，而这与个人的经验、所接受的教育以及工作经验等密切相关。因此，分析高管团队特征对企业研发投入的影响，有利于企业合理高效地配置人力资源，提高企业的技术水平和竞争力，同时也有利于我国经济增长方式的转变和产业结构的调整升级，加快我国企业技术创新的步伐。
　　自高层梯队理论（Hambrick and Mason，1984）提出以来，各国学者从不同角度对高管团队与企业研发投入的关系进行研究，并形成了两个研究方向：一是人力资本，Hambrick（1984）从高管的年龄、任期、教育水平、职业背景等方面着手进行了此方面的研究，发现高管的这些特征影响着企业的经营管理决策，为深层次探讨高管团队特征对研发行为的影响提供理论支持；二是从股权激励方面进行研究，Himmelberg等（1999）指出科技创新企业应实施股权激励来激发管理者关注更多的研发投入活动。我国改革开放以来，中小企业在经济发展中起着重要的作用，创业板为中小创新型企业提供了融资途径和成长空间，这些企业大部分处于初创期，高管的投资决策对企业至关重要，而高管团队特征会对其产生怎样的影响？结合高管团队特征，企业又将如何实现人力资源的优化配置？随着经济的发展，女性高管开始迅速崛起，很大程度上影响并改变了高管团队的特征，女性高管的参与对企业的研发投入有何影响？对这些问题相关文献鲜有涉及。因此，研究高管团队特征对企业研发投入的影响，不仅有助于完善高层梯队理论，还为我国创业板企业技术创新探索出一条行之有效的途径，对引导企业快速、有序发展具有重要的理论和现实意义。
　　二、研究假设
　　（一）高管人力资本特征与企业研发投入
　　本文中，高管团队的人力资本特征主要包括高管团队的平均年龄、任期、教育水平、技术专业背景四个方面。
　　1.年龄
　　管理者的经验、阅历以及对风险的评估喜好会随着年龄的增长而变化。年长的管理者社会阅历较为丰富，眼界开阔，在作出决策时会过多依靠自己过去的经验，注重战略决策的稳定性，更趋向于回避风险维持现状，不愿意冒险进行研发投入，从而采取保守的决策行为。在“年轻人创造力更强”的社会共识下，越来越多的企业追求年轻化，希望能够为企业注入新鲜血液，带来更多的活力和创造力。与年长的管理者比，年轻的管理者更善于接纳新生事物，喜欢冒险，不断地挑战自己，对自身的职业前景有着更长远的期望，更愿意去尝试研发活动。研究表明，高管团队平均年龄与研发投入显著负相关，高管年龄越大，观念越保守，越易依赖于原有经验，不愿意进行创新和研发投入（雷辉，2013）。由此提出假设1。
　　H1：高管团队的平均年龄和企业的研发投入呈负相关。
　　2.任期
　　Allen（1981）认为随着任期的延长，企业高管的知识水平、工作经验和社会阅历都会随之提高。在长期的工作中，高管团队拥有了相互信任的基础，可以减少因高管团队更换而产生的磨合成本，利益相关者会因为彼此的信任来支持高管的决策。与任期短的高管团队相比，一方面，任期长的高管团队拥有宽广的人脉，可以利用外部资源实现效率，例如在进行研发投入时，所需要的学习成本、所花费的时间和精力以及所遇到的阻力要少得多；另一方面，任期长的高管团队对市场的洞察力更加敏锐，一旦预期到技术创新能够为企业和自身带来好处，便愿意加大研发投入。这一研究结论也得到了Barker and Mueller（2002）的证实。然而，企业进行研发投入与取得收益存在着一定的时滞性，从企业进行研发投入到进入市场为消费者所接受，需要一定的时间，而企业和高管进行研发投入的目的就是期望可以快速得到收益。新的研发投入需要高管团队花费时间和精力并能够承担风险，而任期长的高管团队更可能因为在任期内观测不到投资收益而拒绝进行投资。此外，较长任期的高管会不断招募和提拔那些与自己有相似观点的人员，使组织不断被同质，而那些持不同意见的人员会被排挤到“圈子”外部，从而不利于高管团队的研发投入。由此提出假设2。
　　H2：高管团队平均任期与企业的研发投入呈负相关。
　　3.教育水平
　　企业创新机遇的发现依赖于高管团队对前期收集来的信息的分析处理，这就要求高管团队具有超强的认知能力和机会识别能力，而这些能力与企业高管的学习能力和受教育水平是分不开的。根据学习型组织理论，具有比竞争对手学习和变化得更快的能力是企业唯一的竞争优势。企业要想适应快速变化的世界，就必须具备快速获得新知识的学习能力，保持学习的动力，及时铲除发展道路上的障碍，摒除过去积累的老化和过时的知识，通过不断学习新知识，不断进行创新来增加企业快速应变、创造未来的能量。Carmen（2005）认为受教育水平高的管理者对创新的态度更加积极和开放，能够产生更多具有创新性的解决方案，而受教育水平低的管理者喜欢熟练运用惯例来履行职责，因而更愿意维持现状。Hitt（1991）指出教育水平与认知复杂程度呈正相关关系，而认知的复杂性不仅为高管团队提供了更高的信息处理能力，还使高管团队更容易接受外界提出的新的理念。高管团队的教育水平越高，越愿意对外部环境和信息进行分析观察，把握现状和变化趋势，善于利用各种有利于企业发展的机会从外部环境中寻找创新的机遇。因此本文认为，教育水平越高的高管团队更愿意进行研发投入活动。由此提出假设3。 　　H3：高管团队的教育水平和企业的研发活动呈正相关。
　　4.技术专业背景
　　管理者在不同行业、不同地区以及不同企业的工作经历是不同的，这些经验会导致他们对战略重点的偏爱有所不同，会影响他们对企业的决策判断，因此，高管团队的人员结构决定着团队的整体素质和创新能力。企业进行研发投入时，技术人员是创新机会的发现者和创新设想的主要提供者，这就要求管理团队中要有适当比例的具有丰富专业知识的技术管理人员。拥有不同工作经历的高管团队，能够凭借自己所拥有的外部资源提出更全面的想法、拓展更广阔的战略思路，能够更有效地识别新的战略机会和经济发展变化（Alexiev，2010），有助于掌握市场动态，及时发现创新机会，促进企业战略变革和技术创新。实证研究结果表明，相对于拥有财务、法律或行政管理等职业经验的高管，拥有研发、工程或生产等技术性背景的高管会更关注研发活动，从而更愿意进行研发投入（郭葆春，2012）。由此提出假设4。
　　H4：高管团队拥有技术专业背景成员的比重和企业的研发投入强度呈正相关。
　　（二）高管团队特征与企业研发投入
　　高管团队特征主要从高管的团队规模以及女性高管的参与两方面进行研究。
　　1.团队规模
　　Wills（1999）指出丰富的社会关系为企业提供了更多的与外部创新网络联结的机会，企业可以通过这些外部合作伙伴进行知识、资源的共享和转移，并进行创新。高管团队规模越大，意味着具有更广泛的社会关系和更多可利用的人力资源，能够从企业外部获得更多的信息，拥有更强大的信息处理能力以及为企业提供更多解决问题途径的能力。企业进行研发投入的最初动力来自于外界的刺激，例如：消费者的需求、企业竞争对手的战略、政府的优惠鼓励政策等，企业需要高管团队通过广泛的社会关系对这些信息进行及时、准确、充分的获取。企业获取资源通过两种途径，一是公务关系，即组织与组织、单位与单位之间的直接联系；二是私人关系，即企业高管和资源提供单位的负责人之间的关系。市场经济下，企业很难通过公务关系获取自己需要的资源，而私人关系恰恰为企业带来了便利。企业高管可以通过自己的私人关系来取得或者提供资源，包括融资、科研单位提供的技术实力等，规模大的高管团队为企业的研发活动带来的便利也会加大。因此提出假设5。
　　H5：高管团队规模和研发投入呈正相关。
　　2.女性高管
　　高管性别的差异体现在价值观、管理风格、对问题的分析及认知程度和对待风险的态度方面。女性的一些性格特征，比如心思缜密、眼光敏锐、看待问题的角度等能让她们将细节和宏观相结合。企业集体决策时需要各种不同观点相碰撞和融合，女性高管参与所带来的性别差异可以提供创新性的视角，为解决问题提供新的思维方式，弥补男性思维方式上的不足，可能会产生1+1大于2的效果，而这些新思想、新观点正是产生技术创新的前提条件（曾萍，2012）。通常男性高管具有战略思想，更善于迎接挑战，推陈出新，能够站在一个战略性的高度，在决策时占比较大的优势；女性高管可能会因其软弱的一面倾向于回避风险，追求稳定，不愿意冒险进行研发投入。在团队中，往往男性占主导地位，传统的观念可能会抑制女性在高管团队中发挥应有的作用。因此提出研究假设6。
　　H6：高管团队中女性高管的参与和企业的研发投入呈负相关。
　　（三）高管团队激励与企业研发投入
　　高管团队激励主要从股权激励和高管薪酬两方面进行研究。
　　1.股权激励
　　根据代理理论可知，企业的高管与股东的利益和目标是不完全一致的。Jensen（1976）等认为为使管理者与股东的利益趋于一致，很多公司会选择实施高管持股，从而增加管理者的主人翁意识，弱化高管的短期行为，促使高管大胆进行研发投入和管理创新，采用各种新技术提高企业的经营业绩和核心竞争力。传统激励下，高管只能在任期内得到奖励，任期结束将不再享有任何奖励，但如果公司实施股权激励，不仅能确保高管在任期内得到适当的奖励，而且在任期结束后仍能得到部分奖励。高管为在任期结束后仍能继续获得收益，就不仅要关心如何在任期内提高业绩，还要注重企业的长远发展并承担一定的风险，这样才能确保获得长期的收益。高蓓和王新红（2010）通过对我国高新企业上市公司高管股权激励与研发投入的关系进行研究发现：高管股权激励和研发投入显著正相关。因此提出研究假设7。
　　H7：对高管团队进行股权激励和企业的研发投入呈正相关。
　　2.高管薪酬
　　高管的薪酬反映着他们的价值，是管理者极其看重的一部分。企业能够为其提供一份具有诱惑力的薪酬，既能满足管理者自身及其家庭的物质需求，也能体现企业对人才的肯定，不仅增强了管理者的荣誉感也提高了在集体的归属感。根据公平理论，当高层管理者认为自己所获得的报酬低于自身的人力资本价值时，就会感到“不公平”，引起心理上的不满，消极对待工作，降低对公司利益的关心程度；当高层管理者认为所获得的报酬等于或高于自身人力价值时，心理上会产生优越感，为了持续获得公平满意的报酬，会自觉地增加付出，充分发挥自身的创新能力，有利于制定出公司利益长期化的研发投入战略。罗正英（2013）通过对高管年薪分组得出：企业高管年薪越高，其与研发投入的相关性越显著。当高管的价值得到满意的回报时，他们才能站在企业的角度着眼于长远利益，为了公司和个人能够取得更好的发展进行有利于公司长期利益的研发投资。由此提出假设8。
　　H8：高管薪酬和企业的研发投入呈正相关。
　　三、数据处理与变量设计
　　（一）样本选择和数据来源
　　本文选取2012年披露研发投入的深沪交易所创业板发行股票的公司为数据样本。所有数据均来自国泰安CSMAR数据库以及巨潮资讯（http：//www.cninfo.com.cn）的企业年报。剔除数据不全和数据异常的，最后共获取325个样本。本文使用的数据主要包括高管背景特征数据和企业研发投入数据。高管团队数据主要来自CSMAR数据库，也有部分是通过上市公司的年报整理获得；企业的研发投入数据则是通过巨潮资讯下载的年报手工查找、筛选、整理获取。本文通过使用SPSS 19.0软件包对整理出来的数据进行描述性统计分析，并就高管团队特征对企业研发投入的影响进行相关性分析与回归分析，利用分析研究的结果来解释两者之间的相互关系，得出具有现实意义的研究结论。 　　（二）高管界定
　　目前有关高管团队成员并没有清晰的界定，但是学者们一致认定，高管团队是由处于企业高层并对企业发展全权负责的管理者组成的，对企业战略起着关键的领导和决策作用。本文根据何霞（2012）的研究并结合创业板企业年报中披露的高管信息，将高管团队定义为包括所有的高级管理人员及董事会在内的管理层。具体包括：董事长、董事、总经理、副总经理、财务总监（或财务负责人）、总工程师、总经济师、董事会秘书等。
　　（三）变量设计
　　1.被解释变量
　　研发投入（R&D）为被解释变量。
　　衡量企业研发投入的指标主要采用研销比和人均研发支出两种。常用的是研销比，用企业的研发经费和销售收入的比值表示。本文采用研销比（R&D）来衡量企业的研发投入。
　　2.解释变量
　　年龄（AGE）、任期（TENU）、教育水平（EDU）、技术专业背景（BACK）、团队规模（TSIZE）、女性高管参与（FEMAL）、高管持股（STO）、高管薪酬（PAY）为解释变量。
　　年龄（AGE）和任期（TENU）用高管团队成员的平均值来表示；教育水平（EDU）分为高中及以下、大专、本科、硕士、博士及以上，分别赋值1―5，用均值表示；技术专业背景（BACK）用有技术性背景（如生产经验、技术水平与研发能力等专业或工作经历）的成员占团队成员总数的比重来衡量；团队规模（TSIZE）用高管团队的总人数来表示；女性高管参与（FEMAL）用高管团队中女性所占比重来表示；高管持股（STO）是高管持股数量占企业总股本的比例；高管薪酬（PAY）则采用金额最高的前三名高管团队成员的报酬总额。
　　3.控制变量
　　公司规模（SIZE）、集权程度（OC）、地区（AR）为控制变量。
　　公司规模（SIZE）用2012年资产总额的自然对数；集权程度（OC）用前五大股东持股比例和；地区（AR）分为东中西部，中西部为0，东部为1。
　　四、实证分析
　　本文分描述性统计分析、相关分析和回归分析三部分进行研究。首先，通过描述性统计分析对样本数据进行初步判断，观察其规律性；其次，通过相关性分析初步判断变量之间是否存在相关性以及相关性程度；最后，通过回归分析来了解变量之间是如何相互影响的。
　　（一）描述性统计分析
　　样本的描述性统计结果如表1所示。在本研究中共有325个样本，从表1中可以看到：（1）研销比均值为0.069，极小值为0.000，极大值为0.527，差距比较大；（2）高管团队的年龄差异不是太大，年龄最大的高管团队达到53岁，而最年轻的团队年龄37岁，平均年龄45岁，处于年富力强的最佳年龄段，位于平均值附近，符合我国目前提倡的管理干部团队年轻化；（3）高管团队的平均任期差异比较显著，平均任期较短，不到两年半，更换较频繁，高管团队的稳定性比较差；（4）高管团队的教育水平普遍较高，均值为3.259，这意味着高管的平均教育水平为本科；（5）高管团队中拥有技术专业背景的成员比较多，均值为0.329，意味着每10名高管就有3名具有技术专业背景，对企业的研发投入决策起到一定的促进作用；（6）团队的规模差异比较大，而女性的参与比较低，只有15.6%，说明大部分企业中还是男性占主导地位；（7）创业板上市公司对高管的股权激励力度较大，团队平均持股比例6.37%，最大的高达61.88%，这说明企业重视其长远发展，为研发活动提供了激励机制；（8）高管的薪酬差异不是很明显，基本在平均线上波动。
　　（二）相关性分析
　　从表2的相关性系数矩阵可看到，高管团队的平均年龄和研发投入呈显著的负相关关系，相关系数为-0.240且在5%的水平上显著；高管团队的教育水平和研发投入呈显著正相关关系，相关系数为0.223且在1%的水平上显著；高管团队的技术专业背景和研发投入呈显著的正相关关系，相关系数为0.181且在1%的水平上显著；高管团队规模和研发投入呈正相关，相关系数为0.190且在1%的水平上显著；高管团队的平均任期、女性的参与比、高管持股、高管薪酬与研发投入的相关性不显著，笔者将作进一步的检验。另外，各个变量之间的相关性系数都比较小，不存在多重共线性问题。
　　（三）回归分析
　　本研究运用最小二乘法，使用SPSS 19.0对收集整理的数据进行回归分析，表3列出了回归分析的结果。模型1是对控制变量进行分析，模型2―5是加入各个解释变量后进行分析。
　　在模型1的基础上分别加入高管团队的人力资本特征、团队特征和激励特征，构成本文的多元回归模型如下所示：
　　F=？茁+？茁1*SIZE+？茁2*OC+？茁3*AR+？着 （模型1）
　　F=？茁+？茁1*SIZE+？茁2*OC + ？茁3*AR+？茁4*AGE + ？茁5*TENU+
　　？茁6*EDU+？茁7*BACK+？着 （模型2）
　　F=？茁+？茁1*SIZE+？茁2*OC+？茁3*AR+？茁4*TSIZE+？茁5*FEMAL
　　+？着 （模型3）
　　F=？茁+？茁1*SIZE+？茁2*OC+？茁3*AR+？茁4*STO+？茁5*PAY+？着
　　（模型4）
　　F=？茁+ ？茁1*SIZE+ ？茁2*OC+？茁3*AR +？茁4*AGE + ？茁5*TENU+
　　β6*EDU + ？茁7*BACK + ？茁8*TSIZE+？茁9*FEMAL + ？茁10*STO+
　　？茁11*PAY+？着 （模型5）
　　其中：F是被解释变量，即企业的研发投入；？茁i代表各变量的系数；？着表示残差。
　　从表3的回归分析结果中可以看到所有模型的F值都是显著的，说明取得了较好的拟合效果，同时可以得到以下实证结果： 　　模型1检验了控制变量对企业研发投入的影响，发现企业规模与研发投入呈显著负相关（回归系数为-0.036且在5%的水平上显著），企业的集权程度和研发投入不存在显著影响，而企业所在区域与研发投入呈显著的正相关（回归系数为0.021且在5%的水平上显著）。
　　模型2是在模型1的基础上，加入解释变量人力资本，包括高管团队的平均年龄、平均任期、教育水平和技术专业背景，考察其对企业研发投入的影响。结果表明，企业高管团队的平均年龄、平均任期和企业的研发投入呈显著负相关（回归系数分别为-0.030且在10%的水平上显著、-0.040且在5%的水平上显著），说明高管团队的年龄越大，平均任期越长反而不利于企业的研发投入；高管团队的平均受教育水平、技术专业背景和研发投入呈显著正相关（回归系数分别为0.028和0.048且都在1%的水平上显著），说明高管团队的受教育水平越高、团队中技术专业背景的人员越多，越有利于企业的研发投入，支持了本文的假设H1、H2、H3和H4。
　　模型3是在模型1的基础上，加入解释变量高管团队的团队特征，包括团队规模和女性高管参与比两个变量，考察其对企业研发投入的影响。结果表明，高管团队的团队规模和研发投入呈显著正相关（回归系数为0.039且在5%的水平上显著）说明高管团队的团队规模越大越有利于企业的研发投入，而女性参与比和研发投入呈显著负相关（回归系数为-0.021且在10%的水平上显著），说明女性的参与可能会阻碍企业的研发投入，支持本文假设H5和H6。
　　模型4是在模型1的基础上，加入解释变量高管激励特征包括股权激励和高管薪酬两个变量，考察其对企业研发投入的影响。结果表明，高管团队的股权激励、高管薪酬和研发投入呈显著正相关（回归系数分别为0.020且在5%的水平上显著、0.026且在10%的水平上显著），说明高管团队的薪酬越高并进行股权激励越有利于企业的研发投入，支持本文假设H7和H8。
　　五、结论和启示
　　在理论的发展和实践的需求下，高管团队特征与研发投入之间的关系已经成为学者们研究的前沿课题。本文以高层梯队理论和代理理论为基础，分析并阐述了创业板上市公司高管团队的人力资本、团队特征以及高管激励对企业研发投入的影响，取得了支持性证据。笔者得出以下结论：（1）创业板上市公司高管团队的平均受教育水平、技术专业背景、团队规模、高管持股以及高管薪酬均与企业研发投入呈正相关。受教育水平高的团队，拥有较强的学习能力和信息处理能力，容易接受外界的新理念，有利于企业的研发投入。不同工作经历的高管团队，能够凭借自己所拥有的外部资源提出更全面的想法、拓展更广阔的战略思路，有利于新想法的产生，有助于研发活动。规模大的高管团队能够通过自身的社会关系为企业的研发活动带来更多的便利。股权激励下的高管团队为获得更多的利益，会站在企业长远发展的角度上，加大研发投入。当企业付给高管公平满意的薪酬时，高管人员会充分发挥自身的创新能力，为企业长远发展积极制定研发投资战略。（2）创业板上市公司高管团队的平均年龄、任期以及女性高管的参与均与企业研发投入呈负相关。高管年龄越大，思想越保守，更愿意借鉴自己的过往经验，不愿意创新和研发投入。任期长的高管团队可能会因为观测不到投资收益而拒绝进行投资。女性高管更愿意追求稳定，墨守成规，不愿意冒险进行研发投入。
　　文章丰富了现有的高层梯队理论，并且对实践起到了有力的指导意义。通过上述研究，可以得到以下启示：
　　首先，合理调整高管团队结构，逐步优化高管团队。从促进企业技术创新和提升企业研发投入的角度来看，企业需要选择一些年轻的具有高学历和技术专业背景的人员来组成企业的高管团队。可以从三方面做起：第一，保持高管团队的年轻化，同时也要使团队年龄结构合理化。年轻的管理者通常有较强的创新意识，勇于冒险和承担风险，同时他们又有较强的学习能力和对新生事物的接受能力，但也有经验上的不足，而年长的管理者通常有着丰富的经验，敏锐的观察力，思考问题也很周密，如果两者可以合理地搭配，相信能为企业带来更多的效益。第二，要合理提高团队中技术类管理者的比例。因为他们更了解研发所需要的条件环境和可能性，能为企业进行研发活动提供最具说服力的理由。第三，要合理搭配女性高管在团队中的比例。虽然研究结果表明，女性的参与会阻碍企业的研发投入活动，但是女性独特的眼光和思维能为企业提供崭新的看待问题的视角，这些也是企业进行创新所需要的前提。
　　其次，建立一套行之有效的高管激励机制。第一，对高管团队进行一定范围内的股权激励，使与激励挂钩的目标控制在一个“有难度，但可以达到”的范围，真正调动高管的斗志与积极性，并使其能够将自身目标和企业的长远利益统一起来。第二，要制定一个长远的战略规划，将货币激励与股权激励设置合理的比例，同时也要设置股权激励的限制条件，防止股权激励造成的负面效应。第三，要对物质和精神双方面实施激励。精神方面的激励带来的成就感和荣誉感，能增强其归属感，使他们愿意与企业同甘共苦，也愿意把企业当作自己施展才华的舞台。
　　最后，要加强企业的研发投入。研发活动是企业具有高风险的投资活动之一，但资金不足常常制约着企业技术创新。要改变目前的研发投入状况，政府要加大财政拨款，设立企业研发专项基金，实施更多的税收、财政补贴等有助于企业进行研发的优惠政策，大力支持企业进行研发投入，积极带动企业研发活动。从企业自身来说，要加强对研发资金、人员的投入力度，鼓励企业产学研合作力度，创建各种有利于企业研发的平台，要多与高校、研究院所开展合作，利用这些平台为企业研发活动提供人、财、物等资源。●
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