行业差异下高管团队特征对企业绩效影响关系研究*——基于HLM模型的实证研究

祖雅菲　陈良华　韩　静



行业差异下高管团队特征对企业绩效影响关系研究*
——基于HLM模型的实证研究

祖雅菲陈良华韩静

内容提要已有文献对高管团队特征与企业绩效之间的关系研究结论各异，甚至相互矛盾。本文以2012-2014年沪深两市A股上市公司为样本，运用多层线性模型分析了行业差异下高管团队特征对企业绩效的影响，得出以下结论：(1)高管团队作为企业最重要的人力资本资源，其特征对企业绩效存在显著影响；(2)分别从同质性和异质性两个角度考虑高管团队特征对企业绩效的影响，二者与行业特征产生了不同的交互作用，对于企业绩效都具有显著的正向促进作用；(3)外部行业环境和内部价值资源共同作用于企业绩效。将行业因素引入高管团队特征与企业绩效之间的关系丰富了资源基础理论和产业经济学的研究，为不同行业特征下的企业进行合理的高管团队建设提供了借鉴与参考。

高管团队特征企业绩效行业特征HLM模型

引　言

资源基础理论认为企业的竞争优势源自于有价值的、稀缺的、难以模仿和替代的资源，其中最为重要的是人力资本资源，高管团队对于企业绩效有着重大的影响(Barney，1991)。自Hambrick和Mason(1984)提出“高层梯队理论”(Upper Echelons Theory)以来，大量学者对高管团队特征与企业绩效之间的关系进行了研究，研究表明高管团队特征对企业绩效存在显著影响，但结论并不一致，形成了“正向作用”和“负向作用”两大流派。“正向作用”流派学者从信息加工理论的视角分析，认为高质量的高管团队拥有丰富的资源、多元的视角和多样的知识，有助于促进组织学习，帮助团队做出有效决策，提升企业绩效(Cannella和Lee，2008；Buyl et al.，2011)。而“负向作用”流派学者则从社会类化理论的角度论证，认为高管团队会带来权利的分散和内部冲突的增加，降低凝聚力，阻碍企业绩效发展(王雪莉等，2013；Mahadeo，2012)。本文认为以上两大流派之间的争议实际上并不存在，引入外部行业因素(由封闭系统观转变为开放系统观)之后，高管团队与企业绩效之间的关系问题就能迎刃而解并使得结论趋于一致。

本文从开放系统视角将我国企业内部资源与外部环境相联系，构建多层线性模型(Hierarchical Linear Modeling，HLM)解释我国行业特征、高管团队特征在不同层面对企业绩效的影响，探寻行业差异下高管团队特征与企业绩效之间的关系，以期能够对高管团队特征与企业绩效之间的关系提供理论支撑和帮助。本文的主要贡献包括：(1)将我国行业因素引入高管团队特征与企业绩效之间的关系，丰富了资源基础理论和产业经济学的研究，为不同行业特征下的企业进行合理的高管团队建设提供了借鉴与参考；(2)分别从高管团队同质性和异质性特征两个角度考虑对企业绩效的影响，结合二者与行业特征之间的不同交互效应分析其与企业绩效之间的关系，为高管团队特征与企业绩效关系的研究提供了新的视角和思路。

理论分析与假设建立

(一)高管团队特征与企业绩效

资源基础理论学者Barney(1991)认为企业有价值的、稀缺的、不可模仿的资源是其产生竞争优势和卓越绩效的动力。在企业所拥有的诸多资源之中，人力资本资源作为企业持续竞争优势的源泉，不同于物质资源和技术资源(Crook et al.，2011)，其特有的路径依赖性、社会复杂性和因果模糊性使得人力资本资源的形成过程更不易为竞争对手所观察和模仿(Coff & Kryscynski，2011)。进一步的企业能力理论研究表明，隐藏在资源背后的企业配置、开发和保护资源的能力才是竞争优势的深层来源，高效调动资源的能力才是竞争优势的关键，而这种能力只能基于企业内部的人力资本资源(Prahalad & Hamel，1993)。

高管团队是企业内部最为重要的人力资本资源之一，对于企业的竞争优势的形成和发展有着深远的影响。高层梯队理论是高管团队理论研究的基础，它阐述了企业高管团队人口特征变量的重要性，Hambrick和Mason(1984)认为团队人口特征变量包括团队成员的年龄、任期、教育水平、经验、性别以及这些特征间的异质性等因素，这些因素与管理者认知能力和价值观密切相关，因此通过观察人口特征变量能够客观地研究高层管理团队与企业各种产出绩效之间的关系。Carpenter等(2002)整合了高层梯队理论和委托—代理理论，从同质性和异质性两个角度研究高管团队人口特征与高管激励对企业战略选择和组织绩效的影响。

1.高管团队同质性特征与企业绩效

根据资源基础理论以及高层梯队理论可知，同质性体现了人力资本资源存量的平均水平，高管团队人口特征的平均水平越高，则其社会阅历、职业经验也都更加丰富，战略决策与执行效率更高，企业绩效也会相应提高，此时，为了保持高管团队成员与股东的利益趋同，企业良好的经济能力能够承担较高的激励水平。学者多从年龄、教育水平和薪酬三个方面对高管团队同质性特征与企业绩效之间的关系进行研究。

外国学者对于高管团队平均年龄与企业绩效关系的研究成果不甚一致，Tihanyi等(2000)发现高管团队平均年龄越大，制定的企业战略可能越保守，从而使得企业丧失市场机会，对企业绩效造成消极影响。Weinzimmer等(2003)则认为平均年龄越大的高管团队，对企业状况具有更广泛和清晰的认识，进行决策时更为深谋远虑，有利于提升企业绩效。在以“关系本位制”著称的中国，随着时间而不断累积起来的“关系网络”对年龄大的管理者来说是其提高企业绩效的有力武器(曹志来等，2008)。Tihanyi等(2000)经过研究发现，高层管理团队成员的平均教育水平越高，团队越能够获得更多的所需信息，从而越有可能制定有利于企业发展的战略决策。陈伟民(2007)认为高的教育水平意味着拥有更为丰富的同学关系网络，同时也会形成一种“权威取向”心理，这无疑有利于企业获取多种社会资源。委托—代理理论认为在信息不对称和股东分散化的情况下，委托人能够通过设计薪酬契约激励代理人，薪酬会通过替代效应增强高管的努力程度，进而提升公司绩效(Jensen & Murphy，1990)。Kato和Kubo(2006)、Bulan等(2010)、Li & Marler(2015)、冯巧根等(2010)均证实了高管团队平均薪酬对于企业绩效的促进作用。基于以上分析，本文提出以下假设：

假设1a：高管团队平均年龄与企业绩效正相关。

假设2a：高管团队平均教育水平与企业绩效正相关。

假设3a：高管团队平均薪酬与企业绩效正相关。

2.高管团队异质性特征与企业绩效

根据资源基础理论可知，企业需要不断进行创新以打破层级制机构所带来的“核心能力刚性”，其动力来源于企业内部的知识差异性，即高管团队特征的异质性程度，体现了团队内部进行学习和创新的潜力(Knight，1999)。Carpenter等(2002)认为相较于均值，高管团队成员之间的差异程度能够更为有效地反映出企业高管团队在沟通与协作能力上的水平。这直接或间接地影响到了管理层对市场信息以及数据的获取和过滤能力，进而影响到企业战略的选择和执行能力。

高管团队异质性对企业绩效的促进作用得到了许多学者的证实。Hambrick等(1996)的研究表明，高层管理团队异质性越高的企业绩效越好。在此后的研究中，学者们多从人口统计学特征(包括年龄、教育水平和薪酬等)角度对二者关系进行研究。Mooney和Sonnenfeld(2001)的研究表明，高管团队的年龄异质性越高，处事思维差异性越大，能够避免团队因同质性程度较高带来的固守成规，提升企业创新能力。Carpenter(2004)认为高管团队成员教育水平的差异有利于改善决策质量，因为他们往往可以从不同的角度来分析同一个问题。Smith 和Tushman(2010)的研究证实了这一观点，他们认为教育水平异质性为高管团队提供了多样化的信息来源，能够促进企业绩效的提高。Lazear和Rosen(1981)提出的“锦标赛理论”认为不同层级之间薪酬差异较大，既能够满足较高层级高管人员彰显地位与权威的心理需要，又能够对较低层级高管人员产生较强的激励作用。林浚清等(2003)、Lee等(2008)、王建民(2015)均证实了锦标赛理论对企业绩效存在正向促进作用。基于以上分析，本文提出以下假设：

假设1b：高管团队年龄异质性与企业绩效正相关。

假设2 b：高管团队教育水平异质性与企业绩效正相关。

假设3 b：高管团队薪酬异质性与企业绩效正相关。

(二)行业特征的调节作用

高管团队特征与企业绩效的关系研究结论尚不一致，主要原因在于高管团队特征仅仅从内部视角解释了企业绩效，而作为外部情境因素对于二者之间的关系也存在显著影响，这使得部分学者转向对调节因素进行探讨，如行业特征、竞争互动、政策导向等。根据产业经济学理论，行业结构决定了行业内的竞争状态，进而决定企业的行为和战略，因此行业特征是影响企业绩效的重要结构性因素(Scherer，1970)。在“S-C-P”模式中，行业特征被视作影响企业竞争优势的外因，企业的融资能力、经营业绩、税收以及破产的可能性等都与其所处行业息息相关(DeAngelo & Masulis，1980)。一个行业的发展历程及其自身特征可以为企业高管团队与绩效关系的不同提供一个可能的解释。

在一个产业演变的过程中，尤其是在成长阶段和成熟阶段，产业竞争状况不断地发生改变，影响产业内企业的行为特征(Keck，1997)。企业要获得竞争优势，就需要根据行业特征采取适当的行为，包括对高管团队的筛选以及相应的战略选择等(刘志彪，2005)。增长率产业分类法将全部产业分为三类：成长性产业、成熟性产业以及衰退性产业(范从来等，2002)。从同质性角度来讲，处于高成长性行业的企业为了提高自身竞争优势，快速抢占市场，提高经营效益，则越需要组成专业素养较高、学历水平较高、工作经验较丰富的高管团队，然而考虑到企业在成长期需要大量资金投入，高管团队的薪酬水平并不高；对于异质性来讲，处于高成长性行业的企业，所面临的内外部环境更为复杂，不确定性程度越高，此时高管团队在年龄、教育水平和薪酬方面的异质性能够发挥更为强大的效用，从而提高企业的创新能力，提升竞争优势。基于以上分析，本文提出以下假设：

假设4a：行业成长性增强了高管团队年龄、教育水平同质性特征与企业绩效之间的正向关系，即起到正向调节作用；削弱了高管团队薪酬同质性特征与企业绩效之间的正向关系，即起到负向调节作用。

假设4b：行业成长性增强了高管团队年龄、教育水平和薪酬异质性特征与企业绩效之间的正向关系，即起到正向调节作用。

研究设计

(一)样本选取与数据来源

出于信息有效性和可获得性的考虑，本文结合我国证监会2012年上市公司行业分类标准和中信证券行业分类标准选取了2012-2014年我国沪深两市A股上市公司数据，数据来源于国泰安数据库、中经网、巨潮资讯等。由于高管团队特征对公司绩效影响的滞后性，自变量、协变量选取的是当年的数据，因变量公司绩效选取下一年年末的数据。此外，为尽可能减少由于样本选择不当造成的不利影响，本文按照以下标准对初选样本进行了剔除和筛选：(1)剔除逻辑上明显错误和统计信息不全的样本；(2)剔除ST和*ST公司；(3)剔除当年行业中上市企业数量低于20家的行业及其相关企业。最后共有22个行业2180个上市公司样本符合本文的要求。

(二)变量设置

1.企业层变量

被解释变量本文选取净资产报酬率(ROE)作为研究的被解释变量。净资产报酬率(ROE)是反应企业绩效的常用指标，它是反映企业资产综合利用效果的指标，也是反映企业利用所有者权益总额获取盈利的重要指标。该指标越高，企业的资产利用效益越好，企业盈利能力越强，经营管理水平越高。

高管同质性特征变量高层梯队理论采用了人口统计学方法，将高层管理团队的自身特征作为高层管理团队认知心理过程的代理变量，本文选取变量如下：

①高管团队平均年龄(AAGE)。用企业各高管年龄的平均值表示。

②高管团队平均教育程度(AEDU)。学历水平指标分为五类：1表示大专学历以下，2表示大专学历，3表示本科学历，4表示硕士学历，5表示博士学历，团队平均教育程度用所有高管教育程度的平均值表示。

③高管团队平均薪酬(ASALARY)。用企业各高管成员薪酬平均值的对数表示。

①高管团队年龄异质性(HAGE)。由高管年龄的标准差表示。

②高管团队教育程度异质性(HEDU)。由赫芬达尔系数计算得到。

③高管团队薪酬异质性(HSALARY)。由各高管薪酬的标准差对数表示。

2.行业层变量

产业经济学理论认为行业的市场结构是主导企业绩效的关键因素，企业绩效差异来源于行业结构的差异。为了研究不同行业特征下企业高管团队特征与企业绩效之间的关系，本文借鉴范从来等(2002)的增长率产业分类方法将上市公司所处的行业分为成长型、成熟型、衰退型三类，取虚拟变量IND，行业分类结果如表1所示。

表1　上市公司主要行业性质分类

除此以外，企业绩效还会受到其他因素的影响，为了更加准确地分析这些特征对企业绩效的影响程度，本文在实证研究中引入协变量来固定其他干扰因素，所涉及的主要变量及定义如表2所示：

表2　本文变量指标定义表

实证结果与分析

考虑到行业特征变量对高管团队特征与企业绩效之间关系的影响，本文采用HLM6.08软件构建多层线性模型(Hierarchical Linear Models，HLM)对具有分层嵌套结构的数据进行回归分析。

(一)描述性统计

首先对相关变量进行描述性统计，统计结果如表3所示。

表3　两层变量描述性统计

(二)多层线性模型分析结果

对企业高管团队特征与企业绩效的研究大多采用传统的最小二乘法回归分析，但是其个案之间完全独立的假设与现实有较大出入，忽略了外因对于个案的影响，难以体现高管团队特征与企业绩效数据嵌套在行业之中这一特点，导致研究结果缺乏说服力。多层线性模型方法能够全面地分析企业和行业两个层次中相关因素的影响，这对于解释高管团队特征与企业绩效之间的关系更为有效。因此，本文依据多层线性模型原理构建二层线性模型(2-level Multilevel Model)对行业差异下高管团队特征对企业绩效影响进行研究。

1.零模型

为了验证企业绩效差异中由行业特征所导致的部分所占比重，本文将因素分为企业层和行业层。首先构建零模型(The Null Model)以检验层二截距项的残差变异是否达到显著，其结果可以说明在总变异中组间及组内变异的贡献程度，并以此确定能否采用分层分析方法。本文构建零模型如下所示。

第一层(反映企业层面特征)：

ROEij=β0j+rij

第二层(反映行业层面特征)：

β0j=γ00+u0j

由此得出混合模型为：

ROEij=γ00+u0j+rij

表4　零模型随机效应分析

由此可知被解释变量企业绩效的跨级相关系数为18.03%，即企业绩效有18.03%的变异来自于行业层面，卡方检验显著性小于0.001，存在显著组间方差，说明本文数据适合采用多层线性模型进行分析，且不同行业对于企业绩效率的影响具有显著差异。

2.高管团队同质性特征完整模型

在上节零模型检验通过的基础之上，本节将企业和行业层面变量纳入零模型，研究两个层面变量对企业绩效的影响。在层一方程中设置企业层面的高管团队同质性特征对企业绩效的影响方式，为了使输出结果便于理解，本文将变量进行了中心化处理。在层二方程中设置行业层面特征变量，由于样本规模所限，将斜率模型设定为固定效应模型，以保持必要的统计显著性水平，构建完整模型如下所示。

第一层(反映企业层面特征)：

ROE=β0+β1AAGE+β2AEDU+β3ASALARY+β4CEO+β5SIZE+β6DEBT+r

第二层(反映行业层面特征)：

β0=γ00+γ01IND+u0

β1=γ10+γ11IND

β2=γ20+γ21IND

β3=γ30+γ31IND

β4=γ40

β5=γ50

β6=γ60

由此得出混合模型为：

ROE=γ00+γ01IND+u0+γ10AAGE+γ11IND*AAGE+γ20AEDU+γ21IND*AEDU+γ30ASALARY+γ31IND*ASALARY+γ40CEO+γ50SIZE+γ60DEBT+r

高管团队同质性特征完整模型的分析结果如下所示：

表5　方差分量系数

表6　固定效应系数(稳健标准误)

根据表5方差分量估计结果，由公式：R2各层的方差解释比例=[(原模型方差分量-现模型方差分量)/原模型方差分量]计算出层二解释企业绩效在行业层次变异为RB=19.48%，层一解释企业绩效变异在企业层次变异为SB=14.57%。这表明行业因素比企业因素更好地解释了企业绩效之间的差异。根据表6固定效应系数估计结果可知高管团队平均教育水平与企业绩效显著正相关，行业成长性对于高管团队平均教育水平与企业绩效之间的关系起到显著的正向调节作用。高管团队平均薪酬与企业绩效显著正相关，行业成长性对于高管团队平均薪酬与企业绩效之间的关系起到显著的负向调节作用，假设2a，3a和4a通过检验。然而高管团队平均年龄与企业绩效正相关并不显著，行业特征的正向调节作用也并未收到显著成效，假设1a未通过检验。

3.高管团队异质性特征完整模型

在上节高管团队同质性特征完整模型分析的基础之上，本节对高管团队特征异质性、行业特征与企业绩效之间的关系进行检验，研究两个层面变量对企业绩效的影响。为了使得研究具有可比性，相关设置与高管团队同质性特征研究相一致，构建完整模型如下所示。

第一层(反映企业层面特征)：

ROE=β0+β1HAGE+β2HEDU+β3HSALARY+β4CEO+β5SIZE+β6DEBT+r

第二层(反映行业层面特征)：

β0=γ00+γ01IND+u0

β1=γ10+γ11IND

β2=γ20+γ21IND

β3=γ30+γ31IND

β4=γ40

β5=γ50

β6=γ60

由此得出混合模型为：

ROE=γ00+γ01IND+u0+γ10HAGE+γ11IND*HAGE+γ20HEDU+γ21IND*HEDU+γ30HSALARY+γ31IND*HSALARY+γ40CEO+γ50SIZE+γ60DEBT+r

高管团队同质性特征完整模型的分析结果如下所示：

表7　方差分量系数

表8　固定效应系数(稳健标准误)

根据表7方差分量估计结果，由公式：R2各层的方差解释比例=[(原模型方差分量-现模型方差分量)/原模型方差分量]计算出层二解释企业绩效在行业层次变异为RB=19.48%，层一解释企业绩效变异在企业层次变异为SB=22.86%。这表明对于高管团队异质性特征来讲，行业因素与企业因素对于企业绩效的解释地位相当，行业因素不容忽视。根据表7固定效应系数估计结果可知高管团队年龄异质性、教育水平异质性、薪酬异质性与企业绩效均呈显著正相关，行业成长性对于三者与企业绩效之间的关系均起到显著的正向调节作用，即处于成长性行业的企业，高管团队的异质性特征对于企业绩效的促进作用更为明显，假设1b，2b，3b和4b通过检验。

(三)稳健性检验为了进一步从长期视角检验结论的稳健性，本文使用托宾Q值作为衡量企业绩效的指标并重新进行分阶层回归分析，发现结论并未发生改变。由于篇幅所限，此处暂不赘述。

结论与建议

本文根据产业经济学理论和资源基础理论，运用多层线性模型系统分析了行业特征对高管团队同质性、异质性特征与企业绩效关系的调节作用，得出以下结论：(1)高管团队作为企业最重要的人力资本资源，其特征对企业绩效存在显著影响。企业的核心竞争力来源于其所拥有的有价值的、稀缺的、不可模仿的资源，有效调动这些资源的能力是产生竞争优势的关键，这种能力只能基于企业内部的人力资本资源。在企业所拥有的诸多人力资本资源中，高管团队处于核心地位，是人力资本资源的重中之重，他们通过决策行为对企业绩效产生重大影响；(2)高管团队特征需从同质性和异质性两个方面进行分析，同质性体现了人力资本资源存量的平均水平，而异质性则体现了这种资源内部进行学习和创新的潜力，二者与行业特征产生了不同的交互作用，对于企业绩效都具有显著的正向促进作用；(3)外部行业环境和内部价值资源共同作用于企业绩效，将行业因素引入高管团队特征与企业绩效之间的关系丰富了资源基础理论和产业经济学的研究，为不同行业特征下的企业进行合理的高管团队建设提供了借鉴与参考。前人文献仅从企业内部的高管团队资源角度来研究其对绩效的影响，但是本文研究发现仅强调企业内部资源整合难以解释复杂的结果，其背后是外部产业环境和内部价值资源共同作用的结果，因此联系企业外部环境、行业特征等情境变量能够更为有效的综合分析企业绩效变化。本文采用HLM模型验证了高管团队特征在不同行业情境下对企业绩效会产生不同的影响。

据此，本文结合我国的特殊国情提出以下建议：(1)加快我国经理人市场培育步伐，筹建结构合理的高质量高管团队。高管团队的组合对与企业战略决策非常重要，应从同质性和异质性两方面综合考虑成员年龄、性别、教育背景的结构合理性，不可一味求高求多；(2)建立高层管理团队冲突预警机制。虽然异质性在一定程度上对团队战略决策有促进作用，但也可能造成团队成员之间的冲突，有必要建立高管团队冲突预警机制，协调并解决各种冲突于萌芽状态；(3)充分重视企业内外部因素的相互作用和动态平衡。企业高管团队的形成会受到行业环境的影响，同时反作用于行业环境，因此企业应当内外联动地分析问题进行决策。

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〔责任编辑：曹小春〕

祖雅菲，东南大学经济管理学院博士研究生；陈良华，东南大学经济管理学院教授、博士生导师；韩静，东南大学经济管理学院副教授。南京，211189

*本文受到国家自然科学基金资助项目(项目号：71272111)、江苏高校哲学社会科学研究重点项目(项目号：2014ZDIXM007)和国家高校博士点专项基金(项目号：20120092110060)资助。