高管团队知识结构对高科技企业创新绩效的影响

吕 晨,曹方卉,周之桢,高洪利

(1.南开大学商学院，天津 300071;2.天津城建大学经济与管理学院，天津 300384)

0 引言

高层管理团队作为决策核心，对企业的生存和发展至关重要。现有文献认为，高管团队的特征[1]、社会资本[2]、薪酬差距[3]和异质性程度[4]对企业绩效有较大的贡献。也有研究从隐性知识视角出发，认为高管团队的隐性知识是企业核心竞争力的来源[5]并对企业创新有重要影响。因此，本文认为作为公司主要决策制定者的高管团队的知识水平和结构，能够在较大程度上影响企业的技术创新及创新绩效，从而影响我国高科技企业的竞争力。但文献梳理显示，现有研究虽然认为高管团队知识水平和结构对企业创新有影响，但尚处于理论研究阶段，较少进行实证研究，更缺乏基于中国特殊情境的探讨。

外部环境不确定性是影响企业风险决策的重要因素，而其中影响资金可获得性的环境因素最为重要[6]。近来，大量学者开始关注经济政策不确定性对企业高管任免[7]、投资决策[8]和创新绩效[9]的影响，认为经济政策的变化会增加企业获取资金的难度，从而影响企业的各种决策，尤其是投资决策。本文认为，在经济政策不确定性高的情况下，企业获取外部资金的难度会加大，尤其是获取资金的额度、持续性和资本成本都会受到影响，从而导致企业在进行风险投资决策，尤其是研发投资决策时困难更大。在这种情景下，高管团队的知识水平和结构可以帮助企业识别此类风险并进行有效应对。

综上所述，本文立足中国情境，探讨经济政策不确定性的情境下，高管团队知识结构对高科技企业创新绩效的影响机理。在理论上，本文将经济政策不确定性，高管团队知识结构和高科技企业创新绩效紧密地结合在一起，不仅拓展了高层梯队的研究边界，充实了高管团队的相关研究，还为我国高科技企业在面对经济政策频繁变更情境下，高效搭建高管团队提供了一定的参考。

1 文献回顾和假设提出

1.1 高管团队知识结构与高科技企业创新绩效

高管团队知识结构即高层管理团队中成员的整体教育水平以及教育专业和职业经历的差异化程度。根据知识基础观，企业的核心能力源于隐性知识[2]，具体而言，高管团队成员教育水平越高，隐性知识越深厚，越有利于准确筛选投资项目。高管团队成员教育专业异质性和职业经历异质性越高，决策分析越全面，决策质量越高。

本文认为，高管团队的知识结构对高科技企业的创新绩效有重要影响：

(1)研发不只需要创造性思维，还需要一定的知识积累。有研究表明高管所接受的教育水平越高，对于企业创新实践的认同感会越强[10]，也越有助于创新方案的顺利实施。假设1A：高管团队的教育水平对高科技企业创新绩效有正向影响。

(2)高管团队教育专业异质性是指团队成员掌握专业知识类型的多样化程度。这种多样化的认知能力和信息来源将为他们带来多样化的理解能力和更高的创造能力，从而做出更加准确的研发投资决策[11]。假设1B：高管团队的教育专业异质性对高科技企业创新绩效有正向影响。

(3)已有研究发现，拥有科学与工程学位的CEO会促进企业研发投入[12]，而且具有科学与工程专业背景成员越多，高科技企业创新战略成功概率越高[13]。拥有科学与工程专业知识的高管具有更高的专业认知，他们往往更加偏爱和专注于创新研发活动[14]。假设1C：具有科学与工程专业背景成员的高管团队对高科技企业创新绩效有正向影响。

(4)高管团队的知识结构不仅受到学校教育的影响，还会受到职业经历的影响[15]。研究显示，生产、流程开发和财务等生产型职能背景高管成员越多，企业越倾向于创新发展[16]。假设1D：高管团队职业经历异质性对高科技企业创新绩效有正向影响。

1.2 经济政策不确定性与高科技企业创新绩效

经济政策是指国家和政府为了实现宏观经济政策目标，促进经济福利而采取的措施和原则，主要包括财政政策、货币政策、收入政策等。这种政策的不确定性源于政府制定的新政策变化[17]、政府在落实政策时的行动以及政府采取另一种完全不同立场的可能性[18]。

经济政策不确定性高时，外部环境复杂性提高，创新失败可能性高，企业倾向于暂缓投资活动，等待更多的信息披露后再做出是否投资的决策[19]，抑制了企业创新。经济政策不确定性较高时，企业会因资金问题降低创新投资支出。一方面，基于预防性动机理论，经济政策不确定性越高，企业内部资金用于创新投资的可能性和比例就会越低。另一方面，经济政策不确定性越高，企业从外部获得资金难度越大，融资成本越高。

假设2：经济政策不确定性对高科技企业创新绩效有负向影响。

1.3 经济政策不确定环境下高管团队知识结构对高科技企业创新绩效的影响

首先，不确定的经济政策会增大创新风险，增加企业融资成本。此时，高管团队成员教育水平越高，就越有能力对各种项目做出分析判别，筛选出优质的创新项目。其次，经济政策不确定环境中，企业创新投资面临环境更复杂，而高管团队成员教育专业异质性越高，团队整体知识丰富程度就越高，成员之间互补作用也越明显，决策的准确度就越高。最后，经济类专业的高管成员受过系统教育，不仅能够透彻理解各种专业术语，精准分析国家经济政策变动，而且能选择更合适的融资方式，降低企业融资成本和风险。

假设3：经济政策不确定性越高，高管团队知识结构对高科技企业创新绩效的正向影响越强。

2 研究设计

2.1 样本选择与数据来源

本文的研究对象为中国上市高科技企业及其高管人员。高科技企业是指处于高新技术产业领域中的企业。经济合作与发展组织(OECD)将涉足如航空航天、电子通信等九大行业的企业列为高科技企业；我国《国家高新技术产业区高科技企业认定条件和办法》参考OECD对高新技术产业的界定范围，将医药制造业、航空航天器制造业、电子及通信设备制造业、电子计算机及办公设备制造业、医疗设备及仪器仪表制造业等五类行业的企业归类为高科技企业[20]。本文依据这一分类界定高科技企业的范围。

高管人员是指公司的总经理、副经理、财务负责人以及董事会秘书和公司章程规定的其他相关人员。结合中国国情，本文将高管团队成员定义为：具有董事长、董事、独立董事、总经理、副经理、财务负责人、技术负责人、董事会秘书等头衔的高管人员。

本文通过以下过程获取和分析数据。首先，依据高科技企业分类，梳理五大行业的企业，确定研究样本(包括全部主板和创业板)。其次，分三步进行数据收集：①通过万得数据库收集全部高科技企业2011—2015年的年报、招股说明书等公开资料，并通过CSMAR数据库和巨潮资讯网确认和补充对应企业的高管信息；②查阅2011—2015年企业年报以及中国知识产权局专利检索网站，获取对应高科技企业每年的专利申请数量；③剔除无法获取高管信息、存在数据缺失和ST企业；最终共获得492家企业的2460条数据信息。然后，参考斯坦福大学和芝加哥大学的Baker等学者的研究，获取从2011—2015年中国的经济不确定指数[21]。最后，使用StataMP13.0作为研究工具对样本数据进行分析和回归。

2.2 概念界定与变量测度

(1)高管团队知识结构。A高管团队教育水平(Edu)。本文结合我国实际并依据相关文献的分类方法[22]，将高管团队教育水平分为五类：高中及以下为1、大专为2、本科为3、硕士为4、博士及以上为5，据以计算每家企业每年高管团队的平均教育水平。B高管团队教育专业背景(Edumajor)。根据相关文献将教育专业背景分为以下五类：科学与工程类(理学、工学、农学、医学)为1、经济与管理类(经济学、管理学)为2、文学艺术(哲学、文学、历史学)为3、法律类(法学)为4、其他类(教育学、军事学、其他专业以及无教育专业者)为5[23]。此外，本文还计算了高管团队中具有科学与工程背景高管的比例(Spe)和具有经济专业背景高管的比例(EPE)。C教育专业异质性和职业经历异质性。本文将高管职业经历定义为任职期间最后一任所担任的职位，分类与教育专业相同。根据相关研究使用Herfindahl指数(简称H指数)衡量高管团队的异质性[24]。计算公式为：

(1)

式中，Pi为第i类高管团队成员人数占团队总人数的比例。n为种类的数量，H代表异质性程度，数值介于0～1之间，越接近1说明异质性越高，反之亦反。

(2)经济政策不确定性。Baker等学者通过分析《南华早报》中有关中国经济政策的内容，联合发布月度中国经济政策不确定性指数[21]。本文使用每年月度经济政策不确定性指数的算数平均衡量该年度的经济政策不确定性。

(3)高科技企业创新绩效。创新绩效是指企业最终实现市场化的发明，如专利、新产品、新工艺等。研究普遍认为，专利能够比较全面地反映一家高科技企业的发明与创新信息[25]。因此本文将专利申请数作为衡量企业创新绩效的指标，并在实证回归时取自然对数。

(4)控制变量的选择。本文参考相关研究[26]，将企业规模、企业盈利能力、企业资本结构以及企业负债作为控制变量：其中，用员工人数衡量企业规模，并取自然对数；用资产收益率反映盈利能力；用资产负债率和流动负债总和分别衡量高科技企业的资本结构和企业负债；另外，还控制了年度和行业的影响。

变量符号及定义如表1所示。

表1 变量的选取和测度

2.3 模型设计

根据前文提出的研究假设和变量定义，本文构建如下三个模型：

高管团队知识结构特征与高科技企业创新绩效的回归模型：

为了验证高管团队知识结构与高科技企业创新绩效关系，本文构建以下模型：

Pa=α0+α1TMT+α2Snum+α3Dar+α4Roa+α5Clt+α6Indus+α7Year+ε

(2)

为了验证经济政策不确定性与高科技企业创新绩效关系，本文构建以下模型：

Pa=α0+α1EPU+α2Snum+α3Dar+α4Roa+α5Clt+α6Indus+α7Year+ε

(3)

为了验证经济政策不确定性的调节作用，本文构建以下模型：

Pa=α0+α1TMT+α2Epu+α3TMT×EPU+α4Snum+α5Dar+α6Roa+α7Clt+α8Indus+α9Year+ε

(4)

为了简化公式，TMT表示高管团队知识结构，在实证时代入用教育水平、教育专业异质性等。

3 实证结果及分析

3.1 描述性统计分析

表2的描述性统计显示：①高管平均受教育程度为3.631，说明高科技企业高管团队受教育水平相对较高，平均处于本科与硕士之间。②教育专业异质性均值为0.571，水平较高；但职业经历异质性均值为0.356，相对较低，可能是因为技术性高管较多，降低了差异化程度。③科学与工程专业背景的高管成员占团队规模平均比例为34.2%，比例较高，这与高科技企业的特征基本符合。④经济学专业背景均值为34.2%，比例也较高。

表2 相关变量的描述性统计

3.2 实证结果分析

(1)高管团队知识结构特征与高科技企业创新绩效。本文首先检验高管团队知识结构与高科技企业创新绩效之间的关系。

表3第一列显示，高管团队教育水平的系数为正且10%显著。假设1A得到验证，即高管团队教育水平与高科技企业创新绩效显著正相关。

表3第二列显示，高管团队教育专业异质性的系数为正，但未通过显著性检验，拒绝了假设1B。但本文认为，中国情境下，国有企业主要受国家政策调控，高管团队其中发挥作用有限；而在民营企业中，高管团队作为企业核心决策群体发挥的作用更为重要。因此本文将高科技企业分为国有和民营两组分别进行回归，如表4所示。表4显示，国企高管团队教育专业异质性作用不显著，可能是由于国企的性质限制了高管团队的作用。而民企高管团队教育专业异质性系数为正且1%显著，凸显了教育专业异质性对民企的作用。

表3第三列显示，科学与工程专业背景高管比例系数为正且1%显著，验证了假设1C；表3第四列显示，高管团队职业经历异质性系数为正且5%显著，验证了假设1D。而且，与教育专业异质性相比，高管团队职业经历异质性在未区分企业性质的情况下已经显著，说明职业经历可能比教育专业更为重要。

表3 高管团队知识结构与高科技企业创新绩效

注：***、**、*分别表示在1%,5%和10%水平上显著，括号中为t值，下同。

表4 不同所有制下的高管团队教育背景异质性与 高科技企业创新绩效

(2)经济政策不确定性与高科技企业创新绩效。表5第一列显示，经济政策不确定性对高科技企业创新绩效的影响没有通过显著性检验，拒绝了假设2。但表5的第二和第三列显示，在区分企业性质后，国企组系数为正且1%显著，说明经济政策不确定性越高，国有高科技企业创新绩效会更高。这可能是由于国有高科技企业一定程度上承担了国家发展的政策性负担，同时也享受更多政府政策扶持和财政补贴，在经营过程中通常可以从国家政策宏观调控中获益。而民企组的系数为负且5%显著，说明经济政策不确定性对民营高科技企业创新研发具有抑制作用。

(3)经济政策不确定性环境下高管团队知识结构的作用。表6显示，经济政策不确定性与高管团队教育水平、教育专业异质性、经济学专业背景、高管团队职业异质性的交互项系数均为正，且都显著，说明经济政策不确定性越高，高管团队的知识结构对民营高科技企业创新绩效的正向影响越强，验证了假设3。

表5 经济政策不确定与高科技企业创新绩效

3.3 稳定性检验

本文认为，高管团队知识结构的改变不仅会对本年度的创新绩效产生影响，还会对下一年度创新绩效产生影响。因此将因变量作滞后一期处理，最终的实证结果基本保持不变。另外，由于本文的自变量(即高管团队的知识结构)在不同的公司间存在一定的差异，而且其中很多差异都很难测度但又影响实证结果，如企业的行为整合能力等。为了保证结论的稳健性，本文采用固定效应面板模型对实证结果进行稳健性检验，实证结果与截面模型基本相同。

由于本文的因变量，即创新绩效的度量方法是专利数，为了避免该变量可能存在的自相关问题对实证结果的影响，本文还使用系统GMM模型对主效应进行稳健性检验，实证结果依然显著。

表6 经济政策不确定性环境下高管团队知识结构与 民营高科技企业创新绩效

4 研究结论和展望

4.1 研究结论

本文的实证结果证明，高管团队知识结构对高科技企业创新绩效具有显著正向影响。而且在中国情境下，经济政策变化越大，高管团队知识结构的作用越强。

(1)高管团队成员的教育水平、教育专业与职业经历异质性、成员的科学与工程专业背景均对高科技企业创新绩效具有显著正向影响。高科技企业若想跟进时代发展潮流，必须努力建立并培养一支高素质、高教育水平的高管团队，更多地吸纳科学与工程专业的高管，并努力营造团队成员“群力群策”和“集思广益”的企业文化。

(2)我国转型期经济政策的不确定性对企业创新产生了较大的影响。但从整体来看，政策的不确定性更有助于国有企业而不利于民营企业的创新，这在一定程度上证明，在当前我国大力推进民营经济发展的背景下，各种隐性壁垒仍以多种形式存在，抑制民企的发展。

(3)经济政策的频繁变更凸显了高管团队知识结构的重要性，尤其是受过系统教育的经济类专业人才，因此民营高科技企业应在团队中吸收具有经济类专业的高管成员。

4.2 研究贡献

(1)理论贡献。首先，本文基于高阶理论和知识基础观，构建了高管团队知识结构影响高科技企业创新绩效的理论模型，拓展了该领域研究内容和范畴；其次，本文联系中国经济政策不确定性较高的实际情况，研究了经济政策对科技型企业尤其是民营科技型企业的影响，扩充并深化了相关研究内容；最后，本文着重探讨了经济政策不确定环境下高管团队知识结构的作用，更好地将理论与实践相结合，推动了理论的情境化。

(2)实践贡献。对企业而言，一方面，高科技企业应根据企业创新和发展需求，对高管团队成员进行合理配置，增加科学与工程专业背景高管以促进企业创新投入，提升企业创新绩效；另一方面，在经济政策多变的环境中，高科技企业应配备最少一名有经济学背景的高管，以便对经济政策变更做出合理解释和预测，减少宏观环境变化对企业创新的抑制作用。对政府而言，本文的实证结果显示，较高的经济政策不确定性会显著抑制民营企业的研发，但有利于国有企业的创新，而在当前国家大力扶持民营企业发展的政策背景下，政策的频繁变动可能不利于国家战略的有效实施。国家应尽量保持政策的稳定性和一致性，减少企业的观望情绪，提高民企的创新意愿。