高新技术企业决策层知识结构对技术创新绩效的影响研究

赵维双 李宁

摘 要：在中国社会经济快速发展的背景下，提高技术创新绩效是高新技术企业赶超其他竞争对手的重要途径，如何提高技术创新绩效，是企业和研究者赶超其他竞争对手的问题所在。为了保持和获取竞争优势，技术创新绩效已经成为企业生存的必要条件，研究结果表明：企业决策层知识结构对企业技术创新绩效有着显著的影响，其中决策层的学历水平和专业背景对企业技术创新绩效有着显著的影响。在丰富现有理论基础的同时，研究结果也能为促进企业技术创新绩效提供相关参考。

关键词：高新技术企业 决策层知识结构 技术创新绩效 影响研究

中图分类号：F276.42  文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2021）10-061-03

一、引言

在世界各国都要进行技术赶超的背景下，每个国家把如何提高自主创新作为国家技术战略发展的首要任务，技术创新也成为国家竞争力的关键性因素。发达国家利用其具有对潜在竞争市场的灵敏洞察力，并善于将自身拥有的资本和先进的技术结合起来，形成了对世界具有竞争力的市场，尤其是控制了高新技术市场，而在这场竞争中发展中国家处于相对的劣势。如何提升自身国家的创新能力，将劣势局面扭转成自身的优势，是发展中国家要在全球大舞台上获得一席之位的关键所在。中国已经意识到技术创新的重要性，大力鼓励技术领域的发展，从20世纪90年代开始，国家逐渐加大对高新技术企业的投入，推出了一系列税收减免等优惠政策。党的十八大报告中也提出了要实施创新驱动发展战略的方针，强调了要增强国家的国际竞争力就要提升我国的创新能力，这也是我们发展的主要战略核心点。因此，笔者通过对决策层知识结构的研究来探讨如何提高技术创新绩效。

二、研究假设

研究企业决策人员的年龄与技术创新绩效的关系时，相比较较年轻的决策者，其随机应变能力在这个方面可能比较有优势。另外较年长的决策者，可能随着时间的积累，决策者的经验和社会关系对技术创新绩效有着显著的影响，而这又是较年长的决策层的强项，因此，基于上文提出假设：

H1：决策层平均年龄对技术创新绩效的影响呈正相关。

企业决策层的战略方针对创新战略决策及实施有着巨大的影响，具有专业知识的决策者是加速企业发展和提高创新效率的动力源泉。包莉丽等分析，在学历水平上，学历越高的决策成员越能接受新技术和获取新信息，学历水平有助于技术创新绩效[1]。彭中文等认为决策者的平均学历越高，即学历水平高的决策层更加注重研发投资活动，进而加大对研发活动的投入[2]。高质量的决策层能够利用自己自身的认知能力和专业知识，判断技术创新决策将会带来什么样收益或风险，提高企业技术创新决策的质量和执行效果，从而企业的技术创新绩效增加，因此基于上述提出假设：

H2：决策层平均学历水平对技术创新绩效的影响呈正相关。

企业决策层的专业背景主要反映在对信息的处理方式、问题的理解方式以及战略的偏好选择上，不同专业背景的決策者对企业发展的方向以及技术创新活动的重视存在不同的表现。其中具有技术专业背景的决策者更重视企业技术创新，更倾向于制定提高技术创新活动效率的战略路线，提高企业技术创新绩效[3]。另外，决策者可以凭借自身在该行业的技术创业背景更好地理解该行业的变化，因此，基于上述提出假设：

H3：决策层技术专业背景占比越高对技术创新绩效的影响呈正相关。

三、研究设计

（一）样本选择和数据来源

笔者选取2017—2019年属于医药生物行业、新能源行业、信息技术业等高新技术企业为研究对象，数据来源于国泰安和巨潮资讯网，并通过巨潮资讯网所披露的上市公司年报，手工收集决策层成员的学历、专业和年龄。在数据收集时做了如下处理：对特殊企业进行剔除，如ST、*ST;剔除了变量数据缺失或异常的样本;剔除了决策层信息不全的样本，最终三年获得的样本数为300个。

（二）变量的选择与度量

1.解释变量。本文采用决策层平均年龄、学历水平和技术专业背景占比作为解释变量。决策层平均学历水平为决策层成员的教育程度的平均数，结合我国实际情况，将决策层学历水平分为五类：中专及以下取值为1，大专取值为2，本科取值为3，硕士取值为4，博士及以上取值为5，据以计算每个高新技术企业决策层的平均学历水平。决策层技术专业背景占比是指具有技术专业背景的成员占全体决策层成员人数的比例。

2.被解释变量。企业技术创新活动最终实现的价值体现来表示技术创新绩效，如专利、新工艺或者是新产品。参考吕晨和高洪利的做法将技术创新绩效用专利的数量来体现，专利的数量能够全面地反映企业的发展潜力和技术创新能力[4]。因此选取专利的数量作为技术创新绩效的指标。

3.控制变量。参考张西征相关的研究，将研发强度、企业规模、盈利能力和资本结构作为控制变量，这些变量可能会影响到回归结果的正确性[5]。其中，用研发费用与新产品销售收入的比来衡量研发强度，用企业员工总人数来反映企业规模，用资产收益率来表示盈利能力，用资产负债率来体现资本结构。

（三）实证检验模型

为了检验决策层知识结构对技术创新绩效的影响建立多元回归模型，本文设定如下模型：

其中TMT表示决策层知识结构，包括年龄、学历水平和专业背景，α1、α2、α3、α4、α5为对应解释变量的待估计系数，α0为常数项，ε为随机项。

四、实证分析

（一）描述性统计

描述性统计分析结果如表2所示。2017—2019年间企业决策层年龄的平均值为39.18，中位数为38，说明年龄分布较均匀。学历水平均值为3.1422，中位数为3.45，说明一半的高新技术企业决策层学历水平都高于3.45，高于平均水平;最小值为2.07，最大值为4.43，标准差为0.4118，说明决策层学历水平差异不大，且多数为本科以上，学历水平较高。决策层拥有技术专业的比例平均值为0.3541，标准差为0.1547，说明企业平均有三分之一以上的决策层是技术专业背景。企业申请专利的中位数为23，均值为58.44，分布为右偏，说明一半的企业申请的专利数小于23，低于平均水平;最小值为0，最大值为1650，标准差为154.62，说明企业之间技术创新绩效的差异较大。

（二）相关性分析

表3的相关性分析结果显示，在决策层知识结构与技术创新绩效的相关性分析中，决策层年龄与技术创新绩效呈负相关，决策层学历水平和技术专业与技术创新绩效的相关系数均在5%的水平下显著为正，初步验证了决策层知识结构与技术创新绩效的相关关系。

（三）回归分析

表4显示，决策层的平均年龄与技术创新绩效无相关关系，假设1没有得到验证。决策层学历水平的Sig为0.035显著小于0.05，，系数为正0.121，说明决策层学历水平与技术创新绩效显著正相关，假设2得到验证。技术专业占比的Sig为0.03显著小于0.01，系数为正的3.042，说明高新技术企业决策层技术专业背景能够积极显著影响技术创新绩效，假设3得到验证。

五、结论与建议

本文的研究结果表明，决策层的平均年龄与技术创新绩效为负相关關系，且没有通过显著性检验，这一结果表明，高新技术企业应该多聘用相对年轻的决策人员，年轻的决策者可能更容易接受新思想和新事物，并在公司决策上更有勇于创新的果敢，能够促进企业提高创新绩效。高新技术企业决策层的学历背景和技术专业背景对技术创新绩效显著正相关，这一结果表明，高学历和具有技术专业背景的决策者可以带动企业技术创新绩效，企业如果想在竞争市场占有一席之地，就必须组建一支高学历水平和专业技术过硬的决策团队。

参考文献：

[1] 包莉丽，何少奎，何威风，尹顺秋，杨昀.高管团队背景特征影响企业技术创新绩效的理论分析[J].财会通讯，2020（18）：9-11+38.

[2] 彭中文，张双杰，韩茹.高管团队特征、创新机会识别与高科技企业成长[J].华东经济管理，2018，32（9）.

[3] 李华晶，陈凯.高管团队、绿色创业导向与企业绩效关系研究[J].软科学，2014，28（06）：90-94.

[4] 吕晨，曹方卉，周之桢，高洪利.高管团队知识结构对高科技企业创新绩效的影响[J].中国科技论坛，2018（10）：174-181.

[5] 张西征，刘志远，王静.企业规模与R&[D]投入关系研究——基于企业盈利能力的分析[J].科学学研究，2012，30（02）：265-274.

（作者单位：沈阳理工大学经济管理学院 辽宁沈阳 110159）

（责编：赵毅）