业绩期望落差与企业冗余资源调整——来自高新技术企业的经验证据

李 莹, 刘力钢

(辽宁大学 商学院, 辽宁 沈阳 110136)

冗余资源是当前组织领域关注的焦点,促使冗余资源发生变化的因素已经形成较为丰富的研究成果,既有文献主要是围绕组织的外部环境[1]、组织前期绩效[2]97-107,[3]、组织风险倾向[4]、企业决策类型[5]等几个方面进行了论述。组织前期绩效对冗余资源的影响主要基于业绩反馈机制,相关研究认为冗余资源会随着企业绩效增加而增加,当企业业绩下滑时冗余资源也会相应减少。进而,研究发现冗余资源的变化反过来会对期望水平产生影响,业绩上升时防止期望水平的过度上升,处于逆境时确保期望水平维持不变[2]97-99。基于已有研究发现,大多数研究都关注组织绩效对冗余资源的影响,即只讨论了企业绝对绩效引发冗余资源数量的变化,国内学者也只是分析了期望水平对冗余资源结构的影响[6],但却忽视了期望水平与冗余资源本身的讨论。根据企业行为理论,企业将其绩效能否达到期望绩效水平作为其判断经营状况好坏的一个重要标准[2]105-107。当企业实际绩效低于期望水平时,往往意味着企业面临业绩下滑的困难局面,企业外部融资能力随之下降。在这种情况下,企业倾向于挖掘和利用已有的冗余资源,以便在较短时间内扭转不利局面。因此,处于困境中的企业,其冗余资源数量很可能会相应减少。此外,一旦企业实际绩效低于期望绩效水平,即业绩期望差距为负时,企业高管团队可能会采取搜寻等行为推动组织变革。作为公司的重要决策机构和股东利益的代表,董事会也会根据公司以往绩效对CEO进行考核,并决定CEO的薪酬水平和聘用合同。一旦公司业绩达不到预期目标,在来自于资本市场的诸多外部压力作用下,董事会很可能会作出变更CEO的决定。毕竟,通过变更CEO,特别是从外部聘用CEO,有助于企业改变现有的经营思路,实现变革的目的,促使企业提升业绩。因此,业绩反馈机制同样适用于董事会的CEO聘用决策。从以上逻辑可以推断,当企业绩效低于预期水平时,冗余资源减少与CEO变更都是有较大可能性发生的事情。不过,需要注意的是,当CEO变更后,企业经营战略有可能较以往有所不同,这也会影响冗余资源的变化方向。

由于冗余资源的内在属性不同,可以被划分为不同类型。现有研究成果表明:针对现金和现金等价物、授信额度、原材料库存、低技能劳动力以及高灵活性的生产能力等形式的冗余资源,CEO拥有较多的自由裁量权;而针对半成品库存、熟练劳动力和低灵活性的生产能力等,则CEO拥有的自由裁量权相对较少[1]。当企业绩效无法达到期望水平并导致CEO变更时,CEO自由裁量权也会表现出明显的变化,不同类型冗余资源的变动方向也可能会有所不同。笔者认为,在发生CEO离职和未发生CEO离职的情境下,业绩期望落差对组织冗余资源的影响将会有明显的差异。

本文将对业绩期望落差与组织冗余资源关系进行一定程度的理论探索,创新点有以下两点:第一,代理观有助于更好地理解业绩期望落差对两类冗余资源的作用机理,这将为今后两类冗余资源的形成原因的研究提供有益的支持;第二,以往业绩反馈理论的相关研究较少关注CEO离职情境,该情境意味着CEO权力发生变化或董事会对高管层失去信任,企业CEO很可能会采取截然不同的战略变革思路,因而本文引入CEO离职有助于更为全面地理解业绩期望落差对冗余资源的影响机理。

一、 文献综述与假设提出

1. 业绩期望落差与冗余资源

有关企业业绩对冗余资源影响的讨论,始终存在着截然不同的认识。一是变革观,即较差的业绩会对企业冗余资源产生明显的影响。当企业业绩相对较差,或存在较为明显的期望落差时,企业会集中精力提高企业的实际绩效水平[7]。根据企业行为理论的逻辑,当实际绩效水平低于期望绩效水平时,企业为了挽救不利的局面,管理层势必主观上有强烈意愿进行变革,这包括对现有冗余资源进行削减和重组,或者利用冗余资源来支持企业的变革行动等。因而,冗余资源成为企业走出困境的重要因素。此外,冗余资源数量的减少也有助于在较短时间内提升企业的整体资源利用效率。在上述过程中,考虑到冗余资源存在着不同类型,这里将结合沉淀性冗余资源和非沉淀性冗余资源的各自属性,就业绩期望落差的具体影响分别进行讨论。为摆脱困境,企业所采取的大多数挽救战略行动都会减少现有的非沉淀性冗余资源,从而有助于企业通过变革来提升业绩。当企业处于困境时,由于受到财务状况不佳的约束,难以对已有业务进行根本性变革,沉淀性冗余资源反而会呈现出增加的趋势[8]。根据上述逻辑,可以推导出企业业绩期望落差与冗余资源关系如下:当企业出现业绩期望落差时,企业的非沉淀性冗余资源显著减少,企业的沉淀性冗余资源显著增加。

与变革观不同的是代理观,它强调企业实际绩效水平低于期望绩效水平时,要考虑管理层权力在管理层决策过程中所起到的重要作用。基于代理观的观点,一方面,当企业绩效较差或低于期望水平时,CEO为了确保个人地位稳固,避免可能因财务风险而导致的企业破产,他们往往会准备更多的现金以应付可能发生的债务清偿危机,这会导致非沉淀性冗余资源明显增加。另一方面,上市公司往往会面临来自于资本市场的高压力,投资者希望企业能够保持高成长性,一旦出现业绩发展停滞,企业市场价值可能会发生大幅度下跌。CEO也面临来自于股东和董事会试图换人的巨大压力,而不得不战战兢兢,谨慎从事。为了迅速扭转困境,CEO可能会通过减少雇员人数以达到短期内提升企业绩效,或通过业务调整以削减部分资产等方式使得沉淀性冗余资源减少而不是增加。根据上述逻辑,可以推导出如下假设:当企业实际绩效水平低于期望绩效水平,即出现业绩期望落差时,企业的非沉淀性冗余资源会表现为显著增加,而企业的沉淀性冗余资源会表现为显著减少。

那么,究竟上述哪个逻辑会起到作用呢?此前相关研究对此并没有展开全面讨论。首先从概念上对上述两类冗余资源的性质进行分析。一般认为:非沉淀性冗余资源包括现金、现金等价物、信用额度等,其特征是流动性和灵活性均较高;沉淀性冗余资源包括支付给员工的较高报酬、管理费用、加工中或已加工的产品、闲置的生产设备等,其主要特征是流动性和灵活性较低,且面向特定主题。傅皓天等(2018)[9]区分了财务冗余和人力冗余资源的不同作用:一方面,财务冗余(近似于非沉淀性冗余资源)有助于为公司投资新领域和开发新产品提供必要的资源,从而保持公司在动态环境中的竞争优势;另一方面,财务冗余也能够使公司更加放心地进行高度不确定性的项目,而不用担心公司有资金链断裂的风险。因此,拥有财务冗余的公司更容易进行战略变革。与之相对应的是,人力冗余资源(近似于沉淀性冗余资源)无法发挥稳定性和适应性功能,其与财务冗余相比黏性不同,在企业进行战略变革时无法进行重新部署和配置,增加了战略变革的难度。这种类型的冗余资源也容易产生组织惯性,阻碍公司在动态环境中进行战略变革。综上所述,业绩期望落差与沉淀性冗余资源之间更容易表现出代理效应,而非变革效应。因此,本文就业绩期望落差与沉淀性冗余资源和非沉淀性冗余资源之间的关系,提出假设H1:业绩期望落差会减少企业沉淀性冗余资源的数量。假设H2:业绩期望落差会增加企业非沉淀性冗余资源的数量。

2. CEO离职的调节效应

本文在讨论业绩期望落差对冗余资源影响的基础上,进一步引入CEO离职来观察管理层权力可能带来的影响。传统观点认为当企业遇到经营困境时,CEO会努力带领企业走出困境,而不是“弃船逃生”。但不可否认的是,CEO能否带领企业一同走出困境,不仅依赖于其自身的努力,还取决于企业股东和董事会是否还对其有足够的信任。一旦来自于股东的压力过大,董事会也倾向于通过换人来对外释放积极的信号,从而提高投资者对公司的信心。在此情况下,即使CEO愿意继续任职,也不得不面对被解聘的现实。

当发生CEO离职时,意味着公司股东和董事会对现有的团队失去了信任,进而试图通过对高管团队进行变更来达到调整经营思路的目的。对继任者来说,其担任公司CEO职位后,会面临来自于股东和董事会的巨大压力,一旦无法在短时间内表现出卓越的能力,很可能会面临下台的命运。他希望尽快扭转经营困境以提升其在组织内的合法性,因此会采取诸多具有明显短期导向的战略行为,包括充分利用现有的沉淀性冗余资源和非沉淀性冗余资源。那些在困境下仍然可以保留职位的CEO,未被解职的重要原因就是其深得董事会的信任,故不会面临如此巨大的压力。由此推断,当发生CEO离职时,较大的业绩期望落差会促使企业对冗余资源的利用程度加强。

这里将分别就沉淀性冗余资源和非沉淀性冗余资源进行讨论。第一,沉淀性冗余资源。沉淀性冗余资源属于企业此前的“内核”,继任者若想大幅度减少沉淀性冗余资源,需要花费较多时间来了解这些资源的属性和形成原因,否则,一旦触及既有组织内部的某些惯例和规矩,就可能遭到组织原有力量的排斥,影响其推进变革和行使权力,甚至对其职位造成严重威胁。因此,继任者要想在较短时间内扭转企业困境,最好的办法是积极从外部引入资源来推进组织变革,这势必会抑制沉淀性冗余资源的减少。而在CEO未发生离职的情况下,即企业处于困境时依然可以得到董事会信任的CEO,在面对压力时要向董事会和股东证明当前企业陷入困境并非其无能,而是外部市场环境不佳所导致,因而他大多会采取“从哪里跌倒,就从哪里爬起”的策略。需要注意的是,留任的CEO拥有较大的自由裁量权,但此时他可从外界获得的资源数量有限,只能处置内部现有资源,而作为企业包袱的沉淀性冗余资源则无疑会最先被关注并成为其自主支配的资源。因此CEO未发生离职时,较大的业绩期望落差会促使沉淀性冗余资源的减少。从上述逻辑可以推断,当CEO离职时,如果业绩期望落差较大,势必会抑制企业减少沉淀性冗余资源,以尽快推动企业走出困境,至少是避免遭到破产的命运。第二,非沉淀性冗余资源。结合此前的逻辑,一旦CEO离职,继任者必然要在较短时间内作出成绩,以尽快获得合法性,得到来自于股东和董事会的进一步支持。尽管他会努力从外部寻找资源来推进组织变革,但很可能由于公司业绩不佳,使其不得不面临融资约束的困难,利用组织内的非沉淀性冗余资源很可能会成为相对可行的手段。考虑到非沉淀性冗余资源与沉淀性冗余资源的不同属性,利用非沉淀性冗余资源也不会面临来自于组织内部既有惯例的威胁。对于留任者来说,基于代理观的观点,CEO要确保个人地位稳固,在融资约束的情况下为避免可能因财务风险而导致的企业破产,他们往往会采取更为保守的经营策略,准备更多的现金以应付可能发生的债务清偿危机,这会导致非沉淀性冗余资源明显增加。因此,本文提出假设H3a:CEO离职会抑制业绩期望落差对沉淀性冗余资源的影响。假设H3b:CEO离职会增强业绩期望落差对非沉淀性冗余资源的影响。

二、 研究设计与数据处理

1. 样本选择与数据来源

本文选取电子信息技术、生物与新医药技术、航空航天技术、新材料技术、高技术服务业、新能源与节能技术、资源与环境技术以及先进制造与自动化产业等八个国家重点支持的高新技术领域企业作为研究样本,以沪深两市A股主板上市的公司作为研究对象。样本选取范围是2009—2017年的上市公司,选择依据是考虑到2008年的全球经济危机可能会对上市公司产生影响。

具体筛选过程如下:①剔除了2009—2017年未连续上市的公司;②剔除了金融类上市公司;③剔除了ST、SST、*ST类上市公司;④剔除了CEO离职信息缺失、业绩信息缺失及其他一些关键变量缺失的样本公司。通过执行上述筛选程序,本文最终获得了9年间共490家高新技术企业作为研究样本,共计2 272个样本观测值。

样本具体分布特征如下:根据样本来源,深交所上市公司有277家,上交所上市公司有213家,共1 704个观测值(43.47%);根据上市公司注册地,样本分布于东部地区(66.12%)、中部地区(17.76%)和西部地区(16.12%)。参照中国证监会(CSRC)《上市公司行业分类指引》(1999年版),样本主要分布在公用事业类(14.08%)、工业类(81.43%)、房地产类、综合类和商业类(4.49%);本文数据主要来源于CSMAR数据库,并手工对部分字段信息进行补充完善。

2. 变量选取与测量

(1) 被解释变量

根据以往的研究,沉淀性冗余资源通常以管理费用/销售收入或销售费用/销售收入测量[10];非沉淀性冗余资源通常以流动比率或资产负债率测量[11]。为了避免由于单一指标测量造成的偏差问题,本文首先对上述指标进行标准化处理,然后再分别进行加总。具体做法如下:沉淀性冗余资源(As),用标准化后的管理费用/销售收入加上标准化后的销售费用/销售收入测量沉淀性冗余资源表示;非沉淀性冗余资源(Us),用标准化后的流动比率加上标准化后的资产负债率测量非沉淀性冗余资源表示。

(2) 解释变量

历史期望落差(His_N),本文选取企业实际经营绩效与自身历史期望水平的差距作为解释变量;行业期望落差(Ind_N),本文在稳健性检验部分选取企业实际经营绩效与行业期望水平的差距作为解释变量。

现有研究在衡量绩效水平的指标选取上各有侧重。本文参考Bromiley[12]、Chen[13]的研究成果,选取总资产回报率(ROA)来衡量绩效水平。根据企业行为理论的研究,期望差距为实际绩效与期望水平之间的差距。本文借鉴主流文献做法,以实际绩效与自身历史期望水平的差距来衡量期望差距[14-15]。

历史期望水平(Ai)为Ai,t=(1-a1)Pi,t-1+a1Pi,t-2。其中:Ai为企业第i年的历史期望水平;Pi为企业第i年的实际绩效;a1代表权重,介于[0,1],考虑到不同的权重赋值会影响Ai,t的结果,本研究将a1从0开始,以0.1为单位依次增加权重赋值,并利用不同的Ai,t结果进行稳健性检验,研究结论均一致。受限于版面,本文借鉴了Chen(2008)[13]的方法,仅汇报了a1=0.4 时的检验结果,即以企业在t-1期的绩效(权重为0.6)和t-2期的实际绩效(权重为0.4)的加权平均值进行衡量。如企业的实际绩效与历史期望水平的差值为负,即历史期望差距为负,则认为企业处于历史期望落差状态,并对期望落差的数据进行了如下处理:期望落差的数据取实际的差异值,并对该差异值取绝对值,高于期望水平的顺差值则用0表示。

(3) 调节变量

CEO离职(Turnover)。本文将国泰安数据库中列示的12种离职方式定义为发生CEO离职。离职则取值为1,否则取值为0。

(4) 控制变量

本文参考了翟旭等(2012)[16]、饶品贵等(2017)[17]的研究,对一些变量进行了控制以减少其他因素对本研究结果的干扰。笔者认为如下公司层面变量会影响冗余资源:企业规模(Size)、销售收入增长率(Grow)。此外,本研究也考虑了高管层面和董事会层面的因素:董事长和CEO的两职兼任(Dual)、独立董事比例(Inde)。同时,研究中还引入了股东层面的控制变量:第一大股东持股比例(Top)。另外,当历史期望落差为解释变量时,回归中对历史期望顺差(His_P)进行了控制;当行业期望落差为解释变量时,回归中对行业期望顺差(Ind_P)进行了控制。最后,本文还控制了年份(Year)虚拟变量(1)本研究在回归时对年份、地区、行业均进行了控制,但发现地区和行业对回归结果并未产生影响,因此只对年份进行了控制。,以消除时间因素对冗余资源的影响。本研究的变量定义及说明详见表1。

表1 变量定义

3. 模型设定及估计方法

(1) 模型设定

为了检验研究假设H1和假设H2,本文设计了公式用以观察业绩期望落差对冗余资源的影响,见式(1):

Asi,t/Usi,t=α+β1His_Ni,t+βcControls+εi,t

(1)

其中:被解释变量Asi,t/Usi,t为企业i第t年的沉淀性冗余资源和非沉淀性冗余资源情况;解释变量His_Ni,t为企业i第t年的业绩期望落差情况;α为常数项;β1和βc为变量的系数;Controls表示一系列控制变量;εi,t是模型误差项。

(2) 估计方法

考虑到前一期冗余资源对当期有一定的影响,模型中包含了被解释变量的一阶滞后项。为克服滞后因变量的内生性问题,本文采用动态面板模型作为计量模型。同时,又由于本文样本为平衡面板数据,根据现有研究经验[18-19],采用广义矩估计方法(GMM)用以克服由于应用静态面板分析OLS、随机效应GLS或者固定效应LSDV进行数据分析时所产生的有偏、非一致的参数估计结果,解决分析结果存在偏差的问题。GMM分析方法主要有差分GMM、水平GMM和系统GMM三种。系统GMM是将差分GMM与水平GMM结合在一起使用的估计方法,该方法可以提高估计效率,因此本文采用系统GMM动态面板模型对数据进行实证检验,并用差分GMM方法进行稳健性检验。

三、 实证结果与分析

1. 业绩期望落差与非沉淀性冗余资源、沉淀性冗余资源的关系

表2为业绩期望落差对沉淀性冗余资源和非沉淀性冗余资源影响的实证结果。表2列(1)和列(2)中滞后一期被解释变量系数显著,并通过方程整体wald检验,表明回归方程设计合理,方程整体拟合性较好。列(3)显示了业绩期望落差对沉淀性冗余资源的影响,可以发现,控制了公司特征变量和滞后一期的沉淀性冗余资源(L.As)后,企业业绩期望落差对沉淀性冗余资源具有显著负向影响(p<0.01,β=-0.037 4);列(4)显示了业绩期望落差对非沉淀性冗余资源具有显著的正向影响(p<0.01,β=0.066 9)。因此,本文所提出的假设H1和假设H2均得到了支持,即业绩期望落差对沉淀性冗余资源及非沉淀性冗余资源的影响均验证了代理观,说明业绩期望落差会减少企业沉淀性冗余资源的数量,而业绩期望落差会增加企业非沉淀性冗余资源的数量。

表2 业绩期望落差对冗余资源的影响

进一步观察后发现,滞后一期的沉淀性冗余资源(L.As)对当期沉淀性冗余资源、滞后一期的非沉淀性冗余资源(L.Us)对当期非沉淀性冗余资源均存在着显著的影响,且方向为正。这说明分析业绩期望落差与冗余资源关系时,不能忽视沉淀性冗余资源和非沉淀性冗余资源所表现出的较为明显的惯性特征。此外,从表2可以发现销售收入增长率对沉淀性冗余资源和非沉淀性冗余资源均具有显著的负向影响(p<0.01,β=-0.000 4;p<0.01,β=-0.000 6)。当企业陷入业绩期望落差状态时,即实际绩效水平大大低于期望绩效水平时,过高的销售收入增长率会显著地降低沉淀性冗余资源和非沉淀性冗余资源的数量。

笔者认为在业绩反馈机制的作用下,业绩期望落差对冗余资源的影响主要表现为代理观,即在普遍认为我国资本市场的代理问题较为严重的情况下,业绩期望落差对冗余资源的影响表现出较为明显的代理效应。需要注意的是,我国文化里存在着“胜者王侯败者寇”的观念,当企业业绩下滑且管理层难以挽救公司所面临的严重困境时,股东往往不会考虑其此前的所谓功绩,而向其施加巨大的压力。因而,代理观究竟是如何发挥作用的,就需要打开“黑箱”以发现其内在机理。CEO在采取代理行为时,不可避免地要受到所在公司治理框架角色和权力的影响,故有必要引入高管权力,以描述CEO采取上述行为过程中受制约的程度。CEO离职是观察CEO受到股东和董事会的信任程度及其权力可能发生变化的重要事件窗口,故下文引入CEO离职调节变量来作进一步讨论。

2. CEO离职的调节作用

(1) CEO离职对业绩期望落差与沉淀性冗余资源关系的调节作用

本研究对假设H3a进行了检验,表3的列(1)和列(2)显示了回归结果。列(1)显示离职样本中业绩期望落差对沉淀性冗余资源具有显著的正向影响(p<0.01,β=0.085 7);而由列(2)可以发现非离职样本中,业绩期望落差对沉淀性冗余资源具有显著的负向影响(p<0.01,β=-0.054 0)。比较上述结果可以发现,当发生CEO离职时,业绩期望落差对企业沉淀性冗余资源的负向相关关系发生了明显的变化,相关关系由负变正,假设H3a得到验证。

表3 CEO离职的调节效应检验

(2) CEO离职对业绩期望落差与非沉淀性冗余资源关系的调节作用

表3的列(3)和列(4)显示了在区分是否发生CEO离职事件后,离职样本中业绩期望落差对非沉淀性冗余资源具有显著的正向影响(p<0.01,β=0.061 4),而非离职样本中这种显著正向影响依然存在(p<0.01,β=0.068 7)。基于本文此前的代理观观点,CEO要确保个人地位稳固,避免可能因财务风险而导致的企业破产,企业继任者的想法是明确的,即采取相对保守的经营战略,他通常会准备更多的现金以应付可能发生的债务清偿危机。因而,在发生CEO离职的情况下较大的业绩期望落差会导致非沉淀性冗余资源明显增加。需要注意的是,非离职样本中业绩期望落差对非沉淀性冗余资源也具有显著的正向影响,且对两个回归结果进行比较可以发现,在两个样本中业绩期望落差对非沉淀性冗余资源的影响程度几乎相同。

之所以会产生上述情况,进一步观察后发现:在非离职样本中滞后一期非沉淀性冗余资源对当期非沉淀性冗余资源的β系数为0.577 1,而在离职样本中β系数为0.154 7。可以作如下推断:对于那些未发生CEO变更的企业,留任者会延续以往的保守策略,即一旦业绩期望落差较大,他会继续保持较高水平的非沉淀性冗余资源;而对于发生CEO变更的企业,继任者为了尽快展示出其较好的经营能力,确保其地位稳固,很可能会加大力度从外部获取资源。业绩期望落差越大,其越会加大组织变革的力度,从而使得企业内的非沉淀性冗余资源迅速增加。因此,尽管假设H3b未得到完全验证,但却表明代理观的确对业绩期望落差与非沉淀性冗余资源之间的关系具有明显的影响。

3. 稳健性检验

(1) 替换代理变量

根据企业行为理论的研究文献,除了上述历史期望落差之外还可采用强调社会比较的行业期望落差[20]作为衡量标准。与历史期望水平计算方法类似,行业期望水平(I)为Ii,t=(1-a1)Ii,t-1+a1Ii,t-2,即为企业在t-2期所在行业的业绩中位水平(权重为0.4)和t-1期所在行业的绩效中位水平(权重为0.6) 的加权平均值。

如果企业的实际绩效与行业期望水平的差值为负,则表明企业处于行业期望落差状态;如果企业的实际绩效与行业期望水平的差值为正,则表明企业处于行业期望顺差状态。与上文对历史期望落差的处理方法类似,行业期望落差的数据取实际的差异值,并对该差异值取绝对值,高于期望水平的顺差值则用0表示。

用行业期望落差代替历史期望落差,观测替换后结果发现,业绩期望落差与沉淀性冗余资源在1%的显著性水平下负相关,与非沉淀性冗余资源在1%的显著性水平下正相关,与前文的实证结果一致。当引入CEO离职这一调节变量并进行分组回归后,与主效应的检验结果仍然一致,主要结论依然成立。从而进一步证实了研究结论的可靠性。具体回归结果见表4和表5。

表4 业绩期望落差对沉淀性冗余资源与非沉淀性冗余资源的影响

表5 CEO离职的调节作用检验

(2) 更换回归方法

由于本文的变量均随时间和截面的变化而变化,同时考虑到模型整体的显著性与稳健性,本部分采用差分GMM方法对动态面板模型的整体稳健性进行了检验,业绩期望落差与沉淀性冗余资源负相关,与非沉淀性冗余资源显著正相关,本文的假设H1基本得到验证,假设H2得到了验证。引入CEO离职这一调节变量后,业绩期望落差对沉淀性冗余资源和非沉淀性冗余资源的影响与主假设的方向和显著性一致,离职样本与非离职样本中对沉淀性冗余资源和非沉淀性冗余资源影响的显著性和方向也基本一致,表明稳健性检验结果与本文的主要结论一致。

四、 结 论

本文从代理观出发,实证研究了业绩期望落差与企业冗余资源之间的关系,并引入了CEO离职这一特殊情境,详细讨论了CEO离职发生与否时,业绩期望落差对沉淀性冗余资源和非沉淀性冗余资源的影响。

基于我国转轨经济的现实,代理观是解释高新技术企业业绩期望落差与冗余资源之间关系的重要理论基础。由于CEO离职是影响管理层权力的重要因素,故在考虑业绩期望落差与沉淀性冗余资源和非沉淀性冗余资源关系时,有必要考虑CEO离职发生与否的影响。本文将高管权力引入到企业行为理论的逻辑框架中,着重考虑核心高管的变更导致企业权力的重新分配,进而对高管权力产生影响,揭示了高管权力在业绩期望落差与企业战略行为之间所起到的调节作用,有助于更全面地认识业绩反馈机制的作用机理。

本文利用CEO离职作为事件窗口来观察权力变化,进而讨论业绩反馈机制可能发生的改变。考虑到CEO权力的复杂性,今后可以进一步从高管团队异质性、CEO权力与股东权力的相互制衡及CEO权力的动态演变等多个视角,对这个问题进行更为深入探索。