高管技术专长、研发投入与企业价值——一个有调节的中介效应研究

李元霞（湖北经济学院法商学院 会计系，湖北 武汉 430205）

一、引言

根据高层梯队理论，高管拥有企业的管理权以及决策权，对企业的各项资源有着较大的分配权，具有技术专长的高管具备专业的知识体系和技术能力，对企业研发创新的影响将会更大。高管团队负责企业整体战略的制定和执行，他们的某些特征，比如价值观、认知基础等，会对外部环境产生不同的感知，从而使得他们做出不同的战略选择，进而影响企业价值。研发作为一项资本投入较大的创新活动，往往涉及复杂的运行机制和较大的风险，如果内部控制质量存在差异，同样的研发投入转化为企业价值的程度也可能存在着差异性。

基于上述背景，本研究将按照“特征→行为→结果”的路径来进行分析，把高管技术专长、研发投入、内部控制和企业价值纳入同一框架之下，以创业板上市公司的数据作为研究样本，探究四者之间关系的传导机制，并试图回答以下问题：企业价值的提高，是否会受到高管技术专长的影响？二者之间的相关性到底如何？是否存在其他直接或间接的影响因素？着重探究高管技术专长是否通过加大研发投入，将高管决策转化为企业生产力，进而促进企业价值的提升；以及在此中介效应的后半路径中，把内部控制作为调节变量，探究研发投入对企业价值的影响是否因内部控制质量的不同而存在差异。

二、理论回顾与研究假设

（一）高管技术专长与企业价值

自Hambrick & Mason（1984）提出“高层梯队理论”[1]以来，国内外学者便结合高管背景特征进行了大量研究。Karaevli（2007）根据认知路径的观点，认为技术型高管前期的学习和经历对企业的创新决策和管理决策的认知起着重要影响[2]。Hillman&Dalziel（2003）则认为具有创造经历的高管能够在以往经验的基础上，利用自己的思维和行事方式，对企业的资源分配做出恰当决策[3]。何瑛，张大伟（2015）的观点是，高管自身的某些特点会导致他们做出差别化的决策，进而对企业价值产生影响[4]。胡元木，纪端（2017）认为技术专家型董事对企业绩效有着显著的正向影响[5]。王晓巍，武月薇（2019）的研究表明，高管团队中技术高管比例与企业价值显著正相关[6]。

首先，具有技术专长的高管在前期的技术学习或工作经历中，会形成自己独特的价值观和对问题的思考方式，这无疑会影响他们决策的作出。其次，一个企业由很多能够创造价值的环节构成，具有技术专长的高管可以从技术角度，识别出能够提高企业价值的要素，并采取进一步的应对策略来实现企业价值的提升。再次，具有专业技术背景的高管深谙所在行业的前沿技术，他们可以充分发挥自己的技术专家效应，将技术与市场相结合，帮助企业进行价值管理，从而促进企业价值的提升。

因此，本文提出如下假设：

H1：限定其他情况，高管技术专长能够促进企业价值的提升。

（二）高管技术专长与研发投入

在现有文献中，学者们普遍认为高管的技术背景会促进企业创新投入的增加。在Daellenbach等（1999）看来，企业的研发投入水平与其高管的技术背景息息相关[7]。Faleye等（2018）的观点是企业的董事拥有技术专长，可以促进其研发创新水平的提升[8]。刘力钢，孙亚（2018）实证得出，不管是当期还是滞后一期，不同性别的技术型高管均能显著提高企业的创新投入[9]。张琴（2018）以高科技企业作为研究对象，发现当CEO有技术背景时，会更重视企业的创新活动，技术背景CEO可以促进企业研发投入和专利产出的增加[10]。刘中燕、周泽将（2019）研究发现，技术董事对企业的研发投入具有显著的正向影响[11]。

技术专长型高管能够对企业的创新活动和创新行为起到重大影响。具体而言，一方面，具有技术专长的高管有着更丰富的专业知识和对技术创新的天然重视，往往倾向于加大研发投入方面的政策和资金支持，以提高企业的创新能力。另一方面，具有技术专长的高管自身具有较强的研发创新能力，能够依靠自己的技术专长发挥专家效应，运用自身能力去推动企业研发创新。

因此，本文提出如下假设：

H2：限定其他情况，高管技术专长能够使得企业加大研发投入。

（三）研发投入与企业价值

创新能给经济发展带来新的动能，给企业发展注入新的活力，为企业带来巨大利润。Chauvin&Ilirschey（1993）实证得出，企业加大创新投资有利于提高企业价值[12]。Sougiannis（1994）的观点是，科研创新投入形成的知识积累可以成为企业长远发展的知识基础，且这一知识积累通过良好的消化吸收，可以实现企业价值的提升[13]。李银香、刘汉武（2018）认为企业可以通过增加研发投入来提高生产技术、降低成本、保持竞争地位，最终实现企业价值的提升[14]。刘辉，滕浩（2019）研究发现，制造业企业的研发投入能够提升企业价值[15]。王琳等（2020）研究得出，企业现在的科研创新投入是未来获得超额利润的基础，这正是企业价值提升的源泉[16]。

根据技术创新理论，生产技术或方法的创新在经济发展过程中极为关键，而技术创新需要资金支持，因此，企业加大研发投入，增加对创新资源的投资，能够促进企业研发实力的提升，通过创新实现内涵式的发展，使得企业保持可持续发展活力，加大竞争优势，进而提升企业价值。

因此，本文提出如下假设：

H3：限定其他情况，加大研发投入有利于企业价值的提升。

（四）研发投入的中介效应

基于高层梯队理论，具有技术专长的高管能敏锐地了解本企业所在行业的技术发展趋势，深谙研发创新活动对企业的发展极为关键，因此他们往往倾向于加大研发创新方面的政策和资金支持，致力于提高企业的研发创新水平，将先进技术与市场相结合，帮助企业进行价值管理，促使企业获得超常收益和实现良好稳步发展，进而实现企业价值的提升。所以，高管技术专长可能会通过加大研发投入来促进企业价值的提升。

因此，本文提出如下假设：

H4：研发投入在高管技术专长对企业价值的影响中存在中介效应。

（五）内部控制的调节效应

企业的研发创新活动具有资金需求大、研发周期长、风险高等特点，如果没有良好的内部控制进行风险防范和实施监督，恐将难以有效地转化为实际价值。此外，研发创新活动转化为企业价值需要经历多个复杂的阶段，在此过程中可以通过良好的内部控制加强企业对研发活动的风险管控。而当内部控制失效时，研发活动能否如期形成有意义的研究成果，以及研究成果能否有效地转化为实际价值皆存在较大的不确定性。所以，研发投入对企业价值的影响可能会因内部控制质量的不同而存在差异，内部控制质量越高，越能有效防范风险，研发投入越能有效转化为实际价值。唐华等（2021）的研究也表明，在不同有效程度的内部控制质量下，研发投入对创新绩效的影响程度存在差异性[17]。

因此，本文提出如下假设：

H5：内部控制质量越高，研发投入对企业价值的提升作用越明显，即内部控制在研发投入对企业价值的影响中起到显著的正向调节效应。

三、研究设计

（一）样本与数据来源

本研究以创业板上市公司2015—2019年的数据作为样本，并进行如下筛选和处理：（1）剔除ST和*ST公司；（2）剔除财务数据明显异常的样本；（3）剔除在2015—2019年内数据不全的样本；（4）为控制极端值对检验结果造成的不良影响，对连续变量在上下1%的水平上进行了缩尾（Winsorize）处理。内部控制指数来源于DIB内部控制与风险管理数据库；高管技术专长数据来源于CSMAR数据库中上市公司人物特征数据库，并经由手工整理而得到；其余数据也均来自CSMAR数据库。

（二）变量说明

1.解释变量

高管技术专长，用TEC来表示。本文借鉴王维（2016）等[18]的做法，依据以下标准判定高管是否具有技术专长：若企业的董事长或总经理具有教授工程师、工程师等相关技术职称，则认为高管具有技术专长并取值为1，否则为0。

2.被解释变量

企业价值，用Tobin’Q来表示。目前，衡量企业价值常用的指标主要有ROA、ROE和Tobin’Q值等。一方面，财务数据容易被操纵，与ROA和ROE相比，Tobin’Q值更能体现企业的真实价值。另一方面，Tobin’Q值不仅能反映企业的历史信息，而且还包含了对公司未来价值的预期，相对更适合用于衡量企业价值。所以，本文借鉴王晓巍，武月薇（2019）[6]、张劲松（2020）[19]等的做法，采用Tobin’Q值来衡量企业价值。

3.中介变量

研发投入，用R&D来表示。本文借鉴胡元木（2017）[5]、张琴（2018）[10]等的做法，采用研发支出取自然对数来衡量企业的研发投入大小。

4.调节变量

内部控制，用IC来表示。DIB内部控制与风险管理数据库发布的上市公司内部控制指数是基于内部控制的五目标构建的，并且结合披露的内部控制报告进行了修正，能够很好地衡量内部控制实施的整体效果，因而是我国最具影响力和权威性的内部控制指数。因此，本文采用迪博·中国上市公司内部控制指数除以100来衡量企业的内部控制质量。

5.控制变量

在参考国内外相关研究的基础上，本文还选取了管理层持股比例、资产负债率、规模、营业收入增长率、行业和年度作为控制变量。如下表1所示。

表1 变量说明

（三）模型设定

为了验证本文提出的H1，高管技术专长是否能够促进企业价值的提升，构建了如下的模型1：

模型1：Tobin’Q=α+β1∑Control+β2TEC+ε

为了验证本文提出的H2，高管技术专长是否能够使得企业加大研发投入，构建了如下的模型2：

模型2：R&D=α+β1∑Control+β2TEC+ε

为了验证本文提出的H3，加大研发投入是否有利于企业价值的提升，构建了如下的模型3：

模型3：Tobin’Q=α+β1∑Control+β2R&D+ε

为了验证本文提出的H4，研发投入是否在高管技术专长对研发投入的影响中存在中介效应，构建了如下的模型4：

模 型4：Tobin’Q=α+β1∑Control+β2TEC+β3R&D+ε

为了考察内部控制与企业价值之间的关系，构建了如下的模型5：

模型5：Tobin’Q=α+β1∑Control+β2IC+ε

为了验证本文提出的H5，内部控制是否在研发投入对企业价值的影响中起到调节作用，构建了如下的模型6：

模型6：Tobin’Q=α+β1∑Control+β2R&D+β3IC+β4R&D*IC+ε

四、实证结果与分析

（一）描述性统计分析

各主要变量的描述性统计分析如下表2所示。TEC的均值为0.39，说明仅有少部分样本公司具有技术专长型高管。R&D的均值为17.7843，最小值为15.69，最大值为20.13，说明样本公司在研发方面的重视和投入程度方面存在一定差异。Tobin’Q的均值为2.4822，最小值为1.01，最大值为8.74，说明样本公司之间企业价值差异较大。IC的均值为6.3725，最小值为0.00，最大值为7.48，表明样本公司内部控制水平差异较大，有少数企业存在内部控制缺陷。控制变量中，MSH、LEV和Growth标准差较大，说明样本公司在管理层持股比例、资产负债率和营业收入增长率方面存在较大差异。

表2 描述性统计分析

（二）相关分析

从表3中的结果来看，TEC与Tobin’Q的相关系数显著为正（β=0.121，p〈0.01）），表明高管存在技术专长能够显著促进企业价值的提升，H1得到初步验证。TEC与R&D的相关系数为负，但不显著（β=-0.030，p〉0.1）），R&D与Tobin’Q之间相关系数显著为负（β=-0.104，p〈0.01）），这与前文的H2和H3不符，高管技术专长与研发投入和企业价值之间的关系究竟如何，以及研发投入的中介效应和内部控制的调节效应是否存在，尚需回归分析的进一步验证。

表3 Pearson相关分析

（三）中介效应的检验

本文采用温忠麟，叶宝娟（2014）[20]推荐的，优先使用依次检验法来检验研发投入在高管技术专长对企业价值的影响中是否存在中介效应。多层回归分析结果如下表4所示，其中：Model1显示TEC与Tobin’Q显著正相关（β=0.065，p〈0.01），H1得到验证。Model2的回归结果表明TEC与R&D显著正相关（β=0.1024，p〈0.1），意味着高管存在技术专长能够促进研发投入的加大，H2得到验证。Model3显示R&D与Tobin’Q显著正相关（β=0.281，p〈0.01），意味着加大研发投入能够显著提高企业价值，H3也得到了验证。通过比较Model1和Model4可知，在模型中加入R&D之后，调整的R方由0.285提高到0.324，说明模型的解释力度加大，并且TEC对Tobin’Q的回归系数显著地从0.065下降到0.058，表明研发投入在高管技术专长对企业价值的影响中起到部分中介作用，且中介效应占比10.26%。据此，H4也得到充分验证。

表4 多层回归分析

（四）调节效应的检验

本文采用温忠麟，叶宝娟（2014）[20]总结的方法来检验内部控制在研发投入对企业价值的影响中是否存在调节效应，所得回归分析结果如下表5所示。从表5可以看出，Model3显示R&D与Tobin’Q显著正相关（β=0.281，p〈0.01），意味着加大研发投入有利于促进企业价值的提升。Model5显示IC与Tobin’Q正相关，但不显著（β=0.007，p〉0.1）。Model6显示研发投入与内部控制的交互项R&D*IC与Tobin’Q显著正相关（β=0.069，p〈0.01），说明内部控制在研发投入与企业价值之间起到显著的正向调节作用，且内部控制为纯调节变量，H5也得到充分验证。

表5 多层回归分析

（五）稳健性检验

在中介效应的检验中，对于研发投入的衡量，本文采用研发支出/营业收入来替代研发支出的自然对数，重新进行多层线性回归，所得结果如表6所示。

表6 多层回归分析

通过比较表6中的Model1和Model4可知，在模型中加入R&D之后，调整的R方由0.285提高到0.312，说明模型的解释力度加大，并且高管技术专长对企业价值的回归系数显著地从0.065下降到0.054，表明研发投入在高管技术专长对企业价值的影响中起到部分中介作用，且中介效应占比17.03%，说明高管技术专长能够通过加大研发投入提升企业价值。该结论与前文相一致，因此，前述结论具有稳健性。

在调节效应的检验中，对于企业价值的衡量，本文采用净资产收益率ROE来替代Tobin’Q，重新进行多层线性回归，所得结果如表7所示。

表7 多层回归分析

从表7中的回归分析结果可以看出，Model3显示R&D与ROE显著正相关（β=0.122，p〈0.01），意味着加大研发投入有利于促进企业价值的提升。Model 5显示IC与ROE显著正相关（β=0.394，p〈0.01），意味着内部控制质量越高，企业价值越大。Model 6显示研发投入与内部控制的交互项R&D*IC与ROE显著正相关（β=0.104，p〈0.01），说明内部控制在研发投入与企业价值之间起到显著的正向调节作用，且内部控制为半调节变量。说明在改变了企业价值的度量方法之后，前述结论依然成立，因此，调节效应的检验也具有稳健性。

五、结论与建议

（一）结论

一方面，高管技术专长能够使得企业加大研发投入；另一方面，高管技术专长能够促进企业价值的提升。通过进一步的研究发现，高管技术专长对企业价值的这种积极影响，部分经由加大研发投入得以实现，即研发投入在高管技术专长对企业价值的影响中存在中介效应，且在这一中介效应的后半段，即研发投入对企业价值的影响中，内部控制起着正向调节作用，当内部控制质量越高时，研发投入对企业价值的提升作用越明显。

（二）建议

首先，完善企业内部控制，增强内部控制有效性。创新活动极具风险性，运行良好的内部控制体系可以提高企业的风险管理能力，能够成为研发创新活动和创新行为提高企业价值的制度保障。

其次，对于内部控制健全的企业，应重视和加大研发投入力度，合理有效地使用所投入的资金，提升企业的创新能力。企业只有通过持续地技术创新，以提高生产技术、降低成本、保持竞争地位，才能被市场所认可。

再次，在企业高管团队构建方面，应注重各种类型人才的搭配，吸纳一定数量的技术专长型高管，借助技术专长型高管所拥有的知识水平和技术能力，为企业的技术创新与研发决策提供专业的技术指导。另外，企业可以借助他们发现机会、辨别风险的能力，逐步增强自主创新能力，以获得持续竞争的优势。