新冠疫情对企业研发投资效率的影响——对高管团队社会资本的调节效应分析

李 斌，曹 琳，郑运慧，闫凌山

［中国地质大学（武汉）经济管理学院，武汉 430078］

一、引 言

“大众创新、万众创业”的时代背景下，我国正大力推进科技创新，加速推动实现依靠创新驱动的内涵型增长。企业作为微观经济的主体，更是勇挑重担、敢打头阵，勇当原创技术的“策源地”、现代产业链的“链长”。企业生存和发展的命脉就是研发创新，其事关企业营收增长、核心竞争能力提高以及企业的长远发展。

2020 年暴发的新冠疫情对中国社会经济产生了广泛而深远的影响，改变了企业的外部经营与财务环境。疫情期间，作为微观经济主体的企业深受重创，企业正常的生产计划被迫暂停，经济活动停滞不前。而企业研发投资因其高风险性、溢出性、负外部性等特征［1］，在重大公共卫生事件背景下亦将面临更多的不确定性。

研发投资与企业战略决策息息相关。因此，在企业外部环境阴霾广布的情况下，企业的研发投资困难也就越来越倾向于诉诸企业自身社会资本。前人研究表明，高管在社会关系网络中的嵌入位置决定了其拥有的信息、资源与权力［2］，其社会资本在提升企业创新绩效、投融资绩效方面发挥着重要作用［3］。企业高管在做出研发投资决策时，会利用自身社会资本所带来的“资源效益”。与此同时，社会资本也可能会存在“资源诅咒”、网络锁定等对创新有负面影响的“阴暗面”［4］。目前，大多数学者认为高管团队社会资本在企业创新、投融资、绩效提升等方面发挥着越来越重要的作用。高管在各自关系网络中的嵌入位置决定了其拥有的信息、资源与权力。现有学者研究了高管团队社会资本对企业研发和创新能力的影响，但关于新冠疫情对企业研发投资效率影响以及高管团队社会资本在其中所发挥的调节效应的研究还较少。鲜有学者挖掘嵌入于不同类型高管团队社会关系网络中的资源与能力对企业研发投资效率的影响是否存在显著差异。在新冠疫情背景下，企业的研发投资效率是否受到影响？高管团队社会资本是否能调节新冠疫情对企业的研发投资效率负面影响？

因此，本文的理论价值主要体现在三个方面：第一，采用DEA 数据包络模型衡量研发投资效率，以评估新冠疫情的影响；第二，探索了不同关系网络嵌入位置的高管团队社会资本在促进企业研发创新过程中的调节机理；第三，分析了各维度高管团队社会资本在新冠疫情背景下，对调节企业研发投资效率的独特价值。本文相关结论也可为后疫情时代企业人才引进和研发投资提供决策参考，具有一定现实意义。

二、理论分析与研究假设

（一）新冠疫情与研发投资效率

流行性疾病导致的重大公共卫生事件对社会经济发展具有显著负面影响。2020 年席卷全球的新冠疫情因其突发性高、传播范围广、紧迫性强、危害复杂等特征，对于公众的生命健康安全威胁更大，社会经济影响更为广泛［5-9］。根据国家统计局宏观数据显示，2020 年第一季度GDP 同比下降6.8%，这是有记录以来首次出现的负增长。于敏（2020）等就以湖北省中小企业为微观研究对象，也发现半数以上企业受到了疫情的严重负面冲击［10］。

考虑到企业融资偏好异质性，内源融资相对于外源融资对企业研发投资活动的限制性更强［11］。根据优序融资理论，研发投资活动具有风险大、回报不确定、周期长等特点。因此，疫情期间企业内源融资资金不足，会引发研发投资意愿下降；另一方面，停工停产及隔离政策导致正常生产经营活动被打断，收入下降，营运成本上升，而租金、贷款本息等刚性支出则加大了企业的现金流缺口，迫使企业削减当期非必要的研发投资。

疫情改变了宏观金融环境，银行等金融机构为降低自身风险，在开展融资业务时会更加审慎，这意味着企业研发投资的外源融资约束变强。Campello 等人（2010）的研究发现，随着金融危机期融资约束的加强，企业会放弃具有长期潜力但资金需求量大的投资［12］。由于新冠疫情在全球的蔓延势头至今仍未得到全面遏制，各国政府的疾控政策依然频繁收缩调整，市场的负面连锁反应不断。面对政策与市场的不确定性，企业的投资决策与研发效率也势必受到影响［13］。所以，通过以上分析可提出假设：

假设1：新冠疫情对企业研发投资效率产生负向影响，降低了企业的研发投资效率。

（二）高管团队社会资本与研发投资效率

基于社会资本理论与资源依赖理论，企业的生存发展离不开从外部获取的关键信息与稀缺资源，因此需要与外部建立社会网络联系。高管团队是企业重大事项的决策参与者和执行者，掌控着连接外部环境的渠道，其社会资本决定了企业通过社会关系网络获取关键信息与稀缺资源的能力［14］。

拥有金融行业任职背景的高管，其社会资本的价值体现在能够搭建融资渠道，缓解外部融资约束，为企业的重大投资活动争取到条件有利的外部融资。同时，在一定程度上高管还能形成以其个人信用为背书的隐性担保，缓解企业与金融机构之间的信息不对称，降低融资成本，提升金融机构及投资人对企业的信心与支持。因此，高管团队与金融机构的关系网络有助于获取研发创新的融资，提升投资效率。基于上述分析，提出如下假设：

假设2：高管团队金融社会资本对企业研发投资效率有显著提升作用。

根据高阶理论，高管的认知和行为选择会受到其自身的工作和学习经历的影响。一方面，海外社会网络能够使之具备与世界先进技术接轨的通道，有利于企业创新资源积累，提高研发效率；另一方面，具有海外背景的高管视野更宽广，对研发投资的风险容忍度更高，有助于维持整个高管团队的思维方式和经营理念的开放性。基于上述分析，提出如下假设：

假设3：高管团队海外社会资本对企业研发投资效率有显著提升作用。

具备学术背景的高管拥有高校、科研机构与行业协会的社会关系网络，其专业知识在企业评估重大研发投资项目可行性的过程中能提供专业的技术支持，降低信息不对称，减少决策失误。同时，学术型高管有助于提升决策团队对新技术的开放性与包容性，凝聚内部共识，加速高价值项目的孵化。此外，他们还能为研发投资提供充足的资源保障，为企业网罗优秀创新人才，推动信息、技术、人才、资金等外部资源的高效整合。基于上述分析，提出如下假设：

假设4：高管团队的学术社会资本对企业研发投资效率有显著提升作用。

（三）高管团队社会资本的调节作用

基于资源依赖理论，高管所提供的资源不仅可以减少公司对外在环境的依赖，也能降低交易成本，对公司的生存和发展具有重要意义。Mace（1971）的研究显示董事会不仅可以监控公司的日常经营管理情况，其在危机环境下也扮演着重要角色［15］。在疫情时期，高管团队社会资本丰厚的企业会通过知识转移和资源共享来摆脱困境：一方面，高管团队拥有的丰富资源和社会关系网络为创新提供了保障，有助于企业在研发竞争中占据优势地位；另一方面，高管社会资本为企业注入的信息资源经过融合吸收，可以使企业在不确定性环境中动态调整研发投资的规模和方向，使企业在危机中也能把握机遇［16］。但由于社会资本具有维系成本高、投入产出周期长等特点，也可能将企业置于“惰性困境”［17］。鉴于高管的关系网络及其衍生的资源和能力不尽相同，有必要进一步探讨其异质性影响和调节机理。

1. 高管团队金融社会资本对新冠疫情与企业研发投资效率关系的调节效应

研发投资由于资金投入周期长、调整成本与沉没成本高，对企业而言是一把“双刃剑”。由于金融市场的不完善、信息不对称、代理问题的普遍存在，金融机构难以准确评估企业的研发项目情况，令企业在部署重大项目研发投资时面临外部融资约束。疫情期间，企业正常经营与财务状况恶化，内源融资难以满足研发投资的资金缺口。同时，银行等金融机构虽然纷纷响应政策号召，提供了短期纾困支持，但出于避险性考虑，对研发类中长期投资项目普遍持审慎的立场。而部分企业为控制营运资金的流动性风险，亦会暂停甚至放弃具有潜在长期价值的研发项目，导致研发投资效率的下滑。

管家理论认为，企业高管为了凸显“好管家”形象，会主动为企业筹集稀缺资源［18］。疫情期间，具有金融行业背景的高管在盘活企业外源融资上能扮演更灵活角色：首先，通过其在金融机构的关系渠道可以搭建信息沟通的桥梁，协助金融机构获取研发投资进度、预期收益等非公开的内部信息，有利于后者判断企业的真实经营状况和未来发展前景。其次，高管凭借其个人声誉为企业做信用背书，可提振金融机构对企业投资效率及创新价值的信心，争取更加及时和宽松的资金安排。最后，高管及时掌握国家的纾困政策，有助于企业争取相关的财政和信贷政策支持。总之，高管团队的金融社会资本的调节效应在于通过争取外源融资保障企业正常经营所需的财务流动性，同时维持在研项目的投资连续性，推动具有潜在长远价值的研发项目步入正轨，降低疫情对企业研发投资效率的负面影响。基于上述分析，提出如下假设：

假设5：高管团队的金融社会资本具有正向调节作用，能降低疫情对企业研发投资效率的负面影响。

2. 高管团队海外社会资本对新冠疫情与企业研发投资效率关系的调节效应

拥有海外背景的高管团队成员凭借他们的技术资源和研发项目管理经验，可以提高企业的环境应对能力和风险抵御能力；同时，其海外市场经验也能拓宽企业决策层的国际化视野，培养团队的创新决策思维及处理复杂问题的能力。例如可以将海外企业面临重大公共卫生事件时的危机管理经验应用于国内项目研发管理，减少动荡环境下企业的损失，提高研发投资效率。基于上述分析，提出如下假设：

假设6：高管团队的海外社会资本具有正向调节作用，能缓解疫情对企业研发投资效率的负面影响。

3. 高管团队学术社会资本对新冠疫情与企业研发投资效率关系的调节效应

高管成员凭借过往的学术研究经历，能获取行业技术发展的前沿资讯，识别市场机会和威胁，为企业研发投资提供更精准的决策支持。企业拥有学术社会资本的高管团队成员越多，获取行业前沿技术信息的渠道也就越广泛。此外，具有高校、科研院所多年工作经历的高管因深耕特定行业和技术领域，隐性知识沉淀深厚，对行业重大创新的关键问题与技术障碍也更加敏感，有助于企业建立研发项目投资的动态风控评价体系。因此，在疫情背景下，当行业形势和企业资源普遍紧张的时候，此类高管更能将其专业资讯和隐性知识转化为职业判断和经验优势，提出有利于公司未来发展、成功可能性更高的研发方案，通过将有限资源的利用率最大化，提升项目研发的投资效率。基于上述分析，提出如下假设：

假设7：高管团队的学术社会资本具有正向调节作用，能缓解疫情对企业研发投资效率的负面影响。

三、研究设计

（一）数据来源与样本选择

本文数据主要来源于国泰安、万德和锐思数据库，部分缺失数据通过巨潮资讯查看企业年报进行补充，高管团队社会资本数据由国泰安数据库高管人物特征手工整理得出。

本文选择了2020 年新冠肺炎为研究事件，以2015 年第1 季度至2020 年第4 季度深沪两市A 股上市公司为研究样本。对样本进行如下调整：（1）剔除期间数据缺失的公司；（2）剔除金融类行业公司；（3）剔除期间被 ST 和*ST 的上市公司；（4）剔除极端值样本。通过以上筛选，得到共14902 个面板数据作为有效样本。

（二）变量定义

1. 被解释变量。研发投资效率即研发资源的有效利用程度，目前学术界普遍采用研发投入和研发产出来衡量研发投资效率，相比于用一套经营比率或利润指标，用DEA（数据包络分析法）衡量效率可以清晰地说明投入和产出的组合，更具可信度。因此本文采用DEA 中的BCC模型来计算企业2015 年至2020 年间所有季度的研发投资效率。该模型假定规模报酬可变，主要测算纯技术效率。该变量能够衡量企业研发活动投入和产出的相对效率，以字母ER&D 表示，范围介于［0，1］。该方法涉及投入和产出指标的选取，具体指标见表1：

表1 衡量企业研发投资效率的相关指标

2. 解释变量。本文借鉴Ooi 等人（2017）的做法，采用虚拟变量 Crisis 度量［19］。其中 2020 年为新冠疫情发生年份，在此期间的4 个季度取Crisis=1，其他年份季度取Crisis=0。

3.调节变量。高管团队，是指企业的高层管理团队。本文借鉴大部分学者的定义，认为：高管团队是指拥有相对专业的知识、对企业的组织和协调负责、参与公司战略制定、对企业的生产经营管理负责的高层经理群体。在高管团队成员的界定上，学者们也基于不同的依据，给出了不同的定义。本文根据CSMAR 数据库的说明，将上市公司的高管团队定义为由企业的董事、董事长、独立董事、董事会秘书、财务总监和总经理等组成的人员。对于高管团队社会资本，本文在参考前人研究的基础上并考虑数据的可得性，采取以下指标进行变量取值，具体指标见表2：

表2 调节变量表

4.控制变量。现有研究发现，有诸多因素影响企业研发投资效率，本文综合已有研究将企业规模、资产负债率、资产收益率、股权集中度和高管薪酬作为控制变量，详见表3：

表3 控制变量选取说明表

（三）模型构建

为研究新冠疫情与企业研发投资效率之间的关系，即验证假设1，构建如下回归模型①：

其中，Controls 表示控制变量合集，包括企业规模（Size）、资产负债率（Lev）、资产收益率（ROA）、股权集中度（Top1）及高管薪酬（Exe），以控制其他因素对研发投资效率的影响；i 表示给定行业的企业；t 表示时间点，ε 表示随机误差项。

为分别研究高管团队金融社会资本、海外社会资本及学术社会资本对企业研发投资效率是否存在正向作用，即验证假设2 至假设4，构建模型②③④：

为分别验证高管团队社会资本在新冠疫情与企业研发投资效率之间是否存在调节作用，即验证假设5 至假设7，构建模型⑤⑥⑦如下：

四、检验结果及分析

（一）描述性统计

样本数据的主要变量描述性统计分析结果如表4 所示。研发投资效率的平均值为0.0380，中位数为0，最小值为0，最大值为1，标准差为0.138，这说明我国企业的研发投资效率较低，说明我国的科研经费流失严重。从高管团队社会资本来看，金融关系资本、海外背景关系资本、学术关系资本的均值依次为0.074、0.070、0.077，说明高管团队成员中拥有社会资本的现象较为普遍。不同企业的各类高管团队社会资本标准差相对较大，说明企业之间的高管团队社会资本也呈现差异化特征。

表4 描述统计

（二）相关性分析

表5 报告了主要变量的相关系数。新冠疫情与研发投资效率在1%水平上显著负相关，说明疫情的发生降低了企业研发投资效率，假设1得到了初步验证。高管团队学术社会资本与企业研发投资效率在1%水平上显著正相关，高管团队金融社会资本及海外社会资本均与研发投资效率关系为正，均不显著，初步说明不同维度的高管团队社会资本均对研发投资效率有提升作用。大多数控制变量与企业研发投资效率相关系数为正。表5 显示，各个变量之间的相关性系数基本都在0.3 以下，各个变量之间的相关性较弱。此外，采用方差膨胀因子对各变量进行多重共线性检验，VIF 均小于2，表明不存在多重共线性问题。

表5 主要变量相关性分析

（三）回归结果分析

为验证高管团队社会资本、新冠疫情与研发投资效率之间的关系，对沪深上市企业2015—2020 年共24 个季度的面板数据进行回归分析。豪斯曼检验显示该面板数据更适合固定效应模型。为了避免多重共线性问题，已对调节变量进行去中心化处理。

1.新冠疫情与研发投资效率

本小节分析了新冠疫情与企业研发投资效率之间的关系。由表6 可以看出：模型（1）未加入控制变量，模型（2）在（1）的基础上加入了控制变量，两个模型的F 统计值为217.1 与60.59。模型（1）和模型（2）中新冠疫情与研发投资效率均在1%水平上显著负相关，新冠疫情（Crisis）的回归系数为-0.031，表明疫情的发生会对研发投资效率产生不利影响，假设1 得到验证。外部环境的不确定性、企业自身面临内外源融资约束的增强都会导致企业对技术及产品开发等研发创新环节关注度降低，削减研发投资支出，从而导致研发投资不足，产生非效率投资。

表6 新冠疫情与企业研发投资效率

控制变量也大多与研发投资效率显著正向相关。企业规模越大、资产负债率越高，企业用于研发活动的资金就越多；资产收益率越高，企业的盈利能力就越强，就越受投资者青睐，吸引投资者投入更多的资金以用于研发创新；股权越集中，研发决策通过阻力越小，越有利于企业研发投资。高管薪酬与研发投资效率在1%水平上显著负相关。高管的薪酬激励往往与企业短期收益相挂钩。出于个人私利，高管很可能会对长周期高风险的研发创新活动产生抵触情绪，这将拉低企业的研发投资效率。

2.高管团队社会资本与研发投资效率

本小节使用模型②—④分析了高管团队社会资本与企业研发投资效率的关系。表7 中第（1）、（3）、（5）列分别检验了高管团队金融资本、海外背景关系资本、学术资本与企业研发投资效率的关系。第（2）、（4）、（6）列分别在前一模型的基础上加入了控制变量，高管团队的金融关系资本、海外背景关系资本、学术关系资本分别与研发投资效率在1%、5%、1%水平上显著正相关。该结果证实了假设2—假设4。

表7 高管团队社会资本与企业研发投资效率

第一，具有金融社会资本的高管，通过与金融机构的沟通，增进双方的了解，缓解信息不对称，增强金融机构的放贷意愿，缓解研发项目的融资约束，助力企业争取更多的研发资金和更低的融资利率，降低研发成本。此外，金融机构对企业研发投资项目的进展和资金使用情况进行监督也可以提高资金的使用效率，促进企业研发创新的效率化。

第二，学术型高管的创新意愿和能力更强，可为企业研发投资提供直接的知识和技术支持。另外，高管在高校和科研机构的工作经历或兼职也为企业研发投资提供了更便捷的科研资源获取途径，降低了企业获取和使用创新要素的边际成本。利用高管的学术社会资本吸收整合外部创新资源，已成为企业构建和保持创新优势的有效手段。

第三，与本土培养的高管相比，具有海外背景的高管在创新和危机管理方面的经验更丰富，也更具有创新精神。海外背景高管成员多的高管团队对新观念、新技术、新项目的包容性和开放性更强，能为企业创新效能的充分发挥提供积极的组织氛围。

3.高管团队社会资本的调节效应

本小节使用模型⑤—⑦分别考察了高管团队社会资本在新冠疫情与企业研发投资效率之间存在的调节效应。表8 显示，高管团队金融关系资本与新冠疫情的交互项系数大于0，且在1%的水平上显著，说明高管团队金融关系资本能够显著减弱新冠疫情对研发投资效率的不利影响，假设5 得到验证。金融关联高管能够凭借其关系网络获取更多经济政策信息，并通过与金融机构有效对接，缓解双方信息不对称，疏通企业内外融资渠道。金融关联能在保证企业正常经营的前提下，为企业创新研发注入强心剂。

表8 高管团队社会资本的调节效应

高管团队海外背景关系资本与新冠疫情的交互项负显著，系数为-0.033，说明高管的海外背景未能缓解疫情对研发投资效率的影响，反而加重疫情对企业研发效率的负面效应。假设6 未能得到验证。出现这一检验结果可能源于以下几种情况：首先，境外疫情反复，扩散蔓延势头仍未得到有效遏制，导致国内企业的跨境技术交流和风险投资活动直接停滞或严重受阻。其次，新冠疫情有别于SARS、中东呼吸综合症及禽流感等重大公共卫生危机，影响范围更广，持续时间更长，各国的防疫政策更加严厉，对经济与社会的冲击更大。海外可供借鉴的经验较少。以外资占比较高的中国风投行业为例，反复不断的疫情阻隔了国内外金融行业的商务交流，大幅度削弱了外资系PE 和VC 机构对境内科技企业的投资规模和效率，因此海外背景高管的社会资本效率就无法体现，甚至出现下降，加重疫情对企业研发效率的负面效应。此外，海外背景的高管社会资本调节效应有限，导致本土高管的认知偏差和网络锁定主导了企业的风险偏好和创新决策，高管团队决策趋于保守被动，也会作出非效率研发投资决策，影响研发创新效率。

新冠疫情和高管团队学术关系资本的交互项显著为负，表明具有学术背景的高管未能在疫情期间对企业研发投资发挥正向调节作用。假设7 未能得到验证。出现这一结果的原因可能是：疫情初期，我国的居家隔离和停工停产政策，直接导致企业与建立了社会网络合作关系的高校和科研机构的交流大幅度下降。出于防范群体性聚集产生的疫情扩散风险，全国范围内线下学术会议大幅度减少，导致高管的学术网络整体活跃度不高，网络信息转移效率下降。鉴于社会资本具有建立周期长、维系成本高、见效慢等特点，高管在疫情期间完成相关知识技术及信息资源整合并转化为产品或服务的投入产出周期被拉长，盈利水平不及预期。此外，对高管学术社会资本依赖度过高的企业，在高校普遍严格管制的环境下，企业的“资源诅咒”和网络锁定效应被放大，削弱了企业通过研发投资提高核心竞争力的激励［20］。企业在无法摆脱对原有创新要素来源和路径依赖的情况下，研发投资效率出现下滑。

上述调节效应的验证结果表明，高管团队学术社会资本和海外社会资本的调节价值有所下降，在疫情期间未能发挥正向调节效应。鉴于当前全球疫情毒株变异快、传播广、传染性强等特征，疫情防控战很有可能在未来数年中成为社会常态，人类不得不学会与新冠病毒共存。那么上述研究是否表明，这些调节变量对企业研发创新已不再重要？为回答上述疑问，本文按照Crisis进行分组，进一步考察了不同时期高管团队社会资本对企业研发投资效率的效用差异，以期探索负向调节效应出现的原因。

表9 中pvalue 表示费尔舍组间差异检验下的经验p 值，表中经验p 值分别在10%、5%、1%水平上显著，说明疫情前后各类高管团队社会资本系数有显著差异。第（1）（2）列显示，疫情时期高管团队金融社会资本与企业研发投资效率在5%的水平上正相关，系数为0.005。这说明高管团队金融社会资本在疫情期间对企业研发创新的正向作用进一步凸显。金融关联成为疫情期间企业盘活资金、重连内外源融资链条上的关键所在。第（3）（4）列中，高管团队海外社会资本的回归系数在疫情后由正显著转为负显著。第（5）（6）列显示高管团队学术背景关系也仅在疫情前与企业研发投资效率成显著正相关。一方面，疫情前海外关系及学术背景对企业研发创新所起的正向促进作用得到了体现。当外部宏观环境平稳时，海归背景高管能够借鉴吸收国外知识技术及项目管理经验，实现海外社会网络的技术信息和稀缺资源的转化。学术背景高管则能针对企业创新流程建立实时反馈和动态调整系统，提升研发投资效率。另一方面，在疫情期间这两类社会资本均未能对企业研发创新发挥正向调节效应，部分原因是两者都具有建立周期长、社会网络关系维系成本高、发挥效用慢等特征，导致其对疫情的冲击更为敏感。在疫情高压下，高管短期内无法做出适应性调整，其资源诅咒、认知偏差及网络锁定等社会资本“阴暗面”效应被触发，导致企业被迫受制于原有社会资本结构的约束。相关嵌套知识、信息、资源迅速贬值，固有的组织惯例和关系网络对高管科学决策形成阻碍，对企业研发创新造成一定负面影响。

表9 不同时期高管团队社会资本对企业研发投资效率的影响

综上，本文认为在新冠疫情的重大公共卫生危机期间，金融社会资本是企业研发投资的充分不必要条件，学术社会资本与海外社会资本是企业研发创新的必要不充分条件。金融关联使企业面对疫情冲击时能维持财务流动性，通过企业内外源融资的积累推动研发创新投资；高管团队的学术关联和海外关联虽然是常态环境下企业的创新基石，但面临内外疫情阻隔时，其对科研投资效率的调节效应价值存疑。

（四）稳健性检验

本文通过几种方式检验了上文结论的稳健性。稳健性检验模型设置均与基准模型一致。限于篇幅，回归结果未在正文列示。

1. 替换核心解释变量。考虑到遗漏变量和衡量偏误问题，调节变量重新以高管团队社会资本拥有人数总和这一绝对值替代高管团队社会资本占比相对值，检验结果与上文无实质差异。

2. 重新划分疫情时段。考虑到新冠疫情在2020 年的上半年和下半年可能对企业生产运营的影响存在差异性，本文重新对疫情时段进行了界定，仅2020 年前两个季度划分为疫情时段，2015—2020 年其他季度仍划分为非疫情时段。重新划分时段后进行回归，检验结果与上文无实质差异。

3. 调整实证方法。在DEA 模型中，上文选取了t+1 期的无形资产和营业收入分别衡量直接产出和最终产出。但由于研发活动的高风险性、长周期性、高不确定性，研发投入未必能在t期及t+1 期取得预期产出。基于此，本文重新选取 t 期、t+1 期、t+2 期的研发投入力度（研发费用/营业收入）衡量企业的研发创新效率。除高管团队金融社会资本与t+2 期研发投入力度呈负相关，其余回归结果基本与上文无实质差异。此外，DEA 模型测算出的研发投资效率数值呈现“截堵”特征，采用OLS 法可能导致存在偏误的问题，因此重新选择Tobit 模型进行检验，检验结果与上文无实质差异。

4. 行业分组检验。考虑到医药制造行业的研发投资效率可能与疫情具有逆周期关系，因此先对不同行业样本（证监会行业分类，其中制造业采用细分分类）进行疫情前后研发投资效率及研发投入力度的均值比较t 检验。t 检验结果均在1%水平上拒绝了两组不存在显著差异的原假设检验，且疫情前医药制造行业研发投资效率及研发投入力度平均水平显著高于疫情时期平均水平。同时，医药制造行业样本的模型回归结果也与上文回归结果一致，并未见逆周期特征。这可能是由于数据库医药行业细分程度不足、医药项目研发的投入产出周期长、数据来源的窗口期相对较短等因素所造成。行业分组的异质性还有待在未来做持续的跟踪研究。

五、结论与启示

本文基于高管团队社会资本的调节效应视角，以2015—2020年共24个季度沪深A股上市公司为样本，实证分析了新冠疫情对企业研发投资效率的影响以及高管团队社会资本在两者之间所起的调节效应。研究发现：第一，新冠疫情对企业的研发投资效率有负面影响。第二，高管团队金融社会资本、海外社会资本及学术社会资本均能提升企业研发投资效率。第三，高管团队金融社会资本能对疫情与企业研发投资效率两者关系起正向调节作用，但海外社会资本及学术社会资本未能发挥缓解疫情冲击的正向调节效应。第四，高管团队金融关联在疫情期间对企业研发创新效率贡献更大，而海外关联及学术关联在非疫情期间对企业研发创新效率的正向作用更显著。

综上，提出如下对策和建议：一是，企业应重视高管团队社会资本对企业研发投资效率的价值。企业董事会在遴选高管团队过程中应关注候选人政治、金融、学术背景以及海外工作学习经历。通过将高管团队社会资本进行匹配、互补，可助力企业评估研发投资的风险，提升决策质量，降低决策成本，提升研发效率。二是，企业应关注高管团队社会资本的“阴暗面”，警惕其对研发创新可能存在的负面效应［21］。与研发创新直接挂钩的学术关联及海外关联，在未来疫情防控常态化的背景下，可能会因其维系成本高、投入产出期长、对跨境人员流动等政策更为敏感而无法发挥应有的调节作用［22］。三是，企业应完善内部治理体系和研发投资机制。应通过调整高管团队的构成，强化研发投资的柔性决策和动态能力，提升社会关联资源的转换率和融合度，摆脱“资源诅咒”所导致的组织惯性和路径依赖，发挥社会资本在研发投资效率的正向调节效应。