女性高管参与会影响企业创新吗

万姝懿 詹一虹

【摘要】以2014 ～ 2021年我国A股文化创意上市企业为研究样本， 检验女性高管占比对文化创意企业创新数量和创新质量的影响。研究发现： 女性高管占比对文化创意企业创新投入具有显著的负向影响， 女性高管占比越高， 文化创意企业创新投入越少； 女性高管占比与企业创新数量显著负相关， 女性高管占比越高， 企业创新数量越少； 但女性高管占比与企业创新质量正相关， 随着女性高管数量的增加， 企业创新质量越高； 且创新投入在女性高管占比与企业创新数量的关系之间发挥显著的中介效应。本研究旨在为促进我国文化创意企业创新活动、 提升文化创意企业创新质量提供理论依据和决策参考。

【关键词】女性高管参与；文化创意企业；创新投入；创新数量；创新质量

【中图分类号】F275      【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2023）07-0054-6

一、 引言

自“文化创意产业”这一概念在《国家“十一五”时期文化发展规划纲要》中被首次提出以来， 我国政府高度重视文化创意产业的发展。习近平总书记对文化事业工作做了一系列重要论述， 认为推进文化事业从高速增长迈向高质量发展， 有利于提升中华民族的文化自信， 大力提升全民族的凝聚力和向心力。文化创意产业因其能耗低和资源节约等优势， 亦对我国产业结構升级、 经济实力提升， 以及促进人民美好生活发挥了极大作用。国家统计局最新公布的数据显示： 2021年全国规模以上文化及相关产业企业实现营业收入119064亿元， 比上年增长16%； 可穿戴智能文化设备制造、 互联网搜索服务、 数字出版、 动漫、 游戏数字内容服务等数字文化新业态特征较为明显的16个行业小类实现营业收入39623亿元， 比上年增长18.9%。由此可见， 智能化、 互联网搜索以及数字化技术等新兴技术的发展大力推动了我国文化创意产业的发展， 技术创新是推动我国文化创意产业发展的第一动力。因此， 作为文化创意产业的重要组成部分， 文化创意企业的技术创新质量和数量对文化产业整体高质量发展及我国经济高质量发展至关重要。

文化创意企业创新受内外部多重因素的影响（范群林，2016）， 但企业技术创新的源泉是人的主观能动性， 其创新意愿的核心在于人（叶建木等，2020a）。因此， 高管团队作为现代企业实际控制权的集体拥有者， 对企业开展技术创新活动具有重要影响（张兆国等，2018）。随着经济发展、 思想进步、 高等教育的普及以及女性社会地位的提升， 越来越多的女性摆脱传统观念的桎梏， 成为企业高管团队的重要成员， 并在企业经营管理中扮演着越来越重要的角色， 女性管理者对企业创新决策的影响日益受到关注（曾萍和邬绮虹，2012）。既有研究中， 关于女性管理者与企业创新间的关系主要呈现两种截然相反的观点。一种观点认为， 女性特有的性别特质， 如重感情、 提倡共赢合作、 强调平等， 使得女性高管更易获得外部资源的支持（谢霏和后青松，2017）。女性管理者的参与能够提升企业高管团队性别多元化的程度， 提升企业管理团队的创造力， 利于形成最优决策， 从而促进企业创新（Khan和Vieito，2013）。持相反观点的学者则认为， 因技术创新的高投入、 高风险等特点， 技术创新充满失败风险（叶建木等，2021）。相较于男性高管， 女性高管较为细心、 谨慎的性格特质， 使她们在面临复杂的投资环境和具有风险的投资机会时更加保守。女性高管往往具有更强的风险规避意识， 亦不愿承担过多的风险（Hambrick和Mason，1984）， 这会在一定程度上抑制企业开展技术创新活动（陈宝杰，2015）。但女性高管往往因其自身特点会更加慎重地进行企业创新活动的决策， 企业创新质量反而更高。文化创意企业本身所具有的创意、 个性、 弹性等特质， 与女性感性、 细腻的特点较男性理性、 激进的特点更加匹配， 并在一定程度上决定了文化创意产业属于“女性化”行业（范群林，2016）。因此， 女性高管参与对文化创意企业的管理、 发展以及技术创新决策存在着极大的影响， 会影响文化创意企业的创新数量和创新质量。

基于以上分析， 本文聚焦于以下三个问题： ①女性高管参与如何影响文化创意企业的创新投入， 是促进还是抑制？②女性高管参与对文化创意企业创新质量和数量的影响呈正向还是负向效应？③创新投入在女性高管和文化创意企业创新数量和质量间发挥中介效应吗？针对以上三个问题， 本文通过实证研究检验女性高管参与对文化创意企业创新的影响， 以期为提升文化创意企业的创新质量提供理论依据和决策借鉴。

二、 理论分析与研究假设

（一）女性高管与企业创新投入

随着“女性力量”在职场中不断崛起， 女性企业家和管理者的优势逐渐被社会所重视， 与一般男性所表现出的特点不同， 女性心思细腻、 擅长沟通， 给企业带来不一样的资源， 颠覆了外界对女性的刻板印象。女性高管所具备的独特优势能否影响企业创新投入也成为学者们研究的热点议题。然而， 已有研究并未得出一致结论。部分学者认为， 女性高管参与和企业创新并无任何联系， 无论是女性高管比例或是绝对数量， 皆对企业研发投入不存在显著影响（李长娥和谢永珍，2016）。而另一部分学者认为， 女性高管具有更强的团队精神和更好的沟通能力， 促使组织内部更为和谐， 有利于组织目标的实现（黎海珊等，2014）， 且女性高管的存在能够帮助企业更好地理解顾客的心理和行为、 更为准确地把握顾客的需求及其变化， 从而制定出更有针对性的差异化产品创新策略， 促进企业创新活动的开展（曾萍和邬绮虹，2012）， 文化创意企业管理者中女性占比越大时， 企业研发投入强度亦会越大（潘玉香等，2015）。还有一部分学者则认为， 相较于男性高管， 女性高管通常更厌恶风险， 不容易过度自信， 因而创新投入较少， 也避免较高的负债水平和使用财务杠杆， 属于稳健、 谨慎型的决策风格（薛媛，2018）， 女性高管参与会显著抑制企业创新投入。基于以上分析可知， 绝大多数学者倾向于女性高管会对企业创新产生影响， 但具体是积极还是消极影响有待进一步检验。因此， 本文提出以下开放性假设：

假设1： 女性高管占比提高会抑制文化创意企业创新投入。

假设2： 女性高管占比提高会促进文化创意企业创新投入。

（二）女性高管与企业创新数量和创新质量

既有研究中， 有关女性高管与企业创新数量及质量间关系的观点主要有三种。第一种观点认为， 企业最终制定实施的创新决策并不会受高管性别和个人偏好的影响， 而是由整个高管团队决定的， 高管团队的性别构成并不会影响企业创新绩效（叶红雨和陈恬，2016）， 女性参与高管团队与企业创新绩效并无相关关系（Carter等，2003）。第二种观点则认为， 女性较男性而言具有更好的沟通能力， 更善于与消费者沟通及挖掘市场需求（Peter等，2010）， 且女性做决策会更加稳健（任颋和王峥，2010）。因此， 女性高管参与更易为企业带来独特的资源， 女性高管占比越高所做出的决策越全面， 企业绩效越好（Adler，2001）， 尤其是在女性成为企业高层管理者时， 企业绩效会更好（李武威和张园园，2019；刘中文等，2022）。李颖和侯淑华（2016）研究了女性高管与企业社会责任间的关系， 发现女性高管能提升文化创意企业社会责任表现， 且会因企业社会责任表现提升而显著促进企业绩效提高（徐琳等，2020）。第三种观点则认为女性高管因其保守的特征， 会造成企业投资水平下降， 企业价值亦会随之降低（祝继高等，2012）。缺乏“创新与冒险精神”会造成女性管理者因规避风险而减少企业技术创新（李世刚，2013）， 对新产品和新技术的重视不够， 从而抑制企业创新绩效（熊艾伦等，2019）。但女性细心谨慎的特点， 亦会减少企业过度投资的现象， 促进企业创新质量的提升（欧阳辰星等，2017）， 减少企业“重数量、 轻质量”的策略性创新（张杨等，2022）， 较少引发企业的“专利泡沫”现象（肖静和曾萍，2022）。基于以上分析可知， 虽然相关研究结论并不统一， 但绝大多数学者认为女性高管参与会对文化创意企业创新绩效产生积极影响。故本文认为该积极影响亦会减少企业“重数量、 轻质量”的现象。因此， 本文提出以下假设：

假设3： 女性高管占比提高会抑制文化创意企业创新数量增加。

假设3a： 创新投入在女性高管占比与文化创意企业创新数量间存在中介效应。

假设4： 女性高管占比提高会促进文化创意企业创新质量提升。

假设4a： 创新投入在女性高管占比与文化创意企业创新质量间存在中介效应。

三、 研究设计

（一）样本选择与数据来源

参考证监会发布的《上市公司行业分类指引》（2012年修订）， 并考虑文化创意上市企业数据的可得性， 本文以2014 ～ 2021年我国A股市场中文化创意上市企业为研究样本， 并对样本数据作如下处理： ①剔除研究期间内相关数据缺失的企业样本。②剔除被ST处理的上市企业。③专利数据采用上市企业名称， 对国家知识产权局专利信息库进行检索， 通过手工整理获取。除需手工整理的数据外， 其余数据主要来源于CSMAR和东方财富数据库。最终获得35家文化创意上市企业2014 ～ 2021年共280个有效研究样本。

（二）主要变量定义与模型构建

1. 主要变量定义。

（1）因变量： 创新数量（INNOVANUMBER）和创新质量（INNOVAQUALITY）。既有研究中有关创新数量的衡量主要采用专利申请量的自然对数（张国胜和杜鹏飞，2022；张杨等，2022）， 而创新质量的衡量主要采用发明专利数量的自然对数（肖静和曾萍，2022）、 发明专利申请量占总申请量的比例（张国胜和杜鹏飞，2022）、 发明专利的知识宽度（陶锋等，2021）以及Tobin Q值与研发投入和专利申请量的敏感性等（应千伟和何思怡，2022）。本文基于前人的研究， 采用总专利申请量的自然对数衡量文化创意企业的创新数量（INNOVANUMBER）， 采用发明专利数量的自然对数衡量创新质量（INNOVAQUALITY）。

（2）自变量： 女性高管占比（FEMALE）。本文借鉴曾萍和邬绮虹（2012）、 叶建木等（2020b）的研究， 从高管团队中的董事会成员、 总经理、 副总经理、 财务总监、 营销总监以及技术总监等职位中筛选， 采用女性高管在高管团队中所占的比例衡量女性高管占比。

（3）中介变量： 创新投入（INNOVINPUT）。既有研究中有关创新投入的衡量方法并未统一， 主要包括研发投入的自然对数（曾萍和邬绮虹，2012）、 研发投入占总资产的比值（杨林等，2018）以及研发投入占主营业务收入的比值（张兆国等，2018）等三种方式。本文采用研发投入的自然对数衡量文化创意企业的创新投入（INNOVINPUT）。

另外， 本文结合Maslach（2016）、 何诚颖等（2018）、 叶建木等（2021）等的研究， 控制企业规模（SIZE）、 独董比例（DLDS）、 企业成长性（GROWTH）、 资产收益率（ROE）、 企业性质（STATE）、 年份（YEAR）等变量。具体定义如表1所示。

2. 模型構建。本文采用女性高管t期、 创新投入t+1期以及创新数量和创新质量t+2期数据进行回归。做此处理的原因在于： 首先， 由于企业创新投入存在一定的滞后性， 且变量间可能存在内生性问题。因此， 为缓解内生性问题对研究结论的影响， 借鉴柯东昌和李连华（2020）、 叶建木等（2021）从管理者决策角度处理创新投入的方式检验女性高管占比对企业创新投入的影响。其次， 从创新投入到创新产出亦存在一定的滞后性， 检验女性高管占比分别对企业创新数量和创新质量的影响。最后， 根据前文假设及中介效应的检验步骤（温忠麟和叶宝娟，2014）进行回归分析。

首先， 构建女性高管占比与企业创新投入的回归模型：

INNOVINPUTi，t+1=α0+β1FEMALEi，t+β2SIZEi，t+

β3DLDSi，t+β4GROWTHi，t+β5STATEi，t+β6ROEi，t+

μi，t       （1）

其次， 构建女性高管占比分别与企业创新数量和创新质量的回归模型：

INNOVANUMBERi，t+2=α0+β1FEMALEi，t+

β2SIZEi，t+β3DLDSi，t+β4GROWTHi，t+β5STATEi，t+

β6ROEi，t+μi，t     （2）

INNOVAQUALITYi，t+2=α0+β1FEMALEi，t+

β2SIZEi，t+β3DLDSi，t+β4GROWTHi，t+β5STATEi，t+

β6ROEi，t+μi，t  （3）

再次， 构建女性高管占比、 企业创新投入与创新数量、 创新质量的回归模型：

INNOVANUMBERi，t+2=α0+β1FEMALEi，t+

β2INNOVINPUTi，t+1+β3SIZEi，t+β4DLDSi，t+

β5GROWTHi，t+β6STATEi，t+β7ROEi，t+μi，t （4）

IINNOVAQUALITYi，t+2=α0+β1FEMALEi，t+

β2INNOVINPUTi，t+1+β3SIZEi，t+β4DLDSi，t+

β5GROWTHi，t+β6STATEi，t+β7ROEi，t+μi，t （5）

最后， 根据各回归模型的研究结论， 对需进一步进行Bootstrap检验的回归结果进行分析（Hayes，2018）， 若在95%置信区间内， Bootstrap检验结果未包含0， 则变量中介效应显著， 反之则中介效应不显著。

四、 实证分析

（一）实证检验

1. 女性高管占比对文化创意企业创新投入、 创新数量和创新质量的影响。表2列示了基础回归结果。由表2可知， 女性高管占比与文化创意企业创新投入在1%的水平上显著负相关， 回归系数为-1.888。由此可知， 文化创意企业女性高管占比越大， 企业创新投入越少， 假设1成立。此外， 企业规模和独董比例分别与文化创意企业创新投入在1%的水平上显著正相关。资产收益率与文化创意企业创新投入在5%的水平上显著负相关。

女性高管占比与文化创意企业创新数量在5%的水平上显著负相关， 回归系数为-4.361。由此可知， 文化创意企业女性高管占比越大， 企业创新数量越少， 假设3成立。而企业规模与创新数量在5%的水平上显著正相关。

女性高管占比与文化创意企业创新质量在1%的水平上显著正相关， 回归系数为1.884， 表明文化创意企业女性高管占比越大， 企业创新质量越高， 即假设4成立。而企业规模与创新质量在1%的水平上显著负相关。

2. 创新投入的中介效应检验。表3列示了中介效应的回归结果。由表3可知， 女性高管占比与企业创新数量未表现出显著相關性， 创新投入与创新数量在5%的水平上显著正相关， 回归系数为0.467。

女性高管占比与企业创新质量在1%的水平上显著正相关， 回归系数为2.151， 创新投入与创新质量在5%的水平上显著正相关， 回归系数为0.142。

结合前文女性高管占比与企业创新投入、 企业创新数量和创新质量的回归结果， 以及温忠麟等（2014）关于中介效应的检验步骤， 分别对中介变量创新投入在女性高管占比与创新数量和创新质量间关系中的中介效应进行分析， 具体如下：

当创新投入在女性高管占比与创新数量间作为中介变量时， 女性高管占比对创新数量具有显著的负向影响， 回归系数为-4.361（见表2）。继续检验女性高管占比与创新投入间的关系， 发现女性高管占比对创新投入具有显著负向影响， 回归系数为-1.888（见表2）。再检验女性高管占比、 创新投入和创新数量三者间的关系， 创新投入对创新数量具有显著正向影响， 回归系数为0.467。由此可知， 创新投入在女性高管占比与创新数量之间具有显著的中介效应。进一步采用Bootstrap法进行检验， 结果如表4所示。由表4可知， 其置信区间LLCI=-1.8846， ULCI=-0.1340， 未包含0， 亦进一步证实了创新投入在女性高管占比与创新数量间的中介效应， 由此可知， 假设3a成立。

当创新投入在女性高管占比与创新质量间作为中介变量时， 由于女性高管占比对创新质量具有显著的正向影响， 回归系数为1.884（见表2）。然而， 继续检验女性高管占比与创新投入间的关系发现， 女性高管占比对创新投入具有显著的负向影响， 回归系数为-1.888（见表2）。系数符号并不一致。由此可知， 创新投入在女性高管占比与创新质量之间不具有显著的中介效应， 即假设4a不成立。

综合女性高管占比对企业创新投入、 创新数量和创新质量的检验结果以及创新投入的中介效应检验结果可知， 女性高管占比对文化创意企业创新投入、 创新数量具有显著的负向影响， 但对文化创意企业创新质量具有显著的正向影响， 且创新投入在女性高管占比与创新数量间存在显著的中介效应。因此， 虽然女性高管在文化创意企业中的占比变大会抑制文化创意企业的创新投入， 减少文化创意企业的创新数量， 但会显著提升文化创意企业的创新质量。可能的原因在于， 绝大多数文化创意企业更适合于女性发展。因此， 当女性高管占比较大时， 文化创意企业因女性管理者心思细腻、 擅长沟通以及具有更强的风险规避意识等特点， 对企业创新活动更为谨慎。她们不愿意过多地开展技术创新活动而浪费企业现有资源， 更不愿意过多地追求并无实质性价值的创新数量， 导致不必要的创新投入被浪费。因为她们深知“百鸟在林”不如“一鸟在手”的道理。企业一味地追求低价值或无价值的创新专利并不能实质性地提升文化创意企业的创新能力和市场价值。因此， 随着文化创意企业女性高管占比的提高， 企业虽然减少了创新投入和创新数量， 但亦因此减少了大量不必要的资源浪费， 大大提升了企业的创新质量， 使企业的创新活动更具价值， 更利于提升企业市场价值。

（二）稳健性检验

1. 更换回归模型。借鉴叶建木等（2021）的处理方法， 采用FGLS可行性广义最小二乘法对实证过程进行重新检验， 结果如表5所示。由表5可知， 女性高管占比对创新投入在1%的水平上具有显著负向影响， 回归系数为-1.840。女性高管占比对创新数量在10%的水平上具有显著负向影响， 回归系数为-3.910。女性高管占比对创新质量在1%的水平上具有显著正向影响， 回归系数为1.980。更换回归模型后， 所有回归结果与前文基本一致。同时， 分别对创新投入在女性高管占比与创新数量和创新质量间的中介效应进行分析， 结果与前文基本一 致（因篇幅所限，具体结果未予列示）。

2. 增加多个控制变量。考虑到遗漏变量会对估计结果造成影响， 为检验估计结果的稳健性， 本文借鉴黄红光等（2018）的处理方法， 增加董事长和总经理是否两职合一（ID）以及两权分离度（SR）等可能影响企业创新数量和质量的控制变量， 并采用原回归模型重新检验， 检验结果均与前文结果基本一致， 说明本文的研究结论是稳健的（因篇幅限制，未列示详情）。

五、 结论与启示

本文以2014 ～ 2021年A股文化创意上市企业为研究样本， 检验了女性高管占比、 企业创新投入与创新数量和创新质量间的关系。研究发现， 随着女性高管占比的提高， 文化创意企业创新投入反而减少， 进而造成创新数量亦随之减少。但文化创意企业的创新质量会随着女性高管占比的提高而变得更好。创新投入在女性高管占比与创新数量间发挥显著的中介作用。

基于以上结论， 可得出如下管理启示：

首先， 鼓励文化创意企业提升女性高管所占比例。文化创意企业应注重对女性管理者的培养， 通过科学地设计女性优先的管理培训项目， 为女性管理者提供更多的学习、 实践机会， 尽可能丰富女性管理者的管理和决策经验， 提高女性管理者的技能。在企业内部选拔时， 可适当向合适的女性管理者倾斜， 让更多的优秀女性管理者加入企业管理层， 改善管理层性别结构， 提高文化创意企业女性高管的比例， 减少企业不必要的创新投入， 减少创新资源的浪费， 提升文化创意企业创新质量。

其次， 文化创意企业应招聘更多优秀的女性高管。文化创意企业应该通过外部劳动力市场或猎头公司， 积极吸引学历高、 阅历丰富、 拥有较丰富的职业经历的女性管理者。应注重企业管理层的性别多样化， 避免对男性管理者的偏好， 减少性别歧视， 敢于招聘有能力、 有水平的优秀女性管理者， 并给予女性管理者更大的发挥空间， 鼓励女性管理者参与文化创意企业的创新决策。同时， 应将女性高管比例和男性高管比例控制在合理范围内， 发挥不同性别的优势， 并根据文化创意企业相关工作内容合理分配工作， 中和男性管理者的大胆、 奔放以及激进与女性管理者的细腻、 善于沟通以及保守的特点， 让文化创意企业既能充分抓住未来的成长机会， 又能减少高风险、 低价值或无价值的创新活动， 减少盲目扩张和投资的风险。尤其是在经济环境不景气的情况下， 适当提升女性管理者所占比例， 可避免过高的创新风险， 有利于企业根据实际情况开展创新活动， 提升企业创新质量。

最后， 加强政府对男女性别平等的社会引导。政府应为性别平等营造良好的舆论环境， 通过发出男女平等的倡议， 防止一些地方媒体过度褒扬传统女性形象和夸张渲染男性与女性的社会分工、 家庭角色差异的固有思维模式， 引导大众意识到性别平等的价值和益处， 让更多女性能如愿进入企业管理层， 提升文化创意企业的创新质量。

【 主 要 参 考 文 献 】

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黄红光，白彩全，易行．金融排斥、農业科技投入与农业经济发展［ J］．管理世界，2018（9）：67 ～ 78．

柯东昌，李连华．管理者权力与企业研发投入强度：法律环境的抑制效应［ J］．科研管理，2020（1）：244 ～ 253．

黎海珊，叶建光，王聪．高管性别、过度自信与投资决策关系的实证检验［ J］．统计与决策，2014（18）：158 ～ 162．

李世刚．女性高管、过度投资与企业价值：来自中国资本市场的经验证据［J］.经济管理，2013（7）：74 ～ 84．

李武威，张园园．女性参与高管团队对企业绩效的影响 ——  基于Meta分析的检验［ J］．财会月刊，2019（4）：79 ～ 86．

刘中文，王述坤，迟冬梅．女性高管比例与公司治理效率关系的实证［ J］．统计与决策，2022（15）：185 ～ 188．

陶锋，赵锦瑜，周浩．环境规制实现了绿色技术创新的“增量提质”吗 ——  来自环保目标责任制的证据［ J］．中国工业经济，2021（2）：136 ～ 154．

温忠麟，叶宝娟．中介效应分析：方法和模型发展［ J］．心理科学进展，2014（5）：731 ～ 745．

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杨林，段牡钰，刘娟，徐臣午．高管团队海外经验、研发投入强度与企业创新绩效［ J］．科研管理，2018（6）：9 ～ 21．

叶建木，张洋，万幼清．高管团队风险偏好影响企业创新失败后再创新绩效吗［ J］．财会月刊，2020a（5）：123 ～ 131．

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叶建木，张洋，万幼清．高管团队风险偏好、失败再创新行为与再创新绩效 ——  基于我国医药制造业上市企业的实证研究［ J］．统计研究，2021（8）：59 ～ 67．

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张国胜，杜鹏飞．数字化转型对我国企业技术创新的影响：增量还是提质？［ J］．经济管理，2022（6）：82 ～ 96．

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【基金项目】国家社会科学基金项目（项目编号：19BGL039）

【作者单位】华中师范大学国家文化产业研究中心， 武汉 430070