CEO及普通员工稳定性对企业创新效率的影响

季荣花　谢萍　吴翠翠

【摘要】以2009 ～ 2020年我国A股上市公司为研究对象， 考察CEO和普通员工各自及共同的稳定性对企业创新效率的影响。研究发现： 无论是企业的CEO还是普通员工， 其稳定性均能显著提高企业创新效率， 但二者共同的稳定性却会抑制企业创新效率。进一步研究发现： CEO和普通员工各自的稳定性分别通过管理层短视缓解效应和普通员工冗余降低效应提高企业创新效率， 而CEO和普通员工共同的稳定性则通过职业安全感提升效应， 导致CEO和普通员工产生职业倦怠， 从而降低企业创新效率； 与普通员工稳定性相比， CEO稳定性对企业创新效率的提升作用更为关键； CEO和普通员工的研发经历进一步强化了各自稳定性对企业创新效率的积极影响； CEO和普通员工各自的稳定性在提升了企业创新效率后， 又进一步提高了企业的全要素生产率， 二者共同的稳定性对企业创新效率的抑制作用也进一步降低了企业的全要素生产率。

【关键词】CEO稳定性；普通员工稳定性；企业创新效率；全要素生产率

【中图分类号】 F230     【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2023）14-0063-9

一、 引言

创新是社会进步的灵魂， 是企业获得并保持竞争优势的重要途径。党的十九届五中全会指出， “坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位， 把科技自立自强作为国家发展的战略支撑”。可见， 创新是我国当前乃至今后很长一段时间工作的重中之重。近年来， 我国企业的创新投入快速增长， 但创新产出却并未显著增加（翟淑萍等， 2020； 胡元木， 2012）， 这说明企业的创新投入并未有效转化为高质量的创新产出。因此， 研究如何配置企业的创新资源以提高其创新效率具有重要的理论和现实意义。

与一般投资活动不同， 企业创新活动是一项长期、 复杂的多阶段劳动密集型活动， 具有成本高、 周期长、 协作性强等特点（Holmstrom，1989；陈冬华等，2010）。因此， 较大的人员波动不利于研发活动取得成功。然而， 现有文献主要考察了CEO稳定性对企业创新的影响， 忽视了企业中的生产、 销售、 技术等普通员工在创新活动中的作用。诚然， CEO作为管理团队的负责人拥有最终的决策权， 对促进企业创新尤为关键（周铭山和张倩倩，2016）， 但除了CEO及其领导的管理团队， 其他普通员工在创新活动中的作用也不容小觑。其原因在于， 普通员工是企业产品及客户最直接的接触者， 在形成创新思想、 落实创新任务和执行反馈环节等过程中均贡献了重要力量， 是创新决策的执行者和协作者， 其努力与协作的程度会直接影响企业创新效率（孟庆斌等，2019）。因此， 无论是企业的CEO还是普通员工的稳定性对提高企业创新效率均极为重要。那么， CEO和普通员工稳定性是通过何种路径影响企业创新效率的？二者共同的稳定性对企业创新效率的提升作用孰重孰轻？二者都稳定是否一定会显著提升企业创新效率？更进一步， 他们各自的研发经历是否会调节其稳定性与企业创新效率之间的关系？基于此， 本文从CEO和普通员工各自及共同稳定性的视角考察稳定性对企业创新效率的影响。在此基础上， 探寻CEO及普通员工稳定性影响企业创新效率的具体路径、 重要程度、 经济后果， 以及他们各自的研发经历对其稳定性与企业创新效率之间的调节效应。

本文的贡献在于： 第一， 尽管已有研究从董监高责任保险（翟淑萍等，2020）、 高管职业经历（虞义华等，2018）、 管理层能力（姚立杰和周颖，2018）、 董事技术专长（胡元木和纪端，2017）、 薪酬差距（苑泽明等，2021）等角度研究了创新效率的影响因素， 但忽视了人员稳定这一重要因素对企业创新效率的影响。因此， 本文分别从决策者和执行者各自及共同稳定性的视角探讨稳定性对企业创新效率的影响， 从而丰富了企业创新效率的影响因素研究。第二， 尽管已有文献探讨了CEO稳定性对企业研发投入和创新产出的影响， 但忽视了普通员工在企业创新活动中的作用。因此， 本文基于创新效率视角， 探讨CEO及普通员工各自及共同稳定的经济后果， 从而拓展了CEO及普通员工各自及共同稳定性的经济后果研究。第三， 本文厘清了CEO和普通员工各自及共同的稳定性影响企业创新效率的作用路径。分别从CEO及普通员工各自及共同的稳定性视角， 结合理论分析与实证检验， 探寻其稳定性影响企业创新效率的黑箱， 以深化对稳定性与企业创新效率之间因果关系的认识。第四， 本文进一步为CEO及普通员工稳定性影响企业创新效率的具体情境提供了经验支持， 從而使企业在现实运作中为如何有针对性地提高CEO及普通员工稳定性、 提升企业创新效率提供理论参考与证据支持。

二、 文献综述

（一）CEO稳定性对企业创新的影响

任期体现了高层管理架构的稳定性， 对企业创新战略选择产生重要影响（周鹏冉和刘海兵， 2020）。现有关于CEO稳定性与创新关系的研究不仅主要聚焦于CEO任期对研发投入的影响， 而且研究结论也不尽相同。一部分学者认为， 在CEO任职初期， 因不熟悉公司的内外部环境， CEO不愿意进行风险较高的创新项目。随着任期的延长， 其认知水平和阅历等均已得到显著提高， 熟谙哪些研发投资不仅有益于企业的长远发展， 而且还能提高自身声誉。因此， 任期与研发投入正相关（刘运国和刘雯，2007）。一部分学者认为长期任职的CEO受路径依赖的影响， 安于现状， 不愿意进行风险较大的研发投资。因此， CEO任期与研发投入负相关（刘鑫，2020）。还有一部分学者则认为CEO任期与研发投入呈倒U型关系（张兆国等， 2014）。原因是， 在CEO任职初期， 因不了解公司内外部环境， 其顾虑较少， 有动力进行创新变革， 随着任期的延长， CEO权利固化， 其倾向于维持现状， 不愿意进行风险较高的研发投资。此外， 张兆国等（2017）研究发现， CEO稳定性有利于其从长远视角考虑企业发展， 从而促进企业增加创新产出。

（二）普通员工稳定性对企业创新的影响

普通员工是企业发展的基石（王站杰等，2017）， 其稳定性有利于减少人才流失（蒋春燕，2007）， 降低额外的招聘、 培训等人力资源的重置成本（程德俊和赵曙明，2006）， 维持组织的协调（Gardner，2005）， 营造稳定的工作环境（Park和Shaw，2013）， 减少员工间的磨合成本， 提高员工执行决策的熟练程度、 企业整体的平均素质以及员工工作效率（程文文，2001）， 并通过降低企业的运营成本（翁清雄和席酉民，2010）增加企业绩效（步丹璐和白晓丹，2013）。何江俊和刘畅（2011）通过实证研究发现， 保持普通员工的稳定性不仅有助于提高产品的合格率， 而且还有助于提高企业的生产率。而Mcmahon 和 Denvir（1992）则从普通员工不稳定的视角出发， 考察了普通员工不稳定的经济后果， 他们认为较高的员工离职率降低了普通员工对组织的忠诚度， 不利于企业创新。

（三）文献述评

第一， 尽管现有文献已经研究了CEO稳定性与企业创新之间的关系， 但这些研究不仅主要围绕的是CEO稳定性对研发投入的影响， 而且研究结论也存在较大分歧。结论不一致的原因除了与不同学者选择不同样本区间和样本范围作为研究对象有关， 更为重要的是， 现有研究仅考虑了作为创新最终决策者CEO稳定性的重要性， 而忽视了普通员工稳定性对企业创新活动的推进作用。

第二， 与研发投入相比， 创新效率是一个综合性更强的指标， 能够更好地反映企业研发投入与创新产出的全过程。现有研究仅考察了CEO稳定性对研发投入或创新产出的影响， 对创新效率的影响关注不足。与此同时， 创新活动是一个长期的过程， 稳定性是影响CEO是否进行研发投资的重要因素。而创新行为的复杂且劳动密集型属性， 使得仅靠CEO的稳定性是绝对不够的， 公司内普通员工作为创新决策的执行者， 其稳定性是影响其努力程度的重要因素， 其努力与协作的程度又直接决定了企业创新效率的高低（孔东民等， 2017）。然而， 目前尚未有文献从企业决策者和执行者各自和共同稳定性的角度考察其稳定性对企业创新效率的影响。因此， 本文力求对此进行相关探讨， 以对现有创新效率影响因素的文献形成有益的补充和完善。

第三， 现有研究尚未考察CEO及普通员稳定性影响企业创新效率的作用机理以及稳定性作用发挥的具体情境， 而这正是企业在创新活动中关心的重要问题。因此， 本文将依次探讨CEO和普通员工各自及共同稳定性对企业创新效率产生影响的作用路径， 且基于CEO及普通員工各自具有的研发经历来探讨稳定性促进企业研发效率提升的具体情境， 以为企业制定合理的人才政策及提高企业的创新效率提供建议和决策支持。

三、 理论分析与研究假设

根据资源基础理论， 企业是各种资源的集合体， 包括具有稀缺性、 难以模仿性和高价值的技术能力、 高管能力、 专利等对企业具有持久影响的各种关键性资源或战略性资源。因此， 人员稳定是促进企业各项资源高效配置、 提升企业竞争优势的关键（张兆国等，2018）。然而， 稳定程度不同的CEO由于受到的利益驱动因素不同（郭婧，2016）， 导致其对提升企业创新效率的意愿和能力也不同。

首先， 从CEO提升创新效率的意愿角度看， 创新活动的高风险性、 高失败性等特点决定了创新产出的高度不确定性。因此， 稳定程度低的CEO基于声誉效应的考虑， 倾向于注重公司的短期市场表现（张兆国等，2018）， 不愿意进行风险较大的研发投资， 以免损害企业的短期业绩， 影响其声誉， 从而不利于提高企业创新效率。相比之下， 稳定程度高的CEO由于其在付出较大的努力后能够获得与之相对应的私人收益， 从而在一定程度上缓解了其短视行为， 通过合理配置企业创新资源提高企业创新效率。

其次， 从CEO提升创新效率的能力角度看， 根据高阶梯队理论， 由于CEO自身的局限性， 以及企业内外部环境的复杂性， 使得稳定程度低的CEO缺乏对企业的全面了解， 从而导致其短视行为。随着稳定程度的提高， CEO的知识水平和经验阅历均得到一定程度的提高， 熟知哪些研发投资既有利于企业的长远发展， 又能使自己获得创新收益（刘运国和刘雯， 2007）。因此， 稳定程度高的CEO能够在一定程度上缓解其短视行为， 通过对创新资源的合理配置确保研发投入有效地转化为创新产出， 从而提高企业创新效率。基于此， 本文提出：

H1： CEO稳定性有利于提高企业创新效率。

虽然CEO是创新战略的最终决策人， 拥有对创新资源的决策权， 是保障创新效率的守门人， 但公司内的普通员工才是企业创新决策的执行者（陈冬华等，2010）， 其稳定性有助于通过降低普通员工的人力资源冗余而提升企业创新效率。根据相似吸引理论， 具有相同社会认同的群体成员在价值理念、 兴趣爱好等特征上极为接近， 彼此之间更容易相互吸引并形成内群关系（闫伟宸和高思悦，2022）。因此， 在一个企业中， 普通员工能够保持稳定的原因是彼此之间在价值理念等方面具有一定的相似性， 从而强化了普通员工对企业的情感依托， 维持了稳定性。而普通员工稳定性的增加提高了普通员工执行决策的娴熟度， 故而有助于管理者减少对超过现实需要的普通员工的人力投入， 从而减少人工成本， 避免企业因人岗不匹配而引发内部冲突（钟和平等，2009）， 进而提高创新效率。基于此， 本文提出：

H2： 普通员工稳定性有助于提高企业创新效率。

既然CEO和普通员工的稳定性都能提升企业创新效率， 那么当二者都稳定时， 又会对企业创新效率产生何种影响？是相互补充还是相互替代？一方面， 随着CEO和普通员工稳定性的提高， CEO和普通员工经过长期磨合产生的默契， 能够降低创新过程中的协调成本， 使企业的创新决策得到迅速且精准的落实， 从而提高企业创新效率。另一方面， CEO及普通员工都稳定时， 增加了CEO和普通员工的职业安全感， 从而诱发其产生职业倦怠， 导致其安于现状， 阻碍创新， 因此不利于提高企业创新效率。而当CEO与普通员工中任何一方发生改变时， 都会对另一方产生压力， 抑制另一方的消极和懈怠情绪（薛跃和陈巧， 2014）， 迫使企业重新组建更具活力和创新意识的团队， 通过激发各自的创新活力最终提高企业创新效率。基于此， 本文提出：

H3a ： CEO与普通员工都稳定有利于提高企业创新效率 。

H3b ： CEO与普通员工都稳定不利于提高企业创新效率 。

四、  研究设计

（一）样本选择和数据来源

本文选取2009 ～ 2020年我国A股非金融类上市公司数据作为研究样本， 并剔除被ST、 ?ST的样本公司以及资产负债率大于1或者小于0等财务数据异常的样本。经过上述数据处理， 最终获得了19664个有效样本。为避免极端值对研究结论的影响， 本文对所有连续变量进行了上下1%的缩尾处理， 模型回归时控制了年度及行业固定效应。除专利申请数量数据来自中国研究数据服务平台（CNRDS）外， 其他财务数据均来自国泰安数据库。本文采用STATA 16.0对样本进行数据处理。

（二）变量定义

1. 被解释变量： 创新效率。借鉴虞义华等（2018）的研究， 采用专利申请量与研发投入自然对数之比衡量， 并在稳健性检验中分别采用以下两种方式测度企业的创新效率： 借鉴杨洋等（2015）的研究， 采用发明专利申请量与研发投入自然对数之比衡量； 借鉴翟淑萍等（2020）的研究， 采用传统的柯布道格拉斯（C-D）生产函数衡量。 本文构建模型（1）：

lnPattentit=α0+α1lnRdit+α2lnPersonit+νit-μit （1）

其中： lnPattent表示企业的创新产出； lnRd和lnPerson分别表示企业研发活动的资本性投入和人力投入； νit为随机扰动项， 服从独立同分布； μit为技术非效率项， 服从非负截断正态分布， 即μit ～ N+（ωit，σ2it）。

为考察CEO及普通员工各自及共同的稳定性对企业创新效率的影响， 将技术非效率项μit的期望ωit表示成CEO及普通员工各自及共同稳定性的函数， 本文构建模型（2）：

ωit=β0+β1Gtenureit（WDit/WDGtenureit）+∑βkControls+∑Year+∑Indus+εit    （2）

其中： Gtenureit表示企业i在第t年的CEO稳定性； WDit表示企业i在第t年的普通员工稳定性； WDGtenureit表示企业i在第t年CEO和普通员工共同的稳定性； Controls为控制变量。如果Gtenure、 WD和WDGtenure的系数β1显著大于0， 则表示CEO及普通员工各自及共同的稳定性能显著提高企业创新效率； 如果Gtenure、 WD和WDGtenure的系数β1显著小于0， 则表示CEO和普通员工各自及共同的稳定性会显著抑制企业创新效率。

2. 解释变量： CEO稳定性和普通员工稳定性。现有文献关于CEO稳定性的度量方式有两种， 即CEO的实际任期和预期任期。由于上市公司CEO的预期任期除了受其法定退休年龄的影响， 还受企业业绩、 董事会以及政治等因素的影响， 可能在其任期结束前被迫离职， 故而与同行业内其他公司CEO的任职期限不具有可比性， 进而影响预期任期与创新效率之间关系的可靠性。因此， 本文借鉴薛跃和陈巧（2014）等的研究， 选择CEO实际任期作为CEO稳定性的测度指标， 并在稳健性检验中， 按照CEO实际任期的中位數分组， 高于中位数的为CEO稳定程度高的组别， 取值为1， 否则取值为0， 记作Gtenure_m， 将其作为主检验的替代变量。

普通员工稳定性是指在一家公司中， 管理层除外的生产、 销售、 技术等员工在一定期间内人员及其规模均未发生改变的情况。本文借鉴张兆国等（2018）等的研究， 采用模型（3）测度普通员工的稳定性， 并在稳健性检验中采用经行业调整的普通员工稳定性作为主检验的替代变量。

其中： WDit表示i公司在第t年普通员工的稳定性， 该值越大表示普通员工的稳定程度越高； Mt表示公司在第t年的普通员工总人数； #（St/St+1）表示在第t年在职但在 t+1年离职的普通员工人数； Mt+1表示公司在t+1年的普通员工总人数； #（St+1/St）表示在第t年不在职但在第t+1年新增的普通员工人数。

3. 中介变量。①管理层短视。借鉴张嘉伟等（2022）等的研究， 本文选取真实盈余管理作为管理层短视行为的测度指标。按照真实盈余管理的中位数分组， 将高于中位数的设为管理层短视程度高的组别， 取值为1， 否则取值为0。②人力资源冗余。参考廖冠民和沈红波（2014）等的研究， 按照模型（4）定义普通员工人力资源冗余。并按照人力资源冗余的中位数分组， 将高于中位数的设为普通员工人力资源冗余程度严重的组别， 取值为1， 否则取值为0。在模型（4）中， Surplusit表示i公司在第t年人力资源冗余， Ordinaryit表示i公司在第t年普通员工数量， Salesit表示i公司在第t年的销售收入， Ordinary_indus表示公司所在行业的普通员工的平均数量， Sales_indus表示公司所在行业的平均销售收入。③员工职业安全感。参考吴迪等（2020）的研究， 按照公司中员工人数的变化构造员工职业安全感指标， 即在企业上期营业利润和净利润均为负数的情况下， 企业本期仍未裁员， 则取值为1， 否则取值为0。

4. 控制变量。本文还控制了影响企业创新效率的其他变量。主要变量定义如表1所示。

（三）模型设计

由于创新效率的取值范围均大于0， 具有截断特征， 因此， 本文参考李春涛和宋敏（2010）等的做法， 采用Tobit模型对模型（5）进行回归。

Effit=γ0+γ1Gtenure（WDit/WDGtenureit）+∑γkControls+∑Indus+∑Year+εit    （5）

在模型（5）中， 若γ1显著大于0， 则说明CEO稳定性（普通员工稳定性或者CEO和普通员工共同的稳定性）显著提高了企业创新效率。

五、 实证结果与分析

（一）描述性统计

主要变量的描述性统计结果见表2。由表2可知， 创新效率的均值为1.070， 最大值为18.320， 最小值为0， 说明不同企业的创新效率存在较大差异。CEO稳定性的最大值为13.750， 最小值为0.080， 普通员工稳定性的最小值为0， 最大值为0.634， 说明不同企业的CEO及普通员工的稳定程度存在显著差异。其余变量的描述性统计结果与现有研究无显著差异。

（二）回归结果分析

对模型（5）进行回归的结果见表3。由表3可知， 无论是企业CEO还是普通员工的稳定性均能显著提高企业创新效率， 但二者共同的稳定性不利于提高企业创新效率。H1、 H2和H3b得到验证。

六、 内生性处理与稳健性检验

（一）内生性处理

1.  剔除优质企业样本。CEO及普通员工的稳定性与企业创新效率之间的关系可能会共同受到一个隐性变量即公司质量的影响。尽管本文在控制变量中添加了公司的盈利能力、 公司规模等衡量企业自身质量的因素， 但是并不能完全解决其中的内生性问题。因为优质企业本身的创新效率可能比较高， 并非是由于CEO和普通员工的稳定性所致。因此， 本文在剔除了包含在深圳100指数中的企业后， 重新执行模型（5）的回归结果见表4。表4的回归结果与前文的研究结论一致， 从而说明本文研究结论是稳健的。

2. Tobit模型工具变量法。考虑到创新效率高的企业可能本身CEO及普通员工的稳定程度比较高， 从而产生互为因果关系的内生性问题。为消除互为因果关系导致内生性问题的影响， 本文分别选择同年度、 同行业其他企业CEO及普通员工各自及共同稳定性的均值作为CEO及普通员工各自及共同稳定性的工具变量， 采用Tobit模型工具变量法（IVTobit）， 重新对模型（5） 进行两阶段回归， 结果见表5。

由表5第一阶段的回归结果可知， CEO和普通员工各自及共同稳定性与工具变量均在1%的水平上显著为正， 且弱工具变量检验的F值均大于10， 说明工具变量的选取是合理的， 不存在弱工具变量。第二阶段的结果表明， 在控制内生性问题后， 前文研究结论依然成立。

（二）稳健性检验

为使本文的研究结论更具可靠性， 本文进行了以下稳健性检验。

1. 变换回归模型。①采用普通最小二乘法（OLS）重新执行模型（5）； ②采用随机前沿模型， 通过模型（1）和模型（2）计算企业创新效率。

2. 变换替代变量。①替换因变量， 采用发明专利申请量与研发投入自然对数的比率衡量企业的创新效率； ②替换自变量， 按照CEO实际任期的中位数分组， 高于中位数的为CEO稳定性高的组别， 取值为1， 否则为CEO稳定性低的组别， 取值为0， 将其作为CEO稳定性的替代变量。按照经行业调整的普通员工稳定性作为主检验中普通员工稳定性的替代变量。

经上述稳健性检验， 本文研究结论并未发生改变。因篇幅限制， 稳健性检验结果未列示（相关资料备索）。

七、  影响机制检验与进一步分析

（一）影响机制检验

由于技术创新的不确定性， CEO稳定性能够在一定程度上避免其短视行为， 促使其从长远角度考虑企业的发展， 通过合理配置创新资源提高创新效率。而普通员工的稳定性提高了普通员工执行决策的娴熟度， 使得管理者减少对超过现实需要的普通员工的人力投入， 从而降低了人力资源的闲置成本和因资源争夺而导致的内部冲突， 進而提高企业创新效率。但当CEO及普通员工都稳定时， 增加了CEO及普通员工对当前职业的安全感。而职业安全感的增加导致其缺乏对现有职位的担忧， 安于现状， 从而阻碍创新。因此， 本文分别将管理层短视、 人力资源冗余和职业安全感作为CEO及普通员工各自及共同稳定性的中介变量， 借鉴温忠麟等（2004）提出的中介效应检验程序， 按照以下两个步骤分别对CEO 及普通员工各自及共同稳定性影响创新效率的路径进行实证检验。中介效应的检验模型如下：

Shortit=ρ0+ρ1Gtenureit+∑ρkControls+∑Indus+∑Year+εit （6）

Effit=η0+η1Gtenureit+η2Shortit+∑ηnControls+∑Indus+∑Year+εit（7）

Surplusit=δ0+δ1WDit+∑δkControls+∑Indus+∑Year+εit （8）

Effit=φ0+φ1WDit+φ2Surplusit+∑φkControls+∑Indus+∑Year+εit（9）

Job_securityit=ξ0+ξ1WDGtenureit+∑ξkControls+∑Indus+∑Year+εit （10）

Effit=θ0+θ1WDGtenureit+θ2 Job_securityit+∑θkControls+∑Indus+∑Year+εit （11）

首先， 以模型（5）中CEO和普通员工各自及共同稳定性的系数显著为前提， 考虑中介效应的存在性； 其次， 估计模型（6）、 模型（8）和模型（10）。如果模型（6）中CEO稳定性的系数ρ1和模型（7）中管理层短视的系数η2均显著为负， 模型（8）中普通员工稳定性系数δ1和模型（9）中普通员工人力资源冗余的系数φ2均显著为负数， 模型（10）中CEO及普通员工共同稳定性的系数ξ1显著为正， 模型（11）中员工职业安全感系数θ2显著为负， 则表明中介效应显著。即CEO和普通员工稳定性分别通过缓解管理层短视、 降低普通员工冗余这两个路径提高企业的创新效率。而CEO及普通员工都稳定时， CEO及普通员工对现有职位的安全感提升， 导致其产生职业倦怠， 安于现状， 不愿意进行风险较高的创新活动， 从而降低企业创新效率。在此基础上， 如果模型（7）、 模型（9）和模型（11）中， CEO和普通员工各自及共同稳定性的系数显著（不显著）， 则表明管理层短视、 普通员工人力资源冗余及员工职业安全感在CEO及普通员工各自及共同稳定性影响企业创新效率的路径中发挥了部分（完全）中介作用。表6报告了机制检验结果。由表6可知， 管理层短视、 普通员工人力资源冗余以及职业安全感分别在CEO及普通员工各自及共同稳定性影响企业创新效率的路径中发挥了部分中介作用。

（二）CEO及普通员工稳定性对企业创新效率影响的差异性

既然CEO和普通员工的稳定性都会对企业创新效率产生影响， 那么二者的稳定性对企业创新效率的影响是否相同？为此， 本文首先按照CEO和普通员工稳定性的中位数进行分组， 高于中位数的为稳定性高的组别， 取值为1， 否则为稳定性低的组别， 取值为0。按照重新定义的CEO和普通员工稳定性对模型（5）进行分组回归的结果见表7。由表7列（1）和列（2）可知， 无论普通员工稳定性是高是低， CEO稳定性均能显著提升企业创新效率。而列（3）和列（4）的回归结果却说明， 只有在CEO稳定性低的组别， 普通员工的稳定性才能起到显著的替代性效果， 从而说明了CEO稳定性对企业创新效率的影响更为重要。其次， 本文借鉴郑志刚（2021）等的研究， 构建模型（12）：

Effit=χ0+χ1Gtenure+χ2WD+∑χkControls+∑Indus+∑Year+εit （12）

模型（12）的回归结果如表7列（5）所示。由回归结果可知， 在将普通员工稳定性作为控制变量放入模型时， CEO稳定性仍能显著提升企业创新效率， 而将CEO稳定性作为控制变量后， 普通员工稳定性不再显著， 由此说明CEO稳定性对企业创新效率的影响更為重要。

（三）CEO和普通员工各自的研发经历对其稳定性与企业创新效率的影响

根据烙印理论， 个体成长、 学习和工作经历会在其心理留下印记， 且这种印记会对其职业生涯产生长期且持续性影响（Mathias等，2015）。因此， 无论是CEO还是普通员工， 其研发经历必然会对其稳定性与企业创新效率之间的关系产生影响。首先， 具有研发经历的CEO不仅能够为公司创新管理决策提供可行且高效的指导建议（Francis等， 2015）， 而且更倾向于关注研发相关事项， 加大技术创新投入（Finkelstein， 1992）， 合理配置创新资源， 提高创新效率。其次， 具有研发经历的普通员工更具有持之以恒的探索精神和对失败的高度容忍性， 更愿意从企业整体利益出发， 从长远目光思考问题和执行决策。基于此， 本文进一步按照CEO和普通员工是否具有研发经历分组， 重新执行模型（5）的回归结果见表8。由表8可知， 具有研发经历的CEO和普通员工， 其稳定性更有利于提高企业创新效率。

（四）CEO和普通员工各自及共同稳定性对企业创新效率产生影响的经济后果

党的十九大报告明确指出， 我国经济已转向高质量发展阶段。而实现经济高质量发展的关键是提高企业的全要素生产率。全要素生产率体现了企业在资本、 劳动力、 技术等要素投入一定的情况下所形成的最大化产出， 其提升的关键在于技术进步和提高资源配置效率。那么， CEO和普通员工各自及共同稳定性对企业创新效率的促进或者抑制作用又会对企业的全要素生产率产生何种影响？本文参考鲁晓东和连玉君（2012）等的研究， 构建模型（13）、 模型（14）和模型（15）， 并采用普通最小二乘法对其进行回归， 结果见表9。由回归结果可知， CEO和普通员工各自的稳定性通过提高企业的创新效率间接提高了企业的全要素生产率， 而CEO及普通员工共同稳定性则通过抑制企业创新效率的提升间接降低了企业的全要素生产率。

Tfpit=λ0+λ1EffGtenureit+λ2Effit+λ3Gtenureit+∑λkControls+∑Indus+∑Year+εit （13）

Tfpit=?0+?1EffWDit+?2Effit+?3WD+∑?kControls+∑Indus+∑Year+εit（14）

Tfpit=ψ0+ψ1EffWDGtenureit+ψ2EffWDit+ψ3EffGtenureit+ψ4WDGtenureit+∑ψ5Controls+∑Indus+∑Year+εit（15）

其中： Tfp表示企业的全要素生产率； EffGtenure和EffWD分别表示创新效率与CEO、 普通员工稳定性的乘积； EffWDGtenure表示创新效率、 CEO稳定性、 普通员工稳定性三者的乘积。

八、 研究结论与政策建议

（一）研究结论

本文以2009 ～ 2020年我国A股上市公司为研究对象， 考察CEO和普通员工各自及共同的稳定性对企业创新效率的影响。研究发现： CEO及普通员工各自的稳定性显著提高了企业创新效率， 但二者共同的稳定性却不利于提高企业创新效率。进一步研究发现： ①CEO和普通员工各自的稳定性分别通过管理层短视缓解效应、 普通员工冗余降低效应提高企业创新效率， 而其共同的稳定性则通过职业安全感提升效应， 诱发CEO和普通员工产生职业倦怠， 从而抑制企业创新效率的进一步提高。②与普通员工稳定性相比， CEO稳定性对创新效率的提升作用更为关键。③CEO和普通员工的研发经历可以进一步强化各自稳定性对创新效率的积极影响。④CEO和普通员工各自的稳定性在提升了企业创新效率后， 进一步提高了企业的全要素生产率， 二者共同稳定性对创新效率的抑制作用也进一步抑制了企业的全要素生产率。

（二）政策建议

根据以上分析结果得出如下政策建议：

首先， 为提高企业的创新效率， 应在一定程度上保持CEO和普通员工的相对稳定性。鉴于相对稳定性对企业创新效率的促进作用， CEO稳定性有助于缓解CEO短视， 促进CEO从长远角度考虑企业发展， 合理配置创新资源， 提升企业创新效率。而普通员工稳定性提高了普通员工执行决策的娴熟度， 强化了其对企业的情感依托， 有助于管理者减少对普通员工人员冗余的投入， 使得人岗匹配， 从而提高企业创新效率。这就为我国以创新驱动制造业转型和高质量发展提供了落地之策。

其次， 为避免CEO和普通员工共同的稳定性对企业创新效率的不利影响， 应完善退休制度和人才轮岗制度， 适时引入外来人才， 为企业注入新鲜的血液， 正所谓“流水不腐户枢不蠹”， 企业内一定的人员流动， 无论其是CEO还是普通员工都能在一定程度上激发企业创新活力， 提高企业创新效率。因此， 把握好人员匹配和调动的节点， 才能最大限度地促进企业创新效率的提升。

【 主 要 参 考 文 献 】

步丹璐，白晓丹．员工薪酬、薪酬差距和员工离职［ J］．中国经济问题，2013（1）：100 ～ 108．

陈冬华，范从来，沈永建等．职工激励、工资刚性与企业绩效——基于国有非上市公司的经验证据［ J］．经济研究，2010（7）：116 ～ 129．

程德俊，赵曙明．高参与工作系统与企业绩效：人力资本专用性和环境动态性的影响［ J］．管理世界，2006（3）：86 ～ 93．

翟淑萍，张晓琳，王敏．董事高管责任保险与企业创新效率——“因势利导”还是“推波助澜”？［ J］．商业经济与管理，2020（4）：52 ～ 67．

何江俊，刘畅．制造业员工离职率对生产力影响的实证研究——基于A集团的面板数据［ J］．生产力研究，2011（4）：107 ～ 109．

胡元木，纪端．董事技术专长、创新效率与企业绩效［ J］．南开管理评论，2017（3）：40 ～ 52．

胡元木．技术独立董事可以提高R&D产出效率吗？——来自中国证券市场的研究［ J］．南开管理评论，2012（2）：136 ～ 142．

蒋春燕．员工公平感与组织承诺和离职倾向之间的关系：组织支持感中介作用的实证研究［ J］．经济科学，2007（6）：118 ～ 128．

孔东民，徐茗丽，孔高文．企业内部薪酬差距与创新［ J］．经济研究，2017（10）：144 ～ 157．

李春涛，宋敏．中国制造业企业的创新活动：所有制和CEO激励的作用［ J］．经济研究，2010（5）：55 ～ 67．

廖冠民，沈红波．国有企业的政策性负担：动因、后果及治理［ J］．中国工业经济，2014（6）：96 ～ 108．

刘运国，刘雯．我国上市公司的高管任期与R&D支出［ J］．管理世界，2007（1）：128 ～ 136．

鲁晓东，连玉君．中国工业企业全要素生产率估计：1999—2007［ J］．经济学（季刊），2012（2）：541 ～ 558．

孟庆斌，李昕宇，张鹏．员工持股计划能够促进企业创新吗？——基于企业员工视角的经验证据［ J］．管理世界，2019（11）：209 ～ 228．

王站杰，买生，李万明．组织公平氛围对员工离职意愿的影响——企业社会责任被中介的调节效应模型［ J］．科研管理，2017（8）：101 ～ 109．

翁清雄，席酉民．职业成长与离职倾向：职业承诺与感知机会的调节作用［ J］．南开管理评论，2010 （2）：119 ～ 131．

吴迪，赵奇锋，韩嘉怡．企业社会责任与技术创新——来自中国的证据［ J］．南开经济研究，2020（3）：140 ～ 160．

薛跃，陈巧．CEO特征对R&D投入的影响——基于中国制造业上市公司的实证分析［ J］．华东师范大学学报（哲学社会科学版），2014（6）：129 ～ 138．

闫伟宸，高思悦．高管团队的社会关系与企业创新——基于“本家关系”的视角［ J］．会计研究，2022（2）：70 ～ 85．

杨洋，魏江，罗来军．谁在利用政府补贴进行创新？——所有制和要素市场扭曲的联合调节效应［ J］．管理世界，2015（1）：75 ～ 86．

虞义华，赵奇锋，鞠晓生．发明家高管与企业创新［ J］．中国工业经济，2018（3）：136 ～ 154．

苑泽明，季荣花，刘思源．高管外部薪酬差距与企业创新水平、创新效率［ J］．财会月刊，2021（14）：48 ～ 55．

张嘉伟，胡丹丹，周磊．数字经济能否缓解管理层短视行为？——来自真实盈余管理的经验证据［ J］．经济管理，2022（1）：122 ～ 139．

张兆国，曹丹婷，向首任．制度背景、董事长任期与企业技术创新绩效［ J］．中国软科学，2017（10）：114 ～ 127．

张兆国，曹丹婷，张弛．高管团队稳定性会影响企业技术创新绩效吗——基于薪酬激励和社会关系的调节作用研究［ J］．会计研究，2018（12）：48 ～ 55．

张兆国，刘亚伟，杨清香．管理者任期、晋升激励与研发投资研究［ J］．会计研究，2014（9）：81 ～ 88．

郑志刚．国企混改实践中的认识误区和未来突破的关键问题［ J］．证券市场导报，2021（3）：32 ～ 38．

周铭山，张倩倩．“面子工程”还是“真才实干”？——基于政治晋升激励下的国有企业创新研究［ J］．管理世界，2016（12）：116 ～ 132．

周鹏冉，刘海兵．CEO任期、CEO权力集中度与中国制造企业自主创新能力——基于中国制造业上市公司2006—2017年的经验证据［ J］．技术经济，2020（7）：112 ～ 119．

Holmstrom B.. Agency costs and innovation［ J］． Journal of Economic Behavior and Organization，1989（3）：305 ～ 327．

Mathias B. D.， Williams D. W.， Smith A. R.. Entrepreneurial inception： The role of imprinting in entrepreneurial action［ J］． Journal of Business Ventu-ring，2015（1）：11 ～ 28．

Mcmahon F.， Denvir A.. Labour turnover in London hotels and the cost effectiveness of preventative measures［ J］． International Journal of Hospitality Mana-gement，1992（2）：143 ～ 154．

Park T.， Shaw J. D.. Turnover rates and organizational performance： A Meta-analysis［ J］． Journal of Applied Psychology，2013（2）：268 ～ 309．

（責任编辑·校对： 刘钰莹  罗萍）