上市公司高管团队知识结构特征对技术创新的影响研究

1、东岳论丛 Feb，2011 Vol 32 No 2 2011 年 2 月( 第 32 卷 / 第 2 期)( Dong Yue Tribune)管理研究上市公司高管团队知识结构特征对技术创新的影响研究邱茜，徐向艺( 山东大学 管理学院，山东 济南 250100)摘要以 2008 2009 年我国上市公司的数据为样本，对高管团队知识结构特征对企业技术创新的影响进行实证检验。得出以下结论: 高管团队的职业经历复杂度和教育程度对企业技术创新有显著的积极影响; 高管团队技术性背景对企业技术创新有显著的消极影响; 职业经历异质性与企业技术创新显著正相关; 专业背景异质性与企业技术创新显著负相关。关键词上

2、市公司; 高管团队; 知识结构; 技术创新中图分类号F273 1文献标识码A文章编号1003 8353( 2011) 02 0159 05随着世界经济一体化进程的加快，企业之间的竞争也日趋激烈，如何提高企业的竞争能力并在纷繁复杂的市场之中立于不败已经成为各国政府、各类企业和学者关注的焦点。企业的技术创新无疑是解决这个问题的最有效途径: 技术创新能够促进企业快速成长、提高企业经济效益、帮助企业获得竞争优势。企业技术创新的决策能力、发展水平等是内外部众多宏观和微观因素共同决定的结果，为了探究主要驱动因素及如何提升其效果，国内外众多学者进行了诸多研究。纵观以往的研究结果，大多是从企业特性、市场结构、

3、企业家个人特性等方面进行的探索，对于企业的高管团队，特别是从其知识结构角度的研究并不多。作为企业经营决策的核心，高管团队对于企业技术创新的重要程度不言而喻，其知识结构特征对于企业的成长和发展路径起着决定性的作用。本文通过理论分析和基于中国上市公司的实证研究，深入探讨上市公司高管团队知识结构特征对于企业技术创新的影响，为提升企业创新能力、加强企业创新动力提供依据。一、理论分析与研究假设( 一) 高管团队的教育程度企业对于技术创新机会的发现、选择及决策很大程度上依赖于高管团队的机会识别能力、认知能力、判断能力和信息处理能力，而高管的上述能力则与其受教育程度密切相关。受教育程度较高的高管更容易接受新

4、鲜事物和乐于改变现状，具有更高的决策、探索能力，可以有效的促进企业技术创新。同时较高的教育程度也能够带来高管个人和企业无形资产的增加能够拥有更多的社会资本。Bantel 和 Jackson( 1989) 研究发现银行业高管团队的教育程度与企业创新显著正相关 ，对中国上市公司的研究也证实高管团队的教育程度与企业成长能力显著正相关 。教育程度的差异能够直接体现为认知方式、偏好、领导风格和价值观念的不同。由于存在这种差异，在基金项目山东省自然科学基金项目: 公司治理视角下的资本结构与公司绩效关联性研究( Z2008H07) 阶段性成果。作者简介邱茜，山东大学管理学院博士研究生，研究方向: 公司治理;

5、 徐向艺，山东大学 管理学院院长，教 授，博 士 生 导师，研究方向: 公司治理与战略管理。159东岳论丛 Feb，2011 Vol 32 No 2 2011 年 2 月( 第 32 卷 / 第 2 期)( Dong Yue Tribune)高管团队内就不可避免的会产生不一致的意见、决策甚至冲突。对于这种差异，一部分学者认为会降低团队的内部沟通合作从而降低企业的创新和绩效，所以高管团队的教育程度异质性与企业创新和绩效显著负相关 ，但是更多的学者则认为这种差异有利于高管团队内头脑风暴的进行，有利于从多角度多层次发现问题、分析问题和解决问题，从而提升企业的前瞻性和创新性。Bantel 和 Jack

6、son( 1989 ) 的研究发现高管团队教育异质性与集体创新正相关 。根据上述分析提出:H1: 高管团队的教育程度对企业技术创新有显著的积极影响;H2: 高管团队的教育异质性对企业技术创新有显著的积极影响。( 二) 高管团队的职业经历具有不同规模、行业和性质的企业在管理中需要解决的问题、关注的重点都是不同的，因此高管在不同领域和不同企业的职业经历对他们的认知偏好、领导风格和工作取向都会产生重要的影响。在多个企业具有任职经历的高管一般比只在单一企业任职的高管拥有更多的管理经验、更丰富的社会资本和更开阔的思维和视野，这些复杂多样的职业经历会使其更乐于改变、勇于创新，对企业技术创新采取更加开明和支

7、持的态度。同时在纷繁复杂的内外环境中，具有不同职业经历的高管团队对于变化的适应能力会比较强。由于担任高管的时间不同，所积累的实践经验的多少、关注企业的角度以及自身的状态都是有所差异的，因此对待创新的相关决策意见肯定不同，这样通过沟通和协商更容易做出正确的选择。因此:H3: 高管团队职业经历的复杂程度对企业技术创新有显著的积极影响，即高管团队成员职业经历越丰富，企业技术创新水平越高;H4: 高管团队职业经历的异质性对企业技术创新有显著的积极影响。( 三) 高管团队的专业背景高管团队的专业背景是影响其战略决策的重要因素之一。专业的选择和学习能够影响人的认知方式和性格特征以及对事物的观点和认识 。具

8、有技术性背景的高层管理者对于新技术更加关注和了解，同时也更乐于加强对于技术创新的投入。创新具有一定的风险性，非技术性背景的高管常常会对风险持规避态度，具有技术性背景的高管则倾向于接受风险。Hitt 和 Tyler( 1991) 研究发现具有不同类型专业学位的高管进行战略决策时是不相同的 。Barker 和 Mueller( 2008 ) 研究发现高管具有科学、工程等技术性背景与公司的研发投入是正相关的 。在企业进行技术创新的相关决策时，由于面临诸多的内外部不确定因素，高管团队专业背景的异质性就显得尤为重要。多元化的专业背景意味着认知的多样化、决策风格的多样化和关注重点的差异化。高管团队认知的多

9、样化在面临复杂事件的决策时具有更好的理解力和更高的创造力，从而有效提高决策的质量从而更好的完成企业的创新目标和创新任务。决策风格的多样化可以纠正单个高管成员决策方向出现的偏差，弥补个体决策的不足从而提高战略决策的柔性。高管团队专业背景的异质性使不同的成员在企业进行技术创新决策、投资等相关事项时关注的重点和考虑的影响因素各不相同，从而能够从不同的角度全面的分析信息的有效性，更加谨慎的权衡各项技术创新决策的合理性，有利于提高创新投入的回报率，有效降低创新风险提高创新收益。H5: 高管团队中具有技术性背景的成员比重对企业技术创新有显著的积极影响;H6: 高管团队专业背景的异质性对企业技术创新有显著的

10、积极影响。二、研究设计( 一) 样本与数据来源本文的样本数据主要来源于中国证券会的官方网站、国泰安数据库和相关公告。由于从 2007 年开始，上市公司实行了新的会计准则，增设了“开发支出”项用来核算企业内部研究和开发阶段的支出，所以本文以 2008 和 2009 年沪深 A 股的上市公司为样本进行研究，在此基础上剔除了金融行业的上市公司、同时发行H 股的公司及数据存在缺失的公司，最后得到符合筛选条件的共 248 个观测值，其中 2008 年 112 个，2009 年136 个。160上市公司高管团队知识结构特征对技术创新的影响研究( 二) 研究变量的定义及选择1 高管团队学术界对于高管团队的定

11、义并未达成一致，大多基于研究数据的可得性和有效性来对其进行界定。例如魏立群和王智慧( 2002) 将高管团队界定为具有总经理、首席执行官或者总裁头衔的高级管理人员和具有副总经理、副总裁、总会计师或者首席财务总监等头衔的高级管理人员 。本文的高管团队包括总经理，总裁，CEO，副总经理，副总裁，董事会秘书和年报上公布的其它管理人员，但不包括董事和监事。2 因变量由于企业的技术创新很难直接衡量，以往研究大多使用技术创新的投入或者产出指标来计算。较常用的技术创新投入指标有企业研发费用、企业人均研发费、企业研发销售费用比。创新产出指标多使用公司开发的新产品数量或者专利数量表示。在借鉴以往研究方法的基础上

12、考虑到数据的有效性，本文以企业的研发费用来衡量企业的技术创新。3 自变量a 高管团队的教育程度( AEDU) 。高管的教育程度本文按照一般的方法给学历赋值，1 是中专及中专以下，2 是大专，3 是本科，4 是硕士研究生和双学士，5 是博士研究生，高管团队的教育程度为所有成员教育程度的平均值。b 高管团队教育水平异质性 ( HEDU) 。对于高管团队各项指标的异质性以往研究中主要使用两种方法，第一种是测量变量的标准差系数，第二种是计算变量的 Herfindal Hirschman 系数。本文使用 Herfindahl指数来测量，起计算公式为:nH = 1 Pi2i =1Pi 是指具有每一类学历的

13、高管团队成员占整个团队人数的比例，n 为高管学历种类的数量，H 是异质性程度，数值介于 0 到 1 之间，H 值越大，代表高管团队教育水平的异质性就越高，反之就越低。c 高管团队职业经历的复杂程度( CEXP) 。用高管团队各成员迄今为止任职过的不同单位的总数目来衡量其职业经历的复杂程度，高管团队职业经历的复杂程度用所有成员复杂程度的平均值来衡量。d 高管团队职业经历的异质性( HEXP) 。通过查阅高管团队成员的简历和相关数据，把其担任高管的年限分为以下五类: 1 是 2 年以下，2 是 2 年到 5 年，3 是 6 年到 10 年，4 是 11 年到 15 年，5 是 15 年以上。同样使

14、用 Herfindal 系数来计算其异质性。e 高管团队的技术性背景( SBACK) 。张平( 2006 ) 在研究中将专业背景分为五类: 科学工程类( 具有理工农医专业背景) ，经济管理类( 具有经管专业背景) ，文学艺术类( 具有文史哲专业背景) ，法律类( 具有法学专业背景) 和其他类( 具有教育、军事以及无教育专业者) 。本文在研究中借鉴这一分类方法，同时将具有科学工程类专业背景的高管归为技术性背景，其他都列为非技术性背景，用具有技术性背景的高管人数占高管团队总人数的比重来衡量高管团队的技术性背景。f 高管团队专业背景的异质性( HBACK) 。分别对五类专业背景进行赋值，1 是科学工

15、程类，2 是经济管表 1变量指标体系理类，3 是 文 学 艺 术 类，4 是 法 律 类，5 是 其 他类。使用 Herfindal 系数来计算其异质性。4 控制变量公司的技 术 创 新 还 受 到 其 他 一 些 因 素 的影响。规模比 较 大 的 企 业 具 有 更 好 的 内 外 部条件来支持研发，所以比规模小的更利于技术创新。但也有 研 究 认 为 规 模 小 的 公 司 更 具 灵活性。虽然研究结论存在着分歧，但是公司规模是影响技术创新的一 个 重 要 因 素 却 得 到 了学术界的认同。因此，本文把公司规模作为控制变量，用企业总资产的自然对数来衡量其大161类型符号名称定义及计算方

16、法因变量RD研发费用企业研发费用自变量AEDU教育程度1 = 中专及 中 专 以 下，2 = 大 专，3= 本科，4 = 硕士研究生，5 = 博士研究生，高 管 团 队 的 教 育 程 度 为所有成员教育程度的平均值HEDU教育水平异质性Herfindal Hirschman 系数CEXP职业经历复杂度高管团队成员职业经历复杂度的平均值HEXP职业经历异质性Herfindal Hirschman 系数SBACK技术性背景具有技术 性 背 景 的 高 管 人 数 / 高管团队总人数HBACK专业背景异质性Herfindal Hirschman 系数控制变量SIZE公司规模( 总资产)东岳论丛 F

17、eb，2011 Vol 32 No 2 2011 年 2 月( 第 32 卷 / 第 2 期)( Dong Yue Tribune)小。变量指标体系如表 1。( 三) 模型构建根据高管团队知识结构特征对企业技术创新的影响，本文构建了检验变量之间相互关系的多元回归模型:RD = 0 AEDU + 1 HEDU + 2 CEXP + 3 HEXP + 4 SBACK + 5 HBACK + 6 SIZE + 三、实证结果及分析( 一) 描述性分析通过对各变量数据进行描述性统计可以看出，如表 2 所 示，企 业 研 发 费 用 最 多 的 一 年 达 到 258991000元，但是企业间的差距比较大

18、。高管团队的教育程度平均为 3 3828，即为大学本科学历以上，说明高管团队表 2变量的描述性统计的整体文 化 素 质 比 较 高。职 业 经 历 方面，最 多 的 在 5 个 不 同 的 单 位 任 过 职，平均任职单位数为 2 35，说明高管团队的阅历都比较丰富，职业经验和经历都比较多。在高 管 团 队 中 具 有 技 术 性 背景的成员平均 比 例 高 达 57 73% ，在 个别企业中 甚 至 所 有 的 高 管 成 员 都 是 具有技术性背景的。而教育、职业经历和专业背景 的 平 均 异 质 性 水 平 都 不 是 很高，也验证了以往学者的研究结论高管团队存在整体同化趋势，即更愿意选

19、择那些和自己背景相似的成员进入高管团队。( 二) 回归分析表 3多元线性回归结果通 过 逐步 多 元回归分析结果如表 3所示，最 终 进 入 回 归方 程 式 的 显 著 变 量有 6 个，多 元 相 关 系数为 0 618，各 自 变量 的 膨 胀 系 数 和 容忍 度 都 在 可 接 受 范围内，证 明 模 型 不 存在 多 重 共 线 性。 根据 回 归 结 果 可 以 看出企业规模与技术创新显著正相关，这也验证了以往学者研究的结论。高管团队的职业经历复杂度和教育程度与企业技术创新显著正相关，验证了假设 3 和假设 1。技术性背景与企业技术创新显著负相关，拒绝了假设 5。在高管团队异质性

20、的各项指标中，只有职业经历异质性与企业技术创新显著正相关，验证了假设 4。专业背景异质性与企业技术创新显著负相关，拒绝了假设 6。而教育水平异质性没有进入回归方程，说明它与企业技术创新没有显著相关关系，因此假设 2 不能通过验证。虽然理论上认为高管团队的异质性能够引发管理理念的激荡和碰撞，带来更多变革和创新，促进企业的成长和发展，但是在我国事实并非如此。在中庸之道和以和为贵的思想熏陶下，教育程度的异质性并没有显现出其应有的作用，这可能是由于学历较低的高管往往具有多年的实践管理经验，其教育水平的不足可以被经验所弥补，而教育水平较高的管理者即使与教育水平较低的管理者具有不同的意见为了不在团队内部引

21、发争吵和冲突也会选择“从众”，即同意大多数人的意见与决策，而不会旗帜鲜明的提出不同的意见。162ModelUnstandardized CoefficientsStandardizedCoefficientstSigCollinearityStatisticsBStd ErrorBetaToleranceVIF6( Constant) 406607841 68636190699 329 11 235 000SIZE18246587 5291599933 684 55411 405 000 9371 067HBACK 76583453 53113440353 174 338 5 698 000

22、6261 598CEXP8121156 1762178469 724 1773 728 000 9781 022AEDU15274227 2394075356 729 1943 748 000 8211 219HEXP29066910 5178474011 464 1673 430 001 9361 068SBACK 21762943 03910840402 292 127 2 008 046 5511 815变量样本数最小值最大值均值标准差RD24881329 90258991000 0023469623 340358551809 02226AEDU2482 174 333 3828 488

23、35HEDU248 00 72 4366 21499CEXP2481 005 002 3516 96374HEXP248 00 66 3377 22686SBACK248 171 00 5773 23747HBACK248 00 78 3972 16592SIZE24819 2324 3921 29151 30643上市公司高管团队知识结构特征对技术创新的影响研究四、研究结论及政策建议本文以 2008 2009 年我国上市公司的数据为样本，建立了较为完善的多元回归模型，分析了高管团队知识结构特征对企业技术创新的影响，得出以下结论及建议:第一，高管团队的职业经历复杂度和教育程度对企业技术创新有显

24、著的积极影响。因此可以看出企业高管团队的整体素质对企业的创新具有十分重要的作用。一方面在进行企业高管的招聘选拔时应更多的考虑其教育程度与职业经历，以此作为重要的选拔标准; 另一方面企业应注重对高管团队的培训与提高，包括整体文化素质的进修及各种专业素养的培训，在企业内部树立良好的学习氛围、提供良好的深造机会，例如可以与知名的高校联合建立培训基地、量身开设各种培训课程等方式来提升高管团队整体的教育水平、弥补职业经历单一化的缺陷。第二，高管团队技术性背景对企业技术创新有显著的消极影响。这说明在高管团队中应该注重吸纳非技术性人员的加入，例如营销、人力资源、法律等专业背景的人员。较为丰富的高管成员背景有利于多元化的思维、更为周密的思考和更为合理的决策，也有利于企业技术创新的决策、实行及效果。第三，职业经历异质性对企业技术创新有显著的积极影响。由于职业经历异质性是用担任高管的年限来衡量的，而任职年限的长短往往与年龄成正比，这就说明当高管团队中的年龄构成多元化时，更有利于企业的技术创新。因此，企业应当合理搭配高管团队成员，在进行选拔招聘时应避免所有成员都具有相同的任职经历，最有效的团队既要包括经验丰富的高管又要选拔有潜力的年轻高管从而形成合理的高管梯队。第四，专业背景异质性对企业技术创新有显著的消极影响。由于中西方的文化差异，在国外具有显著积极影响的因素在我国反而具有负作用，这说明专业背景异